阅读说明：本技术 在考虑测量噪声下的用于测量飞行器发动机轴的转速的方法 (Method for measuring the rotational speed of an aircraft engine shaft taking into account measurement noise ) 是由 赛德瑞克·德杰拉希 雅克·保罗·米歇尔·高弗里特 让-弗朗索瓦·让-保罗·克莱芒·席林 于 2018-06-13 设计创作，主要内容包括：本发明涉及一种用于测量飞行器发动机轴的转速的方法,该方法包括以下步骤：获取跨音轮传感器的端子的交流转速检测信号；将所述交流信号转换为方波信号；将先前记录的多个方波信号周期样本与周期上限和周期下限进行比较,以确定其值在下限与上限之间的有效样本；如果有效样本的数目大于第一阈值,则基于所述有效样本确定方波信号的期望周期；以及至少在有效样本的数目小于第一阈值的条件下,计算样本的多个和,并计算包括有效周期样本与至少两个样本的多个和中的一些和的集合的平均值。(The invention relates to a method for measuring the rotational speed of an aircraft engine shaft, comprising the following steps: acquiring an alternating current rotating speed detection signal of a terminal of a transonic wheel sensor; converting the alternating current signal into a square wave signal; comparing a plurality of previously recorded square wave signal period samples with an upper period limit and a lower period limit to determine valid samples having values between the lower limit and the upper limit; determining an expected period of the square wave signal based on the valid samples if the number of valid samples is greater than a first threshold; and calculating a plurality of sums of the samples and calculating an average of a set including the valid periodic samples and some of the plurality of sums of the at least two samples, at least on a condition that the number of valid samples is less than a first threshold.)

在考虑测量噪声下的用于测量飞行器发动机轴的转速的方法

技术领域

本发明涉及飞行器发动机速度的准确测量。

更具体地，关于在通过音轮传感器测量发动机轴的转速期间，考虑以不可预测的方式添加到期望信号的寄生噪声的存在。

背景技术

准确检测飞行器发动机轴的转速是有必要的，这是由于飞行器发动机轴的转速的检测信息可以在例如转速或加速度超过预定的安全值的情况下控制切断或调节发动机电源。

众所周知的是使用与音轮相关联的可变磁阻传感器来测量轴的转速。该传感器可以固定地被称为音轮传感器或可变磁阻传感器。音轮被布置为与轴形成单个部件。传感器使用绕组产生一个磁场，该磁场在音轮的两个齿之间的气隙上或者在音轮的一个齿上闭合。因此，所测量的磁通量以与音轮转速成比例的方式根据音轮的齿的通过而变化。如此产生的交流电压的频率等于音轮的齿的通过频率，该频率本身说明了轴的转速，并且该交流电压的振幅是气隙和信号频率的函数。申请人在申请号为WO 2014/207369的国际专利申请中描述了一种可以拧紧在飞行器发动机轴上的齿状螺母，以例如用滚珠轴承机械地固定该发动机轴，该齿状螺母的齿可以与根据该原理运行的转速传感器配合。此外，该螺母的至少一部分齿还包括空腔，在保持螺母的拧紧功能的同时，在该部分中提供最大数量的缺口间隔，使得能够准确地测量该发动机轴的旋转速度。

带有音轮的转速测量系统尤其可以用于测量双转子喷气发动机的低压转子的所谓“N1”转速。在“直接驱动”发动机上(通过低压轴直接驱动风扇)，此转速N1也是风扇的转速。音轮传感器还可以用于测量双转子喷射发动机的高压转子的旋转转速N2，或该发动机的另一转动构件的转速。

跨可变磁阻传感器的端子获取的正弦交流信号可以通过位于发动机控制单元上游的电子电路转换为方波信号，该发动机控制单元可以对该方波信号执行频率测量。正弦信号到方波信号的转换特别地由具有预定重启阈值和复位信号的施密特触发器来执行。当输入电压超过复位阈值时，施密特触发器输出处的方波信号切换为高电平，而当输入电压低于重启阈值时，该方波信号切换为低电平。

