EP1658507A1 - Aufprallsensor und verfahren zum testen eines aufprallsensors - Google Patents

Aufprallsensor und verfahren zum testen eines aufprallsensors

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Publication number
EP1658507A1
EP1658507A1 EP04738895A EP04738895A EP1658507A1 EP 1658507 A1 EP1658507 A1 EP 1658507A1 EP 04738895 A EP04738895 A EP 04738895A EP 04738895 A EP04738895 A EP 04738895A EP 1658507 A1 EP1658507 A1 EP 1658507A1
Authority
EP
European Patent Office
Prior art keywords
filter
signal
impact sensor
sensor
correction
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Withdrawn
Application number
EP04738895A
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Rolf-Juergen Recknagel
Matthias Wellhoefer
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Robert Bosch GmbH
Original Assignee
Robert Bosch GmbH
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Robert Bosch GmbH filed Critical Robert Bosch GmbH
Publication of EP1658507A1 publication Critical patent/EP1658507A1/de
Withdrawn legal-status Critical Current

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    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60R—VEHICLES, VEHICLE FITTINGS, OR VEHICLE PARTS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B60R21/00—Arrangements or fittings on vehicles for protecting or preventing injuries to occupants or pedestrians in case of accidents or other traffic risks
    • B60R21/01—Electrical circuits for triggering passive safety arrangements, e.g. airbags, safety belt tighteners, in case of vehicle accidents or impending vehicle accidents
    • B60R21/013—Electrical circuits for triggering passive safety arrangements, e.g. airbags, safety belt tighteners, in case of vehicle accidents or impending vehicle accidents including means for detecting collisions, impending collisions or roll-over
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01L—MEASURING FORCE, STRESS, TORQUE, WORK, MECHANICAL POWER, MECHANICAL EFFICIENCY, OR FLUID PRESSURE
    • G01L27/00—Testing or calibrating of apparatus for measuring fluid pressure
    • G01L27/007—Malfunction diagnosis, i.e. diagnosing a sensor defect
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01P—MEASURING LINEAR OR ANGULAR SPEED, ACCELERATION, DECELERATION, OR SHOCK; INDICATING PRESENCE, ABSENCE, OR DIRECTION, OF MOVEMENT
    • G01P21/00—Testing or calibrating of apparatus or devices covered by the preceding groups
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60R—VEHICLES, VEHICLE FITTINGS, OR VEHICLE PARTS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B60R21/00—Arrangements or fittings on vehicles for protecting or preventing injuries to occupants or pedestrians in case of accidents or other traffic risks
    • B60R21/01—Electrical circuits for triggering passive safety arrangements, e.g. airbags, safety belt tighteners, in case of vehicle accidents or impending vehicle accidents
    • B60R2021/01122—Prevention of malfunction
    • B60R2021/01184—Fault detection or diagnostic circuits

Definitions

  • the invention is based on an impact sensor or a driving test for testing an impact sensor according to the preamble of the independent claims.
  • the impact sensor according to the invention and the driving method according to the invention for testing an impact sensor with the features of the independent claims have the advantage that a test signal is now specifically applied to the filter, preferably a low-pass filter, which is used for filtering the sensor signal, and then perform a filter correction depending on the response signal to the test signal.
  • the filter preferably a low-pass filter
  • the error if it exists, is also corrected immediately.
  • filters which are preferably manufactured in hardware, there may be a deviation of + 10% due to manufacturing tolerances.
  • the filter correction is achieved by a software filter that is connected directly after the filter.
  • the threshold can then be provided with a surcharge, or the signal that enters the algorithm can be provided with a surcharge or discount.
  • the software filter is implemented directly by the impact sensor.
  • this software filter can already be implemented there by the sensor electronics themselves, for example by means of control logic or a switching mechanism.
  • the filter correction is advantageously carried out after each reset of the impact sensor. This enables continuous monitoring and control as well as correction of the impact sensor.
  • the deviations of the filter are monitored over a longer period of time in order to identify trends and to detect such deviations identify those that are so far from the target value that an exchange of the impact sensor or the filter or the control unit is indicated.
  • a signal is generated, for example the switching on of a warning lamp or a message to a remote maintenance.
  • a step function can be used as the test signal, which is particularly easy to generate and provides a large amount of information in the response signal about the behavior of the filter.
  • FIG. 1 shows a first block diagram
  • FIG. 2 shows a second block diagram
  • FIG. 3 shows a first flow diagram
  • FIG. 4 shows a second flow diagram
  • FIG. 5 shows a third block diagram
  • FIG. 6 shows a first signal curve
  • Figure 7 shows a second waveform
  • Figure 8 shows a third waveform
  • Low-pass filters for filtering the signal of the impact sensor are usually used in central or peripheral crash or impact sensors. This is necessary because the impact sensors transmit signals with a certain frequency spectrum. Only a part of it is really relevant for crash discrimination, while higher-frequency parts in particular are rather disruptive. In the case of resonances, it is even imperative to eliminate these signals from the spectrum, since they would otherwise cause serious measurement errors.
