JP2003237330A - タイヤ異常検出装置 - Google Patents
タイヤ異常検出装置Info
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- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60C—VEHICLE TYRES; TYRE INFLATION; TYRE CHANGING; CONNECTING VALVES TO INFLATABLE ELASTIC BODIES IN GENERAL; DEVICES OR ARRANGEMENTS RELATED TO TYRES
- B60C23/00—Devices for measuring, signalling, controlling, or distributing tyre pressure or temperature, specially adapted for mounting on vehicles; Arrangement of tyre inflating devices on vehicles, e.g. of pumps or of tanks; Tyre cooling arrangements
- B60C23/06—Signalling devices actuated by deformation of the tyre, e.g. tyre mounted deformation sensors or indirect determination of tyre deformation based on wheel speed, wheel-centre to ground distance or inclination of wheel axle
- B60C23/061—Signalling devices actuated by deformation of the tyre, e.g. tyre mounted deformation sensors or indirect determination of tyre deformation based on wheel speed, wheel-centre to ground distance or inclination of wheel axle by monitoring wheel speed
- B60C23/062—Frequency spectrum analysis of wheel speed signals, e.g. using Fourier transformation
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- Mathematical Physics (AREA)
- Testing Of Balance (AREA)
- Measuring Fluid Pressure (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 タイヤ空気圧を測定することなく、精度よく
タイヤ異常を予測する。 【解決手段】 ユニフォミティ成分演算部３１は、車輪
速信号に基づいてユニフォミティ成分Ｕ（ｉ）を演算す
る。回転次数成分レベル演算部３２は、ユニフォミティ
成分Ｕ（ｉ）から回転次数成分レベルＧN（Ｎ＝１，
２，３）を演算する。１次判定指標演算部４０は回転１
次成分レベルＧ1に基づいて判定指標Ｋ１，Ｓ１を演算
し、２次判定指標演算部５０は回転２次成分レベルＧ2
に基づいて判定指標Ｋ２，Ｓ２を演算し、３次判定指標
演算部６０は回転３次成分レベルＧ3に基づいて判定指
標Ｋ３，Ｓ３を演算する。異常予測部７０は、判定指標
Ｋ１，Ｓ１，Ｋ２，Ｓ２，Ｋ３，Ｓ３のいずれか１つが
閾値を超えたとき又は閾値未満になったときに、タイヤ
異常を予測する。
タイヤ異常を予測する。 【解決手段】 ユニフォミティ成分演算部３１は、車輪
速信号に基づいてユニフォミティ成分Ｕ（ｉ）を演算す
る。回転次数成分レベル演算部３２は、ユニフォミティ
成分Ｕ（ｉ）から回転次数成分レベルＧN（Ｎ＝１，
２，３）を演算する。１次判定指標演算部４０は回転１
次成分レベルＧ1に基づいて判定指標Ｋ１，Ｓ１を演算
し、２次判定指標演算部５０は回転２次成分レベルＧ2
に基づいて判定指標Ｋ２，Ｓ２を演算し、３次判定指標
演算部６０は回転３次成分レベルＧ3に基づいて判定指
標Ｋ３，Ｓ３を演算する。異常予測部７０は、判定指標
Ｋ１，Ｓ１，Ｋ２，Ｓ２，Ｋ３，Ｓ３のいずれか１つが
閾値を超えたとき又は閾値未満になったときに、タイヤ
異常を予測する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、タイヤ異常検出装
置に係り、特にタイヤの空気圧を測定することなくタイ
ヤ異常を予測するタイヤ異常検出装置に関する。
置に係り、特にタイヤの空気圧を測定することなくタイ
ヤ異常を予測するタイヤ異常検出装置に関する。
【０００２】
【従来の技術及び発明が解決しようとする課題】通常、
タイヤの空気圧が低い状態で自動車を高速で走行させた
場合、タイヤのサイドウォールに歪み（スタンディング
ウェーブ）が生じてタイヤが発熱する。この場合、タイ
ヤ温度が急激に上昇することにより、サイドウォールに
異常な変形や歪みが発生することがある。したがって、
タイヤ異常を防ぐためには、走行前にタイヤの空気圧が
規定値になっているかを点検することが重要である。
タイヤの空気圧が低い状態で自動車を高速で走行させた
場合、タイヤのサイドウォールに歪み（スタンディング
ウェーブ）が生じてタイヤが発熱する。この場合、タイ
ヤ温度が急激に上昇することにより、サイドウォールに
異常な変形や歪みが発生することがある。したがって、
タイヤ異常を防ぐためには、走行前にタイヤの空気圧が
規定値になっているかを点検することが重要である。
【０００３】特開平６−２１１０１２号公報では、車
速、タイヤ空気圧及びタイヤ温度を検出し、これらの検
出値に基づいてタイヤ異常の発生を予測するタイヤの状
態監視装置（以下「従来技術」という。）が提案されて
いる。上記従来技術は、ニューラルネットワークの神経
網の各階層における結合の強さをバックプロパティバケ
ーション手法により学習し、その後、空気圧センサ、温
度センサ、車速センサからの時系列データを用いてタイ
ヤ異常を予測するものである。
速、タイヤ空気圧及びタイヤ温度を検出し、これらの検
出値に基づいてタイヤ異常の発生を予測するタイヤの状
態監視装置（以下「従来技術」という。）が提案されて
いる。上記従来技術は、ニューラルネットワークの神経
網の各階層における結合の強さをバックプロパティバケ
ーション手法により学習し、その後、空気圧センサ、温
度センサ、車速センサからの時系列データを用いてタイ
ヤ異常を予測するものである。
【０００４】しかし、タイヤ異常は空気圧が低い状態で
なくても発生することがあり、上記従来技術を用いても
十分にタイヤ異常を予測することができないという問題
があった。
なくても発生することがあり、上記従来技術を用いても
十分にタイヤ異常を予測することができないという問題
があった。
【０００５】本発明は、上述した課題を解決するために
提案されたものであり、タイヤ空気圧を測定することな
く、精度よくタイヤ異常を予測することができるタイヤ
異常検出装置を提供することを目的とする。
提案されたものであり、タイヤ空気圧を測定することな
く、精度よくタイヤ異常を予測することができるタイヤ
異常検出装置を提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】上述した課題を解決する
ために、請求項１記載の発明は、車輪速信号を検出する
車輪速検出手段と、前記車輪速検出手段で検出された車
輪速信号に基づいてユニフォミティ成分を演算するユニ
フォミティ成分演算手段と、前記ユニフォミティ成分演
算手段で演算されたユニフォミティ成分の変化に基づい
てタイヤ異常を予測するタイヤ異常予測手段と、を備え
ている。
ために、請求項１記載の発明は、車輪速信号を検出する
車輪速検出手段と、前記車輪速検出手段で検出された車
輪速信号に基づいてユニフォミティ成分を演算するユニ
フォミティ成分演算手段と、前記ユニフォミティ成分演
算手段で演算されたユニフォミティ成分の変化に基づい
てタイヤ異常を予測するタイヤ異常予測手段と、を備え
ている。
【０００７】車輪速検出手段は、車両が一定の速度で走
行し、タイヤが均一性を有していれば、一定のパルス周
