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Die
Erfindung betrifft ein Verfahren zur Erkennung der Winkelposition
eines rotierenden Objekts, wie beispielsweise einer rotierenden
Welle im Bereich der Fahrzeugtechnik.
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In
vielen Gebieten der Technik stellt sich das Problem, die Winkelposition
eines um eine Rotationsachse rotierenden Objekts möglichst
genau zu bestimmen. Ein verbreitetes Verfahren hierzu besteht darin,
das rotierende Objekt mit einem geeigneten Kodierungsmuster zu versehen,
das mittels eines Sensors abgetastet wird, um so Informationen über die
Winkelposition des rotierenden Objekts zu erhalten. Häufig erfolgt
dabei das Erfassen des Kodierungsmusters, das eine Folge binärer Symbole
darstellt, durch den Sensor berührungslos,
beispielsweise bei Verwendung eines magnetischen Kodierungsmusters
und eines magnetosensitiven Sensors.
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Ein
bekanntes Verfahren und eine bekannte Anordnung zur Erkennung der
Winkelposition eines um eine Achse A rotierenden Objekts ist in
der deutschen Patentanmeldung
DE
10 2004 046 803 beschrieben. Es wird ein sogenannter "Predictive Decision
Feedback Equalizer" (pDFE)
verwendet, um das Kodierungsmuster des rotierenden Objektes aus
einem Messsignal zu regenerieren und um im Messsignal vorhandene
Intersymbolinterferenzen zu eliminieren, wobei das Kodierungsmuster
als binäre
Symbolfolge angesehen wird.
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Dazu
wird das Ausgangssignal mehreren (digitalen) Filtern zugeführt und
die gefilterten Signale dem Sensorsignal überlagert. Das Ausgangssignal wird
also auf das Sensorsignal rückgekoppelt.
Die Filtercharakteristik und damit die Filterkoeffizienten der oben
genannten Filter können
fest vorgegeben oder auch adaptiv angepasst werden, um auf Veränderungen
in der Sensoranordnung zu reagieren.
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Die
Nachteile der beschriebenen Anordnung zeigen sich vor allem dann,
wenn nicht die Daten (also die binäre Symbolfolge des Kodierungsmusters) selbst
sondern die Phase des Sensorsignals bestimmt werden soll. In diesem
Fall ist es notwendig, die Taktrate für die Filter sehr viel höher als
die Datenrate des Kodierungsmusters zu wählen, was viele Filterkoeffizienten
notwendig macht und entsprechend hohen Berechnungsaufwand nach sich
zieht. Des weiteren muss die von dem oben erwähnten adaptiven Algorithmus
zur Anpassung der Filterkoeffizienten gelieferte Lösung für die Filterkoeffizienten nicht
eindeutig sein. Dies ist vor allem bei periodischen Sensorsignalen
problematisch
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Der
vorliegenden Erfindung liegt also die Aufgabe zugrunde, eine Möglichkeit
zur robusten und schnellen Berechnung der Filterkoeffizienten anzugeben,
um eine adaptive Anpassung der Filtercharakteristiken zu ermöglichen.
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Diese
Aufgabe wird durch ein Verfahren entsprechend Patentanspruch 1 und
durch eine Vorrichtung entsprechend Patentanspruch 9 gelöst. Unterschiedliche
Ausführungsformen
und Weiterentwicklungen sind Gegenstand der abhängigen Ansprüche.
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Der
vorliegenden Erfindung liegt die Erkenntnis zugrunde, dass sich
eine Optimierung der Filterkoeffizienten bei einem "Predictive Decision
Feedback Equalizer" (pDFE)
weitaus effizienter und robuster gestalten lässt, wenn statt der Verwendung
eines abstrakten, mathematischen Optimierungsverfahrens (wie beispielsweise
einem Downhill-Simplex-Verfahren, einem Gradientenverfahren oder
einem Newton-Verfahren) ein dem Messproblem zugrunde liegendes physikalischen
Modell zur Berechnung der Filterkoeffizienten verwendet wird. Dieses Modell
ist lediglich von einigen wenigen (oder auch nur von einem einzigen) Übertragungsparameter
abhängig.
