JPH06183231A - タイヤ空気圧検知装置 - Google Patents

タイヤ空気圧検知装置

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JPH06183231A
JPH06183231A JP43A JP33864992A JPH06183231A JP H06183231 A JPH06183231 A JP H06183231A JP 43 A JP43 A JP 43A JP 33864992 A JP33864992 A JP 33864992A JP H06183231 A JPH06183231 A JP H06183231A
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健康 田口
Toshiharu Naito
俊治 内藤
Masahiko Kamiya
雅彦 神谷
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Abstract

(57)【要約】 【目的】 間接的にタイヤ空気圧を検知するとともに、
その検知精度を向上すること。 【構成】 ステップ171では、共振周波数の存在が予
想される周波数帯において、最大のピークゲインGP
算出する。そしてステップ172では、そのピークゲイ
ンGP の数%(例えば70%)のゲインをしきい値GS
として、あらかじめ決められた周波数帯Fb のしきい値
を切る点の周波数f1 ,f2 を算出する。ステップ17
3では、前記しきい値を切る点pが2つ存在するかを調
べ、2つだけ存在する場合のみステップ174に進み、
算出された上記周波数f1 ,f2 の中間の周波数fm
共振周波数fとする。そして、この共振周波数に基づ
き、タイヤ空気圧の状態を検知する。

