【導讀】麥姆斯咨詢：本文為OnScale與Mentor合作推出，由行業專家撰寫，文章詳細介紹了壓電MEMS超聲波換能器產品的設計過程，包括傳感器的仿真、設計以及它與整個系統的集成。
了解系統
我們正在開發一種槽罐液位監測系統。該系統可以安裝在啤酒廠、釀酒廠和其他飲料廠的物聯網邊緣設備中，用以收集液位的狀態，并可主動通知技術人員是否存在任何問題（例如泄漏）。我們對系統進行了改良（圖1），利用壓電MEMS超聲波換能器（PMUT）來監測水箱中的液位，并定期將測量結果上傳到網關設備中。
圖1：槽罐液位監測系統框圖
壓電MEMS超聲波換能器在罐體中發射超聲波，然后測量被液體表面反射的波，從而得到一個很小的模擬機械波（需要放大）。發射波與反射波之間的時間差與液體的距離成正比。模擬前端（AFE）將MEMS波形放大并將信號轉換為表示飛行時間（或液體深度兩倍）的積分電壓。模數轉換器（ADC）將該電壓轉換成數字信號，以作為運行軟件的微控制器的輸入。時鐘、PLL和振蕩器電路是數字電路的支持模塊，偏置電流發生器、電壓調節器和帶隙基準是模擬電路的支持模塊。射頻（RF）發送器將數據發送到網關。Arm Cortex-M3微控制器與模擬電路和RF發送器相連。如果將來我們計劃增加溫度傳感器，還需要多路復用器，但對于本白皮書，我們不考慮這兩個元素。
了解傳感器
據麥姆斯咨詢介紹，超聲波換能器使用超聲波來探測傳感器與其他物體之間的距離。它們能夠將電能轉換為機械能，并且在大多數情況下，還能將機械能轉換回電能。正是這種功能的二元性使得超聲波換能器可以向物體或界面發射壓力波，并可以在這些波被反射回源時探測它們。雖然在日常生活中有著廣泛的應用，但與其它競爭技術相比，傳統的超聲波換能器更笨重、更耗電、更昂貴。這限制了它們的應用，特別是在消費領域，但這種情況由于MEMS技術的應用而正在快速改變。
即將上市的新一代小型化超聲波換能器的功耗比前代產品低了一個數量級。沒有什么比當前我們開發并實施在系統中的PMUT更合適的例子了。PMUT由一個懸浮在腔體上的壓電薄膜組成，壓電薄膜通常為鋯鈦酸鋅（PZT）或氮化鋁（AlN）材料。當在膜上施加電脈沖時，膜會振動并直接在它接觸的介質中產生聲波。當設計剛好為共振頻率時，PMUT可以用非常小的功率產生大量的能量。圖2顯示了PMUT橫截面示意圖，可以通過調整膜厚度和直徑大小來優化給定介質的共振頻率。PMUT可以使用成熟的硅基半導體制造工藝來生產。因而與許多競爭技術相比，它們可以適用于低成本的大批量應用，更重要的是，它們還可以與CMOS無縫集成，從而在一顆芯片上實現完整的傳感系統。
圖2：PMUT換能器的橫截面示意圖（來源：OnScale）
使用有限元分析進行PMUT仿真
PMUT設計的第一步，我們使用被稱作“有限元分析（FEA）”的技術來進行PMUT仿真。通過有限元分析，可以將描述結構行為的復雜的微分方程轉換為代數表達式，以簡化成數值求解。在設計中我們可以采用多種FEA方法：用于探索設計概念、執行設計性能的功能驗證，以及優化設計。FEA可以探究真實世界里非理想幾何形狀、制造加工和材料屬性的變化，非常適合處理邊界條件復雜的問題。
FEA工具依賴于將仿真結構劃分為低階有限元或網格來近似求解。此過程通過自動網格函數的輔助，可有效地對結構進行分區。在需要的地方進行網格細化，設計人員可以獲得一組精確的仿真結果。通過將網格與來自電、機械和熱域的其他信息相結合，耦合的場模塊可用于同時求解靜電、耦合電機械學、壓電、壓阻、阻尼效應和其他特性。
