DE102005044039A1

DE102005044039A1 - Verfahren zur Ermittlung von K-Faktoren in Kraftfahrzeugen

Info

Publication number: DE102005044039A1
Application number: DE200510044039
Authority: DE
Inventors: Reto Ness
Original assignee: Continental Teves AG and Co OHG
Current assignee: Continental Teves AG and Co OHG
Priority date: 2005-09-14
Filing date: 2005-09-14
Publication date: 2007-03-15

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Bestimmung von Radkorrekturfaktoren in Kraftfahrzeugen, bei dem auf Basis von Rohdaten von Raddrehzahlinformationen in bestimmten, besonders geeigneten Fahrzuständen individuelle Radkorrekturfaktoren k für jedes Fahrzeugrad gebildet werden, so dass jeweils eine korrigierte Raddrehzahlgröße durch Verknüpfung mit k gebildet werden kann, welche Unterschiede der Abrolllänge zwischen den Rädern möglichst genau ausgleicht, wobei bei der Bestimmung der Korrekturfaktoren k das aktuelle Radmoment M^R oder ein geeignetes Maß für das Radmoment zur Bereinigung der ermittelten Korrekturfaktoren berücksichtigt wird.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Bestimmung von Radkorrekturfaktoren in Kraftfahrzeugen gemäß Oberbegriff von Anspruch 1.

Aus der DE 103 43 247 A1 ist ein Verfahren zur Erkennung einer μ-Split-Situation bekannt, bei dem der Radschlupf in Abhängigkeit des Radmoments oder einer damit in Zusammenhang stehenden Größe (z.B. Antriebsmoment) berücksichtigt wird.

Die DE 198 33 242 A1 beschreibt ein Verfahren, welches die Bestimmung des Radmoments mit Hilfe einer elektronischen Bremsenregelungseinrichtung erlaubt. Nach diesem Verfahren wird ohne einen Momentensensor das Radmoment mit Hilfe der in einer Antiblockierregelungseinrichtung vorhandenen Daten bestimmt.

Nach dem in der DE 391 58 79 C2 beschriebenen Verfahren wird eine Auswertung der Radgeschwindigkeitssignale für Kraftfahrzeuge mit Blockierschutz- und/oder Antriebsschlupfregelung vorgenommen, bei dem durch logische Verknüpfung und Verarbeitung der Radgeschwindigkeitssignale Bremsdruck- und/oder Motor-Steuersignale erzeugt werden. Gemäß dem beschriebenen Verfahren wird aus den Geschwindigkeitssignalen der einzelnen Räder eine Basisgeschwindigkeit abgeleitet. Dann wird für jedes Rad i ein Radfaktor K_i gebildet, welcher, multipliziert mit der Radgeschwindigkeit V_i, eine Basisgeschwindigkeit ergibt, so dass die Radgeschwindigkeit multipliziert mit dem zugehörigen Radfaktor anstelle der tatsächlichen Radgeschwindigkeit der weiteren Signalverarbeitung, insbesondere der Bildung der Steuersignale und einer Fahrzeugreferenzgeschwindigkeit zugrundegelegt wird. Der jeweilige Radfaktor K wird durch ein Lernverfahren gebildet, bei in jedem Rechenzyklus die Änderung gegenüber dem vorangegangenen Zyklus ermittelt und zur Korrektur des Radfaktors ausgewertet wird.

Die Aufgabe der vorliegenden Erfindung besteht nun darin, ein Verfahren anzugeben, welches eine alternative, besonders genaue Ermittlung von K-Faktoren ermöglicht.

Diese Aufgabe wird erfindungsgemäß gelöst durch das Verfahren gemäß Anspruch 1.

Nach der Erfindung werden Daten der Radgeschwindigkeiten zur Bildung von K-Faktoren nicht ausschließlich im quasi lastfreien Zustand (übertragenes Motor-Achsmoment nahe 0 Nm) verwendet, sondern es werden beispielsweise auch Raddaten bei quasi stabilem Verhalten der Radgeschwindigkeiten und des Motormoments berücksichtigt. Hierzu werden die Daten der Radrehzahlsensoren so erfasst, dass beispielsweise die Daten in einem Ψ/M -Diagramm aufgetragen werden. Auf diese Weise lässt sich der Einfluss des Antriebs- bzw. Schleppschlupfs aus den Daten herausrechnen. Hierdurch ist es möglich, das Einlernen von k-Faktoren in kürzerer Zeit und mit höherer Genauigkeit als gemäß dem Stand der Technik durchzüführen, was insbesondere bei Allradfahrzeugen von großem Nutzen ist, da beispielsweise bei ausreichend hoher Varianz der Messpunkte auf der M-Achse ein Abgleich auch im Last- und Schleppbetrieb durchgeführt werden kann.

