无人飞行器安装的监控设备、海上微波接收机、车辆安装的红外成像系统传感器以及其他仪器系统都需要具有稳定的平台,以达到最佳性能,但它们通常在可能遇到振动和其他类型不良运动的应用中使用。

振动和正常车辆运动会导致通信中断、图像模糊以及其他很多行为,从而降低仪器的性能和执行所需功能的能力。平台稳定系统采用闭环控制系统,以主动消除此类运动,从而保证达到这些仪器的重要性能目标。

图1是平台稳定系统的整体框图,它使用伺服电机来校正角向运动。反馈传感器为仪器平台提供动态方位信息。反馈控制器处理这些信息,并将其转换为伺服电机的校正控制信号。

图1. 基本平台稳定系统
图1. 基本平台稳定系统

由于很多稳定系统需要多个轴向的主动校正,因此惯性测量单元(IMU)通常包括至少三个轴向的陀螺仪(测量角速度)和三个轴向的加速度计(测量加速度和角定向)来提供反馈检测功能。反馈传感器的最终目标是提供平台定向的精确测量,即使当平台正在运动时也要做到。由于没有"万能"传感器技术能够在任何条件下提供精确的角度测量,因此平台稳定系统中的IMU通常在每个轴上使用两种或三种传感器类型。

加速度计,响应每个轴向上的静态和动态加速

"静态加速度"似乎是一个陌生的词汇,但它涉及重要的传感器行为:对重力的响应。假定不存在动态加速,并通过校准消除了传感器误差,则每个加速度计输出将代表它的相对于重力的轴定向。为了确定在存在振动和快速加速的情况下稳定系统中通常出现的实际平均定向,通常会将滤波器和融合程序(组合来自多个传感器类型的读数,得出最佳估计值)应用于原始测量。

陀螺仪,提供角速率测量

陀螺仪测量通过有限周期内的角速率的积分,在角度测量中发挥作用。执行积分时,偏置误差将导致成比例的角度漂移,随时间累加。因此,陀螺仪性能通常与设备偏置对不同环境因素的灵敏度相关,这些因素包括温度变化、电源变化、离轴旋转和线性加速度(线性g和整流g × g)。校准的高质量陀螺仪,具有对线性加速度的高抑制,使这些设备能够提供宽带角信息,作为对加速度计提供的低频信息的补充。

3轴磁力计,测量磁场强度

从三个正交轴的磁场测量实现了相对于地球磁场本地方向的定向角估算。当磁力计接近电机、显示器和其他动态磁场干扰源时,管理其精度可能非常困难,但在适当情况下,它的角度数据可作为来自加速度计和陀螺仪的数据的补充。虽然很多系统仅使用加速度计和陀螺仪,但磁力计可以改进某些系统的测量精度。

图2的整体框图显示了如何使用陀螺仪和加速度计测量,既利用它们的基本优势,同时又最大程度减少它们的弱点产生的影响。

图2. 组合单轴传感器输出
图2. 组合单轴传感器输出

低通加速度计和高通陀螺仪滤波器的极点位置通常取决于应用,另外精度目标、相位延迟、振动和"正常"运动预测都会对位置决定产生影响。因系统而异的行为也会影响加权因子,而加权因子会对如何组合这两种测量产生影响。扩展卡尔曼滤波器就是一个组合滤波和加权函数以计算动态角度估计的算法的例子。

MEMS IMU 频率响应分析

围绕新的MEMS IMU开发稳定系统时,在系统设计早期阶段了解频率响应是非常重要的,因为IMU的频率响应将对控制器设计产生直接影响,可以帮助识别潜在稳定性问题—特别是在考虑到新一代设计的高带宽解决方案时。这些信息对于预测陀螺仪的振动响应也非常有用。

评估IMU带宽的一种策略是确定哪些信息在产品文档中提供,分析此类信息对系统的惯性运动响应的影响,并稳定系统的响应。此类分析以及它涉及的所有校正操作将成为初始测试的基础。

率响应在IMU和陀螺仪的规格表中表示为"带宽"。作为一个性能参数,它表示某个频率,输出信号幅度在该频率下降低到传感器遇到的实际运动幅度的大约70% (–3 dB)。某些情况下,带宽可也定义为输出响应落后于实际运动90度时的频率(对于双极系统)。这两个指标可以直接影响控制环路的一个重要稳定准则:单位增益、相位裕量—环路响应的实际相位角度和–180°之间的差值,环路增益为1。了解反馈传感器的频率响应,是优化稳定性保证和系统响应之间的平衡的关键因素。除了管理稳定性标准之外,频率响应还会对振动抑制和制定采样策略产生直接影响,通过这些策略可以测量惯性平台上的所有关键瞬态信息。

要分析系统中的频率响应,首先要从一个高层次"黑盒子"视图开始,它描述了系统在整个目标频率范围内对输入的响应。在电子电路中,输入和输出是从一般意义上定义的,例如信号电平(伏特),分析通常包括开发传递函数,使用s域表示和电路-电平关系,例如基尔霍夫的电压和电流定律。对于惯性MEMS系统,输入是IMU遇到的惯性运动,输出通常以数字码表示。s域分析技术固然有很大作用,但要为这种类型的系统开发完整的传递函数,通常还需要采用其他技术,并且考虑到更多问题。

开始分析过程时,首先要了解与传感器信号链相关的所有组件。图3提供了典型函数的整体示意图。信号链从核心传感器元件开始,它将惯性运动转化为代表性的电信号。如果带宽在传感器元件中未受限制,则通常受ADC模块前的信号调理电路中的滤波器限制。信号数字化后,处理器通常应用纠错(校准)公式和数字滤波。第二级的数字滤波器会减小反馈系统在控制程序中使用的带宽和采样速率。所有这些级都可能影响传感器信号的增益和相位,与频率相关。图3提供了一个示例,IMU在混合信号处理系统中具有多个滤波器。该系统可作为一些实用分析技术的示例。

图3. 信号链中用于频率分析的ADIS16488传感器

核心 MEMS 传感器元件

要进行此类分析,必须了解可以量化和应该量化的所有行为,然后可对那些无法轻易量化的行为做出合理假设。充分了解"已知"可变因素之后,通常可以更加简单地重新评估这些假设以进行检查和澄清。ADIS16488的规格表(图3)显示了330 Hz的–3 dB带宽。假定核心传感器处于临界阻尼状况,而且在远低于其谐振范围(16 kHz至20 kHz)的带宽下并非主要贡献因素。这种情况并非总会出现,但它是一个很好的起点,可以使用噪声密度或完全运动测试,稍后在流程中测试到。

接口电路/模拟滤波器

此外,每个陀螺仪传感器在通过ADC模块之前都会通过双极低通滤波器。这样可以提供足够的信息,以便使用拉普拉斯变换来开发S域中的传递函数表示。第一极(f1)的频率为404 Hz,第二极(f2) 的频率为757 Hz。

加速度计的单极 (f1)传递函数为:

这些公式为程序中的数字分析提供了依据,这些程序可管理与"s = jω"恒等式相关的复数。在MATLAB中,以下的m-脚本将生成幅度(比率,无单位)和相位(度)信息:

Fmax = 9840/2; % one-half of the sample rate
for f = 1:Fmax
w(f) = 2*pi*f;
end
p1 = 404; % pole location = 404Hz
p2 = 757; % pole location = 757Hz
NUM1 = 2*pi*p1;
DEN1 = [1 2*pi*p1];
NUM2 = 2*pi*p2;
DEN2 = [1 2*pi*p2];
H1 = tf(NUM1,DEN1); % transfer function for first pole
H2 = tf(NUM2,DEN2); % transfer function for second pole
H488a = H1 * H2; % transfer function for 2-pole filter
[maga,phasea] = bode(H488,w);
for f = 1:Fmax
Mag488a(f) = maga(1,1,f);
Phase488a(f) = phasea(1,1,f);
end

为快速评估与这些滤波器相关的时间延迟,请注意单极滤波器的相位延迟在−3 dB频率下等于45°,也就是转折频率周期的1/8。在此情况下,加速度计的滤波器的时间延迟大约等于0.38 ms。对于陀螺仪,延迟等于两级的时间延迟的总和,约为0.47 ms。

均值/抽取滤波器级

图3说明了两个均值/抽取滤波器级的使用,它们可以降低级的输出采样速率,并且提供额外的滤波。在具有有限脉冲响应(FIR)的数字滤波器中,相位延迟等于总抽头数的一半,除以每个抽头的采样速率。在第一个滤波级,采样速率为9.84 kHz。有四个抽头,在此种类型的滤波器中,这个数字等于均值数量。相位延迟约为0.2 ms。均值滤波器的幅度响应遵循这种关系

使用MATLAB进行分析时,请使用9.84 kSPS的采样速率(fs)和4个抽头(N),以及用于分析模拟滤波器的相同频率数组(N)。使用相同频率数组,可以更加简单地组合每级的结果。请使用以下代码来分析第一级:

Fmax = 9840/2; % one-half of the sample rate
f = 1:Fmax;
NUM(f) = sin(4*pi*f/9840);
DEN(f) = 4 * sin(pi*f/9840);
for fq = 1:Fmax
Hda(fq) = abs(NUM(fq)/DEN(fq));
end

