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如何用加速度計提高傾角測量精度

2018-05-17
關鍵詞: 加速度計 ESC 芯片

  本文引用地址: http://www.21ic.com/app/test/201805/762202.htm

  現(xiàn)在,越來越多的汽車配有ESC(電子穩(wěn)定控制)功能,在單個芯片中集成了組合式低g加速度計和陀螺儀。這樣做是為了防止汽車側滑和翻車;如今,ESC功能已經(jīng)成為世界各國或地區(qū)法律的強制要求。如果通過組合器件(單芯片、組合式加速度計和陀螺儀)實現(xiàn)傾角測量,則不必在車上安裝一個獨立的EPB模塊,結果可以大幅降低汽車的成本。由于組合器件通常用于ESC,所以并未針對傾角檢測優(yōu)化,并且通過組合器件測量傾角時,測量精度有時無法達到要求。由于組合器件是XY軸或XYZ軸,所以通常用X軸進行傾角測量,EPB模塊中的部分傳統(tǒng)型低-g加速度計使用的是Z軸,因為它是垂直安裝在發(fā)動機艙里的。檢測軸應該與重力垂直,才能取得更高的精度——我們稍后會討論這一點。

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  圖1. X軸和Z軸加速度計的安裝示意圖。

  對于汽車中的傾角測量,評估精度是非常重要的。不妨想像,您的車停在絕對平坦的地面,因此,加速度計計算的傾角應該是0°。如果您的車停在斜坡上,就應該精確地檢測出傾角,以便正確地激活剎車系統(tǒng)。

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  圖2. X軸檢測傾角測量示意圖。

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  其中:

  AOUT 為加速度計的輸出,單位為g。

  θ 為斜坡的傾角,單位為度。

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  圖3. sin θ對θ隨θ增大而下降的靈敏度。

  由于sin θ是一個非線性函數(shù),所以,AOUT與θ之間的關系是非線性 的,在接近零時其線性度處于最佳狀態(tài),即其此時具有最佳的測量精度。隨著θ的增大,測量精度下降。這正是檢測軸應與重力垂直的原因,因為道路坡度將接近零

  對于汽車傾角測量,不必在全斜坡坡度的條件下考慮系統(tǒng)。現(xiàn)實世界中,道路上的絕大多數(shù)斜坡坡度不會超過30°。我們只需要分析在±30°的范圍內分析貢獻因素的精度即可。

  影響系統(tǒng)級測量精度的貢獻因素有多個:

  * 靈敏度誤差和初始絕對失調

  * 非線性度

  * 與初始絕對失調的總失調變化

  * 噪聲

  靈敏度誤差和初始絕對失調

  靈敏度誤差

  靈敏度是對輸入-輸出測得的傳遞函數(shù)的斜率,通常為+1g和–1g。靈敏度誤差為器件間的靈敏度偏差。例如,有些加速度計的最大靈敏度為3%。

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  圖4. 輸入-輸出加速度靈敏度誤差。

  初始絕對失調

  范圍內的失調約為25°C;例如,在模塊制造完成后立即測量的值為25°C ± 5°C。初始絕對失調表示大量器件的實測偏移值的標準差。

  兩點校準

  對于傾角測量應用,兩個主要的誤差來自失調誤差和靈敏度誤差。這兩種誤差會導致不可接受的檢測結果,因此不得忽略。如果我們希望消除這些部分誤差,則應對加速度輸出進行校準。一般地,要對傾角測量的失調和靈敏度進行一次校準。若要考慮失調和靈敏度誤差,則加速度計輸入與輸出的關系為:6.png

  其中:

  A輸出 為失調誤差,單位為g。

  增益為加速度計的增益,理想值為1。

  A實際為施加于加速度計的實際加速度,單位為g。

  有兩種基本校準技術;其中一種是單點校準。這種校準的具體做法是在加速度計上施加一個0g場,然后測量輸出。這類校準只能用于校準失調誤差,不能校準增益誤差。然后,從實際輸出值中減去0g場里的輸出結果,消除失調誤差。這種校準方法非常簡單,但精度不足,因為仍然存在靈敏度誤差。另一種方法是1g翻轉校準,在+1g和–1g時采用兩點校準,并在每個+1g和–1g場內按照以下公式測量加速度輸出:

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  其中,失調A失調的單位為g。

  以這兩點信息為基礎,可以按照以下方法解出失調和增益:

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  其中,+1g和 1g測量值、A+1g和A–1g均以g為單位。

  經(jīng)過這一次校準以后,可以用該等式計算實際加速度,每次都會消除失調誤差和靈敏度誤差。

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  其中,A失調和A輸出以g為單位。

  非線性度

  器件的非線性度為測得加速度(AMEA)與理想線性輸出加速度(AFIT)之間的最大偏差。加速度測量數(shù)據(jù)集應包括加速度計的滿量程范圍。其測量方式為Max(|AMEA – AFIT|)。

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  圖5. 器件非線性度。

  其中:

