汽车应用中的磁阻传感器
磁阻效应支持汽车内的多种传感器应用。磁阻传感器主要用来测量机械系统的速度和角度。这样，磁阻传感器就成为电气元件、磁性元件和机械元件所组成的复杂系统的一部分。因为所有元件都会影响系统的反应，所以在规划系统及其操作时要非常重视对整个系统的仿真。下面重点讨论这种系统的建模和仿真。电子技术的应用日益广泛，对汽车的发展具有决定性的促进作用。未来的进一步发展也会在很大程度上由不断创新的电子元件驱动。传感器技术可检测车辆及其周围环境条件，因此具有特殊意义。有多种传感器系统可用于此类目的，例如加速度传感器、温度传感器或转矩传感器等。磁场测量传感器在汽车内尤其常见，主要用于机械变量的非接触式检测。通常这种传感器通过霍尔元件，或者基于各向异性磁阻 (AMR) 效应实现。与使用霍尔效应的解决方案相比，AMR 传感器有许多优点，例如抖动更少、灵敏度更高。但在提高准确性或降低整体系统成本方面，二者不分伯仲。除了在电子罗盘中利用磁阻传感器测量地球磁场之外，尤其是借助磁场指示机械系统的运动和位置时，可使用磁阻传感器确定角度和速度。防滑系统、引擎和传送控制都需要这种数据。产生磁场的永磁体的机械设计和选择会在很大程度上影响测量数据的获取。因此，在部署整个系统之前使用仿真技术进行深入分析非常重要，以确保达到目标功能并降低成本。因此，在前期开发过程中建立系统模型，之后用于支持后续产品的开发，对于解决设计过程中产生的这类问题也能发挥重要作用。下文将探讨新型速度传感器的整体系统建模和仿真。
图 1 AMR 传感器系统包含两个封装
图 2 各向异性磁阻效应
信号检测
现代传感器系统主要由两个元件组成 —基本传感器和信号处理专用集成电路 (ASIC)(图 1)。现已证明，后来由 Lord Klevin 于 1857 年发现的各向异性磁阻效应特别适用于检测磁场。首先考虑通常具有多种磁畴结构的铁磁性材料。这些称之为韦斯磁畴的结构，其内部磁化的方向彼此不同。如果将这种材料平铺为一薄层，那么磁化矢量处于材料层平面方向。另外，可较精确地假设只存在一个磁畴。当这种元件暴露于外部磁场中时，后者会改变内部磁化矢量的方向。如果同时一股电流通过该元件，就会产生电阻(图 2)，这取决于电流和磁化之间的角度。当电流和磁化方向彼此成直角时，电阻最小，当二者平行时，电阻最大。电阻变化的大小取决于材料。铁磁性材料的性质也决定对温度的依赖性。电阻最大变化为 2.2% 并且对温度变化反应良好的最佳合金是 81% 的镍和 19% 的铁组成的合金。恩智浦所有传感器系统中的基本传感器都采用这种强磁铁镍合金。在惠斯登电桥电路中单独配置几个 AMR 电阻，以增强输出信号并改善温度反应特性。此电路也可在制造过程中进行微调。图 3 显示如何在裸片上配置 AMR 元件。
确定速度的装置多半由两个组件组成：编码器轮和传感器系统。编码器轮可以是主动式或被动式。主动轮已磁化，因此 MR 传感器可检测北极和南极之间的变化。如果是被动轮，则由一种齿状结构代替磁化。如图 1 所示，传感器头上也必须有一块用于产生磁场的永磁体。接下来，我们只讨论因公差极小而著称的被动编码器轮。当传感器对称地面对一个齿或者被动轮两齿之间的空隙时，这不会使 AMR 元件的磁化矢量产生任何偏斜。忽略外部噪声场并考虑桥电路时，输出信号获得零值。然而，如果传感器头处于齿边缘前面，则磁输入信号达到极值。齿/空隙或空隙/齿切换类型的函数结果与磁输入信号正弦曲线的最小值或最大值非常接近。
信号处理
为了确定速度，将磁输入信号编码处理为电脉冲序列，而且通常通过 7/14 mA 协议传送。在最简单的情况下，可使用比较器产生脉冲序列。通常会向比较器电路添加磁滞以消除低噪声的影响。然而，这种施密特触发器在噪声水平较高的条件下不能确保其功能性。例如，传感器头和编码器轮之间空隙出现显著波动会导致磁输入信号振幅发生波动。如果振幅变得很小，甚至不再超过或低于磁滞临界值，则不管编码器轮的位置如何，输出信号都保持其有效工作时的最后状态。在检测 ABS 系统中的转速时，传感器和编码器轮之间的距离可能会出现这种变化。当存在负载变化(例如突然转向动作)，横向作用于轮上的离心力会在轮轴上产生弯曲力矩。这将改变安装在与传感器相关的轴上的编码器轮的位置，这些传感器是与轮悬架相结合的。
磁位移也会影响系统的正常运转。例如，噪声场可使实际测量信号加强或减弱，致使施密特触发器的临界值被高估或低估。然而，位移不仅是由外部场引起的。被动轮极高的速度可使轮中产生涡流，而这又会产生磁噪声场。所产生的位移会影响操作的可靠性。
为消除此噪声对输出信号的影响，另一封装中装入了信号处理专用集成电路(ASIC)。后者也包含一个线路驱动器，以便为信号处理和高电压接口提供电源电压(图 1)。图 4 所示为信号处理架构。用于故障排除的中心元件为包括调式放大器、偏移抵消电路和智能比较器。根据传感器和编码器轮之间的距离，可调式放大器可以与信号级匹配。对于偏移抵消电路，有一种控制系统(与高通滤波器不同)可消除偏移，同时将系统频率保持为 0?Hz。否则，就不可能检测到停止不动的编码器轮。智能比较器的临界值是可变的，并且可设置，使磁滞处于信号振幅的 20% 和 45% 之间。这可确保充分抑制噪声，而且振幅突降达 50% 也不会影响系统的正常运转。模拟前端的个别组件控制则通过数字接口实现。所述系统均利用仿真技术开发和验证。下文将概略介绍系统开发，同时阐述如何使用模型来改进设计。
图 3 裸片上的 AMR 元件配置
图 4 现代速度传感器的信号处理原理
图 5 网格 — 磁场有限元模拟的起点
系统仿真
要开发传感器系统，首先必须对预期的磁输入信号有一个总体了解。首先要了解编码器轮和传感器头上永磁体的标准规格，以及预期尺寸和公差。通过 ANSYS 方法进行 FEM 仿真可确定磁场。这里就有对编码器轮、传感器元件和磁体进行建模的问题(图 5)。然后便可根据传感器元件和编码器轮之间的距离，确定与之呈函数关系的磁场强度。图 6 是传感器桥上的磁输入信号与距离呈函数关系的三维图示。很容易看出输入信号呈正弦曲线，信号振幅随距离增加而明显减小。除了距离之外，位置偏离也会导致振幅减小。例如，如果传感器头不在编码器轮前面的中心位置，那么信号振幅也会减小。根据 FEM仿真方法，这样也可将机械规范转化成预期磁变量。与气隙变化不同，倾斜会导致偏移，这同样会影响系统的正常运转。FEM 仿真也可以预估其造成的影响(图 7)，而且结果可直接转化为可容许的位置公差。
确定磁场之后是传感器系统仿真。AMR 元件的电阻变化是各向异性磁阻效应的直接结果。这样，磁场仿真的结果会导致代表信号处理中输入信号的电阻发生变化。对模拟前端进行建模可采用 Simulink。这种行为模型是概念设计的产物，标志着产品开发的起点。每个 Simulink 块对应一个模拟信号处理组件，例如放大器或过滤器。但是，尚未考虑模拟组件的控制部分，这由数字系统实现。HDL 设计则仿真通过数字方法实现的功能，而且在完成产品开发之后就会最终成形。因此，整体系统仿真是 Simulink 对模拟组件的行为模型以及 ModelSim 对 HDL 设计的共同仿真(图8)。可通过仿真从概念阶段顺利过渡到 HDL 设计及后续阶段。在共同仿真中，可用 ModelSim 中部署的 Verilog 代码逐渐代替 Simulink 参考模型，从而可逐项验证 HDL 设计。可持续进行此过程，直到在 Verilog 中实现整个数字部件，而模拟系统部件仍保持为 Simulink 模型。此工具组合也已证明对 IC 评估同样有用。自始至终使用这种工具可以更容易理解 IC 行为，并可创建用来分析和解释任何错误的框架。这些工具的主要好处在于，能够更快速、更准确地答复客户的查询，以及更好地了解与环境条件相关的传感器功能。
图 6 与传感器头和编码器轮间距离呈函数关系的磁输入信号模拟
图 7 为确定可容许的位置公差而进行的磁场计算
图 8 模拟前端和数字块的共同仿真
结论
通过此项建模，可以分析与输入信号呈函数关系的系统行为。图 9 中的第一张图表显示通过改变传感器和编码器轮之间的距离而产生的磁输入信号。此信号是有限元件仿真结果，之后 AMR 效应可将此信号转化成传感器桥的电输出信号。中间的图表是模拟信号处理的结果。下面一张图表显示输出信号。此器件使用 A 7/14/28 mA 协议。这种协议可用来传送额外信息，例如感测旋转或气隙长度。除了这些结果之外，也可以检查数字控制的运行情况。图 10 显示的是 ModelSim 中的信号图象实例。
通过MATLAB 进行仿真控制并结合其他仿真器可创造更多选择。首先，例如可使模拟自动化。然后可以使用大量算法在 MATLAB 中进行信号仿真。例如，对所需系统和信号参数进行蒙特卡罗 (Monte Carlo) 仿真，随后进行自动化分析。通过 FEM 仿真器(例如 NASYS)，可以扩展所仿真的系统组件，甚至包括 MR 传感器头和相关编码器，从而将系统视图扩展到传感器周围直接相关的区域。图 11 显示的是用于此目的的整个工具链。
图 9 模拟结果：电输出信号比对磁输入信号
图 10 数字系统元件的仿真
图 11 完整的仿真链
总结
许多汽车应用中都采用基于 AMR 效应的现代智能传感器。对传感器系统的要求自然会因应用而异。在部署整个系统之前先进行系统仿真可确保各项功能符合规范。假设发现磁变量、机械变量和电变量之间存在复杂的相互影响，只用一件简单的仿真工具不能解决问题。此时需要结合使用不同工具，每件工具都是针对特定任务的最佳解决方案。因此使用磁场仿真器来确定磁输入信号，同时Simulink对模拟输入进行仿真。HDL设计之后对模拟部件进行数字控制仿真。最终整个系统实现全面仿真。建模已成为预开发的一部分，并随着产品开发的进程不断优化改进。最后就会得到经过验证确认符合产品规范的设计，以及可用来解决后续问题的模型，作为市场支持的一部分。
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