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【导读】Research and Markets测算,未来90%的工业机器人将使用伺服电机。但目前中国工业机器市场,85%的伺服电机是外资品牌,面对2021年189亿的市场规模,中国品牌未来出路在哪里?

自《中国制造2025》规划提出,中国自动化步伐加快,成为超级机器人大国指日可待。Research and Markets测算,未来90%的工业机器人将使用伺服电机。但目前中国工业机器市场,85%的伺服电机是外资品牌,面对2021年189亿的市场规模,中国品牌未来出路在哪里?

市场份额小 厂商压力大

8月23日,世界机器人大会发布了《中国机器人产业发展报告》,报告显示,2017年中国机器人市场规模将达到62.8亿美元。作为机器人控制系统和自动化主要产品的伺服电机,发展之路必将发生改变。

Research and Markets测算,90%的工业机器人使用伺服电机。同时,每个工业机器人装配的伺服电机都是平均量,那么2014年中国所增加的对伺服电机的需求在23.1万台,那么到2019年这个数字将有望达到73.7万台。

然而,目前的中国工业机器人市场,85%的伺服电机是外资品牌。其中日系品牌基本实现中小型OEM市场的垄断,本土企业拥有工业化的工业机器人伺服电机暂为罕见。

据微电机世界网了解,国内伺服电机市场中,日系品牌总份额占到45%,以松下、三菱、安川三大品牌企业为主。日本作为机器人强国,伺服电机产业也是目前全球最顶尖的。2016年的全球市场调查报告显示,日本企业的市场占比是50%,占领着整个机器人电机行业的半壁江山。

继日系品牌之后,西门子、博世、施耐德等欧系品牌在我国伺服电机市场占第二大比重,整体市场份额在30%左右。

我国的伺服电机研究起步晚,本土企业技术积累少,与国外同行相比,整体基础相对薄弱,有较大的差距,目前国内企业整体份额低于10%。

‘中国制造2025’规划提出后,国内各应用行业对伺服系统的认知和接受程度有了较大提高,但伺服系统产品还集中在低端市场,大功率产品涉及较少。随着国际品牌厂商本土化制造和服务提升,中低端市场的竞争将更加激烈,我国厂商面临压力巨大。

三大变化助力伺服电机市场崛起

国内伺服电机品牌落后的原因,大体可以归结为企业知识产权保护意识不足,申请专利较少;起步晚,技术 储备不足,创新能力较弱;低价竞争的策略,牺牲了产品利润;而高附加值的产品又投入不足,新技术、新产品难以推出这四点。但从近年的情况来看,我国伺服电机出现了三大变大,为将是为攻破伺服百亿市场规模助力。

第一个变化,体现在专利数量直线上升。

近六年来,我国伺服电机相关专利申请数量呈直线上升,16年专利申请数量14058项,年复合增长率高达31.68%。据前瞻产业研究院整理,2017年上半年,我国伺服电机相关专利技术公开数为7026项,预计下半年伺服电机专利技术总体公开数量将会持续增长。

第二个变化,伺服电机行业保持高位盈利。

我国电机行业的巨头,近前来在伺报类产品利润保持高位盈利。毛利率基本都 达到了40%至20%以上。

第三个变化,国家政策扶持与推动,提升了企业技术管理水平。

自”中国制造“2025规划、节能减排等政策提出,推动了工业自动化发展,为扩大国内需求提供子有效手段。各行业对伺服电机产品的重视有了新的高度。国家电力、钢铁、石化、化工、造纸等工业部门,分别都拥有一百套以上的集散控制系统。往后若在集散控制系统的基础上,配上上体机,进行过程优化,则可以大幅度提高企业的技术水平和管理水平。

行业盈利水平高位增长、政策积极响应支持、伺服专利创新走向新高度,三大动力主推伺服电机行业快速发展。国内电机企业需继续发挥较强的服务优势,提高核心零部件的研发,以迎接更大的市场。

本文来源:189亿机器人市场!国产伺服电机如何与外资争天下?

