Меню

Ацп преобразование напряжение код

Аналого-цифровое преобразование для начинающих

В этой статье рассмотрены основные вопросы, касающиеся принципа действия АЦП различных типов. При этом некоторые важные теоретические выкладки, касающиеся математического описания аналого-цифрового преобразования остались за рамками статьи, но приведены ссылки, по которым заинтересованный читатель сможет найти более глубокое рассмотрение теоретических аспектов работы АЦП. Таким образом, статья касается в большей степени понимания общих принципов функционирования АЦП, чем теоретического анализа их работы.

«

В качестве отправной точки дадим определение аналого-цифровому преобразованию. Аналого-цифровое преобразование – это процесс преобразования входной физической величины в ее числовое представление. Аналого-цифровой преобразователь – устройство, выполняющее такое преобразование. Формально, входной величиной АЦП может быть любая физическая величина – напряжение, ток, сопротивление, емкость, частота следования импульсов, угол поворота вала и т.п. Однако, для определенности, в дальнейшем под АЦП мы будем понимать исключительно преобразователи напряжение-код.

Понятие аналого-цифрового преобразования тесно связано с понятием измерения. Под измерением понимается процесс сравнения измеряемой величины с некоторым эталоном, при аналого-цифровом преобразовании происходит сравнение входной величины с некоторой опорной величиной (как правило, с опорным напряжением). Таким образом, аналого-цифровое преобразование может рассматриваться как измерение значения входного сигнала, и к нему применимы все понятия метрологии, такие, как погрешности измерения.

Основные характеристики АЦП

АЦП имеет множество характеристик, из которых основными можно назвать частоту преобразования и разрядность. Частота преобразования обычно выражается в отсчетах в секунду (samples per second, SPS), разрядность – в битах. Современные АЦП могут иметь разрядность до 24 бит и скорость преобразования до единиц GSPS (конечно, не одновременно). Чем выше скорость и разрядность, тем труднее получить требуемые характеристики, тем дороже и сложнее преобразователь. Скорость преобразования и разрядность связаны друг с другом определенным образом, и мы можем повысить эффективную разрядность преобразования, пожертвовав скоростью.

Существует множество типов АЦП, однако в рамках данной статьи мы ограничимся рассмотрением только следующих типов:

  • АЦП параллельного преобразования (прямого преобразования, flash ADC)
  • АЦП последовательного приближения (SAR ADC)
  • дельта-сигма АЦП (АЦП с балансировкой заряда)

Существуют также и другие типы АЦП, в том числе конвейерные и комбинированные типы, состоящие из нескольких АЦП с (в общем случае) различной архитектурой. Однако приведенные выше архитектуры АЦП являются наиболее показательными в силу того, что каждая архитектура занимает определенную нишу в общем диапазоне скорость-разрядность.

Наибольшим быстродействием и самой низкой разрядностью обладают АЦП прямого (параллельного) преобразования. Например, АЦП параллельного преобразования TLC5540 фирмы Texas Instruments обладает быстродействием 40MSPS при разрядности всего 8 бит. АЦП данного типа могут иметь скорость преобразования до 1 GSPS. Здесь можно отметить, что еще большим быстродействием обладают конвейерные АЦП (pipelined ADC), однако они являются комбинацией нескольких АЦП с меньшим быстродействием и их рассмотрение выходит за рамки данной статьи.

Среднюю нишу в ряду разрядность-скорость занимают АЦП последовательного приближения. Типичными значениями является разрядность 12-18 бит при частоте преобразования 100KSPS-1MSPS.

Наибольшей точности достигают сигма-дельта АЦП, имеющие разрядность до 24 бит включительно и скорость от единиц SPS до единиц KSPS.

Еще одним типом АЦП, который находил применение в недавнем прошлом, является интегрирующий АЦП. Интегрирующие АЦП в настоящее время практически полностью вытеснены другими типами АЦП, но могут встретиться в старых измерительных приборах.

АЦП прямого преобразования

АЦП прямого преобразования получили широкое распространение в 1960-1970 годах, и стали производиться в виде интегральных схем в 1980-х. Они часто используются в составе «конвейерных» АЦП (в данной статье не рассматриваются), и имеют разрядность 6-8 бит при скорости до 1 GSPS.

Архитектура АЦП прямого преобразования изображена на рис. 1

Рис. 1. Структурная схема АЦП прямого преобразования

Принцип действия АЦП предельно прост: входной сигнал поступает одновременно на все «плюсовые» входы компараторов, а на «минусовые» подается ряд напряжений, получаемых из опорного путем деления резисторами R. Для схемы на рис. 1 этот ряд будет таким: (1/16, 3/16, 5/16, 7/16, 9/16, 11/16, 13/16) Uref, где Uref – опорное напряжение АЦП.

Пусть на вход АЦП подается напряжение, равное 1/2 Uref. Тогда сработают первые 4 компаратора (если считать снизу), и на их выходах появятся логические единицы. Приоритетный шифратор (priority encoder) сформирует из «столбца» единиц двоичный код, который фиксируется выходным регистром.

