CN110525511B - 用于被动和主动监控并评估电动转向系统的系统 - Google Patents

用于被动和主动监控并评估电动转向系统的系统 Download PDF

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Abstract

公开了一种用于被动和主动监控并确定车辆的动力转向系统中的至少一个机械异常的位置的系统和方法。所述系统包括一个或多个处理器和耦合到所述处理器的存储器。所述存储器存储基线波形和包括程序代码的数据，所述程序代码在由所述一个或多个处理器执行时使所述系统接收至少一个激励信号和至少一个响应信号。所述动力转向系统响应于接收到所述激励信号而产生所述响应信号。响应于接收到所述激励信号和所述响应信号，所述系统基于快速傅里叶变换(FFT)算法来估计所述激励信号与所述响应信号之间的频率响应。所述频率响应由估计波形来表示。

Description

用于被动和主动监控并评估电动转向系统的系统
引言
本公开涉及一种用于评估动力转向系统的系统和方法，并且更具体地涉及一种用于被动和主动监控并评估动力转向系统的机械属性的系统和方法。
转向系统通常包括连接到车辆前轮的方向盘，其中驾驶员操纵方向盘以控制车辆运动的方向。许多车辆配备了动力转向系统以减少转动方向盘所需的总体工作量。一种类型的动力转向系统包括用于增加由驾驶员施加在方向盘上的机械力的电动马达，其中电动马达通过驱动机构沿转向轴线或齿条联接到轴。一些类型的动力转向系统(线控转向系统)通过电动马达建立转向控制，所述电动马达由存储在一个或多个电子控制单元(ECU)中的算法控制。
有时驾驶员在操作车辆时用他们的手握住方向盘的情况下可能会感觉到异常的振动或感觉。异常振动可能是由动力转向系统的机械问题引起的。然而，有时用于控制线控转向系统的软件可以过滤转向齿条中的异常振动以及在将转矩反馈传输到方向盘时掩盖异常振动。结果，驾驶员可能不会意识到机械异常。此外，一些自主车辆可能不包括诸如方向盘的驾驶员输入。因此，在车辆操作时，驾驶员没有机会检测通过方向盘的异常振动。
目前存在用于监控并评估线控或自主系统的一些评估系统，然而这些方法可能无法确定机械问题的具体位置或原因。此外，这些评估系统可能无法在车辆的正常操作期间被动地监控动力转向系统。
因此，虽然现有系统实现了其预期目的，但是仍然需要一种用于监控并评估动力转向系统以检测和诊断机械异常的新的和改进的系统和方法。
发明内容
根据若干方面，公开了一种用于被动和主动监控车辆的动力转向系统的系统。所述监控系统包括一个或多个处理器和耦合到所述处理器的存储器。所述存储器存储基线波形和包括程序代码的数据，所述程序代码在由所述一个或多个处理器执行时使所述系统接收至少一个激励信号和至少一个响应信号。所述动力转向系统响应于接收到所述激励信号而产生所述响应信号。响应于接收到所述激励信号和所述响应信号，所述系统基于快速傅里叶变换(FFT)算法来估计所述激励信号与所述响应信号之间的频率响应。所述频率响应由估计波形来表示。响应于确定所述激励信号与所述响应信号之间的所述频率响应，所述系统确定所述估计波形的至少一个曲线特性。所述系统还确定所述估计波形的至少一个特性与所述基线波形的相应特性之间的值差。响应于确定所述估计波形的所述至少一个特性与所述基线波形的所述相应特性之间的所述值差大于阈值差值，所述系统发起诊断程序以评估所述动力转向系统的多个机械属性。
另一方面，所述处理器还确定所述激励信号与所述响应信号之间的相干性，并将所述相干性与阈值相干性值进行比较，其中所述阈值相干性值表示最小相关值。响应于确定所述相干性大于所述相干性阈值，所述处理器确定所述估计波形的所述曲线特性。
又另一方面，所述估计波形的所述特性是表示所述估计波形的每个峰值和谷值的频率的频率曲线。
再另一方面，所述估计波形的所述特性是表示所述估计波形的每个峰值和谷值的振幅的振幅曲线。
另一方面，所述估计波形的所述特性是表示所述估计波形中的峰值和谷值的数量的数量曲线。
又另一方面，所述处理器还响应于确定所述估计波形的所述至少一个特性与所述基线波形的所述相应特性之间的所述值差大于阈值差值而生成标志。
一方面，所述系统还包括转向马达和方向盘，它们都与所述至少一个处理器通信。所述处理器通过生成从由以下项组成的组中选择的输入信号来发起所述转向马达的频率扫描：转矩输入信号、角位置输入信号、电流输入信号、角速度输入信号和功率输入信号。
又另一方面，所述处理器还确认所述方向盘自由旋转，并且响应于确定所述方向盘自由旋转而生成所述输入信号。所述转向马达被配置为响应于接收到所述输入信号而生成输出转矩。
再另一方面，所述系统还包括转矩传感器，其与所述处理器通信，其中所述转矩传感器被配置为监控所述输出转矩；以及旋转编码器，其与所述处理器通信。所述旋转编码器被配置为监控所述转向马达的轴的角位置。
另一方面，所述处理器被配置为监控所述旋转编码器以确定所述转向马达轴在所述频率扫描期间的角位置，并且基于所述输入信号和所述转向马达的所述角位置来确定至少一个机械异常的位置。
又另一方面，公开了一种用于确定车辆的动力转向系统中的至少一个机械异常的位置的诊断系统。所述诊断系统包括：转向马达，其包括轴；方向盘；转矩传感器，其被配置为监控输出转矩；旋转编码器，其被配置为监控所述转向马达的所述轴的角位置；一个或多个处理器，其与所述转向马达、所述方向盘、所述转矩传感器和所述旋转编码器通信；以及存储器，其耦合到所述一个或多个处理器。所述转向马达被配置为生成所述输出转矩。所述存储器包括包含程序代码的数据，所述程序代码在由所述一个或多个处理器执行时使所述系统响应于接收到所述触发信号而确认所述方向盘自由旋转。响应于确定所述方向盘自由旋转，所述处理器生成输入信号。所述转向马达响应于接收到所述输入信号而主动执行频率扫描。所述处理器还在所述频率扫描期间监控所述旋转编码器以确定所述转向马达轴的所述角位置。所述处理器还基于所述输入信号和所述转向马达的所述角位置来确定所述至少一个机械异常的所述位置。
