정전식 근접 센서: 이론부터 실습까지

정전식 근접 감지가 중요한 이유

정전식 근접 센서는 일단 찾기 시작하면 어디에나 있습니다.휴대폰의 터치스크린에서 이 센서를 사용합니다.액체 레벨을 측정하는 산업용 탱크?용량성.좁은 장소에서 주차 센서에서 경고음이 울리나요?같은 상황이네요.

물리학은 거의 당혹스러울 정도로 간단합니다. 전도성 물체를 감지판 근처에 대면 커패시턴스가 변합니다.그 이동과 붐을 측정하면 근접 데이터를 얻을 수 있습니다.하지만 실제로 현실에서 안정적으로 작동하는 센서를 만들고 있는 걸까요?이때가 바로 흥미로워지는 부분이죠.

저는 많은 엔지니어들이 지오메트리, 재료, 간격 거리가 어떻게 상호 작용하는지 알아내려고 몇 주 동안 벤치에서 시간을 허비하는 것을 보았습니다.처음에는 아무도 말하지 않는 것이 있습니다. 좋은 계산기는 터무니없이 많은 시간을 절약해 줍니다.기본 이론을 살펴보고, 실제 수치를 알아보고, 커패시티브 근접 센서 계산기를 사용하여 유용한 설계로 바로 넘어가는 방법을 보여드리겠습니다.대부분의 사람들은 이 지름길을 너무 늦게 알아차립니다.

패러렐-플레이트 모델

정전식 근접 센서는 기본적으로 병렬 플레이트 커패시터에 불과합니다.한 플레이트는 센서 전극이고, 다른 플레이트는 감지 대상 또는 접지 기준면입니다.일반적인 커패시턴스 공식은 다음과 같은 관계를 나타냅니다.

장소:

-$C$은 패럿 단위의 커패시턴스, -$\varepsilon_0 = 8.854 \times 10^{-12}$F/m은 여유 공간의 유전율입니다. -$\varepsilon_r$은 그 간격을 채우는 물체의 상대적 유전율입니다. -$A$은 센서 플레이트 면적 (단위: m²) 이고 -$d$은 플레이트와 대상 사이의 간격 (미터) 입니다.

자, 이것이 이상화입니다.실제 센서의 가장자리에는 프린징 필드가 있고, 간격이 완벽하게 균일하지 않으며, 플레이트의 크기가 무한하지도 않습니다.하지만 설계를 처음부터 시작하려는 것일까요?이 모델은 놀라울 정도로 훌륭합니다. 보통 실제 측정치의 10~ 20% 이내입니다.이는 구리를 절단하기 전에 판재 크기와 간격을 현명하게 결정할 수 있을 만큼 충분히 가깝습니다.

감도: 실제 설계 과제

절대 커패시턴스를 아는 것도 유용하지만, 정말 중요한 것은 대상이 움직일 때 커패시턴스가 얼마나 변하는지입니다.이것이 바로 감도이고 센서 설계의 성패를 좌우합니다.거리에 대한 커패시턴스의 도함수를 구해 보세요.

음수 기호는 상식을 확인해 줍니다. 격차가 커질수록 커패시턴스가 떨어집니다.크기$|S|$값은 실제 설계 파라미터로, 목표 변위 밀리미터당 몇 펨토패럿의 신호를 볼 수 있는지를 나타냅니다.$1/d^2$용어를 보세요.거리가 멀어질수록 감도가 빠르게 떨어집니다.이것이 바로 정전식 센서가 밀리미터 미만에서 몇 센티미터까지 단거리 감지에 탁월하지만 그 이상은 쓸모가 없게 되는 이유입니다.물리학과는 싸울 수 없습니다.

작업 예: 수위 센서

실제로 수위를 감지하는 정전식 센서를 설계해 봅시다.PCB에 간단한 구리 트레이스를 사용하고 물의 높은 유전상수를 활용하겠습니다.

제공:

• 센서 플레이트 영역:$A = 10 \text{ mm} \times 50 \text{ mm} = 500 \text{ mm}^2 = 5 \times 10^{-4} \text{ m}^2$- 대상과의 간격:$d = 2 \text{ mm} = 2 \times 10^{-3} \text{ m}$- 상대 유전율 (물):$\varepsilon_r = 80$커패시턴스:
  $$C = 8.854 \times 10^{-12} \times 80 \times \frac{5 \times 10^{-4}}{2 \times 10^{-3}}$$
  $$C = 8.854 \times 10^{-12} \times 80 \times 0.25 = 177.1 \times 10^{-12} \text{ F} \approx 177 \text{ pF}$$
  FDC1004 또는 AD7745 같은 표준 커패시턴스-디지털 컨버터에 적합한 범위입니다.잡음이 지배적일 정도로 작지도 않고, 기생이 악몽이 될 정도로 크지도 않습니다.

감도: 보다 실용적인 단위로 변환:$|S| \approx 88.5 \text{ pF/mm}$.0.1mm의 수위 변화는 8.85pF 커패시턴스 변화를 가져옵니다.괜찮은 24비트 컨버터를 사용하면 이 문제를 쉽게 해결할 수 있습니다.

