JP2019129489A - 集積回路装置、振動デバイス、電子機器及び移動体 - Google Patents

集積回路装置、振動デバイス、電子機器及び移動体 Download PDF

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Abstract

【課題】 温度検出対象デバイスの温度を推定することで、温度検出データに基づく処理を高い精度で実行可能な集積回路装置、振動デバイス、電子機器及び移動体等の提供。【解決手段】 集積回路装置20は、第1、第2の温度センサー26と、第1、第2の温度センサー26からの第1、第2の温度検出電圧のA/D変換を行い、第1、第2の温度検出データTD1、TD2を出力するA/D変換回路27と、第1、第2の温度センサーの温度検出対象デバイスに電気的に接続される接続端子と、第1、第2の温度検出データTD1、TD2に基づいてデジタル演算を行い、温度検出対象デバイスの温度特性を補正する温度補償処理を行うデジタル信号処理回路23を含む。【選択図】 図9

Description

本発明は、集積回路装置、振動デバイス、電子機器及び移動体等に関する。
従来より、TCXO(temperature compensated crystal oscillator)、OCXO(oven controlled crystal oscillator)、SPXO(Simple Packaged Crystal Oscillator)等の発振器が知られている。例えばTCXOは、水晶振動子がもつ発振周波数の温度特性を補償することにより、環境温度の変化に対して安定した発振周波数が得られるようにした発振器である。このTCXOは、例えば携帯通信端末、GPS関連機器、ウェアラブル機器、又は車載機器などにおける基準信号源等として用いられている。
例えば特許文献1には、デジタル演算により温度補償処理を行うTCXOが開示されている。
特開2017−85535号公報
温度補償処理に用いられる温度センサーは、発振器の集積回路装置に設けられている一方で、発振信号を生成する振動子は、集積回路装置とは別体として設けられる。発振器の構造によっては、振動子と温度センサーとの間の熱伝導に対応する熱伝導遅延が生じるため、温度センサーで振動子の正確な温度を測定できない。結果として、温度検出データを用いた温度補償処理を高い精度で実行できないおそれがある。
また、発振器以外の機器においても、温度センサーと、温度センサーによる温度検出対象デバイスとの間に熱伝導遅延が生じ、温度センサーで温度検出対象デバイスの正確な温度を測定できない場合がある。この場合、温度検出データを用いた処理を高い精度で実行できない。
本発明は、上記の課題の少なくとも一部を解決するためになされたものであり、以下の形態又は態様として実現することが可能である。
本発明の一態様は、第1の温度センサーと、第2の温度センサーと、前記第1の温度センサーからの第1の温度検出電圧のA/D変換を行い、第1の温度検出データを出力し、前記第2の温度センサーからの第2の温度検出電圧のA/D変換を行い、第2の温度検出データを出力するA/D変換回路と、前記第1の温度センサー及び前記第2の温度センサーの温度検出対象である温度検出対象デバイスに電気的に接続される接続端子と、前記第1の温度検出データ及び前記第2の温度検出データに基づいてデジタル演算を行い、前記温度検出対象デバイスの温度特性を補正する温度補償処理を行うデジタル信号処理回路と、を含む集積回路装置に関係する。
本発明の一態様では、集積回路装置に設けられる複数の温度センサーからの温度検出データに基づいて、温度検出対象デバイスの温度特性を補正する。このようにすれば、温度センサーでの温度と温度検出対象デバイスの温度との乖離(温度差)に起因する、処理精度の低下を抑制できる。
また本発明の一態様では、電源電圧が供給される電源端子と、信号が出力される出力端子と、を含み、前記第1の温度センサーと前記接続端子との距離は、前記第1の温度センサーと前記電源端子との距離、及び前記第1の温度センサーと前記出力端子との距離の少なくとも一方より小さくてもよい。
接続端子は、集積回路装置と温度検出対象デバイスの間の主な熱伝導経路となる。上記のように、電源端子又は出力端子に比べて接続端子に近い位置に温度センサーを設けることで、振動子への熱伝導に基づく温度変化を検出しやすくなる。このため、集積回路装置と温度検出対象デバイスとの間の熱伝導を考慮した温度補償処理の精度を向上させることができる。
また本発明の一態様では、前記温度検出対象デバイスを支持するための電極が設けられた支持用端子を含み、前記第2の温度センサーと前記支持用端子との距離は、前記第2の温度センサーと前記電源端子との距離、及び前記第2の温度センサーと前記出力端子との距離の少なくとも一方より小さくてもよい。
支持用端子は、集積回路装置と温度検出対象デバイスとの接続に用いられる端子であるため、集積回路装置と温度検出対象デバイスの間の主な熱伝導経路となる。上記のように、電源端子又は出力端子に比べて支持用端子に近い位置に温度センサーを設けることで、振動子への熱伝導に基づく温度変化を検出しやすくなる。このため、集積回路装置と温度検出対象デバイスとの間の熱伝導を考慮した温度補償処理の精度を向上させることができる。
また本発明の一態様では、前記温度検出対象デバイスと前記集積回路装置とを電気的に接続する配線が形成される中継基板を支持するための電極が設けられた支持用端子を含み、前記第2の温度センサーと前記支持用端子との距離は、前記第2の温度センサーと前記電源端子との距離、及び前記第2の温度センサーと前記出力端子との距離の少なくとも一方より小さくてもよい。
中継基板を介する場合であっても、支持用端子は、集積回路装置と振動子との接続に用いられる端子であるため、集積回路装置と振動子の間の主な熱伝導経路となる。電源端子又は出力端子)に比べて支持用端子に近い位置に温度センサーを設けることで、振動子への熱伝導に基づく温度変化を検出しやすくなる。このため、集積回路装置と温度検出対象デバイスとの間の熱伝導を考慮した温度補償処理の精度を向上させることができる。
また本発明の一態様では、前記デジタル信号処理回路は、前記第1の温度検出データ及び前記第2の温度検出データに基づくニューラルネットワーク演算処理により、前記温度検出対象デバイスの温度特性を補正してもよい。
このようにすれば、ニューラルネットワーク演算を用いて温度補償処理を行うことが可能になる。
また本発明の一態様では、前記デジタル信号処理回路は、前記第1の温度検出データ及び前記第2の温度検出データの少なくとも一方の時間変化量に基づく前記ニューラルネットワーク演算処理により、前記温度検出対象デバイスの温度特性を補正してもよい。
このようにすれば、集積回路装置と温度検出対象デバイスとの間の熱伝導を考慮したニューラルネットワーク演算が可能になるため、温度補償処理の精度向上が可能になる。
また本発明の一態様では、前記デジタル信号処理回路は、前記第1の温度検出データ及び前記第2の温度検出データに基づいて、熱伝導モデルの熱抵抗情報と熱容量情報に基づく熱回路シミュレーション処理を行い、前記温度検出対象デバイスの温度を推定してもよい。
このようにすれば、熱回路シミュレーションにより温度推定処理、もしくは温度補償処理を行うことが可能になる。
また本発明の他の態様は、温度センサーと、前記温度センサーからの温度検出電圧のA/D変換を行い、温度検出データを出力するA/D変換回路と、前記温度センサーの温度検出対象である温度検出対象デバイスに電気的に接続するための接続端子と、前記温度検出データと、前記温度検出データの時間変化量とに基づくニューラルネットワーク演算処理により、前記温度検出対象デバイスの温度特性を補正する温度補償処理を行うデジタル信号処理回路と、を含む集積回路装置に関係する。
本発明の他の態様では、温度検出データの時間変化量に基づくニューラルネットワーク演算により、温度検出対象デバイスの温度特性を補正する。このようにすれば、温度センサーでの温度と温度検出対象デバイスの温度との乖離(温度差)に起因する、処理精度の低下を抑止できる。その際、ニューラルネットワーク演算の入力に時間変化量を用いることで、熱伝導を考慮した精度の高い温度補償処理が可能になる。
また本発明の他の態様では、前記温度検出対象デバイスは、振動子であり、前記集積回路装置は、前記振動子を駆動する駆動回路を有してもよい。
このようにすれば、振動子の温度特性を高い精度で補正することが可能になる。
また本発明の他の態様は、上記のいずれかに記載の集積回路装置と、前記温度検出対象デバイスである振動子と、を含み、前記振動子は、前記接続端子を介して、前記集積回路装置に支持されている振動デバイスに関係する。
このようにすれば、集積回路以外との間の振動子との熱伝導を低減でき、より高精度な温度補償処理が可能となる。
また本発明の他の態様は、上記の集積回路装置を含む電子機器に関係する。
また本発明の他の態様は、上記の集積回路装置を含む移動体に関係する。
振動子の温度特性の例。 検査工程における温度スイープの例。 温度スイープ中の温度と周波数偏差の関係例。 温度センサーでの検出温度と振動子の温度の温度差の例。 集積回路装置と振動子を含む振動デバイスの構成を示す平面図。 集積回路装置と振動子を含む振動デバイスの構成を示す断面図。 集積回路装置と振動子を含む振動デバイスの構成を示す他の平面図。 集積回路装置と振動子を含む振動デバイスの構成を示す他の断面図。 集積回路装置の構成例。 集積回路装置の他の構成例。 温度センサーの配置を説明する図。 振動デバイス(発振器)の熱伝導経路を説明する図。 振動デバイス(発振器)の熱伝導モデルの例。 振動デバイス(発振器)の熱伝導経路を説明する他の図。 振動デバイス(発振器)の熱伝導モデルの例。 振動デバイス(発振器)の熱伝導モデルをローパスフィルターで近似した例。 温度検出対象デバイスの温度を推定する処理を説明するフローチャート。 ニューラルネットワークの説明図。 誤差逆伝播法の説明図。 検査工程で実測される温度検出データの時間変化例。 実測データと熱伝導モデルから推定される温度推定値の時間変化例。 温度検出対象デバイスの温度を推定する処理を説明するフローチャート。 物理量測定装置である振動デバイスの構成例。 物理量測定装置である振動デバイスの構成例。 物理量測定装置である振動デバイスの動作説明図。 電子機器の構成例。 移動体の構成例。
以下、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお以下に説明する本実施形態は特許請求の範囲に記載された本発明の内容を不当に限定するものではなく、本実施形態で説明される構成の全てが本発明の解決手段として必須であるとは限らない。
1.本実施形態の手法
