DE102006060759A1

DE102006060759A1 - Vehicle brake-control device for application strokes in an electrically triggered brake has sensors to convert a defined physical measured variable into an electric signal

Info

Publication number: DE102006060759A1
Application number: DE102006060759A
Authority: DE
Inventors: Bernd Gombert; Leopold Krausen
Original assignee: Siemens AG
Current assignee: Continental Automotive GmbH
Priority date: 2006-12-21
Filing date: 2006-12-21
Publication date: 2008-06-26

Abstract

Sensors (2-4) to convert a defined physical measured variable into an electric signal link to a signal-processing device (1) designed both to process signals based on a computing intelligence process and to generate one or more output signals based on electric signals received by the sensors. An independent claim is also included for a brake facility for motor vehicles.

Description

Die Erfindung betrifft die Steuerung einer Bremse deren Zuspannung mittels elektrischer Signale geregelt werden kann, wobei sich die Erfindung insbesondere auf eine selbstständige Optimierung der Bremscharakteristik infolge von Veränderungen multisensorisch erfasster Zustandsdaten der Bremse bezieht.The The invention relates to the control of a brake whose Zuspann means electrical signals can be controlled, wherein the invention in particular to a self-employed Optimization of the braking characteristics as a result of changes multisensory the detected state data of the brake relates.

Die Verzögerung eines Fahrzeugs wird üblicherweise mittels Bremsen realisiert, bei denen ein oder mehrere Reibbeläge mit einer bestimmten Normalkraft auf eine Bremsscheibe gedrückt werden. Meist liegen sich jeweils zwei Reibbeläge so gegenüber, dass die Bremsscheibe zwischen ihnen gefasst werden kann. Die Reibbeläge sind im Allgemeinen in einer Halterung, beispielsweise einem Bremssattel aufgenommen, worin sie gegenüber der Bremsscheibe mittels eines hydraulischen, pneumatischen, elektrohydraulischen, -pneumatischen oder elektromechanischen Systems verstellt werden können. Das Andrücken der Reibbeläge (Bremsbeläge) an die Bremsscheibe wird als Zuspannen bezeichnet, die beim Andrücken erzielte Normalkraft als Zuspannkraft.The delay a vehicle is usually realized by means of brakes, in which one or more friction linings with a certain normal force are pressed on a brake disc. Most of time each lie two friction linings so opposite, that the brake disc can be caught between them. The friction linings are generally received in a holder, for example a caliper, where they are opposite the brake disc by means of a hydraulic, pneumatic, electrohydraulic, pneumatic or electromechanical system are adjusted can. The pressing the friction linings (Pads) to the brake disc is called Zuspannen, which scored when pressed Normal force as clamping force.

Die erzielte Bremskraft ergibt sich aus der Normalkraft, mit der die Reibbeläge auf die Bremsscheibe drücken, sowie der Reibungszahl für das von der Bremsscheibe und den Reibbelägen gebildete Stoffpaar. Durch die Reibung wird kinetische Energie in Wärme umgewandelt, so dass sich Bremsscheibe und Reibbeläge während des Bremsvorgangs aufheizen. Aufgrund der Temperaturabhängigkeit der Reibungszahl ändert sich daher bei konstant gehaltener Zuspannkraft die für die Verzögerung des Fahrzeugs wirksame Bremskraft. Anders betrachtet, hängt die mit einer bestimmten Zuspannkraft erzielte Bremskraft von der jeweils aktuellen Temperatur von Bremsscheibe und Reibbelägen ab.The achieved braking force results from the normal force with which the friction linings press on the brake disc, and the friction coefficient for the fabric pair formed by the brake disk and the friction linings. By the friction, kinetic energy is converted into heat, so that Brake disc and friction linings while of the braking process. Due to the temperature dependence the coefficient of friction changes Therefore, with a constant clamping force for the delay of the Vehicle effective braking force. In other words, that depends achieved with a certain application force braking force of each current temperature of brake disc and friction linings.

Die mit einer bestimmten Zuspannung, d. h. einem bestimmten zeitlichen Verlauf der Zuspannkraft erzielbare Bremswirkung hängt jedoch noch von vielen weiteren Parametern ab. Hier sind in erster Linie das Verschleißen von Bremsscheibe und Reibbelägen zu nennen, das sich einerseits in einer Veränderung des Lüftspiels (Verschiebeweg des Reibbelags von der Lösestellung bis zum Kontakt mit der Bremsscheibe), andererseits aber auch in einer Veränderung der Härte der Reibbeläge, z. B. hervorgerufen durch fortschreitende Verglasung, oder auch anderen Veränderungen, wie zum Beispiel einer Veränderung in der Oberflächenrauhigkeit der Bremsscheibe, ausdrücken kann.The with a certain tension, d. H. a certain temporal Course of the clamping force achievable braking effect, however, depends still from many other parameters. Here are in the first place the wear of brake disc and friction linings to call, on the one hand in a change of the clearance (Displacement of the friction lining from the release position to the contact with the brake disc), but also in a change the hardness the friction linings, z. B. caused by progressive glazing, or other changes, such as a change in the surface roughness the brake disc, express can.

Neben diesen internen Parametern, die sich aus der Konstruktion und Alterung einer Bremse selbst ergeben, wird die Bremswirkung, d. h. die erzielte Verzögerung des Fahrzeugs, darüber hinaus auch von äußeren Faktoren bzw. Parametern beeinflusst, wie z. B. von Feuchtigkeit oder Regenwasser an den Bremsscheiben oder dem, vom Zustand der Fahrbahn und der Reifen bestimmten Reibwert zwischen Reifen und Fahrbahnoberfläche.Next These internal parameters stemming from the design and aging result in a brake itself, the braking effect, d. H. the scored delay of the vehicle, above in addition to external factors or parameters, such. B. of moisture or rainwater brake disks or, from a condition of a roadway and tires certain coefficient of friction between tire and road surface.

In der Bremsvorrichtung können ferner während des Bremsvorgangs Schwingungen auftreten, die zu einer unangenehmen, den Komfort des Fahrzeugs beeinträchtigenden Geräuschbildung führen. Ursache der Schwingungen können unter Anderem eine sich lokal verändernde Oberflächenbeschaffenheit der Bremsscheiben, eingedrungene Fremdkörper oder Resonanzen der Bremsvorrichtung selbst sein. Aber auch eingedrungene Fremdkörper oder Resonanzen der Bremsvorrichtung selbst können Schwingungen im akustischen oder fühlbaren Bereich verursachen.In the braking device can further during of the braking process vibrations occur, resulting in an unpleasant, the comfort of the vehicle impairing noise to lead. reason the vibrations can Among other things a locally changing surface condition the brake discs, foreign objects or resonances of the braking device be yourself. But also invaded foreign bodies or resonances of the braking device even vibrations can in the acoustic or tactile Cause area.

Die, die Bremswirkung beeinflussenden externen wie internen Parameter, sowie die Geräuschentwicklung einer Bremse können in der Regel über geeignete Sensoren erfasst werden. Auf der Grundlage der mittels der Sensoren erhaltenen Daten könnte dann die Zuspannung so angepasst werden, dass z. B. Einflüsse wie Nässe an der Bremsscheibe oder Verschleiß von Reibbelägen kompensiert, ein Überhitzen der Bremse vermieden, oder die Geräuschentwicklung der Bremse minimiert wird.The, the braking effect influencing external and internal parameters, as well as the noise a brake can usually via appropriate Sensors are detected. On the basis of the means of the sensors could receive data then the tension be adjusted so that z. B. influences like Wetness the brake disc or wear of Friction linings compensated, an overheating the brake avoided, or the noise of the brake is minimized.

