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精度0.01% FS !辽宁大学夏斐博士团队再发谐振式MEMS压力传感器
来源: | 作者:beibo | 发布时间: 2026-08-02 | 222 次浏览 | 🔊 点击朗读正文 ❚❚ ▶ | 分享到:
承接上一篇 SOI 压阻传感器成果,夏斐博士团队再推出全新静电激励-压阻检测 MEMS 谐振压力传感器,主打气象实时气压监测、航空高空测压、高端工业精密测控,在数字频率输出、宽温稳定性、野外实测精度上实现再突破。本篇带大家完整拆解这项前沿科研成果。


图1.MEMS谐振压力传感系统的整体架构示意图。
(a)制备完成的晶圆照片;
(b)单个MEMS芯片的三维结构;
(c)安装在金属基座上的核心MEMS传感器照片;
(d)MEMS谐振压力传感器的全集成系统模块。



导语

气象探空、飞行器高度监测、油气高温工况对压力测量的长期稳定性、微小气压分辨力要求极高。传统压阻传感器输出模拟信号易受电磁干扰,市面谐振方案又分两大短板:电磁激励结构复杂难微型化;静电 + 电容检测极易受寄生电容干扰,后端电路设计门槛极高。辽宁大学夏斐博士团队本次创新对称双端梳齿谐振结构 + 静电激励 + 压阻拾取一体化方案,搭配双层三阶多项式补偿算法,全温域精度达 0.009% FS,连续一周沈阳野外气象实测平均误差低于 0.05%,为高精度气压监测提供国产化完整软硬件方案。

一、行业现存谐振传感器两大核心痛点

目前主流 MEMS 谐振压力传感器工程落地存在难以平衡的矛盾:

  1. 1. 电磁激励路线:需配套线圈磁芯,器件体积大,无法适配小型探空仪、机载微型设备,晶圆一体化集成难度大;


  2. 2. 静电 + 电容检测路线:芯片引线、PCB 走线产生寄生电容,轻微干扰就会大幅拉低测量精度,信号调理电路设计、调试成本极高;

  3. 3. 多数产品仅能在窄温度区间维持高精度,高低温循环后零点、满量程漂移明显,无法长期无人值守监测。

本次方案用静电驱动起振、压阻采集振动信号的全新组合,完美避开以上两类方案缺陷,兼顾结构简易度与信号检测可靠性。


图2.MEMS谐振压力传感模块的详细制造工艺流程


二、全套模块化系统架构(芯片 + 电路 + MCU 一体化)

整套传感器分为三大独立模块,高度集成单块 PCB,体积小巧、信号完整性更强:

1、SOI 谐振传感芯片(核心感知单元)

采用 SOI 晶圆 + 晶圆级真空密封工艺,创新对称双端固支梳齿谐振梁:

  • 两根谐振梁平面反向同步振动,形成动态平衡模态,大幅降低振动能量损耗,抑制设备震动、安装抖动对测量的干扰;
  • 激励信号由直流偏置 + 交流正弦电压叠加,梳齿依靠重掺杂硅导电,无需表面金属镀层,工艺一致性更强;
  • 谐振梁应力区并联集成压阻条,直接将机械振动转化电阻交变信号,彻底消除电容方案的寄生电容干扰。
  • 芯片完整流程:浅腔刻蚀→SOI 键合剥离→离子注入制作压阻→结构释放刻蚀→吸气剂沉积→晶圆真空密封。


图3. a MEMS谐振压力传感模块的整体结构。
b、c为SOI传感芯片的截面结构示意图。
图3c中,压阻区域以红色标示,电气布线路径以黄色标示;静电驱动端子标记为PAD1,压阻检测端子为PAD6,PAD2/PAD3/PAD4/PAD5为公共接地端子。仅使用两个对称布置的压阻器(位于PAD3和PAD5附近),并联连接用于压阻检测。
d为MEMS谐振压力传感模块的检测原理示意图。


2、激励与信号拾取专用电路

  1. 拾取电路:5V 精密基准为压阻稳定供电,多级精密运放放大微弱振动信号,搭配相位补偿电容修正谐振相位,提升信噪比;


  2. 激励电路:10V 稳定直流偏置输出,搭载 JFET 可变增益放大器实现闭环 AGC 自动稳振;引入前馈补偿技术,消除上电波形超调,大幅缩短系统稳定时间。

3、MCU 运算与交互输出模块

内置双层三阶多项式温度补偿算法,实时采集频率与芯片温度,动态修正压力计算参数;

对外支持RS485 Modbus 数字信号+ 4–20mA 模拟电流双输出,配套触摸屏可在线校准参数、实时查看压力、温度运行数据,直接对接工业 PLC、气象采集终端。


图4.MEMS谐振压力传感系统的温度-频率联合测试平台


三、全维度硬核实测数据,性能对标国际高端产品

团队搭建WIKA标准压力源+高低温试验箱综合测试平台,从晶圆一致性、频响、温压特性、野外实景四层完成验证:

1、晶圆级批量一致性测试(量产保障)

随机抽取晶圆中心、边缘、中间 5 颗芯片测试:



图5.MEMS谐振压力传感晶圆的样品采集点与测试点位置。

(a)晶圆上采样芯片位置的布局示意图;

