逸珺 · 2020年10月22日

一个单片机ADC的挖坑填坑之旅

首发:嵌入式客栈
作者:逸珺

[导读]

本文来解析一个盆友在使用STM32采集电池电压踩过的坑。以STM32F4 的ADC属于逐次逼近SAR 型ADC为例进行分析,参考STM32F405xx  Datasheet,对于如何编写ADC程序就不做描述了。

先描述一下坑

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采集电池电压,利用两个电阻将电池电压分压,然后送入单片机,当电阻如上分别取4M欧/1M欧时,ADC采集到的ADC值与万用表测得的ADC输入端相差很大,取30K欧以及10k欧时,则相差变小。

盆友咨询我这是为什么?我给出了建议,先卖个关子,先来看看应用最为广泛的STM32单片机的一些特性。

STM32 ADC:

STM32 12位ADC是逐次逼近型的模数转换器。它有多达19个多路复用通道,允许它测量来自16个外部源、2个内部源和VBAT通道的信号。通道的A/D转换可以在单次、连续、扫描或间断模式下进行。ADC的结果存储在左对齐或右对齐的16位数据寄存器中。模拟看门狗功能允许应用程序检测输入电压是否超过用户定义的、更高或更低的阈值。

主要功能,具体操作,怎么编程这些细节,有大量的资料就不罗嗦了,主要来看看电气特性。

电气特性

image.png

上面的公式用于确定误差小于1/4 LSB时允许的最大外阻抗。N = 12(12位分辨率),k是在ADC\_SMPR1寄存器中定义的采样周期数。

ADC精度vs.负注入电流:应该避免在任何模拟输入引脚上注入负电流,因为这会显著降低在另一个模拟输入上执行转换的精度。建议在模拟引脚上增加一个肖特基二极管(引脚接地),这可能会注入负电流。

image.png

Page 136 图例(上图中标识解释):

  1. 见表68
  2. 实际转移曲线的示例。
  3. 理想转移曲线
  4. 终点相关线
  5. ET =未调整总误差:实际和理想传递曲线之间的最大偏差。EO =偏移误差:第一个实际过渡与第一个理想过渡之间的偏差。EG =增益误差:最后一个理想过渡与最后一个实际过渡之间的偏差。ED =微分线性误差:实际步长与理想步长之间的最大偏差。EL =积分线性误差:任何实际过渡和终点相关线之间的最大偏差。

image.png

寄生电容表示PCB的电容(取决于焊接和PCB布局质量)加上焊盘电容(大约5 pF)。寄生电容值高会降低转换精度。为了解决这个问题,应该减少fADC。

回到坑里

将盆友的电路等效绘制一下,忽略ADC采样通道内部ESD保护二极管,以及等效电流源,如下图:

image.png
好了,这图一画出来,问题的原因就显而易见了,SAR ADC是将采样电容上的电压通过逐次逼近原理转换为数字量的,按上述图,由于R2为兆级电阻,那么等效加载在采样电容上的电压就不能简单的看成是R1/R2的分压了,此时ADC的输入阻抗在百50K欧级别,简化定性看一下,忽略分布电容影响,计算方便将输入阻抗看成50K直流电阻(实际深入动态分析的话则不可忽略,假定电池电压为5V),具体计算就不做了。

为什么电阻选这么大呢?我想估计是为了将电池电压监控取样回路的电流降低,以节省电量。

跳出坑里

怎么办呢?我觉得这样应该可以:

image.png

找一个低功耗的运放做一个阻抗变换就可以兼顾两者需求,当然如果更完善一点,还可以考虑串入一个RC低通滤波环节,可以有效降低噪声。

总结一下

对于单片机ADC的使用,个人总结了这几点:

  • 将输入短路,可测量热噪声。实际应用时,将输入端短路,采集一定数量的样本,由于热噪声符合高斯分布,可计算出其期望、方差,接入真实信号可以利用统计规律进行相应的噪声滤波处理。
  • 量化噪声,可以通过输入一定幅度及频率的正弦波,进行度量系统的量化噪声。
  • 设计ADC采样电路时,需要注意阅读芯片手册的电气特性参数,这个对于设计一个稳定的模数采集系统至关重要。

至此,我想要写的关于ADC的笔记文章就暂时总结分享到此了,如果觉得本文有价值,在看转发起来,也算对我的肯定支持。

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