期を有する車輪速信号を検出する。しかし、タイヤの一
部に過度な変動が生じると、車輪速信号のパルス周期
は、一定でなくなり、回転ムラが生じる。
行し、タイヤが均一性を有していれば、一定のパルス周
期を有する車輪速信号を検出する。しかし、タイヤの一
部に過度な変動が生じると、車輪速信号のパルス周期
は、一定でなくなり、回転ムラが生じる。
【０００８】ユニフォミティ成分演算手段は、車輪速信
号の各パルスのパルス周期からユニフォミティ成分を演
算する。ここで、タイヤ異常とは、少なくともタイヤの
異常な変形や急速な異常変形を含む現象である。これ
は、タイヤユニフォミティに変化が生じたことと同じで
ある。つまり、ユニフォミティ成分の変化を検出するこ
とができればタイヤ異常を予測することが可能になる。
号の各パルスのパルス周期からユニフォミティ成分を演
算する。ここで、タイヤ異常とは、少なくともタイヤの
異常な変形や急速な異常変形を含む現象である。これ
は、タイヤユニフォミティに変化が生じたことと同じで
ある。つまり、ユニフォミティ成分の変化を検出するこ
とができればタイヤ異常を予測することが可能になる。
【０００９】そこで、タイヤ異常予測手段は、ユニフォ
ミティ成分の変化に基づいてタイヤ異常を予測する。こ
の結果、タイヤ空気圧を検出することなくタイヤ異常の
予測ができるので、タイヤ空気圧が低くない場合に発生
するようなタイヤ異常についても、確実に予測すること
ができる。
ミティ成分の変化に基づいてタイヤ異常を予測する。こ
の結果、タイヤ空気圧を検出することなくタイヤ異常の
予測ができるので、タイヤ空気圧が低くない場合に発生
するようなタイヤ異常についても、確実に予測すること
ができる。
【００１０】請求項２記載の発明は、請求項１記載の発
明において、前記タイヤ異常予測手段は、前記ユニフォ
ミティ成分演算手段で演算されたユニフォミティ成分の
複数の回転次数成分を演算する回転次数成分演算手段
と、前記回転次数成分演算手段で演算された複数の回転
次数成分の少なくとも１つの変化に基づいてタイヤ異常
を予測する予測手段と、を備えたことを特徴とする。
明において、前記タイヤ異常予測手段は、前記ユニフォ
ミティ成分演算手段で演算されたユニフォミティ成分の
複数の回転次数成分を演算する回転次数成分演算手段
と、前記回転次数成分演算手段で演算された複数の回転
次数成分の少なくとも１つの変化に基づいてタイヤ異常
を予測する予測手段と、を備えたことを特徴とする。
【００１１】ユニフォミティ成分は、タイヤの変動等の
影響を受けやすいために一定の値ではなく、車輪１回転
で１周期の回転１次成分、車輪１回転で２周期の回転２
次成分、…、車輪１回転でＮ周期の回転Ｎ次成分、…で
構成されている。そして、タイヤの一部に変動が生じる
と、各回転次数成分の少なくとも１つの値が大きく変化
し、この結果ユニフォミティ成分が変化する。そこで、
予測手段は、複数の回転次数成分の少なくとも１つが大
きく変化したときはタイヤ異常の前兆があると判定す
る。すなわち、ユニフォミティ成分の一部の回転次数成
分だけに現れるタイヤ異常の前兆を検出することができ
るので、タイヤ異常を精度よく予測することができる。
影響を受けやすいために一定の値ではなく、車輪１回転
で１周期の回転１次成分、車輪１回転で２周期の回転２
次成分、…、車輪１回転でＮ周期の回転Ｎ次成分、…で
構成されている。そして、タイヤの一部に変動が生じる
と、各回転次数成分の少なくとも１つの値が大きく変化
し、この結果ユニフォミティ成分が変化する。そこで、
予測手段は、複数の回転次数成分の少なくとも１つが大
きく変化したときはタイヤ異常の前兆があると判定す
る。すなわち、ユニフォミティ成分の一部の回転次数成
分だけに現れるタイヤ異常の前兆を検出することができ
るので、タイヤ異常を精度よく予測することができる。
【００１２】請求項３記載の発明は、請求項２記載の発
明において、前記タイヤ異常予測手段は、前記回転次数
成分演算手段で演算された複数の回転次数成分から所定
帯域以下の成分を抽出して複数の低域回転次数成分を出
力するローパスフィルタを更に備え、前記予測手段は、
前記回転次数成分演算手段で演算された複数の回転次数
成分と前記ローパスフィルタから出力された複数の低域
回転次数成分について、少なくとも１つの同次元の回転
次数成分と低域回転次数成分との乖離に基づいてタイヤ
異常を予測することを特徴とする。
明において、前記タイヤ異常予測手段は、前記回転次数
成分演算手段で演算された複数の回転次数成分から所定
帯域以下の成分を抽出して複数の低域回転次数成分を出
力するローパスフィルタを更に備え、前記予測手段は、
前記回転次数成分演算手段で演算された複数の回転次数
成分と前記ローパスフィルタから出力された複数の低域
回転次数成分について、少なくとも１つの同次元の回転
次数成分と低域回転次数成分との乖離に基づいてタイヤ
異常を予測することを特徴とする。
【００１３】各次元の回転次数成分は、速度、タイヤの
状態、タイヤ空気圧、タイヤ荷重の影響を受けやすい性
質がある。したがって、これらの条件を考慮して、タイ
ヤ異常を予測するための回転次数成分の基準値を設定す
るのは困難である。
状態、タイヤ空気圧、タイヤ荷重の影響を受けやすい性
質がある。したがって、これらの条件を考慮して、タイ
ヤ異常を予測するための回転次数成分の基準値を設定す
るのは困難である。
【００１４】そこで、ローパスフィルタは、大きな値の
時定数を有しており、複数の回転次数成分から所定帯域
以下の成分を抽出して複数の低域回転次数成分を出力す
る。したがって、低域回転次数成分は、回転次数成分演
算手段で演算された回転次数成分に比べて応答速度が遅
くなる。よって、低域回転次数成分は、回転次数成分に
変化がないときは当該回転次数成分とほぼ同じになる
が、回転次数成分に変化が生じると当該回転次数成分と
大きく乖離する。
時定数を有しており、複数の回転次数成分から所定帯域
以下の成分を抽出して複数の低域回転次数成分を出力す
る。したがって、低域回転次数成分は、回転次数成分演
算手段で演算された回転次数成分に比べて応答速度が遅
くなる。よって、低域回転次数成分は、回転次数成分に
変化がないときは当該回転次数成分とほぼ同じになる
が、回転次数成分に変化が生じると当該回転次数成分と
大きく乖離する。
【００１５】そして、予測手段は、複数の回転次数成分
及び低域回転次数成分のうちで、少なくとも１つの同次
元の回転次数成分と低域回転次数成分との乖離、すなわ
ちこれらが大きく乖離したとき、タイヤ異常の前兆があ
ると判定してタイヤ異常を予測することができる。
及び低域回転次数成分のうちで、少なくとも１つの同次
元の回転次数成分と低域回転次数成分との乖離、すなわ
ちこれらが大きく乖離したとき、タイヤ異常の前兆があ
ると判定してタイヤ異常を予測することができる。
【００１６】したがって、タイヤ異常予測のために回転
次数成分の基準値を設定することなく、タイヤ異常の前
兆であるタイヤの変動を検出して、タイヤ異常を予測す
ることができる。
次数成分の基準値を設定することなく、タイヤ異常の前
兆であるタイヤの変動を検出して、タイヤ異常を予測す
ることができる。
【００１７】ここで、予測手段は、請求項３記載の発明
において、具体的には次のような演算を行うのが好まし
い。すなわち、前記予測手段は、前記回転次数成分演算
手段で演算された複数の回転次数成分と前記ローパスフ
ィルタから出力された複数の低域回転次数成分につい
て、それぞれ同次元で回転次数成分と低域回転次数成分
との比を示す回転次数成分比を演算すると共に、それぞ
れ同次元で同次元の回転次数成分と低域回転次数成分と
の差を示す回転次数成分差を演算し、全部の回転次数成
分比及び回転次数成分差の少なくとも１つが所定の閾値
を超えたとき又は所定の閾値未満になったときに、タイ
ヤ異常を予測してもよい。
において、具体的には次のような演算を行うのが好まし
い。すなわち、前記予測手段は、前記回転次数成分演算
手段で演算された複数の回転次数成分と前記ローパスフ
ィルタから出力された複数の低域回転次数成分につい
て、それぞれ同次元で回転次数成分と低域回転次数成分
との比を示す回転次数成分比を演算すると共に、それぞ
れ同次元で同次元の回転次数成分と低域回転次数成分と
の差を示す回転次数成分差を演算し、全部の回転次数成
分比及び回転次数成分差の少なくとも１つが所定の閾値
を超えたとき又は所定の閾値未満になったときに、タイ
ヤ異常を予測してもよい。
【００１８】ある回転次数成分に変化がなくても、タイ
ヤ異常の前兆として他の回転次数成分に変化が生じるこ
