KR20180040643A - 견인 시스템이 고장 상태인지를 결정하기 위한 진단 감독자 - Google Patents

견인 시스템이 고장 상태인지를 결정하기 위한 진단 감독자 Download PDF

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Abstract

차량 제어 모듈 상에서 실행하는 조향 애플리케이션은 차량의 조향 휠을 제어하기 위한 조향 제어 입력을 수신한다. 조향 제어 입력에 기초하여, 조향 애플리케이션은 차량의 견인 휠에 관련된 견인 제어 속성과 연관된 견인 임계값을 결정한다. 차량 제어 모듈 상에서 실행하는 제 1 진단 감독자는 견인 제어 속성의 측정값 및 견인 임계값을 수신한다. 견인 제어 속성의 측정값이 견인 임계값을 초과할 때, 복수의 개별적 차이들을 포함하는 세트를 생성하기 위해 견인 임계값 및 견인 제어 속성의 측정값 사이의 개별적 차이를 반복적으로 산출한다. 복수의 개별적 차이들에 기초하여, 제 1 진단 감독자는 차량의 견인 시스템의 제 1 동작 상태를 결정한다.

Description

견인 시스템이 고장 상태인지를 결정하기 위한 진단 감독자
본 발명은 일반적으로 자재 핸들링 차량의 진단들에 관한 것이며, 보다 특히 진단들을 수행하기 위해 견인 모델을 이용하는 것에 관한 것이다.
지게차들 및 다른 유형들의 산업용 차량들은 다양한 상이한 조건들하에서 동작할 것으로 예상된다. 뿐만 아니라, 이러한 차량들은 통상적으로 차량의 이동 속도를 제어하기 위한 견인 시스템 및 차량이 이동하는 방향을 제어하기 위한 조향 시스템과 같은 다수의 상이한 기능 시스템들을 포함한다.
진단 목적들을 위해, 차량이 동작되는 동안 상이한 기능 시스템들 중 하나 이상의 상이한 속성들을 모니터링하는 것이 유리할 수 있다.
본 발명의 일 양상은, 차량의 차량 제어 모듈 상에서 실행하는 견인 애플리케이션에 의해, 상기 차량의 견인 휠을 제어하기 위해 견인 속도 제어 입력을 수신하는 단계; 및 상기 견인 속도 제어 입력에 기초하여, 상기 견인 애플리케이션에 의해, 상기 견인 휠에 관련된 제어 속성의 제 1 세트포인트 값을 결정하는 단계를 포함하는 방법에 관한 것이다. 상기 방법은 또한 제 1 진단 감독자에 의해: a) 상기 견인 휠에 관련된 제어 속성의 측정값, 및 b) 상기 견인 애플리케이션으로부터의 제 1 세트포인트 값을 수신하는 단계를 포함하며; 상기 제 1 진단 감독자는 상기 차량의 견인 시스템의 제 1 모델을 포함한다. 상기 제 1 세트포인트 값 및 상기 제 1 모델에 기초하여, 상기 제 1 진단 감독자는 상기 견인 휠에 관련된 제어 속성의 제 1 가상 값을 산출하며; 상기 견인 휠에 관련된 상기 제어 속성의 상기 제 1 가상 값 및 상기 측정값에 기초하여 상기 차량의 견인 시스템의 제 1 동작 상태를 결정한다. 상기 견인 시스템은 견인 제어 모듈 및 견인 모터를 포함할 수 있으며 상기 견인 애플리케이션은 상기 제 1 세트포인트 값을 상기 견인 제어 모듈로 송신할 수 있다.
또한, 상기 방법은 상기 견인 애플리케이션에 의해, 상기 견인 휠에 관련된 제어 속성의 제 2 세트포인트 값을 생성하는 단계를 포함할 수 있다. 또한 a) 상기 견인 애플리케이션으로부터의, 제 2 세트포인트 값, 및 b) 상기 견인 제어 모듈로부터의, 상기 견인 휠에 관련된 제어 속성의 측정값을 수신하는 제 2 진단 감독자가 있을 수 있으며; 상기 제 2 진단 감독자는 상기 차량의 견인 시스템의 제 2 모델을 포함한다. 적어도 상기 제 2 세트포인트 값 및 상기 제 2 모델에 기초하여, 상기 제 2 진단 감독자는 상기 견인 휠에 관련된 제어 속성의 제 2 가상 값을 산출하며; 상기 제어 속성의 상기 제 2 가상 값 및 상기 측정값에 기초하여 상기 차량의 견인 시스템의 제 2 동작 상태를 결정한다.
특히, 상기 견인 휠에 관련된 제어 속성은 상기 견인 휠의 속도, 또는 상기 차량의 견인 휠과 결합된 견인 모터의 속도 중 하나일 수 있다.
몇몇 실시예들에서, 차량 제어 모듈 상에서 실행하는 조향 애플리케이션은 a) 상기 차량의 조향 휠을 제어하기 위한 조향 제어 입력; b) 상기 조향 휠에 관련된 제어 속성의 측정값; 및 c) 상기 차량의 견인 휠에 관련된 제어 속성의 측정값을 수신한다. 상기 조향 제어 입력, 상기 조향 휠에 관련된 제어 속성의 측정값 및 상기 견인 휠에 관련된 제어 속성의 측정값에 기초하여, 상기 조향 애플리케이션은 상기 조향 휠에 관련된 제어 속성의 세트포인트 값을 결정한다. 또한, 상기 조향 제어 입력, 상기 조향 휠에 관련된 제어 속성의 측정값 및 상기 견인 휠에 관련된 제어 속성의 측정값에 기초하여, 상기 조향 애플리케이션은 타겟 조향 각을 결정할 수 있다. 부가적으로, 상기 조향 애플리케이션은 상기 조향 제어 입력에 기초하여 휠 각도 명령을 산출할 수 있다.
상기 설명된 단계들 외에, 몇몇 실시예들에서, 상기 조향 애플리케이션은 상기 휠 각도 명령에 기초하여 견인 속도 제한을 결정하며; 상기 차량의 견인 휠에 관련된 제어 속성의 측정값이 상기 견인 속도 제한보다 작음을 결정한다. 그 뒤에, 상기 조향 애플리케이션은 상기 조향 휠에 관련된 제어 속성의 세트포인트 값을 상기 휠 각도 명령과 같도록 설정할 수 있으며; a) 상기 휠 각도 명령이 상기 조향 휠에 관련된 제어 속성의 측정값보다 클 때, 상기 휠 각도 명령, 및 b) 상기 휠 각도 명령이 상기 조향 휠에 관련된 제어 속성의 측정값보다 작거나 같을 때, 상기 조향 휠에 관련된 제어 속성의 측정값과 같도록 상기 타겟 조향 각을 설정할 수 있다.
대안적으로, 다른 실시예들에서 상기 조향 애플리케이션은 a) 상기 휠 각도 명령에 기초한 견인 속도 제한; b) 상기 견인 휠에 관련된 제어 속성의 측정값에 기초한 휠 각도 제한; 및 c) 상기 차량의 견인 휠에 관련된 제어 속성의 측정값이 상기 견인 속도 제한보다 크거나 같은지를 결정한다. 그 뒤에, 상기 조향 애플리케이션은 상기 휠 각도 명령과 같도록 상기 타겟 조향 각을 설정하며; a) 상기 휠 각도 제한이 상기 조향 휠에 관련된 제어 속성의 측정값 및 상기 휠 각도 명령 사이에 있을 때, 상기 휠 각도 제한; b) 상기 휠 각도 제한이: i) 상기 조향 휠에 관련된 제어 속성의 측정값 및 상기 휠 각도 명령 사이에 있지 않으며; 및 ii) 상기 휠 각도 명령보다 상기 조향 휠에 관련된 제어 속성의 측정값에 더 가까울 때, 상기 조향 휠에 관련된 제어 속성의 측정값, 및 c) 상기 휠 각도 제한이: i) 상기 조향 휠에 관련된 제어 속성의 측정값 및 상기 휠 각도 명령 사이에 있지 않으며; ii) 상기 조향 휠에 관련된 제어 속성의 측정값보다 상기 휠 각도 명령에 더 가까울 때, 상기 휠 각도 명령 중 하나와 같도록 상기 조향 휠에 관련된 제어 속성의 세트포인트 값을 설정할 수 있다.
본 발명의 몇몇 실시예들에서, 상기 견인 애플리케이션은, 상기 제 1 세트포인트 값에 기초하여, 상기 견인 휠에 관련된 제어 속성의 제 2 세트포인트 값; 및 a) 상기 견인 애플리케이션으로부터의, 상기 제 2 세트포인트 값, 및 b) 상기 견인 제어 모듈로부터의, 상기 견인 휠에 관련된 제어 속성의 측정값을 수신하는 제 2 진단 감독자를 생성하고; 상기 제 2 진단 감독자는 상기 차량의 견인 시스템의 제 2 모델을 포함한다. 상기 제 2 세트포인트 값, 차량 배터리 전압, 상기 견인 휠에 관련된 제어 속성의 측정값 및 상기 제 2 모델에 기초하여, 상기 제 2 진단 감독자는 상기 견인 휠에 관련된 제어 속성의 제 2 가상 값을 산출하며; 상기 견인 휠에 관련된 제어 속성의 상기 제 2 가상 값 및 상기 측정값에 기초하여, 상기 차량의 견인 시스템의 제 2 동작 상태를 결정한다.
본 발명의 또 다른 양상은 제 1 제어기를 포함하는 시스템에 관한 것이며, 상기 제 1 제어기는: 상기 제 1 제어기에 의해 실행 가능한 코드를 저장한 제 1 메모리; 및 상기 차량의 견인 휠을 제어하기 위한 견인 속도 제어 입력을 수신하도록 구성된 제 1 입력을 포함한다. 상기 실행 가능한 코드는, 상기 견인 속도 제어 입력에 기초하여, 상기 견인 휠에 관련된 제어 속성의 제 1 세트포인트 값을 결정하도록 구성된 견인 애플리케이션을 포함한다. 상기 실행 가능한 코드는 또한 상기 견인 휠에 관련된 제어 속성의 측정값을 수신하도록 구성된 제 1 진단 감독자, 및 상기 견인 애플리케이션으로부터의, 상기 제 1 세트포인트 값을 포함하며; 상기 제 1 진단 감독자는 상기 차량의 견인 시스템의 제 1 모델을 포함한다. 상기 제 1 진단 감독자는 또한, 상기 제 1 세트포인트 값 및 상기 제 1 모델에 기초하여, 상기 견인 휠에 관련된 제어 속성의 제 1 가상 값을 산출하며; 상기 견인 휠에 관련된 제어 속성의 상기 제 1 가상 값 및 상기 측정값에 기초하여, 상기 차량의 견인 시스템의 제 1 동작 상태를 결정하도록 구성된다.
본 발명의 제 1 양상의 방법에 관하여 설명된 임의의 특징들은 본 발명의 이러한 양상에 따른 시스템의 실시예들에 포함될 수 있다.
본 발명의 또 다른 양상은, 차량 제어 모듈 상에서 실행하는 조향 애플리케이션에 의해, 차량의 조향 휠을 제어하기 위한 조향 제어 입력을 수신하는 단계; 및 상기 조향 제어 입력에 기초하여, 상기 조향 애플리케이션에 의해, 상기 차량의 견인 휠에 관련된 견인 제어 속성과 연관된 견인 임계값을 결정하는 단계를 포함하는 방법에 관한 것이다. 상기 방법은 또한 상기 차량 제어 모듈 상에서 실행하는 제 1 진단 감독자에 의해 a) 상기 견인 제어 속성의 측정값; 및 b) 상기 견인 임계값을 수신하는 단계를 포함한다. 상기 견인 제어 속성의 측정값이 상기 견인 임계값을 초과할 때, 상기 제 1 진단 감독자는 복수의 각각의 차이들을 포함한 세트를 생성하기 위해, 상기 견인 제어 속성의 측정값 및 상기 견인 임계값 사이의 각각의 차이를 반복적으로 산출한다. 상기 복수의 각각의 차이들에 기초하여, 상기 제 1 진단 감독자는 상기 차량의 견인 시스템의 제 1 동작 상태를 결정할 수 있다. 실시예들에서, 상기 제 1 진단 감독자는, 각각의 개별적 차이에 대해, 상기 차이가 차이 임계치보다 큰지를 결정하며; 상기 차이가 상기 차이 임계치보다 클 때, 제 1 카운터 값을 증가시키며; 상기 차이가 상기 차이 임계치보다 작거나 또는 같을 때, 상기 제 1 카운터를 제 1 초깃값으로 리셋한다. 상기 방법은 부가적으로 상기 제 1 카운터 값이 제 1 카운터 임계치보다 클 때 상기 견인 시스템의 고장 상태가 발생하였다고 결정하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 견인 임계값은, 예를 들면, 견인 속도 제한을 포함할 수 있다.
특정한 실시예에서, 상기 제 1 카운터 임계치 및 상기 차이 임계치는 상기 차량에 의해 수신된 적어도 하나의 동작 입력에 대한 상기 견인 시스템의 응답 특성들에 기초한다.
또한, 상기 방법은, 각각의 개별적 차이에 대해: a) 상기 차이가 차이 임계치보다 큰지를 결정하며; 및 상기 차이가 상기 차이 임계치보다 클 때, 제 1 카운터 값을 증가시키며, 상기 차이가 상기 차이 임계치 이하일 때, 상기 제 1 카운터를 제 1 초깃값으로 리셋하는 단계; 및 b) 상기 차이가 개별적 차이들의 세트에서 직전 차이보다 큰지를 결정하며; 및 상기 차이가 상기 직전 차이보다 클 때, 제 2 카운터 값을 증가시키고; 상기 차이가 상기 직전 차이 이하일 때, 상기 제 2 카운터 값을 제 2 초깃값으로 리셋하는 단계를 포함할 수 있다. 따라서, 상기 방법은 부가적으로 상기 제 1 카운터 값이 제 1 카운터 임계치보다 크거나 또는 상기 제 2 카운터 값이 제 2 카운터 임계치보다 클 때 견인 시스템의 고장 상태가 발생하였다고 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
일 특정한 실시예에서, 상기 제 1 카운터 임계치, 상기 제 2 카운터 임계치 및 상기 차이 임계치는 상기 차량에 의해 수신된 적어도 하나의 동작 입력에 대한 상기 견인 시스템의 응답 특성들에 기초한다.
다른 실시예들에서, 상기 방법은, 각각의 개별적 차이에 대해: a) 상기 차이가 제 1 차이 임계치보다 큰지를 결정하며; 상기 차이가 상기 제 1 차이 임계치보다 클 때, 제 1 카운터 값을 증가시키고; 상기 차이가 상기 제 1 차이 임계치 이하일 때, 상기 제 1 카운터를 제 1 초깃값으로 리셋하는 단계; 및 b) 상기 차이가 제 2 차이 임계치보다 큰지를 결정하며; 상기 차이가 상기 제 2 차이 임계치보다 클 때, 제 2 카운터 값을 증가시키고; 상기 차이가 상기 제 2 차이 임계치 이하일 때, 상기 제 2 카운터를 제 2 초깃값으로 리셋하는 단계를 포함한다. 특히, 상기 방법은 부가적으로 상기 제 1 카운터 값이 제 1 카운터 임계치보다 크거나 또는 상기 제 2 카운터 값이 제 2 카운터 임계치보다 클 때 상기 견인 시스템의 고장 상태가 발생하였다고 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
더욱이, 상기 제 1 카운터 임계치, 상기 제 2 카운터 임계치, 상기 제 1 차이 임계치, 및 상기 제 2 차이 임계치는 상기 차량에 의해 수신된 적어도 하나의 동작 입력에 대한 상기 견인 시스템의 응답 특성들에 기초할 수 있다.
본 발명의 하나의 추가 양상은 a) 차량의 조향 휠을 제어하기 위한 조향 제어 입력을 수신하도록 구성된 제 1 입력; b) 상기 차량의 견인 휠에 관련된 견인 제어 속성의 측정값을 수신하도록 구성된 제 2 입력; c) 상기 차량의 상기 견인 휠을 제어하기 위해 견인 속도 제어 입력을 수신하도록 구성된 제 3 입력; 및 d) 상기 제어기에 의해 실행 가능한 저장 코드 및 상기 제어기와 결합된 메모리를 갖는 제어기를 포함하는 차량 제어 시스템에 관한 것이다. 상기 실행 가능한 코드는 상기 차량의 조향 휠을 제어하기 위한 조향 제어 입력을 수신하며; 상기 조향 제어 입력에 기초하여, 상기 차량의 견인 휠에 관련된 견인 제어 속성과 연관된 견인 임계값을 결정하도록 구성된 조향 애플리케이션을 포함한다. 상기 실행 가능한 코드는 또한 a) 상기 견인 제어 속성의 측정값, 및 상기 견인 임계값을 수신하고; b) 상기 견인 제어 속성의 측정값이 상기 견인 임계값을 초과할 때, 복수의 개별적 차이들을 포함한 세트를 생성하기 위해, 상기 견인 임계값 및 상기 견인 제어 속성의 측정값 사이의 개별적 차이를 반복적으로 산출하며; c) 상기 복수의 개별적 차이들에 기초하여, 상기 차량의 견인 시스템의 제 1 동작 상태를 결정하도록 구성된 진단 감독자를 포함한다. 상기 설명된 본 발명의 추가 양상의 방법에 관하여 설명된 임의의 특징들은 본 발명의 이러한 양상에 따른 차량 제어 시스템의 실시예들에 포함될 수 있다.
