上海交大等研发高灵敏度MEMS压力传感器,具有优异的微压检测性能
2026-10-24 16:06:44   来源:麦姆斯咨询   评论:0   点击:

为解决MEMS压阻式压力传感器在灵敏度与非线性之间难以平衡的问题,上海交通大学、东南大学、西安电子科技大学等联合开发了一种具有窄横梁膜-短梁结构的MEMS压阻式压力传感器。

MEMS压力传感器根据其工作原理,可分为压电式、电容式、光纤式、谐振式、压阻式等类型。在这些传感机制中,压阻式压力传感器具有直接电信号读出、基于惠斯通电桥的相对简单的信号调理电路以及与成熟的硅微加工和集成电路制造工艺兼容等优点。此外,其具备静态和准静态压力测量能力,特别适用于微压传感应用。然而,在不引入过高结构复杂性的情况下提高灵敏度和线性度,仍然是MEMS压阻式压力传感器设计中的一个重要挑战。

据麦姆斯咨询报道,近期,为解决MEMS压阻式压力传感器在灵敏度与非线性之间难以平衡的问题,上海交通大学、东南大学、西安电子科技大学等联合开发了一种具有窄横梁膜-短梁结构的MEMS压阻式压力传感器。该结构在传统横梁两端引入锥形设计,并结合短梁以增强敏感区域的应力集中,从而在保持低非线性的同时提高输出灵敏度。仿真结果表明,在0-1 kPa的压力范围内,所开发的传感器实现了12.23 mV/V/kPa的灵敏度和0.196% FSS的最大非线性,展现出优异的微压检测性能。相关研究成果以“A High-Sensitivity MEMS Pressure Sensor with a Narrow Cross-Beam Membrane–Short Beam Structure”为题,发表于Micromachines期刊。

在这项工作中,MEMS压阻式压力传感器采用了一种渐进式结构设计策略。将锥形结构和短梁结构依次引入到传统的平膜片和横梁膜片中。锥形结构改变了横梁端部的应力传递路径,并进一步将应力集中于敏感区域,而短梁则局部降低了结构刚度,并增强了压力下的局部变形。为了系统评估这些结构改进的影响,研究团队构建了4种膜片配置进行对比分析:方案1为基准配置,采用传统方形平膜片(Flat);方案2采用传统横梁膜片(CBM);方案3在方案2的基础上对横梁端部进行锥化处理,形成窄横梁膜片(NCBM);方案4为最终结构配置,在方案3的基础上,每个横梁先进行锥化处理,然后通过一段短梁进行延伸,形成带短梁的窄横梁膜片(NCBM-SB)。在这4种配置中,方案4同时包含锥形横梁端部和短梁段,代表本研究中所提出的NCBM-SB传感器结构。

4种结构配置的示意图

4种结构配置的示意图

所提出的NCBM-SB传感器的正面和背面示意图

所提出的NCBM-SB传感器的正面和背面示意图

使用COMSOL Multiphysics 5.4对4种膜片结构进行了有限元分析。在相同的整体尺寸下,所提出的结构相对于传统横梁将灵敏度提高了61%。基于有限元结果,建立了表面应力和挠度的多元拟合模型,并通过非线性优化,在已验证的设计域内确定了受约束的最优几何参数。仿真结果表明,在0-1 kPa的压力范围内,所提出的传感器实现了12.23 mV/V/kPa的灵敏度和0.196% FSS的最大非线性。

1 kPa压力载荷下4种配置的挠度分布

1 kPa压力载荷下4种配置的挠度分布

4种结构配置的比较

4种结构配置的比较

优化后NCBM SB结构的输出电压与逐点非线性随压力变化的函数关系

优化后NCBM SB结构的输出电压与逐点非线性随压力变化的函数关系

为评估所提出的窄横梁膜-短梁结构的制造可行性,研究人员设计了一种基于传统MEMS体硅微加工工艺的流程。采用厚度为400 μm的标准双面抛光(100)硅片作为衬底,主要的制造步骤如下图所示。

压力传感器芯片的主要制造工艺

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为了进一步评估所提出传感器的整体性能,其关键性能指标与以往研究中报道的代表性压阻式微压传感器进行了对比。结果表明,所提出的NCBM-SB结构在保持较高灵敏度的同时,线性度并未明显下降,从而在灵敏度和线性度之间实现了良好的平衡。这种优异性能主要归因于窄横梁与短梁段之间的协同效应:窄横梁增强了压阻区域内的应力集中,而短梁则进一步优化了局部刚度和变形特性,使电学响应性能得到提升,同时避免了非线性的显著增加。

总而言之,本研究提出了一种基于窄横梁膜-短梁(NCBM-SB)的新型MEMS压阻式压力传感器结构,旨在提高灵敏度并降低非线性。通过优化尺寸,该传感器实现了12.23 mV/V/kPa的灵敏度和0.196% FSS的非线性。与以往研究中报道的代表性压阻式微压传感器相比,所提出的传感器在灵敏度、非线性及测量范围之间实现了良好的平衡。然而,当前的多变量幂律拟合模型存在一定局限性,因此所得尺寸应被视为在验证设计域内的一种约束最优解。未来工作将进一步扩充有限元数据集,并探索更灵活的数据驱动替代模型(例如神经网络),以捕捉复杂的参数-响应关系,从而进一步提升优化的鲁棒性和适用性。

论文链接:https://doi.org/10.3390/mi17091062

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