(b)单个芯片上测试焊盘位置的放大视图。

  • 压阻阻值区间 143.4~145.1Ω,相对偏差仅 0.411%,离子注入、退火工艺管控稳定;

  • 梳齿驱动电极间完全开路无粘连短路,深硅刻蚀工艺成熟,批量芯片无短路失效风险。


图6.测试结果:(a)MEMS谐振压力传感晶片的压阻测量结果;

(b)MEMS谐振压力传感器在5–50kHz频率范围内的频率扫描测试结果。

2、频响与压力线性特性

  • 芯片有效谐振区间 20~35kHz,零压基准谐振频率 29.268kHz;
  • 量程 0~350kPa,压力与谐振频率线性拟合 R²>0.999,总频偏 6.2295kHz,灵敏度 0.02kHz/kPa;
  • 千次加压循环后零点、满量程几乎无偏移,重复性误差≤0.008% FS;
  • 机械迟滞<0.0005kHz、温度迟滞<0.00375kHz,升降压、高低温曲线完全重合。



图7.MEMS谐振压力传感器的压力-频率响应特性:

(a) 不同施加压力下传感器输出频率随时间变化的曲线;

(b) 室温条件下传感器输出频率与施加压力的关系(含线性拟合结果);

(c) 25°C条件下经过1000次压力循环后满量程输出值与零基线值的对比;

(d) 传感器在不同温度下的压力-频率响应特性曲线。

3、核心精度指标(行业第一梯队)

在-30℃~50℃全宽温区间、0~350kPa 全量程内,经双层三阶多项式补偿后,整机测量精度 0.009% FS,优于市面 0.012%~0.02% FS 主流谐振传感器。

补偿逻辑:6 个特征温度点单独拟合三阶压力方程,再将方程系数拟合为温度三阶函数,MCU 实时动态修正,从硬件、算法双层抑制温漂与非线性误差。



图8.补偿型MEMS谐振压力传感器在三种典型温度下的典型输出特性:

(a)− 20 ℃,(b) 25 ℃,以及(c) 50 ℃。

4、沈阳野外气象实地验证(工程落地佐证)

2026 年 4 月辽宁大学连续7天露天实时气压监测,传感器1Hz高频采集,数据与中国气象局官方基准站点比对:

全周期平均绝对百分比误差 MAPE<0.05%;配对样本t检验 P=0.8634,测量值与基准无系统性偏差,可稳定用于地面气象站、高空探空仪长期连续监测。



图9.(a) 大气压测量的实际测试场景(辽宁大学,2026年4月10–16日);

(b) 典型大气压测量结果的时间序列图;(c) 不同测试日期的 MAPE 值。

四、同类型产品横向对比优势

  1. 检测方案更简易:压阻拾取替代电容检测,无寄生电容干扰,PCB 电路设计、调试难度大幅降低;

  2. 精度、重复性领先:0.009% FS 全温精度、≤0.008% FS 千次重复性,优于绝大多数国产同类型谐振芯片;

  3. 抗振动结构对称平衡谐振梁,设备现场震动不会干扰测量读数;

  4. 成套一体化方案:芯片 + 驱动电路 + 补偿算法全套落地,无需额外配套复杂信号调理设备。

五、核心落地应用场景

  1. 气象监测领域:地面自动气象站、高空气象探空仪,精准捕捉微小气压波动,支撑气象预报、气候长期观测;

  2. 航空航天领域:飞行器舱压、气压高度测量,适配机载狭小空间、复杂电磁环境;

  3. 高端工业控制:油气高温井下测压、精密液压闭环控制、自动化产线高精度压力监控;

  4. 计量校准设备:作为标准压力参考单元,用于实验室标准源搭建。

六、本次研究核心创新总结

  1. ✅ 结构创新

    对称双端梳齿动态平衡谐振梁,反向振动抵消损耗,整机抗震动、稳定性大幅提升;
  2. ✅ 检测路线创新

    静电激励 + 压阻拾取组合,避开电磁、电容两类方案固有缺陷,降低集成门槛;
  3. ✅ 算法创新

    双层三阶多项式温度补偿,多温度点离线标定 + 实时动态修正,实现超宽温域十万分级测量精度;
  4. ✅ 工程验证完整

    完成晶圆量产测试、实验室温压标定、一周野外气象实景三层验证,理论成果可直接转化量产。

论文与团队信息

论文名称:High-Precision MEMS Resonant Pressure Sensor for Real-Time Barometric Monitoring

期刊:Micromachines(2026 年 6 月发表)

第一作者:夏斐(辽宁大学物理学院博士、沈阳北博电子研发总负责人)

全部作者:Fei Xia, Shuang Pang , Yutong Bai , Zishuai Zhang , Lulu Feng , Yizheng Hou , Yuxiang Wang , Zhiyu Liu ,Yifei Sun , Jiwei Wang  and Shiyu Wang ,

资金支持:本研究由辽宁省自然科学基金(2024-BS-008)和辽宁大学科研项目(d295000059)资助。


版权声明:本文内容来源为辽宁大学博士、沈阳北博研发负责人夏斐博士团队原创内容,AI辅助整理,版权归夏斐等人所有;

本文仅用于学术分享,转载请注明出处。


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