계속해서 본 발명의 추가 양상은 다음의 단계들: a) 차량 제어 모듈 상에서 실행하는 조향 애플리케이션에 의해, 차량의 조향 휠을 제어하기 위한 조향 제어 입력; 상기 조향 휠에 관련된 조향 제어 속성의 측정값을 수신하는 단계; b) 상기 조향 제어 입력, 상기 조향 제어 속성의 측정값 및 상기 견인 제어 속성의 측정값에 기초하여, 상기 조향 애플리케이션에 의해, 상기 조향 휠에 관련된 조향 제어 속성의 제 1 세트포인트 값 및 상기 차량의 조향 휠의 타겟 조향 각을 결정하는 단계; c) 상기 차량의 차량 제어 모듈 상에서 실행하는 견인 애플리케이션에 의해, 상기 차량의 견인 휠을 제어하기 위한 견인 속도 제어 입력, 및 상기 조향 애플리케이션으로부터의, 상기 타겟 조향 각을 수신하는 단계; 및 d) 상기 견인 속도 제어 입력 및 상기 타겟 조향 각에 기초하여, 상기 견인 애플리케이션에 의해, 상기 견인 제어 속성의 제 2 세트포인트 값을 결정하는 단계를 반복적으로 수행하는 것을 포함하는 방법에 관한 것이다.
특히, 상기 조향 제어 속성은 상기 차량의 조향 휠과 결합된 조향 모터의 각속도 또는 조향 휠 각도를 포함할 수 있다. 상기 견인 제어 속성은, 예를 들면, 상기 견인 휠의 속도, 상기 차량의 선형 속도 또는 상기 차량의 견인 휠과 결합된 견인 모터의 속도 중 하나를 포함할 수 있다.
상기 방법은 또한 상기 조향 애플리케이션이 상기 조향 제어 입력에 기초하여 휠 각도 명령을 산출하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 방법은 또한 상기 휠 각도 명령에 기초하여 견인 속도 제한을 결정하는 단계, 및 상기 차량의 견인 휠에 관련된 견인 제어 속성의 측정값이 상기 견인 속도 제한보다 작음을 결정하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 조향 애플리케이션은 그 후 상기 제 1 세트포인트 값을 상기 휠 각도 명령과 같도록 설정하며; 상기 타겟 조향 각을 a) 상기 휠 각도 명령이 상기 조향 제어 속성의 측정값보다 클 때, 상기 휠 각도 명령, 및 b) 상기 휠 각도 명령이 상기 제 1 제어 속성의 측정값 이하일 때, 상기 조향 제어 속성의 측정값과 같도록 설정할 수 있다.
대안적으로, 상기 방법은 상기 조향 애플리케이션이 a) 상기 휠 각도 명령에 기초한 견인 속도 제한; b) 상기 견인 휠에 관련된 견인 제어 속성의 측정값에 기초한 휠 각도 제한; 및 c) 상기 차량의 견인 휠에 관련된 견인 제어 속성의 측정값이 상기 견인 속도 제한보다 크거나 또는 같은지를 결정하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 조향 애플리케이션은 그 후 상기 타겟 조향 각을 상기 휠 각도 명령과 같도록 설정하며; 상기 제 1 세트포인트 값을: a) 상기 휠 각도 제한이 상기 조향 제어 속성의 측정값 및 상기 휠 각도 명령 사이에 있을 때, 상기 휠 각도 제한; b) 상기 휠 각도 제한이 i) 상기 조향 제어 속성의 측정값 및 상기 휠 각도 명령 사이에 있지 않으며; ii) 상기 휠 각도 명령보다 상기 조향 제어 속성의 측정값에 가까울 때, 상기 조향 제어 속성의 측정값, 및 c) 상기 휠 각도 제한이 i) 상기 조향 제어 속성의 측정값 및 상기 휠 각도 명령 사이에 있지 않으며; ii) 상기 조향 제어 속성의 측정값보다 상기 휠 각도 명령에 가까울 때, 상기 휠 각도 명령 중 하나와 같도록 설정할 수 있다.
본 발명의 추가 양상은 제어기를 포함하는 시스템에 관한 것이며, 상기 제어기는 a) 차량의 조향 휠을 제어하기 위한 조향 제어 입력을 수신하도록 구성된 제 1 입력; b) 상기 조향 휠에 관련된 조향 제어 속성의 측정값을 수신하도록 구성된 제 2 입력; c) 상기 차량의 견인 휠에 관련된 견인 제어 속성의 측정값을 수신하도록 구성된 제 3 입력; 및 d) 상기 차량의 견인 휠을 제어하기 위해 견인 속도 제어 입력을 수신하도록 구성된 제 4 입력을 포함한다. 상기 제어기는 또한 상기 제어기에 의해 실행 가능한 저장 코드 및 상기 제어기와 결합된 메모리를 포함한다. 상기 실행 가능한 코드는: a) 상기 조향 제어 입력, 상기 조향 제어 속성의 측정값 및 상기 견인 제어 속성의 측정값에 기초하여, 상기 조향 애플리케이션에 의해, 상기 차량의 조향 휠에 관련된 조향 제어 속성의 제 1 세트포인트 값 및 상기 차량의 조향 휠의 타겟 조향 각을 결정하는 것; b) 상기 견인 애플리케이션에 의해, 상기 차량의 견인 휠을 제어하기 위한 견인 속도 제어 입력, 및, 상기 조향 애플리케이션으로부터의, 상기 타겟 조향 각을 수신하는 것; 및 c) 상기 견인 속도 제어 입력 및 상기 타겟 조향 각에 기초하여, 상기 견인 애플리케이션에 의해, 상기 견인 제어 속성의 제 2 세트포인트 값을 결정하는 것을 반복적으로 수행하는 조향 애플리케이션 및 견인 애플리케이션을 포함한다. 상기 설명된 본 발명의 추가 양상의 방법에 관하여 설명된 임의의 특징들은 본 발명의 이러한 양상에 따른 시스템의 실시예들에 포함될 수 있다.
본 발명은 또한 본 발명의 차량 제어 시스템들을 포함한 자재 핸들링 차량들(예로서, 지게차 트럭들)과 같은, 차량들을 포함한다.
본 발명에 따르면, 견인 모델을 이용하여 자재 핸들링 차량의 진단들을 수행할 수 있다.
도 1은 본 발명의 양상에 따른 자재 핸들링 차량의 투시도이다.
도 2a는 도 1의 차량의 차량 제어 모듈(VCM)에서 제어 로직을 제공하기 위한 컴퓨팅 환경을 묘사한다.
도 2b는 본 발명의 양상들의 원리들에 따른 견인 모델을 이용하는 모델-기반 진단 기술들을 설명하는데 도움이 되는 차량 및 예시적인 차량 제어 모듈의 선택된 특징들을 개략적으로 예시한다.
도 3은 본 발명의 양상들의 원리들에 따른 차량 견인 시스템의 모델-기반 진단들을 수행하기 위한 예시적인 알고리즘의 흐름도를 묘사한다.
도 4a 내지 도 4d는 본 발명의 양상들의 원리들에 따른 조향 애플리케이션 및 견인 애플리케이션의 예시적인 제어 알고리즘의 흐름도를 예시한다.
도 5는 차량 견인 시스템이 어떻게 스텝 입력에 반응할 수 있는지에 대한 예를 그래픽으로 묘사한다.
도 6은 본 발명의 양상들의 원리들에 따라 이용된 관찰에 기초한 견인 모델을 위한 예시적인 룩업 테이블을 예시한다.
도 7a 내지 도 7c는 본 발명의 양상들의 원리들에 따른 견인 휠들 및 조향 휠들에 대한 값들을 산출하기 위해 사용될 수 있는 상이한 룩업 테이블들을 예시한다.
도 8a 및 도 8b는 본 발명의 양상들의 원리들에 따른 조향 휠 각도에 관련된 값을 측정하거나 또는 산출하기 위한 기준의 프레임을 예시한다.
도 9는 본 발명의 양상들의 원리들에 따른 관찰에 기초한 모델을 이용하는 예시적인 방법의 흐름도이다.
도 10a는 변화하는 속도 세트포인트에 대한 실제 차량 견인 시스템의 응답의 예이다.
도 10b는 본 발명의 양상들의 원리들에 따라 차량 견인 시스템이 고장 상태에 있는지를 결정하는 예시적인 방법의 흐름도이다.
도 11은 본 발명의 양상들의 원리들에 따른 대안적인 견인 모델을 이용하는 다른 모델-기반 진단 기술들을 설명하는데 도움이 되는 차량 및 예시적인 차량 제어 모듈의 선택된 특징들을 개략적으로 예시한다.
바람직한 실시예들의 다음의 상세한 설명에서, 그것의 부분을 형성하며, 제한으로서가 아닌, 예시로서, 본 발명이 실시될 수 있는 특정 바람직한 실시예들이 도시되는 수반된 도면들에 대한 참조가 이루어진다. 다른 실시예들이 이용될 수 있으며 변화들이 본 발명의 사상 및 범위로부터 벗어나지 않고 이루어질 수 있다는 것이 이해될 것이다.
이제 도 1을 참조하면, 자재 핸들링 차량(10)(이후, "차량")이 도시된다. 본 발명이 여기에서, 지게차 트럭을 포함하는, 예시된 차량(10)을 참조하여 설명되지만, 본 발명은 다양한 다른 유형들의 자재 핸들링 차량들에서 사용될 수 있다는 것이 이 기술분야의 숙련자들에게 명백할 것이다.
차량(10)은 본체 또는 전력 유닛(12)을 포함하며, 이것은 차량(10)의 주요 구조적 구성요소를 정의하는 프레임(14)을 포함하며 배터리(15)를 하우징한다. 차량(10)은 제 1 및 제 2 아우트리거들(18)에 결합된 한 쌍의 포크-측 지지 휠들(16), 전력 유닛(12)의 후방(12A)에서 제 1 코너 가까이에 장착된 구동 및 조향 휠(20), 및 전력 유닛(12)의 후방(12A)에서 제 2 코너에 장착된 캐스터 휠(도시되지 않음)을 추가로 포함한다. 휠들(16, 20)은 차량(10)이 바닥 표면에 걸쳐 이동하도록 허용한다.
조작자의 구획부(22)는 차량(10)을 구동하는 조작자를 수용하기 위해 전력 유닛(12) 내에 위치된다. 틸러 손잡이(24)는 차량(10)의 조향을 제어하기 위해 조작자의 구획부(22) 내에 제공된다. 차량(10)의 움직임의 속도 및 방향(순방향 또는 역방향)은 조작자 좌석(28)에 인접하여 제공된 다중-기능 제어 핸들(26)을 통해 조작자에 의해 제어되며, 제어 핸들(26)은 이 기술분야의 숙련자들에 의해 이해될 바와 같이 하나 이상의 다른 차량 기능들을 제어할 수 있다. 차량(10)은 차량 프레임(14)에 부착된 수직 지지 구조(32)를 포함한 오버헤드 가드(30)를 추가로 포함한다.
차량(10)의 하중 핸들링 어셈블리(40)는, 일반적으로, 마스트 어셈블리(42) 및 상기 마스트 어셈블리(42)를 따라 수직으로 이동 가능한 캐리지 어셈블리(44)를 포함한다. 마스트 어셈블리(42)는 아우트리거들(18) 사이에 배치되며 프레임(14)에 부착된 고정 마스트 부재(46), 및 내포된 제 1 및 제 2 이동 가능 마스트 부재들(48, 50)을 포함한다. 마스트 어셈블리(42)는 도 1에 도시된 두 개, 즉 제 1 및 제 2 이동 가능 마스트 부재들(48, 50)보다 부가적인, 또는 더 적은 이동 가능 마스트 부재들을 포함할 수 있다. 캐리지 어셈블리(44)는 도달(reach) 어셈블리(52), 포크 캐리지(54), 및 한 쌍의 포크들(56A, 56B)을 포함한 포크 구조를 포함한 종래의 구조를 포함한다. 본원에 정의된 바와 같이 이동 가능 어셈블리(47)는 하부 및 상부 이동 가능 마스트 부재들(48, 50) 및 캐리지 어셈블리(44)를 포함한다. 마스트 어셈블리(42)는 2014년 5월 6일에 승인되고 출원인, Crown Equipment Corporation에 양도된, Steven C. Billger 등에 의한 미국 특허 번호 제8,714,311호에서 설명된 모노마스트로서 구성될 수 있으며, 그 전체 개시는 본원에 참조로서 통합된다.
도 1의 차량(10)은 예로서 제공되며 많은 상이한 유형들의 자재 핸들링 트럭들은 본 발명의 범위 내에서 고려된다. 이하에서 상세하게 설명되는 바와 같이, 다수의 동일한 구성요소들로 하여금 차량들이 상이한 유형들일 수 있을지라도 다양한 차량들 상에서 이용되도록 허용하는 차량 제어 모듈의 양상들이 제공된다.
도 2a는 본원에 도시되고 설명된 하나 이상의 실시예들에 따라서, 차량 제어 모듈(VCM)(200)에서 제어 로직 및 소프트웨어 애플리케이션들을 제공하기 위한 컴퓨팅 환경의 블록-레벨 도를 묘사한다. 차량 제어 모듈(200) 및 그것이 차량(10)의 다양한 조직자 제어들 및 다른 기능 시스템들과 인터페이스하는 방식은 미국 특허 공개 번호 제2010/0228428호 및 제2014/0188324호에서 개시된 제어 구조와 유사할 수 있으며, 그 개시들은 본원에서 전체적으로 참조로서 통합된다. VCM은 차량(10)의 동작을 협력적으로 제어하는, 견인 제어 모듈(TCM) 또는 조향 제어 모듈(SCM)과 같은, 다수의 협력 모듈들 중 하나를 포함할 수 있다.
예시된 실시예에서, VCM(200)은 하나 이상의 프로세서들 또는 마이크로제어기들(216), 입력/출력 하드웨어(218), 네트워크 인터페이스 하드웨어(220), 데이터 저장 구성요소(222), 및 메모리 구성요소(202)를 포함한다. 데이터 저장 구성요소(222) 및 메모리 구성요소(202)는 각각 휘발성 및/또는 비휘발성 메모리로서 구성될 수 있으며 이와 같이, 랜덤 액세스 메모리(SRAM, DRAM, 및/또는 다른 유형들의 RAM), 플래시 메모리, 보안 디지털(SD) 메모리, 레지스터들, 컴팩트 디스크들(CD), 디지털 다목적 디스크들(DVD), 및/또는 다른 유형들의 비-일시적 컴퓨터-판독 가능한 매체들을 포함할 수 있다. 차량(10)이 중단되고 재시작된 후 이용 가능하도록 의도되는 임의의 저장된 정보는 유리하게는 비-휘발성 메모리에 저장될 수 있다. 또한, 특정한 실시예에 의존하여, 상기 언급된, 비-일시적 컴퓨터-판독 가능한 매체는 VCM(200) 내에 및/또는 VCM(200)의 외부에 존재할 수 있다.
부가적으로, 메모리 구성요소(202)는 하나 이상의 프로세서들 또는 마이크로제어기들(216)에 의해 실행될 수 있는(즉, 실행 가능한 코드를 사용하여) 소프트웨어 또는 애플리케이션들을 저장할 수 있다. 따라서, 메모리 구성요소(202)는 동작 애플리케이션 또는 로직(204), 견인 애플리케이션 또는 로직(208), 조향 애플리케이션 또는 로직(206), 호이스트 애플리케이션 또는 로직(210), 및 액세서리 애플리케이션(들) 또는 로직(212)을 저장할 수 있다. 동작 로직(204)은 운영 시스템 및 예를 들면, VCM(200)의 구성요소들을 관리하기 위한 진단-관련 애플리케이션들과 같은 다른 소프트웨어를 포함할 수 있다. 견인 애플리케이션 또는 로직(208)은 차량(10)에 대한 최적의 견인 제어를 가능하게 하기 위한 하나 이상의 알고리즘들 및 파라미터들을 갖고 구성될 수 있다. 조향 애플리케이션 또는 로직(206)은 차량(10)의 최적의 조향 제어를 가능하게 하기 위한 하나 이상의 알고리즘들 및 파라미터들을 갖고 구성될 수 있다. 호이스트 애플리케이션 또는 로직(210)은 차량(10)의 최적의 호이스트 제어를 가능하게 하기 위한 하나 이상의 알고리즘들 및 파라미터들을 포함할 수 있으며, 이것은 차량(10)의 이동 가능 어셈블리(47)를 올리고 내리기 위해 사용된 1차 하중 핸들링 어셈블리 시스템으로서 동작한다. 부가적으로, 액세서리 애플리케이션 또는 로직(212)은 캐리지 어셈블리(44)의 경사 및 사이드시프트와 같은 부가적인 태스크들을 수행하는, 보조 하중 핸들링 어셈블리 시스템과 같은 차량(10)의 액세서리들의 제어를 제공하기 위해 하나 이상의 알고리즘들 및 파라미터들을 포함할 수 있다. 로컬 통신 인터페이스(214)가 또한 도 2a에 포함되며 VCM(200)의 구성요소들 간에 통신을 가능하게 하기 위해 버스 또는 다른 통신 인터페이스로서 구현될 수 있다.
