JP2005238928A - Tire state estimating device - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、タイヤの状態を推定する技術に関し、特に、タイヤに設けられたセンサによる検知結果に基づいてタイヤの状態を推定するタイヤ状態推定装置に関する。 The present invention relates to a technique for estimating the state of a tire, and more particularly to a tire state estimation device that estimates the state of a tire based on a detection result by a sensor provided in the tire.
タイヤに機械的な故障が発生すると、タイヤが変形を起こし、タイヤの均一性(ユニフォミティ)に変化が生じることが知られている。この現象を利用して、車両走行時に、タイヤのユニフォミティの変化を監視することにより、タイヤの異常を予測する技術が提案されている。例えば、特許文献1に記載された車輪状態検知装置は、タイヤのユニフォミティを示す量として、理想的な均一状態で値が0となるデータをタイヤユニフォミティ成分として定義し、車輪速度検出機構により得られた回転信号からタイヤユニフォミティ成分を抽出することによりタイヤの状態を判定する。また、特許文献2に記載されたタイヤ異常検出装置は、タイヤの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し、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。
上述した特許文献は、いずれもタイヤの回転状態に基づいてタイヤの異常を判定する技術を開示するが、タイヤの回転状態は路面入力の影響を受けやすく、悪路走行中に路面入力の影響でタイヤの回転状態が変化し、タイヤに異常が発生していなくてもユニフォミティ成分が変化する場合がある。したがって、路面入力などの影響による誤判定を防止し、更に高い精度でタイヤの状態を推定する技術が求められる。 Each of the above-mentioned patent documents discloses a technique for determining an abnormality of a tire based on the rotation state of the tire. However, the rotation state of the tire is easily affected by road surface input, and is affected by road surface input during rough road driving. Even if the rotation state of the tire changes, and there is no abnormality in the tire, the uniformity component may change. Accordingly, there is a need for a technique that prevents erroneous determination due to the influence of road surface input and the like and estimates the tire state with higher accuracy.
本発明はこうした状況に鑑みてなされたものであり、その目的は、タイヤの状態を精度良く推定する技術を提供することにある。 This invention is made | formed in view of such a condition, The objective is to provide the technique which estimates the state of a tire with sufficient precision.
本発明のある態様は、タイヤ状態推定装置に関する。このタイヤ状態推定装置は、タイヤの状態を検出する検出手段と、前記検出手段の検出結果に基づいて、前記タイヤの異常を推定する推定手段と、を備え、前記推定手段は、車両の状態に応じて、推定内容を変更することを特徴とする。これにより、車両の状態に応じて適切な推定内容によるタイヤ状態の推定を行うことができるので、誤った推定を防止し、タイヤの状態を精度良く推定することができる。 One embodiment of the present invention relates to a tire state estimation device. The tire state estimation device includes a detection unit that detects a tire state, and an estimation unit that estimates an abnormality of the tire based on a detection result of the detection unit. Accordingly, the estimated content is changed. Thereby, since it is possible to estimate the tire state based on the appropriate estimation contents according to the state of the vehicle, it is possible to prevent erroneous estimation and accurately estimate the tire state.
検出手段は、タイヤの径方向の加速度を検出する加速度センサであってもよい。加速度センサは、タイヤのトレッドゴム内に設けられてもよい。加速度センサの出力は、タイヤに設けられた送信機により送信され、車体側に設けられた受信機により受信されて、推定手段に伝送されてもよい。送信機は、所定のタイミングでセンサvの出力を送信してもよいし、車体側の質問機からの質問信号に応答してセンサの出力を送信してもよい。検出手段は、タイヤの回転速度を検出する車輪速センサであってもよい。車両の状態とは、車両の走行状態であってもよいし、走行中の路面の状態であってもよいし、タイヤの状態であってもよい。 The detection means may be an acceleration sensor that detects acceleration in the radial direction of the tire. The acceleration sensor may be provided in the tread rubber of the tire. The output of the acceleration sensor may be transmitted by a transmitter provided on the tire, received by a receiver provided on the vehicle body side, and transmitted to the estimating means. The transmitter may transmit the output of the sensor v at a predetermined timing, or may transmit the output of the sensor in response to an interrogation signal from the interrogator on the vehicle body side. The detection means may be a wheel speed sensor that detects the rotational speed of the tire. The vehicle state may be a traveling state of the vehicle, a road surface state during traveling, or a tire state.