Теперь становятся понятны достоинства и недостатки такого преобразователя. Все компараторы работают параллельно, время задержки схемы равно времени задержки в одном компараторе плюс время задержки в шифраторе. Компаратор и шифратор можно сделать очень быстрыми, в итоге вся схема имеет очень высокое быстродействие.

Но для получения N разрядов нужно 2^N компараторов (и сложность шифратора тоже растет как 2^N). Схема на рис. 1. содержит 8 компараторов и имеет 3 разряда, для получения 8 разрядов нужно уже 256 компараторов, для 10 разрядов – 1024 компаратора, для 24-битного АЦП их понадобилось бы свыше 16 млн. Однако таких высот техника еще не достигла.

АЦП последовательного приближения

АЦП последовательного приближения реализует алгоритм «взвешивания», восходящий еще к Фибоначчи. В своей книге «Liber Abaci» (1202 г.) Фибоначчи рассмотрел «задачу о выборе наилучшей системы гирь», то есть о нахождении такого ряда весов гирь, который бы требовал для нахождения веса предмета минимального количества взвешиваний на рычажных весах. Решением этой задачи является «двоичный» набор гирь. Подробнее о задаче Фибоначчи можно прочитать, например, здесь: http://www.goldenmuseum.com/2015AMT_rus.html.

Аналого-цифровой преобразователь последовательного приближения (SAR, Successive Approximation Register) измеряет величину входного сигнала, осуществляя ряд последовательных «взвешиваний», то есть сравнений величины входного напряжения с рядом величин, генерируемых следующим образом:

1. на первом шаге на выходе встроенного цифро-аналогового преобразователя устанавливается величина, равная 1/2Uref (здесь и далее мы предполагаем, что сигнал находится в интервале (0 – Uref).

2. если сигнал больше этой величины, то он сравнивается с напряжением, лежащим посередине оставшегося интервала, т.е., в данном случае, 3/4Uref. Если сигнал меньше установленного уровня, то следующее сравнение будет производиться с меньшей половиной оставшегося интервала (т.е. с уровнем 1/4Uref).

3. Шаг 2 повторяется N раз. Таким образом, N сравнений («взвешиваний») порождает N бит результата.

Рис. 2. Структурная схема АЦП последовательного приближения.

Таким образом, АЦП последовательного приближения состоит из следующих узлов:

1. Компаратор. Он сравнивает входную величину и текущее значение «весового» напряжения (на рис. 2. обозначен треугольником).

2. Цифро-аналоговый преобразователь (Digital to Analog Converter, DAC). Он генерирует «весовое» значение напряжения на основе поступающего на вход цифрового кода.

3. Регистр последовательного приближения (Successive Approximation Register, SAR). Он осуществляет алгоритм последовательного приближения, генерируя текущее значение кода, подающегося на вход ЦАП. По его названию названа вся данная архитектура АЦП.

4. Схема выборки-хранения (Sample/Hold, S/H). Для работы данного АЦП принципиально важно, чтобы входное напряжение сохраняло неизменную величину в течение всего цикла преобразования. Однако «реальные» сигналы имеют свойство изменяться во времени. Схема выборки-хранения «запоминает» текущее значение аналогового сигнала, и сохраняет его неизменным на протяжении всего цикла работы устройства.

Достоинством устройства является относительно высокая скорость преобразования: время преобразования N-битного АЦП составляет N тактов. Точность преобразования ограничена точностью внутреннего ЦАП и может составлять 16-18 бит (сейчас стали появляться и 24-битные SAR ADC, например, AD7766 и AD7767).

И, наконец, самый интересный тип АЦП – сигма-дельта АЦП, иногда называемый в литературе АЦП с балансировкой заряда. Структурная схема сигма-дельта АЦП приведена на рис. 3.

Рис.3. Структурная схема сигма-дельта АЦП.

Принцип действия данного АЦП несколько более сложен, чем у других типов АЦП. Его суть в том, что входное напряжение сравнивается со значением напряжения, накопленным интегратором. На вход интегратора подаются импульсы положительной или отрицательной полярности, в зависимости от результата сравнения. Таким образом, данный АЦП представляет собой простую следящую систему: напряжение на выходе интегратора «отслеживает» входное напряжение (рис. 4). Результатом работы данной схемы является поток нулей и единиц на выходе компаратора, который затем пропускается через цифровой ФНЧ, в результате получается N-битный результат. ФНЧ на рис. 3. Объединен с «дециматором», устройством, снижающим частоту следования отсчетов путем их «прореживания».

Рис. 4. Сигма-дельта АЦП как следящая система

Ради строгости изложения, нужно сказать, что на рис. 3 изображена структурная схема сигма-дельта АЦП первого порядка. Сигма-дельта АЦП второго порядка имеет два интегратора и две петли обратной связи, но здесь рассматриваться не будет. Интересующиеся данной темой могут обратиться к [3].

На рис. 5 показаны сигналы в АЦП при нулевом уровне на входе (сверху) и при уровне Vref/2 (снизу).