하나 이상의 프로세서들 또는 마이크로제어기들(216)은 지시들을 수신 및 실행하도록(데이터 저장 구성요소(222) 및/또는 메모리 구성요소(202)로부터와 같은) 동작 가능한 임의의 프로세싱 구성요소를 포함할 수 있다. 프로세서들 또는 마이크로제어기들(216)은 입력 데이터를 수신하고, 컴퓨터 지시들을 통해 상기 데이터를 프로세싱하며, 출력 데이터를 생성하는 임의의 종류의 디바이스를 포함할 수 있다. 이러한 프로세서는 마이크로제어기, 핸드-헬드 디바이스, 랩탑 또는 노트북 컴퓨터, 데스크탑 컴퓨터, 마이크로컴퓨터, 디지털 신호 프로세서(DSP), 메인프레임, 서버, 휴대 전화, 개인용 디지털 보조기, 다른 프로그램 가능한 컴퓨터 디바이스들, 또는 그것의 임의의 조합일 수 있다. 이러한 프로세서들은 또한 필드 프로그램 가능한 게이트 어레이들(FPGA들)과 같은 프로그램 가능한 로직 디바이스들을 사용하여 구현될 수 있거나, 또는 대안적으로, 애플리케이션 특정 집적 회로들(ASIC들) 또는 유사한 디바이스들로서 실현될 수 있다. 용어("프로세서")는 또한 상기 나열된 디바이스들, 예로서 둘 이상의 마이크로제어기들 중 하나 이상의 조합을 포함하도록 의도된다.
입력/출력 하드웨어(218)는 모니터, 위치 결정 시스템, 키보드, 터치 스크린, 마우스, 프린터, 이미지 캡처 디바이스, 마이크로폰, 스피커, 자이로스코프, 나침반, 및/또는 데이터를 수신하고, 전송하며, 및/또는 보여주기 위한 다른 디바이스를 포함하며 및/또는 그것과 인터페이스하도록 구성될 수 있다. 네트워크 인터페이스 하드웨어(220)는 안테나, 모뎀, LAN 포트, 무선 충실도(Wi-Fi) 카드, WiMax 카드, 이동 통신 하드웨어, 및/또는 다른 네트워크들 및/또는 디바이스들과 통신하기 위한 다른 하드웨어를 포함한, 임의의 유선 또는 무선 네트워킹 하드웨어를 포함하며 및/또는 그것과 통신하기 위해 구성될 수 있다. 이러한 연결로부터, 통신은 VCM(200) 및 차량(10) 상에서의 CAN 버스 또는 유사한 네트워크와 결합된 다른 구성요소들을 포함한 다른 컴퓨팅 디바이스들 사이에서 가능해질 수 있다.
도 2a에 예시된 구성요소들은 단지 대표적이며 본 개시의 범위를 제한하도록 의도되지 않는다는 것이 이해되어야 한다. 도 2a에서의 구성요소들은 VCM(200) 내에 존재하는 것으로 예시되지만, 이것은 단지 예이다. 몇몇 실시예들에서, 구성요소들 중 하나 이상은 VCM(200)의 외부에 존재할 수 있다. 도 2a에서의 VCM(200)은 단일 디바이스로서 예시되지만; 이것은 또한 단지 예임이 또한 이해되어야 한다. 몇몇 실시예들에서, 견인 애플리케이션(208), 조향 애플리케이션(206), 호이스트 애플리케이션(210), 및/또는 액세서리 애플리케이션(212)은 상이한 디바이스들 상에 존재할 수 있다. 부가적으로, VCM(200)이 별개의 논리적 구성요소들로서 견인 애플리케이션(208), 조향 애플리케이션(206), 호이스트 애플리케이션(210), 및 액세서리 애플리케이션(212)과 함께 예시되지만, 이것은 또한 예이다. 몇몇 실시예들에서, 단일의, 복합 소프트웨어 애플리케이션은 VCM(200)이 설명된 기능을 제공하게 할 수 있다.
VCM(200)은 차량(10)의 수동 동작 및 자동 동작의 다양한 상태들을 조정하기 위해 차량(10)의 다양한 센서들 및 다른 제어 회로와 통신할 수 있다는 것이 또한 이해되어야 한다.
이하의 설명에서, 다음의 용어들이 사용되며 다음의 정의들을 전하도록 의도된다:
조향 제어 입력: 조작자 조향 메커니즘으로부터의 센서 출력 신호 값들.
Wheel_Angle_Cmd: 조향 애플리케이션에 의해 생성된 값이며 조향 제어 입력의 디지털화된 값의 각도/각속도 값을 반영하는 유닛들로의 변환이다.
Wheel_Angle_Target, 또는 타겟 조향 각(θT): 조작자의 입력에 기초하여, 이것은 조향 애플리케이션에 의해 생성되고 제 2 Trx_Speed_Limit2를 산출하기 위해 견인 애플리케이션에 제공된 값이다. 차량의 현재 동작에 의존하여, 그것의 값은 Wheel_Angle_Cmd 또는 Wheel_Angle 중 하나일 수 있다.
Wheel_Angle_Limit: 견인 휠/모터 속도의 측정값에 기초하여 조향 애플리케이션에 의해 생성된, 최고 허용 가능한 조향 휠 각도이며 원하는 휠 각도 대 견인 속도 관계 내에 있도록 Wheel_Angle_Setpoint를 수정하기 위해 사용될 수 있다.
Wheel_Angle_Setpoint, 또는 조향 세트포인트(ω1 또는 θ1): 조작자의 입력에 기초하여, 조향 애플리케이션에 의해 생성되지만, 견인 속도에 기초하여 수정된 값, 이것은 조향된 휠 각도/각속도에서의 변화를 가져오기 위해 조향 제어 모듈로 전송된 입력이다.
조향 피드백(ω2 또는 θ2), 또는 Wheel_Angle: 조향 제어 모듈에 의해 생성된, 조향 휠 각도/각속도의 측정값.
견인 속도 제어 입력: 조작자가 조작하는 센서/작동기로부터 수신된 값.
Trx_Speed_Cmd: 견인 애플리케이션에 의해 생성된 값이며 견인 속도 제어 입력의 디지털화된 전압 판독의 속도를 반영하는 유닛들로의 변환이다.
제 1 Trx_Speed_Limit1: 도 7a에서의 그래프에 의해 정의된 바와 같은 원하는 휠 각도-대-견인 속도 관계에 기초한, 특정한 휠 각도 값에 대한 최고 허용 가능한 견인 휠/모터 속도. 제 1 Trx_Speed_Limit1은 조향 애플리케이션에 의해 생성되고 특정한 휠 각도 값으로서 Wheel_Angle_Cmd를 사용하며, 도 7a를 참조하자. 제 1 Trx_Speed_Limit1은 조향 애플리케이션에 의해 Wheel_Angle_Target 및 Wheel_Angle_Setpoint를 결정하기 위해 사용된다.
제 2 Trx_Speed_Limit2: 제 2 Trx_Speed_Limit2는 견인 애플리케이션에 의해 생성되고 특정한 휠 각도 값으로서 Wheel_Angle_Target을 사용하며, 도 7a를 참조하자. 제 2 Trx_Speed_Limit2는 원하는 휠 각도-대-견인 속도 관계 내에 있도록 필요하다면 차량의 속도를 늦추기 위해 견인 시스템에 의해 사용된다.
견인 속도 설정(ω4): 조작자의 입력에 기초하여, 견인 애플리케이션에 의해 생성되지만, Trx_Speed_Limit2에 기초하여 수정된 값; 이 속도 값은 결국 견인 애플리케이션에 의해 토크 값으로 변환될 것이다.
견인 세트포인트, τ1: 차량의 현재 속도 및 견인 속도 설정에 기초한 토크 값이며, 견인 애플리케이션에 의해 생성된다.
Trx_Speed, 또는 속도 피드백, ω3: 견인 제어 모듈에 의해 생성된, 견인 휠/모터 속도의 측정값이다.
도 2b는 견인 모델을 이용하는 모델-기반 진단 기술들을 설명하는데 도움이 되는 차량(10) 및 예시적인 차량 제어 모듈(200)의 선택된 특징들을 개략적으로 예시한다. 도 1 및 도 2a에 대하여 설명된 차량(10) 및 VCM(200)의 다른 특징들은 여기에서 설명된 예시적인 모델-기반 진단들의 양상들을 모호하게 하지 않도록 도 2b로부터 생략된다.
도 2b를 참조하면, VCM(200)은 조향 애플리케이션(206), 견인 애플리케이션(208) 및 제 1 진단 감독자(250)를 포함하는 마스터 마이크로제어기(216A)를 포함한다. VCM(200)은 또한 제 2 진단 감독자(252)가 실행하는 슬레이브 마이크로제어기(216B)를 포함한다. 제 1 시뮬레이션 모델(254)은 제 1 진단 감독자(250)에 포함되며 제 2 시뮬레이션 모델(256)은 제 2 진단 감독자(252) 내에 포함된다.
도 2b에서, 도 1에 제시된 차량(10)의 틸러 손잡이(24)를 포함한 조향 디바이스의 부분을 형성하는 조작자-제어 조향 제어 입력 센서(276)는, 조항 제어 입력 또는 조향 제어 입력 신호(278)(예로서, 아날로그 전압)를 정의한 센서 출력 신호 값들을 차량 제어 모듈(VCM)(200)에 제공한다. 조향 제어 입력 센서(276)는 또한 조향 휠, 제어 핸들, 조향 틸러 또는 유사한 조향 요소를 포함한 또 다른 조향 디바이스의 부분을 형성할 수 있다. 조향 제어 입력 신호(278)는 조정되거나 또는 그 외 조절될 수 있으며, 예를 들면, VCM(200) 내에서 마스터 마이크로제어기(216A)의 입력 핀에 제공될 수 있다. 상기 신호는 추가로 조절되며 입력 값으로서 마스터 마이크로제어기(216A)에 의해 실행되는 조향 애플리케이션(206)으로 공급될 수 있다. 예를 들면, 조향 제어 입력 신호(278)의 전압, 또는 상기 전압의 변화의 레이트는 조향 디바이스, 즉 예시된 실시예에서 틸러 손잡이(24)와 연관된 조향 제어 입력 센서(276)의 위치 및 위치의 변화율에 기초하여 달라질 수 있다. 조향 제어 입력 신호(278)에 대응하는 조향 애플리케이션(206)이 수신하는 입력 신호에 기초하여, 조향 애플리케이션(206)은 차량의 조향 휠(20)에 관련된 제어 속성에 대한 세트포인트를 결정한다. 예를 들면, 전압 값은 조향 세트포인트에 대한 특정한 휠 각도 값에 전압 값을 상관시키기 위해 룩업 테이블과 함께 사용될 수 있거나 또는 전압의 변화율은 상기 변화율을 조향 모터 각속도를 변경하는 세트포인트로 변환하기 위해 미리 결정된 스케일링 인자로 곱하여질 수 있다. 그러므로, 제어 속성은, 예를 들면, 조향 모터(274)의 조향 휠 각도 또는 각속도일 수 있으며, 그러므로, 세트포인트의 값은 조향 휠 각도(θ1) 또는 조향 모터 각속도(ω1)일 수 있다. 조향 세트포인트(ω1 또는 θ1)는 조향 제어 모듈(SCM)(272)로 제공될 수 있다. SCM(272)은 조향 제어 입력 센서(276)의 조작자의 조작에 의해 표시된 바와 같이 원하는 위치에 따르도록 조향 휠(20)을 배치하는 조향 모터(274)를 제어하기 위해 세트포인트(ω1 또는 θ1)를 사용한다. SCM(272)은 또한 조향 휠에 관련된 제어 속성의 피드백 값(θ2 또는 ω2)을 제공한다. 특히, 피드백 값은 조향 휠(20)의 측정된, 또는 실제, 조향된 휠 각도(θ2)이거나 또는 조향 모터(274)의 측정된, 또는 실제, 각속도(ω2)이다. SCM(272)은 피드백 값(θ2 또는 ω2)을 조향 애플리케이션(206)으로 제공한다.
조향 애플리케이션(206)은 부가적으로 견인 애플리케이션(208)에 제공되는 타겟 조향 각(θT) 또는 Wheel_Angle_Target을 생성한다. 이하에서 논의된 바와 같이, 도 4a 내지 도 4d에 대하여, 휠 각도/견인 속도 제한 프로세스는 조향 애플리케이션(206) 및 견인 애플리케이션(208)에 의해 수행되며 여기에서 조향 애플리케이션(206)의 출력은 다음 양쪽 모두를 포함한다:
a) 조향 세트포인트, 또는 Wheel_Angle_Setpoint, ω1 또는 θ1 및
b) 타겟 조향 각, 또는 Wheel_Angle_Target, θT.
조향 애플리케이션(206)으로부터 견인 애플리케이션(208)에서 수신된 타겟 조향 각(θT)은, 토크 값을 포함한, 견인 애플리케이션(208)에 의해 미리 결정된 원하는 속도-대-휠-각도 관계를 통해 견인 제어 속도 제한으로 변환되며 원하는 견인 속도 설정(ω4) 및 견인 세트포인트(τ1)의 결정 시 사용되는 제한 제약으로서 작용한다. 견인 휠 속도, 또는 견인 모터 속도는, 견인 모터(264) 또는 견인 휠(20)에 대해, 차량(10)의 견인 휠 또는 구동 휠(20) 및 원하는 견인 속도 설정(ω4)에 관련된 제어 속성으로 고려될 수 있으며, 견인 모터에 대해, 견인 세트포인트(τ1)는 견인 휠에 관련된 이러한 제어 속성에 대한 각각의 세트포인트들인 것으로 고려될 수 있다.
TCM(258)은 견인 모터(264)를 모니터링하며 견인 피드백 속도(ω3)를 견인 애플리케이션(208), 조향 애플리케이션(206) 및 두 개의 진단 감독자들(250, 252)로 제공한다. 조향 세트포인트(θ1 또는 ω1)가 실제 견인 휠 또는 모터 속도, 즉 속도 피드백(ω3)에 부분적으로 의존하므로, 진단 감독자들(250, 252)은 실제 견인 속도(ω3)가 견인 세트포인트(τ1)에 정확히 응답하는지를 검증할 수 있다. 견인 속도, 또는 속도 피드백(ω3)은 또한 견인 애플리케이션(208)에 의해 차량(10)의 실제 선형 속도로 변환될 수 있다. 예를 들면, 속도 피드백(ω3)이 견인 모터(264)의 각 속도이면, 견인 애플리케이션(208)은 a) 견인 모터(264) 및 구동 휠(20) 사이의 기어링 비율 및 b) 구동 휠(20)의 원주에 기초하여 상기 값을 차량(10)의 실제 선형 속도(v3)로 스케일링할 수 있다. 대안적으로, 속도 피드백(ω3)이 구동 휠(20)의 각속도이면, 견인 애플리케이션(208)은 구동 휠(20)의 원주에 기초하여 상기 값을 차량(10)의 실제 선형 속도(v3)로 스케일링할 수 있다. 차량의 선형 속도는, 구동 휠에 어떤 슬립도 없다고 가정하면, 구동 휠(20)의 선형 속도와 같다. 이하에서 보다 완전하게 설명된 바와 같이, 몇몇 실시예들에서, 견인 애플리케이션(208)은 실제 선형 속도의 값, 또는 선형 속도 피드백(v3)을 진단 감독자들(250, 252)로 제공한다. 진단 감독자들(250, 252)로 선형 속도 피드백(v3)을 제공하는 것은 도 2b에 도시된 바와 같이, TCM(258)이 속도 피드백(ω3)을 제공하는 것에 대한 대안으로, 또는 그것 외에 수행될 수 있다.