  AMEA為給定gn下的測得加速度。

  AFIT 為給定gn下的預測加速度。

  多數(shù)加速度計或組合器件在給定輸入加速度計范圍內均存在非線性——例如,30 mg ± 2g的范圍。對于傾角測量應用,輸入坡道斜率在±30°以內,這意味著輸出加速度范圍在±500 mg (±1g× sin 30°)以內,所以應重新評估該范圍內的非線性度。由于非線性度在整個輸入范圍內是非線性的,所以,很難準確地量化評估這部分誤差。然而,由于該器件的數(shù)據(jù)手冊通常都很保守,線性度為30 mg,輸入范圍為±2g,用10 mg計算±500 mg范圍內的誤差更合理些。

  與初始絕對失調的總失調變化

  與初始絕對失調的總失調變化為溫度、應力和老化效應導致的失調的最大偏差。該偏差是相對于給定器件的初始絕對失調進行測量的。這是精度總誤差的主要貢獻因素。

  在溫度、應力、老化等所有這些因素中,變化與溫度在總失調變化中占比很大。一般地,變化與溫度曲線是二階曲線,通常為旋轉拋物線。為了消除這部分誤差,可以在系統(tǒng)級執(zhí)行三點校準。對于給定器件,可按下列步驟校準輸出失調隨溫度的變化值。

  第1步:

  使器件的輸出響應以某個 ?N0值偏移。溫度校準流程的第一步是 消除環(huán)境溫度下的失調。

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  圖6. 第1步:消除環(huán)境溫度下的失調。

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  圖7. 第2步:在消除環(huán)境溫度下的失調之后。

  第2步:

  接下來,在高溫下測試器件,用獲得的新信息生成失調校正線性公式。

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  圖8. 第3步:消除高溫下的拋物線旋轉分量。

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  圖9. 第4步:在消除高溫下的拋物線旋轉分量之后。

  第3步:

  給現(xiàn)有公式添加一個二階分量,校正失調剩余部分。設二階曲線遵循以下公式:

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  這是二階拋物線公式,已經(jīng)通過第1步和第2步消除了旋轉分量。

  在該公式中,該二階拋物線有三個解:

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  然后,我們可以得到溫度系數(shù) a, b, c.

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  圖10. 第5步:添加二階分量,消除剩余失調。

  有關?N0, ?N1, ?N2, a, b, c 的所有溫度系數(shù)信息應該存儲在系統(tǒng)非易失性存儲器中,同時需要一個板載溫度傳感器。系統(tǒng)會在每次上電后例行校準加速度計,確保消除失調隨溫度的變化值。

  噪聲

  基于單個數(shù)據(jù)樣本測量傾角不一定可靠。即使加速度計的噪聲為零,傾角測量也是在汽車啟動時測量的,所以,需要減小發(fā)動機、過往車輛或乘客在車上來回移動導致的任何振動。最好的辦法是在不降至最低數(shù)據(jù)速率要求的條件下,在盡量長的時間內做數(shù)據(jù)平均。數(shù)據(jù)平均算法會減少rms噪聲。

  假如我們對噪聲采樣,結果可得到每個樣本的方差

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  求一個隨機變量的均值,獲得以下方差,

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  由于噪聲方差保持于σ2不變,

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  以上推導顯示,對同一未校正噪聲的n次實現(xiàn)求均值可使噪聲功率減少n倍,并使rms噪聲減少√n。

  由于隨機噪聲受高斯分布影響,所以,rms噪聲等于高斯分布的標準差。6σ以內的最小分布為97%。

  例如,如果以1 kSPS的采樣率對每100 ms的數(shù)據(jù)求均值,則最大rms噪聲 = 0.4 mg,即是說如果以6σ作為與平均值的距離,則此時的峰值噪聲僅為2.4 mg。

  用于與rms值相乘的因數(shù)取決于器件要執(zhí)行的任務的統(tǒng)計需求。例如,如果選擇6作為因數(shù)(峰峰值噪聲為6 × RMS_Noise),則算法在器件生命周期內要運行的次數(shù)會影響超過最差情況6 × RMS_Noise 的概率??煽偨Y如下:

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  E為在生命周期內超過最差情況的預期次數(shù),M為生命周期內的運行次數(shù),r為超過最差情況的概率。基于此,我們可以通過乘以rms噪聲評估出一個合理的因數(shù)。

  小結

  以ADI公司的ADXC1500/ADXC1501(組合式陀螺儀和2軸/3軸加速度 計)為例,所有誤差貢獻項均列于表1中,包括校準和不校準兩種情況。我們可以假設,總失調變化為二次曲線,并且其在溫度范圍內的變化占總失調變化的80%。另外,以6為因數(shù)乘以最大rms噪聲。

  一個陀螺儀和一個三軸加速度計的單芯片集成方案可以實現(xiàn)多種新型應用,尤其是在汽車安全系統(tǒng)和工業(yè)自動化應用領域。為了設計更加可靠、高精度的汽車安全系統(tǒng),例如,穩(wěn)定的電子控制系統(tǒng)(ESC)和側翻檢測系統(tǒng),盡量減少系統(tǒng)誤差至關重要。汽車中已安裝這些傳統(tǒng)型底盤控制系統(tǒng),包括防抱死制動系統(tǒng)、牽引控制和偏航控制系統(tǒng)。

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  表1. 校準前后的誤差貢獻


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