引言
ADAS、车身电子装置、动力总成等汽车系统需要用到 精密数据转换器。对于每个数据转换器,在测量汽车信 号时,通常都需要一个精确的基准电压 (VREF) 以便误 差尽可能低。许多数据转换器可以合并内部基准,但在 CMOS 技术中很难找到一个内部基准电压能够达到双 极工艺的高精度、低温漂和低噪声。这在 MCU 的数字 处理中更为复杂,由于存在各种固有的时钟噪声,内部 基准往往会有噪声。因此,通常需要使用外部基准电压 来进行更精确的测量。
图 1. 简化的 ADAS 前置摄像头示意图
用于监控 1% 1V 电压轨的基准电压
在汽车高级驾驶辅助系统 (ADAS) 中,监控 MCU/DSP/FPGA 中使用的电压轨非常重要。通过 ADC 和电压监控器组合来独立监控电压轨,确保电压 轨不会超过可能导致欠压或过压事件(可能损坏 MCU/DSP/FPGA)的某个电压。通常,这些 ADC 在 微控制器 (MCU) 内部,用于确保电压轨正常工作。在 MCU 上连接一个外部 VREF 以保证精度,并确保内部 ADC 有一个冗余的基准电压以保证稳健性,这种情况 并不罕见。通过添加一个外部 VREF,有可能得到一个 精确的 ADC,不需要校准就可以监控 1% 1V 电压轨。
图 2. 带 MCU 的 REF3430-Q1
为了确保系统符合误差规格,务必要对信号链进行表征 以了解电压轨误差,这一点非常重要。电压轨误差日趋 严格,因为允许的总误差一直在减小,从而可以打造出 一个更优化的系统。表征 MCU 中的信号链误差时会存 在一个问题,即内部基准电压通常不会像外部电压基准 那样全面而深入地表征,而且往往缺乏最差值上限。因 此,很难计算出系统最坏情况下的误差。使用外部基准 电压可解决这一难题,如图 2 中的 REF3430-Q1 所 示。
表 1. 典型的内核电压轨监控
表 1 所示为关于电压轨监控要求的一个示例,该要求 为通过微型计算机监控 ADAS 系统中精密 MCU 的 1V 电压轨。由于某些电压电源轨严格要求限制在一定的电 压范围内,我们希望确保信号链系统的总误差小于 1%,这样就可以测量偏差,在本例中偏差为 10mV。
对于 1V 直流测量,可以通过一个外部基准电压来计算 总误差。可通过两种方法来计算系统误差:一种是最坏 情况法,另一种则是和的平方根 (RSS)法。误差计算之 间的主要区别在于如何组合一个系统的各个误差。在基 于最坏情况的误差计算中,所有误差都是它们最坏情况 的叠加,结果趋于保守,虽能确保每个器件都正常工 作,但主要缺点是要考虑到 6 个以上 Σ 的事件,这会 使系统成本增加。最坏情况法的一种常见替代方法是基 于统计公差分析的 RSS 法。之所以使用 RSS,是因为 它提供了一个更实际的、基于分布的可接受限值。而在 本例中,我们使用 RSS 是因为它能够更真实地表示误 差。
表 2. REF3430-Q1 3V 规格
VREF 基准计算的总误差是初始精度、温度系数等所有 误差的总和。为了计算总误差,所有误差都应采用通用 单位,如方程式 1 中的 ppm(百万分率)。通过校准 可以进一步减小 VREF 总误差,因为校准可以消除初 始精度和温度系数等静态误差。本例中省略了焊接漂 移、负载调节、线路调节等误差,但可以将这些误差一 并加入,从而计算出 VREF 总误差的更准确值。方程 式 1 所示为如何使用 RSS 法合并所有这些误差。
表 3. 内部 MCU ADC 示例
选择 ADC 时,找到一个误差尽可能小的 ADC 非常重 要。本例使用了符合表 3 中所示规格的内部 MCU ADC。这种情况下的 ADC 总误差也称为总体未调误 差,它的计算方法类似于使用 RSS 法计算 VREF 总误 差。
进行误差计算时,ADC 的误差是独立的,但基准电压 的误差与 ADC 模拟输入信号成正比。方程式 2 中计算 的 VREF 总误差只有在模拟输入信号为满刻度时才有 效。在本例中,由于模拟输入为 1V,而不是满刻度电 压,只有 VREF 总误差的一小部分影响到模拟输入, 这可在方程式 3 中看到。
在 ADC 规格下,使用方程式 4 将 VREF 总误差转换为 LSB,如此一来,使用方程式 5 中的 RSS 法可以合并 VREF 和 ADC。
表 4. 总误差
表 4 总结了系统的最终误差,因为外部基准电压可以 帮助表征误差以确保满足最小精度。在实践中,测量值 将比 RSS 总误差更精确,但该误差可以为实现改进提 供一个基准。主要误差来自 ADC,因此选择更精确的 ADC 即可轻松减小系统的 ADC 误差。还有一些技术 可用于改善基准电压误差,例如使用更高的外部基准电 压。在表 5 中,有一些备选基准电压器件可帮助减小 这种误差或节省电力。
表 5. 备选器件建议
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