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加速度计

加速度计的相关文献在1981年到2023年内共计5242篇,主要集中在机械、仪表工业、自动化技术、计算机技术、无线电电子学、电信技术 等领域,其中期刊论文2035篇、会议论文190篇、专利文献103609篇;相关期刊627种,包括仪表技术与传感器、弹箭与制导学报、战术导弹控制技术等; 相关会议146种,包括2015年计量测试技术交流会、2012中国制导、导航与控制学术会议、第十二届全国敏感元件与传感器学术会议等;加速度计的相关文献由7891位作者贡献,包括刘俊、张文栋、杨波等。

加速度计—发文量

期刊论文>

论文:2035 占比:1.92%

会议论文>

论文:190 占比:0.18%

专利文献>

论文:103609 占比:97.90%

总计:105834篇

加速度计—发文趋势图

加速度计

-研究学者

  • 刘俊
  • 张文栋
  • 杨波
  • 徐国栋
  • 石云波
  • 董景新
  • 付秀娟
  • 刘洋
  • 熊继军
  • 赵玉龙
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  • 会议论文
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排序:

年份

作者

    • 廖开放; 张国超; 顾正秋; 黎涌明
    • 摘要: 目的:采用系统综述和荟萃分析评价力量训练中不同便携式商用测速设备测量速度的效度差异。方法:检索中国知网、Web of Science和Pub Med数据库中与目的相关文章。采用Appraisal of Study Design for Psychometric Articles量表对纳入的文献进行质量评估。通过R语言,采用固定效应和随机效应模型,利用效度指标皮尔森相关系数(r)对不同类型测速设备进行荟萃分析。结果:(1)总计44篇文献纳入定性分析,16篇文献纳入定量的荟萃分析,纳入的研究涉及26款不同的测速设备,文献质量总体评价为中等。(2)定性研究发现:拉线测速和光电摄像类设备效度最高,移动端APP和加速度计类设备次之;设备在固定轨迹器械中的效度高于自由重量。(3)荟萃分析结果发现:拉线测速类设备Gym Aware在自由重量下测量不同强度的平均速度(低强度:r=0.98,95%CI:0.95-0.99;中等强度:r=0.98,95%CI:0.95-0.99;高强度:r=0.98,95%CI:0.96-0.99)和峰值速度(低强度:r=0.99,95%CI:0.97-0.99;中等强度:r=0.98,95%CI:0.97-0.99;高强度:r=0.95,95%CI:0.97-0.99)与金标准具有正相关性(P=0.001);加速度计类测速设备Push在自由重量下测量不同强度的平均速度(低强度:r=0.69,95%CI:0.49-0.82;中等强度:r=0.69,95%CI:0.37-0.86;高强度:r=0.48,95%CI:0.21-0.68)和峰值速度(低强度:r=0.71,95%CI:0.52-0.83;中等强度:r=0.82,95%CI:0.69-0.89;高强度:r=0.68,95%CI:0.37-0.85)与金标准也具有正相关性(P=0.001)。结论:现有的研究结果数据证实,拉线测速类设备和光电摄像类设备的效度最高,移动端APP类的效度次之,加速度计类设备效度最低。建议在进行力量训练速度测量中采用拉线测速类和光电摄像类设备,避免使用加速度计类设备。
    • 张正; 谭朋柳; 徐光勇
    • 摘要: 本文为了给心肺复苏急救人员更精确的按压信息反馈,解决在胸外按压时因倾斜按压而导致按压有效性降低和达不到深度标准的问题,基于微惯性传感器对胸外按压深度检测进行了探究,通过融入卡尔曼滤波算法将加速度传感器和陀螺仪应用到胸外按压深度检测中。按压倾斜角和捕获的按压深度结果表明加入姿态解算后提高了按压深度检测精度,能够有效的规避操作不规范带来的按压深度解算风险。在按压最深处根据加速度计本身输出值求出初级姿态角,再将初级姿态角与陀螺仪的角速度通过卡尔曼滤波算法融合,最后将得出的最终姿态角与通过积分算法得到的位移结合得到垂直真实按压深度。应用树莓派4b与MPU6050六轴传感器搭建实验平台,实验测试表明与现有胸外按压深度检测方法相比,减小了单一加速度计的噪声干扰并且提高了倾斜按压下的按压深度检测准确度,能够满足临床心肺复苏要求。
    • 熊威; 邝腾芳; 曾炜卿; 陈鑫麟; 韩翔; 肖光宗; 罗晖
    • 摘要: 针对光力加速度计的小型化应用,设计并制作了一种基于V型槽的片上光纤光阱,并采用机械振动方法实现了单微球重复起支。理论研究了利用机械振动方法实现微球起支、捕获的动力学过程。结果表明,只有当微球脱离捕获室底面的初始速度满足一定范围时才能稳定捕获,该初始速度范围与捕获室的几何参数有关。提出了利用两光纤中相向传播光的耦合功率监测微球捕获状态的方法,并通过实验完成了微球起支过程的自动控制,实现了单微球的重复起支与捕获。该片上光纤光阱制备方法和单微球重复起支技术可推动光力加速度计的实用化进程。