とがある。また、ある回転次数において、回転次数成分
比に変化が生じなくても、タイヤ異常の前兆として回転
次数成分差に変化が生じることがあり、その逆もある。
ヤ異常の前兆として他の回転次数成分に変化が生じるこ
とがある。また、ある回転次数において、回転次数成分
比に変化が生じなくても、タイヤ異常の前兆として回転
次数成分差に変化が生じることがあり、その逆もある。
【００１９】そこで、すべての回転次数における回転次
数成分比及び回転次数成分差の少なくとも１つが所定の
閾値を超えたとき又は所定の閾値未満になったときに、
タイヤ異常を予測する。これにより、回転１次から回転
Ｎ次までの回転次数成分を求めた場合では２Ｎ個のパラ
メータを用いてタイヤ異常を予測できるので、タイヤ異
常の様々な前兆を早期かつ確実に検出することができ
る。
数成分比及び回転次数成分差の少なくとも１つが所定の
閾値を超えたとき又は所定の閾値未満になったときに、
タイヤ異常を予測する。これにより、回転１次から回転
Ｎ次までの回転次数成分を求めた場合では２Ｎ個のパラ
メータを用いてタイヤ異常を予測できるので、タイヤ異
常の様々な前兆を早期かつ確実に検出することができ
る。
【００２０】
【発明の実施の形態】以下、本発明の好ましい実施の形
態について、図面を参照しながら詳細に説明する。
態について、図面を参照しながら詳細に説明する。
【００２１】図１は、本発明の実施の形態に係るタイヤ
異常検出装置１の概略的な構成を示す図である。
異常検出装置１の概略的な構成を示す図である。
【００２２】タイヤ異常検出装置１は、車輪の回転角速
度である車輪速信号を検出する車輪速センサ１０と、車
輪速センサ１０で検出された車輪速信号に基づいてタイ
ヤ異常を予測する電子制御ユニット（以下「ＥＣＵ」と
いう。）２０と、を備えている。なお、車輪速センサ１
０は車両の各車輪にそれぞれ設けられているが、図１で
は１つだけを例示した。
度である車輪速信号を検出する車輪速センサ１０と、車
輪速センサ１０で検出された車輪速信号に基づいてタイ
ヤ異常を予測する電子制御ユニット（以下「ＥＣＵ」と
いう。）２０と、を備えている。なお、車輪速センサ１
０は車両の各車輪にそれぞれ設けられているが、図１で
は１つだけを例示した。
【００２３】車輪速センサ１０は、車輪の回転と共に回
転するロータ１１と、ロータ１１の外周部との間の磁束
の変化を検出するピックアップ１２と、で構成されてい
る。ロータ１１の外周部には歯が形成されており、この
歯の数は特に限定されないが、本実施の形態では４８個
とする。ピックアップ１２は、ロータ１１が回転する
と、ロータ１１の外周部との間の空隙の変化によって生
じる磁束の変化に基づいて車輪速信号を出力する。
転するロータ１１と、ロータ１１の外周部との間の磁束
の変化を検出するピックアップ１２と、で構成されてい
る。ロータ１１の外周部には歯が形成されており、この
歯の数は特に限定されないが、本実施の形態では４８個
とする。ピックアップ１２は、ロータ１１が回転する
と、ロータ１１の外周部との間の空隙の変化によって生
じる磁束の変化に基づいて車輪速信号を出力する。
【００２４】ＥＣＵ２０は、車輪速センサ１０から供給
される車輪速信号の波形整形を行う波形整形回路２１
と、波形整形された車輪速信号に基づいてタイヤ異常の
予測演算を行うマイクロコンピュータ２２と、を備えて
いる。
される車輪速信号の波形整形を行う波形整形回路２１
と、波形整形された車輪速信号に基づいてタイヤ異常の
予測演算を行うマイクロコンピュータ２２と、を備えて
いる。
【００２５】図２は、マイクロコンピュータ２２の機能
的な構成を示すブロック図である。
的な構成を示すブロック図である。
【００２６】マイクロコンピュータ２２は、車輪速信号
に基づいてユニフォミティ（ｕｎｉｆｏｒｍｉｔｙ）成
分Ｕ（ｉ）を演算するユニフォミティ成分演算部３１
と、ユニフォミティ成分Ｕ（ｉ）の各回転次数成分の大
きさである回転次数成分レベルＧN（Ｎ＝１，２，３）
を演算する回転次数成分レベル演算部３２と、判定指標
Ｋ１，Ｓ１を演算する１次判定指標演算部４０と、判定
指標Ｋ２，Ｓ２を演算する２次判定指標演算部５０と、
判定指標Ｋ３，Ｓ３を演算する３次判定指標演算部６０
と、各判定指標を用いてタイヤ異常を予測する異常予測
部７０と、を備えている。
に基づいてユニフォミティ（ｕｎｉｆｏｒｍｉｔｙ）成
分Ｕ（ｉ）を演算するユニフォミティ成分演算部３１
と、ユニフォミティ成分Ｕ（ｉ）の各回転次数成分の大
きさである回転次数成分レベルＧN（Ｎ＝１，２，３）
を演算する回転次数成分レベル演算部３２と、判定指標
Ｋ１，Ｓ１を演算する１次判定指標演算部４０と、判定
指標Ｋ２，Ｓ２を演算する２次判定指標演算部５０と、
判定指標Ｋ３，Ｓ３を演算する３次判定指標演算部６０
と、各判定指標を用いてタイヤ異常を予測する異常予測
部７０と、を備えている。
【００２７】ユニフォミティ成分演算部３１は、波形整
形回路２１から供給される車輪速信号に基づいてユニフ
ォミティ成分Ｕ（ｉ）を演算する。ユニフォミティ成分
Ｕ（ｉ）は、車輪速信号のパルス周期Δｔiのずれを示
すパラメータであり、タイヤのユニフォミティの変化に
応じて変化する。ここで、ｉは、ロータ１１が１回転す
るときの４８パルスの１つを特定するための回転検出番
号であり、１から４８のいずれかが該当する。したがっ
て、ユニフォミティ成分Ｕ（ｉ）は、回転検出番号ｉに
対応するパルス周期Δｔiがパルス周期の平均に対して
どの程度ずれているか、つまり、どの程度回転ムラをが
あるのかを示している。
形回路２１から供給される車輪速信号に基づいてユニフ
ォミティ成分Ｕ（ｉ）を演算する。ユニフォミティ成分
Ｕ（ｉ）は、車輪速信号のパルス周期Δｔiのずれを示
すパラメータであり、タイヤのユニフォミティの変化に
応じて変化する。ここで、ｉは、ロータ１１が１回転す
るときの４８パルスの１つを特定するための回転検出番
号であり、１から４８のいずれかが該当する。したがっ
て、ユニフォミティ成分Ｕ（ｉ）は、回転検出番号ｉに
対応するパルス周期Δｔiがパルス周期の平均に対して
どの程度ずれているか、つまり、どの程度回転ムラをが
あるのかを示している。
【００２８】図３は、ユニフォミティ成分Ｕ（ｉ）を演
算するときのユニフォミティ成分演算部３１の処理手順
を示すフローチャートである。ここでは、ロータ１１が
ｍ回転目のときの回転検出番号ｉにおけるユニフォミテ
ィ成分Ｕm（ｉ）を演算する場合を例に挙げて説明す
る。
算するときのユニフォミティ成分演算部３１の処理手順
を示すフローチャートである。ここでは、ロータ１１が
ｍ回転目のときの回転検出番号ｉにおけるユニフォミテ
ィ成分Ｕm（ｉ）を演算する場合を例に挙げて説明す
る。
【００２９】ステップＳＴ１では、ユニフォミティ成分
演算部３１は、車輪速信号の各パルスについてパルス周
期Δｔiをそれぞれ検出して、ステップＳＴ２に移行す
る。
演算部３１は、車輪速信号の各パルスについてパルス周
期Δｔiをそれぞれ検出して、ステップＳＴ２に移行す
る。
【００３０】ステップＳＴ２では、ユニフォミティ成分
演算部３１は、次の式（１）に従って、車輪速信号の４
８パルス毎に、パルス周期Δｔiの平均値Ｓを演算し
て、ステップＳＴ３に移行する。
演算部３１は、次の式（１）に従って、車輪速信号の４
８パルス毎に、パルス周期Δｔiの平均値Ｓを演算し
て、ステップＳＴ３に移行する。
【００３１】
【数１】
【００３２】ステップＳＴ３では、ユニフォミティ成分
演算部３１は、次の式（２）に従って、平均値Ｓに対し
て、前回（車輪（ｍ−１）回転目）のユニフォミティ成
分Ｕ m-1（ｉ）を用いたパルス周期（Ｕm-1（ｉ）・Δｔ
i）のずれの割合Δｔhを演算して、ステップＳＴ４に移
行する。
演算部３１は、次の式（２）に従って、平均値Ｓに対し
て、前回（車輪（ｍ−１）回転目）のユニフォミティ成
分Ｕ m-1（ｉ）を用いたパルス周期（Ｕm-1（ｉ）・Δｔ
i）のずれの割合Δｔhを演算して、ステップＳＴ４に移
行する。
【００３３】
【数２】
【００３４】ステップＳＴ４では、ユニフォミティ成分
演算部３１は、ずれの割合Δｔhにユニフォミティ成分
Ｕm（ｉ）の収束速度を調整する補正感度係数ｋを乗
じ、１回のパルス入力に対するΔｔhのユニフォミティ
成分Ｕm（ｉ）への影響度合いを調整して、ユニフォミ
ティ成分Ｕm（ｉ）を更新する。具体的には式（３）に
従ってユニフォミティ成分Ｕ（ｉ）を演算する。
演算部３１は、ずれの割合Δｔhにユニフォミティ成分
Ｕm（ｉ）の収束速度を調整する補正感度係数ｋを乗