但是，寄生噪声会严重干扰提供给带有音轮的转速传感器的方波信号。由于某些发动机零件的机械振动，传感器的零件会受到电磁干扰。可以观察到间歇性的噪声事件以及叠加在表示音轮旋转的信号(期望信号)上的交流型的噪声信号。就这点而言，图1在第一个坐标轴上示出了在信号被交流型寄生噪声改变的情况下(该寄生噪声的频率大于期望信号的频率)，跨音轮传感器端子的电压S_V随时间变化的情况，并且在第二个坐标轴上示出了在触发器的输出处对电压信号S_V进行方形化之后所获得的方波信号S_C。由于噪声的峰间电压可以局部大于复位阈值U_R与重置阈值U_A之间的电压差，因此交流噪声会引起方波信号的假性切换。第三个坐标轴示出了对连续周期的方波信号S_C进行计数的信号C_P随时间的变化。该第三个坐标轴的曲线所示的时间延迟在方波信号从高电平到低电平的每次向下切换时重新开始。例如，在图中所示的时间段P₁上，没有由于噪声引起的假性切换。另一方面，在下一个时间段P₂上，由于叠加在期望信号上的寄生交流噪声，检测到的信号S_V跨越复位阈值U_A，然后再次下降到重启阈值U_R以下。两次通过触发阈值之间的时间确实小于周期P₁，这会导致方波信号S_C的连续快速切换，以及导致在非假性切换的情况下获得的单个“完整的”周期P2的位置检测到方波信号S_C的两个连续“分割的”周期P_2a和P_2b。然后，干扰了轴的转速。

已知的解决方案包括在产生方波信号的电子设备的上游过滤掉寄生噪声。这是在发动机控制单元的上游实施的低级解决方案。例如，通常利用低通滤波器来滤除频率大于期望信号的频率的噪声。但是，低通滤波容易导致获得的测量值相移。如果将发动机轴的位置作为监视发动机其他构件的参考，有相移的测量会妨碍跨可变磁阻传感器端子所获取的信号可以实现的其他功能，例如发动机平衡功能。另外，低通滤波可以减小信号的振幅。在恒定的重启阈值与复位阈值以及在转速测量信号的振幅减小的情况下，所获得的频率测量的准确度降低。在发动机转速较低时(例如在发动机启动时)，此问题甚至更为相关，在这种情况下，交流类型的寄生噪声的峰间振幅与期望信号的峰间振幅的比值可以大于在高发动机转速的情况下的比值。

此外，存在跨可变磁阻传感器的端子而采集的正弦电压进行后处理的软件解决方案，该软件解决方案在发动机数字接口的应用系统(例如，FADEC类型的系统)级上实现。但是，没有一种现有的解决方案正好适合于处理由于高频交流噪声而产生有噪信号的问题。

特别地，现有技术的解决方案基于在较早时间获取的周期测量值的简单平均来确定当前时刻音轮的齿的通过周期，该解决方案仅在获取到足够数量的无噪的“完整”周期的情况下才有效。

发明内容

本发明通过对方波信号上检测到的周期值进行后处理来解决上述问题，可以在发动机数字接口的软件应用程序级实现该处理，以基于在循环缓冲器类型的存储器中存储的方波信号的周期样本集合来重构“期望周期”(即，在没有寄生噪声的情况下获得的期望信号的周期)。该后处理基于以下观察：在存在假性切换(例如，先前在图1中示出的信号S_C上突显的假性切换)的情况下，可以通过取连续几个周期的信号S_C的和来获取与所观察到的针对期望信号的周期非常接近的值。本发明的方法通过求连续周期样本的多个和并且将这些和与似然阈值进行比较，使得能够求得正确的和，该似然阈值是根据先前得到的周期和转速测量计算的。

