CN110411747A

CN110411747A - 用于确定车辆的车轮端的旋转速度和振动的装置

Info

Publication number: CN110411747A
Application number: CN201910323203.7A
Authority: CN
Inventors: 延斯·格拉夫; 西蒙·休伯特
Original assignee: Skyfu Co
Current assignee: Skyfu Co
Priority date: 2018-04-25
Filing date: 2019-04-22
Publication date: 2019-11-05
Also published as: US20190329610A1; US11198338B2; CN117705445A; DE102018206435A1

Abstract

公开了一种用于确定车辆(特别是卡车)的车轮端的旋转速度和振动的装置，其中，所述装置包括：单个传感器，测量在所述车轮端的旋转期间的信号，其中，所述传感器配置在所述车轮端处；以及确定单元，用于使用所述单个传感器的信号来确定所述车轮端的旋转速度和振动。

Description

用于确定车辆的车轮端的旋转速度和振动的装置

技术领域

本发明涉及一种根据方案1的前序部分所述的用于确定车辆的车轮端(wheelend)的旋转速度和振动的装置。

背景技术

在车辆中，例如在卡车中，经常需要监测(监视)各个元件，以检测损坏或磨损，优选地以在故障发生之前提前检测损坏或磨损。例如，这些元件中的一个可以是用在卡车中的车轮端。在这种车轮端中，可以设置轴承，并且可以使用传感器来检测这种轴承的故障。典型地，使用至少两个传感器，由于振动可以指示轴承的损坏，因此一个传感器用于检测轴承的振动，一个传感器用于检测轴承或车轮端的旋转速度。在常用系统中，使用加速度计来检测旋转速度。然而，这种组件非常昂贵并且增加总成本。

发明内容

因此，本发明的目的在于提供一种比较便宜且易于实施的用于监测(监视)车轮端的装置。

该目的通过如方案1中要求所述的用于确定车辆(特别是卡车)的车轮端的旋转速度和振动的装置来实现。

所述装置包括测量在车轮端的旋转期间的信号的一个单个传感器(一个传感器/单个传感器)。所述传感器被配置在车轮端处。

与常用系统不同，仅需要单个传感器来测量旋转速度和振动两者。所述装置还包括确定单元，所述确定单元可以基于这一个单个传感器的信号来确定车轮端的旋转速度以及振动。

由于通过传感器测量到的旋转速度和振动频率不在相同的频率范围，因此，仅使用单个传感器来测量速度和振动是可行的。单个传感器测量复信号(complex signal)，在复信号中，振动利用正弦波被调制。通过使在车轮端上运行(turning on)的传感器的加速度交替地为正和为负来建立所述正弦波。

由于车轮端的轴承的缺陷，例如轴承的滚道上的裂痕(/裂纹)(spallings)，因此可能会发生振动，这改变传感器信号。换句话说，指示旋转速度的正弦波可能叠加一些具有比正弦波的频率高的频率的失真(distortion)。

因此，测量到的传感器信号可以被视为由低频正弦波(指示速度)、高频(由于振动)以及噪声频率(例如，可能由于任何环境扭曲而发生)构成。

由于旋转速度和振动的频率彼此不同，因此它们能够被容易地区分开，因此，可以使用一个单个传感器的(多个)信号来确定旋转速度以及振动。

由于仅需要单个传感器，因此相比于常用系统可以降低监测装置的总成本。此外，单个传感器可以是比加速度计便宜的压电传感器，这进一步降低总成本。此外，压电传感器通常比加速度计的尺寸小，因此可以减小传感器所需的空间。这还提供了以下优点：可将传感器定位为较靠近在连接到基板的印刷电路(包含确定单元)与机械间隔件之间的机械附接件。

