体声波陀螺仪传感器引发惯性MEMS应用新变革

  如今工程师所设计的很多系统和产品中都包含有微机电系统(MEMS)传感器,特别是MEMS陀螺仪等关键元器件。这些应用种类繁多,从便携式设备、可穿戴设备到工业机器人、关键的汽车安全系统等一应俱全。它们对低功率、小尺寸、环境耐受性及低成本等提出了越来越高的要求。为满足这些需求,如今的设计工程师正在思考新的解决方案,同时也在寻求能将理论与实践相结合并能将实验室与生产线相连接的新合作伙伴。他们想要寻求创新和形成规模。

 

  而被称之为体声波(BAW)的新一代创新MEMS技术正为这些问题提供了解决方案。体声波技术正被用于开发一类全新的固态MEMS陀螺仪,其不仅能很好满足低功率、小尺寸、低成本及高产量等要求,同时还提高了产品的总体性能。

 

  陀螺仪技术的局限性

 

  所有商用MEMS陀螺仪的基本原理均相同,即在旋转状态下同一结构的两个振动模态之间因科里奥利力发生的能量转移。指定旋转产生绝对加速度的基本运动学关系用于形成耦合微分方程,所得方程反过来又指定驱动振动模态和检测振动模态下的运动。对所得方程进行求解后,可以得到下述陀螺仪灵敏度(xSNS/Ω)与工作频率(ωDRV、ωSNS)、Q值(Q)及驱动模态位移振幅(xDRV)之间的关系表达式。

 

  体声波陀螺仪传感器引发惯性MEMS应用新变革

 

  从这个方程式中可以明显看出,旋转灵敏度会随着驱动模态位移振幅的增加而增加。然而,由于功率限制增加,大驱动振幅主要依靠器件整体刚度(即工作频率)的减小来实现。因此,市面上销售的陀螺仪工作频率都在5kHz~50kHz之间。但这样的工作频率不仅限制了MEMS振动陀螺仪对振动和冲击的耐受性能,同时还造成其模态匹配优势难以发挥。该优势指的是旋转灵敏度对机械品质因数的依赖程度,如下列在两个工作频率相同(ωDRV = ωSNS)的特殊情况下的方程式所示[1]:

 

  图1a:一个硅BAW圆盘陀螺仪的扫描电子显微照(SEM)。(SEM图像由Qualtré公司提供)

  图1a:一个硅BAW圆盘陀螺仪的扫描电子显微照(SEM)。(SEM图像由Qualtré公司提供)

图1b:“n=3”面内简并BAW模态的可视化表示用于检测垂直于平面的旋转(图片由Qualtré公司提供)

  

 

图1b:“n=3”面内简并BAW模态的可视化表示用于检测垂直于平面的旋转(图片由Qualtré公司提供)

  图1b:“n=3”面内简并BAW模态的可视化表示用于检测垂直于平面的旋转(图片由Qualtré公司提供)

 

  刚度的增加使体声波陀螺仪在生产和现场运行过程中均不受静摩擦力的影响,从而消除了现有基于平移的振动音叉架构中关于良品率和可靠性一个重大问题。在更高的频率下工作可以进行高Q值模态匹配操作,从而实现出众的旋转灵敏度,同时无需大驱动位移振幅、高真空水平及力反馈架构。

 

  图1a显示了一个在厚度为35μm的绝缘体上硅(SOI)衬底上实现的、直径为600 μm的声体波圆盘陀螺仪的SEM图像[1]。该器件利用一对简并面内“n=3”10MHz体声波模态,检测垂直于圆盘平面的旋转信号(如图1b所示)。