Tous les capteurs produisent des données de mesure. Ces données de mesure contiennent deux types de composants:

• Les composants souhaités, c’est-à-dire les informations que nous voulons connaître
• Les composants indésirables, c’est-à-dire le bruit de la mesure, les interférences des lignes électriques 50/60Hz, les parasites, etc./li>

Les composants indésirables dégradent les performances du système et doivent être éliminés.

Ainsi, le défi pour tout concepteur est d’abord d’identifier les aspects des données que nous voulons conserver, c’est-à-dire les “composants souhaités”, et ce que nous devons filtrer, les “composants indésirables”. Après avoir déterminé ce qui doit être filtré, le défi consiste à savoir dans quel domaine nous devons aborder ce problème, c’est-à-dire dans le domaine analogique ou dans le domaine numérique. Chaque domaine a ses avantages et ses inconvénients, comme nous allons le voir maintenant dans le cas d’un défi pratique de mesure de capteur classique utilisant un capteur de force.

Capteur de charge analogique

Un défi classique de mesure de capteur utilisant un capteur de charge est illustré ci-dessous.

En examinant la configuration matérielle, nous constatons que le capteur est excité par une tension d’excitation continue. L’idée générale est que la tension différentielle du pont du capteur est amplifiée par l’amplificateur d’instrumentation (IA) lorsqu’une contrainte est appliquée.

Pour ceux d’entre vous qui ne sont pas familiers avec ce type de technologie, une cellule de charge est un capteur de mesure de contrainte qui est composé de 4 jauges de contrainte, il est également appelé pont de Wheatstone , d’où la terminologie de capteur en pont.

En analysant les signaux dans le schéma, nous voyons que la tension différentielle passe par 2 filtres afin d’éliminer les interférences des lignes électriques et de réduire le bruit de mesure.

Quels sont les défis à relever?

L’amplificateur d’instrumentation (IA) possède des entrées à haute impédance, ce qui permet de connecter facilement des filtres EMI (interférence électromagnétique) aux entrées. Cependant, tout décalage avec ces filtres dégrade généralement le taux de réjection en mode commun de l’amplificateur d’instrumentation, ce qui n’est pas souhaitable.

L’amplificateur d’instrumentation a généralement un gain important (100 est assez typique), donc toute tension différentielle indésirable sur les entrées sera amplifiée. En ce qui concerne les filtres, la profondeur de l’encoche du filtre d’annulation des courants porteurs en ligne (50Hz/60Hz) dépendra des tolérances des composants et variera avec le temps et la température… Cela pose un problème, comme nous le verrons dans la section suivante.

Enfin, le ou les filtres analogiques nécessitent une disposition minutieuse du circuit imprimé et occupent un espace précieux sur la carte, ce qui n’est pas souhaitable pour de nombreux appareils modernes.

Capteur de charge numérique – le numérique est-il meilleur ?

En remplaçant l’amplificateur d’instrumentation par un ADC (convertisseur analogique-numérique) sigma-delta 24 bits, nous simplifions le circuit – bien que de nombreux ADC ne tolèrent pas une impédance élevée à leurs entrées, ce qui peut être problématique pour la conception d’un bon filtre RFI (interférences radioélectriques).

Néanmoins, certains dispositifs sigma-delta possèdent un filtre coupe-bande 50/60 Hz intégré qui simplifie les exigences de filtrage. Bien que ces dispositifs soient plus chers et que le choix de la fréquence d’échantillonnage soit limité, ils peuvent être suffisants pour certaines applications.

Traitement analogique du signal (ASP) ou le traitement numérique du signal (DSP)?

Alors, quel est le domaine le plus approprié pour résoudre notre problème de mesure, c’est-à-dire utiliser le traitement analogique du signal (ASP) ou le traitement numérique du signal (DSP) ? Pour répondre objectivement à cette question, nous devons d’abord analyser les avantages et les inconvénients de chaque domaine.