为了确定旋转速度和振动，确定单元适于对测量到的信号执行频率分析，用以确定分析的信号中的指示旋转速度和/或诱发车轮端的振动的缺陷的一个或多个峰值。

通过执行频率分析，可以将时域中的传感器信号转换到频域中。在频域中，可以更加容易地检测到与旋转速度的频率和(多个)振动的(多个)频率相对应的峰值。

如上所述，旋转速度具有为正弦波形式的低频。当将信号的时间谱(timespectrum)转换为频谱时，使用频率分析，在低频(10Hz左右)处存在一个非常高的峰值。这个峰值对应于在时间信号上为正弦波的速度。

在车轮端的旋转期间，传感器经过轴承上的缺陷。如果速度较高，则传感器以较短的时间间隔经过缺陷。因此，速度越高，缺陷频率越高。因此，振动或缺陷频率直接取决于速度。如果振动频率较高，则其可以更加容易地与低速度频率区分。因此，为了清楚地区分速度频率与振动频率，车轮端应以30km/h的最小速度旋转。

频率分析可以是离散傅立叶变换(DFT)、快速傅立叶变换(FFT)或戈泽尔(Goertzel)算法中的一者。

DFT可以用于执行频率分析或傅立叶分析。由于它处理有限量的数据，因此可以通过数值算法在计算机中实施，甚至在专用硬件中实现。这些实施通常采用高效的快速傅立叶变换(FFT)算法。

优选地，使用戈泽尔算法，戈泽尔算法是一种特定类型的DFT。它从离散信号中分析一个可选择的频率分量。为了覆盖全频谱，戈泽尔算法具有比快速傅立叶变换(FFT)算法高的复杂度，但是对于计算少量的选择频率分量而言，它在数值上更加高效。戈泽尔算法的简单结构使其非常适合小型处理器和嵌入式应用。因此，戈泽尔算法提供了进一步的优点，因为这样的算法给出与FFT或DFT类似的结果，但是使用较少的微控制器资源并且节省电池容量。

如上所述，测量到的信号还可能会包含一些噪声。因此，确定单元可以适于从测量到的信号滤除噪声，特别是在执行频率分析之前从测量到的信号滤除噪声。例如，可以通过应用适于噪声频率的高通或低通滤波器来完成对噪声滤除。结果可以是包含速度和振动信息的无噪声信号。

根据另一实施方式，确定单元适于使用检测到的旋转速度来对测量到的信号进行滤波。

在提取速度(频域中的最高峰值)之后，可以从测量到的信号滤除该速度频率。因此，通过对原始信号应用速度相关的滤波器，可以从测量到的信号“切除(cut)”速度，然后，可以评估信号中的振动频率。

根据另一实施方式，确定单元适于在频率分析之前应用一个或多个带通滤波器，以建立一个或多个带通，特别是多于两个带通。

通过使用带通滤波器，将信号减少到带通内的频率。因此，可以减少在频率分析期间将要处理的信号，这减少了所需的计算和电池资源。

例如，传感器可以测量从0至4kHz的信号，然后可以应用带通滤波器以减少点的数量(例如，到250Hz的频率范围)，从而能够加速戈泽尔算法。

当仅创建一个带通时，可能的情况是该带通没有包含速度和振动检测所需的所有信息，特别是在带通内的频率仅包括速度的频率或振动的频率时。优选地，创建两个或三个带通，因为这样的带通数量可以确保正确地提取速度频率和/或振动频率，同时使将要被处理的信号量足够少，这与处理整个信号相比减少了必要的计算资源。

当应用例如三个带通滤波器时，可以以不同的带通频率对测量到的信号进行滤波，以减小将要被存储的总信号大小。由此，可以减小存储测量到的信号所需的存储器。此外，带通滤波器可以用于增加信号的信噪比(SNR)，例如从而容易检测速度频率和振动频率。

