1. Pengenalan
MEMS (Sistem Mekanikal Elektro Mikro) ialah sistem canggih yang mengintegrasikan elektronik, optik, dan struktur mikromekanikal tiga dimensi ke dalam cip mengikut keperluan fungsi tertentu [1]. Bidang MEMS telah melihat kemajuan yang ketara dalam beberapa dekad kebelakangan ini, terutamanya dalam pembangunan penderia inersia MEMS [2], [3], suis Frekuensi Radio (RF) MEMS [4], dan mikrofon MEMS [5]. Sebagai sistem mikro-opto-elektromekanik baharu, cermin MEMS boleh melaksanakan tugas kawalan optik pada skala mikro dan menemui aplikasi yang luas dalam komunikasi optoelektronik, pengimejan perubatan, pengesanan radar, dsb. [6]. Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, terdapat perhatian yang ketara terhadap penggunaan lidar keadaan pepejal MEMS, yang menggunakan cermin MEMS sebagai komponen pusatnya, dalam bidang pemanduan autonomi [7]-[10]. Teknologi ini dijangka akan menggantikan radar mekanikal konvensional dan muncul sebagai penderia yang menonjol untuk bantuan pemanduan kerana dimensinya yang padat, masa tindak balas yang pantas, penggunaan tenaga yang minimum, kecekapan kos, kawalan yang boleh disesuaikan, dan keupayaan pengimbasan yang luas [11]-[13]. ].
Terdapat empat mod operasi utama untuk cermin pengimbasan MEMS: elektrostatik (ES), elektromagnet (EM), elektroterma (ET), dan piezoelektrik (FE) [14]. Antaranya, cermin MEMS elektromagnet menawarkan kelebihan tersendiri seperti voltan pemanduan yang lebih rendah, daya penggerak yang lebih kuat dan sudut imbasan yang lebih besar berbanding dengan tiga mod pemanduan yang lain. Dalam tetapan yang digunakan, ciri-ciri mekanikal dan pengagihan tegasan cermin pengimbasan MEMS elektromagnet tertakluk kepada perubahan disebabkan faktor persekitaran dan tempoh operasi, seterusnya memberi kesan kepada sifat-sifat sedia ada peranti ini [15]. Tambahan pula, suhu yang melampau boleh menyebabkan korelasi tidak linear yang ketara antara voltan yang digunakan dan sudut kecondongan [16], [17]. Oleh itu, adalah penting untuk menyiasat kaedah untuk memandu, mengesan dan mengimbangi cermin MEMS elektromagnet.
Pada masa ini, penyelidik sedang berusaha untuk meningkatkan keupayaan operasi cermin pengimbasan MEMS dengan menggunakan kaedah kawalan yang pelbagai. Pendekatan ini merangkumi pengurangan masa tindak balas dan overshoot cermin pengimbasan MEMS [18], menambah struktur kawalan untuk cermin [19], menggunakan model dipacu data dan pemampas suapan [20], [21], menggunakan pengesan pengesan kedudukan (PSD). ) untuk mengesan kedudukan sudut optik cermin MEMS, dan menggunakan komputer hos untuk memproses isyarat maklum balas [22]-[24]. Tambahan pula, bersempena dengan cermin MEMS dan litar pengesan, penyelidik juga telah menyepadukan gelung litar analog semata-mata untuk mengimbangi isyarat pemanduan [25], [26]. Selain itu, mereka telah menggunakan pelbagai modul sambungan untuk membina struktur berfungsi yang bertujuan untuk mengimbangi prestasi dinamik cermin pengimbasan MEMS [27]-[29]. Struktur pelaksanaan penyelesaian yang dicadangkan ini adalah kompleks, menghalang kemajuan peranti berasaskan MEMS kecil dan selalunya memerlukan modul litar pemacu luaran yang lebih maju.