  • a band-pass filter is also possible. These low-pass filters are implemented directly in hardware, since otherwise a too high sampling rate would be necessary to avoid aliasing effects. Due to the design with discrete components, in particular semiconductors, a filter tolerance in the range of 10% on the cut-off frequency is typically to be observed, since the individual
  • the filter characteristic can then be corrected by a further process, for example a software filter.
  • This correction with a software filter can either be carried out directly by the impact sensor itself, which is then a self-correcting sensor, or else by the control unit.
  • a step function is used as the test signal.
  • the jump function and the associated ideally filtered jump response are stored in the impact sensor or in the control unit.
  • the step function is filtered with the filter and compared with the ideal target step response.
  • the necessary correction is determined and stored in the impact sensor or the control unit.
  • the software filter for correction thus generated then additionally filters the signals filtered with the filter from the sensors during normal operation of the impact sensor.
  • the filter correction can be determined anew each time during the initialization phase after a reset and can always be stored in a memory. With each newly determined correction, a comparison can be made with the old one, so that the impact sensor can independently recognize changes, for example due to aging and environmental influences.
  • a warning lamp can, for example, indicate that the Restraint system sensors must be checked the next time you visit the workshop.
  • a service flag can be set that the customer does not see himself, but this defect is recognized when reading out in the workshop and the corresponding aged impact sensor can be replaced.
  • a signal is sent to a remote maintenance via a radio link to indicate this defect.
  • a simpler signal can also be used as the test signal, for example a signal that is zero everywhere, the first data value being one. This is, so to speak, a delta function normalized to one, which has all possible discrete frequencies in the spectrum with an amplitude of one.
  • the filter's transfer function directly if you calculate the absolute value (magnitude).
  • Two Fourier spectra of two different low-pass filters can be seen in FIG. 8. This signal has the advantage that the associated spectrum has all possible discrete frequencies with the same amplitude one. You can now filter this test signal and use criteria such as FWHM (Filling Width at Half Maximum), 10-90 criterion or similar to determine the deviation of the filter characteristic and derive the necessary corrections from it.
  • the transform of the filtered test signal is only calculated for a certain frequency by, for example, folding with a sine or cosine function. This takes place in the time continuum, ie the integrals are calculated discretely, so essentially only additions have to be carried out, which leads to a high computing speed. Due to the deviation obtained at only one frequency, the required correction can be made in, for example, using a look-up table can be easily determined.
  • the folding can be further simplified if so-called Walsh functions can be used instead of the sine or cosine functions. The computing effort is reduced to a small number of additions and subtractions.
  • the sensor signals are not corrected using a dedicated software filter, but the deviation is determined, but is used to adapt the parameters of the thresholds in the algorithm to the deviating sensor data.
  • the signal itself which is examined in the algorithm, can also be changed accordingly.
  • FIG. 1 shows the impact sensor according to the invention in a first block diagram.
  • the measuring amplifier 2 is connected to a switch 3, which in turn is connected to a low-pass filter 5.
  • the low-pass filter 5 is in turn connected to a module 6, in which an analog-digital converter is integrated and a further digital control logic.
  • the module 6 is then connected to a control device via an output and to a further logic module 7 via a data input / output.
  • the module 7 is connected via a first data output to a logic module 4 which is connected to the switch 3.
  • the module 7 is connected to a warning lamp 8 via a second data output.
  • module 7 controls module 4 to actuate switch 3 such that signals from amplifier 2 no longer reach filter 5, but now signals from module 4 to filter 5.
  • These signals from module 4 are test signals , for example a step function, to test the low-pass filter 5.
  • the module 6 is also informed by the module 7 that the test phase for the filter 5 now takes place, so that the signal, that is to say the response signal of the filter 5, then turns on digitized, the test signal is transmitted from module 6 to module 7 in order to carry out a comparison there, namely of the response signal with a target response signal.
  • the deviation that module 7 determines in this comparison leads to a software filter that is intended to correct this deviation.
  • This software filter is integrated in module 6.
  • the module 7 checks this deviation to determine whether this absolute deviation is so large that an exchange of the impact sensor is indicated. In this case, the module 7 actuates the warning lamp 8.
  • the elements 1 to 7 can all be arranged in a housing, for example in a peripheral acceleration sensor.
  • the warning lamp 8 is usually arranged in the instrument panel of the vehicle. Instead of one
  • Software filter can also be transmitted to the control unit via the module 6, so that the control unit either implements the software filter itself or parameterizes its algorithm for triggering restraint devices in such a way that this correction is taken into account in the algorithm. This can be done, for example, by changing the thresholds or by adding or
  • FIG. 2 shows a second block diagram of the impact sensor according to the invention. This time the correction is carried out by the control unit.
  • a sensor element 20, which is arranged, for example, in the central airbag control unit, supplies its signal to an amplifier 21.
  • the amplifier 21 is connected to a switch 22, which is connected to the low-pass filter 23.
  • the low-pass filter 23 is connected to a logic module 24, which here is the microcontroller in the control unit.
