Çözünürlüklerini Arttırmak İçin Mems İvme Ölçerlerine Çoklu Sensör Füzyonu Uygulanması

Abstract

Bu çalışmada tek kırmık üzerine konmuş çoklu mikro büyüklükteki ivmeölçer bilgilerinin çıkışına etkiyen mekanik kaynaklı Brownian gürültünün etkisini azaltan uyarlamalı filtre tabanlı sensör füzyonu tasarlanmıştır. Bu amaçla bir Kalman Filtre tabnlı sensör füzyonu algoritması geliştirilmiş ve simüle edilmiştir. Sonuçlar sadece füzyon olmayan durumla değil aynı zamanda yine simüle edilmiş bir LMS tabanlı sesnsör füzyonu algoritmasının çıkışları ile de karşılaştırılmıştır. Sonuçlar Kalman Filtre tabanlı sesnsör füzyonunun diğer tekniklere olan üstünlüğünü tek kırmık üzerine konmuş çoklu mikro büyüklükteki ivmeölçerler için göstermektedir. Ayrıca tez aynı zamanda tek kırmık üzerinde birden fazla sensör yerleştirmenin yararını göstermektedir ki bu ileri de piyasada bu çesit yapıları görebileeğimizi gösterir.

In this study, an adaptive filter based multisensor fusion system is designed to reduce the effect of mechanical Brownian noise in the output value of multiple MEM accelerometers on a single die system. To this aim, a Kalman Filter (KF) based sensor fusion algorithm is developed and simulated. The results are evaluated with respect to the case with no fusion process as well as with Least Mean Squares (LMS) based sensor fusion algorithms, also simulated for comparison. The results demonstrate the superiority of KFs in comparison to other techniques for the sensor fusion of multiple MEM accelerometers on single die system. More over this thype of in single die multiple sensor technique may be seen in the future at the market.