Untuk mengekalkan prestasi pengimbasan yang konsisten, pengesanan isyarat maklum balas dan sistem pampasan isyarat pemacu telah dibangunkan menggunakan Tatasusunan Gerbang Boleh Program Medan (FPGA). Dalam sistem ini, Direct Digital Synthesis (DDS) dengan modul pelarasan untuk isyarat pemanduan disepadukan pada cip FPGA. Isyarat digital yang dihasilkan oleh FPGA kemudiannya ditukar kepada isyarat analog oleh Digital to Analog Converter (DAC), yang seterusnya memacu cermin MEMS untuk bergema. Isyarat maklum balas daripada cermin MEMS ditangkap oleh Analog to Digital Converter (ADC), dan pengesanan korelasi silang dilaksanakan pada cip FPGA untuk mencapai pengesanan fasa dan amplitud yang tepat untuk cermin MEMS elektromagnet. Amplitud atau fasa isyarat maklum balas digunakan untuk mengira varians daripada isyarat pemanduan yang dijangkakan, sekali gus mewujudkan sistem kawalan gelung tertutup pembezaan integrasi perkadaran (PID) berdasarkan ralat. Sistem PID mengeluarkan parameter pelarasan, yang kemudiannya dimasukkan ke dalam pengawal selia pada cip FPGA, dan kemudian memodulasi isyarat pemanduan dengan sewajarnya. Proses ini menjamin bahawa, dalam aplikasi praktikal, sebarang hanyut dalam keadaan operasi cermin MEMS boleh dibetulkan dengan melaraskan amplitud atau fasa cermin melalui modulasi maklum balas.
2. Struktur dan prinsip cermin MEMS elektromagnet
Struktur cermin pengimbasan MEMS elektromagnet ditunjukkan dalam Rajah 1. Gegelung lingkaran berbilang pusingan disadur pada cermin dan bingkai sekeliling [30]. Medan magnet tetap berorientasikan pada sudut 45 darjah kepada kedua-dua paksi berputar cepat dan perlahan. Dengan ketiadaan arus dalam gegelung lingkaran berbilang pusingan, gegelung kekal tidak terjejas oleh daya Ampere dalam medan magnet, dan cermin mengekalkan keseimbangan.
Apabila arus melalui gegelung lingkaran berbilang pusingan, ia mendorong ubah bentuk mekanikal dalam rasuk kilasan disebabkan oleh daya Ampere, yang menyebabkan pesongan pada cermin. Apabila magnitud dan arah daya Ampere yang bertindak pada gegelung berubah-ubah dengan arus elektrik yang berubah-ubah, cermin mengalami ayunan berterusan dari kedudukan asalnya.
Untuk beroperasi pada frekuensi resonan yang optimum dan mencapai sudut imbasan maksimum, cermin pengimbasan MEMS elektromagnet memerlukan satu atau dua isyarat pemanduan gelombang sinus frekuensi tinggi yang tepat untuk menjana medan magnet yang berbeza untuk paksi pantas dan perlahan. Rajah 2 menggambarkan tiga mod kerja cermin pengimbasan MEMS. Apabila isyarat pemanduan dilaraskan kepada frekuensi khusus yang bukan frekuensi resonans, dua paksi cermin beroperasi dalam mod separa statik, yang membolehkan pancaran kekal dalam kedudukan atau mengimbas pada kelajuan seragam. Dalam mod campuran, paksi pantas beroperasi pada frekuensi resonans, menyebabkan rasuk kilasan mengimbas dengan cepat di sepanjang garis mendatar. Dalam mod resonans, kelajuan pengimbasan yang lebih tinggi boleh dicapai. Dengan menggunakan dua isyarat memandu dengan frekuensi resonans, corak Lissajous, seperti ditunjukkan dalam Rajah 2(c), boleh dihasilkan.
Rajah 2 Mod kerja cermin pengimbasan MEMS. (a) Mod separa statik. (b) Mod kuasi statik paksi perlahan dan mod resonan paksi cepat (mod campuran). (c) Kedua-dua paksi berada dalam mod resonans. |
Bekalan kuasa, isyarat pemanduan berbeza daripada FPGA, isyarat maklum balas pembezaan yang mengandungi data putaran paksi cepat dan perlahan, dan isyarat lain yang berkaitan disampaikan melalui papan Litar Bercetak Fleksibel 10-pin (FPC-10Pin), seperti ditunjukkan dalam Rajah 3 Penderia sudut dan litar jambatan disepadukan dalam cermin pengimbasan, dengan isyarat maklum balas menyerupai gelombang sinus dan mempunyai frekuensi yang sepadan dengan isyarat pemanduan. Isyarat maklum balas analog mengalami pendigitalan oleh ADC, berikutan amplitud dan fasa isyarat maklum balas dikira oleh FPGA.
