CN110630663B - 预测刹车片磨损情况的方法及系统 - Google Patents
预测刹车片磨损情况的方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110630663B CN110630663B CN201910894912.0A CN201910894912A CN110630663B CN 110630663 B CN110630663 B CN 110630663B CN 201910894912 A CN201910894912 A CN 201910894912A CN 110630663 B CN110630663 B CN 110630663B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- brake pad
- calculating
- brake
- data
- heat
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
Images
Classifications
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F16—ENGINEERING ELEMENTS AND UNITS; GENERAL MEASURES FOR PRODUCING AND MAINTAINING EFFECTIVE FUNCTIONING OF MACHINES OR INSTALLATIONS; THERMAL INSULATION IN GENERAL
- F16D—COUPLINGS FOR TRANSMITTING ROTATION; CLUTCHES; BRAKES
- F16D66/00—Arrangements for monitoring working conditions, e.g. wear, temperature
- F16D66/02—Apparatus for indicating wear
- F16D66/021—Apparatus for indicating wear using electrical detection or indication means
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F16—ENGINEERING ELEMENTS AND UNITS; GENERAL MEASURES FOR PRODUCING AND MAINTAINING EFFECTIVE FUNCTIONING OF MACHINES OR INSTALLATIONS; THERMAL INSULATION IN GENERAL
- F16D—COUPLINGS FOR TRANSMITTING ROTATION; CLUTCHES; BRAKES
- F16D66/00—Arrangements for monitoring working conditions, e.g. wear, temperature
- F16D2066/001—Temperature
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Braking Arrangements (AREA)
Abstract
本申请公开了一种预测刹车片磨损情况的方法及系统,涉及车辆领域。方法包括获取刹车片和刹车盘相互接触的距离,以及获取刹车片和刹车盘相互接触的压力;根据所述距离和所述压力,计算刹车片在这一段时间内的磨损程度,得到该段时间内的磨损程度数据;通过对大量的磨损程度数据进行分析,分析驾驶员的驾驶习惯,从而预测剩余的时间和里程。本申请能够根据驾驶员驾驶时的习惯,得出刹车片相对于时间和公里数的磨损速率,从而更好的指引用户更换刹车片等易损部件。且本申请能够广泛适用于各种车辆,可应对不同驾驶习惯,不依赖于专用的硬件或之前的统计数据进行运作,因此具有通用性好、准确性好及独立性好的特点。
Description
技术领域
本申请涉及汽车行业的零配件中的易损件磨损情况预测领域,特别是涉及一种预测刹车片磨损情况的方法及系统。
背景技术
目前,检测刹车片的磨损检测或预测有多种方案。方案一,是通过刹车片内本身嵌入的导电金属丝等材料,对刹车片的材质厚度进行物理检测。方案二,中国专利申请CN103742575A尝试性地给出了一套运用于铁路动车组列车的解决方案。方案三,中国专利申请CN106594131A根据上一次更换刹车片的周期进行回归预测,给出了一套基于统计的更换方案。
