原理 加速度传感器MEMS压力传感器的原理是惯性原理，也就是力的平衡，A（加速度）=F（惯性力）/M（质量）我们只需要测量F就可以了。怎么测量F？用电磁力去平衡这个力就可以了。就可以得到 F对应于电流的关系。只需要用实验去标定这个比例系数就行了。当然中间的信号传输、放大、滤波就是电路的事了。 现代科技要求加速度传感器廉价、性能优越、易于大批量生产。在诸如军工、空间系统、科学测量等领域，需要使用体积小、重量轻、性能稳定的加速度传感器。以传统加工方法制造的加速度传感器难以全面满足这些要求。于是应用新兴的微机械加工技术制作的微加速度传感器应运而生。这种传感器体积小、重量轻、功耗小、启动快、成本低、可靠性高、易于实现数字化和智能化。而且，由于微机械结构制作精确、重复性好、易于集成化、适于大批量生产，它的性能价格比很高。可以预见在不久的将来，它将在加速度传感器市场中占主导地位。 微加速度传感器有电容式、压阻式、压电式等形式。 电容式 电容型加速度传感器的结构形式一般也采用弹簧质量系统。当质量受加速度作用运动而改变质量块与固定电极之间的间隙进而使电容值变化。电容式加速度计与其它类型的加速度传感器相比具有灵敏度高、零频响应、环境适应性好等特点，尤其是受温度的影响比较小；但不足之处表现在信号的输入与输出为非线性，量程有限，受电缆的电容影响，以及电容传感器本身是高阻抗信号源，因此电容传感器的输出信号往往需通过后继电路给于改善。在实际应用中电容式加速度传感器较多地用于低频测量，其通用性不如压电式加速度传感器，且成本也比压电式加速度传感器高得多。 压电式 压电式传感器是利用弹簧质量系统原理。敏感芯体质量受振动加速度作用后产生一个与加速度成正比的力，压电材料受此力作用后沿其表面形成与这一力成正比的电荷信号。压电式加速度传感器具有动态范围大、频率范围宽、坚固耐用、受外界干扰小以及压电材料受力自产生电荷信号不需要任何外界电源等特点，是被最为广泛使用的振动测量传感器。虽然压电式加速度传感器的结构简单，商业化使用历史也很长，但因其性能指标与材料特性、设计和加工工艺密切相关，因此在市场上销售的同类传感器性能的实际参数以及其稳定性和一致性差别非常大。与压阻和电容式相比，其的缺点是压电式加速度传感器不能测量零频率的信号。 压阻式 应变压阻式加速度传感器的敏感芯体为半导体材料制成电阻测量电桥，其结构动态模型仍然是弹簧质量系统。现代微加工制造技术的发展使压阻形式敏感芯体的设计具有很大的灵活性以适合各种不同的测量要求。在灵敏度和量程方面，从低灵敏度高量程的冲击测量，到直流高灵敏度的低频测量都有压阻形式的加速度传感器。同时压阻式加速度传感器测量频率范围也可从直流信号到具有刚度高，测量频率范围到几十千赫兹的高频测量。超小型化的设计也是压阻式传感器的一个亮点。需要指出的是尽管压阻敏感芯体的设计和应用具有很大灵活性，但对某个特定设计的压阻式芯体而言其使用范围一般要小于压电型传感器。压阻式加速度传感器的另一缺点是受温度的影响较大，实用的传感器一般都需要进行温度补偿。在价格方面，大批量使用的压阻式传感器成本价具有很大的市场竞争力，但对特殊使用的敏感芯体制造成本将远高于压电型加速度传感器。

检查 速度传感器检查图如图所示。1端子接电源正极，2端子接电源负极。转动速度传感器芯轴B，2、3端子应接通4次（曲轴每转一转）。当不符合要求时，应更换速度传感器。