  • the microcontroller 24 has an analog input in order to accept the signal of the low-pass filter 23. In the case of the test, the microcontroller 24 activates the logic module 25, so that the
  • Switch 22 is operated such that the signals from amplifier 21 no longer reach low-pass filter 23.
  • a test signal which is stored in the module 25, is transmitted to the low-pass filter 23 and the microcontroller 24 carries out the comparison and evaluation of the response signal to this test signal. Again, the response signal is compared to a target response signal by the
  • the correction then takes place, as described above, using a software filter or the suitable parameterization of the triggering algorithm.
  • FIG. 3 explains the method according to the invention for testing an impact sensor in a flow chart.
  • an event occurs that tests the Filters triggers. This testing can be a reset of the impact sensor or a predetermined initialization phase.
  • the test signal is then applied to the low-pass filter in order to obtain the response signal in method step 302, which is digitized via an analog-digital converter, in order then to evaluate it digitally.
  • this response signal is now switched off
  • Method step 302 compared with a target response signal. If the deviation is zero or very small, no correction is made and the method jumps to step 304 to end the method. However, if there is a clear deviation, a correction is carried out in method step 305 either by means of a software filter or by suitable parameterization of the triggering algorithm.
  • FIG. 4 explains the method according to the invention for testing an impact sensor in a second flow chart.
  • method step 400 the difference between the response signal and the target response signal is determined.
  • method step 401 this difference is compared with a threshold value. If the difference is above this
  • Threshold value then, in step 402, a warning is issued either, as illustrated above, by the lighting of a warning lamp, or a signal, a voice signal or a message to a remote maintenance. If the difference is still below the threshold value, the development of the deviations over time is examined in method step 403. In step 404, a check is then carried out to determine whether a trend is emerging, for example a continuous aging. This can be expressed in a linear increase in the error of the filter. However, the increase can also take place according to other functions such as a power function. If this is the case, then a signal is generated again in method step 405, for example to activate remote maintenance. There was no trend in the procedural step
  • FIG. 5 shows the basic configuration of a restraint system in a third block diagram.
  • a control device 53 for the restraint means such as airbags, belt tensioners or roll bars, receives a swapped out via a first data input
  • the outsourced sensors are, for example, acceleration sensors or pressure sensors or contact sensors or pre-crash sensors. Combinations of these Sensors are possible.
  • the method according to the invention can be used for the impact sensors, such as acceleration or pressure sensors or other contact sensors, since these sensors use a low-pass filter to filter their signals.
  • FIG. 6 shows in a first diagram a test signal as well as the filtered test signal and the target response.
  • a step function 62 is used here as a test signal.
  • Curve 60 is the filtered jump function, while curve 61 is the ideal response function.
  • the signal from a pressure sensor was used, where there is an instantaneous pressure increase of 1000 mbar to 1200 mbar. The deviation between the curves 60 and 61 then determines the correction, for example in the software filter.
  • FIG. 7 explains an alternative test function in a second diagram, the first data value being 1 and the remaining data values being zero.
  • Curve 70 represents the filtered test function, while curve 71 is the target response.
  • the deviation can be determined here by comparing the curves using various criteria, such as peak height and a drop to half or a 10-90 criterion.
  • FIG. 8 shows in a last diagram the determination of the deviation of the filter corner frequency on the basis of the frequency spectrum of a test function.
  • a standardized sample test function is used here.
  • the first data value is 1 and the rest
  • the function contains all possible discrete frequencies with the amplitude 1.

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Abstract

Es wird ein Aufprallsensor bzw. ein Verfahren zum Testen des Aufprallsensors vorgeschlagen. Der Aufprallsensor weist ein Sensorelement und ein Filter zur Filterung der Signale des Sensorelements auf. Dieser Filter ist vorzugsweise ein Tiefpassfilter. Mittels eines Testsignals wird der Filter getestet, um bei einer Abweichung der Filtercharakteristik von einem vorgegebenen Sollwert die Auswirkungen der Abweichung auf den Auslösevorgang durch einen nachgeschalteten Softwarefilter oder eine geänderte Parametrierung des Auslösealgorithmus zu korrigieren.

Description

Aufprallsensor und Nerfahren zum Testen eines Aufprallsensors
Stand der Technik
Die Erfindung geht aus von einem Aufprallsensor bzw. einem Nerfahren zum Testen eines Aufprallsensors nach der Gattung der unabhängigen Patentansprüche.
Aus DE 100 07 422 AI ist ein Nerfahren zum Überprüfen eines Beschleunigungssensors für ein Fahrzeuginsassenschutzsystem bekannt, bei dem die Sensoreinrichtung mit einem Prüfsignal beaufschlagt wird und das Prüfausgangssignal mit einem Sollprüfausgangssignal verglichen wird. Außerdem wird die Dynamik des
Prüfausgangssignals untersucht.
