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智能车机械设计

第十三届“恩智浦”杯全国大学生

智能汽车竞赛

技术报告

学校：

河海大学

队伍名称：

和风队

参赛队员：

王鹏、张鹏飞、张润泽

带队教师：

刘久付、袁晓玲

摘要

本文以第十三届“恩智浦”杯智能车比赛为背景，根据比赛相关要求，并结合团队的实践成果，详细地介绍了河海大学和风队队员们在准备第十三届“恩智浦”杯智能车大赛过程中的工作成果。

提出了基于磁导航的车辆控制系统设计方案，并阐述了系统工作原理。

在此基础上，分模块详细介绍了系统硬件电路的设计与实现，主要包括：

赛道信息采集模块、电源管理模块、单片机控制模块、速度检测模块、辅助调试模块、电机驱动模块，共六大模块，以及对车模的结构优化思路。

关键字：

恩智浦磁导航智能车

第一章引言

1.1课题研究背景及意义

智能汽车就是一种无人驾驶汽车，也可以称之为轮式移动机器人，主要依靠车内以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶。

它一般是利用车载传感器来感知车辆周围环境，并根据感知所获得的道路、车辆位置和障碍物信息，控制车辆的转向和速度，从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。

无人驾驶汽车从根本上改变了传统的“人一车一路”闭环控制方式，将不可控的驾驶员从该闭环系统中请出去，从而大大提高了交通系统的效率和安全性。

现代无人驾驶汽车以汽车工业为基础，以高科技为依托，遵循由低到高、由少到多、由单方面到多方面、螺旋上升的规律发展。

其横向发展离不开各种用途的实际需要，而其纵向发展的生命力在于持续不断的技术创新。

1.2智能车发展概况

部分国家从20世纪70年代开始进行无人驾驶汽车研究，目前在可行性和实用性方面，美国和德国走在前列。

我国在无人驾驶汽车的开发方面要比国外稍晚，但是经过不懈努力也取得了丰硕的成果。

在20世纪80年代，美国就提出自主地面车辆（ALV）计划，这是一辆8轮车，能在校园的环境中自主驾驶，但车速不高。

1995年，一辆由美国卡耐基梅隆大学研制的无人驾驶汽车Navlab—V，完成了横穿美国东西部的无人驾驶试验。

在全长5000km的美国州际高速公路上，整个实验96％以上的路程是车辆自主驾驶的，车速达50—60km／h。

尽管这次实验中的Navlab—V仅仅完成方向控制，而不进行速度控制（油门及档位由车上的参试人员控制），但这次实验已经让世人看到了科技的神奇力量。

2005年，美国国防部“大挑战”比赛上，最终由美国斯坦福大学工程师们改装的一辆大众途锐多功能车经过7个半小时的长途跋涉完成了全程障碍赛，第一个到达了终点。

在赛道上，无人驾驶汽车需要穿越沙漠、通过黑暗的隧道、越过泥泞的河床并需要在崎岖险峻的山道上行使，整个行程无人驾驶汽车需要绕过无数个障碍。

在无人驾驶技术研究方面位于世界前列的德国汉堡Ibeo公司，最近推出了其研制的无人驾驶汽车。

这辆无人驾驶智能汽车由德国大众汽车公司生产的帕萨特2．0改装而成，外表看来与普通家庭汽车并无差别，但却可以在错综复杂的城市公路系统中实现无人驾驶。

行驶过程中，车内安装的全球定位仪随时获取汽车所在准确方位的信息数据。

隐藏在前灯和尾灯附近的激光扫描仪是汽车的“眼”，它们随时“观察”汽车周围约183m内的道路状况，构建三维道路模型。

除此之外，“眼”还能识别各种交通标识，如速度限制、红绿灯、车道划分、停靠点等，保证汽车在遵守交通规则的前提下安全行驶。

最后由无人驾驶汽车的“脑”——安装在汽车后备厢内的计算机，将两组数据汇合、分析，并根据结果向汽车传达相应的行驶命令。

多项先进科技确保这款无人驾驶汽车能够灵活换档、加速、转弯、刹车甚至倒车。

在茫茫车海和人海中，它能巧妙避开建筑、障碍、其他车辆和行人，从容前行。

我国在无人驾驶汽车的开发方面要比国外稍晚。

国防科技大学从20世纪80年代开始进行该项技术研究。

1989年，我国首辆智能小车在国防科技大学诞生，这辆小车长100cm、宽60cm、重175kg，有3个轮子，前轮是一个导向轮，后边有两个驱动轮。

它包含了自动驾驶仪、计算机体系结构、视觉及传感器系统、定位定向系统、路径规划及运动控制系统，还有无线电通信、车体结构及配电系统。

1992年，国防科技大学研制成功了我国第一辆真正意义上的无人驾驶汽车。

由计算机及其配套的检测传感器和液压控制系统组成的汽车计算机自动驾驶系统，被安装在一辆国产的中型面包车上，使该车既保持了原有的人工驾驶性能，又能够用计算机控制进行自动驾驶行车。

