[发明专利]一种基于TMR隧道磁阻器件的电流传感器装置及测量方法在审
申请号: | 201910289452.9 | 申请日: | 2019-04-11 |
公开(公告)号: | CN110045168A | 公开(公告)日: | 2019-07-23 |
发明(设计)人: | 李求洋;袁翔宇;张蓬鹤;熊素琴;张卫欣;刘崇伟;成达;张保亮;陈思禹;杨巍;王雅涛;秦程林 | 申请(专利权)人: | 中国电力科学研究院有限公司;国网天津市电力公司 |
主分类号: | G01R15/20 | 分类号: | G01R15/20;G01R19/00;G01R19/32 |
代理公司: | 北京工信联合知识产权代理有限公司 11266 | 代理人: | 姜丽辉 |
地址: | 100192 北*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 信号调理单元 电流信号 电流传感器装置 隧道磁阻器件 温度传感器 预设规则 测量 预处理 隧道磁阻元件 信号预处理 输出 补偿模型 电流端口 信号转化 载流导线 预设 转化 | ||
本发明公开了一种基于TMR隧道磁阻器件的电流传感器装置及测量方法,所述装置包括载流导线、TMR传感器、信号调理单元、温度传感器;所述载流导线用于与被测电流端口进行连接,以接入被测电流;所述TMR传感器用于通过TMR隧道磁阻元件感应所述载流导线磁信号,将所述磁信号转化为电信号;所述信号调理单元用于对所述TMR传感器输出的电信号按预设规则进行信号预处理;所述温度传感器用于测量所述TMR传感器的工作温度;所述控制单元用于接收所述信号调理单元预处理后的电信号,并将所述电信号通过预设规则转化为对应的电流信号;所述控制单元根据所述工作温度以及预设的补偿模型对所述电流信号进行补偿;最终输出所述电流信号。
技术领域
本发明涉及传感器技术领域,更具体地,涉及一种基于TMR隧道磁阻器件的电流传感器装置及测量方法。
背景技术
磁传感器广泛用于现代工业和电子产品中以感应磁场强度来测量电流、位置、方向等物理参数。在现有技术中,有许多不同类型的传感器用于测量磁场和其他参数,例如采用霍尔(Hall)元件,各向异性磁电阻(Anisotropic Magnetoresistance,AMR)元件或巨磁电阻(Giant Magnetoresistance,GMR)元件为敏感元件的磁传感器。
得到广泛使用的霍尔电流传感器分为开环式霍尔电流传感器(直放式霍尔电流传感器)和闭环式霍尔电流传感器(零磁通霍尔电流传感器)。开环式霍尔电流传感器由磁芯、霍尔元件和放大电路构成。磁芯有一开口气隙,霍尔元件放置于气隙处。当原边导体流过电流时,在导体周围产生磁场强度与电流大小成正比的磁场,磁芯将磁力线集聚至气隙处,霍尔元件输出与气隙处磁感应强度成正比的电压信号,放大电路将该信号放大输出。闭环式霍尔电流传感器包括磁芯、霍尔元件、放大电路和副边补偿绕组。放大电路接受霍尔元件的输出,并放大为电流信号提供给副边补偿绕组,副边补偿绕组在磁芯中产生的磁场与原边电流产生的磁场在气隙处大小相等,方向相反,抵消原边磁场,形成负反馈闭环控制电路。宏观上讲,气隙处将一直维持零磁通,保持磁平衡。
霍尔传感器无论是开环式的还是闭环式的,为了提高传感器的测量精度,减少外部磁场干扰,一般都需要使用磁芯来聚集磁力线至气隙处。由于使用了磁芯,使得采用霍尔器件的电流传感器体积较大,笨重。而且对于闭环式霍尔传感器,由于增加了副边补偿绕组,传感器的功耗比开环式霍尔传感器要大很多。
发明内容
为了解决背景技术存在的现有的用于测量的磁传感器装置提及较大且功耗较高问题,本发明提供了一种基于TMR隧道磁阻器件的电流传感器装置及测量方法,所述电流传感器装置及测量方法通过TMR传感器对待测电流进行感应,并根据温度传感器测量的温度对测量结果进行校准;所述一种基于TMR隧道磁阻器件的电流传感器装置包括:
载流导线,所述载流导线用于与被测电流端口进行连接,以接入被测电流;所述载流导线固定在与所述TMR传感器呈预设距离的位置上;
TMR传感器,所述TMR传感器用于通过TMR隧道磁阻元件感应所述载流导线磁信号,将所述磁信号转化为电信号,并将所述电信号传输至信号调理单元;所述电信号包括电压信号以及电阻信号;
信号调理单元,所述信号调理单元用于对所述TMR传感器输出的电信号按预设规则进行信号预处理,并将所述预处理后的电信号发送至控制单元;
温度传感器,所述温度传感器用于测量所述TMR传感器的工作温度,并将所述工作温度实时发送至所述控制单元;
控制单元,所述控制单元用于接收所述信号调理单元预处理后的电信号,并将所述电信号通过预设规则转化为对应的电流信号;所述控制单元根据所述工作温度以及预设的补偿模型对所述电流信号进行补偿;最终输出所述电流信号;所述补偿包括温度补偿以及线性补偿。
进一步的,所述补偿模型根据历史的多组温度补偿数据以及系统非线性补偿数据通过机器学习算法预先进行模型的建立。
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