JP2011102077A - タイヤ空気圧低下検出装置及び方法、並びにタイヤの空気圧低下検出プログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】各車輪の回転速度情報を検出する手段と、得られる車輪回転速度情報の周波数特性を推定する手段と、推定された周波数特性に基づいてタイヤの空気圧の低下を判定する手段とを備え、周波数特性を推定する手段は、車輪回転速度情報を含む時系列信号に対し、3次以上の線形モデルのパラメータを時系列推定する手段、擬似入力データを生成する手段、推定された線形モデルパラメータと擬似入力データとから、線形モデルに対する出力データを推定する手段、前記擬似入力データと推定された出力とから、2次に低次元化した線形モデルパラメータを同定する同定手段、及び2次に低次元化して同定されたパラメータからタイヤのねじり方向の共振周波数推定手段を含む。前記空気圧低下を判定する手段は、推定された共振周波数に基づいてタイヤの空気圧の低下を判定する。
【選択図】図4
Description
まず、時系列データである車輪速信号を高次の自己回帰(Autoregressive;AR)モデルに基づいて解析する。次に、時系列解析により推定されたARモデルのパラメータと推定に用いた実際の車輪速信号とから、モデルに与えられたと仮定できる入力信号を復元する。そして、この入力信号と出力信号(車輪速信号)に帯域通過フィルタなどの適当な信号処理を施した後に、2次の自己回帰移動平均(Autoregressive moving average;ARMA)モデルに基づいてシステムを決定する。
この車輪回転速度情報検出手段により得られる車輪回転速度情報から、当該車輪回転速度情報の周波数特性を推定する周波数特性推定手段と、
推定された周波数特性に基づいてタイヤの空気圧の低下を判定する空気圧低下判定手段と
を備えており、
前記周波数特性推定手段は、前記車輪回転速度情報を含む時系列信号に対し、
第1の工程として、3次以上の線形モデルのパラメータを時系列推定するパラメータ推定手段、
第2の工程として、擬似入力データを生成する擬似入力データ生成手段、
第3の工程として、第1の工程で推定された線形モデルパラメータと第2の工程で生成された擬似入力データとから、線形モデルに対する出力データを推定する出力データ推定手段、
第4の工程として、前記擬似入力データと推定された出力とから、2次に低次元化した線形モデルパラメータを同定するパラメータ同定手段、及び
第5の工程として、2次に低次元化して同定されたパラメータからタイヤのねじり方向の共振周波数を推定する共振周波数推定手段
を含んでおり、且つ、
前記空気圧低下判定手段は、推定されたタイヤのねじり方向の共振周波数に基づいてタイヤの空気圧の低下を判定するように構成されていることを特徴としている。
さらに、第2の工程以降は、サンプリング間隔毎に絶えず実施する必要はなく、逐次処理によって任意のタイミングで結果を得ることができるため、例えば、計算処理負荷を低減させる必要がある場合などは、100回のサンプリング毎に1回処理を行うなど、容易に計算負荷を分散させることができ、システムの動作を安定に保つことができる。
この車輪回転速度情報検出手段により得られる車輪回転速度情報から、車輪の回転加速度情報を演算する車輪回転加速度情報演算手段と、
この車輪回転加速度情報演算手段により演算された車輪回転加速度情報から、当該車輪回転加速度情報の周波数特性を推定する周波数特性推定手段と、
推定された周波数特性に基づいてタイヤの空気圧の低下を判定する空気圧低下判定手段と
を備えており、
前記周波数特性推定手段は、前記車輪回転速度情報を含む時系列信号に対し、
第1の工程として、3次以上の線形モデルのパラメータを時系列推定するパラメータ推定手段、
第2の工程として、擬似入力データを生成する擬似入力データ生成手段、
第3の工程として、第1の工程で推定された線形モデルパラメータと第2の工程で生成された擬似入力データとから、線形モデルに対する出力データを推定する出力データ推定手段、
第4の工程として、前記擬似入力データと推定された出力とから、2次に低次元化した線形モデルパラメータを同定するパラメータ同定手段、及び