제 1 시뮬레이션 모델(254)은 견인 세트포인트(τ1)를 통해 견인 제어 모듈(TCM)(258)의 제어하에 있는 동안 다양한 상태들하에서, 차량 속도, 즉 견인 휠 속도 또는 견인 모터 속도의 가상 응답(ω5)을 계산하도록 구성된다. 각속도 피드백(ω3)보다는, 선형 속도 피드백(v3)이 제 1 진단 감독자(250)로 제공되는 인스턴스들에서, 가상 응답(ω5)(그것이 견인 휠 속도 또는 견인 모터 속도를 나타내는지)은 또한 제 1 진단 감독자(250)에 의해 가상 선형 속도 응답(v5)으로 스케일링될 수 있다. 견인 세트포인트(τ1)는 견인 애플리케이션(208)에 의해 생성되는 Trx_Speed_Cmd를 사용하여 견인 애플리케이션(208)에 의해 결정되며 차량(10)의 다중-기능 제어 핸들(26)과 같은, 조작자 제어 견인 속도 제어 입력 센서(262)로부터 수신된 견인 속도 제어 입력 또는 견인 속도 제어 입력 신호(260), 및 조향 애플리케이션(206)으로부터 출력된 타겟 조향 각(θT)에 기초한다. 견인 세트포인트(τ1)는 TCM(258)의 제어하에 견인 모터(264)의 대응 속도를 야기하는 토크 값으로서 견인 애플리케이션(208)으로부터 TCM(258)으로 출력된다.
TCM(258)으로부터의 속도 피드백(ω3) 및 제 1 모델(254)에 의해 제공된 가상 응답(ω5)에 기초하여, 제 1 진단 감독자(250)는 실제 견인 속도(ω3)에 대한 예측된, 또는 가상의, 견인 속도(ω5)의 유사도를 결정하기 위해 상관 계산을 수행할 수 있다. 대안적으로, 제 1 진단 감독자(250)는 실제 선형 속도(v3)에 대한 구동 휠 및 차량의 예측된, 또는 가상의, 선형 속도(v5)의 유사도를 결정하기 위해 상관 계산을 수행할 수 있다. 제 1 진단 감독자(250)는 출력으로서 가상 응답(ω5)을 생성하거나, 또는 산출하기 위해 입력들로서 세트포인트(τ1) 값, 차량 배터리(15)의 현재 전압, 및 속도 피드백(ω3)을 제 1 모델(254)에 제공하도록 실행한다. 제 1 모델(254)은 견인 시스템의 거동을 정확하게 반영하거나 또는 예측하도록 설계되며, 견인 시스템은 견인 제어 모듈(258), 견인 모터(264) 및 그 속도가 견인 모터(264)에 의해 변경되는 차량(10)의 견인 또는 구동 휠(20)의 반응력을 나타내는 하중을 포함한다. 그러므로, 가상 응답(ω5)은 현재 동작된 차량의 견인 제어 모듈(258)로 제공되는 세트포인트(τ1) 및 다른 차량 동작 상태들의 결과인 견인 휠(20) 또는 견인 모터(264)의 의도된 또는 원하는 속도를 엄중히 반영해야 한다. 견인 휠(20) 또는 견인 모터(264)의 가상 응답(ω5) 및 실제 속도가 상당히 다르면, 이것은 견인 제어 모듈(258), 견인 모터(264), 및/또는 세트포인트 값들(τ1 또는 ω4)의 결정이 가진 문제가 있을 수 있다는 표시이다.
따라서, 제 1 진단 감독자(250)는 가상 응답(ω5)과 피드백 값(ω3)을 비교할 수 있다. 이하에서 설명되는 바와 같이, 제 1 모델(254)은 차량(10)의 동작 상태들에 기초하여 예측 결과를 생성하는 관찰에 기초한 모델일 수 있다. 가상 응답(ω5)은 차량의 견인 시스템의 적절한 동작의 검증을 위해 측정된, 또는 피드백, 값(ω3)에 비교될 수 있다. 실시예들에서, 비교가 두 개의 값들이 미리 결정된 임계치 이상만큼 다름을 나타낸다면, 제 1 진단 감독자(250)는 고장 상태가 발생함을 나타내는, 고장 신호를 생성할 수 있다. VCM(200)은, 고장 신호에 응답하여, 차량(10)의 움직임을 멈출 수 있다.
제 2 시뮬레이션 모델(256)은 견인 세트포인트(τ1)를 통해 견인 제어 모듈(TCM)(258)의 제어하에 있는 동안 다양한 상태들하에서 견인 모터 또는 구동 휠 속도의 가상 응답(ω6)을 계산하도록 구성된다. 견인 속도 설정 또는 세트포인트(ω4)는 조작자 제어 견인 속도 제어 입력 센서(262)로부터 수신된 입력 신호(260) 및 조향 애플리케이션(206)으로부터 출력된 타겟 조향 각(θT)을 사용하여 견인 애플리케이션(208)에 의해 결정된다. 견인 속도 설정(ω4)은 또한 이하에서 논의되는 바와 같이, 견인 세트포인트(τ1)를 산출하기 위해 현재 또는 실제 견인 속도(ω3) 또는 Trx_Speed와 함께 견인 애플리케이션(208)에 의해 사용되며, 이것은 TCM(258)의 제어하에서 견인 모터(264)의 대응 속도를 야기한다. 제 2 모델(256)은 TCM(258), 견인 모터(264), 및 그 속도가 견인 모터(264)에 의해 변경되는 차량(10)의 견인 휠의 반응력을 나타내는 하중을 포함한 가상 견인 시스템일 수 있다.
일 예시적인 유형의 모델이 이하에서 보다 상세하게 설명되지만, 제 2 모델(256)은 모델이, 견인 제어 모듈(258)이 특정한 세트포인트(τ1)(또는 동일하게 ω4)를 제공받는다면, 견인 시스템의 제어 속성이 어떻게 반응해야 하는지, 즉 그것의 속도가 동일해야 하는 것에 대한 예측 결과를 제공하도록 분리된 견인 시스템의 거동을 시뮬레이션하는 임의의 유형일 수 있다.
제 2 진단 감독자(252)는 출력으로서 가상 응답(ω6)을 생성하거나, 또는 산출하기 위해 입력으로서 견인 속도 세트포인트(ω4)를 모델(256)에 제공하도록 실행한다. 모델(256)이 분리된 견인 시스템의 거동을 정확하게 반영한다고 가정하면, 가상 응답(ω6)은, 견인 시스템이 적절히 동작한다고 추정하면, 현재 동작된 차량의 견인 제어 모듈(258)로 제공되는 세트포인트(τ1)를 산출하기 위해 사용되는 견인 속도 세트포인트(ω4)의 결과인 견인 휠(20) 또는 견인 모터(264)(즉, 속도 피드백(ω3))의 실제 속도를 엄중히 반영해야 한다.
따라서, 제 2 진단 감독자(252)는 가상 응답(ω6)과 피드백 값(ω3)을 비교할 수 있다. 언급된 바와 같이, 제 2 모델(256)은 근본적으로 차량의 견인 시스템의 시뮬레이션된 응답(즉, 가상 응답(ω6))을 생성하는 가상 견인 시스템이다. 가상 응답(ω6)은 차량의 견인 시스템의 적절한 동작의 검증을 위해 측정된, 또는 피드백, 값(ω3)에 비교될 수 있다. 비교가 두 개의 값들이 미리 결정된 임계치 이상만큼 다름을 나타낸다면, 그 후 제 2 진단 감독자(252)는, 고장 상태가 발생함을 나타내는, 고장 신호를 생성할 수 있다. 실시예들에서, VCM(200)은, 고장 신호에 응답하여, 차량의 움직임을 멈출 수 있다. 가상 응답(ω5)에 대하여 상기 설명된 바와 같이, 제 2 모델(256)의 출력, 즉 가상 응답(ω6)은, 적절할 때, 차량(20)의 실제 선형 속도(v3)와의 비교를 위해 가상 선형 속도 응답(v6)으로 변환될 수 있다.
이 기술분야의 숙련자는 제 1 모델(254) 및 제 2 모델(256)은, 상기 설명된 바와 같이, 상이한 유형들의 모델들일 수 있거나, 또는 그것들은 동일한 유형의 모델일 수 있다는 것을 인지할 것이다. 어느 경우에나, 차량(10)의 견인 시스템의 동작 상태들을 모니터링하는 중복 진단 시스템이 제공된다. 이하의 설명은 제 2 진단 감독자(252) 및 제 2 모델(256)에 초점을 맞추고 있지만, 유사한 기술들이 제 1 진단 감독자(250) 및 제 1 모델(254)을 갖고 이용될 수 있다.
도 3은 본 발명의 원리들에 따른 차량 견인 시스템의 조향 애플리케이션 산출들, 견인 애플리케이션 산출들, 및 모델-기반 진단들을 수행하기 위한 예시적인 알고리즘의 흐름도를 묘사한다.
단계(302)에서, 차량 제어 모듈 상에서 실행하고 있는 조향 애플리케이션(206)은, 조향 휠 각도 또는 조향 모터 각속도와 같은, 조향 휠에 관련된 제 1 제어 속성의 측정된, 피드백 값(θ2, ω2) 및 차량의 조향 휠을 제어하기 위한 조향 제어 입력 신호(278)를 수신한다. 조향 애플리케이션은 또한 견인 휠 속도 또는 견인 모터 속도와 같은, 차량의 견인 휠에 관련된 제 2 제어 속성의 측정된, 피드백 값(ω3)을 수신한다.
그 후, 조향 제어 입력 신호, 제 1 제어 속성의 측정값 및 제 2 제어 속성의 측정값에 기초하여, 조향 애플리케이션은, 단계(304)에서, 조향 휠에 관련된 제 1 제어 속성의 제 1 세트포인트 값(θ1, ω1), 및 조향 휠의 타겟 조향 각(θT)을 결정한다.
단계(306)에서, 차량 제어 모듈 상에서 실행 중인, 견인 애플리케이션(208)은 조향 애플리케이션으로부터, 차량의 견인 휠, 제 2 제어 속성의 측정값(ω3), 및 타겟 조향 각(θT)을 제어하기 위한 견인 속도 제어 입력 신호(260)를 수신한다. 견인 속도 제어 입력 신호, 제 2 제어 속성의 측정값(ω3), 및 타겟 조향 각에 기초하여, 견인 애플리케이션은, 단계(308)에서, 제 2 제어 속성의 제 2 세트포인트 값(τ1 또는 ω4)을 결정한다.
VCM 상에서 실행하는 제 1 진단 감독자(250)가 또한 있으며, 그것은 단계(310)에서, 제 2 제어 속성의 측정값(ω3), 및 제 2 세트포인트 값(τ1 또는 ω4)을 수신하고; 여기에서 제 1 진단 감독자는 차량의 견인 시스템의 제 1 모델(254)을 포함한다.
단계(312)에서, 제 2 세트포인트 값 및 제 1 모델에 기초하여, 제 1 진단 감독자는 견인 휠에 관련된 제 2 제어 속성의 제 1 가상 값(ω5 또는 ω6)을 산출하며, 단계(314)에서, 제 2 제어 속성의 제 1 가상 값 및 측정값에 기초하여, 제 1 진단 감독자는 차량의 견인 시스템의 제 1 동작 상태를 결정한다.
단계(316)에서, 견인 애플리케이션은 제 2 제어 속성의 제 3 세트포인트 값(ω4 또는 τ1)을 생성할 수 있다. 제 2 진단 감독자(252)는 또한 VCM 상에서 실행할 수 있으며 단계(318)에서, 제 2 제어 속성의 제 3 세트포인트 값 및 측정값(ω3)을 수신하고; 여기에서 제 2 진단 감독자는 차량의 견인 시스템의 제 2 모델(256)을 포함한다.
단계(320)에서, 제 3 세트포인트 값 및 제 2 모델에 기초하여, 제 2 진단 감독자는 제 2 제어 속성의 제 2 가상 값(ω6 또는 ω5)을 산출하며, 단계(322)에서, 제 2 제어 속성의 제 2 가상 값 및 측정값에 기초하여, 차량의 견인 시스템의 제 2 동작 상태를 결정한다.
이전에 언급된 바와 같이, 조향 애플리케이션(206) 및 견인 애플리케이션(208)은 차량(10)의 조향 휠 각도 및 견인 속도를 제어하기 위해 서로 함께 동작한다. 조향 휠 또는 틸러 손잡이와 연관된 조향 제어 입력 센서(276)는 장치의 조작자의 조작에 따라 달라지는 조향 제어 입력 신호(276)를 생성할 수 있다. 이 신호는 그 후 조향 모터의 조향 휠 각도(예로서, 도들의 단위들) 또는 각속도(예로서, RPM의 단위들)에 대해 적절한 유닛들을 갖는 값을 나타내기 위해 스케일링되고 조정될 수 있는 디지털 값으로 변환될 수 있다. 예를 들면, 이러한 값은 Wheel_Angle_Cmd로서 불리울 수 있으며 조작자의 원하는 휠 위치 또는 조향 모터 각속도를 나타낸다. 조향 제어 입력 센서(276), 조향 애플리케이션(206), SCM(272), 조향 모터(274) 및 조향 휠(20)을 포함한 조향 시스템의 하나의 우선순위는 Wheel_Angle_Cmd에 의해 표시된 원하는 조작자 설정으로 조향 휠을 배치하는 것이다. Wheel_Angle이 조향 시스템에 의해 매우 빠르게 조정될 수 있기 때문에, 이러한 급속한 위치 변화는 조작자 불안정을 생성할 수 있다. 그러므로, 조향 애플리케이션(206)이, 또한, 적절한 상황들에서, 조작자 안정성을 유지하기 위해 원하는 휠 각도-대-견인 속도 관계(그 일 예가 도 7a에서 묘사된다)를 달성하도록 견인 속도를 감소시키는 동안 가능한 한 빨리 및 상당한 지연 없이 Wheel_Angle_Cmd를 달성할 제어를 생성하는 것이 바람직하다. Wheel_Angle_Cmd 및 현재 Trx_Speed를 사용하여, 조향 애플리케이션(206)은 두 개의 제한 제약들: 제 1 Trx_Speed_Limit1 및 Wheel_Angle_Limit을 결정할 수 있다. 이들 4개의 값들 및 현재 Wheel_Angle을 사용하여, 조향 애플리케이션(206)은 조향 세트포인트(Wheel_Angle_Setpoint) 및 Wheel_Angle_Target을 결정한다. Wheel_Angle_Setpoint는 휠 각도 위치 조정을 위해 SCM(272)으로 전달된 값(즉, ω1 또는 θ1)이다. Wheel_Angle_Target은 제 2 Trx_Speed_Limit2 값의 결정을 위해 견인 애플리케이션(208)으로 전달된 타겟 조향 각(θT)이다.
조작자의 입력이 조작자가 각도(x)를 갖도록 조향 휠에 요구함을 나타내는 Wheel_Angle_Cmd를 야기할 수 있지만, 조향 시스템은 조작자 지각 지연 없이 가능한 한 빨리 조작자 명령마다 조향 휠을 배치할 수 있지만, 조작자 안정성을 유지하기 위해, VCM(200)의 조향 애플리케이션(206)은 견인 휠/모터 속도 피드백 또는 Trx_Speed에 기초하여 새로운 명령(x)을 SCM(272)으로 바로 발행하지 않을 수 있으며 오히려 견인 속도가 감소함에 따라 평활한 증분적 변화들을 발행할 것이다. 예를 들면, 차량이 비교적 빠르게 이동 중인 동안, 차량이 비교적 느리게 이동 중일 때와 비교하여 급격한 조향 변화가 제어 또는 안정성 이슈들을 야기할 수 있는 보다 큰 가능성이 있을 수 있다. 따라서, 차량의 견인 속도 또는 Trx_Speed의 현재 측정값은 도 7b에 도시된 바와 같은, 조작자 안정성을 유지하는 원하는 휠 각도-대-견인 속도 관계 내에 있도록 조향 휠이 변경될 수 있는 최대 허용 가능 각도를 결정하기 위해 사용될 수 있다. 이러한 견인 속도 의존적 최대 허용 가능 각도는 Wheel_Angle_Limit로서 불리울 수 있다.
또한, Wheel_Angle_Target은 도 7a에 도시된 바와 같은, 원하는 휠 각도-대-견인 속도 관계를 유지하도록 Wheel_Angle_Target과 동일한 휠 각도로 차량이 이동할 수 있는 최대 허용 가능 견인 속도를 결정하기 위해 견인 애플리케이션(208)에 의해 사용될 수 있다. 이러한 최대 허용 가능 견인 속도는 제 2 Trx_Speed_Limit2, 또는 조향 휠 각도를 Wheel_Angle_Cmd로 또한 조정하는 동안 차량이 감소될 견인 속도로서 불리울 수 있다. 차량의 속도를 감소시키기 위한 견인 시스템의 빠른 응답 때문에, 조향 시스템은 상기 언급된 바와 같이 지각 가능한 지연 없이 조작자 요구 조향 조정을 달성할 수 있다.
VCM(200)의 조향 애플리케이션(206)에 대한, 예시적인 제어 알고리즘, 또는 프로세스가 도 4a 및 도 4b에 예시된다. 견인 애플리케이션(208)은 Trx_Speed 및 Wheel_Angle이 원하는 휠 각도-대-견인 속도 관계들에 의해 정의된 안전 제어 및 안정성을 허용하는 값에 남아있음을 보장하기 위해 조향 애플리케이션(206)과 통신하며 그것과 함께 작동하며, 도 7a 및 도 7b를 참조하자. 도 4c는 견인 세트포인트(τ1) 및/또는 견인 속도 설정(ω4)을 생성하는 견인 애플리케이션의 일 부분의 예시적인 알고리즘을 예시한다.