まず本実施形態の手法について説明する。TCXO等の発振器は、種々の機器における基準信号源等として用いられる。例えば基地局と通信端末との通信方式として、これまではFDD(Frequency Division Duplex)が用いられていたが、次世代の5Gなどの通信方式では、TDD(Time Division Duplex)が用いられる。そしてTDD方式では、上がりと下りで同じ周波数を用いて時分割でデータが送受信され、各機器に割り当てられたタイムスロットの間にはガードタイムが設定されている。このため、適正な通信を実現するためには、各機器において時刻同期を行う必要があり、正確な絶対時刻の計時が要求される。また発振器を基準信号源として用いる場合には、いわゆるホールドオーバーの問題がある。例えば、GPSやネットワークからの基準信号に対して、PLL回路を用いて発振器の発振信号(出力信号)を同期させることで、周波数変動を抑制できるようになる。しかしながら、GPSやネットワーク(インターネット)からの基準信号が消失又は異常となるホールドオーバーが発生すると、同期のための基準信号を得ることができなくなる。従って、このようなホールドオーバーが発生した場合には、基準信号が無い状態で発振器側が絶対時刻を計時する必要があり、この計時時刻がずれてしまうと、通信が破綻してしまう。このため、発振器には、ホールドオーバー期間においても、非常に高い周波数安定度が要求される。
発振周波数の精度を低下させる要因として、振動子の温度特性が考えられる。図1は、水晶振動子の温度特性の例であり、横軸は温度を表し、縦軸は周波数偏差(設定周波数に対する誤差)を表す。図1に示すように、水晶振動子は三次関数に近い温度特性を有する。発振器の集積回路装置(狭義にはDPS)は、温度変動に伴う発振周波数の変動を抑制する温度補償処理を実行する。例えば図9を用いて後述するように、デジタル信号処理回路23(DSP)は、温度検出データTDに基づいて周波数制御データDDSを出力し、発振信号生成回路40は、周波数制御データDDSに基づいて振動子10の発振周波数を制御する。
図1に示したように、温度補償処理においては振動子10自体の温度が重要である。そのため、振動子10の温度を用いれば、十分な精度で温度補償処理を実行可能と考えられる。しかし、振動子10自体に温度センサー26を設けることは容易でなく、温度センサー26は振動子10以外の場所、特に集積回路装置20に設けられる。温度センサー26での温度と、振動子10の温度に乖離がある場合、当該乖離に起因して、温度補償処理の精度が低下する。
図2は、検査工程における温度スイープの例である。図2の横軸は時間であり縦軸は検査工程で用いられる恒温槽の温度である。図2の例では、+25℃を起点として+125℃まで温度を上昇させたあと、−40℃まで冷却し、その後+25℃に戻す制御を33時間かけて行う。通常、検査工程では、図2のように温度スイープを行い、その際の温度検出データTDと、周波数制御データDDSを求め、求めた値を学習データ(教師データ)として、温度補償処理のパラメーター(例えば多項式近似関数の係数)を決定する処理を実行する。
図3は、図2に示した温度スイープを行った場合の、温度補償処理のシミュレーション結果を表す図である。図3の横軸は時間であり、縦軸は周波数偏差(単位:ppb)を表す。図3では、集積回路装置20と振動子10の間の熱伝導をローパスフィルター(以下、LPFと記載)とみなし、温度信号に対するローパスフィルター処理後の信号を用いた多項式近似により温度補償処理を行うシンプルな補正システムを想定している。LPFのカットオフ周波数が低いほど、温度センサー26と振動子10の間の熱伝導の遅延が長く、LPFのカットオフ周波数が高いほど、温度センサー26と振動子10の間の熱伝導の遅延が短いことに対応する。図3はカットオフ周波数を1Hz(熱伝導遅延を1秒)に設定した場合のシミュレーション結果を示している。
図3からわかるように、カットオフ周波数が1Hzである場合、周波数偏差の幅がある程度大きくなってしまう。具体的には、同じ温度でも温度上昇時と温度下降時で、温度補償処理後の周波数偏差が異なる(ヒステリシスが生じる)。このシミュレーション結果は、温度センサー26と振動子10の間の熱伝導遅延が1秒程度であっても、当該遅延が要因となり、十分な精度で温度補償処理を実行できない、ということを示している。カットオフ周波数が高ければ(即ち熱伝導遅延が短ければ)、周波数偏差を狭い範囲に抑えることが可能であるが、図3からわかるように、十分な精度を得るために許容される熱伝導遅延は、1秒より短い。
図4は、温度センサー26と振動子10の間の熱伝導を説明する図である。図4の横軸は経過時間の対数であり、縦軸は温度センサー26と振動子10の温度差を表す。図4は、集積回路装置の所与の回路を熱源として熱が発生し、当該熱が伝達していく様子をシミュレートした結果である。図4に示したように、まず熱源に相対的に近い温度センサー26の温度が高くなり、振動子10との温度差が大きくなる。そして、時間の経過とともに振動子10にも熱が伝達されるため、振動子10の温度も高くなり、温度センサー26と振動子10の温度差は減少し、やがて0になる。
図4からわかるように、温度センサー26と振動子10との間には熱伝導に100秒程度の遅延がある。つまり、熱伝導遅延を1秒より短くすることは現実的とは言えない。図3及び図4から、温度センサー26と振動子10の間の熱伝導遅延は、温度補償処理の精度を低下させる要因として無視できないものである、ということがわかる。具体的には、所与の温度に着目した場合、それが上昇時の温度なのか下降時の温度なのか、或いは温度勾配がどの程度であるかに応じて発振周波数が変化するところ、単純に温度検出データを用いたのではそれらを区別できない。つまり温度補償処理を高い精度で行うためには、集積回路装置20と振動子10の間の熱伝導を考慮した処理を行う必要がある。
以上では、TCXO等の発振器における温度補償処理について説明した。しかし他の機器においても、温度センサー26と、当該温度センサー26による温度検出対象である温度検出対象デバイスとの間の熱伝導(温度差)が、処理上の問題になる場合がある。例えば、ジャイロセンサー等の物理量測定装置では、振動子10の温度特性により、ゼロ点(角速度等の物理量が0である場合の出力値)が変化してしまうことが知られており、温度検出データに基づくゼロ点補正処理が行われる。物理量測定装置でも、温度センサーで検出される温度と、温度検出対象デバイス(振動子)の間で温度差が生じた場合、当該温度差はゼロ点補正処理の精度を低下させる要因となる。
これに対して、本実施形態に係る集積回路装置20は、第1の温度センサー26と、第2の温度センサー26と、第1の温度センサー26からの第1の温度検出電圧のA/D変換を行い、第1の温度検出データTDを出力し、第2の温度センサー26からの第2の温度検出電圧のA/D変換を行い、第2の温度検出データTDを出力するA/D変換回路27と、第1の温度センサー及び第2の温度センサーの温度検出対象である温度検出対象デバイスに電気的に接続される接続端子と、第1の温度検出データTD及び第2の温度検出データTDに基づいてデジタル演算を行い、温度検出対象デバイスの温度特性を補正する温度補償処理を行うデジタル信号処理回路23と、を含む。ここでの温度補償処理は、温度検出対象デバイスの温度(以下、温度推定値と表記)を推定し、温度推定値に基づいて行われる処理であってもよいし、直接的に温度補償用のデータ(例えば周波数制御データDDS)を求める処理であってもよい。なお、温度センサー26は3つ以上に拡張可能であるため、以下では、第1〜第N(Nは2以上の整数)の温度センサー26と表記する。
ここで、集積回路装置20とは、例えばA/D変換回路27、デジタル信号処理回路23、及び発振信号生成回路40等の各回路と、温度センサー26とが1チップに集積されたものを表す。
このようにすれば、複数の温度センサー26からの複数の温度検出データに基づいて、温度検出対象デバイスの温度を推定することが可能になる。集積回路装置20が発振器に含まれる場合、温度検出対象デバイスとは振動子10であり、振動子10の温度を推定することで、発振周波数の温度補償処理を精度よく実行できる。また集積回路装置20が物理量測定装置(例えばジャイロセンサー)に含まれる場合、温度検出対象デバイスとは振動子であり、振動子の温度を推定することで、ゼロ点補正処理等を精度よく実行できる。その他の機器においても、本実施形態の集積回路装置20を用いることで、温度センサー26で検出される温度と、温度検出対象デバイスの温度との乖離(温度差)に起因する精度低下等の問題を抑制できる。
特に、本実施形態では複数の温度センサー26を用いることで、単一の温度センサーを用いる場合に比べて精度の向上が可能である。例えば、温度検出対象デバイスの温度推定に図13を用いて後述する熱伝導モデル(熱回路)を用いる場合、複数のノードの電位が熱回路シミュレーション処理の入力となるため、1つのノードの電位が入力となる場合に比べて、温度検出対象デバイスに対応するノードの電位(温度推定値)の推定精度を高くできる。或いは、温度検出対象デバイスの温度推定に図18を用いて後述するニューラルネットワークを用いる場合、入力数を増やすことができるため、推定精度を高くできる。
また本実施形態の手法は、温度センサー26と、温度センサー26からの温度検出電圧のA/D変換を行い、温度検出データTDを出力するA/D変換回路27と、温度センサー26の温度検出対象である温度検出対象デバイスに電気的に接続するための接続端子と、温度検出データTDと、温度検出データの時間変化量とに基づくニューラルネットワーク演算処理により、温度検出対象デバイスの温度を推定する温度推定処理、もしくは前記温度検出対象デバイスの温度特性を補正する温度補償処理を行うデジタル信号処理回路23と、を含む集積回路装置20に適用できる。
温度検出データTDの時間変化量とは、温度検出データTDの所定時間当たりの変化量を表す。例えば、温度検出データTDの時間変化量とは、処理対象タイミングに対応する温度検出データと、それよりも前のタイミング(狭義には1つ前のタイミング)で取得された温度検出データの差分情報である。
このように、ニューラルネットワーク演算の入力に温度検出データTDの時間変化量を用いることで、温度検出データTDの値自体が同じであっても、それが上昇時なのか下降時なのかを区別することが可能になる。また、時間変化量の大きさは温度変化の急激さを表すため、急激な温度変化と緩やかな温度変化を区別することも可能である。即ち、時間変化量を用いることでも、熱伝導を考慮したニューラルネットワーク演算が可能になるため、温度検出対象デバイスの温度推定処理、もしくは温度特性を補正する温度補償処理を高い精度で行うことが可能になる。