Рис. 5. Сигналы в АЦП при разных уровнях сигнала на входе.

Более наглядно работу сигма-дельта АЦП демонстрирует небольшая программа, находящаяся тут: http://designtools.analog.com/dt/sdtutorial/sdtutorial.html.

Теперь, не углубляясь в сложный математический анализ, попробуем понять, почему сигма-дельта АЦП обладают очень низким уровнем собственных шумов.

Рассмотрим структурную схему сигма-дельта модулятора, изображенную на рис. 3, и представим ее в таком виде (рис. 6):

Рис. 6. Структурная схема сигма-дельта модулятора

Здесь компаратор представлен как сумматор, который суммирует непрерывный полезный сигнал и шум квантования.

Пусть интегратор имеет передаточную функцию 1/s. Тогда, представив полезный сигнал как X(s), выход сигма-дельта модулятора как Y(s), а шум квантования как E(s), получаем передаточную функцию АЦП:

То есть, фактически сигма-дельта модулятор является фильтром низких частот (1/(s+1)) для полезного сигнала, и фильтром высоких частот (s/(s+1)) для шума, причем оба фильтра имеют одинаковую частоту среза. Шум, сосредоточенный в высокочастотной области спектра, легко удаляется цифровым ФНЧ, который стоит после модулятора.

Читайте также:  Какое напряжение должны иметь переносные светильники при работах в особо

Рис. 7. Явление «вытеснения» шума в высокочастотную часть спектра

Однако следует понимать, что это чрезвычайно упрощенное объяснение явления вытеснения шума (noise shaping) в сигма-дельта АЦП.

Итак, основным достоинством сигма-дельта АЦП является высокая точность, обусловленная крайне низким уровнем собственного шума. Однако для достижения высокой точности нужно, чтобы частота среза цифрового фильтра была как можно ниже, во много раз меньше частоты работы сигма-дельта модулятора. Поэтому сигма-дельта АЦП имеют низкую скорость преобразования.

Они могут использоваться в аудиотехнике, однако основное применение находят в промышленной автоматике для преобразования сигналов датчиков, в измерительных приборах, и в других приложениях, где требуется высокая точность. но не требуется высокой скорости.

Самым старым упоминанием АЦП в истории является, вероятно, патент Paul M. Rainey, «Facsimile Telegraph System,» U.S. Patent 1,608,527, Filed July 20, 1921, Issued November 30, 1926. Изображенное в патенте устройство фактически является 5-битным АЦП прямого преобразования.

Рис. 8. Первый патент на АЦП

Рис. 9. АЦП прямого преобразования (1975 г.)

Устройство, изображенное на рисунке, представляет собой АЦП прямого преобразования MOD-4100 производства Computer Labs, 1975 года выпуска, собранный на основе дискретных компараторов. Компараторов 16 штук (они расположены полукругом, для того, чтобы уравнять задержку распространения сигнала до каждого компаратора), следовательно, АЦП имеет разрядность всего 4 бита. Скорость преобразования 100 MSPS, потребляемая мощность 14 ватт.

На следующем рисунке изображена продвинутая версия АЦП прямого преобразования.

Рис. 10. АЦП прямого преобразования (1970 г.)

Устройство VHS-630 1970 года выпуска, произведенное фирмой Computer Labs, содержало 64 компаратора, имело разрядность 6 бит, скорость 30MSPS и потребляло 100 ватт (версия 1975 года VHS-675 имела скорость 75 MSPS и потребление 130 ватт).

Источник

Датчики и АЦП — для чайников-практиков (3/3) :: аналоговые датчики

Аналоговые датчики

Теперь рассмотрим датчики другого, значительно более обширного класса. Их настолько много, аналоговых (и цифровых) датчиков, что датчики событий и счетчики к собственно «датчикам» относят редко.

Итак, перед нами стоит задача — микроконтроллер должен знать температуру в комнате. Вариант «взять градусник и набрать по кнопочкам» по понятным причинам исключается.

Мы поступим так:

  1. Прежде всего, мы имеем некоторое воздействие и предмет, на которое оно производится (в нашем случае тепло воздействует на датчик… пусть это будет термометр сопротивления). Единица измерения на этом этапе — физическая величина (допустим, градусы Цельсия — хотя чем хуже Кельвины. ).
  2. Под этим воздействием предмет — датчик — меняет свои свойства (в нашем случае меняется его сопротивление). На этом этапе мы имеем зависимость свойства датчика от воздействия (сопротивление от температуры). Кстати, грамотнее в данном случае будет сказать «параметр«, а не «свойство».
  3. У разных датчиков, разумеется, разные параметры. Поэтому на следующем этапе их всех приводят к единому «интерфейсу» — к напряжению. Другими словами, теперь мы имеем зависимость напряжения от воздействия (тут бывают исключения — например, емкость может быть измерена микроконтроллером без преобразования в напряжение).
  4. Далее необходимо перевести напряжение в цифровой код, который получит микроконтроллер. Этим занимается аналогово-цифровое преобразование (или АЦП или analog to digital conversion — ADC). Доступно для начинающих они описаны тут). В подавляющем большинстве ваших устройств на вход им будет подаваться напряжение в диапазоне 0 — 2.5… 5В, на выходе будет появляться число в виде, доступном микроконтроллеру.
  5. Думаете, победа? Ан нет! Вот сказал вам микроконтроллер — «датчик температуры мне выдал 1734». Это сколько же в градусах Цельсия. Поэтому дальше идет процедура преобразования кода в то, что вам надо.