Vorteile der Erfindung
Der erfindungsgemäße Aufprallsensor bzw. das erfindungsgemäße Nerfahren zum Testen eines Aufprallsensors mit den Merkmalen der unabhängigen Patentansprüche haben demgegenüber den Vorteil, dass nunmehr speziell der Filter, vorzugsweise ein Tiefpassfilter, der zur Filterung des Sensorsignals verwendet wird, mit einem Testsignal gesondert beaufschlagt wird, um dann in Abhängigkeit von dem Antwortsignal auf das Testsignal eine Filterkorrektur vorzunehmen. Damit wird der Fehler, sofern er vorliegt, auch gleich korrigiert. Insbesondere bei Filtern, die vorzugsweise in Hardware hergestellt werden, kann durch Fertigungstoleranzen eine Abweichung von + 10% vorkommen. Diese Abweichungen, die in solch sicherheitskritischen Systemen wie einem Rückhaltesystem besonders zu beachten sind, können durch das erfindungsgemäße Verfahren bzw. den erfindungsgemäßen Aufprallsensor korrigiert werden. Insbesondere ist es mit dem erfindungsgemäßen Verfahren bzw. dem erfindungsgemäßen Aufprallsensor nunmehr möglich, kostengünstigere Bauelemente mit größeren Toleranzen beim Aufbau des Filters zu verwenden. Wenn Abweichungen bis zu 10% vorkommen können, ist die Auswirkung, insbesondere bei Ableitung des Signals noch dramatischer. Daher ist insbesondere dann, wenn solche Ableitungen des Sensorsignals verwendet werden, beispielsweise beim Airbagauslösealgorithmus, dringend notwendig, solche Effekte zu kompensieren. Dies wird erfindungsgemäß elektronisch getan.
Durch die in den abhängigen Ansprüchen aufgeführten Maßnahmen und Weiterbildungen sind vorteilhafte Verbesserungen des im unabhängigen Patentanspruch angegebenen
Aufprallsensors bzw. des im unabhängigen Patentanspruch angegebenen Verfahrens zum Testen eines Aufprallsensors möglich.
Besonders vorteilhaft ist, dass die Filterkorrektur durch ein Softwarefilter erreicht wird, das direkt dem Filter nachgeschaltet ist. Alternativ ist es möglich, die Korrektur durch eine Parametrierung eines Auslösealgorithmus für Rückhaltemittel zu realisieren. Dabei kann dann beispielsweise die Schwelle entsprechend mit einem Zuschlag versehen werden, oder auch das Signal, das in den Algorithmus eingeht, mit einem Zuschlag oder Abschlag versehen werden.
Weiterhin ist es vorteilhaft, dass der Softwarefilter direkt durch den Aufprallsensor realisiert wird. Insbesondere bei ausgelagerten Sensoren, die sich beispielsweise in der B- Säule oder in einem Seitenteil oder am Kühler des Fahrzeugs befinden, kann dieses Softwarefilter bereits dort durch die Sensorelektronik selbst, beispielsweise durch eine Steuerlogik oder ein Schaltwerk, realisiert werden. Befinden sich jedoch die
Aufprallsensoren im Steuergerät für Rückhaltemittel, dann ist es vorteilhafterweise angezeigt, die Softwarefilter durch den Prozessor im Steuergerät selbst zu realisieren. Diese Möglichkeit ist natürlich auch für die ausgelagerten Sensoren möglich.
Vorteilhafter Weise wird die Filterkorrektur nach jedem Reset des Aufprallsensors durchgeführt. Dies ermöglicht eine kontinuierliche Überwachung und Kontrolle sowie Korrektur des Aufprallsensors.
Weiterhin ist es von Vorteil, dass die Abweichungen des Filters über eine längere Zeit überwacht werden, um Trends zu erkennen, und um solche Abweichungen zu identifizieren, die derart weit weg vom Sollwert sind, dass ein Austausch des Aufprallsensors oder des Filters oder des Steuergeräts angezeigt ist. Dazu wird ein Signal erzeugt, beispielsweise das Anschalten einer Warnlampe oder eine Meldung an eine Fernwartung.
Vorteilhafter Weise kann als Testsignal eine Sprungfunktion verwendet werden, die besonders einfach zu erzeugen ist und eine Vielzahl von Informationen im Antwortsignal über das Verhalten des Filters liefert.
Zeichnung
Ausführungsbeispiele der Erfindung sind in der Zeichnung dargestellt und werden in der nachfolgenden Beschreibung näher erläutert.
Es zeigen
Figur 1 ein erstes Blockschaltbild,
Figur 2 ein zweites Blockschaltbild,
Figur 3 ein erstes Flussdiagramm,
Figur 4 ein zweites Flussdiagramm,
Figur 5 ein drittes Blockschaltbild,
Figur 6 einen ersten Signalverlauf,
Figur 7 einen zweiten Signalverlauf und
Figur 8 einen dritten Signalverlauf.
