Журнал: Том 21, № 3, 2016
Сторінки: 5 – 10
511 Переглядів

Оптимізація процедури вибору датчиків для лазерного технологічного обладнання

Валентина Максимівна Лукашенко, Тетяна Уткіна , Андрій Германович Лукашенко, Сергій Міценко, К. Дубіцький

Анотація

В роботі проведено аналіз сучасних моделей інтегральних акселерометрів сучасних фірмвиробників MEMS для лазерного технологічного обладнання. Необхідною ланкою для будь-якого контуру управління, що дозволяє забезпечити сигналом зворотного зв’язку електроніку, яка керує виконавчим пристроєм, є датчики фізичної величини. Акселерометри реагують на прискорення або силу, що діє на сенсорний елемент датчика. Створено узагальнену математичну модель за основними технічними параметрами акселерометрів. На базі властивостей теорії розмірностей, безрозмірних степеневих комплексів та евристичного методу розроблено багатопараметричні критерії якості та визначено їх фізичне тлумачення. Запропоновано процедуру оптимізації вибору датчиків з множини існуючих за рахунок розробки критеріїв якості та візуалізації запропонованої знакової моделі залежностей багатопараметричних критеріїв якості множини сучасних акселерометрів у чотирьох квадрантах. В результаті функціонального аналізу знакової моделі з множини сучасних акселерометрів визначено найпридатнішу модель за багатьма параметрами одночасно

Ключові слова

акселерометр, знакова модель, критерії якості, теорія розмірностей

Використані джерела

  1. 2015: A year of contrasts for MEMS companies. (n.d.). i‑Micronews. Retrieved from http://www.imicronews.com/mems-sensors/7174-2015-ayear-of-contrasts-for-mems-companies.html
  2. Lukashenko,V.M., Chichuzhko,M.V., Lukashenko,D.A., & Lukashenko,V.A. (2013). Determination method of efficiency units for conditional similarity criterion. Bulletin of Cherkasy State Technological University, (2), 44–47.
  3. The MEMS industry: desperately seeking a second wind. (n.d.). i‑Micronews. Retrieved from http://www.imicronews.com/mems-sensors/7185-themems-industry-desperately-seeking-a-secondwind.html
  4. Lebedev,A. (2008). Digital MEMS accelerometers in automotive applications. Modern Electronics, (5), 12–15.
  5. Lukashenko,V.M., Utkina,T.Y., Lukashenko,A.H., Lukashenko,D.A., & Dubitsky,K.O. (2016). Methodology of functional analysis of a set of accelerometer models. In Prospects of World Science: Materials of the XII International Scientific and Practical Conference (July 30 – August 7, 2016) (Vol. 17, pp. 103–108). Sheffield: Science and Education Ltd.
  6. Lukashenko,V.M., Chichuzhko,M.V., & Lukashenko,D.A. (2013). Method of extending the functionality of modern microcontrollers. Bulletin of Khmelnytskyi National University. Technical Sciences, (6), 186–189.
  7. Petropavlovsky,Y. (2015). Modern MEMS products of Analog Devices. Part 1. Elements and Components, (6), 40–45.
  8. Petropavlovsky,Y. (2015). Modern MEMS products of Analog Devices. Part 2. Elements and Components, (7), 24–29.
  9. Rudakov,K.S., Lukashenko,V.M., & Utkina,T.Y. (2015). Two-quadrant image-symbolic model for determining the effective router. Bulletin of Khmelnytskyi National University. Technical Sciences, (2), 150–156.
  10. Sysoyeva,S. (2010). Key segments of the MEMS components market. Accelerometers. Components and Technologies, (3), 20–26.
  11. Sysoyeva,S. (2010). Key segments of the MEMS components market. Inertial systems – from low-end to high-end segments. Components and Technologies, (5), 22–30.
  12. Yudin,A. (2009). New accelerometers from STMicroelectronics. Components and Technologies, (2), 28–31.

ЦИТУВАТИ

Lukashenko, V., Utkina , T., Lukashenko, A.G., Mitsenko, S., & Dubitskiy, K. (2016). Optimization of the procedure for selecting sensors in laser technological equipment. Bulletin of Cherkasy State Technological University, 21(3), 5-10.