CN104995843A - 包括软件可配置的模数转换器系统的现场设备 - Google Patents

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Abstract

用于具有包括ADC和多个滤波器的模数转换器系统(ADCS)的现场设备的模数转换的方法(200)。从在运行物理过程的制造系统中测量物理参数水平的传感器接收(201)模拟感测信号。将该物理参数的水平与参考噪声数据进行比较(202)。基于所述比较，确定(203)至少一个ADCS参数。该ADCS参数被实现(204)以配置该ADCS。用该ADCS参数来利用该ADCS(205)以由该模拟感测信号生成滤波的数字化感测信号。

Description

包括软件可配置的模数转换器系统的现场设备
技术领域
所公开的实施例涉及在制造工厂中使用的现场设备，其包括测量物理量的传感器和用于处理该传感器信号的模数转换器系统。
背景技术
在制造工厂处的工业过程控制中，用于感测正在运行的过程的物理测量(例如，压力，温度，水平或流体流动)的传感器以及对工业工厂中的处理单元执行控制输出动作的仪器(例如，控制阀，致动器或驱动单元)可跨越大的地理区域来定位。这些仪器一般被称为“现场设备”或“现场仪器”(下文为“现场设备”)。
现代现场设备一般被称为“智能”现场设备，因为除了基本传感器或物理参数的控制功能之外它们还提供有价值的资产数据(asset data)。此资产数据涉及现场设备的诊断健康及与其相关的过程/应用。
智能现场设备包括模数转换器系统(ADCS)，其为了将连续模拟感测信号转换成离散时间和离散幅度信号(即数字信号)提供采样和量化。图1是用于传统ADCS 100的框图，其可实现为总和-增量(sigma-delta)ADC，示为接收在线110上的模拟输入信号。ADCS 100包括模拟低通(抗混叠)滤波器112，其通常具有等于Kfs/2的阻带频率，其中K为调节器的过采样比率(oversamplingratio)，并且fs是该ADC 116操作所处的采样率。由低通滤波器112接收的线110上的该模拟输入信号可由通常提供转换功能的传感器输出。低通滤波器112实现该ADCS 100所需的抗混叠功能(anti-aliasing function)的一部分。然后该滤波的模拟输入信号沿着线114被提供至该ADC 116。该ADC 116将模拟信号转换成高频的一比特数字数据流，且还对模拟输入信号执行噪声整形，其包括对感兴趣的信号低通滤波以及对信号的量化噪声高通滤波。由ADC 116输出的该高频数据流在线120上提供至数字低通滤波器122。
所示的时钟信号Kfs在线118上由该ADC 116接收。该ADC 116的采样率fs基于控制该ADC 116何时将瞬时模拟电压转换成数字值的采样时钟。该采样率是该ADC 116在信号已经通过该模拟输入路径之后将该输入信号转换成数字值所处的速度。
数字低通滤波器122还对ADC 116的数字数据流输出执行该抗混叠功能，且通常在fs/2处具有足够的阻带衰减以实现期望的动态范围。数字低通滤波器122减少驻留在上频带中的整形量化噪声。数字低通滤波器122的输出样本在线124上被提供至抽取器126，抽取器126提供至fs的样本的数据速率减少。抽取可以被认为是一种方法，由过采样过程引入的数字样本中包含的冗余信息通过该方法被去除。
ADCS(例如图1中所示的ADCS 100)对于具有转换器响应速度的折衷(tradeoff)噪声滤波性能是已知的。此折衷通常以低通(抗混叠)滤波器112的最低滤波水平固定在产品硬件/固件中以尝试满足最小响应速度和最大可容忍噪声。
发明内容
提供本发明内容以采用简化的形式来引入所公开的概念的简要的选择，下面在包括所提供附图的具体实施方式中对其进行进一步描述。本发明内容并不旨在限制所要求保护的主题的范围。
