リニアセンサの出力を決定しかつ較正するために有効な数学的モデル
本発明は、出力モデルの理論的予測に基づいたリニアセンサ出力の精度を分析する方法に関する。この方法は、２つ以上の作動状態での作動プロフィールを得るために、統計的に重要な数のリニアセンサを分析し、少なくとも４つのデータ点を得るために１つのリニアセンサを個別に試験し、前記４つのデータ点から各作動状態に対する出力モデルの理論的予測を展開し、そして、前記出力モデルの理論的予測と、同一の作動状態に対する所定入力に対応する作動プロフィールにおけるセンサ出力との間の関係の精度を比較する、各ステップを含む。また、これに関連した較正アルゴリズム、及びメカトロニクスユニットとさらにそのアセンブリとを開示する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、リニアセンサに関し、このようなセンサの較正及び使用に関する。本発明は、１つ以上のリニアセンサを含むシステムに利用可能である。
【背景技術】
【０００２】
種々の産業において、複数のセンサが多くの利用分野で使用される。このようなセンサは、多くの異なる特性を検出するために用いられる。例えば、圧力、ひずみ、温度、トルク、及び他の多くの特性を検出するために複数のセンサを用いることが知られている。多くの産業分野では、これらのセンサは、変換器とも呼ばれる。
【０００３】
センサがリニアであるかどうかは、測定される入力（例えば、圧力、ひずみ、温度、トルク等）に関連する、その出力（例えば、電圧等の電気信号）がどのようなものであるかによる。入力と出力との関係が、本質的にリニアである場合、一定の温度において、センサが作動中であるとき、このセンサは、リニアであることがわかる。もし、リニアでない場合、センサは、センサ入力とセンサ出力との間に存在する他の形式の関係（例えば、指数関数）に従って特徴付けられる。
【０００４】
ある応用では、１つ以上のセンサがより大きなユニットに統合される。例えば、メカトロニクスユニットは、１つの統合ユニット内に機械的及び電気的な部品（例えば、マイクロプロセッサおよび／またはメモリ）を備えている。メカトロニクスユニットは、１つのセンサ及び1つの電子部品を含んでより小さくでき、例えば、個々のセンサに対する較正アルゴリズムを保存する。しかし、産業分野におけるメカトロニクスユニットは、離散的な機能を達成するために、一緒に作動する多数の部品を含む。
【０００５】
産業界で広く用いられるメカトロニクスの１つの形式は、本来的な電気油圧式、即ち、１つの統合ユニット内に油圧部品と電子部品を統合している。多くの電気油圧式ユニットは、１つ以上のセンサを含んで、所望の信頼性のあるユニットの作動を容易にすることが知られている。例えば、ソレノイド作動の圧力制御バルブが、電気油圧ユニットであり、一般的に、このユニット内に複数のセンサを用いている。この形式の応用例において、センサが用いられ、例えば、このようなバルブに対する電子部品（圧力コントローラ等）の圧力の入力値及び出力値を決定しかつ中継する。このように、圧力読取値を中継して、例えば、所望圧力の出力値を得るために、作動中、バルブの油圧部品を調整して、電気圧力コントローラを補助する。
【０００６】
ソレノイド作動の圧力制御バルブを含むユニットは、例えば、モータ車両に対する自動変速機の油圧の流れを制御するための応用例において利用可能である。この形式の自動変速機において、変速比のシフト動作は、ソレノイド作動バルブに電気信号を与える電子コントローラによって制御され、次に、所望の変速比に切換えるために圧力応答アクチュエータに流体圧力信号を与える。
【０００７】
メカトロニクスユニットの精度と信頼性は、（このユニットが比較的小さいまたは大きいかにかかわらず、自動変速機システムにソレノイド作動の圧力制御バルブを用いており、）システム内のセンサ及び他の部品の較正に基づく。公知のメカトロニクスユニットは、センサ較正に頼る電子部品内にセンサ較正アルゴリズムを含み、この較正アルゴリズムは、完全なメカトロニクスユニット内のセンサの組立体よりも個々のセンサ自体に基づいて決定される。
【０００８】
また、組み立てられたメカトロニクスユニット（例えば、ソレノイド作動の圧力制御バルブシステム）内の各センサの較正およびこのセンサ較正の維持は、作動中、当然のこととして要求される。センサ技術において当業者に良く知られるように、組立前のセンサの出力は、メカトロニクスユニットの組立後に得たセンサ出力とはしばしば異なる。この組立前のセンサ出力は、変化する作動状態下のセンサ出力と異なることがある。
【０００９】
例えば、温度変化及び汚染流体への露出及び粘性の変動等の環境変化が、センサ出力に影響を与える。図１は、作動中の温度変化に基づく特定のセンサ出力における変化を示す。図１は、３つの異なる温度（即ち、温度Ａ、温度Ｂ、温度Ｃ）でのセンサの出力と入力間の関係を示す。温度変化によるセンサ出力において観測されるこのような変化は、作動中のセンサの正確な出力によって、システムの精度に有害な影響を継続的に与える。従来のセンサの較正アルゴリズムは、これを用いる場合、これらの環境変化におけるファクターとはならない。
【００１０】
センサの組込み及び取付けによって生じる変化等の他の組立後の変化は、センサ出力測定値に影響を与える。例えば、基板に対してセンサの組込み及び取付けのための方法は、センサ出力に影響を与える。さらに、センサの組込み及び取付けに用いられる材料（例えば、セラミック又は「ＦＲ４」等の基板材料の形式）は、組立後の最終製品でのセンサ出力に影響を与える。
【００１１】
さらに、１つ以上のセンサがメカトロニクスユニット又はユニットの組み合せにおいて使用されるとき、通常の製造工程中に分与される部品間のセンサ変化は、作動中のメカトロニクスユニットの正確な較正をさらに複雑にさせる。例えば、図２は、センサ製造中に作り出される部分間の変化に基づくセンサ出力の変化を示している。ここに示す例示は、異なる製造ロット（即ち、パートＡ、パートＢ、及びパートＣ）から得られた３つの同等のセンサのセンサ出力とセンサ入力との間の関係である。図２に示されたデータは、同一の作動状態下（例えば、同一の温度）で３つの異なるセンサの作動中に得られる。従来の較正アルゴリズムは、一般的に、センサの種々の形式に利用できるものではない。さらに、従来の較正アルゴリズムは、センサの各形式内の個別の変化（例えば、通常の製造工程中に分け与えられる）を説明するものでもない。
【００１２】
環境及び部品間（part‐to‐part）の変化におけるファクタリングによれば、所望のセンサ出力は、組み立てられたメカトロニクスユニットにおける実際のセンサ出力から概略５０％にまで変化可能である。驚くことではないが、精度に関してこのように大きな偏差は、しばしば問題となる。その結果、リニアセンサを用いてユニットを較正し、そして、作動中、その正確な較正を維持するために用いる技術の改善が必要となる。
【００１３】
センサ出力の精度における偏差を最小化するために成されてきた試みは、欠点を有するものであった。特に、多くの技術において、各センサの付加的なハードウェアおよび／または厄介な個別の試験が必要となる。
【００１４】
例えば、１つの従来の技術では、センサ出力の精度における偏差を最小化するために、取付後の各センサを個別に較正することを含む。この個別の較正ステップは、センサの分離した信号の状態及び増幅に基づいて行われ、全ての作動条件の下でリニア出力の獲得を容易にする。また、このような技術は、エンドユーザーが、１枚の「較正シート」を用いる、マニュアル設定を必要とする。予想されるように、このマニュアル処理は、特に、より大きなメカトロニクスユニットの中で多数のセンサの較正を用いるとき、役に立たない。
【００１５】
これに対して、１枚の較正シートを必要とする代わりに、個々のセンサは、エンコードされた個々のセンサ較正アルゴリズムを有するカスタムＩＣ（ＡＳＩＣ）に結合することができる。このように、ＡＳＩＣを用いることの要求は、非常にコストがかかり、また、各センサに対して不要な物理的容積が付加され、作動のためにユニット内にＡＳＩＣを配置することになる。
【００１６】
センサ出力の精度における偏差を最小化するための別の技術は、各センサが全ての条件において同一の出力を与えるように、組み込まれたセンサの物理的な「トリミング」を含む。さらに、この技術は、欠点を有しており、その１つは、トリミング処理に関連した処理効率の低下である。別の欠点は、この技術にしばしば信号調整が必要とされることであり、全体の処理効率を低下させる原因となる。
【００１７】
組立後及び作動中のセンサ精度における偏差の最小化のための更なる技術が望ましい。特に、改良された較正方法が、全体の処理効率を増進させるものとして、必要とされる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１８】
本発明は、リニアセンサの出力を決定するために有効な数学的モデルに関し、このようなセンサ出力は、意図した利用のために受け入れ可能な許容差を与えることを確実にする。
【課題を解決するための手段】
【００１９】
本発明は、１つ以上のリニアセンサを含むシステムに利用可能である。この数学的モデルは、例えば、メカトロニクスユニット内のリニアセンサの較正及び使用に向けて大いに応用される。
【００２０】
本発明は、作動中、継続した精度のためにセンサを較正するのに有効な方法を与える。有利なことに、この方法は、時間の消費及び高価な較正ステップが、メカトロニクスユニット内のセンサの最終組立後に必要とされないので、組み立てられたメカトロニクスユニットの設定及び作動中における効率をエンドユーザーに分与する。にもかかわらず、メカトロニクスユニット内に記憶された較正アルゴリズム及びセンサ特性データは、異なる作動条件の下で、メカトロニクスユニットへの最終組立後のセンサ性能における変化の原因を説明する。
【００２１】
