JP2023146447A - 車輪の異常検知装置 - Google Patents

Abstract

【課題】車輪の回転速度を表す信号に基づいて、適切に車輪に生じる異常を検知することができる異常検知装置を提供する。【解決手段】異常検知装置は、信号取得部と、第１指標算出部と、スペクトル算出部と、標準化部と、第２指標算出部とを備える。信号取得部は、車輪の回転速度を表す信号を、立ち上がりを有するパルスとして取得する。第１指標算出部は、車輪の１回転に相当するパルスの各々について、立ち上がりの時間的ばらつきを表す第１指標を算出する。スペクトル算出部は、パルスの各々について算出された第１指標を周波数解析することにより、第１指標の１次からｍ次までの回転次数の周波数スペクトルを算出する。標準化部は、周波数スペクトルのゲインを、異常がない場合の回転次数ごとのゲインの平均値と標準偏差とを用いて標準化する。第２指標算出部は、標準化されたゲインに基づいて、異常の有無を判定するための第２指標を算出する。【選択図】図３

Description

本発明は、車軸に取り付けられた車輪に生じる異常を検知する異常検知装置、異常検知方法及び異常検知プログラムに関する。

車輪に生じる異常を早期に検知し、対策を講じられるようにすることは、車両の適切な走行を維持するために重要である。車輪に生じる異常としては、例えば車輪の僅かながたつきやタイヤに生じる損傷等が挙げられる。車輪のがたつきは、典型的にはホイールナットの緩みに起因する。ホイールナットが緩んだままで走行を続けると、緩みは次第に進行し、やがて車輪が脱落する事態に繋がりかねない。タイヤに生じる損傷には、例えばピンチカットが含まれる。ピンチカットは、タイヤが衝撃を受けて大きく変形した場合に、路面とホイールリムのフランジとの間にサイドウォール部が挟まれることにより、タイヤに含まれる強度部材に生じる損傷である。ピンチカットの程度が重度である場合は、タイヤが急激に減圧して走行不能となる。ピンチカットの程度が軽度である場合は、急激な減圧がなく、ドライバーがこれに気付かない場合がある。しかし、このようなピンチカットが生じた状態で走行を続けると、突然のパンクやバーストを引き起こす可能性がある。

特許文献１は、車両のホイールの回転数を検出する回転数検出装置から出力されるパルスに基づき、ホイールをハブに固定するホイール取付け手段の緩みを検出するセンサユニットを開示する。回転数検出装置は、ホイールに取り付けられたマルチポーリングディスクと、ハブに取り付けられた磁界センサとを備える。マルチポーリングディスクは、例えば所定数Ｎのポール領域を備えた磁気エンコーダディスクである。マルチポーリングディスクがホイールとともに回転すると、磁界センサによりマルチポーリングディスクの回転位置に応じた磁界強度が検出される。磁界センサは、各ポール領域に対する個々のパルス持続時間を有する測定パルスを出力する。

特許文献１によれば、通常、マルチポーリングディスクのポール領域にはピッチ誤差が生じるため、個々のパルス持続時間は車輪速に依存する平均パルス持続時間に対して同一ではなく、各ポール領域に対して固定されて設定される。ホイール取付け手段に緩みが生じると、個々のパルス持続時間に付加的な周期的な変化が生じる。この変化の周波数は、ホイール取付け手段の数が乗算された、対応するホイールの回転数の整数倍に相当する。

特許文献１では、上記のことを利用して、ホイール取付け手段の緩みを検出する。より具体的には、１回のホイール回転にわたる上記周期的な変化の周波数スペクトルを算出し、ホイール取付け手段の数またはその整数倍のホイール周波数において、スペクトルの振幅が所定の閾値以上に達すると、ホイール取付け手段が緩んでいると判定する。

特開２０１６－５３０４８８号公報

発明者の検討によれば、上記周波数スペクトルのホイール周波数において、振幅にどの程度の変化が生じるのかは、タイヤを含む車輪の種類や、車両の種類に依存する。このため、ホイール取付け手段の緩みが生じたとしても、常に特定のホイール周波数で振幅が所定の閾値以上になるとは限らない。スペクトルの振幅が減少する方向に変化する場合や、振幅の変化が僅かである場合には、ホイール取付け手段の緩みを適切に検知できない場合がある。なお、このことは、ホイール取付け手段の緩みを検出しようとする場合に限らず、同様の周波数スペクトルに基づいて、車輪のがたつきやタイヤの損傷を検知しようとする場合にもあてはまる。

本発明は、車輪の回転速度を表す信号に基づいて、より適切に車輪に生じる異常を検知することができる異常検知装置、異常検知プログラム及び異常検知方法を提供することを目的とする。

本発明のある側面に係る異常検知装置は、車輪に生じる異常を検知する異常検知装置であって、信号取得部と、第１指標算出部と、スペクトル算出部と、標準化部と、第２指標算出部とを備える。信号取得部は、前記車輪の回転速度を表す信号を、立ち上がりを有するパルスとして順次取得する。第１指標算出部は、前記車輪の１回転に相当する前記パルスの各々について、前記立ち上がりの時間的ばらつきを表す第１指標を算出する。スペクトル算出部は、前記パルスの各々について算出された第１指標を周波数解析することにより、前記第１指標の１次からｍ次（ただし、ｍ≧１）までの回転次数の周波数スペクトルを算出する。標準化部は、前記周波数スペクトルの前記回転次数ごとのゲインを、前記異常がない場合の前記回転次数ごとのゲインの平均値と標準偏差とを用いて標準化する。第２指標算出部は、前記標準化されたゲインに基づいて、前記異常の有無を判定するための第２指標を算出する。