要分析第二个均值/抽取滤波器,需要事先了解控制系统的采样速率,但应使用相同的关系。例如,如果控制环路需要接近400 SPS的采样速率,则第二个滤波器的均值和抽取率将等于6(采样速率为410 SPS,有四个样本,因此为9840/[410 × 4] = 6)。使用相同的m-script 脚本代码可分析幅度响应,有三个例外:(1) 将采样速率从9480更改为2460;(2) 将两个位置的"4"更改为"6";以及 (3) 将FMAX从9840/2更改为2460/2。相位等于总抽头数的一半,除以采样速率,约为1.22 ms (3/2460)。

复合响应

图4和图5提供了复合幅度和相位响应,包括陀螺仪的模拟滤波器和两个抽取滤波器。图4表示针对数组中的每个频率,将各级的幅度相乘的结果。图5表示将每个频率下的各级的相位贡献相加的结果。标记"没有抽取"的坐标图假定输出数据速率为2460 SPS,第二个抽取滤波器级有效关闭。标记"有抽取"的坐标图假定抽取率等于6,最终输出数据速率为410 SPS。两个坐标图说明了响应差异,帮助实现控制环路采样速率和相应频率响应的系统级平衡。

图4. 模拟滤波器和第一个抽取滤波器级
图4. 模拟滤波器和第一个抽取滤波器级

图5. 410-SPS数据速率的复合响应
图5. 410-SPS数据速率的复合响应

可编程FIR滤波器分析

知道模拟滤波器和抽取滤波器的贡献之后,我们可以评估使用片内抽取滤波器和设计自定义FIR滤波器之间的比较权衡。在图3所示的ADIS16488中,FIR滤波器包括在IMU中,但有些系统在数字信号处理程序中实施滤波器。FIR滤波器的时域f(n) 以差分方程表示,其中z变换提供了用于频率分析的分析工具:

幸运的是,很多现代程序都包含根据基本关系进行此类分析的特定工具或命令。但在验证自动评估工具的结果或对FIR设计工具输出产生直觉的疑问时,了解它们仍然是有用的。MATLAB"fdatool"命令可启动滤波器分析和设计软件包,帮助设计和分析系统FIR滤波器实施。

惯性频率响应测试方法

在陀螺仪中测试频率响应的最直接方法是使用惯性速率表,它能够引入适当的频率成分。速率表通常包括可编程伺服电机和光学编码器,可验证电机轴上的编程旋转。这种测试方法的优势是它应用了实际惯性运动。它的弱点在于它通常不适用于刚开始使用MEMS的工程师。

对于未使用速率表的早期分析验证,测试目标频段内的频谱噪声可以提供有用的信息。这种简化方法不需要复杂的测试设备,而只需要与稳定平台的安全机械连接以及数据收集仪表。但是,它要求机械噪声具有相对于频率的"平坦"噪声幅度。

图6详细说明了使用相同双极低通滤波器的两个例子。第一个例子 (ADIS16375)使用了在有用频率范围内具有平坦响应的陀螺仪。第二个例子(ADIS16488)使用在1.2 kHz频率下具有适中峰化量的陀螺仪,它实际上将–3 dB频率扩展到大约380 Hz。对于在为控制环路进行建模和仿真的人员而言,了解这种共振行为可能是非常有价值的。在简单测试中识别这种行为,还有助于解释在执行更全面系统特征化时噪声电平高于预期的原因。如果在项目早期了解和识别这些行为,则通常可通过对滤波器极点的调整,对它们进行管理。

测量噪声密度时,请确保采样速率至少达到最高目标频率的两倍,以满足奈奎斯特准则。此外,还应提取足够的数据样本,以降低测量的不确定性。图6中的坐标图源于FFT时间记录分析,长度为256000个采样,最大速率为2.46 kSPS。

图6. 噪声密度比较
图6. 噪声密度比较

另一种方法使用了陀螺仪的自测功能。自测功能提供了使用电气信号来模拟传感器的机械结构的机会,而无需对设备施加外部惯性运动。自测功能迫使模拟对实际运动的响应的传感器内核中发生变化,从而在电气输出上产生相应变化。并非所有产品都提供对此信息的实时访问,但它可能是一种有用工具,另外制造商或许能够提供此种类型的频率-响应测试的数据。在最简单的方法中,可将自测(模拟对步骤的响应)与分析预期结果进行比较。重复在特定频率下的自测置位,也是一种研究每个频率下的传感器响应幅度的直接方法。以图7中的两种不同响应为例。在较低频率下,陀螺仪输出类似于方波,每个转换的瞬态响应除外。瞬态响应符合传感器信号链中的滤波器网络的"步骤响应"预期。在第二个示例中,自测的频率足够高,能够防止完全建立,因而发生了幅度减小。请注意在本图底部信号上,蓝色和黑点响应之间的幅度差异。有多种方法可以估测这些时间记录的幅度。离散傅里叶变换(DFT)可将主要频率成份(自测频率)与谐波内容隔离开,这可能导致幅度/频率响应的误差。

图7. 自测
图7. 自测

结论

向高带宽IMU发展的趋势为反馈稳定系统的设计提供了显著优势。高带宽使得多传感器系统能够实现更好的时序对齐和相位裕量管理。滤波电容的值和温度响应的变化范围可能非常广,可能导致极点频率的成比例变化。由于相位延迟取决于极点位置,因此了解和管理极点位置非常重要。例如,当反馈传感器的截止频率比控制器的单位增益反馈高两倍时,则会为环路响应增加大约22.3°的相位延迟。如果截止频率降低20%,则相位延迟增加大约5.6°。提高单位增益带宽中的截止频率的比率,可将这些影响减小4倍。

要了解IMU的带宽及其在系统稳定性中的角色,应该使用分析、建模、测试数据以及这些因素的迭代。首先要量化可用信息,做出假设以弥补所有漏洞,然后制定计划来优化这些假设。

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简介

为应用选择最合适的加速度计可能并不容易,因为来自不同制造商的数据手册可能大相径庭,让人难以确定最为重要的技术指标是什么。在本文第二部分,我们将从可穿戴设备、状态监控和物联网应用的角度重点讨论各项关键技术指标和特性。

可穿戴设备

关键指标:低功耗、小尺寸、旨在增强节能性能的集成特性以及可用性。

用于电池供电型可穿戴应用的加速度计的关键指标是超低功耗(通常为μA级),以确保尽量延长电池寿命。其他关键指标是尺寸和集成的特性,比如备用ADC通道和深度FIFO,其作用是增进终端应用的电源管理和功能性。由于这些原因,可穿戴应用中通常采用MEMS加速度计。表1所示为部分生命体征监测(VSM)应用及其在具体应用中的对应设置。用于可穿戴应用的加速度计通常可以对运动分类;检测自由落体;测量运动是否存在以确定是使系统上电、关断还是休眠;辅助实现数据融合,供ECG和其他VSM测量使用。同样的加速度计也用在无线传感器网络和物联网应用中,因为它们具有超低功耗的特性。

表1. VSM可穿戴应用的运动检测要求

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在为超低功耗应用选择加速度计时,必须在数据手册中标称的功耗水平下观察传感器的功能。要观察的一项关键指标是带宽和采样速率是否会降至无法测量可用加速度数据的水平。有些竞争产品通过每秒关断并唤醒的方式达到维持低功耗的目的,但这样做会错过关键的加速度数据,因为有效采样速率下降了。为了测量实时人体运动的范围,需要大幅提高功耗。ADXL362 和 ADXL363 不会通过欠采样混叠输入信号;它们采用全数据速率对传感器的整个带宽进行采样。功耗随采样速率动态变化,如图1所示。需要注意的是,这些器件可在功耗仅为3 μA的状态下,以最高400 Hz的速率进行采样。在可穿戴设备中,这些较高的数据速率可实现额外的功能,如单击/双击检测。采样速率可降至6 Hz,以便在被拾起时或者检测到运动时设备能启动,此时的平均功耗为270 nA。这也使ADXL362和ADXL363非常适合植入式应用,因为在这种应用中电池更换非常困难。

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图1. ADXL362电源电流与输出数据速率的关系。

在部分应用中,加速度计每秒只需轮询一次或几次加速度即可。对于此类应用,ADXL362和ADXL363提供了一种唤醒模式,功耗仅为270 nA。ADXL363集成了一个三轴MEMS加速度计、一个温度传感器(典型比例因子为0.065°C)和一个板载ADC输入(用于同步转换外部信号),采用小尺寸、薄型(3 mm x 3.25 mm x 1.06 mm)封装。加速度和温度数据可存储在512样本多模FIFO缓冲器中,允许保存的数据时长高达13秒。

ADI公司开发了一款仅供演示使用的VSM手表(如图2所示),旨在展示ADXL362等超低功耗器件在电池供电和空间受限应用中的潜力。

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图2. VSM手表(集成多款ADI器件,旨在凸显超低功耗、小尺寸轻型产品)

ADXL362用于追踪运动和记录运动,帮助从其他测量结果中消除干扰伪像。

状态监控(CBM)

关键指标:低噪声、宽带宽、信号处理、g范围和低功耗。

CBM需要监控多项参数,比如机器振动,其目的是发现和指示可能发生的故障。CBM是预防性维护的一个重要组成部分,其技术通常用于驱动涡轮机、风扇、泵、电机等机械。CBM加速度计的关键指标是低噪声和宽带宽。在撰写本文之时,提供3.3 kHz以上带宽的MEMS加速度计的竞争公司非常少,有些专业制造商提供的最高带宽为7 kHz。

