Stroompompprestaties simuleren met tolerantie en temperatuur

In dit artikel gebruiken we LTspice om de precisie van een stroompompcircuit te analyseren wanneer alle weerstanden niet ideaal zijn en de temperatuur in de auto varieert temperatuurbereik.

Vorige week schreef ik een paar artikelen over een circuit met constante stroombron dat bestaat uit twee op-amps en vijf weerstanden:

Diagram van een precisiestroompomp. Afbeelding gebruikt met dank aan Analog Devices

In de tweede van deze twee artikelen heb ik LTspice gebruikt om de invloed van imperfecte weerstandsaanpassing op de fout van het circuit te beoordelen, waarbij de fout werd berekend als het verschil tussen de gesimuleerde belastingsstroom en de belastingsstroom voorspeld door de formule in de app-notitie.

\[I_{OUT}=\frac{V_{IN}\left(\frac{R4}{R2}\right)}{R1}\]

Imperfecte matching werd gesimuleerd met behulp van de Monte Carlo-functie van LTspice om de waarden van R3 en R5 binnen een gespecificeerde tolerantie te variëren. De grootte van de uitgangsstroom is recht evenredig met de waarden van R1, R2 en R4, en deze drie weerstanden bleven op hun nominale waarde.

In dit artikel zullen we een uitgebreidere simulatie uitvoeren van real-life versus theoretische prestaties. Alle weerstanden hebben een tolerantie van 0,1% en we zullen ook variatie in bedrijfstemperatuur opnemen. Het doel hier is om daadwerkelijk te begrijpen hoeveel precisie we van dit circuit kunnen verwachten onder realistische omstandigheden.

Simuleren bij specifieke temperaturen

Sommige van de op-amp-componenten in LTspice vertonen variaties in reactie op temperatuur, en andere niet. Als er een handige manier is om te bepalen welke welke zijn, heb ik die niet kunnen vinden, dus heb ik de gok-en-controlemethode gebruikt.

De LT1001A, die we in de vorige simulatie gebruikten, valt niet in de categorie temperatuurafhankelijkheid. Na het testen van een paar andere op-amps die niet voldeden, ontdekte ik dat de AD8606, een precisie-op-amp die bedoeld is voor laagspanningstoepassingen, ergens in zijn macromodel temperatuurafhankelijkheid heeft.

We kunnen temperatuur opnemen in de circuitberekeningen van LTspice door middel van de "temp" -richtlijn. Bijvoorbeeld, “.temp -40 125” zal een simulatie uitvoeren bij –40°C en een andere bij +125°C.

Het volgende circuit geeft aan of een op-amp verschillende resultaten geeft bij verschillende temperaturen.

De verwachte uitgangsstroom is (0,6 V – 0,5 V)/(100 Ω) =1 mA. Hier zijn de gesimuleerde uitgangsstroomwaarden verkregen bij de temperaturen gespecificeerd in de "temp" -richtlijn:

Monte Carlo-simulatie met temperatuurveranderingen

Wanneer we de Monte Carlo-functie ("mc" in LTspice) toepassen op de waarde van een weerstand en de ".step param run ..."-richtlijn gebruiken, bestaat de simulatie uit meerdere onafhankelijke runs en voor elke run zal de mc functie zal een nieuwe waarde selecteren binnen het bereik bepaald door de gespecificeerde tolerantie.

We doen alsof de beoogde toepassing functionaliteit vereist over het gehele temperatuurbereik van de auto, namelijk –40°C tot +125°C. Dit is toevallig ook het bedrijfstemperatuurbereik van de AD8606. Als we een "temp" -richtlijn toevoegen, wordt het aantal runs vermenigvuldigd met het aantal temperaturen in de lijst.

Het opnemen van meerdere temperaturen binnen het bereik zou leiden tot lange simulatietijden, en het is moeilijk om een ​​scenario voor te stellen waarin dat nodig zou zijn. Een op-amp zal geen grote prestatieschommelingen vertonen als reactie op een matige stijging of daling van de bedrijfstemperatuur.

In feite geeft de vorige grafiek aan dat het effect van temperatuur monotoon en zeer subtiel is. Ik denk dus dat we temperatuurinvloeden adequaat kunnen verklaren door verschillende temperaturen te selecteren die het hele bereik dekken.

Hier is het schema dat ik heb gebruikt voor de simulatie van weerstand-tolerantie-plus-temperatuur:

En hier is een grafiek van de gesimuleerde belastingsstroom voor de 900 runs (100 runs per temperatuur).

Prestatiestatistieken

De volgende stap die ik het liefste heb, is om de resultaten als een tekstbestand te exporteren en het tekstbestand vervolgens in Excel te importeren voor verdere analyse. Klik hiervoor met de rechtermuisknop op de plot en selecteer Bestand -> Gegevens exporteren als tekst. Zo zien de gegevens eruit nadat ik het tekstbestand in Excel heb geïmporteerd:

Nu kan ik gemakkelijk de statistieken berekenen waarin ik geïnteresseerd ben. De gemiddelde waarde is 0,9977 mA, dus een niet-idealiteit in de op-amp zorgde voor een kleine offset (0,0023 mA, of 0,23% van de verwachte uitgangsstroom). De standaarddeviatie is 2,86 µA en de maximum- en minimumwaarden zijn 1,0053 mA en 0,9899 mA.

Ik vind de maximale en minimale resultaten behoorlijk indrukwekkend:zelfs met alle weerstanden met een tolerantie van 0,1% en temperatuurvariaties over een breed interval, kan ik verwachten dat de belastingsstroom niet meer dan ongeveer 5 µA in de positieve richting van de gewenste stroom afwijkt en 10 µA in de negatieve richting.

Conclusie

We hebben een Monte Carlo-methode gecombineerd met de "temp" -richtlijn van LTspice om de realistische prestaties van een twee-op-amp precisiestroombron te onderzoeken. Statistische analyse van de simulatieresultaten geeft aan dat het circuit uitstekende precisie biedt over een zeer breed temperatuurbereik.