Проектирование для управления обратной связью с низким уровнем шума с помощью гироскопов MEMS
Узнайте о шумовом поведении в гироскопах MEMS.
Абстрактные
Гироскопы MEMS предлагают простой способ измерения угловой скорости вращения в пакетах, которые легко прикрепляются к печатным платам, поэтому они являются популярным выбором для использования в качестве элемента управления обратной связью во многих различных типах систем управления движением.
В этом типе функции шум в сигналах угловой скорости (выход гироскопа MEMS) может оказывать прямое влияние на критические системные поведения, такие как стабильность платформы, и часто является определяющим фактором в уровне точности, который может поддерживать система управления. Поэтому низкий уровень шума является естественным ориентиром для системных архитекторов и разработчиков, поскольку они определяют и разрабатывают новые системы управления движением.
Принимая это значение (низкий уровень шума), шаг вперед - перевод критических критериев системного уровня, таких как точность указаний, в показатели шума, которые обычно доступны в листе данных гироскопа MEMS, - очень важная часть ранних концептуальных и архитектурных работ. Понимание зависимости системы от поведения шума гироскопа имеет ряд преимуществ, например, возможность устанавливать соответствующие требования к элементу обратной связи или, наоборот, анализировать реакцию системного уровня на шум в конкретном гироскопе. Как только разработчики системы хорошо понимают эти отношения, они могут сосредоточиться на освоении двух ключевых областей влияния, которые они оказывают на поведение шума в своих циклах обратной связи с угловыми скоростями: 1. разработка наиболее подходящих критериев для выбора гироскопа MEMS и 2. сохраняя доступные шумовые характеристики в процессе интеграции датчика.
Основы управления движением
Разработка полезной связи между шумовым поведением в гироскопе MEMS и тем, как оно влияет на поведение ключевой системы, часто начинается с базового понимания того, как работает система. На рисунке 1 представлена примерная архитектура системы управления движением, которая разбивает ключевые системные элементы на функциональные блоки.
Функциональной целью этого типа системы является создание стабильной платформы для персонала или оборудования, которые могут быть чувствительны к инерционному движению. Одним из примеров применения является микроволновая антенна на автономной платформе транспортного средства, которая маневрирует в грубых условиях со скоростью, которая вызывает резкие изменения ориентации транспортного средства. Без некоторого контроля угла наклона в реальном времени эти высоконаправленные антенны могут не поддерживать непрерывную связь при этом инерционном движении такого типа.
Рисунок 1. Пример архитектуры системы управления движением
Система на рисунке 1 использует сервомотор, который идеально поворачивается таким образом, который будет равен и противоположно вращению, которое будет испытывать остальная часть системы. Цикл обратной связи начинается с гироскопа MEMS, который наблюдает скорость вращения (φG) на стабилизированной платформе.
Затем сигналы угловой скорости гироскопа подаются в специальную цифровую обработку приложения, которая включает в себя фильтрацию, калибровку, выравнивание и интеграцию для получения обратной связи по ориентации в режиме реального времени (φE).
Сигнал управления сервомоторами (φCOR) исходит из сравнения этого сигнала обратной связи с заданной ориентацией (φCMD), которая может поступать из центральной системы управления полетами или просто представлять ориентацию, которая поддерживает идеальную работу оборудования на платформе.
Пример применения
Переходя от архитектурного вида системы управления движением на рисунке 1, ценные определения и идеи также исходят из анализа конкретных физических характеристик приложения.
Рассмотрим систему на рисунке 2, которая предлагает концептуальный вид автоматической системы контроля для производственной линии. Эта система камеры проверяет элементы, которые перемещаются и выходят из поля зрения на конвейер. В этой компоновке камера прикрепляется к потолку через длинный кронштейн, который устанавливает его высоту (см. D на рисунке 2), чтобы оптимизировать свое поле зрения для размера объектов, которые он будет проверять.
Поскольку фабрики полны машин и других видов деятельности, камера может испытывать колебательное движение (см. ΦSW (t) на рис. 2), что может вызвать искажение в контрольных изображениях. Красные пунктирные линии на этой диаграмме обеспечивают преувеличенное представление об общей угловой ошибке (± φSW), которая исходит от этого колебательного движения, а зеленые пунктирные линии представляют собой уровень угловой ошибки, который будет поддерживать цели качества изображения системы (± φRE).
Рисунок 2. Система контроля промышленных камер
Вид на рисунке 2 определяет ключевую метрику уровня системы (искажение изображения) в терминах ошибки линейного смещения (dSW, dRE) на контрольной поверхности. Эти атрибуты относятся к высоте камеры (D) и коэффициентам угловой ошибки (φSW, φRE) через простую тригонометрическую зависимость в уравнении 1.
