TECHNISCHES GEBIET

Die vorliegende Erfindung betrifft allgemein das technische Gebiet der Verfahren zur Kalibrierung eines Drehmomentsensorsystems für ein Getriebe.

HINTERGRUND

Drehmomentsensorsysteme finden in der Antriebstechnologie vielfältige Anwendungen. Beispielsweise zur Verbesserung eines Getriebes in der Robotik wird das Drehmoment mittels eines Drehmomentsensorsystems gemessen oder rechnerisch bestimmt. Dabei können Drehmomentsensorsysteme dazu beitragen, dass ein hohes Drehmoment mittels eines Getriebes bereitgestellt werden kann. Insbesondere bei Industrierobotern und mehrgliedrigen Robotergelenksystemen ist häufig ein hohes Drehmoment eines Getriebes nötig, um eine für den Anwendungsfall optimale Bewegung des mehrgliedrigen Robotergelenksystems zu gewährleisten. Neben der Robotik kommen Drehmomentsensorsysteme ferner in der Fahrzeugtechnik zum Einsatz.

Um das Drehmoment zu bestimmen, wird üblicherweise ein Sensor des Drehmomentsensorsystems mit einer Robotergelenksteuerung verbunden. Ein solcher Sensor wird im Allgemeinen dadurch gebildet, dass Dehnungsmessstreifen an einer Komponente des Getriebes des Robotergelenksystems angebracht werden und dass ein Drehmoment unter Zugrundelegung von Eingabedaten und Parametern bestimmt wird, wobei die Eingabedaten durch die Dehnungsmessstreifen erfasst werden. Derartige Verfahren werden beispielsweise in den folgenden wissenschaftlichen Publikationen beschrieben:

Hashimoto, Minoru, Yoshihide Kiyosawa, and Richard P. Paul. „A torque sensing technique for robots with harmonic drives.“ IEEE Transactions on Robotics and Automation 9.1 (1993): 108-116.

Hashimoto, Minoru, and Yoshihide Kiyosawa. „Experimental study on torque control using Harmonic Drive built-in torque sensors.“ Journal of Robotic Systems 15.8 (1998): 435-445. Aufgrund von Metallermüdung und Degradation der Getriebekomponenten ändern sich jedoch die physikalischen Eigenschaften des Getriebes. Insbesondere bei Harmonie Drive Getrieben, bei den Komponenten wie der „Flex Spline“ während der Lebensdauer wiederholt verformt werden, tritt dieser Effekt verstärkt auf.

Diese Änderung führt zu einer Verschlechterung der Bestimmung des Drehmoments mittels des Drehmomentsensorsystems. Auch die Lebensdauer des Getriebes wird mittels des Drehmomentsensorsystems ungenau abgeschätzt. Dabei sind nach einer gewissen Laufzeit die ursprünglichen Parameter, die zur Bestimmung des Drehmoments verwendet werden, nicht mehr gültig.

Es ist deshalb eine Aufgabe der vorliegenden Erfindung, ein Verfahren zur Kalibrierung eines Drehmomentsensorsystems der eingangs genannten Art bereitzustellen. Eine weitere Aufgabe der vorliegenden Erfindung ist ein verbessertes Drehmomentsensorsystem bereitzustellen.

ZUSAMMENFASSUNG

Diese Aufgaben werden durch die Gegenstände der unabhängigen Ansprüche gelöst. In ihrer allgemeinsten Form betrifft die Erfindung ein Verfahren zur Kalibrierung eines Drehmomentsensorsystems für ein Getriebe. Dabei kann das Getriebe ein elastische Übertragungselement aufweist und ferner kann ein Sensor des Drehmomentsensorsystems an dem elastischen Übertragungselement angeordnet sein. Ferner kann das Verfahren das Erfassen zumindest eines Messsignals mittels des Sensors des Drehmomentsensorsystems umfassen.

Des Weiteren kann in einem weiteren Verfahrensschritt ein Drehmoment aus dem zumindest einen Messsignal mittels eines mathematischen Modells bestimmt werden. In weiteren Verfahrensschritten kann eine Gesamtwellendrehung aus dem zumindest einen Messsignal und ein Gesamtlastmoment aus dem Drehmoment ermittelt werden. Das mathematische Modell kann basierend auf der Gesamtwellendrehung und dem Gesamtlastmoment kalibriert werden.

Unter Kalibrierung ist typischerweise das Anpassen des Drehmomentsensorsystems an Veränderungen des Getriebes gemeint. Dabei kann das Drehmomentsensorsystem ein mathematisches Modell oder zumindest Bestandteile des mathematischen Modells umfassen. Das mathematische Modell kann ferner an die Veränderungen des Getriebes angepasst werden. Das mathematische Modell kann dazu Kalibrierungsparameter umfassen. Das mathematische Modell kann kalibriert bzw. angepasst werden, indem die Kalibrierungsparameter des mathematischen Modells verändert werden. Dabei können die Kalibrierungsparameter des mathematischen Modells derart geändert werden, dass die Kalibrierungsparameter zum physikalischen Verhalten des Getriebes passen. Somit kann auch das Drehmoment mittels des mathematischen Modells genau bestimmt werden.