2000年6月，国防科技大学研制的第4代无人驾驶汽车试验成功，最高时速达76km，创下国内最高纪录。

其智能控制系统主要由3部分组成：

传感器系统、自动驾驶仪系统和主控计算机系统。

由上海和欧盟科学家合作的中国城市交通中的无人驾驶技术（Cyberc3）项目取得了阶段性成果，首辆城市无人驾驶车在上海交通大学研制成功。

“无人驾驶技术”主要依靠车上的5个“器官”来保证。

首先是位于车头上的俯视摄像头，它是车辆的“眼睛”，能够准确识别地上的白线，从而判断前进方向。

在“眼睛”的一旁，一个凸出车头的激光雷达就像车辆的“鼻子”，随时“嗅”着前方80m范围内车辆和行人的“气息”。

而在车辆的左右两侧，两只超声传感器就像车辆的“耳朵”，倾听着四面八方的声音。

除了用“眼睛”指挥前进外，该车还可以通过另一种方式——用一只无形的“手”来感知地面的磁性物体，从而判断前进方向，而这只“手”就是位于车头底部的磁传感器。

但这种方法需要在车辆运行的道路上埋入磁钉。

最后的“器官”便是车辆的“脑”了，位于远处的遥控指挥中心是车辆的“大脑”，通过无线传输向车辆下达特殊指令；而车辆内部的计算机则是它的“小脑”，通过汇聚“眼睛”、“鼻子”、“耳朵”、“手”所得到的信息来避开周围车辆和行人。

再配合程序中设计好的各景点的位置，无人驾驶车便能顺利地将乘客送到他们想去的地方。

1.3智能车主要关键技术

无人驾驶汽车开发的主要技术有两个方面：

车辆定位和车辆控制技术。

这两方面相辅相成共同构成无人驾驶汽车的基础。

1.3.1车辆定位技术

车辆定位技术是无人驾驶汽车行驶的基础。

目前主要的定位技术有电缆导航、电磁导航、激光导航、GPS导航。

（1）电磁传感器导航技术要点

该技术的实现方法是在车辆将要经过的道路下埋设磁铁（每个相距一定的间隔）。

当车辆经过磁铁时，可以对位置进行检测和校正。

这项技术的优点是可以减低对基础设施的要求，但是车体的制造费用将会提高。

也可以通过软件对智能车辆的运行轨道进行调整，因为并不要求轨迹通过每个磁铁。

（2）电磁传感器导航优缺点

电磁导航是目前最成熟可靠的方案，现大多数均采用这种导航技术。

磁导航最大的优点是不受天气等自然条件的影响，即使风沙或大雪埋没路面也一样有效，而且便于维护。

另外，通过变换磁极朝向进行编码，可以向车辆传输道路特性信息，诸如位置、方向、曲率半径、下一个道路出口位置等信息。

但是，磁导航方法往往需要在道路上埋设一定的导航设备（如磁钉或电线），系统实施过程比较繁琐，且不易维护，变更运营线路需重新埋设导航设备。

1.3.2车辆控制技术

车辆控制技术是无人驾驶汽车的核心，主要包括速度控制和方向控制等几个部分。

无人驾驶其实就是用电子技术控制汽车进行的仿人驾驶。

通过对驾驶员的驾驶行为进行分析可知，车辆的控制是一个典型的预瞄控制行为，驾驶员找到当前道路环境下的预瞄点，根据预瞄点控制车辆的行为。

目前最常用的方法是经典的智能PID算法，例如模糊PID、神经网络PID、专家PID等。

1.4恩智浦智能车比赛简介

教育部为了加强大学生实践、创新能力和团队精神的培养，在已举办全国大学生数学建模、电子设计、机械设计、结构设计四大竞赛的基础上决定委托教育部高等学校自动化专业教学指导分委员会主办每年一度的全国大学生智能汽车竞赛。