一方面，响应于所述转向马达的超速或所述转向马达的过载，在所述车辆维修之前或之后周期性地生成所述触发信号。
又另一方面，所述处理器还被配置为基于所述转矩输入信号和在所述频率扫描期间由所述转向马达生成的所述转向马达的所述角位置来确定估计幅度和估计相位。
再另一方面，处理器还被配置为针对所述转向马达的模型的预期幅度和预期相位来确定所述频率响应的所述估计幅度和所述估计相位的拟合优度。
另一方面，所述预期幅度响应和所述预期相位响应是基于多个模型参数。基于所述方向盘与所述动力转向系统之间的机械连接件的质量-弹簧-阻尼器模型来确定所述模型参数，并且所述转向马达是仿真器马达。
又另一方面，所述模型参数由以下项确定：
Figure BDA0002053758250000041
其中Jm是马达惯量，bm是马达阻尼，Jw是方向盘惯量，k是连接件的弹簧常数，并且b是连接件的阻尼常数。
再另一方面，响应于确定所述拟合优度小于或等于阈值拟合，所述处理器还被配置为产生标志并生成诊断概要。
另一方面，响应于确定所述拟合优度大于阈值拟合，所述处理器基于所述输入信号和所述方向盘的所述角位置来计算多个实验参数。所述处理器还将所述多个实验参数中的每一者的值与所述相应模型参数的基线值进行比较。响应于确定所述多个实验参数中的一者与所述相应的一个模型参数的所述基线值之间的值差落入预定义值范围内，所述处理器产生指示所述动力转向系统不包括机械异常的诊断概要。
又另一方面，响应于确定所述多个实验参数中的一者与所述相应的一个模型参数的所述基线值之间的所述值差落在所述预定义值的所述范围之外，所述处理器基于未落在预定义值范围内的特定参数来确定所述动力转向系统中的所述至少一个机械异常的所述位置。所述处理器还生成诊断报告，所述诊断报告识别在所述动力转向系统中发现的所述至少一个机械异常的所述位置。
一方面，公开了一种用于被动和主动监控车辆的动力转向系统并确定所述动力转向系统的至少一个机械异常的位置的系统。所述诊断系统包括转向马达，所述转向马达包括轴，其中所述转向马达被配置为生成输出转矩。所述诊断系统还包括：方向盘；转矩传感器，其被配置为监控所述输出转矩；旋转编码器，其被配置为监控所述转向马达的所述轴的角位置；一个或多个处理器，其与所述转向马达、所述方向盘、所述转矩传感器和所述旋转编码器通信；以及存储器，其耦合到所述处理器。所述存储器存储基线波形和包括程序代码的数据，所述程序代码在由所述一个或多个处理器执行时使所述诊断系统接收至少一个激励信号和至少一个响应信号。所述动力转向系统响应于接收到所述激励信号而产生所述响应信号。响应于接收到所述激励信号和所述响应信号，所述系统基于FFT算法来估计所述激励信号与所述响应信号之间的频率响应。所述频率响应由估计波形来表示。响应于确定所述激励信号与所述响应信号之间的所述频率响应，所述系统确定所述估计波形的至少一个曲线特性。所述处理器确定所述估计波形的至少一个特性与所述基线波形的相应特性之间的值差。响应于确定所述估计波形的所述至少一个特性与所述基线波形的所述相应特性之间的所述值差大于阈值差值，所述处理器通过生成标志来发起诊断程序以评估所述动力转向系统的多个机械属性。响应于接收到所述触发信号，所述处理器确认所述方向盘自由旋转。响应于确定所述方向盘自由旋转，所述处理器生成转矩输入信号，其中所述转向马达响应于接收到所述转矩输入信号而主动执行频率扫描。所述处理器还在所述频率扫描期间监控所述旋转编码器以确定所述转向马达轴的所述角位置。最后，所述处理器基于所述转矩输入信号和所述转向马达的所述角位置来确定所述至少一个机械异常的所述位置。
从本文所提供的描述中将明白进一步应用领域。应当理解的是，所述描述和具体示例仅旨在用于说明目的，并且不旨在限制本公开的范围。
附图说明
本文所述的附图仅用于说明目的并且不旨在以任何方式限制本公开的范围。
图1是根据一个示例性实施例的用于车辆的示例性动力转向系统的示意图，其中所述动力转向系统的机械属性被监控；
图2A是示出根据一个示例性实施例的图1中的动力转向系统的示例性幅度响应的波特图的曲线图，所述幅度响应是基于拉杆力和方向盘角度；
图2B是示出根据一个示例性实施例的图1中的动力转向系统的示例性相位响应的波特图的曲线图，所述相位响应是基于拉杆力和方向盘角度；
图3A是示出根据一个示例性实施例的图1中的动力转向系统的示例性幅度响应的波特图的曲线图，所述幅度响应是基于拉杆力和齿条位置；
图3B是示出根据一个示例性实施例的图1中的动力转向系统的示例性相位响应的波特图的曲线图，所述相位响应是基于拉杆力和齿条位置；
图4是根据一个示例性实施例的用于确定图1中所示的动力转向系统中的一个或多个机械异常的存在的过程流程图；
图5是示出根据一个示例性实施例的动力转向系统的马达和方向盘的质量-弹簧-阻尼器模型的示意图；
图6是根据一个示例性实施例的用于执行诊断程序以评估动力转向系统的过程流程图；并且
图7是根据一个示例性实施例的用于执行故障模式分析以确定动力转向系统中的机械异常源的过程流程图。
具体实施方式
以下描述在本质上仅仅是示例性的并且不旨在限制本公开、应用或用途。
图1是可以在车辆(未示出)中利用的示例性动力转向系统20的示意图。在不脱离本公开的范围的情况下，车辆可以是任何自动推进轮式运输工具，诸如但不限于汽车、卡车、运动型多用途车、货车、房车、摩托车、无人驾驶地面车辆等。在一些实施例中，车辆可以是半自主或全自主车辆。全自主车辆可以是自动操纵的并且能够在没有人为输入的环境中导航。图1的动力转向系统20包括方向盘22、方向盘角度传感器24、转向马达26、齿条28、转向齿轮30和通过齿轮72联接到方向盘22的转向仿真器马达70。