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作者:Aileen Ritchie和Claire Croke

简介

本应用笔记提供指南,概述如何将输配电应用的系统级要求转换成ADI数据手册中提供的模数转换器(ADC)规格。这些指南描述了测量和保护设备对系统级性能的影响。本应用笔记使用AD7779作为参考。但是,本应用笔记介绍的一般原则适用于ADI的所有ADC。

系统级要求

尽管系统级规格因应用而异,但是一些关键要求可运用至大部分应用,包括最大和最小标称工作电流(INOM)和精度规格。精度通常取决于测量或保护标准,规定了电流、电压或电能测量值的特定百分比误差。

主要规格

ADC或数据采集系统(DAQ)的交流或动态性能表示为给定输入频率和采样速率(fS)或输出数据速率(ODR)下的SNR、SINAD和THD。这些主要规格和描述如下所示:

• 信噪比(SNR)指实际输入信号的均方根值与奈奎斯特频率以下除谐波和直流以外所有其它频谱成分的均方根和之比。SNR用dB表示。

• 动态范围(DR)指DAQ/ADC产生的最大输入信号与最小输入信号之比。DR用dB表示。

• 信纳比(SINAD)指实际输入信号的均方根值与奈奎斯特频率以下包括谐波但排除直流的所有其它频谱成分的均方根和之比。SINAD一般用于衡量ADC或DAQ信号链的测量分辨率。SINAD用dB表示。

• 总谐波失真(THD)指前五个谐波成分的均方根和与满量程输入信号的均方根值之比。THD用dB表示。有关主要规格的详情,请参见MT-003:解SINAD、ENOB、SNR、THD、THD + N和SFDR,不在噪底中迷失。

下述两种情形可能需要高DR:

• 需要将输入范围中的信号解析成高精度。
• 需要以适当的精度测量变化范围大的信号。

通过不同的信号链设计实现DR,信号链设计将在“信号链实现”部分进行进一步讨论。

转换各种规格

要确定DAQ或ADC需要什么样的性能水平,可分析以下要求:

• DAQ/ADC的工作输入范围。
• 输入范围内的精度要求。

“输入范围”部分将说明如何计算这两个要素的影响。

输入范围

计算测量输入范围所需的DR的方式是使用ADC必须测量的最大和最小电流(或电压)之比。输入范围的DR(DR输入范围)通过下式计算:

为了允许不确定性,此输入范围的上限通常需要留出设计裕量。

使用相同的步骤,通过最大和最小电压输入计算电压通道的DR。下式用于将输入范围的DR转换成用dB表示的值(DRInput Range (dB))。

请注意,以上公式假定最大电流可直接用最大ADC输入电压衡量。

如果并非如此,则需要在DR上留出额外的裕量,以对未使用ADC的满量程输入范围进行补偿。

精度

系统精度指测量值的允许误差。通常,系统精度用相对于测得信号的百分比误差表示,例如:整个工作范围内误差为0.5%。

或者,也可以将精度表示为相对于标称信号或的百分比误差或绝对值。要将此要求转换成DR值,使用的最小输入处的百分比误差如下式所示:

其中,DRAccuracy (dB)指达到指定精度所需的DR。

必须注意,理想精度必须在指定测量时间内实现,在DAQ/ADC的每个输出样本中并非必要。例如,在保护应用中,算法可能使用所有从AD7779收集到的样本,并将样本在半个电力线路周期上进行平均,以得到最终结果。在计量应用中,测量周期可能大幅延长。例如,rms读数可能在10个电力线路周期过后更新。在这种情况下,作为ADC的AD7779会在整个周期内产生多个样本,这些样本可以取平均值。平均或过采样过程的结果会降低本底噪声。本底噪声降低的数值取决于整个测量周期内可用的ADC样本数量,如下式所示:

其中:

DRAveraging (dB)指通过在No_Samples(dB)范围内取平均值实现的DR降低量(dB)。

No_Samples指在测量时间内产生的ADC输出样本的数量。要计算样本数(No_Samples),需要用到AD7779 ODR。

AD7779可实现的输出数据速率最高为16 kSPS。参见下式:

通过取平均值得到的正DR净值可得出DRAccuracy (dB)规格的降低量,因此该值必须通过对DR取平均值重新计算。

得到的DAQ/ADC性能要求

最终的DAQ/ADC DR规格通过将输入范围的DR贡献添加至精度DR进行确定。

总谐波失真(THD)的影响

求平均值计算假定AD7779的噪声随机且在频谱中均匀分布。但是,系统中实际上还会存在一定程度的谐波噪声。因为每个ADC输出样本中相同频率处都存在谐波成分,简单的求平均值不会降低此噪声。求平均值可使系统受益的程度受THD限制。因此,在选择ADC时必须注意THD参数。THD用于衡量谐波成分,指前五个谐波成分的均方根和与满量程输入信号的均方根值之比。ADC的THD参数必须低于SNR/DRFinal值才能满足系统要求。如果THD较高,系统性能会受THD的值限制。对于AD7779,−0.5 dB信号的THD为−108 dB。ADC输入信号的幅度减小时THD会增大,保护和测量应用中通常都会出现这种情况。

保护和测量

大部分输配电应用都需要保护和测量这两种功能。这两种功能在精度和有效额定范围方面可能有不同的要求。确定合适的DAQ/ADC以满足这些要求时,应单独评估各种要求。请按照“空气断路器示例”部分所述,使用最高规格选择合适的ADC。

空气断路器示例

下例演示了将空气断路器(ACB)的系统级性能转换成ADC要求的过程。在这个特殊例子中,ACB中包含一个计量单元;因此,存在一系列独立的计量和保护规格。

系统级规格示例

表1显示了计量和保护规格的示例。

ADC要求的计算示例

动态范围(DR)

最大输入信号必须调整至与最大ADC输入范围相匹配;因此,使用最大电流的最大值计算DR。本例中,用于保护时需要的数值为150 kA。最小信号由5 A驱动,5 A为用于测量时需要的数值。

精度

本例中有两种精度要求:

• 测量:在5 A和200 ms的条件下为0.5%。
• 保护:在40 A和0.1 ms的条件下为2%。

单独评估这些要求并使用最高的要求来选择合适的ADC。

测量要求

最小输入为5 A时需要0.5%的测量精度,因此额外的SNR/DR可通过以下公式计算:

其中,DRMeasurement Accuracy指与测量相关的精度DR。

保护要求

保护要求表明,40 A时允许的最大误差为2%。要确定此要求对整个DR的影响,应先计算最小电流为5 A时的精度,之后才能直接比较保护和测量要求:

SNR/DR贡献按如下方式计算:

其中,DRProtection Accuracy指与保护相关的精度DR。

评估完保护和测量要求后,可以明确看出,测量要求会产生更高的SNR精度规格(14 dB)。因此,可根据下式选择ADC:

信号链实现

如前文所述,DR可通过结合不同的模拟信号链设计和信号处理方式来实现。

图1至图3显示了如何实现系统DR的顶层框图。

根据ADC采样速率和目标测量带宽之间的比,可在ADC样本上执行额外的数字滤波,以进一步增大信号链的DR。AD7779是一个8通道、24位、Σ-Δ型ADC。AD7779可实现的输出采样速率/输出数据速率最高为16 kSPS。AD7779的THD为−108 dB,最高输入频率为1 kHz。

SINAD指满量程均方根输入信号的比率与奈奎斯特频率以下包括谐波的所有其它频谱成分的比率之比。SINAD往往决定了信号链的测量分辨率,因为它同时涵盖信号链的SNR和THD贡献。

