CN113544024B - 用于确定商用车的负载变化的系统和方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种用于确定商用车(10)的负载变化(ΔM)的系统(100)。该商用车(10)包括带有至少一个惯性传感器(50)的电子稳定程序(ESP)和用于估计商用车(10)的质量(M1、M2)和/或负载的控制单元(150)。该系统(100)包括用于询问至少一个惯性传感器(50)的传感器数据的机构(110)以及分析处理单元(120)，该分析处理单元构成为：(i)如果所询问的传感器数据超过波动幅度(ΔA)，那么确定负载变化(ΔM)；以及(ii)将所确定的负载变化(ΔM)告知控制单元(150)，以使在估计质量(M1、M2)时考虑该负载变化(ΔM)。

Description

用于确定商用车的负载变化的系统和方法
技术领域
本发明涉及一种用于确定商用车的负载变化的系统和方法，并且特别是涉及在商用车停止状态中识别负载变化。
背景技术
制动和行驶动力调节系统需要尽可能准确的车辆质量，以便可以正确执行相应的辅助功能。主要是在商用车的情况下，总质量由于不同的负载部分显著波动，从而实施重复的质量确定，以便可以优化地支持辅助系统。直接的质量确定很少可能，因为为此通常需要秤。取而代之地进行质量估计，其中估计整个车辆组合(牵引车和挂车)的质量或者仅仅估计负载的质量，因为空车质量大多是已知的。
例如可以通过同时检测驱动力矩(作用到车轮上的扭矩)和产生的加速度和/或其导数估计质量。因为摩擦力通常不可准确地求取到，所以由这样的动态变量(以及在不利用撑的情况下)准确求取质量通常仅仅逐步通过多次测量是可能的。在给定的时刻因此存在质量的或多或少准确的估计。
该估计例如可以使用所谓的递归最小二乘法(RLS)算法或RLS估计器实现，其中该估计针对估计器的激励通过相应的输入变量实现。为了实现对质量的尽可能可靠的估计，在较长的时间间隔上改善估计。通过这种方式可以避免在瞬时估计值方面的误差源，或者可以至少降低其影响。这样的误差源例如由于在商用车的连续停止时间的情况下斜坡位置的变化或由于未知地摩擦(对于道路、车辆的转动的部分、风等)产生。
如果未告知估计器发生了负载的改变，那么该估计的值与实际质量不一致或者仅仅在非常长的学习过程之后。这可以导致对于车辆的驾驶表现的极大的后果。假如例如在负载改变之后导致下坡行驶(例如，驾驶员没有执行加速)，那么会引起危急的情况，因为还未优化计算需要的制动力。质量估计仅仅逐渐地匹配于负载变化，因为在估计器的记忆中还总是存在对过去的负载的质量值，而新的输入值还未实施校正。驾驶员愿意预防性地考虑该情况，但是对于自动行驶的车辆过去的测量值可能具有可贵的效果。
发明内容
因此存在对另一种可能的需求，即可靠识别商用车的负载改变，以便将其考虑在质量估计中且加速估计过程。
所述问题的至少一部分通过本发明的系统、本发明的商用车以及本发明的方法解决。
本发明涉及一种用于确定商用车的负载变化的系统。商用车包括带有至少一个惯性传感器的电子稳定程序(ESP)和用于估计商用车的质量和/或负载的控制单元。该系统包括用于询问至少一个惯性传感器的传感器数据的机构以及分析处理单元，分析处理单元构成为：
-如果询问的传感器数据超过波动幅度，那么确定负载变化；以及
-告知控制单元确认的负载变化，以便能实现在质量的估计中考虑负载变化。
惯性传感器可以是三轴传感器，其可以检测纵向加速度、横向加速度以及竖直加速度。惯性传感器也可以检测绕三个空间方向中之一的转速。但是也可以设有用于各个加速度或转速分量的各个惯性传感器，从而该惯性传感器是其中之一。
