学子专区——ADALM2000活动:电感自谐振

本文作者:Antoniu Miclaus       点击: 2024-01-09 12:18
前言:
作者:Antoniu Miclaus,系统应用工程师 Doug Mercer,顾问研究员
目标
本实验室活动的目标是测量电感的自谐振频率(SRF),并根据测量数据确定寄生电容。

背景知识
与所有非理想电气元器件一样,部件套件中提供的电感并不完美。图1为常见的实际电感简化模型电路图。除了所需的电感L之外,实际元件还会有损耗(建模为串联电阻,在图中以R表示)和并联寄生电容(以C表示)。电阻越小(接近0 Ω),电容越小(接近0 F),电感就越理想。 
图1.3元件LRC电感模型。

绕组间电容与自谐振频率
C通常表示电感的匝间分布电容(以及匝间与磁芯之间的电容等)。在特定频率(SRF)下,该匝间电容将与电感L形成并联谐振,使电感变为调谐电路。

3元件LRC模型阻抗与频率
在低于SRF的频率下,模型呈电感性。在高于SRF的频率下,模型呈电容性,在SRF频率下,模型呈电阻性,因为感抗和容抗的大小相等,相位相反,因此相互抵消。
 
在电感的SRF下,满足以下所有条件:
输入阻抗处于峰值。
输入阻抗的相位角为零,从正值(感性)转变为负值(容性)。
由于相位角为零,因此Q也为零。
有效电感为零,因为负容抗(XC = 1/jωC)刚好抵消了正感抗(XL = jωL)。
2端口插入损耗(S21 dB)达到最大值,对应于频率与S21 dB图中的最小值。
2端口相位(S21角)为零,从较低频率下的负值转变为较高频率下的正值。
 
公式1表示电感模型电路中SRF与电感和电容的关系。
 
其中:
L为电感,单位为H
Cp为寄生电容,单位为F
公式1清楚地表明,提高电感或电容会降低测量的SRF值,而降低电感或电容则会提高SRF值。

3元件LRC电感模型的实验室前仿真
图2为3元件LRC电感模型的仿真测试电路。L、R和CP用于对电感进行建模。V1是理想的交流测试电压源,电阻RS表示V1的源电阻。CL和RL是负载元件,其中CL设置为ADALM2000示波器输入通道的典型输入电容。RL可以设置为RS,也可以设置为更高的值,例如示波器通道的1 MΩ输入电阻。
 
图2.仿真原理图。

在实际构建电感测试电路之前,您应使用图2所示电路进行仿真。
如图3所示,以1 mH电感L为例,我们进行了两次频率扫描仿真,频率范围为10 kHz至10 MHz,其中CP设置为15 pF,R设置为100 mΩ。红色曲线表示RL设置为与RS相同的200 Ω。当电感阻抗达到最大值时,RL处测得的幅度在SRF时急剧下降。蓝色曲线表示RL设置为示波器输入的1 MΩ。同样,当阻抗达到最大值时,我们观察到急剧下降的零点。我们还看到RL的幅度出现明显的尖峰,大约在陷波下方一个倍频程处。当源电阻和负载电阻不匹配时,就会出现这种峰值。
 
图3.仿真结果:红色曲线RL = 200 Ω,蓝色曲线RL = 1 MΩ。

材料
ADALM2000主动学习模块
无焊试验板和跳线套件
一个1 mH电感
其他不同数值的电感
两个200 Ω电阻(可由两个100 Ω电阻串联而成)

说明
在无焊试验板上构建如图4所示的电感测试电路。蓝色方块表示连接ADALM2000 AWG和示波器通道的位置。
 
图4.电感测试电路。

硬件设置
ADALM2000 AWG输出和示波器通道输入的连接方式如图4蓝色框所示。部件套件中应包含多个不同数值的电感。将电感逐个插入测试电路。

程序步骤
在Scopy窗口打开网络分析仪软件工具。配置扫描范围,起始频率为100 kHz,停止频率为30 MHz。将幅度设置为1 V,偏移设置为0 V,将伯德图的幅度范围设置为–60 dB至+40 dB。将最大相位设置为+180°,最小相位设置为–180。在通道选项中,点击通道1,将其设为参考通道。将步骤数设为100。
 
对部件套件中的每个电感运行单次扫描。您应该会看到,幅度和相位与频率的关系曲线和仿真结果非常相似。将数据导出到.csv文件,以便采用Excel或MATLAB®进行深入分析。
 
图5.电感测试电路试验板连接
 
图6.Scopy截图,L = 100 μH,RL = 200 Ω。
 
图7.Scopy截图,L = 100 μH,RL = 1 MΩ。

问题:
使用SRF公式计算实验装置中使用的电感的匝间寄生电容值。
您可以在学子专区论坛上找到问题答案。

附加实验
若要进一步探索这种谐振现象,请将外部39 pF和/或100 pF电容与电感并联,然后重新测量频率响应。这样就能获得更多的谐振频率数据,同样可以使用谐振公式来计算和确认简化模型中的电感L和CP。

关于ADI公司
Analog Devices, Inc. (NASDAQ: ADI)是全球领先的半导体公司,致力于在现实世界与数字世界之间架起桥梁,以实现智能边缘领域的突破性创新。ADI提供结合模拟、数字和软件技术的解决方案,推动数字化工厂、汽车和数字医疗等领域的持续发展,应对气候变化挑战,并建立人与世界万物的可靠互联。ADI公司2023财年收入超过120亿美元,全球员工约2.6万人。携手全球12.5万家客户,ADI助力创新者不断超越一切可能。更多信息,请访问:www.analog.com/cn

关于作者
Antoniu Miclaus现为ADI公司的系统应用工程师,从事ADI教学项目工作,同时为Circuits from the Lab®、QA自动化和流程管理开发嵌入式软件。他于2017年2月在罗马尼亚克卢日-纳波卡加盟ADI公司。他目前拥有贝碧思鲍耶大学软件工程硕士学位,并拥有克卢日-纳波卡科技大学电子与电信工程学士学位。

Doug Mercer于1977年毕业于伦斯勒理工学院(RPI),获电子工程学士学位。自1977年加入ADI公司以来,他直接或间接贡献了30多款数据转换器产品,并拥有13项专利。他于1995年被任命为ADI研究员。2009年,他从全职工作转型,并继续以名誉研究员身份担任ADI顾问,为“主动学习计划”撰稿。2016年,他被任命为RPI ECSE系的驻校工程师。