知道信号链的SNR和THD后,便可根据下式计算出最终SINAD:

因此,在8 kSPS、SNR为112 dB、THD为−108 dB的条件下,最终SINAD为106.54 dB,符合“空气断路器示例”所述的DR要求。

AD7779提供集成PGA和24位Σ-Δ型ADC的完全集成式信号链解决方案。有关器件的详情,请参考AD7779数据手册。

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Stefan Hacker ADI公司系统专家

围绕现代生产工厂的能源效率问题,目前有许多讨论,系统解决方案制造商不断推出新的概念来应对这个问题。其中一个概念涉及到提高自动化程度,这多少有点令人吃惊,但它考虑到了能源效率需求,意图通过提供更强大的互连网络来提高效率。

关于能源效率的要求已在欧盟标准和EuP (能源使用产品)等指令中写明。新法规已于2015年1月1日生效,到2017年1月将有更多措施出台,届时将会推出新的能效等级并将更小的动力装置纳入其中。目标是到2020年将能耗再降低20%。电能成本在生产成本中占有相当可观的比例,因此,人们有提高能效的需求不足为怪。目前,生产工厂中的电机消耗了所产生电能的大约46%,电机能源成本占其服役寿命期间总成本的大约90%。电机是生产工厂中几乎所有自动化设备背后的主要动力装置,很难想象一个没有电机的未来。

因此,现在新研发的一个核心目标是改善效率以便降低总成本。此外,绿色环保、资源友好、网络化的生产也是工业的一大趋势。图1所示为此类动力装置的框图。

新产品开发使系统性能和质量不断改进。永磁同步电机(PMSM)已成为新标准,在许多领域取代了无刷直流(BLDC)电机。同步磁阻电机(SynRM)的设计也已成为后续研究的主题。自从有了充足的稀土资源用于制造磁体,电机概念便被载入历史史册。此外,SynRM对所用部件的温度范围有很高的要求,并且需要新的控制概念和PWM驱动级。全数字控制是所有新系统众多要求中的关键要求,没有它便无法满足规范。

生产相关器件的半导体制造商受到系统制造商倡导的趋势的直接影响。他们要求以创新方式发展信号采集、信号转换和信号调理。将准备得更充分的信号送入专用处理器,通过更高电压驱动更快的伺服环路。中间电路中的更高电压要求IGBT使用更耐电压的绝缘器件和栅极驱动器。

网络化动力装置/伺服框图

图1. 网络化动力装置/伺服框图

另外,需要新的绝缘接口模块(长期看其具有更好的稳定性)来保护系统和用户免受危险电压影响,硬件也是如此。软件也在改进:更快的新算法能使更强大的处理器发挥最大效能,而基于模型的设计(MBD)方法则能在构建系统之前对系统进行参数化处理、优化和测试。

很显然,制造自动化系统的能源效率是一个复杂、多维度的问题。下面是优化能效所涉及的一些关键设计挑战:

第一,提高系统的输出和/或工厂每小时处理的单元数。这要求新的、更精确的算法,在更短的计算时间内得出结果,减少工具定位时间,实现更高的刀头速度。

第二,除新的栅极驱动器外,还要开发其他新器件,如更高集成度、更强大、更节能的处理器;它们可以部署在当前系统中,但主要是针对采用GaN或SiC技术的新型高压IGBT而设计。

第三,在整个逆变器或伺服驱动器中采取节能措施以便最佳地利用能源,降低待机模式下的损耗,利用动力装置的制动能,最后还要使生产工厂中的过程模块广泛联网工作。

ADI公司的新器件提供了应对上述挑战的解决方案,使实现最优能效成为现实:

* 强大高效的ADSP-CM40x系列处理器(240 MHz时钟速率)基于ARM®Cortex®-M4F架构,配有很大的内部存储器(2 MB闪存、384 kB SRAM)和灵活的接口。支持浮点的算术单元能够以原生数据格式快速精确地处理基于模型的算法。高精度、多通道、16位ADC (14位ENOB)和带可编程抽取率、用于重构Σ-Δ采样电流的快速sinc滤波器,连同快速开关PWM单元来提高电流伺服环路的精度。这些单元的精密集成减少了延迟和计算时间。灵活的存储器集成和网络谐波计算单元(HAE—谐波分析引擎)支持额外的算法,特别适用于有源前端,可将来自直流总线的电能返回本地电网。适当的接口保证其很容易集成
到现有工业网络中。图2显示了ADSP-CM408F的框图。

* AD740x系列隔离式16位Σ-Δ ADC已采样更精确的元件进行升级(14.2 ENOB),信号噪声间隔更大。它们能在整个额定频率范围内工作,满足最高1250 V采样电压的增强绝缘要求。高电涌和ESD稳定性确保器件具有长使用寿命。时钟可从内部产生(AD7402)或由外部施加(AD7403)。获得的Σ-Δ调制信号可直接送入ADSP-CM40x处理器中的sinc滤波器,无需FPGA来提供重构滤波器。如果走线长度延长很多,也有一款通过LVDS通道输出差分信号的器件(AD7405)可供考虑。

* 另外还有特别针对新型GaN和SiC功率半导体而开发的新型绝缘栅极驱动器,它们也适合现有MOSFET和IGBT技术。

* 隔离需求范围内中针对简单数字接口 ( 具体而言是USB、CAN、RS-232和LVDS)的新产品开发,解决了接口绝缘的安全问题。这些新研发满足了更严格的绝缘要求,因此具有长期稳定性。

新器件使得局部节能成为可能。然而,各逆变器仍存在一个很大的损耗因素:因为没有节能措施,待机时会不必要地消耗大量能源。利用更高程度且更智能的制造系统集成,将能合理地安排运行时间,提高作业水平。当不使用动力装置时,可以激活相应的节能机制。在利用工业以太网将各个系统联网方面正在不断取得进步,它取代了数据速率较低的现场总线系统。因此,不仅是制造数据通过以太网传输,定位数据也能传送,整个生产线都能同步。

ADSP-CM40x架构框图

图2. ADSP-CM40x架构框图

ADSP-CM40x处理器通过Innovasic RapID模块集成到工业以太网网络中,该模块采用 fido5000 实时以太网、多协议( REM ) 交换机,支持工业以太网广泛使用的标准和协议:POWERLINK、Modbus、EtherNet/ IP (DLR)、PROFINET RT/IRT、SERCOS和EtherCAT,每种标准和协议对实时能力和系统同步的要求都在提高。图3显示了该模块和Innovasic以堆栈形式提供的网络协议。

RapID模块——基于fido5000 REM以太网交换机

图3. RapID模块——基于fido5000 REM以太网交换机

通过上述改进措施,ADI公司希望倡导以可持续发展观来提高生产工厂的能源效率,并实现将强大的器件放入网络环境中的愿景。这些有关精度和新器件合理集成的远大目标,将成为创新的发源地。现在轮到您将这些想法付诸实践,变成各种器件和完整系统解决方案,并利用这些器件和模块提出更好的办法。

作者简介

Stefan Hacker是ADI公司位于德国的工业与仪器仪表部门的电机控制系统专家。他与客户合作处理工业电机控制的完整系统信号链相关问题。Stefan拥有德国慕尼黑应用科学大学的工程学士学位和电气工程硕士学位。他在系统工程领域拥有15年以上的行业经验,负责为整个客户群提供差异化系统建议书。联系方式: stefan.hacker@analog.com

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今天,你有木有被引力波刷屏?

别烦,小编想跟着再刷一波。嗯,必须刷出高度——以咱们工程师的角度,从ADI的高度!