前記推定手段は、車速に応じて前記推定内容を変更してもよい。車両が低速走行中の場合は、タイヤに異常が発生する可能性が低く、安全上問題が小さいので、推定を中止するか、推定のためのしきい値を緩和してもよい。これにより、誤った推定を防止することができる。 The estimation unit may change the estimation content according to a vehicle speed. When the vehicle is traveling at a low speed, there is a low possibility that an abnormality will occur in the tire and the safety problem is small. Therefore, the estimation may be stopped or the threshold for estimation may be relaxed. As a result, erroneous estimation can be prevented.
前記推定手段は、複数輪が同時に異常と推定されるか否かに応じて前記推定内容を変更してもよい。複数輪が同時に異常を発生する可能性は低いので、複数輪が同時に異常と推定された場合は、路面入力などの影響により異常と推定された可能性が高い。したがって、複数輪が同時に異常と推定された場合は、異常ではないと判断してもよい。これにより、誤った推定を防止することができる。 The estimation means may change the estimation content according to whether or not a plurality of wheels are simultaneously estimated to be abnormal. Since it is unlikely that a plurality of wheels will cause an abnormality at the same time, if it is estimated that the plurality of wheels are abnormal at the same time, there is a high possibility that the abnormality is estimated due to the influence of road surface input or the like. Therefore, when it is estimated that a plurality of wheels are abnormal at the same time, it may be determined that there is no abnormality. As a result, erroneous estimation can be prevented.
前記推定手段は、走行中の路面の状態に応じて前記推定内容を変更してもよい。例えば、加速度センサにより検出された加速度信号のばね下共振周波数成分の解析や、上下方向の加速度などの解析により、悪路を走行中であると判定された場合は、路面入力の影響により誤った推定がなされる可能性があるので、推定を中止するか、推定のためのしきい値を緩和してもよい。これにより、誤った推定を防止することができる。 The estimation unit may change the estimation content according to a road surface state during traveling. For example, if it is determined that the vehicle is traveling on a rough road by analyzing the unsprung resonance frequency component of the acceleration signal detected by the acceleration sensor or analyzing the acceleration in the vertical direction, it is erroneous due to the influence of the road surface input. Since there is a possibility of estimation, the estimation may be stopped or the threshold for estimation may be relaxed. As a result, erroneous estimation can be prevented.
前記推定手段は、前記タイヤの温度に応じて前記推定内容を変更してもよい。タイヤの温度が低温の場合は、タイヤに異常が発生する可能性が低いので、推定を中止するか、推定のためのしきい値を変更してもよい。また、タイヤに異常が発生しやすい温度領域、車速域の場合は、推定のためのしきい値を広く設定してもよい。これにより、誤った推定を防止することができる。 The estimation means may change the estimation content according to the temperature of the tire. When the temperature of the tire is low, there is a low possibility that an abnormality will occur in the tire, so the estimation may be stopped or the threshold value for estimation may be changed. Further, in the case of a temperature range and a vehicle speed range where an abnormality is likely to occur in the tire, a wide threshold value for estimation may be set. As a result, erroneous estimation can be prevented.
前記推定手段は、前記タイヤの劣化状態に応じて前記推定内容を変更してもよい。推定手段は、タイヤの各種状態量などを用いてタイヤの劣化状態を推定し、劣化の進行度に応じて推定内容を変更してもよい。これにより、タイヤの状態を精度良く推定することができる。 The estimation means may change the estimation content according to a deterioration state of the tire. The estimation means may estimate the tire deterioration state using various state quantities of the tire and change the estimation content according to the degree of deterioration progress. Thereby, the state of the tire can be accurately estimated.
前記推定手段は、前記推定内容を変更する場合、推定を停止してもよい。前記推定手段は、前記推定内容を変更する場合、推定に用いるしきい値を変更してもよい。タイヤの異常とは、タイヤの機械的故障であってもよく、例えば、ルース、コード切れ、トレッド等の剥離などであってもよい。 The estimation means may stop the estimation when the estimation content is changed. The estimation means may change a threshold used for estimation when the estimation content is changed. The abnormality of the tire may be a mechanical failure of the tire, and may be, for example, loose, cord break, tread peeling, or the like.
本発明によれば、タイヤの状態を精度良く推定することができる。 According to the present invention, it is possible to accurately estimate the state of the tire.
