JPH0798268A - Dynamic system diagnostic and tire pneumatic-pressure diagnostic device and device for detecting fluctuation of car body weight using the diagnostic device - Google Patents
Dynamic system diagnostic and tire pneumatic-pressure diagnostic device and device for detecting fluctuation of car body weight using the diagnostic deviceInfo
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- JPH0798268A JPH0798268A JP5319026A JP31902693A JPH0798268A JP H0798268 A JPH0798268 A JP H0798268A JP 5319026 A JP5319026 A JP 5319026A JP 31902693 A JP31902693 A JP 31902693A JP H0798268 A JPH0798268 A JP H0798268A
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Abstract
Description
【0001】[0001]
【産業上の利用分野】本発明は動的システムの診断装置
およびこれを用いたタイヤ空気圧診断装置、車体重量変
動検出装置、特に故障を動的システム内で発生する外乱
として推定し、その推定外乱から動的システムの故障の
診断、タイヤ空気圧の異状検出、車体重量の変動の検出
等を行う診断装置およびこれを用いたタイヤ空気圧診断
装置、車体重量変動検出装置に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a dynamic system diagnosing device, a tire pressure diagnosing device using the same, and a vehicle body weight fluctuation detecting device. To a diagnostic device for diagnosing a failure of a dynamic system, detecting an abnormality in tire air pressure, detecting a change in vehicle body weight, a tire air pressure diagnostic device using the same, and a vehicle body weight variation detecting device.
【0002】[0002]
【従来の技術】従来より、動的システムの故障診断を行
う装置が周知である。この診断装置は、動的システムの
正常モデルから推定された動的システムの応答と、実際
にセンサ等で測定した応答との残差を用いて、故障の有
無および故障箇所を判定している。2. Description of the Related Art Conventionally, a device for diagnosing a fault in a dynamic system is well known. This diagnostic device determines the presence / absence of a failure and the failure location by using the residual between the response of the dynamic system estimated from the normal model of the dynamic system and the response actually measured by a sensor or the like.
【0003】この代表として、一般化尤度比較検定法
(A.S.Willsky & H.L.Jones ,“AGeneralized Likelih
ood Ratio Approach to Detection and Estimation ofJ
umps in Linear Systems,"IEEE Trans. AC-21,No.1)
が挙げられる。As a representative of this, the generalized likelihood comparison test method (ASWillsky & HLJones, “AGeneralized Likelih
ood Ratio Approach to Detection and Estimation of J
umps in Linear Systems, "IEEE Trans. AC-21, No.1)
Is mentioned.
【0004】図7には、この尤度比較検定法を具現化し
た装置が示されている。この故障診断装置20は、制御
器12からの制御入力14に基づき制御される動的シス
テム10を診断対象としている。ここにおいて、u、d
は動的システム10に入力される制御入力ベクトル、外
部外乱ベクトルである。yは動的システムの制御出力ベ
クトルである。xはセンサー等を用いて測定した動的シ
ステム10の内部状態量ベクトルである。FIG. 7 shows an apparatus embodying this likelihood comparison test method. The failure diagnosis device 20 targets the dynamic system 10 controlled based on the control input 14 from the controller 12. Where u, d
Are control input vectors and external disturbance vectors input to the dynamic system 10. y is the control output vector of the dynamic system. x is an internal state quantity vector of the dynamic system 10 measured using a sensor or the like.
【0005】故障診断装置20は、正常モデル用のオブ
ザーバー22と、故障モデル用の複数のオブザーバ24
−1、24−2…と、各故障モデル用オブザーバに対応
して設けられた尤度比検定部26−1、26−2…と、
故障判定部28とを含む。The failure diagnosis device 20 includes an observer 22 for a normal model and a plurality of observers 24 for a failure model.
-1, 24-2, ..., Likelihood ratio test units 26-1, 26-2, ... Corresponding to each failure model observer,
The failure determination unit 28 is included.
【0006】前記正常モデルオブザーバ22は、動的シ
ステム10の制御入力ベクトルuと制御出力ベクトルy
から、正常なモデルに基づいて動的システム10の状態
を推定出力する。この推定出力信号23と、実際にセン
サー等で測定した動的システム10の状態量xとの残差
25が、尤度比検定部26−1、26−2…へ入力され
る。The normal model observer 22 has a control input vector u and a control output vector y of the dynamic system 10.
From this, the state of the dynamic system 10 is estimated and output based on the normal model. A residual 25 between the estimated output signal 23 and the state quantity x of the dynamic system 10 actually measured by a sensor or the like is input to the likelihood ratio test units 26-1, 26-2.
【0007】故障モデルオブザーバ24−1、24−2
…は、それぞれ異なる故障モデルに基づいて動的システ
ム10の状態を推定演算する。そして、これら各故障モ
デルオブザーバ24−1、24−2…の推定出力27−
1、27−2…と、実際に測定された動的システム10
の状態xとの残差29−1、29−2…が、対応する尤
度比検定部26−1、26−2…へ入力される。Failure model observers 24-1, 24-2
... estimates and calculates the state of the dynamic system 10 based on different failure models. Then, the estimated output 27- of each of these failure model observers 24-1, 24-2 ...
1, 27-2 ..., and the actually measured dynamic system 10
The residuals 29-1, 29-2, ... Of the state x are input to the corresponding likelihood ratio test units 26-1, 26-2.
【0008】各尤度比検定部26−1、26−2…は、
正常モデルオブザーバ22からの残差信号25と、故障
モデルオブザーバ24からの残差信号29とから、対応
する故障モデルと現在の動的システム10とが一致する
確率(尤度)を演算する。その演算結果は、故障判別部
28へ向け出力される。The likelihood ratio test units 26-1, 26-2, ...
From the residual signal 25 from the normal model observer 22 and the residual signal 29 from the fault model observer 24, the probability (likelihood) that the corresponding fault model matches the current dynamic system 10 is calculated. The calculation result is output to the failure determination unit 28.
【0009】このようにして尤度比検定部26−1、2
6−2…は、故障モデルと、現在の動的システム10と
が一致する確率の演算を、想定される故障モデル毎に行
っている。そして、故障判定部28は、入力される信号
から、尤度の最も高い故障モデルを決定し、これをもっ
て動的システム10の故障の発生および故障箇所を判定
している。In this way, the likelihood ratio test units 26-1 and 26-2
6-2 ... Calculates the probability that the failure model matches the current dynamic system 10 for each assumed failure model. Then, the failure determination unit 28 determines the failure model with the highest likelihood from the input signal, and determines the failure occurrence and failure location of the dynamic system 10 by using this.
【0010】[0010]
【発明が解決しようとする課題】しかし、前記故障診断
装置20は、次のような課題がある。However, the failure diagnosis device 20 has the following problems.
【0011】まず、この従来装置は、オブザーバ22、
24が推定する状態23、27と、実際の測定値xとの
残差25、29から、故障に対応するモデルを求めてい
る。しかし、この残差は、オブザーバの設計に大きく依
存し、オブザーバの状態検出速度(故障検出速度)を早
めようとすると、残差そのものが小さくなり、故障検出
感度が低下するという問題があった。First, in this conventional device, the observer 22,
The model corresponding to the failure is obtained from the residuals 25 and 29 between the states 23 and 27 estimated by 24 and the actual measured value x. However, this residual largely depends on the design of the observer, and if an attempt is made to accelerate the state detection speed (fault detection speed) of the observer, the residual itself becomes small, and there is a problem that the fault detection sensitivity decreases.
【0012】特に、雑音の多いシステム等では、大きく
かつ急変する故障でなければ検知することができないと
いう問題があった。In particular, in a noisy system or the like, there is a problem that only a large and suddenly changing failure can be detected.
【0013】また、この従来装置は、故障検出のための
尤度の計算が複雑である。しかもこの計算は、個々の故
障モデルに応じて行わなければならない。このため計算
量が膨大となり、実時間での診断に対応できないという
問題があった。Further, in this conventional apparatus, the calculation of the likelihood for detecting a failure is complicated. Moreover, this calculation must be done according to the individual failure model. For this reason, the amount of calculation becomes enormous, and there is a problem that diagnosis cannot be performed in real time.
【0014】さらに、この従来装置は、診断対象となる
動的システム10の内部状態量xが一つでも測定できな
い場合、診断対象の内部故障を検出特定することができ
ないという問題があった。すなわち動的システム10の
内部状態量xは、複数の要素からなる状態量ベクトルと
して検出される。従って、この状態量ベクトルxの要素
の一つでも測定できない場合、診断対象の内部故障の検
出、特定をすることができなかった。Further, this conventional device has a problem that if even one internal state quantity x of the dynamic system 10 to be diagnosed cannot be measured, the internal failure to be diagnosed cannot be detected and specified. That is, the internal state quantity x of the dynamic system 10 is detected as a state quantity vector including a plurality of elements. Therefore, if even one of the elements of the state quantity vector x cannot be measured, the internal failure to be diagnosed cannot be detected or specified.
【0015】さらに、この従来装置は、外部から侵入す
る外部外乱dと、内部故障によって発生する内部外乱と
の分離が考慮されていない。このため、外部外乱によっ
てその測定精度が影響を受けやすいという問題があっ
た。Furthermore, this conventional device does not consider the separation of the external disturbance d entering from the outside and the internal disturbance generated by the internal failure. Therefore, there is a problem that the measurement accuracy is easily affected by external disturbance.
【0016】本発明は、このような従来の課題に鑑みな
されたものであり、その目的は、動的システムの診断箇
所を特定しながらその診断を行うことができ、特に複数
箇所の診断を各箇所に対応した多くのオブザーバを用い
ることなく、少ない計算量で精度よく行うことができる
動的システムの診断装置を提供することにある。The present invention has been made in view of such conventional problems, and an object thereof is to make a diagnosis while specifying a diagnosis portion of a dynamic system, and particularly to diagnose a plurality of portions. An object of the present invention is to provide a diagnostic device for a dynamic system that can be accurately performed with a small amount of calculation without using many observers corresponding to locations.
【0017】また、本発明の他の目的は、サスペンショ
ンと車輪で構成される動的システムにおいて、車輪のタ
イヤ空気圧の診断を簡単かつ正確に行うことができるタ
イヤ空気圧診断装置を提供することにある。Another object of the present invention is to provide a tire air pressure diagnostic device capable of easily and accurately diagnosing tire air pressure of a wheel in a dynamic system including a suspension and wheels. .
【0018】また、本発明の他の目的は、サスペンショ
ンと車輪で構成される動的システムの車体重量の変動を
検出する車体重量変動検出装置を提供することにある。Another object of the present invention is to provide a vehicle body weight variation detecting apparatus for detecting a vehicle body weight variation of a dynamic system composed of a suspension and wheels.
【0019】[0019]
(1)動的システムの診断装置に関する発明 本発明の動的システムの診断装置(請求項1)は、動的
システムの故障を検出する動的システムの診断装置であ
って、前記動的システムの内部状態量ベクトルに基づ
き、動的システムの外部外乱ベクトルおよび内部外乱ベ
クトルの和としての総合的外乱ベクトルを推定する外乱
推定手段と、推定された前記総合的外乱ベクトルと、前
記内部状態量ベクトルとの相互相関を演算し、前記総合
的外乱ベクトルから内部外乱に関連する成分を分離する
相関演算手段と、分離された内部外乱に関連する成分か
ら、前記動的システムの対応箇所を特定しその診断を行
う診断手段と、を含み、動的システムの診断を行うこと
を特徴とする。(1) Invention relating to dynamic system diagnostic device A dynamic system diagnostic device (claim 1) of the present invention is a dynamic system diagnostic device for detecting a failure of a dynamic system, the dynamic system diagnostic device comprising: Based on the internal state quantity vector, a disturbance estimating means for estimating a total disturbance vector as a sum of an external disturbance vector and an internal disturbance vector of the dynamic system, the estimated total disturbance vector, and the internal state quantity vector, Correlation calculating means for calculating the cross-correlation of the internal disturbance and separating the component related to the internal disturbance from the total disturbance vector, and the corresponding portion of the dynamic system is identified from the separated component related to the internal disturbance and its diagnosis And a diagnostic means for performing the diagnosis of the dynamic system.
【0020】ここにおいて、前記相関演算手段は、前記
総合的外乱ベクトルの要素と、前記内部状態量ベクトル
の外部外乱に対し相関の無い要素との相互相関を演算
し、前記総合的外乱ベクトルの要素から内部外乱に関連
する成分を分離するよう形成することができる。Here, the correlation calculating means calculates a cross-correlation between an element of the comprehensive disturbance vector and an element of the internal state quantity vector having no correlation with the external disturbance, and the element of the comprehensive disturbance vector. Can be formed to separate the components associated with the internal disturbance from.
【0021】また、前記相関演算手段は、前記相互相関
演算として、前記総合的外乱ベクトルと、前記内部外乱
ベクトルと前記内部状態量ベクトルとの積との誤差の自
乗の時間的な和が最小となるように、前記内部状態量ベ
クトルを基底ベクトルとする総合的外乱の方向ベクトル
の演算を実行し、前記総合的外乱ベクトルの要素から内
部外乱に関連する成分を分離するよう形成されたことを
特徴とする。Further, the correlation calculation means performs the cross-correlation calculation such that the temporal sum of squares of errors between the total disturbance vector and the product of the internal disturbance vector and the internal state quantity vector is minimized. So that the calculation of the direction vector of the total disturbance using the internal state vector as a base vector is performed to separate the components related to the internal disturbance from the elements of the total disturbance vector. And
【0022】また前記相関演算手段は、推定された前記
総合的外乱ベクトルの複数の要素について、前記内部状
態量ベクトルの外部外乱に対し相関の無い要素との相互
相関を演算し、前記総合的外乱ベクトルの複数の要素か
ら内部外乱に関連する成分の各要素を分離するよう形成
され、前記診断手段は、分離された内部外乱に関連する
成分の各要素から、前記動的システムの診断箇所を特定
し、その診断を行うよう形成されたことを特徴とする。Further, the correlation calculating means calculates a cross-correlation between a plurality of elements of the estimated total disturbance vector and an element having no correlation with the external disturbance of the internal state quantity vector to calculate the total disturbance. The diagnostic means is formed to separate each element of the component related to the internal disturbance from the plurality of elements of the vector, and the diagnostic means identifies the diagnostic point of the dynamic system from each element of the separated component related to the internal disturbance. However, it is formed so as to make the diagnosis.
【0023】また、前記診断手段は、予め内部外乱に関
連する成分の各要素に対応した故障検出用基準値が記憶
されたメモリ部と、分離された内部外乱に関連する成分
の各要素と、対応する故障検出用基準値とを比較し、前
記動的システムの故障箇所を特定する故障特定部と、を
含むよう形成することが好ましい。Further, the diagnosing means includes a memory unit in which a failure detection reference value corresponding to each element of the component related to the internal disturbance is stored in advance, and each separated element of the component related to the internal disturbance. It is preferable that a corresponding fault detection reference value is compared and a fault identifying unit that identifies a fault location of the dynamic system is included.
【0024】また、前記診断装置は、前記動的システム
の内部状態量ベクトルの各要素の全てまたはその一部を
測定するセンサ手段を含むよう形成することが好まし
い。Further, it is preferable that the diagnostic device is formed to include a sensor means for measuring all or a part of each element of the internal state vector of the dynamic system.
【0025】また、前記外乱推定手段は、動的システム
の内部状態量ベクトルの要素の一部または全てを推定演
算するよう形成することができる。Further, the disturbance estimating means can be formed so as to estimate and calculate a part or all of the elements of the internal state vector of the dynamic system.
【0026】図1には、本発明に係る動的システム診断
装置が示されている。ここにおいて、診断装置30の診
断対象となる動的システム10は、制御器12からの制
御入力14に基づき制御されている。この動的システム
10は、前記制御入力14と、外部から入力される外部
外乱15とに基づき内部状態が変化し、これにより制御
出力16が変化する。制御器12は、この制御出力16
をフィードバック信号として用い、動的システム10の
制御を行っている。FIG. 1 shows a dynamic system diagnostic apparatus according to the present invention. Here, the dynamic system 10 to be diagnosed by the diagnostic device 30 is controlled based on the control input 14 from the controller 12. In this dynamic system 10, the internal state changes based on the control input 14 and the external disturbance 15 input from the outside, and the control output 16 changes accordingly. The controller 12 controls the control output 16
Is used as a feedback signal to control the dynamic system 10.
【0027】ここにおいて、動的システム10はn個の
内部状態量(すなわち、システムの次数はn)を有す
る。uは、m個の要素から成るシステム10への制御入
力ベクトル14を表す。yは、システム10から出力さ
れるp個の要素から成る制御出力ベクトル16を表して
いる。またdは、動的システム10と同じ次数であるn
個の要素を持つ外部外乱ベクトル15を表している。Here, the dynamic system 10 has n internal state quantities (ie, the degree of the system is n). u represents the control input vector 14 to the system 10 of m elements. y represents a control output vector 16 composed of p elements output from the system 10. Also, d is the same degree as the dynamic system 10, n
The external disturbance vector 15 having a number of elements is shown.
【0028】また、本発明の診断装置30は、外乱推定
手段32と、相関演算手段34と、診断手段36とを含
み、動的システム10の故障を内部外乱として検出する
よう構成されている。Further, the diagnostic device 30 of the present invention includes a disturbance estimating means 32, a correlation calculating means 34, and a diagnosing means 36, and is configured to detect a failure of the dynamic system 10 as an internal disturbance.
【0029】前記外乱推定手段32は、前記動的システ
ム10の内部状態量ベクトル(動的システム10の内部
の状態量を表す各要素から構成されるベクトル)に基づ
き、動的システム10の外部外乱ベクトルdおよび内部
外乱ベクトルの和としての総合的外乱ベクトルwを推定
し、相関演算手段34へ向け出力するよう構成されてい
る。The disturbance estimating means 32, based on an internal state quantity vector of the dynamic system 10 (a vector composed of elements representing the internal state quantity of the dynamic system 10), external disturbance of the dynamic system 10 The total disturbance vector w, which is the sum of the vector d and the internal disturbance vector, is estimated and output to the correlation calculation means 34.
【0030】なお、図1では、動的システム10の制御
出力ベクトルyが外乱推定手段32に入力される。そし
て、外乱推定手段32は、制御出力ベクトルyから動的
システム10の内部状態量ベクトルxを推定演算し、相
関演算手段34へ向け出力している。このような推定演
算は、制御出力ベクトルyに、内部状態量ベクトル量x
の各要素を演算できる情報が含まれている場合に行われ
る。前述した内部状態量ベクトルxの推定演算は、総合
的外乱ベクトルwの推定と同時に行われる。具体的に
は、数8で示した総合的外乱ベクトルwと状態量xとで
構成した新たな状態量を、従来の線形制御理論(例え
ば、古田、佐野著:「基礎システム理論」,コロナ社
1978,pp127−137)に基づいて演算して求
める。In FIG. 1, the control output vector y of the dynamic system 10 is input to the disturbance estimating means 32. Then, the disturbance estimating means 32 estimates and calculates the internal state quantity vector x of the dynamic system 10 from the control output vector y, and outputs it to the correlation calculating means 34. In such an estimation calculation, the control output vector y is added to the internal state quantity vector quantity x
It is performed when the information that can calculate each element of is included. The estimation calculation of the internal state vector x described above is performed simultaneously with the estimation of the total disturbance vector w. Specifically, a new state quantity composed of the total disturbance vector w and the state quantity x shown in Equation 8 is converted into a conventional linear control theory (for example, Furuta and Sano: “Basic System Theory”, Corona Publishing Co., Ltd.).
1978, pp127-137).
【0031】また、制御出力ベクトルyに含まれる情報
量が内部状態量ベクトルを推定するのに足りない場合に
は、必要に応じ動的システム10の内部に内部状態量を
検出するセンサを設け、そのセンサ出力を外乱推定手段
32へ入力するようにすればよい。If the amount of information contained in the control output vector y is insufficient to estimate the internal state quantity vector, a sensor for detecting the internal state quantity is provided inside the dynamic system 10 as necessary. The sensor output may be input to the disturbance estimation means 32.
【0032】また、動的システム10の制御出力ベクト
ルyまたは必要に応じ動的システム10内に設けられた
内部状態量センサから、全ての内部状態量ベクトルxの
情報が直接得られる場合には、内部状態量xを相関演算
手段34へ向け直接出力するよう形成すればよい。When the information of all internal state quantity vectors x can be directly obtained from the control output vector y of the dynamic system 10 or the internal state quantity sensors provided in the dynamic system 10 as necessary, The internal state quantity x may be directly output to the correlation calculation means 34.
【0033】相関演算手段34は、推定された前記総合
的外乱ベクトルwの各要素と、内部状態量ベクトルxの
要素との相互相関を演算し、前記総合的外乱ベクトルw
の各要素から内部外乱に関連する成分を分離する。分離
された内部外乱に関連する成分は、診断手段36へ向け
出力される。The correlation calculating means 34 calculates the cross-correlation between each element of the estimated total disturbance vector w and the element of the internal state quantity vector x to calculate the total disturbance vector w.
The components related to internal disturbance are separated from each element of. The components related to the separated internal disturbance are output to the diagnostic means 36.
【0034】診断手段36は、分離された内部外乱に関
連する成分から、前記動的システム10の診断箇所を特
定し、その状態を求めるよう形成されている。The diagnostic means 36 is configured to identify the diagnostic location of the dynamic system 10 from the separated internal disturbance-related components and determine its condition.
【0035】ここにおいて、前記相関演算手段34は、
総合的外乱ベクトルwの複数の要素に対する相互相関を
演算し、総合的外乱ベクトルwの複数の要素から内部外
乱に関連する成分を分離するよう形成することが好まし
い。Here, the correlation calculating means 34 is
It is preferable to calculate a cross-correlation with respect to a plurality of elements of the total disturbance vector w so as to separate the component related to the internal disturbance from the plurality of elements of the total disturbance vector w.
【0036】このとき分離された内部外乱に関連する成
分の各要素は、動的システム10内に発生する各故障箇
所に対応するものである。このため、診断手段36は、
分離された内部外乱に関連する成分の各要素から、動的
システム10内における故障の発生およびその故障箇所
を特定することができる。Each element of the component related to the internal disturbance separated at this time corresponds to each failure point occurring in the dynamic system 10. Therefore, the diagnostic means 36
From each element of the component related to the separated internal disturbance, the occurrence of the fault in the dynamic system 10 and the location of the fault can be identified.
【0037】この場合には、診断手段36は、あらかじ
め内部外乱に関連する成分の各要素に対応した故障検出
用基準値が記憶されたメモリ部40と、分離された内部
外乱に関連する成分の要素と、対応する故障検出用基準
値とを比較し、前記動的システム10の故障箇所を特定
する故障特定部38と、を含むよう形成することが好ま
しい。In this case, the diagnosing means 36 has a memory unit 40 in which a reference value for failure detection corresponding to each element of the component related to the internal disturbance is stored in advance, and the separated component related to the internal disturbance. It is preferable that the element is compared with a corresponding reference value for failure detection, and a failure specifying unit 38 that specifies a failure point of the dynamic system 10 is included.
【0038】本発明は以上の構成からなり、次にその作
用を説明する。The present invention is constructed as described above, and its operation will be described below.
【0039】まず、外乱推定手段32について説明す
る。First, the disturbance estimating means 32 will be described.
【0040】診断対象となる動的システム10に故障が
発生すると、診断対象の内部状態量は正常時とは異なる
応答を示す。この応答は、見方を変えれば、正常時の応
答に、その故障に対応したある種の外乱が加わったもの
であると考えることができる。この外乱は、診断対象1
0に外部から侵入したものではなく、内部で発生したも
のである。外乱推定手段32は、故障によって生じたこ
の内部外乱を、外部外乱との和としての総合的外乱wと
して推定する。When a failure occurs in the dynamic system 10 to be diagnosed, the internal state quantity of the diagnostic object shows a response different from that in the normal state. From a different point of view, this response can be considered to be the response at the time of normal operation with some kind of disturbance corresponding to the failure. This disturbance is subject to diagnosis 1
It is generated not internally from 0 but from inside. The disturbance estimating means 32 estimates this internal disturbance caused by the failure as a total disturbance w as the sum with the external disturbance.
【0041】この外乱推定手段32の、外乱推定原理を
以下に説明する。The disturbance estimation principle of the disturbance estimation means 32 will be described below.
【0042】まず動的システム10は、次の状態方程式
で表現されているものと仮定する。First, it is assumed that the dynamic system 10 is expressed by the following equation of state.
【0043】[0043]
【数1】 ここで、x(t)は、診断対象となる動的システム10
の内部状態量ベクトル,u(t)は制御入力ベクトル,
y(t)は制御出力ベクトル,d(t)は外部外乱ベク
トルを表す。また、行列A,B,Cは診断対象の構造に
よって決まる定数行列(診断対象を構成するシステムの
パラメータ)である。[Equation 1] Here, x (t) is the dynamic system 10 to be diagnosed.
Internal state vector of u, u (t) is a control input vector,
y (t) represents a control output vector, and d (t) represents an external disturbance vector. Further, the matrices A, B, and C are constant matrices (parameters of the system constituting the diagnosis target) determined by the structure of the diagnosis target.
【0044】従って、前記数1は、次式で表されること
になる。Therefore, the equation 1 is expressed by the following equation.
【0045】[0045]
【数2】 故障時の診断対象10は等価的に行列A,Bの変動(パ
ラメータの変動)を用いて表現できる。すなわち、故障
に応じて、行列AはΔA(t),行列BはΔB(t)だ
け変動したとすると、故障後の診断対象、すなわち故障
後の動的システム10は、次のように書き表される。[Equation 2] The diagnosis target 10 at the time of failure can be expressed equivalently using the fluctuations of the matrices A and B (parameter fluctuations). That is, if the matrix A fluctuates by ΔA (t) and the matrix B fluctuates by ΔB (t) depending on the failure, the diagnostic target after the failure, that is, the dynamic system 10 after the failure is written as follows. To be done.
【0046】[0046]
【数3】 ただし、前記Dw(t)は、次式で書き表される。[Equation 3] However, the Dw (t) is expressed by the following equation.
【0047】[0047]
【数4】 ここで、行列Dは、故障によって外乱が診断対象10の
どの経路に発生するかを表すもので、外部外乱の侵入経
路と想定した故障に対応して設定される。[Equation 4] Here, the matrix D represents in which path of the diagnosis target 10 the disturbance occurs due to the failure, and is set corresponding to the failure assumed to be the intrusion path of the external disturbance.
【0048】なお、前記数3,数4を一般的な行列式で
書き表すと次式のようになる。The above equations (3) and (4) can be expressed by a general determinant as follows.
【0049】[0049]
【数5】 [Equation 5]
【0050】[0050]
【数6】 このように、故障時の診断対象の状態ベクトルの応答
は、正常時の応答{Ax(t)+Bu(t)}と、外乱
{Dw(t)}との和で表すことができる。外乱推定手
段32は、この外乱Dw(t)を推定すべく構成されて
いる。[Equation 6] In this way, the response of the state vector of the diagnosis target at the time of failure can be represented by the sum of the response at normal time {Ax (t) + Bu (t)} and the disturbance {Dw (t)}. The disturbance estimating means 32 is configured to estimate the disturbance Dw (t).
【0051】このときの外乱の推定は次のようにして行
われる。The disturbance estimation at this time is performed as follows.
【0052】まず第1のステップでは、外乱w(t)を
状態に含めた診断対象10の拡張系を構成する。そのた
めにw(t)に次の仮定を設け、w(t)を診断対象の
状態として追加する。First, in the first step, an expanded system of the diagnosis object 10 including the disturbance w (t) in the state is constructed. For that purpose, the following assumption is made for w (t), and w (t) is added as a state to be diagnosed.
【0053】[0053]
【数7】 これにより、w(t)を状態に含めたシステムの拡張系
は、次式で書き表される。[Equation 7] As a result, the expanded system of the system including w (t) in the state is expressed by the following equation.
【0054】[0054]
【数8】 そして、第2のステップで、前記数8の状態[xTw
T]Tを、従来の線形制御理論を用いて推定演算する。[Equation 8] Then, in the second step, the state of [Equation 8] [xTw
T] T is estimated and calculated using the conventional linear control theory.
【0055】なお、前記数7の仮定は、図2に示すよ
う、本来連続的に変化する外乱100を、同図において
110で示すよう階段状に近似することを意味してい
る。この階段の幅は狭いほど近似の精度はよい。この幅
は、外乱推定手段32の外乱推定時間に対応しており、
実施する上では推定時間は外乱の変化する速さに比べて
非常に短くすることができるので、この近似は充分実用
に耐えるものである。The assumption of the equation 7 means that the disturbance 100, which originally changes continuously as shown in FIG. 2, is approximated in a stepwise manner as indicated by 110 in the figure. The smaller the width of this staircase, the better the accuracy of approximation. This width corresponds to the disturbance estimation time of the disturbance estimation means 32,
In practice, the estimated time can be made very short compared to the speed at which the disturbance changes, so this approximation is sufficiently practical.
【0056】このように、外乱推定手段32は、拡張し
た系が可観測であれば、診断対象の状態が全て測定でき
ない場合でも、測定できない状態を推定すると同時に故
障に対応する外乱を推定することができる。As described above, if the expanded system is observable, the disturbance estimating means 32 estimates the unmeasurable state and the disturbance corresponding to the failure even when all the states to be diagnosed cannot be measured. You can
【0057】次に、相関演算手段34について説明す
る。Next, the correlation calculating means 34 will be described.
【0058】前述したように、外乱推定手段32が推定
した総合的外乱ベクトルw(t)は、診断対象10の故
障によって生じる内部外乱と、正常、故障にかかわら
ず、診断対象に外部から侵入して来る外部外乱dとが混
在したものになっている。As described above, the total disturbance vector w (t) estimated by the disturbance estimating means 32 penetrates into the diagnosis target from the outside regardless of whether the disturbance is the internal disturbance caused by the failure of the diagnosis target 10 or whether the disturbance is normal or not. The external disturbance d that comes in is mixed.
【0059】前記外部外乱dは、不規則な信号ではある
が、一定時間の平均をとるとその値が零になるという特
徴を有する。本発明では、前記外部外乱dの特徴に着目
し、推定された総合的外乱w(t)から、故障によって
生じた内部外乱に関連する成分(パラメータの変動成分
ΔA,ΔB)を分離するための演算を行う。このような
演算の代表的手法は最小自乗法である。Although the external disturbance d is an irregular signal, it has a characteristic that its value becomes zero when the average over a fixed time is taken. In the present invention, focusing on the characteristics of the external disturbance d, for separating the components (parameter fluctuation components ΔA, ΔB) related to the internal disturbance caused by the failure from the estimated total disturbance w (t). Calculate. A typical method for such calculation is the least squares method.
【0060】まず、前記数4から、次式を定義する。First, the following equation is defined from the equation (4).
【0061】[0061]
【数112】 そして、最小自乗法の手法を用い、N個のデータから、[112] Then, using the method of least squares, from N data,
【0062】[0062]
【数113】 [Equation 113]
【0063】を最小にするMinimize
【外59】 を求める。[Outside 59] Ask for.
【0064】これは、上式をThis is
【外60】 で偏微分した式を零とおいて求められ、次式であらわさ
れる。[Outside 60] The partial differential equation is obtained with zero and is expressed by the following equation.
【0065】[0065]
【数114】 さらにこれを漸化式に直すと、[Equation 114] Furthermore, if this is converted into a recurrence formula,
【0066】[0066]
【数115】 となり、逐次的にパラメータ変動△A,△Bを推定でき
るようになる。[Equation 115] Then, it becomes possible to successively estimate the parameter variations ΔA and ΔB.