图1中所示的动力转向系统20包括是在方向盘22与车辆的负重轮r和l之间没有机械连接件的线控转向系统。然而，应当明白，一些线控转向系统可以包括方向盘与负重轮之间的机械连接件，所述机械连接件可以在线控转向系统断电或没有操作时用作备用装置。此外，虽然图1示出了线控转向系统，但是本公开可以用于包括至少一个电动马达的任何类型的电动转向(EPS)系统。换句话说，本公开不限于仅评估线控转向系统。例如，动力转向系统20可以是标准EPS系统，诸如齿条EPS系统或双小齿轮EPS系统。此外，虽然图1示出了具有方向盘22的动力转向系统20，但是应当明白，本公开可以用于不包括诸如方向盘或踏板的手动输入的自主车辆。
在如图1中所示的实施例中，转向马达26通过转向齿轮30与车辆的齿条28接合。左轮l和右轮r通过一对相应的拉杆29连接到齿条28。转向马达26通过由转向调节器42提供的电压控制，所述转向调节器将在下面更详细地描述。更具体地，转向调节器42提供用于控制转向马达26的转向输出电压或信号UV。在如所示的实施例中，转向马达是用于转动车辆的车轮r和l的电动马达或致动器。如果转向马达26用于在方向盘与负重轮之间具有机械连接件的标准EPS系统中，则转向马达26可以提供辅助转矩以增加方向盘22的转向力。
图1示出了用于控制左轮l和右轮r两者的转向角的单个转向马达26。虽然图1示出了具有单个转向马达26的动力转向系统20，但是应当明白，在另一个实施例中，动力转向系统20可以包括两个转向马达。具体地，一个转向马达可以用于控制左轮l，并且其余转向马达可以用于控制右马达r。如果动力转向系统20包括两个转向马达，则车轮l、r可以彼此独立地控制。此外，在使用两个转向马达的情况下，转向调节器42生成两个独特的转向输出信号，其中一个信号被发送到控制左轮的转向马达，而其余信号被发送到控制右轮的转向马达。
动力转向系统20包括在一个或多个控制模块上实施的第一标称值发生器40、转向调节器42、第二标称值发生器44、转向评估器46和诊断评估器48。例如，第一标称值发生器40、转向调节器42、第二标称值发生器44、转向评估器46和诊断评估器48可以是用于转向马达26的电子控制单元(ECU)的一部分。控制模块是非通用的电子控制装置，所述电子控制装置具有：一个或多个预编程的数字计算机或处理器；耦合到一个或多个处理器的存储器或非暂时性计算机可读介质，其用于存储数据，诸如控制逻辑、指令、图像数据、查找表等；以及多个输入/输出外围装置或端口。控制模块的处理器被配置为执行控制逻辑或指令。
处理器可以在驻留在存储器中的操作系统的控制下操作。操作系统可以管理计算机资源，使得被体现为一个或多个计算机软件应用程序(诸如驻留在存储器中的应用程序)的计算机程序代码可以具有由处理器执行的指令。在替代实施例中，处理器可以直接执行应用程序，在这种情况下可以省略操作系统。一个或多个数据结构也可以驻留在存储器中，并且可以由处理器、操作系统或应用程序使用以存储或操纵数据。
标称值发生器40与方向盘角度传感器24和转向调节器42进行电子通信。标称值发生器40还与一个或多个控制器或传感器(未示出)进行电子通信，以接收与车辆动力学相关的值，诸如但不限于车速v或横摆速度ω。驾驶员可以通过以方向盘角度δH转动方向盘22使车辆沿特定方向转向，并且方向盘角度传感器24检测转向角δH。动力转向系统20还包括联接到转向柱51的转矩传感器50。在一些线控转向系统中，转矩传感器50是可选的并且被配置为监控方向盘转矩MH。
方向盘角度δH由标称值发生器40接收作为输入。标称值发生器40被配置为基于车辆的动态值(例如，车速V和横摆速度ω)修改方向盘角δH。具体地，在一个非限制性实施例中，方向盘角δH由标称值发生器40基于速度依赖函数f(v)修改为标称方向盘角度δH*，其中δH*＝f(v)xδH。标称方向盘角度δH*然后传送到转向调节器42。
转向调节器42是确保前轮r和I的轮角度偏转和遵循标称方向盘角度δH*的位置调节器。在一个实施例中，转向调节器42可以基于比例-积分-微分控制(PID控制)，然而应当明白，也可以使用其他方法。在车辆的前轮各自由单独的转向马达控制的情况下，转向调节器42基于两个单独的控制回路来控制前轮。
动力转向系统20可以包括调节器74，其被配置为调节转向仿真器马达70。在一些实施例中，转向仿真器马达70和调节器74充当反馈致动器以向方向盘22提供反馈。如图1中所示，方向盘22与负重轮l和r之间不存在机械连接件。因此，由于在线控转向系统的正常操作期间方向盘22与负重轮l、r之间缺乏机械连接件，因此不存在将负重轮转矩(例如，对准转矩)传递到方向盘22的机械路径。相反，如下面更详细地解释的，转向仿真器马达70和调节器74充当反馈致动器以仿真传送到方向盘22的转矩。
第二标称值发生器44与位于转向马达26上的转矩传感器80通信。转矩传感器80被配置为监控由转向马达26生成的输出转矩TV并将输出转矩TV发送到调节器74。在一个实施例中，输出转矩TV可以是基于当前信号的估计值。第二标称值发生器44基于输出转矩TV和其他马达信号(诸如，例如马达速度和马达位置(图1中未示出))来计算标称值手动转矩MH。替代地，在另一个实施例中，第二标称值发生器44可以基于其他操作参数(诸如，例如方向盘角度δH、车速V以及路面与轮胎之间的摩擦系数μ)来确定输出转矩TV。
第二标称值发生器44在功能上与调节器74相互作用。具体地，第二标称值发生器44与调节器74共享输出转矩TV、方向盘转矩MH和方向盘角度δ。调节器74基于输出转矩TV、方向盘转矩MH和方向盘角度δH与转向评估器46一起计算控制信号UH。控制信号UH被发送到转向仿真器马达70。控制信号UH被配置为控制转向仿真器马达70的操作。