上記異常検知装置において、前記異常は、前記車輪に含まれるタイヤに生じるピンチカットであってもよい。

上記異常検知装置において、前記異常は、前記車輪に含まれるホイールを車軸に取り付け、固定する固定部材の緩みであってもよい。

上記異常検知装置において、前記第２指標は、前記標準化されたゲインの１次からｍ次までの絶対値の総和及び平方和の少なくとも一方により算出されてもよい。

上記異常検知装置は、前記算出された第２指標に基づいて、前記異常の有無を判定する判定部をさらに備えてもよい。

上記異常検知装置において、前記判定部は、前記異常が無い場合の前記第２指標が従う確率分布に基づいて、前記異常の有無を判定するための閾値を設定してもよい。

上記異常検知装置は、前記異常が有ると判定された場合に、警報を出力する警報出力部をさらに備えてもよい。

上記異常検知装置において、前記車輪の回転速度を表す信号は、車両に装着される回転速度センサが出力する信号であってもよく、前記回転速度センサは、前記車輪の回転に応じて変化する磁界及び光の少なくとも一方を検出してもよい。

本発明のある側面に係る異常検知方法は、コンピュータにより実行される、車輪に生じる異常を検知する異常検知方法であって、以下のことを含む。また、本発明のある側面に係る異常検知プログラムは、車輪に生じる異常を検知する異常検知プログラムであって、以下のことをコンピュータに実行させる。
・前記車輪の回転速度を表す信号を、立ち上がりを有するパルスとして順次取得することと
・前記車輪の１回転に相当する前記パルスの各々について、前記立ち上がりの時間的ばらつきを表す第１指標を算出すること
・前記パルスの各々について算出された第１指標を周波数解析することにより、前記第１指標の１次からｍ次（ただし、ｍ≧１）までの回転次数の周波数スペクトルを算出すること
・前記周波数スペクトルの前記回転次数ごとのゲインを、前記異常がない場合の前記回転次数ごとのゲインの平均値と標準偏差とを用いて標準化すること
・前記標準化されたゲインに基づいて、前記異常の有無を判定するための第２指標を算出すること

車輪のがたつきやタイヤの損傷を含む異常は、仮にドライバーが気付かない程度に軽度であったとしても、車輪の回転速度を表す信号の周波数成分に現れる。より具体的には、上記異常により、車輪の回転速度を表すパルスの立ち上がり時間のばらつきに、正常時とは異なる周波数成分を有する変動が生じる。本発明によれば、このばらつきの周波数スペクトルの回転次数に対するゲインが、正常時の周波数スペクトルの回転次数に対するゲインの平均値と標準偏差とを用いて標準化される。これにより、回転次数に対するゲインの変化に対する感度が向上し、これに基づいて算出される第２指標を用いて異常の有無の判定するため、より適切に異常を検知することができる。

本発明の一実施形態に係る異常検知装置が車両に搭載された様子を示す模式図。 異常検知装置の電気的構成を示すブロック図。 異常検知処理の流れを示すフローチャート。 異常検知処理の流れを示すフローチャート。 正常時に回転速度センサから取得されるパルスを説明する図。 異常時に回転速度センサから取得されるパルスを説明する図。 歯番号に対する第１指標のグラフ（ＲＲ輪）。 歯番号に対する第１指標のグラフ（ＲＬ輪）。 正常時と異常時とにおける第１指標の回転次数の周波数スペクトルのゲイン（ＲＲ輪）。 正常時と異常時とにおける第１指標の回転次数の周波数スペクトルのゲイン（ＲＬ輪）。 発明者が行った実験により得られた第２指標のヒストグラム。 発明者が行った実験の状況を説明する図。 発明者が行った実験に用いられた角材の断面図。 ＦＲ輪及びＦＬ輪の時間に対する第２指標のグラフ。

以下、図面を参照しつつ、本発明の一実施形態に係る異常検知装置、異常検知プログラム及び異常検知方法について説明する。

＜１．概要＞
図１は、本実施形態に係る異常検知システム１が車両に搭載された様子を示す模式図である。車両は、４輪車両であり、左前輪ＦＬ、右前輪ＦＲ、左後輪ＲＬ及び右後輪ＲＲを備える。車両は、前車軸４ａと後車軸４ｂとを備えており、車輪ＦＬ，ＦＲ，ＲＬ，ＲＲは、前後車軸４ａ，４ｂの左右端に固定されたハブ４０にそれぞれ取り付けられている。車輪ＦＬ，ＦＲ，ＲＬ，ＲＲは、それぞれホイール７ｂと、これに組み付けられたタイヤ７ａとを備えており、図示しない固定部材によりホイール７ｂがハブ４０に取り付けられ、固定される。固定部材は、典型的にはネジ山を有する複数のホイールナットである。固定部材をハブ４０側のハブボルト（不図示）と噛み合わせて適切にネジを締め付けることで、各車輪が各ハブに、それぞれのハブ４０に対して緩みのない状態で固定される。

