Gravity-Assisted, Passive Cancellation of Disturbances for Inertial Sensors
Notice bibliographique
Résumé
Continuing enhancements in Microsystem Technologies facilitate the development of inertial sensors — accelerometers and gyroscopes — of unprecedented performance to cost ratio and broaden the frontiers of their application. Of particular interest, because of their immunity to ambient disturbances, are sensors equipped with high resolution Electro-Mechanical ΣΔ converters and with a high speed, digital serial signal transmission. The digital circuitry of these sensors reaches the accuracy of 0.02 parts-per-million (ppm). However, the analogue transducers of measured physical quantities into electrical signals inside of the even best inertial sensors are prone to inherent imperfections of analog systems such as nonlinearity, cross-sensitivity, or noise. The best accuracy of these transducers is about two orders of magnitude worse than that of the electrical circuitry. The overall accuracy can be greatly improved by using corrective filters that cancel the effects of imperfections in the analogue transducers. The effectiveness of these filters hinges upon the accuracy of identifying comprehensive models of the analogue transducers. Ambient disturbances, in particular mechanical vibrations, greatly deteriorate the accuracy of identification. Their impact can be attenuated to some extent by using vibration isolation platforms. The effectiveness of attenuation is usually good at the frequencies above 5–10 Hz, however it is poor at low frequencies. This poor attenuation is a significant disadvantage since the low frequency phenomena in inertial sensors have pronounced impact on their suitability for a broad class of applications (e.g., navigation). The presented research focuses on the design of a passive vibration isolation device in which horizontal movement is coupled to tilt in a way that a component of the gravity perceived by the tested inertial sensor effectively cancels out the horizontal acceleration coming from the ambient vibrations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».