Hierzu muss ein multisensorisches Eingangssignal in ein oder mehrere Ausgangssignale transformiert werden, wobei, wie in folgendem Beispiel veranschaulicht wird, oftmals kein feststehender analytischer Zusammenhang zwischen den Eingangssignalen und den Ausgangssignalen besteht. Beispielsweise kann das Quietschen einer Bremse von lokalen Änderungen der Bremsscheibendicke oder deren Oberflächenrauhigkeit herrühren. Das Quietschgeräusch kann in diesem Fall durch eine an die lokalen Veränderungen angepasste Modulation der Zuspannkraft verringert werden. Rührt das Quietschen jedoch von einem, in den Raum zwischen Reibbelag und Bremsscheibe eingedrungenen Fremdkörper her, so wird diese Modulation zu keinem Erfolg führen. Vielmehr muss der Fremdkörper entfernt werden, wozu eine Vielzahl unterschiedlicher Zuspannstrategien verfolgt werden können, deren Erfolgsaussichten unter Anderem von der Konsistenz des Fremdkörpers, seiner Klemmkraft und der Tiefe seines Eindringens abhängen. Besteht keine Aussicht, den Fremdkörper mittels einer Zuspannstrategie zu entfernen, wäre dem Fahrzeugführer die Notwendigkeit eines Werkstattbesuchs anzuzeigen. Obwohl sich in beiden der beschriebenen Fälle die Sensordaten ähneln, können aufgrund der unterschiedlichen Ursachen dennoch höchst unterschiedliche Signale zur Ansteuerung der Bremse gefordert sein.For this a multisensory input signal must be transformed into one or more output signals which is often illustrated, as illustrated in the following example no fixed analytical relationship between the input signals and the output signals. For example, the squeaking a brake of local changes the brake disc thickness or their surface roughness. The squeaking noise can in this case by a modulation adapted to the local changes of the Clamping force can be reduced. However, the squeaking stirs a, in the space between the friction lining and disc penetrated foreign body, so this modulation will not lead to any success. Rather, the foreign body must be removed which is followed by a multitude of different tightening strategies can be their chances of success, among other things, the consistency of the foreign body, his Depend on clamping force and the depth of its penetration. There is no prospect the foreign body To remove by means of a Zuspannstrategie, the driver would be the Need to display a workshop visit. Although in both of the cases described the sensor data are similar can still very different due to the different causes Be required signals for controlling the brake.

In diesem Zusammenhang wird darauf hingewiesen, dass in dieser Schrift nicht wie im deutschen Sprachgebrauch üblich zwischen den Begriffen Steuern und Regeln sowie Steuerung und Regelung und deren jeweiligen grammatikalischen Abwandlungen unterschieden wird. Stattdessen werden diese Begriffe, sofern im Einzelfall nicht explizit anders angegeben, synonym verwendet, da bei den in der Praxis vorhandenen komplexen Ansteuerungen Regelung und Steuerung im klassischen Sinne meist kombiniert, und damit begrifflich nicht mehr trennbar, eingesetzt werden.In In this context, it is noted that in this document not as common in German usage between the terms Taxes and rules as well as control and regulation and their respective grammatical variations is distinguished. Instead, these become Terms, unless explicitly stated otherwise in individual cases, used synonymously because of the complex existing in practice Controls Control and control in the classical sense usually combined, and thus conceptually no longer separable, be used.

Aufgrund der Vielzahl der Einflüsse, die das Verhalten einer Bremse beeinflussen sowie der enormen Schwierigkeit der Identifizierung dieser Einflüsse allein auf Grundlage der Sensordaten bzw. Sensorsignale, ist eine Regelung mit einem feststehenden Prozess zur Umsetzung der Sensorsignale bzw. -daten in Ansteuersignale einerseits sehr aufwändig, andererseits dennoch oft nicht in der Lage, auf bestimmte Einflüsse erfolgreich zu reagieren.by virtue of the multitude of influences, which affect the behavior of a brake and the enormous difficulty the identification of these influences based solely on the sensor data or sensor signals, is a Control with a fixed process for the implementation of the sensor signals or data in control signals on the one hand very complex, on the other hand yet often unable to succeed on certain influences to react.

Es ist daher Aufgabe der vorliegenden Erfindung, für eine Bremse, deren Zuspannung mittels elektrischer Signale geregelt werden kann, eine Ansteuerung anzugeben, deren Regel- bzw. Steuerverhalten sich selbstständig an eine veränderte Betriebsbedingung der Bremse anpassen kann.It is therefore an object of the present invention, for a brake whose Zuspannung can be controlled by electrical signals, a control indicate whose rule or Tax behavior self-employed to a changed one Operating condition of the brake can adjust.

Die Aufgabe wird gemäß den unabhängigen Ansprüchen der Erfindung gelöst.The The object is according to the independent claims of Invention solved.

Die Erfindung umfasst eine Vorrichtung zur Steuerung des Zuspannens einer elektrisch ansteuerbaren Bremse mit zumindest zwei Sensoren, von denen jeder zur Umwandlung einer bestimmten physikalischen Messgröße in ein elektrisches Signal ausgebildet ist, und einer Signalverarbeitungseinrichtung, die zum Erhalt der elektrischen Signale von den zumindest zwei Sensoren und zum Erzeugen eines oder mehrerer Ausgangssignale auf der Grundlage der von den Sensoren erhaltenen elektrischen Signale ausgebildet ist, wobei die Ausgangssignale der Signalverarbeitungseinrichtung als Steuersignale zur Steuerung des Zuspannens der elektrisch ansteuerbaren Bremse ausgebildet sind. Die Signalverarbeitungseinrichtung ist dabei zur Signalverarbeitung auf der Grundlage eines Verfahrens der Computational Intelligence ausgebildet.The The invention comprises a device for controlling the application an electrically controllable brake with at least two sensors, each of which is used to convert a specific physical quantity into a electrical signal is formed, and a signal processing device, to receive the electrical signals from the at least two sensors and for generating one or more output signals based on is formed by the sensors obtained electrical signals, wherein the output signals of the signal processing device as Control signals for controlling the application of the electrically controllable Brake are formed. The signal processing device is thereby for signal processing based on a method trained in Computational Intelligence.

In diesem Zusammenhang wird darauf hingewiesen, dass die in dieser Beschreibung und den Ansprüchen zur Aufzählung von Merkmalen verwendeten Begriffe "mit", "umfassen", "aufweisen" und "beinhalten", sowie deren grammatikalische Abwandlungen, generell das Vorhandensein von Merkmalen, wie z. B. Verfah rensschritten, Einrichtungen, Bereichen, Größen und dergleichen mehr angeben, jedoch in keiner Weise das Vorhandensein anderer oder zusätzlicher Merkmale oder Gruppierungen von anderen oder zusätzlichen Merkmalen ausschließen.In In this context, it should be noted that in this Description and claims to the list terms used with features "including," "comprising," "having," and "including," as well as their grammatical Modifications, generally the presence of features such. B. Procedural steps, facilities, areas, sizes and the like, but in no way the presence other or additional Exclude features or groupings from other or additional features.