现有的方案一,根据物理厚度分析的方案,需要专用的硬件,不利于其进一步节约成本和技术推广。方案二,CN103742575A的方案,需要使用铁路部门的专有数据,很难移植到汽车上。方案三,CN106594131A则是基于上一次更换刹车片的时间,无法处理因驾驶习惯、刹车片质量等,对刹车片磨损进度造成影响的情况。因此,现有的方案在通用性(广泛适用于各种车辆的能力)、准确性(应对不同驾驶习惯的能力)、独立性(不依赖于专用的硬件或之前的统计数据进行运作的能力)上都存在一定程度的欠缺。
发明内容
本申请的目的在于克服上述问题或者至少部分地解决或缓减解决上述问题。
根据本申请的一个方面,提供了一种预测刹车片磨损情况的方法,按照下述步骤进行操作:
步骤100:获取刹车片和刹车盘相互接触的距离,以及获取刹车片和刹车盘相互接触的压力;
步骤200:根据所述距离和所述压力,计算刹车片在这一段时间内的磨损程度,得到该段时间内的磨损程度数据;
步骤300:通过对大量的磨损程度数据进行分析,分析驾驶员的驾驶习惯,从而预测剩余的时间和里程。
可选地,步骤100中通过ESP轮速传感器采集的转速,而计算的刹车片和刹车盘接触时的相对位移;通过ESP压力传感器反馈数据和摩擦系数,而计算的刹车片和刹车盘接触时的相对摩擦力。
可选地,步骤100中通过GPS系统采集的位移、刹车片安装位置半径和轮胎半径的相对关系,进行推算所得出的相对位移;通过GPS系统采集的速度获得的加速度和整车质量,进行推算所得出的摩擦力。
可选地,所述步骤200根据所述距离和所述压力,计算刹车片在这一段时间内的磨损程度,得到该段时间内的磨损程度数据,具体包括:
根据刹车片的固有摩擦系数,计算刹车片和刹车盘接触时的摩擦力;
根据摩擦力和相互接触距离,计算制动过程中刹车片上积累的热量;
根据速度传感器反馈的车速,计算制动过程中气流带走的热量;
取积累的热量和带走的热量之差,根据刹车片的比热计算刹车片的温度;
根据刹车片温度对应的磨损条件,计算刹车片在这一段时间内的磨损程度。
可选地,步骤300还包括对驾驶员提出习惯改进建议。
根据本申请的另一个方面,提供了一种预测刹车片磨损情况的系统,包括:
信息采集模块:用于获取刹车片和刹车盘相互接触的距离,以及获取刹车片和刹车盘相互接触的压力;
数据处理模块:用于根据所述距离和所述压力,计算刹车片在这一段时间内的磨损程度,得到该段时间内的磨损程度数据;和
数据分析模块:用于通过对大量的磨损程度数据进行分析,分析驾驶员的驾驶习惯,从而预测剩余的时间和里程。
可选地,所述信息采集模块通过ESP轮速传感器采集的转速,而计算的刹车片和刹车盘接触时的相对位移;通过ESP压力传感器反馈数据和摩擦系数,而计算的刹车片和刹车盘接触时的相对摩擦力。
可选地,所述信息采集模块通过GPS系统采集的位移、刹车片安装位置半径和轮胎半径的相对关系,进行推算所得出的相对位移;通过GPS系统采集的速度获得的加速度和整车质量,进行推算所得出的摩擦力。
可选地,所述数据处理模块包括:
根据刹车片的固有摩擦系数,计算刹车片和刹车盘接触时的摩擦力;
根据摩擦力和相互接触距离,计算制动过程中刹车片上积累的热量;
根据速度传感器反馈的车速,计算制动过程中气流带走的热量;
取积累的热量和带走的热量之差,根据刹车片的比热计算刹车片的温度;
根据刹车片温度对应的磨损条件,计算刹车片在这一段时间内的磨损程度。
可选地,所述的系统还包括数据展示模块,配置成将过程中的各项信息显示在手机和/或车内仪表等屏幕上供驾驶员参考。
本申请的预测刹车片磨损情况的方法及系统,能够根据驾驶员驾驶时的习惯,例如刹车的轻重程度等,得出刹车片相对于时间和公里数的磨损速率,从而更好的指引用户更换刹车片等易损部件。并且本申请能够广泛适用于各种车辆,具有通用性好的特点。本申请可应对不同驾驶习惯,具有准确性好的特点。本申请不依赖于专用的硬件或之前的统计数据进行运作,具有独立性好的特点。
本申请的方法和系统,既可以避免传统刹车片静态更换周期带来的“过更换”问题,也即在旧刹车片还可以正常运作时提前更换带来的资源浪费,也可以避免“迟更换”问题,由于刹车片磨损超过预期,导致更换时刹车片已经无法维持正常制动效果,带来的安全隐患。
同时,本申请和现在新型的混合动力汽车、插电式混合动力汽车、纯电动汽车等采用的再生制动相配合,可以对再生制动的工作条件进行优化,使得再生制动更好的降低制动系统磨损,节约更换成本,进一步降低新能源汽车电力消耗、提高续航里程,从而提高新能源汽车在市场上的竞争力。
根据下文结合附图对本申请的具体实施例的详细描述,本领域技术人员将会更加明了本申请的上述以及其他目的、优点和特征。
附图说明
后文将参照附图以示例性而非限制性的方式详细描述本申请的一些具体实施例。附图中相同的附图标记标示了相同或类似的部件或部分。本领域技术人员应该理解,这些附图未必是按比例绘制的。附图中:
图1是根据本申请一个实施例一种预测刹车片磨损情况的方法的示意性流程图;
图2是根据本申请一个实施例一种预测刹车片磨损情况的方法的示意性结构图。
具体实施方式
图1是根据本申请一个实施例一种预测刹车片磨损情况的方法的示意性流程图。一种预测刹车片磨损情况的方法,按照下述步骤进行操作:
步骤100:数据采集阶段,获取刹车片和刹车盘相互接触的距离,以及获取刹车片和刹车盘相互接触的压力。
本实施例,通过ESP(英文全称是“Electronic Stability Program”,中文译文:电控行驶平稳系统)的轮速传感器采集的转速,而计算的刹车片和刹车盘接触时的相对位移。
第一个数据是刹车片在摩擦力下运行的距离s。该距离s通过ESP系统的轮速传感器获得原始数据角速度ω,根据固定的刹车片安装半径r进行推算,得到刹车片的线速度V与时间t的关系(速度曲线)。
其中,v=ω*r,V为线速度,ω为角速度,r为半径。
本实施例,通过ESP压力传感器反馈数据和摩擦系数,而计算的刹车片和刹车盘接触时的相对摩擦力。第二个数据是刹车片和刹车盘之间接触的摩擦力F。该方法通过ESP系统压力传感器得到的压力N,根据刹车片和刹车盘之间固定的摩擦系数μ(该系数受GB5763《汽车用制动器衬片》规管)进行推算,从而得到刹车片的摩擦力F与时间t的关系(压力曲线)。
其中,F=N*μ,F为摩擦力,N为压力,μ为摩擦系数。
数据采集阶段,两传感器反馈的数据格式样式如表1:
表1
时间戳(秒) | 摩擦速度(米每秒) | 摩擦力(牛顿) |
0 | 33.1 | 1.00 |
1 | 33 | 1.00 |
2 | 32.9 | 1.00 |
3 | 32.8 | 1.00 |
4 | 32.7 | 1.00 |
通过获取长时间(约1年左右)的用车情况和速度、加速度、力曲线数据,进入到下一步分析规律阶段。
在其他实施例中,还可以通过GPS系统采集的位移、刹车片安装位置半径和轮胎半径的相对关系,进行推算所得出的相对位移;还可以通过GPS系统采集的速度获得的加速度和整车质量,进行推算所得出的摩擦力。本实施例相对上述实施例而言,其准确性因为GPS系统引入的测量误差而有所误差,且受到GPS信号质量、可用性的影响。但上述实施例依赖于ABS/ESP系统的轮速传感器,需要传感器系统制造商提供传感器输出数据访问接口。因此本实施例使用的GPS传感器通用性、可操作性更强、安装成本更低,更符合现阶段中国国情下的实际用车需求。然而,上述实施例具有准确、不受GPS系统信号可用性、准确性影响的好处,因此可以在高端车型、商用车型上提供更准确的预测值。
步骤200:分析规律阶段,根据所述距离和所述压力,计算刹车片在这一段时间内的磨损程度,得到该段时间内的磨损程度数据。具体包括:
根据刹车片的固有摩擦系数,计算刹车片和刹车盘接触时的摩擦力;
根据摩擦力和相互接触距离,计算制动过程中刹车片上积累的热量;
根据速度传感器反馈的车速,计算制动过程中气流带走的热量;
取积累的热量和带走的热量之差,根据刹车片的比热计算刹车片的温度;
根据刹车片温度对应的磨损条件,计算刹车片在这一段时间内的磨损程度。
更具体地,分析规律阶段200,是通过物理模型与数据模型相结合的形式,在物理模型的基础上搭建深度学习模型进行分析。对物理模型的主要简介如下:
数据收集阶段收集的时间、速度、力三大指标,可以用于计算刹车过程中车辆通过摩擦损失的动能。这些动能会通过摩擦生热转变为在刹车片上积累的热量Q。同时,数据收集阶段所收集的速度指标,可以用于评估流经刹车盘的气流速度,从而估计气流在流经刹车片时所带走的热量。
在计算了外界输入热量即来自于刹车时减少的动能,以及外界输出热量(来自于刹车片的冷却系统)以后系统可以估计刹车盘和刹车片接触部位的温度。物理定律表明,刹车片的磨损是由刹车片上的材质,在高热情况下升华为气体离开表面而导致的。因此,刹车片的温度上升情况可以用于评估刹车片磨损的情况。
根据刹车片上积累的热量Q(由摩擦带来的热量减去气流散热系统带走的热量)这个动态变量、和刹车片本身的比热容C这个静态属性,可以计算刹车片相对室温时温度上升的情况:
Q吸=cm(t-to),
Q放=cm(to-t),
其中,Q是热量,C比热容,m质量,t温度。
在得到刹车片的工作温度后,刹车片上物质的磨损率就可以根据GB5763指明的方法、数据给出。由于刹车片的面积S和密度ρ在实际运作中可视为不变,则厚度d的变化和刹车片的质量m的变化成线性比例关系,从而可以得到刹车片的厚度d是刹车片磨损的主要指标。
m=vρ,其中,m为质量,ρ为密度,v为体积。
因此,通过计算刹车片质量的变化量,并从新刹车片的质量中减去变化量,就可以得到当前刹车片的质量,从而得到刹车片在一定时间内的磨损情况。
步骤300:得出结论阶段,通过对大量的磨损程度数据进行分析,分析驾驶员的驾驶习惯,从而预测剩余的时间和里程,还包括对驾驶员提出习惯改进建议。
更具体地,接下来,本申请运用统计模型,对不同时间内物理模型得出的磨损情况与时间的关系进行分析,从而估测驾驶员的用车频次、驾驶习惯等内容,并根据内容输出模型结论。