Уравнение 1
Наиболее применимый метод управления движением для этого типа системы известен как стабилизация изображения. Ранние системы стабилизации изображения использовали системы обратной связи на основе гироскопа для привода серводвигателей, которые регулируют ориентацию датчика изображения в течение времени, когда затвор открыт. Появление технологии MEMS способствовало революционному уменьшению размера, стоимости и мощности этих функций, что привело к более широкому использованию этого метода в современных цифровых камерах. Достижения в области обработки цифровых изображений, которые по-прежнему используют измерения угловой скорости на основе MEMS в своих алгоритмах, привели к устранению сервомотора во многих приложениях.
Независимо от того, происходит ли стабилизация изображения от сервомотора или посредством цифровой обработки изображений файлов изображений, основная функция (обратная связь) гироскопа остается той же, что и следствие ее шума.
Для простоты это обсуждение фокусируется на классическом подходе (сервомотор на датчике изображения), чтобы исследовать наиболее важные основы шума и как они относятся к наиболее важным физическим атрибутам этого типа приложений.
Angle Random Walk (ARW)
Все гироскопы MEMS имеют шум в измерениях угловой скорости. Этот присущий шуму датчика представляет собой случайную вариацию в выходе гироскопа, когда он работает в статическом инерционном (без вращательного движения) и условиях окружающей среды (без вибрации или удара).
Наиболее распространенными метриками, которые представлены в технических описаниях гироскопов MEMS для описания их шумового поведения, являются плотность шума шума (RND) и случайное перемещение по углу (ARW). Параметр RND обычно использует единицы измерения ° / сек / √ Гц и обеспечивает простой способ предсказать общий шум с точки зрения угловой скорости, основанный на частотной характеристике гироскопа. Параметр ARW обычно использует единицы измерения ° / √час и часто более полезен при анализе воздействия, которое шум оказывает на оценку угла в течение определенных периодов времени.
Уравнение 2 предлагает общую формулу для оценки угла, основанного на измерении угловой скорости. Кроме того, он также предоставляет простую формулу, которая связывает параметр RND с параметром ARW. Это соотношение представляет собой небольшую адаптацию (односторонний или двусторонний БПФ) от той, что содержится в IEEE-STD-952-1997 (Приложение C).
Уравнение 2
На рисунке 3 представлена графическая ссылка, которая помогает поддерживать дальнейшее обсуждение поведения, которое представляет параметр ARW. Зеленые пунктирные линии на этой иллюстрации представляют собой поведение ARW, когда гироскоп имеет RND 0, 004 ° / сек / √ Гц, что соответствует ARW 0, 17 ° / √ час. Сплошные линии представляют собой шесть отдельных интеграций выхода этого гироскопа в течение 25 мс. Случайный характер угловых ошибок по времени показывает, что основная полезность ARW заключается в оценке статистического распределения угловых ошибок за конкретное время интегрирования.
Кроме того, обратите внимание, что этот тип ответа предполагает использование фильтрации верхних частот для устранения ошибок начального смещения в процессе интеграции.
Рисунок 3. Угловое случайное блуждание (ADIS16460)
Возвращаясь к примеру приложения на рисунке 2, объединение уравнений 1 и 2 дает возможность связать важные критерии (физические искажения на поверхности инспекции) с показателями производительности шума (RND, ARW), которые обычно доступны в листе данных гироскопа MEMS. В этом процессе, считая, что время интегрирования (τ) из уравнения 1 равно времени захвата изображения, обеспечивает другое упрощение, которое может быть полезным.
Уравнение 3 применяет общую связь из уравнения 1, чтобы оценить, что, когда камера находится на расстоянии 1 метра (D) от контрольной поверхности, а максимально допустимая погрешность искажения составляет 10 мкм (dRE), угловая ошибка от гироскопа (φRE) должна быть менее 0, 00057. °
Уравнение 3
Уравнение 4 объединяет результаты уравнения 3 и общее соотношение в уравнении 2 для прогнозирования требований ARW и RND для гироскопа MEMS в конкретной ситуации. Этот процесс предполагает, что время захвата изображения 35 мс представляет собой время интегрирования (τ) из уравнения 2, что приводит к прогнозированию того, что ARW гироскопа должна быть меньше 0, 18 ° / √ час, или RND должен быть меньше 0, 0043 ° / сек / √ Гц для поддержки этого требования. Конечно, это не может быть единственным требованием, которое поддерживают эти параметры, но эти простые отношения представляют собой пример того, как относиться к известным требованиям и условиям.
Уравнение 4
Угловой шум и пропускная способность
Те, кто разрабатывает системы, которые обеспечивают непрерывный контроль направления, могут предпочесть оценивать влияние шума в терминах угловой скорости, поскольку они могут не иметь фиксированного времени интеграции, чтобы использовать отношения на основе ARW. Оценка шума с точки зрения угловой скорости часто включает некоторое рассмотрение параметра RND и частотной характеристики в сигнальной цепочке гироскопа. Частотная характеристика гироскопа чаще всего зависит от фильтрации, которая поддерживает специфические для приложения требования к критериям стабильности петли и отказ от нежелательной реакции сенсора на экологические угрозы, такие как вибрация.