可选择地，控制单元构成为：基于检测到的值如驱动部件的扭矩、产生的加速度或速度或者其(时间上的)导数实施质量估计。质量估计特别是可以包括学习过程，该学习过程通过连续检测各值来学习质量。于是，分析处理单元可以构成为：在确认负载变化之后促使控制单元重置之前实施的质量估计或者在负载变化之前不同地加权检测的值，以便通过这种方式实现更快速地匹配于新的质量。
此外，控制单元可以构成为：将质量估计中的变化告知分析处理单元。可选择地，分析处理单元构成为：基于连续检测传感器数据求取波动幅度，并且如果在质量估计没有变化的情况下超过波动幅度，那么改变波动幅度(例如如果控制单元还未被告知相应的信息)。在此，也可以涉及如下学习过程，该学习过程逐渐促成应用的波动幅度的改善。该学习过程也可以学习用于确定的质量或确定的质量范围的波动幅度。其中例如不同的波动幅度可以属于不同的质量范围。波动幅度可以更大或更小，或者也仅仅移动到其他加速度值或转速值。
因此，分析处理单元可选择地还可以构成为：将确定的负载变化的强度用于分级，其中每个级在波动幅度中相应于在商用车负载的情况下确定的质量范围。因此可以将在负载时的确定的重量级配置给不同的波动范围。这些范围可或多或少粗略地进行选择。因此，可以吨式地或者对于确定质量以+/-1吨或+/-2吨形成该范围。
可选择地，分析处理单元还可以构成为：对于该分级利用多个预定的波动幅度，波动幅度各自相应于质量或质量范围。预定的波动幅度例如可以离线地通过模拟或测试来求取且存储在分析处理单元中。
但是，可选择地，分析处理单元也可以构成为：与负载变化的强度无关地显示该负载变化(不利用范围)。如果在负载改变之后原则上应重置质量确定，那么该不连续的信号化就足够。
可选择地，分析处理单元还构成为：检测特别是用于横向加速度(或转速)的传感器数据的波动的频率和/或其导数且将其考虑在负载变化的确定中。即，在负载改变时可以引起在横向加速度(横向于车辆的纵向方向)或至少在转速之一中显著或典型的波动，该波动可被有效利用于这一点。
商用车可以具有挂车，该挂车具有另一惯性传感器(例如也是ESP的一部分)，并且通过数据连接提供挂车传感器数据。可选择地，分析处理单元那么还可以构成为：分析处理挂车传感器数据并且确认负载变化或者仅仅根据挂车传感器数据实施。
商用车和/或与之连接的挂车可选择地可以具有高度可调节的轴，轴的高度位置通过传感装置是可求取的。可选择地，分析处理单元还可以构成为：在停止期间或在缓慢行驶时考虑高度可调节的轴的高度位置的变化用于确定负载变化。这些附加的传感器数据可用来进行确认，即负载事实上已经改变。
可选择地，控制单元是该系统的一部分，如之前所限定的那样。例如控制单元可以连同分析处理单元集成在一个部件中或者构成为单独的部件。例如，控制单元和/或系统可以集成在电子制动系统(EBS)中。特别是也可以将功能实现在软件中(例如作为软件模块)。
可选择地，分析处理单元还可以构成为将负载变化告知商用车的驾驶员。于是，驾驶员可以例如给出负载改变的确认或者否认该负载改变。据此可以重置或继续进行质量确定的学习过程或(可容忍的)波动幅度的学习过程。
各实施例也涉及具有如上所述的系统的商用车。
另外的实施例涉及用于确定商用车的负载变化的方法，其中商用车包括带有至少一个惯性传感器的电子稳定程序(ESP)和用于估计商用车的质量和/或负载的控制单元。该方法包括如下步骤：
-询问至少一个惯性传感器的传感器数据；
-如果询问的传感器数据超过波动幅度，那么确定负载变化；以及