为了确保得到的带通包括所有必需的频率，可以针对旋转速度的预期频谱和/或振动的预期频谱来优化带通滤波器。

在下文中，示例性地描述了信号的测量和处理。可以采用56Hz的采样频率来执行信号的获取(即，利用传感器测量信号)。在该获取之后，可以如上所述对信号进行滤波，并且可以进一步降低采样频率。当使用三个带通时，可以将采样频率降低到28kHz(对于带通1)、降低到14kHz(带通2)以及降低到7kHz(带通3)。这种获取的过度采样起抗锯齿)(/反走样)(anti-aliasing)的作用。由于装置中使用的存储器通常不足以保存这样的数据量，因此，这些数据不是从同一输入测量中提取的，而是可以从可以按顺序完成的多个测量中推导出，例如：

·测量1-重新采样带通1-处理带通1

·测量2-重新采样带通2-处理带通2

·测量3-重新采样带通3-处理带通3

因此，该处理可以包括：应用带通滤波器并执行频谱或频率分析。然后，如上所述，可以分析该频谱以检测表示轴承缺陷的峰值。

根据另一实施方式，确定单元适于对0到500Hz之间的频率执行频率分析中的一者。

通过将频率分析应用于0到500Hz之间的频率，可以确保在频率分析中包含对速度和振动所预期的所有频率。通常，速度频率(约10Hz)与振动频率(例如在60Hz至200Hz之间)之间的比在10至25之间。因此，当将频率分析应用于高达500Hz的频率时，也可靠地覆盖了预期的振动频率。

此外，频率分析之一可以限于低于100Hz的频率，优选地低于50Hz，使得用于检测速度频率的算法可以加速，因为仅需要分析频谱的一部分。因此，在应用旨在检测速度的频率分析之前，可以对测量到的信号使用下采样(down sampling)，因为搜索的频率是已知的。因此，减少了采样点的数量，以容易计算并且节省电池容量。

此外，可以保证检测到的频率指示速度，因为轴承缺陷频率(即，振动频率)位于频谱中较高的频率。

根据另一实施方式，所述装置还包括输出单元，用于基于确定的所述车轮端的旋转速度和振动来输出信号，特别地，所述输出单元用于基于确定的所述车轮端的旋转速度和振动来输出警告信号。

所述装置可以被安装在卡车的车轮端上，以监测用在车轮端中的轴承。当检测到振动时，所述装置可以通过信号(例如以声学或视觉信号)或通过无线通信至远程布置的确定单元和/或外部控制单元而向用户发出警告。这种信号可以用作例如更换轴承或对轴承进行任何维护的触发器。

根据另一方面，提供了一种用于确定车辆(特别是卡车)的车轮端的旋转速度和振动的方法。所述方法包括以下步骤：在车轮端的旋转期间通过单个传感器测量信号，以及使用单个传感器的信号确定车轮端的旋转速度和振动。

参照本发明的装置描述的实施方式和特征经必要的变更适用于本发明的方法。

根据另一方面，本发明涉及一种计算机程序产品，其包括用于在至少一个计算机上运行时执行上述方法的程序代码。

计算机程序产品(诸如计算机程序部件)可以实施为存储卡、优盘、CD-ROM、DVD或者可以从网络中的服务器下载的文件。例如，可以通过从无线通信网络传送包括计算机程序产品的文件来提供这样的文件。

本发明的其他可能的实施方式或替代解决方案还涵盖上文或下文关于实施方式描述的特征的组合，这里未明确提及。本领域技术人员还可以将单个或单独的方面和特征添加到本发明的最基本的形式。