じ、１回のパルス入力に対するΔｔhのユニフォミティ
成分Ｕm（ｉ）への影響度合いを調整して、ユニフォミ
ティ成分Ｕm（ｉ）を更新する。具体的には式（３）に
従ってユニフォミティ成分Ｕ（ｉ）を演算する。
【００３５】
【数３】
【００３６】式（３）は、ロータ１１の所定の歯がピッ
クアップ１２の前を通過する毎にユニフォミティ成分Ｕ
m（ｉ）を更新して、ユニフォミティ成分Ｕ（ｉ）の収
束値を求めることを意味する。なお、ユニフォミティ成
分Ｕ（ｉ）の初期値は１である。
クアップ１２の前を通過する毎にユニフォミティ成分Ｕ
m（ｉ）を更新して、ユニフォミティ成分Ｕ（ｉ）の収
束値を求めることを意味する。なお、ユニフォミティ成
分Ｕ（ｉ）の初期値は１である。
【００３７】ここで、ユニフォミティ成分Ｕm（ｉ）の
収束速度は、補正感度係数ｋの値を小さくするに従って
遅くなり、補正感度係数ｋの値を大きくするに従って速
くなる。したがって、路面振動等によってランダムな速
度変動が生じる場合は、補正感度係数ｋの値を小さくす
ることでユニフォミティ成分Ｕm（ｉ）の変動量を小さ
くすればよい。
収束速度は、補正感度係数ｋの値を小さくするに従って
遅くなり、補正感度係数ｋの値を大きくするに従って速
くなる。したがって、路面振動等によってランダムな速
度変動が生じる場合は、補正感度係数ｋの値を小さくす
ることでユニフォミティ成分Ｕm（ｉ）の変動量を小さ
くすればよい。
【００３８】また、ユニフォミティ成分Ｕm（ｉ）は、
上記以外に回転ムラを表すものであればよく、例えば式
（４）あるいは式（５）のようにしてもよい。
上記以外に回転ムラを表すものであればよく、例えば式
（４）あるいは式（５）のようにしてもよい。
【００３９】
【数４】
【００４０】なお、式（５）において、（０＜ｋ＜１）
である。
である。
【００４１】ユニフォミティ成分演算部３１は、以上の
ような処理を経てユニフォミティ成分Ｕ（ｉ）を演算す
ると、このユニフォミティ成分Ｕ（ｉ）を回転次数成分
レベル演算部３２に供給する。
ような処理を経てユニフォミティ成分Ｕ（ｉ）を演算す
ると、このユニフォミティ成分Ｕ（ｉ）を回転次数成分
レベル演算部３２に供給する。
【００４２】回転次数成分レベル演算部３２は、ユニフ
ォミティ成分Ｕ（ｉ）の回転１次成分から回転３次成分
までの大きさである回転次数成分レベルＧN（Ｎ＝１，
２，３）を演算する。なお、ユニフォミティ成分Ｕ
（ｉ）は、車輪１回転で１周期になる回転１次成分、車
輪１回転で２周期になる回転２次成分、…、車輪１回転
でＮ周期になる回転Ｎ次成分、…で構成されているが、
本実施の形態では回転１次成分から回転３次成分までを
用いている。そこで、回転次数成分レベル演算部３２
は、具体的には式（６）から式（８）を演算する。
ォミティ成分Ｕ（ｉ）の回転１次成分から回転３次成分
までの大きさである回転次数成分レベルＧN（Ｎ＝１，
２，３）を演算する。なお、ユニフォミティ成分Ｕ
（ｉ）は、車輪１回転で１周期になる回転１次成分、車
輪１回転で２周期になる回転２次成分、…、車輪１回転
でＮ周期になる回転Ｎ次成分、…で構成されているが、
本実施の形態では回転１次成分から回転３次成分までを
用いている。そこで、回転次数成分レベル演算部３２
は、具体的には式（６）から式（８）を演算する。
【００４３】
【数５】
【００４４】αNはユニフォミティ成分Ｕ（ｉ）の回転
Ｎ次成分の正弦振幅であり、βNはユニフォミティ成分
Ｕ（ｉ）の回転Ｎ次成分の余弦振幅である。「４８」
は、車輪（ロータ１１）が１回転したときの車輪速信号
のパルス数である。なお、ロータ１１の歯数は決まって
いるので、式（６）のｓｉｎの値、式（７）のｃｏｓの
値は予め定数として記憶しておけばよい。
Ｎ次成分の正弦振幅であり、βNはユニフォミティ成分
Ｕ（ｉ）の回転Ｎ次成分の余弦振幅である。「４８」
は、車輪（ロータ１１）が１回転したときの車輪速信号
のパルス数である。なお、ロータ１１の歯数は決まって
いるので、式（６）のｓｉｎの値、式（７）のｃｏｓの
値は予め定数として記憶しておけばよい。
【００４５】そして、回転次数成分レベル演算部３２
は、回転１次成分レベルＧ1を１次判定指標演算部４０
に、回転２次成分レベルＧ2を２次判定指標演算部５０
に、回転３次成分レベルＧ3を３次判定指標演算部６０
に供給する。
は、回転１次成分レベルＧ1を１次判定指標演算部４０
に、回転２次成分レベルＧ2を２次判定指標演算部５０
に、回転３次成分レベルＧ3を３次判定指標演算部６０
に供給する。
【００４６】ここで、回転次数成分レベルＧN（Ｎ＝
１，２，３）とタイヤ異常発生との関係について説明す
る。
１，２，３）とタイヤ異常発生との関係について説明す
る。
【００４７】図４は速度Ｖ［ｋｍ／ｈ］、タイヤ空気圧
Ｐ１［ｋＰａ］におけるタイヤ異常試験の結果を示す図
であり、（Ａ）は速度（＝車輪速×タイヤ半径）の時間
変化を示す図、（Ｂ）は車輪荷重の時間変化を示す図、
（Ｃ）は回転次数成分レベルＧN（Ｎ＝１，２，３）の
時間変化を示す図である。なお、同図（Ａ）において、
「補償あり」とはユニフォミティ成分Ｕ（ｉ）を用いて
速度の補正を行ったことを示し、「補償なし」とは速度
の補正を行っていないことを示している。また、図中の
矢印はタイヤ異常が発生した時点を示している。同図
（Ｃ）において、「１次」は回転１次成分レベルＧ1、
「２次」は回転２次成分レベルＧ2、「３次」は回転３
次成分レベルＧ3を示している。
Ｐ１［ｋＰａ］におけるタイヤ異常試験の結果を示す図
であり、（Ａ）は速度（＝車輪速×タイヤ半径）の時間
変化を示す図、（Ｂ）は車輪荷重の時間変化を示す図、
（Ｃ）は回転次数成分レベルＧN（Ｎ＝１，２，３）の
時間変化を示す図である。なお、同図（Ａ）において、
「補償あり」とはユニフォミティ成分Ｕ（ｉ）を用いて
速度の補正を行ったことを示し、「補償なし」とは速度
の補正を行っていないことを示している。また、図中の
矢印はタイヤ異常が発生した時点を示している。同図
（Ｃ）において、「１次」は回転１次成分レベルＧ1、
「２次」は回転２次成分レベルＧ2、「３次」は回転３
次成分レベルＧ3を示している。
【００４８】同図（Ａ）では、補償ありの速度はタイヤ
異常までほとんど変化がなかったが、補償なしの速度は
タイヤ異常前に若干の変化があった。同図（Ｂ）では、
車輪荷重は時間ｔ３から変化が生じた。同図（Ｃ）で
は、回転１次成分レベルＧ1は時間ｔ２（＜ｔ３）から
急激な変化が生じ、回転３次成分レベルＧ3は時間ｔ１
（＜ｔ２）から急激な変化が生じた。
異常までほとんど変化がなかったが、補償なしの速度は
タイヤ異常前に若干の変化があった。同図（Ｂ）では、
車輪荷重は時間ｔ３から変化が生じた。同図（Ｃ）で
は、回転１次成分レベルＧ1は時間ｔ２（＜ｔ３）から
急激な変化が生じ、回転３次成分レベルＧ3は時間ｔ１
（＜ｔ２）から急激な変化が生じた。
【００４９】図５は速度Ｖ［ｋｍ／ｈ］、タイヤ空気圧
Ｐ２（＞Ｐ１）［ｋＰａ］におけるタイヤ異常試験の結
果を示す図であり、（Ａ）は速度の時間変化を示す図、
（Ｂ）は車輪荷重の時間変化を示す図、（Ｃ）は回転次
数成分レベルＧN（Ｎ＝１，２，３）の時間変化を示す
図である。
Ｐ２（＞Ｐ１）［ｋＰａ］におけるタイヤ異常試験の結
果を示す図であり、（Ａ）は速度の時間変化を示す図、
（Ｂ）は車輪荷重の時間変化を示す図、（Ｃ）は回転次
数成分レベルＧN（Ｎ＝１，２，３）の時間変化を示す
図である。
【００５０】図６は速度Ｖ［ｋｍ／ｈ］、タイヤ空気圧
Ｐ３（＞Ｐ２）［ｋＰａ］におけるタイヤ異常試験の結
果を示す図であり、（Ａ）は速度の時間変化を示す図、
（Ｂ）は車輪荷重の時間変化を示す図、（Ｃ）は回転次
数成分レベルＧN（Ｎ＝１，２，３）の時間変化を示す
図である。
Ｐ３（＞Ｐ２）［ｋＰａ］におけるタイヤ異常試験の結
果を示す図であり、（Ａ）は速度の時間変化を示す図、
（Ｂ）は車輪荷重の時間変化を示す図、（Ｃ）は回転次
数成分レベルＧN（Ｎ＝１，２，３）の時間変化を示す
図である。
【００５１】図５（Ｃ）及び図６（Ｃ）によると、回転
次数成分レベルＧN（Ｎ＝１，２，３）はタイヤ異常の
所定時間前に著しく変化した。このような変化の度合
は、空気圧が低いほど大きくなった。
次数成分レベルＧN（Ｎ＝１，２，３）はタイヤ異常の
所定時間前に著しく変化した。このような変化の度合
は、空気圧が低いほど大きくなった。
【００５２】以上の結果より、回転次数成分レベルＧN
は、タイヤ異常発生の所定時間前に大きく変化すること
が確認された。したがって、回転次数成分レベルＧNの
変化を利用することで、タイヤ異常を予測することが可
能になる。
は、タイヤ異常発生の所定時間前に大きく変化すること
が確認された。したがって、回転次数成分レベルＧNの
変化を利用することで、タイヤ異常を予測することが可
能になる。
【００５３】ところで、回転次数成分レベルＧNはタイ
ヤ、速度、タイヤ空気圧、タイヤ荷重の影響を受けるた
め、回転次数成分レベルＧNの基準値を設定してタイヤ
異常を予測するのは困難である。そこで、本実施の形態
に係るタイヤ異常検出装置１は、更に、以下のような構
成を備えている。
ヤ、速度、タイヤ空気圧、タイヤ荷重の影響を受けるた
め、回転次数成分レベルＧNの基準値を設定してタイヤ
異常を予測するのは困難である。そこで、本実施の形態
に係るタイヤ異常検出装置１は、更に、以下のような構
成を備えている。
【００５４】１次判定指標演算部４０は、図２に示すよ
うに、回転１次成分レベルＧ1のスムージング用のロー
パスフィルタ４１と、ローパスフィルタ４１よりカット
オフ周波数が低く設定されているローパスフィルタ４２
と、ローパスフィルタ４１，４２の出力の比を演算する
除算器４３と、ローパスフィルタ４１，４２の出力の差
を演算する減算器４４と、を備えている。
うに、回転１次成分レベルＧ1のスムージング用のロー
パスフィルタ４１と、ローパスフィルタ４１よりカット
オフ周波数が低く設定されているローパスフィルタ４２
と、ローパスフィルタ４１，４２の出力の比を演算する
除算器４３と、ローパスフィルタ４１，４２の出力の差
を演算する減算器４４と、を備えている。
【００５５】ローパスフィルタ４１は、回転次数成分レ
ベル演算部３２から供給された回転１次成分レベルＧ1
をスムージングし、スムージング処理済みの回転１次成
分レベルＧ1Bを除算器４３及び減算器４４に供給する。
ベル演算部３２から供給された回転１次成分レベルＧ1
をスムージングし、スムージング処理済みの回転１次成
分レベルＧ1Bを除算器４３及び減算器４４に供給する。
【００５６】ローパスフィルタ４２の時定数はローパス
フィルタ４１の時定数よりも大きくなっている。したが
って、ローパスフィルタ４２は、フィルタ処理により回
転１次成分レベルＧ1の応答速度を遅らせて、フィルタ
処理済みの回転１次成分レベルＧ1Fを除算器４３及び減
算器４４に供給する。
フィルタ４１の時定数よりも大きくなっている。したが
って、ローパスフィルタ４２は、フィルタ処理により回
転１次成分レベルＧ1の応答速度を遅らせて、フィルタ
処理済みの回転１次成分レベルＧ1Fを除算器４３及び減
算器４４に供給する。
【００５７】除算器４３は、回転１次成分レベルＧ1Bを
回転１次成分レベルＧ1Fで除して判定指標Ｋ１を演算
し、判定指標Ｋ１を異常予測部７０に供給する。また、
減算器４４は、回転次数１次レベルＧ1Bから回転１次成
分レベルＧ1Fを減じて判定指標Ｓ１を演算し、判定指標
Ｓ１を異常予測部７０に供給する。
回転１次成分レベルＧ1Fで除して判定指標Ｋ１を演算
し、判定指標Ｋ１を異常予測部７０に供給する。また、
減算器４４は、回転次数１次レベルＧ1Bから回転１次成
分レベルＧ1Fを減じて判定指標Ｓ１を演算し、判定指標
Ｓ１を異常予測部７０に供給する。
【００５８】以上のように、１次判定指標演算部４０
は、回転１次成分レベルＧ1の変化を検出するために、
スムージングしただけの回転１次成分レベルＧ1Bと応答
速度の遅い回転１次成分レベルＧ1Fを求める。そして、
回転１次成分レベルＧ1の変化を確実に検出するための
パラメータとして、回転１次成分レベルＧ1B及び回転１
次成分レベルＧ1Fを用いて２つの判定指標Ｋ１，Ｓ１を
演算する。これにより、いずれか一方の判定指標では回
転１次成分レベルＧ1の変化を検出することができなく
ても、他方の判定指標を用いることでその変化を検出す
ることが可能になる。
は、回転１次成分レベルＧ1の変化を検出するために、
スムージングしただけの回転１次成分レベルＧ1Bと応答
速度の遅い回転１次成分レベルＧ1Fを求める。そして、
回転１次成分レベルＧ1の変化を確実に検出するための
パラメータとして、回転１次成分レベルＧ1B及び回転１
次成分レベルＧ1Fを用いて２つの判定指標Ｋ１，Ｓ１を
演算する。これにより、いずれか一方の判定指標では回
転１次成分レベルＧ1の変化を検出することができなく
ても、他方の判定指標を用いることでその変化を検出す
ることが可能になる。
【００５９】２次判定指標演算部５０は、１次判定指標
演算部４０と同様に構成され、回転２次成分レベルＧ2
に基づいて判定指標Ｋ２（＝Ｇ2B／Ｇ2F）及び判定指標
Ｓ２（＝Ｇ2B−Ｇ2F）を演算する。なお、回転２次成分
レベルＧ2Bは、ローパスフィルタ５１によって回転２次
成分レベルＧ2がスムージング処理されたものである。
回転２次成分レベルＧ2Fは、ローパスフィルタ５２によ
って回転２次成分レベルＧ2の応答速度が遅くなったも
のである。
演算部４０と同様に構成され、回転２次成分レベルＧ2
に基づいて判定指標Ｋ２（＝Ｇ2B／Ｇ2F）及び判定指標
Ｓ２（＝Ｇ2B−Ｇ2F）を演算する。なお、回転２次成分
レベルＧ2Bは、ローパスフィルタ５１によって回転２次
成分レベルＧ2がスムージング処理されたものである。
回転２次成分レベルＧ2Fは、ローパスフィルタ５２によ
って回転２次成分レベルＧ2の応答速度が遅くなったも
のである。
【００６０】３次判定指標演算部６０は、１次判定指標
演算部４０と同様に構成され、回転３次成分レベルＧ3
に基づいて判定指標Ｋ３（＝Ｇ3B／Ｇ3F）及び判定指標
Ｓ３（＝Ｇ3B−Ｇ3F）を演算する。なお、回転３次成分
レベルＧ3Bは、ローパスフィルタ６１によって回転３次
成分レベルＧ3がスムージング処理されたものである。
回転３次成分レベルＧ3Fは、ローパスフィルタ６２によ
って回転３次成分レベルＧ3の応答速度が遅くなったも
のである。
演算部４０と同様に構成され、回転３次成分レベルＧ3
に基づいて判定指標Ｋ３（＝Ｇ3B／Ｇ3F）及び判定指標
Ｓ３（＝Ｇ3B−Ｇ3F）を演算する。なお、回転３次成分
レベルＧ3Bは、ローパスフィルタ６１によって回転３次
成分レベルＧ3がスムージング処理されたものである。
回転３次成分レベルＧ3Fは、ローパスフィルタ６２によ
って回転３次成分レベルＧ3の応答速度が遅くなったも
のである。
【００６１】図７（Ａ）は１次判定指標演算部４０で演
算された回転１次成分レベルＧ1B，Ｇ1Fの時間変化の一
例を示す図、同図（Ｂ）は３次判定指標演算部６０で演
算された回転３次成分レベルＧ3B，Ｇ3Fの時間変化一例
を示す図である。
算された回転１次成分レベルＧ1B，Ｇ1Fの時間変化の一
例を示す図、同図（Ｂ）は３次判定指標演算部６０で演
算された回転３次成分レベルＧ3B，Ｇ3Fの時間変化一例
を示す図である。
【００６２】同図によると、タイヤ異常発生前になる
と、回転１次成分レベルＧ1Fは回転１次成分レベルＧ1B
に追従できなくなり、また、回転３次成分レベルＧ3Fも
回転３次成分レベルＧ3Bに追従できなくなり、両者の乖
離が大きくなった。そこで、このような両者の乖離を検
出するために、判定指標Ｋ１，Ｓ１，Ｋ２，Ｓ２，Ｋ
３，Ｓ３を求めている。
と、回転１次成分レベルＧ1Fは回転１次成分レベルＧ1B
に追従できなくなり、また、回転３次成分レベルＧ3Fも
回転３次成分レベルＧ3Bに追従できなくなり、両者の乖
離が大きくなった。そこで、このような両者の乖離を検
出するために、判定指標Ｋ１，Ｓ１，Ｋ２，Ｓ２，Ｋ
３，Ｓ３を求めている。
【００６３】異常予測部７０は、１次判定指標演算部４
０から供給される判定指標Ｋ１，Ｓ１、２次判定指標演
算部５０から供給される判定指標Ｋ２，Ｓ２、３次判定
指標演算部６０から供給される判定指標Ｋ３，Ｓ３のい
ずれか１つが、閾値を超えたか又は閾値未満になったか
を判定する。
０から供給される判定指標Ｋ１，Ｓ１、２次判定指標演
算部５０から供給される判定指標Ｋ２，Ｓ２、３次判定
指標演算部６０から供給される判定指標Ｋ３，Ｓ３のい
ずれか１つが、閾値を超えたか又は閾値未満になったか
を判定する。
【００６４】ここで、タイヤ異常の予兆がないときは、
判定指標Ｋ１，Ｋ２，Ｋ３はそれぞれ約１の値になる。
しかし、回転次数成分レベルＧNBが回転次数成分レベル
ＧNFより大きくなるに従って１より大きな値になり、回
転次数成分レベルＧNBが回転次数成分レベルＧNFより小
さくなるに従って１より小さな値（＞０）になる。そこ
で、異常予測部７０は、閾値Ｔｈ１と閾値Ｔｈ２を有
し、判定指標Ｋ１，Ｋ２，Ｋ３のいずれか１つが閾値Ｔ
ｈ１を超えたとき又は閾値Ｔｈ２未満になったときに、
タイヤ異常を予測する。
判定指標Ｋ１，Ｋ２，Ｋ３はそれぞれ約１の値になる。
しかし、回転次数成分レベルＧNBが回転次数成分レベル
ＧNFより大きくなるに従って１より大きな値になり、回
転次数成分レベルＧNBが回転次数成分レベルＧNFより小
さくなるに従って１より小さな値（＞０）になる。そこ
で、異常予測部７０は、閾値Ｔｈ１と閾値Ｔｈ２を有
し、判定指標Ｋ１，Ｋ２，Ｋ３のいずれか１つが閾値Ｔ
ｈ１を超えたとき又は閾値Ｔｈ２未満になったときに、
タイヤ異常を予測する。
【００６５】また、タイヤ異常の予兆がないときは、判
定指標Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３はそれぞれ約０の値になる。し
かし、回転次数成分レベルＧNBが回転次数成分レベルＧ
NFより大きくなるに従って０より大きな値になり、回転
次数成分レベルＧNBが回転次数成分レベルＧNFより小さ
くなるに従って０より小さな値になる。そこで、異常予
測部７０は、更に、閾値Ｔｈ３と閾値Ｔｈ４を有し、判
定指標Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３のいずれか１つが閾値Ｔｈ３を
超えたとき又は閾値Ｔｈ４未満になったときに、タイヤ
異常を予測する。
定指標Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３はそれぞれ約０の値になる。し
かし、回転次数成分レベルＧNBが回転次数成分レベルＧ
NFより大きくなるに従って０より大きな値になり、回転
次数成分レベルＧNBが回転次数成分レベルＧNFより小さ
くなるに従って０より小さな値になる。そこで、異常予
測部７０は、更に、閾値Ｔｈ３と閾値Ｔｈ４を有し、判
定指標Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３のいずれか１つが閾値Ｔｈ３を
超えたとき又は閾値Ｔｈ４未満になったときに、タイヤ
異常を予測する。
【００６６】このように、異常予測部７０は、６つの判
定指標のいずれか１つが対応する閾値を超えているとき
又は上記いずれか１つが対応する閾値未満になっている
ときにタイヤ異常を予測して、タイヤ異常を予測したこ
とを示す予測判定フラグを上げる。
定指標のいずれか１つが対応する閾値を超えているとき
又は上記いずれか１つが対応する閾値未満になっている
ときにタイヤ異常を予測して、タイヤ異常を予測したこ
とを示す予測判定フラグを上げる。
【００６７】図８は速度Ｖ［ｋｍ／ｈ］で走行したとき
の判定指標Ｋ１，Ｋ２，Ｋ３と閾値Ｔｈ１，Ｔｈ２との
関係を用いたタイヤ異常予測試験の結果を示す図であ
り、（Ａ）は空気圧Ｐ１［ｋＰａ］の場合、（Ｂ）は空
気圧Ｐ２［ｋＰａ］の場合、（Ｃ）は空気圧Ｐ３［ｋＰ
ａ］の場合の結果を示す図である。なお、同図におい
て、「１次」は判定指標Ｋ１、「２次」は判定指標Ｋ
２、「３次」は判定指標Ｋ３を示している。
の判定指標Ｋ１，Ｋ２，Ｋ３と閾値Ｔｈ１，Ｔｈ２との
関係を用いたタイヤ異常予測試験の結果を示す図であ
り、（Ａ）は空気圧Ｐ１［ｋＰａ］の場合、（Ｂ）は空
気圧Ｐ２［ｋＰａ］の場合、（Ｃ）は空気圧Ｐ３［ｋＰ
ａ］の場合の結果を示す図である。なお、同図におい
て、「１次」は判定指標Ｋ１、「２次」は判定指標Ｋ
２、「３次」は判定指標Ｋ３を示している。
【００６８】図８によると、空気圧の値にかかわらず、
判定指標Ｋ１，Ｋ２，Ｋ３の少なくとも１つは、タイヤ
異常発生の所定時間前には閾値Ｔｈ１を超えた。これに
伴って、タイヤ異常発生の所定時間前から判定フラグが
上がった。
判定指標Ｋ１，Ｋ２，Ｋ３の少なくとも１つは、タイヤ
異常発生の所定時間前には閾値Ｔｈ１を超えた。これに
伴って、タイヤ異常発生の所定時間前から判定フラグが
上がった。
【００６９】ところで、同図（Ａ）及び（Ｂ）の場合で
は、判定フラグは、判定指標Ｋ１，Ｋ２，Ｋ３の少なく
とも１つが閾値Ｔｈ１を超えてからタイヤ異常発生まで
連続して上がっている。これに対して、同図（Ｃ）の場
合では、判定フラグは、上がった後一度下がり、タイヤ
異常発生直前に再び上がった。これは、回転次数成分レ
ベルＧNがランプ状に増加したため、回転次数成分レベ
ルＧNFが一定のオフセットで追従し、相対的に判定指標
Ｋが低下したためである。
は、判定フラグは、判定指標Ｋ１，Ｋ２，Ｋ３の少なく
とも１つが閾値Ｔｈ１を超えてからタイヤ異常発生まで
連続して上がっている。これに対して、同図（Ｃ）の場
合では、判定フラグは、上がった後一度下がり、タイヤ
異常発生直前に再び上がった。これは、回転次数成分レ
ベルＧNがランプ状に増加したため、回転次数成分レベ
ルＧNFが一定のオフセットで追従し、相対的に判定指標
Ｋが低下したためである。
【００７０】図９は、速度Ｖ［ｋｍ／ｈ］、空気圧Ｐ３
［ｋＰａ］で走行したときの判定指標Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３
と閾値Ｔｈ３，Ｔｈ４との関係を用いたタイヤ異常予測
試験の結果を示す図である。すなわち、本試験は、図８
（Ｃ）とほぼ同じ条件に設定して、判定指標Ｋ１，Ｋ
２，Ｋ３の代わりに判定指標Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３を用い
た。
［ｋＰａ］で走行したときの判定指標Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３
と閾値Ｔｈ３，Ｔｈ４との関係を用いたタイヤ異常予測
試験の結果を示す図である。すなわち、本試験は、図８
（Ｃ）とほぼ同じ条件に設定して、判定指標Ｋ１，Ｋ
２，Ｋ３の代わりに判定指標Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３を用い
た。
【００７１】図８（Ｃ）では判定フラグが途中から下が
ってしまうことがあったが、図９では判定フラグは一度
上がってからタイヤ異常発生までそのままの状態を維持
していた。これにより、判定指標Ｋ１，Ｋ２，Ｋ３を用
いても検出することができないような回転次数成分レベ
ルＧNの変化については、判定指標Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３を
用いることで検出することができた。
ってしまうことがあったが、図９では判定フラグは一度
上がってからタイヤ異常発生までそのままの状態を維持
していた。これにより、判定指標Ｋ１，Ｋ２，Ｋ３を用
いても検出することができないような回転次数成分レベ
ルＧNの変化については、判定指標Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３を
用いることで検出することができた。
【００７２】以上のように、本実施の形態に係るタイヤ
異常検出装置１は、タイヤ異常の前兆として、車輪速信
号のパルス周期Δｔnのずれを示すユニフォミティ成分
Ｕ（ｉ）に変化が生じることを利用することによって、
タイヤ異常を予測することができる。すなわち、タイヤ
空気圧を検出することなくタイヤ異常の予測ができるの
で、タイヤ空気圧が低圧でなくても発生するようなタイ
ヤ異常についても、確実に予測することができる。
異常検出装置１は、タイヤ異常の前兆として、車輪速信
号のパルス周期Δｔnのずれを示すユニフォミティ成分
Ｕ（ｉ）に変化が生じることを利用することによって、
タイヤ異常を予測することができる。すなわち、タイヤ
空気圧を検出することなくタイヤ異常の予測ができるの
で、タイヤ空気圧が低圧でなくても発生するようなタイ
ヤ異常についても、確実に予測することができる。
【００７３】特に、上記タイヤ異常検出装置１は、ユニ
フォミティ成分Ｕ（ｉ）の回転１次成分から回転３次成
分までの回転次数成分レベルＧN（Ｎ＝１，２，３）を
演算し、回転次数成分レベルＧNが大きく変化したとき
にタイヤ異常を予測する。これにより、ある回転次数の
回転次数成分レベルＧの変化だけではタイヤ異常の前兆
を予測できない場合であっても、他の回転次数の回転次
数成分レベルＧの変化を用いることで、確実にその前兆
を検出し、タイヤ異常を予測することができる。
フォミティ成分Ｕ（ｉ）の回転１次成分から回転３次成
分までの回転次数成分レベルＧN（Ｎ＝１，２，３）を
演算し、回転次数成分レベルＧNが大きく変化したとき
にタイヤ異常を予測する。これにより、ある回転次数の
回転次数成分レベルＧの変化だけではタイヤ異常の前兆
を予測できない場合であっても、他の回転次数の回転次
数成分レベルＧの変化を用いることで、確実にその前兆
を検出し、タイヤ異常を予測することができる。
【００７４】さらに、上記タイヤ異常検出装置１は、応
答速度の異なる回転次数成分レベルＧNの比である判定
指標Ｋと、応答速度の異なる回転次数成分レベルＧNの
差である判定指標Ｓとを演算し、判定指標Ｋ，Ｓの少な
くとも１つが閾値を超えたとき又は閾値未満になったと
きにタイヤ異常を予測する。これにより、判定指標Ｋ，
Ｓのいずれか一方だけでは検出できないようなタイヤ異
常の前兆を、他方の判定指標を用いることによって確実
に検出して、より高精度にタイヤ異常を予測することが
できる。
答速度の異なる回転次数成分レベルＧNの比である判定
指標Ｋと、応答速度の異なる回転次数成分レベルＧNの
差である判定指標Ｓとを演算し、判定指標Ｋ，Ｓの少な
くとも１つが閾値を超えたとき又は閾値未満になったと
きにタイヤ異常を予測する。これにより、判定指標Ｋ，
Ｓのいずれか一方だけでは検出できないようなタイヤ異
常の前兆を、他方の判定指標を用いることによって確実
に検出して、より高精度にタイヤ異常を予測することが
できる。
【００７５】したがって、上記タイヤ異常検出装置１
は、回転１次成分から回転３次成分までの回転次数成分
レベルＧNを演算し、回転次数成分レベルＧNを用いて判
定指標Ｋ，Ｓを演算することで、タイヤ異常を予測する
ための２Ｎ個のパラメータを求める。そして、上記パラ
メータの少なくとも１つが所定の閾値を超えたとき又は
所定の閾値未満になったときにタイヤ異常を予測するの
で、タイヤ異常の様々な前兆を早期かつ確実に検出し
て、タイヤ異常による事故を防止することができる。
は、回転１次成分から回転３次成分までの回転次数成分
レベルＧNを演算し、回転次数成分レベルＧNを用いて判
定指標Ｋ，Ｓを演算することで、タイヤ異常を予測する
ための２Ｎ個のパラメータを求める。そして、上記パラ
メータの少なくとも１つが所定の閾値を超えたとき又は
所定の閾値未満になったときにタイヤ異常を予測するの
で、タイヤ異常の様々な前兆を早期かつ確実に検出し
て、タイヤ異常による事故を防止することができる。
【００７６】なお、本発明は、上述した実施の形態に限
定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された範
囲内で種々の設計上の変更を行うことができる。
定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された範
囲内で種々の設計上の変更を行うことができる。
【００７７】例えば、本実施の形態では、ユニフォミテ
ィ成分Ｕ（ｉ）に基づいて回転１次成分レベルＧ1から
回転３次成分レベルＧ3までを演算したが、回転４次成
分レベルＧ4以上を演算してもよいのは勿論である。こ
れにより、さらに高精度にタイヤ異常を予測することが
できる。
ィ成分Ｕ（ｉ）に基づいて回転１次成分レベルＧ1から
回転３次成分レベルＧ3までを演算したが、回転４次成
分レベルＧ4以上を演算してもよいのは勿論である。こ
れにより、さらに高精度にタイヤ異常を予測することが
できる。
【００７８】また、ユニフォミティ成分Ｕ（ｉ）として
は、車輪速信号のパルス周期Δｔnのずれを示すもので
あれば本実施の形態に記載されたものに限定されず、例
えば特開平８−１３２８３１号公報に記載されたユニフ
ォミティ成分Δθu（ｎ）を用いることもできる。さら
に、タイヤ異常を予測するための閾値Ｔｈ１，Ｔｈ２，
Ｔｈ３，Ｔｈ４の値は特に限定されるものではない。
は、車輪速信号のパルス周期Δｔnのずれを示すもので
あれば本実施の形態に記載されたものに限定されず、例
えば特開平８−１３２８３１号公報に記載されたユニフ
ォミティ成分Δθu（ｎ）を用いることもできる。さら
に、タイヤ異常を予測するための閾値Ｔｈ１，Ｔｈ２，
Ｔｈ３，Ｔｈ４の値は特に限定されるものではない。
【００７９】
【発明の効果】請求項１記載の発明は、車輪速信号に基
づいてユニフォミティ成分を演算し、演算されたユニフ
ォミティ成分の変化に基づいてタイヤ異常を予測するこ
とにより、タイヤ空気圧を検出することなくタイヤ異常
を予測することができる。したがって、タイヤ空気圧が
低くない場合に発生するようなタイヤ異常についても、
確実に予測することができる。
づいてユニフォミティ成分を演算し、演算されたユニフ
ォミティ成分の変化に基づいてタイヤ異常を予測するこ
とにより、タイヤ空気圧を検出することなくタイヤ異常
を予測することができる。したがって、タイヤ空気圧が
低くない場合に発生するようなタイヤ異常についても、
確実に予測することができる。
【００８０】請求項２記載の発明は、ユニフォミティ成
分の複数の回転次数成分を演算し、複数の回転次数成分
の少なくとも１つの変化に基づいてタイヤ異常を予測す
ることにより、ユニフォミティ成分の一部の回転次数成
分だけに現れるタイヤ異常の前兆を検出することがで
き、タイヤ異常を精度よく予測することができる。
分の複数の回転次数成分を演算し、複数の回転次数成分
の少なくとも１つの変化に基づいてタイヤ異常を予測す
ることにより、ユニフォミティ成分の一部の回転次数成
分だけに現れるタイヤ異常の前兆を検出することがで
き、タイヤ異常を精度よく予測することができる。
【００８１】請求項３記載の発明は、複数の回転次数成
分からそれぞれ所定帯域以下の成分を抽出して複数の低
域回転次数成分を求め、複数の回転次数成分及び低域回
転次数成分について、少なくとも１つの同次元の回転次
数成分と低域回転次数成分との乖離に基づいてタイヤ異
常を予測することにより、タイヤ異常予測のために回転
次数成分の基準値を設定することなく、タイヤ異常を精
度よく予測することができる。
分からそれぞれ所定帯域以下の成分を抽出して複数の低
域回転次数成分を求め、複数の回転次数成分及び低域回
転次数成分について、少なくとも１つの同次元の回転次
数成分と低域回転次数成分との乖離に基づいてタイヤ異
常を予測することにより、タイヤ異常予測のために回転
次数成分の基準値を設定することなく、タイヤ異常を精
度よく予測することができる。
【図１】本発明の実施の形態に係るタイヤ異常検出装置
の概略的な構成を示す図である。
の概略的な構成を示す図である。
【図２】タイヤ異常検出装置に備えられたマイクロコン
ピュータの機能的な構成を示すブロック図である。
ピュータの機能的な構成を示すブロック図である。
【図３】ユニフォミティ成分Ｕ（ｉ）を演算するときの
係数演算部の処理手順を示すフローチャートである。
係数演算部の処理手順を示すフローチャートである。
【図４】速度Ｖ［ｋｍ／ｈ］、タイヤ空気圧Ｐ１［ｋＰ
ａ］におけるタイヤ異常試験の結果を示す図であり、
（Ａ）は速度の時間変化を示す図、（Ｂ）は車輪荷重の
時間変化を示す図、（Ｃ）は回転次数成分レベルＧ
N（Ｎ＝１，２，３）の時間変化を示す図である。
ａ］におけるタイヤ異常試験の結果を示す図であり、
（Ａ）は速度の時間変化を示す図、（Ｂ）は車輪荷重の
時間変化を示す図、（Ｃ）は回転次数成分レベルＧ
N（Ｎ＝１，２，３）の時間変化を示す図である。
【図５】速度Ｖ［ｋｍ／ｈ］、タイヤ空気圧Ｐ２［ｋＰ
ａ］におけるタイヤ異常試験の結果を示す図であり、
（Ａ）は速度の時間変化を示す図、（Ｂ）は車輪荷重の
時間変化を示す図、（Ｃ）は回転次数成分レベルＧ
N（Ｎ＝１，２，３）の時間変化を示す図である。
ａ］におけるタイヤ異常試験の結果を示す図であり、
（Ａ）は速度の時間変化を示す図、（Ｂ）は車輪荷重の
時間変化を示す図、（Ｃ）は回転次数成分レベルＧ
N（Ｎ＝１，２，３）の時間変化を示す図である。
【図６】速度Ｖ［ｋｍ／ｈ］、タイヤ空気圧Ｐ３［ｋＰ
ａ］におけるタイヤ異常試験の結果を示す図であり、
（Ａ）は速度の時間変化を示す図、（Ｂ）は車輪荷重の
時間変化を示す図、（Ｃ）は回転次数成分レベルＧ
N（Ｎ＝１，２，３）の時間変化を示す図である。
ａ］におけるタイヤ異常試験の結果を示す図であり、
（Ａ）は速度の時間変化を示す図、（Ｂ）は車輪荷重の
時間変化を示す図、（Ｃ）は回転次数成分レベルＧ
N（Ｎ＝１，２，３）の時間変化を示す図である。
【図７】（Ａ）は１次判定指標演算部で演算された回転
１次成分レベルＧ1B，Ｇ1Fの時間変化の一例を示す図、
同図（Ｂ）は３次判定指標演算部で演算された回転３次
成分レベルＧ3B，Ｇ3Fの時間変化一例を示す図である。
１次成分レベルＧ1B，Ｇ1Fの時間変化の一例を示す図、
同図（Ｂ）は３次判定指標演算部で演算された回転３次
成分レベルＧ3B，Ｇ3Fの時間変化一例を示す図である。
【図８】速度Ｖ［ｋｍ／ｈ］で走行したときの判定指標
Ｋ１，Ｋ２，Ｋ３と閾値との関係を用いたタイヤ異常予
測試験の結果を示す図であり、（Ａ）は空気圧Ｐ１［ｋ
Ｐａ］の場合、（Ｂ）は空気圧Ｐ２［ｋＰａ］の場合、
（Ｃ）は空気圧Ｐ３［ｋＰａ］の場合の結果を示す図で
ある。
Ｋ１，Ｋ２，Ｋ３と閾値との関係を用いたタイヤ異常予
測試験の結果を示す図であり、（Ａ）は空気圧Ｐ１［ｋ
Ｐａ］の場合、（Ｂ）は空気圧Ｐ２［ｋＰａ］の場合、
（Ｃ）は空気圧Ｐ３［ｋＰａ］の場合の結果を示す図で
ある。
【図９】速度Ｖ［ｋｍ／ｈ］、空気圧Ｐ３［ｋＰａ］で
走行したときの判定指標Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３と閾値との関
係を用いたタイヤ異常予測試験の結果を示す図である。
走行したときの判定指標Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３と閾値との関
係を用いたタイヤ異常予測試験の結果を示す図である。
１ タイヤ異常検出装置
１０ 車輪速センサ
１１ ロータ
１２ ピックアップ
２０ ＥＣＵ
２１ 波形整形回路
２２ マイクロコンピュータ
３１ 係数演算部
３２ 回転次数成分演算部
４０ １次判定指標演算部
５０ ２次判定指標演算部
６０ ３次判定指標演算部
７０ 異常予測部
フロントページの続き
(72)発明者 小野 英一
愛知県愛知郡長久手町大字長湫字横道41番
地の１ 株式会社豊田中央研究所内
(72)発明者 浅野 勝宏
愛知県愛知郡長久手町大字長湫字横道41番
地の１ 株式会社豊田中央研究所内
(72)発明者 米谷 正弘
愛知県豊田市トヨタ町１番地 トヨタ自動
車株式会社内
Claims (3)
- 【請求項１】 車輪速信号を検出する車輪速検出手段
と、 前記車輪速検出手段で検出された車輪速信号に基づいて
ユニフォミティ成分を演算するユニフォミティ成分演算
手段と、 前記ユニフォミティ成分演算手段で演算されたユニフォ
ミティ成分の変化に基づいてタイヤ異常を予測するタイ
ヤ異常予測手段と、 を備えたタイヤ異常検出装置。 - 【請求項２】 前記タイヤ異常予測手段は、 前記ユニフォミティ成分演算手段で演算されたユニフォ
ミティ成分の複数の回転次数成分を演算する回転次数成
分演算手段と、 前記回転次数成分演算手段で演算された複数の回転次数
成分の少なくとも１つの変化に基づいてタイヤ異常を予
測する予測手段と、 を備えたことを特徴とする請求項１記載のタイヤ異常検
出装置。 - 【請求項３】 前記タイヤ異常予測手段は、 前記回転次数成分演算手段で演算された複数の回転次数
成分から所定帯域以下の成分を抽出して複数の低域回転
次数成分を出力するローパスフィルタを更に備え、 前記予測手段は、前記回転次数成分演算手段で演算され
た複数の回転次数成分と前記ローパスフィルタから出力
された複数の低域回転次数成分について、少なくとも１
つの同次元の回転次数成分と低域回転次数成分との乖離
に基づいてタイヤ異常を予測することを特徴とする請求
項２記載のタイヤ異常検出装置。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2002044795A JP2003237330A (ja) | 2002-02-21 | 2002-02-21 | タイヤ異常検出装置 |
| PCT/JP2003/001925 WO2003070497A1 (en) | 2002-02-21 | 2003-02-21 | Tire abnormality prediction device and method |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2002044795A JP2003237330A (ja) | 2002-02-21 | 2002-02-21 | タイヤ異常検出装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2003237330A true JP2003237330A (ja) | 2003-08-27 |
Family
ID=27750563
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2002044795A Pending JP2003237330A (ja) | 2002-02-21 | 2002-02-21 | タイヤ異常検出装置 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2003237330A (ja) |
| WO (1) | WO2003070497A1 (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006151375A (ja) * | 2004-11-02 | 2006-06-15 | Bridgestone Corp | 異常判定装置 |
| JP2006151366A (ja) * | 2004-11-02 | 2006-06-15 | Bridgestone Corp | 異常判定装置及び異常判定方法 |
| JP2007139694A (ja) * | 2005-11-22 | 2007-06-07 | Bridgestone Corp | 回転体の異常検知装置及び方法 |
Families Citing this family (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| GB2455797B (en) | 2007-12-21 | 2010-04-28 | Weston Aerospace Ltd | Method and apparatus for monitoring the rotational speed of a shaft |
| US7840370B2 (en) | 2007-12-21 | 2010-11-23 | Weston Aerospace Limited | Method and apparatus for monitoring the rotational speed of shaft |
| GB2455798B (en) | 2007-12-21 | 2010-04-28 | Weston Aerospace Ltd | Method and apparatus for monitoring a rotating shaft |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5541859A (en) * | 1993-03-23 | 1996-07-30 | Nippondenso Co., Ltd. | Speed detecting apparatus for rotating body |
| US6014599A (en) * | 1996-08-29 | 2000-01-11 | Denso Corporation | Tire abnormality sensor |
-
2002
- 2002-02-21 JP JP2002044795A patent/JP2003237330A/ja active Pending
-
2003
- 2003-02-21 WO PCT/JP2003/001925 patent/WO2003070497A1/en active Application Filing
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006151375A (ja) * | 2004-11-02 | 2006-06-15 | Bridgestone Corp | 異常判定装置 |
| JP2006151366A (ja) * | 2004-11-02 | 2006-06-15 | Bridgestone Corp | 異常判定装置及び異常判定方法 |
| JP4732848B2 (ja) * | 2004-11-02 | 2011-07-27 | 株式会社ブリヂストン | 異常判定装置及び異常判定方法 |
| JP2007139694A (ja) * | 2005-11-22 | 2007-06-07 | Bridgestone Corp | 回転体の異常検知装置及び方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| WO2003070497A1 (en) | 2003-08-28 |
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