示波器,探头测试去除共模影响

本文探讨了在测试MOS管GS端波形时可能出现的震荡问题及解决方法。介绍了高压差分探头和普通无源探头在测量过程中遇到的共模干扰问题,并提出了一种通过两个相同型号的差分探头相互校正来获取准确波形的技术方案。

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在测试功率MOS管的GS端波形时,采用高压差分探头或普通无源探头,出来波形在开通米勒和关断米勒平台处可能会出现震荡,例如下面:

由于探头会承受比较大的dv/dt共模干扰,桥式电路中,上管的G端共模电压可达几百V,探头共模抑制比可能不够,为了排除是探头自身原因带来的问题,通常采用探头红黑短接,接入MOS或IGBT的G极,测量波形,理论中差模信号为零,输出波形应无干扰,若测出以下波形,则说明共模干扰影响还是大的,综合评估共模是否产生较大干扰。

上图共模峰峰值有2.64V,说明共模抑制指标还可以,实际驱动波形电压有15V,实测波形以看不到失真为宜。共模影响一般发生在开关处,波形中容易产生震荡。

通常,还有种实际可行方法,采用两只相同型号的差分探头,一只测量GS,一只红黑短接测量G端,实际波形为两只探头波形相减,即可得到正确差模波形。此处假设同种系列的同型号的探头共模抑制比一样,且所处的电磁环境一致。

 

### 使用示波器测量共模噪声的方法 #### 接地方式的选择 为了有效测量共模噪声,选择合适的接地方式非常重要。不恰当的接地可能会引入额外的噪声源或者使已有的噪声更加显著。通常建议采用单点接地的方式,以防止形成多个回路路径从而增加噪声耦合的可能性[^4]。 #### 测量设置调整 当准备利用示波器来检测共模噪声时,应该注意仪器本身也会产生一定的背景噪音水平。如果待测系统的共模噪声幅度接近于所使用的示波器及其探针所能达到的最大灵敏度极限,则最终得到的数据可能存在较大误差。因此,在正式测试之前先评估并记录下设备自身的本底噪声是非常必要的[^1]。 #### 应用滤波技术 针对高频范围内的共模干扰成分,可以通过启用示波器内置的不同类型的带通/低通滤波功能来进行过滤处理;这有助于去除不必要的宽带随机波动,使得目标频段内的特征更为清晰可见。另外还可以尝试降低采样率或开启硬件上的带宽限制选项,以此减少高速转换过程中产生的量化失真现象[^2]。 #### 数据采集优化策略 除了上述物理层面的操作外,也可以借助一些数据处理手段进一步提高信噪比(SNR),比如多次重复扫描取平均值(Average Mode)或是叠加多帧图像(Stacked Frames Technique)[^2]。这样的做法能够有效地削弱那些瞬态变化较大的脉冲型扰动所带来的影响,让长期存在的周期性趋势更容易被识别出来。 #### 差分探头的应用 考虑到实际应用场景中的复杂情况,有时单纯依靠普通的单端输入通道难以区分真正的共模信号与其他形式的串扰区别开来。此时可选用专门设计用于此类场合下的差分探棒(Differential Probe), 它们能够在很大程度上消除两根导线间由于不对称分布而导致的空间电磁场辐射效应,并且提供更高的动态范围和更佳的整体性能表现[^3]。 ```python import numpy as np from scipy import signal def filter_noise(data, cutoff_frequency=1e6, fs=1e9): """ Apply a low-pass filter to reduce high-frequency noise. Parameters: data (array-like): Input time-domain samples from oscilloscope. cutoff_frequency (float): Cutoff frequency of the LPF in Hz. fs (float): Sampling rate of the input data in Hz. Returns: filtered_data (ndarray): Filtered output with reduced noise levels. """ nyquist_freq = 0.5 * fs normal_cutoff = cutoff_frequency / nyquist_freq b, a = signal.butter(5, normal_cutoff, 'low', analog=False) filtered_data = signal.filtfilt(b, a, data) return filtered_data ```
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