压力传感器的信号采集处理
来源: | 作者:郑州科煊 | 发布时间: 2022-10-13 | 1417 次浏览 | 分享到:
在现代的工业控制和监控系统中,通常需要对压力和重量进行监测和测量。因为可以用来测量流体,高度和其他的物理量,所以压力测量特别重要。压力和重量测量装置是一个重要的参数,它可以被视为负载传感器。负载式传感器在工业上的应用范围很广,如真空表、重物秤、工业液压、绝对压力等。每个应用程序对精度、准确度和费用的要求都不一样。

在现代的工业控制和监控系统中,通常需要对压力和重量进行监测和测量。因为可以用来测量流体,高度和其他的物理量,所以压力测量特别重要。压力和重量测量装置是一个重要的参数,它可以被视为负载传感器。负载式传感器在工业上的应用范围很广,如真空表、重物秤、工业液压、绝对压力等。每个应用程序对精度、准确度和费用的要求都不一样。

目前常用的压力表有两种:一种是多数压力传感器使用的金属薄片;第二类是应用于压力测量的半导体压阻传感器。与传统的金属箔片相比,压阻传感器具有较高的灵敏度和较好的线性,但易受到温度和初始偏差的影响。理论上,当外部的力作用时,所有的应力仪都会发生变化。在有电信号的情况下,可以将压力和重量转化为电子信号。这种主动电阻器元件(应力计)一般被放置在惠斯通电桥(有时被称作测压元件)上,以根据压力或重量来生成差分的输出电压。工程师可以根据不同的负载/感应系统要求,设计出一种传感器模块。一种成功的设计,必须包含能够探测到物理量的传感单元,以及一个适当的信号连接。

压力传感器

压力传感器的信号连接必须具有较强的抗干扰能力。为了精确地检测电阻式压力传感器的输出电压,需要完成激励、放大、滤波、采集等功能。一些方案也需要 DSP (Digital Signal Signal Processor, DSP)技术处理信号,误差补偿,数字放大,以及使用者的程序控制。

放大和电平转换模拟端(AFE)

在一些设计中,压力传感器的输出电压范围很窄,需要 nV的解析度。在此情形中,信号必须被放大,然后才能把传感器的输出信号传送到 ADC的输入端。为避免放大过程中的错误,应选用低失调电压(VOS)和低温漂的低噪声放大器。惠斯通电桥具有比有效信号更大的共模电压。这就意味着 LNA也必须具备很高的共模抑制率,典型的超过100 dB。若使用单端 ADC,在采集数据前需要增加一个额外的电路来消除高共模电压。另外,由于信号的频宽较小,放大器的1/F噪声也会造成一定的误差。所以,使用斩波稳压器是更好的选择。采用高解析度的模数转换器,只需很少的一部分,就可以减少放大器的严格需求。

激励

具有极低温漂的高精度、稳定的电压或电流源常常用作压力传感器激励。压力传感器输出与激励源成比例(往往以mV/V表示)。因此,设计时,模/数转换器和激励电路通常采用一个公共基准,或者将激励电压作为ADC的基准。可以利用附加的ADC通道精确测量激励电压。

传感器/电桥

信号链路的这部分功能包括应力传感器,它被放置在测压元件(惠斯通电桥设计)部分,如上文中的“概述”部分。

采集-ADC

选择ADC时需严格确认其技术指标,例如:无噪声范围或有效分辨率,该指标表示ADC能够辨别固定输入电平的能力。一种替代指标是无噪声计数或编 码。大多数高精度ADC的数据资料把这些指标表示为噪声峰值或RMS 噪声与速度的对应关系表,有时也以噪声直方图的形式表示这些指标。

其它需要考虑的ADC指标包括:低失调误差、低温漂及优异的线性度。对于特定的低功耗应用,速度与功耗的关系也是非常重要的规格。

信号调理/集成方案

有些集成方案把所有需要的功能模块集成在单一芯片,通常称为传感器信号调理器IC。信号调理器是一种专用IC (ASIC),它对输入信号进行补偿、放大和校准,能够覆盖较宽的温度范围。根据对信号调理器的不同精度要求,ASIC会集成以下全部或部分模块:压力传感器激励电路、数/模转换器(DAC)、可编程增益放大器(PGA)、模/数转换器(ADC)、存储器、多路复用器(MUX)、CPU、温度传感器以及数字接口。

常见的信号调理器有两种类型:模拟信号通路的调理器(模拟调理器)和数字信号通路的调理器(数字调理器)。模拟调理器的响应时间较快,提供连续的输 出信号,反映输入信号的实时变化。它们通常采用硬件补偿机制(不够灵活)。数字调理器往往基于微控制器,由于ADC和DSP算法具有一定的执行时间,响应 时间较慢。应该考虑ADC的分辨率,将量化误差降至最小。数字信号调理器的最大好处是提供灵活的补偿算法,可根据用户的应用进行调整。

滤波

传感器信号的带宽一般很窄,对噪声的敏感度较高。因此,通过滤波限制信号的带宽可显著降低总体噪声。利用Σ-Δ ADC能够简化噪声滤波要求,因为这种架构提供固有的过采样特性。

数字信号处理(DSP)-数字域

除模拟信号调理外,为了提取信号并降低噪声,还需要在数字域对所采集的信号作进一步处理。通常需要找到针对具体应用及其细微差别的算法。有些通用算法,例如,数字域的失调和增益校准、线性化处理、数字滤波和基于温度(或其它制约因素)的补偿。



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