比赛由国家教育部高等学校自动化专业教学指导分委员会主办，恩智浦半导体公司协办。

由组委会提供统一的车模和单片机，要求各参赛队在不改变车模的底盘结构的前提下，通过选择适当的检测方案和控制算法，使车模能够在专门设计的跑道上自主地识别路线行驶，单圈行驶时间最短的赛车获胜。

参赛队伍必须仔细研究车模的数学模型以及其控制方案，最终能将车模的性能尽可能多地发挥出来。

第二章智能车设计分析

2.1设计要求

在规定的车模平台基础上，制作一个可以通过感应由道路中心20KHz±2KHz，100mA电流产生的交变磁场进行路径检测并能在跑道上自动识别道路行驶。

赛车放置在起跑区域内赛道上，至少静止两秒钟后会自动启动。

跑完一圈后赛车自动停止在起始线之后三米之内的赛道内。

为了取得较好的成绩，小车必须以尽可能高的速度完成比赛，这就要求小车的赛道信息采集模块要有足够的前瞻性和必要的准确性、转向控制模块与电机驱动模块能够在具有较高的稳定性的前提下尽可能提高车速。

考虑到小车转矩大小以及传感器串道等情况，电磁传感器无法进行有效的前瞻观测，因此这就要求传感器对当前路径的判断要快速而准确判断。

为了在小前瞻的情况保证高速且不冲出赛道，这就要求电机驱动模块要有良好的加速与制动性能。

智能汽车使用镍镉电池组作为电源供给，而系统中各个模块的额定电压不同，因此应该通过电源管理模块进行合理控制，最大限度地发挥电池的驱动能力，并合理的运用隔离技术，为系统的各个模块提供稳定的电力供给。

最后为了使整个智能车系统达到较高的性能，需要对各个模块进行合理设计，使各个部分有机统一起来，高效协调的工作。

2.2总体设计

本智能车系统主要包括七大模块：

电源管理模块、单片机控制模块、赛道信息采集模块、速度检测模块、转向控制模块、电机驱动模块、辅助调试模块。

系统各个组成部分的主要功能如图2.1：

电源管理模块：

主要提供系统各模块正常工作所需要的电源。

稳定、高效的电源模块是系统正常工作的基础。

图2.1系统组成部分

单片机控制模块：

本系统采用由恩智浦公司生产的S9KEAZ128AMLH单片机作为系统的控制核心，它负责控制各个模块间的协调工作，主要接收来自赛道信息采集模块的赛道信

息和速度检测模块反馈的速度信息，通过对这些信息进行恰当的处理，形成合适的控制量对驱动电机进行控制。

赛道信息采集模块：

该模块相当于智能车的“眼睛”，主要负责采集小车所处位置当前或前面的赛道信息，输出相应的信号供主控芯片处理。

速度检测模块：

该模块主要检测小车的当前速度，作为速度反馈传至控制器，以实现速度的闭环控制。

精准的速度检测，是实现准确控制小车速度的前提。

转向控制模块：

该部分主要作为小车方向控制执行机构，根据主控芯片输出的控制信号执行相应的转弯要求。

电机驱动模块：

驱动电路是整个系统的重要组成部分，也是高效的算法得以实现的硬件基础。

它主要作为控制电机转速的执行机构，要求能有很好加速和制动性能。

辅助调试模块：

辅助调试模块用于构建一个良好的人车交互界面，如智能车调试时的一些重要信息的显示以及一些重要参数的设定等,主要在小车调试阶段使用。

2.3方案论证

2.3.1传感器设计方案

竞赛车模需要能够通过自动识别赛道中心线位置处由通有20KHz±2KHz，100mA交变电流的导线所产生的电磁场进行路径检测,我们选取最为传统的电磁感应线圈的方案。

