Eine preisgünstige und dennoch gute Methode zur Neigungsmessung ist es, sogenannte MEMS-Sensoren zu verwenden. Diese bestehen aus elektronischen und mikromechanischen Strukturen, sodass neben den üblichen mikro­elektronischen Schaltkreisen auch mechanisch bewegliche Strukturen in den Chips vorhanden sind. Diese Strukturen lenken sich aus, wenn die g-Kraft der Erde auf sie einwirkt. Gleichzeitig ändern sich die von diesen Strukturen gebildeten Kapazitäten (Kondensatoren), die messtechnisch erfasst werden, um einen Neigungswinkel errechnen und ausgeben zu können.

Die kombinierten Sensoren mit einem ­Arbeitstemperaturbereich zwischen –40 und +85° C messen Neigungswinkel bis ±100° bei einer Auf­lösung von 0,01° und einer Genauigkeit von ±0,1°. Messungen sind ein- oder zweiachsig möglich.

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Ist nun aber diese MEMS-Zelle wei­teren Beschleunigungen neben der Erd­beschleunigung ausgesetzt – sei es beispielsweise durch Erschütterungen oder durch Beschleunigungen in einem Fahrzeug – werden die MEMS-Strukturen auch bewegt und ein verfälschter Neigungswert wird ausgegeben. In Folge ­reagiert die angeschlossene Steuerung vielleicht falsch und es passiert ein Unglück, etwa mit mobilen Maschinen wie Mobilkränen, Betonpumpen oder Gabelstaplern.

An dieser Stelle bringt TWK ein Gyroskop ins Spiel – einen ebenfalls in MEMS-Technologie ausgeführten Drehratensensor. Seine mikromechanischen Strukturen sind so gestaltet, dass Winkelgeschwindigkeiten (°/s) gemessen und als Ausgangs­signal ausgegeben werden. Das Gyroskop misst also Änderungen eines Neigungswinkels und nicht den Neigungswinkel an sich, wenn sich das MEMS-Gyroskop um die eigene oder eine verlängerte Achse dreht. So beeinflussen die oben genannten linearen Beschleunigungen, die den Beschleunigungs-MEMS-Sensor stören, den Gyroskop-MEMS-Sensor nicht, da sie keine Drehung darstellen.

Doch wie lassen sich die beiden Sensoren zu einem störungsunempfindlichen Neigungs-Messsystem zusammenfassen?

Die Optimierung des Systems

Messung der Neigungsänderung mit Störanteilen (rot). Eine Mittelwertbildung über 1000 Werte (grün) glättet moderate Erschütterungen, verursacht aber eine Zeitverzögerung. Blau zeigt das Zusammenführen der Sensoren via Kalman-Filter.

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Die Lösung besteht darin, beide Mess­signale zusammenzuführen und über einen Kalman-Filter zu optimieren. Diese Filtertechnologie ermöglicht es, den auszugebenden Messwert zu kalkulieren, zu korrigieren und zu prädizieren, das heißt, für eine kurze Zeit vorausschauend zu bestimmen. Dies ist notwendig, da bei einwirkenden dynamischen Störbeschleunigungen der Beschleunigungssensor keinen exakten Neigungsmesswert liefern kann. Stattdessen werden mittels eines rekursiven Algorithmus erst einmal die nächsten Ausgabewerte aufgrund der ­bisherigen Messwerte geschätzt und mit Hilfe neuer realer Messwerte in Echtzeit (Zykluszeit <1 ms) ständig optimiert. Damit das Signal des Drehratensensors hinzugenommen werden kann, muss es vorher über die Zeit integriert werden. Zudem dient eine Reihe von Parametern dazu, das System so gut wie möglich zu optimieren, die Messwerte zu glätten und gegebenenfalls an applikationsspezifische Bedingungen anzupassen. Applikationsnahe Simula­tionen und Messungen bei TWK haben gezeigt, dass das Sensorfusionssystem exakt und sicher arbeitet und Aktualisierungsraten von deutlich weniger als 1 ms ermöglicht.

Unempfindlich gegenüber Vibrationen

Das Sensorsystem sorgt bei mobilen Maschinen für einen sicheren, gefahrvermeidenden Einsatz auch während des Betriebes von Motoren, Hydraulikpumpen oder anderen Aktionen, die starke Vibra­tionen erzeugen. Zudem ist es weitgehend unempfindlich gegen Störbeschleunigungen sowie gegen Querneigungsaus­lenkung. 

Ein Beispiel für die Verwendung der fusionierten Sensoren sind mobile Betonpumpen. Diese Fahrzeuge fahren zu einer Baustelle, werden ausgerichtet – das heißt, der Unterwagen wird horizontal eingestellt und der Ausleger mit dem Rüssel ausgefahren. Unterwagen und Ausleger sind mit Neigungssensoren bestückt. Befördert nun die Betonpumpe den Beton, kommt es zu kurzen, aber starken Schlägen. Die dabei auftretenden Beschleunigungen stören die Neigungsmessung. Das Signal des Gyroskops aber ist trotz der linearen Störbeschleunigung ‚Null‘. Daraufhin erkennt der Berechnungsalgorithmus, dass es keine Neigungsänderung gibt, und behält den bisherigen Neigungswert bei, der ja nun MEMS-seitig starken Schwankungen unterliegt. Sollte sich die Neigung genau zum Störzeitpunkt ändern, gibt das Gyroskop eine Änderung in °/s aus, deren Integral nicht ‚Null‘ ist. Beide Werte werden vom Kalman-Filter betrachtet und wiederum zur Generierung eines brauchbaren Neigungswertes verwendet.ik

Autor:
Achim Albertini ist Produktmanager bei TWK-Elektronik in Düsseldorf.