Establecimiento del rendimiento base para acelerómetros MEMS de alta precisión

Introducción

En la primera parte de esta serie exploramos la arquitectura interna del acelerómetro MEMS de 3 ejes ADXL355. Este artículo explica cómo recopilar un conjunto de datos inicial fiable que confirme el nivel de ruido del dispositivo y valide las expectativas para posteriores experimentos de procesamiento de señal.

Plataforma de evaluación y adquisición de datos

Aunque la salida analógica del acelerómetro puede conectarse a cualquier sistema DAQ, Analog Devices proporciona una placa de evaluación compacta, la EVAL‑ADXL35x, diseñada para una integración rápida en prototipos embebidos. En este estudio, la placa se montó en un microcontrolador SDP‑K1 y se programó mediante el entorno Mbed basado en ARM, gratuito y de código abierto. El SDP‑K1 aparece como una unidad externa al conectarse a un PC, permitiendo flashear el binario compilado simplemente arrastrándolo a la unidad.

Una vez ejecutado el firmware Mbed, los datos se transmitieron por UART a un terminal y se registraron a 2 Hz. Aunque el ADXL355 puede entregar datos a tasas mucho mayores, este trabajo se centra en el registro a baja velocidad, suficiente para establecer una línea base.

Montaje mecánico estable

Para asegurar una superficie de medición estable, el sensor se fijó a una mesa de vidrio mediante un brazo articulado PanaVise equipado con ventosa. Aunque el tornillo puede introducir un pequeño riesgo de vuelco, es un método rentable para rotar el sensor respecto a la gravedad sin mover toda la mesa. El ADXL355 se posicionó como se muestra en la Figura 1 y se capturó una secuencia de 60 segundos para el análisis inicial.

Análisis de ruido sin filtrado

La Figura 2 muestra los datos del ADXL355 sin filtro pasa‑bajos (registro 0x28=0x00) durante un minuto. De las 120 muestras, la desviación estándar osciló entre 800 µg y 1.1 mg. La hoja de datos del ADXL355 especifica una densidad de ruido de 25 µg/√Hz. Con el ancho de banda por defecto de 1 kHz (LPF activado), esto se traduce en 25 µg/√Hz × √1000 Hz ≈ 791 µg rms, asumiendo un filtro de pared ideal. Los valores medidos se sitúan cómodamente dentro de este rango teórico, confirmando el rendimiento de ruido del sensor.

Efecto del filtro pasa‑bajos digital a 4 Hz

La mayoría de aplicaciones de precisión no requieren un ancho de banda de 1 kHz. Al configurar el filtro pasa‑bajos digital (LPF) integrado a 4 Hz, el ruido efectivo debería reducirse en un factor de √1000/√4 ≈ 16. El ajuste del firmware Mbed se muestra en la Figura 3 y los datos resultantes en la Figura 4. La Tabla 1 resume el ruido teórico y medido para cada eje con y sin el LPF.

Tabla 1. Ruido esperado y medido del ADXL355 (Fuente: Analog Devices)

	Eje X		Eje Y		Eje Z
	Teórico (µg)	Medido (µg)	Teórico (µg)	Medido (µg)	Teórico (µg)	Medido (µg)
Sin filtro	791	923	791	1139	791	805
Filtro 4 Hz	50	58	50	185	50	63

Se observa que el ruido del eje Y supera la predicción teórica. Una investigación sistemática reveló que los ventiladores del portátil del laboratorio y otros equipos introducían vibraciones predominantemente en la dirección Y. Al rotar el sensor de modo que el eje X se alineara con la fuente de vibración, el exceso de ruido se desplazó al eje X, confirmando que la discrepancia provenía de perturbaciones mecánicas externas y no de variaciones intrínsecas del sensor.

Prueba de choque térmico rápido

Para evaluar la respuesta del sensor a perturbaciones térmicas rápidas, se utilizó una pistola de aire caliente Weller 6966C en modo "frío" (≈ 40 °C de aumento). El sensor de temperatura integrado del ADXL355 registró la temperatura ambiente mientras la pistola dirigía aire caliente al encapsulado cerámico, herméticamente sellado. La Figura 5 muestra el pronunciado offset de 1.5 mg en el eje Z y los desplazamientos mucho menores en X e Y. Al apagar la pistola, el eje Z regresó a la línea base casi instantáneamente, como se ve en la Figura 6.

El rápido offset del eje Z (≈ 10 mg) supera ampliamente el coeficiente de temperatura de offset de 100 µg/°C reportado en la hoja de datos. Este comportamiento se atribuye al estrés térmico diferencial a través del die de silicio, que afecta a la masa de prueba más fuertemente en la dirección Z. En contraste, el aumento de 40 °C predeciría solo un desplazamiento de 4 mg basado en el coeficiente de offset, lo que subraya que el efecto observado es mecánico y no deriva térmica.

Caracterización térmica en horno

La caracterización basada en horno (Figura 7) confirma el coeficiente de temperatura de offset de aproximadamente 100 µg/°C en el rango de –45 °C a +120 °C cuando el sensor se calienta lentamente a 5 °C/min sin estabilización. Permitir una estabilización de 15 minutos a 120 °C reduce el coeficiente efectivo a ≈ 60 µg/°C, al equilibrarse los esfuerzos diferenciales.

Conclusiones

Estas mediciones de línea base confirman que el ADXL355 ofrece el rendimiento de bajo ruido anunciado cuando se opera con el filtro pasa‑bajos digital adecuado, y que los choques térmicos rápidos pueden inducir transitorios de offset significativos que deben mitigarse en el diseño.

En la tercera parte de esta serie examinaremos factores adicionales que influyen en la estabilidad a largo plazo y proporcionaremos directrices de diseño mecánico para mejorar aún más el rendimiento del sensor.

Referencias

• ¹ Chris Murphy, “Choosing the Most Suitable MEMS Accelerometer for Your Application—Part 1,” Analog Dialogue, vol. 51, no. 4, Oct 2017.
• ² Chris Murphy, “Accelerometer Tilt Measure Over Temperature and in the Presence of Vibration,” Analog Dialogue, Aug 2017.
• ³ Sistema de evaluación SDP‑K1.
• ⁴ Guía de usuario Mbed para SDP‑K1.
• ⁵ Brazo articulado PanaVise.
• ⁶ Ejemplo de código Mbed.
• ⁷ Pistola de aire caliente/frío Weller 6966C.
• ⁸ Parylene.