Вот такая последовательность действий. Иногда все это находится в одной микросхеме (например, измерение напряжения в пределах 0… 5В микроконтроллер может выполнить сам), иногда ряд этапов находится в одном устройстве (например, датчик температуры, выдающий напряжение или цифровой код), но в большинстве случаев все эти действия выполняют различные устройства.

Если все эти этапы осуществляются в одном устройстве, то оно будет называться цифровым датчиком. Они проще для работы, но дороже.

Теперь рассмотрим все эти этапы преобразования отдельно.

Собственно датчик и его параметр

На первом этапе мы имеем воздействие некоторой природы на наш датчик (в нашем случае это будет воздействие температуры на внутренний материал резистора KTY81/110 фирмы NXP). Что там внутри происходит, как и когда — это целиком зависит от конкретного датчика. Тут нет каких-либо общих характеристик. Но всегда есть некоторое изменение какого-либо электрического параметра (в нашем случае — сопротивление). Поэтому можно перечислить общие характеристики для любого датчика:

  • Физическая природа и электрический параметр. Это первый вопрос, который возникает при отборе датчиков. В большинстве случаев параметром будут изменение сопротивления, напряжения или емкости (для KTY81 это сопротивление).
  • Допустимый диапазон воздействия. Любой прибор всегда требует определенных условий для своей эксплуатации (для KTY81 это работа в диапазоне температур -55… +150оС).
  • Характеристика зависимости параметра от физического воздействия. Тут нет общего описания, для каждого типа датчика будет своя характеристика (для KTY81 дается температурный коэффициент, смещение сопротивления в зависимости от длительности использования). Также не забываем, что тело не мгновенно реагирует на физическое воздействие (у KTY81 дается температурная константа для измерения в воздухе, стоячей жидкости и текущей жидкости).
  • Собственно зависимость параметра от воздействия. Это таблица или график, который описывает изменение параметра при приложенном воздействии. Эта зависимость может быть линейной (что хорошо), а может и не быть (что хуже).
  • Описание корпуса. Датчик имеет корпус — микросхему. Это может быть трехножка, пятиножка, стоножка (да-да, и такое бывает!). Она может быть с торчащими выводами (DIP-корпусы), могут быть ножки в сторону (TQFP-корпусы), а могут быть вообще без торчащих ножек (всевозможные SMD-корпуса или — каково запаять такое пяльником. — BGA). Чтобы поразить свое воображение — посмотрите хотя бы здесь.
    Самая частая ошибка начинающих схемотехников — оставить вопрос выбора корпуса на потом. Это вроде бы мелочь, но потом, при монтаже и пайке готового изделия может вылиться в головняк. Каждая фирма придумывает свою маркировку и название для корпусов, расстояния между ножками и прочее. Бывает, что заказал один корпус и проглядел ничем не примечательную буковку в названии. А потом, в плату уже не впаивается из-за не тех размеров… (вот заказываете вы ATmega32U4 и видите, что есть ATmega32U4-AU и ATmega32U4-MU. Разница есть? Есть — у одной ноги торчат в сторону, у другой под пузо). Эту информацию надо учитывать (за KTY81 можно расслабиться — тут только один вариант корпуса).

Параметр датчика в напряжение

Следующим делом необходимо убедиться в том, что мы будем работать с напряжением, а не с чем-либо другим.

Тут все зависит от параметра. Если параметром является емкость, то разговор будет совсем особым. Если же датчик сразу дает напряжение, то этот шаг уже выполнен самим датчиком. А если (как у KTY81) параметром является сопротивление, то преобразование в напряжение необходимо выполнить.

Нужно учитывать, что любое преобразование вносит погрешность. Эти погрешности бывают самыми разными. На практике я сталкивался с изменением линейности, смещением, «обрезанием» нижней или верхней границы.

Ничего общего тут сказать нельзя. Каждый вид преобразования индивидуален. В нашем примере используется делитель напряжения. Надо учитывать, что резистор, стоящий вверху, также имеет температурный коэффициент (гораздо менее выраженный, чем у терморезистора, но все равно не нулевой). Значит, при нагреве или остывании платы кривая куда-то «поплывет». Все это нужно учитывать при проектировании устройства. Если нас интересует просто комнатная температура (точность — 1оС), то такие мелочи несущественны и могут быть проигнорированы. Но если вы проектируете термометр с погрешностью не более 0.1оС для широкого диапазона температур, то все эти вопросы становятся очень существенными.

