Koj, Sebastian; Fisahn, Sven; Garbe, Heyno: Echtzeit-Spektralanalyse zur Identifikation von Störquellen in Kraftfahrzeugen. In: emv : Internationale Fachmesse und Kongress für Elektromagnetische Verträglichkeit, Köln, 2020, S. 223-230
Zusammenfassung: | |
Der Automobilsektor ist derzeit in seiner vermutlich größten Veränderungsphase seit seinem Bestehen. Die Elektrifizierung des Antriebstranges, automatisiertes bzw. autonomes Fahren und Connectivity – diese Schlüsselworte beschreiben diesen Prozess und bringen eine Vielzahl von Herausforderungen bei der Sicherstellung der EMV im Gesamtfahrzeug mit sich. Um den straffen Entwicklungszeitplan einzuhalten, sind strukturierte Vorgehensweisen bei der Fehlersuche in frühen Entwicklungsstadien notwendig. In diesem Beitrag wird anhand eines realen Beispiels gezeigt, wie mithilfe von sukzessiver messtechnischer Echtzeit-Spektralanalyse eines Einsatzleitfahrzeugs der Berufsfeuerwehr Hannover sporadische Störungen des Sprechfunks, welche nur während der Einsatzfahrt auftraten, behoben werden konnten. Hierzu wird zunächst in Kapitel 2 die Ausgangssituation vorgestellt. Anschließend wird in Kapitel 3 kurz auf klassische EMV Messungen mit einem Oszilloskop (Zeitbereich) und mit einem Spektrumanalysator (Frequenzbereich) eingegangen. In Kapitel 4 wird schließlich mithilfe von Echtzeitanalyse der Antennenfußpunktspannung, der Gleichtaktströme auf dem Bordnetz und des abgestrahlten elektrischen Felds in der Nähe des Fahrzeugs die Störquelle und der Störkoppelweg anhand von sporadisch auftretenden Störmustern identifiziert. Die Analyse dieser Störmuster führt zur schnellen Identifikation der Störquelle samt Koppelpfad und stellt den Neuheitsgehalt dieses Beitrags dar. Der in dieser Arbeit präsentierter Ansatz basiert auf den in [1] präsentierten Messergebnissen. | |
Lizenzbestimmungen: | CC BY 3.0 DE |
Publikationstyp: | BookPart |
Publikationsstatus: | publishedVersion |
Erstveröffentlichung: | 2020 |
Die Publikation erscheint in Sammlung(en): | EMV 2020 Köln |
Pos. | Land | Downloads | ||
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Anzahl | Proz. | |||
1 | Germany | 220 | 67,07% | |
2 | United States | 29 | 8,84% | |
3 | Czech Republic | 22 | 6,71% | |
4 | Russian Federation | 12 | 3,66% | |
5 | Austria | 11 | 3,35% | |
6 | China | 9 | 2,74% | |
7 | Israel | 6 | 1,83% | |
8 | France | 5 | 1,52% | |
9 | Iran, Islamic Republic of | 2 | 0,61% | |
10 | India | 2 | 0,61% | |
andere | 10 | 3,05% |
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