Improving accuracy sigma-delta adc’s in systems for critical applications

Abstract


Now ΣΔ-ADC are the de facto standard in the construction of high-precision measuring systems, but to achieve these characteristics often do not address specific applications. In work the analysis the shortcomings of the main ways to increase the accuracy of ΣΔ-ADC, from the point of view of their use in products for critical applications.

Full Text

Под изделиями ответственного назначения будем понимать сложные технические системы, примером которых могут служить изделия ракетно-космической техники (РКТ). Изделие под воздействием необходимых управляющих сигналов выполняет целевую функцию и в каждый конкретный момент времени может быть охарактеризовано многокомпонентным вектором параметров, описывающим тепловые, пневматические, гидравлические, химические, электрические и другие явления. Ключевой задачей определения текущего состояния изделия в рамках контроля и управления является задача измерения этих параметров с требуемой точностью и быстродействием, причем быстродействие чаще всего должно соответствовать скорости протекания контролируемых процессов, то есть режиму реального времени. В соответствии с процессом измерения на первом этапе применяют датчики физических величин. Число параметров современных изделий ответственного назначения может составлять тысячи единиц, при этом их подавляющее большинство преобразуется в напряжение или ток, общий динамический диапазон которых достигает 120 дБ, а частота – сотен килогерц. Для обеспечения современных требований к единству и точности измерений на втором этапе применяют интегрирующие АЦП (ИАЦП), реализующие алгоритм так называемого сигма-дельта(ΣΔ)-преобразования. Для данных преобразователей можно однозначно утверждать, что во всех случаях, когда удовлетворяются необходимые требования по быстродействию, они наиболее полно соответствуют совокупности требований по точности, надежности и простоте реализации. Поскольку отклонение от расчетного значения какого-либо параметра изделия может быть вызвано различными неисправностями, то на третьем этапе осуществляют анализ измерительной информации. Чем сложнее изделие, тем более разнообразные средства применяют для анализа существенно увеличивающихся объемов информации [1-6]. Сложность реализации подсистемы сбора измерительной информации в изделиях ответственного назначения обусловлена следующими факторами: – большое количество разнообразных параметров (в зависимости от сложности изделия может применяться до нескольких тысяч датчиков) [3]; – высокий уровень внешних широкополосных помех, характеристики которых зависят от конкретного изделия и даже конкретного режима работы этого изделия; – широкий диапазон рабочих температур (от -40 до +80 °С) совместно с ограничением по мощности и массогабаритным размерам для бортовой аппаратуры [2-4]. Пропуски информации, потери в точности, временные задержки напрямую сказываются на правильности принимаемых команд управления и могут привести к необратимым последствиям. Поэтому применяемые алгоритмические и технические решения, обеспечивающие требуемые характеристики ИАЦП по точности и быстродействию, должны учитывать особенности предметной области. Современные ΣΔ-АЦП (рис. 1), используемые в подсистеме сбора и обработки информации, представляют собой достаточно сложные устройства. Первоначально была создана базовая структура ΣΔ-АЦП, состоящая из одного интегратора, одноразрядного квантователя (компаратора), одного одноразрядного ЦАП и цифрового фильтра, выполняющего простую операцию усреднения [5, 7]. Рис. 1. Подсистема сбора и обработки измерительной информации на основе ΣΔ-АЦП: ИУ – измерительный усилитель; Инт. – интегратор; ГТИ – генератор тактовых импульсов; ЦФ – цифровой фильтр; f0 – частота синхронизации квантователя; fд – частота дискретизации; k – коэффициент передискретизации Современный путь развития можно объяснить следующим: в ΣΔ-АЦП осуществляется уравновешивание значения последовательностью значений и , где Ux – постоянное преобразуемое напряжение, U0+ и U0- – значения положительного и отрицательного опорных напряжений, n и m – целые числа, T0 – длительность такта синхронизации компаратора, Tп = (n + m)T0 – интервал преобразования (рис. 2). Так как Ux может принимать бесконечное число значений, а все остальные величины конечны, то процесс полного завершения преобразования именно за время Tп может произойти только в конечном числе случаев. В остальных случаях имеет место методическая погрешность ΔR. Соответствующая этому математическая модель имеет следующий вид: Рис. 2. Временные диаграммы работы базовой структуры ΣΔ-АЦП: R(t) – развертывающая функция, форма напряжения на выходе интегратора Методическую погрешность ΔR в зарубежных источниках называют погрешностью квантования, и прогресс в этой области шел по пути ее уменьшения [5, 7]. Во-первых, увеличение разрядности квантователя и ЦАП пропорционально снизило погрешность квантования, при этом ЦАП стал по сложности равен прямому каналу преобразования. Во-вторых, стали увеличивать количество интеграторов. Поскольку каждое дополнительное интегрирующее звено обеспечивает лучшее подавление шума квантования, в современных ΣΔ-АЦП (ADS1278, AD7195) используют до 5 каскадов интегрирования. Увеличение числа каскадов интегрирования свыше трех приводит к появлению неустойчивых состояний ИАЦП. Затраты времени на выход из такого состояния (процедура «сброса») приводят к пропускам информации. В-третьих, уменьшения влияния шумов квантования на результат преобразования можно добиться уменьшением длительности T0. Для этого интегратор реализуется по схеме на переключаемых конденсаторах и формируется максимально возможный для данной элементной базы режим быстродействия системы «интеграторы – квантователь – ЦАП». Это означает, что в моменты, отмеченные на рис. 2 кружками, повышается неопределенность принятия решений. Поэтому считается, что шум квантования становится случайной величиной с равномерным законом распределения; как следствие, делается вывод о том, что результат преобразования может быть определен только в среднем. Рассмотрим последние разработки Texas Instruments: измерительный преобразователь ADS131e08 при f0 = 2048кГц имеет ряд частот дискретизации 1, 2, 4, 8, 32, 64кГц; ADS1282 при f0 = 4096кГц обеспечивает дискретизацию от 250 до 4000Гц, что дает представление о применяемых в них ЦФ и коэффициентах передискретизации [6]. Каждое удвоение частоты дискретизации в квантователе увеличивает значение SNR на 3,02 дБ в соответствии с выражением SNR = 3,52 + 12,04N + 20lg(k), где N – разрядность АЦП, k – коэффициент передискретизации [7]. Важно отметить, что при реализации на ПЛИС цифровой фильтра k-го порядка только на умножение уйдет k×N2 элементов при N-разрядном сигнале. Как указывалось, работа изделия ответственного назначения характеризуется очень высоким уровнем помех различного типа. В этом случае считать, что погрешность квантования имеет равномерный закон распределения и можно выбрать в соответствии с приведенной формулой ΣΔ-АЦП, обеспечивающий требуемое соотношение «точность – быстродействие», не представляется возможным. В принципе можно получить ряд аналогичных формул для различных законов распределения, но поскольку для каждого конкретного изделия и даже каждого конкретного режима работы изделия эти законы свои, то данный подход нерационален. Таким образом, возникает задача достижения характеристик современных ΣΔ-АЦП на основе других методов и средств, свободных от указанных недостатков. Анализ показал, что наиболее перспективным для решения поставленной задачи является метод весового интегрирования, позволяющий целенаправленно изменять динамические характеристики ИАЦП [6]. Однако эффективное применение данного метода на практике требует решения ряда задач. Во-первых, известные структурные решения схем ИУ не обеспечивают неизменности характеристик собственных шумов при изменении входного сигнала согласно используемым весовым коэффициентам [9]. Во-вторых, прямое применение весовых функций (ВФ) для подавления внутренних шумов в ΣΔ-АЦП в аналоговом виде приводит к ограничению времени преобразования длительностью одного коэффициента ВФ. В-третьих, реализация ВФ в цифровом виде считается нецелесообразной из-за накопления погрешности квантования, поэтому известные работы в данном направлении отсутствуют. Таким образом, возникает комплексная задача разработки новых структур ИУ и исследования работы ΣΔ-АЦП по формированию погрешности квантования во временной области.