-为控制单元提供关于确定的负载变化的确认，从而该控制单元在估计质量时考虑负载变化。
该系统的上述功能可实现为该方法中的其他可选择的方法步骤。
该方法或其至少一部分也可以以指令的形式在软件中或在计算机程序产品上实现或存储，其中存储的指令能够当该方法在处理器上运行时实施本方法的步骤。因此，本发明也涉及具有存储在其上的软件代码地计算机程序产品(软件指令)，其构成为：如果软件代码通过处理单元执行，那么实现上述方法中之一。处理单元可以是任何类型的计算机或控制单元，其具有相应的微处理器，该微处理器可以执行软件代码。
本发明的各实施例通过以下方式解决上述技术任务：即，如果质量在中间时间中未改变，那么监控和再调节用于加速度值或转速的限定的波动幅度的边界值。如果通过这种方式学习到了(可容忍的)波动幅度，那么由此可以快速和有效地进行负载改变的探测。该信息被各实施例用来重置或至少相应地匹配质量确定的过程。
在具有挂车的车辆组合的情况下，虽然也可以通过分析处理挂车识别的信息实现负载改变的直接识别。此外，在具有轴负载传感器(在牵引车和/或在挂车中)的车辆或车辆组合中也可以实现负载改变的直接识别。然而，因为该方法不总是可能的或者仅仅提供不充足的结果，所以各实施例改善质量确定中的可靠性。
附图说明
由下面对于不同实施例的详细说明和附图可以更好地理解本发明的各实施例，然而这些实施例不应被理解为它们将本公开限于特定的实施方式，而是仅仅用于示出和理解。
图1：示出用于确定商用车的负载变化的系统的一个实施例；
图2：示出按照各实施例基于所检测的加速度值的波动幅度来探测负载变化；
图3：示出按照另外的实施例用于确定可容忍的最大波动幅度的一个可能的学习过程；
图4：示出用于确定车辆或其负载的质量M的一个实施例；
图5：示出用于惯性传感器的传感器数据的波动或其由于负载改变的变化的示例性测量结果。
具体实施方式
图1示出用于确定商用车10的负载变化ΔM的系统100的一个实施例，其中该商用车10具有包括至少一个惯性传感器50的电子稳定程序(ESP)。此外，该商用车10包括控制单元150，控制单元150构成为估计商用车的质量M1、M2和/或商用车的负载的质量M1、M2。质量M1、M2可以涉及商用车的总质量或者仅仅涉及负载(总质量减去空车质量)。该系统100包括用于询问该至少一个惯性传感器50的传感器数据的机构110。此外，该系统还包括分析处理单元120，其构成为：如果所询问的传感器数据超过最大波动幅度ΔA，则确定负载变化ΔM。
控制单元150例如通过相应的数据连接12被告知已经确定的负载变化ΔM，从而该控制单元150在质量M1、M2的估计中可以考虑该负载变化ΔM。控制单元150和分析处理单元120可以是车辆10的不同的部件。然而，按照另外的实施例也可能的是，控制单元150和分析处理单元120构造在唯一的车辆部件内部。由此，控制单元150和分析处理单元120能够以软件的形式在控制装置中实现。
在示例性的ESP单元中的惯性传感器50例如可以是三轴惯性传感器，其例如相互无关地检测三个不同的加速度值：Ax(沿车辆纵向方向)、Ay(沿车辆横向方向)、Az(沿车辆竖直方向)或者绕相应的空间方向的相应转速。也可能的是，不是仅存在一个惯性传感器50，而是在车辆10中存在多个惯性传感器，以便相互无关地检测沿x轴(Ax)或y轴(Ay)或竖直的z轴(Az)的加速度值和/或转速或者绕这些轴的转速。x轴例如是平行于车辆的通常的行驶方向的轴，而y轴与之垂直地位于水平平面中。
然而本发明不应限于确定的惯性传感器50，只要至少一个加速度值和/或转速A是可测量的，其针对负载变化ΔM而变化。在下文中经常提及多个加速度或转速值A，即使本发明不应限于此。
