Fragen Sie den Experten: Interview mit Sandi Kocjan
Digitale Signalaufbereitung für piezoresistive MEMS-Drucksensoren unter Verwendung eines Sensor-Signalprozessors (SSP)
Die digitale Signalaufbereitung ist eine zentrale Voraussetzung dafür, die Rohdaten piezoresistiver MEMS-Drucksensoren in präzise, stabile und intelligente Sensorsignale umzuwandeln. Moderne SSPs vereinen Verstärkung, Wandlung, Kompensation und digitale Schnittstelle in einer kompakten Lösung und tragen so zur Leistungssteigerung bei, während sie gleichzeitig die Kalibrierung und die Systemintegration vereinfachen.
Dieses Interview befasst sich mit den wichtigsten Vorteilen, den konstruktiven Aspekten und dem Zukunftspotenzial der digitalen Signalaufbereitung für Drucksensoren der nächsten Generation.
All Sensors: Was sind aus Sicht der Sensorleistung und der Fertigung die wichtigsten Vorteile und Kompromisse der digitalen Signalaufbereitung mit einem SSP im Vergleich zur herkömmlichen Kompensation mittels lasergetrimmter passiver Widerstandsnetzwerke?
Herr Kocjan: Die Hauptvorteile des Einsatzes eines SSP sind eine einfachere und flexiblere Kalibrierung, die Kompensation von Sensor-Offset, Empfindlichkeit, Temperatureinflüssen und Nichtlinearität sowie eine geringere Abhängigkeit von lasergetrimmten passiven Bauteilen. Dies kann die Fertigung vereinfachen und die Konsistenz der Kalibrierung verbessern. Im Gegensatz dazu erfordern laseragetrimmte Sensoren anspruchsvollere und teurere Produktionsanlagen, präzise Abstimmungsverfahren und zusätzliche Prüfschritte, was die Komplexität und die Kosten der Fertigung erhöht.
Die wichtigsten Kompromisse bei einem SSP sind die Notwendigkeit einer Analog-Digital-Wandlung und einer digitalen Verarbeitung, was im Vergleich zu einer einfachen analogen Kompensationslösung zu längeren Reaktionszeiten und einem höheren Stromverbrauch führen kann. Auch die Auflösung des ADC (Analog-Digital-Wandler), das Rauschen und die Verarbeitungslatenz können die Leistung einschränken. Daher geht es bei der Wahl um einen Kompromiss zwischen höherer Flexibilität bei der Kalibrierung und einfacherer Fertigung einerseits und Reaktionszeit, Stromverbrauch und Einschränkungen bei der digitalen Verarbeitung andererseits.
Herr Kocjan: Die optimale PGA-Verstärkung und der optimale ADC-Eingangsbereich sollten auf der Grundlage eines detaillierten Verständnisses des grundlegenden Sensorausgangs über den gesamten Druck- und Temperaturbereich ausgewählt werden. Sensor-Offset, Empfindlichkeit, Temperaturdrift, Nichtlinearität und Fertigungstoleranzen müssen dabei berücksichtigt werden. Die PGA-Verstärkung sollte so hoch wie möglich eingestellt werden, um den verfügbaren ADC-Eingangsbereich größtmöglich auszunutzen und die Auflösung zu maximieren, wobei jedoch eine ausreichende Sicherheitsmarge verbleiben muss, um eine Sättigung des ADC oder des PGA bei maximalem Druck, Temperaturextremen und Sensortoleranzen zu verhindern. Daher stellt die Wahl der Verstärkung einen Kompromiss zwischen maximaler ADC-Auslastung und ausreichender Betriebsreserve dar. Eine gute Charakterisierung des Sensors hinsichtlich Druck, Temperatur und Fertigungstoleranzen ist für die Auswahl der optimalen Einstellung unerlässlich.
„Bei niedrigen Druckbereichen unter 10 mbar erreichen wir eine Gesamtgenauigkeit von bis zu 0,25 % FS.“
All Sensors: Welches Kalibriermodell (mathematische Korrektur) verwenden Sie für Offset, Empfindlichkeit, Nichtlinearität und Temperaturkompensation, und wie viele Druck/Temperatur-Kalibrierpunkte sind erforderlich?