例示的な実施形態において、本発明の数学的モデル及びこれに関連する較正技術は、例えば、モータ車両に使用される自動シフト速度変換用変速機に接続されるバルブの作動にとって有益である。この実施形態では、電気作動のソレノイドバルブは、バンドクラッチアクチュエータ等の変速機シフトアクチュエータに対する加圧流体の流れを制御するために、電子計算機によって制御される。このように作動するとき、ソレノイドバルブは、電子コントローラに通じて、ライン圧力を検出することができ、所望のバルブに対してライン圧力を調整する。本発明の較正技術を用いて、変速機のシフト動作にしようするアクチュエータをシフトするための出力圧力を正確に制御することができる。この較正アルゴリズム及び最小限度のセンサ特性データは、有効かつ簡単に電子コントローラ内に取り込むことができ、このコントローラからバルブへの電流入力に基づいた所望の圧力出力量を改善する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
本発明は、リニアセンサの出力の正確な決定を可能にする数学的モデルに関する。本発明の数学的モデルは、作動条件の範囲下でのセンサ出力を正確なものにすることができる。この数学的モデルは、リニアである如何なる形式のセンサに対しても利用できる万能なものである。
【００２３】
広範囲のリニアセンサが、商業的に利用可能であり、例えば、多くのセンサは、シリコンベースである。例えば、リニアセンサを供給する公知の企業としては、ＧＥ ノバセンサ（カルフォルニア州フレモント）、ハネウエル（イリノイ州フリーポート）、ＩＣセンサーズ（カルフォルニア州ミルピタス）、及びシリコン マイクロストラクチャーズ社（カルフォルニア州ミルピタス）がある。また、リニアセンサは、ある利用のためにカスタムメードで作られる。本発明は、全てのリニアシステム、どのような形式であっても適用できる。また、本発明は、リニアセンサを使用するどのようなメカトロニクスユニットにも利用可能である。
【００２４】
実行中、本発明の数学的モデルは、リニアセンサの特定の形式のための較正アルゴリズムを発生させるのに用いることができる。較正アルゴリズムは、較正曲線を生じさせるのに用いることができ、この較正曲線を導くセンサとして、１つ以上の同一形式の個別のセンサが接続されて作動する。較正アルゴリズムを適用するとき、アセンブリ内の個別センサに対する最終較正曲線を作るために、４つのデータ点のみの入力が必要となる。この較正アルゴリズムは、多くの条件下で最終組立において、作動中のセンサの精度を容易にかつ有効に改善するために利用することができる。
【００２５】
所定形式のリニアセンサに対する較正アルゴリズムは、本発明の数学的モデル（出力モデルの理論的予報）および用いられる特定センサの通常の製造後に得られる統計的に重要なデータに基づいて導くことができる。この処理のためのデータは、メカトロニクスユニット等の最終アセンブリ内で製造され、または商業的に得られるセンサの組立前の通常の「ラインの最後にある」センサ試験中に効率的に得ることができる。このようにデータを得ることによって、較正アルゴリズムを含む最終のメカトロニクスユニットのユーザーは、作動センサ出力を正確にするために、高価なかつ時間を消費する較正ステップを引き起こす必要がない。
【００２６】
最終組立後、本発明に従って較正されたセンサは、継続した作動中、再び較正する必要がない。しかし、作動状態が変わると、センサは、変化した作動状態に基づく新しい４つのデータ点だけを決定した後、較正アルゴリズムを単に実行することによって容易に再較正することができる。この較正は、センサが統合されているので、ユニットを分解することなく単純にかつ効率的に実行することができる。
【００２７】
ステップＡ：第１に、センサ入力とセンサ出力間の関係は、統計的に分析され、実際に測定されたセンサ出力を表わす統計的に重要なデータが得られる。統計的に重要な多数のセンサは、この分析のために選択される。この数は、所望の信頼性及び信頼レベルによる。一般的に約３０〜約３００のセンサによって、最も産業的利用に対する比較的高レベルの信頼性を提供する必要がある。
【００２８】
１つの実施形態では、統計的に重要なセンサの数は、１つの以上の製造ロットおよび／または延びた時間に渡って製造または購入されたセンサから個別に選択されたセンサだけを集めて、製造されたセンサの正確なサンプリングを得る。例えば、複数のセンサは、２週間又はそれ以上の週にわたって製造されたものからランダムに選択される。これに対して、複数のセンサを異なる製造元から購入することもできる。このようにセンサを選択することにより、製造における変動による影響を低下させまたは無くすことができる。
【００２９】
センサは、所定の作動状態における各センサに対する作動プロフィールを発生させるために試験される。１つの実施形態では、センサ製造後の通常の終端ラインの試験中、この試験が実行される。
【００３０】
また、１つの実施形態では、各作動フロフィールは、一定の作動状態（例えば、温度及び圧力）の下、十分な間隔をおいた増分で入力に基づいたセンサに対する出力データを発生させかつ記録することによって展開される。測定された出力（例えば、電圧）は、連続する最小入力から最大入力（例えば、圧力、ひずみ、温度、トルク、または他の測定可能な特性）に基づいて発生する。１つの実施形態では、このように発生するデータは、ほぼ等間隔の増分で統計的に重要な数で記録される。例えば、作動プロフィールは、ゼロ入力と最大入力との間において等間隔の増分で、１０のデータ点をとることによって発生し、かつ記録することができる。
【００３１】
センサ出力の環境的な変動によって生じる影響を考慮すると、作動プロフィールは、上述したように、作動状態の範囲の下で、特定のセンサに対して作ることができる。例えば、温度の変動は、作動中、センサ出力に影響を与えるようになると、多数の作動プロフィールが、連続する作動温度にわたり生じさせることができる。作動プロフィールは、以下に記載するように、使用後にセンサ出力に影響を与える環境状態に対して展開されかつ分析される。
【００３２】
１つの例示的な実施形態では、作動プロフィールは、十分に間隔を置いた増分の作動状態で展開される。この実施形態において、作動プロフィールは、所定の作動状態における予想される連続的な最小変動から最大変動に基づいて生じる。このように発生した作動プロフィールは、作動状態において連続的に予想される変動に沿って、ほぼ等間隔の増分で統計的に重要な数だけ記録される。例えば、使用中に１つのセンサが遭遇する温度変動があると考えると、作動プロフィールは、約−40℃〜約140℃の温度範囲で、ほぼ10℃の増分で生じさせかつ記録することができる。
【００３３】
選択的に、発生した各作動プロフィールに対するセンサ入力とセンサ出力との間の関係がリニアであることを確認するために、標準的な統計分析を用いることができる。その結果、本発明の方法は、センサ出力が所定の作動状態においてセンサ入力の線形関数であることを確かめるステップを含む。例えば、作動プロフィールから記録されたセンサ出力データを分析するのにリニア回帰を用いて、その関係がリニアであることを確認することができる。１つの実施形態では、リニア回帰は、決定係数（即ち、相関係数の二乗）が、ほぼ100％である。センサの入出力間の関係がリニアでないことを統計分析が示す場合、代わりのセンサの較正方法を用いて、使用中、非線形センサの精度を増加させるべきである。
【００３４】
１つの例示的な実施形態において、各作動プロフィールがゼロ入力に一致することを確かめることは有益である。この仕事を完了するために、発生した作動プロフィールが、図表上にプロット（マニュアル的に、又は電気的に、例えば、図３に示すように、公知のプロッティング技術を用いて）される。図３において、３つの作動プロフィール（異なる温度Ｔ1、Ｔ2、Ｔ3で取得される）がプロットされる。このように、作動プロフィールをプロッティングすると、各作動プロフィールが、グラフ上でほぼゼロ入力に相当する、ほぼ１つの点に交差することを確かめることができる。この点は、図３において、「Ｏ0」で表わされる。
【００３５】
１つの例示的な実施形態において、各作動プロフィールのリニア特性は、良く知られた数学方程式および／または計算式に従って分析される。例えば、最も適合する方程式は、リニア関係を特徴付けるときに有効である。最も適合する方程式を用いて、ｙ切片（即ち、ゼロ入力で測定された出力）と作動プロフィールを表わす各ラインの傾斜が所定の作動状態でのセンサ入力とセンサ出力との間の関係を表わす方程式を与えるように決定できる。
【００３６】
選択的に、作動状態が連続して展開される作動プロフィール間の関係がリニアであることを確かめるために、各作動プロフィールの計算された傾斜とこれに関連する作動状態との間の関係が分析される。例えば、上述のリニア特性に従って決定された各作動プロフィールラインの傾斜は、温度変化の範囲に沿う対応する作動温度に対してプロットされる。この仕事のために、標準統計分析が用いられる。例えば、リニア回帰は、この関係がリニアであることを確かめるために再び用いることができる。１つの実施形態では、リニア回帰は、決定係数（即ち、相関係数の二乗）がほぼ100％であることを示す。
【００３７】
ステップＢ：上記のセンサ入力対センサ出力の統計分析は、全体の方法の中でのみ実行される。この統計分析は、かなり時間がかかるが、センサの製造後の通常の終端ラインでの試験又はこの購入後及び最終製品に組み込み前のセンサの個別の試験に関連して実行することができる。測定されかつ分析された統計的に重要なデータは、２つの異なる作動状態での１つの特定のセンサの最小試験に基づいて得られたデータと比較され、この種のセンサの予測された理論的出力のリニア方程式のモデリングを得る。
【００３８】
センサの予測された理論的出力とその入力との間の関係を分析すると、特定のセンサは、少なくとも４つのデータ点を生じさせるために試験される。上述した統計分析と同様に、１つの実施形態におけるデータが、特定のセンサの製造後、終端ライン試験中に生じる。代わりに、購入後及びセンサを最終製品に組み込んだ後で、センサを個々に試験するときに、データを発生させる。
【００３９】