示例性地在图1中在左侧示出如下情况，其中商用车10具有拖车，在拖车上还未放置有集装箱且该商用车具有质量M1。在右侧上示出在放置集装箱之后的情况，从而质量M2(＞M1)增大。该放置本身一般与加速度值/转速A中的震动或偏移有关。此外，加速度值/转速A的稳定值(Ruhewert)也可以在所述放置之后移动，因为负载的质量重心在真实条件下并非准确位于中央并且重力加速度总是起作用。
优选地，在车辆10的静止状态下测量或连续监控加速度值/转速A，以便可以立刻探测变化。车辆10的静止状态(停止)例如可以通过车辆10的控制传感装置确定。不言而喻，在车辆10的运动期间出现多个加速度值/转速A，其可能使得负载改变ΔM的确定发生错误，从而优选地在停止状态中实施加速度值/转速A的测量。
图2示出按照各实施例基于所检测的加速度值的波动幅度ΔA1、ΔA2探测负载变化ΔM。即使在此示例性地检测加速度，不言而喻，也可以检测和分析处理转速。在图2中，加速度值A被作为时间t的函数示出，如其在车辆10停止时通过惯性传感器50检测到的那样。在此可以是加速度值A的离散或连续检测，其中也可以共同考虑在相继的停止时间期间的测量。
检测到的加速度波动首先在最小值A1与最大值A2之间以可容忍的波动幅度ΔA1波动。这样的波动可以具有不同原因。例如可以通过惯性传感器50探测在旁边行驶的车辆、风或其他振动源。各个值(参见十字)被组合为曲线，它们在此表示在不同时刻t的不同测量或者包括至少一段一段的时间间隔，这些时间间隔在车辆10的停止期间绘出。
在时刻t1，加速度值A突然跳跃，并且对于时间t>t1，加速度值A在最大值A4(>A2)与最小值A1之间波动或者具有较高的值A3。对于时间t>t1又可以测量用于加速度值的多个值，其现在属于第二负载状态(例如对于图1的质量M2)。加速度值A又在车辆10的静止状态下被测量。
按照各实施例，超过波动幅度ΔA1是负载变化ΔM的指示。因此，分析处理单元120告知控制单元150发生(潜在的)质量改变ΔM。于是，控制单元150可利用该信息，以便重新确定质量或者中断和重新开始过去的学习过程(例如通过记忆的重置)。
但是，波动幅度ΔA1的超过也可能是异常值，其并不相应于负载改变ΔM。为了考虑这一点，可以考虑用于加速度值A的跟随值(Folgewerte)。在这些值上可以确定有多大可能是负载改变ΔM。如果新的波动——如在图2中所示——调设到更大或者移动的波动幅度ΔA2(例如在A4与A3之间)或者探测到多个强烈的偏移，那么非常有可能涉及到负载改变ΔM。但是如果仅仅一些很少的测量位于过去的波动幅度ΔA1之外且并不显著超过该波动幅度ΔA1，那么可能仅仅涉及统计上的异常值，其非常有可能与负载改变无关。因此，由曲线A＝A(t)的跟随性能可以确定关系，即多大概率发生了负载改变ΔM。
该概率可用于，在质量确定(在学习过程中)中在控制单元150中不同地加权更早的值。如果概率接近为1(如在图2中)，那么可以在质量确定的学习过程中删除该记忆。否则，可以不太强地加权这些值，以便考虑在时刻t1真实发生的不确定性。
原则上可以对于每个质量定义确定的波动幅度ΔA。因此可以将波动幅度ΔA定义为质量M的连续的函数。但是，经常难以正确处理异常值，因为难以确定该概率是否是异常值。此外，较小的质量变化(例如ΔA在0.2米/秒2的范围中)可以是可容忍的且不显示负载改变ΔM。因此有利的是，将可能的质量变化ΔM分级，从而仅仅自从超过确定的最小质量变化(例如1吨或4吨)才探测到负载改变且将其相应地转发。