Herr Kocjan: In der Regel verwenden wir eine Mehrpunktkalibrierung, um Sensor-Offset, Empfindlichkeit, Nichtlinearität und Temperatureinflüsse zu kompensieren. Für unseren standardmäßig kompensierten Temperaturbereich erfolgt die Kalibrierung an drei Temperaturpunkten, typischerweise bei 0 °C, 35 °C und 70 °C. Bei der Referenztemperatur von 35 °C wird der Sensor an drei Druckpunkten kalibriert: 0, PN (Nenndruck) und PN/2. An den Temperaturendpunkten (0 °C, 70 °C) nehmen wir normalerweise zwei Kalibrierpunkte pro Temperatur (für Offset und Nenndruck). Dies ergibt insgesamt sieben Kalibrierpunkte. Die Kalibrierkoeffizienten werden dann vom SSP verwendet, um das korrigierte Druckausgangssignal über den angegebenen Druck- und Temperaturbereich zu berechnen. Die genaue Anzahl der Kalibrierpunkte und das mathematische Korrekturmodell können je nach erforderlicher Genauigkeit, Sensoreigenschaften und kompensiertem Temperaturbereich angepasst werden.
All Sensors: Welches Temperatursignal sollte für die Kompensation verwendet werden: SSP-Temperatur, MEMS-Brückentemperatur oder ein externer Temperatursensor?
Herr Kocjan: Wenn möglich, sollte das MEMS-Temperaturmesselement zur Kompensation verwendet werden, da es den direktesten Hinweis auf die Temperatur liefert, der am druckempfindlichen Element herrscht. Dies ist besonders wichtig, wenn der Sensor in direktem Kontakt mit dem Druckmedium steht, da die MEMS-Temperatur in diesem Fall von der vom SSP gemessenen Temperatur abweichen kann. Die Verwendung der SSP-Temperatur kann aufgrund von Temperaturgradienten und unterschiedlichen thermischen Zeitkonstanten zwischen dem MEMS und dem SSP zu zusätzlichen Fehlern führen. Es kann auch ein externer Temperatursensor verwendet werden, dessen Genauigkeit jedoch von seiner physikalischen Position und der thermischen Kopplung zum MEMS-Element abhängt. Daher ist die MEMS-Temperatur im Allgemeinen die bevorzugte Wahl, sofern dies möglich ist.
All Sensors: Welche Gesamtgenauigkeit bzw. welches Gesamtfehlerband lässt sich realistisch über den gesamten Druck- und Temperaturbereich hinweg erreichen, unter Berücksichtigung von MEMS, SSP, Kalibrierung, Montage und Alterung?
Herr Kocjan: Das erreichbare Gesamtfehlerband hängt hauptsächlich von der Leistung und Stabilität des MEMS-Sensorelements selbst ab. Für höhere Druckbereiche, typischerweise über 1 bar, lässt sich mit einer passenden Kalibrierung und Temperaturkompensation realistisch eine Gesamtgenauigkeit im Bereich von 0,1 %FS erreichen. Für niedrige Druckbereiche unter 10 mbar erreichen wir eine Gesamtgenauigkeit von bis zu 0,25 %FS. Bei höheren Genauigkeitsanforderungen können wir zusätzliche „Nachkalibrierverfahren“ durchführen, bei denen Offset- und Spannenparameter bei 25 °C als zusätzlicher Schritt nach dem Standardkalibrierverfahren korrigiert werden. Damit lässt sich der Fehler des Kalibriersystems selbst minimieren.