    • 王锴磊; 吴跃
    • 摘要: 基于加速度计的倾角测量方法是大部分倾角仪所采用的基本原理,对其零位偏值引起测量误差的补偿方法却研究较少。文中通过分析加速度计的结构和倾角测量原理,引入了摆放角的概念,并对摆放角对加速度计零位偏值的影响进行了分析,给出了零位偏值的在线补偿方法。针对分析结果,通过试验和数据分析论证了补偿效果。
    • 潘娟霞; 邹贤才
    • 摘要: GOCE卫星引力梯度仪的精确校准是反演高精度重力场的前提之一,本文利用GOCE卫星L1b数据中的引力梯度仪及恒星敏感器数据实现了卫星引力梯度的内部校准。以最小二乘联合多个恒星敏感器观测数据确定内部校准使用的角速度,有效避免了单个恒星敏感器低精度角速度分量对坐标转换过程的影响。考虑到恒星敏感器坐标系与梯度仪坐标系间旋转矩阵随时间的变化,本文在ESA官方内部校准方法的基础上,提出了顾及旋转矩阵校准参数的内部校准模型,并利用2009年11月的GOCE实测数据验证了该方法的效果。结果表明,该旋转矩阵校准参数数值约100″,且在该月存在3″~30″的漂移;与GOCE官方内部校准方法对比,从卫星引力梯度精度结果来看,在低于0.005 Hz频段内,同时解算旋转矩阵的校准参数与梯度仪内3个加速度计对的校准参数的内部校准模型优于仅考虑加速度计对校准参数的模型;除此之外,本文讨论了以该模型为基础的GOCE梯度仪数据校准的可能方法,为GOCE及后续重力卫星的数据处理工作提供参考。
    • 宫美梅; 王策; 金丽; 辛晨光; 李孟委
    • 摘要: 为了解决纳米光栅加速度计交叉轴干扰的问题,提出了一种原理可行、工艺可行的加速度计结构设计及加工方法。首先,介绍了双光栅加速度计的工作原理及结构组成,通过Ansys结构仿真和COMSOL双光栅仿真,验证了交叉轴干扰对双光栅离面加速度计性能测试不可忽略的影响。其次,提出了一种抗交叉轴干扰、且工艺简单的加速度计结构。仿真结果表明:该结构能有效避免交叉轴干扰,且具有较高的结构灵敏度。最后,基于SOI片对双光栅离面加速度计的加工方案进行完整描述,验证了这种加速度计加工方法的可行性及易操作性,为抗交叉轴干扰的离面加速度计设计和制作提供了思路。
    • 李小燕
    • 摘要: 实时高精度滚转角信息对提高高速旋转载体的控制精度尤为重要。由于高旋载体纵轴存在高速旋转,若纵轴采用大量程陀螺,则会带来较大的输出噪声,同时不可避免地存在累积误差,导致滚转角测量精度不高。为解决这个问题,提出了一种融合双轴正交加速度计与单轴陀螺仪的滚转角测试方法,纵轴采用大量程陀螺进行滚转角测量,双轴正交加速度计测量横轴和竖轴上的加速度,利用低通滤波提取重力投影测量滚转角,由加速度计得到的滚转角作为观测量,基于卡尔曼滤波(Kalman filter,KF)融合两种方式得到滚转角信息,利用加速度计修正陀螺仪从而提高滚转角测量精度。为验证算法的有效性,进行了仿真实验与半物理仿真试验。结果表明,融合算法能够有效地抑制累积误差,且融合算法比加计测量或者陀螺测量方法测量精度有所提高,证明了该算法具有重要的工程应用价值。
    • 胥涯杰; 鲜勇; 李邦杰; 任乐亮; 李少朋; 郭玮林
    • 摘要: 针对目前惯性系统误差补偿模型对静态误差和动态误差处理能力不足的问题,为适应高超声速飞行器长航时、高精度的惯性导航要求,基于神经网络提出一种加速度计拟合模型。在高超声速飞行器飞行前期有准确的卫星导航信息时,收集导航信息和加速度计脉冲信息,利用神经网络强大的非线性拟合能力,在飞行过程中进行在线训练,得到精确的惯性系统模型。仿真结果表明,在存在逐次通电误差和不考虑二次项误差系数的误差补偿模型方法位置导航偏差在数公里和数百米量级的情况下,相同时间内所提方法的位置导航偏差仅为数十米量级,有效提高了高超声速飞行器的导航精度。
    • 刘运毅; 黄美兰
    • 摘要: 在惯性传感器的姿态估计算法中,陀螺仪在长时间的积分过程中易产生误差积累,而加速度计常被用于辅助校正姿态。然而,加速度计易受干扰而导致测量值不只包含有用的加速度成分。为了求解目标加速度,提出一种基于Jerk(加加速度)约束的无积分误差积累的方法。首先,直接利用陀螺仪和加速度计的输出来提取系统的Jerk信息。其次,在无积分误差积累的Jerk信息约束下,构建加速度与Jerk的关系模型,以此来获得目标加速度。实验表明,所提出的算法能获得较准确的加速度。
    • 陆南
    • 摘要: 小读者都知道“隔墙有耳”这个成语吧?它的意思是,隔着一堵墙,也有人偷听,告诫我们说秘密的事情要小心。那么当我们打电话或用手机微信和人语音聊天时,总不会有人隔着手机偷听吧?事实是,黑客不但有可能偷听你的通话,还有可能借此获取你的隐私信息。而这些窃听者的“小耳朵”,就有可能是我们手机里的加速度计
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