加速度传感器作为传感器的一个重要分支，在各行各业中扮演着举足轻重的作用。随着汽车电子、消费电子等行业的发展，加速度传感器的需求越来越大，对精度的要求也越来越高。而加速度传感器在出厂前都需要经过标定后才能使用。如果没有一个高效、高精度的标定仪器，那么加速度传感器的生产效率势必会受到影响。本文设计了一套加速度传感器自动标定系统，并对加速度传感器标定算法进行了研究。该系统根据向心加速度产生的原理，通过离心机产生用于标定加速度传感器的标准加速度，使用数据采集模块采集加速度传感器的输出信号并发送给上位机软件，最后利用上位机软件中的标定算法对加速度传感器的信号进行标定处理。首先，本文在分析了加速度传感器工作原理和标定方法基础上，设计了系统的总体结构。系统主要由离心机机械平台，加速度传感器模块，数据采集模块，数据中转模块以及上位机软件组成。文章对离心机的机械结构和系统的通信方式进行了阐述，并详细介绍了系统的软硬件设计。系统的硬件设计主要包括微控制器电路、射频通信电路、A/D转换电路、传感器通道选择电路、电源电路等硬件电路的设计；系统的软件设计主要包括下位机的主程序、通信程序以及上位机软件的串口通信子程序、数据采集子程序、离心机控制子程序和标定子程序的设计。其次，对常用的加速度传感器标定算法进行了深入研究，其中包括最小二乘法、BP神经网络、遗传神经网络,并详细分析了各算法的优缺点。针对遗传神经网络标定算法在进化后期收敛缓慢、训练时间长的问题，本文提出了一种GA-PSO优化BP神经网络的改进标定算法。该标定算法将粒子群算法、遗传算法和BP神经网络相结合，实现三种算法的优势互补，提高标定算法在加速度传感器标定中的计算效率和精度。最后，使用加速度传感器自动标定系统对SCA60C加速度传感器进行了标定实验。详细分析和比较了SCA60C加速度传感器在不同算法下的标定结果。实验结果表明改进标定算法与遗传神经网络标定算法相比，具有更好的精度和收敛速度，同时验证了加速度传感器自动标定系统的有效性和可行性。