因此，有利的实施例利用商用车10的负载的分级。在此，负载可分为不同负载级。这样的负载级例如可以包括0至3吨、3至6吨、6至9吨等或者其他范围(例如以2吨或4吨或5吨的步长)，从而在求取波动幅度ΔA时仅仅对于每个级定义自身的波动幅度，违反该波动幅度则表示发生了负载变化ΔM。仅仅当或多或少长期违反这些边界时，实现质量估计的或多或少强的匹配(例如更早的测量结果的其他加权)。
如果引起在控制单元150中质量估计的完全重置，那么接着重新实施质量确定，亦即以在负载改变之后对于车辆10新的有效值。
按照另外的实施例，可以将潜在的负载改变ΔM也输出给驾驶员，驾驶员随后可以确认或不确认该负载改变。在该情况下，可以在控制单元150中重置质量估计，并且删除或至少不同地加权学习过程的记忆。如果没有进行确认，那么可以继续质量M和/或波动幅度ΔA的学习过程。
图3示出用于确定可容忍的波动幅度ΔA的一个可能的学习过程，在违反该波动幅度的情况下显示负载改变，并且例如给控制单元150发送相应信号。按照各实施例，不固定调设波动幅度ΔA，而是将其在学习过程中优化。然而，初始值是可预定的。因此，该系统100可以求取(学习)或改进可容忍的波动幅度ΔA自身。
惯性传感器50在静止状态下记录多个加速度值/转速A，其具有例如在下值A1与上值A2之间一定的波动幅度ΔA1(例如用于加速度A的x分量)。只要负载状态不改变，那么波动幅度将具有值ΔA1，该值对于车辆10、所使用的ESP单元、车辆的使用地等是典型的。为此首先可使用预调设，该预调设按照各实施例可通过学习过程改变或者可匹配于具体的事实(特别是匹配于车辆)。但是也可能的是，控制单元150传送目前的负载状态或求取的质量M的变化给分析处理单元120。
在时刻t0示例性地导致加速度值/转速A的偏移，该加速度值/转速位于该范围ΔA1之外。紧接着，在时刻t2、t3测量多个加速度值/转速，其也具有比之前测量的波动幅度ΔA1更大的值。假如这样的提高的波动幅度ΔA1与负载改变不相关，那么这些值用于在静止状态下对于给定的负载校正允许的波动幅度ΔA1。忽略通过控制单元150具体通知的情况下，如果加速度值/转速A显著位于过去的边界值A2之上(例如超过该边界值大于100％)，那么可以认为发生了负载改变ΔM。
分析处理单元150可以响应于在时刻t0的超过而发送相应的信号给控制单元150，其在随后的质量求取中检测：是否引起对于之前测量的用于质量M的变量的显著变化。假如不是，那么在时刻t0提高的波动可被用于波动幅度ΔA1的校正。然而假如控制单元150在随后时刻也确定显著提高的质量，那么在时刻t0提高的加速度值/提高的转速A很可能归因于负载改变ΔM。因此开始进行在车辆的静止状态下用于加速度值/转速A的优化的波动幅度ΔA的求取的学习过程，例如可对于确定的时间或者长期地执行该学习过程，以便优化检测的加速度值(或检测的转速)A的可容忍的波动幅度ΔA。
按照另外的实施例也可以根据提升车轴位置(Liftachspositionen)求取如下决定：即是否在时刻t0引起质量变化ΔM。例如，在商用车的情况下，这些轴经常竖直运动，以便例如简化拖车的挂接。该竖直的位置是可测量的，为此存在相应的传感器。假如引起负载改变ΔM，那么这样的负载改变ΔM也可以表现在这样的可动的轴的位置变化中。这些传感器可以通知这样的竖直的位置变化，从而按照各实施例可以使用该信息来显示或否定在时刻t0的质量变化ΔM。
在另外的实施例中也可能的是，直接测量竖直的加速度Az(或者相应的转速)(例如使用单独的传感器或3轴惯性传感器)。如果对于该值探测到最小偏移，那么这是负载变化ΔM的显著指示，其按照各实施例被是用来加速所述质量确定。