3. DDS berasaskan FPGA dan pengawal selia amplitud digital
DDS konvensional tidak mempunyai keupayaan untuk mengubah suai amplitud isyarat gelombang sinus, yang membawa kepada penambahan DAC boleh laras luaran dalam pelbagai reka bentuk. Ini bukan sahaja meningkatkan keperluan litar perkakasan, tetapi juga memerlukan cip kawalan untuk menyediakan port tambahan untuk komunikasi. Kerja ini menggunakan "PLL (Gelung Berkunci Fasa) + DDS" untuk menghasilkan isyarat pemanduan MEMS berkualiti tinggi, seperti ditunjukkan dalam Rajah 4.
DDS boleh menghasilkan isyarat gelombang sinus untuk pengimbasan satu dimensi dan isyarat gelombang kosinus pada frekuensi yang sama untuk pengesanan. Jika pengimbasan dua dimensi diperlukan, DDS boleh menjana dua isyarat pemanduan pada frekuensi resonans kedua-dua paksi cepat dan perlahan. Dua isyarat kemudiannya digabungkan dan dimasukkan ke dalam pin sepadan cermin FPC-10Pin MEMS.
Komponen utama DDS boleh laras yang direka pada FPGA termasuk: isyarat rujukan yang dijana oleh PLL, penumpuk fasa dwi-cetusan, daftar fasa, penukar fasa, perkataan modulasi fasa lebar N-bit PW dan komponen lain. Selain itu, pengawal selia amplitud dan perkataan modulasi amplitud lebar T-bit AW digabungkan, seperti yang ditunjukkan dalam Rajah 5. Penumpuk fasa, menggunakan penambah bawa ke hadapan dan struktur dwi-cetus, direka untuk mengurangkan kelewatan penumpuk dan meningkatkan kelajuan tindak balas daripada sistem DDS.
Isyarat input Si merujuk kepada isyarat keluaran penukar fasa dalam modul sebelumnya, mempunyai sedikit lebar bit H, seperti yang ditunjukkan dalam Rajah 4 dan Rajah 5. Sebelum pengiraan, adalah perlu untuk menjalankan pengembangan lebar bit pada kedua-dua Si dan AW untuk mengurangkan risiko limpahan data semasa proses pengiraan. A_ini mewakili amplitud awal, 2H-1-1 mewakili amplitud maksimum nilai berangka yang ditandatangani bagi bit H. Dan korelasi antara amplitud isyarat keluaran (Ao) dan isyarat masukan (Ai) adalah:
\[\begin{equation*} A_o=\frac{A_i\times \left(AW+A\_\textit{ini}\right)}{2^{H-1}-1} \tag{1} \end{equation*}\] |
4. Pengesan dan pemampas berasaskan FPGA
Dalam kajian ini, ciri fasa dan amplitud cermin MEMS ditentukan menggunakan pengesan korelasi silang, seperti yang ditunjukkan dalam Rajah 6. Pengesan terdiri daripada pengganda dan penapis digital peringkat tinggi. Apabila frekuensi isyarat yang diukur S1 dan S2 adalah sama, dan perbezaan fasa antara dua isyarat adalah lebih kurang 90 darjah, pengesanan fasa dan amplitud berketepatan tinggi dapat direalisasikan. Sistem ini menggunakan struktur saluran paip selari pada cip FPGA untuk mengurangkan masa pengiraan.
Isyarat maklum balas daripada cermin MEMS (y(t)) dianalisis untuk mengumpul data amplitud dan fasa, dan sisihan dikira dengan membandingkannya dengan amplitud yang dijangkakan atau fasa isyarat memandu. Berdasarkan ralat, pekali ditentukan untuk pengawal PID, seperti yang ditunjukkan dalam Rajah 7. Pekali berkadar Kp mempunyai kesan yang paling ketara pada kelajuan kawalan, manakala pekali kamiran Ki juga mempengaruhi kelajuan kawalan tetapi terutamanya menentukan perbezaan akhir antara kuantiti terkawal dan kuantiti yang dijangkakan (ralat). Pekali pembezaan Kd menunjukkan kadar perubahan dalam ralat. Apabila ralat meningkat dengan cepat, Kd menjadi lebih besar, menyebabkan output pengawal PID meningkat dan menghasilkan pelarasan yang diperkuatkan untuk mengatasi kecenderungan sisihan ralat yang cepat. e(t) ialah ralat, dan r(t) ialah isyarat yang dijangkakan.