所公开的实施例考虑在运行物理过程的工业(或制造)工厂中使用的现场设备，由例如图1中所示的ADCS 100之类的传统模数转换器系统(ADCS)使用的方法，要求在到ADC 116的输入处的后传感器低通(抗混叠)滤波器112足够大以确保可接受的低混叠(错误)的低频噪声。实际上，具有至少10dB衰减的抗混叠低通滤波器112被放置在ADCS中的ADC 116的前面，以防止ADC116上游的噪声被混叠回到ADC的奈奎斯特频带中。所公开的实施例认识到此抗混叠低通滤波器112的高频截止较大地限制了ADC系统的响应速度，以及由此的现场设备的响应速度。
本文公开了用于现场设备的模数转换的方法，该现场设备具有软件，以用于配置ADCS，其提供在ADCS的响应速度和读取稳定性(即，低频噪声)之间的折衷的平衡。现场设备具有包括ADC和多个滤波器的ADCS，且该方法包括从在运行物理过程的制造系统中测量物理参数水平的传感器接收模拟感测信号。所测量的物理参数水平与参考噪声数据进行比较。基于该比较，确定至少一个ADCS参数。该ADCS参数被实现成配置该ADCS。ADCS参数确定和实现配置该ADCS并且基于所公开固件的处理器的执行可以是自动的。用(多个)ADCS参数来利用该ADCS以在现场设备的操作期间由模拟感测信号生成滤波数字化感测信号。
附图说明
图1是用于传统ADCS的框图。
图2是根据示例实施例示出用于现场设备的模数转换的示例方法中的步骤的流程图，该现场设备包括用于配置ADCS的软件。
图3A是根据示例实施例的用于针对处理单元执行控制输出动作的示例智能仪器的框图描述，处理单元被示为具有用于配置ADCS的所公开的软件的智能致动器。
图3B是根据示例实施例的具有用于配置ADCS的所公开的软件的示例智能传感器的框图描述。
具体实施方式
参考附图来描述所公开的实施例，其中遍及各图使用相似的参考数字来指定相似或等同元件。图形并未按比例绘制，且其仅仅为了示出某些公开的方面而被提供。下面参考示例性应用来描述几个所公开的方面以用于说明。应该理解大量特定细节、关系和方法被提出以提供对所公开实施例的全面的理解。然而，具有相关领域的普通技术的人员将容易地认识到，本文所公开的主题可在没有特定细节中的一个或多个的情况下或用其它方法来实施。在其它实例中，未详细示出公知结构或操作以避免模糊某些方面。本公开并不被动作或事件的所示的顺序所限制，因为一些动作可以以不同顺序和/或与其它动作或事件同时发生。另外，并不需要所有所示动作或事件以实现根据本文公开的实施例的方法。
所公开的实施例包括包含所公开的用于配置ADCS的软件的现场设备和用于具有ADCS的现场设备的数模转换的方法。这里使用的“现场设备”一般包括(i)用于测量多个物理过程参数(例如，压力，流温度)中的至少一个的传感器或(ii)用于针对处理单元中的至少一个执行控制输出动作的仪器(例如，致动器)。
图2是根据示例实施例示出用于现场设备的模数转换的示例方法200中的步骤的流程图，现场设备具有包括ADC和多个滤波器的ADCS。多个滤波器一般包括图1中所示的滤波器，其包括低通(抗混叠)滤波器112、数字低通滤波器122和抽取器126。处理器(例如在图3A和3B中所示的微处理器214)可编程以实现相对于方法200所描述的比较、确定和计算。
步骤201包括从在运行物理过程的制造(或工业)系统中测量物理参数水平的传感器接收模拟感测信号，其中传感器提供以模拟感测信号形式指示该水平的电信号输出。可以被感测的示例物理参数包括力/压力、温度、流速率、流体电导率和pH。
步骤202包括将所测量的物理参数的水平与参考噪声数据进行比较。参考噪声数据一般存储在合适的存储器(例如RAM或ROM)中，且包括在一个或多个水平范围内的噪声，所述水平范围包括测量的信号水平、ADC的增益系数范围、ADC的采样率范围和多个滤波器的值的多个不同组合中的噪声。参考噪声数据可包括工厂确定的从每个ADCS专门获得的参考噪声数据。参考噪声数据可被预测(模拟)、插入、或从外推数据中获得。所述比较还可包括考虑测量的水平在从下范围值(LRV)至上范围值(URV)的测量范围内的何处，且可考虑为该传感器配置的结果的跨度(URV-LRV)。
