使用LTspice辅助进行数字式温度检测

作者 / Alain Stas 威世科技

　　Alain Stas，Vishay(威世科技)非线性电阻器产品营销工程师。拥有Université libre de Bruxelles(ULB)物理学系土木工程专业硕士学位，专业领域是固态电子。

摘要：在开始构建数字温度检测电路之前，需要考虑温度范围和最高精度等问题。本文以25℃~150℃ 的温度范围、总体精度± 2℃为例，介绍了用LTspice实现这一目标的方法。

1 仿真搭建

　　在开始构建数字温度检测电路之前，您必须考虑到设计的纯机械方面(本文未涉及)和电热方面。因此，有几个重要问题需要考虑：温度范围是多少?想达到多高的精确度?使用哪种温度检测设备?传感器电气特征的容差是多少? 模数转换器的最小比特率是多少?需要多高的传感器信号采样率?应用中涉及的所有其他无源组件的值和容差是多少?

　　前两个问题非常关键，因为其答案将决定以下步骤。在本文中，我们将使用25℃ 至150℃ 的温度范围，其总体精度目标为±2℃。对于这个温度范围和精度，很难在高度敏感但非线性的热敏电阻和线性但缺乏敏感性的电阻温度检测器 (RTD) 之间做出选择，例如铂传感器。

　　上面提到的每个问题都可以由不同的产品专家进行全面的回答，但是所有这些要点有哪些综合影响呢?总体原则是：精度总是由系统的限制因素决定。如果您还没有发现这个限制因素，将一个或几个剩余参数的容差缩小到零附近不会大大改善您的结果;这种方法将最终证明费用昂贵，而且效率很低。

　　如果有商用的高精度设备，您可能会倾向于使用非常精确的热敏电阻，这种设备的精确度可做到± 0.2 ℃。然而，如果您使用低成本的8位ADC，这就没什么意义;如果您的传感器的精度一般，则将位级从8提高到24所需成本是否值得投入会受到质疑。您还可以选择A类铂金传感器(0℃时±0.15℃)，温度函数具有线性变化。然而，信号变化将小于热敏电阻的信号变化;它需要被放大，因此需要更多的硬件和更高的容差。

　　考虑到这一点，我们可以提出这样的问题：一旦您确定了上述特征，是否有一种廉价的方法来全面查看达到的精度?您可以根据自己的经验做出猜测，选择传感器、容差、A/D转换器比特率和其他硬件，然后快速构建虚拟测试平台并执行模拟，从而查看可能获得的结果。如果这种方法既快又便宜，而且您不需要使用大量方程式进行计算，这肯定是您梦寐以求的。

　　ADI公司的免费软件LTspice模拟程序就是为这一目的而提供的。

　　您可能会问：“LTspice?真的吗?”模拟计算软件如何能够真实地反映数字应用?

　　那么，我们的数字传感应用有哪些不同的组件呢?首先是温度传感器。无论是NTC热敏电阻还是铂RTD，我们都可以轻松找到这些器件的SPICE模型。然后，在热敏电阻和固定电阻之间有一个低压电源分压器。在可能的放大和滤波之后，我们将该电压馈送到采样和保持装置，而该装置的输出随后以位计数的形式显示。微处理器根据给定的公式计算基于该位数的温度。

　　如图1所示，这些操作都可以通过LTspice轻松进行仿真(在这里，我们选择了一款基于热敏电阻的电路，但RTD版本不会有太大的不同)。图2再现了电路的直接瞬态模拟，显示了应用的温度曲线(V1是表面温度)、传感器的响应(带有延迟和梯度)以及信号的数字化。图2的下部窗格显示了不同时间的读出温度偏差(比特率= 10保持低水平，采样时间长达200 ms以显示数字化)。

　　传感器 (Vishay 10 kΩ NTCALUG) 和固定电阻当然没有问题：LTspice将真实地模拟它们的特性(包括容差)。采样和保持器件是LTspice库中的标准组件。信号的数字化以及从位计数到温度的转换均通过模拟行为建模电压源完成。有趣的是，ADC的比特率n现在是一个模拟参数，可以从8到24进行扫描。采样和保持设备的采样时间Ton也是一个参数。

　　我们要处理的第一个参数是10 ms的采样时间。然后，我们将通过在8和24之间进行n扫描来确定最佳比特率。通过计算误差函数作为读出温度和NTCALUG温度之间的RMS值，我们在图3中看到，对于要采用的位数n > 16，没有显著的误差减小。

　　我们还可以优化串联电阻R1(作为温度变化曲线的函数)的值。在图4中，串联电阻Rs值在3 kΩ和7 kΩ之间扫描，误差函数最小值为4.7 kΩ。

　　下一步是选择热敏电阻和固定电阻R1的容差，并根据这些容差进行最差情况分析。三种情况如下(图4至6)。在图4中，B25 / 85容差为±0.5%的dR25 / R25 =±1 % NTC与0.5 % TNPW电阻器相结合，而且我们实现了从25℃±0.4℃到100℃±1.5℃的增长。仿真根据最坏情况而进行(NTC和固定电阻R1的容差为R25和B25 / 85，因此有23 = 8种情况，中间的白色曲线是标称值)。

　　我们看到，不同的电平是平均分布的，因此我们选择的相对容差合理。在图5中，我们看到，如果将所有容差除以2(R25时的热敏电阻=0.5%，B25 / 85的热敏电阻=0.25%，固定电阻的热敏电阻=0.25%)，我们可以进一步将温度的不确定性除以2。这对能力水平提出了挑战，因为我们不能确定所有制造商都能保证B25 / 85可实现± 0.25 %。

　　对于B25 / 85系数，遇到的更常见容差是±1.5 %(举例)。如果我们使用与图5中相同的值(即dR25 = 0.5%，固定dR = 0.25%，两者都非常低，但对B值的容差为±1.5%)执行相同的仿真，我们可以得到 图6中的结果，其中明确显示了高温下非最佳设计的情况。最坏情况分析的不同层次也显然分布不均。

　　因此，我们看到，对于数字温度应用中所选的元素，相对简单的仿真电路使我们能够查看在实际电路期望达到的整体精度，这是准备实验的理想方式。

2 结论

　　SPICE仿真永远不会取代工程师的天赋和本能，但它可以提高实际实验的效率。它可以让人员腾出时间，从而降低最终成本，同时也为您的工作带来一点乐趣。谁不喜欢呢?

　　本文来源于《电子产品世界》2018年第11期第24页，欢迎您写论文时引用，并注明出处。