转向评估器46被配置为监控动力转向系统20并检测动力转向系统20内的机械问题或异常的存在。诊断评估器48被配置为基于执行故障模式算法来确定机械异常的源或位置。在一个实施例中，诊断评估器48相对于由转向评估器46执行的算法独立地执行故障模式算法，并且在下面更详细地解释。即，在一些实施例中，诊断评估器48可以独立于转向评估器46操作。
诊断评估器48与方向盘角度传感器24、转向马达26、转向评估器46、转矩传感器50、转向仿真器马达70、转矩传感器80和旋转编码器82通信。线控转向系统可以具有两个马达，其中一个用于控制方向盘(例如，转向仿真器马达70控制方向盘22)并且其余马达控制转向齿条和负重轮(例如，转向马达26控制齿条28和负重轮l和r)。旋转编码器82被配置为监控转向马达26的轴(图1中未示出)的角位置θ。如下面更详细解释的，诊断评估器48通过将转矩输入信号T发送到转向马达26或转向仿真器马达70来发起诊断程序。响应于接收到转矩输入信号T，转向马达26或转向仿真器马达70主动执行频率扫描。如下面还解释的，在频率扫描期间收集的数据可以用于确定动力转向系统20中的机械异常的位置或原因。应当明白，频率扫描可以由转向马达26或转向仿真器马达70执行。
转矩输入信号T可以是但不限于白噪声信号、多正弦信号、阶跃信号、脉冲信号或啁啾信号。在一个实施例中，白噪声可以包含以等量在约1至约200赫兹范围内的频率。多正弦波是周期性信号，其由谐波相关的正弦波分量之和组成。啁啾信号也可以称为扫描信号。随着时间推移，啁啾信号可以在频率上增加(向上啁啾)或减小(向下啁啾)。在执行频率扫描时，由转向马达26生成的输出转矩TV的频率发生变化。具体地，转矩输入信号T的频率变化，而振幅可以保持在恒定值。转矩输入信号T的振幅表示幅度。
现在可以更详细地描述转向评估器46。具体地，转向评估器46在操作期间被动地监控动力转向系统20的输入和至少一个输出。应当明白，车辆可以通过各种方式操作，并且不限于驾驶员通过方向盘22操纵车辆。在一个实施例中，操作可以包括车辆的全自主控制。在又一个实施例中，操作可以包括其中车辆在测试环境中操作的评估。输入是激励信号E。响应于接收到激励信号E作为输入，动力转向系统20生成输出，所述输出是至少一个响应信号R。激励信号可以是谐波信号，诸如但不限于具有预定振幅和频率的正弦波。在替代方案中，激励信号可以是随机的。例如，当在模拟输入的设施中测试动力转向系统20时，激励信号可以是谐波的。在另一个实施例中，当车辆沿颠簸的道路或其他不平坦的表面行驶时，激励信号可以是随机的。不平坦表面的一些示例包括例如包括比利时石块的道路或粗糙的道路路线。
应当明白，激励信号E和响应信号R都被动地监控。换句话说，在没有动力转向系统20的任何附加或主动控制的情况下生成激励信号E和响应信号R。如下面所解释的，转向评估器46将估计的频率响应与动力转向系统20的基线频率响应进行比较，并且基于所述比较来确定动力转向系统20的一个或多个机械异常的存在。即，激励信号E对合成信号R的估计频率响应表示动力转向系统20的一个或多个机械属性。例如，图2A、2B、3A和3B中的机械属性表示用于动力转向系统20的I轴到齿轮轴接口(图1中未示出)的夹紧螺栓的紧固件紧密性。
转向评估器46将估计的频率响应的波形与基线频率响应的波形进行比较，并且基于两个波形之间的比较来确定一个或多个机械异常的存在。基线频率响应可以存储在车辆内的一个控制模块的存储器中。替代地，基线频率响应可以存储在远程位置并且经由无线通信信号传送到车辆。基线频率响应可以基于正常操作期间(即，不存在问题)的测试结果凭经验确定，并且估计的频率响应是基于车辆的当前操作条件。
在下面描述的示例性实施例中，激励信号E是拉杆力，并且合成信号R包括方向盘角度δH和齿条28在动力转向系统20的齿条外壳(在图1中未示出)内的轴向位置。在所示的实施例中，转向评估器46与多个拉杆力传感器76进行电子通信，其中每个拉杆力传感器76监控相应的一个拉杆29。更具体地，一个拉杆力传感器76监控左拉杆29，而另一个拉杆力传感器76监控右拉杆29。虽然图1示出了拉杆力传感器76，但是在另一个实施例中，拉杆力可以是基于其他传感器读数的计算值。
如图2A中所示，示出了表示拉杆力对方向盘角度δH的幅度响应的两个波形。当在负重轮与方向盘之间接合机械连接件时生成两个波形。具体地，图2A包括表示拉杆力对方向盘角度δH的基线幅度响应的基线波形202和表示拉杆力对方向盘角度δH的估计的幅度响应的估计波形204。具体地，图2B示出了表示拉杆力对方向盘角度δH的基线相位响应的基线波形206和表示拉杆力对方向盘角度δH的估计的相位响应的估计波形208。如图2A和2B中所示，每个波形限定唯一曲线。
在如图3A和3B中所示的实施例中，分别示出了拉杆力对齿条28(图1)的轴向位置的幅度响应和相位响应。具体地，图3A包括表示基线幅度响应的波形和表示估计的幅度响应的波形，而图3B包括表示基线相位响应的波形和表示估计的相位响应的波形。应当明白，虽然所描述的实施例公开了用于确定松动紧固件的激励信号E和响应信号R，但是也可以使用其他激励信号和响应信号来确定其他机械异常。激励信号和合成信号的一些其他示例包括但不限于作为输入的齿条28的位置和作为输出的转向马达26的位置。齿条位置和转向马达位置的组合可以用于评估齿条28与转向马达26的轴(未示出)之间的连接。在动力转向系统20是皮带驱动齿条EPS的情况下，齿条28与轴之间的不充分连接可能由皮带的磨损或松散而引起。
返回到图1，转向评估器46与拉杆力传感器76、方向盘角度传感器24和齿条位置传感器78进行电子通信。如上所述，拉杆力可以是计算值，而不是包括拉杆力传感器76。齿条位置传感器78被配置为检测齿条28在齿条壳体(未示出)内的轴向位置。转向评估器46监控评估期间的激励信号E和响应信号R以确定频率响应。评估可以由任何数量的事件触发或发起。例如，评估可以在起动时(即，在发动机起动时)发起，或者替代地，可以响应于确定车辆沿特定长度的测试轨道行驶而发起评估。即，转向评估器46可以确定车辆正沿测试轨道行驶，所述测试轨道包括模拟特定操作条件、环境或操作事件的曲线。