Die Erfindung umfasst ferner eine Bremsanlage, die wenigstens eine elektrisch ansteuerbare Bremse mit einer der oben angegeben Vorrichtung zur Steuerung des Zuspannens der elektrisch ansteuerbaren Bremse aufweist.The The invention further comprises a brake system, the at least one electrically controllable brake with one of the above-mentioned device for Having control of the application of the electrically controllable brake.

Die Erfindung gestattet auf vorteilhafte Weise das Einstellen einer Bremsensteuerung im Rahmen eines Trainings unter Zuhilfenahme von Lernregeln sowie die automatische Optimierung des Bremsverhaltens in Anpassung an Umgebungsbedingungen. Damit kann Schwingungen oder Geräuschbildungen an der Bremse vorgebeugt und eine Überdimensionierung der Bremse vermieden werden.The Invention allows advantageously setting a Brake control as part of a training with the help of Learning rules as well as the automatic optimization of the braking behavior in adaptation to ambient conditions. This can be vibrations or sound education prevented at the brake and an oversizing of the brake be avoided.

Die Erfindung wird in ihren abhängigen Ansprüchen weitergebildet.The Invention is in their dependent claims further training.

Um das Steuerungsverhalten im Rahmen eines Lernprozesses ausbilden zu können, ist die Signalverarbeitungseinrichtung in einer bevorzugten Ausführungsform als künstliches neuronales Netzwerk ausgebildet.Around form the control behavior in the context of a learning process to be able to is the signal processing device in a preferred embodiment as artificial neural network trained.

Zum Messen der den Betrieb einer Bremse beeinflussenden Parameter ist wenigstens einer der zumindest zwei Sensoren zur Wandlung einer Temperatur in ein, die Temperatur repräsentierendes elektrisches Signal und/oder zur Wandlung von Schall in ein, den Schalldruck repräsentierendes elektrisches Signal und/oder zur Wandlung einer Drehzahl in ein, die Drehzahl repräsentierendes elektrisches Signal und/oder zum Erfassen eines Drucks und zum Erzeugen eines, den Druck repräsentierenden elektrischen Signals ausgebildet. Hiermit lassen sich insbesondere Bremstemperatur, Geräuschentwicklung, Reifendrehung und -fülldruck erfassen.To the Measuring the parameter influencing the operation of a brake at least one of the at least two sensors for converting a Temperature in an electrical signal representing the temperature and / or for the conversion of sound into a, the sound pressure representing electrical Signal and / or to convert a speed in, the speed representing electrical signal and / or for detecting a pressure and generating one representing the pressure electrical signal formed. This can be especially Brake temperature, noise, Tire rotation and inflation pressure to capture.

Zweckmäßigerweise kann wenigstens einer der zumindest zwei Sensoren zum Erfassen einer Position und zum Erzeugen eines, die Position repräsentierenden elektrischen Signals und/oder einer Distanz und zum Erzeugen eines, die Distanz repräsentierenden elektrischen Signals ausgebildet sein, sodass insbesondere verkehrsrelevante Daten und/oder Betriebsstellung von Eingabeeinrichtungen für einen Fahrzeugführer erfasst werden können.Conveniently, At least one of the at least two sensors can detect a position and generating an electrical signal representing the position and / or a distance and for generating a distance representing be formed electrical signal, so in particular traffic relevant Data and / or operating position of input devices for a driver can be detected.

Da viele Eingangsgrößen nur in Form elektrischer Signale vorliegen, ist wenigstens einer der zumindest zwei Sensoren zweckmäßig zur Messung eines Stroms und zum Erzeugen eines, den Strom repräsentierenden elektrischen Signals und/oder zur Messung einer elektrischen Spannung und zum Erzeugen eines, die elektrische Spannung repräsentierenden elektrischen Signals ausgebildet.There many input variables only exist in the form of electrical signals, at least one of at least two sensors suitable for Measuring a current and generating one representing the current electrical signal and / or for measuring an electrical voltage and for generating one representing the electrical voltage electrical signal formed.

Um auch fahrdynamische Parameter in die Bremssteuerung mit einbeziehen zu können, ist in einer vorteilhaften Weiterentwicklung der Erfindung wenigstens einer der zumindest zwei Sensoren zur Wandlung einer Kraft in ein die Kraft repräsentierendes elektrisches Signal und/oder zur Messung einer Beschleunigung und zum Erzeugen eines, die Beschleunigung repräsentierenden elektrischen Signals und/oder zur Messung einer Geschwindigkeit in ein die Geschwindigkeit repräsentierendes elektrisches Signal ausgebildet.Around also include driving dynamics parameters in the brake control to be able to is in an advantageous development of the invention at least one of the at least two sensors for converting a force into a representing the force electrical signal and / or for measuring an acceleration and for generating an electrical signal representing the acceleration and / or for measuring a speed in a speed representing formed electrical signal.

Da der Bremswunsch eines Fahrzeugführers einen wesentlichen Einfluss auf die erforderliche Zuspannkraft der Bremse hat, ist wenigstens einer der zumindest zwei Sensoren zur Messung einer Veränderung an einer Eingabeeinrichtung für eine Bremsvorgabe und zum Erzeugen eines, die Veränderung repräsentierenden elektrischen Signals ausgebildet.There the braking request of a driver significant influence on the required brake application force has at least one of the at least two sensors for measurement a change at an input device for a brake specification and for generating a, the change representing electrical signal formed.

Für eine Anpassung der Zuspannkraft an die aktuellen Betriebsparameter der Bremse ist die Signalverarbeitungseinrichtung bevorzugt zum Erkennen des Kontaktpunkts von Reibbelag und Bremsscheibe und einer entsprechenden Anpassung des Zustellwegs des Reibbelags und/oder zur Steuerung des zeitlichen Verlaufs des Zuspannens, wobei die Steuerung des zeitlichen Verlaufs des Zuspannens vorzugsweise die Steuerung des Gradienten der Zuspannkraft umfasst, ausgebildet. Ferner ist die Signalverarbeitungseinrichtung zur Steuerung der maximalen Zuspannkraft ausgebildet, wobei die Signalverarbeitungseinrichtung weiterhin vorteilhaft zur Steuerung der Regelabweichung der maximalen Zuspannkraft ausgebildet ist. Die Signalverarbeitungseinrichtung kann ferner auch zur Regelung eines Bremsdrucks, einer Einstellung eines Bremsaktors, einer Keilposition bei einer elektromechanischen Keilbremse oder dergleichen mehr ausgebildet sein. In einer vorteilhaften Weiterentwicklung ist die Signalverarbeitungseinrichtung zur Steuerung der Frequenz einer Variation der Zuspannkraft ausgebildet, womit z. B. eventuell auftretende Resonanzen umgangen werden können.For an adaptation the application force to the current operating parameters of the brake is the signal processing device preferably for detecting the contact point of friction lining and brake disc and a corresponding adjustment the delivery of the friction lining and / or to control the temporal Course of Zuspannens, the control of the time course the application preferably the control of the gradient of the clamping force includes, trained. Furthermore, the signal processing device designed to control the maximum clamping force, wherein the Signal processing device further advantageous for control the deviation of the maximum clamping force is formed. The signal processing device can also be used for control a brake pressure, a setting of a brake actuator, a wedge position formed in an electromechanical wedge brake or the like more be. In an advantageous further development, the signal processing device designed to control the frequency of a variation of the application force, whereby z. B. possibly occurring resonances can be bypassed.