第5の工程として、2次に低次元化して同定されたパラメータからタイヤのねじり方向の共振周波数を推定する共振周波数推定手段
を含んでおり、且つ、
前記空気圧低下判定手段は、推定されたタイヤのねじり方向の共振周波数に基づいてタイヤの空気圧の低下を判定するように構成されていることを特徴としている。
この回転速度情報を検出する工程において得られる車輪回転速度情報から、当該車輪回転速度情報の周波数特性を推定する工程と、
推定された周波数特性に基づいてタイヤの空気圧の低下を判定する工程と
を含んでおり、
前記周波数特性を推定する工程は、
前記車輪回転速度情報を含む時系列信号に対し、3次以上の線形モデルのパラメータを時系列推定する第1の工程、
擬似入力データを生成する第2の工程、
第1の工程で推定された線形モデルパラメータと第2の工程で生成された擬似入力データとから、線形モデルに対する出力データを推定する第3の工程、
前記擬似入力データと推定された出力とから、2次に低次元化した線形モデルパラメータを同定する第4の工程、及び
2次に低次元化して同定されたパラメータからタイヤのねじり方向の共振周波数を推定する第5の工程
を含んでおり、且つ、
前記タイヤの空気圧の低下を判定する工程において、推定されたタイヤのねじり方向の共振周波数に基づいてタイヤの空気圧の低下を判定するように構成されていることを特徴としている。
さらに、第2の工程以降は、サンプリング間隔毎に絶えず実施する必要はなく、逐次処理によって任意のタイミングで結果を得ることができるため、例えば、計算処理負荷を低減させる必要がある場合などは、100回のサンプリング毎に1回処理を行うなど、容易に計算負荷を分散させることができ、システムの動作を安定に保つことができる。
この回転速度情報を検出する工程において得られる車輪回転速度情報から、車輪の回転加速度情報を演算する工程と、
この車輪回転加速度情報を演算する工程において演算された車輪回転加速度情報から、当該車輪回転加速度情報の周波数特性を推定する工程と、
推定された周波数特性に基づいてタイヤの空気圧の低下を判定する工程と
を含んでおり、
前記周波数特性を推定する工程は、
前記車輪回転速度情報を含む時系列信号に対し、3次以上の線形モデルのパラメータを時系列推定する第1の工程、
擬似入力データを生成する第2の工程、
第1の工程で推定された線形モデルパラメータと第2の工程で生成された擬似入力データとから、線形モデルに対する出力データを推定する第3の工程、
前記擬似入力データと推定された出力とから、2次に低次元化した線形モデルパラメータを同定する第4の工程、及び
2次に低次元化して同定されたパラメータからタイヤのねじり方向の共振周波数を推定する第5の工程
を含んでおり、且つ、
前記タイヤの空気圧の低下を判定する工程において、推定されたタイヤのねじり方向の共振周波数に基づいてタイヤの空気圧の低下を判定するように構成されていることを特徴としている。
前記周波数特性推定手段は、前記車輪回転速度情報を含む時系列信号に対し、
第1の工程として、3次以上の線形モデルのパラメータを時系列推定するパラメータ推定手段、
第2の工程として、擬似入力データを生成する擬似入力データ生成手段、
第3の工程として、第1の工程で推定された線形モデルパラメータと第2の工程で生成された擬似入力データとから、線形モデルに対する出力データを推定する出力データ推定手段、
第4の工程として、前記擬似入力データと推定された出力とから、2次に低次元化した線形モデルパラメータを同定するパラメータ同定手段、及び
第5の工程として、2次に低次元化して同定されたパラメータからタイヤのねじり方向の共振周波数を推定する共振周波数推定手段
を含んでおり、且つ、
前記空気圧低下判定手段は、推定されたタイヤのねじり方向の共振周波数に基づいてタイヤの空気圧の低下を判定するように構成されていることを特徴としている。
前記周波数特性推定手段は、前記車輪回転速度情報を含む時系列信号に対し、
第1の工程として、3次以上の線形モデルのパラメータを時系列推定するパラメータ推定手段、
第2の工程として、擬似入力データを生成する擬似入力データ生成手段、
第3の工程として、第1の工程で推定された線形モデルパラメータと第2の工程で生成された擬似入力データとから、線形モデルに対する出力データを推定する出力データ推定手段、