附图说明

通过结合附图做出的后续描述以及从属方案，本发明的进一步的实施方式、特征和优点将变得明显，在附图中：

图1示出了用于确定车辆的车轮端的旋转速度和振动的装置；

图2a、图2b示出了在图1的装置中使用的传感器的在时域(2a)和频域(2b)中的信号；

图3示出了用于确定车辆的车轮端的旋转速度和振动的主要处理的示意性流程图；

图4a、图4b示出了通过图1的传感器测量的信号的预处理的示例性流程图；

图5示出了用于确定旋转速度的示意性流程图；以及

图6示出了用于确定车轮端的振动的示意性流程图。

在附图中，除非另有说明，否则相同的附图标记表示相同或功能等同的元件。

1 装置

2 传感器单元

4 确定单元

6 传感器

8 放大器和滤波器单元

10 模数转换器

12 软件单元

14 速度频率分析单元

16 振动频率分析单元

18 预处理单元

20 振动频率分析

22 比较

24 单元

26-36 方法步骤

38-46 方法步骤

48-56 方法步骤

58-72 方法步骤

具体实施方式

图1示出了用于确定车辆的车轮端的旋转速度和振动的装置1。装置1包括传感器单元2和确定单元4。

为了测量车轮端的旋转速度和振动，传感器单元2包括单个传感器6。优选地，该传感器6是压电传感器，因为这种传感器比用于测量旋转速度的通常使用的加速度计小且便宜。

单个传感器6测量复信号(complex signal)，该复信号在图2a中在时域中示出，在图2b中在频域中示出。该信号是低频正弦波(表示速度)、高频(由于振动)和噪声频率之和。

尤其是在图2b的频域中，可以看出该信号在低频处(10Hz左右)包括一个非常高的峰值。这个峰值对应于在时域中为正弦波的速度。在频率越高处，峰值越小，但它们较密集。这不是在一个单个频率处，而是在较多且不同的范围。这些频率是由于因车轮端的缺陷导致的机械振动而引起的。由于旋转速度和振动具有不同的频率，因此可以从同一传感器提取两种信息。

传感器单元2还包括放大器和滤波器8以及模数转换器10，该模数转换器10用于将模拟传感器信号转换为数字信号，该数字信号可以被确定单元进一步处理。放大器和滤波器8可以用于放大测量信号并且用于对信号进行滤波，以减少信号中包含的任何噪声。

在模数转换10之后，信号被发送到确定单元4。确定单元4包括用于管理模数转换10的软件单元12。

随后，确定单元4执行速度频率分析14以及振动频率分析16，将参照图3、图5和图6描述速度频率分析14，将参照图3、图4a、图4b和图6描述振动频率分析16。

图3示出了由确定单元4执行的主要处理的示意性流程图。

在第一步骤中，对信号进行预处理18，这在图4a和图4b中进一步详细描述。

图4a示出了将为模数转换后的传感器信号的信号28提供给FIR(有限脉冲响应)滤波器单元30。该单元30用于相对于接下来将要被处理的频率对信号进行带通滤波(bandpass filtering)。可以根据不同的频率设定带通，即在预处理之后是否应当处理速度或任何振动信号。可以根据将被创建的带通的总数来重复滤波器单元30的滤波。

在进一步的步骤32中，确定绝对值。该步骤可以用于将信号的负部分与“-1”相乘以使信号为正。在该步骤之后，将平均和抽取滤波器34应用于该信号。平均和抽取滤波器34可以用于计算正信号的平均值并减少信号，因为对于下面的步骤(即，速度和振动频率的检测)无需具有很多点。

该预处理的结果36进一步用于如图3中说明的后续处理中。应当注意，可以使用不同的带通滤波器来执行步骤26至步骤36的预处理，从而产生多个输出。

在图4b中示出的进一步的预处理中，确定平均振动结果。将输入信号38提供给FIR滤波器40。该滤波可用于包络信号，产生平均信号。通过包络信号，可以创建不平滑传感器信号的平滑曲线。在该滤波单元40之后，确定该信号的绝对值42。如在步骤32中，使信号的负部分基本上乘以-1，以使信号为正。在该步骤之后，将平均和抽取滤波器44应用到信号，用以计算正信号的平均值并将信号模拟减少到步骤34。该预处理的结果46进一步用于如图3中说明的后续处理中。

返回到图3，在图3的预处理18之后，存在三个平均振动值，其被发送到信号分析20。根据在预处理中使用的带通的数量，平均振动值的数量可以多于三个或少于三个。如果使用较多数量的测量，则可以改善结果。