在所描述的示例中，转向评估器46在执行评估时监控方向盘角度δH、拉杆力信号和齿条28的轴向位置。拉杆力信号是激励信号E，并且齿条28的方向盘角度和/或轴向位置是响应信号R。转向评估器46然后估计拉杆力与方向盘角度δH之间、拉杆力与齿条28的轴向位置的频率响应，或两者。换句话说，转向评估器46估计激励信号E与响应信号R之间的幅度和相位响应。转向评估器46基于快速傅里叶变换(FFT)算法来估计激励信号E与响应信号R之间的频率响应。FFT算法的一个示例是Goertzel算法，但是应当明白，本公开也可以使用其他类型的算法。
参考图2A和2B两者，幅度响应和相位响应都包括两个不同的波形。图2A中的幅度响应包括表示基线幅度响应的基线波形202和表示估计的幅度响应的估计波形204。图2B中的相位响应包括表示基线相位响应的基线波形206和表示估计的相位响应的估计波形208。如下面更详细解释的，转向评估器46将基线频率响应与估计的频率响应进行比较，以确定动力转向系统20(图1)的机械异常的存在。图4中所示的过程流程图描述了用于检测机械异常的方法400，并且还在下面更详细地描述。
图3A和3B示出了拉杆力相对于齿条28的轴向位置的估计的幅度响应和相位响应。图3A包括表示基线幅度响应的基线波形302和表示估计的幅度响应的估计波形304。图3B包括基线相位响应的基线波形306，并且估计波形308表示估计的幅度响应。
现在参考图1、2A、2B、3A和3B，一旦确定了幅度和相位响应，转向评估器46然后就会将激励信号E和响应信号R进行比较以确定两个信号之间的相干性。相干性用于估计系统的输入和输出之间的因果关系，并且被表达为0至1之间的值。值0表示激励信号E和响应信号R彼此完全无关，其中相干性值相对于激励信号E与响应信号R之间的关系增加。然后，转向评估器46将相干性与阈值相干性值进行比较。阈值相干性值表示两个信号之间的最小相关值。例如，在一个实施例中，阈值相关值是0.95。然而，相关值可以基于动力转向系统20的特定要求而变化。
响应于确定相干性大于相干性阈值，转向评估器46然后确定估计的频率响应的至少一个曲线特性。曲线特性表示动力转向系统20响应机械异常的输出变化。具体地，曲线特性反映了动力转向系统20的基线频率响应和估计的频率响应之间的变化，其中响应于动力转向系统20中的机械异常而产生频率响应的变化。例如，在如图2A、2B、3A和3B中所示的实施例中，机械属性是紧固件紧密性，并且机械属性是动力转向系统20的I轴到齿轮轴接口处的夹紧螺栓。
在一个实施例中，曲线特性包括但不限于频率曲线、振幅曲线和数量曲线。频率曲线表示表示频率响应的波形的每个峰值和谷值的频率，振幅曲线表示表示频率响应的波形的每个峰值和谷值之间的振幅，并且数量曲线表示表示频率响应的波形中的峰值和谷值的数量。例如，图2A中的波形202包括两个峰值210和谷值212。相比之下，估计波形204包括单个峰值214和单个谷值215。类似地，图3A中的基线波形302包括单个峰值310和单个谷值311，并且波形304还包括单个峰值312和单个谷值313。图3B中的波形306包括单个峰值314和单个谷值316，并且波形308还包括单个峰值318和单个谷值320。
将估计波形与基线波形之间的曲线特性相互比较。具体地，转向评估器46将估计波形的频率曲线、振幅曲线和数量曲线与基线波形的相应曲线进行比较，并且可以基于所述比较而生成标志F。具体地，如下面所解释的，转向评估器46可以生成指示在动力转向系统20中存在至少一个机械异常的标志F。
返回到图1，在一个实施例中，转向评估器46将估计波形的数量曲线与基线波形进行比较。响应于确定估计波形的峰值数量和谷值数量不等于基线波形的峰值和谷值的数量，转向评估器46生成标志，并且执行诊断程序。例如，在如图2A中所示的实施例中，基线波形202包括两个峰值210和两个谷值212。相比之下，估计波形204包括单个峰值214和单个谷值215。因为两个波形202和204之间的峰值数量和谷值数量彼此不相等，所以转向评估器46生成标志。
参考图1和3A，在另一个示例中，可以基于频率值检测机械异常。例如，在如图3A中所示的实施例中，基线波形302的峰值310约为3赫兹，而估计波形304的峰值312约为4赫兹。因此，如果阈值差值小于0.5赫兹，则转向评估器46生成标志。在又另一示例中，可以基于振幅曲线来检测机械异常。例如，基线波长302的峰值310包括约5×10-3度/牛顿的振幅，而估计波形304的峰值312包括约7×10-3度/牛顿的振幅。因此，如果阈值差值小于2×10-3度/牛顿，则转向评估器46生成标志。
图4示出了用于被动地监控动力转向系统20以确定动力转向系统20中一个或多个机械异常的存在的方法400。现在参考图1至4，描述了用于被动地监控动力转向系统20以确定机械异常的存在的方法400。方法400可以在框402处开始。在框402中，转向评估器46接收激励信号E和响应信号R作为输入。然后，所述方法可以前进到框404。
在框404中，响应于接收到激励信号E和响应信号R，转向评估器46基于FFT算法来估计激励信号E与响应信号R之间的频率响应，其中频率响应通过估计波形来表示。具体地，估计波形的频率响应包括幅度响应(在图2A和3A中所示)和相位响应(在图2B和3B中所示)。然后，方法400可以前进到框406。
在框406中，转向评估器46将激励信号E与响应信号R之间的相干性与阈值相干性值进行比较。响应于确定相干性小于阈值相干性值，方法400然后前进到框408。在框408中，转向评估器46产生指示激励信号E与响应信号R之间的相干性值太低的标志。然后，转向评估器46可以生成诊断概要，其被发送到数据库、一个或多个车辆系统，或者直接传送给驾驶员。然后，方法400可以终止。