Bevorzugt wird eine Aktualisierung der gelernten Kalibrierungsfaktoren k in Abhängigkeit der Streubreite und des Mittelwertes der erfassten Messpunkte auf der M-Achse entweder über den Mittelwert der erfassten Ψ-Werte oder durch lineare Interpolation der Ψ/M-Werte and der Stelle M = 0 durchgeführt.

Die ermittelten Daten werden bei der Akkumulation zeitlich exponentiell gewichtet. Hierdurch ist es möglich, ein langsames Reagieren (z.B. Verlernen) des Algorithmus auf sich ändernde Verhältnisse (z.B. Reifenwechsel während des Zündungslaufs) zu gewährleisten. Das Akkumulieren der Daten mit dem bevorzugten rekursiven Verfahren hat den Vorteil, dass eine softwareseitige Speicherung der Information aus quasi unendlich vielen gewichteten Messpunkten mit relativ geringem RAM Bedarf erfolgen kann. Hierdurch wird gegenüber einer sequentiellen Speicherung der Raddaten eine erheblich geringere Speichergröße benötigt.

Die Erfindung betrifft auch ein elektronisches Kraftfahrzeugsteuergerät, in dem das weiter oben beschriebene Verfahren ausgeführt wird.

Das weiter oben beschriebene Verfahren lässt sich verwenden innerhalb von Regelverfahren, die in Kraftfahrzeugsteuergeräten eingesetzt werden, wie insbesondere ESP- oder ABS-Regelungsverfahren bzw. allgemein in Steuerprogrammen zur Fahrdynamikregelung. Weitere Verwendungen werden in ACC-Regelalgorithmen und Algorithmen für passive Sicherheitssysteme gesehen.

Da bei dem erfindungsgemäßen Verfahren ein Lernen bei ausreichend hoher Varianz des Motormoments auch im Last- oder Schleppbetrieb erfolgen kann, ist ein schnelleres und genaueres Lernen der Kalibrierungsfaktoren möglich. Dies ist besonders vorteilhaft, wenn dass Verfahren in Allradfahrzeugen eingesetzt wird.

In einigen Fällen kann es sinnvoll sein, nach dem Verfahren bevorzugt zur Kurvenerkennung für jedes Rad einen kurzfristigen, d.h. ein das momentane Raddrehverhalten wiedergebenden, in kurzen Zeitabständen, z.B. im Arbeitstakt der Signalverarbeitung, korrigierten Radfaktor und außerdem einen langfristigen, mit einer relativ großen Zeitkonstanten den Änderungen angepaßten Radfaktor zu ermitteln. Besonders zweckmäßig ist es, die Differenz zwischen dem kurzfristigen und dem langfristigen Radfaktor zu bilden und zur Kurvenerkennung auszuwerten.

Weitere bevorzugte Ausführungsformen ergeben sich aus den Unteransprüchen und der nachfolgenden Beschreibung eines Ausführungsbeispiels an Hand von Figuren.
Es zeigen
1 ein Flussdiagramm zur Erläuterung des Verfahrens und
2 ein Diagramm mit Datenpunkten Ψ, M eines Kraftfahrzeugs während der Fahrt.
In 1 ist ein Beispiel für ein Verfahren nach der Erfin dung dargestellt. In Schritt 1 werden zunächst bei der Initialisierung des Steuergerätes geeignete Startwerte der notwendigen Parameter festgelegt. In Startpunkt 13 wird das in 1 dargestellte Unterprogramm innerhalb des eigentlichen Reglerloops aufgerufen. Nach Beendigung des hier beschriebenen Unterprogramms wird das Programm durch Rücksprung auf Punkt 13 in der Endlosschleife des Reglers fortgesetzt. Nach verstrichener Loopzeit wird das Unterprogramm abermals aufgerufen.
In jeder Reglerschleife wird in Schritt 2 das aktuelle Achsmoment M eingelesen. In Schritt 3 wird geprüft, ob die aktuelle Fahrsituation, welche an Hand bestimmter Fahrparameter beurteilt werden kann, für die Erhebung von Raddrehzahlsensordaten geeignet ist. Eine Geradeausfahrt liegt zum Beispiel vor, wenn folgende Bedingungen erfüllt sind:

· |Gierrate| < Max Gierrate (z.B. 1,5°/s)
· |Lenkwinkel| < Max Lenkwinkel (z.B. 2°)
· |Querbeschleunigung| < Max Querbeschleunigung (z.B. 0,1 g)

Um Bremsschlupf auszuschließen, der über die hydraulische Bremse erzeugt wird, wird außerdem der Zustand des Fahrzeugs noch durch Auswertung weiterer, in einem an sich bekannten ABS-/ESP-Steuergerät üblicherweise ohne weiteres zugänglicher Signale ausgewertet, wie z.B.:

· Fahrer bremst nicht
· ABS nicht aktiv
· ESP nicht aktiv
· Kein ASR-Bremseneingriff

Wenn diese Bedingungen alle erfüllt sind, wird das Verfahren mit Schritt 4 („J") fortgesetzt. In Schritt 4 wird ein Wert für
festgesetzt, wobei i den Radindex bezeichnet, entsprechend nachfolgender Zuordnung
und wobei νsens_i die Rohsignale der Raddrehzahlsensoren sind, welche ebenfalls in einem an sich bekannten ABS-/ESP-Steuergerät üblicherweise ohne weiteres zugänglich sind.
In den Schritten 5 bis 8 werden Minimal- und Maximalwerte aus den Raddaten Ψ und aus dem Momentsignal M gebildet. Das Momentsignal wird aus dem Achsmoment bestimmt, welches als Signal in einem für Allradfahrzeuge geeigneten ABS-/ESP-Steuergerät üblicherweise zur Verfügung steht (z.B. über einen Datenbus vom Motorsteuergerät zur Verfügung gestellt oder indirekt als Ersatzsignal aus den Raddaten nach einem an sich bekannten Algorithmus gebildet).
In Schritt 9 wird durch Vergleich der Maximal- und Minimalwerte einer Gruppe von Daten mit einer vorher geeignet festgelegten Grenze überprüft, ob die Datenpunkte über ein zulässiges Maß hinaus streuen. Die Anzahl der Daten, die innerhalb dieses festgelegten Fensters liegen, werden durch die Variable m in Schritt 10 gezählt. Auf diese Weise wird festgestellt, ob die Raddaten aus einem stabilen Bereich der μ-Schlupfkurve stammen.
Sind gemäß Schritt 11 genausoviele zulässige Daten m wie durch die Variable 1 festgelegt gesammelt, so wird Schritt 12 ausgeführt.
In Schritt 12 findet das eigentliche rekursive Aufsummieren der Datenpunkte von den Rädern und der Momentendaten statt. Die rekursive Aufsummierung beinhaltet eine Wichtung, welche dafür sorgt, dass einmal über einen langen Zeitraum hinweg gelernte Werte auch nach einer bestimmten endlichen Zeit verändert werden können. Mit anderen Worten werden neue Werte stärker gewichtet, als besonders alte Werte. Außerdem werden noch Mittelwerte und geeignete gewichtete Varianzen tmp1 und tmp2 bestimmt, welche eine Aussage über die Qualität der gesammelten Datenpunkte zulassen. Dabei ist der angegebene Wert tmp2 ein gewichteter quadratischer Mittelwert von M und die Größe tmp1-tmp2 stellt eine gewichtete Varianz von M dar. Im hier beschriebenen Verfahren werden die Fehler zeitlich exponentiell gewichtet, was neben den oben erwähnten Lernkorrekturen auch Implementierungsvorteile bietet. Die Daten werden demzufolge durch Bildung der nachfolgenden. begrenzten Summen berechnet:
Dabei ist 0 < q < 1, j = 1, 2, 3. Weiterhin entspricht n der Anzahl der nach Schritt 11 als gültig zugelassenen Messpunkte.
In Schritt 13 wird geprüft, ob die Varianz und der Mittelwert der Daten gleich null ist. Ist dies der Fall, kann in Schritt 14 sofort ein Wert für den zu ermittelnden k-Faktor aus den in Schritt 12 gesammelten Daten berechnet werden.
Ist die Varianz, welche in Schritt 13 geprüft wird, größer als null, wird in Schritt 15 geprüft, ob die Varianz der Daten für die Berechnung in Schritt 16 ausreichend groß ist. Ist dies nicht der Fall, wird in das Hauptprogramm 13 zurückgesprungen.
Bei einer großen Varianz der Daten wird in Schritt 16 eine Bildung der k-Faktoren unter Berücksichtigung einer linearen Interpolation durchgeführt.
2 zeigt ein Beispiel für ein Fahrzeug mit Heckantrieb und einem Notrad, welches hinten links montiert ist. Der Abrollumfang des Notrades ist geringer als der der übrigen Räder und beträgt etwa 94,5% des Abrollumfangs der übrigen Räder. Es ist deutlich zu sehen, dass die Raddaten des rechten Vorderrads Ψ₁(VR), welches nicht angetrieben wird, unabhängig vom Motormoment ist. Eine Abhängigkeit besteht jedoch für beide Antriebsräder Ψ₂(HL), Ψ₃(HR), wenn die Steigungen (VR_ipol, HR_ipol und HL_ipol) der eingezeichneten Interpolati onsgeraden miteinander verglichen werden. Die unterschiedlichen Steigungen der Geraden beruhen auf den unterschiedlichen Längssteifigkeiten beider Antriebsräder (Normales Rad/Notrad). Für ein Achsmoment von 0 Nm erreichen die mit dem linken Vorderrad identischen Räder (VR, HR) ein Verhältnis der Radgeschwindigkeiten von 100%. Die Geschwindigkeit des Notrades ist aufgrund des geringeren Abrollumfangs auch im lastfreien Zustand deutlich höher, so dass hier entsprechend dem geringeren Umfang ein Kalibrierungsfaktor von 94,5% ermittelt wird.