【0067】次に、この様な相互相関の演算の具体例
を、ベクトルζの各要素との間に相関がない場合を例に
とり説明する。この場合には、総合的外乱w(t)と、
外部外乱に対し相関のない内部状態量x(t)との相関
関係を求めることで、総合的外乱w(t)から内部外乱
に関連する成分を分離することができる。Next, a specific example of such cross-correlation calculation will be described by taking the case where there is no correlation with each element of the vector ζ as an example. In this case, the total disturbance w (t),
By obtaining the correlation with the internal state quantity x (t) having no correlation with the external disturbance, the component related to the internal disturbance can be separated from the total disturbance w (t).
【0068】例えば、外乱ベクトルw(t) の推定値のi
番目の要素を取り上げると、これは次式で表される。For example, the estimated value i of the disturbance vector w (t) is i.
Taking the second element, this is given by
【0069】[0069]
【数9】 この数9から明らかなように、推定された外乱のi番目
の要素は、診断対象10の故障を表す量Δaijと、内
部状態量ベクトルx(t)の各要素x1,x2…との線
形結合からなっている。[Equation 9] As is clear from this equation 9, the i-th element of the estimated disturbance is the linear combination of the quantity Δaij representing the failure of the diagnosis object 10 and the respective elements x1, x2 ... Of the internal state quantity vector x (t). It consists of
【0070】そこで、推定外乱のi番目の要素から、そ
の故障量を取り出すために、推定外乱のi番目の要素と
診断対象10の内部状態量との相互相関を取る。そのと
き、相互相関演算に用いられる診断対象の内部状態量
は、動的システム10の内部に設けられたセンサ等で直
接測定された値を用いてもよく、前述したように外乱推
定手段32によって推定された値を用いてもよい。Therefore, in order to extract the failure amount from the i-th element of the estimated disturbance, the i-th element of the estimated disturbance and the internal state quantity of the diagnosis object 10 are cross-correlated. At this time, as the internal state quantity of the diagnostic target used for the cross-correlation calculation, a value directly measured by a sensor or the like provided inside the dynamic system 10 may be used, and as described above, the disturbance estimation means 32 may be used. The estimated value may be used.
【0071】まず、前記数9に示す、推定外乱のi番目
の要素と、xのj番目の要素xjとの相互相関関数を求
める場合を考える。このとき、前記相互相関関数は次式
で定義される。First, let us consider a case where the cross-correlation function between the i-th element of the estimated disturbance and the j-th element xj of x shown in the above equation 9 is obtained. At this time, the cross-correlation function is defined by the following equation.
【0072】[0072]
【数10】 なお、ここでは前述したように、制御器12の働きによ
り、外部外乱ベクトルd(t)の各要素と、内部状態量
ベクトルxの各要素との間に相関はないものと仮定して
いる。[Equation 10] Here, as described above, it is assumed that there is no correlation between each element of the external disturbance vector d (t) and each element of the internal state quantity vector x due to the action of the controller 12.
【0073】前記相互相関関数、自己相関関数は、次式
で表される。The cross-correlation function and auto-correlation function are expressed by the following equations.
【0074】[0074]
【数11】 この数11における各値は、次式で表される。[Equation 11] Each value in this equation 11 is expressed by the following equation.
【0075】[0075]
【数12】 なお、前記数9を用いた演算は、内部状態量xjがセン
サなどを用いて直接測定された場合を想定している。こ
れに対し、xjが直接測定されない場合には、外乱推定
手段32からの推定値を用いて相互相関関数を次式に基
づき求めればよい。[Equation 12] The calculation using the equation 9 assumes that the internal state quantity xj is directly measured using a sensor or the like. On the other hand, when xj is not directly measured, the cross-correlation function may be obtained based on the following equation using the estimated value from the disturbance estimation means 32.
【0076】[0076]
【数13】 [Equation 13]
【0077】[0077]
【数14】 外乱推定手段32は、故障や外部外乱の有無にかかわら
ず、診断対象の内部状態量xjを誤差なく推定すること
ができるので、前記数13、数14のような相関をとっ
ても、内部状態を直接測定した場合とほとんど変わらな
い結果を得ることができる。[Equation 14] Since the disturbance estimating means 32 can estimate the internal state quantity xj of the diagnosis target without error regardless of the presence or absence of a failure or external disturbance, the internal state can be directly estimated even if the correlations of the equations 13 and 14 are taken. It is possible to obtain a result that is almost the same as when measured.
【0078】次に、診断手段36について説明する。Next, the diagnostic means 36 will be described.
【0079】診断手段36は、相関演算手段34により
演算される内部外乱に関連する成分である相関関数Ci
jにより、故障の発生の検出およびその故障箇所の特定
を行う。すなわち、相関Cijを状態の自己相関vxjで割
って正規化することによりパラメータ変動Δajiを検出
することができる。整理すると、The diagnosing means 36 is a correlation function Ci which is a component related to the internal disturbance calculated by the correlation calculating means 34.
The occurrence of a failure is detected and the location of the failure is specified by j. That is, the parameter variation Δaji can be detected by dividing the correlation Cij by the state autocorrelation vxj and normalizing it. When organized,
【0080】[0080]
【数116】 となる。上式は平均値を零とすれば、数114において
ベクトルζの各要素間に相関がないと仮定した場合と等
しい。[Equation 116] Becomes The above equation is equivalent to the case where there is no correlation between the elements of the vector ζ in the equation 114 when the average value is zero.
【0081】例えば、診断対象となる動的システム10
の構成要素に、構成要素Iと構成要素IIとがあり、構成
要素Iを表現するパラメータが前記状態方程式の数1で
表現された動的システムのA行列の1行1列目にあり、
構成要素IIを表現するパラメータがA行列の1行1列目
および1行2列目にあると仮定する。このとき、相関関
数C12、すなわちΔa12が値を持てば、ただちに構成要
素IIの故障であると判断する。また、C12に値がなく、
C11、すなわちΔa11が値を持てば、構成要素Iの故障
であると判定する。For example, the dynamic system 10 to be diagnosed
There are components I and II in the components of, and the parameter expressing the components I is at the 1st row and 1st column of the A matrix of the dynamic system expressed by the equation 1 of the state equation,
It is assumed that the parameters expressing the constituent element II are at the 1st row and 1st column and the 1st row and 2nd column of the A matrix. At this time, if the correlation function C12, that is, Δa12 has a value, it is immediately determined that the component II has a failure. Also, there is no value in C12,
If C11, that is, Δa11 has a value, it is determined that the component I is in failure.
【0082】このようにして、本発明によれば、動的シ
ステム10を構成する各構成要素に発生する故障を確実
に検出すると共に、その故障箇所を正確に特定すること
ができる。As described above, according to the present invention, it is possible to surely detect a failure that occurs in each constituent element of the dynamic system 10 and to accurately specify the failure location.
【0083】ちなみに、故障に対応する量を、オブザー
バによって推定された状態と直接測定した状態との残差
から求める従来技術は、この残差が故障と簡潔な関係に
はない(前記数9のような簡潔な関係にはない)ので、
相関演算のような簡単な計算によって故障を特定するこ
とは出来ない。By the way, in the prior art which obtains the quantity corresponding to the failure from the residual between the state estimated by the observer and the directly measured state, this residual does not have a simple relationship with the failure (the above-mentioned equation 9). It's not such a simple relationship)
The failure cannot be specified by a simple calculation such as correlation calculation.
【0084】なお、本発明は、外乱推定手段32の設計
に応じて、以下のような態様を取り得る。The present invention can take the following forms depending on the design of the disturbance estimating means 32.
【0085】第1の態様は、診断対象10の全ての内部
状態量x(t)がセンサ等を用いて測定でき、外乱推定
手段32は総合的外乱ベクトルw(t)のみを推定する
ように形成された場合である。この場合は、外乱推定手
段32は、その次数が外乱の次数だけで済むため、構成
が最も簡単で、故障検出精度も最も高いという利点があ
る。In the first mode, all the internal state quantities x (t) of the diagnostic object 10 can be measured by using a sensor or the like, and the disturbance estimating means 32 estimates only the total disturbance vector w (t). This is the case when it is formed. In this case, since the order of the disturbance estimating means 32 is only the order of the disturbance, it has the advantages of the simplest configuration and the highest fault detection accuracy.
【0086】第2の態様は、診断対象10の内部状態量
x(t)の一部が測定できない場合または、測定しなく
ても外乱推定手段によって推定できる場合である。これ
らの場合には、外乱推定手段32は、総合的外乱ベクト
ルw(t)と、測定できないまたは測定しない内部状態
量とを推定演算するよう形成される。The second mode is a case where a part of the internal state quantity x (t) of the diagnostic object 10 cannot be measured or can be estimated by the disturbance estimating means without the measurement. In these cases, the disturbance estimation means 32 is configured to estimate and calculate the total disturbance vector w (t) and the internal state quantity that cannot be measured or is not measured.
【0087】この場合には、診断対象10の内部状態量
の一部を測定する必要がないので、センサの削減が可能
となる。外乱推定手段32は、外乱量と共に測定できな
い内部状態量をも推定するので、この推定値を相関演算
を用いることによって、全ての内部状態を測定した場合
とほぼ等しく故障を測定することができる。In this case, since it is not necessary to measure a part of the internal state quantity of the diagnosis object 10, the number of sensors can be reduced. Since the disturbance estimating means 32 also estimates the internal state quantity that cannot be measured together with the disturbance quantity, the correlation can be used for this estimated value to measure the failure almost as if all internal states were measured.
【0088】第3の態様は、診断対象10の内部状態量
x(t)の一部が測定できないとき、外乱推定手段32
が相互的外乱ベクトルw(t)と、測定できない内部状
態量を含めた全ての内部状態量x(t)とを推定演算す
るよう形成した場合である。In the third mode, when a part of the internal state quantity x (t) of the diagnosis object 10 cannot be measured, the disturbance estimation means 32.
Is a case in which the mutual disturbance vector w (t) and all internal state quantities x (t) including unmeasurable internal state quantities are formed to be estimated and calculated.
【0089】この場合も、第2の態様と同様に、センサ
の削減が可能となると共に、全ての内部状態量を測定し
た場合とほぼ等しく故障を特定することができる。Also in this case, similarly to the second mode, the number of sensors can be reduced, and the failure can be specified almost in the same manner as the case where all the internal state quantities are measured.
【0090】また、外乱推定手段32の設計が、第2の
対応より若干簡単になるという利点もある。There is also an advantage that the design of the disturbance estimating means 32 is slightly simpler than the second countermeasure.
【0091】以下に、前記第1〜第3の態様を採る場合
の演算を詳細に説明する。まず、第1の態様でのべたよ
うに、診断対象10の全ての内部状態量が測定される場
合である。The calculation in the case of adopting the first to third modes will be described in detail below. First, as described in the first aspect, it is a case where all the internal state quantities of the diagnosis target 10 are measured.
【0092】この場合に、前記数9の外乱ベクトルの平
均をとると、この演算式は次式で表わされる。In this case, when the average of the disturbance vector of the above equation 9 is taken, this arithmetic expression is expressed by the following equation.
【0093】[0093]
【数52】 従って、診断対象の状態量を全て測定できるとき、推定
された外乱ベクトルと状態量xj との相互相関関数を求
めると、その値は次式で示すようになる。[Equation 52] Therefore, when all the state quantities of the diagnosis target can be measured, the value of the cross-correlation function between the estimated disturbance vector and the state quantity xj is given by the following equation.
【0094】[0094]
【数53】 ここで、診断対象の状態量の間に相関がないという仮定
から、前記数53の各項は次式で表わされる。[Equation 53] Here, from the assumption that there is no correlation between the state quantities to be diagnosed, each term in the above equation 53 is expressed by the following equation.
【0095】[0095]
【数54】 また、診断対象の状態xj と外部外乱との間にも相関が
ないと仮定しているので、次式で示す関係が成立する。[Equation 54] Further, since it is assumed that there is no correlation between the state xj to be diagnosed and the external disturbance, the relationship shown by the following equation holds.
【0096】[0096]
【数55】 この結果、前記相関関数の値は、最終的に次式で表わさ
れることになる。[Equation 55] As a result, the value of the correlation function is finally expressed by the following equation.
【0097】[0097]
【数56】 [Equation 56]
【0098】[0098]
【数57】 また、前記第2の態様,第3の態様のように、外乱推定
手段32からの推定値を用いて相互相関を演算する場合
には、その演算式は次式で表わされる。[Equation 57] When the cross-correlation is calculated using the estimated value from the disturbance estimating means 32 as in the second and third modes, the calculation formula is represented by the following formula.
【0099】[0099]
【数58】 ここにおいて、診断対象の状態量の間に相関がないと仮
定しているため、前記数58の各項は次式で表わされる
ことになる。[Equation 58] Here, since it is assumed that there is no correlation between the state quantities to be diagnosed, each term in the above equation 58 is expressed by the following equation.
【0100】[0100]
【数59】 したがって、前記相互相関の値は、次式で表わされるこ
とになる。[Equation 59] Therefore, the value of the cross correlation is expressed by the following equation.
【0101】[0101]
【数60】 [Equation 60]
【0102】[0102]
【数61】 このようにして求めた相関関数を用いることによって
も、同様にして故障の発生およびその故障箇所の特定を
行うことができる。[Equation 61] By using the correlation function thus obtained, the occurrence of a failure and the location of the failure can be similarly identified.
【0103】(発明の効果)以上説明したように、本発
明によれば、故障検出手段として、故障によって生じる
外乱を診断対象の1つの状態として推定する外乱推定手
段を用いているため、従来技術に見られる故障検出速度
と故障検出感度のトレードオフが存在せず、従来技術に
比べて故障検出速度,故障検出感度が格段に向上するこ
とになる。(Effect of the Invention) As described above, according to the present invention, the disturbance detecting means for estimating the disturbance caused by the failure as one state of the diagnosis object is used as the failure detecting means. There is no trade-off between the failure detection speed and the failure detection sensitivity that is seen in the above, and the failure detection speed and the failure detection sensitivity are significantly improved compared to the conventional technology.
【0104】また、推定された外乱と故障箇所との関係
が、簡単な数式によって表現できるので、診断対象の内
部状態量との相関を求めるという簡単な演算によって、
容易に外部からの外乱と故障によって発生した内部外乱
とを分離し、故障箇所の特定を行うことができる。Further, since the relationship between the estimated disturbance and the failure point can be expressed by a simple mathematical expression, a simple calculation of obtaining the correlation with the internal state quantity of the diagnosis object
It is possible to easily separate the disturbance from the outside and the internal disturbance caused by the failure to identify the failure location.
【0105】このとき、相関演算に用いられる内部状態
量としては、単にセンサによって直接測定されたものだ
けでなく、必要に応じ外乱推定手段が外乱と同時に推定
した内部状態量を用いることができ、これによって、診
断対象の全ての内部状態量が測定されていなくても、詳
細な故障検出が可能となる。At this time, as the internal state quantity used for the correlation calculation, not only the one directly measured by the sensor but also the internal state quantity estimated by the disturbance estimating means at the same time as the disturbance can be used, if necessary. As a result, detailed failure detection can be performed even if not all internal state quantities to be diagnosed have been measured.
【0106】このように、本発明によれば、従来技術に
あるような故障に応じた多くのオブザーバを用いる必要
がなく、また必要に応じ診断対象の全ての状態を測定し
なくても、診断対象の故障箇所を感度よく特定すること
ができる。As described above, according to the present invention, it is not necessary to use a large number of observers depending on the failure as in the prior art, and the diagnosis can be made without measuring all the states of the diagnosis object as necessary. The target failure location can be specified with high sensitivity.
【0107】さらに、故障の特定に用いた演算結果は、
診断対象の故障規模に対応しているため、故障後のパラ
メータの同定や、制御系再設計のための情報としても用
いることができる。Furthermore, the calculation result used to identify the failure is
Since it corresponds to the failure scale of the diagnosis target, it can be used as information for parameter identification after failure and control system redesign.
【0108】(2)タイヤ空気圧診断装置に関する発明 [発明の説明]次に、前述した動的システムの診断装置
の原理を用いて構成された、本発明のタイヤ空気圧診断
装置(請求項5)について詳細に説明する。(2) Invention Concerning Tire Pressure Diagnosis Device [Explanation of the Invention] Next, a tire pressure diagnosis device of the present invention (claim 5) constructed by using the principle of the above-mentioned dynamic system diagnosis device. The details will be described.
【0109】(構成及び作用)本発明は、サスペンショ
ンと車輪から構成される動的システムのタイヤ空気圧の
状態を診断するタイヤ空気圧診断装置において、前記動
的システムの内部状態量ベクトルに基づき、動的システ
ム内でタイヤの空気圧の変動により発生する内部外乱ベ
クトルと、路面から動的システムに入力される外部外乱
ベクトルと、の和としての総合的外乱ベクトルを推定す
る外乱推定手段と、推定された前記総合的外乱と、前記
内部状態量ベクトルとの相互相関を演算し、前記総合的
外乱ベクトルの要素から内部外乱に関連する成分を分離
する相関演算手段と、分離された内部外乱に関連する成
分から、前記動的システムのタイヤ空気圧の状態を求め
る診断手段と、を含むことを特徴とする。(Structure and Operation) The present invention relates to a tire air pressure diagnostic device for diagnosing a tire air pressure condition of a dynamic system composed of a suspension and wheels, which is based on the internal state quantity vector of the dynamic system. Disturbance estimating means for estimating a total disturbance vector as a sum of an internal disturbance vector generated by a change in tire air pressure in the system and an external disturbance vector input to the dynamic system from the road surface, and the estimated said Correlation calculation means for calculating a cross-correlation between the total external disturbance and the internal state quantity vector, and separating a component related to the internal external disturbance from the element of the total external disturbance vector, and a component related to the separated internal external disturbance And diagnostic means for determining a tire pressure state of the dynamic system.
【0110】ここにおいて、前記相関演算手段は、前記
総合的外乱ベクトルの要素と、前記内部状態量ベクトル
の外部外乱に対し相関の無い要素との相互相関を演算
し、前記総合的外乱ベクトルの要素から内部外乱に関連
する成分を分離するよう形成できる。Here, the correlation calculating means calculates the cross-correlation between the element of the total disturbance vector and the element of the internal state quantity vector having no correlation with the external disturbance, and the element of the total disturbance vector. Can be formed to separate components associated with internal disturbances from.
【0111】また、前記相関演算手段は、前記相互相関
演算として、前記総合的外乱ベクトルと、前記内部外乱
ベクトルと前記内部状態量ベクトルとの積との誤差の自
乗の時間的な和が最小となるように、前記内部状態量ベ
クトルを基底ベクトルとする総合的外乱の方向ベクトル
の演算を実行し、前記総合的外乱ベクトルの要素から内
部外乱に関連する成分を分離するよう形成できる。Further, the correlation calculating means determines, as the cross-correlation calculation, the temporal sum of squares of the errors between the total disturbance vector and the product of the internal disturbance vector and the internal state quantity vector. As described above, the calculation of the direction vector of the total disturbance using the internal state quantity vector as a base vector is performed, and the component related to the internal disturbance can be separated from the element of the total disturbance vector.
【0112】また、相関演算手段は、推定された前記総
合的外乱ベクトルの複数の要素について、前記内部状態
量ベクトルの外部外乱に対し相関の無い要素との相互相
関を演算し、前記総合的外乱ベクトルの複数の要素から
内部外乱に関連する成分の各要素を分離するよう形成さ
れ、前記診断手段は、分離された内部外乱に関連する成
分の各要素から、前記動的システムの診断箇所を特定
し、その診断を行うよう形成できる。Further, the correlation calculating means calculates a cross-correlation between a plurality of elements of the estimated total disturbance vector and an element having no correlation with the external disturbance of the internal state quantity vector to calculate the total disturbance. The diagnostic means is formed to separate each element of the component related to the internal disturbance from the plurality of elements of the vector, and the diagnostic means identifies the diagnostic point of the dynamic system from each element of the separated component related to the internal disturbance. And can be configured to make that diagnosis.
【0113】本発明のタイヤ空気圧診断装置を、前述し
た図1の動的システム診断装置に基づいてより詳細に説
明する。The tire pressure diagnostic device of the present invention will be described in more detail based on the dynamic system diagnostic device of FIG. 1 described above.
【0114】本発明において診断対象となる動的システ
ム10は、サスペンションと車輪からなるシステムであ
る。タイヤの空気圧などが変動すると、同システムの各
状態量は、正常時とは異なった応答を示すことになる。
この応答は見方を変えれば、正常時の応答に空気圧など
の変動に対応した内部外乱が加わったものであると考え
ることができる。そこでこの外乱、すなわち総合的外乱
ベクトルを外乱推定手段32を用いて推定すれば、タイ
ヤの空気圧の変動を検知することができる。The dynamic system 10 to be diagnosed in the present invention is a system including a suspension and wheels. When the tire air pressure changes, each state quantity of the system shows a different response from the normal state.
From a different point of view, it can be considered that this response is a response in the normal state with an internal disturbance corresponding to a change in air pressure. Therefore, if this disturbance, that is, the total disturbance vector is estimated by using the disturbance estimating means 32, it is possible to detect the fluctuation of the tire air pressure.
【0115】今、サスペンションと車輪からなる動的シ
ステム10が、次の状態方程式で表現されているものと
する。Now, it is assumed that the dynamic system 10 including the suspension and the wheels is expressed by the following equation of state.
【0116】[0116]
【数20】 ここにおいて、xはシステム10の内部状態量ベクトル
である。uは制御入力であり、サスペンションはアクテ
ィブサスペンションであるであるときの操作量に対応す
る。また、yはシステム10のセンサなどから直接検出
出力される制御出力ベクトル(内部状態量ベクトル)で
ある。dは路面から受ける路面外乱を表す。また、行列
A,B,Cは、システム10の物理パラメータによって
定まる定数行列である。[Equation 20] Here, x is an internal state quantity vector of the system 10. u is a control input, and corresponds to the operation amount when the suspension is an active suspension. Further, y is a control output vector (internal state quantity vector) directly detected and output from the sensor of the system 10. d represents a road surface disturbance received from the road surface. The matrices A, B, and C are constant matrices determined by the physical parameters of the system 10.
【0117】以下、動的システム10を構成するサスペ
ンションが、アクティブサスペンションのようにシステ
ム10に入力uが存在する場合と、従来のサスペンショ
ンのように、システム10に入力uが存在しない場合と
に分けて本発明の説明を行う。 システム入力が存在する場合 この場合には、タイヤの空気圧等の変動は、システム1
0の物理パラメータの変動に置き換えられる。この変動
は、行列Aの変動を用いて表現できる。すなわち、空気
圧などの変動によって、行列AはΔAだけ変動したとす
ると、変動後のシステムは次のように書き表される。Hereinafter, the suspensions constituting the dynamic system 10 are divided into those in which the input u is present in the system 10 as in the active suspension and those in which the input u is not present in the system 10 as in the conventional suspension. The present invention will be described below. When system input is present In this case, fluctuations in tire air pressure, etc.
It is replaced with zero physical parameter variation. This variation can be expressed using the variation of matrix A. That is, assuming that the matrix A fluctuates by ΔA due to fluctuations in air pressure or the like, the system after fluctuation is expressed as follows.
【0118】[0118]
【数21】 ここにおいて、前記Dwは次式で表される。[Equation 21] Here, the Dw is represented by the following equation.
【0119】[0119]
【数22】 この数22から、タイヤの空気圧の変動によって、ΔA
xという新たな外乱が生じることが判る。また、前記D
は、1と0の要素で構成される行列であり、路面外乱の
侵入経路と、システム10のパラメータの変動によって
生じる外乱の発生源とに応じて設定するものである。[Equation 22] From this number 22, ΔA can be changed by the change of the tire air pressure.
It can be seen that a new disturbance of x occurs. Also, the D
Is a matrix composed of 1 and 0 elements, and is set according to the intrusion route of the road surface disturbance and the source of the disturbance generated by the fluctuation of the parameters of the system 10.
【0120】このように、変動時の状態ベクトルの応答
は、正常時の応答と外乱Dw(t)との和で表すことが
できる。外乱推定手段32は、この外乱wを推定すべく
構成することになる。As described above, the response of the state vector at the time of fluctuation can be represented by the sum of the response at the normal time and the disturbance Dw (t). The disturbance estimating means 32 will be configured to estimate this disturbance w.
【0121】外乱推定手段32は、次の二つのステップ
に分けて構成される。The disturbance estimating means 32 is constructed by being divided into the following two steps.
【0122】第1のステップでは、外乱w(t)を状態
に含めたシステムの拡張系を構成する。そのために、w
(t)に次の仮定を設け、w(t)を診断対象10の状
態として追加する。In the first step, an expanded system of the system including the disturbance w (t) in the state is constructed. Therefore, w
The following assumption is made in (t), and w (t) is added as the state of the diagnosis target 10.
【0123】[0123]
【数23】 これにより、外乱wを状態に含めたシステム10の拡張
系は、次式で表されることになる。[Equation 23] As a result, the expanded system of the system 10 including the disturbance w in the state is expressed by the following equation.
【0124】[0124]
【数24】 [Equation 24]
【0125】[0125]
【数25】 そして、第2ステップにおいて、前記数24の状態[x
TwT]Tを推定する推定手段32を、従来の線形制御
理論を用いて構成する。このようにして設計された推定
手段32によって、外乱wを推定する。[Equation 25] Then, in the second step, the state [x
The estimation means 32 for estimating TwT] T is configured by using the conventional linear control theory. The disturbance w is estimated by the estimating means 32 designed in this way.
【0126】また、前記式23の仮定は、連続的に変化
する外乱w(t)を、図2に示すよう階段状に近似する
ことを意味していることは既に説明した。It has already been explained that the assumption of the above equation 23 means that the continuously changing disturbance w (t) is approximated in a stepwise manner as shown in FIG.
【0127】このようにして構成された外乱推定手段3
2は、システム10の状態量ベクトルxが全て測定でき
ない場合でも、測定できない状態を推定すると同時に、
空気圧等の変動に対応する外乱を推定することができ
る。Disturbance estimating means 3 configured in this way
2 estimates the state that cannot be measured even when all the state quantity vectors x of the system 10 cannot be measured,
It is possible to estimate a disturbance corresponding to a change in air pressure or the like.
【0128】前記数22からも判るように、推定手段3
2が推定する外乱は、路面から受けとる外部外乱dと、
タイヤの空気圧などの変動によってシステム10の内部
で生じる内部外乱ΔAxとの和となっている。数22は
ベクトルとして表現されているが、例えばこのベクトル
の第1要素を取り上げると、これは次式で表される。As can be seen from the above equation 22, the estimating means 3
The disturbance estimated by 2 is the external disturbance d received from the road surface,
It is the sum of the internal disturbance ΔAx generated inside the system 10 due to fluctuations in tire air pressure and the like. Expression 22 is expressed as a vector, and for example, taking the first element of this vector, this is expressed by the following equation.
【0129】[0129]
【数26】 以下、前記数26に基づいて、具体的な説明を行う。[Equation 26] Hereinafter, a specific description will be given based on the equation 26.
【0130】前記数26において、Δa11がタイヤの空
気圧の変動による要素であり、その他の要素はタイヤの
空気圧以外の変動によって生じるものと仮定する。この
場合、タイヤの空気圧の変動によって発生する内部外乱
は、状態量x1に依存していることが判る。すなわち、
この場合、タイヤの空気圧の変動によってシステム10
に影響を及ぼす状態量はx1である。In the above equation 26, it is assumed that Δa11 is an element due to a change in tire air pressure, and the other elements are caused by a change other than the tire air pressure. In this case, it can be seen that the internal disturbance generated by the fluctuation of the tire air pressure depends on the state quantity x1. That is,
In this case, the system 10 may be affected by variations in tire air pressure.
The state quantity that influences is x1.
【0131】そこで、推定手段32が推定した外乱[D
w]1から、路面外乱などの外部外乱d1を除去し、タ
イヤの空気圧変動による内部外乱に関連する成分のみを
検出するために、推定した外乱[Dw]1と状態量x1
との相互相関を演算する。この演算は相関演算手段34
にて行われる。このとき演算される相互相関をC([D
w]1,x1)と置くと、これは結果的に次式に示す値
を持つ。Therefore, the disturbance [D
In order to remove the external disturbance d1 such as the road surface disturbance from w] 1 and detect only the component related to the internal disturbance due to the tire air pressure fluctuation, the estimated disturbance [Dw] 1 and state quantity x1
Calculate the cross-correlation with. This calculation is performed by the correlation calculation means 34.
Will be held in. The cross-correlation calculated at this time is C ([D
w] 1, x1), this results in the values given by:
【0132】[0132]
【数27】 ここにおいて、路面外乱などの外部外乱及び空気圧以外
の変動による他の内部外乱の項は、状態量x1と相関が
無いことは前述した。従って、前記数27の相関演算を
することにより、推定外乱wからタイヤの空気圧変動に
対応した内部外乱のみを抽出することができる。[Equation 27] Here, it is described above that the terms of external disturbances such as road surface disturbances and other internal disturbances due to changes other than air pressure have no correlation with the state quantity x1. Therefore, only the internal disturbance corresponding to the tire air pressure fluctuation can be extracted from the estimated disturbance w by performing the correlation calculation of the equation 27.
【0133】このようにして計算された相関関数は、推
定外乱wに含まれるいろいろな周波数成分の中から、タ
イヤのバネ定数の変動によってのみ生じる内部外乱の周
波数成分に相当する値を持っている。従ってこの相関関
数の計算値から、バネ定数の変動量が検出できる。The correlation function calculated in this way has a value corresponding to the frequency component of the internal disturbance generated only by the fluctuation of the spring constant of the tire from among the various frequency components included in the estimated disturbance w. . Therefore, the variation of the spring constant can be detected from the calculated value of this correlation function.
【0134】前記数27に示す相互相関関数は、バネ定
数の変動を表す項Δa11と、次式で表す状態量の自己相
関関数との積で表現できる。ここにおいて、診断手段3
6は、例えば前記相互相関関数を状態量の自己相関関数
で割ることによって、バネ定数の変動量Δa11を定量的
に検出することができる。The cross-correlation function expressed by the equation (27) can be expressed by the product of the term Δa11 representing the fluctuation of the spring constant and the autocorrelation function of the state quantity expressed by the following equation. Here, the diagnostic means 3
6 can quantitatively detect the variation amount Δa11 of the spring constant by dividing the cross-correlation function by the autocorrelation function of the state quantity.
【0135】[0135]
【数28】 そして、診断手段36は、得られたバネ定数の変動量Δ
a11が、異常と判断すべきタイヤ空気圧に対応するバネ
定数の変動量に達したとき、空気圧が異常と判定を下
す。 システム10に入力が存在しない場合 次に、サスペンションがアクティブサスペンションでは
なく、従来のサスペンションのようにシステム10に入
力が存在しない場合について説明する。[Equation 28] Then, the diagnosing means 36 determines the variation amount Δ of the obtained spring constant.
When a11 reaches the variation amount of the spring constant corresponding to the tire air pressure that should be determined to be abnormal, the air pressure is determined to be abnormal. Case where Input is not Present in System 10 Next, the case where the suspension is not the active suspension and there is no input in the system 10 as in the conventional suspension will be described.
【0136】この場合、サスペンションと車輪からなる
動的システム10は、次の状態方程式で表現される。In this case, the dynamic system 10 including the suspension and the wheels is expressed by the following state equation.
【0137】[0137]
【数29】 ここにおいて、xはシステム10の状態量ベクトルであ
り、yはシステムのセンサなどから直接測定される出力
ベクトルであり、dは路面から受ける路面外乱を表す。
また、行列A,B,Cはシステム10の物理パラメータ
によって決まる定数行列である。アクティブサスペンシ
ョンと異なる点は、数20に見られるシステム10への
入力uが存在しないことである。[Equation 29] Here, x is a state quantity vector of the system 10, y is an output vector directly measured from a sensor of the system, and d is a road surface disturbance received from the road surface.