响应于确定相干性大于相干性阈值，方法400然后可以前进到框410。在框410中，转向评估器46确定估计波形的至少一个曲线特性。例如，在一个实施例中，估计波形的曲线特性包括频率曲线、振幅曲线和数量曲线中的至少一者。然后，方法400可以前进到框412。
在框412中，转向评估器46估计所述估计波形的至少一个特性与基线波形的相应特性之间的值差。更具体地，在一个实施例中，转向评估器46估计所述估计波形与基线波形之间关于频率曲线、振幅曲线和数量曲线的值差。例如，在如图3A中所示的实施例中，转向评估器46将约为3赫兹的基线波形302的峰值310与约为4赫兹的估计波形304的峰值312进行比较。然后，方法400可以前进到框414。
在框414中，转向评估器46确定估计波形的曲线特性与基线波形的相应特性之间的值差是否大于阈值差值。响应于确定估计波形与基线波形之间的值差小于或等于阈值差值，方法400可以前进到框416。在框416中，转向评估器46生成诊断概要，其指示在动力转向系统20中未检测到机械异常。然后，方法400可以终止。
响应于确定估计波形与基线波形之间的值差大于阈值差值，所述方法然后可以前进到框418。在框418中，转向评估器46生成一个或多个标志F，其可以被发送到数据库、一个或多个车辆系统，或者被传送给驾驶员。标志F表示存在机械异常。然后，所述方法可以终止。
响应于接收到标志F，诊断评估器48执行诊断程序以评估动力转向系统20的多个机械属性。诊断程序在图5和6中的过程流程图中进行解释。返回到图1，现在描述用于识别动力转向系统20中的单独部件的机械属性的诊断程序。如上所述，在一个实施例中，转向评估器46生成标志F以发起诊断程序。具体地，转向评估器46响应于确定估计波形的一个曲线特性与基线波形的相应特性之间的值差大于阈值差值而生成标志F。虽然描述了标志，但是应当明白，也可以基于其他情况发起诊断程序。更具体地，转向评估器46可以在车辆维修之前或之后、在车辆的特定里程处(即，每5,000英里或者每8,046公里)或响应于检测到转向马达26或转向仿真器马达70的超速或过载而周期性地(即，每周、每月、每两年等)发起诊断程序。马达超速指示马达轴的转速已超过操作速度极限，而马达过载指示马达转矩超过操作力极限。
当诊断评估器48接收触发信号作为输入时，诊断程序开始。在一个实施例中，触发信号是由转向评估器46生成的标志F。替代地，如上所述，触发信号由车辆周期性地、在车辆维修之前或之后或者响应于确定转向马达26或转向仿真器马达70超速或过载而生成。响应于接收到触发信号，诊断评估器48通过生成转矩输入信号T来发起马达评估。转矩输入信号T指示转向马达26或转向仿真器马达70生成马达转矩持续评估持续时间。在一个实施例中，评估持续时间约为30秒，然而应当明白，评估的时间也可以更长或更短。
以下更详细地描绘并且在图5和6中示出诊断程序。图6中所示的诊断程序示出了位于转向仿真器马达70与负重轮l、r(如图1中所示)之间的机械部件的诊断。然而，应当明白，诊断程序也可以应用于转向马达26和负重轮l、r。返回到图1，响应于接收到转矩输入信号T，转向仿真器马达70生成输出转矩TV。具体地，当诊断评估器48监控转矩传感器50和方向盘角度传感器24以确定输出转矩TV和方向盘角度δH时，输入频率(即，转矩输入信号T)变化。方向盘22在马达评估和方向盘角度δH期间自由旋转。即，在执行马达评估时，驾驶员不保持或不操纵方向盘22(即，驾驶者的手正在离开方向盘22)。在马达评估期间，方向盘角度δH的范围为10至30度。虽然描述了具体的输入和输出信号，但是应当明白，其他输入和输出信号也可用于诊断，诸如但不限于，作为输入的方向盘角度δH和作为输出的输出转矩TV。
诊断评估器48可以谨慎地或连续地记录数据。输入是转矩输入T，而输出是方向盘角度δH。诊断评估器然后估计动力转向系统20的频率响应，其由所确定的频率的估计幅度和估计相位的波特图来表示。应当明白，转向评估器46的被动方法与诊断评估器48基于主动诊断方法执行的方法不同。主动方法可以涉及直接控制转向马达的转矩或位置，或者通过转矩和角度重叠函数间接地控制转向马达的转矩或位置。
一旦确定了频率响应的幅度和相位，诊断评估器48就确定频率响应的估计幅度和相位相对于图5中所示的质量-弹簧-阻尼器模型500的预期幅度和相位的拟合优度。参考图1和5两者，模型500包括阻尼器502、马达504、诸如弹簧506的偏置元件，以及方向盘508，其中弹簧506表示转向仿真器马达70与方向盘22(图1)之间的连接件。多个模型参数是基于图5中所示的质量-弹簧-阻尼器模型中所包括的部件。多个模型参数包括但不限于马达惯量Jm、马达阻尼bm、方向盘惯量Jw、连接件的弹簧常数k和连接件的阻尼常数b。
图5中的质量-弹簧-阻尼器模型500包括具有多个模型参数。下面示出的等式1表达了基于马达变量的预定值确定的计算的传递函数。
Figure BDA0002053758250000171
可以计算模型500中的参数的值以最大化与估计幅度和相位的拟合优度。一些系统识别工具箱(诸如但不限于MATLAB(矩阵实验室))可以用于促进模型500中所示的多个模型参数的计算。虽然描述了MATLAB，但是应当明白，也可以使用确定模型500的参数值的其他方法。
应当明白，图5中所示的质量-弹簧-阻尼器模型是基于图1中所示的线控转向系统的转向仿真器马达70。因此，基于动力转向系统20的类型，多个模型参数可以不同。例如，没有方向盘的自主车辆将省略方向盘惯量Jw，并且甚至省略转向仿真器马达70。此外，对于作为线控转向系统的一部分的负重轮控制系统(即，从转向马达26到图1中所示的负重轮l和r的系统)，多个模型参数可以是不同的。