Die Signalverarbeitungseinrichtung ist ferner vorteilhaft dazu ausgebildet, das Erzeugen des einen oder der mehreren Ausgangssignale auf der Grundlage der von den Sensoren erhaltenen elektrischen Signale im Rahmen eines Kalibrierungsvorgangs unter Verwendung von Lernregeln auszubilden, so dass auch ohne explizite Kenntnis systematischer Zusammenhänge eine funktionssichere Bremsensteuerung erzielt werden kann. Zur Anpassung an veränderte Verhältnisse kann das Erzeugen des einen oder der mehreren Ausgangssignale vorteilhaft auf der Grundlage eines Kalibrierungsvorgangs während einer Fahrt eines die Bremse aufweisenden Kraftfahrzeugs erfolgen.The Signal processing device is also advantageously designed to generating the one or more output signals on the Basis of the electrical signals obtained by the sensors in Frame of a calibration process using learning rules so that even without explicit knowledge more systematic relationships a functionally reliable brake control can be achieved. to Adaptation to changed conditions For example, generating the one or more output signals may be advantageous based on a calibration process during a trip of the Brake having motor vehicle done.

Weitere Merkmale der Erfindung ergeben sich aus der folgenden Beschreibung erfindungsgemäßer Ausführungsbeispiele in Verbindung mit den Ansprüchen sowie den Figuren. Die einzelnen Merkmale können bei einer Ausführungsform gemäß der Erfindung je für sich oder zu mehreren verwirklicht sein. Bei der nachfolgenden Erläuterung einiger Ausführungsbeispiele der Erfindung wird auf die beiliegenden Figuren Bezug genommen, von denenFurther Features of the invention will become apparent from the following description inventive embodiments in connection with the claims as well as the figures. The individual features may in one embodiment according to the invention ever for be realized or more than one. In the following explanation some embodiments the invention is referred to the attached figures, of which

1 eine multisensorische Steuerung einer elektrisch steuerbaren Bremse in einem schematisierten Schaltbild veranschaulicht, 1 illustrates a multisensory control of an electrically controllable brake in a schematic diagram,

2 den Aufbau eines neuronalen Netzwerks zur Verarbeitung eines multisensorischen Eingangs in mehrere Ausgangssignale darstellt, und 2 depicts the construction of a neural network for processing a multisensory input into a plurality of output signals, and

3 den zeitlichen Verlauf der Zuspannkraft einer elektrisch steuerbaren Bremse zeigt. 3 shows the time course of the application force of an electrically controllable brake.

1 zeigt ein Beispiel einer multisensorischen Steuerung 10 einer elektrisch steuerbaren Bremse 5. Die multisensorische Steuerung 10 umfasst mehrere Sensoren 2, 3 und 4, deren Signalausgänge mit den Eingängen einer, als künstliches neuronales Netzwerk mit einer Feed-Forward-Struktur ausgebildeten Signalverarbeitungseinrichtung 1 verbunden sind. Der Ausgang der Signalverarbeitungseinrichtung 1 ist mit einem Steuereingang der elektrisch steuerbaren Bremse 5 verbunden. Die Signalverarbeitungseinrichtung 1 dient zur Steuerung der Zuspannkraft der Bremse 5. Sie kann als selbständige Einrichtung oder als Teil einer, weitere Funktionen der Bremse 5 steuernden Bremsensteuervorrichtung ausgebildet sein. 1 shows an example of a multi-sensor control 10 an electrically controllable brake 5 , The multisensory control 10 includes several sensors 2 . 3 and 4 whose signal outputs to the inputs of a, as an artificial neural network with a feed-forward structure formed signal processing means 1 are connected. The output of the signal processing device 1 is with a control input of the electrically controllable brake 5 connected. The signal processing device 1 serves to control the clamping force of the brake 5 , It can be used as a stand-alone device or as part of one, additional functions of the brake 5 controlling brake control device may be formed.

Das neuronale Netzwerk der Signalverarbeitungseinrichtung 1 ist durch n Eingabeneuronen (im Beispiel der 1 die Neuronen E1, E2, E3 und E4) und m Ausgabeneuronen (im Beispiel der 1 das Neuron Ex) definiert. Dazwischen kann mindestens eine Schicht von verdeckten Neuronen angeordnet sein. Der Eingang des künstlichen neuronalen Netzwerks wird von mehreren Sensoren gespeist, deren Ausgangssignale so den Eingabevektor des neuronalen Netzwerks bilden.The neural network of the signal processing device 1 is represented by n input neurons (in the example of 1 the neurons E1, E2, E3 and E4) and m output neurons (in the example of FIG 1 the neuron Ex). In between, at least one layer of hidden neurons can be arranged. The input of the artificial neural network is fed by several sensors whose output signals form the input vector of the neural network.

Um den durch eine Vielzahl unterschiedlicher Parameter bestimmten Betriebszustand einer Bremse zu erfassen zu können, müssen die Sensoren zum Erfassen unterschiedlicher physikalischer Messgrößen ausgebildet sein. Wichtige, mit Sensoren erfassbare Betriebsparameter stellen z. B. die Temperatur der Bremse, der von der Bremse erzeugten Schall bzw. Schalldruck, das bei einer bestimmten Zuspannkraft Bremsmoment erzielte Bremsmoment, die Zuspannkraft selbst, die Drehzahl des abgebremsten bzw. abzubremsenden Rades, die Zustellposition bzw. das Lüftspiel der Bremse, der Aktivierungsstrom bei elektromechanischen Bremsen, oder der zeitliche Verlauf einer Zustellbewegung dar.In order to be able to detect the operating state of a brake determined by a multiplicity of different parameters, the sensors must be designed to detect different physical measured variables. Important, with sensors detectable operating parameters z. As the temperature of the brake, the sound produced by the brake or sound pressure, the brake torque achieved at a certain application force braking torque, the application force itself, the speed of the braked or braked wheel, the delivery position or the clearance of the brake, the Akti vierungsstrom in electromechanical brakes, or the time course of a delivery movement.

Weitere mit Sensoren erfassbare Parameter, die unter anderem den Betriebszustand bzw. die Betriebsweise einer Bremse beeinflussen können, sind zum Beispiel die Charakteristik einer Bremsanweisung wie beispielsweise die Art der Betätigung eines Bremspedals, die Geschwindigkeit des Fahrzeugs und der Abstand zum vorausfahrenden Fahrzeug, oder auch der Reibwert zwischen Reifen und Fahrbahn, sowie der Reifenfülldruck.Further with sensors detectable parameters, including the operating state or affect the operation of a brake, are for Example the characteristic of a brake instruction such as the type of operation a brake pedal, the speed of the vehicle and the distance to the vehicle in front, or the coefficient of friction between tires and road surface, as well as the tire pressure.

Die einzelnen Sensoren können dabei jeweils nur für das Erfassen einer einzelnen bestimmten physikalischen Messgröße aber auch für das Erfassen multipler physikalischer Messgrößen ausgebildet sein. Insbesondere Beschleunigungssensoren gestatten das Erfassen einer Beschleunigung in drei Raumrichtungen, sodass ein entsprechender Sensor drei voneinander unabhängige Ausgangssignale liefert. Ein entsprechender, in der 1 von den Sensoren 2 und 4 symbolisierter Sensor wird im Folgenden als multipler Sensor bezeichnet.The individual sensors can be designed in each case only for the detection of a single specific physical measured variable but also for the detection of multiple physical measured variables. In particular, acceleration sensors allow the detection of acceleration in three spatial directions, so that a corresponding sensor provides three independent output signals. A corresponding, in the 1 from the sensors 2 and 4 symbolized sensor is referred to as a multiple sensor in the following.