模型通过以日、周、月等不同时间维度进行分析,给出(1)假定第一个时间戳时刹车系统完好,在最后一个时间戳时刹车片还能使用的距离,单位为km;(2)假定第一个时间戳时刹车系统完好,在最后一个时间戳时刹车片还能使用的时间,单位为h。
同时,本系统还能对驾驶员的刹车操作给出建议,从而帮助驾驶员延长刹车寿命,节约能源消耗,延长续航里程。
以上的反馈信息和建议,可以显示在车内仪表盘上,也可以通过车联网技术上传到服务器,或传递到用户所持的移动终端上,从而实现对刹车片等部件磨损情况的持久跟踪。
可见,本申请的预测刹车片磨损情况的方法,能够根据驾驶员驾驶时的习惯,例如刹车的轻重程度等,得出刹车片相对于时间和公里数的磨损速率,从而更好的指引用户更换刹车片等易损部件。并且本申请能够广泛适用于各种车辆,具有通用性好的特点。本申请可应对不同驾驶习惯,具有准确性好的特点。本申请不依赖于专用的硬件或之前的统计数据进行运作,具有独立性好的特点。
使用本申请的方法,既可以避免传统刹车片静态更换周期带来的“过更换”问题,也即在旧刹车片还可以正常运作时提前更换带来的资源浪费,也可以避免“迟更换”问题,由于刹车片磨损超过预期,导致更换时刹车片已经无法维持正常制动效果,带来的安全隐患。
同时,本申请和现在新型的混合动力汽车、插电式混合动力汽车、纯电动汽车等采用的再生制动相配合,可以对再生制动的工作条件进行优化,使得再生制动更好的降低制动系统磨损,节约更换成本,进一步降低新能源汽车电力消耗、提高续航里程,从而提高新能源汽车在市场上的竞争力。
图2是根据本申请一个实施例一种预测刹车片磨损情况的方法的示意性结构图。根据本申请的另一个方面,提供了一种预测刹车片磨损情况的系统,包括:信息采集模块、数据处理模块和数据分析模块。信息采集模块用于获取刹车片和刹车盘相互接触的距离,以及获取刹车片和刹车盘相互接触的压力。数据处理模块用于根据所述距离和所述压力,计算刹车片在这一段时间内的磨损程度,得到该段时间内的磨损程度数据。数据分析模块用于通过对大量的磨损程度数据进行分析,分析驾驶员的驾驶习惯,从而预测剩余的时间和里程。
本实施例中,所述信息采集模块通过ESP轮速传感器采集的转速,而计算的刹车片和刹车盘接触时的相对位移;通过ESP压力传感器反馈数据和摩擦系数,而计算的刹车片和刹车盘接触时的相对摩擦力。
另一个实施例中,所述信息采集模块通过GPS系统采集的位移、刹车片安装位置半径和轮胎半径的相对关系,进行推算所得出的相对位移;通过GPS系统采集的速度获得的加速度和整车质量,进行推算所得出的摩擦力。
更具体地,所述数据处理模块包括:
根据刹车片的固有摩擦系数,计算刹车片和刹车盘接触时的摩擦力;
根据摩擦力和相互接触距离,计算制动过程中刹车片上积累的热量;
根据速度传感器反馈的车速,计算制动过程中气流带走的热量;
取积累的热量和带走的热量之差,根据刹车片的比热计算刹车片的温度;
根据刹车片温度对应的磨损条件,计算刹车片在这一段时间内的磨损程度。
更具体地,所述的系统还包括数据展示模块,配置成将过程中的各项信息显示在手机和/或车内仪表等屏幕上供驾驶员参考。
本申请的预测刹车片磨损情况的系统,能够根据驾驶员驾驶时的习惯,例如刹车的轻重程度等,得出刹车片相对于时间和公里数的磨损速率,从而更好的指引用户更换刹车片等易损部件。并且本申请能够广泛适用于各种车辆,具有通用性好的特点。本申请可应对不同驾驶习惯,具有准确性好的特点。本申请不依赖于专用的硬件或之前的统计数据进行运作,具有独立性好的特点。
本申请的系统,既可以避免传统刹车片静态更换周期带来的“过更换”问题,也即在旧刹车片还可以正常运作时提前更换带来的资源浪费,也可以避免“迟更换”问题,由于刹车片磨损超过预期,导致更换时刹车片已经无法维持正常制动效果,带来的安全隐患。
同时,本申请和现在新型的混合动力汽车、插电式混合动力汽车、纯电动汽车等采用的再生制动相配合,可以对再生制动的工作条件进行优化,使得再生制动更好的降低制动系统磨损,节约更换成本,进一步降低新能源汽车电力消耗、提高续航里程,从而提高新能源汽车在市场上的竞争力。
需要注意的是,除非另有说明,本申请使用的技术术语或者科学术语应当为本申请所属领域技术人员所理解的通常意义。
在本申请的描述中,需要理解的是,术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”、“顺时针”、“逆时针”、“轴向”、“径向”、“周向”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本申请和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本申请的限制。
此外,术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。在本申请的描述中,“多个”的含义是两个以上,除非另有明确具体的限定。
