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                                        高精度、低噪聲、超低功耗!這款傾角測量解決方案你不得不看

                                        發布時間:2020-07-22 來源:ADI 責任編輯:wenwei

                                        【導讀】傾角測量技術專門用于測量物體相對于垂直/水平位置的傾斜度,在實際應用中隨處可見。隨著生產和科學的不斷發展,傾角測量越來越廣泛的應用于工業科研、汽車、能源收集利用、醫療保健、消費電子等各領域。MEMS加速度傳感器是測量物體傾斜角度的常用器件,面對需求越來越大的市場需求,如何提高傾角測量的精度,成為眾多傳感器廠商競相研究的重點。
                                         
                                        高精度、低噪聲、超低功耗!這款傾角測量解決方案你不得不看
                                         
                                        目前在電力和通訊桿塔上,已經開始試裝的傾角傳感器可做為災害和安全監控的有效手段,ADI的MEMS多軸加速度計產品可以提供高精度的解決方案并能根據客戶的需求進行算法改進設計。今天,就為大家帶來ADI的《基于MEMS的傾角模塊解決方案》,感興趣的小伙伴不容錯過啦~
                                         
                                        系統設計考慮及主要挑戰
                                         
                                        ? 應用需求 
                                         
                                        ●   30°范圍內滿足±0.05°精度要求 
                                        ●   溫度范圍:-45°C~70°C
                                        ●   供電電壓:3.5 V to 5.5 V
                                        ●   通信協議:客戶定制的UART
                                         
                                        ? 目的 
                                         
                                        ●   確信桿塔的施工是垂直于地面的 
                                        ●   監控塔的傾斜角度并能提供報警信號到控制單元 
                                         
                                        ? 各類未對齊的偏差
                                         
                                        ●   硅基片的軸到軸偏差 
                                        ●   芯片在PCB上焊接偏差 
                                        ●   PCB安裝偏差 
                                        ●   模塊裝配偏差 
                                         
                                        ? 系統校準可以消除大多數對齊錯誤 
                                         
                                        ? 用戶對齊 
                                         
                                        ●   消除安裝誤差 
                                        ●   相對測量模式
                                         
                                        ADI的解決方案
                                         
                                        ? 高精度 
                                         
                                        ●   0.001°分辨率:這由系統噪聲決定 
                                        ●   ±0.05°模塊精度:這是室溫下的指標,這取決于系統校準 夾具,目前是0.05°的精度,有機會做得更好 
                                        ●   ±60°角度范圍:±30°范圍內精度略高 
                                         
                                        ? 低噪聲傳感器 
                                         
                                        ●   ADXL355:25 μg/√Hz,專注于靜態低噪聲應用 
                                        ●   ADXL357:80 μg/√Hz,專注于震動場景,ADXL357雖然噪聲性 能不及ADXL355但是它的抗震動指標VRE(Vibration Rectifification  Error)震動整流誤差好比ADXL355好
                                         
                                        ? 超低功耗 
                                         
                                        ●   傳感器運行功耗:200 μA ADXL355/7
                                        ●   處理器運行功耗:41 μA/MHz ADuCM4050 X 集成算法 
                                        ●   傳感器校準 
                                        ●   濾波算法 
                                        ●   用戶對齊 
                                        ●   相關傾角模式設定
                                         
                                         
                                        系統框圖
                                         
                                        硬件框圖如下圖所示所示,電路的基本結構由三部分組成:超低功耗處理器、高精度加速度計以及電源。
                                         
                                        高精度、低噪聲、超低功耗!這款傾角測量解決方案你不得不看
                                         
                                        軟件框圖
                                         
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                                        樣機圖片
                                         
                                        高精度、低噪聲、超低功耗!這款傾角測量解決方案你不得不看
                                         
                                         
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