The matrices A, B, and C are constant matrices determined by the physical parameters of the system 10. The difference from the active suspension is that there is no input u to the system 10 seen in the equation (20).
【0138】そして、空気圧などの変動によって、行列
AがΔAだけ変動したとすると、変動後のシステムは次
式で表される。If the matrix A fluctuates by ΔA due to fluctuations in air pressure or the like, the system after fluctuation is represented by the following equation.
【0139】[0139]
【数30】 ここにおいて、前記Dwは次式で表される。[Equation 30] Here, the Dw is represented by the following equation.
【0140】[0140]
【数31】 前記数30、31から、外乱wを含めたシステム10の
拡張系は次式で表されることになる。[Equation 31] From the equations 30 and 31, the extended system of the system 10 including the disturbance w is expressed by the following equation.
【0141】[0141]
【数32】 [Equation 32]
【0142】[0142]
【数33】 そして、外乱オブザーバ32の構成を含めた以後の構成
及び作用は、入力uを除けば、前記アクティブサスペン
ションと全く同様である。[Expression 33] The subsequent configuration and operation including the configuration of the disturbance observer 32 are exactly the same as those of the active suspension except the input u.
【0143】このように、従来のサスペンションの用に
システム10に入力が存在しない場合でも、タイヤの空
気圧異常を検出することができる。Thus, tire pressure abnormalities can be detected even when there is no input to the system 10 for a conventional suspension.
【0144】従来技術との比較 従来より、タイヤの空気圧の異常検出手段としては、大
きく分けて次の二つのものがあった。Comparison with Prior Art Conventionally, there are roughly two types of means for detecting abnormality in tire air pressure.
【0145】第一の手段は、タイヤ(回転)側に、圧力
センサと、その圧力センサからの信号を車体側に送信す
るワイヤレス型信号伝達装置とを装着し、車体側で受信
した信号により、タイヤの空気圧の異常を判断するもの
である。The first means is to mount a pressure sensor on the tire (rotation) side and a wireless type signal transmission device for transmitting a signal from the pressure sensor to the vehicle body side, and This is for judging the abnormality of the tire air pressure.
【0146】しかし、この従来技術では、圧力センサを
タイヤに埋め込むための特別な加工が必要であり、また
センサ取付部からの空気漏れ等の対策も必要であった。
さらに、回転するタイヤに装着される圧力センサ、信号
伝達装置は、振動、衝撃、遠心力、温度変化、冷水、雪
などを直接受ける苛酷な環境下にさらされるため、長時
間に渡って高い信頼性を維持することが困難であった。However, in this prior art, special processing for embedding the pressure sensor in the tire was required, and measures such as air leakage from the sensor mounting portion were also required.
In addition, the pressure sensor and signal transmission device mounted on the rotating tires are exposed to the severe environment where they are directly exposed to vibration, shock, centrifugal force, temperature change, cold water, snow, etc. It was difficult to maintain sex.
【0147】また、第二の手段は、センサをタイヤに直
接装着せずに、タイヤの空気圧異常を検出するものであ
る。The second means is to detect an abnormal tire pressure without directly mounting the sensor on the tire.
【0148】このようなものとしては、四輪の車軸と地
面との距離を測定して、距離の短い部分のタイヤの空気
圧を異常と判断する方法や、四輪の回転数を検出して回
転速度の速いタイヤの空気圧を異常と見なす方法や、車
軸の上下の加速度信号を用いてタイヤの空気圧異常を検
出する方法などが知られている。Examples of such a method include a method of measuring the distance between the axles of the four wheels and the ground to judge that the air pressure of the tire in the short distance portion is abnormal, or detecting the number of rotations of the four wheels to rotate the wheels. There are known a method of considering the air pressure of a tire having a high speed as an abnormality, a method of detecting an air pressure abnormality of a tire by using acceleration signals above and below the axle, and the like.
【0149】例えば、特開昭63−22707号にかか
る提案では、タイヤの空気圧が変化すると、車体が受け
る加速度周波数(加速度スペクトラム)にも変化が生じ
るという現象を利用して、空気圧の異常を検出してい
る。For example, in the proposal of Japanese Patent Laid-Open No. 63-22707, the abnormality of the air pressure is detected by utilizing the phenomenon that when the tire air pressure changes, the acceleration frequency (acceleration spectrum) received by the vehicle body also changes. is doing.
【0150】図17には、この従来装置のブロック図が
示されている。この従来装置では、加速度変換器1によ
り、検出対象となる車両の車輪の上下動の加速度を検出
し、この検出加速度を増幅器2を介して各フィルタ3
a、3b向け出力している。各フィルタ3a、3bは、
通過周波数帯域がそれぞれ異なる帯域フィルタとして形
成され、レベル変換器4a、4bは各フィルタ3a、3
bの各出力信号実効値を直流電圧レベルV1、V2の信
号に変換して、割り算器5へ向け出力する。割り算器5
は、入力された電圧V1、V2を割り算し、その値V=
V2/V1を比較器6へ向け出力している。FIG. 17 shows a block diagram of this conventional device. In this conventional device, the acceleration converter 1 detects the vertical acceleration of a vehicle wheel to be detected, and the detected acceleration is passed through an amplifier 2 to each filter 3
It outputs to a and 3b. Each filter 3a, 3b
The level converters 4a and 4b are formed as bandpass filters having different pass frequency bands, and the level converters 4a and 4b include the filters 3a and 3b.
The respective effective values of the output signals of b are converted into signals of DC voltage levels V1 and V2 and output to the divider 5. Divider 5
Divides the input voltages V1 and V2, and the value V =
V2 / V1 is output to the comparator 6.
【0151】ここにおいて、前記加速度変換器1から得
られる車輪の上下加速度レベルは、ある周波数帯域に応
じて大きな値を持ち、その周波数帯域は、走行道路状態
や走行速度に余り関係なく、タイヤの空気圧によって変
動し、特に空気圧が低くなると低周波側にシフトする。Here, the vertical acceleration level of the wheel obtained from the acceleration converter 1 has a large value in accordance with a certain frequency band, and that frequency band is irrelevant to the road condition and the traveling speed, and It fluctuates depending on the air pressure and shifts to the low frequency side especially when the air pressure becomes low.
【0152】そこで、前記フィルタ3aは、空気圧正常
時の周波数帯域の信号のみを通過するよう形成され、フ
ィルタ3bは、異常と判定すべき空気圧の周波数帯域の
信号のみを通過させるよう形成されている。これによ
り、タイヤ空気圧が正常な時は、フィルタ3aの出力の
実効値に対応する電圧V1は大きく、フィルタ3bの実
効値に対応する電圧V2の値は小さい。従って、割り算
器5で得られる出力Vは小さな値をとる。Therefore, the filter 3a is formed so as to pass only the signal in the frequency band when the air pressure is normal, and the filter 3b is formed so as to pass only the signal in the frequency band of the air pressure which should be determined to be abnormal. . Thus, when the tire pressure is normal, the voltage V1 corresponding to the effective value of the output of the filter 3a is large, and the value of the voltage V2 corresponding to the effective value of the filter 3b is small. Therefore, the output V obtained by the divider 5 has a small value.
【0153】一方、空気圧が低下し、加速度レベルの周
波数帯域がフィルタ3bで設定した周波数帯域に近付く
と、V2の値は小さくなり、電圧V1の値は大きくな
る。従って、割り算器5で得られる出力Vは大きな値と
なる。On the other hand, when the air pressure decreases and the frequency band of the acceleration level approaches the frequency band set by the filter 3b, the value of V2 becomes small and the value of the voltage V1 becomes large. Therefore, the output V obtained by the divider 5 has a large value.
【0154】そこで、割り算器5から出力される電圧V
を、設定器7で設定された基準値と比較し、Vが基準値
より大きい場合に比較器6から信号を出力し、警報器8
を動作させる。Therefore, the voltage V output from the divider 5
Is compared with the reference value set by the setting device 7, and when V is larger than the reference value, a signal is output from the comparator 6 and the alarm device 8
To operate.
【0155】このように、この従来技術では、一つの車
輪からの信号だけで空気圧の判定を行うことができると
いう利点はあるものの、空気圧の変動が少ない場合は、
加速度レベルの周波数帯域が正常値からほとんど変化せ
ず、空気圧の検出精度が低いという問題があった。As described above, this prior art has the advantage that the air pressure can be determined only by the signal from one wheel, but when the air pressure fluctuation is small,
There was a problem that the frequency band of the acceleration level hardly changed from the normal value and the air pressure detection accuracy was low.
【0156】図18は、タイヤの空気圧が正常であると
きにおける、車輪の上下加速度のスペクトラムを示した
ものであり、加速度レベルが最大となる矢印Aの領域の
周波数は10ヘルツ付近である。FIG. 18 shows the spectrum of the vertical acceleration of the wheel when the tire pressure is normal, and the frequency in the area of arrow A where the acceleration level is maximum is around 10 hertz.
【0157】一方、図19は、空気圧が減少し、タイヤ
のバネ定数が20%減少した場合の車輪の上下加速度ス
ペクトラムを示しており、加速度レベルが最大となる周
波数は矢印Bで示す10ヘルツ付近となる。On the other hand, FIG. 19 shows the vertical acceleration spectrum of the wheel when the air pressure decreases and the spring constant of the tire decreases by 20%. The frequency at which the acceleration level becomes maximum is around 10 hertz indicated by arrow B. Becomes
【0158】これら図18,19から明らかなように、
空気圧の変動が小さな場合には、加速度レベルの周波数
帯域がほとんど移動しないので、これを検出することは
不可能であり、空気圧に大きな変動が生ずるまでこの異
常を検知できないという問題があった。As is apparent from FIGS. 18 and 19,
When the fluctuation of the air pressure is small, the frequency band of the acceleration level hardly moves, so it is impossible to detect this, and there is a problem that this abnormality cannot be detected until a large fluctuation of the air pressure occurs.
【0159】これに対し、本発明のタイヤ空気圧診断装
置では、従来技術のように、タイヤ側に直接圧力センサ
及び信号伝達装置を装着する必要がなく、これら圧力セ
ンサ及び信号伝達装置の信頼性、耐久性などの問題もな
い。On the other hand, in the tire pressure diagnostic device of the present invention, unlike the prior art, it is not necessary to mount the pressure sensor and the signal transmission device directly on the tire side, and the reliability of the pressure sensor and the signal transmission device is improved. There are no problems such as durability.
【0160】これに加えて、本発明では、空気圧検出手
段として、空気圧の変動によって生ずる外乱を診断対象
の一つの状態として推定する外乱推定手段32を用い、
しかも推定された外乱と空気圧との関係が、簡単な数式
によって表現できる。したがって、診断対象の状態との
相関をとるという簡単な演算によって、容易に空気圧の
値を検出し、その異常判別を行うことができる。In addition to this, in the present invention, as the air pressure detecting means, the disturbance estimating means 32 for estimating the disturbance caused by the fluctuation of the air pressure as one state of the diagnosis object is used.
Moreover, the relationship between the estimated disturbance and the air pressure can be expressed by a simple mathematical expression. Therefore, the value of the air pressure can be easily detected and the abnormality can be determined by a simple calculation that correlates with the state of the diagnosis target.
【0161】特に、本発明では、加速度変換器を用いる
従来技術に比べ、空気圧の変動が少ない場合でも、その
値を確実に検出することができる。In particular, according to the present invention, compared to the prior art using the acceleration converter, the value can be reliably detected even when the change in air pressure is small.
【0162】(発明の効果)以上説明したように、本発
明によれば、空気圧検出手段として、空気圧の変動によ
って生じる外乱を診断対象の一つの状態として推定する
外乱推定手段を用い、しかも推定された外乱と空気圧と
の関係を簡単な相関演算によって求める構成とすること
により、タイヤの空気圧の変動を簡単な構成でかつ精度
よく求めることができるタイヤの空気圧診断装置を得る
ことができるという効果がある。(Effects of the Invention) As described above, according to the present invention, as the air pressure detecting means, the disturbance estimating means for estimating the disturbance caused by the fluctuation of the air pressure as one state of the diagnosis object is used and further estimated. With the configuration in which the relationship between the disturbance and the air pressure is obtained by a simple correlation calculation, there is an effect that it is possible to obtain a tire pressure diagnostic device that can accurately obtain the variation in the tire air pressure with a simple configuration. is there.
【0163】また、本発明の装置を、アクティブサスペ
ンションに装着されたタイヤに対する空気圧診断用に適
用する場合は、サスペンションの制御に使用されている
センサ、例えば加速度検出器などをそのまま用い、タイ
ヤの空気圧診断を行うことができるため、空気圧異常検
出のために新たな加速度センサを設ける必要が無いとい
う効果もある。Further, when the device of the present invention is applied to a pneumatic pressure diagnosis for a tire mounted on an active suspension, the sensor used for controlling the suspension, such as an acceleration detector, is used as it is, and the pneumatic pressure of the tire is changed. Since the diagnosis can be performed, there is also an effect that it is not necessary to provide a new acceleration sensor for detecting the air pressure abnormality.
【0164】また、アクティブではない従来のサスペン
ションに装着されるタイヤの診断を行う場合には、サス
ペンションのバネ上、バネ下部の上下加速度を検出する
加速度センサを設けるだけで、タイヤの空気圧を診断す
ることができる。When diagnosing a tire mounted on a conventional suspension that is not active, the tire air pressure is diagnosed only by providing an acceleration sensor that detects vertical accelerations above and below the spring of the suspension. be able to.
【0165】これに加えて本発明によれば、異常と判断
すべきタイヤの空気圧変動量の基準値を設け、これと外
乱推定手段によって得られた変動量の比較から、タイヤ
の空気圧の異常判定を行うこともできる。In addition to this, according to the present invention, the reference value of the tire air pressure fluctuation amount which should be judged to be abnormal is provided, and the tire air pressure abnormality judgment is made by comparing this with the fluctuation amount obtained by the disturbance estimating means. You can also do
【0166】さらに、前記診断手段が、前記内部状態量
ベクトルの外部外乱に対し相関のない要素の自己相関を
演算する自己相関演算部を含み、前記相互相関値と自己
相関値とに基づきタイヤの空気圧の状態を診断するよう
形成すれば、タイヤの空気圧の変動がバネ定数の変動量
としてそのまま精度よく検出できるので、空気圧の異常
を常に運転者に表示する空気圧モニタとしても利用する
ことができ、さらにこの情報をアクティブサスペンショ
ンの制御則に利用したり、減衰器定数を変化させること
のできるサスペンションに利用すれば、空気圧の変動に
対応した適切な乗り心地を実現することもできる。Further, the diagnosis means includes an autocorrelation calculation unit for calculating the autocorrelation of an element having no correlation with the external disturbance of the internal state quantity vector, and the tire correlation is calculated based on the cross-correlation value and the autocorrelation value. If it is formed so as to diagnose the state of the air pressure, it is possible to accurately detect the fluctuation of the tire air pressure as the amount of fluctuation of the spring constant as it is, so it can be used as a pneumatic pressure monitor that constantly displays the abnormality of the pneumatic pressure to the driver. Further, if this information is used for the control law of the active suspension or for the suspension that can change the attenuator constant, it is possible to realize an appropriate ride comfort corresponding to the fluctuation of the air pressure.
【0167】(3)車体重量変動検出装置に関する発明 次に、前述した動的システムの診断装置の原理を用いて
構成された、本発明にかかる車体重量変動検出装置(請
求項11)について説明する。(3) Invention relating to vehicle body weight variation detecting apparatus Next, a vehicle body weight variation detecting apparatus (claim 11) according to the present invention, which is constructed by using the principle of the above-mentioned dynamic system diagnostic apparatus, will be described. .
【0168】本発明は、サスペンションと車輪から構成
される動的システムの車体重量の変動を診断する車体重
量変動検出装置において、前記動的システムの内部状態
量ベクトルに基づき、動的システム内で車体重量の変動
により発生する内部外乱ベクトルと、路面から動的シス
テムに入力される外部外乱ベクトルとの和としての総合
的外乱ベクトルを推定する外乱推定手段と、推定された
前記総合的外乱ベクトルと、前記内部状態量ベクトルと
の相互相関を演算し、前記総合的外乱ベクトルから内部
外乱に関連する成分を分離する相関演算手段と、分離さ
れた内部外乱に関連する成分から、前記動的システムの
車体重量の変動を検出する検出手段と、を含むことを特
徴とする。The present invention relates to a vehicle body weight variation detecting device for diagnosing a variation in vehicle body weight of a dynamic system composed of a suspension and wheels, in which the vehicle body is moved in the dynamic system based on the internal state quantity vector of the dynamic system. Disturbance estimating means for estimating the total disturbance vector as the sum of the internal disturbance vector generated by the fluctuation of the weight and the external disturbance vector input to the dynamic system from the road surface, and the estimated total disturbance vector, Correlation calculation means for calculating a cross-correlation with the internal state quantity vector and separating a component related to the internal disturbance from the total disturbance vector, and a vehicle body of the dynamic system from the separated components related to the internal disturbance. And a detection unit that detects a change in weight.
【0169】ここにおいて、前記相関演算手段は、前記
総合的外乱ベクトルの要素と、前記内部状態量ベクトル
の外部外乱に対し相関の無い要素との相互相関を演算
し、前記総合的外乱ベクトルの要素から内部外乱に関連
する成分を分離するよう形成できる。Here, the correlation calculating means calculates the cross-correlation between the element of the total disturbance vector and the element of the internal state quantity vector having no correlation with the external disturbance, and the element of the total disturbance vector. Can be formed to separate components associated with internal disturbances from.
【0170】また、前記相関演算手段は、前記相互相関
演算として、前記総合的外乱ベクトルと、前記内部外乱
ベクトルと前記内部状態量ベクトルとの積との誤差の自
乗の時間的な和が最小となるように、前記内部状態量ベ
クトルを基底ベクトルとする総合的外乱の方向ベクトル
の演算を実行し、前記総合的外乱ベクトルの要素から内
部外乱に関連する成分を分離するよう形成できる。Further, the correlation calculating means determines, as the cross-correlation calculation, the temporal sum of the squares of the errors between the total disturbance vector and the product of the internal disturbance vector and the internal state quantity vector. As described above, the calculation of the direction vector of the total disturbance using the internal state quantity vector as a base vector is performed, and the component related to the internal disturbance can be separated from the element of the total disturbance vector.
【0171】このようにして、実施例の装置は、前述し
た動的システム診断装置の手法を用い、動的システムの
車体重量の変動を診断することができる。In this way, the apparatus of the embodiment can diagnose the fluctuation of the vehicle body weight of the dynamic system by using the method of the dynamic system diagnostic apparatus described above.
【0172】 (4)動的システムの診断装置に関する他の発明 次に、内部状態量と外部外乱との間に相関がある場合に
効果的な、動的システムの診断装置の発明(請求項9)
を説明する。(4) Another Invention Concerning Dynamic System Diagnosis Apparatus Next, an invention of a dynamic system diagnosis apparatus that is effective when there is a correlation between an internal state quantity and an external disturbance (claim 9). )
Will be explained.
【0173】本発明は、動的システムの故障を検出する
動的システムの診断装置であって、前記動的システムの
内部状態量ベクトルに基づき、動的システムの外部外乱
ベクトルおよび内部外乱ベクトルの和としての総合的外
乱ベクトルを推定する外乱推定手段と、所定基準状態に
おける内部状態量ベクトルと、外部外乱ベクトルとの相
関を補正値として記憶する補正値記憶手段と、推定され
た前記総合的外乱ベクトルと、前記内部状態量ベクトル
との相互相関を演算する相関演算手段と、前記内部状態
量ベクトルと前記補正値とに基づき、前記相関演算手段
の演算する相互相関を補正することによって、前記総合
的外乱ベクトルから外部外乱の影響を受けることなく内
部外乱に関連する成分を分離する相関補償手段と、分離
された内部外乱に関連する成分から、前記動的システム
の対応箇所を特定しその診断を行う診断手段と、を含
み、動的システムの診断を行うことを特徴とする。The present invention is a dynamic system diagnostic apparatus for detecting a fault in a dynamic system, wherein the external disturbance vector and the internal disturbance vector of the dynamic system are summed based on the internal state quantity vector of the dynamic system. Disturbance estimating means for estimating a total disturbance vector as, a correction value storage means for storing the correlation between the internal state quantity vector in a predetermined reference state and the external disturbance vector as a correction value, and the estimated total disturbance vector And a correlation calculation means for calculating a cross-correlation with the internal state quantity vector, and the cross-correlation calculated by the correlation calculation means based on the internal state quantity vector and the correction value to correct the total correlation. Correlation compensation means that separates components related to internal disturbance from the disturbance vector without being affected by external disturbance, and the separated internal disturbance From the components communicating, wherein the diagnostic means for performing the specified diagnosis, the corresponding part of the dynamic system, and performs a diagnosis of a dynamic system.
【0174】ここにおいて、前記相関補償手段は、前記
内部状態量ベクトルと前記補正値とに基づき、前記相関
演算手段の演算する相互相関を補正することによって、
前記総合的外乱ベクトルの要素から外部外乱の影響を受
けることなく内部外乱に関連する成分を分離するよう形
成できる。Here, the correlation compensating means corrects the cross-correlation calculated by the correlation calculating means based on the internal state quantity vector and the correction value.
A component related to the internal disturbance can be formed so as to be separated from the elements of the total disturbance vector without being affected by the external disturbance.
【0175】ここにおいて、前記基準状態としては、動
的システムが所定の条件の下で正常に動作している場合
を想定すればよい。例えば、後述するようにタイヤ空気
圧を診断する場合には、正常時においてタイヤの空気圧
がある値を持つ状態を基準状態とすればよい。Here, as the reference state, it may be assumed that the dynamic system is normally operating under a predetermined condition. For example, when diagnosing the tire air pressure as described below, a state in which the tire air pressure has a certain value under normal conditions may be set as the reference state.
【0176】以上の構成とすることにより、相関演算手
段が、総合的外乱ベクトルの要素と、内部状態ベクトル
の要素との相互相関を演算すると、相関補正手段が、あ
らかじめ補正記憶手段に設定されている補正値を読出
し、前記相互相関を補正することによって、外乱に影響
されることなく、前記総合的外乱ベクトルの要素から内
部外乱に関連する成分を分離することができる。With the above configuration, when the correlation calculation means calculates the cross-correlation between the element of the total disturbance vector and the element of the internal state vector, the correlation correction means is set in advance in the correction storage means. By reading out the correction value that is present and correcting the cross-correlation, it is possible to separate the component related to the internal disturbance from the element of the total disturbance vector without being affected by the disturbance.
【0177】このようにして、外部外乱に影響されるこ
となく、動的システムの診断を正確に行うことができ
る。In this way, the dynamic system can be accurately diagnosed without being affected by external disturbance.
【0178】また、このような手法を用い、動的システ
ムのタイヤ空気圧の診断や、車体重量変動の検出を行う
ことができる。Further, by using such a method, the tire pressure of the dynamic system can be diagnosed and the fluctuation of the vehicle body weight can be detected.
【0179】また、本件出願にかかる他の発明(請求項
10)は、サスペンションと車輪から構成される動的シ
ステムのタイヤ空気圧の状態を診断するタイヤ空気圧診
断装置において、前記動的システムの内部状態量ベクト
ルに基づき、動的システム内でタイヤの空気圧の変動に
より発生する内部外乱ベクトルと、路面から動的システ
ムに入力される外部外乱ベクトルとの和としての総合的
外乱ベクトルを推定する外乱推定手段と、所定基準状態
における内部状態量ベクトルと、外部外乱ベクトルとの
相関を補正値として記憶する補正値記憶手段と、推定さ
れた前記総合的外乱ベクトルと、前記内部状態量ベクト
ルとの相互相関を演算する相関演算手段と、前記内部状
態量ベクトルと前記補正値とに基づき、前記相関演算手
段の演算する相互相関を補正することによって、前記総
合的外乱ベクトルから外部外乱の影響を受けることなく
内部外乱に関連する成分を分離する相関補償手段と、分
離された内部外乱に関連する成分から、前記動的システ
ムのタイヤ空気圧の状態を求める診断手段と、を含むこ
とを特徴とする。Further, another invention (Claim 10) according to the present application is a tire air pressure diagnostic apparatus for diagnosing a tire air pressure state of a dynamic system including a suspension and wheels, wherein the internal state of the dynamic system is Disturbance estimating means for estimating a total disturbance vector as a sum of an internal disturbance vector generated by a change in tire air pressure in the dynamic system and an external disturbance vector input from the road surface to the dynamic system based on the quantity vector A correction value storage means for storing the correlation between the internal state quantity vector in a predetermined reference state and the external disturbance vector as a correction value, the estimated total disturbance vector, and the cross-correlation between the internal state quantity vector. Correlation calculating means for calculating, and mutual calculation for calculating by the correlation calculating means based on the internal state quantity vector and the correction value. Correlation compensation means for separating the component related to the internal disturbance from the total disturbance vector without being affected by the external disturbance by correcting the relationship, and the dynamic system based on the separated component related to the internal disturbance. And a diagnostic means for determining the tire air pressure state.
【0180】以上の構成とすることにより、外部外乱に
影響されることなく、動的システムのタイヤ空気圧の状
態を診断することができる。With the above configuration, the tire pressure condition of the dynamic system can be diagnosed without being affected by external disturbance.
【0181】また、本件出願にかかる他の発明(請求項
13)は、サスペンションと車輪から構成される動的シ
ステムの車体重量の変動を診断する車体重量変動検出装
置において、前記動的システムの内部状態量ベクトルに
基づき、動的システム内で車体重量の変動により発生す
る内部外乱ベクトルと、路面から動的システムに入力さ
れる外部外乱ベクトルとの和としての総合的外乱ベクト
ルを推定する外乱推定手段と、所定基準状態における内
部状態量ベクトルと、外部外乱ベクトルとの相関を補正
値として記憶する補正値記憶手段と、推定された前記総
合的外乱ベクトルと、前記内部状態量ベクトルとの相互
相関を演算する相関演算手段と、前記内部状態量ベクト
ルと前記補正値とに基づき、前記相関演算部の演算する
相互相関を補正することによって、前記総合的外乱ベク
トルから外部外乱の影響を受けることなく内部外乱に関
連する成分を分離する相関補償手段と、分離された内部
外乱に関連する成分から、前記動的システムの車体重量
の変動を検出する検出手段と、を含むことを特徴とす
る。Further, another invention according to the present application (Claim 13) is a vehicle body weight variation detecting device for diagnosing a variation in vehicle body weight of a dynamic system including a suspension and wheels, wherein Disturbance estimating means for estimating a total disturbance vector as a sum of an internal disturbance vector generated by a change in vehicle body weight in the dynamic system and an external disturbance vector input from the road surface to the dynamic system based on the state quantity vector A correction value storage means for storing the correlation between the internal state quantity vector in a predetermined reference state and the external disturbance vector as a correction value, the estimated total disturbance vector, and the cross-correlation between the internal state quantity vector. Correlation calculating means for calculating, and correcting the cross-correlation calculated by the correlation calculating section based on the internal state quantity vector and the correction value. Thereby, the correlation compensation means for separating the component related to the internal disturbance from the total disturbance vector without being affected by the external disturbance, and the component related to the separated internal disturbance, And a detecting means for detecting a change.
【0182】ここにおいて、前記基準状態としては、車
重がある一定値をもつ場合を想定すればよい。Here, as the reference state, it may be assumed that the vehicle weight has a certain value.
【0183】以上の構成とすることにより、外部外乱に
影響されることなく、車体重量の変動を検出することが
できる。With the above-mentioned structure, it is possible to detect the fluctuation of the vehicle body weight without being affected by the external disturbance.
【0184】[0184]
(第1実施例)次に、本発明(請求項1)を自動車のア
クティブサスペンション制御系の故障検出に適用した実
施例を、第1実施例として説明する。(First Embodiment) Next, an embodiment in which the present invention (claim 1) is applied to a failure detection of an active suspension control system of an automobile will be described as a first embodiment.
【0185】図3には、本実施例の診断対象となる動的
システム10の具体例が示されている。実施例の動的シ
ステム10は、自動車の単輪サスペンションの振動モデ
ルを現している。同図において、ホイール41は、パラ
メータm1で表されるバネ下質量部と、バネ定数k1で
表されるホイール(タイヤ)のバネ部で表現される。ま
た、42は、バネ上定数m2を持つ車体部を表し、46
はバネ定数k2を持つガスバネを表し、48は減衰器定
数Dmを有する減衰器を表し、56は変数x0で表され
る路面変位を表す。また、52は、変数x1で表される
バネ下変位、50は変数x2で表されるバネ上範囲、5
4は変数yで表される相対変位(x1−x2)、44は
サスペンションを制御する制御器から出力される操作量
uから制御に必要なアクティブ制御力fを発生する制御
力発生器を表す。FIG. 3 shows a specific example of the dynamic system 10 which is the object of diagnosis in this embodiment. The dynamic system 10 of the embodiment represents a vibration model of an automobile single wheel suspension. In the figure, the wheel 41 is represented by the unsprung mass portion represented by the parameter m1 and the spring portion of the wheel (tire) represented by the spring constant k1. Further, 42 represents a vehicle body part having a sprung mass constant m2, and 46
Represents a gas spring having a spring constant k2, 48 represents an attenuator having a damper constant Dm, and 56 represents a road surface displacement represented by a variable x0. Further, 52 is the unsprung displacement represented by the variable x1, 50 is the unsprung range represented by the variable x2, 5
Reference numeral 4 represents a relative displacement (x1-x2) represented by a variable y, and 44 represents a control force generator that generates an active control force f required for control from an operation amount u output from a controller that controls the suspension.
【0186】同図より、数式1の状態方程式は、以下の
ように表される。From the figure, the state equation of Equation 1 is expressed as follows.
【0187】[0187]
【数15】 ここにおいて、Tは制御力発生器44の応答時間、すな
わち操作量uとアクティブ制御力fとの間の時間的遅れ
を表している。[Equation 15] Here, T represents the response time of the control force generator 44, that is, the time delay between the manipulated variable u and the active control force f.
【0188】a,bは次式で表される。A and b are expressed by the following equations.
【0189】a=k1/m1+k2/m1+k2/m2 b=1/m1+1/m2 本実施例では、路面変位56が外部からの外乱x0とな
る。A = k1 / m1 + k2 / m1 + k2 / m2 b = 1 / m1 + 1 / m2 In this embodiment, the road surface displacement 56 is the external disturbance x0.
【0190】本実施例では、故障として、故障タイヤの
空気圧の異常、ガスバネ46の圧力異常及び減衰器48
の故障を想定する。そしてこれらの故障をそれぞれパラ
メータk1,k2,Dmの変動として扱う。そして上記
振動モデル10に基づいて外乱オブザーバ32を構成す
る。In this embodiment, as the failure, the tire pressure is abnormal, the gas spring 46 is abnormally pressured, and the attenuator 48 is abnormal.
Assume a failure. Then, these failures are treated as fluctuations of the parameters k1, k2, and Dm, respectively. Then, the disturbance observer 32 is configured based on the vibration model 10.
【0191】すなわち、前記数15において、パラメー
タk1,k2,Dmは、右辺の第2要素及び第4要素に
ある。従って、想定した故障によって発生する内部外乱
の侵入経路も、この2ヵ所に設定する。設定は、前記数
3で表される行列Dに基づいて行われる。この場合は、
次式のように設定すればよい。That is, in the equation 15, the parameters k1, k2 and Dm are in the second and fourth elements on the right side. Therefore, the invasion routes of internal disturbances caused by assumed failures are also set at these two locations. The setting is performed based on the matrix D represented by the above-mentioned mathematical expression 3. in this case,
It may be set as in the following equation.
【0192】[0192]
【数16】 このDを用いて、前記数8に示す拡張系を作成し、図4
の外乱オブザーバ32を構成する。[Equation 16] Using this D, the expansion system shown in the above-mentioned equation 8 is created, and FIG.