Ein solcher Ü bertragungsparameter
ist meist – jedoch
nicht zwangsläufig – eine physikalische
Größe, wie
beispielsweise die Luftspaltlänge
oder die magnetische Feldstärke
bei der Messung eines magnetischen Kodierungsmusters mit Hilfe eines
Magnetfeldsensors.
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Bei
dem erfindungsgemäßen Verfahren
wird – analog
zu den oben genannten mathematischen Optimierungsverfahren – aus einem
Sensorsignal und/oder daraus abgeleiteten Signalen ein zu minimierendes
Fehlersignal berechnet. Im Unterschied zu bekannten Verfahren erfolgt
jedoch nicht eine direkte Variation der Filterkoeffizienten, um
das Fehlersignal zu minimieren, sondern es werden lediglich die erwähnten Übertragungsparameter
variiert und daraus mit Hilfe des von den Übertragungsparametern abhängigen physikalischen
Modells die Filterkoeffizienten berechnet. Die berechneten Filterkoeffizienten ersetzen
die ursprünglichen
Filterkoeffizienten, woraufhin sich das Fehlersignal ändert. Eine
Variation der Übertragungsparameter
erfolgt dann zielgerichtet solange, bis das Fehlersignal (bzw. eine
Norm des Fehlersignals) ein Minimum erreicht hat.
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Das "Zwischenschalten" einer Schätzung der Übertragungsparameter,
aus denen wiederum die Filterkoeffizienten berechnet werden, weist
gegenüber
bekannten Optimierungsverfahren wesentliche Vorteile auf. So ist
beispielsweise der Zusammenhang zwischen einem Übertragungsparameter und dem
Fehlersignal auf beiden Seiten des Optimums meist monoton. Dies
hat zur Folge, dass die korrekten Übertragungsparameter und damit
die optimalen Filterkoeffizienten rasch in wenigen Iterationsschritten
gefunden werden. Auch die Gefahr von uneindeutigen Lösungen und
das "Hängenbleiben" in lokalen Minima
des Fehlersignals ist damit nicht gegeben. Da statt vielen Filterkoeffizienten
nur einige wenige Übertragungsparameter
variiert werden müssen,
ist bei dem erfindungsgemäßen Verfahren
der Rechenaufwand gegenüber
bekannten Verfahren wesentlich reduziert, was wiederum die Realisierung des
Verfahrens in einer anwendungsspezifischen integrierten Schaltung
(ASIC) wesentlich erleichtert.
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Die
oben beschriebene adaptive Filterung wird erfindungsgemäß im Rahmen
eines Verfahrens zum Auswerten eines Sensorsignals eines Magnetfeldsensors
verwendet. Der Magnetfeldsensor ist beabstandet zu einem um eine
Rotationsachse rotierbaren Objekt angeordnet, welches ein Kodierungsmuster
mit einer Folge von Symbolen aufweist, wobei das Sensorsignal von
dem Kodierungsmuster und mindestens einem Übertragungsparameter abhängt und
durch Intersymbol-Interferenzen gestört ist. Das Verfahren umfasst
die folgenden Schritte:
- – Regenerieren der Symbole
des Kodierungsmusters aus einem korrigierten Sensorsignal mit Hilfe eines
Schwellwertdetektors, um ein Ausgangssignal zu erhalten,
- – Erzeugen
eines gefilterten Signals unter Verwendung eines Filters mit mehreren
Filterkoeffizienten aus dem Ausgangssignal,
- – Überlagern
des Sensorsignals mit dem gefilterten Signal um das korrigierte
Sensorsignal zu erhalten.
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Aus
dem korrigierten Sensorsignal und aus dem Ausgangssignal wird der Übertragungsparameter
geschätzt.
Aus dem geschätzten Übertragungsparameter
werden wiederum die Filterkoeffizienten abgeleitet.
