CN106240286B - 用于避免车辆中窗玻璃雾化的方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种用于避免车辆特别是机动车辆中窗玻璃雾化的方法和装置，该方法和该装置根据所测量的车辆内部的空气湿度(2)和空气温度(1、4)以及车辆环境的外部温度(5)的值、从所测量的值确定的露点或霜点(DewFrostPoint)来激活防雾化模式。根据本发明，露点或霜点(DewFrostPoint)的确定是基于变量，该变量是所测量的空气湿度(2)和空气温度(1)的值加上它们各自的容差。

Description

用于避免车辆中窗玻璃雾化的方法和装置

技术领域

本发明涉及一种用于避免车辆中窗玻璃雾化——特别是机动车辆中窗玻璃雾化——的方法和装置，该方法和装置根据所测得的车辆内部的空气湿度和空气温度以及车辆环境的外部温度的值、从所测得的值确定的露点或霜点来激活车辆的通风和/或空调系统的防雾化模式。

背景技术

这样的方法从DE 10 2011 084 278 A1中已知。湿度传感器和内部温度传感器被设置成靠近彼此但不在窗玻璃的附近。如果露点高于外部温度，或者如果来自湿度传感器的测量值的暂时变化或露点的变化大于预先设定的阈值，则激活防雾化模式。在露点已根据外部温度与内部温度之间的差值的预先设定的函数进行校正之后，露点不与窗玻璃内表面的温度进行比较，而是与外部温度进行比较。该校正函数用于模拟通过窗玻璃的温度梯度，该温度梯度是外部温度与内部温度之间的差值的函数。

发明内容

本发明是基于更进一步地提高已知方法的可靠性的目的。

根据本发明，该目的是通过如本申请所述的方法和装置来实现的。

本发明的有利发展在以下具体实施方式中进行说明。

根据本发明，露点或霜点是根据变量来确定的，该变量是所测量的空气湿度和空气温度的值加上它们各自的容差。就是说，传感器容差几乎被包括为用于悲观估算的原始信号。然而，因为传感器容差在各自的测量范围内不是均匀分布的，因为空气湿度的传感器容差也依赖于温度，以及因为露点是以非线性的方式计算的，所以这样的悲观估算可以比如现有技术中所提供的那样仅随后通过露点和窗玻璃温度之间的简单间隔来考虑任何容差显著地更精细和更先进。

已被证明的是，根据通过台架试验的合理量的努力来提前确定用于温度的非线性温度依赖性传感器容差和用于湿度的非线性温度依赖性和湿度依赖性传感器容差是可能的。它们然后可以被存储为表格并且当执行该方法时被读取。所有这一切最好使用组合的湿度传感器来实现，该组合的湿度传感器测量非常紧密地包围它的空气——确切地说优选车辆的下部内部——的温度和相对湿度。

在一个优选实施例中，当执行该方法时，自动考虑湿度传感器测量根据的标度，特别是它是否是所谓的世界气象组织(WMO)传感器或标准传感器，提供了空气湿度和饱和蒸气压之间的两种不同的关系，根据所安装的湿度传感器的类型从这两种不同的关系中进行选择。

在一个优选实施例中，采用不对称时间常数对所确定的露点或霜点进行低通滤波，然后进行不对称地差分，并且然后采用不对称时间常数进行低通滤波，并且将经低通滤波的露点或霜点和经低通滤波不对称差分的露点或霜点相加以形成合格的露点或霜点，经低通滤波不对称差分的露点或霜点可选择地具有合适的权重因子。就是说，如果雾化或结冰可以发生的温度增加，则采用快速滤波器来执行工作，并且相反地，采用缓慢滤波器来执行工作。加或不加权重因子考虑以下事实：湿度传感器对湿度变化相对缓慢地做出反应。以预期的方式考虑湿度的不利演化，如它是在导数的帮助下，其不对称加速传感器响应。然而，相反地，该导数被设置为零，并且悲观估算因此被同样执行。因此，合格的露点或霜点构成特别可靠的估算，然而，其不是不必要地粗略的，而是满足当前条件。