Напряжение в код

Наконец-то мы подошли к самому сердцу работы цифрового датчика — аналогово-цифровому преобразованию. Сколько много их есть, АЦП (посмотрите, например, тут — у меня выпал список в 528 позиций)! Они отличаются массой характеристик, они задают основные свойства преобразования. Тут важна схема, разводка платы, окружающая электромагнитная обстановка. Тут все важно! Всего в своей статье я и описать не могу. Да и не надо оно вам поначалу. Вам надо задать основные характеристики — а дальше умный схемотехник за бутылку пива (или купленную ему новую машину — смотря что за задача) нарисует схему и укажет особенности разводки платы.

Тут бы самое то поговорить про особенности процесса АЦПирования, но вы тогда забудете про последний этап, который не менее важен. Поэтому подробно про АЦП будет сказано после, а сейчас — исключительно в двух словах.

Задача АЦП — выдать цифровой код для напряжения в заданном диапазоне, измерение проводится с заданной погрешностью. Ответ будет представлять собой целое число в четко заданном диапазоне. Для нашего случая это может быть измерение напряжения в диапазоне 0… 5 В.

Первый важный момент (его мне напомнили в комментариях): в процессе преобразования АЦП имеет дело с напряжением, которое накопилось на устройстве выборки-хранения — или конденсатор, коммутируемый аналоговым ключом. Это важно помнить, т. к. конденсатор заряжается не моментально из-за своей емкости.

Читайте также:  Ремонт стабилизаторов напряжения defender своими руками

Второй важный момент: АЦП производит преобразование непрерывной величины напряжения в дискретный код. Сейчас разъясню — покажу на примере.

Итак, мы имеем некоторое напряжение x. Мы уверены в том, что оно больше некоторого 0 и меньше некоторого +U. Уверены? Тогда смело подаем на вход АЦП, которое ограничено 0 и +U вольтами.

Есть много всяких разновидностей и вариантов процедуры измерения (вот, например, прекрасная статья про сигма-дельта АЦП), я же возьму самый простой и понятный.

Измерение проводится в несколько шагов. У нас первый шаг — диапазон 0… U. Делим его пополам и сравниваем: x > 1 /2U или же x 1 /2U? В нашем случае x 1 /2U. Прекрасно, тогда результат первого шага — знак «меньше», что отмечается первым двоичным числом «0», результат лежит в диапазоне 0… 1 /2U.

Второй шаг — предыдущий результат «0», диапазон 0… 1 /2U. Снова делим диапазон пополам и делаем сравнение: x > 1 /4U или x 1 /4U? Оказалось выше, что отмечается двоичным числом «1», которое добавляется к имеющемуся. Результат: «01», 1 /4U 1 /2U.

Третий шаг: снова выше середины. Получаем «011», 3 /8U 1 /2U.

Четвертый шаг — у нас середина будет 7 /16U, новое сравнение. Потом дальше и дальше…

UPD: меня попросили проверить правильность еще нескольких преобразований. Выложу тут результаты нескольких 16-битных преобразований для желающих поупражняться:

Как мы видим, у нас на каждом шагу есть зона неопределенности, в которой и лежит искомый результат. Каждым новым шагом мы зону неопределенности делим пополам. И так, за заданное количество шагов мы получим результат. Количество шагов называется разрядностью АЦП — первая исключетльно важная характеристика АЦП. Количество разрядов определяют количество битов, необходимых для представления результата. Поэтому, например, АЦП с разрядностью 10 назовут 10-битным АЦП. Как правило, в англоязычной документации так и пишут — «16-bit, sampling analog-to-digital (A/D) converter» (это я про ADS8320).

Каждый шаг занимает время — пусть и микроскопическое в масштабах Вселенной, но тем не менее вполне конечное (а часто недостаточно малое). Количество всех шагов и образует время преобразования — вторая фундаментальная величина (на самом деле оно — время преобразования — зависит еще и от массы других параметров, но они значительно меньше влияют на общее время, чем разрядность).

Вот по этим двум параметрам и еще допустимый диапазон измерений (что является ответом на вопрос «что такое 0 и что такое +U?») производится первичный выбор АЦП из всей кучи имеющихся.

Разрядность и диапазон измерения прямым образом влияют на результирующую погрешность преобразования. Какова погрешность у нашего примера?

Первый шаг дает результат в 1 /2U (если у нас U = 5В, то точность будет 2.5В). Значит, точность первого шага — 50% от исходного диапазона. Если мы на этом остановимся, то точность у нас будет… хм… скромненькая, прямо скажем, поэтому мы двигаемся дальше.

Второй шаг еще раз делит искомую область пополам. Точность становится 1 /4U = 25% = 1.25В.

Третий шаг… Давайте, впрочем, изобразим это в таблице:

Поражают воображения числа внизу таблицы? А именно такие АЦП и используются как правило. В составе микроконтроллеров ATmega, например, используются 10-битные. Предел на сегодняшний день (то, что я встречал) — 24-х битные. И цена их отнюдь не фантастическая, а вполне реальная. UPD: впрочем, на момент написания статьи реальным пределом, при котором получается стабильно точный результат, был 22 бита. А оставшиеся 2 бита — просто для маркетинга. UPD 2: Впрочем, и это не предел! В комментариях подсказывают: есть уже и 31-битные. Вот, загляните в гости к «Техасскому инструментальному заводу» и взгляните на ADS1281. Там, впрочем, хитро написано: в заголовке речь про 24-хбитный преобразователь, в характеристиках про 31 бит. И кто их — техасцев — поймет.