在本申请中,除非另有明确的规定和限定,术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解,例如,可以是固定连接,也可以是可拆卸连接,或成一体;可以是机械连接,也可以是电连接;可以是直接相连,也可以通过中间媒介间接相连,可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言,可以根据具体情况理解上述术语在本申请中的具体含义。
在本申请中,除非另有明确的规定和限定,第一特征在第二特征“上”或“下”可以是第一和第二特征直接接触,或第一和第二特征通过中间媒介间接接触。而且,第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”可是第一特征在第二特征正上方或斜上方,或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”可以是第一特征在第二特征正下方或斜下方,或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。
以上所述,仅为本申请较佳的具体实施方式,但本申请的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内,可轻易想到的变化或替换,都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此,本申请的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。
Claims (8)
1.一种预测刹车片磨损情况的方法,其特征在于,按照下述步骤进行操作:
步骤100:获取刹车片和刹车盘相互接触的距离,以及获取刹车片和刹车盘相互接触的压力;
步骤200:根据所述距离和所述压力,计算刹车片在这一段时间内的磨损程度,得到该段时间内的磨损程度数据;
步骤300:通过对大量的磨损程度数据进行分析,分析驾驶员的驾驶习惯,从而预测剩余的时间和里程;
其中,步骤200是通过物理模型与数据模型相结合的形式,在物理模型的基础上搭建深度学习模型进行分析,其包括:
根据刹车片的固有摩擦系数,计算刹车片和刹车盘接触时的摩擦力;
根据摩擦力和相互接触距离,计算制动过程中刹车片上积累的热量;
根据速度传感器反馈的车速,计算制动过程中气流带走的热量;
取积累的热量和带走的热量之差,根据刹车片的比热计算刹车片的温度;
根据刹车片温度对应的磨损条件,计算刹车片在这一段时间内的磨损程度。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤100中通过ESP轮速传感器采集的转速,而计算的刹车片和刹车盘接触时的相对位移;通过ESP压力传感器反馈数据和摩擦系数,而计算的刹车片和刹车盘接触时的相对摩擦力。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤100中通过GPS系统采集的位移、刹车片安装位置半径和轮胎半径的相对关系,进行推算所得出的相对位移;通过GPS系统采集的速度获得的加速度和整车质量,进行推算所得出的摩擦力。
4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法,其特征在于,步骤300还包括对驾驶员提出习惯改进建议。
5.一种预测刹车片磨损情况的系统,其特征在于,包括:
信息采集模块:用于获取刹车片和刹车盘相互接触的距离,以及获取刹车片和刹车盘相互接触的压力;
数据处理模块:用于根据所述距离和所述压力,计算刹车片在这一段时间内的磨损程度,得到该段时间内的磨损程度数据;和
数据分析模块:用于通过对大量的磨损程度数据进行分析,分析驾驶员的驾驶习惯,从而预测剩余的时间和里程,
所述数据处理模块是通过物理模型与数据模型相结合的形式,在物理模型的基础上搭建深度学习模型进行分析,其包括:
根据刹车片的固有摩擦系数,计算刹车片和刹车盘接触时的摩擦力;
根据摩擦力和相互接触距离,计算制动过程中刹车片上积累的热量;
根据速度传感器反馈的车速,计算制动过程中气流带走的热量;
取积累的热量和带走的热量之差,根据刹车片的比热计算刹车片的温度;
根据刹车片温度对应的磨损条件,计算刹车片在这一段时间内的磨损程度。
6.根据权利要求5所述的系统,其特征在于,所述信息采集模块通过ESP轮速传感器采集的转速,而计算的刹车片和刹车盘接触时的相对位移;通过ESP压力传感器反馈数据和摩擦系数,而计算的刹车片和刹车盘接触时的相对摩擦力。
7.根据权利要求5所述的系统,其特征在于,所述信息采集模块通过GPS系统采集的位移、刹车片安装位置半径和轮胎半径的相对关系,进行推算所得出的相对位移;通过GPS系统采集的速度获得的加速度和整车质量,进行推算所得出的摩擦力。