步骤203包括确定供在更新ADCS中使用的至少一个ADCS参数。该ADCS参数可包括在该ADC的采样率范围内所选择的采样率，在该ADC的增益系数范围内所选的增益系数，或为多个滤波器中的至少一个第一滤波器所选的滤波器值。
该ADCS参数可基于一个或多个预定标准确定，例如最大化ADCS的响应速度和最小化由该ADCS引入的混叠噪声，或噪声性能对比(vs.)响应速度(或采样率)，或传感器操作范围(下范围限制(LRL)至上范围限制(URL))和信噪比(SNR)。对于使用固定ADC增益的实施例，供选择的该ADCS参数是采样率或滤波器值。确定在给定样本中被平均的样本数目的转换孔径持续时间(时间)也可用作确定该ADCS参数的标准。转换孔径确定用于被发送至处理器(例如图3A和3B中所示的微处理器214)的每个单个的A/D读取的平均方法。该处理器也可计算这些平均值的平均值或这些平均值的标准偏差，且将这些数据用作在常规操作期间确定ADCS参数的另外的标准。
步骤204包括实施该ADCS参数以配置该ADCS。该低通滤波器112通常是固定的，而该数字低通滤波器122和抽取器126可通过所公开的用于配置ADCS的软件编程而被改变至所选的滤波器值，且该ADC的采样率(通过时钟信号设置)也可通过所公开的用于配置ADCS的软件被改变。确定(步骤203)和实现(步骤204)两者也可基于上述标准由实现所公开的用于配置ADCS的软件的处理器自动地(自适应地)执行。步骤205包括用所选的ADCS参数来利用该ADCS以由模拟感测信号生成滤波的数字化感测信号。
利用包括所公开的ADCS的ADCS包括对模拟感测信号低通(抗混叠)滤波以生成滤波的模拟感测信号，对滤波的模拟感测信号进行模数转换以生成数字数据流，以及对数字数据流进行数字滤波以生成滤波的数字化感测信号。低通滤波器(例如图1中所示的低通滤波器112)可被用于抗混叠滤波。如上所述，所公开的模数转换允许使用与传统ADC系统相比更小的(更少衰减的)低通滤波器。可以选择与可以是约10db的传统ADC系统相比明显更小(更少衰减)的抗混叠滤波器112，例如2至4dB。这有利地允许更高频率含量以更高采样率被转换和平均，以允许现场设备更快地响应。
另外，随着所公开的ADCS参数的更新，可以在具有更少混叠(错误低频生成)的更宽的频率范围内保持高准确性以及快速响应。该传感器软件/固件也可被结构化以基于该ADCS当前如何被配置而调整其信号链处理速度从而匹配该ADC滤波方案(scheme)。
输出信号阻尼算法不必调整到任何新的ADCS滤波方案，因为在前端ADCS操作中的这些改变与输出处理是隔离的。所公开的用于配置ADCS的软件可以自动地在设备范围为小的时侯应用更多ADC滤波(当信噪比低时更多噪声滤波)，且在设备范围更接近上范围限制时应用更少滤波(当信噪比高时更少噪声滤波)。如上所述，自动选择发生，其对终端用户通常将是显然的，但还可以手动选择以允许越过该自动行为。
根据示例实施例，图3A是具有所公开的用于配置ADCS的软件的示例智能致动器300的框图描述，并且图3B是具有所公开的用于配置ADCS的软件的智能传感器350的框图描述。智能致动器300包括外壳225。智能致动器300被示为包括致动器208、传感器209、和示为100′的ADCS，其为图1中所不的ADCS 100加上存储的所公开的用于配置ADCS的软件。
ADCS 100′的输出被示为耦合至示为微处理器214的处理器(或其它计算设备)。微处理器214包括用于存储器的静态随机存取存储器(示为RAM的SRAM)216和只读存储器(ROM)217。当RAM 216包括SRAM时，用于配置ADCS的软件以及参考噪声数据通常存储在RAM 216中。微处理器214被耦合到发射和接收(T/R)电路221，其包括收发器和可选的总线控制器，其提供往返由工业(制造)工厂利用的网络的通信。
微处理器214的输出耦合至数模(DAC)转换器222。DAC 222耦合至功率调节器223，其被耦合至致动器208的输入。智能致动器300包括允许用户输入数据的用户接口230，包括用于配置ADCS 100′的参数。智能致动器300也示为包括示为跳线(jumper)227的写保护硬件跳线，其被耦合至微处理器214。