Но! Точность преобразования все равно конечна! И поэтому результат будет таким, каким был на картинке — ступеньками. Ступеньки могут быть сколь угодно малыми (почти сколь угодно. ), но все равно это будет ступенька. Это надо четко понимать. И подбирать параметры исходя из требуемой точности.

Диапазон самого последнего сравнения называют ценой младшего разряда. Этот параметр используется при преобразовании получившегося кода в величину.

Обычно точность измерений при подходе к последним шагам падает. И часто последние разряды будут «шуметь» — вы напряжение не меняете, а код скачет. Поэтому еще говорят об эффективных разрядах — это те разряды, которые свое значение не меняют при неизменном значении на входе. Обычно у 24-х битных АЦП шумят последние 2 — 3 разряда.

Код в величину

Итак, мы имеем наконец-то код, который как-то соответствует исходной величине. Что с ним делать дальше?

Аппроксимация

Вопрос первый — какому все-таки реальному значению соответствует код.
Значит, у нас есть некоторый x — код, и функциональная зависимость y = F(x).

Что собою представляет эта функция F(x)? Если мы ее считаем линейной (для простоты), то ответ будет достаточно простой:

y = F(x) = K*x + B.
Простая линейная функция… И в большинстве случаев ее хватает. Но — опять же — только для линейной зависимости кода (с учетом всех перипетий его получения) от исходной величины. Углубляясь в дебри — можно использовать, если надо, квадратичную и более функцию. Я где-то слышал, что делали тензометр — измеритель веса. Он должен был работать в диапазоне от 0 до 5 тонн. И там с помощью кубической функции аппроксимации добились точности в пару килограмм — и это круто!

Так вот, задача теперь заключается в получении этих самых K и B. Как их узнать? Из математики известно, для получения этих констант достаточно знать два значения код-величина. И тогда получаем решение. Где их взять — эти две пары?

Тут есть 2 взаимодополняющих подхода для получения ответа — теоретический и экспериментальный. На практике один дополняет другой.

Для начала мы заглянули в описание KTY81/110и увидели, что при 20оС значение сопротивления у резистора равно… приблизительно… 961 Ом.… Угу, а еще оно равно минимум 950 Ом и максимум 972… Впрочем, я отвлекся.

Итак, для 20оС сопротивление равно 961 Ом. Дальше у меня был делитель напряжения. Допустим, там это сопротивление превратилось в 3.124В. Какой у нас там шаг? — 1.22мВ на один код (т. е. 12-битное АЦП). Т. е. мы должны взять 3.124В и разделить на этот шаг — получим код 2560. Прекрасно! А 100оС соответствует 1696 Ома — после делителя 4.076В — после АЦП код 3340.

Просчитали — и получили значение.

Но вся беда в том, что это только лишь тео-ория… А на практике завод не может гарантировать такую высокую точность KTY81/110 (о чем в описании честно и сказано). И мы не должны забывать о том, что используем делитель напряжения, где сверху резистор, и он тоже не шибко точный. А источник напряжения-то в делителе — тоже не идеален… Словом, от датчика к датчику будут различия. Что хорошо — величину этого различия можно всегда просчитать и вывести погрешность. Если она устраивает — все ОК, продаем датчик. Если же нет, то необходимо откалибровать данный датчик.

Для этого пары код-значения получают экспериментально.

Я это для измерителя температуры делал так.

Первая точка — моя температура тела 36.6оС (хочется верить). Засовываю датчик под мышку и смотрю — ага, код такой-то. Запомнили!

Вторая точка — кипящий чайник. Вот он, электрочайник, кипит и бурлит на столе (за час отладки программы я доливал туда воду не раз и в комнате было туманно. ) Засовываю датчик туда — ага, получил вторую точку!

В итоге получилось неплохо — в пределах погрешности, к которой я стремился.

Но вначале я записал в программу то, что было в документации. Потом исправлял для каждого нового датчика.

А что надо сделать для нелинейной характеристики? То же самое, только формула усложняется, больше точек код-значение и существенно сложнее формула получения констант.

В нашем-то примере надо было все-таки делать нелинейную аппроксимацию! Но на некотором участке кривая получается почти линейной. А у нас есть условие — «мерять комнатную температуру». «Комнатная» — это от 10оС (ну мало ли, котел сломался зимой, окна нараспашку!) до 40оС (ну мало ли, кондиционер сломался по летней жарище, окна нараспашку). Как мы видим на нашем графике, на этом участке кривая почти прямая. Прекрасно! Мы надеемся, что у нас в доме меньше 10оС не будет (а если будет — нам уже будет не до датчиков!), и нелинейный участок нас интересовать не будет. Все! Значит, порядок!