도 4a에서, 단계(402)에서, 측정된 견인 휠 또는 모터 속도(즉, Trx_Speed)를 정의한, Wheel_Angle_Cmd 및 견인 모터 속도 피드백은, 단계(404)에서, 제 1 Trx_Speed_Limit1 및 Wheel_Angle_Limit가 산출될 수 있도록 수신된다. 예시된 실시예에서 도 7a에서의 그래프(706)로부터 구성된 룩업 테이블(700)은 Wheel_Angle_Cmd에 기초하여 Trx_Speed_Limit1을 결정하기 위해 사용될 수 있다. 특히, 테이블(700)의 x-축은 0 및 90도 사이에 있을 수 있는 휠 각도 양(704)의 절댓값을 나타내며, 여기에서 0도들은 차량이 직선으로 이동 중일 때 휠 각도에 대응한다. 테이블(700)의 y-축은 견인 휠 또는 견인 모터의 속도 값(702), 즉 제 1 Trx_Speed_Limit1에 대응한다. 도 7a에서의 그래프(706)는 x-축(704) 상에서의 휠 각도 값 및 y-축 상에서의 최대 견인 속도 값 또는 한계 사이에서의 휠 각도-대-견인 속도 관계를 묘사한다. 조향 애플리케이션(206)은 x-축 값(707)으로서 Wheel_Angle_Cmd를 사용하며 그래프(706) 상에서 대응하는 y-축 값(708)의 위치를 찾는다. y-축 값(708)은 조향 애플리케이션에 대한 제 1 Trx_Speed_Limit1인 것으로 결정된다.
도 7b를 참조하면, 예시된 실시예에서 도 7b에서의 그래프로부터 구성된 룩업 테이블(710)은 Trx_Speed에 기초하여 Wheel_Angle_Limit를 결정하기 위해 사용될 수 있다. 특히, 테이블(710)의 x-축은 견인 휠 또는 견인 휠 모터의 측정된 속도 값(714), 즉 Trx_Speed를 나타낸다. 테이블(710)의 y-축은 0 및 90도 사이에 있을 수 있는 휠 각도 양(712)의 절댓값을 나타내며, 여기에서 0도들은 차량이 직선으로 이동 중일 때 휠 각도에 대응한다. 도 7b에서의 그래프(716)는 y-축(712) 상에서의 최대 휠 각도 값 및 x-축(714) 상에서의 견인 속도 값 사이에서의 휠 각도-대-견인 속도 관계를 묘사한다. 조향 애플리케이션(206)은 x-축 값(717)으로서 Trx_Speed를 사용하며 그래프(716) 상에서 대응하는 y-축 값(718)의 위치를 찾는다. y-축 값(718)은 Wheel_Angle_Limit인 것으로 결정된다.
조향 애플리케이션(206)은 또한, 차량의 조향 휠의 현재 각도 또는 조향 모터의 각속도를 나타내는 값을 갖는, 조향 휠(20)의 측정된 조향 휠 각도(θ2) 또는 조향 모터(274)의 측정된 각속도(ω2), 즉 측정된 Wheel_Angle을 수신할 수 있다. 단계(406)에서, 차량의 현재 견인 속도, Trx_Speed가 제 1 Trx_Speed_Limit1 미만인지에 대한 결정이 이루어진다. 아니라면, 차량의 견인 속도는 조향 애플리케이션(206)이 Wheel_Angle을 Wheel_Angle_Cmd와 동일하도록 조정하는 동안 견인 애플리케이션(208)에 의해 감소된다. 도 4a의 실시예에서 블록(410)에 의해 도시된 바와 같이, 조향 애플리케이션(206)의 제어 로직은 Wheel_Angle_Limit가 Wheel_Angle 및 Wheel_Angle_Cmd 사이에 있는지에 대한 결정이 이루어지는 도 4b의 단계(424)에서 계속된다. Wheel_Angle_Limit가 현재 Wheel_Angle 및 Wheel_Angle_Cmd 사이에 있는 한, Wheel_Angle_Setpoint는 단계(426)에서 Wheel_Angle_Limit로 설정된다. 그렇지 않다면 Wheel_Angle_Limit가 Wheel_Angle 또는 Wheel_Angle_Cmd에 더 가까운지에 대한 결정이 단계(428)에서 이루어진다. Wheel_Angle_Setpoint는 Wheel_Angle_Limit에 더 가까운 값과 동일하도록 설정된다: 각각, 단계들(430 또는 432)에서 Wheel_Angle 또는 Wheel_Angle_Cmd. 이들 경우들(즉, 단계 426, 430, 또는 432) 중 임의의 것에서, Wheel_Angle_Target은 Wheel_Angle_Cmd와 동일하게 설정된다. 예시된 실시예에서, Trx_Speed가 제 1 Trx_Speed_Limit1과 같거나 또는 그보다 클 때, 견인 애플리케이션(208)은 도 7c에 관하여 이하에서 논의된 방식으로, 견인 휠 또는 차량(10)의 모터 속도, 즉 Trx_Speed를 제 2 Trx_Speed_Limit2로 빠르게 감소시킬 수 있으며, 여기에서 제 2 Trx_Speed_Limit2는 Wheel_Angle_Target에 기초하며, 상기 주지된 바와 같이, 단계들(426, 430 및 432)에서, Wheel_Angle_Target은 Wheel_Angle_Cmd와 동일하게 설정된다. 단계(434)에서, 제어는 막 설명된 이들 단계들의 또 다른 반복이 수행될 수 있도록 단계(402)로 되돌아간다.
도 4c는 적절한 상황들에서, 차량의 견인 속도, Trx_Speed가 감소되도록 견인 애플리케이션(208)이 어떻게 견인 세트포인트를 생성하는지에 대한 예시적인 알고리즘을 예시한다. 도 7a를 참조하면, 룩업 테이블(700)은 조향 애플리케이션(206)이 Wheel_Angle_Cmd에 기초하여 Trx_Speed_Limit1을 결정하는 동일한 방식으로 Wheel_Angle_Target에 기초하여 제 2 Trx_Speed_Limit2를 결정하기 위해 사용될 수 있다. 이러한 방식으로, 견인 애플리케이션(208)은 미래 Wheel_Angle, 즉 Wheel_Angle_Target을 인식하게 될 수 있으며, 현재 Wheel_Angle이 상기 명령된 각도, 즉 Wheel_Angle_Target에 도달하기 전에도 그에 따라 견인 속도를 조정한다.
단계(406)로 가면, 차량의 견인 속도가, 그러나, 제 1 Trx_Speed_Limit1 미만이면, 견인 휠 또는 모터 속도 또는 Trx_Speed는 Wheel_Angle_Cmd와 같은 Wheel_Angle에서 도 7a에 예시된 바와 같이, 휠 각도-대-견인 속도 관계를 충족시키기 위해 어떤 감소도 없다. 그러므로, Wheel_Angle_Setpoint는 도 4a의 단계(412)에서 Wheel_Angle_Cmd로 설정될 수 있다. 다시 조작자 안정성을 유지하기 위해, Wheel_Angle_Target은 단계(416)에서 수행된 Wheel_Angle_Cmd 및 Wheel_Angle 사이의 비교에 기초하여, 각각, 단계들(418 또는 420)에서 Wheel_Angle_Cmd 또는 Wheel_Angle 중 보다 큰 것과 같도록 설정된다. 어느 경우에나, 단계(422)에서, 제어는 막 설명된 이들 단계들의 또 다른 반복이 수행될 수 있도록 단계(402)로 되돌아간다.
도 4c에서 묘사된 예시적인 알고리즘에 따르면, 견인 애플리케이션(208)은 견인 속도 세트포인트(ω4) 또는 견인 세트포인트(τ1)를 산출할 수 있어서, 적절한 상황들에서, 견인 휠 또는 모터 속도, 즉 Trx_Speed가 감소되도록 한다. 견인 애플리케이션은, 단계(450)에서, 견인 속도 명령을 결정하도록 조작자 제어 견인 속도 제어 입력 센서(262)로부터 수신된 견인 속도 제어 입력 신호(260)를 수신한다. 견인 속도 제어 입력 신호(260)는 조정되거나 또는 그 외 조절될 수 있으며, 예를 들면, VCM(200) 내에서 마스터 마이크로제어기(216A)의 입력 핀에 제공될 수 있다. 상기 신호는 견인 속도 명령, Trx_Speed_Cmd를 산출하기 위해 마스터 마이크로제어기(216A)에 의해 실행되는 견인 애플리케이션(208)에 의해 추가로 조절되고 사용될 수 있다. 상기 설명된 바와 같이, 견인 애플리케이션(208)은 또한 조향 애플리케이션(206)으로부터 타겟 조향 각(θT) 또는 Wheel_Angle_Target을 수신한다. 단계(452)에서, 룩업 테이블 또는 유사한 모델은 Wheel_Angle_Target에서 조향되는 차량(10)에 대응하는 최대 견인 속도(즉, 제 2 Trx_Speed_Limit2)를 산출하기 위해 액세스될 수 있다.
다시 도 7a를 참조하면, Wheel_Angle_Cmd에 기초하여 제 1 Trx_Speed_Limit1을 결정하기 위해 조향 애플리케이션(206)에 의해 사용된 동일한 룩업 테이블(700)은 Wheel_Angle_Target에 기초하여 제 2 Trx_Speed_Limit2를 결정하기 위해 견인 애플리케이션(208)에 의해 사용될 수 있다. 특히, 테이블(700)의 x-축은 0 및 90도 사이에 있을 수 있는 휠 각도 양(704)의 절댓값을 나타낼 수 있으며, 여기에서 0도는 차량이 직선으로 이동 중일 때 휠 각도에 대응한다. 테이블(700)의 y-축은 견인 휠 또는 견인 휠 모터의 속도 값(702)에 대응한다. 그래프(706)는 x-축(704) 상에서의 휠 각도 값 및 y-축 상에서의 최대 견인 속도 값 사이에서 미리 결정된 휠 각도-대-견인 속도 관계를 묘사한다. 견인 애플리케이션(208)은 x-축 값(707)으로서 Wheel_Angle_Target을 사용하여 그래프(706) 상에서 대응하는 y-축 값(708)의 위치를 찾을 수 있다. y-축 값(708)은 그 후 견인 애플리케이션(208)에 대해 제 2 Trx_Speed_Limit2인 것으로 결정될 수 있다.
Trx_Speed_Cmd는 조작자가 도달하길 원하는 차량 속도를 반영한다. 단계(454)에서, 견인 애플리케이션(208)은 허용 가능한 Trx_Speed_Setting, ω4를 산출하도록 Trx_Speed_Cmd를 감소시키기 위해 제 2 Trx_Speed_Limit2를 사용할 수 있다.
예를 들면, 예시된 실시예에서 도 7c에서 그래프(724)로부터 구성된 룩업 테이블(720)은 Trx_Speed_Cmd를 제한하기 위해 사용될 수 있다. x-축(722) 및 y-축(726) 양쪽 모두는 견인 휠 또는 견인 모터의 속도 값을 나타내며 그래프(724)는 x-축 상에서의 값들 및 y-축 상에서의 대응하는 값들 사이의 관계를 정의한다. 이들 속도 값들은 양수 또는 음수일 수 있으며 따라서 양의 한계 및 음의 한계가 도 7c에 도시되지만; 예는 단지 양의 견인 속도 값에만 기초하여 이하에서 설명된다. 견인 애플리케이션은 x-축(722)에 대해, 속도 값, 예로서 값(727)으로서 Trx_Speed_Cmd를 사용하며 그래프(724)의 y 축 상에서, 대응하는 속도 값, 예로서 값(727)에 대응하는 값(728)의 위치를 찾는다. 이러한 대응하는 값(728)은 Trx_Speed_Setting, ω4로서 견인 애플리케이션(208)에 의해 출력된다. 그래프(724)가, 현재 제 2 Trx_Speed_Limit2의 값과 같은, 값(728) 및 0 사이에서 45도 라인임을 가정하면, 그 후 y-축을 따르는 속도 값은 이 범위에서 x-축을 따르는 속도 값과 같을 것이다. 그러나, 일단 x-축을 따르는 속도 값이, 값(727)이 속도 값(728) 및 현재 제 2 Trx_Speed_Limit2와 같은, 속도 값(727)을 초과한다면, 그래프(724)는 값(728)에 제한된 y-값을 가지며, 이것은 다시 제 2 Trx_Speed_Limit2의 현재 값과 같다. 따라서, 견인 애플리케이션(208)이 속도 값(728), 즉 y 방향에서 그래프(724)의 최대 값을 현재 제 2 Trx_Speed_Limit2와 같도록 설정하면, 견인 애플리케이션에 의해 수신된 Trx_Speed_Cmd는 제 2 Trx_Speed_Limit2를 초과하는 Trx_Speed_Setting, ω4를 야기하지 않을 것이다.
Trx_Speed가 도 4a에서의 단계(406)에서 제 1 Trx_Speed_Limit1 이상일 때, Wheel_Angle_Target은 Wheel_Angle_Cmd와 같도록 설정된다. 견인 애플리케이션(208)은 제 2 Trx_Speed_Limit2를 결정하기 위해 Wheel_Angle_Cmd와 같은 Wheel_Angle_Target을 사용하며, 이것은 제 1 Trx_Speed_Limit1이 또한 Wheel_Angle_Cmd로부터 결정되기 때문에, 제 1 Trx_Speed_Limit1은 이 시나리오에서 제 2 Trx_Speed_Limit2와 같다. 견인 애플리케이션(208)은 그 후 도 7c에서의 그래프(724)에 기초하여 룩업 테이블(720)로의 입력으로서 Trx_Speed_Cmd를 사용하며 출력을 수신한다. Trx_Speed가 일반적으로 Trx_Speed_Cmd와 같다고 가정하며 Trx_Speed가 제 1 Trx_Speed_Limit1보다 크므로, 룩업 테이블(720)로부터의 출력은 통상적으로 제 2 Trx_Speed_Limit2와 같다. 그러므로, 견인 애플리케이션(208)은 Trx_Speed_Setting, ω4로서 제 2 Trx_Speed_Limit2를 출력한다. TCM(258)은 그 후 견인 휠 또는 모터 속도, 즉 Trx_Speed를, 제 2 Trx_Speed_Limit2로 빠르게 감소시킨다.
견인 세트포인트는 Trx_Speed_Setting(ω4)에 의해 정의된 견인 속도 세트포인트(ω4)일 수 있거나, 또는 견인 세트포인트는 차량의 Trx_Speed_Setting 및 현재 Trx_Speed에 기초하여 산출될 수 있는 견인 세트포인트(τ1)일 수 있다. 일 예로서 및 종래 기술에서의 숙련자들에게 알려진 바와 같이, 입력으로서, Trx_Speed_Setting 및 Trx_Speed 사이에서의 차이 값을 수신하며 출력으로서, 견인 세트포인트(τ1)를 산출하는 비례-적분-미분(PID) 제어기가 사용될 수 있다. 따라서, 단계(456)에서, 견인 애플리케이션(208)은 TCM(258)이 견인 모터(264)의 동작을 제어하기 위해 사용할 견인 세트포인트(τ1)를 산출한다. 견인 세트포인트(τ1)는, Wheel_Angle이 또한 Wheel_Angle_Cmd에 도달하도록 조정되는 동안 Trx_Speed_Limit2에 도달하기 위해, 견인 모터 속도를 제어하도록, 예로서 Trx_Speed가 도 4a에서의 단계(406)에서 제 1 Trx_Speed_Limit1 이상일 때 차량의 Trx_Speed를 감소시키기 위해 산출된다.
도 4a 및 도 4b는 조향 애플리케이션(206)의 동작에 관한 것이며 도 4c는 견인 애플리케이션(208)의 동작에 관한 것이다. 도 4d는 조향 애플리케이션(206) 및 견인 애플리케이션(208) 양쪽 모두가 어떻게 함께 동작할 수 있는지에 대한 개념 뷰의 흐름도이다. 단계(470)에서, 조향 애플리케이션은 조향 제어 입력 및 차량의 견인 속도(ω3), Trx_Speed의 현재 값을 수신한다. 상기 언급된 바와 같이, 조향 애플리케이션은 그 후 단계(472)에서 조향 휠에 대한 제 1 세트포인트(즉, 조향 세트포인트(ω1 또는 θ1))를 결정한다. 상기 설명된 바와 같이, 이러한 제 1 세트포인트 값은 조향 애플리케이션이 최대 허용 가능한 조향 세트포인트(ω1 또는 θ1)를 결정하기 위해 도 7b의 테이블을 사용하므로 차량의 현재 견인 속도(ω3)에 의해 영향을 받을 수 있다. 조향 제어 모듈(272)은 그 후 조향 휠의 실제 각도에서의 변화를 가져오기 위해 이러한 제 1 세트포인트에 기초하여 조향 모터(274)를 제어할 수 있다.