图4示出用于确定车辆10或其负载的质量M的一个实施例。为此，车辆部件(例如驱动的车轮)的扭矩D是可测量的且可与加速度a建立关系，车辆响应于该扭矩经历该加速度a。不言而喻，根据物理定律，作用的扭矩D施加力到车辆10上并继而引起加速度a。
在理想情况下，在两个变量之间存在线性关系，其中商用车10的质量M相应于斜率。然而，在真实条件下这样的线性关系严格来说未给出，因为出现摩擦效应，该摩擦效应通常与车辆10的速度有关。这例如是对于道路的摩擦力或转动的部件的摩擦力，并且摩擦力与速度有关。因此，扭矩D和产生的加速度a的测量值围绕该线性关系分散地布置。然而，由多次测量可能的是，求取或学习质量M的值。
该质量估计可以集成在电子制动系统EBS中且提供给集成的制动系统功能以及ESP(作为估计的车辆组合质量)。
在图4中示例性地示出：质量M1如何与以圆表示的测量相关。第二测量值M2(＞M1)相应地与以十字表示的测量值相关。为了确定质量，需要多次测量，其中借助于统计分析可以或多或少准确地确定或改善质量M。该过程可连续地实施，例如在商用车10的每个加速期间。
因为可能总是可以引起负载改变ΔM，所以有利的是，将更旧的测量值相应更弱地加权或者对其完全不考虑。由此实现的是：该系统在负载变化ΔM之后随着时间学习新的质量M2且在该学习过程之后可以确定正确的质量。具体地，对于该学习过程例如可以利用所谓的RLS算法，在该算法中也可以采用所谓的PT1滤波器。然而，该基于该算法的质量确定持续时间非常长。但是，这个过程可以非常长。这会导致本文开头所提及的极大的安全风险。
各实施例的一个优点恰恰在于：负载改变ΔM能够快速且与其他传感器无关地确定且被用来更快速地实施质量M的求取。如果例如在时刻t0或在时刻t3识别到质量变化ΔM且促使控制单元150考虑这一点，那么可以在质量求取中删除或不同地加权相应的历史。该质量可以紧接着被重新确定。通过消除明显错误的测量值(其基于过去的质量)可以更快速实现准确的结果，这显示出各实施例的大的优点。
另外的实施例也涉及一种用于确定负载变化的方法。该方法也可以是计算机实现的，亦即该方法可以通过指令实现，该指令存储在存储介质上且能够当该方法在处理器上运行时实施该方法的步骤。这些指令典型地包括一个或多个指令，其可以通过不同方式存储在控制单元(包括处理器)中或其外围的不同介质上，当所述指令被读取且通过控制单元执行时，控制单元被促使实施对于实施按照本发明的方法所必要的功能、功能性以及操作。
图5示出示例性的测量结果，其示例性地示出在时间大约100秒时的第一负载改变和在时间大约140秒时的第二负载改变。该负载改变不仅在纵向加速度Ax(上)中且在横向加速度Ay(中间)中而且在转速(下)中明确以振动模式可见。为了可以更好探测负载改变，可选择地进行滤波(参见经滤波的测量变量)，滤波显著减小波动幅度且可以提供更好的探测信号。由此，在示例性的负载改变的情况下，经滤波的变量的波动幅度显著增大(例如大于倍增)，而否则该波动幅度相对小。
在负载改变之间的纵向加速度Ax的斜坡形升高是空气弹簧的再调节的结果。
另外的有利的方面可以总结如下：
车辆的停止可以可靠地识别到(例如通过转数传感器)。现今的商用车(牵引车)大多具有ESP传感装置用于检测牵引车中的纵向和横向加速度以及转速。按照各实施例，在停止状态中至少观测/检测横向和/或纵向加速度或其导数(以及更高的类型)。负载变化ΔM在这些信号中例如由于在放置集装箱时的震动或者由于在纵向加速度中的偏差(主要)通过改变的倾斜角表现出来。在此可确定的是用于这个/这些加速度信号或由此导出的变量的变化的值，其中识别到负载变化ΔM。
