用于传感器系统的特定于部件的诊断的方法、用于制造传感器系统的方法和计算机程序产品与流程

1.本发明涉及一种用于传感器系统的特定于部件的(teileindividuellen)诊断的方法。本发明还涉及一种用于制造具有诊断能力的传感器系统的方法。本发明还涉及一种计算机程序产品。


背景技术：

2.在已知的传感器系统中，越来越多地使用多种不同的方法以用于诊断、尤其是自监测和自校准(自检测传感器，英语：self-sensing sensors)。除了显而易见的期望要求(例如在整个运行持续时间期间也保持通过在生产过程结束时的适当调整所获得的传感器精度，即，尤其是例如补偿出现的老化效应)之外，其他的应用是在不同的使用条件(例如改变的环境条件，如温度、湿度或者如其例如由于安装或者外部振动而能够产生的机械应力)下进行准确且鲁棒的测量以及关于正确的功能能力的传感器自我监测(后者尤其是在与安全重要相关的应用中)。
3.从de102018207 573 a1中已知一种用于借助合适的测试信号来重新校准传感器的方法，其中，尤其计算调整校正值，其中，相应的关系要么预先基于对相同类型的传感器的大量测量来根据经验地确定要么借助其他的影响参量来确定，所述影响参量也能够是部件特定的参数。
4.在一些传感器系统中，测试信号和/或特征参量的相同类型的分析处理能够导致不令人满意的结果，尤其是当用于诊断的、在所观察的参量与要检查的参量之间的关系在很大程度上取决于其他参量时。为此的一个示例是具有分开的驱动频率和探测频率的微机械转速传感器(所谓的模式分离(mode-split)或者开环设计(open-loop design)，与模式匹配(mode-matching)或者闭环设计(closed-loop design)相反)，其中，探测频率具有比驱动频率更低的值(所谓的负频率分离设计，英文：negative frequency split design)。


技术实现要素：

5.本发明的一个任务是，提供一种用于传感器系统的诊断的改进方法。
6.根据第一方面，该任务利用一种用于执行传感器系统的诊断的方法来解决，该方法具有以下步骤：
7.(i)根据所述传感器系统的至少一个特定于部件的特性来求取测试信号和/或特征物理参量和/或其相应变化的处理规则；以及
8.(ii)在使用在(i)中求取到的处理规则的情况下执行对所述传感器系统的传感器元件的后续诊断。
9.以这种方式，例如能够确定传感器元件的灵敏度的变化，这能够通过基于在运行期间诊断的重新校准来改进。有利地，所提出的方法尤其能够用于在制造时具有相对大的公差的传感器系统，其中，所使用的测试信号的行为例如在很大程度上取决于这些容差。为
此的一个示例是具有负频率分离的微机械转速传感器，其中，该方法然而明确地不限于这种特定的传感器类型。
10.根据第二方面，该任务利用一种用于制造传感器系统的方法来解决，该方法具有以下步骤：
11.a)特定于部件地求取在测试信号与所述传感器系统的传感器元件对所述测试信号的响应信号之间的数学关系，以及
12.b)在最终调整传感器元件之后在所述传感器系统中实现在步骤a)中求取到的数学关系。
13.所提出的方法的有利的扩展方案在下文中描述。
14.该方法的一个有利的扩展方案设置，根据所执行的诊断的结果来执行传感器系统的传感器元件的重新校准。
15.该方法的另一个有利的扩展方案设置，在定义的时刻执行传感器元件的诊断和/或重新校准。例如，这能够每天、每周、每月等进行。替代地，能够通过使用该传感器系统的系统来请求该诊断。
16.该方法的另一个有利的扩展方案的特征在于，根据所执行的诊断的结果来执行传感器系统向用户的反馈。有利地，由此能够例如发起使用者的相应动作以清除传感器系统的缺陷。
17.该方法的另一个有利的扩展方案的特征在于，所述处理规则能够以以下形式表示：
18.δs＝cf
·
δt+c019.其中：
20.s.....传感器的灵敏度
21.t....测试信号
22.cf....灵敏度的变化与测试信号的变化之间的相关因子
23.c0....处理规则中的常数项
24.δ.....相应参量的变化
25.该方法的另一个有利的扩展方案的特征在于，所述处理规则的常数项采用以下形式：
26.c0＝cf(pp)
·
β
27.其中：
28.β.....不是特定于部件的、而是尤其根据经验基于大量相同类型的传感器元件而求取的常数。
29.以这种方式使用对于实践有利的处理规则。
30.用于制造传感器系统的方法的一个有利的扩展方案的特征在于，特定于部件地计算求取到的数学关系的参数并且将其保存在所述传感器系统中。以这种方式，例如能够将估计规则的斜率保存在传感器系统中。
31.用于制造传感器系统的方法的另一个有利的扩展方案设置，所述数学关系至少部分地以软件和/或至少部分地以硬件实现。例如，这能够实现为在数字部分中的固件和/或硬件。
32.用于制造传感器系统的方法的另一个有利的扩展方案设置，借助可编程存储模块的编程来保存所述数学关系。
33.用于制造传感器系统的方法的另一个有利的扩展方案设置，所述数学关系能够在所述传感器系统的使用寿命内发生变化。由此，能够以简单的方式修改例如所保存的数学关系。这种改变又根据在较早时刻确定的、如有必要特定于部件的规则并且取决于测试信号和/或传感器系统的特征参量和/或其变化地进行。
34.用于制造传感器系统的方法的另一个有利的扩展方案设置，用于定义的传感器类型的数学关系包括根据定义的物理关系的近似。由此，所保存的用于每个特定传感器类型的估计规则能够被特定于部件地求取和保存。
35.下面，利用其它特征和优点基于多个附图详细地描述本发明。在此，所描述的或者所呈现的所有特征单独地或者以任意组合的形式形成本发明的主题，而与它们在专利权利要求中的综合或者它们的引用关系无关，以及与它们在说明书中或者说在附图中的表述或者说呈现无关。
36.所公开的方法特征类似地由相应的所公开的设备特征得出，并且反之亦然。这尤其意味着，与用于运行移动自动化系统的方法有关的特征、技术优点和实施以类似的方式由用于运行移动自动化系统的设备的相应的实施、特征的优点得出，并且反之亦然。
附图说明
37.在附图中示出：
38.图1用于传感器系统的常规诊断的调整图；
39.图2用于传感器系统的所提出的诊断的调整图；
40.图3-4传感器系统的特定于部件的调整数据的示例；
41.图5特征传感器参量与另外的能够直接测量的参量的依赖性；
42.图6所提出的用于运行传感器系统的方法的第一实施方式的流程图；以及
43.图7所提出的用于运行传感器系统的方法的第二实施方式的流程图。
具体实施方式
44.下面提出一种用于传感器系统的诊断、尤其是自监测和自校准的方法。在此设置，基于特定于部件的处理规则执行对测试信号和/或特征参量的值和/或变化的处理。在实施实际诊断、自监测或者自校准之前，基于传感器系统的相应物理理解并且借助合适的数学关系，针对每个传感器单独地求取该处理规则。
45.例如可设想，使用最终调整的现有测量参量，以便定义信息的特定于部件的/传感器特定的处理，以后能够在运行中从诊断、尤其是自监测或者自校准的方法的同类应用中获得所述信息。替代地也可设想，在运行中，例如根据环境条件或者运行持续时间基于相应特征参量的观察或者说变化来匹配该处理规则。
46.从de102018207 573 a1中已知一种用于重新校准微机械传感器的方法。在具有正频率分离的微机械转速传感器的常规情况下，在这种情况下由合适的正交电极产生的测试信号t的变化δ与灵敏度s之间的以下相关性提供了足够准确的估计，以便能够基于其执行自校准：
47.δs＝cf
·
δt+c0ꢀꢀꢀ
(1)
48.其中：
49.s.....传感器的灵敏度
50.t....测试信号
51.cf....灵敏度的变化与测试信号的变化之间的相关因子
52.c0....处理规则中的常数项
53.这种数学关系，即，尤其是线性项的相关因子cf以及常数项c0，典型地根据经验来确定并且取决于各种因素，例如传感器元件的设计、所使用的结构和连接技术，并且同样取决于由安装或者使用条件导致的传感器系统的应力或者老化。
54.在具有负频率分离的微机械转速传感器的情况下，根据实验已求取出，这种根据经验确定的相关性仅提供了灵敏度的变化的估计的显著更低的精度并且因而几乎不能够用于准确的自校准。进一步的分析已表明，其原因是相关因子强烈地依赖于制造公差或者说所用过程的分散性及其参数pp，也就会说，适用以下公式：
55.cf＝f(pp)
56.更准确地说，能够建立以下强非线性关系：
[0057][0058]
其中：
[0059]
…
由于电极间距g的变化而出现的传感器的灵敏度s的变化
[0060]
∈....不强烈依赖于过程参数的经验因子
[0061]
其中，在这里只有参数γ在很大程度上取决于制造公差或者说过程参数，并且，参数∈描述一种特性，该特性基本上取决于传感器元件的设计和直至执行自校准出现的应力。典型地，能够以足够的精度例如通过根据经验试验来确定参数∈。反之，由参数γ表征的传感器元件特性在这种情况下不能够直接通过测量来确定，而是必须又从适当的估计中、例如从另外的特性参量中借助多元线性回归来确定：
[0062]
γ(pp)＝∑iαi·
fti(pp)，i＝0，
…
，n
ꢀꢀꢀ
(3)
[0063]
其中：
[0064]
fti....特性参量，该特性参量例如在最终调整(英语：final trim)传感器时被测量出
[0065]
αi....特性参量fti的加权因子(在特殊情况下，ft0＝1，即一个简单的常数因子)
[0066]
pp
…
过程参数(其用于，表征参数与生产过程及其分散性的强烈依赖性)
[0067]
在此，合适的特性参量fti能够在很大程度上取决于生产过程。
[0068]
显而易见，也可设想另外的、在这里未列出的、尤其是非线性的关系。总的来说，通过这种完全特定于部件的方案也能够在具有负频率分离的转速传感器的情况下实现准确且鲁棒的自校准。
[0069]
然而，有利地，所提出的方案不限于这种情况，而是能够在相应的匹配之后并且基于可比较的物理理解或者也借助重要相关的依赖性的根据实验的辨识而被转用到其他传感器系统上。
[0070]
图1示意性示出从de102018207573a1中已知的用于具有负频率分离的转速传感器
的通道的自校准。在此，在水平轴上示出测试信号t的变化，并且在竖直轴上示出灵敏度s的待确定的变化。可以看出“点云”，其具有以点虚线示出的处理规则v1，该处理规则具有根据等式(1)的通过cf确定的斜率和常数项c0。在此，点云的每个数据点相应于一个传感器，该传感器在最终调整之后暴露于外部应力，如该外部应力例如通过焊接到电路板上能够在应用环境中产生的那样。
[0071]
如果数据点紧密地围绕在等式(1)中给出且在图1中以点虚线示出的处理规则v1分布，则能够实现准确且鲁棒的自校准。可以看出，这在图1的情况下仅在有限的程度上适用。
[0072]
图2针对图1中的相同的数据点示出根据所提出的方法的特定于部件的估计。更准确地说，示例性示出三个以点虚线示出的处理规则v1、v2、v3，其用于针对三个显著不同的过程点的自校准。相应于所提出的方法，在每个传感器系统中在最终调整时能够保存相应的处理规则vi。在图2中，分别处于示例性示出的处理规则v1、v2、v3中的一个附近的数据点相应于具有相似过程点的传感器，并且因此相应于根据本发明的方法地以高精度进行自校准，尽管测试信号和灵敏度的值的变化明显不同。根据本发明，为每个传感器都供处理规则vi，该处理规则允许最佳可能的自校准。
[0073]
图3、图4针对所考虑的传感器系统的两个不同的、分别代表一个传感器元件的通道以相关因子cf与另外的特征参量的依赖性的形式示出物理关系。
[0074]
在此，在x轴上绘制灵敏度随着电极间距的变化而发生的变化γ。在图3、图4中分别示出用于具有过程参数的通常假设的分散性的大量传感器的不同通道，如所述分散性例如在具有大件数的批量生产中所出现的那样。在x轴上示出相应于等式(3)的作为特征参量的γ，并且，在y轴上示出相关因子cf，即相应于等式(1)用于自校准的相关性的斜率。在图3中可以看出，相关因子cf的波动在从约0.3至约-0.6的范围内，从而求平均将导致自校准的显著更差的结果。
[0075]
因此提出，针对每个传感器元件都求取特定于部件的相关因子，该特定于部件的相关因子仅取决于部件特定地出现的制造公差或者说在生产时所使用的过程的分散性。可以看出在相应于等式(3)的参量之间的非线性关系，尤其是在图4中，因为相关因子在这里采用了更大的值范围，这是由传感器元件的设计决定的。
[0076]
图5示出在图3、图4中在竖直轴上绘制的特征参量γ的求取。在这种情况下，涉及如下传感器特性：该传感器特性能够对在自校准中使用的关系产生重大影响并且也能够在很大程度上取决于所使用的制造过程的分散性，这又通过大量示出的传感器来说明。通常，该参量对于所研究的传感器系统来说无法直接测量出，即，该参量必须从另外的可用参量中间接确定。
[0077]
借助在等式(4)中给出的多元线性回归，这种特征参量γ的确定在这种情况下可基于两个另外的、在最终调整中能够直接求取的传感器特性。
[0078]
在此，等式(4)表示根据等式(3)的更一般性表达的具体示例：
[0079]
γ＝α0+αss
ref
+α
t
t
ref
ꢀꢀꢀ
(4)
[0080]
其中：
[0081]sref
…
在最终调整之前传感器元件的灵敏度
[0082]
t
ref
…
在最终调整时所使用的测试信号的值
[0083]
α0，αs，α
t
…
所使用的加权因子
[0084]
用这种不太复杂的方法实现的一致性被评估为足以在使用根据等式(2)的非线性依赖性的情况下以足够的精度求取在根据等式(1)的关系中所需的系数。因此，图5示出，能够如何根据能够测量的参量来确定在等式(3)中给出的特征参量的值。
[0085]
图6示出所提出的用于传感器系统的特定于部件的诊断的方法的原理流程图。在此，a示出与方法的执行无关的并且例如在传感器系统的最终调整时能够执行的阶段。b示出在相应于所提出的方法实施诊断期间的阶段。
[0086]
在步骤10中，首先确定特征参量，并且，然后在步骤11中，基于此确定特定于部件的处理规则vi。
[0087]
在步骤20中，为了执行实际的诊断，例如产生电测试信号和/或确定特征参量，在步骤21中，相应于在步骤11中求取到的特定于部件的处理规则vi进行处理，该处理规则例如能够包含处理测量出的、传感器元件对所生成的测试信号或者特征参量的值或者说该值的变化的响应。在步骤22中，根据步骤21中的结果做出传感器系统的适当的反应。在根据本发明的方法用于自校准的情况下，例如能够进行传感器系统的灵敏度的校正，在用于监测的情况下，例如能够向用户反馈传感器系统的状态。
[0088]
图7示出所提出的用于传感器系统的特定于部件的诊断的方法的变型。为了简单起见，这里仅阐述与图6的区别。a1代表运行中的一个阶段，在该阶段期间能够以定义的方式匹配处理规则vi。
[0089]
为此，在步骤30中，首先确定测试信号的和/或特征参量的值和/或变化，并且在步骤31中，相应于先前确定的关系来进行处理规则vi的匹配。
[0090]
该方法在阶段a、b中的流程与图6相比保持不变。
[0091]
不言而喻，所提出的方法有利地完全独立于具体的传感器类型。因此，先前阐述的、在具有典型高的制造公差的微机械传感器上的应用，尤其是在具有负频率分离的微机械转速传感器以及由此产生的所示依赖性上的应用，仅应被视为示例性的。
[0092]
有利地，根据本发明的方法能够至少部分地实现为软件和/或至少部分地实现为硬件，其例如实施在传感器元件的微型计算机上。以这种方式支持该方法的简单的可适应性。
[0093]
有利地，能够在定义的时刻执行传感器元件的诊断和/或重新校准，例如每天、每周、每月等，其中，例如能够由主机系统确定合适的时刻。
[0094]
总而言之，提出了一种用于传感器系统的诊断、尤其是自监测或者说自校准的方法，借助该方法例如能够确定并且能够相应地重新校准灵敏度的变化。在自监测的应用情况下，例如对于安全关键的应用能够确定，是否给出了传感器系统的正确的功能能力。根据本发明，在此，在传感器的运行中，使用测试信号和/或特征参量或者说其相应变化的特定于部件的解释，其中，特定于部件的处理规则与诊断的实际执行无关地在此之前、例如在制造传感器系统期间或者在最终调整时已经被提供。
[0095]
在不偏离本发明的核心的情况下，本领域技术人员将以合适的方式修改和/或相互组合本发明的特征。