단계(472)에서, 조향 애플리케이션은 또한 타겟 조향 각(θT)의 값을 결정한다. 조향 애플리케이션의 논리적 흐름에 관계없이, 견인 애플리케이션은 제 2, 견인 세트포인트(즉, τ1 또는 ω4)를 결정하기 위해 실행한다. 특히, 단계(474)에서, 견인 애플리케이션은 타겟 조향 각(θT) 및 견인 속도 제어 입력을 수신한다. 단계(476)에서, 견인 애플리케이션은 상기 설명된 바와 같이, 견인 애플리케이션에 의해 생성된 견인 세트포인트(즉, τ1 또는 ω4)의 값을 제한하기 위해 사용될 수 있는 제 2 Trx_Speed_Limit2를 결정하기 위해 도 7a의 그래프 및 Wheel_Angle_Target 또는 타겟 조향 각(θT)을 사용한다. 견인 제어 모듈(274)은 그 후 견인 휠의 실제 속도에서의 변화를 가져오기 위해 이러한 제 2 세트포인트에 기초하여 견인 모터(264)를 제어할 수 있다.
도 4d의 흐름도의 논리적 흐름은 단계들을 통해 반복적으로 되풀이하기 위해 단계(476)에서 단계(470)로 되돌아가며, 따라서 4개의 단계들(470 내지 476)을 통한 각각의 연속적 반복에서, 차량 견인 속도(ω3) 및 그에 따른, 타겟 조향 각(θT)의 업데이트된 값들이 이용된다. 이러한 방식으로, Trx_Speed가 도 4a에서의 단계(406)에서 제 1 Trx_Speed_Limit1 이상일 때, 조향 애플리케이션 및 견인 애플리케이션은 Wheel_Angle(ω2 또는 θ2)이 또한 결국 Wheel_Angle_Cmd에 도달하기 위해 조정되는 동안 Trx_Speed_Limit2에 도달하도록 차량의 Trx_Speed, ω3를 감소시키기 위해 협력한다.
적어도 몇몇 차량들의 조향 휠(20)은 바로 앞을 가리키는 위치(즉, 0도)로부터 바로 뒤를 가리키는 위치(즉, 180도)로 완전한 원(즉, 360도)으로 회전될 수 있다. 또한, 조향 휠(20)은 또한 우측으로 돌려지며 좌측으로 돌려질 수 있다. 그러므로, 조향 휠(20)은 도 8a 및 도 8b에 도시된 1, 2, 3 및 4 사분면들(810, 811, 812, 및 813) 중 임의의 하나에 위치될 수 있으며 회전 동안 인접한 사분면들 사이에서 이동할 수 있다. 유사하게, Wheel_Angle_Cmd 및 Wheel_Angle_Limit는 예를 들면, 4개의 사분면들(810, 811, 812, 및 813) 중 임의의 것에서의 값들을 나타낸다. 도 8a에서, 휠 각도 양에 관련된 값(802)은 0 및 +/- 90도 사이에 있도록 측정될 수 있다. 사분면들(810 및 811)에 대해 이러한 방식으로 측정될 때, 값(802)의 보다 큰 절댓값은 "보다 급격한" 회전을 나타낸다. 유사하게, 도 8b에서, 휠 각도 양에 관련된 값(802)은 0 및 +/- 90도 사이에서 달라지도록 측정될 수 있다. 이전처럼, 사분면들(812 및 813)에 대해 이러한 방식으로 측정될 때, 값(802)의 보다 큰 절댓값은 "보다 급격한" 회전을 나타낸다.
Wheel_Angle_Cmd 값이 실제로 어떤 사분면(810, 811, 812, 813)에 있는지에 관계없이, 그것은 도 8a 및 도 8b에 도시된 바와 같이 측정될 수 있으며 그것의 절댓값은 그 후, y-축 상에서의 최대 견인 속도 값(708), 즉 제 1 Trx_Speed_Limit1을 식별하기 위해 도 7a의 룩업 테이블(700)에서의 값(707)으로서, 조향 애플리케이션(206)에 의해 사용될 수 있다. 유사하게, Wheel_Angle_Target 값이 실제로 어떤 사분면(810, 811, 812, 813)에 있는지에 관계없이, 그것은 도 8a 및 도 8b에 도시된 바와 같이 측정될 수 있으며 그것의 절댓값은 그 후, 견인 애플리케이션(208)에 의해, y-축 상에서의 최대 견인 속도 값(708), 즉 제 2 Trx_Speed_Limit2를 식별하기 위해 룩업 테이블(700)에서의 값(707)으로서 사용될 수 있다.
도 7b의 테이블(710)에 대하여, Trx_Speed 값(717)은 몇몇 최소 값(719) 및 90도 사이에서 달라지는 값을 갖는 Wheel_Angle_Limit(718)를 식별하기 위해 사용될 수 있다. 상기 논의된 바와 같이, 이러한 Wheel_Angle_Limit는 조향 애플리케이션(206)에 의해 도 8a 및 도 8b의 4개의 사분면들(810, 811, 812, 813) 중 임의의 것에서 조향 세트포인트 값을 제한하기 위해 사용될 수 있다.
부가적으로, 상기 논의된 도 4a 내지 도 4c의 흐름도들은 조향된 휠 각도에 관련된 다수의 양들: Wheel_Angle_Target, Wheel_Angle_Cmd Wheel_Angle_Limit, Wheel_Angle_Setpoint, 및 Wheel_Angle을 수반한다. 이들 양들이 도 8a 및 도 8b에 도시된 기준 프레임을 사용하여 측정(또는 산출)될 때, 상기 양의 절댓값은 적절한 논리적 흐름 제어를 제공하기 위해 도 4a 내지 도 4c의 비교 단계들에서 사용될 수 있다. 조향 휠의 측정값은 -180 내지 +180도의 범위에 있다. 룩-업-테이블들을 사용하기 위해, 조향 및 견인 애플리케이션들 모두가 휠 각도를 -90 내지 +90도 사이에서의 값으로 변환한다. -90 내지 +90도 사이에서의 측정된 휠 각도들에 대해, 양쪽 애플리케이션들 모두는 측정된 휠 각도의 절댓값을 취한다. 90 내지 180도 또는 -90 내지 -180도 사이에서의 측정된 휠 각도들에 대해, 양쪽 애플리케이션들 모두는 측정된 휠 각도의 절댓값을 취하며 그것을 변환하고 180도로부터 그것을 감한다. 이러한 방식으로, 90 내지 180도 사이에서의 각도들은 90 내지 0도 사이에서의 각도들로 변환된다.
진단 비교의 상관 예:
상기 방식 때문에 차량 핸들 신호들의 마이크로제어기들 및 다른 디지털 하드웨어 및 신호들의 값들, 피드백 값(ω3)은, 예를 들면, 주기적 레이트(예로서, 매 10ms)로 샘플링되는 연속 신호에서 기인한 값들의 어레이일 수 있다. 유사하게, 제 2 모델(256)은 새로운 가상 값(ω6)이 매 10ms마다 산출되도록 10ms(예를 들면)마다 각각의 세트포인트 또는 견인 속도 설정(ω4)을 제공받을 수 있다. 단일의, 대응하는 가상 값(ω6)과 각각의 개개의 피드백 값(ω3)을 비교하는 것이 가능할 것이지만, 상기 비교는 차량의 견인 시스템이 오작동하는지를 정확하게 나타내지 않을 수 있다. 그러나, 미리 정의된 수, 예로서 100개의, 가장 최근에 생성된 가상 값들(ω6)과 마지막 정의된 수, 예로서 100개의 피드백 값들(ω3)을 비교하는 것은 차량의 견인 시스템이 오작동하는지에 대한 훨씬 더 정확한 표시를 제공할 가능성이 있을 것이다. 따라서, 측정값(ω3) 및 가상 값(ω6) 사이에서의 유사성이 제 1 어레이 및 제 2 어레이 사이에서의 계산된 상관에 기초하여 결정될 수 있도록 가상 값(ω6)은 개별적으로 평가된 요소들의 제 1 어레이를 포함할 수 있으며 측정값(ω3)은 대응하는 개별적으로 평가된 요소들의 제 2 어레이를 포함할 수 있다.
일반적으로, 서로에 대한 비교를 위해 사용되는 피드백 값들(ω3)의 샘플들이 많으며 가상 값들(ω6)의 산출들이 많을수록, 보다 정확한 결과가 생성될 것이다. 그러나, 이들 값들의 보다 많은 샘플들을 축적하는 것은 상기 조건이 검출되기 전에 연장된 시간 기간 동안 오작동이 발생하도록 허용할 수 있는 보다 긴 시간 기간을 반영한다. 따라서, 통상적으로 비교가 피드백 값(ω3) 및 가상 값(ω6) 사이에서 이루어지기 전에 값들을 수집하기 위해 사용된 시간의 양에 대한 몇몇 동작 상한이 있다. 예를 들면, 검출 및/또는 완화 동작이 예를 들면, 100ms의 오작동 발생 내에서 개시되는 것을 요구하는 동작 제한들이 있을 수 있다. 또는 예를 들면, 잠재적으로 진단 평가 시간을 감소시키거나 또는 증가시킬 적절한 제어하에서 시스템을 유지하기 위해 세트포인트(ω4) 및 실제 속도(ω3) 사이에 최대 허용 가능 편차가 있을 수 있다.
예를 들면, 피드백 값(ω3)의 샘플 기간이 10ms이면, 10개의 샘플들이 10ms 응답 시간을 사용하여 피드백 값(ω3) 및 가상 값(ω6) 사이에서의 비교를 위해 수집되고 사용될 수 있다. 피드백 값(ω3)의 10개의 샘플들은 10개의 입력 값들(즉, 세트포인트 값들(ω4))에 대한 10개의 실제 응답들(예로서, x1 내지 x10)의 어레이를 포함한, 제 1 랜덤 변수(X)로 고려될 수 있으며 가상 값(ω6)은 이들 동일한 10개의 입력 값들에 대한 10개의 시뮬레이션된 모델 응답들(예로서, y1 내지 y10)을 포함한, 제 2 랜덤 변수(Y)로 고려될 수 있다. 두 개의 랜덤 변수들의 유사성의 하나의 측정치는 상관 계수(P)로서 알려져 있다. 때때로 간단히 그것들의 상관으로 불리우는, 두 개의 변수들의 상관 계수는 그것들 개개의 표준 편차들의 곱으로 나누어진 두 개의 변수들의 공분산이다. 그것은 두 개의 변수들이 어떻게 선형적으로 관련되는지에 대한 정규화된 측정이다. 그러나, 이 기술분야의 숙련자는 값들의 두 개의 어레이들 사이에서의 유사성을 측정하기 위한 많은 다른 기술들이 있으며, 이것은 본 발명의 맥락에서 사용될 수 있다는 것을 인식할 것이다.
잘 이해된 기술들을 사용하여, 변수들(X, Y)의 각각의 평균(
Figure pct00001
)이 계산될 수 있으며, 그 후 각각의 개별적인 분산(
Figure pct00002
)이 또한 계산될 수 있다. 분산들의 제곱 근은 각각의 변수에 대한 각각의 표준 편차(σx, σy)를 제공한다. 두 개의 변수들의 공분산(Cxy)은 또한 다음에 따라 산출될 수 있다:
Figure pct00003
이것은 상관 계수가 다음에 따라 산출되도록 허용한다:
Figure pct00004
두 개의 변수들 또는 신호들이 P=1을 정확하게 상관할 때, 정확하게 상관되지 않은 신호들에 대해, P=0이다. 따라서, P 값이 상기 임계치 미만일 때, 피드백 값(ω3) 및 가상 값(ω6)이 서로 유사하지 않는다는 것을 결정하기 위해 사용되는 미리 결정된 임계값이 식별될 수 있다. 10개의 샘플들이 P를 산출하기 위해 사용되는 예에서, 약 0.5 내지 약 0.8의 P에 대한 값은 아마도 피드백 값(ω3) 및 가상 값(ω6)이 견인 시스템 오작동이 가능성이 없도록 충분히 유사하다는 것을 나타낸다. P 값이 0.5 미만으로 산출되면, 차량의 견인 시스템의 오작동이 발생할 가능성이 있다. 예상되지 않은 잡음 또는 다른 이상 현상들 때문에, 상기 임계치 미만의 단일 P 값의 발생은 가끔 오작동의 부재시에도 발생할 수 있다. 따라서, 제 2 진단 감독자(252)는 P 값이 미리 결정된 임계치 미만으로 산출될 때마다 카운터를 증가시키며 P 값이 미리 결정된 임계치 이상으로 산출될 때마다 카운터를 감소시킬 수 있다. 상기 카운터의 값이 최대 허용 가능 수(예로서, 5)에 도달한다면, 제 2 진단 감독자(252)는 고장 상태가 발생함을 VCM(200)에 알릴 수 있다.
제 2 진단 감독자(252)와는 관계없이, 제 1 진단 감독자(250)는 또한 제 1 모델(254)로부터의 가상 값(ω5)이 피드백 값(ω3)에 얼마나 유사한지를 산출할 수 있다. 제 1 진단 감독자(250)는 제 2 모델(256)과 상이한 모델(254), 상이한 샘플링 기간, 또는 상이한 유사성 측정 기술을 이용할 수 있지만, 제 1 진단 감독자(250)는 또한 그것이 거의 동일한 방식으로 동작하도록 제 2 진단 감독자(252)와 대체로 유사하게 구성될 수 있다. 따라서, 제 1 모델(254) 및 제 2 모델(256)은 양쪽 모두 동일한 모델일 수 있으며 유사한 상관 계수 및 카운터는 차량의 견인 시스템의 고장 상태를 VCM(200)에 알리는 그 자신의 진단 신호를 발생시키기 위해 제 1 진단 감독자(250)에 의해 사용될 수 있다. 상기 상관 기술을 이용하기 위해, 진단 견인 모델은 요구된 시뮬레이션된 응답 시퀀스를 생성할 수 있다. 상기 설명된 차량의 분리된 견인 시스템과 유사한 시스템들을 모델링하거나 또는 시뮬레이션하기 위한 다양한 방식들이 있다. 이들 알려진 모델링 기술들 중 임의의 것은 본 발명의 범위로부터 벗어나지 않고 사용될 수 있다. 그러나, 모델(254 또는 256)을 위해 사용될 수 있는 하나의 예시적인 유형의 모델은 복수의 상이한 동작 상태들에 대한 실제 분리된 견인 시스템의 관찰된 응답들에 기초하여 산출된 전달 함수 모델이다.
일반적으로, 전달 함수(및 유사한 용어들("시스템 함수" 및 "네트워크 함수")는 시스템의 입력들 및 출력들 사이에서의 관계를 설명하기 위한 수학적 표현을 나타낸다. 특히, 관계는 분모 다항식의 루트들이 시스템 폴들(system poles)로서 불리우며 분자 다항식의 루트들이 시스템 제로들(system zeros)로서 불리우는 다항식들의 비를 사용하여 설명된다.
시스템에 대한 전달 함수는 잘-정의된 입력 값들을 시스템에 제공하며 결과적인 출력 값들을 수집함으로써 개발될 수 있다. 예를 들면, 제어기, 견인 모터, 및 모터 상에서의 하중을 포함하는 상기 설명된 바와 같이 분리된 차량 견인 시스템은 입력 값들을 제공받으며 그 후 결과적인 출력을 측정하기 위해 관찰될 수 있다. 도 5는 차량 견인 시스템이 어떻게 스텝 입력에 반응할 수 있는지에 대한 예를 그래픽으로 묘사한다.
도 5에서, y-축은 차량 견인 휠에 관련된 제어 속성에 대한 입력 값 및 발생한 상기 제어 속성의 출력 값 양쪽 모두를 나타낸다. x-축은 시간을 나타낸다. 스텝 입력(1402)은, 예를 들면, 차량 견인 시스템이 시간(1405)에서, 원하는 견인 휠 또는 견인 모터 속도(1403)에 대응하는, 조작자 입력을 수신하는 것을 반영할 수 있다. 출력 신호(1404)는 입력(1402)에 대한 분리된 견인 시스템 구성요소들의 실제 응답을 반영한다.
출력 신호(1404)는 다수의 특정 속성들을 포함할 수 있다. 포인트(1406)는 출력 신호(1404)가 먼저 스텝 입력(1402)에 대한 응답을 도시할 때에 대응하고; 포인트(1408)는 출력 신호(1404)가 값(1403)에 도달할 때에 대응하고; 포인트(1410)는 출력 신호(1404)의 피크 값(1411)에 대응하며; 포인트(1412)는 출력 신호(1404)가 원하는 견인 휠 또는 견인 모터 속도 값(1403)에 정착(즉, 정상 상태에 도달)할 때에 대응한다. 이들 상이한 포인트들은 포인트들(405 및 406) 사이에서의 지연 시간(td), 포인트들(1405 및 1410) 사이에서의 피크 시간(tpk), 포인트들(1405 및 1412) 사이에서의 정착 시간(tset), 및 포인트들(1406 및 1408) 사이에서의 상승 시간(tr)을 정의하도록 돕는다. 출력 신호(1404)는 또한 정상 상태 값(1403) 및 피크 값(1411)에 관련된 오버슈트 값을 포함한다. 출력 신호의 오버슈트는 통상적으로 "퍼센티지 오버슈트"로서 불리우며 다음에 따라 산출된다:
Figure pct00005
.