異常検知システム１は、異常検知装置としての制御ユニット２と、車輪ＦＬ，ＦＲ，ＲＬ，ＲＲの回転速度を表す情報を検出するセンサユニット３とを備える。制御ユニット２は、センサユニット３から出力される信号に基づいて、車輪ＦＬ，ＦＲ，ＲＬ，ＲＲの少なくとも１つに生じる異常の有無を検知し、異常が検知された場合に、その旨を車両が備える表示器６を介してドライバーに警報する機能を備えている。

車輪ＦＬ，ＦＲ，ＲＬ，ＲＲに生じる異常としては、車輪のがたつきやこれに含まれるタイヤ７ａの損傷のうち少なくとも一方が挙げられる。車輪のがたつきが生じる要因としては、ハブボルトの損傷、ホイールナットの損傷、及びホイールナットの緩み等が挙げられ、特に典型的なのはホイールナットの緩みである。ホイール７ｂがハブ４０に正常に固定されている場合は、ホイールナット及びハブボルトに損傷がなく、ホイールナットとハブボルトとが適切なトルクで締め付けられている。ホイールナットとハブボルトとの間に緩みが生じると、ホイール７ｂとハブ４０との間に機械的な遊びが生じて、車輪ががたついた状態となる。この状態で車両の走行を続けると、車輪に加わる振動により緩みが進行し、やがてホイールナットがハブボルトから外れ、車輪ごとハブ４０から脱落する（脱輪）に至る可能性がある。このため、早期に車輪のがたつきを発見し、その要因を解消することが重要である。

一方、タイヤ７ａの損傷としては、走行中に生じるピンチカットが典型的である。ピンチカットは、路面の凹凸や障害物からの衝撃によりタイヤ７ａが大きく変形して、ホイールリムのフランジと路面や障害物との間にサイドウォール部が挟まれる（ピンチングが起こる）ことにより起こる、タイヤ７ａの内部にある強度部材の切断である。強度部材は、典型的には、タイヤ７ａ内部のカーカスを構成するカーカスコードである。カーカスコードの切断は修理不可能であり、タイヤの７ａそのものの交換が必要となる。重度のピンチカットでは、ピンチングによりカーカスコードとともにゴムも切断され、タイヤ７ａが急激に減圧し、車両が走行不能となる。

一方、軽度のピンチカットでは、ゴムの切断までには至らず、空気圧が維持されるので、ドライバーがこれに気付きにくい。しかしながら、軽度のピンチカットであっても、走行を続けると、タイヤが突然パンクしたり、バースト（破裂）したりする可能性があるので、早期にこれを発見し、タイヤ７ａを交換する必要がある。異常検知システム１では、程度によらずピンチカットの検知及び警報が可能であるが、ドライバーがより気付きにくい軽度のピンチカットを検知し、これを警報することがより重要となる。

＜２．異常検知システム＞
図２は、異常検知システム１の電気的構成を示すブロック図である。以下、異常検知システム１の各要素について説明する。

[制御ユニット]
制御ユニット２は、ハードウェアとしては車載用のコンピュータであり、Ｉ／Ｏインターフェース８、ＣＰＵ（Central Processing Unit）９、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０、ＲＡＭ（Random Access Memory）１１、及び不揮発性で書き換え可能な記憶装置１２を備えている。Ｉ／Ｏインターフェース８は、センサユニット３及び表示器６等の外部装置との通信を行うための通信装置である。ＲＯＭ１０には、車両の各部の動作を制御するためのプログラム１３が格納されている。プログラム１３は、ＣＤ－ＲＯＭ等の記憶媒体１４からＲＯＭ１０へと書き込まれる。ＣＰＵ９は、ＲＯＭ１０からプログラム１３を読み出して実行することにより、仮想的に信号取得部２０、第１指標算出部２１、スペクトル算出部２２、標準化部２３、第２指標算出部２４、判定部２５及び警報出力部２６として動作する。各部２０～２６の動作の詳細は、後述する。記憶装置１２は、ハードディスクやフラッシュメモリ等で構成される。なお、プログラム１３の格納場所は、ＲＯＭ１０ではなく、記憶装置１２であってもよい。ＲＡＭ１１及び記憶装置１２は、ＣＰＵ９の演算に適宜使用される。

[センサユニット]
センサユニット３は、車輪ＦＬ，ＦＲ，ＲＬ，ＲＲとともに回転する４つの回転体３１と、回転体３１が変化させる物理量を連続的に検出し、検出信号を出力する４つのセンサ３０とを備える。回転体３１は、それぞれ各車輪の回転軸を中心として、各車輪とともに回転可能に取り付けられる限り、その取付位置は特に限定されない。センサ３０は、それぞれ対応する回転体３１の付近であって、車体の非回転部分に取り付けられる。各センサ３０は、通信線５を介して制御ユニット２に接続される。