В этом и заключается магия четкого отслеживания всех погрешностей и условий работы прибора: если в заданных условиях получившаяся у нас в результате всех преобразований погрешность допустима, то к большей точности стремиться не надо. У нас, скажем, допустима погрешность в 1оС. Попадаем в нее (в условиях комнатной температуры)? Да. Тогда считаем, что устройство работает правильно!

Дискретность преобразования

Значение получили — класс! Теперь давайте проанализируем что мы получили. Мы помним, что преобразование у нас — дискретное. И результат будет ступенчатый. Но что это за ступеньки будут?

Читайте также:  Срез напряжение при срезе

Ширина ступеньки — это код. Высота ступеньки — это величина. Код у нас растет монотонно — все время увеличивается на 1-цу. Следовательно, у всех ступенек ширина будет одинаковая. А вот величина может быть и не очень равномерно-монотонной. Если у нас линейная аппроксимация, то высота будет везде одинаковая. Но вот если любая другая, то высота будет плавать в зависимости от диапазона.

Высота ступеньки — шаг изменения исходной величины — задает нам погрешность. В случае линейной аппроксимации погрешность для всего диапазона кодов (и, значит, исходной величины) одинаковая. Но в случае остальных вариантов погрешность будет зависеть от кода (и от величины). Это надо учитывать при последующей оценке погрешности измерений.

Впрочем, на практике это не очень важно, поэтому углубляться не будем, а перейдем к кой-чему, что было нами забыто.

Величину в… интерпретацию?

Для чего нам нужен датчик? Если нас просто интересует, допустим, температура, то на этом можно и остановиться — вот она, температура в Цельсиях! Но если температура, в свою очередь, описывает какой-то другой процесс?

Например, по ходу заряда аккумуляторы постепенно начинают нагреваться. Вначале процесса заряда они нагреваются несущественно, но к концу нагрев растет экспоненциально. Если 1) измерять температуру на аккумуляторах с высокой точностью, 2) знать их емкость и прочие характеристики, а также 3) четко управлять током заряда, то по температуре можно предсказать оставшееся время заряда.

Тогда нам в цепочку преобразований надо вставить еще один этап — график «температура -> время заряда». У этого преобразования будут тоже свои погрешности и особенности. Впрочем, это совсем отдельная тема, и она специфична для каждого случая. Поэтому рассматривать ее тут подробно бессмысленно.

Итоги преобразования

Итак, мы рассмотрели всю последовательность преобразования некоторого физического воздействия в цифровое его значение. Вначале мы подставили физическому воздействию датчик — подставили наш терморезистор под лампу. Это воздействие изменило свойства датчика — и изменился его какой-то электрический параметр. Следующим шагом мы превращаем изменение параметра в изменение напряжения — действие, хоть и условное, но всем удобное. Дальше мы должны преобразовать напряжение в числовой код, понятный микроконтроллеру. Этим занимается класс устройств под названием АЦП. В результате мы получаем дискретный код, который показывает изменение напряжения в некотором заданном диапазоне. В конце мы должны превратить код в число, соответствующее физической величине. По ходу дела приходится решать задачи аппроксимации.

При всех этих действиях у нас погрешность скачет туда-сюда. Каждый узел устройства, каждый шаг преобразования тем или иным образом увеличивает погрешность. Об этом надо помнить и везде закладывать такую погрешность, чтобы сумма всех этих погрешностей в конце не превысила требования к прибору. Под «суммой» тут имеется в виду не арифметическое сложение, а… ну-у… сумма, в общем.

Вкратце об АЦП

У нас осталась еще одна нерассмотренная тема — это АЦП. Вкратце о них было сказано выше, да и вообще тема очень изъеденная в Интернете, но все-таки для полноты картины нужно о них рассказать и тут. Я ограничусь самыми краткими сведениями — теми особенностями, которые надо учитывать при проектировании устройства.

Вы уже познакомились с зависимостью точности преобразования от разрядности? Нет. Тогда знакомьтесь, иначе дальше ничего не поймете! Ну а коли познакомились (не правда ли, приятное знакомство!), двигаемся дальше.

Там было сказано, что АЦП характеризуется тремя важными параметрами:

  1. Разрядность — эту тему обсудили.
  2. Скорость преобразования — это тоже было показано. Вернее, мы остановились на том, что разрядность прямо влияет на скорость преобразования.
  3. Опорное напряжение — то самое, в пределах которого производится измерение.

Опорное напряжение — это базовый параметр. Какой диапазон мы можем измерить? Массовые АЦП в микроконтроллерах (беру, например, ATMega) дают нам возможность измерять в диапазоне от единиц до 5 Вольт. «Опорное напряжение» в этом случае — это верхняя граница диапазона. Нижнюю, как правило, приравнивают к нулю.

Впрочем, самое то сделать оговорку. Нижняя граница может быть и отрицательной. Есть еще дифференциальный режим измерения — когда есть два входа — нижнее значение и измеряемое. Тогда мы меряем напряжение между ними (а не разницу между данным напряжением и 0). Это используется в случае так называемого «дифференциальног опдключения». Объяснять специфику тут долго, да и выходит оно за рамки статьи. Вкратце: диф. подключение позволяет здорово минимизироват ьвлияние помех. Разницы почти нет. Поэтому для упрощения дальнейшего изложения будем говорить только об измерении текущего напряжения между 0 и опорным.