The disturbance observer 32 of FIG.
【0193】本実施例では、外乱オブザーバ32が以下
の3つの態様に分けて構成される。In this embodiment, the disturbance observer 32 is divided into the following three modes.
【0194】第1の態様は、サスペンションモデル10
におけるバネ上変位x2,バネ上速度,相対変位y,相
対速度及びアクティブ制御力fが全て測定できる場合で
ある。このような場合に用いられる外乱オブザーバ32
は、内部状態量の推定を行う必要はない。なお、前記バ
ネ上速度,相対速度は次式で表される。The first mode is the suspension model 10
In this case, the sprung displacement x2, the sprung speed, the relative displacement y, the relative speed, and the active control force f can be measured. Disturbance observer 32 used in such a case
Does not need to estimate the internal state quantity. The sprung speed and the relative speed are expressed by the following equations.
【0195】[0195]
【数17】 第2の態様は、バネ上変位x2,相対変位yのみが測定
でき、外乱オブザーバ32は、その他の測定されない内
部状態量(ここではバネ上速度,相対速度)を推定する
場合である。[Equation 17] The second mode is a case where only the sprung displacement x2 and the relative displacement y can be measured, and the disturbance observer 32 estimates other unmeasured internal state quantities (here, the sprung velocity and the relative velocity).
【0196】第3の態様は、バネ上変位x2,相対変位
yのみが測定でき、外乱オブザーバ32は、これらを含
めた内部状態量の全てを推定する場合である。The third mode is a case where only the sprung displacement x2 and the relative displacement y can be measured, and the disturbance observer 32 estimates all internal state quantities including these.
【0197】以下、前記各態様について用いられる外乱
オブザーバ32と、これを用いて構成される診断装置3
0を詳細に説明する。In the following, the disturbance observer 32 used for each of the above modes and the diagnostic device 3 constructed using the disturbance observer 32.
0 will be described in detail.
【0198】第1の態様 図4には、前記第1の態様として用いられる診断装置3
0のブロック図が示されている。同図において、10は
図3に示す動的システム(単輪サスペンション)を表
し、12は前記サスペンションを制御している制御器を
表し、14はサスペンションを制御するために制御器1
2から出力された操作量を表し、16は図示しないセン
サを用いて測定されたサスペンションの全ての内部状態
量を表している。ここでは、内部状態量の全てがセンサ
を用いて測定されるため、外乱オブザーバ32は後述す
る第2の態様、第3の態様のように、内部状態量の一部
またはその全てを推定する必要は無い。 First Mode FIG. 4 shows a diagnostic device 3 used as the first mode .
0 block diagram is shown. In the figure, 10 represents the dynamic system (single-wheel suspension) shown in FIG. 3, 12 represents a controller controlling the suspension, and 14 represents a controller 1 for controlling the suspension.
2 represents an operation amount output from 2, and 16 represents all internal state quantities of the suspension measured using a sensor (not shown). Here, since all of the internal state quantities are measured using the sensor, the disturbance observer 32 needs to estimate a part or all of the internal state quantities as in the second and third aspects described later. There is no.
【0199】実施例の外乱オブザーバ32は、診断対象
10内におけるタイヤの空気圧の異常、ガスバネの圧力
異常及び減衰器の故障を、診断対象となる動的システム
10の内部外乱として捉らえる。そして、制御器12の
操作量14と、測定されたサスペンション10の全ての
状態量16とから、動的システム10の外部外乱ベクト
ル及び内部外乱ベクトルの和としての総合的外乱ベクト
ルwを推定演算し、相関演算部34へ向け出力する。The disturbance observer 32 of the embodiment catches an abnormality in the tire air pressure, an abnormality in the pressure of the gas spring and a failure of the attenuator in the diagnosis object 10 as an internal disturbance of the dynamic system 10 to be diagnosed. Then, the total disturbance vector w as the sum of the external disturbance vector and the internal disturbance vector of the dynamic system 10 is estimated and calculated from the manipulated variable 14 of the controller 12 and all the measured state quantities 16 of the suspension 10. , And outputs to the correlation calculation unit 34.
【0200】相関演算部34は、外乱オブザーバ32が
推定演算した総合的外乱ベクトルの推定値と、動的シス
テム10の内部状態量であるバネ上変位,相対変位及び
相対速度との相互相関を演算する。このとき、前記バネ
上変位,相対変位及び相対速度等の内部状態量は、外部
外乱に対し相関のない要素である。このため、これら内
部状態量と前記総合的外乱ベクトルの推定値との相互相
関を演算することにより、外部外乱として侵入する路面
変位の影響を除外し故障によって発生する内部外乱に関
連する成分を分離し、その演算結果を診断部36へ向
け、出力することができる。The correlation calculator 34 calculates the cross-correlation between the estimated value of the total disturbance vector estimated and calculated by the disturbance observer 32 and the sprung displacement, relative displacement and relative velocity which are the internal state quantities of the dynamic system 10. To do. At this time, the internal state quantities such as the sprung displacement, the relative displacement and the relative velocity are factors that have no correlation with the external disturbance. Therefore, by calculating the cross-correlation between these internal state quantities and the estimated value of the total disturbance vector, the influence of road surface displacement that invades as an external disturbance is excluded, and the components related to the internal disturbance generated by the fault are separated. However, the calculation result can be output to the diagnosis unit 36.
【0201】診断部36は、このようにして相互相関演
算部34から入力される演算結果に基づき、動的システ
ム10内における故障の発生を検出すると共に、前記相
関演算部34によって演算された内部外乱の発生箇所に
基づき、サスペンションの具体的な故障箇所を特定する
よう形成されている。The diagnostic section 36 detects the occurrence of a failure in the dynamic system 10 based on the calculation result thus input from the cross-correlation calculation section 34, and at the same time the internal calculation calculated by the correlation calculation section 34 is performed. It is formed so as to identify a specific failure location of the suspension based on the location of the disturbance.
【0202】実施例の故障診断装置30は以上の構成か
らなり、次にその作用を説明する。The failure diagnosis device 30 of the embodiment has the above-mentioned structure, and its operation will be described below.
【0203】図3に示す振動モデル10内において、想
定された故障が発生した場合を想定する。この場合、外
乱オブザーバ32は、サスペンション10への制御入力
fと、診断対象の状態とから、故障に応じて先に設定し
た総合的外乱ベクトルの第2および第4要素w2、w4
を推定する。このとき、これら外乱の推定遅れが無視で
きるほど小さいと仮定すると、これらの推定値は次式で
表される。It is assumed that an assumed failure occurs in the vibration model 10 shown in FIG. In this case, the disturbance observer 32 determines, based on the control input f to the suspension 10 and the state of the diagnosis target, the second and fourth elements w2 and w4 of the comprehensive disturbance vector previously set according to the failure.
To estimate. At this time, assuming that the estimated delay of these disturbances is small enough to be ignored, these estimated values are expressed by the following equations.
【0204】[0204]
【数18】 ここにおいて、Δk1はタイヤの空気圧異常によって生
じたパラメータ変動、Δk2はガスバネの圧力異状によ
って生じたパラメータ変動、ΔDmは減衰器の故障によ
って生じたパラメータ変動を表している。[Equation 18] Here, Δk1 represents the parameter fluctuation caused by the tire air pressure abnormality, Δk2 represents the parameter fluctuation caused by the gas spring pressure abnormality, and ΔDm represents the parameter fluctuation caused by the attenuator failure.
【0205】推定された総合的外乱は、前述したパラメ
ータ変動分とサスペンションの状態変数(相対変位y、
その相対速度及びバネ上変位x2)の積和からなる分
と、外部外乱として加わっている路面変位x0との和と
なっている。The estimated total disturbance is the above-mentioned parameter variation and suspension state variables (relative displacement y,
It is the sum of the product sum of the relative velocity and the sprung displacement x2) and the road surface displacement x0 added as an external disturbance.
【0206】そこで、相互相関部34及び診断部36
は、推定された総合的外乱から,外部外乱と内部外乱と
の分離及び故障の判定を次のようにして行う。Therefore, the cross-correlation unit 34 and the diagnosis unit 36.
Separates the external disturbance from the internal disturbance and judges the failure from the estimated total disturbance as follows.
【0207】まず、w2の推定値と、測定値yの相関関
数C21、w4の推定値と測定値yの相関関数C41、w4
の推定値と測定値(相対速度)との相関関数C42を演算
する。w2の推定値には、路面変位が外部外乱として含
まれているが、測定値yとの相関を取ることによって、
yと相関のない路面変位の影響は除去され、故障分のみ
が、例えば相関関数C21の値として抽出されることにな
る。First, the estimated value of w2 and the correlation function C21 of the measured value y, and the estimated function of w4 and the correlation function C41 of the measured value y, C41 and w4
The correlation function C42 between the estimated value and the measured value (relative speed) is calculated. Although the road surface displacement is included in the estimated value of w2 as an external disturbance, by taking a correlation with the measured value y,
The influence of road surface displacement that is not correlated with y is removed, and only the failure component is extracted as the value of the correlation function C21, for example.
【0208】次に、これら相関関数の値から故障箇所を
特定する。例えば、相関関数C41には、ガスバネの変動
分しか表れない。このため、この値に異常があればただ
ちにガスバネの故障と特定できる。Next, the failure location is specified from the values of these correlation functions. For example, only the fluctuation of the gas spring appears in the correlation function C41. Therefore, if there is an abnormality in this value, it can be immediately identified as a gas spring failure.
【0209】同様に、相関関数C42に異常があれば減衰
器の故障であると判定される。Similarly, if the correlation function C42 is abnormal, it is determined that the attenuator is faulty.
【0210】残るタイヤの空気圧異常は、相関関数C21
によって判定される。C21は、ガスバネの故障もしくは
タイヤ空気圧異常によって値を持つことになるが、前記
C41による判定により、ガスバネの故障が検出されるの
で、ガスバネに故障が無くC21の値に異常があれば、タ
イヤの空気威圧異常と判定できる。なお、ガスバネとタ
イヤの空気圧異常が同時に発生すれば両者の区別はでき
ないが、この様なことは実際にはまれにしか起こり得な
いので問題は無い。The remaining tire pressure abnormality is the correlation function C21.
It is judged by. C21 has a value due to a failure of the gas spring or an abnormal tire pressure, but since the failure of the gas spring is detected by the determination by the above C41, if there is no failure in the gas spring and there is an abnormality in the value of C21, the tire It can be judged that the air pressure is abnormal. It should be noted that if the gas spring and the tire air pressure abnormality occur at the same time, they cannot be distinguished from each other, but since such a thing can rarely occur in practice, there is no problem.
【0211】このように、本実施例では総合的外乱の推
定値と、故障箇所との関係が簡単な数式によって表現で
き、診断対象の状態との相関を求めるという簡単な演算
によって、容易に外部からの外乱と故障によって発生す
る内部外乱とを分離し、故障箇所の特定を行うことがで
きる。As described above, in the present embodiment, the relation between the estimated value of the total disturbance and the failure point can be expressed by a simple mathematical expression, and the simple calculation of obtaining the correlation with the state of the diagnosis object facilitates the external It is possible to identify the location of the failure by separating the external disturbance from the internal disturbance generated by the failure.
【0212】第2の態様 図5には、前述した第2の態様に応じて構成された外乱
オブザーバ32と、これを用いて構成された診断装置3
0のブロック図が示されている。なお、図4に示す実施
例と対応する場合には同一符号を付し、その説明は省略
する。 Second Mode FIG. 5 shows a disturbance observer 32 configured according to the second mode described above, and a diagnostic device 3 configured using the disturbance observer 32.
0 block diagram is shown. The same reference numerals will be given to cases corresponding to the embodiment shown in FIG. 4, and description thereof will be omitted.
【0213】本実施例では、サスペンションの振動モデ
ルを構成する動的システム10からは、その内部状態量
としてバネ上変位x2、相対変位yのみが検出され、他
の内部状態量、例えば相対速度が直接測定されない場合
を表している。In this embodiment, only the sprung displacement x2 and the relative displacement y are detected as the internal state quantities from the dynamic system 10 which constitutes the vibration model of the suspension, and other internal state quantities such as the relative velocity are detected. It represents the case where it is not measured directly.
【0214】この様な場合、外乱オブザーバ32は、操
作量14と測定値16とから、その総合的外乱ベクトル
と共にサスペンション10の内部状態量のうち測定され
なかった状態であるバネ上速度,相対速度及びアクティ
ブ制御力を推定演算し、相関演算部36へ向け出力す
る。In such a case, the disturbance observer 32 determines, from the manipulated variable 14 and the measured value 16, the sprung velocity and the relative velocity, which are the unmeasured states of the internal state quantity of the suspension 10 together with the comprehensive disturbance vector. And the active control force are estimated and calculated and output to the correlation calculator 36.
【0215】このオブザーバは以下のように設計され
る。This observer is designed as follows.
【0216】まず、数8と数15,数16に基づいて拡
張系を作成する。First, an extended system is created based on the equations (8), (15) and (16).
【0217】[0217]
【数62】 次に、数62において、測定できる状態量y,x2とで
きない状態量とを分ける。[Equation 62] Next, in equation 62, the measurable state quantities y and x2 are separated from the measurable state quantities.
【0218】[0218]
【数63】 簡単のために、数63を次式のようにおく。[Equation 63] For the sake of simplicity, Formula 63 is set as the following formula.
【0219】[0219]
【数64】 そして、総合的外乱を含んだ測定できない状態量xb
を、次式に基づいて推定する。[Equation 64] And the state quantity xb that cannot be measured including the total disturbance
Is estimated based on the following equation.
【0220】[0220]
【数65】 ここで、数64と数65より、真値xb とその推定値の
誤差が次式のように書ける。[Equation 65] Here, from the equations 64 and 65, the error between the true value xb and its estimated value can be written as the following equation.
【0221】[0221]
【数66】 したがって、数66の(A22−GA12)のすべてのベク
トルの固有値が、全て負となるように、実数行列Gを決
めれば、数66で表される誤差は時間とともに零に収束
する。すなわち、推定値が真値に収束することになる。[Equation 66] Therefore, if the real number matrix G is determined such that the eigenvalues of all the vectors of (A22-GA12) of the equation 66 are all negative, the error represented by the equation 66 converges to zero with time. That is, the estimated value converges to the true value.
【0222】前記数65を図示すると、図20のように
なる。同図に示すように、制御入力uと、測定できる状
態量xa =[y x2]Tとにより、測定できない状態
量xb を推定することができる。The above equation (65) is illustrated in FIG. As shown in the figure, the unmeasureable state quantity xb can be estimated by the control input u and the measurable state quantity xa = [y x2] T.
【0223】このように、実施例の外乱オブザーバ65
は、サスペンションへの制御入力と、サスペンションの
測定内部状態量x2,yとに基づき、総合的外乱wと、
測定されない内部状態量、例えば相対速度とを推定する
最小次元オブザーバとして構成される。このように外乱
オブザーバ32を構成しても、推定された総合的外乱は
前記数18で表されるので、前述した第1の態様の場合
と同様に相関演算部34が相関演算を行うことにより、
診断部36は故障の発生及び故障の箇所を特定すること
ができる。As described above, the disturbance observer 65 of the embodiment is
Is the total disturbance w based on the control input to the suspension and the measured internal state quantities x2, y of the suspension,
It is configured as a minimum dimensional observer for estimating an unmeasured internal state quantity, for example, a relative velocity. Even if the disturbance observer 32 is configured in this way, the estimated total disturbance is expressed by the above-mentioned equation 18, so that the correlation calculation unit 34 performs the correlation calculation as in the case of the first aspect described above. ,
The diagnosis unit 36 can identify the occurrence of a failure and the location of the failure.
【0224】すなわち、相関演算に必要な相対速度の推
定値は次式で表される。That is, the estimated value of the relative velocity required for the correlation calculation is expressed by the following equation.
【0225】[0225]
【数19】 従って、相対速度を前記推定値に置き換えて、前記第1
の態様と同様な相関演算を実施すればよい。[Formula 19] Therefore, the relative speed is replaced with the estimated value, and the first
Correlation calculation similar to that of the above embodiment may be performed.
【0226】外乱オブザーバ32は、故障が発生しても
内部状態量をほとんど誤差無く推定するので、前述した
ように推定値を用い相関演算を行っても、前記第1の態
様とほぼ同様に相関関数を得ることができる。相関関数
が得られた以後は、前記第1の態様と同様に故障を特定
できるので、ここではその説明は省略する。Since the disturbance observer 32 estimates the internal state quantity with almost no error even if a failure occurs, even if the correlation calculation is performed using the estimated value as described above, the correlation is almost the same as in the first mode. You can get the function. After the correlation function is obtained, the failure can be identified in the same manner as in the first aspect, so the description thereof will be omitted here.
【0227】このように、本実施例において、相関関数
に用いる状態量は、単にセンサ等によって直接測定され
たものだけではなく、外乱オブザーバ32が総合的外乱
と同時に推定した内部状態量をも用いることができる。
従って、診断対象10の内部状態量全てが、直接測定さ
れなくても、詳細な故障検出が可能となる。As described above, in the present embodiment, the state quantity used for the correlation function is not only that directly measured by a sensor or the like but also the internal state quantity estimated by the disturbance observer 32 at the same time as the total disturbance. be able to.
Therefore, detailed failure detection can be performed without directly measuring all the internal state quantities of the diagnosis target 10.
【0228】第3の態様 図6には、前述した第3の態様に応じて用いられる外乱
オブザーバ32と、これを用いて構成された診断装置3
0のブロック図が示されている。 Third Mode FIG. 6 shows a disturbance observer 32 used according to the above-mentioned third mode, and a diagnostic device 3 constructed using the disturbance observer 32.
0 block diagram is shown.
【0229】本実施例と、前記第2の態様の実施例との
相違は、外乱オブザーバ32を完全次元オブザーバとし
て構成したことにある。The difference between this embodiment and the embodiment of the second mode is that the disturbance observer 32 is constructed as a full dimensional observer.
【0230】すなわち、実施例の外乱オブザーバ32
は、サスペンション10の制御入力fと診断対象10に
おいて直接測定された内部状態量x2,yとにより、総
合的外乱と診断対象10の内部状態量の全てを推定する
よう構成されている。That is, the disturbance observer 32 of the embodiment.
Is configured to estimate all of the total disturbance and the internal state quantity of the diagnosis target 10 by the control input f of the suspension 10 and the internal state quantities x2, y directly measured in the diagnosis target 10.
【0231】このオブザーバは、数8と、数15,数1
6より、次式に基づいて設計される。This observer has the following equations (8), (15) and (1):
From 6, the design is made based on the following equation.
【0232】[0232]
【数67】 このときも、数66と同様な推定値と、真値との誤差に
関する微分方程式を作り、この方程式のすべてのベクト
ルの固有値が、すべて負となるように実数行列Gを決め
る。固有値の絶対値は大きいほど良いが、−300〜−
700rad/s程度に設定するのが望ましい。[Equation 67] Also at this time, a differential equation relating to the error between the estimated value and the true value similar to the equation 66 is created, and the real number matrix G is determined so that the eigenvalues of all the vectors of this equation are all negative. The larger the absolute value of the eigenvalue, the better, but -300 to-
It is desirable to set it to about 700 rad / s.
【0233】このようにして、制御入力uと、推定値
y,x2より次式で示す推定値を求めることができる。In this way, the estimated value shown by the following equation can be obtained from the control input u and the estimated values y and x2.
【0234】[0234]
【数68】 推定された総合的外乱は、前記数18で表されるので、
前記第1の態様と同様に相関演算を行う。相関演算に
は、相対変位、相対速度の推定値を用い、相関関数が得
られた後は、前記第1の態様と同様に故障箇所を特定す
る。[Equation 68] Since the estimated total disturbance is represented by the above equation 18,
Correlation calculation is performed in the same manner as in the first aspect. For the correlation calculation, the estimated values of the relative displacement and the relative velocity are used, and after the correlation function is obtained, the failure point is specified as in the first aspect.
【0235】このように、本実施例では簡単な演算によ
り、故障箇所の特定ができる。これに加えて、実施例に
て用いられる外乱オブザーバ32は完全次元オブザーバ
として構成されているので、前記第2の態様で用いられ
た最小次元オブザーバよりも構成手順が簡単であるとい
う利点がある。As described above, in this embodiment, the location of the failure can be specified by a simple calculation. In addition to this, since the disturbance observer 32 used in the embodiment is configured as a full-dimensional observer, there is an advantage that the procedure is simpler than that of the minimum-dimensional observer used in the second mode.
【0236】(第2〜第6実施例)次に、本発明(請求
項5)にかかる実施例を第2〜第6実施例として説明す
る。ここでは、本発明を、アクティブサスペンションと
車輪からなる動的システムに適用した場合を第2、第3
実施例として、従来から用いられているバネ及び減衰器
からなるサスペンションと車輪とからなる動的システム
に適用した場合を第4〜第6実施例として詳細に説明す
る。(Second to Sixth Embodiments) Next, embodiments according to the present invention (claim 5) will be described as second to sixth embodiments. Here, the case where the present invention is applied to a dynamic system including an active suspension and wheels is used in the second and third cases.
As an example, a case in which the present invention is applied to a dynamic system including wheels and suspensions including a spring and a damper that have been conventionally used will be described in detail as fourth to sixth examples.
【0237】アクティブサスペンションを含む動的シス
テムに適用する場合(第2,第3実施例) (第2実施例)図8には、本実施例の診断対象となる動
的システム10の具体例が示されている。なお、図3に
示す動的システムと対応する部材には同一符号を付し、
その説明は省略する。Application to Dynamic System Including Active Suspension (Second and Third Embodiments) (Second Embodiment) FIG. 8 shows a specific example of the dynamic system 10 to be diagnosed in this embodiment. It is shown. The members corresponding to those in the dynamic system shown in FIG.
The description is omitted.
【0238】本実施例の動的システム10は、アクティ
ブサスペンションと車輪からなるシステムである。この
動的システム10において、車輪41はパラメータm1
で表されるバネ下質量部と、バネ定数k1で表されるタ
イヤのバネ部で表現される。また、42はバネ上質量m
2を持つ車体部を表し、46はバネ定数k2を持つガス
バネを表し、56は変数x0で表される路面変位を表
し、52は変数x1で表されるバネ下変位を表し、50
は変数x2で表されるバネ上変位を表し、54は変数y
で表される相体変位(x1−x2)を表している。さら
に、44は、サスペンションを制御する制御器12から
出力される操作量uから、制御に必要なアクティブ制御
力fを発生する制御力発生器である。The dynamic system 10 of this embodiment is a system including an active suspension and wheels. In this dynamic system 10, the wheel 41 has a parameter m1.
It is represented by the unsprung mass part represented by and the spring part of the tire represented by the spring constant k1. 42 is the mass on the spring m
2 represents a vehicle body part having 2; 46 represents a gas spring having a spring constant k2; 56 represents road surface displacement represented by variable x0; 52 represents unsprung displacement represented by variable x1;
Represents a sprung displacement represented by a variable x2, and 54 represents a variable y.
Represents the phase displacement (x1-x2). Further, 44 is a control force generator that generates an active control force f required for control from an operation amount u output from the controller 12 that controls the suspension.
【0239】通常このようなアクティブサスペンション
システムでは、サスペンションのアクティブ制御に必要
なものとして圧力センサ60aが設けられている。この
圧力センサ60aは、アクティブ制御力fを測定できる
よう制御力発生器16に設置されている。さらに、タイ
ヤの空気圧異常検出のために加速度センサ60b,60
cが設けられており、これら各加速度センサ60b,6
0cは、それぞれバネ上部及びバネ下部に、上下振動の
加速度を検出できるよう設置されている。Usually, in such an active suspension system, a pressure sensor 60a is provided as an element required for active control of the suspension. The pressure sensor 60a is installed in the control force generator 16 so that the active control force f can be measured. Further, the acceleration sensors 60b, 60 are used to detect abnormal tire pressure.
c is provided, and these acceleration sensors 60b, 6
0c is installed on the upper spring and the lower spring, respectively, so that the acceleration of vertical vibration can be detected.
【0240】このような動的システム10において、前
述した数24で示す状態方程式は、具体的には次式で表
されることになる。In the dynamic system 10 as described above, the above-mentioned equation of state expressed by the equation 24 is specifically expressed by the following equation.
【0241】[0241]
【数34】 図9には、本実施例のシステムのブロック図が示されて
いる。ここにおいて診断対象となるサスペンションシス
テム10は、制御器12から出力される操作量uを入力
し、数34に含まれるベクトル[Equation 34] FIG. 9 shows a block diagram of the system of this embodiment. The suspension system 10 to be diagnosed here receives the manipulated variable u output from the controller 12 and outputs the vector included in the equation 34.
【0242】[0242]
【外1】 を内部状態量とするよう構成されたシステムであること
は前述した。[Outer 1] It has been described above that the system is configured so that the internal state quantity is.
【0243】前記内部状態量ベクトルxに含まれる各要
素のうち、バネ上加速度は、図8に示される加速度セン
サ60bから直接検出され、バネ上速度はバネ上加速度
を積分することによって求められる。相対加速度は、加
速度センサ60bにより検出されるバネ下加速度と、バ
ネ上加速度との差から求められる。相対速度は、相対加
速度を積分することによって求められる。この様な演算
を行う各演算部は、実施例のサスペンションシステム1
0内に常に組み込まれているものとする。従って、サス
ペンションシステム10の出力は、前記数34に含まれ
る内部状態量ベクトルOf the respective elements included in the internal state quantity vector x, the sprung acceleration is directly detected by the acceleration sensor 60b shown in FIG. 8, and the sprung speed is obtained by integrating the sprung acceleration. The relative acceleration is obtained from the difference between the unsprung acceleration detected by the acceleration sensor 60b and the sprung acceleration. The relative velocity is obtained by integrating the relative acceleration. The respective calculation units that perform such calculations are the suspension system 1 of the embodiment.
It shall be always embedded in 0. Therefore, the output of the suspension system 10 is the internal state quantity vector included in the equation 34.
【0244】[0244]
【外2】 となる。[Outside 2] Becomes
【0245】本実施例の制御器12は、このようにして
出力される内部状態量ベクトルxを入力とし、アクティ
ブサスペンションシステム10の入力信号となる操作量
uを演算出力している。The controller 12 of this embodiment receives the internal state quantity vector x thus output as an input, and calculates and outputs the manipulated variable u which is an input signal of the active suspension system 10.
【0246】また、前記アクティブサスペンションシス
テム10を診断対象とする実施例の診断装置30は、外
乱オブザーバ32と、相関演算部34と、診断部36と
を含む。Further, the diagnostic device 30 of the embodiment in which the active suspension system 10 is a diagnostic target includes a disturbance observer 32, a correlation calculator 34, and a diagnostic unit 36.
【0247】前記外乱オブザーバ32は、制御器12の
出力uと、アクティブサスペンションシステム10の出
力xとを入力信号とし、タイヤのバネ定数k1の変動
を、サスペンションシステム10内で発生する内部外乱
として推定演算するよう形成されている。The disturbance observer 32 receives the output u of the controller 12 and the output x of the active suspension system 10 as input signals, and estimates the fluctuation of the tire spring constant k1 as an internal disturbance generated in the suspension system 10. It is formed to calculate.
【0248】状態量検出部60は、アクティブサスペン
ションシステム10の出力xから、タイヤの空気圧の変
動によってシステム10に影響を及ぼす状態量(この場
合は、相対速度)を抽出する。The state quantity detection unit 60 extracts, from the output x of the active suspension system 10, the state quantity (in this case, the relative speed) that affects the system 10 by the fluctuation of the tire air pressure.
【0249】前記相関演算部34は、相互相関演算部7
0と、正規化部72と、自己相関演算部74とを含む。The correlation calculator 34 is the cross-correlation calculator 7
0, a normalization unit 72, and an autocorrelation calculation unit 74 are included.
【0250】そして、相互相関演算部70は、外乱オブ
ザーバ32が推定した総合的外乱と相対速度との相互相
関を演算出力する。Then, the cross-correlation calculating section 70 calculates and outputs the cross-correlation between the total disturbance estimated by the disturbance observer 32 and the relative velocity.
【0251】また、前記自己相関演算部74は、前記相
対速度の自己相関関数を演算する。The autocorrelation calculator 74 calculates the autocorrelation function of the relative velocity.
【0252】そして、正規化部72は、相互相関演算部
70が演算した相互相関関数を、前記自己相関演算部7
4が演算した自己相関関数で割って正規化し、タイヤの
バネ定数の変動量のみを抽出出力し、これを診断部36
へ向け出力する。Then, the normalization unit 72 calculates the cross-correlation function calculated by the cross-correlation calculation unit 70 from the auto-correlation calculation unit 7
4 is divided by the autocorrelation function calculated and normalized to extract and output only the variation amount of the tire spring constant.
Output to.
【0253】診断部36は、基準値が記憶されたメモリ
76と、異常判定部78とを含む。そして、前記正規化
部72で求められたタイヤのバネ定数の変動量と、メモ
リ76に記憶された異常と判定すべき空気圧に対応する
バネ定数の変動量の基準値とを比較し、タイヤの空気圧
の異常を判定出力するよう形成されている。Diagnosis unit 36 includes a memory 76 in which a reference value is stored and an abnormality determination unit 78. Then, the tire spring constant variation amount obtained by the normalizing unit 72 is compared with the reference value of the spring constant variation amount corresponding to the air pressure to be determined to be abnormal stored in the memory 76, and the tire It is formed so as to judge and output an abnormality in the air pressure.
【0254】本第2実施例は以上の構成からなり、次に
その作用を説明する。The second embodiment has the above construction, and its operation will be described below.
【0255】図8に示されるアクティブサスペンション
と車輪とからなるシステム10において、タイヤの空気
圧が変動し、タイヤのバネ定数が変動すると、同システ
ム10の各状態量xは、空気圧正常時とは異なった応答
を示すことになる。この応答は、正常時の応答に、空気
圧の変動に対応した内部外乱が加わったものと見なすこ
とができる。In the system 10 consisting of the active suspension and the wheels shown in FIG. 8, when the tire air pressure fluctuates and the tire spring constant fluctuates, each state quantity x of the system 10 differs from that under normal air pressure. Will show a response. This response can be regarded as a normal response to which internal disturbance corresponding to a change in air pressure is added.
【0256】この外乱オブザーバ32は、サスペンショ
ンシステム10の出力信号xと、サスペンションシステ
ム10に加える操作量uとを入力とし、前記内部外乱
と、外部外乱(路面変位などのシステムの外部から侵入
する外部外乱)とを含む総合的外乱を推定演算して出力
する。The disturbance observer 32 receives the output signal x of the suspension system 10 and the manipulated variable u applied to the suspension system 10, and receives the internal disturbance and the external disturbance (external intrusion from the outside of the system such as road surface displacement). Disturbance) and a comprehensive disturbance including and is calculated and output.
【0257】したがって、タイヤの空気圧が正常で、そ
の時のタイヤのバネ定数がk1であるとすると、前記外
乱オブザーバ32からは、次式で表される外部外乱が演
算出力される。Therefore, assuming that the tire air pressure is normal and the spring constant of the tire at that time is k1, the disturbance observer 32 calculates and outputs the external disturbance represented by the following equation.
【0258】[0258]
【数35】 このように推定演算出力される外部外乱は、路面外乱の
微分値に対応しており、システム10の状態とは全く相
関のないランダムな外乱となっている。[Equation 35] The external disturbance thus estimated and output as output corresponds to the differential value of the road surface disturbance, and is a random disturbance having no correlation with the state of the system 10.
【0259】このような状態において、タイヤの空気圧
が変動し、そのバネ定数がΔk1だけ変動して(k1+
Δk1)になった場合を想定すると、外乱オブザーバ3
2は、次式で表される総合的外乱を出力することにな
る。In such a state, the tire air pressure fluctuates, and its spring constant fluctuates by Δk1 (k1 +
Assuming that Δk1), the disturbance observer 3
2 outputs the total disturbance represented by the following equation.