随着工业物联网的发展,业界越来越重视减少布线和利用无线、超低功耗技术。这使得MEMS加速度计在尺寸、重量、功耗等方面领先于压电加速度计,并且有可能实现集成智能特性。CBM中最常用的传感器是压电加速度计,因为这类传感器具有良好的线性度、SNR、高温工作性能和宽带宽(典型范围为3 Hz至30 kHz,有些情况下可能高达数百kHz)。然而,压电加速度计在DC范围下的性能欠佳(如图3所示),因此在较低频率至DC范围内可能会出现大量故障,尤其是在风力涡轮机和类似的低RPM应用中。压电传感器的机械性质使其难以像MEMS一样实现大批量生产,并且成本更高,在接口和电源方面的灵活性也比较低。

MEMS电容式加速度计具有更高的集成度,功能也更为丰富,支持自检、峰值加速、频谱报警、FFT和数据存储,抗冲击性能高达10000 g,具有直流响应能力,并且尺寸更小、重量更轻。ADXL354/ADXL355 和 ADXL356/ADXL357具有超低的噪声和出色的 温度稳定性,非常适合状态监控应用,但其带宽限制使其无法进行更加深入的诊断分析。然而,即便带宽范围有限,这些加速度计也能提供重要的测量值;例如,在设备转速超低的风力涡轮机状态监控中。这种情况下,需要低至直流的响应。

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图3. 转动设备故障振动伪像。

ADXL100x系列单轴加速度计针对工业状态监控应用而优化,测量带宽高达50 kHz,g值范围高达±100 g,并且拥有超低的噪声性能——因而在性能方面可与压电加速度计不相上下。有关ADI MEMS电容式加速度计与压电加速度计的详细讨论请参阅以下文章:MEMS加速度计性能已臻成熟。

ADXL1001/ADXL1002的频率响应如图4所示。旋转机械中发生的主要故障(如套筒轴承损坏、对准误差、不平衡、摩擦、松动、传动装置故障、轴承磨损和空化)都在ADXL100x系列状态监控加速度计的测量范围以内。

“图4.5 kHz)振动响应;激光振动计控制器以ADXL1002封装为基准以提高准确性。” width="800">
图4. ADXL1001/ADXL1002的频率响应、高频(>5 kHz)振动响应;激光振动计控制器以ADXL1002封装为基准以提高准确性。

压电加速度计通常不集成智能特性,而MEMS电容式加速度计(如ADXL100x系列)则集成了超量程检测电路,当发生超过指定g值范围约2倍的严重超量程事件时,该电路可报警。在智能测量和监控系统的开发中,这项功能非常关键。ADXL100x运用某种内部时钟智能禁用机制来在持续发生超量程事件时保护传感器元件,比如,电机发生故障时就会出现情况。这种方式可以减轻主机处理器的负担,并能增加一个传感器节点的智能化程度——这两项都是状态监控和工业物联网解决方案的关键指标。

MEMS电容式加速度计在性能上已经取得巨大飞跃,因此,新的ADXL100x系列已经开始强力竞争并夺得以前由压电传感器主导的阵地。ADXL35x系列具有行业最佳的超低噪声性能,还能取代CBM应用中的传感器。新型CBM解决方案和模式已经开始与物联网架构相融合,形成更好的检测、连接及存储与分析系统。ADI公司的最新加速度计将为边缘节点带来更加智能的监控,帮助工厂管理方实现完全集成的振动监控和分析系统。

对这些MEMS加速度计形成进一步补充的是第一代CBM子系统,即ADIS16227及ADIS16228半自主型全集成式宽带宽振动分析系统(如图5所示);这两款产品具有众多特性,比如六频段可编程报警、2级报警和故障定义设置、旨在减少误报的可调响应延迟、带状态标志的内部自检等。频域处理包括针对各轴的512点、实数值FFT和FFT均值功能,后一功能可降低本底噪声变化,从而提高分辨率。 ADIS16227 和 ADIS16228全集成式振动分析系统可以缩短设计时间,降低成本,降低处理器要求,减少空间限制,使其成为CBM应用的理想选择。

“图5.
图5. 数字三轴振动传感器,集成FFT分析和存储系统。

物联网/无线传感器网络

关键指标:功耗、支持智能节能和测量的集成特性、小尺寸、深度FIFO和合适的带宽。

整个行业对物联网的前景都心知肚明。为了实现这种前景,将来几年需要部署数百万计的传感器。绝大多数这些传感器都会被安装在操作不便或空间受限的位置(如屋顶、街灯顶部、塔桅、桥梁、重型机械内等),以实现智能城市、智能农业、智能楼宇等概念。由于存在诸如此类限制,很可能一大部分这些传感器需要采用无线通信和电池供电方式,也可能需要某种形式的能量采集方式。

物联网应用的趋势是尽量减少以无线方式传输至云端或本地服务器进行存储和分析的数据,因为现有方法需要很高的带宽并且成本较高。通过在传感器节点进行智能处理,可以把无用数据与有用数据区分开,减少传输大量数据的必要性,从而降低带宽和成本要求。这就要求传感器具备智能特性,同时还要维持超低的功耗水平。标准物联网信号链如图6所示。在网关以外,ADI公司可为各个模块提供解决方案。请注意,并非所有解决方案都需要无线连接,对于众多应用来说,有线解决方案仍有必要,无论是RS-485接口,4 mA至20 mA,还是工业以太网等。

使节点具备一定的智能之后,就可以通过信号链只传输有用的数据——节省电能和带宽。在CBM中,在传感器节点局部完成的处理量取决于多个因素,如机器的成本和复杂性与状态监控系统的成本。传输的数据从简单的超范围报警到数据流不尽相同。ISO10816等标准规定了相应的报警条件,当给定尺寸的机器以特定RPM转速运行时,如果振动速度超过预设阈值,机器就会输出报警信号。ISO 10816的目的是优化被测系统及其滚动轴承的有效寿命,因此需要减少传输的数据量,从而为在WSN架构中的部署提供更好的支持。

对于用在ISO 10816应用中的加速度计,要求其g值范围为50g或以下并在低频下保持低噪声,因为系统会周期性地把加速度数据整合起来,以形成以mm/sec rms为单位的单一速度点。当整合含有低频噪声的加速度计数据时,速度输出中的误差可能会线性增大。ISO标准规定的测量范围为1 Hz至1 kHz,但用户都希望整合低至0.1 Hz的数据。传统上,在电荷耦合压电加速度计中,这受到了低频高噪声水平的限制,但ADI下一代加速度计能使本底噪声最低保持在直流水平,只受信号调理电子器件1/f的噪声转折频率的限制,通过细心的设计可使该值降至0.01 Hz。MEMS加速度计既可以用在面向低成本设备的经济型CBM应用中,也可以整合到嵌入式解决方案之中,因为与压电传感器相比,它们的尺寸更小、成本更低。

“图6.
图6. ADI公司的边缘传感器节点解决方案。

ADI公司广泛的加速度计产品是要求超低功耗的智能传感器节点的理想选择,其中集成多种特性,有助于延长电池寿命、减少带宽用量并因此降低成本。物联网传感器节点的部分关键指标有低功耗(ADXL362、ADXL363)和丰富的特性集合,以实现能量管理和特定数据检测,如过阈值活动、谱线轮廓报警、峰值加速值和超长活动或非活动(ADXL372、ADXL375)。

在把加速数据存储在FIFO中并检查是否存在活动事件时,所有这些加速度计都能使整个系统处于关断状态。发生冲击事件时,事件发生前收集的数据被冻结在FIFO中。如果没有FIFO,如果要在事件发生之前捕捉样本,就要求处理器连续采样并处理加速信号,结果会大幅缩短电池寿命。ADXL362和ADXL363 FIFO可以存储超过13秒的数据,因而能清楚展示活动触发之前发生的事件。不使用功率占空比,而是在所有数据速率下均采用全带宽架构,由此防止输入信号混叠,从而维持超低功耗。

资产状况监控

关键指标:功耗、支持智能节能和测量的集成特性、小尺寸、深度FIFO和合适的带宽。

资产状况监控(AHM)一般指在一定时间内对高价值资产进行监控,无论是在静止状态或还是在运输途中。这些资产可能是船运集装箱里的货物、远程管道、平民、战士、高密度电池等,此类资产容易受到撞击或冲击事件的影响。对于可能影响资产功能性或安全性的此类事件,物联网提供了一种理想的报告基础设施。对于AHM中使用的传感器,关键指标是能测量与资产相关的高g 冲击及冲击事件并同时保持超低功耗。当把这类传感器嵌入电池供电或便携式应用中时,要考虑的其他关键传感器指标包括尺寸、过采样和旨在精确处理高频成分的抗混叠特性,还有各种智能特性,以通过增加主机处理器休眠时间并允许用中断驱动算法检测和捕获冲击特性延长电池寿命。