Beschreibung
In zentralen oder auch peripheren Crash- bzw. Aufprallsensoren werden üblicherweise Tiefpassfilter zur Filterung des Signals des Aufprallsensors verwendet. Dies ist deshalb notwendig, weil die Aufprallsensoren Signale mit einem bestimmten Frequenzspektrum übertragen. Dabei ist für die Crash-Diskriminierung nur ein Teil davon wirklich relevant, während insbesondere höherfrequente Anteile eher störend wirken. Im Falle von Resonanzen ist es sogar zwingend notwendig, diese Signale aus dem Spektrum zu eliminieren, da diese sonst gravierende Messfehler erzeugen würden. Es ist neben einem Tiefpassfilter jedoch auch ein Bandpassfilter möglich. Diese Tiefpassfilter werden direkt hardwaremäßig realisiert, da sonst eine zu große Abtastrate notwendig wäre, um Aliasingeffekte zu ermeiden. Durch die Ausführung mit diskreten Bauelementen, das sind insbesondere Halbleiter, ist typischerweise eine Filtertoleranz im Bereich von 10% auf die Eckfrequenz zu beachten, da die einzelnen
Bauelemente eine gewisse Toleranz besitzen. Abweichungen von 10% auf die Eckfrequenz typischer Tiefpassfilter resultieren in Abweichungen im Signal selbst. Noch dramatischer sind jedoch die Abweichungen in ihren Ableitungen. Je höher die Ordnung der Ableitung, desto größer ist der Effekt, der die Robustheit des Systems erheblich einschränkt.
Erfindungsgemäß wird daher vorgeschlagen, die aktuelle Filtercharakteristik mit einem Testsignal innerhalb eines Selbsttest zu bestimmen. Durch Vergleich mit der Sollfiltercharakteristik kann dann die Abweichung bestimmt werden. Danach kann die Filtercharakteristik durch einen weiteren Prozess, beispielsweise einen Softwarefilter, korrigiert werden. Diese Korrektur mit einem Softwarefilter kann entweder direkt vom Aufprallsensor selbst, das ist dann ein selbstkorrigierender Sensor, oder aber auch vom Steuergerät erfolgen.
Folgende Beispiele illustrieren den erfindungsgemäßen Vorschlag:
Als Testsignal wird eine Sprungfunktion verwendet. Die Sprungfunktion und die dazugehörige ideal gefilterte Sprungantwort sind im Aufprallsensor oder im Steuergerät hinterlegt. In einer Initialisierungsphase wird die Sprungfunktion mit dem Filter gefiltert und mit der idealen Sollsprungantwort verglichen. Die nötige Korrektur wird bestimmt und im Aufprallsensor oder dem Steuergerät hinterlegt. Das so erzeugte Softwarefilter zur Korrektur filtert dann zusätzlich während des normalen Betriebs des Aufprallsensors die mit dem Filter gefilterten Signale aus den Sensoren. Als Variante kann die Filterkorrektur jedes Mal neu bei der Initialisierungsphase nach einem Reset bestimmt werden und immer in einem Speicher hinterlegt werden. Bei jeder neu bestimmten Korrektur kann mit der alten ein Vergleich stattfinden, so dass der Aufprallsensor selbständig Veränderungen, zum Beispiel durch Alterung und Umwelteinflüsse, erkennen kann. Aus der absoluten Abweichung von der Sollcharakteristik kann überprüft werden, ob die Werte noch innerhalb der spezifizierten Toleranzgrenze liegen oder nicht. Wenn dies nicht der Fall ist, dann kann eine Warnlampe beispielsweise anzeigen, dass die Rückhaltesystemsensorik beim nächsten Werkstattbesuch zu überprüfen ist. Alternativ kann auch nur ein Serviceflag gesetzt werden, das der Kunde selbst nicht sieht, aber beim Auslesen in der Werkstatt wird dieser Mangel erkannt und der entsprechende gealterte Aufprallsensor kann ausgetauscht werden. Eine weitere Alternative ist, dass beispielsweise über eine Funkverbindung, ein Signal an eine Fernwartung geschickt wird, um diesen Mangel anzuzeigen.
Als Testsignal kann auch ein einfacheres Signal verwendet werden, zum Beispiel ein Signal, das überall Null ist, wobei der erste Datenwert Eins ist. Das ist sozusagen eine auf eins normierte Deltafunktion, die alle möglichen diskreten Frequenzen im Spektrum mit der Amplitude eins hat. Signalbeispiel: 1024 Werte, 1. Wert = 1, 2.-1024.ter Wert =0. Führt man nun eine diskrete FFT durch, so sieht man, dass das Spektrum aus lauter Einsen Besteht. Filtert man diese ideal gewählte Peakfimktion und führt eine Fouriertransformation durch, so sieht man direkt die Transferfunktion des Filters, wenn man den Absolutbetrag bildet (Magnitude). Zwei Fourierspektren von zwei verschiedenen Tiefpass-Filtern sind in Fig. 8 zu sehen. Dieses Signal hat den Vorteil, dass das zugehörige Spektrum allen möglichen diskreten Frequenzen mit gleicher Amplitude Eins hat. Man kann nun dieses Testsignal filtern und über Kriterien wie FWHM (Füll Width at Half Maximum), 10-90-Kriterium oder ähnliches, die Abweichung der Filtercharakteristik bestimmen und daraus die nötigen Korrekturen ableiten.