(第1の実施の形態)
図1は、第1の実施の形態に係るタイヤ状態推定装置10を備えた車両1の全体構成を示す。車両1は、車体12と、右前輪であるタイヤ20a、左前輪であるタイヤ20b、右後輪であるタイヤ20c及び左後輪であるタイヤ20dの4輪のタイヤ(以下、これらを総称するときには「タイヤ20」という)と、タイヤ20の状態を推定するタイヤ状態推定装置10とを備える。タイヤ状態推定装置10は、タイヤ20に設けられ、タイヤ20の径方向の加速度Gを検出する加速度センサと、タイヤ20の回転速度を検出する車輪速センサと、加速度センサから出力されるタイヤ20の加速度又は車輪速センサから出力されるタイヤ20の回転速度に基づいて、タイヤ20の異常を推定する推定手段の一例である電子制御装置(以下、「ECU」と表記する)80と、ECU80によりタイヤ20に異常があると判定されたときに、その旨をドライバに伝達するための警報部82と、ECU80によりタイヤ20に異常があると判定されたときに、車速を減少させるなどの制御を行う速度制御部84とを備える。
(First embodiment)
FIG. 1 shows an overall configuration of a
タイヤ20a、20b、20c及び20dのそれぞれには、加速度センサ32a、32b、32c及び32d(以下、これらを総称するときには「加速度センサ32」という)と、車体12側に設けられた質問機からの質問信号に応答して、加速度センサ32により検出されたタイヤ20の径方向の加速度Gに関する情報を車体12側に送信するトランスポンダ34a、34b、34c及び34d(以下、これらを総称するときには「トランスポンダ34」という)と、送受信用のアンテナ36a、36b、36c及び36d(以下、これらを総称するときには「アンテナ36」という)とをそれぞれ含む加速度センサユニット30a、30b、30c及び30d(以下、これらを総称するときには「加速度センサユニット30」という)が設けられる。
Each of the
車体12には、それぞれのタイヤ20a、20b、20c及び20dに設けられたトランスポンダ34に質問信号を送信して加速度に関する情報を受け取る質問機40a、40b、40c及び40d(以下、これらを総称するときには「質問機40」という)と、送受信用のアンテナ42a、42b、42c及び42d(以下、これらを総称するときには「アンテナ42」という)と、タイヤ20a、20b、20c及び20dの回転速度を検出する車輪速センサ50a、50b、50c及び50d(以下、これらを総称するときには「車輪速センサ50」という)と、ECU80と、警報部82と、速度制御部84とが設けられる。
The
車輪速センサ50としては、既知の技術を利用可能であり、例えば、車輪と共に回転するロータを備えるものであってもよい。ロータは、周囲に磁性体材料により構成された多数、例えば48個の歯を等間隔に有する歯車として構成され、ロータの外周に近接して電磁ピックアップが固定的に設けられる。電磁ピックアップは、ロータの歯の通過に伴う磁界の変化を検知し、歯の一つが通過するごとに一つのパルス信号を出力する。
As the
アンテナ42により受信されたタイヤ20の加速度Gと、車輪速センサ50により検出された車輪速パルス信号は、ECU80に伝達される。質問機40は、車輪速センサ50から出力される車輪速パルス信号に合わせて質問信号を送信してもよいし、所定のサンプリングレートで質問信号を送信してもよく、ECU80がタイヤ20の異常を推定するのに十分なサンプリングレートにてセンサ値を取得できればよい。図1に示した例では、質問機40をタイヤ20ごとに4つ設けているが、質問機40は、1つであってもよいし、複数設けられてもよい。図1に示した例では、双方向通信により加速度を取得する例を示しているが、トランスポンダ34に代えて送信機を、質問機40に代えて受信機を設け、一方向の通信により加速度を取得してもよい。
The acceleration G of the
ECU80は、タイヤ20の径方向の加速度Gを取得し、タイヤ20の異常の有無を推定する。ECU80は、上述した特許文献1又は2と同様に、車輪速センサ50から供給される車輪速パルス信号に基づいてタイヤ20のユニフォミティ成分を演算し、ユニフォミティ成分のレベル又はその変化量からタイヤ20の異常を推定してもよいが、本実施の形態では、加速度Gを利用した別の推定技術を提案する。タイヤ20において、コードの切断、トレッド等の剥離、ルースなどの機械的故障が発生したとき、その徴候はRFV(Radial Force Variation)の変動として現れる。RFVの変動は、同じモードの振動を引き起こすため、加速度センサ32により検知される加速度信号の変動として検出されると考えられる。したがって、ECU80は、加速度センサ32から加速度信号を取得し、RFVの発生が予測される周波数成分を抽出してタイヤ20の異常を推定する。車輪速という間接的な情報ではなく、加速度により直接的にRFVの変動を解析するので、より高い精度で推定を行うことができる。さらに、ECU80は、誤判定の発生を低減するために、車速や路面の状態など、車両の状態に基づいて判定内容を変更する。
The
警報部82は、ECU80がタイヤ20に異常があると推定したときに、その旨をドライバに警報する。速度制御部84は、ECU80がタイヤ20に異常があると推定したときに、車速を減少させ、必要であれば車両を停止させるよう制御する。これにより、安全性が確保される。
When the