在另外的实施方式中学习这些边界值。为此观测在停止时间期间的最大值。在成功的质量估计之后(在停止之后)高质量地确定：是否必须将最大值配置给负载变化ΔM或未经改变的负载。如果不同的车辆类型的表现不同，那么这特别是有利的。在此，特别是弹簧类型(空气或钢弹簧)对由于负载变化ΔM的倾斜角的变化具有影响。
在另外的实施方式中，以与在牵引车中相同的方式(附加地或仅仅)求取在挂车中检测到的且通过根据IS011992的拖车CAN连接传送给牵引车的横向和/或纵向加速度信号。
在另外的实施方式中，不产生在负载变化ΔM时的数字信号(亦即是/否)，而是估计负载变化ΔM有多大。这通过最大值与离线确定或学习的边界值的比较来进行。
在另外的实施方式中，不仅将传感器数据A(横向加速度和/或纵向加速度和/或竖直加速度和/或转速)或其导数的最大值、而且还将其频率作为决定标准。
在另外的实施方式中，在具有至少一个可提升的轴的车辆10(牵引车和/或挂车)中将在停止期间或缓慢行驶时的提升车轴位置的变化用作用于负载变化ΔM的决定标准。提升车轴位置例如可以通过CAN消息来确定或者在必要时存在的车轮转数传感器的情况下由其在缓慢行驶期间的转数推断出。
在另外的实施方式中，仅仅识别超过确定高度的负载变化ΔM。因为小的负载变化ΔM对制动和行驶动力调节系统不具有显著影响。
本发明的在说明书、权利要求和附图中公开的特征可以不仅单独地而且以任意组合地对于本发明的实现是重要的。
附图标记列表：
10商用车
50惯性传感器
100用于确定负载变化的系统
110用于询问传感器数据的机构
120分析处理单元
150控制单元
ΔM负载变化
A惯性传感器的传感器数据
ΔA惯性传感器数据(例如加速度或转速)的最大波动幅度
a车辆加速度
D扭矩。

Claims (16)

1.一种用于确定商用车(10)的负载变化(ΔM)的系统(100)，其中该商用车(10)包括带有至少一个惯性传感器(50)的电子稳定程序(ESP)和用于估计该商用车(10)的质量(M1、M2)和/或负载的控制单元(150)，
其特征在于：
用于询问所述至少一个惯性传感器(50)的传感器数据的机构(110)；以及
分析处理单元(120)，该分析处理单元构成为：
如果所询问的传感器数据超过波动幅度(ΔA)，那么确定负载变化(ΔM)；以及
告知所述控制单元(150)所确定的负载变化(ΔM)，以使得能够在质量(M1、M2)的估计中考虑该负载变化(ΔM)，
其中，所述分析处理单元(120)还构成为：检测并且在确定负载变化(ΔM)时考虑传感器数据的波动的频率和/或其导数。
2.一种用于确定商用车(10)的负载变化(ΔM)的系统(100)，其中该商用车(10)包括带有至少一个惯性传感器(50)的电子稳定程序(ESP)和用于估计该商用车(10)的质量(M1、M2)和/或负载的控制单元(150)，
其特征在于：
用于询问所述至少一个惯性传感器(50)的传感器数据的机构(110)；以及
分析处理单元(120)，该分析处理单元构成为：
如果所询问的传感器数据超过波动幅度(ΔA)，那么确定负载变化(ΔM)；以及
告知所述控制单元(150)所确定的负载变化(ΔM)，以使得能够在质量(M1、M2)的估计中考虑该负载变化(ΔM)，
其中，所述分析处理单元(120)还构成为：将所确定的负载变化(ΔM)的强度用于分级，其中每个级相应于在负载商用车(10)时的确定的质量范围。