在一个优选的实施例中，参照也考虑到窗玻璃的热容量的物理/控制模型，根据车辆速度、内部温度和外部温度——确切地说仅根据这些变量——来估算窗玻璃内部温度。虽然DE 199 42286 C1公开了一种用于避免车辆中窗玻璃雾化的方法，在该方法中，挡风玻璃温度可以参照所提到的变量和附加传感器信号使用基于经验研究的计算模型来确定，但是用于温度和从除霜器喷嘴流出的空气的速度的传感器信号特别是不能被免除用于该目的，并且所述文件没有公开使用从经验研究获取的模型来考虑由玻璃的热容量延迟的温度变化并且其不是容易可行的。

在车辆中，具有许多窗玻璃，该窗玻璃具有不同的雾化倾向性，并且具有抗雾化的不同的可能性或情况。根据本发明，雾化开始于空气流动最少的区域。本发明使得使用相对少的参数并且使用可以相对容易地确定的参数而不必特别考虑用于窗玻璃的雾化或除霜的所有不同的影响变量来实现避免所有窗玻璃上的雾化成为可能。更确切地说，在本发明的范围内，使用对于所有窗玻璃同时有效并且是最坏情况下的估算类型的窗玻璃温度模型。为了此目的，物理/控制模型是基于特性曲线族，该特性曲线族以使得任何窗玻璃的最低温度被假设用于避免窗玻璃雾化这样的方式创建。这也使得防止例如侧窗或车辆的后部的任意窗玻璃的雾化模糊驾驶员观察后方的视野成为可能。

在本发明的一个优选实施例中，通过对根据车辆速度、内部温度和外部温度计算出的窗玻璃内部温度进行低通滤波来考虑玻璃的热容量，该玻璃的热容量允许窗玻璃以延迟的方式假设新的温度。

和用于确定露点或霜点一样，也有利的是，考虑用于窗玻璃内部温度的估算的几乎原始信号，因为相应的传感器容差在各自的测量范围内不是均匀分布的。在这种情况下，对所测量的用于悲观估算的内部温度和外部温度的值进行容差减法而不是容差加法。

在一个优选实施例中，通过对露点或霜点特别是所提到的合格的露点或霜点与表示当前干燥或雾化速率的估算出的窗玻璃内部温度之间的差值进行积分来计算当前雾化量，所述雾化量也能够用于检测雾化当前是否可能。根据雾化的可能性与可能地当前雾化量，最佳需要的相关的防雾化模式可以通过控制除霜器空气的量和/或温度来进行。同时计算在雾化期间到达窗玻璃的水的量使得在雾化足够长的时间之后保持设置的干燥条件使得窗玻璃变得完全不再雾化成为可能。

附图说明

随后是示例性实施例使用附图的说明，在附图中：

图1示出了用于检测车辆中窗玻璃雾化的方法的概述；

图2示出了图1中的框组A的详细视图；

图3示出了图1中的框组B的详细视图；

图4示出了图1中的框组C的详细视图；

图5示出了图1中的框组D的详细视图；

图6示出了图1中的框组F的详细视图；以及

图7示出了图1中的框组G的详细视图。

具体实施方式

一旦车辆被激活，就开始以下通过举例的方式描述的用于避免车辆特别是机动车辆中窗玻璃雾化的方法并且然后重复执行该方法。

车辆包含湿度传感器，该湿度传感器测量非常紧密地包围它的空气的温度和相对湿度。如果可能的话，该湿度传感器不位于靠近车辆的任何窗玻璃的位置，而是位于具有一定量的空气流通的位置处，例如在车辆的下部内部中，并且它还可以具有其自身的风扇或一体的风扇，其结果是内部空气的空气湿度的任何变化可以被很快地记录。