図2は、加速度センサ32の設置例を示す。図2に示した例では、タイヤ20のトレッドゴム22内に、加速度センサユニット30が埋め込まれている。タイヤ20の接地している部分は、タイヤ20にかかる荷重により撓むため、接地時の動荷重半径r1は、非接地時の動荷重半径r2よりも短い。したがって、径方向の加速度G=rω2は、タイヤ20が一定速度で回転している場合でも、タイヤ20が1回転する間に増減するが、ECU80は、この加速度の変化を予め考慮してタイヤ20の異常を推定すればよい。例えば、タイヤ20の交換時など、タイヤ20が正常であるときに検出された加速度Gの変化を記憶しておき、異常推定時には、予め記憶していた正常時の加速度Gの変化量を減算して加速度信号を補正してから推定に用いてもよい。
FIG. 2 shows an installation example of the
図3は、加速度センサ32の他の設置例を示す。図3に示した例では、加速度センサユニット30は、タイヤ20のタイヤバルブ24の内部に設けられる。この場合も、タイヤ20の正常時に加速度の変化を予め記憶しておき、異常推定時に補正を行ってもよい。タイヤバルブ24内に、直接式TPMS用の圧力センサなどが設けられている場合、加速度に関する情報を車体側に送信するために、圧力センサの検出結果を車体側に送信するための構成を利用してもよい。加速度センサ32は、タイヤ20の更に別の位置に設けられてもよいし、複数の位置に設けられてもよい。
FIG. 3 shows another installation example of the
図4は、ECU80により実現される推定手段の機能ブロックを示す。推定手段は、加速度取得部90、速度算出部91、帯域通過フィルタ(BPF)92、レベル算出部93、及び推定部99を含む。これらの構成は、ハードウェア的には、任意のコンピュータのCPU、メモリ、その他のLSIで実現でき、ソフトウェア的にはメモリにロードされたプログラムなどによって実現される。これらの機能が、ハードウェアのみ、ソフトウェアのみ、またはそれらの組合せによっていろいろな形で実現できることは、当業者には理解されるところである。
FIG. 4 shows functional blocks of estimation means realized by the
加速度取得部90は、加速度センサ32が検出した加速度信号を質問機40から取得する。加速度取得部90は、車輪速に依存することなく1回転につき同じサンプリング数で加速度信号を取得するために、車輪速パルス信号に同期して質問機40から質問信号を送信させてもよい。速度算出部91は、車輪速センサ50から供給される車輪速パルス信号に基づいて車速を算出する。BPF92は、取得した加速度信号から、ばね下共振周波数成分などの車速に依存しない周波数成分を抽出する。ばね下共振周波数は、一般には20Hz前後である。レベル算出部93は、取得した加速度信号から、高速フーリエ変換などの手法により、1回転で1周期となる1次成分、1回転で2周期となる2次成分、・・・、1回転でN周期となるN次成分のレベルを算出する。レベル算出部93は、上述したように、正常時の加速度信号の変化量を予め記憶しておき、N次成分のレベルを算出する前に、正常時の加速度信号の変化分を減算してもよい。
The
推定部99は、レベル算出部93により算出された加速度信号のN次成分のレベルから、タイヤ20の異常の有無を推定する。推定部99は、N次成分のそれぞれについて、しきい値を予め記憶しておき、算出されたN次成分のレベルとしきい値とを比較して、しきい値を超えていれば異常であると推定してもよい。推定部99は、いずれの次数の成分のレベルを利用して推定を行ってもよい。また、推定部99は、複数の次数の成分を推定に利用するとき、それらのうちの1つがしきい値を超えたときに異常であると推定してもよいし、それらのうちの複数がしきい値を超えたときに異常であると推定してもよい。推定部99は、推定に用いる次数について重み付けして推定を行ってもよい。例えば、1次成分を重視して推定を行ってもよい。推定部99は、N次成分のレベルの変化量からタイヤ20の異常を推定してもよい。
The
推定部99は、速度算出部91により算出された車速が、所定のしきい値よりも低速である場合、タイヤ20の異常が発生しにくく、安全上問題が少ないので、推定を中止してもよいし、異常推定のしきい値を緩和してもよい。推定部99は、BPF92により抽出されたばね下共振周波数成分のレベルが所定のしきい値を超えた場合、悪路を走行中であり、路面入力の影響が大きいと判断して、推定を中止してもよいし、異常推定のしきい値を緩和してもよい。推定部99は、推定の結果、複数輪が同時に異常であると推定された場合、路面入力などの影響による誤判定であると判断し、その推定結果を破棄し、正常であると判断してもよい。これにより、誤った推定を防止し、推定の精度を向上させることができる。
When the vehicle speed calculated by the