Veränderungen des Getriebes können beispielsweise durch Materialermüdung der Komponenten des Getriebes auftreten. Materialermüdung kann verursacht werden durch wechselnde mechanische Belastung, Korrosion, wechselnde Temperatur, UV-Strahlung und/oder ionisierender Strahlung.

Das Getriebe ist vorzugsweise Teil eines Fahrzeugs oder Roboters. Das Getriebe kann mit einem Motor in Verbindung stehen. Das Getriebe weist dabei typischerweise eine mit dem Motor verbundene Antriebswelle auf. Bei dem Motor kann es sich um einen Verbrennungsmotor, einen elektrischen Motor, eine Brennstoffzelle, einen Hybridantrieb oder eine andere Art von Energieumwandler handeln.

Als Getriebe können Stirnradgetriebe, Kegelradgetriebe, Schraubenradgetriebe, Planetengetriebe oder Harmonie Drive Getriebe zum Einsatz kommen.

Das elastische Übertragungselement kann beispielsweise ein „Flex Spline“ eines Harmonie Drive Getriebes umfassen. Dabei kann sich das elastische Übertragungselement bei jeder Rotation der Antriebswelle verformen. Das elastische Übertragungselement erfährt somit typischerweise wechselnde mechanische Belastungen, die zu einer Materialermüdung führen können.

Das Drehmomentsensorsystem kann eine Vielzahl von Sensoren umfassen. Das Drehmomentsensorsystem kann beispielsweise einen Drehmomentsensor in Form eines Dehnungsmessstreifens umfassen. Ein Sensor kann auch eine Vielzahl von Dehnungsmesstreifen umfassen.

Bei dem vom Sensor des Drehmomentsensorsystem erfassten Messsignal kann es sich beispielsweise um eine elektrische Spannung handeln. Mittels der elektrischen Spannung kann ein Drehmoment berechnet werden. Das Messsignal ändert sich typischerweise mit Rotation der Antriebswelle, wobei beispielsweise eine hohe Spannung bei einer Antriebswellenposition von 0° und eine niedrige Spannung bei einer Antriebswellenposition von 90° erfasst wird. Die Gesamtwellendrehung kann dabei die Summe der Wellendrehungen der Antriebswelle sein. Eine Wellendrehung kann dabei eine Rotation der Antriebswelle um 360° sein. Dabei kann mit der Gesamtwellendrehung die Gesamtanzahl von Wellendrehungen seit dem Beginn der Erfassung durch das Drehmomentsensorsystem ermittelt werden. Mit anderen Worten kann mit der Gesamtwellendrehung die Gesamtzahl der Wellendrehungen seit Inbetriebnahme des Getriebes erfasst werden.

Das Gesamtlastmoment kann eine Summe von Drehmomenten sein. Die Drehmomente können während der Wellendrehungen variieren. Mit Drehmoment kann dabei das am elastischen Übertragungselement anliegende Drehmoment gemeint sein. Mit anderen Worten können mit dem Gesamtlastmoment die Drehmomente seit Inbetriebnahme des Getriebes erfasst werden.

Mit der Gesamtwellendrehung und dem Gesamtlastmoment kann die dynamische Ermüdung des elastischen Übertragungselements detektiert werden.

Die vom Sensor des Drehmomentsensorsystem erfassten Messsignale können mittels einer Kommunikationsleitung vom Sensor an das Drehmomentsensorsystem übermittelt werden. Bei der Kommunikationsleitung kann es sich beispielsweise um ein EtherCAT, RS485 oder SPI System handeln.

Unter dem Drehmoment kann dabei das zum Antrieb des Fahrzeuges, des Roboters bzw. einem Manipulatorglied des Roboters bereitstehende Drehmoment verstanden werden. Es kann sich demnach bei dem Drehmoment des Getriebes beispielsweise um das Ausgangsdrehmoment des Getriebes handeln. Das Drehmoment des Getriebes kann direkt an die Ma- nupulatorglieder des Roboters oder an die Räder des Fahrzeugs weitergeleitet werden. Unter Drehmoment kann auch das an der Antriebswelle des Getriebes anliegende Drehmoment verstanden werden.

Unter dem Bestimmen des Drehmoments aus dem Messsignal versteht der Fachmann typischerweise jede Art des Ermittelns und/oder Berechnens im mathematischen Sinne. Dazu kann jede Art von mathematischer Operation angewendet werden, insbesondere auch iterative Verfahren. Auch das Ablesen aus Tabellen kann zum Bestimmen des Drehmoments Anwendung finden.

Das Drehmomentsensorsystem kann einen Mikrocontroller umfassen. Einige oder alle Verfahrensschritte können auf der Mikrocontroller des Drehmomentsensorsystem implementiert sein. Dabei kann der Mikrocontroller im Drehmomentsensorsystem integriert sein. Ein Vorteil dieser Implementierung ist es, dass die Verfahrensschritte in ihrer Gesamtheit mittels des Drehmomentsensorsystems ausgeführt werden können und keine weiteren Komponenten notwendig sind.