Увеличивая опорное напряжение, мы «растягиваем» как гармошку «лестницу» результата. Т. е. меняется цена разряда. Уменьшая — соответственно, наоборот. Как правило, опорное напряжение — это константа.

Для создания опорного напряжения используют отдельную микросхему. Она дает высокоточное напряжение (0.1% точности у REF5050), слабо зависящее от температуры. Ток у таких источников питания совсем небольшой (у того же элемента +-10мА), но этого вполне хватает для АЦП. И вообще, запомните: АЦП потребляет мизерный ток от измеряемого сигнала (он измеряется в микроамперах, а часто и в наноамперах). Но, как всегда, есть исключения: в комментариях enclis отметил, что «есть такой класс усилителей/буферов — драйверы АЦП. Из-за входных сопротивлений и емкостей тех же высокоскростных АЦП приходится очень быстро прокачивать несколько мА, а иногда и десятки мА.»

Скорость преобразования, или же, что корректней, частота дискретизации — это следующий ключевой момент, и его надо учитывать в случае периодических измерений. Допустим, у вас меняется ток в устройстве, и вы хотите быстро реагировать на эти изменения. Значит, вы должны уметь их быстро отслеживать. Насколько быстро? Это уже характеристика АЦП.

Загляните на выбор АЦП у Analog Devices. Вы увидите таблицу (или их уже две. ) «Resolution (Bits) x ADC Throughput Rate (SPS)». Это, соответственно, «разрешение (биты) х частота семплирования (SPS)». Разрядность (оно же разрешение) уже рассмотрели, измеряется в битах. Частота семплирования (SPS — samples per second) — это количество выборок (измерений) в секунду. Величина 10 SPS означает, что за секунду это АЦП может произвести 10 измерений. Да-да, SPS — это те же Герцы.

Правда, 10 SPS — это уже из разряда очень высокоточных измерений! В простых случаях все начинается с 1k («k» — это тут KSPS, то есть тысячи SPS)…

Вот такие времена наступили! Меньше 1k измерений в секунду уже никого (почти) не интересует. Дальше — больше: 100k (100 тысяч), 1M (1 миллион), 250+M (более 250 миллионов). Дык, мы уже доросли и до миллиарда измерений в секунду! Есть уже 58 GSPS — собственно, без таких АЦП невозможны современные оптические сети. Такие вот нынче цифры — меряет от доли микровольта до 5 Вольт меньше чем за микросекунду!

На практике необходимо прежде всего решить для себя — какая частота измерений вам нужна? Полоса частот видеосигнала, если я не ошибаюсь, составляет с десяток МГц — это будет один АЦП. Нужно измерять потребление тока в домашней электросети 50 Гц — там будет совсем другой АЦП.

Слишком быстрое АЦП тоже не нужно — микроконтроллер должен успевать обработать результат.

Лично я как максимальную величину устанавливаю ту скорость, что мне выдает мой контроллер (что мой алгоритм успеет обработать). Эта величина у меня никогда не была выше 1 MSPS. Минимальная величина — это предполагаемая частота, увеличенная (грубо) в 10 раз. Тут вы видите примеры различных частот дискретизации.

Если вы измеряете, например, обычные колебания (синусоиду), то необходимо учитывать ее частоту. Если вы выберете частоту АЦП, близкую к частоте колебаний, то вы можете получить красивую, но совсем неправильную информацию о колебаниях. На рисунке представлен как раз этот случай — исходные колебания (синя кривая) опрашиваются весьма, но недостаточно быстро (зеленые линии), в итоге получаем, по сути дела, эффект биения (красная кривая) — результат сложения двух колебаний близких частот.

А вообще — есть теорема Найквиста-Котельникова по поводу выбора частоты дискретизации. Исходя из этой теоремы надо оценить спектр сигнала, найти максимальную гармонику… Испугал? Если да, то запомните простое правило, которое я для себя вывел: нужно делать где-то в 10 раз бОльшую частоту дискретизации, чем частота изменения сигнала. UPD: это правило теоретически некорректное и не всегда правильное, но для быстрого подбора АЦП сойдет.

Тему АЦП можно мурыжить бесконечно — но тут я, наверное, и остановлюсь. Для начального понимания вопроса тут написано достаточно, а дальше нужно погружаться в описания микросхем и мучить вопросами специалистов.

Также пора завершать всю тему про датчики. Надеюсь, своей статьей я кому-то сэкономил время (и место на рабочем столе). Если уважаемые читатели увидят какие-нибудь неточности, очепятки и ошибки — пишите, благо сервис позволяет их исправлять!

[1] моя голова
[2] Интернет
[3] мои железяки, где используются датчики

P. S.Хочу поучаствовать в конкурсе, поэтому добавляю:

Источник

Adblock
detector