8.根据权利要求5-7中任一项所述的系统,其特征在于,还包括数据展示模块,配置成将过程中的各项信息显示在手机和/或车内仪表等屏幕上供驾驶员参考。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910894912.0A CN110630663B (zh) | 2019-09-20 | 2019-09-20 | 预测刹车片磨损情况的方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910894912.0A CN110630663B (zh) | 2019-09-20 | 2019-09-20 | 预测刹车片磨损情况的方法及系统 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN110630663A CN110630663A (zh) | 2019-12-31 |
CN110630663B true CN110630663B (zh) | 2021-03-23 |
Family
ID=68972121
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201910894912.0A Expired - Fee Related CN110630663B (zh) | 2019-09-20 | 2019-09-20 | 预测刹车片磨损情况的方法及系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN110630663B (zh) |
Families Citing this family (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP7268658B2 (ja) * | 2020-07-29 | 2023-05-08 | トヨタ自動車株式会社 | 摩耗量推定装置、摩耗量推定方法、及び摩耗量推定プログラム |
CN111896249B (zh) * | 2020-08-06 | 2023-06-02 | 中国重汽集团济南动力有限公司 | 一种带位移传感器助力器的离合器寿命预测方法及系统 |
CN113781752B (zh) * | 2021-08-24 | 2023-01-31 | 武汉依迅北斗时空技术股份有限公司 | 刹车片预警方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN114370471B (zh) * | 2022-01-05 | 2023-09-01 | 东风柳州汽车有限公司 | 刹车片磨损提醒方法、装置、设备及存储介质 |
CN114776742B (zh) * | 2022-04-27 | 2023-06-30 | 江西五十铃汽车有限公司 | 基于车联网平台的汽车刹车片的更换提醒方法及系统 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP1950111A2 (en) * | 2007-01-23 | 2008-07-30 | Faiveley Transport Italia S.r.l. | Process for assessing the temperature of the braking elements of a vehicle, in particular a railway vehicle |
CN101349313A (zh) * | 2007-03-27 | 2009-01-21 | 通用汽车环球科技运作公司 | 制动垫预测系统 |
CN106985808A (zh) * | 2015-09-22 | 2017-07-28 | 株式会社万都 | 车辆控制装置及其控制方法 |
CN109268411A (zh) * | 2017-07-17 | 2019-01-25 | 通用汽车环球科技运作有限责任公司 | 制动转子预测 |
-
2019
- 2019-09-20 CN CN201910894912.0A patent/CN110630663B/zh not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP1950111A2 (en) * | 2007-01-23 | 2008-07-30 | Faiveley Transport Italia S.r.l. | Process for assessing the temperature of the braking elements of a vehicle, in particular a railway vehicle |
CN101349313A (zh) * | 2007-03-27 | 2009-01-21 | 通用汽车环球科技运作公司 | 制动垫预测系统 |
