CN108146161A - 车轮不平衡检测系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明一般涉及用于在车辆操作期间收集测量的轮胎参数数据的轮胎监测系统，并且更特别地涉及用于基于测量结果来估测车轮不平衡的系统和方法。

Description

车轮不平衡检测系统及方法

技术领域

本发明一般涉及用于在车辆操作期间收集测量的轮胎参数数据的轮胎监测系统，并且更特别地涉及用于在车辆操作期间检测车轮不平衡的系统和方法。

背景技术

可以通过轮胎压力监测系统（TPMS）来监测安装至车辆的轮胎，轮胎压力监测系统在车辆操作期间测量诸如压力和温度的轮胎参数。来自TPMS轮胎配备系统的数据被用于基于测量的轮胎参数确定轮胎的状态，并且将可能需要补救维护的状况（诸如，低轮胎压力或者泄漏）向驾驶员发送警报。每个轮胎内的传感器通常安装在未加工或者未固化的轮胎中，然后在高温下固化。高温和高压能够损坏传感器。此外，附加成本通常与将传感器安装在轮胎中相关联。通常希望具有足够耐用以便维持6000万次循环的轮胎传感器。此外，如果传感器停止起作用，传感器的位置使得替换极其困难。

诸如轮胎磨损状态的其它因素是车辆操作和安全性的重要考虑因素。因此，进一步期望测量轮胎磨损状态并且将磨损状态与测量的压力和温度的轮胎参数相结合地传递到车辆系统（诸如，制动和稳定性控制系统）。

发明内容

根据本发明的一个方面，轮胎或者车轮不平衡检测系统包括用于测量轮胎的竖直加速度的传感器。传感器优选安装在车轮或者轮辋上，但也可以安装在其他位置。该系统感知竖直加速度信号，并且在特定的频域内连续监测竖直加速度信号。当信号的幅值超过阈值量时，向用户发出通知警报。

定义

“ANN”或“人工神经网络”是用于非线性统计数据建模的自适应工具，“ANN”或“人工神经网络”基于在学习阶段期间流过网络的外部或内部信息来改变其结构。 ANN神经网络是非线性统计数据建模工具，用于对输入和输出之间的复杂关系进行建模或者查找数据中的模式。

轮胎的“纵横比”是指其截面高度（SH）与其截面宽度（SW）之比乘以100％以用于表示为百分比。

“不对称胎面”是指具有关于轮胎的中心平面或者赤道平面EP不对称的胎面图案的胎面。

“轴向的”和“轴向地”是指平行于轮胎的旋转轴线的线或者方向。

“胎圈包布”是围绕轮胎胎圈外放置的窄条材料，以便保护帘布层免于磨损和切割轮辋，并且将弯曲分布在轮辋上。

“周向”是指垂直于轴向方向沿着环形胎面的表面的周边延伸的线或者方向。

“赤道中心平面（CP）”是指垂直于轮胎的旋转轴线并穿过胎面中心的平面。

“印迹”是指当轮胎旋转或者滚动时由具有平坦表面的轮胎胎面产生的接地面或接触区域。

“内侧”是指当轮胎安装在车轮上并且车轮安装在车辆上时最靠近车辆的轮胎的侧部。

“卡尔曼滤波器”是一组数学等式，该组数学等式实现了预测-校正器类型估测器，该估测器在其满足某些假定条件时使估测误差协方差最小的意义上是最优的。

“侧向”是指轴向方向。

“侧向边缘”是指在正常载荷和轮胎充气情况下测量的与轴向最外的胎面接地面或印迹相切的线，该线平行于赤道中心面。

“龙伯格观测器（Luenberger Observer）”是状态观测器或者估测模型。“状态观测器”是一个系统，该系统通过测量实际系统的输入和输出，提供给定的实际系统的内部状态的估测。其通常是计算机实施的，并且提供许多实际应用的基础。