図5は、本実施の形態に係るタイヤ20の異常の推定方法の手順を示すフローチャートである。まず、推定部99は、速度算出部91が算出した車速に基づいて、タイヤ20の異常を推定するか否かを決定する(S10)。推定部99は、車速が安全上問題の小さい低速域である場合(S10のN)、タイヤ20の異常の推定を行わない。これにより、路面からの入力に起因する振動の影響によりタイヤ20に異常が発生したと誤判定してしまう事態を低減することができる。車速が所定の監視速度以上であった場合は(S10のY)、加速度取得部90により加速度センサ32が検出した加速度信号が取得され(S12)、BPF92により加速度信号からばね下共振周波数成分が抽出される(S14)。BPF92は、例えば20Hz前後の周波数成分を抽出する。推定部99は、各輪のばね下共振周波数成分と所定のしきい値とを比較する(S16)。ばね下共振周波数成分など、タイヤ20の回転に依存しない周波数成分が所定のしきい値を超えている場合(S16のY)、タイヤ20の異常に起因するものではなく、路面からの入力に起因するものであると考えられるので、推定部99は異常の推定を行わない。推定部99は、全輪において、ばね下共振周波数成分がしきい値を超えた場合に、異常の推定を中止してもよいし、1、2、又は3輪のタイヤ20において、しきい値を超えた場合に、異常の推定を中止してもよい。
FIG. 5 is a flowchart showing a procedure of a method for estimating an abnormality of the
ばね下共振周波数成分のレベルが所定のしきい値よりも小さかった場合(S16のN)、レベル算出部93は、取得した加速度信号から、RFVの発生が予測される1次、2次、3次、・・・の周波数成分のレベルを算出し(S18)、推定部99は、各輪のN次成分のレベルと所定のしきい値とを比較する(S20)。各輪のN次成分のレベルがしきい値よりも小さかった場合(S20のN)、推定部99はタイヤ20に異常が無いと推定して、処理を終了する。ある輪のN次成分のレベルがしきい値を超えているとき(S20のY)、全輪において同時にN次成分のレベルが所定のしきい値を超えている場合は(S22のY)、全輪が同時に故障する可能性は低く、路面入力などによる影響である可能性が高いので、推定部99は、タイヤ20に異常が無いと推定して、処理を終了する。推定部99は、全輪において、加速度信号のN次成分のレベルがしきい値を超えた場合に、異常ではないと推定してもよいし、2又は3輪のタイヤ20において、しきい値を超えた場合に、異常ではないと推定してもよい。N次成分のレベルがしきい値を超えているタイヤ20があり、かつ異常ではないと推定されなかった場合は(S22のN)、推定部99は、N次成分のレベルがしきい値を超えたタイヤ20について、異常が発生したと推定し(S24)、警報部82に、ドライバに対して警報を発するよう命じ、速度制御部84に、速度を減少させるよう命じる(S26)。
When the level of the unsprung resonance frequency component is smaller than the predetermined threshold value (N in S16), the
以上の構成及び動作により、ドライバが容易には気づかないような初期段階のタイヤ20の異常を精度よく推定することができるので、車両の安全な走行に支障をきたすような故障に発展する前に、適切な措置を講じることができる。また、タイヤ20の状態を推定する際に、車速や路面状態などに応じて推定内容を適切に変更し、推定の精度を向上させることができる。
With the above configuration and operation, it is possible to accurately estimate an abnormality of the
(第2の実施の形態)
図6は、第2の実施の形態に係るタイヤ状態推定装置10を備える車両1の全体構成を示す。本実施の形態のタイヤ状態推定装置10は、図1に示した第1の実施の形態のタイヤ状態推定装置10の構成と比して、それぞれのタイヤ20に、加速度センサに代えて温度センサが設けられている。図6では、特許文献1又は2に記載された技術を利用して、車輪速センサ50により検出された車輪速パルス信号から、タイヤユニフォミティ成分を演算して、タイヤ20の異常を推定する例を示しているので、加速度センサを省略しているが、第1の実施の形態で説明したように、加速度信号を利用してタイヤ20の異常の推定を行う場合は、それぞれのタイヤ20に加速度センサ32を設けてもよい。その他の構成及び動作は、第1の実施の形態と同様であり、同様の構成には同じ符号を付している。以下、主に、第1の実施の形態と異なる点について説明する。
(Second Embodiment)
FIG. 6 shows an overall configuration of the
タイヤ20a、20b、20c及び20dのそれぞれには、温度センサ37a、37b、37c及び37d(以下、これらを総称するときには「温度センサ37」という)を含む温度センサユニット38a、38b、38c及び38d(以下、これらを総称するときには「温度センサユニット38」という)が設けられる。温度センサユニット38のそれぞれには、トランスポンダ34及びアンテナ36が設けられており、温度センサ37が検知したタイヤ20の温度を車体側へ送信する。温度センサユニット38の設置位置は、図2又は図3に示した第1の実施の形態における加速度センサユニット30の設置位置と同様であってもよいし、その他任意の位置に設けられてもよい。温度センサユニット38から送信されたタイヤ20の温度に関する情報は、アンテナ42及び質問機40を介してECU80へ伝達される。
Each of the