Die endgültige Leistung hängt zudem von der Genauigkeit des SSP, der Kalibriermethode, montagebedingter Verspannungen, der Fertigungsqualität und der Langzeitalterung ab. Diese Faktoren sollten daher bei der Festlegung der endgültigen Genauigkeit gemeinsam berücksichtigt werden. Bei einem gut charakterisierten MEMS-Element, einem geeigneten SSP und einer Mehrpunktkalibrierung muss das SSP selbst in der Regel nicht der begrenzende Faktor sein. Der erreichbare Wert sollte letztendlich durch Tests des kompletten Sensors über den spezifizierten Druck- und Temperaturbereich bestätigt werden.
All Sensors: Was sind die Hauptgründe bei der Wahl einer bestimmten SSP-Architektur hinsichtlich Genauigkeit, Bandbreite, Latenz, Kalibrieraufwand und Produktionskosten?
Herr Kocjan: Die wichtigsten Kriterien für die Wahl einer SSP-Architektur sind ihre Leistungsmerkmale, die einfache Handhabung und die bewährte Zuverlässigkeit. Genauigkeit, verfügbare Bandbreite, Konvertierungs- und Verarbeitungslatenz, Kalibriermöglichkeiten sowie die erforderliche Anzahl externer Komponenten sollten dabei berücksichtigt werden. Auch die Produktionskosten sowie der Aufwand für Kalibrierung und Programmierung spielen eine wichtige Rolle, insbesondere bei Anwendungen mit hohen Stückzahlen. In der Praxis können gute Erfahrungen mit einem bestimmten SSP aus der Vergangenheit und dessen Zuverlässigkeit in ähnlichen Anwendungen ein wichtiger Faktor sein. Ein bekanntes und bewährtes Bauteil kann die Entwicklungszeit, den Kalibrieraufwand und die Produktionsrisiken reduzieren. Daher ist der beste SSP nicht unbedingt der mit den höchsten technischen Spezifikationen, sondern derjenige, der die erforderliche Leistung bei einer einfachen, zuverlässigen und kosteneffizienten Umsetzung bietet.
Herr Kocjan: Die realistische effektive Auflösung (Effective Number of Bits, ENOB) liegt aufgrund von ADC-Rauschen, Sensorrauschen, elektrischen Störungen, Offset und anderen nicht idealen Effekten in der Regel unter der nominalen ADC-Auflösung. Als praktische Richtlinie gilt, dass die effektive Auflösung etwa 1–2 Bit unter der nominalen ADC-Auflösung liegen kann, wobei dies von der gewählten Bandbreite, der PGA-Verstärkung, der Abtastrate und der digitalen Filterung abhängt. Das tatsächliche Druckrauschen sollte daher bei der erforderlichen Messbandbreite unter Einbeziehung der gesamten Signalkette aus Sensor und SSP bewertet werden, anstatt allein die ADC-Spezifikation zu berücksichtigen. In der Praxis werden das endgültige Druckrauschen und die effektive Auflösung durch die Kombination aus Sensorrauschen, Leistung des analogen Frontends, ADC-Leistung und digitaler Filterung bestimmt.
All Sensors: Wie wählt man die Abtastrate und die Bandbreite des Digitalfilters aus, um den erforderlichen Kompromiss zwischen Rauschen, Ansprechzeit und Latenz zu erreichen?
Herr Kocjan: Die Abtastrate und die Bandbreite des digitalen Filters werden hauptsächlich auf der Grundlage von Mess- und Testergebnissen ausgewählt. Zunächst werden die erforderliche Druckansprechzeit und die Bandbreite festgelegt. Anschließend wird eine Abtastrate gewählt, die hoch genug ist, um die erforderliche Druckdynamik zu erfassen. Die Bandbreite des digitalen Filters wird so angepasst, dass der erforderliche Kompromiss zwischen Rauschunterdrückung und Ansprechzeit erreicht wird. Eine geringere Filterbandbreite reduziert im Allgemeinen das Rauschen, erhöht jedoch die Ansprechzeit und die Latenz, während eine höhere Bandbreite eine schnellere Reaktion ermöglicht, aber mehr Rauschen durchlässt. Die endgültigen Einstellungen sollten daher durch Tests des kompletten Sensor- und SSP-Systems unter realistischen Betriebsbedingungen überprüft werden, einschließlich sowohl statischer Rauschanteile als auch dynamischer Druckänderungen.
