掌握触敏设备的电池寿命

描述

高度敏感的触摸外壳通过挤压或手指滑动改变电池供电的医疗设备、工业仪表、平板电脑或手机的功能。轻柔地握住这些设备可实现最佳的动手性能和电池寿命。最佳解决方案是使用高精度 24 位 ΔΣ ADC 优化此灵敏度,并使用有效的固件算法控制功耗。

介绍

便携式医疗设备、工业仪表、平板电脑或手机等手持式电池供电设备通过 LCD(液晶显示器)提供有效的触觉用户界面。也许这些工具用户界面的下一步是使它们对施加在外壳上的外部压力敏感。考虑到这一点,只需在设备外壳上简单的挤压或手指滑动即可实现多种用户可编程功能。

例如,通过使用短捏,手机可以快速拍照,而长捏可以接听电话。此功能为使用手持设备提供了一系列新方法,但最好的做法是超灵敏的外观对设备电池寿命的影响最小。

在这个设计解决方案中,我们将探讨成功的两个关键要求:对触摸的精确灵敏度和有效的电池管理技术。

安装在设备内部的外部力传感器

如果适当地固定在手持设备上,力或应变片传感器会对压力的微小变化做出反应。该应变片的正确型号配置是由四个电阻应变片组成的惠斯通电桥或力传感器。

电阻是传感器应变片的建模元件。完整的传感器结构通常是具有可变电阻的导电走线的 PCB(图 2)。

传感器

图2.惠斯通电桥或力传感器。

理想的PCB材料是柔性塑料基板,例如聚酰亚胺或透明聚酯。柔性电路结构允许电路板符合所需的形状或柔性位置,而不会使电路板上的走线短路。生成的电阻值随施加的应力或力而变化。

图3显示了力传感器的四个应变片的布置。在静态、无应力的环境中,所有电阻值相等或 R1= R2= R3= R4.随着用力甚至轻微的触摸,电阻的值会发生变化,使得R1>·3和 R2<·4,而 R1= R4和 R2= R3.

四个电桥元件的电阻幅度从300Ω到10kΩ不等。如果设计人员保持在这些仪表的机械应力限制范围内,则满量程输出,V外或AINP - ANIN,在10mV至100mV之间变化。

传感器

图3.全桥柔性塑料电阻应变片。

电阻力传感器必须由电压源 V 激励裁判.激励电压稳定性会影响测量精度,因此需要稳定的电压源。

该传感器的输出电压(AINP - ANIN)取决于应变片的物理和电阻增量范围。例如,电桥的电阻为1.2kΩ,额定输出为2mV/V,满量程挠度为0.01in。至 0.05 英寸

环绕整个设备

人们可以成功地在设备的内边缘添加多个桥。这里的主要挑战是检测挤压因素或器件外部封装的细微变化。

手机的边缘对压力和/或触摸很敏感。只需轻轻挤压即可激发传感器。此时,该器件使用差分输入IC测量传感器的输出电压。

传感器

信号调理选项

Δ-Σ模数转换器(ΔΣ ADC)是捕获和数字化小差分电压至关重要的应用的合适构建模块。?S ADC具有差分输入端口以连接到这些桥。ΔΣ ADC捕获电压之间的差异(在图2中,AINP和AINN)以记录施加的力。

该传感器和 ΔΣ ADC 需要一个基准电压 (V裁判).附加 V裁判到电桥和ΔΣ ADC的基准电压源如图5所示,可提供方便的比例数字结果。

传感器

图5.六通道 24 位 ΔΣ ADC,具有 6 个可编程 GPO 端口。

图5所示的多通道ΔΣ ADC非常适合此应用。这种设计需要一个ADC,可以将小的增量电压变化转换为数字代码。24 位 ΔΣ ADC 产生 224或大约 1700 万个数字输出代码。对于输入范围为3.0V的理想24位ΔΣ ADC,最低有效位(LSB)的大小约为179nV。但在图5中,ΔΣ ADC内部增益模块改善了这种情况。例如,分辨率为150nV有效值内部增益为64,基准电压为3.0V,采样速率为1ksps。

省电

ΔΣ ADC是该电路的强大补充,因为它可以解析物理运动产生的非常小的差分桥电压。鉴于持续的外部监控至关重要,在这种电池供电的环境中,要求将这些传感单元的功耗保持在尽可能低的水平。

电桥检测电路中的功耗来自两个地方,即阻性电桥和ΔΣ ADC。

阻性电桥功率(P桥) 等于 V裁判1/1桥.例如,如果 R桥= 1.2kΩ 和 V裁判= 3.0V,一个传感器的功耗为7.5mW(公式1和2)。

 

传感器 (Eq. 1)
传感器 (Eq. 2)
 

通常,ΔΣ ADC电流消耗的规格为模拟(I安娜)和数字(I挖) 工作电源电流。在我们的电路中,ΔΣ ADC的模拟和数字电源为3.3V。使用图4所示器件的规格,ΔΣ ADC I安娜= 4.2mA 和 I挖= 0.7mA,提供工作功率(PADC_OP),在通道扫描时间内等于16.17mW(公式3和4)。

 

PADC_OP = VDD × (IANA + IDIG) (Eq. 3)
16.17mW = 3.3V × (4.2mA+0.7mA) (Eq. 4)
 

总工作功率(PTOT_OP)和传感器的功率为23.67mW(公式5和6)。

 

PADC_OP = VDD × (IANA + IDIG) (Eq. 3)
16.17mW = 3.3V × (4.2mA+0.7mA) (Eq. 4)
 

传感器

图6.省电时序图。

对于图4中的ΔΣ ADC,如果GPOx电压等于V裁判,电桥电流和电桥功率达到接近零的值(PBRIDGE_SL= 0W)。此外,典型的ΔΣ ADC休眠模式电流(ISL)为~1.3μA。这会产生ΔΣ ADC休眠功率(PADC_SL) 等于 4.29μW(公式 7和8)。

PADC_SL= VDD× ISL (公式7)
4.29μW = 3.3V × 1.3μA (公式8)
 

总睡眠功率 (PTOT_SL) 的 ΔΣ ADC 和传感器为 4.29W(公式 9和10)。

PTOT_SL= PBRIDGE_SL+ PADC_SL (公式9)
4.29μW = 0W + 4.2μ9W (公式10)
 

工作配置和睡眠配置之间的功耗之比约为 5,517。

现在,该应用的总功耗成为时序算法的挑战。这种极高的比率是通过固件编程有效控制操作和睡眠模式的强大动力。在这一挑战中,设计人员确定测量速率要求,因为传感器测量1Hz至20Hz范围内的人为事件。

结论

电池供电的医疗设备(如工业仪表、平板电脑或手机)的功能可以通过使设备外壳对触摸高度敏感来扩展,只需挤压或手指滑动即可。我们讨论了一种轻柔地抓住这些设备的方法,以实现最佳的动手性能和电池寿命。最佳解决方案是使用高精度 24 位 ΔΣ ADC 优化测量,并使用有效的固件算法控制功耗。

审核编辑:郭婷

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