关键字：倾斜传感器 ADIS16209 功耗
建立时间是在规定精度AE范围内稳定到最终值所需的时间。图5显示两条瞬态响应曲线，指示每条曲线达到0.1 g精度所需的建立时间。

本例中，误差预算允许0.2°的建立精度。正弦公式提供一种将此目标转变成加速度衡量指标的简单方法。

使用诸如Excel或MATLAB之类的工具对此公式进行建模将非常简单。如果使用Excel，输出在N = 16时的第18次采样和N=64 时的第65次采样达到距0.5 g约3 mg内的水平。将这些数值分别除以采样速率(200 SPS)，可针对21ms (N = 1)、 90ms (N = 16)和325ms (N = 64)这些设置提供建立时间估计值。假设热建立的相关误差可忽略不计（如合理的话）。因为所考量的器件提供了温度校准响应，所以这一假设应该可以接受。验证此假设为在最终表征过程中确认精度提供了好机会。
此类系统的数据采集时间T3不需要超过一个采样周期，因为所有必需的校正和滤波都在器件内部实现。采集时间只会使总体测量时间增加5ms。
4. 使功耗与周期时间相关
此分析的最后一部分与平均功耗和周期时间有关，周期时间实际上等于各测量事件之间的时间量。表2总结了重要的周期供电因素，包括传感器数据手册中规定或通过该简单分析过程产生的因素，以及完全启动（周期供电）和休眠模式恢复（周期休眠）的次数。
表 2.关键周期供电参数汇总
 周期供电周期休眠
PON46.2 mW
POFF3.3 µW1.15 mW
TM, N = 1190 + 21 + 5 = 216 ms2.5 + 21 + 5 = 28.5 ms
TM, N = 16190 + 90 + 5 = 285 ms2.5 + 90 + 5 = 97.5 ms
TM, N = 64190 + 325 + 5 = 520 ms2.5 + 325 + 5 = 332.5 ms

下面通过计算举例说明，如何使用这些参数来分析和比较一个要求测量速率为1SPS的系统的周期供电和周期休眠。
周期供电：

周期休眠：

这里的周期休眠非常有利。但是，如果将周期时间增加至每分钟采样一次(TC = 60 s)，周期供电方式的平均功耗会是0.2mW，而周期休眠方式为1.2 mW。图6所示为周期时间与平均功耗的关系。

休眠模式保留全部初始化值，同时关闭系统其余部分。尽管保持这些设置需要一定功率，但恢复时间要比完全启动更快。倾斜传感器ADIS16209具有可编程休眠时间和自动唤醒功能。这种解决方案非常适用于那些具有数据就绪信号唤醒功能的主处理器，在读取所需数据后命令传感器再次在另一个固定的周期内重新处于休眠模式。使用休眠模式的另一 MEMS产品实例是振动传感器ADIS16223，该传感器收集并储存振动数据，自动返回至休眠模式，然后启动对另一测量事件的倒计时。这种传感器非常适合需要进行周期性监控的系统，无需分配处理器资源来管理休眠模式和数据收集模式。
这里通过简单分析提供了部分有用的深度信息。具体而言，在某些情况下，不管休眠模式需要多少功率，通过休眠模式管理仍然能够实现节能。在上述示例中，需要以1 SPS速率进行倾斜测量的系统采用休眠模式，省电能力提高了4倍。此处，休眠模式针对最高6s的测量周期时间可实现节能。对于测量周期时间更长的系统，与关断性能相关的功率开销更低，从而使得平均功率电平更低。
结论
无论是出于经济还是环保原因，降低功耗的要求都很普遍。降低功耗可以减小功率转换器、电池和太阳能电池等电源的尺寸和成本。其他潜在好处还包括降低热和机械设计要求，降低EMI辐射，有利于环境影响评级。
对于重视高集成度传感器产品但又不得不考虑尽可能降低功耗的工程师而言，本文提到的概念和分析方法提供了一个很好的起点。更重要的是，因为每种系统设计都存在新的机会与风险，所以确定并分析影响总体功率目标特性的相关思考过程将更加重要。完成初始分析之后，或许一句俄罗斯谚语“Доверяй, но проверяй`”（“信任，但要确认”）最能说明该如何确保最终成功实现。要跟踪重要假设，例如建立精度(3 mg)及热建立因素是否会有影响。如果有合适的硬件，要在尽可能匹配其预期使用条件的情况下测试这些解决方案。最后，测试这些假设将增加自信，并可调整改善新假设，以用于今后的电源管理方法分析。