第4の工程として、前記擬似入力データと推定された出力とから、2次に低次元化した線形モデルパラメータを同定するパラメータ同定手段、及び
第5の工程として、2次に低次元化して同定されたパラメータからタイヤのねじり方向の共振周波数を推定する共振周波数推定手段
を含んでおり、且つ、
前記空気圧低下判定手段は、推定されたタイヤのねじり方向の共振周波数に基づいてタイヤの空気圧の低下を判定するように構成されていることを特徴としている。
図1に示されるように、本発明の一実施の形態に係る検出装置は、4輪車両に備えられた4つのタイヤの左前輪(FL)、右前輪(FR)、左後輪(RL)および右後輪(RR)の回転速度情報を検出するため、各タイヤに関連して設けられた通常の車輪速度検出手段(車輪回転速度情報検出手段)1を備えている。
一般に、入力とそれに対応するシステムの出力が与えられる問題では、入出力のペアをデータとして仮定したモデルのパラメータを決定することでシステムの振る舞いを最良に近似できる。一方、出力しか得られない問題では、入力に白色雑音を仮定したモデルに基づいてそのパラメータを決定する。本発明が扱う問題は、タイヤに生じる物理現象をモデル化し、車輪の回転信号のみからそのモデルパラメータを決定する。すなわち、入力として仮定される路面刺激を得ることができないため、後者の方法が採られる。
(1)まず、車輪速度検出手段により、車輪の回転信号を検出する。
(2)ついで、車輪速度演算手段により、前記車輪の回転信号を所定の周期にしたがって再サンプリングすることで、車輪速信号を得る。その周期は、着目するタイヤのねじり方向の共振周波数を考慮して決める必要がある。具体的には、サンプリング周期は、着目しているタイヤのねじり方向の共振周波数が数十Hz付近に現れることから、100Hz以上のサンプリング周期とすることが望ましい。
まず、第1の工程において、回転加速度データを時系列信号として、以下の式(1)のn次(nは3以上の整数)の線形モデルとして、時系列推定手段により各パラメータを時系列推定する。時系列推定は、コンピュータリソースなどを考慮すると最小二乗法を用いて行うことが望ましい。
以下の式(3)のように、前記外乱w(k)に、第2の工程で生成した擬似入力信号を代入し、第1の工程で推定した各パラメータを用いて出力信号であるy(k)を推定する。y(k)の初期値はゼロとする。
ただし、2次に低次元化する際、特にタイヤの共振周波数に着目するために、入力信号及び出力信号に対して所定の通過帯域幅をもったフィルタ手段によるフィルタリング処理を施した後、システム同定を行うことが望ましい。
2 制御ユニット
2a インターフェース
2b CPU
2c ROM
2d RAM
3 表示器
4 初期化ボタン
5 警報器
6 温度センサ
Claims (14)
- 車両の各車輪の回転速度情報を検出する車輪回転速度情報検出手段と、
この車輪回転速度情報検出手段により得られる車輪回転速度情報から、当該車輪回転速度情報の周波数特性を推定する周波数特性推定手段と、
推定された周波数特性に基づいてタイヤの空気圧の低下を判定する空気圧低下判定手段と
を備えており、
前記周波数特性推定手段は、前記車輪回転速度情報を含む時系列信号に対し、
第1の工程として、3次以上の線形モデルのパラメータを時系列推定するパラメータ推定手段、
第2の工程として、擬似入力データを生成する擬似入力データ生成手段、
第3の工程として、第1の工程で推定された線形モデルパラメータと第2の工程で生成された擬似入力データとから、線形モデルに対する出力データを推定する出力データ推定手段、
第4の工程として、前記擬似入力データと推定された出力とから、2次に低次元化した線形モデルパラメータを同定するパラメータ同定手段、及び
第5の工程として、2次に低次元化して同定されたパラメータからタイヤのねじり方向の共振周波数を推定する共振周波数推定手段
を含んでおり、且つ、
前記空気圧低下判定手段は、推定されたタイヤのねじり方向の共振周波数に基づいてタイヤの空気圧の低下を判定するように構成されていることを特徴とする、タイヤ空気圧低下検出装置。 - 車両の各車輪の回転速度情報を検出する車輪回転速度情報検出手段と、