此外，在预处理18中确定速度值，该速度值被发送到在图5中进一步描述的速度分析单元14。

速度分析单元14将FFT 50(例如戈泽尔算法)应用于传感器信号48。在FFT 50之后，信号处于频域中。随后，确定例如频域信号的三个最高最大值52。在随后的步骤54中，分析最大值。例如，确定哪个最大值落在速度预期的频率范围中。输出被认为是速度的最大值56。

如果多于一个频率线超过特定阈值(/在特定阈值之上)，则在车轮旋转(速度)与车轴共振之间发生了显著的调制(modulation)，无法确定可靠的速度。在这种情况下，例如可以重复测量，或者可以输出无法进行可靠确定的信号。

返回到图3，使用速度值来决定该速度值是否为真实的22。该决定可以基于例如速度的值，该值是否合理。如果速度值为真实的，则在后续的振动频率分析中使用该速度，这在图6中进一步描述。

首先，计算各个带通的每个频谱的频率范围58。这使用速度56来完成。此后，使用FFT 60(例如戈泽尔算法)将信号转换到频域中。这使用图4的预处理的结果36来完成。

随后，确定频域信号的(例如)五个最高最大值62。在后续的步骤64中，计算频谱的没有最大值的平均值。然后，在步骤66中使用该平均值来确认所确定的最大值可以被认为是实际的最大值而不仅是信号的随机高值。

在确认66之后，对所确认的最大值的频率进行缩放68。这意味着可以对频率的值进行归一化，从而能够比较在不同速度下完成的测量。在缩放68之后，可以将结果添加到数据库70，然后可以将结果输出72。

返回到图3，如在图6中执行的频率分析的结果可以被发送到单元24。在该单元24中，可以生成信号，可以生成例如警告信号，可以储存频率的历史(和对应的损坏)等。

上面描述的用于确定车辆(特别是卡车)的车轮端的旋转速度和振动的装置仅需要单个传感器来测量车轮端的速度和振动两者。由于压电传感器和频率分析，可以从与振动数据的测量相同的测量中提取速度。这具有以下优点：可以在保持相同性能的同时降低整个装置的成本。

Claims

1.一种用于确定车辆的车轮端的旋转速度和振动的装置(1)，特别地，所述车辆为卡车，其特征在于，所述装置(1)包括：

单个传感器(6)，测量在所述车轮端的旋转期间的信号，其中，所述传感器(6)配置在所述车轮端处；以及

确定单元(4)，用于使用所述单个传感器(6)的信号来确定所述车轮端的旋转速度和振动。

2.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述传感器(6)是压电传感器。

3.根据权利要求1或2所述的装置，其特征在于，所述确定单元(4)适于对测量到的信号执行频率分析，用以确定分析的信号中的指示旋转速度和/或诱发所述车轮端的振动的缺陷的一个或多个峰值。

4.根据权利要求3所述的装置，其特征在于，所述频率分析是离散傅立叶变换、快速傅立叶变换或戈泽尔算法中的一者。

5.根据权利要求3或4所述的装置，其特征在于，所述确定单元(4)适于从测量到的信号滤除噪声，特别地，所述确定单元(4)适于在执行频率分析之前从测量到的信号滤除噪声。

6.根据权利要求3至5中任一项所述的装置，其特征在于，所述确定单元(4)适于使用检测到的旋转速度来对测量到的信号进行滤波。

7.根据权利要求3至6中任一项所述的装置，其特征在于，所述确定单元(4)适于在所述频率分析之前应用一个或多个带通滤波器，以建立一个或多个带通，特别地，建立多于两个带通。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，一个或多个带通滤波器针对旋转速度和/或振动的预期频谱而进行优化。

9.根据权利要求3至8中任一项所述的装置，其特征在于，所述确定单元(4)适于对0至500Hz之间的频率执行频率分析中的一者。

10.根据前述权利要求中任一项所述的装置，所述装置还包括输出单元(24)，用于基于确定的所述车轮端的旋转速度和振动来输出信号，特别地，所述输出单元(24)用于基于确定的所述车轮端的旋转速度和振动来输出警告信号。