Einige oder alle Verfahrensschritte können durch (oder unter Verwendung) einer Hardwarevorrichtung ausgeführt werden, wie zum Beispiel durch einen eigens dafür ausgelegten Mikrocontroller. Es ist auch möglich, dass die Hardwarevorrichtung einen Prozessor, einen Mikroprozessor, einen programmierbaren Computer oder eine elektronische Schaltung umfasst. In einigen Ausführungsbeispielen können ein oder mehrere der wichtigsten Verfahrensschritte durch eine solche Vorrichtung ausgeführt werden.

Selbstverständlich kann das Verfahren voll automatisiert ablaufen. Es ist ebenfalls möglich, dass das Verfahren kontinuierlich in der für die Robotik oder Motortechnik üblichen Echtzeit durchlaufen wird.

Das erfindungsgemäße Verfahren führt vorteilhafterweise zur Verbesserung der Berechnung des Drehmoments. Des Weiteren wird durch das Verfahren die Lebensdauer des Getriebes genauer bestimmt. Das Verfahren kann somit dazu beitragen, dass das Getriebe eine verbesserte, einfachere Struktur aufweist. Gleichzeitig können durch das Verfahren niedrigere Produktionskosten erreicht werden.

In einem weiteren Aspekt der Erfindung umfasst der Sensor des Drehmomentsensorsystems einen ersten Dehnungsmessstreifen und einen zweiten Dehnungsmessstreifen. Dabei kann mittels des ersten Dehnungsmessstreifens ein erstes Messignal erfasst werden und mittels des zweiten Dehnungsmessstreifens ein zweites Messignal erfasst werden.

Dehnungsmessstreifen können aus einem Halbleiter bestehen und auf Grundlage des piezoresistiven Effekts eine an einem Widerstand anliegende Spannung erfassen. Eine Änderung des Widerstands und der Spannung kann dabei aufgrund einer Verformung des Dehnungsmessstreifens entstehen. Der Vorteil des eingesetzten Dehnungsmessstreifens im Vergleich zu üblichen Metall-Dehnungsmessstreifen liegt in der hohen Empfindlichkeit.

In einem weiteren Aspekt der Erfindung sind der erste Dehnungsmessstreifen und der zweite Dehnungsmessstreifen um 90° in einer Rotationsrichtung versetzt. Durch die Versetzung der Dehnungsmesstreifen um 90° können auch die von den Dehnungsmessstreifen erfassten Messsignale eine Phasenverschiebung von 90° aufweisen.

In einem weiteren Aspekt der Erfindung weist das Ermitteln der Gesamtwellendrehung und das Ermitteln des Gesamtlastmoments als Verfahrensschritt das Ermitteln eines Differenzsignals aus dem erstem Messsignal und dem zweitem Messsignal auf. Des Weiteren kann eine Veränderung des Differenzsignals zu einem vorhergehenden Zustand mittels vordefinierter Abschnitte bestimmt werden. Falls eine Veränderung des Differenzsignals bestimmt wurde, kann der Gesamtwellendrehung und des Gesamtlastmoments ermittelt werden.

In einem weiteren Aspekt der Erfindung wird das mathematische Modell mittels einer vordefinierten Kalibrierungsfunktion und basierend auf der Gesamtwellendrehung der und dem Gesamtlastmoment kalibriert.

Das mathematische Modell kann dabei Kalibrierungsparameter umfassen, die mittels der Kalibrierungsfunktion berechnet werden können. Die Kalibrierungsfunktion kann mittels eines Lebensdauertest in der Entwicklungsphase bestimmt und vordefiniert worden sein.

In einem weiteren Aspekt der Erfindung ist ein Sensorsystem vorgesehen, das Mittel umfasst, um eines der hierin beschriebenen Verfahren auszuführen.

Das Sensorsystem kann einen Dehnungsmessstreifen umfassen. Ferner kann das Sensorsystem ein Mikrocontroller und/oder ein Speichermedium (oder ein Datenträger oder ein computerlesbares Medium) umfassen, die ein darauf gespeichertes Computerprogramm zum Ausführen eines der hierin beschriebenen Verfahren umfassen, wenn es von einem Prozessor ausgeführt wird. Der Datenträger, das digitale Speichermedium oder das aufgezeichnete Medium sind in der Regel greifbar und/oder nicht übergangslos. Ein weiteres Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung ist ein Sensorsystem, wie hierin beschrieben, das einen Prozessor und das Speichermedium umfasst.

In einem weiteren Aspekt der Erfindung ist ein Computerprogramm vorgesehen, das Befehle umfasst, die bei der Ausführung des Programms durch einen Computer diesen veranlassen, um eines der hierin beschriebenen Verfahren auszuführen.

Erfindungsgemäß ist auch ein Getriebesystem vorgesehen. Das Getriebesystem kann ein Getriebe, ein elastisches Übertragungselement und ein Drehmomentsensorsystem mit einem Sensor und einem mathematischen Modell umfassen. Dabei kann der Sensor des Drehmomentsensorsystems an dem elastischen Übertragungselement angeordnet sein. Ferner kann das Drehmomentsensorsystem derart ausgelegt sein, dass ein Drehmoment mittels des mathematischen Modells bestimmbar ist und das mathematische Modell mittels zumindest eines vom Sensor erfassten Messsignals kalibrierbar ist.