可以為超聲波換能器仿真許多重要的器件特性，包括：
• 電阻抗
• 振型
• 壓力和位移水平
• 波束圖形
• 指向性指數
• 效率
• 脈沖回波響應
• 串擾
• 帶寬
• 材料特性
• 機械沖擊
• 粘合效應
我們此次設計使用的多物理FEA工具為OnScale。OnScale功能強大且支持云技術，它不僅提供上述所有功能，并且可在云計算基礎架構上大規模并行處理它們，將設計研究從幾周縮短到幾小時內完成。當然COMSOL、ANSYS也可以勝任。
設計傳感器
使用諸如FEA的仿真技術，在對壓電MEMS超聲波換能器的特性仿真時，需要解決一系列獨特的挑戰。最基本的挑戰之一是確定所需計算域的相對大小。要精確地捕捉波傳播時所產生的應力在小空間的梯度，就得在長路徑（例如10-250波長）上部署精細網格（例如每波長8-12個單元）。結果將產生高效仿真網格所需的大量單元。OnScale具有高效的求解器和先進的混合網格技術，因而非常適合這種尺寸的模型。
本文設計的PMUT的單個換能器3D建模結構如下：標稱腔寬度為400μm、頂部電極直徑為200μm，空腔深度為40μm。PMUT的激發是通過施加在膜頂部電極上的一系列電壓脈沖。圖3顯示了當脈沖為32V時膜的形變程度。為了看得更清楚，形變有所夸大。
圖3：電刺激期間PMUT膜的形變（來源：OnScale）
為了優化本設計，我們需要最大化PMUT接收到的從液體表面反射回的機械能量。我們需要構建一個實驗設計（DoE），可以覆蓋足夠的設計空間以包含我們的最佳解決方案。具體而言，我們通過改變設計參數（如表1）以確定最佳設計。
表1：PMUT優化之參數掃描
壓電層厚度和膜厚度均以0.1μm的步長從1.0μm掃描至2.5μm，總共產生256個設計仿真結果。圖4顯示了結果的一個子集，其中共振頻率與掃描參數相對應。在原型設計之前，這些結果為我們給定的環境條件提供了設計的最佳尺寸。在這種情況下，仿真結果表明，由于空氣損耗，反射波的能量在較低頻率下是最佳的。我們選擇壓電層厚度為1.2μm和膜厚度為1.2μm，在該條件下可產生122kHz的低諧振頻率，同時保持在制造工藝能力所限制的范圍內。使用傳統的FEA軟件工具難以探索這種尺寸的設計空間，這也是我們這次選擇OnScale進行分析的原因之一。
圖4：PMUT優化之諧振頻率（來源：OnScale）
設計模擬前端
圖5顯示了此設計的模擬前端。在S-Edit中捕獲PMUT的原理圖，其使用的電壓源的屬性和參數與FEA研究的輸出相匹配。
圖5：PMUT換能器的模擬前端
當微控制器設置SR鎖存器時，飛行時間（ToF）功能啟動，SR鎖存器開始在采樣保持積分器上累積電荷。同時，微控制器按PMUT設計的諧振頻率產生一系列脈沖（122kHz）。因為核心電源電壓為2.5V，而根據PMUT的要求必須升高至32V，所以使用電荷泵DC-DC轉換器和數字電平轉換器將脈沖放大至32V。換能器接收到信號脈沖，在罐體中產生壓力波，并在液體界面處反射回來（圖6）。
PMUT探測到該反射波后，在膜上產生峰值幅度約為500μV的電壓信號，該信號的延遲時間取決于壓力波傳播到液位頂部所需的時間和反射回PMUT的時間。
圖6：罐內波傳播仿真（來源：OnScale）