无异步电机矢量控制方法 1 引 言 在高性能的异步电机矢量控制系统中，转速的闭环控制环节一般是必不可少的。通常，采用光电码盘等速度传感器来进行转速检测，并反馈转速信号。但是，由于速度传感器的安装给系统带来一些缺陷：系统的成本大大增加；精度越高的码盘价格也越贵；码盘在电机轴上的安装存在同心度的问题，安装不当将影响测速的精度；电机轴上的体积增大，而且给电机的维护带来一定困难，同时破坏了异步电机的简单坚固的特点；在恶劣的环境下，码盘工作的精度易受环境的影响。因此，越来越多的学者将眼光投向无速度传感器控制系统的研究。国外在20世纪70年代就开始了这方面的研究，但首次将无速度传感器应用于矢量控制是在1983年由R．Joetten完成，这使得交流传动技术的发展又上了一个新台阶，但对无速度传感器矢量控制系统的研究仍在继续。 2 无速度传感器的控制方法 在近20年来，各国学者致力于无速度传感器控制系统的研究，无速度传感器控制技术的发展始于常规带速度传感器的传动控制系统，解决问题的出发点是利用检测的定子电压、电流等容易检测到的物理量进行速度估计以取代速度传感器。重要的方面是如何准确地获取转速的信息，且保持较高的控制精度，满足 实时控制的要求。无速度传感器的控制系统无需检测硬件，免去了速度传感器带来的种种麻烦，提高了系统的可靠性，降低了系统的成本；另一方面，使得系统的体积小、重量轻，而且减少了电机与控制器的连线，使得采用无速度传感器的异步电机的调速系统在工程中的应用更加广泛。国内外学者提出了许多方法。 （1）动态速度估计法 主要包括转子磁通估计和转子反电势估计。都是以电机模型为基础，这种方法算法简单、直观性强。由于缺少无误差校正环节，抗干扰的能力差，对电机的参数变化敏感，在实际实现时，加上参数辨识和误差校正环节来提高系统抗参数变化和抗干扰的鲁棒性，才能使系统获得良好的控制效果。 （2）PI自适应控制器法 其基本思想是利用某些量的误差项，通过PI自适应控制器获得转速的信息，一种采用的是转矩电流的误差项；另一种采用了转子q轴磁通的误差项。此方法利用了自适应思想，是一种算法结构简单、效果良好的速度估计方法。 （3）模型参考自适应法（MRAS） 将不含转速的方程作为参考模型，将含有转速的模型作为可调模型，2个模型具有相同物理意义的输出量，利用2个模型输出量的误差构成合适的自适应律实时调节可调模型的参数（转速），以达到控制对象的输出跟踪参考模型的目的。根据模型的输出量的不同，可分为转子磁通估计法、反电势估计法和无功功率法。转子磁通法由于采用电压模型法为参考模型，引入了纯积分，低速时转子磁通估计法的改进，前者去掉了纯积分环节，改善了估计性能，但是定子电阻的影响依然存在；后者消去了定子电阻的影响，获得了更好的低速性能和更强的鲁棒性。总的说来，MRAS是基于稳定性设计的参数辨识方法，保证了参数估计的渐进收敛性。但是由于MRAS的速度观测是以参考模型准确为基础的，参考模型本身的参数准确程度就直接影响到速度辨识和控制系统的成效。 （4）扩展卡尔曼滤波器法 将电机的转速看作一个状态变量，考虑电机的五阶非线性模型，采用扩展卡尔曼滤波器法在每一估计点将模型线性化来估计转速，这种方法可有效地抑制噪声，提高转速估计的精确度。但是估计精度受到电机参数变化的影响，而且卡尔曼滤波器法的计算量太大。 （5）神经网络法 利用神经网络替代电流模型转子磁链观测器，用误差反向传播算法的自适应律进行转速估计，网络的权值为电机的参数。神经网络法在理论研究还不成熟，其硬件的实现有一定的难度，使得这一方法的应用还处于起步阶段。 3 结 论 异步电机无速度传感器矢量控制除以上所提及的方法外，还有转子齿谐波法和高频注入法。虽然辨识速度的方法很多，但仍有许多问题有待解决，如系统的精度、复杂性和系统的可靠性间的矛盾、低速性能的提高等。今后无速度传感器控制的研究发展的方向应为：提高转速估计精度的同时改进系统的控制性能，增强系统的抗干扰，抗参数变化能力的鲁棒性，降低系统的复杂性，使得系统结构简单可靠。随着现代控制理论、微处理器、DSP器件以及电力电子开关器件的迅速发展，实现高性能的无速度传感器异步电机的调速系统的前景相当乐观。