“MSE”是均方误差的缩写，该误差是卡尔曼滤波器最小化的估测信号与测量信号之间的误差。

“净接触面积”是指围绕胎面的整个圆周的侧向边缘之间的地面接触胎面元件的总面积除以侧向边缘之间的整个胎面的总面积。

“压电膜传感器”是一种膜体形式的装置，该膜体形式的装置利用通过膜体的弯曲而致动的压电效应来通过将压力、加速度、张力或力转换成电荷而测量。

“PSD”是功率谱密度（与FFT（快速傅立叶变换）同义的技术名称）。

“径向的”和“径向地”是指径向地朝向或者远离轮胎的旋转轴线的方向。

本发明包括以下方案：

方案1．一种用于检测车轮的不平衡状态的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

使用轮胎加速度信号并且生成轮胎竖直模式频率数据；

通过所述轮胎竖直模式频率数据的曲线的峰值确定车轮跳动值；以及

确定所述车轮跳动值是否大于预定的阈值，并且然后在检测到不平衡的情况下发送警报。

方案2.根据方案1所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括以下步骤：通过轮胎竖直模式加速度信号确定轮胎频率幅值。

方案3.根据方案1所述的方法，其特征在于，通过在60-100 Hz频率范围内的所述轮胎竖直模式频率数据的曲线的峰值确定道路粗糙度指标。

方案4.根据方案1所述的方法，其特征在于，通过在10-20 Hz频率范围内的所述轮胎竖直模式频率数据的峰值确定所述车轮跳动值。

方案5.根据方案1所述的方法，其特征在于，车辆速度被测量，并且所述预定的阈值根据车辆速度而变化。

方案6.根据方案1所述的方法，其特征在于，轮胎充气压力被测量，并且所述预定的阈值根据充气压力而变化。

方案7.根据方案3所述的方法，其特征在于，基于所述道路粗糙度指标调整所述预定的阈值。

方案8.一种用于检测车轮的不平衡状态的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

测量轮胎加速度信号并且提取竖直模式频率数据，测量轮胎充气压力和车辆速度；

通过所述竖直模式频率数据的峰值幅值确定车轮跳动值；

并且随后确定所述车轮跳动值是否大于预定的阈值，其中，所述预定的阈值根据充气压力和车辆速度而变化，并且随后如果检测到不平衡的情况则发送警报。

方案9.根据方案8所述的方法，其特征在于，所述预定的阈值根据道路粗糙度指标而变化，其中，所述道路粗糙度指标通过60-100 Hz频率范围内的轮胎竖直模式加速度信号的峰值确定。

方案10.一种用于确定车轮是否失衡的车轮不平衡检测装置，其特征在于，所述车轮不平衡检测装置包括：

轮胎竖直模式测量装置，所述轮胎竖直模式测量装置用于测量轮胎竖直模式频率并且生成轮胎竖直模式频率数据；

轮胎识别装置，所述轮胎识别装置用于使用轮胎特定的识别数据来生成轮胎特定的阈值；以及

比较器，所述比较器用于将所述竖直模式频率数据与阈值进行比较。

方案11.根据方案10所述的轮胎状态估测系统，其特征在于，通过安装至车轮的加速度计来测量所述轮胎竖直模式频率。

方案12.根据方案10所述的轮胎状态估测系统，其特征在于，通过安装至轮胎的加速度计来测量所述轮胎竖直模式频率。

附图说明

将通过示例的方式并且参照附图来描述本发明，在附图中：

图1是车轮不平衡系统处理过程的流程图；

图2A是车轮和传感器组件的前视图；

图2B是安装在车轮上的传感器的特写视图；

图3是传感器系统的示意图；

图4是示例性加速度信号；

图5是示出竖直加速度信号的幅值与频率的频率曲线图，并且特别地示出车轮跳动模式和轮胎竖直模式（tire vertical mode）；

图6是示出已经被过滤以便消除车轮跳动模式以外的所有模式的竖直加速度信号的幅值与频率的频率曲线图；

图7是示出旋转不平衡的车轮的横截面的示意图；

图8比较了用于平衡和不平衡车轮的经处理的加速度信号；

图9示出在用户的手机上的结果的显示内容；

图10示出根据本发明的第二实施例；

图11A示出具有不同的不平衡水平的轮胎的竖直加速度信号数据；

图11B示出具有不同的后轮速度的轮胎的竖直加速度信号数据；

图11C示出具有不同的前轮速度的轮胎的竖直加速度信号数据；

图12示出具有不同的轮胎压力的轮胎的竖直加速度信号数据；

图13示出具有不同的道路粗糙度的轮胎的竖直加速度信号数据；

图14示出基于支持向量机的分类算法对道路粗糙度等级进行分类；

图15示出用作道路粗糙度指标的信号峰度；

图16示出检测车轮的不平衡状态的流程图。

具体实施方式

参照图1，车轮不平衡检测系统100被示出。车轮不平衡检测系统100基于轮胎振动信号的频谱分析。这样的系统在向车主提供其轮胎是否处于动态平衡状态或者轮胎是否需要维护方面是有用的。如图7所示，在旋转过程中不平衡的车轮导致向外的力，该向外的力指向与车轮中心相反的径向方向。在如图8所示的车辆操作期间，驾驶员通常将感觉到传递到方向盘的振动，但是不能确切地知道振动的来源。