我们方案包括感应线圈、信号选频放大、整流与检测等几个方面的电路设计。

如图2.2：

2.3.2H桥式驱动实现方案的选择

H桥式驱动电路有多种解决方案，典型的有MC33886、桥式驱动器TD340搭建H桥电路以及四片IR2104S搭建的H桥电路。

其中MC33886为内部集成MOSFET的全桥驱动电路，使用简单方便，但经测试发现其驱动能力有限，使用时发热比较厉害。

而采用TD340全桥驱动器外接4片MOSFET构成H桥驱动电路比较复杂。

最终我们选用四片IR2104S来搭建电机驱动电路，电路简单，使用方便，驱动能力强。

2.3.3控制算法选择

PID（比例-积分-微分）控制器由比例单元（P）、积分单元（I）和微分单元（D）组成。

PID控制器本身是一种基于对“过去”、“现在”、和“未来”信息估计的简单控制算法。

具有原理简单；适应性强；鲁棒性强的优点。

而PD控制在比例控制的基础上加入了微分控制，可以抑制振荡，加快收敛速度。

不过，P、D两个参数的设定较难，需要不断进行调试。

经过实践测试，我们决定在速度控制上选择PI算法，而在转向上选择使用PD算法。

2.3.4速度控制

对驱动电机的控制（即速度控制），要达到的目的就是在行使过程中，小车要有最有效的加速和减速机制。

高效的加速算法使小车能在直道上高速行使，而快速减速则保证了小车运行的稳定，流畅。

为了精确控制速度，对速度进行实时监控，我们还引入了闭环控制的思想，在硬件设计，增加了旋转编码器实时采集速度信息。

第三章智能车机械设计

3.1车模信息

本届比赛电磁小车采用新型车模，为最大限度地对车模机械部分进行合理改装，应先收集好F型车模各方面数据，具体数据如下：

3.1.1模型车套装

图3.1模型车套装

车架长25.2cm，宽18cm，高6.4cm。

如图3.1

3.1.2马达信息

DC7.2VRN-260马达，空载转速27390r/min。

3.1.3轮胎信息

轮胎直径6.2cm，后轮宽3.0cm，使用高弹力EVA材料，增加摩擦力。

3.2车模机械结构

3.2.1齿轮传动机构调整

齿轮传动机构对车模的驱动能力有很大的影响。

齿轮传动部分安装位置的不恰当，会大大增加电机驱动后轮的负载，从而影响到最终成绩。

调整的原则是：

两传动齿轮轴保持平行,齿轮间的配合间隙要合适，过松容易打坏齿轮，过紧又会增加传动阻力，白白浪费动力；传动部分要轻松、顺畅，容易转动，不能有卡住或迟滞现象。

判断齿轮传动是否调整好的一个依据是,听一下电机带动后轮空转时的声音。

声音刺耳响亮，说明齿轮间的配合间隙过大，传动中有撞齿现象；声音闷而且有迟滞，则说明齿轮间的配合间隙过小，或者两齿轮轴不平行，电机负载加大。

调整好的齿轮传动噪音小，并且不会有碰撞类的杂音。

3.3车模结构

3.3.1车模结构特点

本智能车系统采用后轮驱动，前万向轮从动。

使用前置单排电感作为传感器检测赛道信息，并使用干簧管探测起跑线。

MCU的扩展电路板置于小车底板、电源模块置于轮轴后方。

整个小车重心偏后，有较好的稳定性。

3.3.2系统电路板的固定及连接

本组共用到2块外接电路板分别为基板、驱动电路，且制作成了印制板，分别安装在车身中部和电机后方。

第四章智能车硬件设计

要实现智能车所需达到的比赛要求，核心是硬件电路系统。

硬件电路系统是智能车系统最基础的部分，软件系统也只有基于它才能实现。

而在本文中不仅要完成智能车的硬件电路设计，还要完成车辆引导线上所通的20KHz电源的设计。

车辆最终实现的目标是以最快的速度完成比赛，所以在硬件电路的设计中不仅要追求系统的高效运行，也要追求系统的稳定运行。

另外，为了便于排查故障，电路系统的设计要简洁明了，能在较短时间内发现故障原因。

除了电路设计之外，还应综合考虑电路板在车模上的具体排布，及由此引起的重心变化可能对小车性能造成的影响。

模型车控制电路设计是车模控制设计中的基础环节。

为保证电路可靠性，我们按功能划分，将整个电路划分为：

主控板接口电路，电磁传感器，转速检测电路，电机驱动电路，电源电路几个部分。

4.1主控制器模块

主控板电路以恩智浦公司提供的32位微处理器S9KEAZ128AMLH为核心，主要包括时钟电路、串口电路、DAP接口、供电电路、复位电路等。

其中各个部分的功能如下：

（1）时钟电路给单片机提供一个外接的8MHZ的石英晶振。

