Nichtlineare Approximationsmethoden zur Reduzierung nichtidealer Sensoreigenschaften in integrierten CMOS-Sensorsystemen

For modern instrumentation systems, sensors obtain a special significance, since they are necessary interfaces to technical processes. These sensors are responsible for conversion of nonelectric measurands into electrical signals. For this conversion sensors use different physical measuring effects, which are often nonlinear. Furthermore these effects are additionally sensitive to several disturbance quantities. Moreover they depend on drift effects caused by aging as well as statistical material and process variations. Hence a proper temperature compensation of these unwanted effects and a calibration of nominal sensing parameters is essential for precise and high selective measurements. For this the sensor must be applied to defined nonelectric reference quantities and must be adjusted using suitable trimming elements, so that the static transfer function stays inside a given tolerance under specified influence or disturbance quantity. The presented thesis employs conventional as well as novel approximation procedures for cost-efficient reduction of nonideal sensor properties and finally compares their advantages and disadvantages. To these procedures belong an simple look-up table, an algorithmic microprocessor based and a novel look-up table concept which use the interpolating properties of oversampled A/D-converter. With this novel concept the spectrum of a piecewise linear, square, and cubic polynomial interpolation can be realised. The novel concept is also used for efficient temperature compensation of a smart piezoresistive pressure transducer. Thus the heavy temperature dependence of pressure transducer can be reduced below 100ppm/K. The high flexibility of this concept can also be used for many other problems in sensor development. Bei der Konzeption und dem Betrieb von modernen Meß- und Automatisierungssystemen kommt den Sensoren eine besondere Bedeutung zu, da sie die Verbindungen zu technischen Prozessen herstellen und nichtelektrische Meßgrößen in elektrische Signale umwandlen. Bei dieser Umwandlung bedienen sich die Sensoren eines physikalischen Meßeffektes, der von unerwünschten Stör- oder Einflußeffekten überlagert ist. Ferner unterliegen die Sensoren Langzeiteinflussen und -weisen aufgrund von Material- und Prozeßschwankungen wesentliche Exemplarstreuungen auf. Aus diesen Gründen ist eine Kompensation von Stör- und Einflußeffekten, sowie ein Abgleich der Sensor-parameter für präzise und zugleich hochselektive Sensoren einfach unerläßlich. Dazu muß der Sensor mit nichtelektrischen Referenzgrößen beaufschlagt und über geeignete Abgleichelemente derart eingestellt werden, daß die statische Übertragungskennlinie bei bekannten Einflußeffekten innerhalb eines vorgegebenen Toleranzbandes bleibt. Die vorliegende Dissertation beschäftigt sich mit konventionellen als auch neuartigen Approximationsverfahren zur kostengünstigen Reduzierung von nichtidealen Sensoreigenschaften und stellt deren Vor- und Nachteile vergleichend gegenüber. Zu den untersuchten Verfahren gehört ein einfaches, ein rechnergestütztes und ein daraus abgeleitetes neuartiges Tabellenverfahren. Das neuartige Verfahren nutzt dabei die interpolativen Eigenschaften überabgetasteter A/D-Wandler aus, mit dem das Spektrum der stückweisen linearen, quadratischen und kubischen Polynom-Interpolation abdeckt werden kann. Das neuartige Tabellenverfahren wird zur effizienten Temperaturkompensation eines hybrid aufgebauten Drucksensors auf piezoresistiver Basis verwendet. Die starke Temperaturabhängigkeit des piezoresistiven Drucksensors konnte somit auf unter 100ppm/K reduziert werden. Durch die ernorme Flexibilität kann das Verfahren für viele andere auftretende Problemstellungen der Sensorik verwendet werden.

Zitieren

Zitierform:
Zitierform konnte nicht geladen werden.

Rechte

Nutzung und Vervielfältigung:
Alle Rechte vorbehalten