CN106370211A - 传感器设备、评估设备以及对应的系统和方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及传感器设备、评估设备以及对应的系统和方法。公开了各种设备和方法，其中传感器信号的噪声信号分量用于获得关于传感器设备的信息。

Description

传感器设备、评估设备以及对应的系统和方法

技术领域

本申请涉及传感器设备、用于传感器设备的评估设备、包括这样的传感器设备和/或评估设备的系统，并且涉及对应的方法。

背景技术

传感器通常用于捕获某种物理量，像温度、磁场、电流、电压、压力等，并用于输出对应于所捕获的物理量的电信号（例如，电压信号或电流信号）。除实际传感器之外，传感器设备还可以包括用于处理由实际传感器生成的信号的附加部件，像放大器、电压基准或模数转换器（ADC）。这样的传感器设备可以例如集成在单个芯片上。

传感器设备可以用在安全关键的应用中，例如在汽车环境中。例如，在汽车领域中，气囊展开或防抱制动系统（ABS）可以基于从传感器设备接收的信号来操作。对于这样的安全关键的应用，对于传感器设备和使用这样的传感器设备的系统存在各种要求。例如，在汽车领域中，ISO 26262定义了针对公路车辆的功能安全要求。

在这样的安全关键的应用中可能经常存在的一个要求是：传感器设备的失灵必须是通过系统可检测的，例如通过从传感器设备接收信号的实体可检测的。换言之，根据这样的要求，必须有可能检测传感器设备是否例如归因于传感器设备的故障的而输送错误值。确保此的一种常规方法是提供冗余性，例如，提供两个单独的传感器用于测量相同的物理量。两个传感器设备的测量结果之间在阈值以上的偏差可以指示所提供的两个传感器中的至少一个的失灵。然而，提供这样的冗余性要求额外的芯片空间。

作为相关问题，当制造商需要保证遵守安全要求时，例如在更换像传感器的部件的情况中，制造商可能想要确保仅使用他们批准的部件。在该情况中，例如可能合乎期望的是能够检测使用的是来自原制造商的更换部件还是不同的更换部件。

因此，存在能够以有效方式获得关于传感器设备（例如关于传感器设备的可能失灵或关于传感器设备的真实性）的信息的通常需求。

发明内容

在实施例中，提供了如在权利要求1中所限定的设备、如在权利要求21中所限定的传感器设备、如权利要求19中所限定的系统以及如权利要求22中所限定的方法。从属权利要求限定了进一步的实施例。

附图说明

图1是根据实施例的系统的示意性视图。

图2是根据进一步的实施例的系统的示意性视图。

图3是图示了根据实施例的方法的流程图。

图4是根据进一步的实施例的系统的示意图。

图5是图示了根据实施例的评估设备的部分的图。

图6是图示了根据实施例的设备或系统的更详细的框图。

图7是图示了图6的实施例的修改的图。

图8是图示了针对图6的实施例的示例信号的图。

图9是图示了根据实施例的设备或系统的详细框图。

图10是图示了针对图9的实施例的示例信号的图。

图11是示出了根据另外的实施例的设备或系统的详细框图。

图12是图示了针对图11的实施例的示例信号的图。

具体实施方式

在下文中，将参照附图来详细描述各种实施例。应当注意的是，这些实施例仅用于说明的目的并且不应解释为限制性的。例如，尽管实施例可以被描述为包括多个特征或元件，但是这不应解释为指示实现实施例需要所有这些特征或元件。替代地，在其他实施例中，可以省略一些特征或元件，或者可以用替代的特征或元件来替换一些特征或元件。另外，可以提供除了明确示出和描述的特征或元件以外的另外的特征或元件，例如传感器设备的常规部件。

可以组合来自不同实施例的特征来形成另外的实施例。关于一个实施例描述的变型或修改也可以适用于其他实施例。

除非另有所指，否则在图中示出或者在本文描述的元件之间的连接或耦合可以是基于有线的连接或无线连接。此外，这样的连接或耦合可以是没有附加的介入元件的直接连接或耦合，或者是具有一个或多个附加的介入元件的间接连接或耦合，只要实质上维持了连接或耦合的通用目的（例如，用于传输某种种类的信号或者用于传输某种种类的信息）即可。

实施例涉及传感器和传感器系统，并且涉及获得关于传感器和传感器系统的信息。如在背景技术部分已经提及的，传感器可以指代将要测量的物理量转换成例如电流信号或电压信号的电信号的部件。物理量可以例如包括磁场、电场、压力、力、电流或电压，但不限于此。

如本文所使用的传感器设备可以指代包括传感器和例如偏置电路、模数转换器或滤波器的另外的部件的设备。传感器设备可以集成在单个芯片上，但是在其他实施例中，在芯片外部的多个芯片或还有在芯片外部的部件可以用于实现传感器设备。

如本文所使用的系统包括传感器设备和传感器设备向其发送对应于所测量的量的信号的至少一个另外的设备。例如，这样的另外的设备可以包括电子控制单元（ECU），例如汽车的电子控制单元。