【0260】[0260]
【数36】 したがって、外乱オブザーバ32が推定演算した総合的
外乱の推定値から、路面外乱等の外部外乱を除去し、タ
イヤの空気圧変動による内部外乱のみを検出することが
必要となる。このために、相関演算部70は、推定した
総合的外乱と、外部外乱に対し相関のない内部状態量の
要素との相互相関を演算する。前記数36には、該当す
る状態量として相対速度とバネ上速度とが含まれるが、
本実施例では、サスペンションシステム10から得られ
た相対速度との相関を演算する。この相関関数を[Equation 36] Therefore, it is necessary to remove external disturbance such as road surface disturbance from the estimated value of the total disturbance estimated and calculated by the disturbance observer 32 and detect only the internal disturbance due to tire air pressure fluctuations. For this purpose, the correlation calculation unit 70 calculates the cross-correlation between the estimated total disturbance and the element of the internal state quantity having no correlation with the external disturbance. The formula 36 includes the relative velocity and the sprung velocity as the corresponding state quantities,
In the present embodiment, the correlation with the relative speed obtained from the suspension system 10 is calculated. This correlation function
【0261】[0261]
【外3】 とすると、これは次式のように演算される。[Outside 3] Then, this is calculated by the following equation.
【0262】[0262]
【数37】 このような相互相関を演算することにより、タイヤ空気
圧変動量Δkの抽出と、路面外乱の項の分離とを行うこ
とができる。すなわち、出力される推定された総合的外
乱、相対速度を、N点続けてサンプリングし、次式で示
す平均値を求める。[Equation 37] By calculating such a cross-correlation, the tire air pressure fluctuation amount Δk can be extracted and the road surface disturbance term can be separated. That is, the output estimated total disturbance and relative velocity are sampled continuously for N points, and the average value shown by the following equation is obtained.
【0263】[0263]
【数38】 そして、これらの平均値を用いて前記数37の相関演算
を行う。このようにして相関関数[Equation 38] Then, the correlation calculation of Expression 37 is performed using these average values. Thus the correlation function
【0264】[0264]
【外4】 を求めると、バネ上速度の項及び路面変位速度が消え、
この値は、次式に示すようになる。[Outside 4] , The sprung speed term and the road surface displacement rate disappear,
This value is as shown in the following equation.
【0265】[0265]
【数39】 このようにして計算された相関関数は、タイヤのバネ定
数の変動を表す項(Δk1/m1)と、相関演算に用い
たサスペンションの相対速度の自己相関関数(数40で
示す)との積で表現できる。従って、得られた相関関数
を、状態量(相対速度)の自己相関関数で割れば、バネ
定数の変動量を定量的に検出できる。[Formula 39] The correlation function calculated in this way is the product of the term (Δk1 / m1) representing the fluctuation of the spring constant of the tire and the autocorrelation function of the relative velocity of the suspension used in the correlation calculation (shown by Equation 40). Can be expressed. Therefore, if the obtained correlation function is divided by the autocorrelation function of the state quantity (relative velocity), the variation of the spring constant can be quantitatively detected.
【0266】[0266]
【数40】 すなわち、前記した数式39から判るように、総合的推
定外乱の様々な周波数成分の中から、前述した相関関数[Formula 40] That is, as can be seen from the above Equation 39, from the various frequency components of the comprehensive estimated disturbance, the correlation function described above is selected.
【0267】[0267]
【外5】 は、タイヤのバネ定数の変動によってのみ生じる内部外
乱の周波数成分に相当する値を持っている。したがっ
て、この相関関数[Outside 5] Has a value corresponding to the frequency component of the internal disturbance generated only by the fluctuation of the spring constant of the tire. Therefore, this correlation function
【0268】[0268]
【外6】 から、バネ定数の変動量を検出することができる。[Outside 6] From this, the fluctuation amount of the spring constant can be detected.
【0269】前述した相対速度の自己相関関数は、自己
相関演算部74により演算され、正規化部72に入力さ
れるようになっている。そして、正規化部72は、相互
相関演算部70から出力される相関関数The above-described relative velocity autocorrelation function is calculated by the autocorrelation calculator 74 and input to the normalizer 72. Then, the normalization unit 72 outputs the correlation function output from the cross-correlation calculation unit 70.
【0270】[0270]
【外7】 を、自己相関演算部74から出力される自己相関関数[Outside 7] Is an autocorrelation function output from the autocorrelation calculation unit 74
【0271】[0271]
【外8】 で割ることにより、次式で示すようタイヤのバネ定数の
変動量を検出出力している。[Outside 8] By dividing by, the variation amount of the tire spring constant is detected and output as shown in the following equation.
【0272】[0272]
【数41】 ここにおいて、パラメータm1は、タイヤの質量であり
既に知られた値であるため、正規化部72の出力Jか
ら、バネ定数の変動量Δk1を正確に知ることができ
る。[Formula 41] Here, since the parameter m1 is the mass of the tire and is a known value, it is possible to accurately know the variation Δk1 of the spring constant from the output J of the normalization unit 72.
【0273】そして、異常判定部78は、このようにし
て得られたバネ定数の変動量Δk1と、異常と判断すべ
き変動量基準値とを比較し、空気圧の異常を判定してい
る。Then, the abnormality determining section 78 compares the spring constant variation Δk1 thus obtained with the variation reference value that should be determined to be abnormal, and determines the air pressure abnormality.
【0274】図11には、このようにして行われるタイ
ヤ空気圧の異常検出アルゴリズムのフローチャートが示
されている。FIG. 11 is a flow chart of the tire pressure abnormality detection algorithm thus performed.
【0275】本実施例では、フロー100に沿って、外
乱の推定及びデータのサンプリングを5ms毎に、N=4
00回繰り返して行う。In this embodiment, along the flow 100, disturbance estimation and data sampling are performed every 5 ms, N = 4.
Repeated 00 times.
【0276】次に、フロー110に沿って、前回の40
0回のサンプリング(過去2秒間のサンプリングとす
る)によって得られたデータを用い、相互相関及び自己
相関の演算を行い、数41で示される正規化された値J
を求め、タイヤの空気圧の正常、異常判別を行ってい
る。Next, in accordance with flow 110, the previous 40
Using the data obtained by sampling 0 times (sampling for the past 2 seconds), the cross-correlation and auto-correlation are calculated, and the normalized value J
To determine whether the tire pressure is normal or abnormal.
【0277】なお、本実施例では、外乱オブザーバ32
として、応答性が5msのものを用いているため、動的
システム10の総合的外乱Wの微分値がほぼ0となる関
係が成立する。In this embodiment, the disturbance observer 32
Since the response of 5 ms is used, the relation that the differential value of the total disturbance W of the dynamic system 10 becomes almost 0 is established.
【0278】図12には、図11に示す異常検出アルゴ
リズムに従って、タイヤのバネ定数を推定した値と、実
際に測定されたバネ定数の値との相関関係が示されてい
る。FIG. 12 shows the correlation between the estimated tire spring constant and the actually measured spring constant according to the abnormality detection algorithm shown in FIG.
【0279】このとき測定実験は、次のような方法によ
って実行した。At this time, the measurement experiment was carried out by the following method.
【0280】まず、空気圧が正常であるときのバネ定数
k1に対し、変動量Δk1/k1を設定し、その設定値
となるように予め空気圧を減少させておく。First, the fluctuation amount Δk1 / k1 is set with respect to the spring constant k1 when the air pressure is normal, and the air pressure is reduced in advance so as to reach the set value.
【0281】次に車を走らせ、推定開始後2秒経過した
後のバネ定数変動量の推定値を記録する。その後の推定
値は、その時点の推定値と同一となる。Next, the vehicle is run, and the estimated value of the spring constant variation amount 2 seconds after the start of estimation is recorded. Subsequent estimates will be the same as the estimates at that point.
【0282】次に、Δk1/k1の設定値を、0.1刻
みに変化させ、実験を繰り返す。このようにして得られ
たデータが、図12に示すようなものとなる。この実験
結果から、本実施例の診断装置35を用いることによ
り、±3%以内の高い精度でバネ定数の変動量を推定可
能であることが理解される。Next, the set value of Δk1 / k1 is changed in 0.1 steps, and the experiment is repeated. The data thus obtained is as shown in FIG. From this experimental result, it is understood that by using the diagnostic device 35 of the present embodiment, the variation amount of the spring constant can be estimated with high accuracy within ± 3%.
【0283】なお、本実施例では、相互相関演算に相対
速度を用いたが、バネ上速度を用いて相関演算を行って
もよい。この場合、前記相互相関演算部70は、推定さ
れた総合的外乱とバネ上速度の相互相関を次式に基づき
演算し、自己相関演算部74は、バネ上速度の自己相関In this embodiment, the relative speed is used for the cross-correlation calculation, but the sprung speed may be used for the correlation calculation. In this case, the cross-correlation calculation unit 70 calculates the cross-correlation between the estimated total disturbance and the sprung mass velocity based on the following equation, and the autocorrelation calculation unit 74 calculates the autocorrelation of the sprung mass velocity.
【0284】[0284]
【外9】 を演算し、正規化部72は、前記相互相関を自己相関で
割ることにより、同様にタイヤの空気圧の異常を検出す
るように構成される。[Outside 9] And the normalization unit 72 is configured to detect an abnormality in tire air pressure by dividing the cross-correlation by the autocorrelation.
【0285】[0285]
【数42】 このように本第2実施例によれば、従来技術にあるよう
に、直接タイヤに圧力センサ及び無線装置等を装着する
必要がないので、これらに関する信頼性、耐久性等の問
題が生じることはない。[Equation 42] As described above, according to the second embodiment, it is not necessary to directly attach the pressure sensor, the wireless device, and the like to the tire as in the conventional technique, and therefore, problems such as reliability and durability may not occur. Absent.
【0286】また、本第2実施例を実施するのに必要な
センサも、アクティブサスペンションの制御に従来から
使われているセンサ60a,60b,60cをそのまま
流用でき、空気圧異常検出のために新たなセンサを設け
る必要が無い。Also, as the sensor necessary for implementing the second embodiment, the sensors 60a, 60b, 60c conventionally used for controlling the active suspension can be used as they are, and a new sensor for detecting the abnormal air pressure can be used. There is no need to provide a sensor.
【0287】なお、本第2実施例は、異常と判断すべき
タイヤの空気圧変動量基準値を設定しておき、外乱オブ
ザーバ12によって得られた変動量と、前記基準値とを
比較し、タイヤの空気圧異常の判定を行っていた。本発
明の装置は、これに限らず、各種の用途に用いることが
できる。例えば、、タイヤのバネ定数の変動量がそのま
ま精度よく検出できるので、検出された空気圧の状態を
常に運転者に標示する空気圧モニタとしても利用するこ
とができる。さらに、検出された空気圧の情報を、アク
ティブサスペンションの制御則に利用すれば、空気圧の
変動に対応した適切な乗り心地を実現することが出来
る。さらに減衰器定数を変化することが出切るサスペン
ションの制御に、この空気圧の情報を利用すれば、空気
圧の変動に適切に対応し、より快適な乗り心地を実現す
ることもできる。In the second embodiment, the tire air pressure fluctuation amount reference value that should be judged to be abnormal is set in advance, the fluctuation amount obtained by the disturbance observer 12 is compared with the reference value, and The air pressure abnormality was judged. The device of the present invention is not limited to this, and can be used for various applications. For example, since the amount of change in the tire spring constant can be accurately detected as it is, it can be used as an air pressure monitor that constantly indicates the detected air pressure state to the driver. Furthermore, if the information on the detected air pressure is used for the control law of the active suspension, it is possible to realize an appropriate ride comfort corresponding to the fluctuation of the air pressure. Further, if the information on the air pressure is used for controlling the suspension that can change the attenuator constant, it is possible to appropriately respond to the fluctuation of the air pressure and realize a more comfortable riding comfort.
【0288】また、前記第2実施例では、サスペンショ
ンと車輪からなるシステム10を、前述した数34に示
す状態方程式でモデル化し、サスペンションのバネ上、
バネ下部の加速度のみがセンサで測定できるものとし、
他の状態量はこれらの信号の積分によって求めている。
しかし、サスペンションの状態を測定するセンサが、加
速度センサではなく、別のセンサであっても、そのセン
サが測定する状態量に対応させてモデルを変更すれば、
同様な方法でタイヤの空気圧異常を判定することができ
る。Further, in the second embodiment, the system 10 including the suspension and the wheels is modeled by the state equation shown in the above-mentioned equation 34, and the suspension spring is
Only the acceleration under the spring can be measured by the sensor,
Other state quantities are obtained by integrating these signals.
However, even if the sensor that measures the state of the suspension is not the acceleration sensor but another sensor, if the model is changed according to the state quantity measured by that sensor,
The tire pressure abnormality can be determined by the same method.
【0289】例えば、センサによって測定できる状態量
が、加速度信号ではなく、バネ上変位x2及び相対変位
yであるとき、前記数式34に対応するモデルは次式の
ように設定される。For example, when the state quantity measurable by the sensor is not the acceleration signal but the sprung displacement x2 and the relative displacement y, the model corresponding to the equation 34 is set as the following equation.
【0290】[0290]
【数43】 この数43において、サスペンションの状態[Equation 43] In this number 43, the state of the suspension
【0291】[0291]
【外10】 の中で、バネ上速度及び相対速度は、それぞれバネ上変
位x2及び相対変位yの差分から求めるものとする。[Outside 10] In the above, the sprung speed and the relative speed are obtained from the difference between the sprung displacement x2 and the relative displacement y, respectively.
【0292】(第3実施例)図10にはこの様なサスペ
ンションモデル10を診断対象とした時の診断装置30
の実施例が、第3実施例として示されている。(Third Embodiment) FIG. 10 shows a diagnostic device 30 when such a suspension model 10 is used as a diagnostic object.
This embodiment is shown as a third embodiment.
【0293】タイヤの空気圧が変動し、タイヤのバネ定
数が変動すると、外乱オブザーバ32は、次式で表現さ
れる総合的外乱を推定演算するよう構成されている。When the tire air pressure fluctuates and the tire spring constant fluctuates, the disturbance observer 32 is configured to estimate and calculate the total disturbance represented by the following equation.
【0294】[0294]
【数44】 したがって、推定された総合的外乱と変位yの相互相関
を、相対変位の自己相関で割り算することにより、前記
実施例と同様に、タイヤの空気圧異常の判定を行うこと
ができる。このとき、推定外乱とバネ上変位x2との相
互相関をバネ上変位x2の自己相関関数で割っても、同
様にタイヤの空気圧異常の判定を行うことができる。[Equation 44] Therefore, by dividing the estimated cross-correlation between the total disturbance and the displacement y by the autocorrelation of the relative displacement, it is possible to determine the tire pressure abnormality, as in the above-described embodiment. At this time, even if the cross-correlation between the estimated disturbance and the sprung displacement x2 is divided by the autocorrelation function of the sprung displacement x2, the tire pressure abnormality can be similarly determined.
【0295】このように、本願第2実施例及び第3実施
例では、推定された総合的外乱との相互相関演算に用い
る状態量は、空気圧の変動によってシステムに影響を及
ぼす状態量を用いればよい。As described above, in the second embodiment and the third embodiment of the present invention, the state quantity used for the cross-correlation calculation with the estimated total disturbance can be obtained by using the state quantity that affects the system by the fluctuation of the air pressure. Good.
【0296】アクティブではない従来型サスペンション
に適用する場合(第4〜第6実施例) 図13には、アクティブではない従来型のサスペンショ
ンと、車輪とを含むサスペンションシステム10が示さ
れている。このサスペンションシステム10において、
車輪41は、パラメータm1で表されるバネ下質量部
と、バネ定数k1で表されるタイヤのバネ部で表現され
る。また、42はバネ上質量m2を持つ車体部を表し、
46はバネ定数k2を持つバネを表し、48は減衰器定
数Dmを有する減衰器を表し、56は変数x0で表す路
面変位を表し、52は変数x1で表されるバネ下変位を
表し、50は変数x2で表されるバネ上変位を表し、5
4は変数yで表される相対変位(x1−x2)を表す。
なお、この動的システム10においても、前記実施例と
同様、バネ上部及びバネ下部に、車輪の上下振動を検出
する加速度センサ60b、加速度センサ60cが設けら
れている。Application to Conventional Inactive Suspension (4th to 6th Embodiments) FIG. 13 shows a suspension system 10 including inactive conventional suspensions and wheels. In this suspension system 10,
The wheel 41 is represented by the unsprung mass portion represented by the parameter m1 and the spring portion of the tire represented by the spring constant k1. Further, 42 represents a vehicle body part having a sprung mass m2,
46 represents a spring having a spring constant k2, 48 represents a damper having a damper constant Dm, 56 represents a road surface displacement represented by a variable x0, 52 represents an unsprung displacement represented by a variable x1, 50 Represents the sprung displacement represented by the variable x2, 5
4 represents the relative displacement (x1-x2) represented by the variable y.
In the dynamic system 10 as well, similarly to the above-described embodiment, the acceleration sensor 60b and the acceleration sensor 60c for detecting the vertical vibration of the wheel are provided on the upper and lower springs.
【0297】このようなサスペンションシステム10
を、状態方程式で表現すると、次式のように表される。Such a suspension system 10
Is expressed by a state equation, it is expressed as the following equation.
【0298】[0298]
【数45】 (第4実施例)図14には、前述した図13に示すサス
ペンションシステム10を診断対象とした実施例が、第
4実施例として示されている。[Equation 45] (Fourth Embodiment) FIG. 14 shows, as a fourth embodiment, an embodiment in which the suspension system 10 shown in FIG.
【0299】なお、現状のサスペンションシステム10
では、路面の状況や運転者の判断に応じてサスペンショ
ンの減衰力を変化させるものも実現されているが、これ
は、減衰器定数Dmが変化するものと仮定することによ
ってモデル化できる。このとき、図13に示されたDm
は、変化するDmの代表値を示すものとする。The current suspension system 10
In the above, although the one in which the damping force of the suspension is changed according to the condition of the road surface or the judgment of the driver is also realized, this can be modeled by assuming that the attenuator constant Dm changes. At this time, Dm shown in FIG.
Represents the representative value of the changing Dm.
【0300】前述した数45に含まれる状態量xの各要
素は、前記実施例と同様、サスペンションシステム10
内に設けられた演算部によって演算出力される。すなわ
ち、バネ上加速度は、センサ62bの出力から直接出力
し、バネ上速度は、バネ上加速度の値を積分することに
より求める。相対加速度は、バネ下加速度とバネ上加速
度の差から求め、相対速度は、相対加速度等を積分する
ことにより求める。従って、サスペンションシステム1
0の出力は、前述した数45の内部状態量ベクトルxと
なる。The respective elements of the state quantity x included in the above equation 45 are the same as in the above embodiment.
It is calculated and output by a calculation unit provided therein. That is, the sprung acceleration is directly output from the output of the sensor 62b, and the sprung speed is obtained by integrating the value of the sprung acceleration. The relative acceleration is obtained from the difference between the unsprung acceleration and the unsprung acceleration, and the relative velocity is obtained by integrating the relative acceleration and the like. Therefore, suspension system 1
The output of 0 becomes the internal state quantity vector x of the above-mentioned equation 45.
【0301】このように構成されたサスペンションシス
テム10を診断対象とする本実施例の診断装置30を、
以下に詳細に説明する。The diagnostic device 30 of the present embodiment, which targets the suspension system 10 having the above-mentioned configuration, for diagnosis is
The details will be described below.
【0302】タイヤの空気圧が正常で、このときのタイ
ヤのバネ定数がk1であるとき、外乱オブザーバ32は
次式で表わされる総合的外乱を推定演算する。When the tire air pressure is normal and the tire spring constant at this time is k1, the disturbance observer 32 estimates and calculates the total disturbance represented by the following equation.
【0303】[0303]
【数46】 ここにおいて、サスペンションの減衰定数Dm は変化す
るものと仮定し、その代表値からの変化量をΔDm で表
現している。[Equation 46] Here, it is assumed that the damping constant Dm of the suspension changes, and the amount of change from the representative value is represented by ΔDm.
【0304】そして、タイヤの空気圧が変動し、そのバ
ネ定数がΔk1だけ変動して(k1+Δk1)になる
と、外乱オブザーバ32は、次式で表わす信号を出力す
ることになる。When the tire air pressure fluctuates and the spring constant thereof fluctuates by Δk1 to (k1 + Δk1), the disturbance observer 32 outputs a signal represented by the following equation.
【0305】[0305]
【数47】 このように、外乱オブザーバ32が推定した総合的外乱
には、減衰器定数が変動したことによって生ずる外乱
と、タイヤ空気圧の変動によって生じた内部外乱と、路
面から受ける外部外乱とが含まれていることがわかる。[Equation 47] As described above, the total disturbance estimated by the disturbance observer 32 includes the disturbance caused by the fluctuation of the attenuator constant, the internal disturbance caused by the fluctuation of the tire air pressure, and the external disturbance received from the road surface. I understand.
【0306】そこで、相互相関演算部70は、タイヤの
空気圧変動によって生じた内部外乱が含まれる推定され
た総合的外乱の第2要素と、相対速度との相互相関を演
算する。また、自己相関演算部74は、前記実施例と同
様な手法により、相対速度の自己相関を演算出力する。Therefore, the cross-correlation calculation unit 70 calculates the cross-correlation between the relative velocity and the second element of the estimated total disturbance including the internal disturbance caused by the tire air pressure fluctuation. Further, the autocorrelation calculation unit 74 calculates and outputs the autocorrelation of the relative speed by the same method as in the above-mentioned embodiment.
【0307】そして、正規化部72は、相互相関演算部
70の出力を、自己相関演算部74の出力で割り算し、
バネ定数の変動量を検出し、異常判定部78へ向け出力
する。Then, the normalization section 72 divides the output of the cross-correlation calculation section 70 by the output of the auto-correlation calculation section 74,
The amount of fluctuation of the spring constant is detected and output to the abnormality determination unit 78.
【0308】したがって、異常判定部78は、このよう
にして入力されるバネ定数の変動量を、所定の基準値と
比較し、空気圧の異常判定を行う。Therefore, the abnormality determining unit 78 compares the variation amount of the spring constant input in this way with a predetermined reference value to determine the abnormality of the air pressure.
【0309】以上説明したように、本実施例では、アク
ティブでない従来型のサスペンションに装着された車輪
においても、サスペンションのバネ上,バネ下部の上下
加速度を検出する加速度センサ60b,60cを設ける
だけで、タイヤの空気圧の異常を検出することができ
る。As described above, in the present embodiment, even in the case of the wheel mounted on the conventional suspension which is not active, the acceleration sensors 60b and 60c for detecting the vertical acceleration of the sprung and unsprung portions of the suspension are simply provided. It is possible to detect an abnormality in tire air pressure.
【0310】なお、本第4実施例では、サスペンション
と車輪からなるシステム10を、前述した数43で示し
た状態方程式でモデル化し、サスペンションのバネ上,
バネ下下部の加速度のみが、センサで測定できるものと
して、他の状態量をこれらの信号の積分によって求めて
いる。しかし、これに限らず、サスペンション状態を測
定するセンサが加速度センサでなく、別のセンサであっ
ても、そのセンサが測定する状態量に対応させてモデル
を変更すれば、同様な手法でタイヤの空気圧異常を判定
することができる。In the fourth embodiment, the system 10 consisting of the suspension and the wheels is modeled by the equation of state shown by the above equation 43, and
Assuming that only the unsprung-under acceleration can be measured by the sensor, other state quantities are obtained by integrating these signals. However, not limited to this, even if the sensor for measuring the suspension state is not the acceleration sensor but another sensor, if the model is changed in accordance with the state amount measured by the sensor, the tire is measured in a similar manner. An abnormal air pressure can be determined.
【0311】(第5実施例)本発明の第5実施例は、セ
ンサによって測定できる状態量は、加速度信号ではな
く、バネ上変位x2および相対変位yであることを特徴
とする。本第5実施例において、数43に対応するモデ
ルは、次式で表わされることになる。(Fifth Embodiment) The fifth embodiment of the present invention is characterized in that the state quantity measurable by the sensor is not the acceleration signal but the sprung displacement x2 and the relative displacement y. In the fifth embodiment, the model corresponding to the equation 43 is expressed by the following equation.
【0312】[0312]
【数48】 同式において、サスペンションの状態xの中で、バネ上
速度および相対速度は、それぞれバネ上変位x2 および
相対変位yの差分から求めるものとする。[Equation 48] In the equation, the sprung speed and the relative speed in the suspension state x are obtained from the difference between the sprung displacement x2 and the relative displacement y, respectively.
【0313】図15には、このようなサスペンションシ
ステム10を診断対象とする第5実施例の装置が示され
ている。FIG. 15 shows an apparatus of the fifth embodiment in which such a suspension system 10 is the object of diagnosis.
【0314】タイヤの空気圧が変動し、タイヤのバネ定
数が変動すると、外乱オブザーバ32は次式で表現され
る総合的外乱を推定演算する。When the tire air pressure fluctuates and the tire spring constant fluctuates, the disturbance observer 32 estimates and calculates the total disturbance represented by the following equation.
【0315】[0315]
【数49】 そして、相関演算部70,自己相関演算部74を用い、
推定された総合的外乱の第2要素および相対変位yの相
互相関の演算と、相対変位yの自己相関の演算とを行
い、このようにして求めた相互相関の値と自己相関の値
を正規化部72で割り算することにより、前実施例と同
様にタイヤの空気圧異常を判定することができる。この
とき、推定された総合的外乱の第2要素とバネ上変位x
2との相互相関関数を、バネ上変位の自己相関関数で割
っても同様にタイヤの空気圧の異常判定を行うことがで
きる。[Equation 49] Then, using the correlation calculation unit 70 and the autocorrelation calculation unit 74,
The calculation of the cross-correlation between the estimated second element of the total disturbance and the relative displacement y and the calculation of the auto-correlation of the relative displacement y are performed, and the cross-correlation value and the auto-correlation value thus obtained are normalized. By dividing by the conversion section 72, it is possible to determine the tire pressure abnormality as in the previous embodiment. At this time, the second element of the estimated total disturbance and the sprung displacement x
Even if the cross-correlation function with 2 is divided by the autocorrelation function of the sprung displacement, the tire air pressure abnormality can be similarly determined.
【0316】なお、本第5実施例では相互相関の演算に
よって、推定された総合的外乱の第2要素に含まれる外
乱In the fifth embodiment, the disturbance included in the second element of the total disturbance estimated by the calculation of the cross correlation.
【0317】[0317]
【外11】 (減衰比定数が変化したことによって生ずる内部外乱で
ある)を外部外乱と同様に除去しているが、本発明で
は、推定された総合的外乱の第2要素からこの内部外乱
の項を予め消去してから相関演算を行うこともできる。[Outside 11] Although the internal disturbance (which is the internal disturbance caused by the change of the damping ratio constant) is removed in the same manner as the external disturbance, in the present invention, the term of the internal disturbance is deleted from the second element of the estimated total disturbance in advance. Then, the correlation calculation can be performed.
【0318】(第6実施例)図16には、この手法を組
み入れた本発明の第6実施例の診断装置のブロック図が
示されている。同図において、減衰定数補償部80は、
外乱オブザーバ32からの推定された総合的外乱を用い
て以下の計算を行う。(Sixth Embodiment) FIG. 16 shows a block diagram of a diagnostic apparatus according to a sixth embodiment of the present invention incorporating this method. In the figure, the damping constant compensator 80 is
The following calculations are performed using the estimated total disturbance from the disturbance observer 32.
【0319】[0319]
【数50】 この式は、数47より、[Equation 50] This formula is
【0320】[0320]
【数51】 となるから、減衰器定数の変動による項が消去されたこ
とがわかる。そして、w12と、相対速度あるいはバネ上
速度との相互相関を演算することにより、同様に空気圧
の異常を検出することができる。[Equation 51] Therefore, it can be seen that the term due to the fluctuation of the attenuator constant has been eliminated. Then, by calculating the cross-correlation between w12 and the relative speed or the sprung speed, it is possible to similarly detect the abnormality of the air pressure.
【0321】なお、図15に示す第5実施例において
も、減衰器定数補償部80を同様に設けることにより、
相互相関演算の前に減衰器定数の変動による外乱が予め
消去されることになる。従って、減衰器定数の変動が極
めて大きいサスペンションに、本発明を適用する場合に
おいて、その空気圧異常検出精度が向上するという利点
がある。In the fifth embodiment shown in FIG. 15 as well, by providing the attenuator constant compensator 80 in the same manner,
Before the cross-correlation calculation, the disturbance due to the fluctuation of the attenuator constant is canceled in advance. Therefore, when the present invention is applied to the suspension in which the variation of the attenuator constant is extremely large, there is an advantage that the accuracy of detecting the abnormality in the air pressure is improved.
【0322】(第7実施例)なお、前記第1実施例で
は、動的システム10の内部状態量は外部外乱に対し相
関がないと仮定していたが、動的システムの構造や制御
器の制御則によっては、内部状態量と外部外乱の間に相
関がある場合もある。(Seventh Embodiment) In the first embodiment, it is assumed that the internal state quantity of the dynamic system 10 has no correlation with the external disturbance, but the structure of the dynamic system and the controller Depending on the control law, there may be a correlation between the internal state quantity and the external disturbance.
【0323】この場合の実施例を第7実施例として、第
1実施例の第1〜第3態様に対応させて説明する。な
お、前記第1実施例に対応する部材には、同一符号を付
し、その説明は省略する。An example in this case will be described as a seventh example in correspondence with the first to third aspects of the first example. The members corresponding to those in the first embodiment are designated by the same reference numerals, and the description thereof will be omitted.
【0324】第1の態様 本実施例の第1の態様は、診断対象10のすべての内部
状態量x(t)がセンサ等を用いて測定でき、外乱推定
手段32は総合的外乱ベクトルw(t)のみを推定する
ように形成された場合である。 First Mode In the first mode of the present embodiment, all the internal state quantities x (t) of the diagnosis object 10 can be measured by using a sensor or the like, and the disturbance estimation means 32 can use the total disturbance vector w ( This is the case when it is formed to estimate only t).
【0325】診断装置30のブロック図は図21の様に
構成される。The block diagram of the diagnostic device 30 is constructed as shown in FIG.
【0326】実施例の診断装置30は、相関補償部35
と、補正値メモリ37とを含むよう構成されている。The diagnostic device 30 of the embodiment includes the correlation compensator 35.
And a correction value memory 37.
【0327】すなわち、相関演算部34は、前記内部状
態量と総合的外乱ベクトルの推定値との相互相関を演算
するが、前記内部状態量と外部外乱として侵入する路面
外乱との間に若干の相関がある場合には、このままでは
外部外乱として侵入する路面外乱の影響を効果的に除去
することはできない。That is, the correlation calculator 34 calculates the cross-correlation between the internal state quantity and the estimated value of the total disturbance vector, but there is a slight difference between the internal state quantity and the road surface disturbance entering as the external disturbance. If there is a correlation, the effect of the road surface disturbance that invades as an external disturbance cannot be effectively removed as it is.
【0328】そこで、相関補償部35において、相関演
算結果と内部状態量、およびあらかじめ補正値メモリ3
7に設定しておいた補正値とによって、相関演算結果を
補正し、路面外乱の影響を除外する。Therefore, in the correlation compensator 35, the correlation calculation result, the internal state quantity, and the correction value memory 3 are stored in advance.
The correlation calculation result is corrected by the correction value set to 7, and the influence of road surface disturbance is excluded.
【0329】診断部36では、補正された相関演算結果
を補正し、故障の発生を検出すると共に、具体的な故障
箇所を特定することができる。The diagnosis section 36 can correct the corrected correlation calculation result, detect the occurrence of a failure, and specify a specific failure location.