Um eine übersichtliche Darstellung zu gewährleisten, sind in der 1 beispielhaft drei Sensoren zum Erfassen von Betriebsparametern der Bremse 5 dargestellt. In der Praxis richtet sich die Anzahl der erforderlichen Sensoren nach der Anzahl der Parameter, die einen wesentlichen Einfluss auf das Betriebsverhalten der Bremse besitzen. Die für eine multisensorische Steuerung 10 einer elektrisch steuerbaren Bremse erforderliche Anzahl von Sensoren ist daher nicht auf die drei des Beispiels von 1 beschränkt.To ensure a clear presentation, are in the 1 for example, three sensors for detecting operating parameters of the brake 5 shown. In practice, the number of sensors required depends on the number of parameters that have a significant influence on the performance of the brake. The for a multi-sensory control 10 The number of sensors required for an electrically controllable brake is therefore not limited to the three of the example of FIG 1 limited.

Insbesondere bei mehreren Sensoren zeigen sich die Vorteile einer auf einem künstlichen neuronalen Netzwerk aufgebauten Bremsensteuerung, da hier im Allgemeinen kein expliziter, analytischer Zusammenhang zwischen den diversen Sensorsignalkombinationen und den erforderlichen Reaktionen der Bremsensteuerung vorliegt. Die Verarbeitung des Eingabevektors, d. h. der Gesamtheit der am Eingang des künstlichen neuronalen Netwerks anliegenden Sensorausgangssignale, in als Steuersignale für die Bremse dienende Ausgangssignale, kann bei einem künstlichen neuronalen Netzwerk durch Trainieren erlernt werden. Unter Trainieren wird hierbei ein Verfahren verstanden, bei dem die Gewichtungen der Signaleingänge an den einzelnen künstlichen Neuronen und deren Schwellwerte solange verändert werden, bis das künstliche Netwerk für einen vorgegebenen Satz von Eingabevektoren den erwünschten Satz von Ausgabevektoren erzeugt. Das Training des künstlichen neuronalen Netzwerks erfolgt dabei nach bestimmten Lernregeln, bei denen der für einen jeweiligen Eingabevektor erzeugte Ausgangsvektor mit dem erwünschten Ausgangsvektor verglichen und die Neuronengewichte und -schwellwerte so verändert werden, dass sich die Unterschiede zwischen den erzeugten und den erwünschten Ausgangsvektoren minimieren.Especially with several sensors, the advantages of one on an artificial show neural network built-brake control, here in general no explicit, analytical connection between the various Sensor signal combinations and the required reactions of the Brake control is present. The processing of the input vector, d. H. the totality at the entrance of the artificial neural network adjacent sensor output signals, in as control signals for the brake serving output signals, may be in an artificial neural network be learned by exercising. Under training here is a procedure understood, in which the weights of the signal inputs to the single artificial neurons and whose thresholds are changed until the artificial Netwerk for a given set of input vectors the desired one Set of output vectors generated. The training of the artificial neural network takes place according to certain learning rules those for a given input vector generated output vector with the desired Output vector compared and the neuron weights and thresholds so changed that will be the differences between the generated and the desired output vectors minimize.

Dies ist in dem in der 2 schematisch veranschaulichten Beispiel illustriert, bei dem die Ausgänge von sechs Sensoren S1, S2, S3, S4, S5 und S6 an die Eingänge von fünf Eingangsneuronen A, B, C, D und E geleitet werden. Die Verknüpfung der Sensoren mit den Eingangsneuronen ist, wie auch die Verknüpfung zwischen den Eingangsneuronen mit den Neuronen der verdeckten Zwischenschicht und die Verknüpfung der Neuronen der verdeckten Zwischenschicht mit den Ausgangsneuronen, in der 2 symbolisch vereinfacht für eine Verknüpfung eines Sensors bzw. Neurons einer unteren Schicht mit jedem Neuron einer darüber liegenden Schicht dargestellt.This is in the in the 2 illustrated schematically in which the outputs of six sensors S1, S2, S3, S4, S5 and S6 are routed to the inputs of five input neurons A, B, C, D and E. The connection of the sensors with the input neurons, as well as the connection between the input neurons with the neurons of the hidden intermediate layer and the connection of the neurons of the hidden intermediate layer with the output neurons, in the 2 symbolically simplified for linking a sensor or neuron of a lower layer to each neuron of an overlying layer.

Zur Signalverarbeitung werden die Messdaten bzw. Messsignale der Sensoren S1 bis S6 in jedem der einzelnen künstlichen Neuronen A bis E der Eingangsschicht gewichtet und die Summe der gewichteten Eingänge mit der Schwellwertfunktion behandelt. Der so erzeugte Ausgangswert des jeweiligen künstlichen Neurons wird dann an jedes der Neuronen der verdeckten Zwischenschicht A', B', C' und D' geleitet. Jedes Neuron dieser Schicht erhält damit von jedem Neuron der darunter liegenden Eingangsschicht ein Signal. Die am jeweiligen Neuron eingehenden Signale werden wiederum gewichtet, addiert und die Summe mit einer Schwellwertfunktion verglichen. Das resultierende Ausgangssignal wird schließlich wieder an jedes der darüber liegenden Ausgangsneuronen A'', B'' und C'' geleitet, von denen jedes wiederum eine Gewichtung der eingehenden Signale, gefolgt von einer Addition und einem Schwellwertvergleich vornimmt. Bei der in der 2 dargestellten Anordnung ist die Anzahl der Eingangsneuronen geringer als die der Sensoren und die Anzahl der künstlichen Neuronen nimmt bei jeder höheren Schicht ab. Dadurch wird eine Zuspitzung der Messwertverarbeitung erreicht, die aus einer Vielzahl von Messwerten eine geringere Zahl an Steuersignalen erzeugt. Es sei darauf hingewiesen, das ein für die Signalverarbeitungseinrichtung 1 verwendetes neuronales Netzwerk mehrere als verdeckte Schichten ausgebildete Verarbeitungsschichten aufweisen kann.For signal processing, the measurement data or measurement signals of the sensors S1 to S6 in each of the individual artificial neurons A to E of the input layer are weighted and the sum of the weighted inputs treated with the threshold value function. The thus generated output value of each artificial neuron is then passed to each of the neurons of the hidden intermediate layer A ', B', C 'and D'. Each neuron of this layer thus receives a signal from each neuron of the underlying input layer. The signals arriving at the respective neuron are again weighted, added and the sum compared with a threshold value function. The resulting output signal is finally redirected to each of the overlying output neurons A ", B" and C ", each of which in turn carries a weighting of the incoming signals, followed by an addition and a threshold comparison. When in the 2 As shown, the number of input neurons is less than that of the sensors and the number of artificial neurons decreases at each higher layer. As a result, a worsening of the measured value processing is achieved, which generates a smaller number of control signals from a plurality of measured values. It should be noted, the one for the signal processing device 1 used neural network may have multiple processing layers formed as hidden layers.