背景交代:全球多国科学家16日同步举行新闻发布会,宣布人类第一次直接探测到来自双中子星合并的引力波,并同时“看到”这一壮观宇宙事件发出的电磁信号。美国东部时间8月17日8时41分(北京时间20时41分),美国“激光干涉引力波天文台”(LIGO)捕捉到这个引力波信号。此后2秒,美国费米太空望远镜观测到同一来源发出的伽马射线暴。

LIGO的外景与内景

这事为啥撩起了全球人的兴趣?用美国加州理工学院LIGO数据分析小组负责人艾伦·温斯坦教授的话说:“几十年来,我们一直孜孜以求准备探测双中子星合并的引力波,”,“那天早上,我们所有的梦想成真。”LIGO项目组在美国华盛顿发布这一重大发现。中国、德国、英国和法国等国科学家也各自举行新闻发布会。相关论文发表在《科学》《自然》等学术期刊上。这是人类历史上第一次使用引力波天文台和电磁波望远镜同时观测到同一个天体物理事件,标志着以多种观测方式为特点的“多信使”天文学进入一个新时代。

如何发现宇宙之声?

LIGO拥有两台联合运作的设备,一台在华盛顿的汉福德,另一台在路易斯安那州的利文斯顿。由于引力波不会在电磁波谱上留下线索,无法被看到,因此 LIGO 主要目标是“聆听”宇宙的声音,获得引力波存在的证据。

每台 LIGO 设备会在超高真空腔中发出激光,并将激光一分为二,然后将两束激光分别发送到相互垂直的两个 2.5 英里长的激光臂。激光束随后被激光臂尽头的镜子反射回来。当引力波经过时,这一区域的时空会发生改变,导致两个激光臂之间产生细小的相对运动,这个细微的变化近似于一个质子直径的万分之一。这会改变射入到接收光学系统的返回光的相对相位,将光释放到光学传感器,从而形成可测量的信号或嘈声。

管窥LIGO的信号调理与采集

LIGO侦测到的信号需要进行复杂的调理和采集,这个……属于各位的专长吧,不过LIGO系统的复杂度估计很多小伙伴一生难遇!!!这台仪器必须非常精确,打个比方说,在地球上所有沙滩的所有沙子中,如果有一粒沙子发生移动,LIGO 就能探测到。

但这对于见过“大事”的咱们ADI,那必须信心满满哦!没错,LIGO采用了ADI的大量集成技术。这些技术无一不体现出我们对精密技术的承诺,满足当下对精密指标的要求,并推动未来精密工程领域的创新及关键应用的实现。

除了预测和补偿所有其他可能的环境噪声源,LIGO 还要求他们的激光振幅必须保持在超稳定状态,振幅变化在约100赫兹载波位移下不得高于 2×10-9。激光不可能直接做到这些,LIGO 团队需使用+反馈系统来测量光输出并控制振幅。这需要具有特定性能的超低噪声放大器。LIGO 的科学小组为选择最佳解决方案而进行了广泛审核,最终,他们选择了ADI的AD797运算放大器。

为稳定激光频率,LIGO 团队使用ADI的AD590高精度温度传感器来测量容纳激光的玻璃真空室的平均温度。

虽然激光的原始输出是标准的,但它会在激光臂的谐振腔内快速增加到数千瓦。这产生的力量足以在玻璃镜子中形成声共振,因此,LIGO使用ADA4700的高压运算放大器来驱动静电激励器,静电激励器会主动使镜子减幅并保持一致。

另一个 ADI 器件 AD736 RMS 芯片用于测量输送到螺线管的能量,螺线管用于驱动 LIGO 的镜悬挂系统,并完成任何需要的倾斜、俯仰和偏航。

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Jason Cockrell 和 Tom MacLeod

概述

喝完第三杯咖啡,您捡起一沓技术规格书,发出一声叹息。今天您面临着一个熟悉的挑战:开发一个满足前沿要求的下一代平台,时间难以置信地紧迫,预算不合道理地低,而且还要面带微笑地去做。您必须为项目选择合适的供应商,而为了实现这些极其困难的目标,除了核心产品外,您还需要供应商提供高水平支持。