本文使用的术语可以对应于如在与公路车辆的功能安全相关的国际标准ISO26262中所使用的术语。例如，术语“错误”可以指代所计算的、观察到的或所测量的值或条件与真实、指定的或理论上正确的值或条件之间的任何差异。故障可以指代可能导致元件或项目像传感器失效的异常条件。失效可以指代元件执行所要求的功能的能力的终止。

如本文所使用的术语“失灵”可以例如指代以上意义的错误、故障或失效。

安全状态可以指代项目没有不合理的风险等级的操作模式。示例可以包括正常操作模式、降级操作模式或关闭模式。可以要求一检测到失灵（例如，故障），实体（例如，项目、系统等）就在故障容限时间间隔内转变到安全状态。在一些实施例中，可以响应于传感器设备生成的噪声信号分量指示可能失灵而执行这样的转变。

在实施例中，评估传感器设备生成的信号的噪声以获得关于传感器设备的信息。这样的信息可以例如与传感器设备的失灵相关或者可以与传感器设备的真实性相关，例如以从其他制造商的传感器设备中辨别出一个制造商的传感器设备。实施例使用以下事实：传感器设备的各种部件生成特定噪声，并且来自典型噪声模式的偏差可以指示正在使用的传感器设备（例如，来自另一制造商的传感器设备）的失灵或不同类型。

这样的噪声评估可以由从传感器设备接收信号的外部评估设备来执行。在一些实施例中，这样的评估设备还可以用于系统内的其他目的。例如，评估设备可以由ECU实现。在其他实施例中，这样的噪声评估可以在传感器设备内执行，并且传感器设备然后可以将基于噪声获得的对应信息传输到一个或多个另外的设备。

现在转到各个图，图1图示了根据实施例的系统。图1的系统包括传感器设备10和评估设备12。传感器设备10在一些实施例中可以集成在单个芯片管芯上。然而，在其他实施例中，多个芯片和/或外部部件也可以用于实现传感器设备10。传感器设备10可以测量如上文提及的任何物理量，并且经由通信连接11将信号s传输到评估设备12。通信连接11可以是基于有线的连接或无线连接。在所示示例中的信号s包括想要的信号分量p和噪声分量n，想要的信号分量p表示传感器设备10测量的物理量。在实施例中，评估设备12可以分析噪声分量n以获得关于传感器设备10的信息。例如，通过分析噪声分量n，评估设备12可以获得关于传感器设备10的可能失灵的信息和/或关于传感器设备10的类型的信息。作为针对后者的示例，通过分析噪声分量n，评估设备12可以从其他制造商的传感器设备中区分出特定制造商的传感器设备10。

利用许多传感器设备，想要的信号p可能是带限信号，其可以例如从传感器设备10的具有较高数据率的内部信号中过滤出。如果被传感器设备10内的各种源添加的宽带噪声必须被移除以便实现想要的信号分量p表示的测量的准确性要求，则这样的频带限制可能是必需的。在这样的情况中，可以在想要的信号p使用的带限频率范围以上的频率范围中分析噪声分量n。在该较高频率范围中，噪声信号分量n因此实质上不被想要的信号分量p干扰。

如将在之后解释的，传感器设备10的各种部件可能对噪声信号分量n有贡献。在一些实施例中，通过分析噪声信号分量n，可以通过评估设备12获得关于传感器设备10的哪个部件可能正失灵的信息和/或关于失灵的类型的信息。

如上文所提及的，可以在比想要的信号分量p使用的频率范围更高的频率范围中分析噪声分量n。在一些实施例中，连接11可以是适于这样的较高频率范围的基于有线的连接，例如，同轴电缆或以其他方式屏蔽的电缆。其他合适的连接包括以太网连接，例如以太网TIA Cat 5、6或7连接，或所谓的微带线。在一些实施例中，附加的屏蔽可以与这样的连接一起使用。利用这样的连接，可以将高频噪声分量传输到评估设备12。

在图1的实施例中，传感器设备10的噪声信号分量n通过外部设备来评估，在该情况中通过评估设备12来评估。评估设备12还可以用于以任何期望的常规方式来处理想要的信号分量p。在一些实施例中，评估设备12可以是电子控制单元（ECU），例如汽车系统中的电子控制单元。

在其他实施例中，噪声分量的评估可以在传感器设备内执行。在图2中图示了对应的实施例。

在图2的实施例中的传感器设备20包括评估部件21，其可以实质上执行与参照图1针对评估设备12描述的相同的功能。传感器设备20然后可以经由一个或多个通信连接22传输基于所测量的量的传感器信号s和信息信号i。例如，在一些实施例中，可以经由单个通信连接22（例如，仅给出一些示例，通过针对两个信号s和i使用不同的频率范围或不同的时隙，或者通过将s和i传输作为信号的同相和正交分量）来传输信号s和i，或者可以提供分离的通信连接。在图2的图示中的信号s和i被传输到另外的设备23，例如ECU。

信息信号i可以包括基于传感器设备20的内部信号的噪声分量获得的信息，并且可以例如指示传感器设备20的失灵和/或可以指示传感器设备20的类型。传感器设备的类型可以指代传感器设备20是否是由特定制造商提供的传感器设备的信息。