About the authors

Kirill Yu Piskaev

Penza State Technological Academy

1a/11, Baidukova pr./Gagarina st., Penza, 440039
Senior Lecture

References

  1. Охтилев М.Ю., Соколов Б.В., Юсупов Р.М. Интеллектуальные технологии мониторинга и управления структурной динамикой сложных технических объектов. – М.: Наука, 2006. – 410 с.
  2. Материалы сайта НПП «МЕРА». Режим доступа: http://www.nppmera.ru/, свободный (дата обращения 01.10.2012).
  3. Опыт модернизации информационно-измерительного комплекса испытательного стенда с применением цифрового регистратора сигналов / В.А. Лебига, А.В. Самсонов, О.М. Птушкин, C.Е. Боткин / Материалы сайта НПП «МЕРА». Режим доступа: http://www.nppmera.ru/application/, свободный (дата обращения 01.10.2012).
  4. Дмитриенко А.Г., Блинов А.В., Николаев А.В. Распределенная интеллектуальная система мониторинга состояния объектов РКТ // XXI век: итоги прошлого и проблемы настоящего плюс: Периодическое научное издание. Серия: Технические науки. – № 4. – Пенза: Изд-во Пенз. гос. технол. акад., 2012. – С. 15-21.
  5. Кестер У. Аналого-цифровое преобразование / Пер. с англ. под ред. Е.Б. Володина. – М.: Техносфера, 2007. – 1016 с.
  6. Шахов Э.К., Михотин В.Д. Интегрирующие развертывающие преобразователи напряжения. – М.: Энергоатомиздат, 1986. – 144 с.
  7. Шахов Э.К. ΣΔ-АЦП: Процессы передискретизации, шейпинга шума квантования и децимации // Датчики и системы. – 2006. – № 11. – С. 50-57.
  8. Сайт компании Texas Instruments. Режим доступа: http://www.ti.com/, свободный (дата обращения 05.11.2012).
  9. Юрманов В.А., Пискаев К.Ю., Тюрин М.В. Повышение точности интеллектуальных датчиков в составе систем мониторинга технически сложных объектов // XXI век: итоги прошлого и проблемы настоящего плюс: Периодическое научное издание. Серия: Технические науки. – № 4. – Пенза: Изд-во Пенз. гос. технол. акад., 2012. – С. 83-90.

Statistics

Views

Abstract - 25

PDF (Russian) - 8

Cited-By


Article Metrics

Metrics Loading ...

PlumX

Dimensions

Refbacks

  • There are currently no refbacks.

Copyright (c) 2013 Samara State Technical University

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

This website uses cookies

You consent to our cookies if you continue to use our website.

About Cookies