設計選用的儀表放大器的增益為70dB，放大器將PMUT信號放大并將其反饋至施密特觸發器。施密特觸發器內置有遲滯功能，當放大的反射信號上升到閾值電壓（VREF）1.25V以上時，會將SR鎖存器復位。鎖存器復位時還會鎖定采樣保持積分器，在壓力波穿過罐體中的空氣層并返回到PMUT所需的時間內，該采樣保持積分器已在其輸出電容器上累積了電荷。在微控制器之前的ADC會將積分器的輸出電壓轉換成到數字信號，該數值與飛行時間線性相關，并且可通過減法來計算罐內的液位。
執行初始系統仿真
啟動仿真時，S-Edit先創建完整的Verilog-AMS網表并將其傳遞給T-Spice。T-Spice自動添加模擬/數字連接模塊，然后對設計進行分區仿真。T-Spice對SPICE和Verilog-A進行模擬仿真并將RTL發送到ModelSim進行數字仿真。兩個仿真器都能自動調用，并且在仿真過程中，只要模擬/數字邊界發生信號變化，信號值就會在仿真器之間來回傳遞。這意味著，無論設計使用何種語言，設計人員都可以從S-Edit驅動仿真，并且設計會在仿真器之間自動分區。然后，設計人員可以使用ModelSim和T-Spice波形查看器進行結果交互。圖7顯示了仿真的結果。
圖7：初始系統仿真結果
第一個綠色波形顯示為頻率在122kHz的高壓脈沖。接下來，PMUT響應大約發生在初始脈沖后1.2ms，紅色波形顯示其在儀表放大器的輸入。假設空氣中的聲速為343m/s，這相當于液位在低于滿位的21cm處。第三個紫色波形顯示為SR鎖存器的輸出，當PMUT輸出電壓超過400μV（放大之前）時被觸發。最后藍色波形顯示為積分器的輸出，輸出先隨電壓的線性增加，直到SR鎖存器觸發使積分器保持。通過8位ADC將輸出轉換為數字信號，然后發送到微控制器計算液位。對于此設計，假定罐體總深度為2.1m。然后可以計算出最大的飛行時間為12.2ms，隨后對應產生積分器輸出為2.17V。這與設計所選ADC的最大輸入電壓（2.2V）接近。對于不同尺寸的儲存容器，儀表放大器的增益可以相應調整。
開發軟件
在微控制器上運行軟件，包括代碼，并周期性地將傳感器的輸出轉換為液體深度，并向監控系統報告任何顯著的液位變化。假設積分器和ADC近似線性相關，則可以使用線性斜率和截距將ADC的輸出轉換為時間。這些值先仿真，然后通過測量模擬仿真結果進行驗證。用飛行時間乘以空氣中的聲速（343m/s）可轉換為空氣的高度。最后，液位即為總罐體深度減去空氣的高度。
執行實際的系統仿真
因為我們已經驗證了MEMS換能器，并且我們希望能顯著節省仿真時間，我們使用Verilog行為模型來替代傳感器（圖8），該模型使用離散的仿真時間代替連續模擬采樣來進行數據采樣。
圖8：PMUT仿真替代模型
該模型與模擬傳感器行為非常匹配，為了更快地系統仿真，每隔1μs進行數據采樣，盡管ADC每次轉換需要12μs。圖9顯示了系統的仿真結果。記錄欄（A）顯示液位變化警告，波形（B）顯示與泄漏對應的液位和聲傳感器值。系統大部分仿真時間處于休眠狀態，定期醒來獲取深度讀數（C）。
圖9：系統仿真結果
下一步
接下來的步驟就是完善系統為其充實模擬部分，比如添加RF收發器、通信模塊和設備ID以便連接到Internet。另外，為系統和Web開發復雜的軟件，以拓展更多的可能性，包括潛在的：雙向通信（指導系統行動）、無線軟件更新、預防性維護和云服務。我們也可以更進一步，為系統添加溫度傳感器，以更好地校準測量結果。
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