铁磁靶磁性磁性磁性磁性对后偏置传感器输出的影响

铁磁靶磁性磁性磁性磁性对后偏置传感器输出的影响

由Yannick Vuillermet,
亚博棋牌游戏Allegro MicroSystems欧洲有限公司

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Introduction

本申请说明旨在描述对Allegro反向偏置磁传感器输出的目标相对磁导率影响。

传感器性能在目标机械几何形状上高度取决于高度。在速度应用的情况下,牙齿和谷几何形状是关键亚博尊贵会员的 - 但这些机械性能不是本申请说明的主题。在这里,假设目标是为客户应用设计的精心设计。相反,本申请说明侧重于目标铁​​磁性材料特性,尤其是磁导率。

这个应用程序的实际目标笔记define the minimum target material relative permeability to guarantee optimum sensor performance in the application. This application note applies to any applications using a back-biased sensor associated with a ferromagnetic target: speed sensors (cam, crank, transmission, etc.), position sensors (linear, angle, etc.), etc.

铁磁材料特性

当倾向于在放置在外部场(从永磁体,从线圈中的电流从地球场等)时,倾向于获得磁化的材料是铁磁性的。在铁磁材料中,材料磁化与所得到的内部场对齐。与永磁体相反,铁磁材料的剩余磁化时非常小,当没有
应用外部场。

图1是表示上述属性的简化方式。在该图中,假设材料行为在低场中纯度是线性的,并且没有滞后(这相当于这里没有再伸缩磁化)。H是磁场,j是磁极化,JS.is the polarization at saturation, andμ是磁性渗透性。磁极化j与磁化相关联m通过这种关系:

J =μ0×m(1)

相对渗透率定义为材料的渗透率与自由空间的渗透性相比μ0.

AN296132 Equation(2)

在下文中,假设材料仅用于线性范围。此假设在Allegro传感器目标的大多数应用程序中都是完全有效的。亚博尊贵会员在这种线性条件下,μ – μ0.是斜坡J(h)曲线,和:

B =μ.0.×μr×h(3)

因此,对目标材料很重要的唯一磁性参数是相对渗透性,μr.。基本上,渗透率表示由外部场磁化的材料能力。

Figure 1: Simplified magnetic properties of a ferromagnetic material
Figure 1: Simplified magnetic properties of a ferromagnetic material

图2示出了钢铁1010的测量数据,其是与Allegro传感器组合使用的经典材料。看来,这种材料的相对渗透性总是在材料的线性范围内大于600,即表示h <1000 a / m。

该材料中的1000A / m磁场值,相当于〜12.5 OE(oSED) - 该看起来非常小 - 不得与空气中的磁场相比,例如由后偏置磁体产生。磁铁可以在空气中容易地生产几百高斯的B字段。然而,放置在该大B场中的铁磁材料将具有更小的内部H字段。作为示例,对于在空气中产生600g磁场的磁体,根据等式3和4,通常仅看到300的相对渗透性的铁磁性材料通常仅看到5 OE(或〜400A / m)H字段,并且典型的形式尺寸为0.4(见下一个部分)。这种行为是由于退磁领域,否则表示,从该领域开始,该领域本身就会产生。总之,重要的是要记住,从后偏磁铁(几百个高斯)的空气中的大场并不一定意味着铁磁材料在其非线性模式下工作。

图2:Steel1010偏振和相对渗透率与磁场(源:ANSYS电磁套房套房17.1.0)
图2:Steel1010偏振和相对渗透率与磁场(源:ANSYS电磁套房套房17.1.0)

该表提供了一些常用材料的磁性相对渗透性。

材料 磁性相对渗透率
空气 1
Copper 1
钕磁铁 1.05
Steel* 1to 4,000
Permololoy. 8,000
μ-金属 > 20,000

Source:https://en.wikipedia.org/wiki/permeability_(Electromagnetism)
*请注意,一些钢变体不是磁性的,例如不锈钢。

渗透率与形状因素

The magnetization of a ferromagnetic material is driven by two main parameters: the magnetic permeability and the shape (form factor) of the object.