Description

【発明の詳細な説明】
【0001】
【産業上の利用分野】本発明は、車両のタイヤの空気圧
の状態を検知するタイヤ空気圧検知装置に関するもので
ある。
【0002】
【従来の技術】従来、タイヤの空気圧を検知する装置と
しては、タイヤの内部にタイヤ空気圧に応動する圧力応
動部材等を設け、直接的にタイヤの空気圧を検知するも
のが提案されている。しかし、直接的にタイヤの空気圧
を検知する装置では、タイヤの内部に圧力応動部材等を
設ける必要があることから構造が複雑となり、また価格
も高価となってしまうという問題があった。
【0003】このため、タイヤの空気圧が低下したとき
にタイヤ半径が変化する(短くなる)ことを利用して、
各車輪の車輪速度を検出する車輪速度センサの検出信号
に基づいて、車両のタイヤの空気圧を間接的に検知する
ことが提案されている。
【0004】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、検出対
象であるタイヤ半径は、磨耗等による個体差があった
り、旋回,制動,発進等の走行状態の影響を受けやす
い。さらに、近年普及が著しいラジアルタイヤは、タイ
ヤ空気圧の変化によるタイヤ半径の変形量が小さい(例
えば、タイヤの空気圧が1kg/cm2 低下したとき、
タイヤ半径の変形量は約1mmである。)。このような
理由から、タイヤ半径の変形量からタイヤ空気圧の変化
を間接的に検知する方式は、検知精度が充分に確保でき
ないという問題がある。
【0005】本発明は上記の点に鑑みてなされたもので
あり、間接的にタイヤ空気圧を検知するとともに、その
検知精度を向上することができる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。
【0006】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、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、前記タイヤの振動周波数成分を含む信号にお
ける周波数に対するゲイン分布を演算するゲイン分布演
算手段と、前記ゲイン分布から所定周波数領域のゲイン
分布を抽出する抽出手段と、前記抽出した所定周波数領
域のゲイン分布に基づいて車両のばね下の共振周波数を
算出する共振周波数算出手段と、前記共振周波数に基づ
いて、前記タイヤの空気圧の状態を検知する検知手段と
を備えることを特徴とする。
【0007】
【作用】上記構成により、タイヤの振動周波数成分を含
む信号における周波数に対するゲイン分布を演算し、こ
のゲイン分布から所定周波数領域のゲイン分布を抽出
し、抽出した所定周波数領域のゲイン分布に基づいて車
両のばね下の共振周波数を算出し、算出した共振周波数
に基づいて、タイヤの空気圧の状態が検知される。
【0008】ここで、タイヤの空気圧が変化すると、そ
れによってタイヤのばね定数も変化する。このタイヤの
ばね定数の変化により、タイヤの振動周波数成分におけ
る共振周波数が変化するので、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。
【0009】
【実施例】以下、本発明の第1実施例を図面に基づいて
詳しく説明する。図1は、第1実施例の全体の構成を示
す構成図である。
【0010】図1に示すように、車両の各タイヤ1a〜
1dに対応して車輪速度センサが設けられている。各車
輪速度センサは、歯車2a〜2d及びピックアップコイ
ル3a〜3dによって構成されている。歯車2a〜2d
は、各タイヤ1a〜1dの回転軸(図示せず)に同軸的
に取り付けられており、円盤状の磁性体より成る。ピッ
クアップコイル3a〜3dは、これらの歯車2a〜2d
の近傍に所定の間隔を置いて取り付けられ、歯車2a〜
2d、すなわちタイヤ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。ピックアップコイル3
a〜3dから出力される交流信号は、波形整形回路,R
OM,RAM等よりなる公知の電子制御装置(ECU)
4に入力され、波形整形を含む所定の信号処理が行われ
る。この信号処理の結果は表示部5に入力され、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。この表示部5は、各タイヤ1a〜1dの空
気圧の状態を独立に表示しても良いし、一つの警告ラン
プを設けて、いずれか一つのタイヤの空気圧が基準空気
圧よりも低下したときに点灯させて、それを警告するよ
うにしても良い。
【0011】ここで、まず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、例えば舗装さ
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
イヤ振動時の車両ばね下の加速度の周波数特性は図2に
示すようなものとなる。図2に示すように、加速度の周
波数特性は2点においてピーク値を示し、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。
【0012】一方、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した場合には、
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ともに低下する。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。
【0013】そのため、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。これは、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判明したため
である。すなわち、車輪速度センサの検出信号を周波数
解析した結果、図4に示すように2点でピーク値を示す
とともに、タイヤの空気圧が低下すると、その2点のピ
ーク値も低下することが明らかとなった。
【0014】これにより、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。また、車両の実用
範囲では、上記共振周波数の変化量はほとんどタイヤ空
気圧の変化に起因するタイヤばね定数の変化に基づくも
のであるため、例えばタイヤの磨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。
【0015】図10に、ECU4が実行する処理内容を
表したフローチャートを示す。なお、ECU4は各車輪
1a〜1dに対して同様の処理を行うため、図10のフ
ローチャートは1車輪に対しての処理の流れのみを示し
ている。また、これ以後の説明において、各符号の添字
は省略する。さらに、図10に示すフローチャートで
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、運転者に対して警告を行う例について示してい
る。