この車輪回転速度情報検出手段により得られる車輪回転速度情報から、車輪の回転加速度情報を演算する車輪回転加速度情報演算手段と、
この車輪回転加速度情報演算手段により演算された車輪回転加速度情報から、当該車輪回転加速度情報の周波数特性を推定する周波数特性推定手段と、
推定された周波数特性に基づいてタイヤの空気圧の低下を判定する空気圧低下判定手段と
を備えており、
前記周波数特性推定手段は、前記車輪回転速度情報を含む時系列信号に対し、
第1の工程として、3次以上の線形モデルのパラメータを時系列推定するパラメータ推定手段、
第2の工程として、擬似入力データを生成する擬似入力データ生成手段、
第3の工程として、第1の工程で推定された線形モデルパラメータと第2の工程で生成された擬似入力データとから、線形モデルに対する出力データを推定する出力データ推定手段、
第4の工程として、前記擬似入力データと推定された出力とから、2次に低次元化した線形モデルパラメータを同定するパラメータ同定手段、及び
第5の工程として、2次に低次元化して同定されたパラメータからタイヤのねじり方向の共振周波数を推定する共振周波数推定手段
を含んでおり、且つ、
前記空気圧低下判定手段は、推定されたタイヤのねじり方向の共振周波数に基づいてタイヤの空気圧の低下を判定するように構成されていることを特徴とする、タイヤ空気圧低下検出装置。 - 前記タイヤの近傍の温度を検出する温度センサ、及び、この温度センサで検出された温度情報に基づいて、前記推定されたタイヤのねじり方向の共振周波数を補正する補正手段を備えている請求項1〜2のいずれかに記載のタイヤ空気圧低下検出装置。
- 前記パラメータ推定手段が、最小二乗法により3次以上の線形モデルのパラメータを時系列推定するように構成されている請求項1〜2のいずれかに記載のタイヤ空気圧低下検出装置。
- 前記パラメータ同定手段が、2次の線形モデルを同定するに際し、前記入力データ及び出力データに対して、所定の通過帯域幅をもったフィルタによるフィルタリング処理を施すように構成されている請求項1〜2のいずれかに記載のタイヤ空気圧低下検出装置。
- 前記パラメータ同定手段が、最小二乗法により2次の線形モデルを同定するように構成されている請求項1〜2のいずれかに記載のタイヤ空気圧低下検出装置。
- 車両の各車輪の回転速度情報を検出する工程と、
この回転速度情報を検出する工程において得られる車輪回転速度情報から、当該車輪回転速度情報の周波数特性を推定する工程と、
推定された周波数特性に基づいてタイヤの空気圧の低下を判定する工程と
を含んでおり、
前記周波数特性を推定する工程は、
前記車輪回転速度情報を含む時系列信号に対し、3次以上の線形モデルのパラメータを時系列推定する第1の工程、
擬似入力データを生成する第2の工程、
第1の工程で推定された線形モデルパラメータと第2の工程で生成された擬似入力データとから、線形モデルに対する出力データを推定する第3の工程、
前記擬似入力データと推定された出力とから、2次に低次元化した線形モデルパラメータを同定する第4の工程、及び
2次に低次元化して同定されたパラメータからタイヤのねじり方向の共振周波数を推定する第5の工程
を含んでおり、且つ、
前記タイヤの空気圧の低下を判定する工程において、推定されたタイヤのねじり方向の共振周波数に基づいてタイヤの空気圧の低下を判定するように構成されていることを特徴とする、タイヤ空気圧低下検出方法。 - 車両の各車輪の回転速度情報を検出する工程と、
この回転速度情報を検出する工程において得られる車輪回転速度情報から、車輪の回転加速度情報を演算する工程と、
この車輪回転加速度情報を演算する工程において演算された車輪回転加速度情報から、当該車輪回転加速度情報の周波数特性を推定する工程と、
推定された周波数特性に基づいてタイヤの空気圧の低下を判定する工程と
を含んでおり、
前記周波数特性を推定する工程は、
前記車輪回転速度情報を含む時系列信号に対し、3次以上の線形モデルのパラメータを時系列推定する第1の工程、
擬似入力データを生成する第2の工程、
第1の工程で推定された線形モデルパラメータと第2の工程で生成された擬似入力データとから、線形モデルに対する出力データを推定する第3の工程、