Das erfindungsgemäße Getriebe kann vorteilhafterweise eine besonders platzsparende und kompakte Bauweise aufweisen. Das Getriebe kann ferner vorteilhafterweise eine geringe Anzahl von Bauteilen aufweisen. Durch die Kalibrierung ist das Getriebe des Weiteren besonders flexibel gegenüber äußeren Einflüssen.

In einem weiteren Aspekt der Erfindung umfasst der Sensor des Drehmomentsensorsystems einen ersten Dehnungsmessstreifen und einen zweiten Dehnungsmessstreifen.

In einem weiteren Aspekt der Erfindung ist das mathematische Modell mittels einer Kalibrierungsfunktion kalibrierbar gestaltet.

Grundsätzlich ist möglich, dass die Kalibrierungsfunktion ein Regressionsmodell und/oder ein mehrschichtiges Perzeptronmodell umfasst.

Als mathematische Modelle der hierin beschriebenen Verfahren können künstliche neuronale Netze zum Einsatz kommen. Ferner kann auch die Kalibrierungsfunktion ein künstliches neuronales Netz umfassen.

Künstliche neuronale Netze (ANN; artificial neural network) sind Systeme, die durch biologische neuronale Netze inspiriert sind, wie sie in einer Netzhaut oder einem Gehirn zu finden sind. ANNs umfassen eine Mehrzahl von zwischenverbundenen Knoten und eine Mehrzahl von Verbindungen, sogenannte Kanten (edges), zwischen den Knoten. Es gibt normalerweise drei Knotentypen, Eingabeknoten, die Eingabewerte empfangen, versteckte Knoten, die (nur) mit anderen Knoten verbunden sind, und Ausgabeknoten, die Ausgabewerte bereitstellen. Jeder Knoten kann ein künstliches Neuron darstellen. Jede Kante kann Information senden, von einem Knoten zum anderen. Die Ausgabe eines Knotens kann als eine (nichtlineare) Funktion der Eingaben definiert sein (z.B. der Summe seiner Eingaben). Die Eingaben eines Knotens können in der Funktion basierend auf einem „Gewicht“ der Kante oder des Knoten, der die Eingabe bereitstellt, verwendet werden. Das Gewicht von Knoten und/oder von Kanten kann in einem Lernprozess angepasst werden. Anders ausgedrückt, kann das Training eines künstlichen neuronalen Netzes ein Anpassen der Gewichte der Knoten und/oder Kanten des künstlichen neuronalen Netzes umfassen, d.h. um eine erwünschte Ausgabe für eine bestimmte Eingabe zu erreichen.

Alternativ können die mathematischen Modelle und die Kalibrierungsfunktion eine Support- Vector-Machine, ein Random-Forest-Modell oder ein Gradient-Boosting-Modell sein. Support Vector Machines (d.h. Stützvektornetze) sind Supervised Learning-Modelle mit zugeordneten Lernalgorithmen, die verwendet werden können, um Daten zu analysieren (z.B. in einer Klas- sifizierungs- oder Regressionsanalyse). Support Vector Machines können durch Bereitstellen einer Eingabe mit einer Mehrzahl von Trainingseingabewerten, die zu einer von zwei Kategorien gehören, trainiert werden. Die Support Vector Machine kann trainiert werden, um einer der beiden Kategorien einen neuen Eingabewert zuzuweisen. Alternativ können die mathematischen Modelle ein bayessches Netz sein, das ein probabilistisches gerichtetes azyklisches graphisches Modell ist. Ein bayessches Netz kann einen Satz von Zufallsvariablen und ihre bedingten Abhängigkeiten unter Verwendung eines gerichteten azyklischen Graphen darstellen. Alternativ können die mathematischen Modelle auf einem genetischen Algorithmus basieren, der ein Suchalgorithmus und heuristische Technik ist, die den Prozess der natürlichen Selektion imitiert.

Die mathematischen Modelle und/oder die Kalibrierungsfunktion können mittels eines Trainingsdatensatzes trainiert werden oder vorab trainiert sein. Der Trainingsdatensatz kann beispielsweise an einem Prüfstand erstellt werden.

