如何降低傾斜傳感器ADIS16209的功耗

建立時(shí)間是在規定精度AE范圍內穩定到最終值所需的時(shí)間。圖5顯示兩條瞬態(tài)響應曲線(xiàn)，指示每條曲線(xiàn)達到0.1 g精度所需的建立時(shí)間。

圖 5. 上電瞬態(tài)響應

本例中，誤差預算允許0.2°的建立精度。正弦公式提供一種將此目標轉變成加速度衡量指標的簡(jiǎn)單方法。

使用諸如Excel或MATLAB之類(lèi)的工具對此公式進(jìn)行建模將非常簡(jiǎn)單。如果使用Excel，輸出在N = 16時(shí)的第18次采樣和N=64 時(shí)的第65次采樣達到距0.5 g約3 mg內的水平。將這些數值分別除以采樣速率(200 SPS)，可針對21ms (N = 1)、 90ms (N = 16)和325ms (N = 64)這些設置提供建立時(shí)間估計值。假設熱建立的相關(guān)誤差可忽略不計（如合理的話(huà)）。因為所考量的器件提供了溫度校準響應，所以這一假設應該可以接受。驗證此假設為在最終表征過(guò)程中確認精度提供了好機會(huì )。

此類(lèi)系統的數據采集時(shí)間T3不需要超過(guò)一個(gè)采樣周期，因為所有必需的校正和濾波都在器件內部實(shí)現。采集時(shí)間只會(huì )使總體測量時(shí)間增加5ms。

4. 使功耗與周期時(shí)間相關(guān)
此分析的最后一部分與平均功耗和周期時(shí)間有關(guān)，周期時(shí)間實(shí)際上等于各測量事件之間的時(shí)間量。表2總結了重要的周期供電因素，包括傳感器數據手冊中規定或通過(guò)該簡(jiǎn)單分析過(guò)程產(chǎn)生的因素，以及完全啟動(dòng)（周期供電）和休眠模式恢復（周期休眠）的次數。

表 2.關(guān)鍵周期供電參數匯總

下面通過(guò)計算舉例說(shuō)明，如何使用這些參數來(lái)分析和比較一個(gè)要求測量速率為1SPS的系統的周期供電和周期休眠。

周期供電：

周期休眠：

這里的周期休眠非常有利。但是，如果將周期時(shí)間增加至每分鐘采樣一次(TC = 60 s)，周期供電方式的平均功耗會(huì )是0.2mW，而周期休眠方式為1.2 mW。圖6所示為周期時(shí)間與平均功耗的關(guān)系。

圖 6.周期時(shí)間與平均功耗的關(guān)系

休眠模式保留全部初始化值，同時(shí)關(guān)閉系統其余部分。盡管保持這些設置需要一定功率，但恢復時(shí)間要比完全啟動(dòng)更快。傾斜傳感器ADIS16209具有可編程休眠時(shí)間和自動(dòng)喚醒功能。這種解決方案非常適用于那些具有數據就緒信號喚醒功能的主處理器，在讀取所需數據后命令傳感器再次在另一個(gè)固定的周期內重新處于休眠模式。使用休眠模式的另一 MEMS產(chǎn)品實(shí)例是振動(dòng)傳感器ADIS16223，該傳感器收集并儲存振動(dòng)數據，自動(dòng)返回至休眠模式，然后啟動(dòng)對另一測量事件的倒計時(shí)。這種傳感器非常適合需要進(jìn)行周期性監控的系統，無(wú)需分配處理器資源來(lái)管理休眠模式和數據收集模式。

這里通過(guò)簡(jiǎn)單分析提供了部分有用的深度信息。具體而言，在某些情況下，不管休眠模式需要多少功率，通過(guò)休眠模式管理仍然能夠實(shí)現節能。在上述示例中，需要以1 SPS速率進(jìn)行傾斜測量的系統采用休眠模式，省電能力提高了4倍。此處，休眠模式針對最高6s的測量周期時(shí)間可實(shí)現節能。對于測量周期時(shí)間更長(cháng)的系統，與關(guān)斷性能相關(guān)的功率開(kāi)銷(xiāo)更低，從而使得平均功率電平更低。

結論
無(wú)論是出于經(jīng)濟還是環(huán)保原因，降低功耗的要求都很普遍。降低功耗可以減小功率轉換器、電池和太陽(yáng)能電池等電源的尺寸和成本。其他潛在好處還包括降低熱和機械設計要求，降低EMI輻射，有利于環(huán)境影響評級。

對于重視高集成度傳感器產(chǎn)品但又不得不考慮盡可能降低功耗的工程師而言，本文提到的概念和分析方法提供了一個(gè)很好的起點(diǎn)。更重要的是，因為每種系統設計都存在新的機會(huì )與風(fēng)險，所以確定并分析影響總體功率目標特性的相關(guān)思考過(guò)程將更加重要。完成初始分析之后，或許一句俄羅斯諺語(yǔ)“Доверяй, но проверяй`”（“信任，但要確認”）最能說(shuō)明該如何確保最終成功實(shí)現。要跟蹤重要假設，例如建立精度(3 mg)及熱建立因素是否會(huì )有影響。如果有合適的硬件，要在盡可能匹配其預期使用條件的情況下測試這些解決方案。最后，測試這些假設將增加自信，并可調整改善新假設，以用于今后的電源管理方法分析。