图3是图示了根据实施例的方法的流程图。图3的方法可以在图1或2的系统中实现，例如在图1的评估设备12中或图2的评估部件21中实现，但是不限于此。

在30处，方法包括接收包括噪声分量的传感器信号。该接收可以是在图1中图示的评估设备处或在图2中所示的内部评估部件处，但是不限于此。

在31处，方法包括评估信号的噪声分量以获得关于生成传感器信号的传感器设备的信息。该信息可以包括关于传感器设备的失灵的信息或者关于传感器设备的类型的信息。

在一些实施例中，评估噪声分量可以包括评估在不同频率范围中的噪声分量。在一些实施例中，例如，在不同频率范围中的噪声分量的比率可以与阈值进行比较。在其他实施例中，该信息可以包括关于可能失灵的传感器设备的部件的信息。换言之，在实施例中，可以评估噪声分量以在不同部件的失灵和/或失灵的不同类型之间进行辨别。

在一些实施例中，噪声分量（可能在某个频率范围内）可以与一个或多个阈值进行比较。在一些实施例中，阈值可以取决于像温度的环境参数。在一些实施例中，传感器设备可以包括用于监视传感器设备的专用噪声源。

下文将更详细一些地讨论上文提及的用于评估噪声分量的可能性。

在再其他实施例中，可以提供具有不同噪声特性的两个不同的传感器路径。在一些实施例中，评估噪声分量可以包括评估两个不同噪声路径的噪声比率。在图4中图示了包括两个不同传感器路径的示例实施例。

在图4中，提供了包括第一传感器路径41和第二传感器路径42的系统。第一传感器路径41和第二传感器路径42可以具有彼此不同的元件，例如不同类型的传感器、不同ADC等等。然而，在其他实施例中，第一传感器路径41和第二传感器路径42也可以共享一个或多个元件。例如，尽管第一和第二传感器路径可以包括不同传感器，但是它们可以使用共同的模数转换器。在一些实施例中，第一传感器路径41和第二传感器路径42集成在共同的传感器设备40中。在其他实施例中，第一传感器路径41和第二传感器路径42可以提供在物理上分离的传感器设备中。在一些实施例中，第一传感器路径41和第二传感器路径42可以测量相同的物理量。传感器路径41提供包括第一想要的信号分量p1和第一噪声分量n1的第一信号s1。在图4的系统中，第一信号分量s1经由通信连接43传输到评估设备45。此外，第二传感器路径42提供包括第二想要的信号分量p2和第二噪声分量n2的第二信号s2。在图4的系统中，信号s2使用第二通信连接44传输到评估设备45。在其他实施例中，替代提供两个通信连接43、44的是，可以使用例如任何常规的复用技术经由单个通信连接来传输信号s1、s2。

在实施例中，第一传感器路径41和第二传感器路径42可以被设计成使得第一噪声分量n1不同于第二噪声分量n2。如将在之后解释的，这可以例如通过使用第一传感器路径41和第二传感器路径42中至少部分不同的部件来实现，因为不同的部件（例如，不同种类的模数转换器）趋向于具有不同的噪声特性。然后，评估设备45可以评估噪声分量n1、n2以检测可能的失灵或者获得关于第一和第二传感器路径41、42的其他信息。可以如已经参照图1到图3所解释的那样执行针对每个分量n1、n2的该评估。另外，可以通过评估设备45来监视分量n1与n2或其部分之间的比率（例如，在n1、n2的某个频率范围中的噪声量值之间的比率），以获得关于第一和第二传感器路径41、42的信息。

如已经提及的，在实施例中，可以评估传感器信号的噪声分量的不同频率分量。图5图示了可能的信号路径，其可以在评估设备中或在传感器设备中实现，如之前所提及的。在一些实施例中，也可以信号路径的部分在传感器设备中实现，而信号路径的另一部分可以在评估设备中实现。

在图5的示例中，通过模数转换器50对包括噪声分量的传感器信号s数字化。在一些实施例中，模数转换器50可以是传感器设备的部分并且可以添加到传感器设备的噪声特性，如将在之后所解释的。经数字化的传感器信号在图5中被标记为sd，并且经受离散频谱分解元件51，例如经受常规地实现为快速傅里叶变换的离散傅里叶变换，以将信号sd转换成频域中的信号sf。在其他实施例中，频谱分解元件51可以例如包括模拟和/或数字滤波器以提供频谱分解。如何实现离散频谱分解元件51的细节对于本领域普通技术人员是已知的并因此这里不进行详细解释。

然后，分析电路52可以分析信号sf，例如分析信号sf的不同频率分量，并且输出信息信号i。信息信号i可以包括关于频域信号sf的频谱或频率分量的信息。

在一些实施例中，频域信号sf的频谱分解可以包含关于在离散信息信号元件51上游的信号路径的信息，可选地关于甚至更上游并且直到离散分解元件51的信号路径的信息。

换言之，提供信号s的传感器元件（未示出）的特性可以具有对频域信号sf的影响。可替换地或者附加地，模数转换器50可以具有对频域信号sf的影响。在相同令牌下，在信号路径内的诸如滤波器、放大器、延迟元件等的任何处理元件可以具有对频域信号sf的影响。

频域信号sf中的任何这样的影响或改变对于从一个或所有那些元件的正常行为中标识出偏差的某一类别可能有用。频域信号sf的特性可以通过信息信号i来反映。

在一些实现中，信息信号i可以包括关于传感器设备的信息（例如，关于可能的失灵的信息或关于真实性的信息，如上文所解释的）。部件51、52可以例如在像上文的评估设备12或45的评估设备中实现或者在评估部件21中实现。因为部件51和52处理数字信号，所以它们可以例如还至少部分由软件通过对处理器相应地编程来实现，但是它们还可以使用例如逻辑部件的硬件部件来实现。在一些实施例中，例如，数字信号处理器可以用于实现离散傅里叶变换和分析。

在其他实施例中，取代离散傅里叶变换的是，例如带通滤波器的滤波器可以用于过滤出要分析的信号s的频率分量，特别是其中具有很少或没有想要的信号分量的信号分量。

在下文中，将讨论更详细的实施例以进一步说明上文阐述的概念。

图6图示了根据实施例的传感器设备或系统的实施例。图6的实施例包括表示设备或系统的各种部件的各种块60到610。在一些实施例中，所有图示的块可以提供在集成的传感器设备中，在该情况中，图6图示了传感器设备。在其他实施例中，之后要讨论的例如块66的一些部件可以提供在外部评估设备中（例如，如在图1中所图示的），在该情况中，图6可以图示包括传感器设备和评估设备的系统。

图6的实施例包括用于测量磁场的第一传感器62例如霍尔传感器、第二传感器67例如温度传感器、以及第三传感器69例如应力传感器，即用于测量机械应力的传感器。这些类型的传感器仅仅用作示例，并且可以提供其他类型的传感器。应理解的是，这些类型的传感器62、67、69可以测量相同的物理量，比如说磁场强度。可替换地，这些类型的传感器62、67、69可以测量不同的物理量，诸如传感器67测量温度、传感器69测量机械应力以及传感器62测量磁场强度。作为另外的替代，一些类型的传感器可以测量相同的物理量，例如传感器62和67测量磁场，而另外的传感器元件69测量不同的量，例如应力或温度。应理解的是，对于本公开而言，其他配置是可设想到的和预期到的。

传感器62、67和69中的每一个可以生成特定的噪声信号分量被添加到的想要的信号分量，如图6中通过加法器所图示的。噪声信号分量的这样的添加对于传感器通常是固有的。不受限制地，可以有意地添加特定的噪声分量。可设想到的是，有意添加的噪声分量主导本征的噪声分量。

可以通过第一偏置块61（例如，DC-DC转换器或稳定电压源）生成的第一偏置电压对第一传感器62进行偏置。同样地，在图6的实施例中，通过偏置块68例如DC-DC转换器或稳定电压源对第三传感器69进行偏置，而第二传感器67在内部被偏置。偏置块61、68基于例如带隙电路的参考电压部件60提供的参考电压来生成它们的偏置电压。部件60、61和68中的每一个还生成想要的信号分量（例如，偏置电压和参考电压），其可以包括某个噪声信号分量。来自参考部件60的噪声也导致偏置部件61、68的信号中的噪声信号分量，其进而导致传感器62、69输出的传感器信号中的噪声。换言之，噪声信号分量基本上在电路中传播。取决于实现方式，当噪声信号分量在电路内传播时可以改变噪声信号分量，如所描述的那样。

来自第一传感器62的信号被馈送到模拟块63，模拟块63可以例如包括放大器和/或模拟滤波器。还是在模拟块63中，特性噪声被添加到信号。模拟块63输出的信号被提供到第一模数转换器64，第一模数转换器64在示出的示例中可以是∑△（sigma-delta）模数转换器或者是任何其他合适的模数转换器。还是在该模数转换中，噪声（例如，量化噪声）被添加到输出信号。

此外，来自第二传感器67和第三传感器69的信号被提供到第二模数转换器610，第二模数转换器610在示出的示例中可以是逐次逼近寄存器（SAR）转换器。还是在通过转换器610进行的转换中，添加了特定噪声。具体地，第一AD转换器64添加的噪声分量可以不同于转换器610添加的特定噪声分量。

第一和第二模数转换器64、610的输出被提供到第一数字信号处理块65，第一数字信号处理块65可以在第一数字信号处理器中实现。在块65中，例如，可以基于第二模数转换器610提供的信号来执行对第一模数转换器64提供的信号的温度和应力补偿。例如，查找表或其他校准曲线可以用于基于来自第二和第三传感器67、69的测量结果来校正第一模数转换器64输出的信号。第一模数转换器64输出的信号表示由第一传感器62测量的信号（包括由传感器62添加的噪声）以及由部件60、61和63以数字形式添加的噪声分量，把归因于数字化而丢失的分量除外（例如，仅包括直到奈奎斯特频率的白噪声）。另外，第一模数转换器64输出的信号包括像归因于第一模数转换器64中的转换而添加的量化噪声的噪声。第一模数转换器64添加的该噪声可以是针对第一模数转换器64使用的模数转换的类型的特性。

块65中的温度和应力补偿或任何其他功能可能添加另外的噪声。块65的输出信号被提供到第二数字信号处理块66。第二数字信号处理块66可以在与块65相同的数字信号处理器中实现，或者可以例如使用第二数字信号处理器或例如任何其他处理器、电路或逻辑来实现。在图6的示例中，块66使用任何常规噪声减小技术（例如，使用滤波）对信号执行噪声减小。此外，块66执行噪声分析以获得关于信号路径中生成提供到块66的信号的部件的信息，例如在图6的示例中关于包括块60到65、67到610的传感器设备的信息。该信息例如可以包括关于可能的失灵的信息或真实性信息。在一些实施例中，该信息还可以指示哪个部件或块可能有失灵。将在之后参照图8来讨论如何可以基于特定于信号路径中的各种块或部件的噪声信息来获得的示例。

应当注意的是，图6仅仅是使用例如霍尔传感器作为主传感器的传感器设备或系统的示例。图6具体地给出了这样的传感器设备的信号处理块可以如何处理第一传感器62的数据以及可以如何将其与另外的测量结果（例如，温度和应力测量结果）进行组合以便移除例如寄生影响的示例。例如，可以补偿归因于对第一传感器62或其他块（例如，其的电子电路）的温度效应和/或机械应力的影响而导致的第一传感器62进行的测量的非线性。在其他实施例中，附加地或可替换地，可以校正偏移。图6的大多数块处理输入信号并添加其自己的噪声贡献，所述输入信号由之前的块输送的信号和噪声组成。最终结果基于不同的信号源（参考源60和第一到第三传感器62、67和69）和不同的噪声源（例如，∑△数模转换器的热噪声、闪烁噪声、成形噪声（例如，噪声成形的噪声，即，生成以噪声成形/经受噪声成形的噪声）、SAR模数转换器的均匀白噪声）来构成，所述不同的信号源和不同的噪声源基于图6中示出的块的布置和实现细节以预先确定的方式被组合。

应当注意的是，在一些实施例中，专用噪声添加块可以附加地被提供以添加特性噪声（例如，针对真实性测量）。这在图7中示意性图示。图7中的部件70和72可以是传感器设备或系统的任何块，例如图6中示出的任何块。在图7中，噪声添加块71提供在部件70、72之间，噪声添加块71向信号添加噪声，在一些实施例中至少主导地在想要的信号分量使用的频率区域之外的频率区域中向信号添加噪声，但是不以其他方式处理信号。在其他实施例中，噪声也可以通过噪声添加块来添加，或者仅在想要的信号分量使用的频率范围中添加。像部件71的这样的噪声添加块可以具体地用于真实性测量。

为了进一步说明噪声分析，图8图示了提供到图6的实施例的块66的示意性输出频谱（即，块65的示例输出信号的频谱）。应当注意的是，图8中示出的信号仅用作说明性示例，并且取决于传感器设备或系统的各种部件的实现方式信号形式可以改变。

作为示例，图8图示了想要的信号分量80（例如，对应于传感器测量的物理量）和噪声信号分量81。图8在双对数图中图示了频谱密度对频率（f）。如在图8中所图示的，想要的信号分量80带限于较低的频率。

在实施例中，可以在想要的信号分量80的频率区域以上的区域中分析噪声信号分量81。在其他实施例中，附加地或可替换地，可以在想要的信号分量80的频率区域中分析噪声信号分量81。此外，在其中想要的信号分量的频率区域未在0处开始的情况中，也可以分析低于想要的信号分量的频率区域的频率区域中的噪声信号分量。在一些实施例中，还可以在噪声分析之前通过低通滤波器过滤出想要的信号分量。在图8的示例中，噪声分量81可以被划分到不同的区域中，如通过分区线84、85所图示的。在低于线84的频率处，噪声分量可以是闪烁噪声主导的（1/f噪声，散粒噪声）。这样的噪声可以例如是由p-n结处的电子导致的和/或可以是在像图6的块63的模拟级中生成的。在实质上在图8中的线84、85之间的中间频率处，噪声分量81可以是热噪声主导的。热噪声可以具有比闪烁噪声更高的带宽。最终，对于高于线85指示的频率，噪声分量81可以由噪声成形量化导致的噪声主导，例如由像图6的部件64的∑△模数转换器（ADC）导致的噪声主导。对于第二或第三阶的∑△ADC，在该区域中的噪声典型地以每频率十倍频（frequency decade）约为20dB的速率增加。

在实施例中，图8中图示的噪声分量81的频谱可以与图8中的上限82和下限83进行比较。当对于某个或某些频率噪声分量81留下限制82和83限定的“廊道（corridor）”时，这可以例如指示像传感器信号的故障的失灵和/或可以指示已经使用了不同于制造商意图的另一传感器设备，因为每种类型的传感器设备可以具有不同的典型噪声特性。在一些实施例中，取决于噪声信号分量81留下“廊道”所针对的频率范围和取决于是否违反廊道的上限82或下限83，可以获得关于失灵的类型的信息和/或传感器设备的哪个部件可能正失灵的指示。

例如，如图8的示例中所提及的，针对在线85以上的频率，噪声信号分量被例如由∑△模数转换器导致的噪声成形量化噪声主导。因此，在该频率范围中对廊道的违反可以指示传感器设备的∑△模数转换器的某种失灵。

上限82和下限83表示噪声的阈值，其可以例如通过校准过程来确定，例如通过在各种操作条件下测量传感器设备的噪声和/或针对特定类型的多个传感器设备测量传感器设备的噪声来确定，并且选择上和下边界82、83使得噪声信号分量81在用于这样的无故障使用的边界内。

为了给出关于噪声信号分量81的分析的另外的示例，当噪声信号分量81超过上限82时，这可以指示∑△模数转换器（像块64）的不稳定性，特别是当该超过发生在线85以上的频率范围中时。超过上限也可以指示例如参考电压源（例如，图6的块60）的任何其他（不想要的）振荡、例如通过供应电压上的过度噪声的外部失真、奈奎斯特模数转换器的微分非线性度（DNL）限制的超过、过温、温度或应力传感器（例如，图6的传感器67、69）的失灵、增加的辐射影响（例如，阿尔法粒子可能增加在低于线84的频率范围中的闪烁噪声贡献）、内部转移函数块的过高增益、将噪声能量从一个频率转移到另一频率的非线性影响、或者增加的缺陷密度（例如，在部件中使用的栅氧化物中的阱可能增加闪烁噪声的贡献，即，特别是低于线84的噪声）。

下限83的超过（即，落到下限83以下的噪声信号分量81）可以指示例如传感器设备的内部信号的故障处的停滞（stuck）（其导致噪声的减小或完全没有）。内部信号可以指代例如集成电路的电路中的电连接上或节点处的信号。作为示例，到接地的短路可能导致节点以接地电势（其例如可以表示逻辑0）停滞，并且同时可能减小噪声。下限83的超过还可以指示内部转移函数块的过低增益（例如，块63中的放大器的过低增益）、将噪声能量从一个频率转移到另一频率的非线性影响、或者传感器偏置电压（例如，图6的块61、68的输出电压）的降低或损失。

如可以从可能导致噪声偏差的可能失灵的以上列表所看到的，监视和分析噪声信号分量具有检测传感器设备的失灵的高的能力，而这样的分析的实现努力相对低。在实施例中，所要求的失效反应时间足够长（例如，在毫秒的范围中）来执行对噪声的所要求的分析（例如，傅立叶变换和如上文参照图8所解释的将频率分量与上限和下限进行比较，或者执行对应的带通滤波）。

关于失效反应时间的这样的要求通常针对输送带限信号（如针对想要的信号分量80在图8中所图示的）的传感器被实现，所述传感器例如在汽车环境中的气囊传感器、转向扭矩传感器、转向角度传感器、节气门传感器、歧管空气压力传感器或大气压力传感器。

像部件71的专用噪声添加部件还可以将特定的噪声签名添加到噪声信号分量。例如，通过监视这样的专用噪声信号分量，可以确认传感器设备的真实性。此外，这样的专用噪声信号分量还可以具有对像过温的环境因素的特定反应，所述特定反应也可以通过监视专用噪声添加部件的特定噪声签名来检测。

在关于图8图示的实施例中，上限和下限82、83是固定的。在其他实施例中，这样的上限和下限可以是可变的并且可以取决于某些测量的参数，例如像温度或应力的环境参数。现在将参照图9和10来描述对应的实施例。

图9是根据进一步的实施例的传感器设备或系统的详细框图。为了避免重复，具有与图6的实施例中的块相同的功能的块带有相同的附图标记并且将不再描述。关于图6的实施例描述的修改和变型也可以适用于图9的实施例。

具体地，图9也示出了包括可以是像霍尔传感器的磁场传感器的第一传感器62和可以分别测量温度和应力的第二和第三传感器67、69的传感器设备或系统。

替代图6的块66的是，在图9中提供块90，类似于图6的块66，块90可以使用数字信号处理器来实现并且块90可以对从块65接收到的信号执行噪声减小并且附加地可以执行噪声分析以提供关于传感器设备的信息，例如关于块90的上游的部件的例如关于可能失灵的信息或关于真实性的信息。

对于噪声分析，图9的实施例中的块90可以使用可变的限制或阈值，例如可变的上限和下限。这些上限和下限可以例如取决于第一传感器67测量的温度和/或第三传感器69测量的应力。块90中的噪声分析然后可以使用这些限制用于适配的噪声分析。这样的限制可以例如作为校准数据存储在存储部91中。存储部91可以例如是任何种类的存储器，例如闪速存储器或只读存储器或电可编程只读存储器（EPROM），但是不限于此。这样的校准数据可以例如通过在像温度和/或应力的不同参数条件下针对多个传感器设备测量噪声来获得。根据这样的测量，可以获得限制使得在正常（无故障）操作下不违反这些限制。应当注意的是，温度和应力仅仅作为被测量且基于其来调整限制的参数的示例给出，并且还可以使用其他参数。

