当前位置:首页 > 测试测量 > 测试测量
[导读]TMS320F2812是主频最高可达150 MHz的32位高性能数字信号处理器(DSP),内部集成了ADC转换模块。ADC模块是一个12位、具有流水线结构的模数转换器,内置双采样保持器(S/H),可多路选择16通道输入,快速转换时间运行

TMS320F2812是主频最高可达150 MHz的32位高性能数字信号处理器(DSP),内部集成了ADC转换模块。ADC模块是一个12位、具有流水线结构的模数转换器,内置双采样保持器(S/H),可多路选择16通道输入,快速转换时间运行在25 MHz、ADC时钟或12.5 Msps,16个转换结果寄存器可工作于连续自动排序模式或启动/停止模式。

在现代电子系统中,作为模拟系统与数字系统接口的关键部件,模数转换器(ADC)已经成为一个相当重要的电路单元,用于控制回路中的数据采集。在实际使用中,发现该ADC的转换结果误差较大,如果直接将此转换结果用于控制回路,必然会降低控制精度。为了克服这个缺点,提高其转换精度,笔者在进行了大量实验后,提出一种用于提高TMS320F2812ADC精度的方法,使得ADC精度得到有效提高。

1 ADC模块误差的定义及影响分析

1.1 误差定义

常用的A/D转换器主要存在:失调误差、增益误差和线性误差。这里主要讨论失调误差和增益误差。理想情况下,ADC模块转换方程为y=x×mi,式中x=输入计数值 =输入电压×4095/3;y=输出计数值。在实际中,A/D转换模块的各种误差是不可避免的,这里定义具有增益误差和失调误差的ADC模块的转换方程为y=x×ma±b,式中ma为实际增益,b为失调误差。通过对F2812的ADC信号采集进行多次测量后,发现ADC增益误差一般在5%以内,即0.95


图1理想ADC转换与实际ADC转换

1.2 影响分析

在计算机测控系统中,对象数据的采集一般包含两种基本物理量:模拟量和数字量。对于数字量计算机可以直接读取,而对于模拟量只有通过转换成数字量才能被计算机所接受,因此要实现对模拟量准确的采集及处理,模数转换的精度和准确率必须满足一定的要求。由于F2812的ADC具有一定增益误差的偏移误差,所以很容易造成系统的误操作。下面分析两种误差对线性电压输入及A/D转换结果的影响。

F2812用户手册提供的ADC模块输入模拟电压为0~3 V,而实际使用中由于存在增益误差和偏移误差,其线性输入被减小,分析如表1所列。



下面以y=x×1.05+80为例介绍各项值的计算。当输入为0时,输出为80,由于ADC的最大输出值为4095,则由式y=x×1.05+80求得输入最大电压值为2.8013。 因此,交流输入电压范围为1.4007±1.4007,此时有效位数N=ln4015/ln2=11.971,mV/计数位=2.8013/4015=0?6977,其余项计算同上。表1中的最后一行显示了ADC操作的安全参数,其有效位数减少为11.865位,mV/计数位从0.7326增加为0.7345,这将会使转换结果减少0.2%。

在实际应用中,所采集的信号经常为双极型信号,因此信号在送至ADC之前需要添加转换电路,将双极型信号转化为单极型信号。典型的转换电路如图2所示。对于ADC模块,考虑到增益误差和失调误差对输入范围的影响,转换电路需要调整为如图3所示的电路。在图3中,输入增益误差的参考范围已经改变。

对于双极性输入,其0 V输入的增益误差对应单极性输入的1.4315V的增益误差,因此,原有ADC的增益误差和失调误差被增大了。例如,如果ADC的增益误差为5%,失调误差为2%,则其双极性的增益误差计算如下:双极性输入x′= 0.0000 V,单极性的ADC输入电压x = 1.4315 V,其理想的转换值为ye=1.4315×4095/3=1954,而由ya=1954×1.05+80计算得实际转换值,则双极性增益误差为ya-ye=2132-1954=178(9.1%误差)。通过计算可以看出,ADC的误差大大增加,因此要使用ADC进行数据采集,就必须对ADC进行校正,提高其转换精度。



图2理想情况下的电压转换电路



图3校正后的电压转换电路

2 ADC校正

2.1校正方法

通过以上分析可以看出,F2812的ADC转换精度较差的主要原因是存在增益误差和失调误差,因此要提高转换精度就必须对两种误差进行补偿。对于ADC模块采取了如下方法对其进行校正。

选用ADC的任意两个通道作为参考输入通道,并分别提供给它们已知的直流参考电压作为输入(两个电压不能相同),通过读取相应的结果寄存器获取转换值,利用两组输入输出值求得ADC模块的校正增益和校正失调,然后利用这两个值对其他通道的转换数据进行补偿,从而提高了ADC模块转换的准确度。图1示出了如何利用方程获取ADC的校正增益和校正失调。具体计算过程如下:

① 获取已知输入参考电压信号的转换值yL和yh。

② 利用方程y=x×ma+b及已知的参考值(xL,yL)和(xH,yH)计算实际增益及失调误差:

实际增益ma=(yH-yL)/(xH-xL);

失调误差 b="yL" -xL×ma。

③ 定义输入x=y×CalGain-CalOffset,则由方程y=x×ma+b得校正增益CalGain=1/ma=(xH-xL)/(yH -yL),校正失调CalOffset=b/ma=yL/ma-xL。

④ 将所求的校正增益及校正失调应用于其他测量通道,对ADC转换结果进行校正。

上述即为实现ADC校正的全过程,通过使用这种方法,ADC的转换精度有很大提高。由于这种方法是通过某个通道的误差去修正其他通道的误差,因此要采用这种方法,必须保证通道间具有较小的通道误差。对F2812ADC转换模块,由于其通道间的增益及失调误差均在0.2%以内,所以可以采用这种方法对其进行校正。