拟合优度是可以由具有相应参数值的模型表示观察到的数据集的置信度。在所描述的实施例中，观察到的数据集是由诊断评估器48确定的频率响应的估计幅度和估计相位。诊断评估器48将估计幅度和相位之间与模型500的模型参数的拟合优度与阈值拟合进行比较。响应于确定拟合优度小于或等于阈值拟合，诊断评估器48产生指示观察数据之间的相关性(即，估计幅度和相位)并且模型500不充分的标志。然而，如果拟合优度大于阈值拟合，则诊断评估器48可以确定动力转向系统20中的机械异常的位置。
在动力转向系统20的正常操作期间(即，系统没有问题)计算模型500的多个基线值，并且将所述多个基线值存储在诊断评估器48的存储器中。即，为每个模型参数(即，方向盘惯量Jw等)确定基线值。然后，诊断评估器48将实验参数的值与一个模型参数的相应基线值进行比较。响应于确定一个实验参数与相应的一个基线值之间的值差不适合预定义值范围，诊断评估器48然后确定动力转向系统20中的机械异常的位置，这将在下面解释。基于实验数据确定实验值。具体地，响应于诊断评估器48接收到触发信号，收集实验数据。所收集的实验数据可以包括但不限于转向仿真器马达70的转矩输入信号T和方向盘角度δH。
动力转向系统20中的机械异常的位置是基于未落入预定义值范围内的特定参数来确定的。例如，在如图5中所示的实施例中，如果马达阻尼bm不在预定义值范围内，则有时值高于预定义值范围可以指示由于水侵入转向仿真器马达70而导致腐蚀，而值低于预定义值范围可以指示转向仿真器马达70与柱之间的连接松动。如果方向盘惯量Jw未落在在预定义值范围内，则值高于预定义值范围指示物体可能阻碍或附接方向盘22。如果方向盘惯量值Jw小于预定义值范围，则低值的一个原因可以是不存在驾驶员前侧安全气囊。如果连接件的弹簧常数k或连接件的阻尼常数b的值未落在预定义值范围内，则值高于预定义值值范围可以指示柱承载故障。应当明白，这些示例不是可以由本公开检测到的所有机械异常的详尽列表。
图6是示出用于执行诊断程序以确定动力转向系统20中的机械异常的位置的方法600的示例性过程流程图。总体上参考图1和6，方法600可以在框602处开始。在框602中，诊断评估器48接收触发信号作为输入。在一个实施例中，触发信号是由转向评估器46生成的标志F。替代地，触发信号可以周期性地、在车辆维修之前或之后或者响应于确定转向马达26或转向仿真器马达70超速或过载而生成。然后，方法600可以前进到框604。
在框604中，诊断评估器48确认方向盘22自由旋转。换句话说，转向评估器46确定驾驶员是否正在抓握并操纵方向盘22。应当明白，如果动力转向系统20不包括方向盘22，则可以省略框604。响应于确定方向盘22不能自由旋转，方法600可以终止。响应于确定方向盘22自由旋转，方法600前进到框606。
在框606中，诊断评估器48生成转矩输入信号T。然后，方法600可以前进到框608。
在框608中，响应于接收到转矩输入信号T，转向马达26或转向仿真器马达70执行频率扫描。然后，方法600可以前进到框610。
在框610中，转向评估器46通过执行故障模式分析来确定一个或多个机械异常的位置。在图7中更详细地描述了故障模式分析。故障模式分析产生诊断摘要。然后，方法600可以前进到框612。
在框612中，诊断评估器48确定诊断概要是否指示动力转向系统20的一个或多个机械异常。如果诊断概要中不存在异常，则方法600可以终止。然而，如果检测到至少一个异常，则方法600可以前进到框614。
在框614中，然后将诊断概要传送到其他车载车辆系统。此外或作为替代，诊断概要被传送到远离车辆的一个或多个系统(经由无线连接)。在一个实施例中，还可以使用诸如例如车载显示器的装置将诊断概要传达给驾驶员。然后，方法600可以终止。
图7是示出用于执行故障模式分析以确定动力转向系统20中的一个或多个机械异常的位置或来源的方法700的过程流程图。总体上参考图1、5和7，方法700可以在框702处开始。在框702中，诊断评估器48基于在频率扫描期间转向仿真器马达70的转矩输入和方向盘角度δH来确定频率响应的估计幅度和估计相位。然后，方法700可以前进到框704。
在框704中，诊断评估器48确定频率响应的估计幅度和相位相对于动力转向系统20的模型500的预期幅度和相位的拟合优度。
诊断评估器48与拟合优度一起基于转向仿真器马达70的转矩输入与方向盘角度δH之间的估计频率响应来计算多个实验参数值。在所描述的非限制性实施例中，多个实验参数包括马达惯量Jm、马达阻尼bm、方向盘惯量Jw、连接件的弹簧常数k和连接件的阻尼常数b。然后，所述方法可以前进到框706。
在框706中，诊断评估器48确定估计的和预期的幅度和相位之间的拟合优度是否小于或等于阈值拟合。响应于确定拟合优度小于或等于阈值拟合，所述方法前进到框708。在框708中，诊断评估器48产生指示观察数据(即，估计幅度和相位)与预期值之间的相关性不充分的标志。然后产生诊断摘要，然后所述方法可以终止。
如果拟合优度大于阈值拟合，则所述方法可以前进到框710。在框710中，诊断评估器48将每个实验参数的值与一个相应模型参数的基线值进行比较。响应于确定一个实验参数与相应的一个模型参数之间的值差落入预定义值范围内，方法700前进到框712。在框712中，诊断评估器48产生诊断概要，其指示未发现机械异常。然后，方法700可以终止。
响应于确定一个实验参数与相应的一个模型参数之间的值差落在预定义值范围之外，方法700可以前进到框714。在框714中，诊断评估器48基于未落在预定义值范围内的特定参数来确定动力转向系统20中的至少一个机械异常的位置。然后，所述方法可以前进到框716。
在框716中，转向评估器46生成识别在动力转向系统20中发现的机械异常的位置的诊断报告。然后，所述方法可以终止。