图10图示了使用与图8中相同的想要的信号分量80和相同的噪声信号分量81作为示例信号的这样的改变的边界。附图标记84和85图示了在各种噪声区域之间的边界，如已经参照图8所解释的。与图8相对的，在图10中，使用可以取决于例如温度偏移的上限100和下限101。例如，上限100和下限101可以随着温度上升而向上偏移并且随着温度下降而向下偏移，从而反映了在许多应用中噪声随着温度增加的事实。例如，热噪声可以与温度成比例。

利用这样的实施例，对于给定温度，如可以从图8与图10之间比较可以看出的，可以使上限与下限之间的廊道更窄。应当注意的是，这不需要应用于整个频率范围，而是可以在一些实施例中仅在其中热噪声为主导的温度范围中执行，例如实质上在线84与85之间执行。换言之，不是用于上限100和下限101的完整曲线都需要随温度偏移，而是一些部分也可以保持实质上恒定。

具体地，可以使廊道与图8的廊道相比更小。例如，由图10的上限和下限限定的廊道不需要能够容纳在完整的可接受温度范围（例如，设备被设计用于的温度范围）内的噪声变化，而是廊道本身可以随温度而偏移，如由箭头102、103所指示的。较小的廊道意味着噪声指示的失灵可以被较早检测到和/或较小的偏差可以被检测到。换言之，可以在不降低传感器信号的可用性的情况下增加诊断覆盖。为了解释，如上文所提及的以较小廊道可以较早检测到失灵，但是（例如，如果廊道变得太小）正确值被解释为指示失灵的风险也增加。在例如不随温度而偏移廊道的情况下，廊道必须足够宽以容纳针对所有相关温度的校正值。利用上文解释的偏移，可以使廊道更小，而实质上不增加正确值被解释为错误的风险，因为现在廊道必须仅容纳针对特定温度或温度子范围的正确值。

应当注意的是，在一些实施例中，上限和下限可以不仅取决于外部参数而改变，而是还可以基于其他标准来改变或适配。例如，上限和下限限定的廊道可以取决于内部状态来改变，所述内部状态例如在传感器设备的限定的建立时间（例如，在打开传感器设备之后的限定时间）之后变窄。换言之，上限和下限的适配可以用于使上限和下限适配于已知的并且不指示要检测的传感器设备的失灵或其他属性的噪声特性的改变。

除了噪声的频谱（即，频率上的频谱密度）之外，在一些实施例中，附加地或可替换地，可以分析噪声的统计分布。例如，热噪声分布通常具有高斯分布，闪烁噪声分布具有泊松分布，以及量化噪声具有均匀分布。因此，可以取决于相应区域中的主导噪声源而预测噪声在某些频谱区域中的典型频谱分布。此外，（噪声的幅度分布的）统计可以被获得并与在正常操作条件下预测或预期的分布进行比较。从该预期的分布的偏差可以例如再次指示传感器设备的失灵或未认证的类型。

现在将参照图11和12来解释使用这样的分布的对应实施例。

图11是根据实施例的类似于图6的表示的传感器设备或系统的详细框图。对应于图6的块的图11的块带有相同的附图标记并且将不再描述。关于图6描述的修改和变型也可以适用于图11的实施例。与图6比较，在图11的实施例中，用块110替换块66。与块66类似的块110可以对块65输出的信号执行噪声减小，并且可以使用数字信号处理器来实现。此外，块110执行噪声分析以获得关于传感器设备的信息，例如关于传感器设备的失灵的信息或关于传感器设备的真实性的信息。

图11的实施例的噪声分析使用滤波器111和分布检查部112来检查噪声分布是否对应于预期分布。例如，滤波器111可以包括带通滤波器以过滤出要分析的频率范围，并且分布检查部112然后可以将过滤后的信号的分布与预期分布进行比较。应当注意的是，尽管滤波器111和分布检查部112被描绘为图11中的分离块，但是它们可以使用与块110相同的数字信号处理器来实现。在其他实施例中，可以使用附加的数字信号处理器或任何其他种类的硬件（例如，逻辑或专用集成电路）、固件、软件或它们的组合。

将关于图12使用与图8和图10中相同的想要的信号分量80和噪声信号分量81作为示例来进一步说明图11的该方法。在图12中，箭头120、121和122示出了在图12的示例中具有预期分布的三个不同区域。图12的每个区域可以通过使用例如带通滤波器过滤出剩余区域并然后分析分布来隔离，如参照图11所解释的。在图12的示例中，区域120闪烁噪声是主导并且被预期具有泊松分布。区域121是热噪声主导的并被预期具有高斯分布，以及区域122是量化噪声主导的并被预期具有均匀分布。然而，取决于传感器设备的实现方式，可以应用其他分布。

除了如上文所提及的那样将实际噪声分布与预期分布进行比较之外，还可以以其他方式来分析噪声分布。例如，可以随时间（例如，以规则或不规则间隔）监视频率范围中的噪声分布，并且例如，噪声分布中超过阈值的改变可以指示失灵。例如，当分布突然变得显著更小或显著更宽时，这可以指示失灵。为了检测改变，例如，可以计算在不同时间点处的分布的比率和/或分布之间的差异。为了分析分布，可以提取描述分布的参数。这样的参数的示例包括描述分布的函数的（例如，针对高斯分布的高斯函数的）参数，或像半最大值分布全宽度（FWHM）的参数。然后可以对参数执行上文提及的对于分析的可能性（例如，将参数与预期值进行比较或形成在不同时间点处的分布的比率或参数之间的差异）。