Claims

Verfahren zur Bestimmung von Radkorrekturfaktoren in Kraftfahrzeugen, bei dem auf Basis von Rohdaten von Raddrehzahlinformationen in bestimmten, besonders geeigneten Fahrzuständen individuelle Radkorrekturfaktoren k für jedes Fahrzeugrad gebildet werden, so dass jeweils eine korrigierte Raddrezahlgröße durch Verknüpfung mit k gebildet werden kann, welche Unterschiede der Abrolllänge zwischen den Rädern möglichst genau ausgleicht, dadurch gekennzeichnet, dass bei der Bestimmung der Korrekturfaktoren k das aktuelle Radmoment M^R oder ein geeignetes Maß für das Radmoment zur Bereinigung der ermittelten Korrekturfaktoren berücksichtigt wird.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass nur solche von den Rohdaten stammende Daten Ψ zur Berechnung der Korrekturfaktoren zugelassen werden, welche zu einem Zeitpunkt ermittelt sind, in dem sich das Rad mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit in einem stabilen Bereich der μ-Schlupf Kurve befindet.
Verfahren nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass Daten Ψ als im entsprechenden stabilen Bereich ermittelt angesehen werden, wenn eine Anzahl in einem bestimmten Zeitraum ermittelter Daten ein dynamisches Verhalten zeigen, welches unterhalb eines vorgegeben Schwellwertes liegt.
Verfahren nach Anspruch 3, dadurch gekennzeichnet, dass zur Bestimmung des dynamischen Verhaltens ein Maß für die Streuung der Daten, wie vorzugsweise die Varianz, die Spannweite oder die Standardabweichung, in dem bestimmten Zeitraum betrachtet wird.
Verfahren nach mindestens einem der Ansprüche 1 bis 4, dadurch gekennzeichnet, dass ein linearer Einfluss des Radmoments bei der Bereinigung der Korrekturfaktoren zugrundegelegt wird.
Verfahren nach Anspruch 5, dadurch gekennzeichnet, dass eine Interpolation in einem Bereich des Radmoments um M^R = 0 durchgeführt wird.
Verfahren nach mindestens einem der Ansprüche 3 bis 6, dadurch gekennzeichnet, dass aus der im bestimmten Zeitraum ermittelten Anzahl von Daten Ψ zumindest ein Referenzpunkt Ψ ~ errechnet wird, welcher insbesondere ein Schwerpunkt oder Mittelwert dieser Daten ist.
Verfahren nach mindestens einem der Ansprüche 1 bis 7, dadurch gekennzeichnet, dass die Daten nicht kontinuierlich gespeichert werden, sondern dass aktuell ermittelte neue Daten mit vorhandenen Werten, die aus früheren akkumulierten Daten entstanden sind, im Sinne einer Akkumulation verknüpft werden.
Verfahren nach mindestens einem der Ansprüche 3 bis 8, dadurch gekennzeichnet, dass die Daten zeitlich exponentiell gewichtet werden.
Verfahren nach mindestens einem der Ansprüche 1 bis 9, dadurch gekennzeichnet, dass die verwendeten Daten Ψ durch Bildung eines Verhältnisses eines Wertes nach Maßgabe der individuellen Radgeschwindigkeiten ermittelt werden.