Output pengawal PID ini digunakan untuk mengawal kata modulasi modul pemacu (seperti ditunjukkan dalam Rajah 4). PID dilaksanakan dalam sistem digital pada cip FPGA, yang memerlukan penukaran ungkapan masa berterusan kepada ungkapan masa diskret semasa proses reka bentuk. Ungkapan masa diskret PID adalah seperti berikut:
\[\begin{equation*} u(k)=K_pe(k)+K_i\sum_{j=0}^ke(j)+K_d\left[e(k)-e(k-1)\right]+u_0 \tag{2} \end{equation*}\] |
Ungkapan masa diskret bagi kenaikan PID:
\[\begin{equation*} \Delta u(k)=u(k)-u(k-1) \tag{3} \end{equation*}\] |
\[\begin{align} \Delta u(k)&=K_p\left[e(k)-e(k-1)\right]+K_ie(k) \notag \\ &\hphantom{= {}} +K_d\left[e(k)-2e(k-1)+e(k-2)\right] \tag{4} \end{align}\] |
Di mana, u0 ialah keluaran awal sistem PID, e(k) mewakili ralat yang sepadan dengan momen ini (k momen), dan u(k) mewakili kenaikan modulasi pada masa ini, yang akan digunakan sebagai input parameter modulasi kepada modul DDS .
Dengan menggunakan FPGA in Loop (FIL) [31], sambungan fizikal boleh diwujudkan antara komputer dan FPGA, membolehkan simulasi antara FPGA dan MATLAB. Kaedah ini membolehkan pengesahan terus di peringkat lembaga, yang mempercepatkan proses reka bentuk dan pengesahan Tahap Pemindahan Daftar (RTL). Melalui FIL, FPGA dan MATLAB digabungkan untuk mensimulasikan kesan PID dengan pekali yang berbeza. Keputusan ditunjukkan dalam Rajah 8. Perbandingan antara nilai sebenar dan anggaran dalam simulasi menunjukkan bahawa k tinggip boleh menyebabkan peningkatan overshoot dan potensi ayunan. Selain itu, Ki berkesan dalam mengurangkan ralat statik, tetapi K yang berlebihani boleh memburukkan overshoot dan menjejaskan kestabilan sistem. Kd boleh membantu meminimumkan overshoot dan melembapkan ayunan. Apabila Kp ditetapkan kepada 10, Ki ditetapkan kepada 0.1, dan Kd ditetapkan kepada 5, tindak balas kawalan dianggap lebih sesuai.
5. Pengukuran
Papan FPGA yang digunakan dan papan litar bercetak AD/DA (PCB) buatan sendiri dengan dua jenis penyambung untuk cermin MEMS yang berbeza, ditunjukkan dalam Rajah 9 dan Rajah 10. Komunikasi antara FPGA dan PCB dijalankan melalui pin pengepala port bersiri, dan satu penyambung2 digunakan untuk menyambung dengan FPC cermin pengimbasan MEMS elektromagnet dalam sistem ini.
Persediaan percubaan, ditunjukkan dalam Rajah 11(a), termasuk bekalan kuasa, papan FPGA, AD/DA PCB, modul optik, barisan data Kumpulan Tindakan Ujian Bersama (JTAG) dan komputer untuk memuat turun program dan menerima data ujian melalui JTAG . Modul optik ditunjukkan dalam Rajah 11(b). Laser yang dipancarkan dipantulkan oleh cermin ke cermin MEMS dengan resonans paksi pantas, dan kemudian dipantulkan ke sasaran.
DDS yang boleh disesuaikan mempunyai keupayaan untuk menghasilkan isyarat pemanduan dengan amplitud, frekuensi dan fasa yang berbeza-beza, seperti yang ditunjukkan dalam Rajah 12(a), (b), dan (c).
Dua isyarat yang dijana oleh DDS yang boleh disesuaikan telah ditangkap oleh penganalisis logik SignalTap II. Seperti yang ditunjukkan dalam Rajah 13. Satu isyarat boleh digunakan sebagai isyarat pemacu untuk pengimbasan satu dimensi, manakala satu lagi mempamerkan anjakan fasa 90 darjah untuk tujuan pengesanan korelasi silang.
Isyarat pemanduan dua dimensi yang diberikan oleh DDS yang ditangkap oleh penganalisis logik (oDAC_DATA1), isyarat maklum balas paksi perlahan dan paksi pantas yang diterima oleh FPGA (oL1data dan oS1data), dan keputusan pengesan amplitud untuk paksi perlahan dan pantas paksi (L1APP3 dan S1APP3), ditunjukkan dalam Rajah 14. Pengesan amplitud mengeluarkan data, yang sama dengan purata amplitud yang diperoleh dalam 64 kitaran pengiraan berturut-turut.
Rajah 14 Isyarat memandu dua dimensi (laluan pertama). Isyarat maklum balas paksi perlahan dan paksi cepat (laluan kedua dan ketiga). Keputusan pengesan amplitud (laluan keempat dan kelima). |
Keputusan dalam Rajah 14 menunjukkan bahawa sistem ini boleh menjana isyarat untuk memacu cermin, menerima isyarat maklum balas daripada cermin, dan mengekstrak maklumat amplitud daripada isyarat maklum balas.
Untuk menguji pengesan fasa dan PID, dua isyarat, Sin1 dan Cos2, dengan perbezaan fasa 90 darjah digunakan sebagai isyarat yang diukur. Keputusan pengesanan fasa, ditunjukkan dalam Rajah 15.
Dalam eksperimen, isyarat maklum balas (op1 dan op2) daripada cermin MEMS telah ditangkap menggunakan ADC dan dibentangkan dalam FPGA. "Keputusan" dan "PhaseErro" yang dipaparkan dalam Rajah 15 dikira menggunakan pengganda dan kemudian diproses oleh penapis digital lulus rendah peringkat tinggi yang dilaksanakan dalam FPGA. Output pengesan fasa, yang dilabelkan sebagai "FasaErrodive" dalam Rajah 15, diperoleh selepas dipotong oleh pembahagi. Ini adalah perlu kerana, berikutan penguatan oleh penapis, nilai "PhaseErro" terlalu besar untuk diperhatikan. “phase_mod_i” mewakili perkataan modulasi fasa yang diterima oleh DDS daripada modul PID.
Mengambil Sin1 dan Cos2 sebagai isyarat awal, sisihan dua isyarat awal ialah 0\(^{\circ}\), output pengesan yang dijangka ialah 0, apabila fasa kekal malar. Selepas sistem berjalan, output pengesan fasa adalah kira-kira \(-2\), dengan nilai maksimum 0 dan nilai minimum sebanyak \(-3\). Berdasarkan parameter yang ditetapkan oleh pengesan dalam FPGA, ralat mutlak dalam pengesanan fasa ialah 0.00000002\(^{\circ}\).
Apabila sisihan dua isyarat awal dianjak sebanyak 0.00008\(^{\circ}\). Keluaran pengesan fasa adalah kira-kira 78, dengan nilai maksimum 79 dan minimum 77, seperti yang ditunjukkan dalam Rajah 16. Ralat mutlak dalam pengesanan fasa ialah 0.00000009\(^{\circ}\). Modul PID boleh mengeluarkan parameter modulasi, dan "phase_mod_i" ditetapkan kepada 1 untuk melaraskan hanyut fasa antara Sin1 dan Cos2. Selepas pengukuran, RMS (root mean square error) pengesan adalah \(1.26*10^{-5}\) (\(^{\circ}\)). Kenaikan pelarasan minimum modul PID adalah lebih kurang 0.00008\(^{\circ}\).
6. Kesimpulan
Kertas kerja ini secara sistematik membentangkan skema untuk mengesan isyarat maklum balas dan mengimbangi isyarat pemacu untuk cermin pengimbasan MEMS elektromagnet, berdasarkan hampir keseluruhannya pada FPGA. Pendekatan yang dicadangkan melibatkan pembinaan DDS dan modul untuk melaraskan frekuensi, amplitud dan fasa isyarat pemanduan pada cip FPGA. Tambahan pula, ia melibatkan pembangunan pengesan fasa dan amplitud, bersama-sama dengan penyepaduan modul untuk mengimbangi hanyut dalam cermin MEMS, berdasarkan PID pada cip FPGA. Rangka kerja ini boleh menyedari ralat pengesanan \(\rm RMS = 1.26 * 10^{-5}\) (\(^{\circ}\)) dan ketepatan pampasan minimum bagi \(8 * 10^{-5}\) (\(^{\circ}\)). Ini bermanfaat untuk kawalan dan pampasan yang tepat untuk cermin MEMS elektromagnet, membolehkan pengendalian sudut pengimbasan yang stabil dalam sistem imbasan atau paparan yang menggunakan cermin MEMS di bawah keadaan operasi yang kompleks. Sistem ini dicirikan oleh struktur modul yang dipermudahkan dan mengurangkan pergantungan pada modul luaran, memihak kepada pembangunan peralatan ringan dan miniatur yang menggunakan cermin pengimbasan MEMS pada masa hadapan.
Penghargaan
Kerja ini disokong di bawah Program Penyelidikan dan Pembangunan Utama Negara China (2021YFB3202202).
Rujukan
[1] J. Zhu, et al.: “Development trends and perspectives of future sensors and MEMS/NEMS,” Micromachines 11 (2020) 7 (DOI: 10.3390/mi11010007).
CrossRef
[2] N. Yazdi, et al.: “Micromachined inertial sensors,” Proc. IEEE 86 (1998) 1640 (DOI: 10.1109/5.704269).
CrossRef
[3] X. Gong, et al.: “An aerosol deposition based MEMS piezoelectric accelerometer for low noise measurement,” Microsystems & Nanoengineering 9 (2023) 23 (DOI: 10.1038/s41378-023-00484-5).
CrossRef
[4] J. Park, et al.: “A non-contact-type RF MEMS switch for 24-GHz radar applications,” Journal of Microelectromechanical Systems 18 (2009) 163 (DOI: 10.1109/JMEMS.2008.2011124).
CrossRef
[5] R. Groschup and C.U. Grosse: “MEMS microphone array sensor for air-coupled impact-echo,” Sensors 15 (2015) 14932 (DOI: 10.3390/s150714932).
CrossRef
[6] D. Wang, et al.: “MEMS mirrors for LiDAR: a review,” Micromachines 11 (2020) 456 (DOI: 10.3390/mi11050456).
CrossRef
[7] Q. Li, et al.: “Real-time variable field-of-view scanning of LiDAR by controlling the drive voltage of MEMS micromirror,” Optik 246 (2021) 167760 (DOI: 10.1016/j.ijleo.2021.167760).
CrossRef
[8] S. He, et al.: “Recent advances in MEMS metasurfaces and their applications on tunable lens,” Micromachines 10 (2019) 505 (DOI: 10.3390/mi10080505).
CrossRef
[9] C.L. Andrew, et al.: “An electrostatically driven 2D micro-scanning mirror with capacitive sensing for projection display,” Sensors and Actuators A: Physical 222 (2015) 122 (DOI: 10.1016/j.sna.2014.10.008).
CrossRef
[10] A.Q. Liu and X.M. Zhang: “A review of MEMS external-cavity tunable lasers,” Journal of Micromechanics and Microengineering 17 (2007) R1 (DOI: 10.1088/0960-1317/17/1/R01).
CrossRef
[11] J. Wang, et al.: “Improved sampling scheme for LiDAR in Lissajous scanning mode,” Microsyst. Nanoeng. 8 (2022) 64 (DOI: 10.1038/s41378-022-00397-9).
CrossRef
[12] C.H. Lin, et al.: “Design and realization of wide field-of-view 3D MEMS LiDAR,” IEEE Sensors J. 22 (2022) 115 (DOI: 10.1109/JSEN.2021.3127045).
CrossRef
[13] P. Zolfaghari, et al.: “Cascaded laser scanning towards high-resolution LiDAR,” Optics & Laser Technology 168 (2024) 109906 (DOI: 10.1016/j.optlastec.2023.109906).
CrossRef
[14] L.Y. Lin and E.G. Keeler: “Progress of MEMS scanning micromirrors for optical bio-imaging,” Micromachines 6 (2015) 1675 (DOI: 10.3390/mi6111450).
CrossRef
[15] U. Nabholz, et al.: “Amplitude- and gas pressure-dependent nonlinear damping of high-Q oscillatory MEMS micro mirrors,” Journal of Microelectromechanical Systems 27 (2018) 383 (DOI: 10.1109/JMEMS.2018.2816240).
CrossRef
[16] D. Brunner, et al.: “Linear modeling and control of comb-actuated resonant MEMS mirror with nonlinear dynamics,” IEEE Trans. Ind. Electron. 68 (2021) 3315 (DOI: 10.1109/TIE.2020.2982124).