【0330】以下に相関補償部35の構成、作用につい
て説明する。The structure and operation of the correlation compensator 35 will be described below.
【0331】数18より、総合的外乱の中で外部外乱で
ある路面外乱x0 が含まれるのは総合的外乱の第2要素
であるから、該第2の要素の推定値と測定値yの相関関
数C21について補正を行う。From Expression 18, it is the second element of the total disturbance that includes the road surface disturbance x0 that is an external disturbance in the total disturbance, so the correlation between the estimated value and the measured value y of the second disturbance. The function C21 is corrected.
【0332】まず、メモリ37にあらかじめ設定する補
正値は次のようにして求める。First, the correction value preset in the memory 37 is obtained as follows.
【0333】動的システムが基準状態(例えば故障がな
い状態)で動作している状態で、外乱オブザーバ32に
よって外乱を推定する。この推定値は、数18におい
て、The disturbance is estimated by the disturbance observer 32 while the dynamic system is operating in the reference state (for example, in the state where there is no failure). This estimated value is
【0334】[0334]
【数69】 としたものに等しい。すなわち、[Equation 69] Is equal to That is,
【0335】[0335]
【数70】 となる。[Equation 70] Becomes
【0336】したがって、このw2 の推定値と測定値y
との相関は、路面外乱x0 と測定値yとの相関と等価な
ものとする。すなわち、次式のように書くことが出来
る。Therefore, the estimated value of w2 and the measured value y
The correlation with is equivalent to the correlation between the road disturbance x0 and the measured value y. That is, it can be written as the following equation.
【0337】[0337]
【数71】 そこで、基準状態の下で、この相関演算を行い、この値
を測定値yの自己相関C(y,y)で割って正規化した
値を補正値hとしてメモリ37に記憶しておく。この補
正値は、次式のように求められる。[Equation 71] Therefore, under the reference condition, this correlation calculation is performed, and this value is divided by the autocorrelation C (y, y) of the measured value y and the normalized value is stored in the memory 37 as the correction value h. This correction value is obtained by the following equation.
【0338】[0338]
【数72】 この補正値hは、路面外乱の大きさによらずほぼ一定の
値をもつのである。他の動作状態における路面外乱x0
と測定値yとの相関は、補正値hにそのときの測定値y
の自己相関を掛けることによって求めることができる。
すなわち、故障時のw2 の推定値と測定値yとの相関C
21は、次式のように近似できる。[Equation 72] The correction value h has a substantially constant value regardless of the magnitude of the road surface disturbance. Road disturbance x0 in other operating conditions
The correlation between the measured value y and the measured value y is
It can be obtained by multiplying by the autocorrelation.
That is, the correlation C between the estimated value of w2 at the time of failure and the measured value y
21 can be approximated by the following equation.
【0339】[0339]
【数73】 したがって、故障診断時において、相関補償部35で
は、測定値yの自己相関C(y,y)を計算する。そし
て、この値C(y,y)と、あらかじめメモリ37に記
憶してある補正値hとを用い、相関演算部34の出力C
21を次式のように補正し、この結果を改めてC21として
診断部36に出力する。[Equation 73] Therefore, at the time of failure diagnosis, the correlation compensator 35 calculates the autocorrelation C (y, y) of the measurement value y. Then, using this value C (y, y) and the correction value h stored in the memory 37 in advance, the output C of the correlation calculator 34 is calculated.
21 is corrected according to the following equation, and the result is again output as C21 to the diagnosis unit 36.
【0340】[0340]
【数74】 補正された相関C21は、次式のように表せる。[Equation 74] The corrected correlation C21 can be expressed by the following equation.
【0341】[0341]
【数75】 診断部36では、前記第1実施例と同様にして、補正さ
れた相関演算結果に基づき、故障の発生を検出すると共
に、具体的な故障箇所を特定する。例えば、[Equation 75] Similar to the first embodiment, the diagnosis unit 36 detects the occurrence of a failure based on the corrected correlation calculation result and identifies the specific failure location. For example,
【0342】[0342]
【外55】 とyの相関C41にはガスバネの変動分しか現れないの
で、この値に異常があれば直ちにガスバネの故障と特定
できる。同様に、[Outside 55] Since only the variation of the gas spring appears in the correlation C41 between y and y, if there is an abnormality in this value, it can be immediately identified as a failure of the gas spring. Similarly,
【0343】[0343]
【外56】 と測定値[Outside 56] And measured value
【0344】[0344]
【外57】 の相関関係C42に異常があれば減衰器の故障であると判
定される。残るタイヤの空気圧異常は、相関関数C21に
よって判定される。C21はガスバネの故障もしくはタイ
ヤの空気圧異常によって値をもつことになるが、上記C
41による判定によりガスバネの故障は検出されるので、
そこでガスバネに故障はなく、C21の値に異常があれ
ば、タイヤの異常と判定する。[Outside 57] If the correlation C42 is abnormal, it is determined that the attenuator is defective. The remaining tire pressure abnormality is determined by the correlation function C21. C21 has a value due to a gas spring failure or tire air pressure abnormality.
Since the failure of the gas spring is detected by the judgment by 41,
Therefore, if there is no failure in the gas spring and the value of C21 is abnormal, it is determined that the tire is abnormal.
【0345】このように、本実施例では、動的システム
10の内部状態量が外部外乱に対し相関がある場合で
も、容易に外部からの外乱と故障によって生ずる内部外
乱とを分離し、故障箇所の特定を行うことができる。As described above, in this embodiment, even when the internal state quantity of the dynamic system 10 has a correlation with the external disturbance, the external disturbance and the internal disturbance caused by the failure are easily separated, and the failure point is detected. Can be specified.
【0346】また、本実施例では、補正値hは路面外乱
によらずほぼ一定の値の場合を示した。本発明は、これ
に限らず、補正値hが路面外乱x0 によって変わる場合
は、測定値yと路面外乱x0 との相関演算を行い、この
演算結果を補正値hとしてメモリ37に記憶しておき、
相関補償部35において測定値yに対応する補正値hに
よって補正することもできる。Further, in the present embodiment, the correction value h is shown to be a substantially constant value regardless of the road surface disturbance. The present invention is not limited to this, and when the correction value h changes depending on the road surface disturbance x0, the correlation calculation between the measured value y and the road surface disturbance x0 is performed, and the calculation result is stored in the memory 37 as the correction value h. ,
In the correlation compensator 35, it is possible to make a correction with the correction value h corresponding to the measurement value y.
【0347】第2の態様 本第7実施例の第2の態様は、診断対象10の内部状態
量x(t)の一部が測定できない場合または、測定しな
くても外乱推定手段32によって推定できる場合であ
る。これらの場合には、外乱推定手段32は、総合的外
乱ベクトルw(t)と、測定できないまたは測定しない
内部状態量とを推定するよう形成される。 Second Mode In the second mode of the seventh embodiment, when a part of the internal state quantity x (t) of the diagnostic object 10 cannot be measured or is estimated by the disturbance estimating means 32 without measurement. If you can. In these cases, the disturbance estimator 32 is configured to estimate the total disturbance vector w (t) and the internal state quantity that cannot be measured or cannot be measured.
【0348】このときの診断装置のブロック図を図22
に示す。同図における相関補償部35及び補正値メモリ
37は、図21に示す実施例のものと同様な構成、作用で
あるので、ここではその説明を省略する。FIG. 22 is a block diagram of the diagnostic device at this time.
Shown in. The correlation compensating unit 35 and the correction value memory 37 in the figure have the same configurations and operations as those of the embodiment shown in FIG. 21, and therefore their explanations are omitted here.
【0349】第3の態様 本第7実施例の第3の態様は、診断対象10の内部状態
量x(t)の一部が測定できない時、外乱推定手段32
が、総合的外乱ベクトルw(t)と、測定できない内部
状態量を含めたすべての内部状態量x(t)とを推定演
算するよう形成した場合である。 Third Mode In the third mode of the seventh embodiment, the disturbance estimating means 32 is used when a part of the internal state quantity x (t) of the diagnosis object 10 cannot be measured.
In this case, the total disturbance vector w (t) and all internal state quantities x (t) including the internal state quantities that cannot be measured are estimated and calculated.
【0350】このときの診断装置のブロック図を図23
に示す。同図における相関補償部35および補正値メモ
リ37は、図21に示す実施例のものと同様な構成、作
用をもつので説明は省略する。FIG. 23 is a block diagram of the diagnostic device at this time.
Shown in. The correlation compensator 35 and the correction value memory 37 in the figure have the same configuration and operation as those of the embodiment shown in FIG.
【0351】(第8〜第12実施例)なお、前記第2〜
第6実施例では、路面外乱と内部状態量の間に相関がな
いものと仮定して故障診断装置30を構成したが、サス
ペンション10の構成や制御器12の制御アルゴリズム
によっては、前記路面外乱と前記内部状態量との間に相
関がある場合も生ずる。このような場合における空気圧
診断装置を第8〜第12実施例として説明する。(Eighth to twelfth embodiments) The second to the twelfth embodiments
In the sixth embodiment, the failure diagnosis device 30 is configured on the assumption that there is no correlation between the road surface disturbance and the internal state quantity. However, depending on the configuration of the suspension 10 and the control algorithm of the controller 12, the road surface disturbance may be There may be a case where there is a correlation with the internal state quantity. Pneumatic diagnostic devices in such a case will be described as eighth to twelfth embodiments.
【0352】(第8実施例)まず、図9で示された第2
実施例において、路面外乱とサスペンション10の内部
状態量との間に相関がある場合の実施例を、第8実施例
として説明する。(Eighth Embodiment) First, the second embodiment shown in FIG.
An example in which there is a correlation between the road surface disturbance and the internal state quantity of the suspension 10 will be described as an eighth example.
【0353】図24は、本実施例のブロック図を表して
いる。FIG. 24 shows a block diagram of this embodiment.
【0354】同図において、相互相関演算部70は、前
記内部状態量であるサスペンションの相対速度と外乱オ
ブザーバ32が推定した総合的外部外乱の推定値との相
互相関を演算する。このとき、両者の間に相関がある場
合は、外部外乱として侵入する路面外乱の影響を除去す
ることはできない。In the figure, the cross-correlation calculating section 70 calculates the cross-correlation between the relative velocity of the suspension, which is the internal state quantity, and the estimated value of the total external disturbance estimated by the disturbance observer 32. At this time, if there is a correlation between the two, it is not possible to eliminate the influence of the road surface disturbance that enters as an external disturbance.
【0355】そこで、相関補償部35において、相関演
算結果と内部状態量およびあらかじめメモリ37に設定
しておいた補正値によって、相関演算結果を補正し、路
面外乱の影響を除外する。Therefore, in the correlation compensator 35, the correlation calculation result is corrected by the correlation calculation result, the internal state amount and the correction value set in the memory 37 in advance, and the influence of the road surface disturbance is excluded.
【0356】診断部36では、図9で示された実施例と
同様な作用により、補正された相関演算結果に基づき、
タイヤ空気圧の異常を検出する。In the diagnosis section 36, based on the corrected correlation calculation result, by the same operation as that of the embodiment shown in FIG.
Detect abnormal tire pressure.
【0357】以下に、相関補償部35の作用を述べる。The operation of the correlation compensator 35 will be described below.
【0358】タイヤの空気圧が変動し、タイヤのバネ定
数が変動すると、外乱オブザーバ32は数36で表され
る外乱を推定することはすべに述べた。そして、前記実
施例と同様に相関演算部70において、外乱の測定値と
相対速度との相互相関を演算し、その結果を正規化部7
2において相対速度の自己相関関数で割ると、正規化部
72の出力は次に示すようになる。It has been fully described that the disturbance observer 32 estimates the disturbance expressed by the equation 36 when the tire air pressure fluctuates and the tire spring constant fluctuates. Then, in the same manner as in the above embodiment, the correlation calculation unit 70 calculates the cross-correlation between the measured value of the disturbance and the relative speed, and the result is normalized by the normalization unit
When divided by the autocorrelation function of the relative velocity at 2, the output of the normalization unit 72 is as follows.
【0359】[0359]
【数76】 ここに、[Equation 76] here,
【0360】[0360]
【外58】 は次式に示すものである。[Outside 58] Is shown in the following equation.
【0361】[0361]
【数77】 ただし、[Equation 77] However,
【0362】[0362]
【数78】 である。[Equation 78] Is.
【0363】このように、路面外乱と相対速度に相関が
あると、数76の右辺第2項が相関演算結果に影響を及
ぼすことになる。As described above, if there is a correlation between the road surface disturbance and the relative speed, the second term on the right side of the equation 76 affects the correlation calculation result.
【0364】一方、空気圧が正常な状態の下では、正規
化部72の出力Jは、数76においてOn the other hand, under normal air pressure conditions, the output J of the normalizing section 72 is given by
【0365】[0365]
【数79】 としたものと等しくなる。この値は次のように表すこと
ができる。[Equation 79] Is equal to This value can be expressed as:
【0366】[0366]
【数80】 そこで、この出力結果Jをk1/m1で割った値[Equation 80] Therefore, this output result J is divided by k1 / m1
【0367】[0367]
【数81】 を補正値hとしてあらかじめメモリ37に記憶してお
く。[Equation 81] Is stored in the memory 37 in advance as a correction value h.
【0368】この補正値hは、路面外乱の大きさによら
ずほぼ一定の値をもつ。したがって、あらかじめ空気圧
が正常であるときに、サスペンション10の適当な動作
状態の下で正規化部72の出力Jと数81に基づいた演
算結果とを対応づけてメモリに記憶し、補正値として用
いればよい。The correction value h has a substantially constant value regardless of the magnitude of the road surface disturbance. Therefore, when the air pressure is normal, the output J of the normalizing unit 72 and the calculation result based on the equation 81 are stored in the memory in association with each other under a proper operating condition of the suspension 10 and used as a correction value. Good.
【0369】数76と数81より、正規化部72の出力
は、From the expressions 76 and 81, the output of the normalizing section 72 is
【0370】[0370]
【数82】 で表せるので、バネ定数の変動量は、[Equation 82] Can be expressed as
【0371】[0371]
【数83】 で求めることができる。[Equation 83] Can be found at.
【0372】そこで、相関補償部35では、正規化部7
2より出力されたJを用いて補正値hを読出し、この補
正値hを用い、数83の演算式に従って演算を行い、こ
の演算結果を改めてJとして診断部36に出力する。Therefore, in the correlation compensator 35, the normalizer 7
The correction value h is read using the J output from the data 2, the calculation is performed using the correction value h according to the arithmetic expression of Expression 83, and the calculation result is output to the diagnosis unit 36 as J again.
【0373】そして、診断部36において図9の実施例
と同様な作用により、空気圧の異常を判定する。Then, the diagnosis unit 36 determines the abnormality of the air pressure by the same operation as that of the embodiment of FIG.
【0374】このように、本実施例では、サスペンショ
ンの内部状態量が路面外乱に対し相関がある場合でも、
容易に外部からの外乱と空気圧の異常によって生ずる内
部外乱とを分離し、空気圧の異常を判定することができ
る。As described above, in this embodiment, even when the internal state quantity of the suspension has a correlation with the road surface disturbance,
It is possible to easily separate the external disturbance and the internal disturbance caused by the abnormality in the air pressure to determine the abnormality in the air pressure.
【0375】図29には、このようにして行われるタイ
ヤ空気圧の異常検出アルゴリズムのフローチャートが示
されている。フロー120に沿って、相互相関および自
己相関の演算を行い、数76で示される正規化された値
Jおよび補正値hを用いて数83の演算を行い、その演
算値を改めてJとして用い、タイヤの空気圧の正常、異
常判別を行っている。FIG. 29 shows a flowchart of the tire pressure abnormality detection algorithm thus performed. Along the flow 120, cross-correlation and auto-correlation are calculated, the normalized value J and the correction value h shown in Formula 76 are used to calculate Formula 83, and the calculated value is used as J again. The tire pressure is judged to be normal or abnormal.
【0376】図30(a)は、故意にサスペンションの
相対速度と路面外乱との間に相関が生じるように制御器
を調整し、空気圧が2.0Kg/cm2 である状態(基
準状態の一例)の下で車を走らせ、数81の演算を行っ
た結果の時間的変動が示されている。図30(b)は、
図30(a)の測定時より粗い路面で車を走らせ、同様
な演算を行った結果が示されている。これらの結果か
ら、数81の演算結果は、時間的な変化も少なく、路面
の状態が変化してもほとんど変わらないことがわかる。
したがって、この値の代表値を補正値hとして利用でき
ることが理解される。FIG. 30A shows a state in which the controller is adjusted so that the relative velocity of the suspension and the road surface disturbance are intentionally generated, and the air pressure is 2.0 Kg / cm 2 (an example of the standard state). The time variation is shown as a result of running the car under and calculating the equation 81. FIG. 30 (b) shows
FIG. 30 (a) shows the result of running a car on a rougher road surface than the time of measurement and performing the same calculation. From these results, it is understood that the calculation result of the equation 81 hardly changes with time, and hardly changes even if the road surface state changes.
Therefore, it is understood that the representative value of this value can be used as the correction value h.
【0377】図31(a)は、このようにサスペンショ
ンの相対速度と路面外乱との間に相関がある状態の下
で、図11に示す異常検出アルゴリズムに従って、タイ
ヤのバネ定数を推定した値と、実際に測定されたバネ定
数との値の相関関係が示されている。同図から、相対速
度と路面外乱との間に相関がある場合は、バネ定数の変
動量は精度良く推定されないことがわかる。FIG. 31 (a) shows a value obtained by estimating the spring constant of the tire according to the abnormality detection algorithm shown in FIG. 11 under the condition that the relative velocity of the suspension and the road surface disturbance are correlated. , The correlation of the value with the actually measured spring constant is shown. From the figure, it can be seen that when there is a correlation between the relative speed and the road surface disturbance, the fluctuation amount of the spring constant cannot be accurately estimated.
【0378】図31(b)は、図29に示す異常検出ア
ルゴリズムに従って、タイヤのバネ定数を推定した値
と、実際に測定されたバネ定数との値の相関関係が示さ
れている。このアルゴリズムでは、補正値として、図3
0(a)で示された値の平均値を用いている。同図よ
り、数83に従って補正演算を行うことにより、高い精
度でバネ定数の変動量が推定可能であることが理解され
る。FIG. 31 (b) shows the correlation between the estimated tire spring constant and the actually measured spring constant in accordance with the abnormality detection algorithm shown in FIG. In this algorithm, the correction value shown in FIG.
The average value of the values indicated by 0 (a) is used. From the figure, it is understood that the variation amount of the spring constant can be estimated with high accuracy by performing the correction calculation according to Formula 83.
【0379】(第9実施例)つぎに、図10で示された
第3実施例において、路面外乱とサスペンション10の
相対変位との間に相関がある場合の実施例を第9実施例
として説明する。(Ninth Embodiment) Next, in the third embodiment shown in FIG. 10, an embodiment in which there is a correlation between the road surface disturbance and the relative displacement of the suspension 10 will be described as a ninth embodiment. To do.
【0380】図25は、本実施例のブロック図を表して
いる。相関補償部35において、相関演算結果と相対変
位及びあらかじめメモリ37に設定しておいた補正値h
によって、相関演算結果を補正し、路面外乱の影響を除
外することができる。この場合、補正値hとしては、空
気圧が正常であるときの正規化部72の出力に基づいて
計算された値を用いる。FIG. 25 shows a block diagram of this embodiment. In the correlation compensator 35, the correlation calculation result, the relative displacement, and the correction value h preset in the memory 37.
Thus, the correlation calculation result can be corrected and the influence of the road surface disturbance can be excluded. In this case, as the correction value h, a value calculated based on the output of the normalizing unit 72 when the air pressure is normal is used.
【0381】(第10実施例)つぎに、図14で示され
た第4実施例において、路面外乱とサスペンション10
の相対速度との間に相関がある場合の実施例を第10実
施例として説明する。(Tenth Embodiment) Next, in the fourth embodiment shown in FIG. 14, the road surface disturbance and the suspension 10
An example in which there is a correlation with the relative speed of No. 10 will be described as a tenth example.
【0382】図26は、本実施例のブロック図を表して
いる。同図において、相関演算部70は、サスペンショ
ンの相対速度と外乱オブザーバ32が推定した総合的外
乱の第2の要素の推定値との相互相関を演算する。FIG. 26 shows a block diagram of this embodiment. In the figure, the correlation calculator 70 calculates the cross-correlation between the relative velocity of the suspension and the estimated value of the second element of the total disturbance estimated by the disturbance observer 32.
【0383】相関補償部90において、相関演算結果と
相対速度、及びあらかじめメモリ37に設定しておいた
補正値hによって、相関演算結果を補正し、路面外乱の
影響を除外する。In the correlation compensator 90, the correlation calculation result is corrected by the correlation calculation result, the relative speed, and the correction value h preset in the memory 37, and the influence of road surface disturbance is excluded.
【0384】診断部36では、図9で示された実施例と
同様な作用により、補正された相関演算結果に基づき、
空気圧の異常を検出する。なお、補正値hとしては、空
気圧が正常であるときの正規化部72の出力に基づいて
計算された値を用いる。In the diagnosis section 36, based on the corrected correlation calculation result, by the same operation as that of the embodiment shown in FIG.
Detects abnormal air pressure. As the correction value h, a value calculated based on the output of the normalizing unit 72 when the air pressure is normal is used.
【0385】(第11実施例)つぎに、図15で示され
た第5実施例において、路面外乱とサスペンション10
の相対変位との間に相関がある場合の実施例を第11実
施例として説明する。(Eleventh Embodiment) Next, in the fifth embodiment shown in FIG. 15, road surface disturbance and suspension 10
An example in which there is a correlation with the relative displacement of is described as an eleventh example.
【0386】図27は、本実施例のブロック図を表して
いる。同図において、相関演算部70は、サスペンショ
ンの相対変位と外乱オブザーバ32が推定した総合的外
部外乱w2 の推定値との相互相関を演算する。FIG. 27 shows a block diagram of this embodiment. In the figure, a correlation calculator 70 calculates the cross-correlation between the relative displacement of the suspension and the estimated value of the total external disturbance w2 estimated by the disturbance observer 32.
【0387】相関補償部90は、相関演算結果と相対変
位、及びあらかじめメモリ37に設定しておいた補正値
hによって、相関演算結果を補正し、路面外乱の影響を
除外する。The correlation compensating section 90 corrects the correlation calculation result by the correlation calculation result, the relative displacement, and the correction value h preset in the memory 37, and eliminates the influence of the road surface disturbance.
【0388】診断部36では、図9で示された実施例と
同様な作用により、補正された相関演算結果に基づき、
空気圧の異常を検出する。なお、補正値hには、空気圧
が正常であるときの正規化部72の出力に基づいて計算
された値を用いる。In the diagnosis section 36, based on the corrected correlation calculation result, by the same operation as that of the embodiment shown in FIG.
Detects abnormal air pressure. As the correction value h, a value calculated based on the output of the normalizing unit 72 when the air pressure is normal is used.
【0389】(第12実施例)つぎに、図16で示され
た第6実施例において、路面外乱とサスペンション10
の相対速度との間に相関がある場合の実施例を第12実
施例として説明する。(Twelfth Embodiment) Next, in the sixth embodiment shown in FIG. 16, road surface disturbance and suspension 10
An embodiment in the case where there is a correlation with the relative speed of is described as a twelfth embodiment.
【0390】図28は、本実施例のブロック図を表して
いる。同図において、相関演算部70は、サスペンショ
ンの相対速度と減衰器定数補償部80の出力であるw12
との相互相関を演算する。FIG. 28 shows a block diagram of this embodiment. In the figure, the correlation calculator 70 outputs w12 which is the output of the relative velocity of the suspension and the attenuator constant compensator 80.
Calculate the cross-correlation with.
【0391】相関補償部35は、相関演算結果と相対速
度、及びあらかじめメモリ37に設定しておいた補正値
hによって、相関演算結果を補正し、路面外乱の影響を
除外する。The correlation compensator 35 corrects the correlation calculation result by the correlation calculation result, the relative speed, and the correction value h preset in the memory 37, and eliminates the influence of the road surface disturbance.
【0392】診断部36では、図9で示された実施例と
同様な作用により、補正された相関演算結果に基づき、
空気圧の異常を検出する。なお、補正値hとして、空気
圧が正常であるときの正規化部72の出力に基づいて計
算された値を用いる。In the diagnosis section 36, based on the corrected correlation calculation result, by the same operation as that of the embodiment shown in FIG.
Detects abnormal air pressure. As the correction value h, a value calculated based on the output of the normalizing unit 72 when the air pressure is normal is used.
【0393】このように、本発明では、サスペンション
の内部状態量が外部外乱に対し相関がある場合でも、容
易に路面外乱と空気圧異常によって生ずる内部外乱とを
分離し、タイヤ空気圧の異常を検出することができる。As described above, in the present invention, even when the internal state quantity of the suspension has a correlation with the external disturbance, the road surface disturbance and the internal disturbance caused by the air pressure abnormality are easily separated, and the tire pressure abnormality is detected. be able to.
【0394】(第13実施例)次に、本発明の動的シス
テムの診断装置の原理を用い、車体重量の変動を検出す
る車体重量検出装置の実施例を詳細に説明する。なお、
前記実施例と対応する部材には、同一符号を付してその
説明は省略する。(Thirteenth Embodiment) Next, a detailed description will be given of an embodiment of a vehicle body weight detecting device for detecting a change in vehicle body weight using the principle of the dynamic system diagnostic device of the present invention. In addition,
The members corresponding to those in the above-mentioned embodiment are designated by the same reference numerals and the description thereof will be omitted.
【0395】本実施例をアクティブサスペンションに適
用した場合と、従来のパッシブなサスペンションに適用
した場合について説明する。 アクティブサスペンションに適用した場合 本実施例の診断対象となるサスペンションシステムを図
32に示す。同図は、図3に示された診断対象と同じで
あるため、対応する部材には同一番号を付し、その説明
は省略する。なお、この動的システム10では、第2実
施例、第3実施例と同様、ばね上部およびばね下部に、
車輪の上下振動を検出する加速度センサ60b、加速度
センサ60cが、また、サスペンションのアクティブ制
御のために圧力センサ60aが設けられているものとす
る。このようなサスペンションシステム10を、状態方
程式で表すと次式のようになる。The case where this embodiment is applied to the active suspension and the case where it is applied to the conventional passive suspension will be described. When Applied to Active Suspension FIG. 32 shows a suspension system to be diagnosed in this embodiment. Since the same figure is the same as the diagnosis target shown in FIG. 3, the corresponding members are denoted by the same reference numerals, and the description thereof will be omitted. In addition, in this dynamic system 10, as in the second and third embodiments, the sprung portion and the unsprung portion are
It is assumed that an acceleration sensor 60b and an acceleration sensor 60c that detect vertical vibrations of the wheels, and a pressure sensor 60a for active control of the suspension are provided. The suspension system 10 as described above is represented by the following equation when expressed by a state equation.
【0396】[0396]
【数84】 ここに、a=k1/m1+k2/m1+k2/m2,b
=1/m1+1/m2,Tは操作量uとアクティブ制御
力f間の遅れ時間を意味している。[Equation 84] Where a = k1 / m1 + k2 / m1 + k2 / m2, b
= 1 / m1 + 1 / m2, T means a delay time between the manipulated variable u and the active control force f.
【0397】図32において、ばね上質量m2が車体重
量を表している。そこで、本実施例では、車体重量の変
動をパラメータm2の変動で表し、同時に、タイヤ40
の空気圧異常、ガスバネ46の異常および減衰器48の
異常を想定し、それぞれ、パラメータk1,k2および
Dmの変動として扱う。In FIG. 32, the sprung mass m2 represents the weight of the vehicle body. Therefore, in the present embodiment, the variation of the vehicle body weight is represented by the variation of the parameter m2, and at the same time, the tire 40
The air pressure abnormality, the gas spring 46 abnormality, and the attenuator 48 abnormality are assumed and treated as fluctuations of the parameters k1, k2, and Dm, respectively.
【0398】図33には、本実施例のシステムのブロッ
ク図が示されている。診断対象となるサスペンションシ
ステム10は、制御器12から出力される操作量uを入
力とし、数84に含まれるベクトルFIG. 33 is a block diagram of the system of this embodiment. The suspension system 10 to be diagnosed receives the operation amount u output from the controller 12 as an input, and a vector included in the equation 84.
【0399】[0399]
【外12】 を内部状態量とするよう構成されたシステムである。[Outside 12] Is a system configured such that
【0400】前記内部状態量ベクトルのxに含まれる各
要素のうち、ばね上加速度は図32に示される加速度セ
ンサ60bから直接検出され、ばね上速度はばね上加速
度を積分することによって求められる。相対加速度は加
速度センサ60cにより検出されるばね下加速度とばね
上加速度の差から求められる。相対速度は、相対加速度
を積分することによって求められる。このような演算を
行う各演算部は、実施例のサスペンションシステム10
内に常に組み込まれているものとする。したがって、サ
スペンション10の出力は、前記数84に含まれる内部
状態量ベクトルAmong the elements included in x of the internal state quantity vector, the sprung acceleration is directly detected by the acceleration sensor 60b shown in FIG. 32, and the sprung speed is obtained by integrating the sprung acceleration. The relative acceleration is obtained from the difference between the unsprung acceleration and the unsprung acceleration detected by the acceleration sensor 60c. The relative velocity is obtained by integrating the relative acceleration. The respective calculation units that perform such calculations are the suspension system 10 of the embodiment.
Shall always be incorporated within. Therefore, the output of the suspension 10 is the internal state quantity vector included in the equation 84.
【0401】[0401]
【外13】 となる。[Outside 13] Becomes
【0402】本実施例の制御器12は、このようにして
出力される内部状態量ベクトルxを入力とし、アクティ
ブサスペンションシステム10の入力となる操作量uを
演算出力している。The controller 12 of the present embodiment receives the internal state quantity vector x thus output as an input, and calculates and outputs the manipulated variable u which becomes the input of the active suspension system 10.
【0403】また、前記アクティブサスペンションシス
テム10を診断対象とする実施例の診断装置30は、外
乱オブザーバ32と、相関演算部34と、変動量検出部
90とを含む。Further, the diagnostic device 30 of the embodiment which targets the active suspension system 10 includes a disturbance observer 32, a correlation calculator 34, and a variation detector 90.
【0404】前記外乱オブザーバ32は、制御器12の
出力uとアクティブササスペンションシステム10の出
力xとを入力とし、上記で想定したパラメータの変動を
アクティブサスペンションシステム10内で発生する内
部外乱として推定するよう形成されている。The disturbance observer 32 receives the output u of the controller 12 and the output x of the active suspension system 10 as inputs, and estimates the fluctuation of the parameters assumed above as an internal disturbance generated in the active suspension system 10. Is formed.
【0405】状態量検出部60は、アクティブサスペン
ションシステム10の出力xから車体重量m2の変動に
よってシステム10に影響を及ぼす状態量(この場合は
f−u)を抽出する。状態量として(f−u)を選ぶ理
由は後述の作用で述べる。The state quantity detection unit 60 extracts from the output x of the active suspension system 10 the state quantity (fu in this case) which affects the system 10 by the fluctuation of the vehicle body weight m2. The reason for selecting (fu) as the state quantity will be described later in the operation.
【0406】前記相関演算部34は、相互相関演算部7
0と、正規化部72と、自己相関演算部74とを含む。The correlation calculator 34 is the cross-correlation calculator 7
0, a normalization unit 72, and an autocorrelation calculation unit 74 are included.
【0407】そして、相互相関演算部70は、外乱オブ
ザーバ32が推定した総合的外乱と、(f−u)との相
互相関を演算し出力する。Then, the cross-correlation calculating section 70 calculates and outputs the cross-correlation between the total disturbance estimated by the disturbance observer 32 and (fu).
