TMS320F2812 DSP编程之AD采样精度的校准算法

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简介:在实际使用中,ADC的转换结果误差较大,如果直接将此转换结果用于控制回路,必然会降低控制精度。

F2812内部集成了ADC转换模块。该模块是一个12位、具有流水线结构的模数转换器,内置双采样保持器(S/H),可多路选择16通道输入,快速转换时间运行在25 MHz、ADC时钟或12.5 Msps,16个转换结果寄存器可工作于连续自动排序模式或启动/停止模式。在实际使用中,ADC的转换结果误差较大,如果直接将此转换结果用于控制回路,必然会降低控制精度(最大转换误差可以达到9%左右)F2812的ADC转换精度较差的主要原因是存在增益误差和失调误差,要提高转换精度就必须对两种误差进行补偿。

对于ADC模块采取了如下方法对其进行校正:选用ADC的任意两个通道(如A3,A4)作为参考输入通道,并分别提供给它们已知的直流参考电压作为输入(RefHigh和RefLow),通过读取相应的结果寄存器获取转换值,利用两组输入输出值求得ADC模块的校正增益和校正失调,然后利用这两个值对其他通道的转换数据进行补偿,从而提高了ADC模块转换的准确度。

实现校准的硬件电路在本文中不作描述,在有关资料中可以查到。下面是该算法的C语言实现:

//首先计算两个通道的参考电压转换后的理想结果

// A4 = RefHigh = 2.5V ( 2.5*4095/3.0 = 3413 ideal count)

// A3 = RefLow = 0.5V ( 0.5*4095/3.0 = 683 ideal count)

#define REF_HIGH_IDEAL_COUNT 3413

#define REF_LOW_IDEAL_COUNT 683

#define SAMPLES 63

//定义所需的各个变量

Uint16 Avg_RefHighActualCount;

Uint16 Avg_RefLowActualCount; /

Uint16 CalGain; // Calibration Gain

Uint16 CalOffset; // Calibration Offset

Uint16 SampleCount;

Uint16 RefHighActualCount;

Uint16 RefLowActualCount;

//对各个变量进行初始化

void InitCalib()

{

Avg_RefLowActualCount = 0;

Avg_RefLowActualCount = 0;

Avg_RefHighActualCount = 0;

RefHighActualCount = 0;

RefLowActualCount = 0;

CalGain = 0;

CalOffset = 0;

SampleCount = 0;

}

//获得校准增益和校准失调

// Algorithm: Calibration formula used is:

//

// ch(n) = ADCRESULTn*CalGain - CalOffset

// n = 0 to 15 channels

// CalGain = (RefHighIdealCount - RefLowIdealCount)

// -----------------------------------------

// (Avg_RefHighActualCount - Avg_RefLowActualCount)

//

// CalOffset = Avg_RefLowActualCount*CalGain - RefLowIdealCount

//

// A running weighted average is calculated for the reference inputs:

//

// Avg_RefHighActualCount = (Avg_RefHighActualCount*SAMPLES

// + RefHighActualCount) / (SAMPLES+1)

//

// Avg_RefLowActualCount = (Avg_RefLowActualCount*SAMPLES

// + RefLowActualCount) / (SAMPLES+1)

//

void GetCalibParam()

{

RefHighActualCount = AdcRegs.ADCRESULT4 >>4;

RefLowActualCount = AdcRegs.ADCRESULT3 >>4;

if(SampleCount > SAMPLES)

SampleCount = SAMPLES;

Avg_RefHighActualCount = (Avg_RefHighActualCount * SampleCount

+ RefHighActualCount) / (SampleCount+1);

Avg_RefLowActualCount = (Avg_RefLowActualCount * SampleCount

+ RefLowActualCount) / (SampleCount+1);

CalGain = (REF_HIGH_IDEAL_COUNT - REF_LOW_IDEAL_COUNT)

/ (Avg_RefHighActualCount - Avg_RefLowActualCount);

CalOffset = Avg_RefLowActualCount*CalGain - RefLowIdealCount;

SampleCount++;

}

//在ADC_ISR中,对其他各个通道的结果进行修正:

interrupt void adc_isr(void)

{

GetCalibParam();

......

newResult n= AdcRegs.ADCRESULTn*CalGain - CalOffset;

......

}

通过上面的代码,配合硬件电路改动,可以大幅实现提高ADC采样的精度,实现更灵敏、更精确的控制。

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