前記擬似入力データと推定された出力とから、2次に低次元化した線形モデルパラメータを同定する第4の工程、及び
2次に低次元化して同定されたパラメータからタイヤのねじり方向の共振周波数を推定する第5の工程
を含んでおり、且つ、
前記タイヤの空気圧の低下を判定する工程において、推定されたタイヤのねじり方向の共振周波数に基づいてタイヤの空気圧の低下を判定するように構成されていることを特徴とする、タイヤ空気圧低下検出方法。 - 前記タイヤの近傍の温度を検出する温度センサからの温度情報に基づいて、前記推定されたタイヤのねじり方向の共振周波数を補正する工程をさらに含む請求項7〜8のいずれかに記載のタイヤ空気圧低下検出方法。
- 前記第1の工程において、最小二乗法により3次以上の線形モデルのパラメータを時系列推定する請求項7〜8のいずれかに記載のタイヤ空気圧低下検出方法。
- 前記第4の工程で2次の線形モデルを同定するに際し、前記入力データ及び出力データに対して、所定の通過帯域幅をもったフィルタによるフィルタリング処理を施す請求項7〜8のいずれかに記載のタイヤ空気圧低下検出方法。
- 前記第4の工程において、最小二乗法により2次の線形モデルを同定する請求項7〜8のいずれかに記載のタイヤ空気圧低下検出方法。
- 走行中の車両のタイヤの共振周波数に基づいて当該タイヤの空気圧低下を検出するためにコンピュータを、車両の各車輪の回転速度情報を検出する車輪回転速度情報検出手段により得られる車輪回転速度情報から、当該車輪回転速度情報の周波数特性を推定する周波数特性推定手段、及び、推定された周波数特性に基づいてタイヤの空気圧の低下を判定する空気圧低下判定手段として機能させ、
前記周波数特性推定手段は、前記車輪回転速度情報を含む時系列信号に対し、
第1の工程として、3次以上の線形モデルのパラメータを時系列推定するパラメータ推定手段、
第2の工程として、擬似入力データを生成する擬似入力データ生成手段、
第3の工程として、第1の工程で推定された線形モデルパラメータと第2の工程で生成された擬似入力データとから、線形モデルに対する出力データを推定する出力データ推定手段、
第4の工程として、前記擬似入力データと推定された出力とから、2次に低次元化した線形モデルパラメータを同定するパラメータ同定手段、及び
第5の工程として、2次に低次元化して同定されたパラメータからタイヤのねじり方向の共振周波数を推定する共振周波数推定手段
を含んでおり、且つ、
前記空気圧低下判定手段は、推定されたタイヤのねじり方向の共振周波数に基づいてタイヤの空気圧の低下を判定するように構成されていることを特徴とする、タイヤの空気圧低下検出プログラム。 - 走行中の車両のタイヤの共振周波数に基づいて当該タイヤの空気圧低下を検出するためにコンピュータを、車両の各車輪の回転速度情報を検出する車輪回転速度情報検出手段により得られる車輪回転速度情報から、車輪の回転加速度情報を演算する車輪回転加速度情報演算手段、この車輪回転加速度情報演算手段により演算された車輪回転加速度情報から、当該車輪回転加速度情報の周波数特性を推定する周波数特性推定手段、及び、推定された周波数特性に基づいてタイヤの空気圧の低下を判定する空気圧低下判定手段として機能させ、
前記周波数特性推定手段は、前記車輪回転速度情報を含む時系列信号に対し、
第1の工程として、3次以上の線形モデルのパラメータを時系列推定するパラメータ推定手段、
第2の工程として、擬似入力データを生成する擬似入力データ生成手段、
第3の工程として、第1の工程で推定された線形モデルパラメータと第2の工程で生成された擬似入力データとから、線形モデルに対する出力データを推定する出力データ推定手段、
第4の工程として、前記擬似入力データと推定された出力とから、2次に低次元化した線形モデルパラメータを同定するパラメータ同定手段、及び
第5の工程として、2次に低次元化して同定されたパラメータからタイヤのねじり方向の共振周波数を推定する共振周波数推定手段
を含んでおり、且つ、
前記空気圧低下判定手段は、推定されたタイヤのねじり方向の共振周波数に基づいてタイヤの空気圧の低下を判定するように構成されていることを特徴とする、タイヤの空気圧低下検出プログラム。
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