ADXL372微功耗型±200 g MEMS加速度计可满足新兴资产状况监控市场对智能物联网边缘节点的需求。该器件含有专门针对资产状况监控市场开发的多项独有特性,可简化系统设计,并在系统层次实现节能目的。高g事件(如冲击或撞击)通常与较宽频率下的加速度成分密切相关。要准确捕获这些事件,需要宽带宽,因为在带宽不足的条件下进行测量会显著降低记录事件的幅度,导致错误。在数据手册中这是要特别注意的一项关键参数。有些器件达不到奈奎斯特采样速率标准的要求。ADXL375和ADXL372提供捕获整个冲击特性的选项,可用于进一步分析而无需主机处理器干预。使用冲击中断寄存器并结合加速度计的内部FIFO,可实现该功能。如图7所示,为了在触发事件之前确定冲击特性,有充足FIFO非常重要。如果FIFO不足,就无法记录和维持冲击事件以供进一步分析。

“图7.
图7. 准确捕获冲击特性。

ADXL372的工作带宽可在超低功耗水平下达到3200 Hz。陡峭的滤波器滚降也有利于有效抑制带外成分,为此,ADXL372集成了一个四极低通抗混叠滤波器。如果没有抗混叠滤波,凡是频率超过输出数据速率一半的输入信号都会混叠进目标测量带宽,导致测量误差。该四极低通滤波器提供用户可选滤波器带宽,因而可为用户应用带来极大的灵活性。

借助即时导通冲击检测特性,用户可以对ADXL372进行配置,使其能在超低功耗模式下捕获高于特定阈值的冲击事件。如图8所示,在发生冲击事件之后,加速度计会进入全测量模式,以便准确地捕获冲击特性。

“图8.
图8. 默认阈值下的即时导通模式。

有些应用要求只记录来自冲击事件的峰值加速样本,因为此类样本本身就能提供充足的信息。ADXL372 FIFO可以为每个轴存储峰值加速样本。FIFO中可以存储的最长时长为1.28秒(400 Hz ODR条件下,512个单轴样本)。3200 Hz ODR条件下的170个3轴样本相当于一个50 ms的时间窗口,足以捕获到典型的冲击波形。对于不要求完整事件特性的应用,通过只存储峰值加速信息,可以大幅增加FIFO读取操作之间的时间,从而实现进一步节能。512个FIFO样本可以通过多种方式分配,包括下列方式:

  • 并行3 轴数据的170 个样本集
  • 并行2 轴数据的256 个样本集(用户可选)
  • 单轴数据的512 个样本集
  • 170 个冲击事件峰值集(x, y, z)

适当使用FIFO,使主机处理器能在加速度计自主收集数据时长时间保持休眠,可以降低系统级功耗。或者,使用FIFO收集数据可以减轻主机处理器的负荷,使它能处理其他任务。

市场上还有其他几款具有类似高g性能的加速度计,但它们不适合AHM/SHM物联网边缘节点应用,因为它们的带宽较窄,功耗较高。在提供低功耗模式的情况下,无法进行准确测量的一般都是低带宽。ADXL372真正实现了即用即忘的AHM/SHM实施模式,促使最终客户在可行的情况下重新考虑潜在资产类别。

结论

ADI公司提供面向多种应用的广泛加速度计产品,其中有些产品未在本文中重点讨论,比如航位推算、AHRS、惯性测量、汽车稳定和安全、医疗对准等。我们的新一代MEMS电容式加速度计非常适合要求低噪声、低功耗、高稳定性和温度稳定性的应用;具有低补偿的特性,并且集成众多智能特性,可提升系统整体性能并降低设计复杂度。ADI公司提供所有相关数据手册信息,旨在帮助您为您的应用选择最合适的器件。以上列出的所有器件以及其他器件均可供评估和原型制作使用。更多信息,请访问:analog.com/MEMS 。

参考电路

Broeders, Jan-Hein. “从可穿戴设备过渡到医疗设备,”ADI公司,2017年。

Scannel, Bob. “嵌入式智能和通信可实现可靠且连续的振动监控,”ADI公司,2015年。

Spence, Ed. “关于状态监控的MEMS加速度计您需要知道哪些,”ADI公司,2016年。

关于作者

Chris Murphy是欧洲中央应用中心的应用工程师,工作地点在爱尔兰都柏林。他于2012年加入ADI公司,为电机控制和工业自动化产品提供设计支持。他拥有电气工程研究硕士学位和计算机工程学士学位。

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围观 21

简介

加速度计能够测量加速度、倾斜、振动或冲击,因此适用于从可穿戴健身装置到工业平台稳定系统的广泛应用。市场上有成百上千的加速度计器件可供选择,其成本和性能各不相同。本文第一部分讨论设计人员需要知道的关键参数和特性,以及它们与倾斜和稳定应用的关系,从而帮助设计人员选择最合适的加速度计。第二部分将重点关注可穿戴设备、状态监控(CBM)和物联网应用。

最新MEMS电容式加速度计应用于传统上由压电加速度计和其他传感器主导的应用领域。新一代MEMS加速度计可为CBM、结构健康监控(SHM)、资产健康监控(AHM)、生命体征监测(VSM)和物联网无线传感器网络等应用提供解决方案。然而,在有如此多加速度计和如此多应用的情况下,选择合适的加速度计并非易事。

尚无行业标准界定加速度计属于何种类别。加速度计的一般分类及相应的应用如表1所示。所示的带宽和g值范围是加速度计用在所列终端应用中的典型值。

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图1显示了各种MEMS加速度计的快照,并依据特定应用的主要性能指标和智能/集成水平将各传感器归类。本文的一个重要关注对象是基于增强型MEMS结构和信号处理的新一代加速度计以及世界一流的封装技术,其稳定性和噪声性能可与更昂贵的专门器件相媲美,而功耗更低。这些特性及加速度计的其他关键规格将在下文依据应用相关性加以详细讨论。

“图1.
图1. ADI公司精选MEMS加速度计的应用版图

倾斜检测

主要标准:偏置稳定度、失调温漂、低噪声、可重复性、振动校 正、跨轴灵敏度。

对MEMS电容式加速度计而言,精确的倾斜检测是一种要求颇高的应用,尤其是在有振动的情况下。在动态环境中利用MEMS电容式加速度计实现0.1°的倾斜精度非常困难——<1°很困难,>1°较易实现。为使加速度计有效测量倾斜度,必须对传感器性能和终端应用环境有很好的了解。相比于动态环境,静态环境对倾斜测量更加有利,因为振动或冲击可能会破坏倾斜数据,引起严重测量误差。倾斜测量的最重要特性有温度系数失调、迟滞、低噪声、短期/长期稳定性、可重复性和良好的振动校正。

0 g偏置精度、焊接引起的0 g偏置漂移、PCB外壳对准引起的0 g偏置漂移、0 g偏置温度系数、灵敏准确度和温度系数、非线性度以及跨轴灵敏度等误差,是可以观测到的,并且可以通过装配后校准流程加以降低。迟滞、使用寿命期间的0 g偏置漂移、使用寿命期间的灵敏度漂移、潮湿引起的0 g漂移,以及温度随时间变化引起的PCB弯曲和扭转等等,这些误差项无法通过校准或其他方法解决,需要通过一定程度的原位维修才能减少。

ADI公司的加速度计可分为MEMS (ADXLxxx)和iSensor® (ADIS16xxx)特殊用途器件两类。iSensor或智能传感器是高集成度(4到10个自由度)且可编程器件,适用于动态环境下的复杂应用。这些高集成度即插即用解决方案包括全面的工厂校准、嵌入式补偿和信号处理,解决了上述需要原位维修的很多误差,大大降低了设计和验证负担。这种全面的工厂校准为整个传感器信号链提供额定温度范围(通常是−40°C至+85°C)内的灵敏度和偏置特性。因此,每个iSensor器件都有其独特的补偿公式,安装后可产生精确的测量结果。对于一些系统,工厂校准可免除系统级校准,大大简化操作。

iSensor器件专门针对某些应用而开发。例如,图2所示的 ADIS16210 专门针对倾斜应用而设计并定制,因此,它能提供<1°的相对精 度且开箱即用。这主要归功于集成信号处理和特定器件校准,以 便实现最佳精度性能。iSensor器件将在稳定性部分进一步讨论。

“图2.
图2. ADIS16210精密三轴倾斜

最新一代加速度计架构(例如 ADXL355)提供更多功能(倾斜、状态监控、结构健康、IMU/AHRS应用),包含的集成模块更少针对特定应用,但功能丰富,如图3所示。

“图3.
图3. 低噪声、低漂移、低功耗3轴MEMS加速度计ADXL355

下面比较通用加速度计ADXL345和新一代低噪声、低漂移、低功耗加速度计ADXL355,后者是广泛应用的理想之选,例如物联网传感器节点和倾角计。这一比较着眼于倾斜应用中的误差源,以及可以补偿或消除的误差。表2列出了消费级ADXL345加速度计理想性能规格及相应倾斜误差的估算值。试图达到最佳倾斜精度时,必须采用某种形式的温度稳定或补偿。在下面的例子中,假设恒温为25°C。无法完全补偿的最主要误差促成因素是温漂失调、偏置漂移和噪声。可以降低带宽来降低噪声,因为倾斜应用通常需要低于1 kHz的带宽。

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表3列出了适用于ADXL355的相同标准。短期偏置值根据ADXL355数据手册中的Allan方差图估算。25°C时,通用ADXL345补偿后的估计倾斜精度为0.1°。工业级ADXL355的估计倾斜精度为0.005°。通过比较ADXL345和ADXL355可以看出,重大误差贡献因素引起的误差已显著降低,比如噪声引起的误差从0.05°降低到0.0045°,偏置漂移引起的误差从0.057°降低到0.00057°。这表明MEMS电容式加速度计在噪声和偏置漂移等性能方面取得了巨大飞跃,在动态条件下能够提供更高水平的倾斜精度。