根据第一方面，本发明的目的是一种用于测量飞行器发动机轴的转速的方法，包括以下步骤：

获取跨速度传感器的端子采集的交流转速检测信号，该速度传感器包括由该发动机轴旋转驱动的音轮；

将所述交流信号转换成方波信号，对应于通过的交流信号电压低于重启阈值以及交流信号电压高于复位阈值而将方波信号分别切换到低电平和高电平；

在循环缓冲器型的存储器中存储多个方波信号周期的样本，并将所述样本中的每一个样本与周期下限和周期上限进行比较，以确定值在这两个极限之间的有效样本；

如果所确定的有效样本的数量大于第一阈值，则基于所述有效样本确定方波信号的期望周期；以及

至少在有效样本的数目小于第一阈值的条件下，通过以下子步骤确定信号的期望周期：

计算至少两个样本的多个和，

计算包括多个有效周期样本以及取自至少两个样本的多个和中的多个和的集合的平均值，方波信号的期望周期被取为等于所述平均值。

本发明的方法不需要具有与期望信号的完整周期相对应的周期样本。即使由于在方波信号上获得的假性切换而仅具有“分割的”周期样本，本发明的方法也能够得到与针对期望信号而获得的周期接近的周期。

本发明的方法是从以下观察开始发展的：在例如上述图1示出的信号S_C上突显的假性切换存在的情况下，可以通过取连续几个周期的信号S_C的和来获得与针对期望信号所观察到周期值非常接近的周期值。

有利地，本方法可以表现出以下附加特征：

·本方法包括如下附加步骤：从计算的多个样本的和中确定在周期上限与周期下线之间的样本的有效和，通过计算由有效周期样本和样本的有效和组成的集合的平均值来计算方波信号的期望周期；

·加在一起以确定有效和的样本是连续样本；

·如果有效样本的数目与样本有效和的数目之和小于第二阈值，则将方波信号的期望周期设为等于在该方法的前次迭代过程中获得的方波信号的期望周期；

·根据固定周期值和最大周期变化值来计算周期下限和周期上限；

·然后，将固定周期设为等于在较早时刻获得的方波信号的期望周期；

·然后，使用最大转速梯度定律获得最大周期变化值，其中给定时刻的最大梯度是转速的函数；

·在测量的如下初始化阶段期间：其中有效周期样本的数目不超过第三阈值的阶段，或者其中方波信号上检测到的周期样本的相互分散超过预定阈值百分比的阶段，由转速的理论数值模型来估算方波信号的期望周期；

·然后在初始化阶段期间，通过根据发动机的热力学参数的转速的数值模型来确定方波信号的期望周期，该参数优选地是高压转子转速值、大气压值或压缩机定子匀场值。

根据第二方面，本发明涉及一种涡轮机发动机控制单元，被配置成实施上述方法的步骤。

根据第三方面，本发明最后涉及一种计算机程序产品，该产品旨在涡轮机发动机控制单元的应用系统中使用，该计算机程序产品的代码指令能够实现上述方法。

附图说明

上面已经描述了图1。

通过结合下面附图的仅示意性而非限制性的描述，本发明的其他特征、目的和优点将变得明显。

图2示出了在音轮传感器输出端的有噪信号的示例上对方波信号周期的多个误检测。

图3示出了由期望信号和正弦交流型噪声叠加而成的理论电压信号，以示出周期样本相加的原理。

图4示意性地示出用于处理在循环存储器中获取的周期样本以重新计算期望周期的算法的实施例。

图5示出了用于确定图4的算法中的似然区间的算法的实施例。

图6示出了使用图4中示出的算法，基于在测量的初始化阶段在包括有限时间范围Z的时间段内，获得的关于轴转速信号的结果。

图7示出了在范围Z的短时间尺度上的图6的信号。

具体实施方式

在下文的整个描述中，跨音轮传感器的端子获取了交流信号S_V，用于检测双转子喷气发动机的低压转子(BP)的轴的转速。在传感器的下游和电子发动机控制器(EEC)(例如FADEC3)的上游，将信号S_V转换为方波信号S_C。为此，在这里信号S_V由RC滤波器进行滤波，然后被消峰，然后再次滤波，最后由具有0V的重启阈值U_R和0.232V的复位阈值U_A的施密特触发器进行方形化。

通过考虑方波信号的两个下降沿之间流逝的时间，来测量方波信号S_C上音轮的齿的通过周期。这里，音轮传感器测量发动机的转速N1。然而，相同的处理情况可以有利地用于测量发动机转动构件的任何其他转速，例如测量转速N2。