なお、温度検出対象デバイスの温度推定をニューラルネットワークを用いて行う場合、上記2つの手法を組み合わせてもよい。即ち、集積回路装置20は、第1〜第N(Nは2以上の整数)の温度センサー26と、第1〜第Nの温度センサー26からの第1〜第Nの温度検出電圧のA/D変換を行い、第1〜第Nの温度検出データTD〜TDを出力するA/D変換回路27と、第1〜第Nの温度センサーの温度検出対象デバイスに電気的に接続される接続端子と、デジタル信号処理回路23を含む。そしてデジタル信号処理回路23は、第1〜第Nの温度検出データTD〜TDと、第i(iは1≦i≦Nを満たす整数)の温度検出データTDの時間変化量に基づくニューラルネットワーク演算処理により、温度検出対象デバイスの温度を推定する。ただし、複数の温度センサー26を用いる構成、及び時間変化量を用いる構成のいずれか一方を省略してもよい。
2.構成例
図5、図6に本実施形態の集積回路装置20を含む振動デバイス2(発振器、物理量測定装置)の構成例を示す。図5は、本実施形態の振動デバイス2を示す平面図であり、図6は断面図(側面図)である。振動デバイス2は、振動子10と、振動子10を駆動する駆動回路30を有する集積回路装置20(IC)を含む。また振動デバイス2は、振動子10、集積回路装置20が実装されるパッケージ3を更に含むことができる。振動子10は、集積回路装置20の能動面AF側(回路素子面側)に設けられている。能動面AFは、集積回路装置20のトランジスター等の能動素子(回路素子)が形成される面である。図5、図6では、集積回路装置20から振動子10へと向かう方向をDR1(第1の方向)としている。方向DR1は集積回路装置20の半導体基板に直交する方向である。また方向DR1に直交する方向を、方向DR2、DR3(第2、第3の方向)としている。方向DR2は例えば集積回路装置20の長辺方向に沿った方向であり、方向DR3は短辺方向に沿った方向である。なお振動デバイス2は図5、図6の構成には限定されず、その一部の構成要素を省略したり、他の構成要素を追加するなどの種々の変形実施が可能である。
振動子10(resonator)は、電気的な信号により機械的な振動を発生する素子(振動素子)である。振動子10は、例えば水晶振動片などの振動片(圧電振動片)により実現できる。例えばカット角がATカットやSCカットなどの厚みすべり振動する水晶振動片などにより実現できる。例えば振動子10は、恒温槽を備えない温度補償型発振器(TCXO)に内蔵されている振動子である。或いは振動子10は、恒温槽を備える恒温槽型発振器(OCXO)に内蔵されている振動子などであってもよい。なお本実施形態の振動子10は、例えば厚みすべり振動型以外の振動片や、水晶以外の材料で形成された圧電振動片などの種々の振動片により実現できる。例えば振動子10として、SAW(Surface Acoustic Wave)共振子や、シリコン基板を用いて形成されたシリコン製振動子としてのMEMS(Micro Electro Mechanical Systems)振動子等を採用してもよい。
振動子10は、振動片11(振動基板)と電極12、13を有する。振動片11は圧電材料で構成されており、例えば水晶で構成されている。振動片11の集積回路装置20とは反対方向側の面を第1の面とし、集積回路装置20側の面を第2の面とした場合に、電極12は振動片11の第1の面に形成され、電極13は第2の面に形成される。また振動子10は、不図示の端子を有しており、この端子を介して集積回路装置20の端子に電気的に接続される。
集積回路装置20は、能動面AFの平面視において矩形であり、半導体基板を有し、半導体基板の能動面AFに、トランジスター等の能動素子が形成される。また能動面AFには抵抗、キャパシター等の受動素子が形成されてもよい。なお、ここでいう矩形とは必ずしも完全なものではなく、一部に凸形状や凹形状を含んでいたり、辺が曲線を含むものも許容される。
集積回路装置20は、振動子10を駆動する駆動回路30を有する。また集積回路装置20は、振動子10の電極12(第1の電極)に電気的に接続され、駆動回路30から振動子10への出力信号が出力される端子T1(第1の端子)と、振動子10の電極13(第2の電極)に電気的に接続され、振動子10から駆動回路30への入力信号が入力される端子T2(第2の端子)を有する。また集積回路装置20は、振動子10の電極12、13(第1、第2の電極)に電気的に非接続の端子T3(第3の端子)を更に有する。また集積回路装置20は、端子TS1、TS2を有してもよい。なお、図5では、TS1及びTS2がそれぞれ3つの端子を有する例を示したが、具体的な数については種々の変形実施が可能である。TS1又はTS2は、高電位側の電源VDDが供給される端子を含む。またTS1又はTS2は、低電位側の電源VSS(例えばGND)が供給される端子を含む。即ち、端子TS1、TS2は電源供給用の電源端子を含み、集積回路装置20は、これらの電源VDD、VSSが供給されて動作する。また、端子TS1、TS2は、種々の信号が出力されたり或いは入力される信号端子を含む。これらの端子T1〜T3、TS1、TS2は、例えば集積回路装置20のパッドと呼ばれるものである。なお電気的に接続とは、配線等を介して電気信号が伝達されて届くような接続であり、電気的に非接続とは、電気信号の伝達が遮断されて届かないことである。
例えば集積回路装置20は、駆動回路30の出力信号(駆動信号)により振動子10を駆動する。駆動回路30は、例えば反転増幅回路(インバーター回路)により実現され、駆動回路30の出力信号OUTが、端子T1を介して振動子10(電極12)に出力される。また振動子10(電極13)からの入力信号IN(フィードバック信号)が端子T2を介して駆動回路30に入力される。これにより振動子10を発振させて、所定の発振周波数の発振信号(クロック信号)を生成できる。
図6に示すように振動デバイス2は、セラミック等により形成されるパッケージ3を有する。パッケージ3は、その内側に収容空間Sを有しており、この収容空間Sに振動子10、集積回路装置20が収容される。収容空間Sは気密封止されており、減圧状態(望ましくは真空に近い状態)になっている。このパッケージ3により、振動子10、集積回路装置20を衝撃、埃、熱、湿気等から好適に保護することができる。パッケージ3はベース4とリッド5を有する。具体的にはパッケージ3は、振動子10、集積回路装置20を支持するベース4と、ベース4との間に収容空間Sを形成するようにベース4の上面に接合されたリッド5とにより構成されている。
図6の断面図に示すように、ベース4は、その内側に、上面に開口する第1凹部と、第1凹部の底面に開口する第2凹部を有する。第1凹部の底面には段差部6、7が設けられており、段差部6、7には振動デバイス2の内部端子TI1、TI2が形成されている。内部端子TI1、TI2は、パッケージ3の内部配線(不図示)を介して、振動デバイス2の外部端子TE1、TE2に電気的に接続される。外部端子TE1、TE2は、パッケージ3の外側底面に形成されている。外部端子TE1、TE2は、外部配線(回路基板の配線等)を介して外部デバイスに接続される。例えば集積回路装置20には端子TS1、TS2が設けられており、信号端子TS1、TS2には導電性バンプBS1、BS2が設けられている。そして図6に示すように、信号端子TS1、TS2の導電性バンプBS1、BS2は、振動デバイス2の内部端子TI1、TI2に接触して接続される。これにより、集積回路装置20の信号端子TS1、TS2と、振動デバイス2の外部端子TE1、TE2とが電気的に接続されるようになる。
図5は集積回路装置20の能動面AFの平面視での平面図であり、例えば方向DR1の逆方向から見た図である。この能動面AFの平面視において、集積回路装置20の端子T1、T2、T3は振動子10に重なるように配置されている。図6の断面図(方向DR3から見た図)に示すように、振動子10と集積回路装置20は、その厚さ方向に並ぶように積層して取り付けられている。このように振動子10と集積回路装置20を積層して取り付けたユニットを振動子ユニット9(積層体)と呼ぶこととする。
図6に示すように集積回路装置20の端子T1、T2、T3には、導電性バンプBU1、BU2、BU3(接続バンプ)が設けられている。導電性バンプBU1、BU2、BU3は、端子T1、T2、T3上に形成された突起状の接続電極である。導電性バンプBU1、BU2、BU3は例えば金属で形成された金属バンプ(金バンプ、銀バンプ又は銅バンプ等)である。なお導電性バンプとして、樹脂により形成されたバンプのコアを金属でメッキすることで構成される樹脂コアバンプを用いる変形実施も可能である。
そして端子T1は、導電性バンプB1を介して振動子10の電極12に電気的に接続される。具体的には図5、図6に示すように、振動子10には、電極12に接続される配線16と、配線16に接続される不図示の第1の接続用端子とが設けられている。そして端子T1の導電性バンプB1がこの第1の接続用端子に接続されることで、端子T1と電極12とが、導電性バンプB1、第1の接続用端子及び配線16を介して電気的に接続されるようになる。また端子T2は、導電性バンプB2を介して振動子10の電極13に電気的に接続される。具体的には、振動子10には、電極13に接続される配線17と、配線17に接続される不図示の第2の接続用端子とが設けられている。図1では電極13及び配線17は点線で示されている。そして端子T2の導電性バンプB2がこの第2の接続用端子に接続されることで、端子T2と電極13とが、導電性バンプB2、第2の接続用端子及び配線17を介して電気的に接続されるようになる。なお以上では、端子T1と電極12が電気的に接続され、端子T2と電極13が電気的に接続される場合について説明したが、本実施形態はこれに限定されず、端子T1と電極13が電気的に接続され、端子T2と電極12が電気的に接続されてもよい。例えば電極13が第1の電極となり、電極13が第2の電極となってもよい。
一方、集積回路装置20の端子T3は、振動子10の電極12、13とは電気的に非接続のダミーの端子である。例えば端子T3には導電性バンプBU3が形成されており、この導電性バンプBU3は、振動子10に接触しているが、振動子10の電極12、13には電気的に接続されていない。例えば集積回路装置20の端子T1、T2は、振動子10の第1、第2の接続用端子に接続されているが、端子T3は、これらの第1、第2の接続用端子には接続されていない。
そして振動子10は、端子T1、T2、T3に設けられた導電性バンプBU1、BU2、BU3を用いて集積回路装置20の能動面AF側に支持される。例えば導電性バンプBU1、BU2、BU3(及び端子T1、T2、T3)が支持部材となって、集積回路装置20により振動子10が支持(三点支持)される。