この特定のセンサ試験に対して、試験台が用いられる。圧力センサの場合、例えば、油圧試験台とソレノイドバルブを有するマニホールドを用いて、２つの異なる公知の圧力と室内温度で特定のセンサを試験する。このセンサ試験アセンブリは、異なる作動状態が与えられる１つのチャンバー内に運ばれる。例えば、センサ試験アセンブリは、一定の温度に維持された絶縁チャンバー内に運ばれ、このチャンバー内でセンサが同一の２つの公知の圧力において再び試験される。このチャンバーの温度は、例えば、基準サーミスタを用いて確認することができる。
【００４０】
発生したデータは、２つの方程式を展開するためにいくつかの実施形態において用いられ、異なる作動状態（例えば、温度）でのセンサ入力とセンサ出力との間の関係をそれぞれ表わす。多数のデータ点がリニア方程式を生じさせるために用いられ、このデータ点はできるだけ多い方が望ましく、このステップでは、４つのデータ点のみが必要とされる。好ましくは、この仕事に対して、少なくとも１つの出力（例えば、電圧）が、本質的にゼロ入力（たとえば、圧力、ひずみ、温度、トルク、および他の特性）で測定される。１つの作動状態（例えば、温度Ｔ1）に対する最小入力で測定される。同一の出力（例えば、電圧）は、同一の作動状態（例えば、温度Ｔ1）に対して、本質的に最大の入力（たとえば、圧力、ひずみ、温度、トルク、および他の特性）で測定される。これらの同一の入力は、第２の作動状態（例えば、温度Ｔ2）で付加的な２つの出力を導くのに用いられる。要するに、このステップは、最小／最大の所望の作動状態（例えば、試験温度）の設定、ゼロ／最大入力（例えば、圧力）の設定、及び４つの作動状態の各々に対する出力（例えば、電圧）の測定を含んでいる。
【００４１】
作動温度が変化する場合に、Ｔ1、Ｔ2は、適当な温度に設定することができる。例えば、
Ｔ1、Ｔ2は、センサに対する予想される作動温度の極値に従って選択され、第１は、最も低い予想作動温度であり、第２は、最も高い予想作動温度である。しかし、温度の極値がＴ1、Ｔ2に対して選択される必要はない。Ｔ1、Ｔ2間の差は、リニア関係が特徴付けられれば十分である。１つの実施形態では、第１温度及び第２温度は、少なくとも約４０度だけ異なっている。
【００４２】
２つのリニア方程式の各々は、公知の数学方程式および／または計算式に従って、４つのデータ点から推定される。例えば、最も適合する方程式は、この目的のために有益となる。この最適の方程式を用いて、ｙ切片（即ち、ゼロ入力で測定された出力）及び各ラインの傾斜が、所定の作動状態の下でセンサの理論的出力を表わすリニア方程式を与えるように決定される。
【００４３】
これらの生成された２つのリニア方程式は、図４に示すようにグラフに表わすことができる。図４に示すように、２つのリニア方程式を生じさせるのに用いられるこの４つのデータ点は、（Ｉ11、Ｏ11），（Ｉ21、Ｏ21），（Ｉ12、Ｏ12），および（Ｉ22、Ｏ22）として表わされる。
【００４４】
各リニア方程式の傾斜が、決定される。ｂ1の値は、第１温度Ｔ1で測定されるときのセンサ出力とセンサ入力の間のリニア関係を図で表わす直線の傾斜からなる。ｂ2の値は、第２温度Ｔ2で測定されるときのセンサ出力とセンサ入力の間のリニア関係を図で表わす直線の傾斜からなる。図４において、各直線の傾斜は、次のように計算される。
ｂ1＝（Ｉ11−Ｉ21）／（Ｏ11−Ｏ21）、ｂ2＝（Ｉ12−Ｉ22）／（Ｏ12−Ｏ22）、
この２つの傾斜から、傾斜ｂは、作動温度Ｔの関数として、次式に従って計算される。
ｂ＝ｂ1＋[(ｂ1−ｂ2)／（Ｔ1‐Ｔ2）] （Ｔ‐Ｔ1）、
２つのリニア方程式の各々は、同一のｙ切片（即ち、ゼロ入力で測定された出力）を有し、これは、図４でＯ0として表わされる。Ｏ0は、次式に従って計算される。
Ｏ0＝（Ｏ 01＋Ｏ02）／２、ここで、Ｏ01＝Ｏ11−Ｉ11／ｂ1及びＯ02＝Ｏ12−Ｉ12／ｂ2
実際の透視図から、Ｏ0は、おそらく１つの終端ラインの試験点であり、計算を必要としない。
【００４５】
ステップＣ：ステップＢの数学方程式及び計算式から、次の出力モデルの理論的予測は、
Ｏ＝Ｏ0＋Ｉ／ｂを含む。この段階では、出力モデルの理論的予測は、ステップＡで測定された統計的に重要なデータと比較されることが望ましい。この比較により、評価すべき出力モデルの理論的予測の全体の正確さを可能にする。統計的に重要な測定データの獲得とともに、この比較は、各作動状態で１度だけ得られ、センサの製造後の通常の終端ラインの試験、またはセンサの購入後で最終製品への組込み前後での個々の試験中に容易に得ることができる。
【００４６】
測定された出力データと、所定の作動状態での出力モデルの理論的予測とを比較のために、適当な標準統計分析が用いられる。例えば、理論的出力が実際に測定された（及び統計的に重要な）出力データの正規分布を表わすかどうかを判断するために、単一の作動状態のための出力モデルの理論的予測を表わすリニア方程式は、その作動状態での実際に測定された出力データに対してグラフにプロットされる。この比較は、各作動状態に対して実行され、このために統計的に重要な測定出力データが有効である。出力モデルの理論的予測の全体の精度は、出力モデルの理論的予測から実際に測定された出力データの最悪の偏差を統計的に解釈することによって決定される。
【００４７】
センサの測定値の全体の精度は、センサが用いられる対象および複数のセンサ又はエンドユーザーが用いるセンサの性能による。圧力センサを用いる産業上の利用では、例えば、±0.014ＭＰa（±２psi）またはそれ以下の許容差が必要とされる。
【００４８】
この許容差は、この段階で受け入れ可能であることを見出せない場合、商業的に利用可能なリニアセンサの品質制御方法、あるいは、他のセンサ補給が、許容差を改善するために用いられる。しかし、この許容差が受け入れられるものである場合、出力モデルの理論的予測は、メカトロニクスユニットの電子部品に包含され、この種のセンサがユニットの製造及び最終組立において、用いられる。
【００４９】
ステップＤ：センサの特定形式に対して展開されかつ受け入れ可能な許容差レベルを有することが確かめられると、出力モデルの理論的予測は、較正アルゴリズムとして、より大きなメカトロニクスユニットの電子部品内に容易に記憶される。このように記憶されると、出力モデルの理論的予測は、同一形式のセンサに対する較正曲線を与えるのに有効であり、このセンサは、製造後のメカトロニクスユニット内に統合されて動作する。１つの実施形態において、較正アルゴリズムが、メカトロニクスユニットの中央電子部品内に記憶され、このユニットにおいて、１つのセンサまたは複数のセンサが利用される。上述の理由から、ユニット内の個別の各センサに対して特定の電子部品（例えば、ＡＳＩＣ）を提供することが望ましい。
【００５０】
較正アルゴリズムに加えて、特定センサの特性データは、最終のメカトロニクスアセンブリの同一の電子部品に記憶することができる。この特定センサに対するこの特性データは、４つのデータ点からなる。較正アルゴリズムを用いる従来の方法と比較して、各特定センサに対する４つのデータ点以外に必要でないので、センサ較正処理を単純化し、そして効率を向上させる。
【００５１】
１つの例示的な実施形態において、各センサに対する特定センサの特性データが、最終組立後、及びメカトロニクスユニットの通常の終端ライン試験中に得られる。このように、最終組立における変動によって生じる不正確さは、有効に低下する。
【００５２】
この例示的な実施形態では、メカトロニクスユニットは、制御された温度チャンバー内に運ばれる。チャンバーの温度は、例えば、基準サーミスタを用いて確かめることができる。特性試験中、少なくとも１つの出力（例えば、電圧）は、１つの作動状態（例えば、温度Ｔ1）に対する本質的に最小入力で、本質的にゼロ入力（たとえば、圧力、ひずみ、温度、トルク、その他）で測定される。同一の出力（例えば、電圧）は、同一の作動状態（例えば、温度Ｔ1）に対して、本質的に最大の入力（たとえば、圧力、ひずみ、温度、トルク、および他の特性）で測定される。これらの同一の入力は、第２の作動状態（例えば、温度Ｔ2）で付加的な２つの出力を導くのに用いられる。要するに、このステップは、最小／最大の所望の作動状態（例えば、試験温度）の設定、ゼロ／最大入力（例えば、圧力）の設定、及び４つの作動状態の各々に対する出力（例えば、電圧）の測定を含んでいる。
【００５３】
作動温度が変化する場合に、Ｔ1、Ｔ2は、適当な温度に設定することができる。例えば、
Ｔ1、Ｔ2は、メカトロニクスユニットに対する予想される作動温度の極値に従って選択され、第１は、最も低い予想作動温度に設定され、第２は、最も高い予想作動温度に設定される。しかし、温度の極値がＴ1、Ｔ2に対して選択される必要はない。１つの例示的な実施形態では、第１温度及び第２温度は、少なくとも約４０度だけ異なっている。温度Ｔ1、Ｔ2間の差は、較正曲線が、較正アルゴリズム内の４つのデータ点の入力に基づいて計算できるだけで十分である。
【００５４】
４つのデータ点は、図４において、（Ｉ11、Ｏ11），（Ｉ21、Ｏ21），（Ｉ12、Ｏ12），および（Ｉ22、Ｏ22）のような形式をとると、ステップＢに関連して上述したと同様に、較正アルゴリズム内に入力される。この４つのデータ点が、較正アルゴリズム内に入力され、メカトロニクスユニット内の各センサに対する較正曲線を生じさせる。１つの実施形態では、このデータは、次の数学的モデルに従って入力される。
ｂ1＝（Ｉ11−Ｉ21）／（Ｏ11−Ｏ21）、ｂ2＝（Ｉ12−Ｉ22）／（Ｏ12−Ｏ22）、及びＯ0＝（Ｏ01＋Ｏ02）／２、ここで、Ｏ01＝Ｏ11−Ｉ11／ｂ1及びＯ02＝Ｏ12−Ｉ12／ｂ2
作動状態（例えば、温度）における変化を考慮することにより、較正曲線は、作動状態の広範囲に渡る動作中、特定のセンサの連続する正確な測定を可能にする。
【００５５】
１つの実施形態において、較正アルゴリズムと、センサの製造後に得られた特定のセンサの特性データは、１つ以上のセンサを用いるメカトロニクスユニット内に電子的に保存される。効率的な保存は、メカトロニクスユニットの最終組立における終端ラインの品質制御の試験中に起こる。例えば、較正アルゴリズム及び特定センサの特性データは、１つの実施形態において、二進数で電子部品の非揮発性メモリ内に記憶される。