本実施の形態では、ECU80により実現される推定手段は、タイヤ20の温度に応じて推定内容を変更する。タイヤ20に異常が発生するのは、高速走行時に、タイヤ20の温度が高温となったときに多い。そのため、本実施の形態では、タイヤ20が高温になったときにタイヤ20の異常の推定を開始し、タイヤ20が低温であるときは推定を行わない。これにより、誤った推定を防止し、推定の精度を向上させることができる。
In the present embodiment, the estimation means realized by the
図7は、本実施の形態に係る推定手段の機能ブロックを示す。推定手段は、速度算出部91、レベル算出部93、温度算出部94、初期値算出部95、及び推定部99を含む。これらの構成も、ハードウェアのみ、ソフトウェアのみ、またはそれらの組合せによっていろいろな形で実現できる。
FIG. 7 shows functional blocks of the estimation means according to the present embodiment. The estimation means includes a
温度算出部94は、温度センサ37が検出した検出結果を取得して、タイヤ20の温度を算出する。レベル算出部93は、タイヤ20の異常を推定するための指標を算出する。レベル算出部93は、特許文献1又は2に記載されたタイヤユニフォミティ成分のレベルを算出してもよいし、加速度センサが搭載されている場合は、第1の実施の形態と同様に、加速度信号のN次成分のレベルを算出してもよい。初期値算出部95は、推定部99がタイヤ20の異常を行うときに、レベル算出部93により算出された指標の変化量を算出するための基準となる初期値を設定する。推定部99は、車速が所定のしきい値以上であり、温度が所定のしきい値以上であるときに、タイヤ20の異常の有無を推定する。推定部99は、レベル算出部93により算出されたレベルと、初期値算出部95により設定されていた初期値とを比較して、所定のしきい値以上の変動があったときに、タイヤ20に異常が発生したと推定する。推定部99は、第1の実施の形態と同様に、レベル算出部93により算出されたレベルが、所定のしきい値を超えたときに、タイヤ20に異常が発生したと推定してもよい。第1の実施の形態と同様に、ばね下共振周波数成分を抽出するためのBPFを設け、ばね下共振周波数成分に基づいて推定の内容を変更してもよい。
The
図8は、推定部99が推定を行う条件を示す図である。図8の例では、車速がV0(例えば、100km/h)以上であり、かつ、タイヤ20の温度がT0(例えば、摂氏100度)以上であるときに、タイヤ20の異常の推定を実施する。その他の速度域、温度域では推定を行わない。
FIG. 8 is a diagram illustrating conditions for the
図9は、本実施の形態に係るタイヤ状態の推定方法の手順を示すフローチャートである。まず、推定部99は、速度算出部91が算出した車速に基づいて、タイヤ20の異常を推定するか否かを決定する(S30)。推定部99は、車速が例えば200km/h以下の安全上問題が小さい低速域である場合(S30のN)、タイヤ20の異常の推定を行わない。これにより、路面からの入力に起因する振動の影響などによりタイヤ20に異常が発生したと誤判定してしまう事態を低減することができる。車速が所定の監視速度以上であった場合は(S30のY)、推定部99は、初期値算出部95により初期値が設定されているか否かを確認する(S32)。初期値が設定されていない場合は(S32のN)、レベル算出部93が車輪速センサ50から取得した車輪速パルス信号に基づいてユニフォミティ成分のレベルGnを算出し(S44)、初期値算出部95は、算出されたGnを初期値Gn0に設定する(S46)。初期値算出部95は、車速域又は温度域毎に初期値を設定してもよい。
FIG. 9 is a flowchart showing the procedure of the tire condition estimation method according to the present embodiment. First, the
初期値が既に設定されていた場合(S32のY)、推定部99は、温度算出部94が算出したタイヤ20の温度に基づいて、タイヤ20の異常を推定するか否かを決定する(S34)。推定部99は、タイヤ20の温度が例えば摂氏100度以下の安全上問題が小さい低温域である場合(S34のN)、タイヤ20の異常の推定を行わない。これにより、誤判定を防止し、推定の精度を向上させることができる。タイヤ20の温度が監視温度異常であった場合は(S34のY)、レベル算出部93が振動レベルGnを算出し(S36)、推定部99は、算出された振動レベルGnと設定されていた初期値Gn0を比較する(S38)。GnとGn0の差が所定のしきい値よりも大きかった場合は(S38のY)、推定部99は、タイヤ20に異常が発生したと推定し(S40)、警報部82に、ドライバに対して警報を発するよう命じ、速度制御部84に、速度を減少させるよう命じる(S42)。GnとGn0の差が所定のしきい値よりも小さかった場合は(S38のN)、推定部99は、タイヤ20に異常がないと推定し、処理を終了する。
When the initial value has already been set (Y in S32), the
以上の構成及び動作により、タイヤ20の状態を推定する際に、車速やタイヤ20の温度などに応じて推定内容を適切に変更し、推定の精度を向上させることができる。
With the above configuration and operation, when the state of the