그것이 그것의 정상 상태 값으로 정착하기 전에 출력 신호(1404)의 진동 부분은 라디안들에 대하여, ωn=2πfn인 고유 진동수(fn)를 정의하는 진동 기간(τ)(즉, 1/τ)을 포함한다. 또한, 감쇠 계수(ζ)가 다음에 따라 산출될 수 있다:
Figure pct00006
입력 신호(1402)는 시간-기반 연속 신호(x(t))로 고려될 수 있으며 출력 신호(1404)는 또한 각각의 신호의 라플라스 변환이 X(s) 및 U(s)이도록 시간-기반 시호(u(t))로 고려될 수 있다. 분리된 견인 시스템에 대한 전달 함수(H(s))는 그러므로 일반적으로 U(s) = H(s)X(s)로서 정의된다. 보다 구체적으로, 스텝 입력 신호(1402)를 수신하는 것에 기초하여 도 5의 출력 신호(1404)를 생성하는 시스템은 다음에 따라 2차 전달 함수(H(s))에 의해 표현될 수 있다:
Figure pct00007
상기 설명된 바와 같이, 그러나, 마이크로제어기들 및 진단 감독자들은 이산 시간-샘플링 값들을 갖고 및 연속 신호들 없이 동작한다. 따라서, 전달 함수(H(s))는 다양한 상이한 방법들에 의해 이산 전달 함수(H(z))로 변환될 수 있다. 다음을대신함으로써 쌍일차 전달 변환들(H(s) 내지 H(z))로서 알려진, 하나의 방법:
Figure pct00008
여기에서 ts는 입력 및 출력 신호들의 값들을 측정하기 위해 사용된 샘플링 시간(예로서, 10ms)이다.
그러나, 막 설명된 방법들에 대한 대안들로서 이용 가능한 이산 전달 함수를 산출하기 위한 자동화 방법들이 있다. 예를 들면, MATLAB은 이 프로세스를 자동화하는 함수("c2d")를 포함한다. 예를 들면, 입력 신호(1402) 및 출력 신호(1404)가 다음의 초기 전달 함수를 나타내면:
Figure pct00009
명령들:
h = tf(10, [1 3 10]);
hd = c2d(h, 0.01)
은 먼저 연속 전달 함수("h")를 정의하며 "0.01" 초의 샘플링 시간을 사용하여 그것을 이산 변환 함수로 변환한다. MATLAB 명령("hd=")은 다음으로서 이산 변환 함수를 출력할 것이다:
Figure pct00010
이러한 전달 함수(H(z))는 차량의 견인 휠 또는 견인 모터에 관련된 제어 속성에 대한 가상 값들을 생성하기 위해 제 1 및 제 2 진단 감독자들(250, 252)에 의해 사용될 수 있다. 특히, 세트포인트 값이 진단 감독자(250, 252)에 의해 수신될 때, 그것은 전달 함수(H(z))에 의해 가상 값으로 변환될 수 있다. 따라서, 세트포인트 값의 이산 샘플들의 스트림(예로서, 견인 속도 설정 또는 세트포인트(ω4))은 가상 값들(예로서, ω6)의 대응 스트림을 생성한다. 이들 가상 값들은 그 후 차량의 견인 시스템의 동작 상태를 결정하기 위해 피드백 값들(ω3)과 비교될 수 있다.
예를 들면, "k"가 세트포인트 값(ω4)의 이산 샘플들의 스트림에서 특정한 샘플(x[k])을 나타내기 위해 인덱스로서 사용된다면, 대응하는 가상 값(y[k])(즉, ω6)은 다음을 사용하여 상기 전달 함수에 따라 산출될 수 있다:
Figure pct00011
여기에서, 이러한 특정한 예시적인 전달 함수에 대해:
a = 0.01187,
b = 0.06408,
c = 0.009721,
d = 1,
e = -1.655, 및
f = 0.7408.
MATLAB은 또한 이러한 초기 전달 함수(H(z))를 미세 조정하기 위해 툴들을 제공한다. 예를 들면, 전달 함수(H(z))는 OPTIMIZATION TOOLBOX를 포함하는 SIMULINK에서 모델링될 수 있다. OPTIMIZATION TOOLBOX는 모델 파라미터 추정을 위한 툴을 포함한다. 상기 예시적인 전달 함수(H(z))에서, 분자 계수들은 [0.01187 0.06408 0.009721]이며 분모 계수들은 [1 -1.655 0.7408]이다. OPTIMZATION TOOLBOX의 파라미터 추정 함수는 입력 데이터의 세트, 출력 데이터의 세트 및 전달 함수를 제공받을 수 있다. 예를 들면, 파라미터 추정 툴은 입력 신호(1402), 출력 신호(1404) 및 전달 함수(H(z))를 나타내는 데이터를 제공받을 수 있다. 파라미터 추정 함수는 출력 데이터의 시뮬레이션된 세트를 산출하기 위해 입력 데이터 및 전달 함수(H(z))를 사용할 것이다. 실제 출력 신호(1404) 및 시뮬레이션된 출력 데이터 사이에서의 비교에 기초하여, 파라미터 추정 함수는 실제 출력 데이터 신호(1404)에 시뮬레이션된 데이터를 더 가깝게 매칭시키기 위해 분자 및 분모 계수들을 미세 조정할 것이다.
전달 함수(H(z))를 추가로 개선하기 위해, 다른 실제 입력 및 출력 데이터가 SIMULINK OPTIMIZATION TOOLBOX의 파라미터 추정 함수에 제공될 수 있다. 예를 들면, 정현파 입력 및 그것의 결과적인 출력이 제공될 수 있으며 램프(ramp) 입력 및 그것의 결과적인 출력이 제공될 수 있다. 그 결과, 복수의 상이한 동작 상태들에 대한 차량 견인 시스템의 관찰된 응답들에 기초하여 산출되는 전달 함수(H(z))가 개발될 수 있다.
진단 감독자들(250, 252) 중 하나 또는 양쪽 모두에 의해 사용될 수 있는 제 2 유형의 모델은 도 6에서 묘사된 룩업 테이블을 포함하는 관찰에 기초한 모델이다. 전달 함수 모델을 개발하는 것과 유사하게, 분리된 견인 시스템이 배터리 전압 및 하중과 같은, 입력들을 제어하고, 전류, 토크 및 속도와 같은 대응하는 출력들을 기록함으로써 복수의 동작 상태들하에서 테스트되고 특성화될 수 있다. 룩업 테이블(들)(LUT(들))이 그 후 견인 명령이 LUT 입력으로서 사용되며 출력이 결과적인 모터 속도 또는 토크이도록 적절한 입력-대-출력 관계를 제공하기 위해 테스트 데이터로 채워질 수 있다. 이러한 기술이 관심 있는 다양한 가능한 동작 상태들 모두에 대한 데이터 모두를 수집하기 위해 가능하지만, 다른 보다 실질적인 기술들이 현재 이 기술분야에서 통상의 기술을 가진 자에게 알려져 있으며, 이것은 제 3 대안을 개발하기 위해 사용될 수 있다. 상기 논의된, 모터 특성화는 모터 저항, 인덕턴스 및 자속 쇄교수 속성들의 추정을 허용한다. 다양한 시뮬레이션 및 추정 기술들, 예로서 MATLABDL 예를 들면, 특정한 3상 유도 모터의, 5-파라미터 또는 7-파라미터 모델들(Bimal K. Bose에 의한 "현대의 전력 전자 장치 및 AC 드라이브들" 참조, 그 개시는 여기에서 참조로서 통합된다)을 개발하기 위해 사용될 수 있다. 결과적인 모델은 동작 중인 모터의 상이한 파라미터들 사이에서의 연관성을 나타낸다. 모델은 이전 수집된 테스트 데이터를 검증하기 위해 복수의 입력 상태들에 대한 예측된 모터 응답을 계산하기 위해 사용되거나 또는 견인 모터 모델로서 전체적으로 사용된다. 검증된 데이터는 그 후 도 6의 3-차원 룩업 테이블(600)이 구성되며 예시된 실시예에서 제 1 모델(254)의 부분을 형성하는 룩-업-테이블들(LUT)을 구성하기 위해 사용될 수 있다.
룩업 테이블(600)로의 입력들은 동작 차량 배터리 전압, 모터 속도 피드백 값(ω3), 및 견인 명령 또는 견인 세트포인트(τ1) 값이다. 룩업 테이블(600)의 출력은 인가된 토크 값이다. 배터리 전압은 볼트들로 측정되며 범위가 차량의 공칭 배터리 전압(예로서, 36V) 미만의 전압(예로서, 32V) 내지 상기 공칭 전압을 초과하는 전압(예로서, 40V) 사이에 있다. 속도 피드백 값은 견인 모터의 속도(예로서, RPM들) 또는 견인 휠의 속도(예로서, m/sec)일 수 있으며 범위가 최대 속도의 0% 내지 최대 속도의 100%까지에 이른다. 견인 명령 또는 견인 세트포인트, 뿐만 아니라 인가된 토크 값은 Nㆍm으로 측정된 토크 값이며 범위가 0 내지 견인 모터를 멎게 할 양까지 이를 수 있다. 인가된 토크 값은 특정한 세트의 배터리 전압, 속도, 및 견인 세트포인트 값들 하에서 견인 휠/하중에 인가되는 견인 모터에 의해 실현된 모델링된 토크의 양이다.
상기 언급된 바와 같이, 수집된 또는 모델링된 데이터는 도 6의 3-차원 룩업 테이블(600)에서 배열될 수 있다. 테이블(600)의 각각의 특정한 셀(608)은 견인 세트포인트 축(602)의 제 1 좌표, 배터리 전압 축(604) 상에서의 제 2 좌표, 및 속도 피드백 축(606)의 제 3 좌표에 의해 어드레싱 가능하다. 진단 감독자는, 예를 들면, 룩업 테이블(600)의 하나의 셀(608)을 식별하기 위해 예시된 실시예에서 제 1 모델(254)의 부분, 견인 세트포인트(τ1)에 대한 현재 실제 트럭 값들, 속도 피드백(ω3), 및 배터리 전압을 정의하는 룩업 테이블(600)을 사용할 수 있다. 상기 셀(608)의 출력 값은 현재 견인 모터(264)에 의해 특정한 세트의 좌표 값들(즉, 견인 세트포인트, 배터리 전압, 및 속도)에 대해 견인 휠로 인가되어야 하는 토크의 양에 대한 모델링된 인가된 토크 값들 또는 경험적 테스팅 동안 수집된 출력 토크 값들 중 하나이다. 이하에서 보다 완전하게 설명되는 바와 같이, 도 6의 룩업 테이블로부터 선택된 이러한 인가된 토크 값은, 실제 차량의 견인 휠에 인가된다면, 차량 속도를 생성해야 하며, 이것은 도 2b에서, 제 1 모델(254)에 의해 출력된 가상 속도 값(ω5)이다. 상기 논의된 바와 같이, 가상 속도 값(ω5) 및 속도 피드백 값(ω3) 사이에서의 비교는 차량의 견인 시스템이 고장 상태에 있는지를 결정하기 위해 제 1 진단 감독자(250)에 의해 사용될 수 있다.
요약하면, 여기에서 설명된 견인 시스템 모델들은 전달 함수(TF), 룩업 테이블, 또는 5, 7 파라미터 모델(ParModel)로서 표현될 수 있다. 이것들 중 임의의 것에서, 모델은 출력이 가상의, 또는 예상된, 견인 속도 값인 동안 입력들이, 예를 들면, 견인 세트포인트(τ1), 배터리 전압, 및 현재 견인 속도와 같은 값들인 입력 대 출력 관계를 나타낸다. 따라서, 일반적으로, 상기 논의된 3개의 견인 모델 구현들 중 임의의 하나는 트럭의 현재 동작 상태를 평가할 때 선택될 수 있다. 선택된 모델에 대해 적절한 입력 값들이 먼저 결정된다. 예를 들면, 제 1 모델(254)에 대해, 견인 세트포인트(τ1), 동작 차량 배터리 전압, 및 모터 속도 피드백 값(ω3)이 입력들로서 사용될 수 있다. 제 2 모델(256)에 대해, 견인 애플리케이션(208)으로부터의 견인 속도 설정(ω4)은 전달 함수에 대한 입력으로서 사용될 수 있다. 선택된 모델 구현에 관계없이, 모델의 출력은 차량의 견인 시스템이 고장 상태에 있는지를 결정하기 위해 속도 피드백 값(ω3)과 비교될 수 있는 가상 응답(예로서, ω5 또는 ω6)이다.
도 9는 본 발명의 원리들에 따라, 도 6의 LUT와 같은, 관찰에 기초한 모델을 이용하는 예시적인 방법의 흐름도이다. 단계(902)에서, 차량이 동작되고 있으며 제 1 진단 감독자(250)는, 예를 들면, 단계(904)에서, 차량의 다양한 센서들 및 다른 구성요소들로부터, 견인 세트포인트(τ1), 차량의 현재 배터리 전압, 및 차량의 현재 Trx_Speed 또는 속도 피드백(ω3)을 수신한다. 이들 값들은 그 후, 단계(906)에서, 도 6의 3-차원 룩업 테이블의 셀들 중 하나를 식별하는 것과 같은 견인 모듈의 출력을 식별하거나 또는 계산하기 위해 사용될 수 있다. 속도 피드백 값(ω3)은, 예를 들면, m/s로 측정된 견인 휠 속도 또는 RPM들로 측정된 견인 모터 회전 속도일 수 있다. 상기 주지된 바와 같이, 견인 휠 속도 및 견인 모터 회전 속도는 차량의 견인 모터 및 견인 휠 및 견인 휠의 원주 사이에서의 기계적 연결 장치들의 기어링 비율과 관련되는 스케일링 인자에 의해 관련된다. 도 6의 룩업 테이블로부터 식별된 하나의 특정한 셀과 같은, 견인 모델로부터의 출력은 견인 모터에 의해 차량의 견인 휠을 구동하기 위해 인가될 예상된 "인가 토크" 값을 나타내는 값을 제공한다.
단계(908)에서, 이러한 "인가 토크" 값은 그 후 견인 모터에 의해 VCM(200)이 통합되는 차량의 견인 휠에 인가된다면 발생할 예상된, 또는 가상의, 속도를 결정하기 위해 사용된다. 특히 및 본 발명의 일 실시예에 따르면, 이러한 차량의 동작은 방정식에 의해 모델링될 수 있다:
Figure pct00012
여기에서:
τapplied는 견인 모터에 의해 견인 휠에 인가된 모델링된 토크이며 룩업 테이블(또는 견인 모델)로부터의 "인가 토크" 값과 같다;
Figure pct00013
은 견인 모터 또는 견인 휠의 속도 피드백(ω3)에서의 변화이며 견인 애플리케이션에 의해 속도 피드백(ω3)의 최근의 값들의 시퀀스로부터 산출될 수 있다;
I는 가속화되는 하중 및 차량의 모든 요소들의 관성 값이며, 특정한 차량에 대한 고정 값이다;
ω5는 견인 모터의 가상 회전 속도(예로서, RPM들로)이다;
B는 차량의 구름 저항 또는 마찰이며, 예를 들면, 차량의 무게 및 차량의 속도에 기초하여 저항 값을 제공한 룩업 테이블로부터, 결정될 수 있으며 베어링들, 다양한 커플링들, 플로어 및 차량 타이어(들)에 의해 야기된 것과 같은 마찰 손실을 나타낸다; 및
τload는 조작자, 차량 및 그것의 포크들 상에서의 하중의 토크 단위들로의 무게를 나타낸다.
상기 방정식은 제 1 실시예에서 제 1 모델(254)의 부분을 형성하며 룩업 테이블(또는 견인 모델)로부터의 "인가 토크" 값이 견인 휠에 인가된다면 발생할 것으로 예상되는 견인 모터 또는 견인 휠의 회전 속도의, 예상된, 또는 가상 값을 결정하기 위해, 속도(ω5)에 대해 풀릴 수 있다.
상기 방정식은 토크들 및 각속도들에 대한 것이지만 또한 선형 속도들 및 선형으로-인가된 힘들에 대하여 동일한 방정식으로 변환될 수 있다. 토크의 선형으로 인가된 힘으로의 변환은 a) 견인 모터 및 견인, 또는 구동 휠 사이에서의 기어 비 및 b) 견인, 또는 구동 휠의 직경에 기초하여 토크 값을 스케일링함으로써 성취될 수 있다.
그러므로, 본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, VCM이 통합되는 차량의 동작은, 인가된 힘에서 기인한 선형 차량 속도("v5")에 대해 풀릴 있는
Figure pct00014
이며 값("v5")은 도 2b에서 제 1 진단 감독자(250)에 의해 산출된 가상 선형 속도이도록 상기 토크-기반 방정식(예로서, Nm)으로부터 선형-기반 힘 방정식(예로서, N 또는
Figure pct00015
)으로 스케일링된 방정식에 의해 모델링될 수 있다.