Als Trainingsverfahren der mathematischen Modelle und/oder der Kalibrierungsfunktion kann beispielsweise das „Supervised Learning“ zum Einsatz kommen. Beim Supervised Learning werden die mathematischen Modelle und/oder die Kalibrierungsfunktion unter Verwendung einer Mehrzahl von Trainingsabtastwerten trainiert, wobei jeder Abtastwert eine Mehrzahl von Eingabedatenwerten und eine Mehrzahl von erwünschten Ausgabewerten, d.h. jedem Trainingsabtastwert ist ein erwünschter Ausgabewert zugeordnet, umfassen kann. Durch Angeben sowohl von Trainingsabtastwerten als auch erwünschten Ausgabewerten „lernt“ das maschinelle Lernmodell, welcher Ausgabewert basierend auf einem Eingabeabtastwert, der ähnlich zu den während des Trainings bereitgestellten Abtastwerten ist, bereitzustellen ist. Neben dem Supervised Learning kann auch Semi-Supervised Learning verwendet werden. Beim Semi-Supervised Learning fehlt einigen der Trainingsabtastwerte ein erwünschter Ausgabewert. Supervised Learning kann auf einem Supervised Learning-Algorithmus basieren (z.B. einem Klassifizierungsalgorithmus, einem Regressionsalgorithmus oder einem Ähnlichkeitslernen-Algorithmus). Klassifizierungsalgorithmen können verwendet werden, wenn die Ausgaben auf eine begrenzte Menge von Werten (kategorische Variablen) beschränkt sind, d.h. die Eingabe ist als einer aus dem begrenzten Satz von Werten klassifiziert. Regressionsalgorithmen können verwendet werden, wenn die Ausgaben irgendeinen Zahlenwert (innerhalb eines Bereichs) ausweisen. Ähnlichkeitslernen-Algorithmen können sowohl Klassifizierungs- als auch Regressionsalgorithmen ähnlich sein, basieren aber auf dem Lernen aus Beispielen unter Verwendung einer Ähnlichkeitsfunktion, die misst, wie ähnlich oder verwandt zwei Objekte sind. Neben dem Supervised Learning oder Semi-Supervi- sed Learning kann Unsupervised Learning verwendet werden, um das maschinelle Lernmodell zu trainieren. Beim Unsupervised Learning werden möglicherweise (nur) Eingabedaten bereitgestellt und ein Unsupervised Learning-Algorithmus kann verwendet werden, um eine Struktur in den Eingabedaten zu finden (z.B. durch Gruppieren oder Clustern der Eingabedaten, Finden von Gemeinsamkeiten in den Daten). Clustern ist die Zuweisung von Eingabedaten, die eine Mehrzahl von Eingabewerten umfassen, in Teilmengen (Cluster), sodass Eingabewerte innerhalb desselben Clusters gemäß einem oder mehreren (vordefinierten) Ähnlich- keitskriterien ähnlich sind, während sie Eingabewerten, die in anderen Clustern umfasst sind, unähnlich sind.

KURZE BESCHREIBUNG DER ZEICHNUNGEN

Bevorzugte Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung werden nachfolgend mit Bezugnahme auf die folgenden Figuren beschrieben:

Fig. 1A: Getriebe 1 gemäß Ausführungsformen der Erfindung.

Fig. 1 B: Messsignale S1 und S2 gemäß Ausführungsformen der Erfindung.

Fig. 2A: Differenzsignal gemäß Ausführungsformen der Erfindung.

Fig. 2B: Bestimmen von Abschnitten M des Differenzsignals D gemäß einer Ausführungsform der Erfindung.

Fig. 3A: Bestimmen von diskreten Werten des Differenzsignals D in den vordefinierten Abschnitten gemäß einer Ausführungsform der Erfindung.

Fig. 3B: Feinjustierung der Abschnitte M des Differenzsignals D gemäß einer Ausführungsform der Erfindung. Fig. 3C: Feinjustierung in Unterabschnitte des Differenzsignals D gemäß der in Fig. 3B dargestellten Ausführungsform.

Fig. 4: Verfahren gemäß Ausführungsformen der Erfindung im Überblick.

Fig. 5: Verfahren gemäß einer weiteren Ausführungsform der Erfindung im Überblick.

BESCHREIBUNG BEVORZUGTER AUSFÜHRUNGSBEISPIELE

Im Folgenden werden Ausführungsformen der Erfindung beschrieben, bei welchen ein Verfahren zur Kalibrierung eines Drehmomentsensorsystems für ein Getriebe zum Einsatz kommt, um damit das Drehmomentsensorsystem und das Getriebe besonders effizient zu gestalten.

Fig. 1A zeigt einen Getriebe 1 gemäß einer Ausführungsform der Erfindung. Das Getriebe 1 kommt im dargestellten Beispiel in einem Industrieroboter zum Einsatz und umfasst ein elastisches Übertragungselement 2 und einen im Getriebe 1 integrierten Sensor 3 eines Drehmomentsensorsystems. Der Sensor umfasst einen ersten Dehnungsmessstreifen DS1 und einen zweiten Dehnungsmessstreifen DS2.

Das Getriebe 1 ist ein Harmonie Drive Getriebe, das sich durch eine hohe Übersetzung und hohe Steifigkeit auszeichnet. Das elastische Übertragungselement 2 wird auch als „Flex Spline“ bezeichnet. Das Getriebe 1 weist ferner eine Antriebswelle und eine Abtriebswelle auf. Das Drehmoment der Abtriebswelle wird an einen Manipulator des Industrieroboters weitergegeben.

Die Dehnungsmessstreifen bestehen jeweils aus einem Halbleiter und erfassen auf Grundlage des piezoresistiven Effekts eine an einem Widerstand anliegende Spannung. Eine Änderung des Widerstands und der Spannung entsteht dabei aufgrund einer Verformung des Dehnungsmessstreifens. Der Vorteil des eingesetzten Dehnungsmessstreifens im Vergleich zu üblichen Metall-Dehnungsmessstreifen liegt in der hohen Empfindlichkeit. Der Dehnungsmessstreifen des Drehmomentsensorsystems ist an einem elastischen Übertragungselement 2 des Getriebes 1 angeordnet. Der Sensor, umfassend den ersten Dehnungsmessstreifen DS1 und den zweiten Dehnungsmessstreifen DS2, ist somit im Getriebe 1 eingebettet.