除了在附图中所使用的用于中间结果的缩写，计算框中的一些名称也是以对应于在此所使用的仿真表示法的方式的英文。

根据图1至5，由湿度传感器测得的温度1(SensorTemp)和相对湿度2(Humidity)被如下处理。

特别是，电容器类型的湿度传感器可以提供温度依赖性测量值，其可以以本身已知的方式进行校正。在这样的情况下，随后用于相对湿度2的测量值在传感器中已经被温度校正。

在框20中，从使用台架试验创建的相对湿度的测量值容差的二维表(2-D T(u))(rHd_Tolerance_Table)中得到与测得的温度1和湿度2相关联的湿度容差并且在框21中将其与所测得的相对湿度2相加。所得到的总和在框22中被限制为100％，并且在框23中乘以预定的增益因子或乘数K。

术语“表”在这里表示查找表或特性曲线族，其各自的大量个别值被存储在空调系统控制器中；尽管如此，如在此所使用的术语“表”也旨在包括能够获取相应的输出值的任何其它合适的方式。

在框24中，从使用台架测试创建的温度的测量值容差的一维表(1-D T(u))中得到与所测得的温度1相关联的温度容差(TempSensorTolerance)并且在框25中将其与所测得的温度1相加。

在框26和26'中，从预定的一维表中得到与在框25中计算出的温度相关联的水或冰的饱和蒸气压(SatVaporPressurOverWater、SatVaporPressurOverIce)，并且在开关27在框26和26'的输出之间做出选择，确切地说根据表明安装在该车辆中的湿度传感器是否根据标准标度进行测量的二进制值，其中对应于过饱和的超过100％的相对湿度可能发生，或根据WMO标度(WMO-Sensor)——其中100％的空气湿度对应于过饱和空气的最大可能的湿度。这种差异对于估算机动车辆中窗玻璃雾化是特别相关的，因为窗玻璃雾化发生在相对高的空气湿度。

在框28中，将来自框23和27的输出变量——就是说，如上所述计算出的相对湿度和饱和蒸气压的变量——乘以彼此，这表明当前蒸气压，并且在框29中从已知的一维表中得到与该蒸气压VP相关联的露点或霜点DewFrostPoint。露点或霜点的表值在水的三相点——其对应于611.2Pa的饱和蒸气压——是相同的，并且露点是指高于三相点而霜点是指低于三相点。

在框组B(附图3)中对以这种方式确定的露点或霜点DewFrostPoint进行低通滤波以形成变量FilteredDewFrostPoint。为了此目的，在框31中，将在框30中计算出的DewFrostPoint和FilteredDewFrostPoint之间的差值乘以时间常数32或32’。开关33的位置确定使用两个时间常数32和32’中的哪一个。如果滤波器输出变量FilteredDewFrostPoint小于滤波器输入变量DewFrostPoint，则使用短的时间常数32(此处值为1)。如果滤波器输出变量FilteredDewFrostPoint大于滤波器输入变量DewFrostPoint，则使用长的时间常数32’(此处值为1/60)。在框34中，对在框31中所形成的乘积进行时间积分以形成经滤波的露点或霜点FilteredDewFrostPoint。

在框组C(图4)中，对在框组B中进行滤波的露点或霜点FilteredDewFrostPoint进行不对称差分。为了此目的，在框41中，将在框40中所形成FilteredDewFrostPoint的时间导数乘以倍数因子以形成输出变量DeltaDewFrostPoint。开关42的位置确定使用倍数因子FactorPosDelta 43(此处值为2)还是倍数因子FactorNegDelta 43’(此处值为0)。特别是，如果FilteredDewFrostPoint的导数为正，则它乘以正因子，否则被设置为零。