然而，如上关于图1可见，方波信号S_C可以呈现出与转速检测信号的期望部分上升沿或下降沿不对应的一种切换，但是相比之下，该切换是由寄生交流噪声(信号的非期望部分)的电压变化引起的。此现象在图2中示出。在第一个坐标轴上，跨音轮传感器的端子的理论电压S_V被表示为时间t的函数。还表示了信号S_U的期望部分，该期望部分以理论的方式通过从信号S_V中减去寄生交流噪声的贡献而获得。在第二个时间轴上，叠加了与信号S_V相关的方波信号和与理论上的期望信号S_U相关的方波信号，该方波信号在低电平U₁和高电平U₂之间切换。当信号S_V的电压超过阈值U_A时，将这些方波信号切换为高电平U₂，并且当信号S_V的电压降至阈值U_R以下时，将这些方波信号切换为低电平U₁。

在第二个坐标轴上观察到，在方形化之后，有噪信号S_V具有对应于部分20'的上升沿和下降沿，而在方形化之后，期望信号S_U具有对应于部分20的单个上升沿和单个下降沿。此外，部分20'的上升沿和下降沿不对应于部分20的上升沿和下降沿。因此，相对于针对期望信号S_U获得的周期，针对有噪信号S_V所检测的周期是错误的(例如，方波信号的两个连续的下降沿之间的周期)。然而，期望信号S_U的周期代表了期望的转速N1。

下面描述应用于在方波信号S_C上获取的多个周期值T₁，…，T_n的处理方法10。方法10通过在电子发动机控制器(EEC)的应用系统中实现的算法来实现。该方法被用于根据值T₁，…，T_n来重构固定周期P_t。再次提醒，这里，在方波信号的两个连续下降沿之间(从高电压电平U₂到低电压电平U₁)获得方波信号S_C的周期。不必事先假定这些周期是“完整的”，即与排除寄生噪声的理论期望转速检测信号相关，或者是“分割的”，即在与噪声相关的信号S_C的假性切换之间计算。方法10用于重构第t个周期P_t，该周期提供了理论期望信号S_U的周期的最佳近似。在此，方法10在飞行器发动机的EEC数字接口的应用软件级上以数字方式实现。

图3被用于使用简化的理论示例来解释方法10的目的和原理。在第一个坐标轴上表示了随时间变化的电压信号S_V的示例，该电压信号S_V是通过对也表示在第一坐标轴上的低频、正弦理论期望信号S_U和高频噪声信号求和而获得的。第一个坐标轴上还表示了用于将信号S_V和理论信号S_U进行方形化的施密特触发器的重启阈值U_R和复位阈值U_A，该S_V和S_U这两个信号分别对应于在第二个坐标轴上水平表示的方波信号S_C和在第三个坐标轴上水平表示的理论方波信号S_CT。可以看出，针对信号S_CT获得的周期P_t在第一周期T₁处与针对信号S_C有效获得的周期部分地重叠，然后在随后的两个周期T₂和T₃完全地重叠，在图3的第四个非参考期间内还部分地重叠。

然而，通过将连续的周期T₁，T₂和T₃相加，获得了非常接近值P_t的周期值，该P_t值构成了用于频率测量的期望周期。此结果的一种解释是，在给出周期P_t的情况下，分别标记了周期T₁的开始和周期T₃的结束的S_C的两个下降沿近似对应于信号S_CT所观察到连续的下降沿。如果在该理论示例与跨音轮传感器的端子采集的检测信号的实际测量情况之间进行类比，则跨传感器的端子而有效观察到的信号将是信号S_V，从而得出的方波信号是S_C。因此，方法10的一个目的是获得由方波信号S_CT得到的周期P_t的最佳近似，该周期P_t不能够被直接观察到。

接下来描述方法10的用于处理方波信号S_C的周期值的步骤，该方波信号S_C是根据跨音轮传感器的端子而获取的转速检测信号S_V得到的，在此提醒，方法10是由电子发动机控制器的数字接口的应用软件程序或应用系统实现。下文中将参照图4描述方法10的步骤。

