Systemarchitektur und Signalverarbeitung für die Diagnose von magnetischen ABS-Sensoren

Abstract

The anti-lock braking system (ABS) is a widely used vehicle stabilization system in automobiles. The required speed information of the vehicle wheels for the ABS control are measured by wheel speed sensors, which are located at each vehicle wheel. These sensors provide electrical signals to the ABS control unit. For the function of anti-lock braking systems, it is necessary that the signals are highly reliable and available. The present work deals with the development of an extended state detection for wheel speed sensors. These sensors are magnetic sensors that operate either inductive-based, Hall-based or on magnetoresistive-based. In this work, the focus is on the wheel speed sensors based on the anisotropic magnetoresistive effect (AMR). From the literature it is known that the AMR effect outside a specified operating point has a highly non-linear behavior. This results in the vehicle operation of the AMR sensor in certain positions to distortions in the sensor signal. In this work, critical sensor positions were determined by a metrological analysis of the entire system from the encoder and sensor. The sensor signals show in these areas special characteristic distortion. The non-linear behavior of the AMR sensors will be described with a 2D sensor characteristic diagram. The diagrams of different AMR sensors were determined by measuring, with a newly developed method. The magnetic system of AMR sensor and encoder also has non-linear characteristics. For the analysis of magnetic field strengths acting on the AMR-sensor, magneto-static field simulations were performed. The determined field strengths from the simulations enable the synthesis of an electrical sensor output voltage across the sensor diagram. The method of synthesis shows the causes of signal distortion occurring. The distortions in the sensor signal can be evaluated over the spectrum. In the spectrum harmonic frequencies of the fundamental occur. Since the frequency of the sensor signal is subject to continuous variations in the driving mode, this made the development of an adaptive sampling algorithm required. It allows the use of the discrete Fourier transform to determine the harmonic components. For the degree of distortion of the sensor signal indicators have been defined which are based on the known THD. For the integration of harmonic analysis and the calculation of the indicators directly in a sensor low power consumption and a minimum chip area are required. To achieve these parameters optimized architectures for digital signal processing have been developed and implemented. As part of the experimental evaluation platforms were developed based on microcontrollers and FPGA for the evaluation of algorithms. One of the developed algorithms has been integrated in mixed-signal ASIC based on CMOS technology. In the final chapter, these experimental platforms are presented and evaluated.

Das Antiblockiersystem (ABS) ist ein weit verbreitetes Fahrstabilisierungssystem im Automobil. Die für die ABS-Regelung benötigte aktuelle Drehzahl der Fahrzeugräder wird von Raddrehzahlsensoren aufgenommen, die sich an jedem Fahrzeugrad befinden. Diese Sensoren liefern elektrische Signale an das ABS-Steuergerät. Für die Funktion des Antiblockiersystems ist es erforderlich, dass die Signale hoch zuverlässig, verfügbar und auswertbar sind. Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Entwicklung einer erweiterten Zustandserkennung für Raddrehzahlsensoren. Bei diesen Sensoren handelt es sich um magnetische Sensoren, die entweder auf induktiver Basis, auf Hall-Basis oder auf magnetoresistiver Basis arbeiten. In dieser Arbeit liegt der Fokus auf Raddrehzahlsensoren auf Basis des anisotropen magnetoresistiven Effekts (AMR). Aus der Literatur ist bekannt, dass der AMR-Effekt außerhalb eines festgelegten Arbeitspunktes ein stark nichtlineares Verhalten aufweist. Dieses führt im Fahrzeugbetrieb des AMR-Sensors bei bestimmten Einbaupositionen zu Verzerrungen im Sensorsignal. In dieser Arbeit wurde durch eine messtechnische Analyse des Gesamtsystems aus Encoder und Sensor kritische Sensor-Positionen ermittelt. Die Sensorsignale zeigen in diesen Bereichen besonders ausgeprägte charakteristische Verzerrungen. Das nichtlineare Verhalten der AMR-Sensoren wird mit einem 2D-Sensorkennfeld beschrieben. Die Kennfelder verschiedener AMR-Sensoren wurden mit einem neu entwickelten Verfahren messtechnisch ermittelt. Das magnetische System aus AMR-Sensor und Encoder besitzt ebenfalls nichtlineare Eigenschaften. Für die Analyse der magnetischen Feldstärken, die auf den AMR-Sensor einwirken, wurden magnetostatische Feldsimulationen durchgeführt. Die aus den Simulationen bestimmten Feldstärken ermöglichen die Synthese einer elektrischen Sensorausgangsspannung über das Sensorkennfeld. Das Verfahren der Synthese verdeutlicht die Ursachen für auftretende Signalverzerrungen. Die Verzerrungen im Sensorsignal lassen sich über das Spektrum auswerten. Dort entstehen durch die Verzerrung harmonische Frequenzanteile der Grundschwingung. Da die Frequenz des Sensorsignals im Fahrbetrieb ständigen Schwankungen unterliegt, machte dieses die Entwicklung eines mitlaufenden Abtastverfahren erforderlich. Es erlaubt die Nutzung der diskreten Fourier-Transformation zur Bestimmung der harmonischen Anteile. Für den Grad der Verzerrung des Sensorsignals wurden neue Indikatoren definiert, die an den bekannten Klirrfaktor aus der Audiotechnik angelehnt sind. Für die Integration der Harmonischenanalyse und der Berechnung der Indikatoren direkt in einem Sensor sind enge Parameter bezüglich Chipfläche und Stromaufnahme einzuhalten. Um diese Parameter einzuhalten wurden optimierte Architekturen für die digitale Signalverarbeitung entwickelt und implementiert. Im Rahmen der Arbeit wurden Experimentalplattformen auf Mikrocontroller- und FPGA-Basis zur Evaluation der Algorithmen entwickelt. Weiterhin wurde einer der entwickelten Algorithmen in einen Mixed-Signal-ASIC basierend auf CMOS-Technologie integriert. Im abschließenden Kapitel werden diese Experimentalplattformen vorgestellt und bewertet.