Während des auch als Kalibrierung bezeichneten Trainings werden bestimmte Sensorwerte erzeugt. Hierzu ist das Vorhandensein der Sensoren S1 bis S6 nicht erforderlich. Stattdessen dann der Eingang des neuronalen Netzwerks, d. h. die Gesamtheit der Eingänge der Eingangsneuronen mit entsprechenden Signalen aus einem Prüfgerät versorgt werden. Für jeden 6-dimensionalen Eingangsvektor (6 bestimmte Eingangswerte) erzeugt das künstliche neuronale Netzwerk von 2 einen 3-dimensionalen Ausgangsvektor. Jeder der drei Werte des Ausgangsvektors bedeutet eine bestimmte Steuer- bzw. Regelgröße zur Steuerung der Zuspannkraft der Bremse. Aus der Abweichung des Ausgangsvektors von dem Zielvektor, d. h. den Steuersignalen, die bei den angelegten Eingangssignalen hätten erreicht werden sollen, wird nun über bestimmte Lernregeln eine Anpassung der Gewichtungen und der Schwellwertfunktionen in den einzelnen Neuronen vorgenommen.During the training, also known as calibration, certain sensor values are generated. For this purpose, the presence of the sensors S1 to S6 is not required. Instead, then the input of the neural network, ie the entirety of the inputs of the input neurons are supplied with corresponding signals from a tester. For every 6-dimensional input vector (6 specific input values) this generates artificial neural network of 2 a 3-dimensional output vector. Each of the three values of the output vector means a certain control variable for controlling the application force of the brake. From the deviation of the output vector from the target vector, ie the control signals that should have been achieved in the applied input signals, an adaptation of the weightings and the threshold functions in the individual neurons is now made via certain learning rules.

Dieses Lern- bzw. Kalibrierverfahren kann beispielsweise in Form eines überwachten Lernens erfolgen, bei dem das Bremsverhalten z. B. mit einer Reihe von Testpersonen geprüft und an ein Sollverhalten angepasst wird. Hierbei wird die multisensorisch gesteuerte Bremse 10 in unterschiedlichen Fahrzeugumgebungen auf unterschiedliche Weise betätigt, um entsprechende Musterdaten zu erlernen. Das System 10 kann dabei auf Teststrecken oder auf einem Rollenprüfstand kalibriert werden. Auch der Einsatz von Fahrsimulatoren, in denen abgespeicherte Fahr- bzw. Bremsbetätigungsprofile durchlaufen werden, ist möglich.This learning or calibration process can take place, for example, in the form of supervised learning in which the braking behavior z. B. tested with a number of subjects and adapted to a desired behavior. This is the multi-sensory controlled brake 10 operated in different vehicle environments in different ways to learn corresponding pattern data. The system 10 can be calibrated on test tracks or on a chassis dynamometer. It is also possible to use driving simulators in which stored driving or braking actuation profiles are traversed.

Statt einem neuronalen Netzwerk können auch andere auf einem Verfahren der Computational Intelligence beruhende Steuerungssysteme verwendet werden. Unter dem Begriff der Computational Intelligence werden drei biologisch motivierte Techniken der Informationsverarbeitung zusammengefasst: die bereits behandelten künstlichen neuronalen Netwerke, evolutionäre Algorithmen, wie z. B. genetische Algorithmen, und Fuzzy-Systeme.Instead of a neural network can too others based on a method of Computational Intelligence Control systems are used. Under the concept of computational Intelligence will be three biologically motivated techniques of information processing summarized: the already treated artificial neural networks, evolutionary Algorithms, such. Genetic algorithms, and fuzzy systems.

Bei Fuzzy-Systemen werden die Sensordaten mittels Zugehörigkeitsfunktionen in eine Situationseinschätzung überführt, aus der mittels einer Regelbasis Schlussfolgerungen ermittelt werden. Letztere werden wieder in konkrete Handlungsanweisungen, d. h. Steuersignale überführt. Fuzzy-Systeme eignen sich hierdurch für die Lösung nichtlinearer Problemstellungen.at Fuzzy systems are the sensor data by means of membership functions into a situation assessment, out which are determined by means of a rule base conclusions. The latter are again transformed into concrete instructions, i. H. Control signals transferred. Fuzzy systems are suitable by doing so for the solution non-linear problems.

Unter dem Begriff der evolutionären Algorithmen werden Optimierungsverfahren verstanden, bei denen Optimierungsregeln verwendet werden, die sich an Prinzipien der Evolution orientieren. Da sie kein Problemwissen erfordern, eigenen sie sich für die Ermittlung von meist mehreren parallelen Lösungen für nichtlineare und sogar für diskontinuierliche Probleme.Under the concept of evolutionary Algorithms are understood to be optimization methods in which optimization rules used, which are based on principles of evolution. Since they do not require any problem knowledge, they are suitable for the investigation of mostly several parallel solutions for nonlinear and even for discontinuous problems.

Aufgrund ihrer Lernfähigkeit ermöglichen Steuerungssysteme mit einer auf Techniken der Computational Intelligence beru henden Signalverarbeitung eine komplexe Steuerung der Zuspannung einer Bremse bei geringem technischen Aufwand. Insbesondere ist im Gegensatz zu "klassischen" Steuerungen eine flexible Steuerung der Bremse auch dann gegeben, wenn kein analytischer Zusammenhang zwischen den Eingangssignalen der Steuerung und den daraus abgeleiteten Steuersignalen feststellbar ist.by virtue of their ability to learn enable control systems with a technique based on computational intelligence Signal processing a complex control of the application of a Brake with little technical effort. In particular, it is in contrast to "classic" controls one flexible brake control is given even if no analytical Relationship between the input signals of the controller and the derived therefrom control signals is detectable.

Während des Lern- bzw. Kalibriervorgangs einer auf Computational Intelligence beruhenden Steuerung (CI-Steuerung) werden verschiedene Bremsvorgänge mit unterschiedlichen Bremszuständen durchlaufen, und bezüglich bestimmter Anforderungen klassifiziert. Beispielsweise können Bremssituationen, d. h. Bremsvorgänge bei bestimmten Bremszuständen, bezüglich ihrer Geräusch- oder Schwingungsentwicklung in Gut- und Schlechtsituationen eingeteilt werden. Die CI-Steuerung wird nun so trainiert, dass sie bei bestimmten Bremszuständen, bei denen eine aktuelle Bremsanforderung bzw. -anweisung zu einer Schlechtsituation führen könnte, die Bremsanweisung so modifiziert, dass eine Gutsituation erzielt wird.During the Learning or calibration process of a Computational Intelligence based control (CI control) will be with various braking operations different braking conditions go through, and re classified according to certain requirements. For example, braking situations, d. H. braking at certain braking conditions, in terms of their noise or vibration development divided into good and bad situations become. The CI control is now trained to work on certain Braking conditions, at which a current brake request or instruction to a bad situation to lead could, the brake instruction modified so that a Gutsituation achieved becomes.

Störungen, wie z. B. ein Auftreten von fühlbaren oder akustisch hörbaren Schwingungen, werden dabei im Allgemeinen als eine, eine Schlechtsituation begründende Beeinträchtigung behandelt. Das Auftreten von Störungen kann zumindest während des Lernvorgangs der CI-Steuerung automatisch während des Fahrbetriebs festgestellt werden. Die Feststellung kann sich hierbei auf die Auswertung von Messungen mit Verfahren wie z. B. der Fourieranalyse stützen. Die Beurteilung von Zuständen der Bremse als Störung kann aber auch werkseitig durch Entwickler oder Testfahrer erfolgen.disorders, such as B. an occurrence of tactile or audible Vibrations, in general, are considered to be an impairment that is the cause of a bad situation treated. The occurrence of disorders at least during the learning process of the CI control automatically detected during driving become. The determination can be based on the evaluation of measurements with methods such. B. support the Fourier analysis. The assessment of states of the Brake as a fault but can also be done by the developer or test driver.