(第3の実施の形態)
本実施の形態では、タイヤ20の劣化状態に応じて、ECU80により実現される推定手段における推定内容を変更する。タイヤユニフォミティ成分のレベルの変動が大きくなると、タイヤ20の劣化が進行していると考えられ、タイヤ20に異常が発生する可能性が高まる。したがって、タイヤ20の劣化が進行していると判断したときには、タイヤ20の異常の推定を行う条件を広げ、タイヤ20の異常の発生を的確に検出できるようにする。本実施の形態のタイヤ状態推定装置10の構成は、図6に示した第2の実施の形態のタイヤ状態推定装置10の構成と同様である。以下、主に、第2の実施の形態と異なる点について説明する。
(Third embodiment)
In the present embodiment, the estimation content in the estimation means realized by the
図10は、本実施の形態に係る推定手段の機能ブロックを示す。推定手段は、速度算出部91、レベル算出部93、温度算出部94、初期値算出部95、レベル比較部96、推定領域更新部97、及び推定部99を含む。これらの構成も、ハードウェアのみ、ソフトウェアのみ、またはそれらの組合せによっていろいろな形で実現できる。初期値算出部95は、所定の速度域毎にユニフォミティレベルの初期値を設定する。レベル比較部96は、レベル算出部93により算出されたユニフォミティレベルと、初期値算出部95により設定されていた速度域毎の初期値とを比較し、速度域毎にユニフォミティ成分のレベルの変化量を算出する。推定領域更新部97は、レベル比較部96により算出されたレベルの変化量に基づいて、推定部99が推定を行う温度域及び速度域を更新する。
FIG. 10 shows functional blocks of the estimation means according to the present embodiment. The estimation means includes a
図11は、速度域毎のユニフォミティレベルの変化の例を示す。図中、黒丸は速度域毎の初期値を示し、白丸は初期値設定後に観測されたユニフォミティレベルを示す。図11に示した例では、例えば、V1以上V2未満の速度域では、ユニフォミティレベルが1変化しており、V2以上V3未満の速度域では、ユニフォミティレベルが2変化している。そして、この時点でのユニフォミティレベルの変化量の合計は6である。本実施の形態では、この変化量の合計が大きいほど、タイヤ20の劣化が進行していると判定する。推定領域更新部97は、この変化量の合計値に基づいてタイヤ20の劣化状態を判定し、推定部99が推定に用いるしきい値を変更する。
FIG. 11 shows an example of a change in uniformity level for each speed range. In the figure, black circles indicate initial values for each speed range, and white circles indicate uniformity levels observed after initial value setting. In the example shown in FIG. 11, for example, the uniformity level changes by 1 in the speed range from V1 to less than V2, and the uniformity level changes by 2 in the speed range from V2 to less than V3. The total change amount of the uniformity level at this time is 6. In the present embodiment, it is determined that the deterioration of the
図12は、レベル変化量と推定領域との対応を格納したテーブルの例を示す。図12の例では、例えば、速度域毎のユニフォミティレベルの変化量の合計値が0〜2であったときは、推定領域更新部97は、推定部99がタイヤ20の状態を推定する速度域を「200km/h以上」とし、温度域を「100℃以上」とする。図11に示した例では、ユニフォミティレベルの変化量の合計値が「6」であったので、推定領域更新部97は、推定を行う速度域を「160km/h以上」に、温度域を「80℃以上」に、それぞれ更新する。
FIG. 12 shows an example of a table storing the correspondence between the level change amount and the estimated area. In the example of FIG. 12, for example, when the total value of the change amount of the uniformity level for each speed range is 0 to 2, the estimation