Wenn mehr Rechenleistung zur Verfügung steht, ist es möglich, mit dem Testsignal auch das Frequenzspektrum zu untersuchen, beispielsweise mit Hilfe einer einfachen diskreten Fouriertransformation. Dies hat den Vorteil, dass man die Abweichung der Eckfrequenzen direkt ablesen kann.
Alternativ ist es möglich, auf eine vollständige Transformation zu verzichten, indem man beispielsweise folgenden vereinfachten Prozess verwirklicht:
Die Transformierte des gefilterten Testsignals wird nur für eine bestimmte Frequenz berechnet, indem beispielsweise mit einer Sinus- oder Cosinus-Funktion gefaltet wird. Dies geschieht im Zeitkontinuum, d.h. die Integrale werden diskret berechnet, daher sind im wesentlichen nur Additionen durchzuführen, was zu einer hohen Rechengeschwindigkeit fuhrt. Durch die gewonnene Abweichung bei nur einer Frequenz kann beispielsweise mittels eines Look-Up-Tables die erforderliche Korrektur in einfacher Weise ermittelt werden. Die Faltung kann weiter vereinfacht werden, wenn man an Stelle der Sinus- oder Cosinus-Funktionen sogenannte Walsh-Funktionen verwenden kann. Dabei reduziert sich der Rechenaufwand auf eine geringe Anzahl von Additionen und Subtraktionen.
Alternativ ist es möglich, den Satz an Applikationsparametern zu modifizieren. Dabei werden die Sensorsignale nicht über ein dediziertes Softwarefilter korrigiert, sondern die Abweichung wird zwar bestimmt, allerdings dazu verwendet, um die Parameter der Schwellen im Algorithmus an die abweichenden Sensordaten anzupassen. Auch das Signal selbst, das im Algorithmus untersucht wird, kann dementsprechend verändert werden. Weiterhin wird vorgeschlagen, das Sensorelement des Aufprallsensors zu deaktivieren oder zumindest den Signalausgang des Sensorelements zu sperren, so lange die Übertragungscharakteristik und die Abweichung vom Sollzustand während der Initialisierung mit Testsignalen bestimmt wird. Damit ist sichergestellt, dass sich keine Verfälschungen bei der Korrekturbestimmung ergeben, die zum Beispiel durch
Überlagerung mit einem gemessenen Signal entstehen könnten.
Figur 1 zeigt in einem ersten Blockschaltbild den erfindungsgemäßen Aufprallsensor. Ein Sensorelement 1, das ist hier die kapazitive Messeinrichtung eines Beschleunigungssensors, die mikromechanisch hergestellt ist, ist an einen Messverstärker
2 angeschlossen. Der Messverstärker 2 ist an einen Schalter 3 angeschlossen, der wiederum an einen Tiefpassfilter 5 angeschlossen ist. Der Tiefpassfilter 5 ist wiederum an einen Baustein 6 angeschlossen, in den ein Analog-Digital- Wandler integriert ist und eine weitere digitale Steuerlogik. Der Baustein 6 ist über einen Ausgang dann an ein Steuergerät angeschlossen und über einen Datenein-/ausgang mit einem weiteren logischen Baustein 7. Der Baustein 7 ist über einen ersten Datenausgang an einen logischen Baustein 4 angeschlossen, der an den Schalter 3 angeschlossen ist. Über einen zweiten Datenausgang ist der Baustein 7 mit einer Warnlampe 8 verbunden.
Zum Test des Filters 5 steuert der Baustein 7 den Baustein 4 an, den Schalter 3 derart zu betätigen, dass Signale vom Verstärker 2 nicht mehr zum Filter 5 gelangen, sondern nunmehr Signale vom Baustein 4 zum Filter 5. Diese Signale vom Baustein 4 sind Testsignale, beispielsweise eine Sprungfunktion, um das Tiefpassfilter 5 zu testen. Auch der Baustein 6 wird durch den Baustein 7 darüber informiert, dass nunmehr die Testphase für den Filter 5 abläuft, so dass dann das Signal, also das Antwortsignal des Filters 5 auf das Testsignal digitalisiert vom Baustein 6 zum Baustein 7 übertragen wird, um dort einen Vergleich durchzufuhren, und zwar des Antwortsignals mit einem Sollantwortsignal. Die Abweichung, die der Baustein 7 bei diesem Vergleich feststellt, führt zu einem Softwarefilter, das diese Abweichung korrigieren soll. Dieses Softwarefilter wird im Baustein 6 integriert. Darüber hinaus überprüft der Baustein 7 diese Abweichung daraufhin, ob diese absolute Abweichung derart groß ist, dass ein Austausch des Aufprallsensors angezeigt ist. In diesem Fall betätigt der Baustein 7 die Warnlampe 8. Die Elemente 1 bis 7 können alle in einem Gehäuse, beispielsweise in einem peripheren Beschleunigungssensor, angeordnet sein. Die Warnlampe 8 ist üblicherweise in der Instrumententafel des Fahrzeugs angeordnet. Anstatt eines
Softwarefilters kann über den Baustein 6 auch an das Steuergerät die Korrektur übertragen werden, so dass das Steuergerät entweder selbst den Softwarefilter implementiert oder seinen Algorithmus zur Auslösung von Rückhaltemitteln derart parametriert, dass diese Korrektur im Algorithmus berücksichtigt wird. Dies kann beispielsweise durch eine Veränderung der Schwellen oder durch einen Zu- bzw.