回転体３１は、これに限定されないが、本実施形態では磁性体により構成される歯車である。センサ３０は、これに限定されないが、本実施形態では永久磁石及びコイルを内蔵する磁界センサであり、回転体３１の側周面に対面するように車体に固定される。センサ３０の永久磁石により生じる磁界は、回転体３１が回転し、センサ３０の前を歯が順次通過することにより変化し、コイルに誘導起電力を生じさせる。誘電起電力の波形は、回転体３１の回転速度に比例した周波数の正弦波となる。この正弦波は、回転体３１の歯数と同じ数の周期を有し、１周期が車輪の１回転に相当する。センサ３０は、誘電起電力に基づく正弦波信号を、車輪の回転速度を表す信号として制御ユニット２にリアルタイムに出力する。

[表示器]
表示器６は、少なくとも１つの車輪に異常が起きている旨をドライバーに伝えることができる限り、例えば、液晶表示素子、液晶モニター、プラズマディスプレイ、及び有機ＥＬ（Electro-Luminescence）ディスプレイ等、任意の態様で実現することができる。例えば、表示器６は、各車輪ＦＬ，ＦＲ，ＲＬ，ＲＲにそれぞれに対応する４つのランプを、各輪の実際の配列に併せて配置したものとすることができる。表示器６の取り付け位置も、適宜選択することができるが、例えば、インストルメントパネル上等、ドライバーに分かりやすい位置に設けることが好ましい。制御ユニット２がカーナビゲーションシステムに接続される場合には、カーナビゲーション用のモニターを表示器６として使用することも可能である。警報は、アイコンや文字情報等の態様で表示器６に出力することができる。その他、警報は車両に搭載されているスピーカーを介して、音声や警報音の態様で出力されてもよい。

＜３．異常検知処理＞
以下、本実施形態に係る異常検知システム１により実行される、車輪ＦＬ，ＦＲ，ＲＬ，ＲＲの異常を検出するための異常検知方法について説明する。図３及び図４は、異常検知処理の流れを示すフローチャートである。以下の異常検知処理は、センサ３０からの信号に基づいて異常の有無を判定するための基準値を算出し、制御ユニット２の記憶装置１２に保存するまでの学習フェーズと、センサ３０からの信号及び基準値に基づいて制御ユニット２が異常の有無を判定する異常検知フェーズとに大別される。

学習フェーズは、例えばドライバーにより車両の初期化スイッチが操作されたときに行われ、一定の時間が経過するまでの間または車両が所定の距離を走行する間、繰り返し実行される。学習フェーズの処理は、例えば車両の整備点検後や新車時等、いずれの車輪にも異常が生じておらず、正常であると仮定されるタイミングや、タイヤの交換時等に開始することができる。学習フェーズが一度完了すると、異常検知フェーズに移行する。異常検知フェーズでは、走行中の車輪の異常の有無を判定する処理が繰り返し実行される。以下、各ステップについて説明する。

図３のステップＳ１では、信号取得部２０が、各車輪についてセンサ３０から出力される正弦波信号を、立ち上がりを有するパルスとして順次取得する。信号取得部２０は、正弦波信号を所定の周期でサンプリングすることにより、図５Ａのようなパルスに変換するとともに、各パルスについて通過時間ｔ_iを算出する。通過時間ｔ_iは、回転体３１の歯番号ｉの歯（ｉ）が、センサ３０の前を通過する時間に相当する。この通過時間ｔ_iは、例えばセンサ３０に搭載されるクロックモジュールから供給される、「タイムスタンプ」と称される信号に基づいて計測することができる。

ここで、回転体３１の歯車のピッチは完全に均等ではなく、回転体３１が１回転する間の各通過時間ｔｉには、各歯のピッチに対応するばらつきが生じる（図５Ａ参照）。ステップＳ２では、第１指標算出部２１が、車輪の１回転に相当する歯数Ｎ分のパルスの通過時間ｔ_i（ｉ＝１，２，…，Ｎ）のそれぞれを、これらの平均通過時間ｔ_meanに対して比較する比較値ｘ_iを以下の式に従って算出する。
ｘ_i＝ｔ_i／ｔ_mean－１

続くステップＳ３では、第１指標算出部２１が、車輪の１回転にわたる比較値ｘ_iを表す信号である
を推定する（以下、同信号を「ハット付きのｘ_i(ｋ)」とも称する）。これは、比較値ｘ_iに含まれるノイズを低減し、比較値ｘ_iをモデル化するステップであるとも言うことができ、推定方法は特に限定されないが、例えば以下の式に従うフィードバック処理により推定することができる。

上記推定されたハット付きのｘ_i(ｋ)は、歯（ｉ）について通過時間ｔ_iのばらつきを補正するための補正係数であり、車輪に異常がない状態では、各歯のピッチに対応する周波数成分を含む信号となる。つまり、上記推定されたハット付きのｘ_i(ｋ)は、信号取得部２０により順次取得される車輪の１回転分のパルスの、立ち上がりの時間的なばらつきを表す第１指標の一例である。なお、第１指標は、車輪の１回転分のパルスの立ち上がりの時間的なばらつきを表す指標であれば、これに限定されない。

ステップＳ４は、ステップＳ５～Ｓ７のループを含むステップである。ステップＳ４では、スペクトル算出部２２が、周波数解析により推定されたハット付きのｘ_i(ｋ)の周波数スペクトルを導出し、これに基づいてゲインを算出するステップＳ５～Ｓ７を、１次からｍ次までの回転次数で繰り返す。これにより、ステップＳ４では１次からｍ次までの回転次数の周波数スペクトルのゲインが算出される。以下、１回目のループを例として、ステップＳ５～Ｓ７で実行される処理について説明する。

１回目のループでは、１次の回転次数成分、つまり、車輪の１回転に対応して１周期を完了する成分についての解析が行われる。スペクトル算出部２２は、まず車輪の１回転に相当するハット付きのｘ_i(ｋ)をバンドパスフィルタに通し、１次の回転次数付近の成分を抽出する（ステップＳ５）。

ステップＳ６では、スペクトル算出部２２が、ステップＳ５で抽出された回転次数成分に窓関数を適用する。この処理は、続くステップＳ７でゲインを算出するに先立ち、有限の区間を切り出すための処理である。適用する窓関数は特に限定されず、ハニング窓やハミング窓等、公知の窓関数を適用することができる。サイドローブの減衰が早いという観点からは、Ｂｌａｃｋｍａｎ窓関数が好ましい。

ステップＳ７では、スペクトル算出部２２が、ステップＳ６で窓関数を乗算した信号について、１次の回転次数のゲインを算出する。スペクトル算出部２２は、パーセバルの定理に基づき、時間軸の信号から１次の回転次数に対するゲインを特定する。ここで、１回目のループが終了し、２回目のループが開始する。

２回目のループでは、２次の回転次数成分、つまり、車輪の１回転に対応して２周期を完了する成分についての解析が行われる。スペクトル算出部２２は、ステップＳ５におけるバンドパスフィルタの周波数帯域を変更し、を２次の回転次数成分周辺の周波数帯域を通過させるバンドパスフィルタとする。すなわち、２回目のループにおけるステップＳ５では、ステップＳ３で推定された車輪の１回転に相当するハット付きのｘ_i(ｋ)から、２次の回転次数付近の成分が抽出される。その後は、１回目のループと同様の要領でステップＳ６～Ｓ７が実行される。

以上のように、スペクトル算出部２２は、ループ回数が１増えるごとにバンドパスフィルタの通過周波数帯域を変更しながら、車輪の１回転に対応してｊ周期を完了する成分についてステップＳ５～Ｓ７を繰り返す。これにより、ステップＳ４のループが全て完了すると、１次からｍ次までの回転次数に対するゲインＧ_j（ｊ＝１，２，…,ｍ）が算出される。スペクトル算出部２２は、算出されたゲインＧ_jをＲＡＭ１１または記憶装置１２に保存する。ステップＳ１～Ｓ７までの処理は、信号取得部２０により順次取得される各車輪の１回転分の信号について繰り返される。つまり、各車輪の１回転分の信号が順次入力されるごとに、ゲインＧ_j（ｊ＝１，２，…,ｍ）が順次算出される。

ここで、回転次数解析の最大次数ｍは特に限定されず、１以上の整数とすることができる。ｍは、異常検知の信頼性を向上させる観点では１０以上であることが好ましい。本実施形態では、ｍ＝２０である。

図４を参照して、続くステップＳ８では、標準化部２３により、異常の有無を判定するための第２指標を算出するための基準値が、すでに特定されて記憶装置１２に保存されているか否か（学習済みであるか否か）が判定される（第２指標については、後述する）。本実施形態における基準値とは、ステップＳ４で算出されたゲインＧ_jの、各回転次数についての平均値Ｇ_jmean及び標準偏差ｓ_jである。基準値が未だ特定されていない（ＮＯ）場合、処理はステップＳ９の学習ループに移行する。一方、基準値が既に特定されている（ＹＥＳ）場合、処理はステップＳ１０の標準化ループに移行する。すなわち、ステップＳ１～Ｓ９が上述した学習フェーズに該当し、ステップＳ１～Ｓ１３が上述した異常検知フェーズに該当する。

ステップＳ９では、標準化部２３が、ステップＳ４で順次算出されるゲインＧ_jについて、回転次数ごとのゲインＧ_jの平均値Ｇ_jmean及び標準偏差ｓ_jを算出し、記憶装置１２にそれぞれ保存する。すなわち、ステップＳ９の学習ループでは、これまでにステップＳ４で算出されたゲインＧ_jの平均値Ｇ_jmean及び標準偏差ｓ_jを算出し、保存する処理が、１次からｍ次までの回転次数について繰り返される。ステップＳ９が終了すると、再びステップＳ１～Ｓ３及びＳ５～Ｓ７のｍ回ループが実行され、これに続いて再度ステップＳ９のｍ回ループが実行され、記憶装置１２に保存された平均値Ｇ_jmean及び標準偏差ｓ_jが更新される。ステップＳ１～Ｓ３、ステップＳ５～Ｓ７のｍ回ループ、及びステップＳ９のｍ回ループが所定の回数だけ、または所定の走行距離相当分繰り返されると、学習フェーズが完了し、異常検知フェーズへと移行する。異常検知フェーズでは、ステップＳ１～Ｓ３、ステップＳ５～Ｓ７のｍ回ループの後、ステップＳ１０が実行される。

ステップＳ１０では、標準化部２３が、ステップＳ４で得られたゲインＧ_jを、記憶装置１２に保存された平均値Ｇ_jmean及び標準偏差ｓ_jを用いて標準化した値Ｅ_jを算出する。この処理は、以下の式に従って行うことができる。
Ｅ_j＝（Ｇ_j－Ｇ_jmean）／ｓ_j

ステップＳ１１では、第２指標算出部２４が、異常の有無を判定するための第２指標Ｙを、以下の式に従って算出する。

ここで、第２指標Ｙを用いて異常の有無を判定することができる理由について説明する。上述したように、車両の回転速度を表す信号には、図５Ａに示すように、回転体３１の歯（ｉ）に固有のピッチに基づく通過時間ｔ_iのばらつきが生じる。一方、車輪に異常が生じると、図５Ｂに示すように通過時間ｔ_iのばらつきが増加する。これは、車輪のがたつきやピンチカットに起因して、車輪の回転軸に対する重量バランスが崩れ、振動モードが通常時から変化することによるものと考えられる。尚、センサ３０の検出した回転信号について、このセンサ３０の回転信号に重畳する製造上のばらつき程度の微小な誤差成分を補正する処理を行うことも考えられるが、このような処理を含めた場合には、重量バランスの成分も補正されることになるため、車輪のがたつきやピンチカットに起因する成分まで補正されてしまう虞がある。そのため、このような回転信号に重畳する製造上のばらつき程度の微小な誤差成分を補正する処理は行わないことが好ましい。

図６Ａ及びＢは、車輪のがたつきやピンチカットに起因して、振動モードが変化することを実験により確認したグラフである。実験では、車両（Honda Jade）に正常空気圧のタイヤ（205/60R16、TOYO TRAMPATH J62）を含む車輪を取り付け、車輪に異常がない場合（正常）及び１つの車輪のホイールナットが全て緩んだ場合（異常）のそれぞれについて、時速３５ｋｍ～４５ｋｍでテストコース（住友ゴム工業株式会社 岡山テストコース、周回路）を走行した。車輪の異常は、ＲＲ輪のホイールナットを全て緩め、正常状態よりも１ｍｍ外に突出させた状態とした。これらの場合について、歯番号に対する第１指標をプロットしたものが図６Ａ及び図６Ｂであり、図６ＡがＲＲ輪のグラフ、図６ＢがＲＬ輪のグラフである。図６Ａ、すなわちＲＲ輪の例では、異常時に第１指標の幅が上下に広がっており、異常時には全体として通過時間ｔ_iのばらつきが大きくなっていることが確認される。一方、図６Ｂ、すなわちＲＬ輪の例では、正常時（点線）と異常時（実線）とで第１指標がほとんど変化せず、第１指標の顕著な変化は、異常が生じた車輪に生じることが確認される。

図７Ａ及びＢは、それぞれ図６Ａ及びＢの第１指標を回転次数解析した結果の回転次数（ここでは、ｍ＝２４）に対するゲインのグラフであり、点線が正常時、実線が異常時のゲインを表す。図７Ａ（ＲＲ輪）の例では、回転次数によっては正常時よりも異常時でゲインが減少する場合や、両者でほとんど変化が見られない場合があり、回転次数に対するゲインの変化量がまちまちであることが確認される。このため、ゲインの値そのものを閾値と比較する方法では、正常と異常とを適切に峻別できないおそれがある。一方、図７Ｂ（ＲＬ輪）の例では、正常時と異常時とでゲインの傾向がほとんど変化しないことが確認された。

しかし、上述したように、回転次数に対するゲインＧ_jを、平均値Ｇ_jmean及び標準偏差ｓ_jに基づいて標準化すると、各回転次数におけるゲインを平均が０で標準偏差が１の正規分布に従うデータとして扱うことができる。これにより、回転次数間による重みが揃えられ、各回転次数におけるゲインの変化を同じスケールで評価することが可能になる。

より詳細には、学習フェーズで取得された平均値Ｇ_jmean及び標準偏差ｓ_jを基準値とし、車輪に異常がない場合に新たに取得されたゲインＧ_jを基準値に基づいて標準化した場合、標準化された各次数のゲインＥ_jは、基準値のデータと同様に平均が０で標準偏差が１の正規分布に従うと仮定できる。そして、ゲインＥ_jの平方和である第２指標Ｙは、自由度ｍのχ二乗分布に従うと仮定できる。

一方、車輪に異常が生じた場合に新たに取得されたゲインＧ_jを基準値に基づいて標準化した場合、標準化された各次数のゲインＥ_jは、上記正規分布の中心から外れる確率が高くなると考えられる。このため、第２指標Ｙは出現する確率が有意に低い値になる。従って、自由度ｍのχ二乗分布における有意水準を予め定めておけば、異常の有無を判定するための第２指標Ｙの警報閾値も自動的に定まる。本実施形態では、予め定められた有意水準と自由度に基づき、判定部２５が警報閾値を予め設定する。

再び図４を参照して、ステップＳ１２では、判定部２５が、ステップＳ１１で算出された第２指標Ｙと警報閾値とを比較し、異常の有無を判定する。この判定は、車輪ＦＬ，ＦＲ，ＲＬ，ＲＲのそれぞれについて行われる。判定部２５は、全ての車輪について第２指標Ｙが閾値未満（ＹＥＳ）である場合に、いずれの車輪にも異常がないと判定する。この場合、処理はステップＳ１に戻る。一方、閾値以上となる第２指標Ｙが１つまたは複数存在する（ＮＯ）場合に、判定部２５は車輪に異常があると判定する。この場合、処理はステップＳ１３に進む。

ステップＳ１３では、警報出力部２６が、表示器６を介して警報を出力する。このとき、表示器６は、どの車輪に異常が発生しているかを区別して警報することもできるし、いずれかの車輪に異常が発生していることのみを示すように警報することもできる。警報は、例えばドライバーにホイールナットを点検するように促したり、タイヤ７ａの交換を促したりするなど、発生していると考えられる車輪の異常について、具体的な対策を示す内容が含まれてもよい。

＜４．特徴＞
上記実施形態に係る異常検知システム１によれば、異常が生じていない場合の回転次数ごとのゲインが標準化されるので、回転次数ごとにゲインの閾値を設定する必要がなく、簡易であるとともに車両及び車輪、特にタイヤの種類によらず適用が可能である。また、ゲインが減少する方向に変化した場合やゲインの変化が小さい場合でもこれを捉えることができ、単にゲインが閾値を超えた場合に異常が生じていると判定する場合や、ゲインの全回転次数の合計値が閾値を超えた場合に異常が生じていると判定する場合よりも、より高い精度で異常を検知することができる。

上記実施形態に係る異常検知システム１によれば、標準化されたゲインＥ_jの二乗累積和である第２指標Ｙに基づいて異常の有無が判定される。車輪に異常がないときの第２指標Ｙの分布は、自由度ｍのχ二乗分布に従う。これにより、自由度で決まる確率密度関数から異常の有無を判定するための閾値を決定することができ、様々な車両や車輪の条件で実験を行って閾値を設定する必要がなく、簡易である。

＜５．変形例＞
以上、本発明の一実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、その趣旨を逸脱しない限りにおいて、種々の変更が可能である。例えば、以下の変更が可能である。また、以下の変形例の要旨は、適宜組み合わせることができる。

（１）
上記実施形態の車両は４輪車両であったが、車輪の数は特に限定されず、４輪未満であってもよいし、５輪以上であってもよい。上記実施形態に係る異常検知システム１が搭載される車両の種類も特に限定されず、乗用車や商用車等であってよい。

（２）
上記実施形態では、センサユニット３は歯車、永久磁石及びコイルを備える電磁ピックアップ式のセンサユニットであった。しかし、センサユニット３は、車輪の回転速度に応じて変化する物理量を検出できるものである限り、特に限定されない。例えば、回転体３１は、Ｎ極とＳ極とが所定のピッチでリング状に交互に配置された永久磁石であってもよく、センサ３０は、磁界を検出するホール素子センサ、ＭＲ（Magneto Resistive）センサ、ＭＩ（Magneto-Impedance）センサ等であってもよい。また、例えばセンサユニット３は、物理量として光を検出する光学式のセンサユニットであってもよい。この場合、センサユニット３は、発光素子と、受光素子としてのセンサ３０と、周方向に所定のピッチでスリットが形成されたディスク状の回転体３１とを備えてもよい。

（３）
上記実施形態では、回転速度を表す信号が制御ユニット２の側で立ち上がりを有するパルスに変換された。しかしながら、センサユニット３が立ち上がりを有するパルスを出力し、制御ユニット２の信号取得部２０がこれを取得するように構成されてもよい。

（４）
上記実施形態の異常検知処理は、あくまで一例であり、適宜変更することができる。例えば、ステップＳ３及びステップＳ６は、省略されてもよい。ステップＳ３を省略する場合、比較値ｘ_iを第１指標とすることができる。

（５）
第２指標Ｙは、上記実施形態のようにＥ_jの二乗和（平方和）に限られず、Ｅ_jの絶対値の総和とすることもできる。つまり、第２指標Ｙは、絶対値の総和及び平方和の少なくとも一方により算出されてよい。

以下、本発明の実施例について説明する。しかしながら、以下の実施例はあくまでも例示であり、本発明はこれに限定されるものではない。

＜実験１＞
車両（Honda Jade）の各車軸に、適正サイズで正常空気圧のタイヤ（205/60R16、TOYO TRAMPATH J62）を装着した車輪を取り付け、テストコース（住友ゴム工業株式会社 岡山テストコース 周回路）を時速３５ｋｍ～４５ｋｍで走行し、様々な条件下で上記実施形態に係る異常検知方法を行って、第２指標の分布を調べた。条件は以下の通りである。
条件１ 全ての車輪に異常がない正常状態
条件２ ＲＲ輪のホイールナットが全て緩み、正常状態よりも１ｍｍ外に突出した状態

条件１及び条件２で算出された第２指標のヒストグラムは、図８のようになった。図８の横軸は１０ごとの階級に分けた第２指標の値であり、縦軸は各階級の出現割合である。図８のように、警報閾値（自由度２０、有意水準０．０１％でのｔ値＝４９．５）を境に、条件１（斜線の棒）と２（無地の棒）とで明確に第２指標の分布が区別されることが確認された。これにより、上記異常検知方法によりホイールナットの緩みを検知可能であることが確認された。

＜実験２＞
車両（ＰＳＡセダン５００８、４輪車両）の各車軸に、正常空気圧のタイヤ（CONTINENTAL CrossContact LX Sport）を装着した車輪をホイールナットの緩みがない状態で取り付け、テストコース（中国 CATARC）を走行した。図９Ａに示すように、テストコース上には長さ１ｍ、幅１２ｃｍ、高さ１０ｃｍの角材を車両の進行方向に対して４５°となるように配置した。角材の断面図は図９Ｂに示すとおりである。車両が約時速５０ｋｍで走行しているときにＦＲ輪を角材に衝突させ、タイヤにピンチカットを生じさせ、このときのＦＲ輪とＦＬ輪について第２指標を算出した。

算出された第２指標は、図１０のようになった。ＦＲ輪が角材と衝突した直後と思われる３２秒から３６秒にかけて、ＦＲ輪についての第２指標のみが顕著に増加した（なお、３６秒以降のデータはリジェクトされており、第２指標の算出には使用されていない）。これにより、上記異常検知方法では、タイヤにピンチカットが生じたことが検知可能であることが確認された。

１ 異常検知システム
２ 制御ユニット（異常検知装置）
３ センサユニット
４ａ 前車軸
４ｂ 後車軸
５ 通信線
６ 表示器
１３ プログラム
２０ 信号度取得部
２１ 第１指標算出部
２２ スペクトル算出部
２３ 標準化部
２４ 第２指標算出部
２５ 判定部
２６ 警報出力部
ＦＬ 左前輪
ＦＲ 右前輪
ＲＬ 左後輪
ＲＲ 右後輪

Claims (10)

1. 車輪に生じる異常を検知する異常検知装置であって、
   前記車輪の回転速度を表す信号を、立ち上がりを有するパルスとして順次取得する信号取得部と、
   前記車輪の１回転に相当する前記パルスの各々について、前記立ち上がりの時間的ばらつきを表す第１指標を算出する第１指標算出部と、
   前記パルスの各々について算出された第１指標を周波数解析することにより、前記第１指標の１次からｍ次（ただし、ｍ≧１）までの回転次数の周波数スペクトルを算出するスペクトル算出部と、
   前記周波数スペクトルの前記回転次数ごとのゲインを、前記異常がない場合の前記回転次数ごとのゲインの平均値と標準偏差とを用いて標準化する標準化部と、
   前記標準化されたゲインに基づいて、前記異常の有無を判定するための第２指標を算出する第２指標算出部と
   を備える、
   異常検知装置。
2. 前記異常は、前記車輪に含まれるタイヤに生じるピンチカットである、
   請求項１に記載の異常検知装置。
3. 前記異常は、前記車輪に含まれるホイールを車軸に取り付け、固定する固定部材の緩みである、
   請求項１または２に記載の異常検知装置。
4. 前記第２指標は、前記標準化されたゲインの１次からｍ次までの絶対値の総和及び平方和の少なくとも一方により算出される、
   請求項１から３のいずれか１項に記載の異常検知装置。
5. 前記算出された第２指標に基づいて、前記異常の有無を判定する判定部
   をさらに備える、
   請求項１から４のいずれか１項に記載の異常検知装置。
6. 前記判定部は、前記異常が無い場合の前記第２指標が従う確率分布に基づいて、前記異常の有無を判定するための閾値を設定する、
   請求項５に記載の異常検知装置。
7. 前記異常が有ると判定された場合に、警報を出力する警報出力部
   をさらに備える、
   請求項１から６のいずれか１項に記載の異常検知装置。
8. 前記車輪の回転速度を表す信号は、車両に装着される回転速度センサが出力する信号であり、
   前記回転速度センサは、前記車輪の回転に応じて変化する磁界及び光の少なくとも一方を検出する、
   請求項１から７のいずれか１項に記載の異常検知装置。
9. 車軸に取り付けられた車輪に生じる異常を検知する異常検知プログラムであって、
   前記車輪の回転速度を表す信号を、立ち上がりを有するパルスとして順次取得することと、
   前記車輪の１回転に相当する前記パルスの各々について、前記立ち上がりの時間的ばらつきを表す第１指標を算出することと、
   前記パルスの各々について算出された第１指標を周波数解析することにより、前記第１指標の１次からｍ次（ただし、ｍ≧１）までの回転次数の周波数スペクトルを算出することと、
   前記周波数スペクトルの前記回転次数ごとのゲインを、前記異常がない場合の前記回転次数ごとのゲインの平均値と標準偏差とを用いて標準化することと、
   前記標準化されたゲインに基づいて、前記異常の有無を判定するための第２指標を算出することと
   をコンピュータに実行させる、
   異常検知プログラム。
10. コンピュータにより実行される、車軸に取り付けられた車輪に生じる異常を検知する異常検知方法であって、
    前記車輪の回転速度を表す信号を、立ち上がりを有するパルスとして順次取得することと、
    前記車輪の１回転に相当する前記パルスの各々について、前記立ち上がりの時間的ばらつきを表す第１指標を算出することと、
    前記パルスの各々について算出された第１指標を周波数解析することにより、前記第１指標の１次からｍ次（ただし、ｍ≧１）までの回転次数の周波数スペクトルを算出することと、
    前記周波数スペクトルの前記回転次数ごとのゲインを、前記異常がない場合の前記回転次数ごとのゲインの平均値と標準偏差とを用いて標準化することと、
    前記標準化されたゲインに基づいて、前記異常の有無を判定するための第２指標を算出することと
    を含む、
    異常検知方法。