在步骤100中，通过以下方式获取方波信号的周期样本值T₁，…，T_n。第一计数器检测与方波信号的期望频率相关的高频方波采样信号的下降沿。例如，音轮齿的通过周期的测量板可具有大约0.25.10^-6s时间级的采样周期。第二计数器检测方波信号S_C的下降沿。因此，可以将方波信号S_C的两个连续下降沿之间经过的时间值存储在循环缓冲器类型的循环存储器B中，可以在该循环存储器B中保存一定数量的周期测量值。这里，优选地在电子电路中实现用于周期测量的缓冲器B，而不是在电子发动机控制器的数字接口的应用系统中进行数字实现，因为该发动机控制器的计算周期通常在大约为0.015s的时间级，不能够准确测量音轮齿的通过周期(对于60齿，其速度可以达到每分钟7000转)。然后，循环缓冲器B可以将值T₁，…，T_n以及这些样本的测量日期提供给应用系统。

样本的数量(此处表示为n)被认为大于确保良好测量准确度所需的最小样本数目。最小数目可以例如对应于音轮的齿数。通过在随后的步骤中，在下文中重复进行方法10中的取比音轮的齿数大的连续样本数量的平均值，消除了与音轮齿的几何形状的不均匀性有关的测量之间的任何差异。在确定每个缓冲器B的最小样本数目中，还涉及希望降低其影响的寄生噪声的预期频率：相对于期望信号的噪声频率越高，根据关于图3所述的原理，重构音轮齿的期望通过周期就可能需要越多的“分割的”周期。

然后在步骤110中，按照从最老的样本到最新的样本的顺序对样本T₁，…，T_n进行排序。该步骤110使得在随后的步骤中可以随着时间取连续周期的和。为了更加方便，在此假设排序后的样本在排序后保留其从T₁到T_n的顺序。因此，在步骤110的输出处，应用系统具有由n个连续周期的样本构成的向量。

在本实施例中，在步骤110之后，根据指示周期测量值是否处于初始化状态的二进制初始化信号的值，存在两种不同的场景。

具体地，如下文所述，在基于步骤120来重构固定周期的以下步骤中，以在前次计算增量下获得的固定周期值作为输入。因此，这些步骤需要被认为令人满意的至少一个已获得的固定周期值。

在本实施例中，对在缓冲器B中排序的周期样本T₁，...，T_n进行测试。可替代地，也可以对未排序的周期样本进行初始化测试。测试样本T₁，…，T_n中的一定数量的样本(例如十个样本)或是替代地所有的样本，是否充分相关，即它们的值相对于分散阈值D的预定百分比是否为弱分散。

例如，如果初始化测试要求三个周期样本相互弱分散，并且针对5％的分散阈值，则检查以验证是否满足逻辑方程

以及

作为替代地，初始化测试可以在于验证包括在似然区间[P_min，P_max]之间的T₁，…，T_n中的周期样本的数目是否超过预定阈值A₃，其中例如，使用与取决于发动机的运行状况的理论模型来计算P_min和P_max。

只要对于方法10的迭代，初始化测试没有给出正向结果，则二进制初始化信号的值将为零，并且该测量被视为未初始化。在其中测量还未进行初始化的初始化阶段，不是从先前的固定周期P_t-1来确定固定周期P_t，而是在步骤500D(周期Pt的确定步骤500的方式D)中通过理论数值模型P_th来计算P_t。根据发动机的热力学参数(例如高压转子的转速值、大气压力或压缩机的匀场)，理论数值模型P_th可以对应于转速N1值的理论模型。下面将参考图6和图7来描述在周期测量的初始化阶段期间获得的结果。

如果在(相对于预定时间)过长的时间段内初始化测试结果为负，这意味着信号非常嘈杂，则可以将二进制初始化信号的值变为1，并使用固定周期P_t的值来初始化该算法，该固定周期P_t在给出周期P_th的情况下根据理论数值模型得到。由于理论模型中使用的发动机转速的测量存在不确定性，在初始化之后的后续迭代中建立似然区间[P_{t min}，P_{t max}]时，可以在确定该理论周期时考虑误差的范围。

