CN109664691A - 一种tpms自学习方法 - Google Patents

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黄琼
徐炜
詹厚顺
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Jiangling Motors Corp Ltd
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    • B60C23/02—Signalling devices actuated by tyre pressure
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Abstract

本发明涉及汽车轮胎测试领域，具体涉及一种TPMS自学习方法，步骤如下：对于行驶获取的信号需要有效地获取干扰性数据及采样限值；根据重力加速度叠加在离心加速度上面形成的振荡正弦曲线，可以计算出传感器在轮胎上面的相位；结合ABS或ESP的四个轮速脉冲信号差异，以及TPMS高频接收周期，实现自动定位；TPMS进入自动定位检测发射模式，在固定角度发送高频数据RF数据；TPMS传感器提供轮胎旋转周期及旋转角度，将该数据发送给TPMS ECU；通过对TPMS检测的轮胎旋转角度和ABS的在该期间输出的脉冲数进行一定时间的累计比对筛选；选取二者数据最接近者即为相应的轮位，从而实现自动定位功能。本发明方法降低整车厂TPMS下线匹配制造成本，并提高售后服务便利性。

Description

一种TPMS自学习方法
技术领域
本发明涉及汽车轮胎测试领域，具体涉及一种TPMS自学习方法。
背景技术
轮胎气压是影响轮胎性能的重要因素之一，合适的胎压可使轮胎发挥最理想的性能，胎压过高加速轮胎磨损，胎压过低容易爆胎。全国汽车标准化委员会于2016年03月03日发布通知，由全国汽车标准化技术委员会汽车电子与电磁兼容分技术委员会组织起草的强制性国家标准《乘用车轮胎气压监测系统的性能要求和试验方法》已完成征求意见稿。并于2016年8月18日发布了《乘用车轮胎气压监测系统的性能要求和试验方法》，由原来的推荐性国家标准变为强制性国家标准；
目前来说整车厂用到的TMPS下线匹配可以按手动、自动分为两大类，常用的是自动定位中下线工位低频信号自动触发，但鉴于整车厂生产线的不共用性，这种下线匹配方式无疑大大提高了制造成本，且售后服务胎压匹配麻烦。
发明内容
本发明的目的在于解决上述问题，提供一种TPMS自学习方法。
为了实现本发明的目的，本发明采用的技术方案为：
一种TPMS自学习方法，第一步，车辆行驶中四个轮子会产生不同的车速差异，对于行驶获取的信号需要有效地获取干扰性数据及采样限值；
第二步，装在车轮里的TPMS 传感器检测到不同的角频率，通过传感器内部的算法，分离出重力加速度分量，根据重力加速度叠加在离心加速度上面形成的振荡正弦曲线，可以计算出传感器在轮胎上面的相位，即传感器所在轮胎上的具体位置；
第三步，结合ABS 或ESP 的四个轮速脉冲信号差异，以及TPMS高频接收周期，通过算法比对处理即可确定各轮位信息，实现自动定位；
第四步，TPMS传感器检测到车辆启动并符合自动定位的条件后，进入自动定位检测发射模式，在固定角度发送高频数据RF数据；TPMS传感器通过监测正负加速度交替信号，提供轮胎旋转周期及旋转角度，并按照设定周期将该数据发送给TPMS ECU；
第五步，TPMS ECU 每接收到TPMS 传感器的RF信号，即同时从CAN 总线读取各轮位ABS轮速信号，通过对TPMS 检测的轮胎旋转角度和ABS 的在该期间输出的脉冲数进行一定时间的累计比对筛选，依据数据均值和方差给出一个正态分布的估计；由此正态分布求取其置信区间，以此作为数据是否平滑的依据；
第六步，选取二者数据最接近者即为相应的轮位，从而实现自动定位功能。
进一步利用后尾门处的PS 低频线圈，作为后轮辅助定位，则自动定位效果更佳。
本发明的有益效果在于：TPMS与ABS结合来实现TPMS传感器定位，降低整车厂TPMS下线匹配制造成本，并提高售后服务便利性。
附图说明。
图1为本发明方法中的汽车车轮转弯行驶路径，
图2为本发明方法中的汽车车轮直行行驶路径，
图3为本发明方法中的传感器在轮胎上的相位，
图4为本发明方法的重力加速度叠加在离心加速度上面形成的振荡正弦曲线图，
图5为TPMS与ABS结合实现TPMS传感器定位流程图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明：
实施例： 参见图1至图5。
一种TPMS自学习方法，第一步，车辆沿着如附图一、二虚线行驶转弯行驶或直行，四个轮子会产生不同的车速差异，对于行驶获取的信号需要有效地获取干扰性数据及采样限值；
第二步，装在车轮里的TPMS 传感器检测到不同的角频率，通过传感器内部的算法，分离出重力加速度分量，根据重力加速度叠加在离心加速度上面形成的振荡正弦曲线，可以计算出传感器在轮胎上面的相位，即传感器所在轮胎上的具体位置；
第三步，结合ABS 或ESP 的四个轮速脉冲信号差异，以及TPMS高频接收周期，通过算法比对处理即可确定各轮位信息，实现自动定位；
第四步，TPMS传感器检测到车辆启动并符合自动定位的条件后，进入自动定位检测发射模式，在固定角度发送高频数据RF数据；TPMS传感器通过监测正负加速度交替信号，提供轮胎旋转周期及旋转角度，并按照设定周期将该数据发送给TPMS ECU；
第五步，TPMS ECU 每接收到TPMS 传感器的RF 信号，即同时从CAN 总线读取各轮位ABS 轮速信号，通过对TPMS 检测的轮胎旋转角度和ABS 的在该期间输出的脉冲数进行一定时间的累计比对筛选，依据数据均值和方差给出一个正态分布的估计；由此正态分布求取其置信区间，以此作为数据是否平滑的依据；
第六步，选取二者数据最接近者即为相应的轮位，从而实现自动定位功能。
进一步利用后尾门处的PS 低频线圈，作为后轮辅助定位，则自动定位效果更佳。
本发明的实施例公布的是较佳的实施例，但并不局限于此，本领域的普通技术人员，极易根据上述实施例，领会本发明的精神，并做出不同的引申和变化，但只要不脱离本发明的精神，都在本发明的保护范围内。