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选择更高等级的加速度计对于实现所需性能至关重要,特别是应用需要小于1°的倾斜精度时。应用精度取决于应用条件(温度大幅波动,振动)和传感器选择(消费级与工业级或战术级)。在这种情况下,ADXL345将需要大量的补偿和校准工作才能实现小于1°的倾斜精度,增加整个系统的工作量和成本。根据最终环境和温度范围内的振动大小,甚至不可能实现上述精度。25°C至85°C范围内的温度系数失调漂移为1.375°,已经超过倾斜精度小于1°的要求。

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25°C到85°C范围内ADXL355的最大温度系数失调漂移为0.5°。

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ADXL354和ADXL355可重复性(X和Y轴为±3.5 mg/0.2°,Z轴为±9 mg/0.5°)为10年寿命预测值,包括高温工作寿命测试(HTOL)(TA = 150°C、VSUPPLY = 3.6 V、1000小时)、温度循环(−55°C至+125°C且循环1000次)、速度随机游走、宽带噪声和温度迟滞引起的偏移。这些新型加速度计可在所有条件下提供可重复的倾斜测量,在恶劣环境中无需进行大量校准即可实现最小倾斜误差,而且能最大程度减少部署后的校准需要。ADXL354和ADXL355加速度计能以0.15 mg/°C(最大值)的零失调系数保证温度稳定性。这种稳定性最大程度地减少了校准和测试相关的资源和成本开销,帮助设备OEM制造商实现更高的吞吐速率。此外,产品采用密封封装,可以确保最终产品出厂后重复性与稳定性始终符合其规格参数。

通常,数据手册上不会显示可重复性和对振动校正误差(VRE)的抑制能力,因为这些参数可能暴露产品性能较低。例如,ADXL345是一款针对消费类应用的通用加速度计,VRE不是设计人员的重要关注参数。然而,在惯性导航等高要求应用、倾斜应用或振动频繁的特定环境中,对VRE的抑制能力可能是设计人员的重点关注对象,因此ADXL354/ADXL355和ADXL356/ADXL357 数据手册会 给出此类参数。

如表4所示,VRE是加速度计暴露于宽带振动时引入的失调误差。当加速度计暴露于振动环境时,相比温漂和噪声导致的0 g失调,VRE在倾斜测量中会导致明显误差。这是不再使用数据手册的主要原因之一,因为很容易掩盖其他主要规格。

VRE是加速度计对交流振动(被整流为直流)的响应。这些直流整流的振动可能会使加速度计失调发生偏移,引起严重误差,尤其是在目标信号为直流输出的倾斜应用中。直流失调的任何小变化都可能被解释为倾角变化,导致系统级误差。

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各种谐振和加速度计(本例为ADXL355)中的滤波器均可能引起VRE,因为VRE对频率有很强的依赖性。这些谐振会放大振动,放大倍数等于谐振的Q因数,而在较高频率时会抑制振动,原因是谐振器存在二阶偶极子响应。传感器的谐振品质因数越高,振动幅度越大,其VRE也就越大。较大测量带宽会将高频带内振动包含在内,引起较高的VRE,如图4所示。为加速度计选择合适的带宽以抑制高频振动,可以避免很多振动相关问题。

“图4.
图4. 在不同带宽进行的ADXL355 VRE测试

静态倾斜测量通常需要±1g到±2g的低g加速度计,带宽小于1.5 kHz。模拟输出ADXL354和数字输出ADXL355均为低噪声密度(分别为20 μg√Hz和25 μg√Hz)、低0g失调漂移、低功耗三轴加速度计,集成温度传感器,测量范围可选,如表5所示。

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ADXL354/ADXL355和ADXL356/ADXL357采用密封封装,有助于实现出色的长期稳定性。性能提升与封装通常是正相关,如图5所示。封装常常被忽视,其实制造商可以利用封装来实现更好的稳定和漂移性能。这是ADI公司的一个重点关注方面,我们提供类型广泛的传感器封装以适应不同的应用领域。

高温和动态环境

在适合高温或恶劣环境的加速度计可用之前,一些设计人员曾不得不将标准温度IC用在远超出数据手册限值的情形中。这意味着最终用户须承担在高温下检验器件质量的责任和风险,成本高昂且颇费时间。密封封装能够耐受高温已是广为人知的事实,它通过一道能抵御湿气和污染的屏障来防止腐蚀。ADI公司提供各类密封器件,这些器件具有增强的温度稳定性和性能。ADI公司还大力研究了塑料封装在高温下的性能,尤其是引线框架和引脚适应高温焊接工艺的能力,使其在高冲击和振动环境中牢固可靠。因此,ADI公司提供18款额定温度范围为−40°C至+125°C的加速度计,包括 ADXL206, ADXL354/ADXL355/ADXL356/ADXL357, ADXL1001/ADXL1002, ADIS16227/ADIS16228和ADIS16209。大部分竞争对手未提 供能在−40°C至+125°C温度范围内或恶劣环境条件下(例如重工业机械和井下钻探)工作的MEMS电容式加速度计。

“图5.
图5. 高级封装技术和校准带来性能提升的示例

在温度超过125°C的恶劣环境中进行倾斜测量是极具挑战性的工作。ADXL206是一款高精度(倾斜精度<0.06°)、低功耗、完整的双轴MEMS加速度计,适用于高温和恶劣环境,例如井下钻探。该器件采用13 mm × 8 mm × 2 mm侧面钎焊、陶瓷、双列直插式封装,支持−40°C至+175°C的环境温度范围,超过175°C时性能会下降,但100%可恢复。

在有振动的动态环境中(例如农用设备或无人机)进行倾斜测量,需要g值范围较高的加速度计,比如ADXL356/ADXL357。有限g值范围的加速度计测量可能会削波,导致输出失调增加。引起削波的原因可能是灵敏轴在1 g重力场中,或者是发生上升时间快但衰减慢的冲击。较高的g值范围可减少加速度计削波,从而降低失调,在动态应用中提供更好的倾斜精度。

图6所示为ADXL356 Z轴的g值范围有限的测量,此测量范围中已经存在1g。图7所示为同一测量,但g值范围从±10 g扩展到±40g。可以清楚看到,加速度计的g值范围扩展显著降低了削波引起的失调。

ADXL354/ADXL355和ADXL356/ADXL357提供出色的振动校正、长期重复性和低噪声性能,而且尺寸很小,非常适合静态和动态环境中的倾斜检测应用。

“图6.
图6. ADXL356 VRE,Z轴相对于1 g的失调,±10 g范围,Z轴方向 = 1 g

“图7.
图7. ADXL356 VRE,Z轴相对于1 g的失调,±40 g范围,Z轴方向 = 1 g

稳定

主要标准:噪声密度、速度随机游走、运动中偏置稳定度、偏置重复性和带宽。

检测并了解运动可以给许多应用带来好处。掌控一个系统发生的运动,然后利用该信息提高性能(缩短响应时间、提高精度、加快运行速度),增强安全性或可靠性(系统在危险情况下关机),或者获得其他增值特性,是很有益的。由于运动的复杂性,有大量稳定性应用需要综合运用陀螺仪和加速度计(传感器融合,如图8所示),例如UAV监控设备和船上天线指向系统等。

“图8.
图8. 6自由度IMU

6自由度IMU使用多个传感器,以便弥补彼此的弱点。看起来像是一个或两个轴上的简单惯性运动,实际可能需要加速度计和陀螺仪传感器融合,目的是消除振动、重力和其他单凭加速度计或陀螺仪无法准确测量的影响因素。加速度计数据包括重力分量和运动加速度。二者无法区分,但可利用陀螺仪将重力分量从加速度计输出中去除。为了根据加速度确定位置,需要进行积分,在此过程之后,加速度计数据的重力分量引起的误差可能会快速变大。由于累积误差,仅凭陀螺仪不足以确定位置。陀螺仪不检测重力,因此可用作加速度计的辅助传感器。

在稳定性应用中,MEMS传感器必须精确测量平台方位,特别是在运动时。图9是一个采用伺服电机校正角向运动的典型平台稳定系统的框图。反馈/伺服电机控制器将方向传感器数据转换为伺服电机的校正控制信号。

“图9.
图9. 基本平台稳定系统3

最终应用将决定所需的精度水平,而所选的传感器质量(消费级还是工业级)将决定其能否实现。区分消费级器件和工业级器件很重要,有时候二者的区别很微妙,可能需要仔细考虑。表6显示了消费级加速度计和IMU中集成的中档工业级加速度计的主要区别。

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在某些条件有利且可接受较低精度数据的情况下,使用低精度器件便可满足性能需要。然而,对能在动态环境中工作的传感器需求迅速增长,较低精度器件由于不能降低实际测量中的振动效应或温度效应而大受影响,很难达到小于3°至5°的指向精度。多数低端消费级器件未提供诸如振动校正、角度随机游走之类的参数规格,而这些规格在工业应用中恰恰可能是最大的误差源。