3.根据权利要求1或2所述的系统(100)，其中，所述控制单元(150)构成为：基于所检测的值如驱动部件的扭矩(D)、产生的加速度(A)或速度或其时间上的变化来实施质量估计，
其特征在于，所述分析处理单元(120)构成为：在确定负载变化(ΔM)之后促使所述控制单元(150)重置之前实施的质量估计或者在该负载变化(ΔM)之前不同地加权所检测的值。
4.根据权利要求1或2所述的系统(100)，其中所述控制单元(150)构成为将质量估计时的变化通知所述分析处理单元(120)，
其特征在于，所述分析处理单元(120)构成为：基于传感器数据的连续检测来求取波动幅度(ΔA)并且如果在质量估计时没有变化的情况下超过波动幅度(ΔA)，那么改变该波动幅度。
5.根据权利要求1或2所述的系统(100)，
其特征在于，所述分析处理单元(120)构成为与负载变化的强度无关地显示该负载变化(ΔM)。
6.根据权利要求2所述的系统(100)，
其特征在于，所述分析处理单元(120)还构成为对于该分级利用多个学习的或预定的波动幅度，该学习的或预定的波动幅度各自相应于质量范围。
7.根据权利要求1或2所述的系统(100)，其中，所述商用车(10)包括挂车，所述挂车具有另一惯性传感器且通过数据连接提供挂车传感器数据，
其特征在于，所述分析处理单元(120)还构成为：分析处理所述挂车传感器数据以基于该分析处理来确定或确认负载变化(ΔM)。
8.根据权利要求1或2所述的系统(100)，其中，所述商用车(10)和/或与该商用车连接的挂车具有高度可调节的轴，所述轴的高度位置能够通过传感装置求取，
其特征在于，所述分析处理单元(120)还构成为：在停止期间或在缓慢行驶时考虑所述高度可调节的轴的高度位置的变化用于确定负载变化(ΔM)。
9.根据权利要求1或2所述的系统(100)，
其特征在于，所述控制单元(150)是该系统的一部分且与所述分析处理单元(120)一起集成在一个部件中或者构成为单独的部件。
10.根据权利要求1或2所述的系统(100)，
其特征在于，所述分析处理单元(120)还构成为将负载变化(ΔM)通知商用车(10)的驾驶员。
11.根据权利要求1或2所述的系统(100)，
其特征在于，所述传感器数据包括横向加速度(Ay)或转速。
12.根据权利要求3所述的系统(100)，其中，所述质量估计包括学习过程，所述学习过程通过连续检测所述值来学习所述质量(M1、M2)。
13.一种商用车(10)，其特征在于根据上述权利要求1至12之一所述的系统(100)。
14.一种用于确定商用车(10)的负载变化(ΔM)的方法，其中该商用车(10)包括带有至少一个惯性传感器(50)的电子稳定程序(ESP)和用于估计该商用车(10)的质量(M1、M2)和/或负载的控制单元(150)，
其特征在于：
询问所述至少一个惯性传感器(50)的传感器数据；
如果所询问的传感器数据超过波动幅度(ΔA)，那么确定负载变化(ΔM)；
为所述控制单元(150)提供关于所确定的负载变化(ΔM)的确认，从而该控制单元在估计质量(M1、M2)时考虑该负载变化(ΔM)；以及
检测并且在确定负载变化(ΔM)时考虑传感器数据的波动的频率和/或其导数。
15.根据权利要求14所述的方法，
其特征在于，所述传感器数据包括横向加速度(Ay)或转速。
16.一种机器可读介质，其包括存储在其上的软件，该软件构成为当该软件在数据处理单元上实施时实施根据权利要求14或15所述的方法。
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