【００５６】
１つ以上の形式のセンサ（例えば、圧力、ひずみ、温度、トルク、その他の特性を測定するセンサ）が、メカトロニクスユニット内に含まれると、各形式のセンサは、特定形式のセンサに対して展開される較正アルゴリズムを用いて較正することができる。その結果、最終のメカトロニクスユニットは、１つ以上の較正アルゴリズムを含むことができる。
【００５７】
ソレノイド作動の圧力制御バルブを含むユニットが利用可能であり、例えば、モータ車両のための自動変速機における油圧の流れを制御する。この形式の自動変速機において、変速比のシフト動作は、ソレノイド作動バルブに電気信号を供給する電子コントローラによって制御される。そして、次に、所望の変速比に切換えるために圧力応答形のアクチュエータに流体圧力信号を供給する。クローズドループの制御システムでは、実際の圧力出力が測定され、そして、必要とされる圧力に調整するために補助する電子コントローラに再び戻される。オープンループの制御システムでは、センサは、例えば、モータ車両内の計器板の表示部に入力圧力を中継するために、バルブの入口に配置される。本発明は、リニアセンサの較正に利用可能であり、どのような形式の応用例またはシステムに用いることができる。
【００５８】
本発明の数学的モデル及び較正技術は、作動中の改善されかつ継続的な較正精度を提供するとともに、この技術は、上述したように、他の較正方法に関連して用いることができる。さらに、作動中のメカトロニクスユニットの全体の精度が、このユニットの製造者によって決定される、ユニット内の他の部品の受け入れ可能な許容差によって決まることが理解されよう。
【００５９】
本発明の種々の修正及び変更は、当業者であれば、本発明の精神及び添付する特許請求の範囲によって限定される本発明から逸脱しない範囲で可能であることが明らかであろう。請求項に記載のいずれかの方法に列挙されたステップは、請求項に示された手順で必ずしも実行する必要がないことに注目すべきである。当業者であれば、ここに列挙された手順によるステップを実行する場合に、変形例があることを認めるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００６０】
【図１】図１は、センサの作動温度における差に基づくセンサ出力を表わす従来例のグラフ図である。
【図２】図２は、単一作動温度で測定されたときの１製造ロットから生じる異なるセンサからの出力における変化を示す従来例のグラフ図である。
【図３】図３は、多数の作動条件での本発明に用いる数学的モデルで発生した作動プロフィールを表わすグラフ図である。
【図４】図４は、識別された４つのデータ点に基づいて構成された、２つの異なる作動温度でのセンサ入力及び出力間の関係を表わす２つのリニア方程式を表わすグラフ図である。
【技術分野】
【０００１】
本発明は、リニアセンサに関し、このようなセンサの較正及び使用に関する。本発明は、１つ以上のリニアセンサを含むシステムに利用可能である。
【背景技術】
【０００２】
種々の産業において、複数のセンサが多くの利用分野で使用される。このようなセンサは、多くの異なる特性を検出するために用いられる。例えば、圧力、ひずみ、温度、トルク、及び他の多くの特性を検出するために複数のセンサを用いることが知られている。多くの産業分野では、これらのセンサは、変換器とも呼ばれる。
【０００３】
センサがリニアであるかどうかは、測定される入力（例えば、圧力、ひずみ、温度、トルク等）に関連する、その出力（例えば、電圧等の電気信号）がどのようなものであるかによる。入力と出力との関係が、本質的にリニアである場合、一定の温度において、センサが作動中であるとき、このセンサは、リニアであることがわかる。もし、リニアでない場合、センサは、センサ入力とセンサ出力との間に存在する他の形式の関係（例えば、指数関数）に従って特徴付けられる。
【０００４】
ある応用では、１つ以上のセンサがより大きなユニットに統合される。例えば、メカトロニクスユニットは、１つの統合ユニット内に機械的及び電気的な部品（例えば、マイクロプロセッサおよび／またはメモリ）を備えている。メカトロニクスユニットは、１つのセンサ及び1つの電子部品を含んでより小さくでき、例えば、個々のセンサに対する較正アルゴリズムを保存する。しかし、産業分野におけるメカトロニクスユニットは、離散的な機能を達成するために、一緒に作動する多数の部品を含む。
【０００５】
産業界で広く用いられるメカトロニクスの１つの形式は、本来的な電気油圧式、即ち、１つの統合ユニット内に油圧部品と電子部品を統合している。多くの電気油圧式ユニットは、１つ以上のセンサを含んで、所望の信頼性のあるユニットの作動を容易にすることが知られている。例えば、ソレノイド作動の圧力制御バルブが、電気油圧ユニットであり、一般的に、このユニット内に複数のセンサを用いている。この形式の応用例において、センサが用いられ、例えば、このようなバルブに対する電子部品（圧力コントローラ等）の圧力の入力値及び出力値を決定しかつ中継する。このように、圧力読取値を中継して、例えば、所望圧力の出力値を得るために、作動中、バルブの油圧部品を調整して、電気圧力コントローラを補助する。
【０００６】
ソレノイド作動の圧力制御バルブを含むユニットは、例えば、モータ車両に対する自動変速機の油圧の流れを制御するための応用例において利用可能である。この形式の自動変速機において、変速比のシフト動作は、ソレノイド作動バルブに電気信号を与える電子コントローラによって制御され、次に、所望の変速比に切換えるために圧力応答アクチュエータに流体圧力信号を与える。
【０００７】
メカトロニクスユニットの精度と信頼性は、（このユニットが比較的小さいまたは大きいかにかかわらず、自動変速機システムにソレノイド作動の圧力制御バルブを用いており、）システム内のセンサ及び他の部品の較正に基づく。公知のメカトロニクスユニットは、センサ較正に頼る電子部品内にセンサ較正アルゴリズムを含み、この較正アルゴリズムは、完全なメカトロニクスユニット内のセンサの組立体よりも個々のセンサ自体に基づいて決定される。
【０００８】
また、組み立てられたメカトロニクスユニット（例えば、ソレノイド作動の圧力制御バルブシステム）内の各センサの較正およびこのセンサ較正の維持は、作動中、当然のこととして要求される。センサ技術において当業者に良く知られるように、組立前のセンサの出力は、メカトロニクスユニットの組立後に得たセンサ出力とはしばしば異なる。この組立前のセンサ出力は、変化する作動状態下のセンサ出力と異なることがある。
【０００９】
例えば、温度変化及び汚染流体への露出及び粘性の変動等の環境変化が、センサ出力に影響を与える。図１は、作動中の温度変化に基づく特定のセンサ出力における変化を示す。図１は、３つの異なる温度（即ち、温度Ａ、温度Ｂ、温度Ｃ）でのセンサの出力と入力間の関係を示す。温度変化によるセンサ出力において観測されるこのような変化は、作動中のセンサの正確な出力によって、システムの精度に有害な影響を継続的に与える。従来のセンサの較正アルゴリズムは、これを用いる場合、これらの環境変化におけるファクターとはならない。
【００１０】
センサの組込み及び取付けによって生じる変化等の他の組立後の変化は、センサ出力測定値に影響を与える。例えば、基板に対してセンサの組込み及び取付けのための方法は、センサ出力に影響を与える。さらに、センサの組込み及び取付けに用いられる材料（例えば、セラミック又は「ＦＲ４」等の基板材料の形式）は、組立後の最終製品でのセンサ出力に影響を与える。
【００１１】
さらに、１つ以上のセンサがメカトロニクスユニット又はユニットの組み合せにおいて使用されるとき、通常の製造工程中に分与される部品間のセンサ変化は、作動中のメカトロニクスユニットの正確な較正をさらに複雑にさせる。例えば、図２は、センサ製造中に作り出される部分間の変化に基づくセンサ出力の変化を示している。ここに示す例示は、異なる製造ロット（即ち、パートＡ、パートＢ、及びパートＣ）から得られた３つの同等のセンサのセンサ出力とセンサ入力との間の関係である。図２に示されたデータは、同一の作動状態下（例えば、同一の温度）で３つの異なるセンサの作動中に得られる。従来の較正アルゴリズムは、一般的に、センサの種々の形式に利用できるものではない。さらに、従来の較正アルゴリズムは、センサの各形式内の個別の変化（例えば、通常の製造工程中に分け与えられる）を説明するものでもない。
【００１２】
環境及び部品間（part‐to‐part）の変化におけるファクタリングによれば、所望のセンサ出力は、組み立てられたメカトロニクスユニットにおける実際のセンサ出力から概略５０％にまで変化可能である。驚くことではないが、精度に関してこのように大きな偏差は、しばしば問題となる。その結果、リニアセンサを用いてユニットを較正し、そして、作動中、その正確な較正を維持するために用いる技術の改善が必要となる。
【００１３】
センサ出力の精度における偏差を最小化するために成されてきた試みは、欠点を有するものであった。特に、多くの技術において、各センサの付加的なハードウェアおよび／または厄介な個別の試験が必要となる。
【００１４】
例えば、１つの従来の技術では、センサ出力の精度における偏差を最小化するために、取付後の各センサを個別に較正することを含む。この個別の較正ステップは、センサの分離した信号の状態及び増幅に基づいて行われ、全ての作動条件の下でリニア出力の獲得を容易にする。また、このような技術は、エンドユーザーが、１枚の「較正シート」を用いる、マニュアル設定を必要とする。予想されるように、このマニュアル処理は、特に、より大きなメカトロニクスユニットの中で多数のセンサの較正を用いるとき、役に立たない。
【００１５】
これに対して、１枚の較正シートを必要とする代わりに、個々のセンサは、エンコードされた個々のセンサ較正アルゴリズムを有するカスタムＩＣ（ＡＳＩＣ）に結合することができる。このように、ＡＳＩＣを用いることの要求は、非常にコストがかかり、また、各センサに対して不要な物理的容積が付加され、作動のためにユニット内にＡＳＩＣを配置することになる。
【００１６】
センサ出力の精度における偏差を最小化するための別の技術は、各センサが全ての条件において同一の出力を与えるように、組み込まれたセンサの物理的な「トリミング」を含む。さらに、この技術は、欠点を有しており、その１つは、トリミング処理に関連した処理効率の低下である。別の欠点は、この技術にしばしば信号調整が必要とされることであり、全体の処理効率を低下させる原因となる。
【００１７】
組立後及び作動中のセンサ精度における偏差の最小化のための更なる技術が望ましい。特に、改良された較正方法が、全体の処理効率を増進させるものとして、必要とされる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１８】
本発明は、リニアセンサの出力を決定するために有効な数学的モデルに関し、このようなセンサ出力は、意図した利用のために受け入れ可能な許容差を与えることを確実にする。
【課題を解決するための手段】
【００１９】
本発明は、１つ以上のリニアセンサを含むシステムに利用可能である。この数学的モデルは、例えば、メカトロニクスユニット内のリニアセンサの較正及び使用に向けて大いに応用される。
【００２０】
本発明は、作動中、継続した精度のためにセンサを較正するのに有効な方法を与える。有利なことに、この方法は、時間の消費及び高価な較正ステップが、メカトロニクスユニット内のセンサの最終組立後に必要とされないので、組み立てられたメカトロニクスユニットの設定及び作動中における効率をエンドユーザーに分与する。にもかかわらず、メカトロニクスユニット内に記憶された較正アルゴリズム及びセンサ特性データは、異なる作動条件の下で、メカトロニクスユニットへの最終組立後のセンサ性能における変化の原因を説明する。
【００２１】
例示的な実施形態において、本発明の数学的モデル及びこれに関連する較正技術は、例えば、モータ車両に使用される自動シフト速度変換用変速機に接続されるバルブの作動にとって有益である。この実施形態では、電気作動のソレノイドバルブは、バンドクラッチアクチュエータ等の変速機シフトアクチュエータに対する加圧流体の流れを制御するために、電子計算機によって制御される。このように作動するとき、ソレノイドバルブは、電子コントローラに通じて、ライン圧力を検出することができ、所望のバルブに対してライン圧力を調整する。本発明の較正技術を用いて、変速機のシフト動作にしようするアクチュエータをシフトするための出力圧力を正確に制御することができる。この較正アルゴリズム及び最小限度のセンサ特性データは、有効かつ簡単に電子コントローラ内に取り込むことができ、このコントローラからバルブへの電流入力に基づいた所望の圧力出力量を改善する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
本発明は、リニアセンサの出力の正確な決定を可能にする数学的モデルに関する。本発明の数学的モデルは、作動条件の範囲下でのセンサ出力を正確なものにすることができる。この数学的モデルは、リニアである如何なる形式のセンサに対しても利用できる万能なものである。
【００２３】
広範囲のリニアセンサが、商業的に利用可能であり、例えば、多くのセンサは、シリコンベースである。例えば、リニアセンサを供給する公知の企業としては、ＧＥ ノバセンサ（カルフォルニア州フレモント）、ハネウエル（イリノイ州フリーポート）、ＩＣセンサーズ（カルフォルニア州ミルピタス）、及びシリコン マイクロストラクチャーズ社（カルフォルニア州ミルピタス）がある。また、リニアセンサは、ある利用のためにカスタムメードで作られる。本発明は、全てのリニアシステム、どのような形式であっても適用できる。また、本発明は、リニアセンサを使用するどのようなメカトロニクスユニットにも利用可能である。
【００２４】
実行中、本発明の数学的モデルは、リニアセンサの特定の形式のための較正アルゴリズムを発生させるのに用いることができる。較正アルゴリズムは、較正曲線を生じさせるのに用いることができ、この較正曲線を導くセンサとして、１つ以上の同一形式の個別のセンサが接続されて作動する。較正アルゴリズムを適用するとき、アセンブリ内の個別センサに対する最終較正曲線を作るために、４つのデータ点のみの入力が必要となる。この較正アルゴリズムは、多くの条件下で最終組立において、作動中のセンサの精度を容易にかつ有効に改善するために利用することができる。
【００２５】
所定形式のリニアセンサに対する較正アルゴリズムは、本発明の数学的モデル（出力モデルの理論的予報）および用いられる特定センサの通常の製造後に得られる統計的に重要なデータに基づいて導くことができる。この処理のためのデータは、メカトロニクスユニット等の最終アセンブリ内で製造され、または商業的に得られるセンサの組立前の通常の「ラインの最後にある」センサ試験中に効率的に得ることができる。このようにデータを得ることによって、較正アルゴリズムを含む最終のメカトロニクスユニットのユーザーは、作動センサ出力を正確にするために、高価なかつ時間を消費する較正ステップを引き起こす必要がない。
【００２６】
最終組立後、本発明に従って較正されたセンサは、継続した作動中、再び較正する必要がない。しかし、作動状態が変わると、センサは、変化した作動状態に基づく新しい４つのデータ点だけを決定した後、較正アルゴリズムを単に実行することによって容易に再較正することができる。この較正は、センサが統合されているので、ユニットを分解することなく単純にかつ効率的に実行することができる。
【００２７】
ステップＡ：第１に、センサ入力とセンサ出力間の関係は、統計的に分析され、実際に測定されたセンサ出力を表わす統計的に重要なデータが得られる。統計的に重要な多数のセンサは、この分析のために選択される。この数は、所望の信頼性及び信頼レベルによる。一般的に約３０〜約３００のセンサによって、最も産業的利用に対する比較的高レベルの信頼性を提供する必要がある。
【００２８】
１つの実施形態では、統計的に重要なセンサの数は、１つの以上の製造ロットおよび／または延びた時間に渡って製造または購入されたセンサから個別に選択されたセンサだけを集めて、製造されたセンサの正確なサンプリングを得る。例えば、複数のセンサは、２週間又はそれ以上の週にわたって製造されたものからランダムに選択される。これに対して、複数のセンサを異なる製造元から購入することもできる。このようにセンサを選択することにより、製造における変動による影響を低下させまたは無くすことができる。
【００２９】
センサは、所定の作動状態における各センサに対する作動プロフィールを発生させるために試験される。１つの実施形態では、センサ製造後の通常の終端ラインの試験中、この試験が実行される。
【００３０】
また、１つの実施形態では、各作動フロフィールは、一定の作動状態（例えば、温度及び圧力）の下、十分な間隔をおいた増分で入力に基づいたセンサに対する出力データを発生させかつ記録することによって展開される。測定された出力（例えば、電圧）は、連続する最小入力から最大入力（例えば、圧力、ひずみ、温度、トルク、または他の測定可能な特性）に基づいて発生する。１つの実施形態では、このように発生するデータは、ほぼ等間隔の増分で統計的に重要な数で記録される。例えば、作動プロフィールは、ゼロ入力と最大入力との間において等間隔の増分で、１０のデータ点をとることによって発生し、かつ記録することができる。
【００３１】
センサ出力の環境的な変動によって生じる影響を考慮すると、作動プロフィールは、上述したように、作動状態の範囲の下で、特定のセンサに対して作ることができる。例えば、温度の変動は、作動中、センサ出力に影響を与えるようになると、多数の作動プロフィールが、連続する作動温度にわたり生じさせることができる。作動プロフィールは、以下に記載するように、使用後にセンサ出力に影響を与える環境状態に対して展開されかつ分析される。
【００３２】
１つの例示的な実施形態では、作動プロフィールは、十分に間隔を置いた増分の作動状態で展開される。この実施形態において、作動プロフィールは、所定の作動状態における予想される連続的な最小変動から最大変動に基づいて生じる。このように発生した作動プロフィールは、作動状態において連続的に予想される変動に沿って、ほぼ等間隔の増分で統計的に重要な数だけ記録される。例えば、使用中に１つのセンサが遭遇する温度変動があると考えると、作動プロフィールは、約−40℃〜約140℃の温度範囲で、ほぼ10℃の増分で生じさせかつ記録することができる。
【００３３】
選択的に、発生した各作動プロフィールに対するセンサ入力とセンサ出力との間の関係がリニアであることを確認するために、標準的な統計分析を用いることができる。その結果、本発明の方法は、センサ出力が所定の作動状態においてセンサ入力の線形関数であることを確かめるステップを含む。例えば、作動プロフィールから記録されたセンサ出力データを分析するのにリニア回帰を用いて、その関係がリニアであることを確認することができる。１つの実施形態では、リニア回帰は、決定係数（即ち、相関係数の二乗）が、ほぼ100％である。センサの入出力間の関係がリニアでないことを統計分析が示す場合、代わりのセンサの較正方法を用いて、使用中、非線形センサの精度を増加させるべきである。
【００３４】
１つの例示的な実施形態において、各作動プロフィールがゼロ入力に一致することを確かめることは有益である。この仕事を完了するために、発生した作動プロフィールが、図表上にプロット（マニュアル的に、又は電気的に、例えば、図３に示すように、公知のプロッティング技術を用いて）される。図３において、３つの作動プロフィール（異なる温度Ｔ1、Ｔ2、Ｔ3で取得される）がプロットされる。このように、作動プロフィールをプロッティングすると、各作動プロフィールが、グラフ上でほぼゼロ入力に相当する、ほぼ１つの点に交差することを確かめることができる。この点は、図３において、「Ｏ0」で表わされる。
【００３５】
１つの例示的な実施形態において、各作動プロフィールのリニア特性は、良く知られた数学方程式および／または計算式に従って分析される。例えば、最も適合する方程式は、リニア関係を特徴付けるときに有効である。最も適合する方程式を用いて、ｙ切片（即ち、ゼロ入力で測定された出力）と作動プロフィールを表わす各ラインの傾斜が所定の作動状態でのセンサ入力とセンサ出力との間の関係を表わす方程式を与えるように決定できる。
【００３６】
選択的に、作動状態が連続して展開される作動プロフィール間の関係がリニアであることを確かめるために、各作動プロフィールの計算された傾斜とこれに関連する作動状態との間の関係が分析される。例えば、上述のリニア特性に従って決定された各作動プロフィールラインの傾斜は、温度変化の範囲に沿う対応する作動温度に対してプロットされる。この仕事のために、標準統計分析が用いられる。例えば、リニア回帰は、この関係がリニアであることを確かめるために再び用いることができる。１つの実施形態では、リニア回帰は、決定係数（即ち、相関係数の二乗）がほぼ100％であることを示す。
【００３７】
ステップＢ：上記のセンサ入力対センサ出力の統計分析は、全体の方法の中でのみ実行される。この統計分析は、かなり時間がかかるが、センサの製造後の通常の終端ラインでの試験又はこの購入後及び最終製品に組み込み前のセンサの個別の試験に関連して実行することができる。測定されかつ分析された統計的に重要なデータは、２つの異なる作動状態での１つの特定のセンサの最小試験に基づいて得られたデータと比較され、この種のセンサの予測された理論的出力のリニア方程式のモデリングを得る。
【００３８】
センサの予測された理論的出力とその入力との間の関係を分析すると、特定のセンサは、少なくとも４つのデータ点を生じさせるために試験される。上述した統計分析と同様に、１つの実施形態におけるデータが、特定のセンサの製造後、終端ライン試験中に生じる。代わりに、購入後及びセンサを最終製品に組み込んだ後で、センサを個々に試験するときに、データを発生させる。
【００３９】
この特定のセンサ試験に対して、試験台が用いられる。圧力センサの場合、例えば、油圧試験台とソレノイドバルブを有するマニホールドを用いて、２つの異なる公知の圧力と室内温度で特定のセンサを試験する。このセンサ試験アセンブリは、異なる作動状態が与えられる１つのチャンバー内に運ばれる。例えば、センサ試験アセンブリは、一定の温度に維持された絶縁チャンバー内に運ばれ、このチャンバー内でセンサが同一の２つの公知の圧力において再び試験される。このチャンバーの温度は、例えば、基準サーミスタを用いて確認することができる。
【００４０】
発生したデータは、２つの方程式を展開するためにいくつかの実施形態において用いられ、異なる作動状態（例えば、温度）でのセンサ入力とセンサ出力との間の関係をそれぞれ表わす。多数のデータ点がリニア方程式を生じさせるために用いられ、このデータ点はできるだけ多い方が望ましく、このステップでは、４つのデータ点のみが必要とされる。好ましくは、この仕事に対して、少なくとも１つの出力（例えば、電圧）が、本質的にゼロ入力（たとえば、圧力、ひずみ、温度、トルク、および他の特性）で測定される。１つの作動状態（例えば、温度Ｔ1）に対する最小入力で測定される。同一の出力（例えば、電圧）は、同一の作動状態（例えば、温度Ｔ1）に対して、本質的に最大の入力（たとえば、圧力、ひずみ、温度、トルク、および他の特性）で測定される。これらの同一の入力は、第２の作動状態（例えば、温度Ｔ2）で付加的な２つの出力を導くのに用いられる。要するに、このステップは、最小／最大の所望の作動状態（例えば、試験温度）の設定、ゼロ／最大入力（例えば、圧力）の設定、及び４つの作動状態の各々に対する出力（例えば、電圧）の測定を含んでいる。
【００４１】
作動温度が変化する場合に、Ｔ1、Ｔ2は、適当な温度に設定することができる。例えば、
Ｔ1、Ｔ2は、センサに対する予想される作動温度の極値に従って選択され、第１は、最も低い予想作動温度であり、第２は、最も高い予想作動温度である。しかし、温度の極値がＴ1、Ｔ2に対して選択される必要はない。Ｔ1、Ｔ2間の差は、リニア関係が特徴付けられれば十分である。１つの実施形態では、第１温度及び第２温度は、少なくとも約４０度だけ異なっている。
【００４２】
２つのリニア方程式の各々は、公知の数学方程式および／または計算式に従って、４つのデータ点から推定される。例えば、最も適合する方程式は、この目的のために有益となる。この最適の方程式を用いて、ｙ切片（即ち、ゼロ入力で測定された出力）及び各ラインの傾斜が、所定の作動状態の下でセンサの理論的出力を表わすリニア方程式を与えるように決定される。
【００４３】
これらの生成された２つのリニア方程式は、図４に示すようにグラフに表わすことができる。図４に示すように、２つのリニア方程式を生じさせるのに用いられるこの４つのデータ点は、（Ｉ11、Ｏ11），（Ｉ21、Ｏ21），（Ｉ12、Ｏ12），および（Ｉ22、Ｏ22）として表わされる。
【００４４】
各リニア方程式の傾斜が、決定される。ｂ1の値は、第１温度Ｔ1で測定されるときのセンサ出力とセンサ入力の間のリニア関係を図で表わす直線の傾斜からなる。ｂ2の値は、第２温度Ｔ2で測定されるときのセンサ出力とセンサ入力の間のリニア関係を図で表わす直線の傾斜からなる。図４において、各直線の傾斜は、次のように計算される。
ｂ1＝（Ｉ11−Ｉ21）／（Ｏ11−Ｏ21）、ｂ2＝（Ｉ12−Ｉ22）／（Ｏ12−Ｏ22）、
この２つの傾斜から、傾斜ｂは、作動温度Ｔの関数として、次式に従って計算される。
ｂ＝ｂ1＋[(ｂ1−ｂ2)／（Ｔ1‐Ｔ2）] （Ｔ‐Ｔ1）、
２つのリニア方程式の各々は、同一のｙ切片（即ち、ゼロ入力で測定された出力）を有し、これは、図４でＯ0として表わされる。Ｏ0は、次式に従って計算される。
Ｏ0＝（Ｏ 01＋Ｏ02）／２、ここで、Ｏ01＝Ｏ11−Ｉ11／ｂ1及びＯ02＝Ｏ12−Ｉ12／ｂ2
実際の透視図から、Ｏ0は、おそらく１つの終端ラインの試験点であり、計算を必要としない。
【００４５】
ステップＣ：ステップＢの数学方程式及び計算式から、次の出力モデルの理論的予測は、
Ｏ＝Ｏ0＋Ｉ／ｂを含む。この段階では、出力モデルの理論的予測は、ステップＡで測定された統計的に重要なデータと比較されることが望ましい。この比較により、評価すべき出力モデルの理論的予測の全体の正確さを可能にする。統計的に重要な測定データの獲得とともに、この比較は、各作動状態で１度だけ得られ、センサの製造後の通常の終端ラインの試験、またはセンサの購入後で最終製品への組込み前後での個々の試験中に容易に得ることができる。
【００４６】
測定された出力データと、所定の作動状態での出力モデルの理論的予測とを比較のために、適当な標準統計分析が用いられる。例えば、理論的出力が実際に測定された（及び統計的に重要な）出力データの正規分布を表わすかどうかを判断するために、単一の作動状態のための出力モデルの理論的予測を表わすリニア方程式は、その作動状態での実際に測定された出力データに対してグラフにプロットされる。この比較は、各作動状態に対して実行され、このために統計的に重要な測定出力データが有効である。出力モデルの理論的予測の全体の精度は、出力モデルの理論的予測から実際に測定された出力データの最悪の偏差を統計的に解釈することによって決定される。
【００４７】
センサの測定値の全体の精度は、センサが用いられる対象および複数のセンサ又はエンドユーザーが用いるセンサの性能による。圧力センサを用いる産業上の利用では、例えば、±0.014ＭＰa（±２psi）またはそれ以下の許容差が必要とされる。
【００４８】
この許容差は、この段階で受け入れ可能であることを見出せない場合、商業的に利用可能なリニアセンサの品質制御方法、あるいは、他のセンサ補給が、許容差を改善するために用いられる。しかし、この許容差が受け入れられるものである場合、出力モデルの理論的予測は、メカトロニクスユニットの電子部品に包含され、この種のセンサがユニットの製造及び最終組立において、用いられる。
【００４９】
ステップＤ：センサの特定形式に対して展開されかつ受け入れ可能な許容差レベルを有することが確かめられると、出力モデルの理論的予測は、較正アルゴリズムとして、より大きなメカトロニクスユニットの電子部品内に容易に記憶される。このように記憶されると、出力モデルの理論的予測は、同一形式のセンサに対する較正曲線を与えるのに有効であり、このセンサは、製造後のメカトロニクスユニット内に統合されて動作する。１つの実施形態において、較正アルゴリズムが、メカトロニクスユニットの中央電子部品内に記憶され、このユニットにおいて、１つのセンサまたは複数のセンサが利用される。上述の理由から、ユニット内の個別の各センサに対して特定の電子部品（例えば、ＡＳＩＣ）を提供することが望ましい。
【００５０】
較正アルゴリズムに加えて、特定センサの特性データは、最終のメカトロニクスアセンブリの同一の電子部品に記憶することができる。この特定センサに対するこの特性データは、４つのデータ点からなる。較正アルゴリズムを用いる従来の方法と比較して、各特定センサに対する４つのデータ点以外に必要でないので、センサ較正処理を単純化し、そして効率を向上させる。
【００５１】
１つの例示的な実施形態において、各センサに対する特定センサの特性データが、最終組立後、及びメカトロニクスユニットの通常の終端ライン試験中に得られる。このように、最終組立における変動によって生じる不正確さは、有効に低下する。
【００５２】
この例示的な実施形態では、メカトロニクスユニットは、制御された温度チャンバー内に運ばれる。チャンバーの温度は、例えば、基準サーミスタを用いて確かめることができる。特性試験中、少なくとも１つの出力（例えば、電圧）は、１つの作動状態（例えば、温度Ｔ1）に対する本質的に最小入力で、本質的にゼロ入力（たとえば、圧力、ひずみ、温度、トルク、その他）で測定される。同一の出力（例えば、電圧）は、同一の作動状態（例えば、温度Ｔ1）に対して、本質的に最大の入力（たとえば、圧力、ひずみ、温度、トルク、および他の特性）で測定される。これらの同一の入力は、第２の作動状態（例えば、温度Ｔ2）で付加的な２つの出力を導くのに用いられる。要するに、このステップは、最小／最大の所望の作動状態（例えば、試験温度）の設定、ゼロ／最大入力（例えば、圧力）の設定、及び４つの作動状態の各々に対する出力（例えば、電圧）の測定を含んでいる。
【００５３】
作動温度が変化する場合に、Ｔ1、Ｔ2は、適当な温度に設定することができる。例えば、
Ｔ1、Ｔ2は、メカトロニクスユニットに対する予想される作動温度の極値に従って選択され、第１は、最も低い予想作動温度に設定され、第２は、最も高い予想作動温度に設定される。しかし、温度の極値がＴ1、Ｔ2に対して選択される必要はない。１つの例示的な実施形態では、第１温度及び第２温度は、少なくとも約４０度だけ異なっている。温度Ｔ1、Ｔ2間の差は、較正曲線が、較正アルゴリズム内の４つのデータ点の入力に基づいて計算できるだけで十分である。
【００５４】
４つのデータ点は、図４において、（Ｉ11、Ｏ11），（Ｉ21、Ｏ21），（Ｉ12、Ｏ12），および（Ｉ22、Ｏ22）のような形式をとると、ステップＢに関連して上述したと同様に、較正アルゴリズム内に入力される。この４つのデータ点が、較正アルゴリズム内に入力され、メカトロニクスユニット内の各センサに対する較正曲線を生じさせる。１つの実施形態では、このデータは、次の数学的モデルに従って入力される。
ｂ1＝（Ｉ11−Ｉ21）／（Ｏ11−Ｏ21）、ｂ2＝（Ｉ12−Ｉ22）／（Ｏ12−Ｏ22）、及びＯ0＝（Ｏ01＋Ｏ02）／２、ここで、Ｏ01＝Ｏ11−Ｉ11／ｂ1及びＯ02＝Ｏ12−Ｉ12／ｂ2
作動状態（例えば、温度）における変化を考慮することにより、較正曲線は、作動状態の広範囲に渡る動作中、特定のセンサの連続する正確な測定を可能にする。
【００５５】
１つの実施形態において、較正アルゴリズムと、センサの製造後に得られた特定のセンサの特性データは、１つ以上のセンサを用いるメカトロニクスユニット内に電子的に保存される。効率的な保存は、メカトロニクスユニットの最終組立における終端ラインの品質制御の試験中に起こる。例えば、較正アルゴリズム及び特定センサの特性データは、１つの実施形態において、二進数で電子部品の非揮発性メモリ内に記憶される。
【００５６】
１つ以上の形式のセンサ（例えば、圧力、ひずみ、温度、トルク、その他の特性を測定するセンサ）が、メカトロニクスユニット内に含まれると、各形式のセンサは、特定形式のセンサに対して展開される較正アルゴリズムを用いて較正することができる。その結果、最終のメカトロニクスユニットは、１つ以上の較正アルゴリズムを含むことができる。
【００５７】
ソレノイド作動の圧力制御バルブを含むユニットが利用可能であり、例えば、モータ車両のための自動変速機における油圧の流れを制御する。この形式の自動変速機において、変速比のシフト動作は、ソレノイド作動バルブに電気信号を供給する電子コントローラによって制御される。そして、次に、所望の変速比に切換えるために圧力応答形のアクチュエータに流体圧力信号を供給する。クローズドループの制御システムでは、実際の圧力出力が測定され、そして、必要とされる圧力に調整するために補助する電子コントローラに再び戻される。オープンループの制御システムでは、センサは、例えば、モータ車両内の計器板の表示部に入力圧力を中継するために、バルブの入口に配置される。本発明は、リニアセンサの較正に利用可能であり、どのような形式の応用例またはシステムに用いることができる。
【００５８】
本発明の数学的モデル及び較正技術は、作動中の改善されかつ継続的な較正精度を提供するとともに、この技術は、上述したように、他の較正方法に関連して用いることができる。さらに、作動中のメカトロニクスユニットの全体の精度が、このユニットの製造者によって決定される、ユニット内の他の部品の受け入れ可能な許容差によって決まることが理解されよう。
【００５９】
本発明の種々の修正及び変更は、当業者であれば、本発明の精神及び添付する特許請求の範囲によって限定される本発明から逸脱しない範囲で可能であることが明らかであろう。請求項に記載のいずれかの方法に列挙されたステップは、請求項に示された手順で必ずしも実行する必要がないことに注目すべきである。当業者であれば、ここに列挙された手順によるステップを実行する場合に、変形例があることを認めるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００６０】
【図１】図１は、センサの作動温度における差に基づくセンサ出力を表わす従来例のグラフ図である。
【図２】図２は、単一作動温度で測定されたときの１製造ロットから生じる異なるセンサからの出力における変化を示す従来例のグラフ図である。
【図３】図３は、多数の作動条件での本発明に用いる数学的モデルで発生した作動プロフィールを表わすグラフ図である。
【図４】図４は、識別された４つのデータ点に基づいて構成された、２つの異なる作動温度でのセンサ入力及び出力間の関係を表わす２つのリニア方程式を表わすグラフ図である。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
出力モデルの理論的予測に基づいてリニアセンサ出力の精度を分析する方法であって、
第１作動状態Ｔ1における各センサに対する第１作動プロフィールを得るために、統計的に重要な数のリニアセンサを分析し、
第２作動状態Ｔ2における各センサに対する第２作動プロフィールを得るために、統計的に重要な数のリニアセンサを分析し、
得られた各作動プロフィールが、出力−入力ラインのレシプロカルスロープ（相互の傾斜）を用いて、センサ入力とセンサ出力とのリニア関係を表わしているか選択的に確認し、
連続する作動状態にわたり展開する作動プロフィールが、各作動プロフィールのレシプロカルスロープを用いて、リニア関係を表わしているかを選択的に確認し、
第１、第２の作動状態の各々における第１、第２の入力に基づいて得られた試験データに対応し、かつ（Ｉ11、Ｏ11），（Ｉ21、Ｏ21），（Ｉ12、Ｏ12），および（Ｉ22、Ｏ22）で表わされる、少なくとも４つのデータ点を得るために、リニアセンサを個別に試験し、
所定の作動状態Ｔ、および所定の入力Ｉに基づく出力を決定するために、前記４つのデータ点から前記出力モデルの理論的予測を、以下の数学的方程式
出力 ＝ Ｏ0＋Ｉ／ｂ
ここで、ｂ＝ｂ1＋[(ｂ1−ｂ2)／（Ｔ1‐Ｔ2）] （Ｔ‐Ｔ1）、
ｂ1＝（Ｉ11−Ｉ21）／（Ｏ11−Ｏ21）、ｂ2＝（Ｉ12−Ｉ22）／（Ｏ12−Ｏ22）、及び
Ｏ0＝（Ｏ 01＋Ｏ02）／２、ここで、Ｏ01＝Ｏ11−Ｉ11／ｂ1及びＯ02＝Ｏ12−Ｉ12／ｂ2
に従って展開し、
前記第１作動状態に対する前記出力モデルの理論的予測値と、所定の入力に対応する第１の作動状態に対する第１の作動プロフィールにおけるセンサ出力値との関係精度を比較し、
前記第２作動状態に対する前記出力モデルの理論的予測値と、所定の入力に対応する第２の作動状態に対する第２の作動プロフィールにおけるセンサ出力値との関係精度を比較する、各ステップを含んでいることを特徴とする方法。
【請求項２】
対応する作動状態の作動プロフィールから前記出力モデルの理論的予測の最悪の偏差を統計的に解釈することによって、前記出力モデルの理論的予測の全体の精度を決定するステップをさらに含むことを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項３】
統計的に重要なリニアセンサの数は、概略３０〜３００からなることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項４】
統計的に重要なリニアセンサの数は、１つ以上の製造ロットから個別的に選択されることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項５】
統計的に重要なリニアセンサの数は、センサの製造後、通常の、終端ラインの試験中に、分析されることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項６】
選択された特定のリニアセンサは、センサ製造後の通常の終端ラインの試験中、少なくとも４つのデータ点を得るために試験されることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項７】
前記第１、第２の作動状態は、温度においてのみ変化することを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項８】
前記第１、第２の作動状態は、少なくとも４０℃だけ温度が異なっていることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項９】
各作動プロフィールにおけるセンサ入力とセンサ出力との関係は、最も適した方程式を用いることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項１０】
４つのデータ点の入力に基づくリニアセンサ用の較正曲線を発生させることができる較正アルゴリズムであって、
前記４つのデータ点は、第１、第２の作動状態の各々における第１、第２のセンサ入力に基づいて、前記リニアセンサから得られる試験データに対応し、前記４つのデータ点は、それぞれ以下のように、（Ｉ11、Ｏ11），（Ｉ21、Ｏ21），（Ｉ12、Ｏ12），および（Ｉ22、Ｏ22）で表わされ、
前記較正アルゴリズムは、所定の入力Ｉに基づいた作動状態Ｔでのリニアセンサの出力を決定することができ、さらに、前記較正アルゴリズムは、次の数学的方程式
出力 ＝ Ｏ0＋Ｉ／ｂ
ここで、ｂ＝ｂ1＋[(ｂ1−ｂ2)／（Ｔ1‐Ｔ2）] （Ｔ‐Ｔ1）、
ｂ1＝（Ｉ11−Ｉ21）／（Ｏ11−Ｏ21）、ｂ2＝（Ｉ12−Ｉ22）／（Ｏ12−Ｏ22）、及び
Ｏ0＝（Ｏ 01＋Ｏ02）／２、ここで、Ｏ01＝Ｏ11−Ｉ11／ｂ1及びＯ02＝Ｏ12−Ｉ12／ｂ2
に従うことを特徴とする較正アルゴリズム。
【請求項１１】