Abschlag auf das Signal erfolgen.
Figur 2 zeigt ein zweites Blockschaltbild des erfindungsgemäßen Aufprallsensors. Diesmal wird die Korrektur durch das Steuergerät durchgeführt. Ein Sensorelement 20, das beispielsweise im zentralen Airbagsteuergerät angeordnet ist, liefert sein Signal auf einen Verstärker 21. Der Verstärker 21 ist mit einem Schalter 22 verbunden, der an das Tiefpassfilter 23 angeschlossen ist. Das Tieφassfilter 23 ist an einen logischen Baustein 24 angeschlossen, der hier der Mikrocontroller im Steuergerät ist. Der Mikrocontroller 24 weist einen Analogeingang auf, um das Signal des Tiefpassfilters 23 zu akzeptieren. Im Falle des Tests aktiviert der Mikrocontroller 24 den logischen Baustein 25, so dass der
Schalter 22 derart betätigt wird, dass die Signale vom Verstärker 21 nicht mehr zum Tiefpassfilter 23 gelangen. In diesem Fall wird ein Testsignal, das im Baustein 25 abgespeichert ist, zum Tiefpassfilter 23 übertragen und der Mikrocontroller 24 führt den Vergleich und die Auswertung des Antwortsignals auf dieses Testsignal durch. Wiederum wird das Antwortsignal mit einem Sollantwortsignal verglichen, um die
Korrektur festzustellen. Die Korrektur erfolgt dann, wie oben beschrieben, über ein Softwarefilter oder die geeignete Parametrierung des Auslösealgorithmus.
Figur 3 erläutert in einem Flussdiagramm das erfindungsgemäße Verfahren zum Testen eines Aufprallsensors. In Verfahrensschritt 300 tritt ein Ereignis ein, das das Testen des Filters auslöst. Dieses Testen kann ein Reset des Auφrallsensors sein oder eine vorgegebene Initialisierungsphase. In Verfahrensschritt 301 wird, wie oben dargestellt, dann das Testsignal auf das Tieφassfilter gegeben, um im Verfahrensschritt 302 das Antwortsignal zu erhalten, das über einen Analog-Digital- Wandler digitalisiert wird, um es dann digital auszuwerten. In Verfahrensschritt 303 wird nun dieses Antwortsignal aus
Verfahrensschritt 302 mit einem Sollantwortsignal verglichen. Ist die Abweichung Null oder sehr gering, erfolgt keine Korrektur und es wird zu Verfahrensschritt 304 gesprungen, um das Verfahren zu beenden. Liegt jedoch eine deutliche Abweichung vor, erfolgt in Verfahrensschritt 305 eine Korrektur entweder durch ein Softwarefilter oder durch eine geeignete Parametrierung des Auslösealgorithmus.
Figur 4 erläutert in einem zweiten Flussdiagramm das erfindungsgemäße Verfahren zum Testen eines Auφrallsensors. In Verfahrensschritt 400 wird die Differenz des Antwortsignals mit dem Sollantwortsignal ermittelt. In Verfahrensschritt 401 wird diese Differenz mit einem Schwellwert verglichen. Liegt die Differenz über diesem
Schwellwert, dann erfolgt in Verfahrensschritt 402 die Ausgabe einer Warnung entweder, wie oben dargestellt, durch das Leuchten einer Warnlampe, oder ein Signal, ein Sprachsignal oder eine Meldung an eine Fernwartung. Ist die Differenz noch unterhalb des Schwellwerts, dann wird in Verfahrensschritt 403 die Entwicklung der Abweichungen über der Zeit untersucht. Im Verfahrensschritt 404 wird dann überprüft, ob sich daraus ein Trend abzeichnet, also beispielsweise eine kontinuierliche Alterung. Dies kann sich in einer linearen Zunahme des Fehlers des Filters ausdrücken. Die Zunahme kann jedoch auch nach anderen Funktionen wie einer Potenzfunktion erfolgen. Ist das so, dann wird im Verfahrensschritt 405 erneut ein Signal erzeugt, um beispielsweise die Fernwartung zu aktivieren. Wurde kein Trend im Verfahrensschritt
404 erkannt, dann endet im Verfahrensschritt 406 das Verfahren.
