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ADI四款极具市场竞争力的MEMS传感器产品

发布时间:2013-06-19 责任编辑:Cynthiali

【导读】ADI在MEMS传感器领域实力非常强,很多性能是业内其它公司所无法企及的,如以下四款产品均在业内极具竞争力,不是尺寸最小,就是集成度最高、功耗最低或具有极高的振动抑制特性/零偏稳定性,看完后,你会使用它们吗?

第一款是ADI最近推出的针对助听设计的业界最小MEMS麦克风ADMP801。与驻极体电容麦克风(ECM)等传统解决方案相比,ADMP801不仅在尺寸上更小(仅7.3立方毫米),而且性能更稳定,不随时间、温度和环境变化而改变。其等效输入噪声(EIN)低至27 dBA SPL(声压级),1 V电源下的功耗仅17 µA,是传统ECM功耗的几分之一。

ADMP801MEMS麦克风采用小型表贴封装,尺寸仅3.35 mm x 2.50 mm x 0.98 mm,兼容回流焊工艺,灵敏度不会降低。

                                    ADI四款极具市场竞争力的MEMS传感器产品

ADI公司医疗保健部门副总裁Pat O’Doherty表示:“助听应用是MEMS麦克风可以大显身手的领域,因为它具有小尺寸、高稳定性和极低功耗等特性。然而,以前MEMS麦克风的EIN性能无法达到严格的助听标准。ADMP801 MEMS麦克风的噪声性能、封装尺寸、相位和增益稳定性完全满足高级助听应用要求,并集成了波束成形技术以帮助定位声音源。”

ADMP801是一款高质量、超低功耗、模拟输出、底部收音式全向MEMS麦克风,专门针对助听应用而设计。它完全兼容贴片和回流工艺,允许利用机械化组装工艺以节省成本;相比之下,ECM则要求手工组装工艺。该器件具有出色的环境和时间稳定性,多个ADMP801 MEMS麦克风可以配置为阵列,形成定向响应,从而帮助定位声音源。

ADMP801全向MEMS麦克风主要特性:1)麦克风EIN:27dBA SPL,2)功耗:17µA (1V);3)响应稳定,不随时间和温度而变化;4)封装体积:7.3立方毫米。

ADMP801目前已量产,1K订量时,每片价格仅为10.78美元,

第二款是MEMS麦克风ADMP441,它是目前业界集成度最高的MEMS麦克风输出。与典型的模拟输出和数字PDM输出的MEMS麦克风相比,ADMP441可直接提供I2S,无需音频编码器,即可和带有I2S接口的DSP或微控制器对接,信噪比高达61dBA,频率响应为60Hz-15kHz。它的目标市场:对PCB面积和成本等均有较高要求的标准音频采集。

第三款是MEMS加速度计ADXL362,它是目前业界最低功耗的加速度计,1.8uA电流消耗@100Hz数据输出速率,芯片待机功耗10nA。系统级低功耗设计,自主检测运动与静止状态,无需处理器参与,集成1024字节FIFO,延长处理器休眠时间并准确记录中断前加速度变化。它的目标市场:纽扣电池供电或密封产品等对系统功耗有较高要求的应用。

第四款产品是MEMS陀螺仪ADXRS453,它采用四核差分传感器结构,具有极高的振动抑制特性0.01°/sec/g, 出色的零偏稳定性16°/hour,内置全温范围温度补偿,支持3.3V和5V供电,支持SOIC和创新的垂直LCC封装以方便搭建正交系统。目标市场:在冲击或振动等恶劣环境下的高性能平台稳定控制和导航。

10大常见问题与解答:(解答者:ADI MEMS FAE Neil Zhao)

Q: 加速度传感器的测量范围可达多少,如何针对不同的应用来选择?
A: 目前的加速度传感器测量范围可以分为high g和low g两种,high g产品的测量范围可达几十甚至几百g,比如ADXL377的测量范围为200g,ADXL001的测量范围可达500g。low g产品的测量范围为几个g或者十几个g,比如ADXL362的测量范围就是±2g/±4g/±8g可选的。对于静态倾角检测等应用,1g-2g的测量范围即可,比如量程为±1.2g的ADXL213或量程为±1.7g的ADXL203均广泛应用于工业环境下的倾角检测;对于人体的运动监测,像计步器等应用,2g-4g的测量范围即可;但如果要监测冲击或振动,像汽车的安全气囊等应用,则需要上百g的测量范围。当然,针对不同的产品设计和实际应用场景,只有在实际测量后,才能确定准确的量程需求。

Q: MEMS传感器能承受多大的机械冲击?
A: 一般MEMS传感器都会在ABSOLUTE MAXIMUM RATINGS中给出这个指标,通常都在几千甚至上万g,比如ADXRS453可耐2000g的加速度冲击,ADXL362可耐5000g的加速度冲击,ADMP441可耐10, 000g的加速度冲击。

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Q: MEMS传感器能否在高温条件下应用?