前記較正アルゴリズムは、メカトロニクスユニット内に電子的に格納されていることを特徴とする請求項１０記載の較正アルゴリズム。
【請求項１２】
リニアセンサ用の較正曲線を発生させる方法であって、
請求項１０に記載の較正アルゴリズムを用意し、
第１、第２の作動状態の各々における第１、第２の入力に基づいて得られる試験データに対応する４つのデータ点を生じさせるため、１つの特定のセンサを試験し、
前記リニアセンサ用の較正曲線を発生させるために、前記４つのデータ点を前記較正アルゴリズムに入力する、各ステップを有することを特徴とする方法。
【請求項１３】
前記特定のセンサは、メカトロニクスユニット内に組み込まれた後に、試験されることを特徴とする請求項１２記載の方法。
【請求項１４】
少なくとも１つのリニアセンサと、
請求項１０に記載の較正アルゴリズムを含み、前記少なくともセンサの較正のために連結して作動する、少なくとも１つの電子部品とから構成されるメカトロニクスユニット。
【請求項１５】
前記メカトロニクスユニットは、電気油圧部品からなることを特徴とする請求項１４記載のメカトロニクスユニット。
【請求項１６】
前記メカトロニクスユニットは、少なくとも１つのソレノイド作動の圧力制御バルブを含むことを特徴とする請求項１４記載のメカトロニクスユニット。
【請求項１７】
前記メカトロニクスユニットは、モータ車両の自動変速機内の油液の流れを制御するように作動することを特徴とする請求項１４記載のメカトロニクスユニット。
【請求項１８】
前記リニアセンサは、圧力、ひずみ、温度、及びトルクから選択された入力から導かれた出力電圧を含んでいることを特徴とする請求項１４記載のメカトロニクスユニット。
【請求項１９】
前記センサは、圧力センサからなることを特徴とする請求項１４記載のメカトロニクスユニット。
【請求項２０】
請求項に記載のメカトロニクスユニットを含むモータ車両のための自動変速機。
【請求項１】
出力モデルの理論的予測に基づいてリニアセンサ出力の精度を分析する方法であって、
第１作動状態Ｔ1における各センサに対する第１作動プロフィールを得るために、統計的に重要な数のリニアセンサを分析し、
第２作動状態Ｔ2における各センサに対する第２作動プロフィールを得るために、統計的に重要な数のリニアセンサを分析し、
得られた各作動プロフィールが、出力−入力ラインのレシプロカルスロープ（相互の傾斜）を用いて、センサ入力とセンサ出力とのリニア関係を表わしているか選択的に確認し、
連続する作動状態にわたり展開する作動プロフィールが、各作動プロフィールのレシプロカルスロープを用いて、リニア関係を表わしているかを選択的に確認し、
第１、第２の作動状態の各々における第１、第２の入力に基づいて得られた試験データに対応し、かつ（Ｉ11、Ｏ11），（Ｉ21、Ｏ21），（Ｉ12、Ｏ12），および（Ｉ22、Ｏ22）で表わされる、少なくとも４つのデータ点を得るために、リニアセンサを個別に試験し、
所定の作動状態Ｔ、および所定の入力Ｉに基づく出力を決定するために、前記４つのデータ点から前記出力モデルの理論的予測を、以下の数学的方程式
出力 ＝ Ｏ0＋Ｉ／ｂ
ここで、ｂ＝ｂ1＋[(ｂ1−ｂ2)／（Ｔ1‐Ｔ2）] （Ｔ‐Ｔ1）、
ｂ1＝（Ｉ11−Ｉ21）／（Ｏ11−Ｏ21）、ｂ2＝（Ｉ12−Ｉ22）／（Ｏ12−Ｏ22）、及び
Ｏ0＝（Ｏ 01＋Ｏ02）／２、ここで、Ｏ01＝Ｏ11−Ｉ11／ｂ1及びＯ02＝Ｏ12−Ｉ12／ｂ2
に従って展開し、
前記第１作動状態に対する前記出力モデルの理論的予測値と、所定の入力に対応する第１の作動状態に対する第１の作動プロフィールにおけるセンサ出力値との関係精度を比較し、
前記第２作動状態に対する前記出力モデルの理論的予測値と、所定の入力に対応する第２の作動状態に対する第２の作動プロフィールにおけるセンサ出力値との関係精度を比較する、各ステップを含んでいることを特徴とする方法。
【請求項２】
対応する作動状態の作動プロフィールから前記出力モデルの理論的予測の最悪の偏差を統計的に解釈することによって、前記出力モデルの理論的予測の全体の精度を決定するステップをさらに含むことを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項３】
統計的に重要なリニアセンサの数は、概略３０〜３００からなることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項４】
統計的に重要なリニアセンサの数は、１つ以上の製造ロットから個別的に選択されることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項５】
統計的に重要なリニアセンサの数は、センサの製造後、通常の、終端ラインの試験中に、分析されることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項６】
選択された特定のリニアセンサは、センサ製造後の通常の終端ラインの試験中、少なくとも４つのデータ点を得るために試験されることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項７】
前記第１、第２の作動状態は、温度においてのみ変化することを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項８】
前記第１、第２の作動状態は、少なくとも４０℃だけ温度が異なっていることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項９】
各作動プロフィールにおけるセンサ入力とセンサ出力との関係は、最も適した方程式を用いることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項１０】
４つのデータ点の入力に基づくリニアセンサ用の較正曲線を発生させることができる較正アルゴリズムであって、
前記４つのデータ点は、第１、第２の作動状態の各々における第１、第２のセンサ入力に基づいて、前記リニアセンサから得られる試験データに対応し、前記４つのデータ点は、それぞれ以下のように、（Ｉ11、Ｏ11），（Ｉ21、Ｏ21），（Ｉ12、Ｏ12），および（Ｉ22、Ｏ22）で表わされ、
前記較正アルゴリズムは、所定の入力Ｉに基づいた作動状態Ｔでのリニアセンサの出力を決定することができ、さらに、前記較正アルゴリズムは、次の数学的方程式
出力 ＝ Ｏ0＋Ｉ／ｂ
ここで、ｂ＝ｂ1＋[(ｂ1−ｂ2)／（Ｔ1‐Ｔ2）] （Ｔ‐Ｔ1）、
ｂ1＝（Ｉ11−Ｉ21）／（Ｏ11−Ｏ21）、ｂ2＝（Ｉ12−Ｉ22）／（Ｏ12−Ｏ22）、及び
Ｏ0＝（Ｏ 01＋Ｏ02）／２、ここで、Ｏ01＝Ｏ11−Ｉ11／ｂ1及びＯ02＝Ｏ12−Ｉ12／ｂ2
に従うことを特徴とする較正アルゴリズム。
【請求項１１】
前記較正アルゴリズムは、メカトロニクスユニット内に電子的に格納されていることを特徴とする請求項１０記載の較正アルゴリズム。
【請求項１２】
リニアセンサ用の較正曲線を発生させる方法であって、
請求項１０に記載の較正アルゴリズムを用意し、
第１、第２の作動状態の各々における第１、第２の入力に基づいて得られる試験データに対応する４つのデータ点を生じさせるため、１つの特定のセンサを試験し、
前記リニアセンサ用の較正曲線を発生させるために、前記４つのデータ点を前記較正アルゴリズムに入力する、各ステップを有することを特徴とする方法。
【請求項１３】
前記特定のセンサは、メカトロニクスユニット内に組み込まれた後に、試験されることを特徴とする請求項１２記載の方法。
【請求項１４】
少なくとも１つのリニアセンサと、
請求項１０に記載の較正アルゴリズムを含み、前記少なくともセンサの較正のために連結して作動する、少なくとも１つの電子部品とから構成されるメカトロニクスユニット。
【請求項１５】
前記メカトロニクスユニットは、電気油圧部品からなることを特徴とする請求項１４記載のメカトロニクスユニット。
【請求項１６】
前記メカトロニクスユニットは、少なくとも１つのソレノイド作動の圧力制御バルブを含むことを特徴とする請求項１４記載のメカトロニクスユニット。
【請求項１７】
前記メカトロニクスユニットは、モータ車両の自動変速機内の油液の流れを制御するように作動することを特徴とする請求項１４記載のメカトロニクスユニット。
【請求項１８】
前記リニアセンサは、圧力、ひずみ、温度、及びトルクから選択された入力から導かれた出力電圧を含んでいることを特徴とする請求項１４記載のメカトロニクスユニット。
【請求項１９】
前記センサは、圧力センサからなることを特徴とする請求項１４記載のメカトロニクスユニット。
【請求項２０】
請求項に記載のメカトロニクスユニットを含むモータ車両のための自動変速機。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図２】
【図３】
【図４】
【公表番号】特表２００８−５１１８２７（Ｐ２００８−５１１８２７Ａ）
【公表日】平成２０年４月１７日（２００８．４．１７）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００７−５２９３９５（Ｐ２００７−５２９３９５）
【出願日】平成１７年８月３１日（２００５．８．３１）
【国際出願番号】ＰＣＴ／ＩＢ２００５／００２５７０
【国際公開番号】ＷＯ２００６／０２４９２５
【国際公開日】平成１８年３月９日（２００６．３．９）
【出願人】（３９００３３０２０）イートン コーポレーション (290)
【氏名又は名称原語表記】ＥＡＴＯＮ ＣＯＲＰＯＲＡＴＩＯＮ
【Ｆターム（参考）】
【公表日】平成２０年４月１７日（２００８．４．１７）
【国際特許分類】
【出願日】平成１７年８月３１日（２００５．８．３１）
【国際出願番号】ＰＣＴ／ＩＢ２００５／００２５７０
【国際公開番号】ＷＯ２００６／０２４９２５
【国際公開日】平成１８年３月９日（２００６．３．９）
【出願人】（３９００３３０２０）イートン コーポレーション (290)
【氏名又は名称原語表記】ＥＡＴＯＮ ＣＯＲＰＯＲＡＴＩＯＮ
【Ｆターム（参考）】
[ Back to top ]