拥抱Hot级应用场景，ADI这样玩转MEMS传感器

shuszhao

最近，无人机又火了！无论是无人机喷洒消毒水，或是无人机配送，甚至是无人机“喊话”戴口罩，都走进了更广泛的现实生活，让大众对其有了新的认识，而不再是传统观念里相对简单的“玩具”。

最近，无人机又火了！无论是无人机喷洒消毒水，或是无人机配送，甚至是无人机“喊话”戴口罩，都走进了更广泛的现实生活，让大众对其有了新的认识，而不再是传统观念里相对简单的“玩具”。究其原因，其飞行能力显著提高，使其更安全、更稳定、更易于控制这一改进的关键因素之一便是使用了高性能微机电系统（MEMS）传感器。
事实上，近些年随着AI在物联网的渗透和边缘计算能力的增强，MEMS传感器凭借体积小、重量轻、功耗低、可靠性高、灵敏度高等一系列优点，正逐渐成为微型传感器的主力军，大有取代传统机械传感器的趋势。

                               
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ADI亚太区微机电产品线总监赵延辉在ADI中国25周年媒体技术日发表演讲

“MEMS技术无处不在，其应用已经覆盖了机器人、智慧城市、医疗设备、状态监测、智慧农业、自动驾驶等生活的各个领域。”ADI亚太区微机电产品线总监赵延辉指出，专业调研机构的数据也验证了赵延辉的观点，据Yole Développement统计，2018年全球MEMS市场达到116亿美元，预计到2024年将以8.2%的年复合增长率(CAGR)持续增长。其中消费类应用将占MEMS市场的60%，汽车应用则占20%，其余的20%包括电信、医疗、工业和航空等应用。MEMS传感器优势明显，赵延辉就用当下热门的三大应用为例详细介绍了MEMS传感器在新兴市场中的巨大应用前景。

                               
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拒绝干扰，基于MEMS传感器的IMU充当自动驾驶“最后一道屏障”


在物联网时代，大多数的应用或多或少都与位置服务相关联，尤其是对于移动物体，定位需求更为明显。据赵延辉提及，中国移动近日投资超3.36亿元采购4400套高精度卫星定位基准站，加紧部署物联网，说明了通信运营商进军高精度位置服务已经进入了实施阶段。
作为高精度位置服务的典型应用场景，自动驾驶也在争议中不断发展，其涉及的关键技术环节多、产业链长，加速自动驾驶的商业化落地离不开所有相关产业和技术的并驾齐驱。
因此，自动驾驶领域的导航系统精度无法只通过高精度卫星来保障，基于MEMS传感器技术的惯性测量单元（IMU）才是保障自动驾驶的最后一道屏障。因为无论是摄像头、毫米波雷达、激光雷达，还是卫星导航定位，都会受到外部环境的影响，只有基于IMU的惯性导航能够完全不受外界环境的影响地为自动驾驶系统提供连续、高精度、高可靠的车辆位置、方向、速度等多维度的信息，保障车辆的安全行驶。

                               
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ADI是最早在此领域进行研究的技术提供商之一，在乘用车自动驾驶技术走进大众视线之前，ADI IMU就已经广泛用在农业自动化中，也就相当于低速的L4级自动驾驶。
ADI的IMU应用与产品线也非常广泛，自2007年推出了首款IMU产品以来，经过十多年的创新发展，其IMU产品在性能持续提升的同时，尺寸也越来越小。据赵延辉透露，去年11月，ADI推出了最新量产的IMU产品ADIS1650x系列，更注重工业“运动物联网”的需求及其对精准地理定位的需求，其性能能够令系统精确地表征运动，不受湍流、振动、风、温度和其他环境干扰，从而实现更精准的导航和引导。“虽然ADIS1650x体积减小很多，但依然采用了差分结构，实现了非常好的振动抑制特性。”赵延辉强调道：“ADIS1650x系列IMU与其他同类高精度产品相比，拥有5倍宽的动态范围，用以适应极端情况；2倍宽的带宽，用以捕捉急速变化；10倍以上的振动抑制特性改良与10倍以上的低噪声加速度传感器改良。”

                               
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工控安全，检测先行，基于条件检测的ADI工业控制解决方案


新制造作为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力，正在中国大地掀起创新热潮。在智能化工业生产中，MEMS传感器正在让冰冷的机器与我们“对话”，例如实现振动分析和诊断、润滑分析、红外热成像、超声波测试等。赵延辉表示，现阶段，工业设备普遍实现了数字化和互联互通，且正在助力生产工具变革。使用IIoT（工业物联网）监测机器的健康状态有助于实现预测性维护，让行业人员能够预测故障，从而大幅节省运营成本。在可测物理量中，振动频谱测量能够针对旋转机器中的问题的根源提供最多信息，已被可靠地应用于各种工业应用中的最关键设备。