图3B中所示的智能传感器350包括外壳255。智能传感器350示为包括传感器258和ADCS 100′。ADCS 100′的输出耦合至示为微处理器214的处理器或计算设备。微处理器214包括用于存储器的RAM 216和ROM 217。当RAM216包括SRAM时，用于配置ADCS的软件以及参考噪声数据通常存储在RAM216中。微处理器214耦合至T/R电路221，其提供往返由工业工厂利用的网络的通信。智能传感器350包括允许用户输入数据的用户接口230，包括用于配置ADCS 100′的参数。智能传感器350也示为包括耦合至微处理器214的写保护硬件跳线227。
所公开的现场设备可被用于实现多种多样的活动的工业(或制造)工厂，此类活动包括，但不限于炼油、石化产品、中央站发电、肥料、药物、食物和饮料制造、水泥生产、炼钢、造纸和气体处理。
关于通信协议，一些实施例可使用HART协议通信来实现。然而，其它实施例可以以无线HART、基金会现场总线(Foundation Fieldbus)、现场总线(PROFIBUS)、工业以太网(PROFINET)、ISA 100.11a或任何其它通信协议实现。
示例
所公开的实施例由下面的特定示例进一步说明，其不应被解释为以任何方式限制本公开的范围或内容。
如上所述，所公开的实施例可包括自动地将操作数据与对于每个ADCS设备是唯一的存储的工厂参考数据进行比较，其可包括噪声对比(vs.)增益、噪声对比(vs.)采样率、噪声对比(vs.)物理量的输入水平、或作为增益、采样率和/或物理量的输入水平的函数而计算的预测噪声中的一个或多个。然后可将参考噪声值与在压力传感器的情况下的设备的实时操作压力相比较，且与ADCS的配置的范围(LRV/URV)比较以选择将响应速度最大化且将混叠噪声最小化的增益和采样率的最佳组合。
在压力传感器的情况下，在一个特定示例中，如果在特定的输入压力、增益和采样频率下，插入/外推的参考噪声数据小于URV的O.5％，且增加该增益不将使ADC输入饱和，则增益可由所公开的用于配置ADCS的软件自动地增加。使用相同的固定抗混叠滤波器时间常数和采样频率，此增益增加可以在不考虑产生不可接受的另外的混叠ADC噪声的情况下实现，从而改善了分辨率、减少了噪声且将用于ADCS的响应性能的速度最大化。
虽然上面已经描述了各种公开实施例，但是应该理解，它们已经仅作为示例被呈现，并且不是限制。在不脱离本公开的精神或范围的情况下，对这里公开的主题的许多改变可根据本公开实现。另外，在特定特征可能已经相对于多个实施方式中的仅一个被公开时，此类特征可以与其它实施方式的一个或多个其它特征组合，这对于任何给定或特定应用而言可能是期望的和有利的。
可利用一个或多个计算机可用的或计算机可读的介质的任何组合。计算机可用或计算机可读介质例如可以是，但不限于，电子的、磁的、光学的、电磁的、红外的或半导体系统、装置或设备。计算机可读介质的更多的具体示例(非详尽列表)将包括非瞬时介质，其包括以下各项：具有一个或多个线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或闪速存储器)、便携式压缩磁盘只读存储器(CDROM)、光学存储设备、或磁存储设备。
下面根据本发明实施例，参考方法的流程图说明和/或框图、装置(系统)和计算机程序产品来描述本公开。将理解的是，流程图说明和/或框图的每个块，以及流程图说明和/或框图中的块的组合可由计算机程序指令实现。可向通用计算机、专用计算机、或其它可编程数据处理装置的处理器提供这些计算机程序指令以产生机器，使得通过计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行的指令创建用于实现在流程图和/或框图的一个或多个块中指定的功能/动作的装置。
这些计算机程序指令也可存储在物理计算机可读存储介质中，其可指引计算机或其它可编程数据处理装置以特定方式运行，从而存储在计算机可读介质中的指令产生包括指令装置的制品，其实现在流程图和/或框图的一个或多个块中指定的功能/动作。