总体上参考附图，本公开提供了一种用于被动和主动监控动力转向系统20以确定机械异常的存在的方法。本公开还提供了一种识别机械异常的位置的方法。因为一些类型的动力转向系统可能不允许驾驶员感觉到方向盘中由于机械问题引起的异常振动，所以本公开提供了一种检查动力转向系统的机械完整性的替代方法。一些现有系统可能能够检测动力转向系统中的机械异常。然而，这些现有系统可能无法确定异常的具体位置。此外，现有系统可能无法在车辆的正常操作期间被动地监控动力转向系统。相比之下，所公开的系统可能能够在正常车辆操作期间监控并识别动力转向系统中的机械问题的位置。
本公开的描述本质上仅仅是示例性的，并且不偏离本公开的主旨的变型旨属于本公开的范围。此类变型不应被视为脱离本公开的精神和范围。

Claims (10)

1.一种用于确定车辆的动力转向系统中的至少一个机械异常的位置的诊断系统，所述诊断系统包括：
转向马达，其包括轴，所述转向马达被配置为生成输出转矩；
方向盘；
转矩传感器，其被配置为监控输出转矩；
旋转编码器，其被配置为监控所述转向马达的所述轴的角位置；
一个或多个处理器，其与所述转向马达、所述方向盘、所述转矩传感器和所述旋转编码器通信；
以及存储器，其耦合到所述一个或多个处理器，所述存储器包括包含程序代码的数据，所述程序代码在由所述一个或多个处理器执行时使所述系统响应于接收到触发信号而确认所述方向盘自由旋转，响应于确定所述方向盘自由旋转，所述处理器生成输入信号，
其中，所述转向马达响应于接收到所述输入信号而主动执行频率扫描；所述处理器还在所述频率扫描期间监控所述旋转编码器以确定所述转向马达轴的所述角位置；所述处理器还基于所述输入信号和所述转向马达的所述角位置来确定所述至少一个机械异常的所述位置。
2.根据权利要求1所述的系统，其中，响应于所述转向马达的超速或所述转向马达的过载，在所述车辆维修之前或之后周期性地生成所述触发信号。
3.根据权利要求1所述的系统，其中，所述处理器还被配置为基于所述转矩输入信号和在所述频率扫描期间由所述转向马达生成的所述转向马达的所述角位置来确定估计幅度和估计相位。
4.根据权利要求3所述的系统，其中，处理器还被配置为针对所述转向马达的模型的预期幅度和预期相位来确定频率响应的所述估计幅度和所述估计相位的拟合优度。
5.根据权利要求4所述的系统，其中，预期幅度响应和预期相位响应是基于多个模型参数，并且其中，基于所述方向盘与所述动力转向系统之间的机械连接件的质量-弹簧-阻尼器模型来确定所述模型参数，并且所述转向马达是仿真器马达。
6.根据权利要求5所述的系统，其中，所述模型参数由以下项确定，以下项表达了基于马达变量的预定值确定的计算的传递函数：
Figure 34924DEST_PATH_IMAGE001
其中，Jm是马达惯量，bm是马达阻尼，Jw是方向盘惯量，k是连接件的弹簧常数，并且b是连接件的阻尼常数。
7.根据权利要求4所述的系统，其中，响应于确定所述拟合优度小于或等于阈值拟合，所述处理器还被配置为产生标志并生成诊断概要。
8.根据权利要求4所述的系统，其中，所述一个或多个处理器还被配置为：
响应于确定所述拟合优度大于阈值拟合，所述处理器基于所述输入信号和所述方向盘的所述角位置来计算多个实验参数；所述处理器还将所述多个实验参数中的每一者的值与相应模型参数的基线值进行比较；并响应于确定所述多个实验参数中的一者与所述相应的一个模型参数的所述基线值之间的值差落入预定义值范围内，所述处理器产生指示所述动力转向系统不包括机械异常的诊断概要。
9.根据权利要求8所述的系统，其中，所述一个或多个处理器还被进一步配置为：
响应于确定所述多个实验参数中的一者与所述相应的一个模型参数的所述基线值之间的所述值差落在所述预定义值的所述范围之外，所述处理器基于未落在预定义值范围内的特定参数来确定所述动力转向系统中的所述至少一个机械异常的所述位置；所述处理器还生成诊断报告，所述诊断报告识别在所述动力转向系统中发现的所述至少一个机械异常的所述位置。
10.一种用于被动和主动监控车辆的动力转向系统并确定所述动力转向系统的至少一个机械异常的位置的系统，诊断系统包括：
转向马达，所述转向马达包括轴，其中所述转向马达被配置为生成输出转矩；
方向盘；
转矩传感器，其被配置为监控所述输出转矩；
旋转编码器，其被配置为监控所述转向马达的所述轴的角位置；
一个或多个处理器，其与所述转向马达、所述方向盘、所述转矩传感器和所述旋转编码器通信；以及
存储器，其耦合到所述处理器，所述存储器存储基线波形和包括程序代码的数据，所述程序代码在由所述一个或多个处理器执行时使所述诊断系统接收至少一个激励信号和至少一个响应信号；所述动力转向系统响应于接收到所述激励信号而产生所述响应信号；响应于接收到所述激励信号和所述响应信号，所述系统基于FFT算法来估计所述激励信号与所述响应信号之间的频率响应；所述频率响应由估计波形来表示；响应于确定所述激励信号与所述响应信号之间的所述频率响应，所述系统确定所述估计波形的至少一个曲线特性；所述处理器确定所述估计波形的至少一个特性与所述基线波形的相应特性之间的值差；响应于确定所述估计波形的所述至少一个特性与所述基线波形的所述相应特性之间的所述值差大于阈值差值，所述处理器通过生成标志来发起诊断程序以评估所述动力转向系统的多个机械属性；响应于接收到触发信号，所述处理器确认所述方向盘自由旋转；响应于确定所述方向盘自由旋转，所述处理器生成转矩输入信号；
其中，所述转向马达响应于接收到所述转矩输入信号而主动执行频率扫描；所述处理器还在所述频率扫描期间监控所述旋转编码器以确定所述转向马达轴的所述角位置；所述处理器基于所述转矩输入信号和所述转向马达的所述角位置来确定所述至少一个机械异常的所述位置。
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