Filtres analogiques

Examinons d’abord une mise en œuvre utilisant l’ASP.

L’avantage le plus évident est que les filtres analogiques ont une excellente résolution, car il n’y a pas de “nombre de bits” à prendre en compte. Les filtres analogiques ont de bonnes propriétés CEM car il n’y a pas de bruit généré par l’horloge. Il n’y a pas d’effets de repliement, ce qui est certainement vrai pour les amplificateurs opérationnels les plus simples, qui n’ont pas de circuit de découpage ou d’auto-calibrage sophistiqué intégré, et les conceptions analogiques peuvent être bon marché, ce qui est idéal pour les applications sensibles au coût.

Ça parait bien, mais quelles sont les mauvaises nouvelles ?

Les filtres analogiques présentent plusieurs inconvénients importants qui affectent leurs performances, tels que le vieillissement des composants, la dérive en température et la tolérance des composants. De plus, de bonnes performances requièrent de bonnes compétences en conception analogique et une bonne disposition des circuits imprimés, ce qui est difficile à trouver sur le marché actuel des compétences.

Un gros point négatif est que la réponse en fréquence du filtre reste fixe, c’est-à-dire qu’un filtre de Butterworth sera toujours un filtre de Butterworth – toute modification de la réponse en fréquence nécessiterait de changer physiquement les composants sur le PCB – pas idéal!

Filtres numériques

Examinons maintenant une mise en œuvre utilisant le DSP.

La première impression est qu’une solution numérique est plus compliquée, comme on le voit ci-dessus avec les cinq blocs de construction. Cependant, les filtres numériques présentent une grande répétabilité des caractéristiques. À titre d’exemple, disons que vous souhaitez fabriquer 1000 modules de mesure après avoir optimisé la conception de votre filtre. Avec une solution numérique, vous pouvez être sûr que les performances de votre filtre seront identiques dans tous les modules. Ce n’est certainement pas le cas avec l’analogique, car la tolérance des composants, leur vieillissement et la dérive de la température font que le filtre de chaque module aura ses propres caractéristiques.

Les filtres numériques sont adaptatifs et flexibles, nous pouvons concevoir et mettre en œuvre un filtre avec la réponse en fréquence que nous voulons, le déployer et ensuite mettre à jour les coefficients du filtre sans rien changer sur le PCB !

Il est également facile de concevoir des filtres avec une phase linéaire et à des fréquences d’échantillonnage très basses – deux choses qui sont délicates avec l’analogique.

Ça parait bien, mais quelles sont les mauvaises nouvelles?

L’effet d’aliasing et, en cas de conception en virgule fixe, les problèmes de longueur de mot finie doivent être pris en compte, y compris la limitation de l’ADC et du DAC. Comme il y a une source d’horloge, les conceptions numériques produiront plus d’EMI que les filtres analogiques.

Conclusion

Lors de la conception d’applications modernes de mesure de capteurs IoT, les filtres numériques offrent un plus grand degré de flexibilité de conception et une grande répétabilité des caractéristiques par rapport à leurs homologues analogiques.

Avec l’avènement de la technologie des processeurs modernes et des outils de conception, on estime qu’environ 80 % des dispositifs de capteurs intelligents IoT sont actuellement déployés à l’aide de dispositifs numériques, tels que la famille Cortex-M d’Arm. Le Cortex-M4 d’Arm est un choix très populaire auprès de centaines de fournisseurs de silicium, car il offre des fonctionnalités DSP que l’on trouve traditionnellement dans des DSP plus coûteux. L’implémentation est encore plus simplifiée grâce au partenariat fort entre ASN et Arm qui ensemble fournissent une offre riche d’outils de conception de filtres faciles à utiliser et un cadre logiciel DSP gratuit (CMSIS-DSP). Ces outils et ce cadre logiciel bien documenté vous permettent de mettre en place votre application IoT en quelques minutes.