Auf diese Weise kann mit geringem Aufwand eine komplexe Steuerung der Zuspannkraft erreicht werden, die mit "klassischen", analytische Zusammenhänge widerspiegelnden, Steuer- und Regelungstechniken nicht, oder nur mit unverhältnismäßig großem Aufwand erzielt werden könnte. Darüber hinaus ist bei einer Steuerung, die ein Verfahren der Computational Intelli gence umsetzt, im Gegensatz zu "klassischen" Steuerungen trotz der Kalibrierung im Zuge des Trainierens kein feststehender Zusammenhang zwischen Eingangs- und Ausgangsvektoren gegeben. Vielmehr ist die mit einem Verfahren der Computational Intelligence realisierte Steuerung in der Lage auf neue oder veränderte Eingangsdaten, beispielsweise aufgrund der Abnutzung der Bremsbeläge, sinnvoll zu reagieren und eine Anpassung der Kalibrierung in kürzester Zeit selbsttätig vornehmen. Vorteilhaft ist auch die enorme Fehlertoleranz einer CI-Steuerung gegenüber Hardwareausfällen, wie beispielsweise dem Ausfall eines Sensors oder der Fehlfunktion eines Neurons, wodurch die Betriebssicherheit einer Bremse gegenüber einer konventionell gesteuerten Bremse enorm verbessert wird.On This way, with little effort, a complex control of Clamping force can be achieved, which are reflected in "classical", analytical contexts, Control and regulation techniques not, or only with disproportionate effort could be achieved. About that addition, in a controller that is a method of computational Intelli gence implements, in contrast to "classic" controls despite the calibration in the In the course of training there is no established relationship between and output vectors given. Rather, it is with a procedure of Computational Intelligence realized able to control new or changed Input data, for example due to the wear of the brake pads, makes sense to respond and adjust the calibration in the shortest possible time Time automatically make. Another advantage is the enormous fault tolerance of a CI control over Hardware failures, like for example, the failure of a sensor or the malfunction of a Neurons, thereby reducing the operational safety of a brake over one Conventionally controlled brake is enormously improved.

In der 3 ist der zeitliche Verlauf 20 der Zuspannkraft einer elektrisch steuerbaren Bremse dargestellt. Das Zuspannen der Bremse beginnt zum Zeitpunkt 0. bedingt durch das Lüftspiel der Bremse, d. h. dem Abstand zwischen Reibbelag und Bremsscheibe bei gelöster Bremse, wird auf die die Bremsscheibe erst ab Überwindung dieses Abstands zum Zeitpunkt t₀ eine Normalkraft F_Z ausgeübt. Diese als Zuspannkraft bezeichnete Normalkraft wird bei weiterem Zuspannen bis zu einem Maximalwert F_Zmax erhöht, der oberhalb des bei t₁ überschrittenen Sollwerts der Zuspannkraft F_Zsoll liegt. Danach nimmt die Zuspannkraft bis zum minimalen Druckpunkt mit F_Zmin ab um dann wieder bis zu einem weiteren, aber geringerem lokalen Maximum anzusteigen und so fort. Das Einschwingen der Zuspannkraft auf den Sollwert F_Zsoll erfolgt in etwa mit der Regelfrequenz f = (1/(t₃-t₂)). Auch andere zeitliche Verläufe der Zuspannkraft sind möglich, beispielsweise solche, bei denen kein Überschwingen auftritt, sodass die Kurve 40 den Sollwert F_Zsoll nie überschreitet.In the 3 is the time course 20 the clamping force of an electrically controllable brake shown. The application of the brake begins at time 0. due to the clearance of the brake, ie the distance between the friction lining and brake disc when the brake is applied to the brake disc only from overcoming this distance at time t _0, a normal force F _Z exerted. This normal force, referred to as the application force, is increased on further application up to a maximum value F _Zmax which is above the setpoint value of the application force F _Zsetpoint exceeded at t ₁ . Thereafter, the Zuspannkraft decreases to the minimum pressure point with F _Zmin from then back up to a further, but lower local maximum and so on. The settling of the application force to the desired value F _Zsoll is approximately at the control frequency f = (1 / (t ₃ -t ₂ )). Other temporal courses of the clamping force are possible, for example, those in which no overshoot occurs, so that the curve 40 never exceed the setpoint F _Zsetpoint .

Mittels der oben erläuterten CI-Steuerung 1 können folgende Charakteristika eines Zuspannvorgangs gesteuert werden: Kontaktpunkt, Steilheit des Druckgradienten, maximaler und minimaler Druckpunkt und die Regelfrequenz f. Die diesen Charakteristika entsprechenden Kenwerte werden durch die Ausgangs signale des, die Signalverarbeitungseinrichtung 1 bildenden, neuronalen Netzwerks gesteuert.By means of the CI control explained above 1 The following characteristics of a clamping operation can be controlled: contact point, slope of the pressure gradient, maximum and minimum pressure point and the control frequency f. The values corresponding to these characteristics are determined by the output signals of the signal processor 1 controlled, forming neural network.

Der Kontaktpunkt kann über die zeitliche Verzögerung (t₀) des Zuspannens bestimmt werden. Aus der Position des Kontaktpunkts verglichen mit dem Zustellweg kann z. B. der Belagverschleiß ermittelt und über die von einem künstlichen neuronalen Netzwerk gebildete Signalverarbeitungseinrichtung 1 ein geeignetes automatisches Nachstellen der Reibbeläge entsprechend der augenblicklichen Abnutzung der Reibbeläge erfolgen.The contact point can be determined via the time delay (t ₀ ) of the application. From the position of the contact point compared to the Zustellweg z. As the pad wear and determined by the formed by an artificial neural network signal processing device 1 a suitable automatic readjustment of the friction linings is carried out in accordance with the instantaneous wear of the friction linings.

Durch Variation der Steilheit des Druckgradienten zu Beginn des Zuspannens lässt sich die Zeitspanne des erstmaligen Erreichens des Sollwerts der Zuspannkraft F_Zsoll beeinflussen. Je steiler der Druckgradient gewählt wird, desto früher kann die Zuspannkraft F_Z den Soll-Wert F_Zsoll erreichen bzw. bei einem wie gezeigten Überschwingen überschreiten.By varying the steepness of the pressure gradient at the beginning of the application, it is possible to influence the period of time during which the setpoint value of the application force F _{Zsetpoint is} reached for the first time. The steeper the pressure gradient is selected, the sooner can the clamping force F _{Z reach} the setpoint value F _Zsetpoint or exceed it with an overshoot as shown.

Der maximale Druckpunkt mit einem Wert von F_Zmax > F_Zsoll tritt insbesondere bei einem Überschwingen der Bremskraftregelung im Zuge des Einschwingens auf die Sollbremskraft und kann über das Trainieren des neuronalen Netzwerks optimiert werden. Analog zum maximalen Druckpunkt kann auch die Regelabweichung hinsichtlich des minimalen Druckpunkts optimiert werden.The maximum pressure point with a value of F _Zmax > F _Zsoll occurs in particular with an overshoot of the braking force control in the course of the transient to the desired braking force and can be optimized by training the neural network. As with the maximum pressure point, the control deviation with regard to the minimum pressure point can also be optimized.