为了在动态环境中达到1°甚至0.1°的指向精度,设计人员的器件选择必须聚焦于传感器抑制温漂误差和振动影响的能力。传感器滤波和算法(传感器融合)虽然是提升性能的关键要素,但无法消除消费级与工业级传感器的差距。ADI公司新型工业IMU的性能接近于上一代导弹制导系统所用的产品。诸如ADIS1646x和已宣布的ADIS1647x等器件以标准和迷你IMU外形尺寸提供精密运动检测,打进过去的特殊应用领域。

本文第二部分将继续探讨MEMS加速度计的重要工作特性,以及它们与可穿戴设备、状态监控、物联网、结构健康监控和资产健康监控等应用领域的关系。

参考电路

1. Long Pham and Anthony DeSimone. “MEMS加速度计的振动校正” ADI公司,2017年。

2. Bob Scannell. “高性能惯性传感器助力运动物联网” ADI公司,2017年。

3. Mark Looney. “分析稳定系统中的惯性MEMS的频率响应” 《模拟对话》,第46卷,2012年。

作者

Chris Murphy

Chris Murphy是欧洲中央应用中心的应用工程师,工作地点在爱尔兰都柏林。他于2012年加入ADI公司,为电机控制和工业自动化产品提供设计支持。他拥有电气工程研究硕士学位和计算机工程学士学位。

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围观 20

简介

MEMS加速度计终于达到了能够测量广泛机器平台振动的阶段。其最近的能力进步,加上MEMS加速度计已有的相对于传统振动传感器的诸多优势(尺寸、重量、成本、抗冲击性、易用性),促使一类新兴的状态监控(CBM)系统开始使用MEMS加速度计。结果,许多CBM系统架构师、开发者甚至其客户首次考虑使用此类传感器。他们面临的问题常常是如何快速了解评估MEMS加速度计功能的方法,以便在其机器平台上测量最重要的振动特性。这初看起来似乎很困难,因为MEMS加速度计数据手册表述最重要性能特性的方式常常不是开发人员所熟悉的。例如,许多人熟悉用线速度(mm/s)来量化振动,但大多数MEMS加速度计数据手册是用基于重力的加速度(g)来表达其性能指标。幸运的是,有一些简单的技术可用来将加速度转换为速度,以及估计加速度计关键特性(频率响应、测量范围、噪声密度)对重要系统级标准(带宽、平坦度、峰值振动、分辨率)的影响。

基本振动特性

先从惯性运动角度考察线性振动。在此背景下,振动是平均位移为零的机械振荡。对于那些不希望其机器穿越整个车间的人来说,零平均位移非常重要!振动检测节点中核心传感器的价值与它反映机器振动最重要特性的能力高低直接相关。要评估特定MEMS加速度计在这方面的能力,首先必须从惯性运动角度对振动有一个基本了解。图1是振动情况的物理示意图,灰色部分表示中点,蓝色部分表示一个方向的峰值位移,红色部分表示另一方向的峰值位移。等式1提供了一个描述矩形物体瞬时加速度的数学模型,其振动频率为(fV),幅度为Arms。

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图1.简单线性振动

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在大部分CBM应用中,机器平台的振动常常有比等式1所示模型更复杂的频谱特征,但此模型为学习发现之旅提供了一个很好的出发点,因为它给出了CBM系统常常会跟踪的两个常见振动特性:幅度和频率。此方法对关键特性到线性速度项的转换也很有用(稍后将有更多说明)。图2提供了两类不同振动模式的频谱视图。第一类(参见图2中的蓝线)在其频率范围(f1到f6)内具有恒定幅度。第二类(参见图2中的红线)在四个不同频率处出现了峰值幅度:f2, f3, f4, 和 f5.

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图2.CM振动模式示例

系统要求

测量范围、频率范围(带宽)和分辨率是用来量化振动检测节点能力的三个常见特性。图2通过虚线矩形框显示了这些特性,其边界分别对应最低频率(fMIN)、最高频率(fMAX)、最小幅度(AMIN)和最大幅度(AMAX)。当考虑将MEMS加速度计用作振动检测节点中的核心传感器时,系统架构师很可能想在设计早期分析其频率响应、测量范围和噪声行为。有一些简单的技术可用来评估加速度计的各种特性,进而预判其是否满足指定的一组要求。很显然,系统架构师最终必须通过实际验证和鉴定来核验上述估计,但由对加速度计能力的早期分析和预测所得来的期望对这些工作是有价值的。

频率响应

图2提供了一个简单的一阶模型,其描述了时域中MEMS加速度计对线性加速度(a)的响应(y)。在该关系中,偏置(b)表示传感器无振动时的输出值。比例因子(KA)表示MEMS加速度计响应(y)相对于线性加速度(a)变化的改变量。

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传感器的频率响应描述比例因子(KA)相对于频率的值。在MEMS加速度计中,频率响应主要有两个贡献因素:(1) 其机械结构的响应;(2) 其信号链中的滤波响应。等式3提供了一个通用二阶模型,其近似描述了MEMS加速度计机械部分对频率的响应。在该模型中,fO表示谐振频率,Q表示品质因数。

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信号链的贡献常常取决于应用所需的滤波。某些MEMS加速度计使用单极点低通滤波器来帮助降低谐振频率时的响应增益。等式4为此类滤波器相关的频率响应(HSC)提供了一个通用模型。在该类滤波器模型中,截止频率(fC)表示输出信号幅度比输入信号低√2倍时的频率。

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等式5将机械结构(HM)和信号链(HSC)的贡献进行了合并。

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图3直接应用此模型来预测ADXL356(x轴)的频率响应。此模型假设标称谐振频率为5500 Hz,Q为17,使用截止频为1500 Hz的单极点低通滤波器。注意,等式5和等式4仅描述了传感器的响应。此模型未考虑加速度计与其监控的平台的耦合方式。

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图3.ADXL356频率响应

带宽与平坦度的关系

在利用单极点低通滤波器(例如等式4所用)建立频率响应的信号链中,其带宽规格常常说明了其输出信号提供输入信号50%功率时的频率。对于更复杂的响应,例如等式5和等式3中的三阶模型,带宽规格常常带有相应的平坦度规格。平坦度特性描述比率因子在频率范围(带宽)内的变化。利用图3和图5中的ADXL356仿真,1000 Hz时的平坦度约为17%,2000 Hz时的平坦度约为40%。

虽然许多应用由于平坦度(精度)要求而需要限制可以使用的带宽,但对有些应用来说,这可能不是问题。例如,某些应用可能更注重跟踪随时间的相对变化,而不是绝对精度。另一个例子是利用数字后处理技术来消除用户最关心的频率范围上的纹波。对于此类情况,在给定频率范围时,响应的可重复性和稳定性常常比响应的平坦度更重要。

测量范围

MEMS加速度计的测量范围指标表示传感器的输出信号可以跟踪的最大线性加速度。在超出额定测量范围的线性加速度水平,传感器的输出信号会饱和。这种情况会引起严重失真,导致难以(甚至无法)从测量结果提取有用信息。因此,必须确保MEMS加速度计能够支持峰值加速度水平(参见图2中的AMAX)。

注意,测量范围与频率有一定的关系,因为传感器的机械响应会引入某种响应增益,增益响应的峰值出现在谐振频率时。对于ADXL356的仿真响应(参见图3),增益峰值约为4倍,故测量范围从±40 g降至±10 g。等式6提供了一种分析方法来预测此值,它以等式5为出发点:

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比例因子的大幅变化和测量范围的降低,是大多数CBM系统希望将其遭受的最大振动频率限制在远低于传感器谐振频率水平的两个原因。

分辨率

仪器分辨率可定义为环境中引起仪器示数发生可检测变化的最小值。"1在振动检测节点中,加速度测量的噪声会直接影响其检测振动变化的能力(即"分辨率")。因此,对于那些正在考虑利用MEMS加速度计检测其机器平台上微小振动变化的人来说,噪声行为是一个重要考虑因素。等式7提供了一个用于量化MEMS加速度计噪声对其分辨微小振动变化能力的影响的简单关系式。在该模型中,传感器的输出信号(yM)等于其噪声(aN)与其经受的振动(aV)之和。因为噪声(aN)与振动(aV)没有相关性,所以传感器输出信号的幅度(|yM|)等于噪声幅度(|aN|)与振动幅度(|aV|)的和方根(RSS)。

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那么,需要何种振动水平才能克服测量中的噪声负担,在传感器输出信号中产生可观测的响应?根据噪声水平量化振动水平有助于以分析方式探究这个问题。等式8通过比率(KVN)确定了这一关系,然后根据该比率导出了一个预测传感器输出变化水平的关系:

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表1提供了此关系的一些数值例子,以帮助说明传感器输出测量结果相对于振动与噪声幅度之比(KVN)的增加。为简明起见,本文剩余部分假设传感器测量的总噪声决定其分辨率。从表1可知,这对应于KVN为1的情况,即振动幅度等于噪声幅度。在这种情况下,传感器的输出幅度相对于零振动时的输出幅度会增加42%。注意,为了确定该情况下分辨率的相关定义,每种应用可能需要考虑系统中可观测到何种水平的增加。

able 1. Sensors Response to Vibration/Noise

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预测传感器噪声

图4显示了一个采用MEMS加速度计的振动检测节点的简化信号链。大多数情况下,低通滤波器会提供某种抗混叠支持,而数字处理会提供更明确的频率响应边界。一般而言,这些数字滤波器会努力保护代表实际振动的信号内容,同时将带外噪声的影响降至最低。因此,当估计噪声带宽时,数字处理是系统中要考虑的影响最大的部分。此类处理可采用时域技术,例如带通滤波器,或采用频谱技术,例如快速傅里叶变换(FFT)。