図7は、振動デバイス2の他の説明図であり、図8はパッケージ3に実装された状態での振動デバイス2を示す断面図である。図7に示す実施形態の振動デバイス2では、振動子10と集積回路装置20との間に中継基板100が設けられる。例えば振動子10、中継基板100、集積回路装置20は厚さ方向に並ぶように積層して取り付けられている。このように振動子10と中継基板100と集積回路装置20を積層して取り付けたユニットが、振動子ユニット9(積層体)となる。中継基板100には、集積回路装置20の端子T1と振動子10の電極12とを電気的に接続するための配線111や、集積回路装置20の端子T2と振動子10の電極13とを電気的に接続するための配線115が形成される。これらの配線111、115は、中継基板100の振動子10側の面に設けられた導電性バンプBT1、BT2を介して、振動子10の端子に電気的に接続される。そして、振動子10の端子は、電極12、13に接続される。これにより集積回路装置20の駆動用の端子T1、T2が、振動子10の電極12、13に電気的に接続されるようになる。そして端子T1、T2の間に駆動電圧が印加されることで、振動子10が発振動作を行うようになる。このように中継基板100は、振動子10と集積回路装置20との間の電気的な接続を中継する基板である。
この中継基板100は、集積回路装置20やパッケージ3の変形により生じる応力を振動子10に伝わりにくくする機能を有している。中継基板100は例えば水晶基板により実現できる。例えば水晶基板をエッチング(例えばウェットエッチング)によりパターニングすることで、中継基板100を形成する。なお中継基板100を、水晶基板以外の圧電基板や、シリコン基板、樹脂基板、金属基板又はセラミック基板等により実現してもよい。振動子10と集積回路装置20の間に中継基板100を介在させることで、例えば集積回路装置20やパッケージ3の熱撓み等による変形(応力)が振動子10に伝わり難くなり、振動子10の振動特性の低下を抑制することが可能になる。
また図7、図8の振動デバイス2では、集積回路装置20が、振動子10の電極12、13(第1、第2の電極)に電気的に非接続の端子T3、T4(第3、第4の端子)を含む。そして振動子10は、端子T1、T2、T3、T4に設けられた導電性バンプBU1、BU2、BU3、BU4を用いて集積回路装置20の能動面AF側に支持される。具体的には振動子10は、集積回路装置20の端子T1、T2、T3、T4の導電性バンプBU1、BU2、BU3、BU4により支持される中継基板100を介して、集積回路装置20の能動面AF側に支持される。図5〜図8に示したように、振動子10又は中継基板100を支持するための端子は、3つであってもよいし、4つであってもよい。或いは5つ以上の端子を用いて振動子10又は中継基板100を支持するようにしてもよい。
図9に、集積回路装置20の構成例を示す。なお、図9では振動デバイス2が発振器である例を示すが、図23等を用いて後述するように、振動デバイス2は物理量測定装置であってもよい。
集積回路装置20は、出力回路22、デジタル信号処理回路23、記憶部24(メモリー)、温度センサー26、A/D変換回路27、発振信号生成回路40を含む。また集積回路装置20は、上述した端子T1,T2を含む。なお集積回路装置20は図9の構成には限定されず、その一部の構成要素を省略したり、他の構成要素を追加するなどの種々の変形実施が可能である。
温度センサー26(第1〜第Nの温度センサー26−1〜26−N)は、環境(例えば集積回路装置20や振動子10)の温度に応じて変化する温度依存電圧を、温度検出電圧として出力する。例えば温度センサー26は、温度依存性を有する回路素子を利用して温度依存電圧を生成し、温度に非依存の電圧(例えばバンドギャップリファレンス電圧)を基準として温度依存電圧を出力する。例えば、PN接合の順方向電圧を温度依存電圧として出力する。
A/D変換回路27は、温度センサー26からの温度検出電圧のA/D変換を行い、その結果を温度検出データTDとして出力する。A/D変換方式としては、例えば逐次比較型、フラッシュ型、パイプライン型又は二重積分型等を採用できる。
デジタル信号処理回路23は種々の信号処理を行う。例えばデジタル信号処理回路23(温度補償部)は、温度検出データTDに基づいて、振動子10の発振周波数の温度特性を補償する温度補償処理を行い、発振周波数を制御するための周波数制御データDDSを出力する。温度補償処理の詳細については後述する。
デジタル信号処理回路23は、温度補償処理を含む種々の信号処理を時分割に実行するDSP(Digital Signal Processor)により実現できる。或いはデジタル信号処理回路23は、ゲートアレイ等の自動配置配線によるASIC回路により実現してもよいし、プロセッサー(例えばCPU、MPU等)とプロセッサー上で動作するプログラムにより実現してもよい。またデジタル信号処理回路23は温度補償以外の補正処理(例えばエージング補正)を行ってもよい。またデジタル信号処理回路23は、恒温槽型発振器(OCXO)における恒温槽のヒーター制御(オーブン制御)などを行ってもよい。
記憶部24は、温度補償処理用のデータを含む種々のデータを記憶する。記憶部24は、RAM(SRAM、DRAM)などの半導体メモリーにより実現してもよいし、不揮発性メモリーにより実現してもよい。
発振信号生成回路40は、D/A変換回路25、発振回路21を含む。D/A変換回路25は、周波数制御データDDSをD/A変換し、周波数制御データDDSに対応する制御電圧を発振回路21に出力する。発振回路21は、駆動回路30を有し、駆動回路30により振動子10を駆動して振動子10を発振させる回路である。なお、駆動回路30の出力ノード、入力ノードの少なくとも一方の接続ノードに対して可変容量回路を設けることが望ましい。可変容量回路は、例えば、D/A変換回路25からの制御電圧に基づき容量値が変化するバラクターである。
ただし、発振信号生成回路40は、他の構成を用いてもよい。図10は、集積回路装置20(発振信号生成回路40)の他の構成例である。図10の集積回路装置20の発振信号生成回路40は、可変容量回路29と発振回路21を有する。この発振信号生成回路40にはD/A変換回路25は設けられていない。図10の発振信号生成回路40により生成される発振信号の発振周波数は、デジタル信号処理回路23からの周波数制御データDDSに基づいて、直接に制御される。即ちD/A変換回路25を介さずに発振信号の発振周波数が制御される。
可変容量回路29は、デジタル信号処理回路23からの周波数制御データDDSに基づいて、その容量値が制御される。例えば可変容量回路29は、複数のキャパシター(キャパシターアレイ)と、周波数制御データDDSに基づき各スイッチ素子のオン、オフが制御される複数のスイッチ素子(スイッチアレイ)を有する。これらの複数のスイッチ素子の各スイッチ素子は、複数のキャパシターの各キャパシターに電気的に接続される。そして、これらの複数のスイッチ素子がオン又はオフされることで、複数のキャパシターのうち、振動子10の一端に、その一端が接続されるキャパシターの個数が変化する。これにより、可変容量回路29の容量値が制御されて、振動子10の一端の容量値が変化する。従って、周波数制御データDDSにより、可変容量回路29の容量値が直接に制御されて、発振信号の発振周波数を制御できるようになる。
出力回路22(バッファー回路)は、発振信号生成回路40(発振回路21)で生成された発振信号のバッファリングを行って、バッファリング後の信号を出力する。即ち、外部の負荷を十分に駆動できるようにするためのバッファリングを行う。バッファリング後の信号は、例えばクリップドサイン波信号である。但し当該信号は矩形波信号であってもよい。或いは出力回路22は、クリップドサイン波信号と矩形波信号の両方の出力が可能な回路であってもよい。
次に、集積回路装置20での温度センサー26の配置について説明する。上述したように、本実施形態の集積回路装置20(デジタル信号処理回路23)では、温度検出対象デバイス(振動子10)の温度を推定する。温度検出データに基づく温度推定の精度を高くするため、集積回路装置20と振動子10との間の熱伝導経路の近傍に、温度センサー26が設けられる。これにより、当該温度センサー26からの温度検出データは、集積回路装置20と振動子10との間の熱伝導を反映した情報となるため、温度推定の精度向上が期待できる。
図11は、温度センサー26の配置を説明する図である。例えば、集積回路装置20は、温度検出対象デバイスに電気的に接続される接続端子を含む。発振器の例であれば、接続端子とは、駆動回路30の入力ノード及び出力ノードの一方に接続される第1の発振用端子と、駆動回路30の入力ノード及び出力ノードの他方に接続される第2の発振用端子である。ここでの第1の発振用端子とは、上述した端子T1に対応し、第2の発振用端子は端子T2に対応する。
また集積回路装置20は、電源電圧が供給される電源端子と、信号が出力される出力端子と、を含む。発振器の例であれば、出力端子から出力される信号とは、発振信号である。また、電源端子及び出力端子は、端子TS1又はTS2に含まれる端子である。
そして集積回路装置20が有する温度センサー26−1は、図11に示したように、TS1,TS2のいずれの端子よりもT1に近い位置に配置される。即ち、温度センサー26−1と第1の発振用端子T1との距離D11は、温度センサー26−1とTS1との距離D12、及び温度センサー26−1とTS2との距離D13との距離より小さい。また温度センサー26−2は、TS1,TS2のいずれの端子よりもT2に近い位置に配置される。即ち、温度センサー26−2と第2の発振用端子T2との距離D21は、温度センサー26−2とTS1との距離D22、及び温度センサー26−2とTS2との距離D23との距離より小さい。即ち、温度センサー26−1、26−2の少なくとも一方を第1の温度センサーとした場合、第1の温度センサーと第1の発振用端子との距離は、第1の温度センサーと電源端子との距離、及び第1の温度センサーと出力端子との距離の少なくとも一方により小さい。ここで、第1の温度センサーと第1の発振用端子との距離、第1の温度センサーと電源端子との距離、及び第1の温度センサーと出力端子との距離とはそれぞれ、第1の温度センサーと第1の発振用端子の間の最短距離、第1の温度センサーと電源端子との最短距離、及び第1の温度センサーと出力端子との最短距離をいう。図11では、温度センサー26−1と第1の発振用端子との距離が、出力端子との距離と電源端子からの距離のいずれよりも小さい例を示している。同様に図12では、温度センサー26−2と第2の発振用端子との距離が、出力端子との距離と電源端子との距離のいずれよりも小さい例を示している。
図5〜図8に示したように、T1,T2(BU1,BU2)は、振動子10又は中継基板100を支持する部材であって、集積回路装置20と振動子10の熱伝導経路となる。よって、他の端子(TS1,TS2)に比べて相対的にT1に近い位置、或いはT2に近い位置に温度センサー26(26−1,26−2)を設けることで、高精度の温度推定を実現できる。特に、T1及びT2は、振動子10の駆動に必須の端子であるため、熱伝導経路となる蓋然性が非常に高く、T1,T2の近傍に温度センサー26を設けることは重要である。なお、本実施形態では温度センサー26−1と第1の発振用端子との距離が、出力端子との距離と電源端子との距離のいずれよりも小さい構成であるが、一方より小さい構成であれば、温度補償処理の精度を向上することができる。温度センサー26−2についても同様である。