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Am
Anfang des Verfahrens können
die Filterkoeffizienten fest vorgegebene Werte aufweisen. Diese
Anfangswerte können
auch durch zusätzliche Messungen
oder vorherige Adaptionsschritte ermittelt worden sein. Die Anfangswerte
werden dann im Laufe des Verfahrens durch die folgenden Schritte optimiert:
- – Erzeugen
eines Fehlersignals aus dem korrigierten Sensorsignal und dem Ausgangssignal,
- – Berechnen
eines geschätzten Übertragungsparameters
unter Verwendung eines von dem Übertragungsparameter
abhängi gen
physikalischen Modells, welches das Übertragungsverhalten von dem
Kodiermuster auf das Sensorsignal beschreibt, derart, dass das Fehlersignal
minimal wird.
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Dieses
Schätzen
eines Übertragungsparameters,
der das Fehlersignal minimiert, ist ein iterativer Prozess, der
sich durch die folgenden Schritte beschreiben lässt:
- – Berechnung
eines Fehlersignals aus dem korrigierten Sensorsignal und dem Ausgangssignal,
- – Berechnen
aktueller Übertragungsparameter durch
Variation der bisherigen Übertragungsparameter,
- – Berechnen
aktueller Filterkoeffizienten aus den aktuellen Übertragungsparametern unter
Verwendung des physikalischen Modells.
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Diese
Schritte werden solange wiederholt, bis das Fehlersignal ein Minimum
erreicht hat oder werden die ganze Zeit fortgesetzt. Das Variieren
der Übertragungsparameter
passiert natürlich
nicht zufällig,
sondern folgt einer bestimmten Strategie. Der aktualisierte Wert
der Übertragungsparameter
könnte
beispielsweise mit Hilfe einer Gradientenmethode berechnet werden.
Die Adaption kann natürlich
auch nach dem Finden des Optimums fortfahren und somit auf Änderungen
der bertragungsparameters reagieren.
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In
einer einfachen Ausführungsform
der Erfindung hängt
das physikalische Modell nur von einem einzigen Übertragungsparameter, beispielsweise
dem Luftspalt zwischen einem Multipolrad und einem Magnetfeldsensor
ab. Das physikalische Modell lässt
sich natürlich
verfeinern. In einer weiteren Ausführungsform werden mehrere Übertragungsparameter,
beispielsweise der Luftspalt und die magnetische Feldstärke im Luftspalt,
berücksichtigt.
Darüber hinaus
können
bei der Berechnung der Filterkoeffizienten noch weitere Messgrößen, wie
beispielsweise die Temperatur, mit einbezogen werden. Das physikali sche
Modell kann aus Messdaten und/oder aus mathematischen Zusammenhängen generiert
werden.
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Die
Erfindung wird nachfolgend anhand von Ausführungsbeispielen dargestellt
und. in Figuren näher
beschrieben. In den Figuren zeigen:
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1a einen
Querschnitt eines magnetischen Multipolrades gemäß dem Stand der Technik mit
einem magnetischen Kodierungsmuster das von einem Magnetfeldsensor
gemessen wird,
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1b einen
Querschnitt einer rotierenden Scheibe gemäß dem Stand der Technik dessen
Kodierungsmuster aus einer Abfolge von Zähnen und dazwischenliegenden
Lücken
gebildet ist,
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2 den
Verlauf eines Signals, das von einem die rotierende Scheibe gemäß 1b abtastenden
Sensor erzeugt wird, gemäß dem Stand
der Technik,
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3 ein
Blockschaltbild einer nach einem Verfahren gemäß dem Stand der Technik arbeitenden
Vorrichtung zum Auswerten des Sensorsignals,
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4 ein
Blockschaltbild einer nach dem erfindungsgemäßen Verfahren arbeitenden Vorrichtung
zur Auswertung des Sensorsignal,
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5 ein
weiteres Ausführungsbeispiel
der erfindungsgemäßen Vorrichtung,
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6 die
Abhängigkeit
des Sensorsignals von einem Übertragungsparameter.
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In
den Figuren bezeichnen, sofern nicht anders angegeben, gleiche Bezugszeichen
gleiche Teile mit gleicher Bedeutung.
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Die
Grundstruktur eines Verfahrens zur Erkennung der Winkelposition
eines um eine Achse A rotierenden Objekts wird nachfolgend anhand
der 1 bis 3 erläutert. Um
den Umfang des um die Rotationsachse A rotierenden Objekts 1 herum
ist hierbei eine Anzahl von Stabmagneten 3, 4 angeordnet,
deren Längsachse
in radialer Richtung des rotierenden Objekts 1 angeordnet
ist. Das rotierende Objekt 1, in dem in 1a dargestellten
Fall ein magnetisches Multipolrad, weist ein von der Orientierung der
einzelnen Stabmagnete 3, 4 abhängiges Kodierungsmuster auf.