이제 물 대신 에어 갭이 있는 동일한 센서와 비교해 보십시오 ($\varepsilon_r = 1$). 커패시턴스는 약 2.2pF로 떨어지고 감도는 약 1.1pF/mm로 떨어집니다.유전율이 높은 재료가 센서 성능에 큰 차이를 만드는 이유가 바로 여기에 있습니다.올바른 유전체를 선택하는 것만으로도 80배 더 많은 신호를 얻을 수 있습니다.

계산기로 이 수치를 즉시 확인하세요.

실제 설계 고려 사항

판재 형상은 중요하지만 생각보다 중요하지는 않습니다. 계산기는 대부분의 사람들이 직사각형 판을 사용하기 때문에 직사각형 판을 가정합니다.원형 센서 있어요?좋아요,$A = \pi r^2$사용하시면 됩니다.서로 얽힌 전극은 완전히 다릅니다. 평행판 모델은 고장이 나기 때문에 정확한 수치를 얻으려면 특수 도구나 FEA가 필요합니다.

정밀 작업을 위해 가드 전극은 선택 사항이 아닙니다. 감지 전극을 감싸는 구동 보호 링이 프린징 필드 오류를 크게 줄여줍니다.이상하게 측정된 커패시턴스가 근처 접지면에 연결된 프린징 효과로 밝혀진 센서를 두 개 이상 디버깅한 적이 있습니다.적절한 보호 장치가 있으면 이 문제를 해결할 수 있습니다. 유전율은 실제로 제어할 수 있는 설계 변수입니다. 얇은 유전체 오버레이를 추가하면 기준 커패시턴스가 변경되고 신호 대 잡음비를 개선할 수 있습니다.단, 민감도 곡선도 변화한다는 점을 기억하세요.때로는 정확히 원하는 것일 수도 있고, 문제가 될 때도 있습니다.숫자를 양방향으로 계산해 보세요. 판독 회로의 노이즈 플로어에 따라 최소 해상도가 결정됩니다. 대부분의 커패시턴스-디지털 컨버터의 노이즈 플로어는 1~10펨토패럿 RMS 사이입니다.설계를 시작하기 전에 계산을 통해 감지 가능한 최소 변위를 알아내십시오.펨토패럿 미만의 민감도 요구 사항을 갖춘 멋진 센서를 만드는 사람들을 본 적이 있는데 왜 안정적인 판독값을 얻을 수 없는지 궁금해합니다.이 변환기는 물리적으로 그렇게 작은 변화도 해결할 수 없습니다. 온도는 당신을 엉망으로 만들 것입니다. 물리적 특성은 온도에 따라, 종종 예상보다 더 많이 변합니다.물의$\varepsilon_r$온도는 20°C에서는 약 80도에서 100°C에서는 약 55도까지 떨어지는데, 이는 커패시턴스 기준선의 30% 변동입니다.넓은 온도 범위에서 작동하는 제품을 설계하려면 능동적 보정이 필요하거나 변화에 맞게 설계해야 합니다.세 번째 옵션은 없습니다. 작은 간격에서는 프린징 필드가 중요해집니다. 간격 거리가 플레이트 치수에 가까워지면 평행 플레이트 모델의 정확도가 떨어지기 시작합니다.플레이트의 가장자리는 간단한 공식에서 예측하는 것보다 전체 커패시턴스에 더 많이 기여합니다.간격이 가장 작은 플레이트 치수의 약 10% 미만인 경우 모델에서 커패시턴스를 20-30% 정도 과대평가할 것으로 예상됩니다.이를 그대로 사용하거나 유한 요소 분석을 사용하여 더 나은 예측을 얻을 수 있습니다. 센서를 외부 필드로부터 보호하십시오. 감지 표면을 제외한 모든 것을 감싸는 접지형 실드는 기본적으로 전기 소음이 심한 환경에서는 필수입니다.산업 환경은 가혹합니다. 어디에나 모터 드라이브, 스위칭 전원 공급 장치, RF 간섭이 있습니다.차폐되지 않은 센서가 이 모든 것을 감지할 수 있습니다.

사용해 보세요

실제로 무언가를 디자인할 준비가 되셨나요?정전식 근접 센서 계산기를 실행해 보세요. 플레이트 치수, 간격 거리, 유전 특성을 입력하세요.즉각적인 커패시턴스 및 감도 값을 얻을 수 있습니다.“센서가 필요해요”에서 “작동하는 프로토타입이 있어요”로 전환할 수 있는 가장 빠른 방법입니다.

계산기는 번거로운 단위 변환을 처리하여 실제 하드웨어에 적합한 실용적인 단위 결과를 제공합니다.스프레드시트로 몇 시간을 허비하거나, 심지어 하드웨어를 무턱대고 빌드하고 제대로 작동하기를 바라지 않아도 수십 가지 설계 변형을 몇 분 만에 반복할 수 있습니다.저는 이 도구를 꾸준히 사용하며, 센서를 몇 년 동안 설계해 왔습니다.좋은 도구를 사용하는 것은 부끄러운 일이 아닙니다. 그저 효율적인 엔지니어링일 뿐이죠.