ADI公司致力于满足这些期望,提供模拟滤波器向导 和 ADC建模工具等支持软件。现在,ADI公司已迈出下一步,推出一款称为Virtual Eval(虚拟评估)的综合性在线产品评估工具。Virtual Eval采用详细软件模型来模拟器件关键性能特征,而不要求购买硬件。辛苦劳累的工程师可以配置不同的工作条件和器件特性来建立自定义使用案例。配置设置被发送到ADI公司服务器以执行仿真作业。数秒之内,完成后的仿真结果就会以图表和性能指标的形式显示在浏览器窗口中。

Virtual Eval可以解决各种各样的设计问题,从而加快产品开发周期。本文余下部分将介绍其中的两个问题。第一个问题是数据采集情况,为了选择合适的精密转换器,您必须平衡吞吐速率和噪声性能。第二个问题涉及到无线电接收机,您需要以最低动态范围要求数字化某些频谱,同时要使整体系统保持低功耗。对于这两种情况,Virtual Eval均有利于加快设计决策,并通过在线仿真来增强设计信心。

问题#1

费力地看完厚厚的技术规格书,关键要求慢慢变得清晰:

4通道信号采集,±75 mV
18位性能或更高
低于–40 dB的50 Hz抑制
建立时间为50 ms,但越快越好
剧透慎入:ADI公司的AD7193是符合工作要求的合适器件。选择正确器件的传统方法是利用产品数据手册中的技术规格部分,在不同滤波和应用条件下分析器件的性能。这种方法涉及到大量手工劳动,而且数据手册无法针对频率选择和目标使用条件的每种可能组合,向大量不同的客户提供性能规格。您真正需要的是像Virtual Eval这样的交互工具,通过针对特定使用案例定制的仿真来了解产品性能。

您看到的第一个屏幕是产品选择器。

图1. 产品选择器

在精密ADC下面,找到AD7193。单击便会加载评估会话。

AD7193功能框图

图2. AD7193功能框图

Functional Block Diagram (功能框图)视图显示AD7193的布局。单击图中的可点击元件,屏幕左侧的可折叠部分就会显示相关的配置设置。选择基准电压,观察VREF变为2.5 V。然后选择PGA元件,将PGA增益从128变为32,以提供±2.5 V/32 = ±78.125 mV的模拟输入范围。这满足幅度要求。最后,单击Settings (设置)栏中的Run(运行)按钮。远程服务器运行一系列仿真,并将性能结果返回Virtual Eval客户端。

为了解读结果,利用屏幕上方附近的选项卡切换到 Waveform(波形)视图。

波形视图

图3. 波形视图

Results(结果)包含仿真中计算的相关变量,如噪声和功耗特性等。峰峰值分辨率为18.531位,满足要求,但80.103 ms的建立时间不满足要求。

在精密转换器中,建立时间与滤波器配置相关。切换到 H(f) Response(H(f) 响应)视图可让我们了解产品的滤波性能。

H(f) 响应视图

图4. H(f) 响应视图

规格书要求–40 dB的抑制性能(50 Hz时),但实际抑制性能为–131 dB! 可以牺牲多余的抑制性能来改善建立时间。回到滤波,在Settings(设置)栏中选择 ADC元件,将FS从96变为48。为了确保50 Hz时的滤波器响应中仍有一个零点,将Averaging(均值)从1提高到2。最后,将sinc阶次从4变为3以进一步节省建立时间。然后再次运行仿真。

修改后的H(f) 响应

图5. 修改后的H(f) 响应

现在,50 Hz时的抑制为–41 dB,满足要求。这无法从数据手册中确定,因为ADI公司没有发布用于计算频率抑制的公式。只有利用交互式仿真,工程师才能直接验证诸如此类特定情况下的产品性能。

切换到 Waveform (波形)视图,由于滤波降低,建立时间只有40.103 ms,无疑满足要求。

问题#2

公司的新平台必须以72 dB信噪比数字化位于354 MHz的大约50 MHz频谱。快进到一个使用RF ADC AD9680的设计选择。其采样速率为1 GSPS,片内有数字下变频器,采用灵活的JESD204B串行接口。其数据手册非常详尽,但如上所述,它不可能涉及每一种可能的使用案例。但Virtual Eval可以,我们从 AD9680 产品页面打开它.