如图1所示，通常安装在车辆上的代表性车轮10被示出。车轮10包括安装在轮辋14上的轮胎12。所包括的轮胎通常安装到车辆并且包括随着时间磨损的与地面接合的胎面区域14。

如图2A所示，车轮不平衡检测系统100包括优选地安装在车轮10上的传感器模块300。传感器模块300还可以安装在凸缘螺母、阀杆上，安装在轮胎上并且在轮胎腔体的内部或轮胎腔体的外部，安装在轮辋、轮轴、轮毂、车辆或者车辆悬架支柱的簧下质量块上。传感器模块300优选地包括加速度计310。加速度计310优选地被定向成感测径向或者竖直加速度Ax。如图2A所示，传感器模块300位于车轮上的可接近位置。如图3所示，传感器模块300包括微处理器320、诸如蓝牙或者其它无线通信装置的无线通信装置330、数据存储装置340、电池或者电源装置350以及模拟数字转换器360。一个适用于本发明的传感器模块300是由Texas Instruments出售的Texas Instruments CC 2650 无线 MCU。

图1描述了车轮不平衡检测系统的步骤。该系统的第一步是感测由传感器模块300测量的竖直加速度信号Az。系统输入还可以可选地包括纵向加速度或径向加速度信号，如下面更详细地描述的。

图4示出在时域中示出的示例性原始竖直加速度信号Az 32。然后，Az信号32由A /D转换器（模拟数字转换器）360数字化，并且然后由传感器模块的微处理器320在频域中进行处理。如图5所示，该信号在18 Hz处示出被称为车轮跳动的信号峰值。车轮跳动通常在12-15 Hz左右是代表性的，并且是轮胎带束层和轮辋的振动。车轮跳动竖直模式主要取决于支撑测试车轮和轮胎的悬架弹簧特性以及总的轮胎刚度。Az信号32还在90 Hz处示出被称为轮胎竖直模式的第二信号峰值。轮胎竖直模式通常在90-100 HZ的频率范围内，并且代表轮胎带束层竖直振动。Az信号由传感器模块30的微处理器使用0-120 Hz范围内的带通滤波器来处理以便分离车轮跳动模式。轮胎竖直模式借助于FFT（快速傅里叶变换）分析来确定。常规地用作信号处理工具的FFT分析产生包括表示在主题曲线图中的竖直模式的轮胎振动模式。当在本文中使用时，FFT是通过将N点时域信号分解为其每一个由单个点组成的N个时域信号来操作的算法工具。第二步是计算与这N个时域信号对应的N个频谱。最后，将N个频谱合成为单个频谱。图6示出已经如所描述地处理的Az信号。

接下来，在Az信号已被处理之后，将其与预定的阈值进行比较以便确定Az信号是否超过阈值。如果竖直加速度信号超过警报阈值，则通过诸如蓝牙的无线通信装置将其发送给用户或车辆。

更优选地，以上传感器模块300感测轮胎ID，并且使用轮胎ID信息来从存储器中检索阈值。优选地，对于给定类型的轮胎通过实验确定该阈值。

在图10中示出本发明的第二实施例。车轮不平衡检测装置被示出，该车轮不平衡检测装置基于输入到该装置的数据输出轮胎的不平衡状态。输入数据包括来自安装在车轮或轮胎上的传感器的轮胎加速度信号。为了更高的准确度，输入数据还可以包括以下数据中的一个或多个：轮胎压力、车辆速度和道路粗糙度。车轮不平衡检测系统使用已知的校准数据来训练系统算法，该系统算法包括车辆速度，具有适当充气和平衡的轮胎的车辆的轮胎充气压力以及路面粗糙度。车辆速度还可以经由传感器测量而知，或者从车辆CAN总线系统输入或手动输入。传感器优选地安装在每个车轮的轮毂上以用于实时测量竖直加速度信号。