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图4.振动检测节点信号链

等式9提供了一个用于估计MEMS加速度计测量总噪声(ANOISE)的关系式,其中使用了噪声密度(φND)和与信号链相关的噪声带宽(fNBW)。

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利用等式9中的关系,我们可以估计:当对ADXL357(噪声密度为80 μg/√Hz)使用噪声带宽为100 Hz的滤波器时,总噪声将为0.8 mg (rms)。

用速度衡量振动

某些CBM应用需要用线速度来衡量核心加速度特性(范围、带宽、噪声)。进行这种转换的一种方法是从图1所示简单模型开始,并使用同样的假设:线性运动、单一频率和零平均位移。等式10通过图1中物体瞬时速度(vV)的数学关系式表述了该模型。此速度的幅度(表示为均方根rms)等于峰值速度除以√2。

等式11对此关系求导,得出图1中物体瞬时加速度的关系式:

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从等式11中加速度模型的峰值出发,等式12导出了加速度幅度(Arms)与速度幅度(Vrms)和振动频率(fv)的新关系式。

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案例研究

现在以ADXL357为例进行研究,将上述内容汇总起来,用线速度表示其范围(峰值)和1 Hz至1000 Hz振动频率范围内的分辨率。图5提供了对本案例有影响的多个特性的图形定义,从ADXL357噪声密度相对于1 Hz至1000 Hz频率范围的关系曲线开始。为了简化讨论,本案例研究中的所有计算均假设全部频率范围内的噪声密度为恒定值(φND = 80 μg/√Hz)。图5中的红色频谱曲线表示带通滤波器的频谱响应,绿色竖直线表示单一频率(fV)振动的频谱响应,其对基于速度估计分辨率和范围会很有用。

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图5.研究案例的噪声密度和滤波

过程的第一步是利用等式9估计四个不同噪声带宽(fNBW)产生的噪声(ANOISE):1 Hz、10 Hz、100 Hz和1000 Hz。表2用两个不同单位的线速度给出了这些结果:g和mm/s2。g在多数MEMS加速度计规格表中相当常见,但振动指标常常不是以此来提供。幸运的是,g和mm/s2的关系已为大家熟知,参见等式13。

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表2.传感器对振动/噪声的响应

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本案例研究的下一步是整理等式12中的关系,以导出一个简单的公式(参见等式14)来将总噪声估计(来自表2)转换为线速度项(VRES、VPEAK)。除了提供此关系的一般形式之外,等式14还提供了一个特定例子,其使用10 Hz的噪声带宽(及2.48 mm/s2的加速度噪声,来自表2)。图6中的四条虚线表示所有四种噪声带宽下相对于振动频率(fv)的速度分辨率。

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图6.峰值和分辨率与振动频率的关系

除了显示各带宽对应的分辨率之外,图6还有一条蓝色实线,其表示相对于频率的峰值振动水平(线速度)。这来自等式15中的关系,其一般形式与等式14相同,但不使用分子中的噪声,而使用ADXL357支持的最大加速度。注意,分子中的系数√2会放大此最大加速度以反映均方根水平,假设采用单一频率振动模型。

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最后,红框说明如何将此信息应用于系统级要求。此红框中的最小(0.28 mm/s)和最大(45 mm/s)速度来自关于机器振动的常用工业标准中的一些分类水平:ISO-10816-1。将关于ADXL357范围和分辨率曲线的要求放在一起便可快速得出一些简单的结论,例如:

  • 测量范围的最差情况是在最高频率时,ADXL357的±40 g范围似乎能够测量很大一部分的ISO-10816-1相关振动模式。
  • 当用噪声带宽为10 Hz的滤波器处理ADXL357的输出信号时,ADXL357似乎能够在1.5 Hz至1000 Hz频率范围内解析ISO-10816-1中的最低振动水平(0.28 mm/s)。
  • 当用噪声带宽为1 Hz的滤波器处理ADXL357的输出信号时,ADXL357似乎能够在1 Hz至1000 Hz的全部频率范围内解析ISO-10816-1中的最低振动水平。

结语

MEMS已是成熟的振动传感器,在现代工厂CBM系统的技术融合完美风暴中发挥着重要作用。检测、连接、存储、分析和安全领域的新解决方案全都互相融合,为工厂管理者提供完全集成的振动观测和过程反馈控制系统。虽然很容易迷失在所有此类惊人技术进步所带来的兴奋之中,但人们仍需要了解如何将传感器测量结果与实际条件和其代表的含义联系起来。这些简单的技术和见解提供了一种将MEMS性能规格转换为使用熟悉的单位表示的其对关键系统级标准影响的方法,CBM开发商及其客户将能从中获取价值。

参考电路

1.  Gerald C. Gill and Paul L. Hexter. “IEEE地球科学电子论文集.” IEEE,第11卷第2期,1973年4月

作者

Mark Looney是ADI公司(美国北卡罗来纳州格林斯博罗)的MEMS和传感器产品线应用工程师。自1998年加入ADI公司以来,他在传感器信号处理、高速模数转换器和DC-DC电源转换领域积累了丰富的工作经验。他拥有内华达州大学雷诺分校电子工程专业学士和硕士学位,曾发表过数篇有关在工业应用中运用MEMS技术的文章。

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围观 3

过去30年来,MEMS开关一直被认为是性能有限的机电继电器的出色替代器件,因为它易于使用,尺寸很小,能够以极小的损耗可靠地传送0 Hz/dc至数百GHz信号,有望彻底改变电子系统的实现方式。这种性能优势会对大量不同的设备和应用产生重要影响。在MEMS开关技术的帮助下,很多领域都将达到前所未有的性能水准和尺寸规格,包括电气测试与测量系统、防务系统应用、医疗保健设备。

与继电器相比,MEMS技术一直就有实现最高水平RF开关性能的潜力,其可靠性要高出好几个数量级,而且尺寸很小。但是,难以通过大规模生产来大批量提供可靠产品的挑战,让许多试图开发MEMS开关技术的公司停滞不前。Foxboro Company是最早开始MEMS开关研究的公司之一,其于1984年申请了世界最早的机电开关专利之一。

ADI自1990年开始通过一些学术项目涉足MEMS开关技术研究。到1998年,ADI终于开发出一种MEMS开关设计,并根据该设计制作了一些早期原型产品。2011年,ADI大幅增加了MEMS开关项目投入,从而推动了自有先进MEMS开关制造设施的建设。现在,ADI已能够满足业界一直以来的需求:量产、可靠、高性能、小尺寸的MEMS开关取代衰老的继电器技术。

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图1. ADI MEMS开关技术

ADI与MEMS技术有着深厚的历史渊源。世界上第一款成功开发、制造并商用的MEMS加速度计是ADI于1991年发布的ADXL50加速度计。ADI于2002年发布第一款集成式MEMS陀螺仪ADXRS150,以此为开端,ADI建立了庞大的MEMS产品业务和无可匹敌的高可靠性、高性能MEMS产品制造商声誉。ADI已为汽车、工业和消费电子应用交付了逾10亿只惯性传感器。正是这种优良传统所带来的经验和信念将MEMS开关技术变为现实。

MEMS开关基本原理

ADI MEMS开关技术的关键是静电驱动的微加工悬臂梁开关元件概念。本质上可以将它视作微米尺度的机械开关,其金属对金属触点通过静电驱动。

开关采用三端子配置进行连接。功能上可以将这些端子视为源极、栅极和漏极。图2是开关的简化示意图,情况A表示开关处于断开位置。将一个直流电压施加于栅极时,开关梁上就会产生一个静电下拉力。这种静电力与平行板电容的正负带电板之间的吸引力是相同的。当栅极电压斜升至足够高的值时,它会产生足够大的吸引力(红色箭头)来克服开关梁的弹簧阻力,开关梁开始向下移动,直至触点接触漏极。

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图2. MEMS开关动作过程,A和C表示开关关断,B表示开关接通

该过程如图2中的情况B所示。因此,源极和漏极之间的电路闭合,开关现已接通。拉下开关梁所需的实际力大小与悬臂梁的弹簧常数及其对运动的阻力有关。注意:即使在接通位置,开关梁仍有上拉开关的弹簧力(蓝色箭头),但只要下拉静电力(红色箭头)更大,开关就会保持接通状态。最后,当移除栅极电压时(图2中的情况C),即栅极电极上为0 V时,静电吸引力消失,开关梁作为弹簧具有足够大的恢复力(蓝色箭头)来断开源极和漏极之间的连接,然后回到原始关断位置。

图3显示了利用MEMS技术制造开关的四个主要步骤。开关建构在一个高电阻率硅晶圆(1)上,晶圆上面沉积一层很厚的电介质,以便提供与下方衬底的优良电气隔离。利用标准后端CMOS互连工艺实现到MEMS开关的互连。低电阻率金属和多晶硅用于形成到MEMS开关的电气连接,并且嵌入到电介质层(2)中。标示为红色的金属过孔(2)用于提供到开关输入、输出和栅极电极的连接,以及焊芯片上其他位置的引线焊盘的连接。悬臂式MEMS开关本身利用牺牲层进行表面微加工,在悬臂梁下方产生气隙。悬臂式开关梁结构和焊盘(3)利用金形成。开关触点和栅极电极由低电阻率金属薄膜沉积在电介质表面而形成。