A: 目前,大部分MEMS传感器最高只能支持到125°C,只有加速度计ADXL206可以做到高温175°C,MEMS陀螺仪和麦克风还没有能达到这个温度等级的器件,但随着MEMS技术的发展,会有越来越多的高温高性能MEMS传感器用于上天入地等高温环境。

Q: 对于电压输出型的MEMS加速度计,其输出电压和加速度的对应关系是什么?
A: 实际输出电压与加速度计的零偏和灵敏度有关,假设加速度计的输出为Vout (mV),零偏为V0g (mV),灵敏度为Sensitivity (mV/g),则实际加速度为Acceleration (g) = (Vout – V0g) / Sensitivity,一般加速度计的零偏为Vs/2。
以ADXL203为例,在5V供电时,零偏为2.5V,灵敏度为1000mV/g,当X轴向上有+1g重力加速度时,X轴输出电压为2.5V + 1V = 3.5V,如果X轴上有-1g加速度,则对应输出为2.5V – 1V = 1.5V。
当然在供电电源变化时,零偏和灵敏度都会发生变化,如ADXL203的供电电源为3V时,对应的典型零偏为1.5V,典型灵敏度为560mV/g。

Q: 如何设定ADXRS6xx系列陀螺仪的带宽?
A: ADXRS6xx系列陀螺仪的带宽可以通过一个外接电容Cout来设定,截止频率为。除此外,推荐再接一级RC低通滤波器,以衰减陀螺仪的十几kHz高频谐振频率,第二级滤波器的截止频率可设定为第一级滤波器的5倍以上。

Q: 加速度传感器的失调误差是否需要校正?如果需要,如何校正?
A: 在系统应用中,失调误差由加速度计本身的零偏误差、焊接误差和装配误差造成,如果应用关心加速度的绝对值,比如倾角测量,则需要对系统的失调误差进行校正。如果应用只关心加速度的相对值,比如冲击监测,则无需对系统的失调误差进行校正。在校正失调时,可以将待校正轴分别置于+1g和-1g方向,则失调Aoffset (g) = 0.5 x (A+1g + A-1g)。

Q: 为什么说陀螺仪的抗振动抑制特性在系统应用中是最重要的?

A: 在谈到陀螺仪时,常用的一个衡量指标是零偏稳定性: °/hr,但在实际应用场景中,系统都会受到加速度的影响,即使没有机械振动,也有重力加速度的影响,所以工业用陀螺仪都会给出其受加速度影响的输出: °/sec/g,以ADXRS453为例,该指标为0.01°/sec/g,其零偏稳定性为16  °/hr。将其与其他高成本高零偏稳定性的陀螺仪进行对比,假设某个器件X零偏稳定性为5°/hr(战术级陀螺仪),加速度响应输出为0.1°/sec/g,假设重力加速度对该轴的影响只有10°的分量,也就是说重力加速度对该轴的影响为1g * sin10° = 0.17g,则ADXRS453与X的响应分别是0.0017°/sec和0.017°/sec,转换成°/hr,就是6.12°/hr Vs. 61.2°/hr。由于零偏稳定性和线性加速度的影响两者不相关,所以可得在两者影响下的平方根和误差为17.13°/hr (ADXRS453) Vs. 61.4°/hr (X)。由此可见,陀螺仪抗振动抑制指标的重要性。

Q: ADXL345和ADXL350的主要区别是什么?
A: ADXL345是市场上非常流行的三轴数字输出加速度计,ADXL350是其下一代产品。与ADXL345相比,ADXL350可以提供极好的温漂特性,以满足在户外等宽温度范围的应用场景,不用花费大量的时间去做温补校正,依然有稳定的零偏输出,且ADXL350的噪声特性也优于ADXL345。

Q: 为什么MEMS麦克风的信噪比非常重要?
A: 较高的信噪比可以允许麦克风检测到更小的声压水平,或者说可以检测到更远的声音。因为麦克风在音频信号链的最前端,所以麦克风自身的噪声会影响整个系统,一个低噪声的麦克风可以使后续的信号链处理更加灵活,并提高整个系统的信噪比。

Q: MEMS产品是否提供评估板及相应的评估软件?
A: ADI的所有MEMS产品均提供相应的评估板,可以在ADI网站www.analog.com上输入您关心的产品型号,而后查看评估板套件部分,即可知道有什么评估方式可供选择。以ADXL362为例,ADI提供三种评估板,分别是EVAL-ADXL362Z,EVAL-ADXL362Z-MLP和EVAL-ADXL362Z-DB。EVAL-ADXL362Z是将ADXL362焊接在一个小板子上,而后将其引脚引出,方便用户直接连接自己系统中的处理器,进行评估使用;EVAL-ADXL362Z-MLP是由一个母板和一个子板(EVAL-ADXL362Z-S)组成,可以用来观测和记录ADXL362的实时输出,各种工作模式下的功耗等,且子板上提供一个ADXL362的插座,这样方便用一套评估系统来评估多颗器件的性能;EVAL-ADXL362Z-DB是带SD卡存储器和eink显示器的低功耗评估开发系统,方便用户在各种脱离PC的条件下,实时记录数据以作算法分析,在算法完成后,可以通过评估板上的显示器实时检验算法效果。

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