在框组D(图5)中，对在框组C中进行不对称差分的露点或霜点DeltaDewFrostPoint进行低通滤波以形成变量FilteredDeltaDewFrostPoint。为了此目的，在框51中，将在框50中计算出的DeltaDewFrostPoint和FilteredDeltaDewFrostPoint之间的差值乘以时间常数52or 52’。开关53的位置确定使用哪一个时间常数。如果滤波器输出变量FilteredDeltaDewFrostPoint小于滤波器输入变量DeltaDewFrostPoint，则使用短的时间常数52(此处值为1)。如果滤波器输出变量FilteredDeltaDewFrostPoint大于滤波器输入变量DewFrostPoint，则使用长的时间常数52’(此处值为1/120)。在框54中，对在框51中所形成的乘积进行时间积分以形成经滤波差分的露点或霜点FilteredDeltaDewFrostPoint。

如图1所示，在框E中，将来自框组B的滤波器输出变量FilteredDewFrostPoint和来自框组D的滤波器输出变量FilteredDeltaDewFrostPoint相加以形成合格的露点或霜点DewFrostPointQualified，该合格的露点或霜点对用于检测窗玻璃雾化的另外的方法是必不可少的。附图没有示出的是，来自框组D的输出变量FilteredDeltaDewFrostPoint在它被供应到框E之前也可以乘以合适的权重因子。

如在图6中更详细地示出的，在框组F中，使用从安装在车辆中的相应的传感器获取的车辆速度3、乘客舱中的温度4和车辆环境的温度5来估算窗玻璃温度(EstimatedScreenTemp)——确切地说车辆的任意窗玻璃在其内侧在所测量的条件下可以假设的最低温度。

虽然由湿度传感器测得的温度可以被认为是车辆内部温度，但是在此优选的是，在车辆中单独的位置处独立于彼此测量用于估算窗玻璃温度的湿度2和内部温度4。这是因为用于测量与窗玻璃接触的空气的温度的最佳位置可以是与用于测量空气湿度的最佳位置不同的位置。

特定车辆测试被用于创建两个一维表60(1-D Lookup FactorTable1)和60'(1-DLookup FactorTable2)，这两个一维表是各自提供用于根据车辆速度3冷却窗玻璃的因子Factor1和Factor2的特性曲线族。在零速度，因子等于0.5并且随着速度增加而减小。

在框62中，从内部温度4中减去从经验确定的用于内部温度4的传感器的测量容差的一维表61中得到的容差值，并且在框64中从外部温度5中减去从经验确定的用于外部温度5的传感器的测量容差的一维表63中得到的容差值。

在框65中，计算来自框62和64的输出变量之间的差值，就是说从减小传感器容差的内部温度4’中减去减小传感器容差的外部温度5’，并且如果该差值大于零，就是说如果内部温度4’大于外部温度5’，则开关66选择来自表61的输出变量Factor1以便进一步使用，否则选择来自表61’的输出变量Factor2。

在框67中，将所选择的速度依赖性因子Factor1或Factor2乘以来自框66的输出变量，并且在框68中将乘积与减小容差的外部温度相加。就是说，在框68中计算出的温度值对应于减小容差的外部温度+((减小容差的内部温度-减小容差的外部温度)×Factor1或Factor2)。

在框69中，对在框68中计算出的温度值进行包含传递函数的低通滤波，因此模拟窗玻璃的热容量。该结果是变量EstimatedScreenTemp，其是估算出的窗玻璃温度的值。

如在图7中更详细地示出的，在框组G中的框71，从在框E中获取的合格的露水或霜点DewFrostPointQualified中减去从框组F中获取的用于窗玻璃温度的估算值EstimatedScreenTemp，如果测量值大于零，则这产生窗玻璃雾化多快的测量值，或者如果测量值小于零，则这产生窗玻璃干燥多快的测量值。

在框71中获取的干燥或雾化速率被限制为可以在框74中校准的值。如果它大于在框72中预定的值MaxMistingRate(此处等于3)，则干燥或雾化速率被设置为该最大雾化值，并且如果它小于在框73中预定的值MaxDryRate(此处等于-3)，则干燥或雾化速率被设置为该最大干燥值。