Уравнение 5 обеспечивает простой способ оценки шума, связанного с конкретным частотным откликом (ширина полосы шума) и RND.
Уравнение 5
Когда частотная характеристика RND соответствует однополюсному или двухполюсному профилю фильтра нижних частот, ширина полосы шума (fNBW) относится к частоте отсечки фильтра (fC) в соответствии с соотношениями в уравнении 6.
Уравнение 6
Например, на рисунке 4 представлены два разных спектральных графика для шума в ADXRS290, который имеет значение RND 0, 004 ° / с / √ Гц. На этом графике черная кривая представляет собой шумовой отклик при использовании двухполюсного фильтра нижних частот, который имеет частоту среза фильтра 200 Гц, тогда как синяя кривая представляет собой шумовой отклик при использовании однополюсного низкочастотного фильтра, который имеет частоту среза 20 Гц-фильтра.
Рисунок 4. Плотность шума ADXRS290 с фильтрами
Уравнение 7 содержит расчеты для общего шума каждого из этих фильтров. Как и ожидалось, версия с частотой 200 Гц имеет более высокий уровень шума, чем версия с частотой 20 Гц.
Уравнение 7
В тех случаях, когда система требует специальной фильтрации, частотная характеристика (HDF (f)) не соответствует простым однополюсным и двухполюсным моделям в уравнениях 6 и 7, уравнение 8 предлагает более общую зависимость для прогнозирования общего шума:
Уравнение 8
Помимо влияния на общий шум угловой скорости, фильтры гироскопа также вносят фазовую задержку в общий ответ петли, что напрямую влияет на еще одну важную цифру достоинства в системах управления с обратной связью: запас по фазе на частоте кроссовера с единичным коэффициентом усиления.
Уравнение 9 предлагает формулу для оценки фазовой задержки (θ), что однополосный фильтр (fC = частота среза) будет иметь на частотной характеристике петли управления, на его частоте кроссовера с единичным коэффициентом усиления (fG). Два примера в уравнении 9 иллюстрируют фазовую задержку при частоте кроссовера с единичным коэффициентом усиления 20 Гц для фильтров с частотой отсечки 200 Гц и 60 Гц соответственно.
Уравнение 9
Это влияние на запас по фазе может привести к определению ширины полосы гироскопа, которая на 10 × больше, чем частота кроссовера с единичным коэффициентом, что может сделать еще больший упор на выборе гироскопа MEMS с благоприятными уровнями RND.
Современные системы управления часто используют цифровые фильтры, которые могут иметь разные модели для прогнозирования их фазовой задержки на критических частотах для контура управления. Например, уравнение 10 представляет формулу для прогнозирования фазовой задержки (θ), связанной с 16-кратным КИХ-фильтром (NTAP), который работает при скорости обновления 4250 SPS (fS) ADXRS290 при том же единственном усилении частота кроссовера (fG) 20 Гц. Этот тип отношений может помочь в определении общего количества ответвлений, которые системная архитектура может разрешить для этого типа структуры фильтра.
Уравнение 10
Вывод
Суть заключается в том, что шум в цикле обратной связи с угловыми скоростями может напрямую влиять на ключевые критерии эффективности в системах управления движением, поэтому он должен быть рассмотрен как можно раньше в процессе проектирования для новой системы.
Те, кто может количественно оценить, как шум угловой скорости будет влиять на поведение на системном уровне, будут иметь значительное преимущество перед теми, кто знает только, что им нужен низкий уровень шума. Они смогут устанавливать цели в области производительности, которые создают заметную ценность в своих приложениях, и они будут в отличной позиции для количественной оценки последствий на системном уровне, когда другие цели проекта способствуют рассмотрению конкретного гироскопа MEMS.
Как только это базовое понимание будет на месте, разработчики системы могут сосредоточиться на идентификации гироскопа MEMS, который отвечает их требованиям к производительности, используя пропускную способность, плотность шума шума или метку случайного блуждания, чтобы направлять их рассмотрение. Поскольку они стремятся оптимизировать шумовые характеристики, которые они реализуют с выбранных ими датчиков, они могут использовать отношения с пропускной способностью (шум угловой скорости) и время интеграции (ошибка угла) для управления другими важными определениями на уровне системы, которые будут поддерживать наиболее подходящие производительность для приложения.
Дальнейшее чтение
Эта статья была первоначально опубликована в Analog Dialogue. Посетите их веб-сайт, чтобы просмотреть дополнительные технические статьи.
Отраслевые статьи - это форма контента, которая позволяет отраслевым партнерам делиться полезными новостями, сообщениями и технологиями с читателями All About Circuits таким образом, что редакционный контент не очень подходит. Все отраслевые статьи подчиняются строгим редакционным правилам с целью предоставления читателям полезных новостей, технических знаний или историй. Точки зрения и мнения, выраженные в отраслевых статьях, являются точками партнера, а не обязательно для All About Circuits или его авторов.