如果初始化测试得到正向结果，则二进制初始化信号将增加到值1。然后，直到音轮齿的通过周期的测量结束为止，初始化信号保持等于1，并在该方法的随后的迭代过程中，使用先前获得的固定周期值。在该方法的迭代期间(其中二进制初始化信号的值增加到1)，可以从确定为相互相干的样本中计算初始的固定周期P_t0。例如，值P_t0可以取为等于被认为是互相相干的周期样本的算术平均值。然后，后续步骤120可以在后续迭代中实施，将先前的固定周期值视为值P_t0。

在周期测量被初始化的条件下，在对样本进行排序的步骤110之后，方法10继续进行计算期望周期的下限和上限的步骤120。可替代地，当在初始化周期测量时，步骤120可以在步骤110之前执行，或者与步骤110并行执行。步骤120在于建立似然区间，然后，该似然区间可以在排序的样本T₁，…，T_n中确定那些可以对应于“完整的”周期的样本，换句话说，对于测量音轮齿的通过频率有效的周期样本。

结合图5描述了计算音轮齿通过的第t个周期P_t的似然区间的算法120的细节，该似然区间由下限P_{t min}和上限P_{t max}界定。

在步骤121中，分别获取值P_t-1和V_t-1，该P_t-1和V_t-1的值分别为音轮齿通过周期的第(t-1)个值(在先前使用算法100确定的)和第(t-1)个对应的转速值。周期例如以毫秒表示，转速例如以每分钟转数(rpm)表示。

接下来，在步骤122中，使用音轮转速的最大可能梯度(转速N1的最大梯度)的预定定律，计算针对周期P_t的最大转速梯度。定律G_N1max可以来自发动机测试或先前的计算。该定律G_N1max在此表示为轴的转速的函数，但也可以取决于与发动机的运行状况有关的其他参数。转速梯度可以表示为rpm每秒。

在步骤123中，获得的值G_N1max(V_t-1)被用来获得周期P_t上的最大转速变化。这里，将最大梯度值G_N1max(V_t-1)乘以周期P_t-1，以获得对该最大变化的估计。这里的最大变化值是绝对值，并且可能导致音轮旋转的加速或减速。因此，速度V_{t max}通过将该最大变化量加到V_t-1上来计算获得，并且速度V_{t min}通过从V_t-1中减去该最大变化量来计算获得。

作为替代的，在转速的减速度(相对最小)方向上的最大变化量可以不等于在加速度方向上的最大变化量的相反数。

最后，在步骤124中，根据最大速度V_{t max}和最小速度V_{t min}这些值中分别推断出最小周期P_{t min}和最大周期P_{t max}的值。首先，根据V_{t max}和V_{t min}分别获得音轮齿的通过频率的最大值和最小值f_{t max}和f_{t min}。例如，如果速度以rpm表示，则首先将该以rpm表示的速度除以60(以获得每秒的旋转速度值)，然后将除法之后所获得的值乘以音轮的齿数，以获得齿通过的最大频率和最小频率。最后，为了获得相应的周期P_{t min}和P_{t max}，在以已知的方式加入饱和度值以避免被0除的情况下，分别考虑频率f_{t max}和f_{t min}的倒数。

返回到图4的示意图，在步骤200中，根据由周期P_{t min}和P_{t max}限定的似然区间，在T₁，…，T_n中确定在周期P_{t min}与P_{t max}之间有效样本T₁，…，T_k1，以及这些有效样本的数目k₁(card V₁)。这里，V₁表示在此阶段被指定为有效的缓冲器B中周期样本的集合。

然后考虑针对有效样本数目的第一阈值A₁。将有效样本(不一定是连续的)的数目k₁与阈值A₁进行比较。

如果k₁大于或等于A₁，则估计获取了足够的有效样本，以通过对有效样本取平均值(这里为算术平均值，也可以是几何平均值)来获得音轮齿通过的第t个周期P_t，这对于转速N1的测量具有重要意义。换句话说，在缓冲器B中包含的样本中，具有被估计为不是来自假性切换而是对应于“完整的”周期的足够的样本。因此，如果k₁大于或等于A₁，则电子发动机控制器的应用系统在步骤500A(步骤500的方式A)中确定P_t等于包含在B中的k₁个有效周期样本的算术平均值。