在其他实施例中，可以执行其他种类的噪声分析。例如，可以形成在不同频率区域（例如，参照图12讨论的区域或其子区域）中的噪声分量（例如，幅度、强度等）比率，并且这样的噪声比率可以与上限和下限进行比较，并且当超过限制时这可以指示失灵。而且，如关于图4所提及的，不同传感器路径的噪声信号分量的比率可以被形成并且也与限制进行比较。在一些实施例中，也可以例如通过评估如上文所提及的分布的比率或在不同时间点处在相同频率范围中的分布，来比较给定频率区域内的噪声分布。例如，取决于应用，两个区域中的相同类型的分布或两个区域中的不同类型的分布可以指示失灵。如在本文中使用的噪声可以是根据某个分布的统计量，其中个体噪声事件根据分布实质上是随机的。

还应当注意的是，实施例不需要限于上文讨论的噪声评估可能性之一，而是还可以实现这样的可能性中的两个或更多个。因此，上文描述的实施例应仅被视为示例并且不应被解释为限制性的。

Claims (28)

1.一种设备，包括：

评估电路，其中评估电路被配置为接收包括噪声信号分量的传感器信号，并且其中评估电路还被配置为评估噪声信号分量以获得关于生成传感器信号的传感器设备的信息。

2.根据权利要求1所述的设备，其中评估电路包括数字信号处理器。

3.根据权利要求1或2所述的设备，其中设备包括在电子控制单元中。

4.根据权利要求1或2所述的设备，其中设备包括在传感器设备中。

5.根据权利要求1到4中任一项所述的设备，其中信息包括指示传感器设备是否是预期类型的传感器设备的真实性信息。

6.根据权利要求1到5中任一项所述的设备，其中信息包括关于传感器设备的可能失灵的信息。

7.根据权利要求6所述的设备，其中信息包括关于传感器设备的哪个部件可能有失灵的信息。

8.根据权利要求6或7所述的设备，其中信息包括关于失灵的类型的信息。

9.根据权利要求1到8中任一项所述的设备，其中分析噪声包括分析频域中的噪声信号分量。

10.根据权利要求1到9中任一项所述的设备，其中分析噪声包括以下中的至少一个：执行傅立叶变换，或执行滤波以确定噪声信号分量的频率分量。

11.根据权利要求1到10中任一项所述的设备，其中分析包括分析实质上未被传感器信号的想要的信号分量占用的频率范围中的噪声信号分量。

12.根据权利要求1到11中任一项所述的设备，其中分析噪声信号分量包括将噪声信号分量与至少一个限制进行比较。

13.根据权利要求12所述的设备，其中至少一个限制是取决于至少一个参数可变的。

14.根据权利要求13所述的设备，其中参数包括温度、应力或内部状态中的至少一个。

15.根据权利要求1到14中任一项所述的设备，其中分析噪声信号分量包括分析至少一个预先确定的频率范围中的噪声信号分量的分布。

16.根据权利要求15所述的设备，其中分析噪声信号分量的分布包括将预先确定的频率范围中的分布与预先确定的频率范围内的预期分布进行比较。

17.根据权利要求1到16中任一项所述的设备，其中分析噪声信号分量包括形成在两个不同频率范围中的噪声信号分量的比率。

18.根据权利要求1到17中任一项所述的设备，其中分析噪声信号分量包括形成两个噪声信号分量的比率，噪声信号分量是从两个不同传感器路径得到的。

19.一种系统，包括：

传感器设备，

权利要求1到17中任一项的设备，以及

传感器设备与设备之间的连接。

20.根据权利要求19所述的系统，其中连接包括适于在想要的信号分量频率外部的频率中的噪声的传输的基于有线的连接。

21.一种传感器设备，包括传感器和至少一个另外的部件，所述至少一个另外的部件被配置为在没有对传感器信号的其他处理的情况下将噪声添加到传感器信号。

22.一种方法，包括：

接收包括噪声信号分量的传感器信号；以及

分析噪声信号分量以获得关于生成传感器信号的传感器设备的信息。

23.根据权利要求22所述的方法，其中信息包括关于传感器设备的哪个部件可能有失灵的信息和/或关于失灵的类型的信息。

24.根据权利要求22或23所述的方法，其中分析噪声信号分量包括将噪声信号分量与至少一个限制进行比较，其中至少一个限制是取决于至少一个参数可变的。

25.根据权利要求22到24中任一项所述的方法，其中分析噪声信号分量包括将预先确定的频率范围中的噪声信号分量的分布与预期分布进行比较。

26.根据权利要求22到25中任一项所述的方法，其中分析噪声信号分量包括形成在两个不同频率范围中的噪声信号分量的比率。

27.根据权利要求22到26中任一项所述的方法，其中分析噪声信号分量包括形成至少两个不同传感器路径的噪声强度之间的比率。

28.根据权利要求22到27中任一项所述的方法，其中分析噪声信号分量包括比较噪声信号分量的噪声分布。