The following shows how these two parameters impact the magnetization on a very simple example.

在椭圆体对象的情况下,磁化在材料内部是均匀的,无论施加到物体的均匀外部场。注意,该椭圆体可以被视为速度目标齿的非常粗略近似。

Figure 3 shows an ellipsoid placed in a uniform fieldalongX和均匀的磁化j

图3:均匀外场中的椭圆体
图3:均匀外场中的椭圆体

在这种情况下,假设没有材料磁饱和度,磁化由:

AN296132 Equation(4)

在这个等式中,Nx是椭圆体的形状因素X。此参数取决于椭圆形形状,始终低于1.伸长的物体X方向将有一个小的Nx(for exampleNx= 0.1)。特定情况是具有的球体Nx= 1/3。

图4显示了对象极化与少量形式因子的相对渗透率。显然似乎在外部场方向上伸长的物体更容易磁化。更有趣的是,人们可以注意到,高于给定水平的渗透率,物体极化仅取决于物体形状。这在1 /(μr.– 1) becomes negligible versus the form factor Nx.

图5显示了相同的曲线,但具有归一化极化,以更好地看到渗透率。看来,无论对象形状如何,一旦相对渗透率大于300,就达到了至少95%的最大磁化。

此数字将在现实应用中的下一段中确认。

图4:椭球偏振与1000 A / M字段中的相对渗透率
图4:椭球偏振与1000 A / M字段中的相对渗透率

图5:椭球标准化磁化与相对渗透率
图5:椭球标准化磁化与相对渗透率

Example of a Typical Application: Allegro 60X Reference Target with ATS699LSN Speed Sensor

现在,考虑使用典型的速度应用程序ATS699LSN放置在Allegro 60x参考目标前面的传输部分(图6)。ATS699LSN是一个差分部分,具有三个霍尔板(左,中心,右)和两个差分通道(左心和中心右)。以下仅考虑一个通道的输出。

Typical working air gaps for this part are 1 mm and 2 mm, air gap being defined by the distance between the branded face of the sensor and the top of the target teeth.

图6:Allegro 60x参考目标前面的ATS699LSN
图6:Allegro 60X参考目标前ATS699LSN

图7给出了当目标在一个半时段前方传感器前方的一个通道的归一化输出。该图表明差分场波形几乎不依赖于相对磁导率。可以观察到,在波形之间只有(小)差异μr.= 10 for positions around 3°. Positions around 0° have similar behavior whatever the relative permeability because these positions correspond to a valley of the target.

图7:差分传感器输出与各种相对渗透率的目标位置
图7:差分传感器输出与各种相对渗透率的目标位置

图8和图9分别给出了通道与1mm和2mm气隙的相对渗透率的峰峰差。这些数字证实了先前所见的内容:为了保证最佳性能,目标材料相对渗透性应至少为300.相对渗透性的任何进一步增加对由传感器测量的磁信号具有边缘撞击。

如果铁磁靶材料具有小于300的相对渗透性,则并不意味着背偏偏置装置不起作用。它只适用于堕落的性能
compared to a target with large permeability. For example, the maximum working air gap of the application could be reduced.

图8:峰值到峰场与1 mm气隙的相对渗透率
图8:峰值到峰场与1 mm气隙的相对渗透率

图9:峰到峰场与2 mm气隙相对渗透率
图9:峰到峰场与2 mm气隙相对渗透率

结论

最后,这个应用程序说明了这个问题的简单答案,“我的目标材料是适合反向偏见的应用吗?”:为了具有最佳性能,目标材料的磁相对渗透性必须至少为300-Field <2000 A / m。

但是,这是必要但不是充分的条件;具有适当的目标机械设计也是强制性的,以实现应用所需的性能。

Allegro工程师可以帮助评估目标的材料是否适应背部偏置的布置。如果该材料具有较低的相对渗透性,则Allegro还可以提供支持来估计对应用程序性能的影响。