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图3. MEMS开关制造概览

引线焊盘也是利用上述步骤制成。利用金线焊接将MEMS芯片连接到一个金属引线框,然后封装到塑料四方扁平无引线(QFN)封装中以便能轻松表贴在PCB上。芯片并不局限于任何一种封装技术。这是因为一个高电阻率硅帽(4)被焊接到MEMS芯片,在MEMS开关器件周围形成一个气密保护外壳。无论使用何种外部封装技术,这种气密外壳都能提高开关的环境鲁棒性和使用寿命。

图4为采用单刀四掷(ST4T)多路复用器配置的四个MEMS开关的放大图。每个开关梁有五个并联阻性触点,用以降低开关闭合时的电阻并提高功率处理能力。

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图4. 特写图显示了四个MEMS悬臂式开关梁(SP4T配置)

如开头所述,MEMS开关需要高直流驱动电压来以静电力驱动开关。为使器件尽可能容易使用并进一步保障性能,ADI设计了配套驱动器集成电路(IC)来产生高直流电压,其与MEMS开关共同封装于QFN规格尺寸中。此外,所产生的高驱动电压以受控方式施加于开关的栅极电极。它以微秒级时间斜升至高电压。斜升有助于控制开关梁的吸引和下拉,改善开关的动作性能、可靠性和使用寿命。

图5显示了一个QFN封装中的驱动器IC和MEMS芯片实例。驱动器IC仅需要一个低电压、低电流电源,可与标准CMOS逻辑驱动电压兼容。这种一同封装的驱动器使得开关非常容易使用,并且其功耗要求非常低,大约在10 mW到20 mW范围内。

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图5. 驱动器IC(左)和MEMS开关芯片(右)安装并线焊在金属引线框架上

可靠性

可靠性如何是所有新技术的主要“教义”之一,ADI对此极为关注。新型MEMS技术制造工艺是支持开发机械鲁棒、高性能开关设计的基础。它与气密性硅帽工艺相结合,是实现真正可靠的长寿命MEMS开关的关键。为将MEMS开关成功商业化,需要进行大量针对MEMS开关的特定可靠性测试,例如开关循环、寿命测试、机械冲击测试等。除了这种认证之外,为保证达到尽可能高的质量水准,还利用全部标准IC可靠性测试对器件进行了质量认证。表1是已进行的环境和机械测试总结。

表1. MEMS开关技术认证测试

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在RF仪器仪表应用中,开关动作寿命长至关重要。相比于机电继电器,MEMS技术的循环寿命高出一个数量级。85°C时的高温工作寿命(HTOL I)测试和早期寿命故障(ELF)认证测试,严格保证了器件的循环寿命。

持续导通寿命(COL)性能是MEMS开关技术的另一个重要参数。例如,RF仪器仪表开关使用情况各异,某个开关可能长期保持接通状态。ADI已知晓这种情况,并竭力让MEMS开关技术实现出色的COL性能以降低寿命风险。通过深入开发,COL性能已从最初的50°C下7年(平均失效前时间)提升到业界领先的85°C下10年。

MEMS开关技术经历了全面的机械鲁棒性认证测试。表1中共有5项测试用于确保MEMS开关的机械耐久性。MEMS开关元件的尺寸和惯性更小,因此它的可靠性能比机电继电器有显著提高。

无与伦比的性能优势

MEMS开关的关键优势是它在一个非常小的表贴封装中实现了0 Hz/dc精密性能、宽带RF性能以及比继电器优越得多的可靠性。

任何开关技术最重要的品质因数之一是单个开关的导通电阻与关断电容的乘积。它通常被称为RonCoff乘积,单位为飞秒(fs)。当RonCoff降低时,开关的插入损耗也会降低,关断隔离性能随之提高。

采用ADI MEMS开关技术的单个开关单元的RonCoff乘积小于8,这保证了该技术是实现世界一流开关性能的不二选择。

利用这一根本优势和精心设计,便可达到优异的RF性能水平。图6显示了一款QFN封装、单刀双掷(SPDT) MEMS原型开关的实测插入损耗和关断隔离性能。26.5 GHz时的插入损耗仅为1 dB,QFN封装实现了32 GHz以上的带宽。

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图6. SPDT MEMS开关性能,QFN封装

图7显示了在一款单刀双掷(SPST) MEMS原型开关管芯上利用探针测量测得的插入损耗和关断隔离性能的宽频扫描结果。40 GHz时的插入损耗为1 dB,关断隔离约为-30 dB。

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图7. SPST MEMS开关性能,片上探针测量

此外,MEMS开关设计固有的超高性能表现在如下方面:

  • 精密直流性能:已实现<2 Ω R ON、0.5 nA关断漏电流、-110 dBc总谐波失真(THD + N)的精密性能,并且有能力通过梁和衬底优化全面提高性能水平。

  • 线性度性能:输入信号音为27 dBm时,三阶交调截点(IP3)超过69 dBm。在全部工作频段上有提高到75 dBm以上的潜力。

  • 动作寿命:保证至少10亿次动作循环。这远远超过了当今市场上的任何机械继电器,后者的额定循环次数通常少于1000万次。

  • 功率处理(RF/dc):已在全部工作频段上测试了40 dBm以上的功率,在较低或较高频率时性能不下降。对于直流信号,该开关技术允许200 mA以上的电流通过。

最后,无论什么市场,小尺寸解决方案通常都是一项关键要求。MEMS在这方面同样具有令人信服的优势。图8利用实物照片比较了封装后的ADI SP4T(四开关)MEMS开关设计和典型DPDT(四开关)机电继电器的尺寸。MEMS开关节省了大量空间,其体积仅相当于继电器的5%。这种超小尺寸显著节省了PCB板面积,尤其是它使得PCB板的双面开发利用成为可能。这一优势对于迫切需要提高通道密度的自动测试设备制造商特别有价值。

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图8. ADI引线框芯片级封装MEMS开关(四开关)与典型机电式RF继电器(四开关)的尺寸比较

ADI开发的MEMS开关技术使开关性能和尺寸缩减实现了大跨越。同类最佳的0 Hz/dc至Ka波段及以上的性能、比继电器高出若干数量级的循环寿命、出色的线性度、超低功耗要求以及芯片级封装,使该MEMS开关技术成为ADI开关产品的革命性新突破。

ADI最新MEMS开关产品

ADGM1304:集成驱动器的0 Hz/dc至14 GHz、SP4T MEMS开关
ADGM1004:集成驱动器的0 Hz/dc至13 GHz、2.5 kV HBM ESD SP4T MEMS开关

围观 4

之前使用ST提供的算法库,不管是麦克风采集处理软件库(AcousticBF,AcousticSL,Audio)还是各种运动软件算法库(AR,CP, FX, GR 等)都需要逐一在官网上下载库并申请license,该license还都会绑定唯一的NucleoMCU板,这给大家使用算法库带来不小的麻烦,想在其他平台上使用都无法操作。

现在,ST有新的改变喽,比如在OPENMEMS页面下的算法库链接都变成了下面这样,不仅算法种类有了极大的丰富(增加了AC, AW, EC, FA, FX, GC, ID, MC, PE, PM等),还将所有最新版本的算法统统整合进X-CUBE_MEMS1和X-CUBE-MEMSMIC1软件包里。

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这意味着什么呢?举例来说,之前要想玩一把FX的算法,需要先在官网上搜索osxMotionFX或者在www.st.com/openmems下找到链接,下载osxMotionFX的安装包进行安装,并用OSXLicensWizard连接到Nucleo板上通过邮件形式来申请license。然后下载X-CUBE_MEMS1软件包,将X-CUBE_MEMS1解压缩后再把osxMotionFX和X-CUBE_MEMS1整合到一起,将申请的license代码复制粘贴到完整工程里来激活算法库,最后才能进行编译下载测试。如果您想试试其他算法呢?需要重复重复再重复地:安装、申请、激活、编译、下载、调试……一旦漏了哪一步,呃……可能您在LicensWizard里连算法都找不到。东西是不错,就是操作过于繁琐。

现在,这些都不需要了!您不需要一遍遍地重复重复再重复……最新的X-CUBE_MEMS1和X-CUBE-MEMSMIC1软件包已经将所有软件算法包含进去了,您只需要在ST官网上搜索软件包的名称,直接下载解压缩,无需申请license就可以直接使用。Middlewares文件夹里提供的库可以直接应用于同类型处理器内核的芯片上,比如,AC库里的libMotionAC200_CM3_GCC_ot.a和libMotionAC200_CM4F_GCC_ot.a分别是对应ARM Cortex M3和M4F内核的芯片,AcousticSL库里libAcoustic_SL_CM4F_GCC_ot.a和libAcoustic_SL_CM7F_GCC_ot.a分别对应ARM Cortex M4F和M7F内核的芯片。下面是最新软件包的架构,在Project文件夹里提供了相应的各种工程示例方便用户学习使用。

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下面是运动软件算法库X-CUBE_MEMS1软件包的下载链接:
http://www.st.com/content/st_com/en/products/embedded-software/mcus-embe...

下面是麦克风采集处理软件库X-CUBE-MEMSMIC1软件包的下载链接:
http://www.st.com/content/st_com/en/products/embedded-software/mcus-embe...

围观 8

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