（2）DAP口让用户可以通过DAP头向单片机下载和调试程序。

（3）供电电路主要是给单片机提供+5V电源。

（4）复位电路是通过一个复位芯片在电压达到正常值时给单片机一个复位信号。

4.2电源管理模块

全部硬件电路的电源由7.2V、2Ah的可充电镍镉蓄电池提供。

由于电路中的不同电路模块所需要的工作电压和电流容量各不相同，因此电源模块应该包含多个稳压电路，将充电电池电压转换成各个模块所需要的电压。

主要包括如下不同的电压。

如图4.1

4.2.1+5V电源模块

+5V电源是电源模块最重要的部分，因为核心模块及电磁传感器模块都工作在这个电压下，另外旋转编码器等也是需要这个电压。

对于+5V电源部分，除了对性能上的严格要求外，同时电路板的空间和散热问题也不得不加以考虑。

电源调节器件通常使用最多的是线性稳压器件（如78xx系列三端稳压器件）。

虽然这种线性稳压器具有输出电压恒定或可调、稳压精度高的优点，但是由于其线性调整工作方式在工作中会造成较大的“热损失”（其值为V压降×I负荷），导致其电源利用率不高、工作效率低下，不易达到便携式设备对低功耗的要求。

与线性稳压器件相比，开关电源调节器以完全导通或关断的方式工作,通过控制开关管的导通与截止时间，有效的减少工作中的“热损失”，保证了较高的电源利用率。

开关管的高频通断特性以及串联滤波电感的使用对来自于电源的高频干扰具有较强的抑制作用。

同时由于其低功耗特点，在进行电路板设计时，可以减少散热片的体积和PCB板的面积，有时甚至不需要加装散热片，方便了电路设计与使用，但是由于其工作压降要求在1.0V以上，却限制了该类型开关电源在某些便携式移动设备上的使用。

针对线性稳压电源与开关电源存在较高工作压降的问题使得这两类电源调节器件不易广泛应用于便携式移动设备中，我们采用了一种低压差线性电源芯片LM2940-5.0来作为智能车的电源调节器件，可保证电池电压在+7V～+5.1V范围内变化时，输出稳定的5V电压,显著的提高了电源的利用效率。

LM2940-5.0的电路连接如图4.2所示

图4.2LM2940-5.0电路连接图

4.3电机驱动

控制车模的运动速度是车模控制的重要环节，这就必须使用PWM调速驱动电路。

IR2104S驱动一个半桥，结构更加简单，电路更加方便，其驱动电流较大，完全可以满足小车运动的需要，而且电路简单有效，具有更高的集成度和稳定性。

4.4速度传感器模块

为了使得赛车能够平稳地沿着赛道运行，需要控制车速，使赛车在急转弯时速度不至过快而冲出赛道。

通过控制驱动电机上的平均电压可以控制车速，但是如果开环控制电机转速，会受很多因素影响，例如电池电压、电机传动摩擦力、道路摩擦力等。

这些因素会造成赛车运行不稳定。

通过速度检测，对车模速度进行闭环反馈控制，即可消除上述各种因素的影响，使得车模运行得更稳定。

此外，在记忆算法中为了记录道路信息，需要得到赛车运行距离，这也可以通过车速检测来实现。

4.5.1速度传感器的选型

车速检测的方式有很多种，例如用测速发电机、转角编码盘、反射式光电检测、透射式光电检测和霍尔传感器检测。

本车选择使用光电编码器来作为小车的速度传感器。

系统选用的是成都逐飞科技有限公司生产的Mini512Z增量式光电编码器。

该编码器提供两相输出，体积小，质量轻，线数多，能够满足实际的需要。

另外，专门选用了齿数较少的传动齿轮，有利于提高编码器与电机的转速比，使相同速度下采到的脉冲数更多，有效提高了速度反馈的精度。

但在安装编码器时需要注意齿隙的配合，过紧可能会增加电机的负载，成为额外的阻力；过松可能会打坏齿轮。

4.5电磁传感器模块

4.5.1设计原理

（1）导线周围的电磁场

根据麦克斯韦电磁场理论，交变电流会在周围产生交变的电磁场。

智能汽车竞赛使用路径导航的交流电流频率为20kHz，产生的电磁波属于甚低频（VLF）电磁波。

甚低频频率范围处于工频和低频电磁破中间，为3kHz～30kHz，波长为100km～10km。

如图4.3所示：

图4.3电流周围的电磁场示意图

导线周围的电场和磁场，按照一定规律分布。

通过检测相应的电磁场的强度和方向可以反过来获得距离导线的空间位置，这正是我们进行电磁导航的目的。

由于赛道导航电线和小车尺寸l远远小于电磁波的波长λ，电磁场辐射能量很小（如果天线的长度l远小于电磁波长，在施加交变电压后，电磁波辐射功率正比于天线长度的四次方），所以能够感应到电磁波的能量非常小。