选择一个阈值A₁，该阈值A₁足以获得对于频率测量具有重要意义的固定周期，而该周期也不是太高，以免使得计算过度复杂且应用系统的内存过载。例如，考虑使阈值A₁等于音轮的齿数或该齿数的倍数是有利的。因此，如果某些齿相对于其他齿表现出几何上的不规则性，即证明期望信号中的周期不相等(与寄生噪声的存在无关)，则该算法将通过对覆盖音轮整个周长的多个周期取平均值，来减小这些不规则现象的影响。

另一方面，如果k₁小于A₁，则需要进行下一个步骤300的样本和的计算。

如先前关于图3所见，添加几个无效周期样本的一个原则是通过消除由噪声引起的假性切换的影响而获得与期望信号的“完整的”周期相对应的样本和。实际上，该算法寻求连续样本的和，该和的值被包括在先前在步骤120中确定的似然区间中，即在P_{t min}和P_{t max}之间。

因此，在这里描述的实施例中，该算法针对索引i(i从1到n-1，n是缓冲器B的数量元素)和索引j(j严格大于i并且从i+1到n)，计算由S_ij表示的从T_i到T_j的缓冲器B中的周期样本的和，注意到样本T₁，...，T_n已按时间顺序在110中排序。换句话说，这里执行缓冲器B中的连续样本的所有可能的和。

接下来，在步骤400中，在S₁₂，…，S_1n，S₂₃，…，S_(n-1)n中并且基于由周期P_{t min}和P_{t max}限定的似然区间，来确定样本S₁，...，S_k2(该样本的值包括在周期P_{t min}和P_{t max}之间)的有效和以及这些样本有效和的数量k₂。这里，V₂表示被认为样本有效和的集合。作为替代的，可以考虑与在步骤200中确定的值不同的似然值的下限和上限的值，或者作为替代的，可以应用与属于区间[P_tmin，P_tmax]不同的其他标准来选择有效和，或者可以不选择有效和。

以类似于步骤400的方式，可以根据针对周期有效和的数目的数目k₂(card V₂)与第二阈值A₂之间的排列关系来区分两种情况。阈值A₂可以取为等于A₁。优选地，阈值A₂取为大于A₁的值，以使得通过对样本有效和求平均来计算的固定周期P_t需要更多数量的有效和。这是合理的，因为在固定周期的计算中允许使用样本和(而不再仅是周期样本)来降低测量的准确性。

如果样本有效和的数目k₂大于或等于阈值A₂，则在步骤500B中，算法确定固定周期P_t等于k₁个样本(先前在步骤200中确定为有效的k₁个样本)与k₂个样本有效和(参考步骤400的k₂个样本有效和)构成的集合的平均值(此处为算术的)。

与步骤500A的计算方式不同，该固定周期的最后一种计算方式是非常有利的，它不需要在缓冲器B中单独拥有预定数量的有效样本。换句话说，即使缓冲器B中的所获取的周期样本的集合或该大量的周期样本是“分割的”并且是由假性切换导致的，也可以执行步骤500B的计算。该算法仅基于不相干的周期(考虑到所使用的转速梯度定律)来重构用于转速计算的期望周期，这不仅能够提高滤波器输出测量的准确度，而且即使在方波信号S_C上没有采集到“完整的”周期，该算法也可以运行。

然而，基于缓冲器B中包含的无效样本，步骤500B的固定周期计算的一个成功的条件是重构被确定为有效的连续周期样本的和，因为这些有效样本被包括在似然区间P_{t min}和P_{t max}之间。优选地，如果不满足该条件(即，如果在缓冲器B中获取的周期样本非常嘈杂)，则固定周期确定算法规定，尽管如此仍然赋予值P_t，这样通过拥有固定周期值P_t，使得能够在随后的迭代中继续执行方法10。这里，如果没有足够的周期样本的有效和，则在步骤500C中将周期P_t取为等于在前次迭代中确定的固定周期P_t-1。在此提醒，在初始化阶段，其中，没有令人满意的第一固定周期值P_t，可以应用取决于发动机运行条件的理论模型来获得P_t。