Der erste Dehnungsmessstreifen DS1 und der zweite Dehnungsmessstreifen DS2 sind um 90° in der Rotationsrichtung der Antriebswelle versetzt. Die vom Sensor 3 erfassten Messsignale wird an das Drehmomentsensorsystem übertragen und mittels des Drehmomentsensorsystems weiterverarbeitet. Der Sensor 3 erfasst dabei ein erstes Messignal S1 mittels des ersten Dehnungsmessstreifens DS1 und ein zweites Mes- signal S2 mittels des zweiten Dehnungsmessstreifens DS2.

Das Drehmomentsensorsystem umfasst ein mathematisches Modell und weitere Mittel, um das ein Drehmoments B aus den Messsignalen S1 und S2 zu berechnen.

Alle Berechnungszeiten liegen in einem für Anwendungen in der Robotik üblichen Bereich. Alle Berechnungen und Übertragungen von Signalen erfüllen die Echtzeitanforderung von Industrierobotern.

Fig. 1 B zeigt die vom Sensor 3 des Drehmomentsensorsystem erfassten Messsignale S1 und S2 gemäß Ausführungsformen der Erfindung.

Bei dem ersten Messsignal S1 und dem zweiten Messsignal S2 handelt es sich zumindest annähernd um Sinus Schwingungen. Das erste Messsignal S1 und das zweite Messsignal S2 sind dabei um 90° verschoben. Das erste Messsignal S1 umfasst mittels des ersten Dehnungsmessstreifens DS1 erfasste Dehnungsmesstreifen-Signal in Form einer Spannung, die während der Rotation der Antriebswelle erfasst wurde. Analog dazu umfasst das zweite Messsignals S2 das mittels des zweiten Dehnungsmessstreifens DS2 erfasste Dehnungs- messstreifen-Signal. Die Messsignale S1 und S2 wurden von 0° Antriebswellenwinkel bis 360° Antriebswellenwinkel erfasst, d.h. während einer Rotation der Antriebswelle.

Fig. 2A zeigt ein Differenzsignal D gemäß Ausführungsformen der Erfindung. Das Differenzsignal D wird dadurch gebildet, dass das erste Messsignal S1 vom zweiten Messsignal S2 subtrahiert wird:

D = S2 - S1

Das Differenzsignal D weist annähernd die Form einer Sinus Schwingung auf.

Fig. 2B zeigt das Bestimmen von Abschnitten des Differenzsignals D gemäß einer Ausführungsform der Erfindung. Dabei sind zehn Abschnitte M entlang der Y-Achse bestimmt worden.

Ferner wurde das Differenzsignal D entlang der X-Achse in vier Bereiche eingeteilt. Ein Bereich umfasst 90° Rotation der Antriebswelle. Die Abtastfrequenz des Sensors S beträgt 1 kHz. Somit ergibt sich ein Abtastintervall des Sensors S von 1 ms. Die maximale Drehzahl des Harmonie Drive Getriebes beträgt 1500 U/rnin.

Für den vorliegenden Fall gilt:

Max. Anzahl der Abschnitte = (60 * 1000 / maximale Drehzahl des Getriebes) / (Abtastintervall des Sensors S * 4)

Drehungsschritt [Grad] = 90 [Grad] / Max. Anzahl der Abschnitte

Die maximale Anzahl der Abschnitte lässt sich somit berechnen:

Max. Anzahl der Abschnitte = 60 * 1000 / 1500 / 1 * 4 = 10

Es kann folglich ein Drehungsschritt für einen Bereich der Rotation der Antriebswelle berechnet werden:

Drehungsschritt [Grad] = 90 [Grad] / 10 = 9 [Grad]

Weitere Kennwerte lassen sich berechnen:

1500 [U/rnin] / 60 [see] = 25 Wellenumdrehungen pro see

1/25 = 40 [ms] Periode für eine Wellendrehung

40 [ms] / 1 [ms] = 40 Abtastpunkte für eine Wellendrehung

40 Abtastungen / 4 Bereiche = 10 Abtastungen pro 90-Grad-Bereich

Die Anzahl der Abschnitte kann demnach mit 10 definiert werden. Dies garantiert, dass auch bei maximaler Wellendrehzahl die Schrittweite des Abschnitts nur plus/minus 1 beträgt.

Ein Bereich entspricht einer Wellendrehung von 90 Grad. Somit ist ein Drehungsschritt gleich 9 Grad (90 Grad / 10 Abschnitte).

Fig. 3A zeigt das Bestimmen von diskreten Werten des Differenzsignals D in den vordefinierten Abschnitten M gemäß einer Ausführungsform der Erfindung. Nachdem zehn Abschnitte M entlang der Y-Achse bestimmt worden sind, wird anschließend für jeden der Abschnitte M mittels des Differenzsignals D ein Wert für den jeweiligen Abschnitt bestimmt. Somit ergibt sich ein stufenartiges Differenzsignal S.