Die einzelnen Stabmagnete 3, 4 erzeugen Magnetfelder,
die sich zu einem Gesamtmagnetfeld überlagern. Das Gesamtmagnetfeld
wird bei einer Drehung des rotierenden Objekts um seine Achse von
einem Sensor 2 abgetastet, um daraus auf die Winkelposition
des rotierenden Objektes in Bezug auf den Sensor 2 zu schließen.
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Bei
dem Sensor 2 handelt es sich um einen Magnetfeldsensor 9,
beispielsweise einen Hall-Sensor 8.
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Bezugnehmend
auf 1b können
um den Umfang herum auch Zähne 5, 6 ähnlich den
Zähnen eines
Zahnrads angeordnet sein. Diese Zähne 5, 6 weisen
im Allgemeinen jedoch unterschiedliche Breiten auf. Entsprechend
sind auch die Lücken
zwischen zwei in Umfangsrichtung voneinander beabstandeten Zähnen 5, 6 im
Allgemeinen unterschiedlich groß.
Die Zähne 5, 6 sowie
die dazwischen liegenden Lücken
bilden ein Kodierungsmuster des rotierenden Objekts 1.
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Das
Kodierungsmuster wird mit Hilfe eines Sensors 2, der einen
Magnetfeldsensor sowie einen Magneten 7 umfasst, abgetastet.
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Das
rotierende Objekt 1 ist aus magnetischem Material gebildet,
so dass das von dem Magneten 7 ausgehende und während der
Drehung des rotierenden Objekts 1 in Abhängigkeit
von dem durch die Zähne 5, 6 gebildeten
Kodierungsmuster veränderte Magnetfeld
mittels des Magnetfeldsensors 9 ermittelt werden kann.
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Bei
dem in den 1a und 1b gezeigten
Magnetfeldsensor 9 kann es sich beispielsweise um ein Hall-Element,
einen GMR (Giant Magnetic Resistor) Sensor oder um eine Spule handeln.
Der Sensor 2 weist einen analogen Ausgang auf, der entweder
als differentieller oder als einpolig-geerdeter (singleended) Ausgang
ausgebildet sein kann.
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Rotiert
das in 1b gezeigte rotierende Objekt 1 in
Pfeilrichtung um seine Achse A, so passiert zunächst der Zahn 5 und
anschließend
der Zahn 6 den Sensor 2. Im Folgenden wird beispielhaft
der Zahn 5 betrachtet. Der Zahn 5 weist eine erste
Zahnflanke 51 und eine zweite Zahnflanke 52 auf.
Bei der Rotation des rotierenden Objekt 1 passiert zunächst die
erste Zahnflanke 51 und anschließend die zweite Zahnflanke 52 den
Sensor 2. Jeweils beim Passieren einer Zahnflanke 51, 52 gibt
der Sensor ein Signal ab.
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2 zeigt
den typischen Verlauf eines derartigen Signals S1, wie es vom Sensor 2 abgegeben wird,
wenn die Zahnflanken 51, 52 diesen Sensor 2 zeitlich
aufeinanderfolgend passieren. Das Sensorsignal S1 stellt ein Summensignal
dar, das durch die Überlagerung
mehrerer Teilsignale, von denen die Teilsignale S1a und S1b beispielhaft
dargestellt sind, gebildet wird.
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Das
Teilsignal S1a entspricht dem durch die Flanken 51 hervorgerufenen
Signalanteil, entspricht also einem Signal, das vom Sensor 2 abgegeben würde, wenn
das rotierende Objekt 1 anstelle einer Vielzahl von Zahnflanken 51, 52 lediglich
die Zahnflanke 51 als einzige Zahnflanke aufweisen würde. Der
theoretische Verlauf dieses Teilsignals S1a ist von mehreren physikalischen
Parametern (z.B. Temperatur, Luftspalt, etc.) abhängig. Der
Verlauf von S1a in 2 ist demnach nur ein Beispiel
zum besseren Verständnis.