また、集積回路装置20は、支持用端子を含む。ここでの支持用端子とは、温度検出対象デバイスと集積回路装置20とを電気的に接続する配線が形成される中継基板100を支持するための電極が形成される端子である。この場合、支持用端子とは、図7における端子T3,T4に対応する。また、支持用端子とは温度検出対象デバイスを支持するための電極が形成される端子である。この場合、支持用端子とは、図5において振動子10を支持するための端子T3に対応する。
温度センサー26−3は、図11に示したように、TS1,TS2のいずれの端子よりもT3に近い位置に配置される。即ち、温度センサー26−3と支持端子T3との距離D31は、温度センサー26−3とTS1との距離D32、及び温度センサー26−3とTS2との距離D33との距離より小さい。また温度センサー26−4は、TS1,TS2のいずれの端子よりもT4に近い位置に配置される。即ち、温度センサー26−4と支持端子T3との距離D41は、温度センサー26−4とTS1との距離D42、及び温度センサー26−4とTS2との距離D43との距離より小さい。即ち温度センサー26−3、26−4の少なくとも一方を第2の温度センサーとした場合、第2の温度センサーと支持用端子との距離は、第2の温度センサーと電源端子との距離、及び第2の温度センサーと出力端子との距離の少なくとも一方より小さい。ここで、第2の温度センサーと支持用端子との距離、第2の温度センサーと電源端子との距離、及び第2の温度センサーと出力端子との距離とはそれぞれ、第2の温度センサーと支持用端子の間の最短距離、第2の温度センサーと電源端子との最短距離、及び第2の温度センサーと出力端子との最短距離をいう。
端子T3、T4は、電気的な接続には用いられない端子であるが、振動子10又は中継基板100を支持するものである。よって、T3、T4も熱伝導経路となるため、その近傍に温度センサー26を設けるとよい。なお、本実施形態では温度センサー26−3と支持用端子との距離が、出力端子との距離と電源端子との距離のいずれよりも小さい構成であるが、一方より小さい構成であれば、温度補償処理の精度を向上することができる。温度センサー26−4についても同様である。
3.温度推定
次に温度検出対象デバイス(振動子10)の温度を推定する処理について詳細に説明する。
3.1 熱伝導モデル
デジタル信号処理回路23は、第1〜第Nの温度検出データTD〜TDに基づいて、熱伝導モデルの熱抵抗情報と熱容量情報に基づく熱回路シミュレーション処理を行い、温度検出対象デバイスの温度を推定する。熱抵抗情報とは、熱伝導モデル(熱回路)における抵抗の位置、及び抵抗値を特定する情報である。熱容量情報とは、熱伝導モデル(熱回路)における容量の位置、及び容量値を特定する情報である。
図12は、振動デバイス2(発振器)の熱伝導経路を説明する図である。図7、図8を用いて上述したように、集積回路装置20は、端子TS1,TS2(BS1,BS2)を用いてパッケージ3に支持される。また、集積回路装置20は、端子T1〜T4(BU1〜BU4)により中継基板100を支持し、中継基板100はBT1,BT2において振動子10を支持する。
図12のB1〜B10が熱伝導経路、B11〜B15が熱放射(輻射)経路である。図12に示したように、パッケージ3、集積回路装置20、中継基板100、振動子10の間では、それぞれ接続に用いられる端子が主な熱伝導経路となる。図11を用いて上述したように、端子T1〜T4の近傍に温度センサー26(26−1〜26−4)が設けられる。また、図11に不図示の他の温度センサー26を追加してもよく、図12では、パッケージ3と集積回路装置20の間の熱伝導経路の近傍に温度センサー26(26−5、26−6)が設けられる例を示している。
図13は、図12に対応する熱伝導モデル(熱回路)の例である。熱伝導は、熱抵抗及び熱容量を含む熱回路としてモデル化可能であることが知られている。図13のC1〜C6は、それぞれ温度センサー26−1〜26−6に対応するノードであり、各温度センサー26の温度検出データTDが、当該ノードの電位に相当する。また、C7及びC8が振動子10上のノードであり、C7又はC8の電位が、振動子10の温度(温度推定値)に対応する。
物質に応じて単位熱容量及び単位熱抵抗が決まっているため、発振器の具体的な構造(各部材の材質、長さ、断面積等)に基づいて、図13の回路の各熱抵抗(RT1〜RT28)の抵抗値、及び各熱容量(CT1〜CT8)の容量値が決定される。図13の例であれば、RT1〜RT8は、集積回路装置20の特性により、抵抗値が決定される熱抵抗である。またRT9〜RT12は、集積回路装置20と中継基板100との接続部分の特性により、抵抗値が決定される熱抵抗である。他の熱抵抗についても同様であり、RT13〜RT18は中継基板100に対応し、RT19及びRT20は中継基板100と振動子10の接続部分に対応し、RT21は振動子10に対応する熱抵抗である。RT22〜RT25は集積回路装置20とパッケージ3の接続部分或いは熱輻射に対応し、RT26及びRT27はパッケージ3と外部との間に対応し、RT28はパッケージ3に対応する熱抵抗である。また、CT1及びCT2は集積回路装置20に対応する熱容量であり、CT3及びCT4は中継基板100に対応する熱容量であり、CT5及びCT6は振動子10に対応する熱容量であり、CT7及びCT8は、パッケージ3に対応する熱容量である。
温度検出データTD(TD〜TD)に基づいて、C1〜C6の各ノードの電位を決定し、回路シミュレーション処理(熱回路シミュレーション処理)を行うことで、C7又はC8の電位、即ち温度推定値を求めることが可能である。
ただし、複雑な熱伝導モデル(熱回路)を用いた場合、回路シミュレーション処理の処理負荷が大きい。デジタル信号処理回路23(DSP)の性能によっては、集積回路装置20(発振器)の動作中に、デジタル信号処理回路23において回路シミュレーション処理を実行することが難しい場合も考えられる。よって本実施形態のデジタル信号処理回路23は、相対的にシンプルな熱伝導モデルを用いて、温度推定値を求めてもよい。
図14は、振動デバイス2(発振器)の熱伝導経路を説明する図である。図14では、集積回路装置20上の温度センサーを26−1と26−3の2つに限定し、熱伝導経路もD1〜D6(図12のB1〜B6に相当)に限定している。
図15は、図14に対応する熱伝導モデル(熱回路)の例である。図15において、所与の熱源(電流源)に接続される2つのノードE1,E2の電位が、それぞれ温度センサー26−1,26−3の温度に対応する。E3が振動子10上のノードであり、E3の電位が振動子10の温度(温度推定値)に対応する。RT29及びRT30は、集積回路装置20と中継基板100との接続部分の特性により、抵抗値が決定される熱抵抗である。RT31は中継基板100に対応する熱抵抗であり、RT32及びRT33は中継基板100と振動子10の接続部分に対応する熱抵抗である。CT9及びCT10は中継基板100に対応する熱容量であり、CT11は振動子10に対応する熱容量である。
図15に示した熱回路は、大きく3つのLPFと加算回路で構成されるモデルに近似できる。図16は、図15を近似した場合の構成例であり、熱伝導モデルは、第1〜第3のローパスフィルター(LPF1〜LPF3)と、加算回路ADDを含む。LPF1には温度センサー26−1に基づく温度検出データ(TD)が入力され、LPF2には温度センサー26−3に基づく温度検出データ(TD)が入力される。加算回路ADDは、LPF1の出力とLPF2の出力を加算する。LPF3には、加算回路ADDの出力(加算結果)が入力され、LPF3の出力が、E1の電位に相当する信号、即ち温度推定値となる。
図16に示した構成では、フィルター処理(ローパスフィルター処理)と加算処理という容易な演算により、温度検出データから温度推定値を演算でき、デジタル信号処理回路23での実行が容易である。
図17は、本実施形態に係る集積回路装置20(デジタル信号処理回路23)で実行される温度推定処理を説明するフローチャートである。この処理が開始されると、デジタル信号処理回路23は、第1〜第Nの温度センサー26から、第1〜第Nの温度検出データTD〜TDを取得し(S101)、ノイズ低減用のフィルター処理を行う(S102)。なお、フィルター処理を省略したり、他のノイズ低減処理を行う等の変形実施が可能である。
次にデジタル信号処理回路23は、熱伝導モデル(熱回路)と、第1〜第Nの温度検出データTD〜TDに基づいて、熱回路シミュレーション処理を行って、温度推定値を演算する(S103)。
なお、求められた温度推定値は種々の処理に利用可能である。振動デバイス2が発振器である場合、温度推定値に基づいて、温度変化に伴う発振周波数の変動を抑制する温度補償処理が行われる。ここでの温度補償処理は、多項式近似により行われてもよいし、温度推定値を入力とするニューラルネットワーク演算により行われてもよい。
例えば、検査工程における温度スイープにより実測された温度検出データと、図13の熱伝導モデルに基づいて、温度スイープに対応する温度推定値の時間変化を求める。さらに検査工程において、発振信号の周波数の時間変化を実測し、実測されたデータに基づいて、所望の周波数の発振信号を出力するための周波数制御データDDSを求める。これにより、温度推定値と周波数制御データDDSの関係を求めることができるため、当該関係を近似する多項式の係数を最小二乗法等により求め、記憶部24に記憶する。デジタル信号処理回路23は、第1〜第Nの温度検出データTD〜TDに基づく回路シミュレーション処理により温度推定値を求め(上述した図17)、当該温度推定値を入力(変数)とする多項式近似により、周波数制御データDDSを演算する。
ニューラルネットワーク演算により温度補償処理を行う場合、検査工程での実測データに基づいて、温度推定値と周波数制御データDDSの関係を求める点は同様である。学習処理では、温度推定値に対する周波数制御データDDSを教師データとして、後述する誤差逆伝播法等を用いて重み及びバイアスを決定し、決定された重み及びバイアスを記憶部24に記憶する。デジタル信号処理回路23は、第1〜第Nの温度検出データTD〜TDに基づく回路シミュレーション処理により温度推定値を求め、当該温度推定値を入力とするニューラルネットワーク演算により、周波数制御データDDSを演算する。なお、温度推定値単体だけでなく、温度推定値の累乗を入力に含めることで、ニューラルネットワーク演算の精度向上を図ってもよい。
また、多項式近似とニューラルネットワーク演算を組み合わせてもよい。具体的には、多項式近似により概略的な温度補償処理を行い、多項式近似で補償しきれない誤差を、ニューラルネットワーク演算で補償する。このようにすれば、相対的に少ないニューロン数のニューラルネットワークでも、高い精度の温度補償処理が可能になるため、記憶部24が記憶するデータ量を削減できる。