【0016】図10において、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5)を
波形整形してパルス信号とした後に、そのパルス間隔を
その間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6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Δvが基準値v0 を超えたか否かを判定する。このと
き、車輪速度vの変動幅Δvが基準値v0 を超えている
と判定されると、ステップ120に進む。ステップ12
0では、車輪速度vの変動幅Δvが基準値v0 を超えて
いる時間ΔTが、所定時間t0 を超えたか否かを判定す
る。上記ステップ110,120での処理は、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なければ、上記共振周波
数を算出するための充分なデータを得ることができな
い。なお、ステップ120における判定では、車輪速度
vの変動幅Δvが基準値v0 を超えた時点で所定時間Δ
tが設定され、この所定時間Δt内に再び車輪速度vの
変動幅Δvが基準値v0 を超えると、時間ΔTの計測が
継続される。
【0017】ステップ110及びステップ120におい
て、ともに肯定判断されるとステップ130に進み、ど
ちらか一方において否定判断されると、ステップ100
に戻る。ステップ130では、演算された車輪速度に対
して周波数解析(例えばFFT演算)を行うとともに、
その演算回数Nをカウントする。このFFT演算を行っ
た結果の一例を図7に示す。
【0018】図7に示すように、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、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、路面に存在する微小な凹凸の形状(大き
さや高さ)が全く不規則なためであり、従って車輪速度
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。このため、ステップ140では、ステップ130
におけるFFT演算回数Nが所定回数n0 に達したか否
かを判定する。そして、演算回数Nが所定回数n0 に達
っしていないときには、さらにステップ100からステ
ップ130の処理を繰り返し実行する。一方、演算回数
Nが所定回数n0 に達っしているときには、ステップ1
50に進んで平均化処理を行う。この平均化処理は、図
8に示すように、各FFT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。このような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。
【0019】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、本実施例では、上述の平均化処理に
引き続き、ステップ160において以下の移動平均処理
を実施する。
【0020】この移動平均処理は、n番目の周波数のゲ
インYn を以下の演算式によって求めることにより実施
される。
【0021】
【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
n 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9に示す。
【0022】なお、ここでの波形処理は、上記移動平均
処理に限らず、平均化処理後のFFT演算結果に対して
ローパスフィルタ処理を施しても良いし、或いは、ステ
ップ130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FFT演算
を実施してもよい。
【0023】次に、ステップ170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fを算出する
が、上述の各処理を行った後でも、なお最大ピークゲイ
ンが共振周波数と完全には一致しない。これは前記平均
化処理の演算回数Nが充分大きくない場合に起こりやす
いが、演算回数Nを大きくすると空気圧判定に時間がか
かり、実用的でなくなるという問題が発生する。よって
ここでは、次のような共振周波数の推定(以下、形状推
定処理という)を行い、上記の問題を解決している。こ
の形状推定処理のフローチャートを図12に示す。
【0024】ステップ171では、共振周波数の存在が
予想される周波数帯において、最大のピークゲインGP
を算出する。そしてステップ172では、図13に示す
ようにそのピークゲインGP の数%(例えば70%)の
ゲインをしきい値GS として、あらかじめ決められた周
波数帯Fb のしきい値を切る点の周波数f1 ,f2 を算
出する。ステップ173では、前記しきい値を切る点p
が2つ存在するかを調べ、2つだけ存在する場合のみス
テップ174に進み、算出された上記周波数f 1 ,f2
の中間の周波数fm を共振周波数fとする。
【0025】なお、ステップ175では、前記しいき値
を切る点が2つ以上の場合、そのデータはノイズ成分が
多く含まれるデータであるから、今回の共振周波数の値
として直前に求めた共振周波数をそのまま用いるか、ま
たは過去に求めた複数の共振周波数の値から推定(例え
ばその平均値など)する。
【0026】そしてステップ180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周波数f0
らの低下偏差(f0 −f)を求め、この低下偏差(f0
−f)と所定偏差Δfとを比較する。この所定偏差Δf
は、正常なタイヤ空気圧に対応する初期周波数f0 を基
準として、タイヤ空気圧の許容下限値(例えば1.4k
g/m2 )に対応して設定されている。従って、ステッ
プ180において低下偏差(f0 −f)が所定偏差Δf
を上回ったと判定されると、タイヤの空気圧が許容下限
値よりも低下したとみなして、ステップ190に進み、
表示部5によって運転者に対して警告表示を行う。
【0027】なお、上述のステップ170において共振
周波数を推定する際、共振周波数付近の波形形状が滑ら
かでないとステップ173でしきい値を切る点pが2つ
以上になり誤判定を生じる。このため上述のステップ1
60での移動平均処理を、次のようにさらに強力ななま
し平均処理に換えてもよい。つまり、n番目の周波数ゲ
インYn を求める際、複数のnの前後のゲインの平均
(例えば、数2に示す前後5点の平均)を少なくとも1
回(処理を繰り返せばより滑らかになる)を行なう。
【0028】
【数2】 Yn =(yn-2 +yn-1 +yn +yn+1 +yn+2 )/5 (ここで、yn-2 ,yn-1 ──は処理を行なう前のゲイ
ンであり、処理を繰り返し、s回目を行っている場合
は、s−1回目のゲインである。)あるいは、この変形
で、処理前と処理後のゲインを併用した移動平均でもよ
く、この場合処理を繰り返すと上記方法よりさらに滑ら