                               
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从2018年起，ADI接连收购OtoSense与Test Motors ，计划将 OtoSense 的软件与 Test Motors 的监控功能相结合来创建解决方案，通过捕获更广泛的潜在故障为机器提供更先进、全面的健康状况监测。事实上，ADI的状态监控方案已经能够为客户提供具备完整的早期异常检测功能的系统了，其中各类精准的MEMS传感器也在其中发挥了举足轻重的作用。
支持结构健康监测的高级特性对于状态监控和结构健康监测，测量范围是一个重要参数。赵延辉举例道：“ADXL100x系列MEMS加速度计可实现高分辨率振动测量，适用于工业条件大多数故障（滑动轴承损坏，不平衡，摩擦，松动，齿轮缺陷，轴承磨损和气蚀）监测应用。这些加速度计的满量程范围为±100g（ADXL1001）、±50g（ADXL1002）和±500g（ADXL1004），在较宽的频率范围内具有25μg/√Hz至125μg/√Hz的超低噪声密度。此外，这些加速度计具有集成的全静电自检（ST）功能和超范围（OR）指示特性，采用3.3V至5.25V单电源供电，功耗低，还有助于无线传感产品的设计。”

                               
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同时为了简化设计，ADI越来越多提供从元器件到完整功能模块产品，例如ADI提供的一套完整的解决方案采用ADcmXL3021型号实施三轴测量。这款3.3 V电源电压产品包括3个基于ADXL1002的测量链、1个温度传感器、1个处理器和1个FIFO。上述所有元器件封装在一个铝壳（23.7mm x 26.7mm x 12mm）模组内，可以即时安装在旋转机器上。该产品的全尺寸为±50g，具有仅25μg/√Hz的极低噪声水平和10kHz带宽，这些特点使其能够在大量应用中捕捉振动特征。
需要指出的是，无论条件监控的类型如何，即使采用最智能的监控概念，都不能100％保证不会出现意外停机、故障或安全等风险，但这些努力足以减少风险的出现。正因为如此，越来越多的基于状态的监测正在成为工业界的一个关键话题，被视为未来生产设施可持续成功的明确先决条件。

“网红”应用——地震预警系统背后的关键指标


MEMS传感器在工业和基础设施市场创造的新机遇远不止于此，例如还有最近开始逐渐走进普通人生活中的“网红”应用——地震预警系统。“MEMS加速度计和大数据技术的发展正是这一‘网红’应用的主要推动力。低密度专业地震监测设备配置高密度辅助地震监测设备（MEMS加速度计），可以增加地震提前预测的时间，实现更早的预警。”赵延辉解释说。
地震波按传播方式分为三种类型：纵波（P波）、横波（S波）、面波（L波），纵波传播速度较快、破坏力较小，S波传播速度较慢，与P波在地表相遇后激发产生的混合波破坏力巨大，地震系统就是利用纵波传输速度最快，检测到纵波以后，利用通信网络的高速传输发出预警。

                               
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因此，地震预警系统里的MEMS加速度计最重要的两个特性就是低噪声和低功耗。地震有不同的等级，等级越低，振幅越小，要求加速度计必须具备够低的噪声辨识。同时低功耗也很重要，毕竟地震发生的时间不确定，所以必须要MEMS加速度计自铺设开始便一直保持正常工作状态。“如果结合这两个特性，那么ADXL355绝对是市场第一。”赵延辉补充道，“当然，ADI提供的ADXL362比ADXL355功耗低很多，但它的噪声也很高，就仅适用于5级以上的地震，因为噪声主要分辨地震的强度，而功耗则决定了产品的监测时间。”

                               
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此外，地震监测还有进一步的应用拓展，在地震多发地区，需要监测地震发生时的震级，如果达到5级或5级以上地震，就要对某些潜在危险进行及时处理，例如自动关断家用燃气以防其由于强震而造成泄露，进而引起中毒或爆炸，阻止二次灾害的发生。ADI MEMS加速度计也在其中得到了一些应用。
对于此类灵敏应用而言，传感器的长期稳定性也是需要考虑的主要因素，这是因为传感器会受热应力和机械应力的影响。想要改善这个问题，就要注意系统设计和芯片选型，如果系统结构很难做到热应力和机械应力隔绝的话，最好优先考虑陶瓷封装的器件。

见证MEMS产业最好的时代


物联网的快速发展给MEMS传感器带来了许多新的机遇，例如智能家居、可穿戴设备、智慧工业、智慧医疗、智慧交通等。在赵延辉看来，MEMS产业漫漫发展历程中，ADI多次以创新的里程碑式产品彰显了自身的技术实力：ADI从1987年开始投入MEMS传感器的研发，也是业界最早从事MEMS研发的公司；1991年，ADI发布了业界第一颗高g值MEMS加速度计，聚焦汽车安全气囊碰撞监测应用，引领了几乎十年的MEMS传感器研究方向；1996年，发布了业界第一颗Low-g MEMS传感器，聚焦人体运动监测应用……历经30余载的经验积淀，ADI用一个又一个“业界首款”成为当今MEMS行业的领头羊，也正在见证MEMS产业最好的时代！

                               
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