图11A示出具有不同的不平衡水平的以60 mph（英里每小时）行驶的轮胎的竖直加速度信号数据。在10 Hz到20 Hz范围内的曲线或者车轮跳动值的峰值看上去与不平衡水平成线性比例。车轮跳动值从车轮竖直加速度信号的峰值中提取。如图11B和11C中进一步所示，车轮跳动值的大小根据车辆速度而变化，并且看上去与车辆速度成线性比例。第一数据集被创建，其具有在已知的轮胎充气压力和车辆速度下在一定范围的速度下测量的一定范围的车轮跳动幅值。

如图12所示，已经通过实验确定的是，车轮跳动幅值根据充气压力而变化，并且看上去与充气压力成线性比例。充气压力能够经由与轮胎压力流体连通的传感器输入或者由用户手动输入。在一定范围的已知的轮胎充气压力下测量车轮跳动幅值。

如图13所示，竖直加速度信号也受到道路粗糙度的影响。然后，对于给定的充气压力和车辆速度，在60-100 Hz范围内的竖直加速度信号的峰值被确定为根据道路粗糙度而变化。如图14所示，可以使用基于支持向量机的分类算法来将道路粗糙度等级分类成至少两个区，优选地分类成至少三个区：平滑、粗糙、非常粗糙。

如图16所示，根据车辆速度生成用于车轮跳动值的数据集。这些数据集用于在一定范围的车辆速度下训练车轮平衡检测器以便确定预定的阈值。车轮平衡检测器使用利用驾驶数据来学习不同车辆速度下的预定的车轮跳动阈值的算法。然后，使用线性比例因子在不同的充气压力和道路粗糙度条件下确定预定的车轮跳动阈值。

一旦基于实验数据确定了预定的车轮跳动阈值，则车轮不平衡检测器装置结合实时输入使用预定的阈值，该实时输入优选地包括车辆速度、轮胎充气压力和轮胎加速度数据。车轮不平衡检测器装置因此优选地使用实时车辆速度、轮胎充气压力和加速度数据来持续计算车轮跳动值，并且然后与预定的阈值进行比较。该预定的阈值根据速度、充气压力和道路粗糙度而变化。

根据本文中提供的描述，本发明的变型例是可能的。虽然为了图示说明本发明的目的已经示出了某些代表性的实施例和细节，但是对于本领域的技术人员来说明显的是，能够在不脱离本发明的范围的情况下进行各种改进和改变。因此，应该理解的是，能够在所描述的具体实施例中进行改进，这些改进将落在由以下所附权利要求限定的本发明的完整的意图范围内。

Claims (10)

1.一种用于检测车轮的不平衡状态的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

使用轮胎加速度信号并且生成轮胎竖直模式频率数据；

通过所述轮胎竖直模式频率数据的曲线的峰值确定车轮跳动值；以及

确定所述车轮跳动值是否大于预定的阈值，并且随后在检测到不平衡的情况下发送警报。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括以下步骤：通过轮胎竖直模式加速度信号确定轮胎频率幅值。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过在60-100 Hz频率范围内的所述轮胎竖直模式频率数据的曲线的峰值确定道路粗糙度指标。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过在10-20 Hz频率范围内的所述轮胎竖直模式频率数据的峰值确定所述车轮跳动值。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，车辆速度被测量，并且所述预定的阈值根据车辆速度而变化。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，轮胎充气压力被测量，并且所述预定的阈值根据充气压力而变化。

7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述道路粗糙度指标调整所述预定的阈值。

8.一种用于检测车轮的不平衡状态的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

测量轮胎加速度信号并且提取竖直模式频率数据，测量轮胎充气压力和车辆速度；

通过所述竖直模式频率数据的峰值幅值确定车轮跳动值；

并且随后确定所述车轮跳动值是否大于预定的阈值，其中，所述预定的阈值根据充气压力和车辆速度而变化，并且随后在检测到不平衡的情况下发送警报。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述预定的阈值根据道路粗糙度指标而变化，其中，所述道路粗糙度指标通过60-100 Hz频率范围内的轮胎竖直模式加速度信号的峰值而确定。

10.一种用于确定车轮是否失衡的车轮不平衡检测装置，其特征在于，所述车轮不平衡检测装置包括：

轮胎竖直模式测量装置，所述轮胎竖直模式测量装置用于测量轮胎竖直模式频率并且生成轮胎竖直模式频率数据；

轮胎识别装置，所述轮胎识别装置用于利用轮胎特定的识别数据来生成轮胎特定的阈值；以及

比较器，所述比较器用于将所述竖直模式频率数据与阈值进行比较。