【0408】また、前記自己相互相関演算部74は、前
記状態量(f−u)の自己相関関数を演算する。The auto-correlation calculator 74 calculates the auto-correlation function of the state quantity (fu).
【0409】そして、正規化部72は、相互相関演算部
70が演算した相互相関関数を、前記自己相関演算部7
4が演算した自己相関関数で割って正規化し、変動量検
出部90において車体重量の変動を検出する。Then, the normalization section 72 calculates the cross-correlation function calculated by the cross-correlation calculation section 70 from the auto-correlation calculation section 7
4 is divided by the autocorrelation function calculated and normalized, and the fluctuation amount detection unit 90 detects fluctuations in the vehicle body weight.
【0410】本実施例は以上の構成からなり、つぎにそ
の作用を説明する。This embodiment is constructed as described above, and its operation will be described below.
【0411】想定したパラメータ変動を以下のように定
義する。The assumed parameter fluctuation is defined as follows.
【0412】[0412]
【数85】 上記のようなパラメータ変動が発生すると、変動によっ
て変化したシステム10の応答は、正常な応答にパラメ
ータ変動に対応した内部外乱が加わったものとみなすこ
とができる。[Equation 85] When the above-described parameter fluctuation occurs, the response of the system 10 that has changed due to the fluctuation can be regarded as a normal response to which internal disturbance corresponding to the parameter fluctuation is added.
【0413】外乱オブザーバ32は、サスペンションシ
ステム10の出力信号xと入力信号uを入力とし、前記
内部外乱と外部外乱とを含む総合的外乱ベクトルwを推
定演算して出力する。そのときの総合的外乱の推定値はThe disturbance observer 32 receives the output signal x and the input signal u of the suspension system 10 as input, and estimates and outputs a comprehensive disturbance vector w including the internal disturbance and the external disturbance. The estimated value of the total disturbance at that time is
【0414】[0414]
【数86】 となる。[Equation 86] Becomes
【0415】上式において、車体重量m2 の変動だけで
表される項は外乱要素In the above equation, the term represented only by the fluctuation of the vehicle body weight m2 is the disturbance factor.
【0416】[0416]
【外14】 の第3項のΔa25f,第4項のΔb2uおよび[Outside 14] Δa25f of the third term, Δb2u of the fourth term of
【0417】[0417]
【外15】 の第4項のΔa45f,第5項のΔb4uである。上式で
示された総合的外乱から車体重量m2の変動を抽出する
には、外部外乱である路面外乱[Outside 15] The fourth term is Δa45f and the fifth term is Δb4u. To extract the fluctuation of the vehicle body weight m2 from the total disturbance represented by the above equation, the road surface disturbance that is an external disturbance is used.
【0418】[0418]
【外16】 の存在しない外乱要素[Outside 16] Disturbance element that does not exist
【0419】[0419]
【外17】 を用いることが望ましい。[Outside 17] Is preferred.
【0420】上式The above formula
【0421】[0421]
【外18】 は次式のように書き直せる。[Outside 18] Can be rewritten as
【0422】[0422]
【数87】 上式から車体重量m2の変動を表す量Δa25を抽出す
る。そこで、相関演算部70では推定した総合的外乱[Equation 87] From the above equation, the amount Δa25 representing the fluctuation of the vehicle body weight m2 is extracted. Therefore, the correlation calculator 70 estimates the total disturbance.
【0423】[0423]
【外19】 と(f−u)との相互相関を演算する。この相関関係を[Outside 19] And (fu) are calculated. This correlation
【0424】[0424]
【数88】 とすると、これは次式のように演算される。[Equation 88] Then, this is calculated by the following equation.
【0425】[0425]
【数89】 このような相互相関を演算することにより、Δa25の項
と他の項が分離され、車体重量m2の変動のみが抽出さ
れることになる。すなわち、出力される総合的外乱の推
定値[Equation 89] By calculating such cross-correlation, the term of Δa25 is separated from the other terms, and only the fluctuation of the vehicle body weight m2 is extracted. That is, the estimated value of the total disturbance output
【0426】[0426]
【外20】 を求めるとともに、(f−u)をN点続けてサンプリン
グして次式で示す平均値を求める。[Outside 20] And (fu) are sampled continuously for N points to obtain the average value shown by the following equation.
【0427】[0427]
【数90】 そして、これらの平均値を用いて前記数89の相関演算
を行う。この相関関数を行うと、Δa25の項以外の項が
消え、その値は次式に示すようになる。[Equation 90] Then, using the average value of these, the correlation calculation of the equation 89 is performed. When this correlation function is performed, the terms other than the term of Δa25 disappear, and the value becomes as shown in the following equation.
【0428】[0428]
【数91】 このようにして計算された相関関数は、車体重量m2の
変動を表す項と、相関演算に用いたサスペンションの状
態量(f−u)の自己相関関数との積で表現できる。し
たがって、得られた相関関数を、状態量(f−u)の自
己相関関数で割れば、車体重量m2 の変動を定量的に検
出できる。[Formula 91] The correlation function calculated in this way can be expressed by the product of the term representing the fluctuation of the vehicle body weight m2 and the autocorrelation function of the suspension state quantity (fu) used for the correlation calculation. Therefore, if the obtained correlation function is divided by the autocorrelation function of the state quantity (fu), the fluctuation of the vehicle body weight m2 can be quantitatively detected.
【0429】この状態量(f−u)の自己相関関数は、
自己相関演算部74により演算され、正規化部72に入
力されることになっている。そして、正規化部72は、
相互相関演算部70から出力される相関関数を自己相関
演算部74から出力される自己相関関数で割ることによ
り次式で示すよう、車体重量m2の変動を検出出力して
いる。The autocorrelation function of this state quantity (fu) is
It is calculated by the autocorrelation calculation unit 74 and input to the normalization unit 72. Then, the normalization unit 72
By dividing the correlation function output from the cross-correlation calculation unit 70 by the auto-correlation function output from the auto-correlation calculation unit 74, the fluctuation of the vehicle body weight m2 is detected and output as shown by the following equation.
【0430】[0430]
【数92】 ここにおいて、パラメータm2およびTは既知である。
したがって、変動量検出部90は、正規化部72の出力
Jを用い次式に示す演算を行い、車体重量m2の変動量
Δm2を正確に求めることができる。[Equation 92] Here, the parameters m2 and T are known.
Therefore, the fluctuation amount detection unit 90 can accurately calculate the fluctuation amount Δm2 of the vehicle body weight m2 by using the output J of the normalization unit 72 and performing the calculation shown in the following equation.
【0431】[0431]
【数93】 なお、本実施例では、相関演算に用いた状態量を(f−
u)に選んだが、これをfに選んでもよい。そのとき相
互相関演算部70は、総合的外乱の第1要素の推定値と
状態fとの相関を演算し、次式で示す値を出力する。[Equation 93] In this example, the state quantity used for the correlation calculation is (f-
Although u) is selected, this may be selected as f. At that time, the cross-correlation calculation unit 70 calculates the correlation between the estimated value of the first element of the total disturbance and the state f, and outputs the value shown by the following equation.
【0432】[0432]
【数94】 ここで、状態fは操作量uが時間Tだけ遅れたものであ
るから、操作量uと状態fの相関C(u,f)は零とは
ならないこともある。そこで、車体重量m2の変動を求
めるためには、まず状態fの自己相関演算と同時に、操
作量uと状態fとの相互相関C(u,f)を求める。次
に、この値と、状態fの自己相関関数C(f,f)との
差C(f,f)−C(u,f)を求める。そして、正規
化部72において、相互相関演算部70の出力を、求め
た差の値で割ることにより、車体重量m2の変動を検出
できる。その時の正規化部72の出力Jは次式のように
なる。[Equation 94] Since the state f is the operation amount u delayed by the time T, the correlation C (u, f) between the operation amount u and the state f may not be zero. Therefore, in order to obtain the fluctuation of the vehicle body weight m2, first, simultaneously with the autocorrelation calculation of the state f, the cross-correlation C (u, f) between the operation amount u and the state f is obtained. Next, the difference C (f, f) -C (u, f) between this value and the autocorrelation function C (f, f) of the state f is obtained. Then, in the normalization unit 72, the output of the cross-correlation calculation unit 70 is divided by the calculated difference value, so that the variation in the vehicle body weight m2 can be detected. The output J of the normalization unit 72 at that time is as follows.
【0433】[0433]
【数95】 また、同様な方法により、相互相関演算部70において
外乱[Formula 95] In addition, in the same manner, the cross-correlation calculation unit 70 causes the disturbance.
【0434】[0434]
【外21】 の推定値と相対速度[Outside 21] Estimated value and relative velocity
【0435】[0435]
【外22】 との相関関数[Outside 22] Correlation function with
【0436】[0436]
【外23】 を求め、自己相関演算部74において相対速度[Outside 23] And the relative velocity is calculated in the autocorrelation calculation unit 74.
【0437】[0437]
【外24】 の自己相関関数[Outside 24] Autocorrelation function of
【0438】[0438]
【外25】 を求め、正規化部72において、相関関数[Outside 25] And the normalization unit 72 calculates the correlation function
【0439】[0439]
【外26】 を相対速度[Outside 26] The relative speed
【0440】[0440]
【外27】 の自己相関関数[Outside 27] Autocorrelation function of
【0441】[0441]
【外28】 で割ると、正規化部72の出力Jとして、ガスバネ定数
k2の変動と車体重量m2 の変動で表される量[Outside 28] Dividing by, the output J of the normalization unit 72 is the amount represented by the fluctuation of the gas spring constant k2 and the fluctuation of the vehicle body weight m2.
【0442】[0442]
【数96】 が求められる。ところが、車体重量m2の変動量Δm2
は、上記実施例で示された方法により求められるので、
このΔm2を用いることにより、ガスバネ定数k2の変
動量Δk2も求めることができる。[Equation 96] Is required. However, the variation amount Δm2 of the vehicle body weight m2
Is obtained by the method shown in the above example,
By using this Δm2, the variation amount Δk2 of the gas spring constant k2 can also be obtained.
【0443】さらに、相互相関演算部70において外乱Further, in the cross-correlation calculation unit 70, the disturbance
【0444】[0444]
【外29】 の推定値と相対加速度[Outside 29] Estimated value and relative acceleration
【0445】[0445]
【外30】 との相関関数[Outside 30] Correlation function with
【0446】[0446]
【外31】 を求め、自己相関演算部74において相対加速度[Outside 31] And the relative acceleration is calculated in the autocorrelation calculation unit 74.
【0447】[0447]
【外32】 の自己相関関数[Outside 32] Autocorrelation function of
【0448】[0448]
【外33】 を求め、正規化部72において、相関関数[Outside 33] And the normalization unit 72 calculates the correlation function
【0449】[0449]
【外34】 を相対加速度[Outside 34] Relative acceleration
【0450】[0450]
【外35】 の自己相関関数[Outside 35] Autocorrelation function of
【0451】[0451]
【外36】 で割ると、正規化部72の出力Jとして、減衰器定数D
mの変動と車体重量m2の変動で表される量[Outside 36] When divided by, the attenuator constant D is obtained as the output J of the normalization unit 72.
Amount represented by fluctuations in m and fluctuations in vehicle weight m2
【0452】[0452]
【数97】 が求められ、上記実施例で求めた車体重量m2の変動量
Δm2を用いることにより、減衰器定数Dmの変動量Δ
Dmが求められる。[Numerical Expression 97] Is calculated. By using the variation amount Δm2 of the vehicle body weight m2 obtained in the above embodiment, the variation amount Δ of the attenuator constant Dm is obtained.
Dm is required.
【0453】同様に、相互相関演算部70において総合
的外乱の推定値Similarly, the estimated value of the total disturbance is calculated by the cross-correlation calculation unit 70.
【0454】[0454]
【外37】 と相対速度[Outside 37] And relative speed
【0455】[0455]
【外38】 との相関関数[Outside 38] Correlation function with
【0456】[0456]
【外39】 を求め、自己相関演算部74において相対加速度[Outside 39] And the relative acceleration is calculated in the autocorrelation calculation unit 74.
【0457】[0457]
【外40】 の自己相関関数[Outside 40] Autocorrelation function of
【0458】[0458]
【外41】 を求め、正規化部72において、相関関数[Outside 41] And the normalization unit 72 calculates the correlation function
【0459】[0459]
【外42】 を相対速度[Outside 42] The relative speed
【0460】[0460]
【外43】 の自己相関関数[Outside 43] Autocorrelation function of
【0461】[0461]
【外44】 で割ると、タイヤばね定数k1の変動量Δk1と、正規
化部72の出力Jとして、ガスバネ定数k2の変動量Δ
k2と車体重量m2の変動量Δk2で表される量[Outside 44] Dividing by, the variation amount Δk1 of the tire spring constant k1 and the variation amount Δ of the gas spring constant k2 as the output J of the normalization unit 72.
Amount represented by variation amount Δk2 between k2 and vehicle body weight m2
【0462】[0462]
【数98】 が求められ、上記の手法により既に、ガスバネ定数k2
の変動量Δk2および車体重量m2の変動量Δm2は求
められているので、タイヤばね定数k1の変動量Δk1
も知ることができる。[Equation 98] And the gas spring constant k2 has already been obtained by the above method.
The variation amount Δk2 of the tire spring constant k1 and the variation amount Δk2 of the vehicle body weight m2 are obtained.
Can also know.
【0463】このように、本実施例によれば、車体重量
m2の変動量が容易に検出でき、求められた値を用いて
他のパラメータ変動量も順次求めることができる。As described above, according to the present embodiment, the variation amount of the vehicle body weight m2 can be easily detected, and the other parameter variation amounts can be sequentially obtained using the obtained values.
【0464】そして、このようにして求められた車体重
量の変動量および種々のパラメータの変動量をアクティ
ブサスペンションの制御則に利用することにより、これ
らの変動に応じた最適な乗り心地を達成することができ
る。By utilizing the variation amount of the vehicle body weight and the variation amounts of various parameters thus obtained in the control law of the active suspension, the optimum riding comfort corresponding to these variations can be achieved. You can
【0465】図33のブロック図に基づいて行ったシミ
ュレーション結果を図36に示す。このシミュレーショ
ンでは、外乱推定およびデータのサンプルを5ms毎に行
い、相互相関及び自己相互相関を過去2秒間に得られた
情報を用いて行っている。同図では、車体重量は基準と
なる重量に対して0%から40%まで変化させ、そのと
きの車体重量変動量の推定値からその変動率を算出して
いる。この結果より、車体重量の変動率が±10%以内
の精度で推定されていることがわかる。FIG. 36 shows the result of simulation performed based on the block diagram of FIG. In this simulation, disturbance estimation and data sampling are performed every 5 ms, and cross-correlation and auto-cross-correlation are performed using information obtained in the last 2 seconds. In the figure, the vehicle body weight is changed from 0% to 40% with respect to the reference weight, and the variation rate is calculated from the estimated value of the vehicle body weight variation amount at that time. From this result, it is understood that the variation rate of the vehicle body weight is estimated with an accuracy within ± 10%.
【0466】パッシブサスペンションに適用した場合 本実施例の診断対象となるサスペンションシステムは、
図13に示されたタイヤ空気圧診断装置における診断対
象と同じであるため、その説明は省略する。このサスペ
ンションシステム10の状態方程式は、数45のように
なることはすでに述べた。When applied to a passive suspension The suspension system to be diagnosed in this example is
Since it is the same as the diagnosis target in the tire air pressure diagnosis device shown in FIG. 13, the description thereof will be omitted. It has already been stated that the equation of state of the suspension system 10 is as shown in Equation 45.
【0467】図13において、ばね上質量m2が車体重
量を表している。そこで、本実施例では、車体重量の変
動をパラメータm2の変動で表し、同時に、タイヤ40
の空気圧異常、ガスバネ46の異常および減衰器48の
異常を想定し、それぞれ、パラメータk1,k2および
Dmの変動として扱う。In FIG. 13, the sprung mass m2 represents the weight of the vehicle body. Therefore, in the present embodiment, the variation of the vehicle body weight is represented by the variation of the parameter m2, and at the same time, the tire 40
The air pressure abnormality, the gas spring 46 abnormality, and the attenuator 48 abnormality are assumed and treated as fluctuations of the parameters k1, k2, and Dm, respectively.
【0468】図34には、本実施例のシステムのブロッ
ク図が示されている。また、診断対象となるサスペンシ
ョンシステム10の出力は、数45の内部状態ベクトル
xであることも既に述べた。FIG. 34 is a block diagram of the system of this embodiment. Moreover, it has already been described that the output of the suspension system 10 to be diagnosed is the internal state vector x of Equation 45.
【0469】また、前記サスペンションシステム10を
診断対象とする実施例の診断装置30は、外乱オブザー
バ32と、相関演算部34と、状態量検出部60と、変
動量検出部90とを含む。Further, the diagnostic device 30 of the embodiment in which the suspension system 10 is a diagnostic object includes a disturbance observer 32, a correlation calculator 34, a state quantity detector 60, and a variation quantity detector 90.
【0470】前記外乱オブザーバ32は、パッシブサス
ペンションシステム10の出力xとを入力とし、上記で
想定したパラメータの変動をパッシブサスペンションシ
ステム10内で発生する内部外乱として推定するよう形
成されている。The disturbance observer 32 is formed to receive the output x of the passive suspension system 10 as an input and estimate the fluctuation of the parameters assumed above as an internal disturbance generated in the passive suspension system 10.
【0471】状態量検出部60は、パッシブサスペンシ
ョンシステム10の出力xから車体重量m2の変動によ
ってシステム10に影響を及ぼす状態量(この場合は相
対速度及び相対加速度)を抽出する。The state quantity detection unit 60 extracts, from the output x of the passive suspension system 10, the state quantity (in this case, the relative velocity and the relative acceleration) that affects the system 10 by the fluctuation of the vehicle body weight m2.
【0472】前記相対演算部34は、相互相関演算部7
0と、正規化部72と、自己相関演算部74とを含む。The relative calculator 34 is the cross-correlation calculator 7
0, a normalization unit 72, and an autocorrelation calculation unit 74 are included.
【0473】そして、相互相関演算部70は、外乱オブ
ザーバ32が推定した総合的外乱と相対速度および相対
加速度との相互相関を演算し出力する。Then, the cross-correlation calculator 70 calculates and outputs the cross-correlation between the total disturbance estimated by the disturbance observer 32 and the relative velocity and relative acceleration.
【0474】また、前記自己相互相関演算部74は、前
記相対速度および相対加速度それぞれの自己相関関数を
演算する。Further, the auto-correlation calculator 74 calculates auto-correlation functions of the relative velocity and the relative acceleration.
【0475】そして、正規化部72は、相互相関演算部
70が演算した相互相関関数を、前記自己相関演算部7
4が演算した自己相関関数で割って正規化し、変動量検
出部90において車体重量の変動を検出する。Then, the normalization section 72 calculates the cross-correlation function calculated by the cross-correlation calculation section 70 from the autocorrelation calculation section 7
4 is divided by the autocorrelation function calculated and normalized, and the fluctuation amount detection unit 90 detects fluctuations in the vehicle body weight.
【0476】本実施例は以上の構成からなり、つぎにそ
の作用を説明する。This embodiment is constructed as described above, and its operation will be described below.
【0477】想定したパラメータ変動を以下のように定
義する。The assumed parameter fluctuation is defined as follows.
【0478】[0478]
【数99】 上記のようなパラメータ変動が発生すると、変動によっ
て変化したサスペンションシステム10の応答は、正常
な応答にパラメータ変動に対応した内部外乱が加わった
ものとみなすことができる。[Numerical expression 99] When the above-mentioned parameter fluctuation occurs, the response of the suspension system 10 changed by the fluctuation can be regarded as a normal response to which an internal disturbance corresponding to the parameter fluctuation is added.
【0479】外乱オブザーバ32は、サスペンションシ
ステム10の出力信号xと入力信号uを入力とし、前記
内部外乱とを含む総合的外乱ベクトルwを推定演算して
出力する。そのときの推定された総合的外乱はThe disturbance observer 32 receives the output signal x and the input signal u of the suspension system 10 as inputs, and estimates and outputs a comprehensive disturbance vector w including the internal disturbance. The estimated total disturbance at that time is
【0480】[0480]
【数100】 となる。[Equation 100] Becomes
【0481】上式において、車体重量m2の変動だけで
表される項は存在しないので、いくつかの変動項を用い
て車体重量m2の変動を検出する。In the above equation, since there is no term represented only by the variation of the vehicle body weight m2, the variation of the vehicle body weight m2 is detected by using some variation terms.
【0482】まず、相互相関演算部70において推定さ
れた総合的外乱の第1要素および第2要素First, the first element and the second element of the total disturbance estimated in the cross-correlation calculation unit 70.
【0483】[0483]
【外45】 [Outside 45]
【0484】[0484]
【外46】 と相対速度および相対加速度との相互相関を演算する。[Outside 46] And the relative correlation between the relative velocity and the relative acceleration is calculated.
【0485】ここにおいて、Here,
【0486】[0486]
【外47】 と相対速度との相互相関関数を[Outside 47] The cross-correlation function between
【0487】[0487]
【外48】 とし、[Outside 48] age,
【0488】[0488]
【外49】 と相対加速度との相互相関関数を[Outside 49] And the cross-correlation function of relative acceleration
【0489】[0489]
【外50】 とし、[Outside 50] age,
【0490】[0490]
【外51】 と相対速度との相互相関関数を[Outside 51] The cross-correlation function between
【0491】[0491]
【外52】 とし、[Outside 52] age,
【0492】[0492]
【外53】 と相対加速度との相互相関関数を[Outside 53] And the cross-correlation function of relative acceleration
【0493】[0493]
【外54】 とすると、これらの値は次式のようになる。[Outside 54] Then, these values are as follows.
【0494】[0494]
【数101】 [Equation 101]
【0495】[0495]
【数102】 このような相互相関を演算することにより、推定された
総合的外乱の各変動項が他の項と分離される。[Equation 102] By calculating such cross-correlation, each variation term of the estimated total disturbance is separated from other terms.
【0496】そして、このようにして計算された相関関
数を、相対速度および相対加速度の自己相関関数で割れ
ば、前記変動項が抽出できる。正規化部72は、相互相
関演算部70から出力される相関関数を自己相関演算部
74から出力される自己相関関数で割ることにより次式
で示すような4つの値を出力する。Then, the variation term can be extracted by dividing the correlation function thus calculated by the autocorrelation function of the relative velocity and the relative acceleration. The normalizer 72 divides the correlation function output from the cross-correlation calculator 70 by the autocorrelation function output from the autocorrelation calculator 74 to output four values as shown in the following equation.
【0497】[0497]
【数103】 このようにして求められた値Jij(但し、i,j=1,
2)から、変動量検出部9は、車体重量の変動を検出す
る。いま想定したパラメータ変動はΔm2,Δk1,Δ
k2,ΔDmの4種類であり、正規化部72の出力もJ
11,J12,J21,J22の4つであるから、連立方程式な
どの手法を用いて前記変動量を検出することができる。[Equation 103] The value Jij thus obtained (where i, j = 1,
From 2), the fluctuation amount detection unit 9 detects fluctuations in the vehicle body weight. The assumed parameter fluctuations are Δm2, Δk1, Δ
There are four types, k2 and ΔDm, and the output of the normalization unit 72 is J
Since there are four, 11, J12, J21, and J22, the variation amount can be detected by using a method such as simultaneous equations.
【0498】例えば、J12にJ22を加えると、For example, if J22 is added to J12,
【0499】[0499]
【数104】 となる。ここでm1,Dmは既知であるから、上式より
減衰器定数の変動量ΔDmが求められる。[Equation 104] Becomes Here, since m1 and Dm are known, the variation amount ΔDm of the attenuator constant can be obtained from the above equation.
【0500】そして、このようにして求められたΔDm
とJ12により車体重量の変動量Δm2が求められる。Then, ΔDm obtained in this way
And J12, the variation amount Δm2 of the vehicle body weight is obtained.
【0501】さらに、このようにして求められたΔm2
とJ11より、ガスバネ定数の変動量Δk2が求められ、
ここまででΔm2とΔk2が求められたので、これらの
値とJ21よりタイヤバネ定数の変動量Δk1が求められ
る。Further, Δm2 thus obtained
And J11, the fluctuation amount Δk2 of the gas spring constant is obtained,
Since Δm2 and Δk2 have been obtained up to this point, the variation Δk1 of the tire spring constant can be obtained from these values and J21.
【0502】このように本実施例では、正規化部72の
出力によって直接車体重量の変動量が検出できない場合
でも、正規化部72の出力を複数用いることによって重
体重量の変動量を検出することができ、さらにその他の
パラメータ変動量も同様に検出することができる。As described above, in this embodiment, even if the output of the normalization unit 72 cannot directly detect the amount of change in the vehicle body weight, the output of the normalization unit 72 can be used to detect the amount of change in the weight of the body. It is also possible to detect other parameter variations as well.
【0503】なお、本実施例でパッシブサスペンション
に適用した例は同様にアクティブサスペンションにも適
用できる。The example applied to the passive suspension in this embodiment can be applied to the active suspension as well.
【0504】また、本実施例では、路面外乱と内部状態
量の間に相関がないものと仮定して診断装置30を構成
したが、サスペンション10の構成や制御器12の制御
アルゴリズムによっては、前記路面外乱と前記内部状態
量との間に相関がある場合も生ずる。このような場合に
おける車体重量変動検出装置を次の実施例として説明す
る。Further, in this embodiment, the diagnostic device 30 is constructed on the assumption that there is no correlation between the road surface disturbance and the internal state quantity. However, depending on the configuration of the suspension 10 and the control algorithm of the controller 12, There may be a case where there is a correlation between the road surface disturbance and the internal state quantity. A vehicle body weight variation detecting device in such a case will be described as a next embodiment.
【0505】(第14実施例)図35には、路面外乱と
サスペンション10の内部状態量との間に相関がある場
合の実施例が示されている。(Fourteenth Embodiment) FIG. 35 shows an embodiment in which there is a correlation between the road surface disturbance and the internal state quantity of the suspension 10.
【0506】同図において、相関演算部70は、前記内
部状態量であるサスペンションの相対速度および相対加
速度と外乱オブザーバ32が推定した総合的外乱の推定
値との相互相関を演算するが、両者の間に相関がある場
合は、外部外乱として侵入する路面外乱の影響を除去す
ることはできない。In the figure, the correlation calculator 70 calculates the cross-correlation between the relative velocity and relative acceleration of the suspension, which are the internal state quantities, and the estimated value of the total disturbance estimated by the disturbance observer 32. If there is a correlation between them, it is not possible to eliminate the influence of road surface disturbance that enters as external disturbance.
【0507】そこで、相関補償部35において、相関演
算結果と内部状態量およびあらかじめメモリ37に設定
しておいた補正値hによって、相関演算結果を補正し、
路面外乱の影響を除外する。Therefore, in the correlation compensating unit 35, the correlation calculation result is corrected by the correlation calculation result, the internal state amount, and the correction value h preset in the memory 37.
Exclude the effects of road surface disturbances.
【0508】変動量検出部90では、図34で示された
実施例と同様な作用により、補正された相関演算結果に
基づき、車体重量の変動量を検出する。The fluctuation amount detecting section 90 detects the fluctuation amount of the vehicle body weight based on the corrected correlation calculation result by the same operation as that of the embodiment shown in FIG.
【0509】以下に、相関補償部35の作用を述べる。The operation of the correlation compensator 35 will be described below.
【0510】まず、前記実施例と同様に、想定したパラ
メータ変動を以下のように定義する。First, as in the above-mentioned embodiment, the assumed parameter fluctuation is defined as follows.
【0511】[0511]
【数105】 上記のような変動が生じると、外乱オブザーバ32は数
100で表される外乱を推定することはすべに述べた。
そして、前記実施例と同様に、相関演算部70は、総合
的外乱の推定値と相対速度との相関を演算し、その結果
を正規化部72において相対速度の自己相関関数で割る
と、正規化部72の出力は次に示すようになる。[Equation 105] It has been fully described that the disturbance observer 32 estimates the disturbance represented by the expression 100 when the above-described fluctuation occurs.
Then, as in the case of the above embodiment, the correlation calculating unit 70 calculates the correlation between the estimated value of the total disturbance and the relative velocity, and when the result is divided by the normalizing unit 72 by the autocorrelation function of the relative velocity, The output of the conversion section 72 is as follows.
【0512】[0512]
【数106】 このように、路面外乱と相対速度および相対加速度に相
関があると、数106のJ21の右辺第2項およびJ22の
右辺第3項が相関演算結果に影響を及ぼすことになる。[Equation 106] Thus, if there is a correlation between the road surface disturbance and the relative velocity and the relative acceleration, the second term on the right side of J21 and the third term on the right side of J22 in Formula 106 affect the correlation calculation result.
【0513】一方、パラメータ変動が生じない正常な状
態の下では、正規化部72の出力は、数106においてOn the other hand, under the normal condition in which the parameter fluctuation does not occur, the output of the normalizing unit 72 is
【0514】[0514]
【数107】 としたものと等しくなる。この値は次のように表すこと
ができる。[Equation 107] Is equal to This value can be expressed as:
【0515】[0515]
【数108】 そこで、この出力結果のなかでJ21およびJ22をk1/
m1で割った値[Equation 108] Therefore, in this output result, J21 and J22 are set to k1 /
Value divided by m1
【0516】[0516]
【数109】 を補正値hとしてあらかじめメモリ37に記録してお
く。[Equation 109] Is previously recorded in the memory 37 as a correction value h.
【0517】すなわち、この補正値h1およびh2は、
路面外乱の大きさによらずほぼ一定の値をもつのであ
る。従って、あらかじめパラメータ値が正常であるとき
に、サスペンション10の適当な動作状態の下で正規化
部72の出力のJ21およびJ22と数109に基づいた演
算結果とをメモリ37に記録し、補正値として用いれば
よい。That is, the correction values h1 and h2 are
It has a substantially constant value regardless of the magnitude of the road surface disturbance. Therefore, when the parameter value is normal in advance, under the proper operating condition of the suspension 10, J21 and J22 of the output of the normalization unit 72 and the calculation result based on the equation 109 are recorded in the memory 37, and the correction value is recorded. Can be used as
【0518】相関補償部35では、この補正値を用いて
以下の補正を行う。The correlation compensator 35 uses the correction values to make the following corrections.
【0519】[0519]
【数110】 その結果、相関補償部35では以下の値を出力する。[Equation 110] As a result, the correlation compensator 35 outputs the following values.
【0520】[0520]
【数111】 そこで、変動量検出部90において、上式に基づき、車
体重量の変動量を検出する。すなわち、数111では求
める変数は、Δk1,Δk2,Δm2,ΔDmの4つあ
り、数111には4つの方程式があるから連立方程式の
解法などを用いて、車体重量の変動量Δm2を含めたパ
ラメータ変動量Δk1,Δk2,Δm2,ΔDmを求め
ることができる。[Equation 111] Therefore, the fluctuation amount detection unit 90 detects the fluctuation amount of the vehicle body weight based on the above equation. That is, there are four variables to be obtained in the equation 111, Δk1, Δk2, Δm2, and ΔDm, and there are four equations in the equation 111. The fluctuation amounts Δk1, Δk2, Δm2, ΔDm can be obtained.
【0521】本実施例では、補正値hを記録する際の実
験時における車体重量を車体重量の基準状態とした。In the present embodiment, the vehicle body weight at the time of the experiment for recording the correction value h is set as the reference state of the vehicle body weight.
【0522】本実施例による車体重量の実際の変動と、
推定値との相関を図36に示す。本実施例によれば、車
体重量の変動を精度よく推定することができる。[0522] The actual variation of the vehicle body weight according to the present embodiment,
The correlation with the estimated value is shown in FIG. According to the present embodiment, it is possible to accurately estimate the fluctuation of the vehicle body weight.