3.2 ニューラルネットワーク演算
上述したように、回路シミュレーション処理は処理負荷が大きいため、集積回路装置20のデジタル信号処理回路23(DSP)での実行が難しい場合がある。特に、図13に示した比較的複雑な熱伝導モデルを用いた場合、回路シミュレーション処理の負荷が大きく、DSPでの実現が難しくなる。よって、熱伝導モデルを用いたニューラルネットワークの学習処理を、あらかじめ他の情報処理装置(PC等)で実行しておき、集積回路装置20のデジタル信号処理回路23は、学習後のパラメーターを用いたニューラルネットワーク演算を行って温度推定値、もしくは周波数制御データDDSを直接求めてもよい。
3.2.1 ニューラルネットワーク演算の概要
図18は、ニューラルネットワークの基本的な構造例である。ニューラルネットワークは、脳機能を計算機上でシミュレーションする数学モデルである。図18の1つの円(ノード)をニューロンと呼ぶ。図18の例では、ニューラルネットワークは、入力層(I)と、2つの隠れ層(H1,H2)と、出力層(O)を有し、入力層のニューロン数が3、隠れ層のニューロン数がそれぞれ4、出力層のニューロン数が1である。ただし、隠れ層(中間層)の層数や、各層に含まれるニューロンの数は種々の変形実施が可能である。入力層に含まれるニューロンは、それぞれ第1隠れ層(H1)のニューロンと結合される。第1隠れ層に含まれるニューロンはそれぞれ第2隠れ層(H2)のニューロンと結合され、第2隠れ層に含まれるニューロンはそれぞれ出力層のニューロンと結合される。
入力層は、それぞれ入力値を出力するニューロンである。図18の例では、ニューラルネットワークはx1,x2,x3を入力として受け付け、入力層の各ニューロンは、それぞれx1,x2,x3を出力する。なお、入力値に対して何らかの前処理を行い、入力層の各ニューロンは、前処理後の値を出力してもよい。
隠れ層(中間層)以降の各ニューロンでは、脳の中で電気信号として情報が伝達される様子を模した演算が行われる。脳では、シナプスの結合強度に応じて情報の伝わりやすさが変わるため、ニューラルネットワークでは当該結合強度を重みWで表現する。
図18のW1は、入力層と第1隠れ層の間の重みである。W1は入力層に含まれる所与のニューロンと、第1隠れ層に含まれる所与のニューロンとの間の重みの集合を表す。入力層のp番目のニューロン数と、第1隠れ層のq番目のニューロンの間の重みをw pqと表現した場合、図18のW1は、w 11〜w 34の12個の重みを含む情報である。より広義には、重みW1は、入力層のニューロン数と第1隠れ層のニューロン数の積だけの個数の重みからなる情報である。
第1隠れ層のうち、1番目のニューロンでは、下式(1)に示した演算が行われる。即ち、1つのニューロンでは、当該ニューロンに接続される1つ前の層の各ニューロンの出力を積和(重み付け加算)し、さらにバイアス(b1)を加算する演算を行う。
また、上式(1)に示したように、1つのニューロンでの演算では、非線形関数である活性化関数fが用いられる。活性化関数fは、例えば下式(2)に示すReLU関数が用いられる。ReLU関数は、変数が0以下であれば0であり、0より大きければ変数自体の値となる関数である。ただし、活性化関数fは種々の関数を利用可能であることが知られており、シグモイド関数を用いてもよいし、ReLU関数を改良した関数を用いてもよい。上式(1)では、h1についての演算式を例示したが、1つめの隠れ層の他のニューロンでも同様の演算を行えばよい。
また、これ以降の層についても同様である。例えば、第1隠れ層と第2隠れ層の間の重みをW2とした場合、第2隠れ層のニューロンでは、第1隠れ層の出力と重みW2を用いた積和演算を行い、バイアスを加算し、活性化関数を適用する演算を行う。
出力層のニューロンでは、その1つ前の層(図18の例では第2隠れ層)の出力を重み付け加算し、バイアスを加算する演算を行う。ニューラルネットワークは、出力層での演算結果を、当該ニューラルネットワークの出力とする。或いは、出力層の演算結果に対して、何らかの後処理を行った結果を出力してもよい。
以上の説明からわかるように、入力から所望の出力を得るためには、適切な重みとバイアスを設定(学習)する必要がある。学習では、所与の入力xと、当該入力での正しい出力t(教師データ)の組を多数用意しておく。ニューラルネットワークの学習処理とは、当該多数の教師データに対して、最も確からしい重み及びバイアスを求める処理と考えることが可能である。ニューラルネットワークの学習処理では、誤差逆伝播法(バックプロパゲーション)が広く知られている。
図19は、誤差逆伝播法を説明する図である。なお図19では、説明を簡略化するために、第1隠れ層、第2隠れ層、出力層のそれぞれについて、1つのニューロンに着目した処理を図示している。誤差逆伝播法では、フォワードパスとバックワードパスを繰り返すことで、パラメーター(重みとバイアス)を更新していく。まず入力xと、その時点の重み及びバイアスを用いて、出力yを演算する。なお、重み及びバイアスの初期値は種々の設定が可能である。図19の例においては、下式(3)〜(5)の演算が行われ、xkからyが演算される。下式(3)〜(5)におけるuは第1隠れ層の出力を表し、vは第2隠れ層の出力を表す。
そして、求められた出力yと、入力xに対応する教師データtとに基づいて損失関数Eを求める。損失関数Eは、例えば下式(6)であるが、単純な差分(y−t)であってもよいし、他の損失関数を用いてもよい。損失関数Eを求めるまでの処理をフォワードパスと呼ぶ。
フォワードパスにより損失関数Eが求められたら、下式(7)〜(12)に示すように、損失関数Eの偏微分を用いて各パラメーターを更新する。下式(7)〜(12)において、“+1”の添え字が付された値は、更新処理後の値を表す。例えばb+1とは、更新処理後のbの値を表す。またηは学習率を表す。学習率は一定ではなく、学習の状況に応じて変更することが望ましい。
この際、出力層から入力層に向かって、各パラメーターに関する損失関数Eの偏微分を、連鎖率を使って計算する。具体的には、上式(7)〜(12)に示した各偏微分は、下式(13)〜(18)を順次計算することで容易に求めることが可能である。また、活性化関数fとして上式(2)のReLU関数を用いた場合、微分値が0又は1となるため、偏微分の演算が容易である。式(7)〜(18)を用いた一連の処理をバックワードパスと呼ぶ。
学習処理では、パラメーターが収束したと判定されるまで、フォワードパス及びバックワードパスを繰り返し実行する。
3.2.2 本実施形態のニューラルネットワーク演算
ただし図3や図4を用いて上述した熱伝導の影響があるため、ニューラルネットワークの入力として単一の温度センサー26の温度検出データのみを用いたのでは、高い精度で温度推定を行うことは困難な場合がある。よって本実施形態では、第1〜第Nの温度センサー26からの温度検出データTD〜TD、及び温度検出データTDの時間変化量を入力とするニューラルネットワークを用いて、温度推定値、もしくは周波数制御データDDSを直接求める。
具体的には、第1〜第Nの温度センサー26の温度検出データをTD〜TDとした場合に、温度検出データの時間変化量、温度検出データの累乗を入力候補とする。第1の温度センサー26(26−1)の温度検出データTDであれば、TDそのものだけでなく、TD^2、TD^3、…、TD^M、及びΔTDが入力候補となる。ここでΔTDとは、TDの時間変化量であり、例えば所与のタイミング(最新のタイミング)のTDと、過去のタイミング(1つ前のタイミング)のTDの差分値である。同様に、第iの温度検出データTDについては、TD、TD^2、…、TD^M、ΔTDが入力候補となる。即ち本実施形態では、1つの温度センサー26についてM+1個、合計N×(M+1)個のデータを入力として利用可能である。
なお、ここでのNは例えば6程度であり、Mは例えば5程度であるが、温度センサー26の数や、指数の上限値は種々の変形実施が可能である。また、時間変化量は最新2タイミング間の差分値に限定されず、最新のタイミングと2以上前のタイミングとの間の差分を時間変化量としてもよいし、複数の差分値の平均値等を時間変化量としてもよいし、差分値に対してフィルター処理を施した結果を時間変化量としてもよい。また、入力候補となる時間変化量は1つに限定されず、上述した種々の時間変化量のうちの複数を、入力候補としてもよい。
このように、本実施形態のデジタル信号処理回路23は、第1〜第Nの温度検出データTD〜TDに基づくニューラルネットワーク演算により、温度検出対象デバイスの温度を推定、もしくは周波数制御データを生成する。より具体的には、デジタル信号処理回路23は、第1〜第Nの温度検出データTD〜TDの第iの温度検出データTDの時間変化量に基づくニューラルネットワーク演算処理により、温度検出対象デバイスの温度を推定、もしくは温度検出対象デバイスの温度特性を補正する周波数制御データを生成する。これにより、ニューラルネットワークの入力を適切に設定できるため、温度検出対象デバイスの温度特性を、高い精度で温度補償することが可能になる。
なおデジタル信号処理回路23のニューラルネットワーク演算では、入力候補の全てを入力として利用することは妨げられない。ただし、入力の数が増えれば、入力層と第1隠れ層の間の重みW1に含まれるデータ数が増えるため、記憶部24が記憶しておくデータの量も増えてしまう。よって、ニューラルネットワークの入力として、上記入力候補のうちの一部を用いてもよい。以下、入力候補のうち、ニューラルネットワークの入力として選択されたデータを入力データXinと表記する。温度補償処理の精度を向上させるためには、2以上の温度検出データに基づくデータを入力データXinに含めること、及び1以上の時間変化量を入力データXinに含めること、の少なくとも一方を満たす必要がある。精度を考慮すれば、上記条件の両方を満たすことが望ましい。
本実施形態におけるニューラルネットワークの学習処理について説明する。まず検査工程において、恒温槽で温度スイープを行い、実測データを取得する。温度スイープは、例えば図2に示したように−40℃〜125℃の範囲で行われる。
図20は、検査工程で実測される第1〜第Nの温度センサー26の温度検出データTD〜TDの時間変化を表すグラフである。図20の横軸が時間を表し、縦軸が温度検出データの値を表す。なお、図20では説明を簡略化するため、2つの温度検出データについて図示している。
温度スイープにより温度検出データTD〜TDが実測されたら、当該温度検出データTD〜TD(図20)と熱伝導モデルを用いた回路シミュレーション処理により、図21に示すように温度推定値の時間変化を求める。なお、温度推定値の演算に用いる熱伝導モデルは、図13に示した比較的複雑なものであってもよいし、図15や図16に示した比較的シンプルなものであってもよい。ただし、学習処理では外部の情報処理装置を利用可能であり、処理負荷が大きな問題とならないことに鑑みれば、比較的複雑な熱伝導モデルを用いた方が精度の点で有利である。