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In
entsprechender Weise gibt die Teilkurve S1b an, wie das vom Sensor 2 abgegebene
Signal S1 aussehen würde,
wenn das rotierende Objekt 1 lediglich die zweite Teilflanke 52 aufweisen
würde.
In entsprechender Weise weisen auch die anderen Zähne 6 des
rotierenden Objekts 1 Zahnflanken 61, 62 auf,
von denen jeder ein Teilsignal in der beschriebenen Weise zugeordnet
werden kann. Das Sensorsignal S1 entsteht aus der Überlagerung
aller dieser Teilsignale.
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Der
Verlauf des Sensorsignals S1 im Bereich einer Zahnflanke 51 wird
also nicht nur durch das Teilsignal S1a der Zahnflanke 51,
sondern auch durch das Teilsignal S2a der Zahnflanke 52 sowie durch
die Teilsignale der Zahnflanken benachbarter Zähne bestimmt.
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Wie
aus 2 ersichtlich ist, weicht das Sensorsignal S1
infolge dieser Überlagerung
vor allem im Bereich der Zahnflanken 51, 52 vom
Verlauf der jeweiligen Teilsignale S1a, S1b ab. Ein bestimmtes Teilsignal
wird insbesondere durch die nähere Umgebung
der dem betreffenden Teilsignal zugeordneten Zahnflanke beeinflusst.
Da die um den Umfang des rotierenden Objekts herum angeordneten
Zähne nicht
nur gleiche, sondern auch verschiedene Zahnbreiten und Zahnabstände aufweisen
können,
werden die Teilsignale verschiedener Zahnflanken im Allgemeinen
unterschiedlich stark von den jeweiligen Umgebungen der betreffenden
Zahnflanken beeinflusst, so dass sich ausgehend vom Sensorsignal
S1 die exakte Winkelposition des rotierenden Objekts 1 in
Bezug auf den Sensor 2 zunächst nur im Rahmen der beschriebenen
Abweichungen ermitteln lässt.
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Diese
Abweichungen lassen sich als Folge von Intersymbolinterferenzen
erklären.
Das durch eine erste Zahnflanke 51 verursachte Empfangs-Signal
S1a ist an der Stelle des durch eine zweite Zahnflanke 52 verursachten
Empfangs-Signal S1b (noch) nicht null und verursacht somit eine
Intersymbolinterferenz.
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Zur
Verbesserung der Genauigkeit bei der Bestimmung des Winkelposition
des rotierenden Objektes ist eine Vorrichtung bekannt, wie sie in
dem Blockschaltbild in 3 zu sehen ist. Eine solche Vorrichtung
wird auch als "Predictive
Decision Feedback Equalizer" (pDFE)
bezeichnet. Einrotierendes Objekt 1, beispielsweise aus
Metall, weist ein zusammen mit diesem Objekt 1 rotierendes
Kodierungsmuster auf. Das Kodierungsmuster ist ähnlich einem Zahnrad aus Zähnen 5, 6 sowie
zwischen den Zähnen
liegenden Lücken
gebildet.
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Ein
Sensor 2 tastet das Kodierungsmuster – wie bereits anhand von 1b beschrieben – ab und erzeugt
ein mit dem Kodierungsmuster korrelierendes Sensorsignal S1. Das
Sensorsignal S1 kann beispielsweise in einem von einem Taktgenerator 17 vorgegebenen
Takt CLK mit Taktperioden ..., k – 1, k, k + 1, ... abgetastet
werden. Um ein einer bestimmten Taktperiode zugeordnetes Signal
näher zu
kennzeichnen, wird diesem Signal im Folgenden die betreffende Taktperiode
in Klammern nachgestellt. Beispielsweise bedeutet SA(k) das der
Taktperiode k zugeordnete Ausgangssignal SA.
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Das
Sensorsignal S1 wird einem Addierer 10 zugeführt, dessen
Ausgangssignal S2 wiederum einem Schwellwertdekoder 13 zugeführt ist.