Fig. 3B zeigt Feinjustierung der Abschnitte M des Differenzsignals D gemäß einer Ausführungsform der Erfindung. Dabei werden der erste und zehnte Abschnitt des stufenartigen Differenzsignals S in weitere Unterabschnitte unterteilt.

Fig. 3C zeigt dabei die Feinjustierung in Unterabschnitte des stufenartigen Differenzsignals S gemäß der in Fig. 3B dargestellten Ausführungsform. Der erste Abschnitt wurde dabei in drei Unterabschnitte unterteilt, die mit 1 , 1.25 und 1.5 bezeichnet sind. Der zehnte Abschnitt wurde ebenfalls in drei Unterabschnitte unterteilt, die mit 9.5, 9.75 und 10 bezeichnet sind.

Fig. 4 zeigt ein Verfahren gemäß einer Ausführungsform der Erfindung in einer schematischen Darstellung.

Zunächst wird das Differenzsignal D berechnet, indem die Differenz des zweiten Messignals S2 und des ersten Messsignals S1 gebildet wird. Anschließend wird der momentanen Abschnittszugehörigkeit des Differenzsignals D basierend auf den vordefinierten Abschnittswerten der einzelnen Abschnitte bestimmt:

Abschnitt 10, wenn Abschnittswert 10 min <= Differenzsignal D < Abschnittswert 10 max

Abschnitt 9, wenn Abschnittswert 9 min <= Differenzsignal D < Abschnittswert 9 max

Abschnitt 8, wenn Abschnittswert 8 min <= Differenzsignal D < Abschnittswert 8 max

Beträgt ein Wert des Differenzsignals D beispielsweise 10 V und ist Abschnitt 10 durch einen minimalen Abschnittswert („Abschnittswert 10 min“) von 9,5 V und einen maximalen Abschnittswert („Abschnittswert 10 max“) definiert, wird dem Wert des Differenzsignals dem Abschnitt 10 zugeordnet. Der Wert des Differenzsignals D weist somit eine momentane Abschnittszugehörigkeit zum Abschnitt 10 auf.

Anschließend wird überprüft, ob eine Änderung der Abschnittszugehörigkeit des Werts des Differenzsignals D vorliegt. Hatte der Wert des Differenzsignals D beispielsweise eine vorherige Abschnittszugehörigkeit zum Abschnitt 9 und eine momentane Abschnittszugehörigkeit zum Abschnitt 10 ergibt sich eine Änderung von 1 . Die Änderung der Abschnittszugehörigkeit ergibt sich dabei durch die Drehung der Antriebswelle. In einem weiteren Schritt wird die Wellendrehung A berechnet. Dabei wird der absolute Wert der Differenz der momentanen Abschnittszugehörigkeit zur vorhergehenden Abschnittszugehörigkeit berechnet. Der absolute Wert der Differenz wird mit einem Drehungsschritt multipliziert:

A = abs(momentane Abschnittszugehörigkeit - vorhergehende Abschnittszugehörigkeit) * Drehungsschritt [Grad]

Der Drehungsschritt beträgt beispielsweise 9°, wenn das Differenzsignal über 90° in zehn Abschnitte eingeteilt wurde.

In einem nächsten Schritt wird die Wellendrehung A im ROM des Mikrocontrollers oder im externen EEPROM zu der Gesamtwellendrehung T 1 addiert. Des Weiteren wird das Drehmoment B zum Gesamtlastmoment T2 addiert.

T1 [Grad]: Gesamtwellendrehung += A

T2 [Nm]: Gesamtlastmoment += B

Die Wellendrehung A und das Drehmoment B werden dabei addiert, falls eine Änderung der Abschnittszugehörigkeit festgestellt wird, d. h. das statische Lastmoment wird aufgrund der geringeren Ermüdung im Vergleich zur dynamischen Ermüdung und auch der Einfachheit halber ignoriert.

Somit wird mit der Gesamtwellendrehung T 1 die gesamte Drehung der Antriebswelle seit Beginn der Erfassung ermittelt.

In einem nächsten Schritt wird auf der Grundlage des letzten Wertes von T 1 und T2 der Kalibrierungsparameter a aktualisiert.

Wenn eine vorhergehender Abschnittszugehörigkeit nicht existiert, wird er mit der momentanen Abschnittszugehörigkeit initialisiert. Dies geschieht in der Regel im ersten Berechnungszyklus nach dem Einschalten des Drehmomentsensorsystems bzw. mit dem Beginn der Erfassung.

Fig. 5 zeigt das Verfahren gemäß einer weiteren Ausführungsform der Erfindung im Überblick. Dabei empfängt ein Mikrocontroller zunächst das erste Messsignal S1 und das zweite Messsignal S2, die mittels Analog-Digital Umwandler ADC in digitale Signale umgewandelt wurden. Nachfolgend wird in einem ersten Schritt das Drehmoments B aus den Messsignalen S1 und S2 mittels eines mathematischen Modells bestimmt, wobei ein Kalibrierungsparameter a zum Einsatz kommt:

B = a (S1 + S2)

In einem zweiten Schritt wird die Wellendrehung A nach den bereits genannten Schritten berechnet.