在图6和图7中示出了基于测量的初始化阶段，通过将方法10应用于跨音轮传感器的端子获取的电压信号S_V上而获得的结果。在这些图的第一个坐标轴上表示了随时间变化的电压S_V，标记了对信号S_V执行方形化的施密特触发器的重启阈值U_R和复位阈值U_A。在第二个坐标轴表示了在相同的时间范围上应用方法10获得的固定周期P_t和另一个周期值P_ti的叠加，该周期值P_ti通过对相同的信号S_V应用平均化周期样本的简单算法而获得。最后，第三个坐标轴以相同的时间范围示出了依据上述条件计算出的二进制初始化信号U_I的值。

值P_ti对应于一个周期值，该周期值通过不区分有效样本与无效样本(对应于步骤200中说明的标准)，并且不对在根据信号S_V获得的方波信号上测量的连续周期样本求和来获得。用于计算周期P_ti的算法(此处未详细描述)包括与初始化测试中所涉及的初始化标准相同的初始化标准，使得可以管理信号U_I。如果一定数目的周期样本的相互分散没有超过分散阈值D，则可以初始化P_ti的计算。因此，在图6中，与信号U_I的值0(初始化阶段)相对应的时间横坐标与P_ti的值不相关。另一方面，在初始化阶段，方法10使用上述理论模型P_th来提供P_t的值，这些P_t的值可见于图6的第二个坐标轴上。

一旦正确地初始化了测量且信号U_I增大至值1，就通过对缓冲器B中包含的所有周期采样取算术平均值来获得值P_ti。同时，按照方法10获得值P_t，因此，如果算法确定的数量大于第一阈值A₁，则仅取有效样本的平均值，并且根据上述条件，在相反的情况下取连续样本和。在图6所示的大部分时间范围内，例如在其中进行初始化测量并且在被标示为Z的范围之前的时间范围内，在方法10的步骤200中，将缓冲器B的所有样本确定为有效，并且周期P_t对应于所有这些样本的算术平均值。因此，在该时间范围内，周期P_t等于周期P_ti。

另一方面，可以观察到，在图6的第一个坐标轴上，在范围Z上信号S_V的最大振幅大于先前获得的信号S_V的值。在此，这表示的是交流类型的寄生噪声，在测量跨音轮传感器的端子的电压时该寄生噪声加在了期望信号的顶部。在该范围Z内，在循环缓冲器B中获取并存储的样本中的许多周期样本是“分割的”，并且对应于与信号S_V相关联的方波信号的假性切换。在图7上可以观察到，图6的第一个坐标轴和第二个坐标轴在时间范围Z的较小时间范围内的曲线。P_ti的值始终通过取相同数量的周期样本的算术平均值来获得，尽管这些样本中有许多是“分割的”并且对应的持续时间比期望信号的周期小得多。因此，当信号S_V非常有噪的时，P_ti的值可以达到1.0.10^-5s，而在整个测量时间范围内，其中，当信号S_V不是非常有噪或无噪时，该P_ti值约为2.0.10^-4s。另一方面，使用用于计算固定周期的算法(该算法根据循环缓冲器B中存储的“分割的”周期找到期望信号周期的相干值)，P_t值几乎不会在范围Z上减小，因为它确实不低于1.7.10^-4s。因此，周期P_t的测量几乎不受范围Z上的寄生交流噪声的影响。

因此，上述方法10使得不必在方波信号的切换中识别出对应于寄生噪声的那些信号和对应于用于测量转速N1的期望信号的那些信号的情况下，大大减少交流类型的寄生噪声对测量音轮齿的通过周期的影响。从而使音轮转速的测量结果以及转速N1的测量结果更加可靠。如上所述，该解决方案在发动机数字接口的应用系统中易于实现，该解决方案比对恒定数量的周期样本进行简单的平均要有效得多。此外，该解决方案相对于应用低通型滤波器的已知解决方案而言是有利的，因为它不影响测量的准确度和灵敏度，并且不会导致跨音轮传感器的端子所获取的信号的相移。