2.2 软件实现

与一般的ADC转换程序相比,带校正的ADC转换程序需要另外增加两个程序段:校正值的计算以及利用校正值对ADC进行处理。为了方便操作及转换结果获取,实现中定义了结构体变量ADC?CALIBRATION?VARS,用来保存ADC转换后的各种数据。另外,提高程序的通用性,采样的方式、参考电压值及高低电压理想的转换值均在ADC转换头文件ADCCalibration.h中定义。ADC?CALIBRATION?VARS定义如下:

typedefstruct{

Uint*RefHighChAddr;//参考高电压所连通道地址

Uint*RefHighChAddr;//参考低电压所连通道地址

Uint*ChoAddr;//0通道地址

UintAvg_RefHighActualCount;//参考高电压实际转换值

UintAvg_RefHighActualCount;//参考低电压实际转换值

UintRefHighIdealCount;//参考高电压理想转换值

UintRefLowCount;//参考低电压实际转换值

UintCalGain;//校正增益

UintCalOffset;//校正失调

//校正通道的转换值

UintCh0;

UintCh16;

}ADC CALIBRATION VARS;

整个A/D转换任务由中断函数intADC()和主函数ADCCalibration()构成。中断函数主要用于转换数据的读取,而校正参数计算及各通道转换结果的修正在主函数完成。校正完后,将结果保存到所定义的结构体变量中。此处,对ADC的校正采用单采样单校正的处理方法,当然也可以采用多采样单校正的处理方法,但是为了提高精度,如果设计系统开支允许,建议最好使用单采样单校正的方法,以提高ADC精度

2.3实验结果

笔者在自己所使用的F2812系统上进行了实验,选用1 V和2 V作为参考电压,选用通道A6和A7作为参考通道,通过对0 V、0.5 V、1.5 V、2.5 V校正前后的数据进行比较,发现采用上述校正方法后,ADC的转换准确度明显得到改善,比较结果如表2所列。



注:由参考电压计算得:CalGain=0.965;CalOffset=6.757。

表2中所给出的数据只是笔者进行大量实验后所得数据的一组,实验证明通过校正后ADC的误差能被控制在0.5%以内,这对大多数测控系统来说已满足要求,对于转换精度要求更高的系统,可以采用外扩A/D转换器。

结语

A/D转换器是数据采集电路的核心部件,其良好的精度与准确性是提高数据采集电路性能的关键。TMS320F2812作为TI公司推出的一款集微控制器及数字信号处理器于一身的32位处理器,以其运行速度高和强大的处理功能得到广泛应用,而对其ADC模块精度的提高,将进一步提高其在控制领域中的应用。本文提出的用于提高ADC模块精度的校正算法,经实际应用证明实用可行。

本站声明: 本文章由作者或相关机构授权发布,目的在于传递更多信息,并不代表本站赞同其观点,本站亦不保证或承诺内容真实性等。需要转载请联系该专栏作者,如若文章内容侵犯您的权益,请及时联系本站删除。
换一批
延伸阅读

9月2日消息,不造车的华为或将催生出更大的独角兽公司,随着阿维塔和赛力斯的入局,华为引望愈发显得引人瞩目。

关键字: 阿维塔 塞力斯 华为

加利福尼亚州圣克拉拉县2024年8月30日 /美通社/ -- 数字化转型技术解决方案公司Trianz今天宣布,该公司与Amazon Web Services (AWS)签订了...

关键字: AWS AN BSP 数字化

伦敦2024年8月29日 /美通社/ -- 英国汽车技术公司SODA.Auto推出其旗舰产品SODA V,这是全球首款涵盖汽车工程师从创意到认证的所有需求的工具,可用于创建软件定义汽车。 SODA V工具的开发耗时1.5...

关键字: 汽车 人工智能 智能驱动 BSP

北京2024年8月28日 /美通社/ -- 越来越多用户希望企业业务能7×24不间断运行,同时企业却面临越来越多业务中断的风险,如企业系统复杂性的增加,频繁的功能更新和发布等。如何确保业务连续性,提升韧性,成...

关键字: 亚马逊 解密 控制平面 BSP

8月30日消息,据媒体报道,腾讯和网易近期正在缩减他们对日本游戏市场的投资。

关键字: 腾讯 编码器 CPU

8月28日消息,今天上午,2024中国国际大数据产业博览会开幕式在贵阳举行,华为董事、质量流程IT总裁陶景文发表了演讲。

关键字: 华为 12nm EDA 半导体

8月28日消息,在2024中国国际大数据产业博览会上,华为常务董事、华为云CEO张平安发表演讲称,数字世界的话语权最终是由生态的繁荣决定的。

关键字: 华为 12nm 手机 卫星通信

要点: 有效应对环境变化,经营业绩稳中有升 落实提质增效举措,毛利润率延续升势 战略布局成效显著,战新业务引领增长 以科技创新为引领,提升企业核心竞争力 坚持高质量发展策略,塑强核心竞争优势...

关键字: 通信 BSP 电信运营商 数字经济

北京2024年8月27日 /美通社/ -- 8月21日,由中央广播电视总台与中国电影电视技术学会联合牵头组建的NVI技术创新联盟在BIRTV2024超高清全产业链发展研讨会上宣布正式成立。 活动现场 NVI技术创新联...

关键字: VI 传输协议 音频 BSP

北京2024年8月27日 /美通社/ -- 在8月23日举办的2024年长三角生态绿色一体化发展示范区联合招商会上,软通动力信息技术(集团)股份有限公司(以下简称"软通动力")与长三角投资(上海)有限...

关键字: BSP 信息技术
关闭
关闭