选择High Speed ADC(高速ADC)类别并单击AD9680。

产品选择器

图6. 产品选择器

显示Virtual Eval默认会话,从 Functional Block Diagram(功能框图)视图开始:

AD9680功能框图

图7. AD9680功能框图

DDC和JESD204B可见,从要求来看,二者均是好兆头。将单音输入频率设置为354 MHz以代表该使用案例,单击 Run(运行)。

采用354 MHz输入信号音的频谱分析,DDC禁用

图8. 采用354 MHz输入信号音的频谱分析,DDC禁用

Virtual Eval 执行仿真和完整的频谱分析。本案例中的品质因数为SNR。63.9 dB当然不够,不过可以补救。将DDC从Disabled (禁用)切换到Enabled(使能)。这就为数字信号处理提供了多个新选项来改善性能。

将NCO频率设置为354 MHz,使频谱适当地居中。另外,将C2R(复数转实数)切换到Enabled(使能)。切换到实数值可将传输数据量减半,从而降低ADC和FPGA之间的I/O功耗。再次单击 Run(运行)以查看新仿真结果。

采用354 MHz输入信号音的频谱分析,DDC使能

图9. 采用354 MHz输入信号音的频谱分析,DDC使能

输入信号音像预期一样居中,但在图形右侧附近有一个很大的基频镜像。幸运的是,规格书仅要求50 MHz的带宽,远低于当前数字化的500 MHz。这里的解决方案是降低目标频谱,同时改善SNR并滤除镜像。在Settings(设置)栏中,将DDC抽取从1变更为8,再次单击Run(运行)。这就把频谱降低到500 MHz/8 = 62.5 MHz。

采用354 MHz输入信号音的频谱分析,使能DDC和抽取

图10. 采用354 MHz输入信号音的频谱分析,使能DDC和抽取

T基频镜像被数字化滤除,SNR优于72 dB。由于转换器仅数字化62.5 MHz频谱,因此ADC和FPGA之间的数据链路接近最优。

结论

Virtual Eval通过在线仿真提供一种与产品虚拟互动的快速、方便、低风险方式。它可展示复杂的产品特性,使得工程师可以判断某一产品在自定义工作条件下是否能满足要求。这种通过便利的Web浏览器提供的高水平的详细信息和互动性,是其他任何形式的产品评估体验都无法比拟的。

本使用指南仅演示了Virtual Eval的一小部分特性。Beta网站经常会添加更多特性和更多产品。请尝试使用Virtual Eval,并借此机会参与这个持续进行的开发过程。欢迎通过右下侧的Feedback(反馈)选项卡向我们提供反馈。随着Virtual Eval进一步发展和成长,我们希望把在线评估置于产品评估和设计过程的中心舞台。

作者

Jason Cockrell

Jason Cockrell 是位于美国北卡罗莱纳州格林斯博罗的应用与技术部门的软件工程师。他于2013年获得北卡罗莱纳州立大学应用数学与计算机科学学士学位,并作为应届毕业生加入ADI公司。目前担任在线产品评估应用Virtual Eval的开发人员。

Tom MacLeod

Tom MacLeod是位于美国北卡罗莱纳州格林斯博罗的应用与技术部门的算法设计工程师。他于2002年获得北卡罗莱纳州立大学电气工程学士学位。他在建模、信号处理、高级算法开发等多种电气工程领域拥有超过13年的经验。

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