Die Steuerung der Zuspannkraft stellt nur eines der möglichen Einsatzgebiete der Signalverarbeitungseinrichtung 1 dar. Statt direkt auf die Zuspannkraft einzuwirken, kann die Signalverarbeitungseinrichtung 1 auch auf die Regelung des Bremsdrucks z. B. bei einer hydraulischen Bremse einwirken, oder auf die Keilposition bzw. die Einstellung eines Bremsaktors einer elektromechanischen Keilbremse.The control of the application force represents only one of the possible fields of application of the signal processing device 1 Instead of acting directly on the application force, the signal processing device 1 also on the regulation of the brake pressure z. B. acting on a hydraulic brake, or on the wedge position or the setting of a brake actuator of an electromechanical wedge brake.

Des Weiteren kann auch die Frequenz f über die beispielsweise als neuronales Netzwerk ausgebildete CI-Steuerung optimiert werden, vor allem im Hinblick auf Resonanzfrequenzen. Dies ist insbesondere dann wesentlich, wenn die Regelfrequenz f in den Resonanzbereich von Teilen der Bremse oder auch des Fahr zeugs selbst fällt. Bei einer elektromechanischen Bremse kann die Frequenz beispielsweise über die Ansteuerung des Aktuators beeinflusst werden. Insbesondere können die Steuerung der Zuspannkraftvariation zur Minimierung von Bremsgeräuschen genutzt werden, indem zur Kompensation der Schallwellen der Aktuator zur Erregung gegenphasiger Schwingungen angeregt wird. Mithilfe der trainierten Kalibrierung des neuronalen Netzwerks kann so eine Verbesserung des NVH-Verhaltens (von: Noise, Vibration, Harshness) erreicht werden.Of Furthermore, the frequency f can also be used, for example, as neural network trained CI control to be optimized especially with regard to resonance frequencies. This is special then essential if the control frequency f in the resonance range of parts of the brake or even the vehicle itself falls. at an electromechanical brake, the frequency, for example, over the Actuation of the actuator can be influenced. In particular, the Control of Zuspannkraftvariation used to minimize brake noise be to compensate for the sound waves of the actuator to Excitation of antiphase oscillations is stimulated. Using the trained Calibration of the neural network can be an improvement NVH behavior (from: Noise, Vibration, Harshness).

Die beschriebene Vorrichtung zur Steuerung des Zuspannens einer elektrisch ansteuerbaren Bremse kann vorzugsweise in einer Bremsanlage für Kraftfahrzeuge verwendet werden.The described device for controlling the application of an electrical controllable brake may preferably be in a brake system for motor vehicles be used.

11: SignalverarbeitungseinrichtungSignal processing device
22: Sensorsensor
33: Sensorsensor
44: Sensorsensor
55: Bremsebrake
1010: multisensorischen Steuerungmultisensory control
2020: zeitlicher Verlauf der Zuspannkrafttime Course of the clamping force
E1E1: Eingangsneuroninput neuron
E2E2: Eingangsneuroninput neuron
E3E3: Eingangsneuroninput neuron
E4E4: Eingangsneuroninput neuron
ExEx: Ausgangsneuronoutput neuron
S1 bis S6S1 to S6: Sensorensensors
A, B, C, D, EA, B, C, D, E: Eingangsneuroneninput neurons
A', B', C', D'A ', B', C ', D': Neuronen der verborgenen Verarbeitungsschichtneurons the hidden processing layer
A'', B'', C''A '', B '', C '': Ausgangsneuronenoutput neurons
^FZmax ^F Zmax: maximale Zuspannkraftmaximum clamping force
^FZsoll ^F Zsoll: Sollwert der Zuspannkraftsetpoint the clamping force
^FZmin ^F Zmin: minimale Zuspannkraftminimum clamping force

Claims

Device for controlling the application of an electrically controllable brake with: - at least two sensors ( 2 . 3 . 4 , S1, S2, S3, S4, S5, S6), each of which is designed to convert a specific physical variable into an electrical signal, and - a signal processing device ( 1 ) for receiving the electrical signals from the at least two sensors ( 2 . 3 . 4 , S1, S2, S3, S4, S5, S6) and for generating one or more output signals on the basis of that of the sensors ( 2 . 3 . 4 , S1, S2, S3, S4, S5, S6), the output signals of the signal processing device ( 1 ) as control signals for controlling the application ( 20 ) of the electrically controllable brake ( 5 ), characterized in that the signal processing device ( 1 ) is designed for signal processing based on a method of Computational Intelligence.

Device according to claim 1, characterized in that the signal processing device ( 1 ) is designed as an artificial neural network.

Apparatus according to claim 1 or 2, characterized in that at least one of the at least two sensors ( 2 . 3 . 4 , S1, S2, S3, S4, S5, S6) for converting a temperature into an electrical signal representing the temperature and / or for converting sound into an electrical signal representing the sound pressure and / or for converting a rotational speed into, the electrical signal representing the rotational speed and / or for detecting a pressure and for generating an electrical signal representing the pressure is formed.

Device according to one of the preceding claims, characterized in that at least one of the at least two sensors ( 2 . 3 . 4 , S1, S2, S3, S4, S5, S6) for detecting a position and generating an electrical signal representing the position and / or a distance, and for generating an electrical signal representing the distance.

Device according to one of the preceding claims, characterized in that at least one of the at least two sensors ( 2 . 3 . 4 , S1, S2, S3, S4, S5, S6) for measuring a current and for generating an electrical signal representing the current and / or for measuring an electrical voltage and for generating an electrical signal representing the electrical voltage.

Device according to one of the preceding claims, characterized in that at least one of the at least two sensors ( 2 . 3 . 4 , S1, S2, S3, S4, S5, S6) for converting a force into an electrical signal representing the force and / or for measuring an acceleration and generating an electrical signal representing the acceleration and / or for measuring a speed in the speed representing electrical signal is formed.

Device according to one of the preceding claims, characterized in that at least one of the at least two sensors ( 2 . 3 . 4 , S1, S2, S3, S4, S5, S6) for measuring a change is formed on an input device for a brake input and for generating an electrical signal representing the change.

Device according to one of the preceding claims, characterized in that the signal processing device ( 1 ) is formed for detecting the contact point of friction lining and brake disc and a corresponding adjustment of the feed path of the friction lining.

Device according to one of the preceding claims, characterized in that the signal processing device ( 1 ) for controlling the time course of the application ( 20 ) is trained.

Apparatus according to claim 10, characterized in that the control of the time course of the application ( 20 ) comprises the control of the gradient of the application force.

Device according to one of the preceding claims, characterized in that the signal processing device ( 1 ) is designed to control the maximum clamping force (F _Zmax ).

Apparatus according to claim 12, characterized in that the signal processing device ( 1 ) is designed to control the control deviation of the maximum clamping force (F _Zmax ).

Device according to one of the preceding claims, characterized in that the signal processing device ( 1 ) is designed to control the frequency of a variation of the application force.

Device according to one of the preceding claims, characterized in that the signal processing device ( 1 ), the generation of the one or more output signals on the basis of that of the sensors ( 2 . 3 . 4 , S1, S2, S3, S4, S5, S6) in the course of a calibration process using learning rules.

Apparatus according to claim 15, characterized in that generating the one or more output signals based on a Calibration process during a journey of a brake motor vehicle is carried out.

Brake system for motor vehicles, characterized in that the brake system ( 10 ) Has at least one electrically controllable brake with a device for controlling the application of the electrically controllable brake according to one of claims 1 to 16.