我们将导线周围变化的磁场近似缓变的磁场，按照检测静态磁场的方法获取导线周围的磁场分布，从而进行位置检测。

由毕奥-萨伐尔定律知：

通有稳恒电流I长度为L的直导线周围会产生磁场，距离导线距离为r处P点的磁感应强度为：

公式1

图4.4直线电流的磁场

由此得

，对于无限长直电流来说，

，

，则有

图4.5无限长导线周围的磁场强度

在上面示意图中，感应磁场的分布是以导线为轴的一系列的同心圆。

圆上的磁场强度大小相同，并随着距离导线的半径r增加成反比下降。

（2）磁场检测方法

人类对于磁场的认识和检测起源很早，我国古代人民很早就通过天然磁铁来感知地球磁场的方向，从而发明了指南针。

但是对于磁场定量精确的测量以及更多测量方法的发现还是在二十世纪初期才得到了突飞猛进的进展。

现在我们有很多测量磁场的方法，磁场传感器利用了物质与磁场之间的各种物理效应：

磁电效应（电磁感应、霍尔效应、磁致电阻效应）、磁机械效应、磁光效应、核磁共振、超导体与电子自旋量子力学效应。

下面列出了一些测量原理以及相应的传感器：

（a）电磁感应磁场测量方法：

电磁线磁场传感器，磁通门磁场传感器，磁阻抗磁场传感器。

（b）霍尔效应磁场测量方法：

半导体霍尔传感器、磁敏二极管，磁敏三极管。

（c）各向异性电阻效应（AMR）磁场测量方法。

（d）载流子自旋相互作用磁场测量方法：

自旋阀巨磁效应磁敏电阻、自旋阀三极管磁场传感器、隧道磁致电阻效应磁敏电阻。

（e）超导量子干涉（SQUID）磁场测量方法：

SQUID薄膜磁敏元件。

（f）光泵磁场测量方法：

光泵磁场传感器。

（g）质子磁进动磁场测量方法。

（h）光导纤维磁场测量方法。

以上各种磁场测量方法所依据的原理各不相同，测量的磁场精度和范围相差也很大。

我们需要选择适合车模竞赛的检测方法，除了检测磁场的精度之外，还需要对于检测磁场的传感器的频率响应、尺寸、价格、功耗以及实现的难易程度进行考虑。

在下面所介绍的检测方法中，我们选取最为传统的电磁感应线圈的方案。

它具有原理简单、价格便宜、体积小（相对小）、频率响应快、电路实现简单等特点。

通电导线周围的磁场是一个矢量场，场的分布如图4.6所示。

如果在通电直导线两边的周围竖直放置两个轴线相互垂直并位于与导线相垂直平面内的线圈，则可以感应磁场向量的两个垂直分量，进而可以获得磁场的强度和方向。

图4.6磁场分布图

导线中的电流按一定规律变化时，导线周围的磁场也将发生变化，则线圈中将感应出一定的电动势。

根据法拉第定律，线圈磁场传感器的内部感应电压E与磁场B（t）、电磁线圈的圈数N、截面积A的关系有：

公式2

感应电动势的方向可以用楞次定律来确定。

由于本设计中导线中通过的电流频率较低，为20kHz，且线圈较小，令线圈中心到导线的距离为r，认为小范围内磁场分布是均匀的。

再根据图3所示的

导线周围磁场分布规律，则线圈中感应电动势可近似为

公式3

即线圈中感应电动势的大小正比于电流的变化率，反比于线圈中心到导线的距离。

其中常量K为与线圈摆放方法、线圈面积和一些物理常量有关的一个量，具体的感应电动势常量须实际测定来确定。

4.5.2电路设计原理

从上面检测原理可以知道，测量磁场核心是检测线圈的感应电动势E的幅

值。

下面将从感应线圈、信号选频放大、整流与检测等几个方面讨论电路设计的问题，最后给出电路设计系统框图和实际电路。

（1）感应磁场线圈

检测线圈可以自行绕制，也可以使用市场上能够比较方便购买的工字型10mH的电感。

如图4.7所示。

图4.7几种10mh电感

这类电感体积小，Q