Figur 5 zeigt in einem dritten Blockschaltbild die grundlegende Konfiguration eines Rückhaltesystems. Ein Steuergerät 53 für die Rückhaltemittel wie Airbags, Gurtstraffer oder Überrollbügel, erhält über einen ersten Dateneingang von einem ausgelagerten
Sensor 50 und über einen zweiten Dateneingang von einem ausgelagerten Sensor 51 und über einem dritten Dateneingang von einem ausgelagerten Sensor 55 Signale, die zur Ansteuerung von Rückhaltemitteln 54 verwendet werden. Bei den ausgelagerten Sensoren handelt es sich beispielsweise um Beschleunigungssensoren oder Drucksensoren oder Kontaktsensoren oder Precrashsensoren. Kombinationen dieser Sensoren sind möglich. Für die Aufprallsensoren, wie Beschleunigungs- oder Druckoder andere Kontaktsensoren kann das erfindungsgemäße Verfahren verwendet werden, da diese Sensoren ein Tieφassfilter zur Filterung ihrer Signale verwenden.
Figur 6 zeigt in einem ersten Diagramm ein Testsignal sowie das gefilterte Testsignal und die Sollantwort. Als Testsignal wird hier eine Sprungfunktion 62 verwendet. Die Kurve 60 ist die gefilterte Sprungfimktion, während die Kurve 61 die ideale Antwortfunktion ist. Hier wurde das Signal eines Drucksensors verwendet, wo ein instantaner Druckanstieg von 1000 mbar bis 1200 mbar vorliegt. Die Abweichung zwischen den Kurven 60 und 61 bestimmt dann die Korrektur, beispielsweise im Softwarefilter.
Figur 7 erläutert in einem zweiten Diagramm eine alternative Testfunktion, wobei hier der erste Datenwert 1 und die restlichen Datenwerte Null sind. Die Kurve 70 stellt die gefilterte Testfunktion dar, während die Kurve 71 die Sollantwort ist. Durch Kurvenvergleich mittels verschiedener Kriterien, wie zum Beispiel Peakhöhe und Abfall auf die Hälfte oder ein 10-90-Kriterium, kann die Abweichung hier bestimmt werden.
Figur 8 zeigt in einem letzten Diagramm die Bestimmung der Abweichung der Filtereckfrequenz anhand des Frequenzspektrums einer Testfunktion. Es wird hier eine normierte Beispieltestfunktion verwendet. Der erste Datenwert ist 1 und die restlichen
Datenwerte 0. Die Funktion enthält alle möglichen diskreten Frequenzen mit der Amplitude 1. Die Kurve 80 zeigt das Frequenzspektrum der gefilterten Testfunktion, während die Kurve 81 das Sollfrequenzspektrum zeigt. Die Abweichung der Filtereckfrequenz lässt sich in diesem Fall einfach bei 1/V2 ablesen. In Fig. 8: 1/V2 =0.707. Bei einer Amplitude von 0.707 liegt die 3-dB-Eckfrequenz des einen
Tiefpassfilters in der Fig. 8 bei ca. 400 Hz (Kurve 80), bei der anderen Kurve bei ca. 380 Hz (Kurve 81).

Claims

Patentansprüche
1. Aufprallsensor mit einem Sensorelement (1, 20) und einem Filter (5, 23) für ein erstes Signal von dem Sensorelement (1, 20), wobei der Auφrallsensor zu einem Selbsttest konfiguriert ist, dadurch gekennzeichnet, dass der Aufprallsensor derart konfiguriert ist, dass der Auφrallsensor in Abhängigkeit von einem Antwortsignal des Filters (5, 23) auf ein Testsignal eine Filterkorrektur vornimmt.
2. Aufprallsensor nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die Filterkorrektur als Softwarefilter realisiert ist.
3. Auφrallsensor nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die Filterkorrektur als Parametrierung eines Auslösealgorithmus für Rückhaltemittel realisiert ist.
4. Verfahren zum Testen eines Aufprallsensors, dadurch gekennzeichnet, dass ein Filter (5, 23) des Auφrallsensors, der zur Filterung eines ersten Signals eines Sensorelements (1, 20) verwendet wird, mit einem Testsignal beaufschlagt wird, und dass ein Antwortsignal des Filters darauf für eine Filterkorrektur genutzt wird.
5. Verfahren nach Anspruch 4, dadurch gekennzeichnet, dass die Filterkorrektur durch ein Softwarefilter erreicht wird, wobei das Softwarefilter dem Filter (5, 23) nachgeschaltet wird.
6. Verfahren nach Anspruch 4, dadurch gekennzeichnet, dass die Filterkorrektur durch eine Parametrierung eines Auslösealgorithmus für Rückhaltemittel erreicht wird.
7. Verfahren nach Anspruch 5, dadurch gekennzeichnet, dass der Softwarefilter durch den Auφrallsensor oder ein Steuergerät verwendet wird.
8. Verfahren nach einem der Ansprüche 4 bis 7, dadurch gekennzeichnet, dass die Filterkorrektur nach einem Reset des Auφrallsensors durchgeführt wird.
9. Verfahren nach einem der Ansprüche 4 bis 8, dadurch gekennzeichnet, dass in Abhängigkeit von einer Auswertung von aufeinander folgenden Filterkorrekturen ein zweites Signal erzeugt wird.
10. Verfahren nach einem der Ansprüche 4 bis 9, dadurch gekennzeichnet, dass als Testsignal eine Sprungfunktion verwendet wird.
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