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Abhängig von
dem dem Schwellwertdekoder 13 zugeführten Signal S2 sowie abhängig von
der im Schwellwertdekoder 13 festgelegten Schwelle erzeugt
dieser ein Ausgangssignal S3, das in grober Näherung mit dem Kodiermuster
des rotierenden Objektes 1 in Bezug auf den Sensor 2 korreliert
ist. Aus dem Kodiermuster kann die aktuelle Winkelposition abgeleitet
werden. Das Ausgangssignal S3 des Schwellwertdekoders 13 stellt
gleichzeitig das Ausgangssignal SA der Schaltung dar.
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Weiterhin
wird das Ausgangssignal SA einem Signal-Prädiktor 14 zugeführt, in
dem das Kodierungsmuster des rotierenden Objekts 1 gespeichert
ist. Der Signal-Prädiktor 14 vergleicht und
synchronisiert dieses gespeicherte Kodierungsmuster mit dem Muster
des Ausgangssignals SA, das mit dem Kodierungsmuster des rotierenden
Objekts 1 korreliert ist.
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Der
Signal-Prädiktor 14 kennt
also die grobe aktuelle Winkelposition sowie die Drehrichtung des rotierenden
Objekts 1 in Bezug auf den Sensor 2 und kann daraus
auf den Teil des Kodierungsmusters schließen, das der Sensor 2 demnächst voraussichtlich,
d.h. bei fortgesetzter Drehung und unveränderter Drehrichtung, abtasten
wird. Darauf basierend erzeugt der Signal-Prädiktor 14 ein Signal
S4, das einem ersten Filter 11 zugeführt wird.
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Entsprechend
wird das Ausgangssignal SA einem zweiten Filter 12 zugeführt. Beide
Filter 11, 12 sind typischerweise als FIR-Filter
ausgebildet und können
sowohl gleiche als auch unterschiedliche Filtereigenschaften, beispielsweise
Filterkoeffizienten, aufweisen.
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Das
erste Filter 11 erzeugt ein Ausgangssignal S5, das ebenso
wie ein Ausgangssignal S6 des zweiten Filters 12 dem Addierer 10 zugeführt und
zu dem Sensorsignal 51 addiert wird. Das Ausgangssignal
S2 des Addierers 10 ist also aus der Summe des Ausgangssignals
S1 des Sensors 2 sowie den Ausgangssignalen S5 und S6 der
Filter 11 bzw. 12 gebildet.
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Bei
geeigneter Anpassung des ersten und zweiten Filters 11 bzw. 12 können die
von diesen Filtern 11, 12 erzeugten Signale S5,
S6 das Sensorsignal S1 derart korrigieren, dass Intersymbol-Interferenzen,
die in dem Sensorsignal S1 enthalten sind, eliminiert werden.
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Die
Filtereigenschaften der Filter 11, 12 sind dabei
in der Regel durch Filterkoeffizienten bestimmt. Diese Filterkoeffizienten
können
dabei fest vorgegeben sein, jedoch kann es vorteilhaft sein, alle
oder einige der Filterkoeffizienten dynamisch anzupassen, d. h.
bei den Filtern 11, 12 handelt es sich um adaptive
Filter, deren Filterkoeffizienten mit Hilfe eines bestimmten Algorithmus
angepasst werden. Dazu wird mit Hilfe der aktuellen Filterkoeffizienten
ein Fehlersignal berechnet und nach Maßgabe des Fehlersignals die
Filterkoeffizienten angepasst. Die Anpassung erfolgt solange, bis
ein Optimum in Bezug auf die Fehlerfunktion erreicht ist.
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In 4 ist
eine Weiterentwicklung des "Predictive
Decision Feedback Equalizer" (pDFE)
aus 3 dargestellt. Als rotierendes Objekt 1 ist
in diesem Beispiel ebenfalls ein Zahnrad gewählt, wie es auch in 1b dargestellt
ist. Dieses ist jedoch ohne Weiteres durch ein Multipolrad, wie
es beispielsweise in der 1a dargestellt
ist, ersetzbar. Das rotierende Objekt 1 weist ein Kodierungsmuster
auf, welches durch die Zähne 5, 6 sowie
den zwischen den Zähnen
liegenden Lücken
gebildet wird. Ein Sensor 2 tastet das Kodiermuster ab
und erzeugt ein mit dem Kodiermuster korrelierendes Sensorsignal
S1. Das Sensorsignal wird (wie in 3) in einem
vorgegebenen Takt, welcher von einem Taktgenerator 17 vorgegeben
wird, abgetastet. Aus Gründen
der Übersichtlichkeit
ist dieser Taktgenerator 17 in den 4 und 5 nicht
mehr dargestellt.
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Das
Sensorsignal S1 wird einem Addierer zugeführt, dessen Ausgangssignal
S2, welches ein korrigiertes Sensorsignal darstellt, wiederum einem Schwellwertdetektor 13 zugeführt ist.
Der Schwellwertdetektor 13 regeneriert aus dem korrigierten Sensorsignal
S2 das Kodierungsmuster des rotierenden Objekts 1 und stellt
dieses als Ausgangssignal SA zur Verfügung. Um die oben erwähnten Intersymbolinterferenzen
aus dem Sensorsignal S1 zu entfernen, wird das Ausgangssignal SA über Filter 11, 12 auf
das Sensorsignal S1 rückgekoppelt.
Die gefilterten Signale S5 uns S6 sind (ebenso wie das Sensorsignal
S1) dem Addierer 10 zugeführt und werden dort dem Sensorsignal
S1 überlagert.
Das Ausgangssignal des Addierers 10, also das korrigierte Sensorsignal
S2, entspricht dem um den Einfluss der Intersymbolinterferenzen
korrigierten Sensorsignal S1. Die Summe der Signale S5 und S6 entsprechen zu
jedem Abtastzeitpunkt näherungsweise
dem negativen Wert jenes Signalanteils des Sensorsignals S1, der
durch die Intersymbolinterferenzen verursacht wird.
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Diese
Intersymbolinterferenzen werden, wie bereits erläutert, durch die dem aktuell
empfangenen Symbol folgenden bzw. durch die dem aktuellen Symbol
vorangegangenen Symbole verursacht. Gelingt es, aus dem Ausgangssignal
SA Signale abzuleiten, welche das vorangegangene und das dem aktuellen
Symbol folgende Symbol repräsentieren,
können
die Intersymbolinterferenzen aus dem Sensorsignal durch destruktive
Interferenz mit jenen abgeleiteten Signalen entfernt werden. Das
Ergebnis ist ein korrigiertes Sensorsignal S2, welches von Intersymbolinterferenzen
befreit ist. Ein Signal, welches das dem aktuellen Symbol vorangegangene
Symbol (bzw. die vorangegangenen Symbole) repräsentiert, wird durch das Filter 12 erzeugt.
Dessen Ausgangssignal ist das gefilterte Signal S6, welches wiederum dem
Addierer 10 zugeführt
ist. Um den Einfluss des dem aktuellen Symbol folgenden Symbols
zu beseitigen, wird das Ausgangssignal SA einem Prädiktor 14 zugeführt. Dessen
Ausgangssignal S4 ist wiederum einem Filter 11 zugeführt ist.
Das Ausgangssignal des Filters 11 ist das gefilterte Signal
S5, das ebenfalls dem Addierer 10 zugeführt ist. Das gefilterte Signal
S5 repräsentiert
das dem aktuellen Symbol folgende Symbol (bzw. die folgenden Symbole).
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Beide
Filter 11, 12 sind typischerweise als FIR-Filter
ausgeführt
und können
sowohl gleiche als auch unterschiedliche Filtereigenschaften, d.
h. Filterkoeffizienten C12, C11, aufweisen. Der Prädiktor 14 ist
deshalb in der Lage, die folgenden Symbole "vorherzusagen", da er einen Speicher aufweist, in dem
die Symbolfolge des Kodiermusters abgespeichert ist.
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Das Übertragungsverhalten
von dem Kodiermuster des rotierenden Objekts auf das Sensorsignal S1
ist von einem oder mehreren Übertragungsparametern
abhängig,
welche im Laufe der Zeit variieren können. Des Weiteren werden aufgrund
von Montage- und
Fertigungstoleranzen diese Übertragungsparameter
nicht bei jeder Messanordnung identisch sein. Aus diesem Grund ist
es auch notwendig, die Filterkoeffizienten C11 des Filters 11 und
die Filterkoeffizienten C12 des Filters 12 entsprechend
dem jeweiligen Übertragungsverhalten
von Kodiermuster auf Sensorsignal anzupassen. Erfindungsgemäß geschieht
dies mit Hilfe einer Einheit 16 zur Schätzung des übertragungsparameters (oder
der Übertragungsparameter)
und einer Recheneinheit 19 zur Berechnung der Filterkoeffizienten
C11, C12 aus den Übertragungsparametern
unter Verwendung eines physikalischen Modells.
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Typischerweise
werden einem weiteren Addierer/Subtrahierer 15 das korrigierte
Sensorsignal S2 und das Ausgangsignal SA zugeführt. An seinem Ausgang wird
ein Fehlersignal SE bereitgestellt, welches wiederum der Einheit 16 zur
Schätzung
des Übertragungsparameters
zugeführt
ist. Das Fehlersignal kann auch durch eine komplexere Funktion als der
Addition aus S2 und SA berechnet werden. Ferner können dazu
auch zusätzliche
Signale wie S1, S5 und S6 verwendet werden.
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Die
Einheit 16 zur Schätzung
des Übertragungsparameters
stellt den geschätzten Übertragungsparameter
der Recheneinheit 19 zur Verfügung, die daraus unter Verwendung
des physikalischen Modells die Filterkoeffizienten C11 für den Filter 11 und
die Filterkoeffizienten C12 für
den Filter 12 neu berechnet. Solange das Fehlersignal SE
kein Minimum erreicht hat, sollte eine zielgerichtete Variation des Übertragungsparameters
in der Einheit 16 zur Schätzung des Übertragungsparameters eine
darauffolgende Verkleinerung des Fehlersignals zur Folge haben.
Die Anpassung der Filterkoeffizienten C12 und C11 ist also ein iterativer
Prozess, der solange andauert, bis das Fehlersignal SE ein Minimum
angenommen hat.
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In
der 5 ist eine weitere Ausführungsform der erfindungsgemäßen Vorrichtung
dargestellt. Sie unterscheidet sich von der Vorrichtung in 4 lediglich
dadurch, dass in der Einheit zur Schätzung des Übertragungsparameters nicht
ein, sondern mehrere Übertragungsparameter
geschätzt
und der Recheneinheit 19 zugeführt werden. Darüber hinaus ist
noch ein Temperatursensor 18 vorgesehen, welcher mit der
Recheneinheit 19 verbunden ist. Bei der Berechnung der
Filterkoeffizienten wird in der Recheneinheit 19 bei diesem
Ausführungsbeispiel
neben dem geschätzten Übertragungsparametern
auch das Temperatursignal T des Temperatursensors 18 berücksichtigt.
Selbstverständlich
können
auch noch beliebige weitere, extern gemessene physikalische Größen bei
der Berechnung der Filterkoeffizienten berücksichtigt werden (z.B. Luftfeuchtigkeit,
etc.). Ferner können
auch weitere physikalische Grössen aus
dem Ausgang SA berechnet und der Recheneinheit 19 zur Verfügung gestellt
werden. In einer Ausführungsform
ist das Ausgangssignal SA der Recheneinheit zugeführt, welche
daraus die Drehgeschwindigkeit des rotierenden Objektes 1 berechnet und
bei der Berechnung der Filterkoeffizienten berücksichtigt.
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6 zeigt
die Abhängigkeit
des Sensorsignals S1a am Beispiel eines Magnetrades laut 1a von
dem Übertragungsparametern "Luftspaltlänge" L. Bei zunehmender
Luftspaltlänge
wird das empfangene Symbol im Sensorsignal S1 zunehmend breiter. Gleichzeitig
wird auch der Einfluss der Intersymbolinterferenzen größer. Abhängig von
der jeweiligen Luftspaltlänge
L müssen
die Filterparameter C11 und C12 angepasst werden, um den Einfluss
der Intersymbolinterferenzen korrekt kompensieren zu können.
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Die
Vergrösserung
des Luftspaltes bewirkt auch beim Zahnrad laut 1b eine
Verbreiterung des empfangenen Symbols.