図13は、推定領域更新部97により推定領域が更新された様子を示す。当初、推定部99が推定を行う領域は、速度が200km/h以上、温度が100℃以上であったが、推定領域更新部97により、速度域は160km/hまで、温度域は80℃まで、それぞれ推定領域が広げられている。タイヤ20の劣化が進行するにしたがって、推定領域を広げることにより、タイヤ20の異常の発生を見逃すことなく、的確に検出することができる。このように、本実施の形態によれば、タイヤ20の劣化の度合いを的確に判定し、劣化の度合いに応じて推定部99が推定を行う条件を設定することができるので、推定の感度を向上させることができる。
FIG. 13 shows a state where the estimated area is updated by the estimated
図14は、本実施の形態に係るタイヤ状態の推定方法の手順を示すフローチャートである。図14は、タイヤ20の劣化の度合いに応じて推定部99による推定内容を変更する手順を示しており、この後に、図9に示したタイヤ状態推定方法が実行される。まず、推定部99は、速度算出部91から車速を取得し、現在の車速域を判定する(S50)。現在の車速がいずれの車速域にも該当しない場合は(S50のN)、処理を終了する。推定部99は、車速域を判定すると(S50のY)、初期値算出部95によりその車速域における初期値が設定されているか否かを確認する(S52)。初期値が設定されていない場合は(S52のN)、レベル算出部93が、車輪速センサ50から取得した車輪速パルス信号に基づいてユニフォミティ成分のレベルを算出し(S60)、初期値算出部95は、算出されたレベルをその車速域の初期値に設定する(S62)。
FIG. 14 is a flowchart showing the procedure of the tire condition estimation method according to the present embodiment. FIG. 14 shows a procedure for changing the estimation content by the
現在の車速域における初期値が設定されていた場合は(S52のY)、レベル算出部93が振動レベルを算出し(S54)、レベル比較部96は、算出された振動レベルと、現在の車速域における初期値とを比較し、レベル変化量を算出する(S56)。推定領域更新部97は、レベル変化量に基づいてタイヤ20の劣化の度合いを推定し、劣化の度合いに応じて推定部99による推定条件を更新する(S58)。推定条件が更新されたときは、初期値をクリアしてもよい。
When the initial value in the current vehicle speed range has been set (Y in S52), the
以上の構成及び動作により、タイヤ20の状態を推定する際に、タイヤ20の劣化状態に応じて推定内容を適切に変更し、推定の精度を向上させることができる。
With the above configuration and operation, when the state of the
以上、本発明を実施の形態をもとに説明した。この実施の形態は例示であり、それらの各構成要素や各処理プロセスの組合せにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。 The present invention has been described based on the embodiments. This embodiment is an exemplification, and it will be understood by those skilled in the art that various modifications can be made to combinations of the respective constituent elements and processing processes, and such modifications are also within the scope of the present invention. is there.
1 車両、10 タイヤ状態推定装置、12 車体、20 タイヤ、22 トレッドゴム、24 タイヤバルブ、30 加速度センサユニット、32 加速度センサ、34 トランスポンダ、36 アンテナ、37 温度センサ、38 温度センサユニット、40 質問機、42 アンテナ、50 車輪速センサ、82 警報部、84 速度制御部、90 加速度取得部、91 速度算出部、93 レベル算出部、94 温度算出部、95 初期値算出部、96 レベル比較部、97 推定領域更新部、99 推定部。
DESCRIPTION OF
Claims (9)
前記検出手段の検出結果に基づいて、前記タイヤの異常を推定する推定手段と、を備え、
前記推定手段は、車両の状態に応じて、推定内容を変更することを特徴とするタイヤ状態推定装置。 Detection means for detecting the condition of the tire;
An estimation means for estimating an abnormality of the tire based on a detection result of the detection means,
The estimation means changes the estimation contents according to the state of the vehicle.
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