CrossRef
[17] T. Pensala, et al.: “Wobbling mode AlN-Piezo-MEMS mirror enabling 360-degree field of view LIDAR for automotive applications,” 2019 IEEE International Ultrasonics Symposium (IUS) (2019) 1977 (DOI: 10.1109/ULTSYM.2019.8925660).
CrossRef
[18] H.W. Yoo, et al.: “Experimental evaluation of vibration influence on a resonant MEMS scanning system for automotive lidars,” IEEE Trans. Ind. Electron. 69 (2022) 3099 (DOI: 10.1109/TIE.2021.3065608).
CrossRef
[19] F. Li, et al.: “A large-size MEMS scanning mirror for speckle reduction application,” Micromachines 8 (2017) 140 (DOI: 10.1109/NEMS.2017.8017080).
CrossRef
[20] R. Dong, et al.: “Mirror angle tuning of electromagnetic micro-mirrors with oscillation compensation,” IEEE Trans. Syst. Man Cybern. Syst. 50 (2020) 2969 (DOI: 10.1109/TSMC.2018.2829849).
CrossRef
[21] P. Zhang: “Dynamic modeling and anti-disturbing control of an electromagnetic MEMS torsional micromirror considering external vibrations in vehicular LiDAR,” Micromachines 12 (2021)69 (DOI: 10.3390/mi12010069).
CrossRef
[22] H. Chen, et al.: “Nonlinear control of an electromagnetic polymer MEMS hard-magnetic micromirror and its imaging application,” Journal of Micromechanics & Microengineering 24 (2012) 57 (DOI: 10.1088/0960-1317/24/4/045004).
CrossRef
[23] N. Neshatvar, et al.: “An implantable phase locked loop MEMS-based readout system for heart transplantation,” IEEE Trans. Circuits Syst. II, Exp. Briefs 69 (2022) 4168 (DOI: 10.1109/TCSII.2022.3190796).
CrossRef
[24] S.F. Almeida, et al.: “MEMS closed-loop control incorporating a memristor as feedback sensing element,” IEEE Trans. Circuits Syst. II, Exp. Briefs 63 (2016) 294 (DOI: 10.1109/TCSII.2015.2504258).
CrossRef
[25] H. Chen, et al.: “Twisting sliding mode control of an electrostatic MEMS micromirror for a laser scanning system,” IEEE/CAA J. Automatica Sinica 6 (2019) 1060 (DOI: 10.1109/JAS.2016.7510223).
CrossRef
[26] V. Milanović, et al.: “Closed-loop control of gimbal-less MEMS mirrors for increased bandwidth in LiDAR applications,” Proc. SPIE 10191, Laser Radar Technology and Applications XXII (2017) 101910N (DOI: 10.1117/12.2264069).
CrossRef
[27] D. Brunner, et al.: “Self-sensing control of resonant MEMS scanner by comb-drive current feedback,” Mechatronics 78 (2021) 102631 (DOI: 10.1016/j.mechatronics.2021.102631).
CrossRef
[28] C. Wang, et al.: “Implementation of phase-locked loop control for MEMS scanning mirror using DSP,” Sensors and Actuators A: Physical 133 (2007) 243 (DOI: 10.1016/j.sna.2006.03.026).
CrossRef
[29] C. Wang, et al.: “Application of phase locking loop control for mems resonant devices,” IEEE/LEOS International Conference on Optical MEMS and Their Applications Conference (2005) 165 (DOI: 10.1109/OMEMS.2005.1540130).
CrossRef
[30] C. Zhang: “Fabrication and packaging of electromagnetic 2D MEMS scanning mirror,” Key Engineering Materials 3122 (2014) 1165 (DOI: 10.4028/www.scientific.net/KEM.609-610.1165).
CrossRef
[31] L. Estrada, et al.: “Real-time hardware in the loop simulation methodology for power converters using LabVIEW FPGA,” Energies 13 (2020) 373 (DOI: 10.3390/en13020373).
CrossRef
Pengarang
Yue Xu
The School of Nano-Tech and Nano-Bionics, University of Science and Technology of China
Jie Xie
The School of Nano-Tech and Nano-Bionics, University of Science and Technology of China
Dongmin Wu
The School of Nano-Tech and Nano-Bionics, University of Science and Technology of China