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EPS轉矩轉角一體化傳感器的研究

方向盤的轉矩傳感器、轉角傳感器是汽車電動助力轉向系統的重要組成部分,其輸出信號的品質直接影響電動助力轉向系統的性能。為了滿足電動助力轉向系統對方向盤轉矩、轉角的測量要求,本文研究了一種同時輸出轉矩、轉角信號的非接觸式智能傳感器。根據以上理論分析和參數設計，給出了新型電容式微慣性傳感器的整體結構模型，并利用有限元軟件Ansys進行。首先,本文對國內外現有的轉矩傳感器、轉角傳感器進行了分析,并對能夠同時提供復合信號的轉矩、轉角傳感器進行了重點討論。

然后介紹了霍爾效應的基本理論,并對轉矩的常用測量方法進行了歸納總結。根據汽車轉向特性及霍爾芯片的性能,提出了一種全新的測量方法,實現轉角、轉矩的同時測量。其次,通過對齒輪傳動的推導分析,確定了齒輪的基本參數要求,并對傳感器總成中的各傳動齒輪進行了詳細的設計。當物體接近傳感器檢測面時，回路的電容量發生變化，使高頻振蕩器振蕩。再次,對傳感器的電路進行了模塊化的設計。本文將傳感器的測量電路分為單片機管理模塊、轉矩傳感器芯片模塊、角度傳感器電路芯片模塊,并分別對各測量電路進行了選材和設計。

RTD傳感器

當 一邊測量RTD的電阻一邊改變它的溫度時，響應幾乎是線性的，表現得像一個電阻器。如圖1所示，該RTD的電阻曲線并非完全呈線性，而是有幾度的偏差(示 出了一條用作參考的直線)-- 但卻是高度可預測并可復驗的。如何將多個傳感器的量測數據進行有機融合,得到比單個傳感器更優越的跟蹤性能,是多傳感器多目標跟蹤領域的難點和熱點。為了對這種輕微的非線性進行補償，大多數設計人員都會對測得的電阻值進行數字化處理，并使用微控制器內的查找表以便應用校正 因子。這種寬溫度范圍(大約-250℃至 750℃)內的可復驗性和穩定性使RTD在應用(包括在管道和大容器內測量液體或氣體的溫度)中極為有用。

用 來處理RTD模擬信號的電路的復雜度基本上根據應用而變化。放大器和模數轉換器(ADC)等組件(這些組件會產生它們自己的誤差)是不可或缺的。只有當測 量必要時才給傳感器供電 -- 通過該方法您也可實現低功耗運行，但這會使該電路復雜得多。用有源混頻器使本振需求僅為-10dBm,減小了系統對本振信號放大器的需求。而且，使傳感器通電所需的功率還會提高其內部的溫度，從而影響測量準確度。僅僅幾毫安的電流， 這種自加熱效應就會產生溫度誤差(這些誤差是可糾正的，但需要進一步的斟酌考量)。另外，請謹記:線繞式鉑RTD或薄膜RTD的成本可能相當高，尤其當與 IC傳感器的成本進行比較時。

密度多傳感器多目標跟蹤算法研究

同時,隨著信息處理技術和傳感器技術的發展,人們開始嘗試使用多個傳感器來估計目標的運動狀態,試圖利用更多的量測信息來降低環境對目標跟蹤造成的影響。如何將多個傳感器的量測數據進行有機融合,得到比單個傳感器更優越的跟蹤性能,是多傳感器多目標跟蹤領域的難點和熱點。溫度傳感器集成電路是一種完全基于半導體硅的溫度檢測新技術,能夠實現擴展測溫范圍、進行遠程溫度監測。近年來,基于隨機有限集理論的多傳感器多目標跟蹤方法開始受到研究學者的關注。

這類方法采用串行系統結構,并把多目標狀態集合和傳感器量測集合分別建模為隨機有限集集合,從而將多傳感多目標狀態估計問題轉化為多個單傳感器貝葉斯濾波問題,有效避免了多傳感器融合中的量測數據關聯以及傳統多目標跟蹤方法中的目標與量測之間的關聯,是一種解決復雜環境下多目標跟蹤的新途徑。本基于隨機有限集理論以及概率假設密度(PHD)濾波,對多傳感器多目標跟蹤方法展開了深入的研究,取得的主要成果如下:1.關于檢測概率引起的傳感器更新順序問題。采用風扇自動控制技術與溫度傳感器集成電路,不僅可以節約成本,而且減少噪音污染,是高速芯片冷卻技術的發展趨勢。在迭代形式的多傳感器PHD(Iterated corrector PHD,IC-PHD)濾波中,跟蹤結果的好壞主要取決于后一個更新傳感器的檢測概率。當該傳感器的檢測概率較低時,極易造成整個多傳感器系統發生漏檢。