在框75中，通过对干燥或雾化速率积分来计算窗玻璃上的当前雾化量。在这种情况下，雾化量被限制为最小和最大值，如在框75中通过限制符号所示的，即达到负雾化量产生零雾化量的效果，就是说窗玻璃是干燥的，并且大于预定最大值的雾化量被设置为等于最大值，这表明窗玻璃被完全雾化。

如果在框74中获得的雾化量大于零，则输出雾化量(Misting Value)6和用于雾化与否(Misting Yes/No)的二进制值7，该二进制值7是在阈值框76中产生。如果二进制值7表示雾化是可能的，则通过打开例如循环空气气门片或除霜器喷嘴来执行防雾化模式，例如，以便吹走窗玻璃的内表面上的更多和/或更暖的空气，在这种情况下，除霜器空气的量和/或温度可以根据所确定的雾化量6来进行控制。

Claims (9)

1.一种用于避免车辆中窗玻璃雾化的方法，所述方法根据所测量的所述车辆的内部的空气湿度(2)和空气温度(1、4)以及所述车辆的环境的外部温度(5)的值、从所测量的所述值确定的露点或霜点(DewFrostPoint)来激活防雾化模式，

其中，

所述露点或霜点(DewFrostPoint)的所述确定是基于变量，所述变量是所测量的所述空气湿度(2)和所述空气温度(1)的所述值加上它们各自的容差，

采用不对称时间常数(32、32')对所确定的所述露点或霜点(DewFrostPoint)进行低通滤波，对所述经低通滤波的露点或霜点(FilteredDewFrostPoint)进行不对称差分(43、43’)，采用不对称时间常数(52、52')对所述经不对称差分的露点或霜点(DeltaDewFrostPoint)进行低通滤波，并且将所述经低通滤波的露点或霜点(FilteredDewFrostPoint)和所述经低通滤波不对称差分的露水或霜点(FilteredDeltaDewFrostPoint)相加以形成合格的露点或霜点(DewFrostPointQualified)。

2.根据权利要求1所述的方法，

其中，

以非线性温度依赖性变量的形式的温度的传感器容差和以非线性温度依赖性和湿度依赖性变量的形式的湿度的传感器容差被提前确定并且被存储为表(20、24)。

3.根据权利要求2所述的方法，

其中，

根据所测量的所述空气湿度(2)的所述值加上用于所述测量值的所述传感器容差来计算饱和蒸气压，提供所述空气湿度和所述饱和蒸气压之间的两种不同的关系(26、26')，根据所安装的湿度传感器的类型从所述两种不同的关系中进行选择(27)。

4.根据权利要求1所述的方法，

其中，

所述经低通滤波不对称差分的露水或霜点(FilteredDeltaDewFrostPoint)具有合适的权重因子。

5.根据权利要求1所述的方法，

其中

使用车辆速度(3)、所述内部温度(4)和所述外部温度(5)参照物理/控制模型来估算窗玻璃内部温度(EstimatedScreenTemp)，所述物理/控制模型考虑所述窗玻璃的热容量。

6.根据权利要求5所述的方法，

其中

通过对根据所述车辆速度(3)、所述内部温度(4)和所述外部温度(5)计算出(61-68)的所述窗玻璃内部温度进行低通滤波(69)来形成估算出的窗玻璃内部温度(EstimatedScreenTemp)。

7.根据权利要求6所述的方法，

其中，

所述窗玻璃内部温度的估算(EstimatedScreenTemp)是基于变量，所述变量是所测量的所述内部温度(4)和所述外部温度(5)的值减去它们各自的容差。

8.根据权利要求6所述的方法，

其中，

通过对所述合格的露点或霜点(DewFrostPointQualified)与所述估算出的窗玻璃内部温度(EstimatedScreenTemp)之间的差值进行积分来计算当前雾化量(6)。

9.一种用于避免车辆中窗玻璃雾化的装置，

其中

所述装置被设置为执行根据前述权利要求之一所述的方法。

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