All Sensors: Was bestimmt das endgültige Druckrauschen: MEMS-Wärmerauschen, PGA-Rauschen, ADC-Rauschen, Referenz-/Ansteuerungsrauschen oder digitales Quantisierungsrauschen?
Herr Kocjan: Der MEMS-Sensor selbst ist in der Regel der Hauptverursacher des endgültigen Druckrauschens, insbesondere durch das piezoresistive Brückenrauschen. Das verbleibende Rauschen stammt vom PGA, vom ADC, von der Referenz- oder Erregungsspannung sowie von der digitalen Signalverarbeitung. Der Beitrag des PGA und des ADC gewinnt an Bedeutung, wenn das Ausgangssignal des Sensors sehr schwach ist. Auch das Rauschen der Referenz- oder Erregungsspannung kann einen erheblichen Einfluss haben, wenn die Brückenspannung nicht ausreichend stabil ist. Das digitale Quantisierungsrauschen spielt normalerweise eine untergeordnete Rolle, wenn eine ausreichende ADC-Auflösung vorhanden ist. Daher ist in einem gut konzipierten SSP-System oft das Rauschen des MEMS-Druckelements die größte Einschränkung, während das SSP und die Signalaufbereitungskette so ausgelegt sein sollten, dass ihr zusätzliches Rauschen deutlich unter dem Sensorrauschen bleibt.
„Der beste SSP ist derjenige, der die erforderliche Leistung bei einer einfachen, zuverlässigen und kostengünstigen Implementierung bietet.“
All Sensors: Welche Diagnose- und Selbstüberwachungsfunktionen bietet der SSP, und welche Sensor- oder Signalkettenfehler kann es während des Betriebs zuverlässig erkennen?
Herr Kocjan: Zu den typischen Diagnosefunktionen des SSP gehören die Erkennung von Signalausfällen, die Erkennung von Eingangswerten außerhalb des zulässigen Bereichs (Über- bzw. Unterschreitung), die Überwachung der Versorgungsspannung, Speicher- und Kommunikationsprüfungen sowie die Erkennung bestimmter Sensor- oder Signalkettenfehler. Diese Funktionen können offene oder abnormale Sensorsignale sowie andere elektrische Fehler während des Betriebs identifizieren. Der genaue Umfang der Diagnose hängt von der jeweiligen SSP-Architektur und den verfügbaren Diagnosefunktionen ab.
All Sensors: Mit Blick in die Zukunft: Welche Entwicklungen oder neuen Funktionen würden Sie sich bei künftigen SSP-Generationen wünschen, um die Sensorleistung weiter zu verbessern, die Kalibrierung zu vereinfachen oder die Gesamtsystemkosten zu senken?
Herr Kocjan: Tatsächlich sollten all diese Aspekte in zukünftigen SSP-Generationen weiter verbessert werden. Wir wünschen uns eine höhere Genauigkeit, eine höhere effektive Auflösung, eine größere Bandbreite, geringere Latenzzeiten, eine einfachere Kalibrierung und niedrigere Gesamtsystemkosten. Es wäre außerdem von Vorteil, wenn SSPs einige grundlegende Mikrocontroller-Funktionen integrieren könnten, wie beispielsweise einfache Logik, Signalverarbeitung, Diagnose, Kommunikationsabwicklung oder konfigurierbare Ausgänge. Dies könnte den Bedarf an einem separaten Mikrocontroller und zusätzlichen externen Komponenten verringern, wodurch das gesamte Sensordesign vereinfacht und die Systemkosten gesenkt würden. Gleichzeitig sollte der SSP weiterhin einfach zu konfigurieren und zu bedienen sein. Insgesamt sollten zukünftige SSPs eine bessere Leistung, mehr Funktionalität, eine einfachere Kalibrierung sowie einfachere und kostengünstigere Sensorlösungen bieten.
All Sensors: Vielen Dank für das Interview, Herr Kocjan.