CN106985808A (zh) * | 2015-09-22 | 2017-07-28 | 株式会社万都 | 车辆控制装置及其控制方法 |
CN109268411A (zh) * | 2017-07-17 | 2019-01-25 | 通用汽车环球科技运作有限责任公司 | 制动转子预测 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN110630663A (zh) | 2019-12-31 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN110630663B (zh) | 预测刹车片磨损情况的方法及系统 | |
CN109689470B (zh) | 异常诊断装置、异常诊断方法和计算机程序 | |
CN101349313B (zh) | 确定车辆制动垫厚度的方法 | |
US10773702B2 (en) | Method and apparatus for determining brake wear at a vehicle | |
CN102463937B (zh) | 维护车辆消耗品的系统和方法 | |
JP4252909B2 (ja) | 車両診断システム | |
US20210215491A1 (en) | Cloud-based dynamic vehicle sharing system and method | |
US20160163130A1 (en) | Method and Apparatus for Connected Vehicle System Wear Estimation and Maintenance Scheduling | |
EP2996084A1 (en) | Vehicle preventive maintenance system | |
JP7454088B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法及びコンピュータプログラム | |
JP2002131191A (ja) | 車両タイヤの管理方法 | |
EP2036777B1 (en) | Method and system of providing driving data to a driver of a vehicle | |
CN106594131B (zh) | 刹车片磨损预警方法及系统 | |
JP6689479B1 (ja) | 診断システムおよび診断方法 | |
JP7271109B2 (ja) | タイヤ保守管理装置およびタイヤ保守システム | |
CN211926038U (zh) | 车载空调滤芯寿命的预测系统及车辆 | |
JP2006021570A (ja) | 消耗劣化品管理装置および消耗劣化品管理方法 | |
WO2014188586A1 (ja) | 交通量推定システム | |
EP3154839B1 (fr) | Procédé d'aide a la conduite destine a sensibiliser le conducteur d'un véhicule a la consommation en carburant et/ou autre source de consommation du véhicule | |
Hull et al. | High fidelity estimates of paratransit energy consumption from per-second GPS tracking data | |
CN112976963A (zh) | 一种自供能式胎路监测一体化的智能轮胎系统 | |
WO2020213024A1 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム | |
JP2014228736A (ja) | 回生率推定装置、経路探索システム、及びコンピュータプログラム | |
Jatakar et al. | Two-wheeler tyre pressure monitoring through K-nearest neighbours algorithm trained using wheel hub vibrations acquired using ADXL335 accelerometer | |
KR20150049153A (ko) | 운행 패턴에 따른 안내 시스템 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20210323 Termination date: 20210920 |
|
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |