JPH06122304A - Tire air pressure detecting device - Google Patents

Tire air pressure detecting device

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JPH06122304A
JPH06122304A JP4297843A JP29784392A JPH06122304A JP H06122304 A JPH06122304 A JP H06122304A JP 4297843 A JP4297843 A JP 4297843A JP 29784392 A JP29784392 A JP 29784392A JP H06122304 A JPH06122304 A JP H06122304A
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signal
resonance frequency
air pressure
tire
frequency component
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Toshiharu Naito
俊治 内藤
Takeyasu Taguchi
健康 田口
Kenji Fujiwara
健司 藤原
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Denso Corp
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NipponDenso Co Ltd
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Abstract

PURPOSE:To prevent an erroneous judgment by detecting the signal containing the tire vibration frequency component at the time of a travel, extracting the resonance frequency component, comparing the signal level with the set value, and detecting the state of the air pressure based on the resonance frequency calculated from the selected signal. CONSTITUTION:Tires 1a-1d are provided with wheel speed sensors constituted of pulsers 2a-2d and pickup coils 3a-3d, AC signals having frequencies corresponding to the revolving speeds of the tires 1a-1d are inputted to an ECU 4, and calculated results are displayed on a display section 5. The ECU 4 makes a frequency analysis on the wheel speed calculated front each input AC signal, extracts the signal of the resonance frequency component, and compares the magnitude of the signal level with a set value. The resonance frequency is calculated with only the signal in the prescribed range, and a warning is issued when the resonance frequency corresponding to the tire air pressure reduction warning pressure is obtained based on the result. Therefore, even if the signal level changes, no erroneous judgment is made.

Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【0001】[0001]

【産業上の利用分野】本発明は、タイヤ空気圧検知に用
いる信号レベルが変化しても、誤判定することのないタ
イヤ空気圧検知装置に関するものである。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a tire air pressure detecting device which does not make an erroneous decision even if the signal level used for tire air pressure detection changes.

【0002】[0002]

【従来の技術】特開昭63−305011号公報には、
空気圧に応じてタイヤの負荷半径が変わると車輪速度が
変動するため、各車輪の車輪速度を検出して間接的にタ
イヤ空気圧を検知するタイヤ空気圧検知装置が開示され
ている。
2. Description of the Related Art Japanese Patent Laid-Open No. 63-305011 discloses
Since the wheel speed changes when the load radius of the tire changes according to the air pressure, a tire air pressure detection device that detects the wheel speed of each wheel and indirectly detects the tire air pressure is disclosed.

【0003】[0003]

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記タ
イヤの負荷半径はタイヤの摩耗やコーナリング、制動等
の走行状況により微妙に変化する。このため、タイヤの
負荷半径を空気圧検知のパラメータとすると、検知精度
が十分に確保できないという問題がある。本願発明者は
上記問題を解決するため、ばね下の上下方向あるいは前
後方向の共振周波数を抽出して、予め電子制御装置(以
下ECUという)に記憶した空気圧判定基準値(タイヤの
許容最低空気圧に対応した共振周波数)と比較すること
により、タイヤの空気圧の状態を検知する装置を発明し
て出願した(特願平3−294622号)。
However, the load radius of the tire slightly changes depending on running conditions such as tire wear, cornering, and braking. For this reason, if the tire load radius is used as a parameter for air pressure detection, there is a problem in that sufficient detection accuracy cannot be ensured. In order to solve the above problems, the inventor of the present application extracts the resonance frequency in the up-down direction or the front-rear direction of the unsprung portion, and an air-pressure determination reference value stored in advance in the electronic control unit (hereinafter referred to as ECU) (to the minimum allowable air pressure of the tire). The inventor has applied for a device for detecting the state of the air pressure of a tire by comparing it with the corresponding resonance frequency (Japanese Patent Application No. 3-294622).

【0004】上記出願に係るタイヤ空気圧検知装置は、
タイヤの空気圧の判定を確実に行うことができる点で優
れている。しかしながら、路面の凹凸が激しく大きな力
が作用した場合は同一空気圧であっても、サスペンショ
ンのブッシュ類の弾性特性が非線形であるため、上記ば
ね下の上下方向あるいは前後方向の共振周波数が低めに
検知され、タイヤ空気圧を誤判定してしまうという問題
点がある。また、制動時等のように車両速度が低下する
と、共振周波数の演算に用いる信号レベルが低下し共振
点を明確に検出できないという問題点もある。本発明は
上記問題点を解決するためになされたものであり、タイ
ヤ空気圧検知に用いる信号レベルが変化しても、誤判定
することのないタイヤ空気圧検知装置を提供することを
目的とするものである。
The tire pressure detecting device according to the above application is
It is excellent in that the tire air pressure can be reliably determined. However, when the road surface is rough and a large force is applied, even if the air pressure is the same, the elastic characteristics of the bushes of the suspension are non-linear, so the resonance frequency in the up-down direction or the forward-backward direction of the unsprung part is detected low Therefore, there is a problem that the tire pressure is erroneously determined. In addition, when the vehicle speed decreases, such as during braking, the signal level used to calculate the resonance frequency decreases, and the resonance point cannot be clearly detected. The present invention has been made to solve the above problems, and an object thereof is to provide a tire air pressure detection device that does not make an erroneous determination even when the signal level used for tire air pressure detection changes. is there.

【0005】[0005]

【課題を解決するための手段】上記問題点を解決するた
め、本発明によるタイヤ空気圧検知装置は、車両の走行
時にタイヤの振動周波数成分を含む信号を出力する出力
手段と、前記信号から共振周波数成分の信号を抽出する
抽出手段と、共振周波数成分の信号の信号レベルの大き
さを予め設定された値と比較して、共振周波数の演算に
用いる共振周波数成分の信号を選別する信号選別手段
と、選別された共振周波数成分の信号から共振周波数を
演算する演算手段と、共振周波数に基づいてタイヤの空
気圧の状態を検知する検知手段とを備えたことを特徴と
する。また、上記タイヤ空気圧検知装置において、前記
信号選別手段により選別された共振周波数成分の信号の
信号レベルを、予め設定された信号レベルに調整する信
号調整手段を備えることもできる。
In order to solve the above problems, a tire air pressure detecting device according to the present invention comprises an output means for outputting a signal including a vibration frequency component of a tire when a vehicle is running, and a resonance frequency from the signal. Extraction means for extracting the signal of the component, and signal selecting means for comparing the signal level magnitude of the signal of the resonance frequency component with a preset value to select the signal of the resonance frequency component used for the calculation of the resonance frequency. The present invention is characterized in that it is provided with a calculating means for calculating the resonance frequency from the selected signal of the resonance frequency component, and a detecting means for detecting the state of the tire air pressure based on the resonance frequency. Further, the tire air pressure detection device may include signal adjusting means for adjusting the signal level of the signal of the resonance frequency component selected by the signal selecting means to a preset signal level.

【0006】[0006]

【作用】上記構成により、抽出手段が抽出する共振周波
数成分の信号の信号レベルの大きさを、信号選別手段が
予め設定された値と比較して共振周波数の演算に用いる
共振周波数成分の信号を選別する。そして、選別された
共振周波数成分の信号から演算手段が演算する共振周波
数に基づいて検知手段がタイヤの空気圧の状態の検知を
行う。ここで、上記共振周波数は、実質的にタイヤの空
気圧にのみ依存するタイヤのばね定数に応じて変化す
る。また、タイヤの空気圧−共振周波数特性は、タイヤ
の種別に応じて変化する。このため、抽出した共振周波
数に基づき、タイヤの空気圧の状態を検知することがで
きる。
With the above structure, the signal level magnitude of the signal of the resonance frequency component extracted by the extracting means is compared with the preset value by the signal selecting means to determine the signal of the resonance frequency component used for calculating the resonance frequency. Select. Then, the detection means detects the tire air pressure state based on the resonance frequency calculated by the calculation means from the signal of the selected resonance frequency component. Here, the resonance frequency changes according to the tire spring constant that substantially depends only on the tire air pressure. Further, the air pressure-resonance frequency characteristic of the tire changes depending on the type of the tire. Therefore, the tire air pressure state can be detected based on the extracted resonance frequency.

【0007】[0007]

【実施例】【Example】

(第1実施例)本発明の第1実施例を図面を参照して説
明する。図1はタイヤ空気圧検知装置の概略構成図であ
る。車両に装着される前後左右の4個のタイヤ1a〜1
dに対応してそれぞれ車輪速度センサが設置される。車
輪速度センサは、磁性体よりなる歯車形状のパルサ2a
〜2d及びピックアップコイル3a〜3dにより構成さ
れる。パルサ2a〜2dは、各タイヤ1a〜1dの回転
車軸(図示せず)に固定される。ピックアップコイル3a
〜3dは、パルサ2a〜2dと所定の間隔を置いて取り
付けられ、パルサ2a〜2dの回転、即ち前記各タイヤ
1a〜1dの回転速度に応じた周期を有する交流信号を
出力する。
(First Embodiment) A first embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a tire air pressure detection device. Four tires 1a to 1 attached to the front, rear, left and right
A wheel speed sensor is installed corresponding to each d. The wheel speed sensor is a gear-shaped pulsar 2a made of a magnetic material.
2d and pickup coils 3a to 3d. The pulsars 2a to 2d are fixed to the rotating axles (not shown) of the tires 1a to 1d. Pickup coil 3a
3d are attached to the pulsars 2a to 2d at a predetermined interval, and output AC signals having a cycle corresponding to the rotation of the pulsars 2a to 2d, that is, the rotation speed of each of the tires 1a to 1d.

【0008】ピックアップコイル3a〜3dから出力さ
れる交流信号は、ECU4に入力される。ECU4は、
CPU、波形成形回路、ROM、RAM等から構成さ
れ、所定のプログラムに従い入力される各種信号を処理
する。そして、その処理結果は表示部5に入力され、該
表示部5は運転者に対して各タイヤ1a〜1dの空気圧
の状態を報知する。報知態様は、各タイヤ1a〜1dの
空気圧の状態を格別に表示するようにしてもよく、また
1個の警告ランプにより、いずれか1個のタイヤの空気
圧が基準空気圧よりも低下したとき、前記警告ランプを
点灯して警告するようにしてもよい。
AC signals output from the pickup coils 3a to 3d are input to the ECU 4. The ECU 4
It is composed of a CPU, a waveform shaping circuit, a ROM, a RAM and the like, and processes various signals input according to a predetermined program. Then, the processing result is input to the display unit 5, and the display unit 5 notifies the driver of the air pressure state of each of the tires 1a to 1d. The notification mode may be such that the state of the air pressure of each tire 1a to 1d is displayed in a special manner, and when the air pressure of any one tire is lower than the reference air pressure by one warning lamp, A warning lamp may be turned on to give a warning.

【0009】ここで、本実施例におけるタイヤ空気圧の
検知原理について説明する。車両が舗装されたアスファ
ルト路面を走行した場合、その路面表面の微小な凹凸に
より上下及び前後方向の力を受け、その力によってタイ
ヤは上下及び前後方向に振動する。このタイヤ振動時の
車両のばね下の加速度の周波数特性は、図2に示すよう
にa点、b点でピーク値を示す。a点は車両のばね下に
おける上下方向の共振周波数であり、b点は車両のばね
下における前後方向の共振周波数である。
The principle of tire pressure detection in this embodiment will now be described. When a vehicle travels on a paved asphalt road surface, the tire is vibrated in the vertical and longitudinal directions due to the force in the vertical and longitudinal directions due to the minute irregularities on the road surface. The frequency characteristic of the unsprung acceleration of the vehicle when the tire vibrates has peak values at points a and b as shown in FIG. Point a is the vertical resonance frequency of the vehicle under the spring, and point b is the front-rear resonance frequency of the vehicle under the spring.

【0010】タイヤの空気圧が変化すると、タイヤゴム
部のばね定数も変化するため、上記の上下方向及び前後
方向の共振周波数がともに変化する。例えば、図3に示
すように、タイヤの空気圧が低下すると、タイヤゴム部
のばね定数も低下するので、上下方向及び前後方向の共
振周波数が全体的に低周波側に移行し、ピーク値a点は
a′点にピーク値b点はb′点に移行する。従って、タ
イヤの振動周波数より、車両のばね下における上下方向
及び前後方向の共振周波数の少なくとも一方を抽出すれ
ば、この共振周波数に基づいてタイヤの空気圧の状態を
検知することができる。
When the tire air pressure changes, the spring constant of the tire rubber portion also changes, so that the resonance frequencies in the vertical direction and the front-back direction both change. For example, as shown in FIG. 3, when the tire air pressure decreases, the spring constant of the tire rubber portion also decreases, so the resonance frequencies in the up-and-down direction and the front-rear direction generally shift to the low frequency side, and the peak value a point is The peak value b point at the a'point shifts to the b'point. Therefore, if at least one of the resonance frequency in the up-down direction and the front-rear direction in the unsprung part of the vehicle is extracted from the vibration frequency of the tire, it is possible to detect the tire air pressure state based on this resonance frequency.

【0011】一方、本発明者らの詳細な検討の結果、車
輪速度センサの検出信号には、タイヤの振動周波数成分
が含まれていることが解明された。即ち、車輪速度セン
サの検出信号を周波数解析した結果は、図4に示すよう
に2点でピーク値を示すとともに、タイヤの空気圧の低
下に伴い、その2点のピーク値も低下することが明らか
となった。このため、本実施例では車輪速度センサの検
出信号から、車両のばね下における上下方向及び前後方
向の共振周波数を抽出することで、タイヤ空気圧を検知
しようとするものである。
On the other hand, as a result of a detailed study by the present inventors, it was clarified that the detection signal of the wheel speed sensor contains the vibration frequency component of the tire. That is, it is clear that the result of frequency analysis of the detection signal of the wheel speed sensor shows peak values at two points as shown in FIG. 4 and that the peak values at those two points also decrease as the tire air pressure decreases. Became. For this reason, in the present embodiment, the tire air pressure is detected by extracting the vertical and longitudinal resonance frequencies under the spring of the vehicle from the detection signal of the wheel speed sensor.

【0012】上記により、本実施例によれば、近年搭載
車両の増加しているアンチスキッド制御装置(ABS)
を備える車両等は、既に各タイヤに車輪速度センサが装
備されているため、何ら新たなセンサ類を追加しなくと
もタイヤ空気圧の検知が可能となる。車両の実用範囲で
は、上記共振周波数の変化量は殆どタイヤ空気圧の変化
に起因するタイヤゴム部のばね定数の変化に基づくもの
であり、タイヤの摩耗等の他の要因の影響を受けること
なく安定した空気圧検知が可能となる。
As described above, according to the present embodiment, the anti-skid control device (ABS), which has been increasing in the number of vehicles equipped with it in recent years,
In a vehicle or the like equipped with the above, since each wheel is already equipped with a wheel speed sensor, the tire air pressure can be detected without adding any new sensor. In the practical range of the vehicle, the amount of change in the resonance frequency is based on the change in the spring constant of the tire rubber portion caused by the change in tire air pressure, and is stable without being affected by other factors such as tire wear. Air pressure can be detected.

【0013】以下図5のフローチャートを参照して、タ
イヤの空気圧が所定空気圧以下に低下したことを検知し
て警報を発するECU4の信号処理について説明する。
尚、ECU4は各車輪について同様の処理を行うため、
前記フローチャートは一つの車輪に対しての信号処理の
みを示している。また、処理内容は、特にタイヤの空気
圧が基準値以下に低下したことを検知し、運転者に警告
する例について示す。前記は、以下の各実施例について
も同様である。
The signal processing of the ECU 4, which detects that the tire air pressure has dropped below a predetermined air pressure and issues an alarm, will be described below with reference to the flowchart of FIG.
Since the ECU 4 performs the same processing for each wheel,
The flow chart only shows signal processing for one wheel. In addition, the processing content shows an example in which it is detected that the tire air pressure has dropped below a reference value and a warning is given to the driver. The above also applies to each of the following embodiments.

【0014】イグニッションスイッチオンによりECU
4による信号処理がスタートするとステップ100で
は、ピックアップコイル3から出力された交流信号(図
6)を波形整形してパルス信号とした後、そのパルス間
隔を所定の時間で除算することにより車輪速度vを演算
する。この車輪速度vは図7に示すように、通常タイヤ
の振動周波数成分を含む多くの高周波成分を含んでい
る。ステップ110では、演算された車輪速度vの変動
幅△vが基準値v0以上か否かを判定する路面状態判定
処理を行う。車輪速度vの変動幅△vが、基準値v0
上と判定されるとステップ120に進む。
The ECU is turned on by turning on the ignition switch.
When the signal processing by 4 is started, in step 100, the AC signal (FIG. 6) output from the pickup coil 3 is shaped into a pulse signal, and then the pulse interval is divided by a predetermined time to obtain the wheel speed v. Is calculated. As shown in FIG. 7, the wheel speed v usually contains many high frequency components including the vibration frequency component of the tire. In step 110, a road surface state determination process is performed to determine whether the calculated fluctuation range Δv of the wheel speed v is equal to or greater than the reference value v 0 . When it is determined that the fluctuation range Δv of the wheel speed v is equal to or greater than the reference value v 0 , the process proceeds to step 120.

【0015】ステップ120では、車輪速度vの変動幅
△vが基準値v0以上となっている時間△Tが、所定時
間t0以上か否かを判定する路面長判定処理を行う。前
記ステップ110の路面状態判定処理、及びステップ1
20の路面長判定処理は、車両が走行している路面が、
本実施例の検知手法によってタイヤ空気圧の検知が精度
よく可能な路面か否かを判定するために行うものであ
る。つまり、本実施例ではタイヤの空気圧の検知を、タ
イヤの振動周波数成分に含まれる共振周波数の変化に基
づいて行う。このため、車輪速度vがある程度変動しか
つそれが継続されるともに、極端に大きな変動を排除し
なければ、上記共振周波数を精度よく算出するための充
分なデータを得ることができない。尚、前記ステップ1
20における判定では、車輪速度vの変動幅△vが基準
値v0以上となった時点で所定時間△tが設定される。
また、この所定時間△t内に再び車輪速度vの変動幅△
vがv0以上になると、時間△Tの計測が継続される。
In step 120, a road surface length determination process is performed to determine whether or not the time ΔT in which the fluctuation range Δv of the wheel speed v is the reference value v 0 or more is a predetermined time t 0 or more. Road surface condition determination processing in step 110, and step 1
In the road surface length determination processing of 20, when the road surface on which the vehicle is traveling is
This is performed to determine whether or not the road surface is capable of accurately detecting the tire air pressure by the detection method of this embodiment. That is, in the present embodiment, the tire air pressure is detected based on the change in the resonance frequency included in the tire vibration frequency component. For this reason, the wheel speed v fluctuates to some extent and is continued, and unless extremely large fluctuations are excluded, sufficient data for accurately calculating the resonance frequency cannot be obtained. In addition, the step 1
In the determination in 20, the predetermined time Δt is set when the fluctuation width Δv of the wheel speed v becomes equal to or larger than the reference value v 0 .
Further, within this predetermined time Δt, the fluctuation range Δ of the wheel speed v is again reduced.
When v becomes equal to or greater than v 0 , the measurement of time ΔT is continued.

【0016】前記ステップ110及びステップ120の
どちらか一方において否定判断されると、ステップ10
0に戻る。また、ステップ110及びステップ120と
も肯定判定されるとステップ130に進み、演算された
車輪速度vに対して周波数解析(以下FFTという)演
算を行う。しかし、実際に車両が一般道を走行したとき
に得られる車輪速度vの時間波形の大きさ(振幅)は、
図8に示すように路面の凹凸の程度により一様の大きさ
とは限らない。図8(a)の(A)部分は、非常に荒れ
た路面を走行した場合の車輪速度vの時間波形を示す。
また、(B)部分は低速度で走行した場合か、若しくは
ブレーキが作動した制動時の車輪速度vの時間波形を示
す。
If a negative determination is made in either step 110 or step 120, step 10
Return to 0. Further, if both step 110 and step 120 are affirmatively determined, the routine proceeds to step 130, where frequency analysis (hereinafter referred to as FFT) calculation is performed on the calculated wheel speed v. However, the magnitude (amplitude) of the time waveform of the wheel speed v obtained when the vehicle actually travels on a general road is
As shown in FIG. 8, the size is not necessarily uniform depending on the degree of unevenness on the road surface. Part (A) of FIG. 8A shows a time waveform of the wheel speed v when traveling on an extremely rough road surface.
Further, part (B) shows a time waveform of the wheel speed v when the vehicle is traveling at a low speed or when the brake is actuated.

【0017】非常に荒れた路面を走行すると、タイヤの
みならずサスペンション等に衝撃的な力が作用し、サス
ペンション等の支持部に用いられるブッシュ類や防振ゴ
ムの非線形特性が影響し、タイヤ空気圧が同一であって
も、ばね下の上下方向あるいは前後方向の共振周波数が
低めに検知される。また、制動時等のように車両速度が
低下すると、共振周波数の演算に用いる信号レベル(ゲ
イン)が低下し共振点を明確に検出できない。
When running on a very rough road surface, not only the tire but also a suspension or the like is subjected to a shocking force, which is affected by the non-linear characteristics of bushes and anti-vibration rubber used for the support portion of the suspension and the like, and tire pressure , The resonance frequency in the up-down direction or the front-rear direction of the unsprung part is detected to be low. Further, when the vehicle speed decreases, such as during braking, the signal level (gain) used for calculating the resonance frequency decreases, and the resonance point cannot be clearly detected.

【0018】このため、ステップ140でデータ選別処
理を行う。データ選別処理は、具体的にはFFT演算結
果の車輪速度vの波形に対して選別下限判定値vL及び
選別上限判定値vHを設定して、予め定めた周波数範囲
(f1〜f2)内のピーク値vPと比較する。そして、vP
≦vLとなる場合(図8(b))又はvP≧vHとなる場合(図
8(c))は、図8(a)の(A)部分及び(B)部分に
対して行ったFFT演算結果を、共振周波数fKの演算
には使用しないようにするものである。
Therefore, in step 140, data selection processing is performed. In the data selection process, specifically, the selection lower limit determination value v L and the selection upper limit determination value v H are set for the waveform of the wheel speed v of the FFT calculation result, and the predetermined frequency range (f 1 to f 2) is set. The peak value v P in () is compared. And v P
When ≦ v L (FIG. 8 (b)) or v P ≧ v H (FIG. 8 (c)), it is performed on the (A) part and the (B) part of FIG. 8 (a). The FFT calculation result is not used for the calculation of the resonance frequency f K.

【0019】前記ステップ140で前記選別下限及び上
限判定値vL,vHによりデータ選別処理を行なうが、選
別後のデータ(図8の(C)部分)に於いても、図9に示
すように各FFT演算結果のゲインの大きさが不揃いと
なる。この結果後述するステップ180の平均化処理の
回数が増加し、共振周波数fKの算出に時間が掛かる。
このため、ステップ150では、車輪速度信号のゲイン
(大きさ)の調整を行う。このゲイン調整処理は、予め
定めた周波数範囲(f1〜f2)内の各ピーク値vPの値
が、各FFT演算結果の波形に於いて、予め設定した値
PK(同一値)に等しくなるように、ある係数k1,k2
・・kiをそれぞれFFT演算結果に乗ずる。
In step 140, a data selection process is performed using the selection lower limit and upper limit determination values v L and v H. Even in the data after selection (portion (C) in FIG. 8), as shown in FIG. Moreover, the magnitudes of the gains of the FFT calculation results are not uniform. As a result, the number of times of averaging processing in step 180 described later increases, and it takes time to calculate the resonance frequency f K.
Therefore, in step 150, the gain (magnitude) of the wheel speed signal is adjusted. In this gain adjustment process, the value of each peak value v P within a predetermined frequency range (f 1 to f 2 ) is set to a preset value v PK (same value) in the waveform of each FFT calculation result. Coefficients k 1 , k 2 ·
.. Multiply each k i by the FFT operation result.

【0020】続くステップ160では、FFT演算回数
Nを積算する。実際に車両が一般道を走行して得られる
車輪速度に対してFFT演算を実施すると、図10に示
すように非常にランダムな周波数特性となることが通常
である。これは、路面に存在する微妙な凹凸の形状(大
きさや高さ)が全く不規則なためであり、車輪速度デー
タ毎にその周波数特性は変動することとなる。従って、
本実施例では、この周波数特性の変動をできるだけ低減
するために、複数回のFFT演算結果の平均値を求め
る。
At step 160, the number of FFT operations N is integrated. When the FFT calculation is actually performed on the wheel speeds obtained when the vehicle actually travels on a general road, the frequency characteristics are usually very random as shown in FIG. This is because the shape (size and height) of the subtle unevenness existing on the road surface is completely irregular, and the frequency characteristic varies for each wheel speed data. Therefore,
In this embodiment, in order to reduce the variation of the frequency characteristic as much as possible, the average value of the FFT calculation results of a plurality of times is obtained.

【0021】そのため、ステップ170では、このFF
T演算の演算回数Nが所定回数n0に達したか否かを判
定する。達していない場合は、ステップ100〜ステッ
プ160の処理が繰り返される。演算回数Nが所定回数
0に達したときには、続くステップ180では均化処
理を行う。この平均化処理は図11に示すように、各F
FT演算結果の平均値を求めるものであり、各周波数成
分のゲインの平均値が算出される。この平均化処理によ
って、路面によるFFT演算結果の変動を低減すること
が可能となる。
Therefore, in step 170, this FF
It is determined whether or not the number of times N of T operations has reached a predetermined number of times n 0 . If not reached, the processes of steps 100 to 160 are repeated. When the number of calculations N reaches the predetermined number of times n 0 , in the subsequent step 180, the equalization process is performed. This averaging process, as shown in FIG.
The average value of the FT calculation results is obtained, and the average value of the gain of each frequency component is calculated. By this averaging process, it is possible to reduce the fluctuation of the FFT calculation result due to the road surface.

【0022】しかし、上述の平均化処理だけでは、ノイ
ズ等によって車両のばね下の上下方向及び前後方向の共
振周波数のゲインが、その近辺の周波数のゲインに比較
して必ずしも最大ピーク値になるとは限らないという問
題がある。そこで、上述の平均化処理に引き続き、ステ
ップ190において移動平均処理を実施する。この移動
平均処理は、n番目の周波数のゲインYを以下の演算
式によって求めることにより実施される。
However, with the above averaging process alone, the gain of the resonance frequency in the vertical direction and the front-back direction of the unsprung part of the vehicle does not always reach the maximum peak value as compared with the gain of the frequency in the vicinity thereof due to noise or the like. There is a problem that it is not limited. Therefore, following the averaging process described above, the moving average process is performed in step 190. This moving average processing is performed by obtaining the gain Y n of the nth frequency by the following arithmetic expression.

【0023】[0023]

【数1】Yn=(yn+1+Yn-1)/2 つまり、移動平均処理では、n番目の周波数のゲインY
が、前回の演算結果におけるn+1番目のゲインy
n+1 と既に演算されたn−1番目の周波数のゲインY
n-1 との平均値とされる。これにより、FFT演算結果
は、滑らかに変化する波形を示すことになる。この移動
平均処理により求められた演算結果を図12に示す。
尚、ここでの波形処理は上記移動平均処理に限らず、前
記ステップ105のFFT演算を実施する前に、車輪速
度vの微分演算を行い、その微分演算結果に対してFF
T演算を実施してもよい。
## EQU1 ## Y n = (y n + 1 + Y n-1 ) / 2 That is, in the moving average processing, the gain Y of the nth frequency is obtained.
n is the (n + 1) th gain y in the previous calculation result
n + 1 and the gain Y of the n-1th frequency already calculated
It is an average value with n-1 . As a result, the FFT calculation result shows a waveform that changes smoothly. FIG. 12 shows the calculation result obtained by this moving average processing.
The waveform processing here is not limited to the above moving average processing, but the differential calculation of the wheel speed v is performed before the FFT calculation of step 105, and the differential calculation result is FF.
You may implement T calculation.

【0024】続くステップ200では、上記移動平均処
理によりスムージングされたFFT演算結果に基づい
て、車両のばね下の前後方向の共振周波数fKを算出す
る。続くステップ210では、予め正常なタイヤ空気圧
に対応して設定されている初期共振周波数fK0と、逐次
演算される共振周波数fKとの低下偏差(fK0−fK)を求
め、前記fK0とタイヤ空気圧低下警告圧力(例えば1.
4kg/cm2)に対応する共振周波数fLとの判定偏差
△f=(fK0−fL)とを比較する。(fK0−fK)<△fで
あれば、前記ステップ100以下の処理を行う。また、
(fK0−fK)≧△fならばステップ220へ進んで、タ
イヤ空気圧の許容値を下回ったとして、表示部5により
運転者に対して警告表示を行う。尚、上記実施例では、
車両のばね下の前後方向の共振周波数のみに基づいて、
タイヤの空気圧の低下を検知する例を示したが、これに
代えて上下方向の共振周波数のみに基づきタイヤ空気圧
の低下を検知することもできる。また、前後方向及び上
下方向の共振周波数の両者に基づいて検知することもで
きる。
In the following step 200, the resonance frequency f K of the unsprung vehicle in the front-rear direction is calculated on the basis of the FFT calculation result smoothed by the moving average processing. Subsequent step 210 determines an initial resonant frequency f K0 that is set to correspond to the previously normal tire pressure, decrease the deviation between the resonance frequency f K is sequentially calculates (f K0 -f K), wherein f K0 And tire pressure drop warning pressure (eg 1.
The resonance frequency f L corresponding to 4 kg / cm 2 ) and the judgment deviation Δf = (f K0 −f L ) are compared. If (f K0 −f K ) <Δf, the processing from step 100 onward is performed. Also,
If (f K0 −f K ) ≧ Δf, the routine proceeds to step 220, where it is determined that the tire pressure is below the allowable value, and the display unit 5 displays a warning to the driver. In the above embodiment,
Based only on the unsprung resonance frequency of the vehicle,
Although the example in which the decrease in the tire air pressure is detected is shown, the decrease in the tire air pressure can be detected based on only the resonance frequency in the vertical direction instead of this. It is also possible to detect based on both the front-rear direction and the vertical resonance frequency.

【0025】(第2実施例)第2実施例は、前記第1実
施例の場合と異なり車輪速度vの時間波形に対して、デ
ータ選別処理及びゲイン調整処理を行うものである。図
13はその処理内容の概略を示すフローチャートであ
る。尚、ステップ120以下の処理でステップ140及
び150を除いた処理は、前記第1実施例と同様である
ので詳細な説明を省略する。ステップ111のデータ選
別処理では、図14に示すように選別下限判定値│
L′│及び選別上限判定値│vH′│を設定し、車輪速
度vの時間波形の大きさが、(−vH′〜−vL′)の範囲
及び(vL′〜vH′)の範囲に入る波形データのみを用い
る。
(Second Embodiment) The second embodiment is different from the case of the first embodiment in that data selection processing and gain adjustment processing are performed on the time waveform of the wheel speed v. FIG. 13 is a flowchart showing the outline of the processing contents. Note that the processing from step 120 onward except steps 140 and 150 is the same as that in the first embodiment, so a detailed description thereof will be omitted. In the data selection process of step 111, the selection lower limit determination value |
v L ′ | and the selection upper limit determination value | v H ′ | are set, and the magnitude of the time waveform of the wheel speed v is in the range of (−v H ′ to −v L ′) and (v L ′ to v H). Only waveform data that falls within the range of ′) is used.

【0026】ステップ112のゲイン調整処理は、デー
タ選別処理後の車輪速度vの時間波形に対し、図15に
示すように設定した一定時間△t′内での各ピーク値v
P′の値が、予め設定した値(同一値)に等しくなるよ
うに、ある係数ki′をそれぞれ一定時間△t′内の車
輪速度vの値に乗ずる。そして、ステップ120以下の
処理を行って、タイヤ空気圧の低下を検出する。
In the gain adjusting process in step 112, each peak value v within a constant time Δt 'set as shown in FIG. 15 is applied to the time waveform of the wheel speed v after the data selecting process.
Each coefficient k i ′ is multiplied by the value of the wheel speed v within a fixed time Δt ′ so that the value of P ′ becomes equal to a preset value (same value). Then, the processing from step 120 onward is performed to detect a decrease in tire air pressure.

【0027】上記各実施例は、データ選別処理を行うこ
とにより、タイヤ空気圧を検出するための共振周波数f
Kの値が確実に演算算出されるとともに、共振周波数fK
が低めに演算されることもない。また、ゲイン調整処理
を行うから車輪速度データ毎にその周波数特性が変動し
ても、各FFT演算結果のゲインの大きさが不揃いとな
ることがなく、複数回のFFT演算結果の平均値を求め
る平均化処理の回数が減少でき、迅速なタイヤ空気圧の
低下検出が可能になる。
In each of the above embodiments, the resonance frequency f for detecting the tire air pressure is detected by performing the data selection process.
The value of K is reliably calculated and calculated, and the resonance frequency f K
Is not calculated too low. Further, since the gain adjustment processing is performed, even if the frequency characteristic varies for each wheel speed data, the magnitude of the gain of each FFT calculation result does not become uneven, and the average value of the FFT calculation results of a plurality of times is obtained. The number of averaging processes can be reduced, and it becomes possible to quickly detect a decrease in tire air pressure.

【0036】[0036]

【発明の効果】本発明のタイヤ空気圧検知装置は上記し
た構成を有し、抽出手段が抽出する共振周波数成分の信
号の信号レベルの大きさを、信号選別手段が予め設定さ
れた値と比較して共振周波数の演算に用いる共振周波数
成分の信号を選別して、選別された共振周波数成分の信
号から演算手段が演算する共振周波数に基づいて検知手
段がタイヤの空気圧の状態の検知を行うもので、タイヤ
空気圧検知に用いる信号レベルが変化しても、誤判定す
ることがない。また、信号選別手段により選別された共
振周波数成分の信号の信号レベルを、予め設定された信
号レベルに調整する信号調整手段を備えることにより、
タイヤ空気圧の状態を検知する時間間隔を短縮すること
ができるという優れた効果がある。
The tire air pressure detecting device of the present invention has the above-mentioned structure, and the signal level of the signal of the resonance frequency component extracted by the extracting means is compared with a preset value by the signal selecting means. The resonance frequency component signal used for calculating the resonance frequency, and the detection means detects the tire air pressure state based on the resonance frequency calculated by the calculation means from the selected resonance frequency component signal. Even if the signal level used for tire pressure detection changes, there is no erroneous determination. Further, by providing the signal adjusting means for adjusting the signal level of the signal of the resonance frequency component selected by the signal selecting means to a preset signal level,
There is an excellent effect that the time interval for detecting the tire pressure state can be shortened.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

【図1】本発明に係るタイヤ空気圧検知装置の概略構成
図である。
FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a tire air pressure detection device according to the present invention.

【図2】車両のばね下の加速度の周波数特性を示す特性
図である。
FIG. 2 is a characteristic diagram showing frequency characteristics of unsprung acceleration of a vehicle.

【図3】タイヤ空気圧の変化に伴う車両のばね下の上下
方向及び前後方向の共振周波数の変化の様子を示す特性
図である。
FIG. 3 is a characteristic diagram showing how the resonance frequencies of the unsprung part of the vehicle change in the up-down direction and the front-rear direction with changes in tire air pressure.

【図4】タイヤ空気圧の検知原理を示す説明図である。FIG. 4 is an explanatory diagram showing the principle of tire pressure detection.

【図5】第1実施例のECUの処理内容を示すフローチ
ャートである。
FIG. 5 is a flowchart showing the processing contents of the ECU of the first embodiment.

【図6】車輪速度センサの出力電圧波形を示す波形図で
ある。
FIG. 6 is a waveform diagram showing an output voltage waveform of a wheel speed sensor.

【図7】車輪速度センサの検出信号に基づいて演算され
た車輪速度vの変動状態を示す波形図である。
FIG. 7 is a waveform diagram showing a variation state of a wheel speed v calculated based on a detection signal of a wheel speed sensor.

【図8】第1実施例のデータ選別処理を示す説明図であ
る。
FIG. 8 is an explanatory diagram showing a data selection process of the first embodiment.

【図9】第1実施例のゲイン調整処理を示す説明図であ
る。
FIG. 9 is an explanatory diagram showing a gain adjustment process of the first embodiment.

【図10】車輪速度v時間波形に対するFFT演算結果
を示す特性図である。
FIG. 10 is a characteristic diagram showing an FFT calculation result for a wheel speed v time waveform.

【図11】平均化処理を説明するための説明図である。FIG. 11 is an explanatory diagram illustrating an averaging process.

【図12】移動平均処理を行った後のFFT演算結果を
示す特性図である。
FIG. 12 is a characteristic diagram showing an FFT calculation result after performing a moving average process.

【図13】第2実施例のECUの処理内容の一部を示す
フローチャートである。
FIG. 13 is a flowchart showing a part of the processing contents of the ECU of the second embodiment.

【図14】第2実施例のデータ選別処理を示す説明図で
ある。
FIG. 14 is an explanatory diagram showing a data selection process of the second embodiment.

【図15】第2実施例のゲイン調整処理を示す説明図で
ある。
FIG. 15 is an explanatory diagram showing a gain adjustment process of the second embodiment.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

1a〜1d...タイヤ 2a〜2d...パルサ 3a〜3d...ピックアップコイル 4...ECU(電子制御装置) 5...表示部 1a to 1d ... tires 2a to 2d ... pulser 3a to 3d ... pickup coil 4 ... ECU (electronic control unit) 5 ... display unit

Claims (2)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 車両の走行時にタイヤの振動周波数成分
を含む信号を出力する出力手段と、前記信号から共振周
波数成分の信号を抽出する抽出手段と、共振周波数成分
の信号の信号レベルの大きさを予め設定された値と比較
して、共振周波数の演算に用いる共振周波数成分の信号
を選別する信号選別手段と、選別された共振周波数成分
の信号から共振周波数を演算する演算手段と、共振周波
数に基づいてタイヤの空気圧の状態を検知する検知手段
とを備えたことを特徴とするタイヤ空気圧検知装置。
1. Output means for outputting a signal including a vibration frequency component of a tire when a vehicle is running, extraction means for extracting a signal of a resonance frequency component from the signal, and a signal level of the signal of the resonance frequency component. Is compared with a preset value to select a signal of the resonance frequency component used for the calculation of the resonance frequency, a calculation unit for calculating the resonance frequency from the selected signal of the resonance frequency component, and a resonance frequency And a detection means for detecting a tire air pressure state based on the above.
【請求項2】 前記信号選別手段により選別された共振
周波数成分の信号の信号レベルを、予め設定された信号
レベルに調整する信号調整手段を備えたことを特徴とす
る請求項1記載のタイヤ空気圧検知装置。
2. The tire air pressure according to claim 1, further comprising signal adjusting means for adjusting the signal level of the signal of the resonance frequency component selected by the signal selecting means to a preset signal level. Detection device.
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US6465370B1 (en) 1998-06-26 2002-10-15 Infineon Technologies Ag Low leakage, low capacitance isolation material

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