以上のように、検査工程で実測される温度検出データと補正対象データ(発振器の場合は発振周波数、ジャイロの場合はゼロ点出力)、及び当該データに基づく演算処理(累乗及び時間変化量の演算、回路シミュレーション処理)により、入力データXinと、温度推定値、および補正対象データとの相互の関係を求めることが可能である。
本実施形態で、ニューラルネットワーク演算で温度推定値を出力するには、入力データXinに対応する温度推定値を学習処理の教師データに用いる。また、別の実施形態として、ニューラルネットワーク演算で温度補償処理を行うには、入力データXinに対応する補正対象データを学習処理の教師データに用いる。学習処理では、多数の教師データを用意することで学習精度を高くできる。そのため、1回の温度スイープで取得されたデータから、複数の学習用データを抽出するとよい。また、熱伝導を考慮すれば、温度スイープのさせ方も1通りではなく、複数通りの温度スイープを行うとよい。
学習処理は、例えば本実施形態に係る集積回路装置20とは異なる情報処理装置(PC等)で行われる。具体的には、上述した誤差逆伝播法等を用いて、適切な重み及びバイアスを決定する処理が行われ、求められた重み及びバイアスが、温度推定処理、もしくは温度補償処理のパラメーターとして、集積回路装置20の記憶部24に書き込まれる。
図22は、本実施形態に係る集積回路装置20(デジタル信号処理回路23)で実行される温度推定処理を説明するフローチャートである。この処理が開始されると、デジタル信号処理回路23は、第1〜第Nの温度センサー26から、第1〜第Nの温度検出データTD〜TDを取得し(S201)、ノイズ低減用のフィルター処理を行う(S202)。
次にデジタル信号処理回路23は、第1〜第Nの温度検出データTD〜TDに基づいて、ニューラルネットワークの入力データXinを求める処理を行う(S203)。これは上述したように、累乗の演算や時間変化量の演算である。そして、演算した入力データXinを入力として、学習処理によって得られた重みとバイアスに従ってニューラルネットワーク演算を行う(S204)。ここでのニューラルネットワークは、出力層のニューロンが1つであり、温度推定値、もしくは周波数制御データを出力する。
4.物理量測定装置
本実施形態の手法は、上記の集積回路装置20と、温度検出対象デバイスである振動子10を含む振動デバイス2に適用できる。振動子10は、接続端子を介して、集積回路装置20に支持されている。より具体的には、端子(T1〜T3、或いはT1〜T4)に形成された導電性バンプ(BU1〜BU3、或いはBU1〜BU4)を用いて集積回路装置20の能動面AF側に支持される。
以上では、振動デバイス2が発振器である場合を主に例にとり説明したが、本実施形態の振動デバイス2は物理量を測定するための物理量測定装置(物理量検出装置)であってもよい。測定される物理量としては角速度、加速度、角加速度、速度、距離又は時間等の種々の物理量を想定できる。図23、図24に、このような物理量測定装置としての振動デバイス2の構成例を示す。
図23の振動デバイス2は、振動子10と集積回路装置20を含み、集積回路装置20は、駆動回路30、検出回路60、出力回路22を含む。具体的には集積回路装置20は、駆動回路30により駆動される振動子10からの検出信号S1、S2に基づいて、検出信号S1、S2に対応する物理量情報を検出する検出回路60を含む。そして出力回路22は、検出回路60からの信号に基づいて、検出電圧VOUTを出力する。
振動子10(センサー素子、物理量トランスデューサー)は、物理量を検出するための素子であり、振動片41、42と、駆動電極43、44と、検出電極45、46と、接地電極47を有する。振動片41、42は、例えば水晶などの圧電材料の薄板から形成される圧電型振動片である。具体的には、振動片41、42は、Zカットの水晶基板により形成された振動片である。なお振動片41、42の圧電材料は、水晶以外のセラミックスやシリコン等の材料であってもよい。
駆動電極43には、集積回路装置20の駆動回路30からの駆動信号DS(広義には出力信号)が供給され、これにより駆動用の振動片41が振動する。振動片41は例えば後述の図25の駆動アーム48A〜48Dである。そして駆動電極44からのフィードバック信号DG(広義には入力信号)が駆動回路30に対して入力される。例えば振動片41が振動することによるフィードバック信号DGが駆動回路30に入力される。
そして駆動用の振動片41が振動することにより検出用の振動片42が振動し、この振動により発生した電荷(電流)が検出信号S1、S2として検出電極45、46から検出回路60に入力される。ここで接地電極47は接地電位(GND)に設定されている。検出回路60は、これらの検出信号S1、S2に基づいて、検出信号S1、S2に対応する物理量情報(角速度等)を検出する。なお以下では振動子10がジャイロセンサー素子である場合を主に例にとり説明するが、本実施形態はこれに限定されるものではなく、加速度等の他の物理量を検出する素子であってもよい。また振動子10としては例えば後述の図25のようなダブルT型構造の振動片を用いることができるが、音叉型又はH型等の振動片であってもよい。
図23に示すように集積回路装置20は、端子T1、T2、T5、T6と、駆動回路30と、検出回路60と、出力回路22を含む。端子T1(第1の端子)からは、駆動回路30の出力信号である駆動信号DSが振動子10に対して出力される。端子T2(第2の端子)には、振動子10から駆動回路30への入力信号であるフィードバック信号DGが入力される。駆動回路30は、振動子10からのフィードバック信号DGが入力されて信号増幅を行う増幅回路や、自動ゲイン制御を行うAGC回路(ゲイン制御回路)や、駆動信号DSを振動子10に出力する出力回路などを含むことができる。例えばAGC回路は、振動子10からのフィードバック信号DGの振幅が一定になるように、ゲインを可変に自動調整する。AGC回路は、増幅回路からの信号を全波整流する全波整流器や、全波整流器の出力信号の積分処理を行う積分器などにより実現できる。出力回路は、例えば矩形波の駆動信号DSを出力する。この場合には出力回路はコンパレーターとバッファー回路などにより実現できる。なお出力回路は正弦波の駆動信号DSを出力してもよい。また駆動回路30は、例えば増幅回路の出力信号に基づいて同期信号SYCを生成して、検出回路60に出力する。
検出回路60は、増幅回路、同期検波回路、調整回路等を含むことができる。増幅回路には、振動子10からの検出信号S1、S2が端子T1、T2を介して入力されて、検出信号S1、S2の電荷−電圧変換や信号増幅を行う。検出信号S1、S2は差動信号を構成している。具体的には増幅回路は、検出信号S1を増幅する第1のQ/V変換回路と、検出信号S2を増幅する第2のQ/V変換回路と、第1、第2のQ/V変換回路の出力信号を差動増幅する差動アンプを含むことできる。同期検波回路は、駆動回路30からの同期信号SYCを用いた同期検波を行う。例えば検出信号S1、S2から所望波を抽出するための同期検波を行う。調整回路は、ゼロ点補正のためのオフセット調整や、感度調整のためのゲイン補正を行う。また検出回路60は、同期検波等によって除去しきれなかった不要信号を減衰させるフィルター回路を含むことができる。
出力回路22は、検出回路60からの検出電圧VOUTをバッファリングして、外部に出力する。ジャイロセンサーを例にとれば、検出電圧VOUTは、検出された角速度に応じて電圧が変化する電圧信号である。
図24では、図23とは異なり、検出回路60がA/D変換回路を有する。そして検出回路60からのデジタルの検出データが処理回路90に入力される。処理回路90は、検出回路60からの検出データに基づいて、オフセット調整のための補正処理や感度調整のための補正処理などの各種の補正処理を行う。出力回路22は、処理回路90からの補正処理後の検出データDOUTを、外部に出力する。この場合の出力回路22は、例えばI2CやSPIなどのインターフェース回路により実現してもよい。
図25にダブルT型構造の振動子10の構成の一例を示す。振動子10は、駆動アーム48A、48B、48C、48Dと、検出アーム49A、49Bと、基部51と、連結アーム52A、52Bを有する。矩形状の基部51に対して+Y軸方向、−Y軸方向に検出アーム49A、49Bが延出している。また基部51に対して+X軸方向、−X軸方向に連結アーム52A、52Bが延出している。そして連結アーム52Aに対して、その先端部から+Y軸方向、−Y軸方向に駆動アーム48A、48Bが延出しており、連結アーム52Bに対して、その先端部から+Y軸方向、−Y軸方向に駆動アーム48C、48Dが延出している。駆動アーム48A、48B、48C、48Dの先端側に設けられる幅広の錘部58A、58B、58C、58D(ハンマーヘッド)と、検出アーム49A、49Bの先端側に設けられる幅広の錘部59A、59B(ハンマーヘッド)は、周波数調整用の錘として用いられる。Z軸を振動子10の厚さ方向とすると、振動子10は、Z軸回りでの角速度を検出する。X軸及びY軸は、Z軸に直交する座標軸であり、X軸とY軸は互いに直交する。X軸、Y軸、Z軸は、各々、水晶基板の電気軸、機械軸、光軸とも呼ばれる。
駆動アーム48A、48Bの上面及び下面には、駆動電極43が形成され、駆動アーム48A、48Bの右側面及び左側面には、駆動電極44が形成される。駆動アーム48C、48Dの上面及び下面には、駆動電極44が形成され、駆動アーム48C、48Dの右側面及び左側面には駆動電極43が形成される。そして駆動回路30からの駆動信号DS(広義には出力信号)は駆動電極43(広義には第1の電極)に供給され、駆動電極44(広義には第2の電極)からのフィードバック信号DG(広義には入力信号)が駆動回路30に入力される。検出アーム49Aの上面及び下面には、検出電極45が形成され、検出アーム49Aの右側面及び左側面には、接地電極47が形成される。検出アーム49Bの上面及び下面には、検出電極46が形成され、検出アーム49Bの右側面及び左側面には、接地電極47が形成される。そして検出電極45、46からの検出信号S1、S2は検出回路60に入力される。
次に図25を用いて振動デバイス2の動作を説明する。駆動回路30により駆動電極43に対して駆動信号DSが印加されると、駆動アーム48A、48B、48C、48Dは、逆圧電効果により図25の矢印C1に示すような屈曲振動(励振振動)を行う。例えば実線の矢印で示す振動姿態と点線の矢印で示す振動姿態を所定の周波数で繰り返す。即ち、駆動アーム48A、48Cの先端が互いに接近と離間を繰り返し、駆動アーム48B、48Dの先端も互いに接近と離間を繰り返す屈曲振動を行う。このとき駆動アーム48A及び48Bと駆動アーム48C及び48Dとが、基部51の重心位置を通るX軸に対して線対称の振動を行っているので、基部51、連結アーム52A、52B、検出アーム49A、49Bはほとんど振動しない。