Claims (2)

1.一种TPMS自学习方法，其步骤如下：
第一步，车辆行驶中四个轮子会产生不同的车速差异，对于行驶获取的信号需要有效地获取干扰性数据及采样限值；
第二步，装在车轮里的TPMS 传感器检测到不同的角频率，通过传感器内部的算法，分离出重力加速度分量，根据重力加速度叠加在离心加速度上面形成的振荡正弦曲线，可以计算出传感器在轮胎上面的相位，即传感器所在轮胎上的具体位置；
第三步，结合ABS 或ESP 的四个轮速脉冲信号差异，以及TPMS高频接收周期，通过算法比对处理即可确定各轮位信息，实现自动定位；
第四步，TPMS传感器检测到车辆启动并符合自动定位的条件后，进入自动定位检测发射模式，在固定角度发送高频数据RF数据；TPMS传感器通过监测正负加速度交替信号，提供轮胎旋转周期及旋转角度，并按照设定周期将该数据发送给TPMS ECU；
第五步，TPMS ECU 每接收到TPMS 传感器的RF 信号，即同时从CAN 总线读取各轮位ABS 轮速信号，通过对TPMS 检测的轮胎旋转角度和ABS 的在该期间输出的脉冲数进行一定时间的累计比对筛选，依据数据均值和方差给出一个正态分布的估计；由此正态分布求取其置信区间，以此作为数据是否平滑的依据；
第六步，选取二者数据最接近者即为相应的轮位，从而实现自动定位功能。
2.根据权利要求1所述的一种TPMS自学习方法，其特征步骤如下：进一步利用后尾门处的PS 低频线圈，作为后轮辅助定位，则自动定位效果更佳。
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