かになる。数3に5点を使った例を示す。
【0029】
【数3】 Yn =(Yn-2 +Yn-1 +yn +yn+1 +yn+2 )/5 (ここで、s回目の処理の場合、yn ,yn+1 ,yn+2
はs−1回目の処理後のゲインで、Yn-2 ,Yn-1 はs
回目の処理後のゲインである。また、数2,数3共、処
理の都合上分母である5を省略してもよい。)また、こ
れら平均処理に換えて、包絡線(例えばスプライン関数
など)を求めることによっても滑らかな波形が得られる
ので、これをステップ160と併用もしくは代替しても
よい。
【0030】なお、上述の第1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
知しても良いし、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しても良い。
【0031】また、上述の第1実施例では、特にタイヤ
の空気圧が許容下限値よりも低下したことを検知するよ
うにしていたが、図11に示すようなタイヤ空気圧と共
振周波数との関係を各タイヤ毎にマップとして記憶し、
第1実施例と同様に共振周波数fを算出して、この算出
された共振周波数fからタイヤ空気圧自体を直接推定し
てもよい。
【0032】次に第2実施例について説明する。上述の
第1実施例の共振周波数の推定(ステップ170)で
は、推定に用いるゲインはしきい値を1つ設けて行った
が、ECU4のメモリ容量に余裕があれば、本第2実施
例によってその推定精度をさらに向上できる。すなわ
ち、ステップ172においてしきい値を数段(例えば7
0%,60%,50%の3段)用意し、それぞれのしき
い値ごとにしきい値を切る点の周波数を演算する。そし
てステップ174にてそれぞれのしきい値ごとに前述の
ごとく中間の周波数(fm1,f m2,fm3)を算出し、そ
の平均値を共振周波数fとする。またこの平均値を求め
る際に、各中間の周波数の内ばらつきが大きいものを除
いた上で行ってもよいし、しきい値によって重みをつけ
て行ってもよい。
【0033】なお、この第2実施例では、ECU4にお
ける処理内容が、上記の部分についてのみ第1実施例と
異なり、その他の処理内容及びその構成は第1実施例と
共通である。
【0034】次に第3実施例について説明する。前記の
第1実施例の共振周波数の推定(ステップ170)で
は、図12に示す形状推定処理を行っていたが、第3実
施例では共振周波数付近の波形の重心点を算出し、その
重心点が存在する周波数を共振周波数fとする方法(以
下、重心処理という)である。すなわち第3実施例で
は、第1実施例の図12の処理を図14に示す処理に変
更する。
【0035】図14において、ステップ176では、あ
らかじめ決められた周波数帯の全ゲイン和Sを算出す
る。そしてステップ177で、前記周波数帯の端から順
次ゲイン和を求め、そのゲイン和SがS/2になる点の
周波数を算出する。この周波数が重心点のある周波数で
あり、この周波数を共振周波数fとする(図15参
照)。
【0036】なお、ステップ176で用いる周波数帯
は、ECU4のメモリ容量に余裕があれば、共振周波数
特性のピークが両側の谷(ピークを山と見た場合の山の
裾野の部分)の間を用いた方がよい。
【0037】なお、この第3実施例では、ECU4にお
ける処理内容が、上記の部分についてのみ第1実施例と
異なり、その他の処理内容及びその構成は第1実施例と
共通である。
【0038】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
タイヤの振動周波数成分を含む信号における周波数に対
するゲイン分布を演算し、このゲイン分布から所定周波
数領域のゲイン分布を抽出し、抽出した所定周波数領域
のゲイン分布に基づいて車両のばね下の共振周波数を算
出し、算出した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。ここで、共振周波数は、タイヤのば
ね定数に応じて変化し、タイヤのばね定数は実質的にタ
イヤの空気圧にのみ依存して変化する。従って、本発明
によれば、タイヤの空気圧を間接的に検知しながら、そ
の検知精度を向上することが可能となる。
【0039】また、所定周波数領域のゲイン分布に基づ
いて車両のばね下の共振周波数を算出しているので、所
定周波数領域を共振周波数付近の周波数帯とすれば、他
の周波数領域に無駄な演算処理を行なうことなく、速や
かにばね下の共振周波数を算出できるという効果があ
る。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の第1実施例の構成を示す構成図であ
る。
【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。
【図3】タイヤの空気圧の変化による車両のばね下の上
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。
【図4】第1実施例のタイヤ空気圧の検知原理を示す説
明図である。
【図5】車輪速度センサの出力電圧波形を示す波形図で
ある。
【図6】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。
【図7】図6に示す波形の車輪速度vに対して周波数解
析演算を行った結果を示す特性図である。
【図8】第1実施例における平均処理を説明するための
説明図である。
【図9】第1実施例における移動平均処理を行った後の
周波数解析結果を示す特性図である。
【図10】第1実施例の電子制御装置の処理内容を示す
特性図である。
【図11】タイヤ空気圧と共振周波数との関係を示す特
性図である。
【図12】第1実施例の形状推定処理の処理内容を示す
フローチャートである。
【図13】第1実施例の形状推定処理を説明するための
説明図である。
【図14】第3実施例の重心処理の処理内容を示すフロ
ーチャートである。
【図15】第3実施例の重心処理の処理を説明するため
の説明図である。
【符号の説明】
1 タイヤ 2 歯車 3 ピックアップコイル 4 電子制御装置(ECU) 5 表示部
フロントページの続き (72)発明者 藤原 健司 愛知県刈谷市昭和町1丁目1番地 日本電 装株式会社内

Claims (1)

    【特許請求の範囲】
  1. 【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、 前記タイヤの振動周波数成分を含む信号における周波数
    に対するゲイン分布を演算するゲイン分布演算手段と、 前記ゲイン分布から所定周波数領域のゲイン分布を抽出
    する抽出手段と、 前記抽出した所定周波数領域のゲイン分布に基づいて車
    両のばね下の共振周波数を算出する共振周波数算出手段
    と、 前記共振周波数に基づいて、前記タイヤの空気圧の状態
    を検知する検知手段とを備えることを特徴とするタイヤ
    空気圧検知装置。
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