多维加速度传感器在工程技术中的应用越来越广泛,因此对三维加速度传感器的研究成为一个重要课题。目前推出的三维加速度传感器大多采用压阻式、压电式和电容式工作原理,利用MENS技术加工制造,结构上大多采用一体化弹性体结构。对于一体化多维加速度传感器还存在许多问题值得探讨。本课题来源于安徽省教育厅自然科学基金项目“应变式三维加速度传感器的设计”。在对目前现有三维加速度传感器结构和工作原理进行深入分析的基础上,设计出一种新型应变式全剪切一体化结构三维加速度传感器。传感器应用应变式测量原理,其弹性体采用整体结构,单一惯性质量块,三维加速度信息均利用剪切应变测量;弹性体制造采用一般机加工技术,大大降低了工艺要求和制造成本,是一种新型的三维加速度传感器;是一体化三维加速度传感器设计方法的一种创新,为三维加速度传感器增添一新的类型。同时对多维加速度传感器解耦方法进行了分析研究。论文的主要工作内容和创新点如下:对弹性体结构进行了优化设计。弹性体是传感器的核心元件,其结构参数直接影响传感器静、动态特性。采用正交试验设计和极差分析方法全面分析弹性体主要结构参数对传感器静、动态特性影响。运用有限元方法对传感器模型进行了静特性分析。通过静态分析,确定了弹性体在不同方向载荷作用下应变分布规律,证明了传感器具有良好线性。在此基础上确定了不同方向载荷作用下的电桥方案,并从理论上分析了如何实现解耦输出。对传感器进行了模态、谐响应和瞬态响应等动态特性分析。模态分析得到传感器的六阶固有频率和振型,谐响应分析和瞬态分析得到传感器的幅频特性及动态维间耦合情况。设计了三维加速度传感器静动态标定方法。采用重力加速度方法对传感器进行静态标定,通过标定分别得到传感器三个方向的灵敏度、非线性度和回程误差三个主要静态特性指标。设计制造了精密振动实验台和计算机自动化标定系统对三维加速度传感器的频响特性进行动态标定,得到传感器三个方向的频响特性曲线,确定传感器的动态应用范围。提出了基于BP神经网络的多维传感器非线性解耦方法。维间耦合是制约传感器测量精度的主要因素,为了克服传统线性解耦方法的局限性,研究了基于BP神经网络的加速度传感器的非线性静态解耦方法,应用该方法对应变式三维加速度传感器进行了解耦分析,并与最小二乘法的线性解耦方法进行了比较,结果表明BP神经网络比最小二乘法有更高的标定精度。