双轴加速度传感器的优势

2019-06-12 07:11:00 来源:互联网
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本文将深入探讨,使用双轴加速度传感器相比较单轴加速度传感器有什么优势。以及如何根据项目要求计算加速度传感器的最小灵敏度,以及如何选型。
 
双轴加速度传感器三个优势
 
降低与重力平面对齐的要求
 
对于单轴加速度传感器,加速度传感器的输出为Ax=sin(θ)*1g,如果检测轴与重力平面没有很好的对齐,会影响重力加速度在检测轴上的分量,从而影响检测精度。
 
设置双轴加速度传感器,X轴与重力平面垂直,Y轴与重力平面平行。加速度传感器X轴输出值与θ的正弦值成比例Ax=sin(θ)*1g,Y轴输出值与θ的余弦值Ay=cos(θ)*1g成比例。我们也可以把加速度传感器X轴与Y轴输出值相除,得到Ax/Ay = sin(θ)*1g / cos(θ)*1g =tan(θ)。这时我们可以看到,重力加速度g不再公式里面了。这代表即使XY平面与重力平面存在一定倾斜,也可以确保检测XY平面上倾斜角的精准度。这个特性弥补了单轴加速度传感器必须与重力平面对齐这一缺陷。
 
检测角度可以扩展到360°
 
当360°旋转单轴加速度传感器时,每个加速度传感器输出值Ax可能会对应两个角度。
 
如下图,当角度在90°到270°,单轴加速度传感器输出值Ax与角度一一对应,超过这个范围,每个输出值Ax在360°范围内,对应两个倾斜角度,无法有效的区分。
 
图1:单轴加速度传感器360°旋转对应输出
 
而当我们使用双轴加速度传感器检测360°范围倾斜角时,设加速度传感器两个输出轴Ax与Ay。并且两个输出轴互相垂直,这样我们便可通过Ax与Ay的正负值来判断旋转角度的范围,从而使得双轴加速度传感器输出值与倾斜角度在360°范围内一一对应
 
图2:不同象限与加速度输出值正负的关系
 
如上图,根据Ax与Ay的正负可以把XY平面倾斜角度分成4个象限:
第一象限:Ax+与Ay+
 
第二象限:Ax+与Ay-
 
第三象限:Ax-与Ay-
 
第四象限:Ax-与Ay+
 
然后,可以根据Ax与Ay的比值确定具体角度。
 
灵敏度基本恒定
 
双轴加速度传感器当θ在60°到90°变化时,X轴输出值相对倾斜角的灵敏度下降,同时Y轴输出相对倾斜角的灵敏度升高,两者很好的相互补充。
 
设置双轴加速度传感器,X轴与重力平面垂直,Y轴与重力平面平行。加速度传感器X轴输出值与θ的正弦值成比例Ax=sin(θ)*1g,Y轴输出值与θ的余弦值Ay=cos(θ)*1g成比例。把加速度传感器X轴与Y轴输出值相除,得到Ax/Ay = sin(θ)*1g / cos(θ)*1g =tan(θ)。
 
根据tan(θ)函数特性可以看出,随着θ增大,增量灵敏度越来越高。同时可以看出,如果要计算系统最小灵敏度,可以取θ=0时输出变化的增量。根据公式Ax=sin(θ)*1g,可以近似计算最小灵敏度。当θ=0时,S[g]= ΔAx= sin(P)*1g , 其中P为系统要求的最小步长。
 
假设应用要求最小分辨率为1°。取θ=0,步长P为1°时,灵敏度S[g]= sin(1°)=17.45mg/1°。即对应数字输出加速度传感器,每个LSB要区分17.45mg输出,那么对应灵敏度最少是58LSB/g (1g/17.45mg)。
 
加速度传感器的灵敏度选型
 
在Digi-Key上,可以根据参数筛选电子元器件的功能。对于加速度传感器,列出了灵敏度的参数栏。
 
图3,Digi-Key提供根据参数筛选电子元器件的功能
 
灵敏度(LSB/g)主要针对数字输出加速度传感器,代表一个重力加速度(g)下,输出能区分多少位LSB。上面已经根据应用要求推导出,假设应用要求最小分辨率为1°,灵敏度需要大于58LSB/g。那么可以根据这一结果直接在参数栏里选择。
 
在参数筛选列表我们可能会发现,%/g来表示灵敏度。这个一般用在输出为占空比的加速度传感器。举例:ADI的ADXL213AE输出信号为占空比调制的数字信号,与加速度成比例。0g偏置=50%占空比,增加一个重力加速度,占空比改变30%。
 
灵敏度(mV/g)主要针对模拟输出加速度传感器,代表1个重力加速度下,输出电压的幅值。对应于模拟输出加速度传感器。举个例子:ADI的ADXL203CE,其中对应灵敏度为1000mV/g。应用要求最小分辨率为1°,根据上面推导至少需要能够分辨17.45mg/1°。那么后续的检测电路至少需要分辨17.45mV(1000mV*17.45mg/1g)的信号。
 
本文小结
双轴加速度传感器在检测倾斜角时,由于灵敏度基本恒定,相比较单轴加速度传感器而言,减小了对加速度传感器灵敏度的要求。同时,双轴加速度传感器不需要与重力平面对齐,并且实现了360°倾斜角检测。
 
有关三轴加速度传感器倾斜角检测时,相对于单轴/双轴加速度传感器,有什么优势,又有什么特点,敬请大家继续关注我们。
 
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