【0523】(第15実施例)次に、請求項3に対応す
る実施例を説明する。(Fifteenth Embodiment) Next, an embodiment corresponding to Claim 3 will be described.
【0524】以上の実施例では、動的システムの状態間
に相関がないとして、総合的外乱からシステムの故障を
診断したが、システムによっては状態間に相関がある場
合もある。この場合は、相関演算部34に示されるよ
う、総合的外乱と状態との相関を、状態の自己相関で正
規化する方法では診断に誤差が生ずることがある。In the above embodiments, it is assumed that there is no correlation between the states of the dynamic system, and the system failure is diagnosed from the total disturbance. However, depending on the system, there may be a correlation between the states. In this case, an error may occur in diagnosis in the method of normalizing the correlation between the total disturbance and the state by the autocorrelation of the state, as shown in the correlation calculator 34.
【0525】このような場合には、最小自乗法のような
手法を用いることで、状態間の相関を補償する。図37
はそのブロック図を示している。同図において、タイヤ
の空気圧等の変動は、システム10の物理パラメータの
変動に置き換えられ、この変動は、外乱オブザーバ32
によって内部外乱として推定され、結局、外乱オブザー
バは、外部外乱dと内部外乱ΔAxとの和で表される総
合的外乱ベクトルを推定することは既に述べた。そのと
きの総合的外乱ベクトルの第一要素を取り上げると数2
6のように書ける。In such a case, the correlation between states is compensated by using a method such as the least squares method. FIG. 37
Shows its block diagram. In the figure, fluctuations in the tire air pressure and the like are replaced by fluctuations in the physical parameters of the system 10, and the fluctuations occur in the disturbance observer 32.
As described above, the disturbance observer estimates the total disturbance vector represented by the sum of the external disturbance d and the internal disturbance ΔAx. Taking the first element of the total disturbance vector at that time as Equation 2
You can write like 6.
【0526】数26において、Δa11はタイヤの空気圧
の変動による要素であり、その他の要素はタイヤの空気
圧以外の変動によって生じるものと仮定する。いまここ
で、例えば状態x1とx2に相関があるとする。この場
合、Δa11を検出するために、[Dw]1とx1との相
関C([Dw]1,x1)をとると、In Expression 26, it is assumed that Δa11 is an element due to a change in tire air pressure, and the other elements are caused by a change other than the tire air pressure. Here, for example, it is assumed that the states x1 and x2 have a correlation. In this case, if the correlation C ([Dw] 1, x1) between [Dw] 1 and x1 is taken to detect Δa11,
【0527】[0527]
【数117】 となる。ここで、上式を状態x1の自己相関C(x1,
x1)で割ると、次式のようになるが、前述のように状
態x1とx2に相関があるため上式右辺第2項は零とは
ならない。[Expression 117] Becomes Here, the above equation is applied to the autocorrelation C (x1,
When divided by x1), the following equation is obtained, but the second term on the right side of the above equation does not become zero because the states x1 and x2 are correlated as described above.
【0528】[0528]
【数118】 また、この場合は、あらかじめ状態x1とx2の相関C
(x1,x2)を求めておいてもΔa12がわからないの
で補償することはできない。すなわち、Δa12が零でな
い限り、Δa11を正確に求めることはできないことにな
る。[Equation 118] Further, in this case, the correlation C between the states x1 and x2 is previously set.
Even if (x1, x2) is obtained, .DELTA.a12 is not known, so it cannot be compensated. That is, unless Δa12 is zero, Δa11 cannot be accurately obtained.
【0529】そこで、数26を次式のように書き替え、Therefore, the equation 26 is rewritten as the following equation,
【0530】[0530]
【数119】 次式で示す自乗誤差指標を最小にするようなΔaを求め
ることを考える。[Equation 119] It is considered to find Δa that minimizes the squared error index represented by the following equation.
【0531】[0531]
【数120】 これは、上式をΔaで偏微分して零とおいて求められ
る。[Equation 120] This is obtained by partially differentiating the above equation by Δa and setting it to zero.
【0532】[0532]
【数121】 この方法では、システムの変動はΔa11だけでなく、そ
の他の変動も含めて変動ベクトルΔaとして同時に求め
られるという特徴がある。[Equation 121] This method is characterized in that not only Δa11 but also other fluctuations of the system are simultaneously obtained as a fluctuation vector Δa.
【0533】なお、前記数119,120,121は、
前述した数112,113,114に対応する。The above equations 119, 120 and 121 are
It corresponds to the numbers 112, 113 and 114 described above.
【0534】さらに、この手法では状態間の相関も自動
的に打ち消されるという利点がある。例えば、Further, this method has an advantage that the correlation between states is automatically canceled. For example,
【0535】[0535]
【数122】 であるとき、数121の右辺の各項は、次のように表さ
れる。[Equation 122] Then, each term on the right-hand side of the equation 121 is expressed as follows.
【0536】[0536]
【数123】 そこで、数121の右辺を計算すると、[Equation 123] So, if we calculate the right side of equation 121,
【0537】[0537]
【数124】 となって、状態間の相関C(x1,x2)を含む項が打
ち消され、システムの変動Δa11,Δa12が同時に求め
られるのである。[Equation 124] Then, the term including the correlation C (x1, x2) between the states is canceled, and the system fluctuations Δa11 and Δa12 are simultaneously obtained.
【0538】このような作用により、最小自乗法演算部
134では数121の右辺に基づいて、システムの変動
を推定し、診断部に出力している。With this operation, the least squares calculation unit 134 estimates the system fluctuation based on the right side of the equation 121 and outputs it to the diagnosis unit.
【0539】また、数121では逆行列を演算しなけれ
ばならないが、行列の次数が高いときは逆行列の演算に
は多くのメモリと演算時間を要する。しかし、これは以
下に示す漸化式を用いることにより回避できる。すなわ
ち、Further, although the inverse matrix has to be calculated in the equation 121, when the matrix has a high degree, the calculation of the inverse matrix requires a large amount of memory and calculation time. However, this can be avoided by using the recurrence formula shown below. That is,
【0540】[0540]
【数125】 とおくことにより、数121は次式のように書き替えら
れる。この数121は、前述した数115式に対応す
る。[Equation 125] Therefore, the equation 121 can be rewritten as the following equation. This number 121 corresponds to the above-mentioned equation 115.
【0541】[0541]
【数126】 上式の方法では、漸化式の初期値を[Equation 126] In the above method, the initial value of the recurrence formula is
【0542】[0542]
【数127】 とおいて、N=0から計算を始めればよい。この方法で
は行列の逆行列を計算する必要がないため、行列の次数
が高い場合には、数121をそのまま計算する方法と比
べてメモリ、演算時間を低減することができる。[Equation 127] Then, the calculation may be started from N = 0. In this method, it is not necessary to calculate the inverse matrix of the matrix, so when the order of the matrix is high, it is possible to reduce the memory and the calculation time as compared with the method of directly calculating equation 121.
【0543】さらに、誤差指標の数120の代わりにFurther, instead of the error index number 120,
【0544】[0544]
【数128】 を用いると、以下の漸化式が得られる。[Equation 128] Using, the following recurrence equation is obtained.
【0545】[0545]
【数129】 ここに、λは忘却係数と呼ばれている。この方法は、古
いデータにより小さな重みをかけてシステムの変動を求
めようとするものであり、数126と比べて集束が早
く、システムの変動が時間的によく変化する場合に有効
である。[Numerical Expression 129] Here, λ is called a forgetting factor. This method tries to obtain the system fluctuation by giving a smaller weight to old data, and is effective when convergence of the system is faster than that of Eq.
【0546】以下に図3に示した動的システムに適用し
た実施例を説明する。図38は、本実施例を示すブロッ
ク図である。本実施例では第1実施例と同じく、故障と
してタイヤ空気圧の異常、ガスバネ46の圧力異常、お
よび減衰器48の故障を想定する。そのとき、動的シス
テムの状態方程式は数15で表され、故障時に外乱オブ
ザーバ32が推定する総合的外乱は数18で示されるこ
とは既に述べた。An embodiment applied to the dynamic system shown in FIG. 3 will be described below. FIG. 38 is a block diagram showing this embodiment. In the present embodiment, as in the first embodiment, it is assumed that the tire pressure is abnormal, the gas spring 46 is abnormal in pressure, and the attenuator 48 is abnormal. At that time, the equation of state of the dynamic system is expressed by Expression 15, and the total disturbance estimated by the disturbance observer 32 at the time of failure is expressed by Expression 18.
【0547】そこで、最小自乗法演算部134におい
て、Therefore, in the least squares calculation unit 134,
【0548】[0548]
【数130】 とおき、[Equation 130] Toki,
【0549】[0549]
【数131】 あるいはそれに対応した漸化式を用いることによって、
次式で表す変動分[Equation 131] Or by using the corresponding recurrence formula,
Fluctuation expressed by the following formula
【0550】[0550]
【数132】 を求めることができる。さらに新たに[Equation 132] Can be asked. More new
【0551】[0551]
【数133】 とおき、[Expression 133] Toki,
【0552】[0552]
【数134】 あるいは、それに対応した漸化式を用いることによっ
て、次式で表す変動分[Equation 134] Alternatively, by using the recurrence formula corresponding to it, the variation
【0553】[0553]
【数135】 を求めることができる。[Equation 135] Can be asked.
【0554】これらのΔaにより、Δk1,Δk2,Δ
Dmを求めることができる。From these Δa, Δk1, Δk2, Δ
Dm can be calculated.
【0555】なお、本実施例ではuが零でない場合のア
クティブサスペンションを例にとり説明したが、本発明
をu=0のパッシブサスペンションにも適用できること
はいうまでもない。In this embodiment, the active suspension in which u is not zero has been described as an example, but it goes without saying that the present invention can be applied to a passive suspension in which u = 0.
【図1】本発明にかかる動的システムの診断装置の一例
を示すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram showing an example of a diagnostic device for a dynamic system according to the present invention.
【図2】第1実施例に用いられる外乱の近似法を示す曲
線図である。FIG. 2 is a curve diagram showing an approximation method of disturbance used in the first embodiment.
【図3】第1実施例の診断対象となる自動車のサスペン
ションシステムの概略説明図である。FIG. 3 is a schematic explanatory diagram of a suspension system of an automobile which is a diagnosis target of the first embodiment.
【図4】図3に示すサスペンションモデルを診断対象と
する第1実施例における第1態様の診断装置を示すブロ
ック図である。FIG. 4 is a block diagram showing a diagnostic device of a first aspect in a first embodiment in which the suspension model shown in FIG. 3 is a diagnostic target.
【図5】第1実施例における第2態様の診断装置を示す
ブロック図である。FIG. 5 is a block diagram showing a diagnostic device of a second aspect in the first embodiment.
【図6】第1実施例における第3態様の診断装置を示す
ブロック図である。FIG. 6 is a block diagram showing a diagnostic device of a third aspect in the first embodiment.
【図7】従来の診断装置の説明図である。FIG. 7 is an explanatory diagram of a conventional diagnostic device.
【図8】アクティブサスペンションと車輪とを含む動的
システムの概略説明図である。FIG. 8 is a schematic explanatory diagram of a dynamic system including an active suspension and wheels.
【図9】図8に示す動的システムを診断対象とする本発
明の第2実施例の診断装置のブロック図である。9 is a block diagram of a diagnostic device according to a second embodiment of the present invention, which targets the dynamic system shown in FIG. 8 as a diagnostic object.
【図10】図9に示す診断装置の変形例である本発明の
第3実施例のブロック図である。FIG. 10 is a block diagram of a third embodiment of the present invention which is a modification of the diagnostic device shown in FIG.
【図11】図9に示す診断装置の動作を示すフローチャ
ート図である。11 is a flowchart showing the operation of the diagnostic device shown in FIG.
【図12】図9に示す診断装置を用いて推定したバネ定
数の変動量と実際に測定したバネ定数との相関を示す実
測データ図である。12 is an actual measurement data diagram showing a correlation between a variation amount of a spring constant estimated by using the diagnostic device shown in FIG. 9 and an actually measured spring constant.
【図13】従来のサスペンションと、車輪とを含む動的
システムの概略説明図である。FIG. 13 is a schematic explanatory diagram of a dynamic system including a conventional suspension and wheels.
【図14】図13に示す動的システムを診断対象とする
本発明の第4実施例の診断装置のブロック図である。FIG. 14 is a block diagram of a diagnostic device according to a fourth embodiment of the present invention, which targets the dynamic system shown in FIG. 13 for diagnosis.
【図15】図14に示す診断装置の変形例である本発明
の第5実施例のブロック図である。FIG. 15 is a block diagram of a fifth embodiment of the present invention, which is a modification of the diagnostic device shown in FIG.
【図16】図14に示す診断装置の変形例である本発明
の第6実施例のブロック図である。16 is a block diagram of a sixth embodiment of the present invention which is a modified example of the diagnostic device shown in FIG.
【図17】従来のタイヤ空気圧診断装置のブロック図で
ある。FIG. 17 is a block diagram of a conventional tire pressure diagnostic device.
【図18】図17に示す従来装置を用いて測定した正常
時のデータ測定図である。FIG. 18 is a data measurement diagram in a normal state measured by using the conventional apparatus shown in FIG.
【図19】図17に示す従来装置を用いて測定した異常
時のデータ測定図である。19 is a data measurement diagram at the time of abnormality measured using the conventional apparatus shown in FIG.
【図20】本実施例の最小次元オブザーバのブロック図
である。FIG. 20 is a block diagram of a minimum dimension observer according to the present embodiment.
【図21】本発明の第7実施例のブロック図である。FIG. 21 is a block diagram of a seventh embodiment of the present invention.
【図22】前記第7実施例の変形例のブロック図であ
る。FIG. 22 is a block diagram of a modification of the seventh embodiment.
【図23】前記第7実施例の他の変形例のブロック図で
ある。FIG. 23 is a block diagram of another modification of the seventh embodiment.
【図24】本発明の第8実施例のブロック図である。FIG. 24 is a block diagram of an eighth embodiment of the present invention.
【図25】本発明の第9実施例のブロック図である。FIG. 25 is a block diagram of a ninth embodiment of the present invention.
【図26】本発明の第10実施例のブロック図である。FIG. 26 is a block diagram of a tenth embodiment of the present invention.
【図27】前記第11実施例のブロック図である。FIG. 27 is a block diagram of the eleventh embodiment.
【図28】前記第12実施例のブロック図である。FIG. 28 is a block diagram of the twelfth embodiment.
【図29】第8実施例の装置の動作を示すフローチャー
ト図である。FIG. 29 is a flow chart showing the operation of the device of the eighth embodiment.
【図30】一定の条件の下で車両を走行させた際に得ら
れる補正値の時間的変動の説明図である。FIG. 30 is an explanatory diagram of a temporal change of a correction value obtained when the vehicle is run under a constant condition.
【図31】タイヤのばね定数の推定値と、実際に測定さ
れたばね定数との相関関係の説明図である。FIG. 31 is an explanatory diagram of a correlation between an estimated value of a tire spring constant and an actually measured spring constant.
【図32】第13実施例の診断対象となる自動車のサス
ペンションシステムの概略説明図である。FIG. 32 is a schematic explanatory diagram of a vehicle suspension system which is a diagnosis target of the thirteenth embodiment.
【図33】第13実施例のブロック図である。FIG. 33 is a block diagram of a thirteenth embodiment.
【図34】第13実施例の変形例のブロック図である。FIG. 34 is a block diagram of a modification of the thirteenth embodiment.
【図35】第14実施例のブロック図である。FIG. 35 is a block diagram of a fourteenth embodiment.
【図36】図33に示す装置を用いて行った実験結果の
説明図である。FIG. 36 is an explanatory diagram of the result of an experiment conducted using the device shown in FIG. 33.
【図37】第15実施例のブロック図である。FIG. 37 is a block diagram of a fifteenth embodiment.
【図38】第15実施例の具体例のブロック図である。FIG. 38 is a block diagram of a specific example of the fifteenth embodiment.
10 動的システム 30 診断装置 32 外乱オブザーバ 34 相関演算部 36 診断部 38 故障特定部 70 相互相関演算部 72 正規化部 74 自己相関演算部 76 メモリ 78 異常判定部 80 減衰器定数補償部 u 制御入力ベクトル d 外部外乱ベクトル y 制御出力ベクトル x 状態量ベクトル 10 Dynamic System 30 Diagnostic Device 32 Disturbance Observer 34 Correlation Calculator 36 Diagnostic Unit 38 Failure Specifier 70 Cross Correlation Calculator 72 Normalizer 74 Autocorrelation Calculator 76 Memory 78 Abnormality Judge 80 Attenuator Constant Compensator u Control Input Vector d External disturbance vector y Control output vector x State quantity vector
Claims (14)
テムの診断装置であって、 前記動的システムの内部状態量ベクトルに基づき、動的
システムの外部外乱ベクトルおよび内部外乱ベクトルの
和としての総合的外乱ベクトルを推定する外乱推定手段
と、 推定された前記総合的外乱ベクトルと、前記内部状態量
ベクトルとの相互相関を演算し、前記総合的外乱ベクト
ルから内部外乱に関連する成分を分離する相関演算手段
と、 分離された内部外乱に関連する成分から、前記動的シス
テムの対応箇所を特定しその診断を行う診断手段と、 を含み、動的システムの診断を行うことを特徴とする動
的システムの診断装置。1. A diagnostic device for a dynamic system for detecting a failure of the dynamic system, comprising: an external disturbance vector of the dynamic system and a sum of the internal disturbance vector based on the internal state vector of the dynamic system. Disturbance estimating means for estimating a comprehensive disturbance vector, calculating a cross-correlation between the estimated comprehensive disturbance vector and the internal state quantity vector, and separating a component related to the internal disturbance from the comprehensive disturbance vector. A dynamic operation system including: a correlation calculation means; and a diagnosis means for identifying a corresponding portion of the dynamic system from the separated components related to the internal disturbance and performing the diagnosis. System diagnostic device.
トルの外部外乱に対し相関の無い要素との相互相関を演
算し、前記総合的外乱ベクトルの要素から内部外乱に関
連する成分を分離するよう形成されたことを特徴とする
動的システムの診断装置。2. The correlation calculating means according to claim 1, wherein the correlation calculating means calculates a cross-correlation between an element of the comprehensive disturbance vector and an element of the internal state quantity vector having no correlation with the external disturbance, A diagnostic device for a dynamic system, which is formed to separate a component related to an internal disturbance from an element of a disturbance vector.
前記内部外乱ベクトルと前記内部状態量ベクトルとの積
との誤差の自乗の時間的な和が最少となるように、前記
内部状態量ベクトルを基底ベクトルとする総合的外乱の
方向ベクトルの演算を実行し、前記総合的外乱ベクトル
の要素から内部外乱に関連する成分を分離するよう形成
されたことを特徴とする動的システムの診断装置。3. The correlation calculation means according to claim 1, wherein, as the cross-correlation calculation, the total disturbance vector,
The calculation of the direction vector of the total disturbance using the internal state vector as a base vector is performed so that the temporal sum of squares of the error between the product of the internal disturbance vector and the internal state vector is minimized. The dynamic system diagnostic device is characterized by being formed so as to separate a component related to an internal disturbance from an element of the comprehensive disturbance vector.
て、前記内部状態量ベクトルの外部外乱に対し相関の無
い要素との相互相関を演算し、前記総合的外乱ベクトル
の複数の要素から内部外乱に関連する成分の各要素を分
離するよう形成され、 前記診断手段は、 分離された内部外乱に関連する成分の各要素から、前記
動的システムの診断箇所を特定し、その診断を行うよう
形成されたことを特徴とする動的システムの診断装置。4. The correlation calculation means according to claim 1, wherein a plurality of elements of the estimated total disturbance vector are elements having no correlation with an external disturbance of the internal state quantity vector. Is formed to separate each element of the component related to the internal disturbance from the plurality of elements of the total disturbance vector, and the diagnostic means is configured to separate each element of the component related to the separated internal disturbance. From the above, a diagnostic device for a dynamic system is formed so as to identify a diagnostic point of the dynamic system and perform the diagnostic.
的システムのタイヤ空気圧の状態を診断するタイヤ空気
圧診断装置において、 前記動的システムの内部状態量ベクトルに基づき、動的
システム内でタイヤの空気圧の変動により発生する内部
外乱ベクトルと、路面から動的システムに入力される外
部外乱ベクトルと、の和としての総合的外乱ベクトルを
推定する外乱推定手段と、 推定された前記総合的外乱と、前記内部状態量ベクトル
との相互相関を演算し、前記総合的外乱ベクトルの要素
から内部外乱に関連する成分を分離する相関演算手段
と、 分離された内部外乱に関連する成分から、前記動的シス
テムのタイヤ空気圧の状態を求める診断手段と、 を含むことを特徴とするタイヤ空気圧診断装置。5. A tire air pressure diagnostic device for diagnosing a tire air pressure state of a dynamic system composed of a suspension and a wheel, wherein a tire air pressure in the dynamic system is determined based on an internal state quantity vector of the dynamic system. Disturbance estimating means for estimating a total disturbance vector as a sum of an internal disturbance vector generated by fluctuations and an external disturbance vector input to the dynamic system from the road surface, the estimated total disturbance, and the internal disturbance vector Correlation calculating means for calculating a cross-correlation with a state quantity vector, and separating a component related to internal disturbance from an element of the total disturbance vector; and a tire of the dynamic system from the separated component related to internal disturbance. A tire pressure diagnostic device comprising: a diagnostic means for determining a state of pneumatic pressure.
トルの外部外乱に対し相関の無い要素との相互相関を演
算し、前記総合的外乱ベクトルの要素から内部外乱に関
連する成分を分離するよう形成されたことを特徴とする
タイヤ空気圧診断装置。6. The correlation calculation means according to claim 5, wherein the correlation calculation means calculates a cross-correlation between an element of the comprehensive disturbance vector and an element of the internal state quantity vector having no correlation with the external disturbance, A tire pressure diagnostic device formed to separate a component related to internal disturbance from an element of a disturbance vector.
前記内部外乱ベクトルと前記内部状態量ベクトルとの積
との誤差の自乗の時間的な和が最少となるように、前記
内部状態量ベクトルを基底ベクトルとする総合的外乱の
方向ベクトルの演算を実行し、前記総合的外乱ベクトル
の要素から内部外乱に関連する成分を分離するよう形成
されたことを特徴とするタイヤ空気圧診断装置。7. The correlation calculation means according to claim 5, wherein, as the cross-correlation calculation, the total disturbance vector,
The calculation of the direction vector of the total disturbance using the internal state vector as a base vector is performed so that the temporal sum of squares of the error between the product of the internal disturbance vector and the internal state vector is minimized. However, the tire pressure diagnostic device is characterized in that it is formed so as to separate the component related to the internal disturbance from the element of the comprehensive disturbance vector.
素の自己相関を演算する自己相関演算部を含み、前記相
互相関値と自己相関値とに基づきタイヤの空気圧の状態
を診断することを特徴とするタイヤ空気圧診断装置。8. The cross-correlation according to claim 5, wherein the diagnosis means includes an autocorrelation calculation unit that calculates an autocorrelation of an element having no correlation with an external disturbance of the internal state quantity vector. A tire air pressure diagnostic device for diagnosing a tire air pressure state based on a value and an autocorrelation value.
テムの診断装置であって、 前記動的システムの内部状態量ベクトルに基づき、動的
システムの外部外乱ベクトルおよび内部外乱ベクトルの
和としての総合的外乱ベクトルを推定する外乱推定手段
と、 所定基準状態における内部状態量ベクトルと、外部外乱
ベクトルとの相関を補正値として記憶する補正値記憶手
段と、 推定された前記総合的外乱ベクトルと、前記内部状態量
ベクトルとの相互相関を演算する相関演算手段と、 前記内部状態量ベクトルと前記補正値とに基づき、前記
相関演算手段の演算する相互相関を補正することによっ
て、前記総合的外乱ベクトルから外部外乱の影響を受け
ることなく内部外乱に関連する成分を分離する相関補償
手段と、 分離された内部外乱に関連する成分から、前記動的シス
テムの対応箇所を特定しその診断を行う診断手段と、 を含み、動的システムの診断を行うことを特徴とする動
的システムの診断装置。9. A dynamic system diagnostic device for detecting a failure of a dynamic system, comprising: an external disturbance vector of the dynamic system and a sum of the internal disturbance vector based on the internal state vector of the dynamic system. Disturbance estimating means for estimating a total disturbance vector, an internal state quantity vector in a predetermined reference state, a correction value storage means for storing the correlation between the external disturbance vector as a correction value, the estimated total disturbance vector, Correlation calculation means for calculating a cross-correlation with the internal state quantity vector, and the comprehensive disturbance vector by correcting the cross-correlation calculated by the correlation calculation means based on the internal state quantity vector and the correction value. Correlation compensation means for separating components related to internal disturbance without being affected by external disturbance, and From the components, the anda specified diagnosis means for performing the diagnosis, the corresponding part of the dynamic system, diagnostic apparatus of a dynamic system, characterized in that the diagnosis of a dynamic system.
動的システムのタイヤ空気圧の状態を診断するタイヤ空
気圧診断装置において、 前記動的システムの内部状態量ベクトルに基づき、動的
システム内でタイヤの空気圧の変動により発生する内部
外乱ベクトルと、路面から動的システムに入力される外
部外乱ベクトルとの和としての総合的外乱ベクトルを推
定する外乱推定手段と、 所定基準状態における内部状態量ベクトルと、外部外乱
ベクトルとの相関を補正値として記憶する補正値記憶手
段と、 推定された前記総合的外乱ベクトルと、前記内部状態量
ベクトルとの相互相関を演算する相関演算手段と、 前記内部状態量ベクトルと前記補正値とに基づき、前記
相関演算手段の演算する相互相関を補正することによっ
て、前記総合的外乱ベクトルから外部外乱の影響を受け
ることなく内部外乱に関連する成分を分離する相関補償
手段と、 分離された内部外乱に関連する成分から、前記動的シス
テムのタイヤ空気圧の状態を求める診断手段と、 を含むことを特徴とするタイヤ空気圧診断装置。10. A tire air pressure diagnostic device for diagnosing a tire air pressure state of a dynamic system composed of a suspension and wheels, wherein a tire air pressure in the dynamic system is determined based on an internal state quantity vector of the dynamic system. Disturbance estimating means for estimating the total disturbance vector as the sum of the internal disturbance vector generated by the fluctuation and the external disturbance vector input to the dynamic system from the road surface, the internal state quantity vector in a predetermined reference state, and the external disturbance Correction value storage means for storing a correlation with a vector as a correction value; correlation calculation means for calculating a cross-correlation between the estimated total disturbance vector and the internal state quantity vector; the internal state quantity vector; The total disturbance is corrected by correcting the cross-correlation calculated by the correlation calculating means based on the correction value. Correlation compensating means for separating components related to internal disturbance without being affected by external disturbance from the koutor, and diagnostic means for determining the tire pressure state of the dynamic system from the separated components related to internal disturbance, A tire pressure diagnostic device comprising:
動的システムの車体重量の変動を診断する車体重量変動
検出装置において、 前記動的システムの内部状態量ベクトルに基づき、動的
システム内で車体重量の変動により発生する内部外乱ベ
クトルと、路面から動的システムに入力される外部外乱
ベクトルとの和としての総合的外乱ベクトルを推定する
外乱推定手段と、 推定された前記総合的外乱ベクトルと、前記内部状態量
ベクトルとの相互相関を演算し、前記総合的外乱ベクト
ルから内部外乱に関連する成分を分離する相関演算手段
と、 分離された内部外乱に関連する成分から、前記動的シス
テムの車体重量の変動を検出する検出手段と、 を含むことを特徴とする車体重量変動検出装置。11. A vehicle body weight variation detecting apparatus for diagnosing a variation in vehicle body weight of a dynamic system including a suspension and wheels, wherein a vehicle body weight variation in the dynamic system is determined based on an internal state quantity vector of the dynamic system. Disturbance estimating means for estimating a total disturbance vector as the sum of an internal disturbance vector generated by fluctuations and an external disturbance vector input to the dynamic system from the road surface, the estimated total disturbance vector, and the internal disturbance vector Correlation calculation means for calculating the cross-correlation with the state quantity vector and separating the component related to the internal disturbance from the comprehensive disturbance vector; and the component of the body weight of the dynamic system from the separated component related to the internal disturbance. A vehicle body weight variation detection device comprising: a detection unit that detects a variation.
トルの外部外乱に対し相関の無い要素との相互相関を演
算し、前記総合的外乱ベクトルの要素から内部外乱に関
連する成分を分離するよう形成されたことを特徴とする
車体重量変動検出装置。12. The correlation calculating means according to claim 11, wherein the correlation calculating means calculates a cross-correlation between an element of the comprehensive disturbance vector and an element of the internal state quantity vector having no correlation with the external disturbance, A vehicle body weight variation detecting device, which is formed so as to separate a component related to an internal disturbance from an element of a disturbance vector.
動的システムの車体重量の変動を診断する車体重量変動
検出装置において、 前記動的システムの内部状態量ベクトルに基づき、動的
システム内で車体重量の変動により発生する内部外乱ベ
クトルと、路面から動的システムに入力される外部外乱
ベクトルとの和としての総合的外乱ベクトルを推定する
外乱推定手段と、 所定基準状態における内部状態量ベクトルと、外部外乱
ベクトルとの相関を補正値として記憶する補正値記憶手
段と、 推定された前記総合的外乱ベクトルと、前記内部状態量
ベクトルとの相互相関を演算する相関演算手段と、 前記内部状態量ベクトルと前記補正値とに基づき、前記
相関演算部の演算する相互相関を補正することによっ
て、前記総合的外乱ベクトルから外部外乱の影響を受け
ることなく内部外乱に関連する成分を分離する相関補償
手段と、 分離された内部外乱に関連する成分から、前記動的シス
テムの車体重量の変動を検出する検出手段と、 を含むことを特徴とする車体重量変動検出装置。13. A vehicle body weight variation detecting apparatus for diagnosing a variation in vehicle body weight of a dynamic system including a suspension and wheels, wherein a vehicle body weight variation in the dynamic system is determined based on an internal state quantity vector of the dynamic system. Disturbance estimating means for estimating the total disturbance vector as the sum of the internal disturbance vector generated by the fluctuation and the external disturbance vector input to the dynamic system from the road surface, the internal state quantity vector in a predetermined reference state, and the external disturbance Correction value storage means for storing a correlation with a vector as a correction value; correlation calculation means for calculating a cross-correlation between the estimated total disturbance vector and the internal state quantity vector; the internal state quantity vector; By correcting the cross-correlation calculated by the correlation calculator based on the correction value, Correlation compensation means for separating components related to internal disturbance without being affected by external disturbance, and detection means for detecting a change in vehicle body weight of the dynamic system from the separated components related to internal disturbance, A vehicle body weight variation detecting device including:
前記内部外乱ベクトルと前記内部状態量ベクトルとの積
との誤差の自乗の時間的な和が最少となるように、前記
内部状態量ベクトルを基底ベクトルとする総合的外乱の
方向ベクトルの演算を実行し、前記総合的外乱ベクトル
の要素から内部外乱に関連する成分を分離するよう形成
されたことを特徴とする車体重量変動検出装置。14. The correlation calculation means according to claim 11, wherein the cross-correlation calculation includes the total disturbance vector,
The calculation of the direction vector of the total disturbance using the internal state vector as a base vector is performed so that the temporal sum of squares of the error between the product of the internal disturbance vector and the internal state vector is minimized. However, the vehicle body weight variation detecting device is formed so as to separate the component related to the internal disturbance from the element of the comprehensive disturbance vector.
Priority Applications (1)
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JP34536292 | 1992-11-30 | ||
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JP19782893 | 1993-07-15 | ||
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- 1993-11-25 JP JP5319026A patent/JP2955458B2/en not_active Expired - Fee Related
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