计算机程序指令还可被加载到计算机或其它可编程数据处理装置上以引起在计算机或其它可编程装置上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而在计算机或其它可编程装置上执行的指令提供用于实现在流程图和/或框图的一个或多个块中指定的功能/动作的过程。

Claims (11)

1.一种用于现场设备的模数转换的方法(200)，所述现场设备具有包括ADC和多个滤波器的模数转换器系统(ADCS)，包括：
从传感器接收(201)模拟感测信号，该传感器测量运行物理过程的制造系统中的物理参数的水平；
将所述物理参数的所述水平与参考噪声数据进行比较(202)；
基于所述比较，确定(203)至少一个ADCS参数，
实现(204)所述ADCS参数以配置所述ADCS，以及
用所述ADCS参数来利用(205)所述ADCS以由所述模拟感测信号生成滤波的数字化感测信号。
2.权利要求1的方法，其中所述参考噪声数据包括包含所述水平的水平范围内的噪声、所述ADC的增益系数范围内的噪声、所述ADC的采样率范围内的噪声、以及所述多个滤波器的值的多个不同组合的噪声中的至少一个。
3.权利要求2的方法，其中所述ADCS参数包括所述ADC的所述采样率范围内的所选采样率、所述ADC的所述增益系数范围内的所选增益系数、或来自值的所述多个不同组合的所述多个滤波器中的至少一个第一滤波器的所选滤波器值中的至少一个。
4.权利要求3的方法，其中所述利用所述ADCS包括：
对所述模拟感测信号抗混叠滤波以生成滤波的模拟感测信号；
对所述滤波的模拟感测信号进行模数转换以生成数字数据流，以及
数字滤波所述数字数据流以生成所述滤波的数字化感测信号，
其中所述模数转换利用所述所选的采样率、所述所选的增益系数，或者所述数字滤波利用所述所选的滤波器值。
5.权利要求1的方法，其中所述参考噪声数据包括工厂确定的专门从所述ADC获得的参考噪声数据。
6.一种现场设备(300)，包括：
传感器(209)，其测量运行物理过程的制造系统中的物理参数的水平，所述传感器提供模拟感测信号；
模数转换器系统(ADCS)(100′)，其被耦合以接收所述模拟感测信号，包括：
用于对所述模拟感测信号滤波的抗混叠(112)以生成滤波的模拟感测信号；
模数转换器(ADC)(116)，其被耦合以接收所述滤波的模拟感测信号以生成数字数据流；
包括数字低通滤波器(122)和抽取器(126)的数字滤波器，以用于对所述数字数据流进行滤波以生成滤波的数字化感测信号，以及
处理器(214)，其具有存储ADCS配置代码和参考噪声数据的可存取存储器(216，217)，被耦合至所述ADCS，用所述ADCS配置代码编程的所述处理器被编程以用于：
将所述物理参数的所述水平与所述参考噪声数据进行比较(202)；
确定(203)至少一个ADCS参数，以及
实现(204)所述ADCS参数以配置所述ADCS。
7.权利要求6的现场设备，其中所述参考噪声数据包括包含所述水平的水平范围内的噪声、所述ADC的增益系数范围内的噪声、所述ADC的采样率范围内的噪声、以及所述数字滤波器的值的多个不同组合的噪声中的至少一个。
8.权利要求7的现场设备，其中所述ADCS参数包括所述ADC的所述采样率范围内的所选采样率、所述ADC的所述增益系数范围内的所选增益系数、或来自值的所述多个不同组合的所述数字滤波器中的至少一个第一滤波器的所选滤波器值中的至少一个。
9.权利要求6的现场设备，其中所述传感器包括力/压力传感器、温度传感器、流速率传感器、流体电导率传感器或pH传感器。
10.权利要求6的现场设备，其中所述参考噪声数据包括工厂确定的专门从所述ADC获得的参考噪声数据。
11.权利要求6的现场设备，其中所述确定是基于最大化所述ADCS的响应的速度和最小化由所述ADCS引入的混叠噪声。
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