Somit werden für die Berechnung der Wellendrehung A nur Drehungsschritte berücksichtigt, bei denen dynamische Ermüdung des elastischen Übertragungselements 2 mittels der Abschnittszugehörigkeit detektiert wurde.

Nach der Berechnung der Wellendrehung A, wird der Wert der Wellendrehung in einem nichtflüchtiger elektronischer Speicherbaustein des Mikrocontroller, beispielsweise ROM o- der EEPROM, abgespeichert, falls eine Veränderung der Differenz detektiert wurde.

Daraufhin wird die Gesamtwellendrehung T 1 und das Gesamtlastmoment T2 berechnet.

In einem dritten Schritt wird das mathematischen Modells basierend auf der Gesamtwellendrehung T 1 und dem Gesamtlastmoment T2 kalibriert.

Dabei wird der Kalibrierungsparameter a auf der Grundlage des letzten Wertes von der Gesamtwellendrehung T1 und des Gesamtlastmoments T2 mit Hilfe einer vordefinierten Kalibrierungsfunktion k aktualisiert: a = k(T1 , T2)

Der aktualisierte Kalibrierungsparameter a wird bei der Drehmomentberechnung im nächsten Berechnungszyklus verwendet.

Die Kalibrierungsfunktion k ist mittels eines Lebensdauertest in der Entwicklungsphase bestimmt und vordefiniert worden. Als Kalibrierungsfunktion k wird vorliegend ein lineares Regressionsmodell verwendet. Unter Verwendung eines linearen Regressionsmodells als Kalibrierungsfunktion k, kann der Kalibrierungskoeffizient a mittels der Formel a = ß1 * T1 + ß2 * T2 berechnet werden, wobei ß1 und ß2 Regressionskoeffizienten des linearen Regressionsmodells sind. Die Regressionskoeffizienten wurden dabei vorab mittels Tests berechnet.

Es versteht sich, dass die Reihenfolge der genannten Schritte abhängig vom Anwendungsfall variieren kann. Es kann beispielsweise zuerst das Gesamtlastmoment T2 und dann die Gesamtwellendrehung T1 bestimmt wird. Auch ein gleichzeitiges Bestimmern des Gesamtlastmoments T2 und der Gesamtwellendrehung T1 ist möglich.

Das Drehmoment B kann in weiteren Schritten im Drehmomentsensorsystem weiterverarbeitet werden. Das Drehmoment B kann beispielsweise an einen Regelkreis übermittelt werden. Dabei kann der Regelkreis dazu vorgesehen sein, einen Motorkennwert und/oder eine Geschwindigkeit zu regeln. Der Regelkreis kann auch dazu vorgesehen sein, ein Drehmoment zu regeln. Vorteilhafterweise kann durch die Kalibrierung des Drehmomentsensorsystems eine auf dem Regelkreis basierende Regelung verbessert werden. Des Weiteren kann das Drehmoment B vom Drehmomentsystem an eine Motorsteuerung übertragen werden.

Die hier offenbarten Prinzipien können neben dem Einsatz in Personenkraftwagen gleichwohl in anderen Einsatzbereichen realisieren werden, z.B. in Lastkraftwagen, Trucks, Motorrädern, Achsantriebe bei Robotern und Antriebe in Flugsimulatoren.

Die für die obigen Funktionen notwendigen Algorithmen bzw. Computerprogramme können zweckmäßig ganz oder in Teilen jeweils in einem Mikrocontroller, im Drehmomentsensorsystem und/oder in einem anderen mit diesen Geräten in Verbindung stehenden Computersystem implementiert sein. Das Computersystem kann eine lokale Computervorrichtung (z.B. Personalcomputer, Laptop, Tablet-Computer oder Mobiltelefon) mit einem oder mehreren Prozessoren und einer oder mehreren Speichervorrichtungen oder kann ein verteiltes Computersystem (z.B. ein Cloud-Computing-System mit einem oder mehreren Prozessoren oder einer oder mehreren Speichervorrichtungen, die an verschiedenen Stellen verteilt sind, zum Beispiel an einem lokalen Client und/oder einer oder mehreren Remote-Server-Farms und/oder Datenzentren) sein. Abhängig von bestimmten Implementierungsanforderungen können Ausführungsbeispiele der Erfindung in Hardware oder Software implementiert werden. Einige oder alle Verfahrensschritte können durch (oder unter Verwendung) einer Hardwarevorrichtung ausgeführt werden, wie es zum Beispiel ein Prozessor, ein Mikroprozessor, ein programmierbarer Compu- ter oder eine elektronische Schaltung sein kann.

Obwohl einige Aspekte im Rahmen einer Vorrichtung beschrieben wurden, ist es klar, dass diese Aspekte auch eine Beschreibung des entsprechenden Verfahrens darstellen, wobei ein Block oder eine Vorrichtung einem Verfahrensschritt oder einer Funktion eines Verfahrensschritts entspricht. Analog dazu stellen Aspekte, die im Rahmen eines Verfahrensschritts be- schrieben werden, auch eine Beschreibung eines entsprechenden Blocks oder Elements o- der einer Eigenschaft einer entsprechenden Vorrichtung dar.