この状態で、振動子10に対してZ軸を回転軸とした角速度が加わると(振動子10がZ軸回りで回転すると)、コリオリ力により駆動アーム48A、48B、48C、48Dは矢印C2に示すように振動する。即ち、矢印C1の方向とZ軸の方向とに直交する矢印C2の方向のコリオリ力が、駆動アーム48A、48B、48C、48Dに作用することで、矢印C2の方向の振動成分が発生する。この矢印C2の振動が連結アーム52A、52Bを介して基部51に伝わり、これにより検出アーム49A、49Bが矢印C3の方向で屈曲振動を行う。この検出アーム49A、49Bの屈曲振動による圧電効果で発生した電荷信号が、検出信号S1、S2として検出回路60に入力されて、Z軸回りでの角速度が検出されるようになる。例えば、Z軸回りでの振動子10の角速度をωとし、質量をmとし、振動速度をvとすると、コリオリ力はFc=2m・v・ωと表される。従って検出回路60が、コリオリ力に応じた信号である所望信号を検出することで、Z軸回りでの角速度ωを求めることができる。
5.電子機器、移動体
図26に、本実施形態の振動デバイス2(集積回路装置20)を含む電子機器500の構成例を示す。この電子機器500は、集積回路装置20と振動子10を有する振動デバイス2と、処理部520を含む。また通信部510、操作部530、表示部540、記憶部550、アンテナANTを含むことができる。
電子機器500としては、例えば基地局又はルーター等のネットワーク関連機器、距離、時間、流速又は流量等の物理量を計測する高精度の計測機器、生体情報を測定する生体情報測定機器(超音波測定装置、脈波計、血圧測定装置等)、車載機器(自動運転用の機器等)などを想定できる。また電子機器500として、頭部装着型表示装置や時計関連機器などのウェアラブル機器、ロボット、印刷装置、投影装置、携帯情報端末(スマートフォン等)、コンテンツを配信するコンテンツ提供機器、或いはデジタルカメラ又はビデオカメラ等の映像機器などを想定できる。
通信部510(通信インターフェース)は、アンテナANTを介して外部からデータを受信したり、外部にデータを送信する処理を行う。処理部520(プロセッサー)は、電子機器500の制御処理や、通信部510を介して送受信されるデータの種々のデジタル処理などを行う。処理部520の機能は、例えばマイクロコンピューターなどのプロセッサーにより実現できる。操作部530(操作インターフェース)は、ユーザーが入力操作を行うためのものであり、操作ボタンやタッチパネルディスプレイなどにより実現できる。表示部540は、各種の情報を表示するものであり、液晶や有機ELなどのディスプレイにより実現できる。記憶部550は、データを記憶するものであり、その機能はRAMやROMなどの半導体メモリーやHDD(ハードディスクドライブ)などにより実現できる。
図27に、本実施形態の振動デバイス2(集積回路装置20)を含む移動体の例を示す。本実施形態の振動デバイス2(発振器、物理量測定装置)は、例えば、車、飛行機、バイク、自転車、ロボット、或いは船舶等の種々の移動体に組み込むことができる。移動体は、例えばエンジンやモーター等の駆動機構、ハンドルや舵等の操舵機構、各種の電子機器(車載機器)を備えて、地上や空や海上を移動する機器・装置である。図27は移動体の具体例としての自動車206を概略的に示している。自動車206には、本実施形態の振動デバイス2が組み込まれる。制御装置208は、この振動デバイス2により生成されたクロック信号や測定された物理量情報に基づいて種々の制御処理を行う。例えば物理量情報として、自動車206の周囲の物体の距離情報が測定された場合に、制御装置208は、測定された距離情報を用いて自動運転のための種々の制御処理を行う。制御装置208は、例えば車体207の姿勢に応じてサスペンションの硬軟を制御したり、個々の車輪209のブレーキを制御する。なお本実施形態の振動デバイス2が組み込まれる機器は、このような制御装置208には限定されず、自動車206やロボット等の移動体に設けられる種々の機器に組み込むことができる。
なお、上記のように本実施形態について詳細に説明したが、本発明の新規事項および効果から実体的に逸脱しない多くの変形が可能であることは当業者には容易に理解できるであろう。上記の実施形態では、温度検出デバイスとして振動子を例にとり説明したが、これに限らず、例えば圧力センサーや原子発振器に含まれるガスセルであっても良い。従って、このような変形例はすべて本発明の範囲に含まれるものとする。例えば、明細書又は図面において、少なくとも一度、より広義または同義な異なる用語と共に記載された用語は、明細書又は図面のいかなる箇所においても、その異なる用語に置き換えることができる。また本実施形態及び変形例の全ての組み合わせも、本発明の範囲に含まれる。また振動デバイス、回路装置、電子機器、移動体の構成・動作や、振動デバイスでの振動子、中継基板、回路装置の配置構成や接続構成等も本実施形態で説明したものに限定されず、種々の変形実施が可能である。
ADD…加算回路、AF…能動面、ANT…アンテナ、
BU1〜BU4、BS1、BS2、BT1、BT2…導電性バンプ、
T1〜T6、TS1、TS2…端子、TE1、TE2…外部端子、
TI1、TI2…内部端子、2…振動デバイス、3…パッケージ、4…ベース、
5…リッド、6、7…段差部、9…振動子ユニット、10…振動子、11…振動片、
12、13…電極、16,17…配線、20…集積回路装置、20…回路装置、
20…集積回路装置、21…発振回路、22…出力回路、23…デジタル信号処理回路、24…記憶部、25…D/A変換回路、26…温度センサー、27…A/D変換回路、
29…可変容量回路、30…駆動回路、40…発振信号生成回路、41、42…振動片、
43、44…駆動電極、45、46…検出電極、47…接地電極、
48A〜48D…駆動アーム、49A、49B…検出アーム、51…基部、
52A、52B…連結アーム、58A〜58D、59A、59B…錘部、
60…検出回路、90…処理回路、100…中継基板、111,115…配線、
206…自動車、207…車体、208…制御装置、209…車輪、500…電子機器、
510…通信部、520…処理部、530…操作部、540…表示部、550…記憶部

Claims (12)

  1. 第1の温度センサーと、
    第2の温度センサーと、
    前記第1の温度センサーからの第1の温度検出電圧のA/D変換を行い、第1の温度検出データを出力し、前記第2の温度センサーからの第2の温度検出電圧のA/D変換を行い、第2の温度検出データを出力するA/D変換回路と、
    前記第1の温度センサー及び前記第2の温度センサーの温度検出対象である温度検出対象デバイスに電気的に接続される接続端子と、
    前記第1の温度検出データ及び前記第2の温度検出データに基づいてデジタル演算を行い、前記温度検出対象デバイスの温度特性を補正する温度補償処理を行うデジタル信号処理回路と、
    を含むことを特徴とする集積回路装置。
  2. 請求項1に記載の集積回路装置において、
    電源電圧が供給される電源端子と、
    信号が出力される出力端子と、
    を含み、
    前記第1の温度センサーと前記接続端子との距離は、前記第1の温度センサーと前記電源端子との距離、及び前記第1の温度センサーと前記出力端子との距離の少なくとも一方より小さいことを特徴とする集積回路装置。
  3. 請求項2に記載の集積回路装置において、
    前記温度検出対象デバイスを支持するための電極が設けられた支持用端子を含み、
    前記第2の温度センサーと前記支持用端子との距離は、前記第2の温度センサーと前記電源端子との距離、及び前記第2の温度センサーと前記出力端子との距離の少なくとも一方より小さいことを特徴とする集積回路装置。
  4. 請求項2に記載の集積回路装置において、
    前記温度検出対象デバイスと前記集積回路装置とを電気的に接続する配線が形成される中継基板を支持するための電極が設けられた支持用端子を含み、
    前記第2の温度センサーと前記支持用端子との距離は、前記第2の温度センサーと前記電源端子との距離、及び前記第2の温度センサーと前記出力端子との距離の少なくとも一方より小さいことを特徴とする集積回路装置。
  5. 請求項1乃至4のいずれか一項に記載の集積回路装置において、
    前記デジタル信号処理回路は、
    前記第1の温度検出データ及び前記第2の温度検出データに基づくニューラルネットワーク演算処理により、前記温度検出対象デバイスの温度特性を補正することを特徴とする集積回路装置。
  6. 請求項5に記載の集積回路装置において、
    前記デジタル信号処理回路は、
    前記第1の温度検出データ及び前記第2の温度検出データの少なくとも一方の時間変化量に基づく前記ニューラルネットワーク演算処理により、前記温度検出対象デバイスの温度特性を補正することを特徴とする集積回路装置。
  7. 請求項1乃至4のいずれか一項に記載の集積回路装置において、
    前記デジタル信号処理回路は、
    前記第1の温度検出データ及び前記第2の温度検出データに基づいて、熱伝導モデルの熱抵抗情報と熱容量情報に基づく熱回路シミュレーション処理を行い、前記温度検出対象デバイスの温度を推定することを特徴とする集積回路装置。
  8. 温度センサーと、
    前記温度センサーからの温度検出電圧のA/D変換を行い、温度検出データを出力するA/D変換回路と、
    前記温度センサーの温度検出対象である温度検出対象デバイスに電気的に接続するための接続端子と、
    前記温度検出データと、前記温度検出データの時間変化量とに基づくニューラルネットワーク演算処理により、前記温度検出対象デバイスの温度特性を補正する温度補償処理を行うデジタル信号処理回路と、
    を含むことを特徴とする集積回路装置。
  9. 請求項1乃至8のいずれかに記載の集積回路装置において、
    前記温度検出対象デバイスは、振動子であり、
    前記集積回路装置は、
    前記振動子を駆動する駆動回路を有することを特徴とする集積回路装置。
  10. 請求項1乃至8のいずれかに記載の集積回路装置と、
    前記温度検出対象デバイスである振動子と、
    を含み、
    前記振動子は、
    前記接続端子を介して、前記集積回路装置に支持されていることを特徴とする振動デバイス。
  11. 請求項1乃至9のいずれか一項に記載の集積回路装置を含むことを特徴とする電子機器。
  12. 請求項1乃至9のいずれか一項に記載の集積回路装置を含むことを特徴とする移動体。
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