제 2 실시예에서 제 1 모델(254)의 부분을 형성하는, 상기 방정식에서:
Fapplied는 a) 견인 모터 및 견인, 또는 구동 휠 사이에서의 기어 비 및 b) 견인, 또는 구동, 휠의 직경에 기초하여 룩업 테이블(600)로부터 모델 토크 인가 값(τapplied)을 스케일링함으로써 결정된 선형으로 인가된 힘이다;
Acc는 견인 휠의 선형 속도에서의 변화와 같은 선형 가속도이며 a) 견인 모터 및 견인, 또는 구동 휠 사이에서의 기어 비 및 b) 견인, 또는 구동, 휠의 직경에 의해 스케일링된 dω3/dt와 같다;
m은 가속되는 하중 및 차량의 모든 요소들의 질량이다;
B는 차량의 구름 저항 또는 마찰이며 예를 들면, 차량의 무게 및 차량의 속도에 기초한 저항 값을 제공하는 룩업 테이블로부터, 결정될 수 있다;
Fload는 차량, 그것의 포크들 상에서의 하중 및 조작자의 무게이다.
따라서, 단계(910)에서, 가상 값(ω5) 또는 가상 선형 속도 값(v5)은 실제 차량 속도(ω3), 또는 실제 선형 속도(v3)와 비교되어, 차량의 동작 상태가 단계(912)에서 결정될 수 있도록 한다.
또 다른 예에서, 하나 이상의 진단 비교들은 TCM(258)으로부터의 실제 응답에 대한 비교를 위해 타이밍 제약들 및 신호 임계치들을 이용하는 모델에 의해 수행될 수 있다. 이러한 모델은, 예를 들면, 제 1 모델(254)을 대신하여 제 1 진단 감독자(250)에 의해 사용된 제 3 모델(1254)로서 도 11에 묘사된다. 제 3 모델(1254) 및/또는 제 1 진단 감독자(250)로의 입력들은 조향 애플리케이션(206)에 의해 제공된 속도 피드백(ω3) 및 Trx_Speed_Limit1(1202)을 포함할 수 있다. 예를 들면, 이러한 모델은 도 10a에서 도시된 바와 같이 차량의 실제 견인 시스템의 응답의 알려진 또는 측정된 속성들에 의존할 수 있다. 도 10a에서, x-축은 시간을 나타내며 y-축은 속도(예로서, m/s)이다. 견인 애플리케이션(208)에 의해 TCM(258)으로 제공된 견인 세트포인트를 정의한 견인 속도 설정(ω4)(1004)에 응답하여, 차량의 견인 모터 속도 또는 견인 휠의 측정된 응답이 그래프(1002)에 의해 도시된다. 두 개의 신호들(1002, 1004)을 분석함으로써, 예를 들면, 실제 견인 속도(1002)가 견인 속도 설정(1004)에 도달하기 위해 얼마나 오래 걸리는지에 대한 결정이 이루어질 수 있다. 부가적으로, 두 개의 신호들(1002, 1004)은 실제 견인 휠 속도(1002) 및 견인 속도 설정 상에서의 차이가 결코 몇몇 임계량을 초과하지 않는다는 것을 나타낸다. 도 10b에 대하여 이하에서 설명되는 바와 같이, 차량에 의해 수신된 하나 이상의 동작 입력들에 대한 견인 시스템 응답의 이들 특성들은 동작 차량의 견인 시스템이 고장 상태에 있는지를 나타낼 수 있는 다수의 "크로스-체크들"을 구성하기 위해 의존될 수 있다. 차량에 의해 수신될 수 있는 두 개의 예시적인 동작 입력들은 견인 속도 설정(ω4)을 생성하기 위해 VCM(200)에 의해 직접, 또는 간접적으로, 사용되는 조향 제어 입력 신호(278) 및 견인 속도 제어 입력 신호(260)로서 도 2b에서 도시된다.
도 10b는 본 발명의 양상들의 원리들에 따라 차량 견인 시스템이 고장 상태에 있는지를 결정하는 예시적인 방법의 흐름도이다. 도 11에 예시된 실시예에서, 제 1 진단 감독자(250)는 Trx_Speed(즉, 속도 피드백(ω3) 및 Trx_Speed_Limit1을 수신하며, Trx_Speed_Limit1은 조향 애플리케이션(206)에 의해 산출되며 진단 감독자(250)로 제공된다. 도 11의 예시적인 실시예에서, 제 1 감독자(250)는 도 10b에서의 흐름도에 의해 정의된 바와 같이 이러한 제 3 모델(1254)을 포함한다. 단계(1009)에서, 현재 Trx_Speed가 Trx_Speed_Limit1보다 큰지에 대한 초기 결정이 이루어진다. 그렇다면, 그 후 도 10b의 남아있는 진단 단계들이 수행된다. 그렇지 않다면, 단계들 중 어떤 것도 수행되지 않으며 도 10b의 단계들은 VCM(200)이 단계(1009)를 다시 한 번 수행하도록 동작할 때까지 건너 뛰어진다. 단계(1010)에서, 조향 애플리케이션으로부터의 Trx_Speed_Limit1 및 차량의 현재 Trx_Speed 사이에서의 절대 차이인 Trx_Speed_Err가 산출된다. 특히, 도 10b의 흐름도에서의 단계들은 단계(1010)가, 예를 들면, 매 10ms마다 반복될 수 있도록 루핑 소프트웨어 애플리케이션의 부분으로서 도 11의 제 1 감독자(250) 내에서 실행될 수 있다. 따라서, 도 10b에서 도시된 바와 같이 Trx_Speed_Err는 그것이 도 10b의 방법의 현재 반복을 위한 Trx_Speed_Err 값임을 나타내기 위해 Trx_Speed_Err[i]로서 라벨링된다. 단계(1012)에서, Trx_Speed_Err[i]가 몇몇 제 1 "차이 임계치" 양보다 큰지에 대한 결정이 이루어진다. 예를 들면, 상기 임계치는 0.1 m/s일 수 있다. 이것이 그 경우이면, 이것은 Trx_Speed가 차량의 견인 시스템의 동작에 관한 우려를 제기할 수 있는 양, 즉 제 1 임계량만큼 Trx_Speed_Limit1보다 큼을 나타낸다. "명령 초과" 카운터로 라벨링된 이러한 상태와 연관된 카운터가 있을 수 있다. 단계(1012)에서의 결정이 참일 때, "명령 초과" 카운터는 단계(1014)에서 증가된다. 단계(1012)에서의 결정이 참이 아니면, "초과 이상" 카운터는 단계(1016)에서 "0"으로 리셋되거나, 또는 "0"인 채로 있다.
단계(1018)에서, 현재 반복 Trx_Speed_Err[i] 값이 이전 반복의 Trx_Speed_Err[i-1] 이상인지에 대한 결정이 이루어진다. 이 조건이 참이면, Trx_Speed는 Trx_Speed_Limit1보다 크며, 더욱이, Trx_Speed_Limit1에서 나뉜다. "무 응답" 카운터는 단계(1018)에서의 결정이 참일 때마다, "무 응답" 카운터가 단계(1020)에서 증가되도록 이 조건과 연관될 수 있다. 단계(1012)에서의 결정 또는 단계(1018)에서의 결정이 참이 아니면, "무 응답" 카운터는 단계(1022)에서 "0"으로 설정되거나 또는 "0"인 채로 있다.
단계(1024)에서, Trx_Speed_Err[i]가 예를 들면, 0.8 m/s와 같은, 제 2, 보다 큰 "차이 임계치" 양보다 큰지에 대한 결정이 이루어진다. "큰 에러" 카운터는 이 조건과 연관되며 단계(1024)에서의 결정이 참일 때, 단계(1026)에서, 증가될 수 있다. 단계(1024)에서의 결정이 참이 아니면, "큰 에러" 카운터는 단계(1028)에서 "0"으로 설정되거나, 또는 "0"인 채로 있다.
"명령 초과", "무 응답", 및 "큰 에러" 카운터들의 각각은 상기 설명된 3개의 조건들의 각각이 진단 감독자가 차량의 견인 시스템이 고장 상태에 있을 가능성이 있다고 결정하기 전에 얼마나 오래 존재하도록 허용되는지를 반영하는 연관된 카운터 제한, 또는 "카운터 임계치"를 가질 수 있다. 따라서, 3개의 카운터들의 각각이 도 10b의 방법의 현재 반복 동안 조정된 후, 카운터들은 그것들 각각의 카운터 제한 또는 임계치에 비교될 수 있다. 단계(1010)에서 차이 값을 반복적으로 산출하며 각각의 카운터 임계값에 3개의 카운터들의 각각의 비교하는 조합은 고장 상태의 결정이 현재 차이 값의 단일 인스턴스보다 복수의, 또는 일 세트의 상이한 차이 값들에 기초하여 이루어진다는 것을 야기한다.
예를 들면, "명령 초과" 카운터 임계치는 300일 수 있으며, 상기 가정된 바와 같이, 도 10b의 흐름도가 약 10ms마다 반복한다면, 300의 한계는 약 3초들의 시간 기간과 유사하다. "큰 에러" 카운터 임계치는 상기 조건과 연관된 시간 기간이 보다 작은, 예로서 1.7초이도록 예를 들면, 170과 같은 300보다 낮은 양일 수 있다. "무 응답" 카운터 임계치는 예를 들면, 50과 같이 더 작을 수 있다.
단계(1030)에서, 3개의 카운터들 중 임의의 것이 그것들 각각의 카운터 임계치를 초과하는지에 대한 결정이 이루어진다. 단계(1030)에서의 결정이 참이면, 상태 플래그가, 단계(1032)에서, 제 1 값(예로서, "1")으로 설정된다. 단계(1030)에서의 결정이 모든 3개의 카운터들이 그것들 각각의 카운터 임계치에 있거나 또는 그 아래에 있음을 나타낸다면, 상태 플래그는, 단계(1034)에서, 제 2 값(예로서, "0")으로 설정된다. 상태 플래그가 제 1 값으로 설정되면, 진단 감독자는 차량 견인 시스템의 동작 상태가 고장 상태에 있음을 결정할 수 있다. 상태 플래그가 제 2 값으로 설정되면, 진단 감독자는 차량 견인 시스템의 동작 상태가 고장 상태에 있지 않음을 결정할 수 있다.
단계(1012)에서의 0.1 m/s, 단계(1024)에서의 0.8 m/s 및 단계(1030)에서의 카운터 임계치들과 같은 미리 결정된 값들은 조작자의 입력에 대한 동작 차량의 실제 응답(1002)에 기초할 수 있다. 도 5는 상기 시스템의 전달 함수 모델을 개발하는데 유용한 차량 견인 시스템의 가상 응답을 예시하였다. 상기 언급된 바와 같이, 도 10a는 조작자의 입력에 대한 그것의 응답(1002)을 특성화하는 실제 차량으로부터 수집된 데이터를 예시한다. 신호(1004)는 견인 속도 세트포인트(ω4)를 나타내며 신호(1002)는 차량의 견인 속도(ω3)를 나타낸다. Wheel_Angle_Cmd에 기초하여, Trx_Speed_Limit1 값이 또한 있을 수 있다. 응답 신호(1002)는 적절하게 기능하는 차량의 것이며 차량의 견인 시스템의 임의의 이상 현상들 또는 오작동들을 명확하게 보여주지 않는다. 따라서, 가상 신호(1002')는 도 10b에 대하여 논의된 결정들 중 적어도 일부를 예시하는 팬텀으로 도시된다.
도 10a의 상이한 신호들의 분석은 응답 신호(1002')가 Trx_Speed_Limit1 더하기 0.1 m/s의 예시적인 "차이 임계치"를 초과할 때 시작되는 시간 기간(time1)이 있음을 나타낸다. 도 10a에서, 가상 응답 신호(1002')는 시간 기간(time1)이 신호(1002')가 Trx_Speed_Limit1과 대체로 동일한 값, 즉 0.1 m/s 내에서, 단계(1012)의 "차이 임계치"로 정착하기 전에 약 0.7초임을 나타낸다. 시간 기간(time1)의 최대 허용 가능 길이는 "명령 초과" 카운터에 대한 카운터 임계값("300")에 대응한다. 상기 카운터가 예를 들면, 3초에 도달한 기간(time1)에 대응할 300에 도달하였다면, 진단 감독자는 차량의 견인 시스템이 오작동하고 있다고 결정할 것이다.
"명령 초과" 카운터가 300에 도달하는 것을 이끌 수 있는 하나의 예시적인 오작동은 견인 애플리케이션(208) 및 TCM(258) 사이에서의 통신이 발생하지 않는 경우이다. 도 4a 내지 도 4d에 대하여 상기 설명된 바와 같이, 조향 애플리케이션(206)이 보다 낮은 Trx_Speed_Limit1이 차량의 현재 동작 상태들을 고려하여 적절하다고 결정한다면, 견인 애플리케이션(208)은 또한 차량의 속도를 늦추도록 의도되는 견인 세트포인트(τ1)를 제공할 수 있다. 통신이 견인 애플리케이션(208) 및 TCM(258) 사이에서 깨진다면, 차량 속도는 감소하지 않을 것이며 "명령 초과" 카운터가 300에 도달하도록 허용하는 시간 기간 동안 적어도 0.1 m/s만큼 Trx_Speed_Limit1을 초과할 수 있다.
제 2 시간 기간(time2)은 응답 신호(1002)가 0.1 m/s의 예시적인 임계량만큼 Trx_Speed_Limit1보다 크며 증가하고 있는 시간 기간을 나타낸다. 이들 조건들은 도 10b에서의 단계(1018)가 참일 때 존재한다. 시간 기간(time2)의 최대 허용 가능 길이는 "무 응답" 카운터에 대한 임계값("50")에 대응한다. 상기 카운터가 예를 들면, 기간(time2)이 0.5초에 도달하는 것에 대응할 50에 도달하였다면, 진단 감독자는 차량의 견인 시스템이 오작동하였음을 결정할 것이다.
언급된 바와 같이, 도 10a의 응답 신호(1002)는 적절하게 기능하는 차량 견인 시스템의 것이다. 따라서, 신호(1002)는 도 10b의 단계(1024)에서 테스트되는 0.8 m/s의 "큰 에러" 임계값을 초과하지 않는다. 그러나, "170"의 "큰 에러" 카운터 임계치는 신호(1002)가, 단계(1032)에서, 진단 감독자가 차량의 견인 시스템이 고장 상태에 있음을 나타내기 전에 0.8 m/s의 제 2 예시적인 임계량만큼 Trx_Speed_Limit1을 초과할 수 있는 최대 시간 기간(도시되지 않음)에 대응할 것이다.
따라서 각각 "명령 초과" 및 "큰 에러" 결정에 대한 값들(0.1 m/s 및 0.8 m/s)은 조작자의 입력에 대한 차량의 견인 시스템 응답에 기초할 수 있다. 예를 들면, 실제 응답 신호(1002)는 그것이 통상적으로 특정한 차량의 견인 시스템에 대해 Trx_Speed_Limit1의 약 0.1 m/s 내에 정착함을 결정하기 위해 통계적으로 중요한 수의 예들(예로서, 하나 이상의 예들)에 대해 테스트되고 관찰될 수 있다. 또한, 응답 신호(1002)의 이들 예들의 분석은 오버슈트가 발생할 가능성이 매우 높은 동안, 0.8 m/s를 초과한 오버슈트가 드물게 일어나며 경험적으로 견인 시스템 고장으로 연계될 수 있음을 나타낼 수 있다. 유사하게, 카운터들에 대한 임계값들(예로서, 300, 170, 50)은 또한 조작자의 입력에 대한 차량의 견인 시스템의 실제 응답에 기초할 수 있다. 이 기술분야의 숙련자는 이들 값들이 예로서 제공되며 다른 특정 값들이 상이하고 변화하는 차량들에 대해 적절할 것임을 인식할 것이다. "300"은 임계치가 시간 기간에 대응하도록 프로세싱 루프 속도(예로서, 10ms 마다)와 함께 사용될 수 있다. 예를 들면, 동작 상태가 10ms마다 테스트되며 "참" 결과가 카운터를 증가시키면, 300에 도달하는 상기 카운터는 이전 3초 동안 "참"인 동작 상태에 대응한다. 따라서, 고장 상태의 결정을 즉시 야기하는 단계들(1012, 1018 또는 1024)에서 테스트된 조건들 중 임의의 것 대신에, 임계값들은 상기 조건들 중 각각의 것이 고장 상태가 결정되기 전에 얼마나 오래 지속될 수 있는지를 나타낼 수 있다. 실제 응답 신호(1002)의 통계적으로 중요한 수의 예들(예로서, 하나 이상의 예들)의 분석은 Trx_Speed_Limit1의 0.1 m/s 내에서 정착하기 위해 신호(1002)에 대해 취해진 시간이 좀처럼 3초를 초과하지 않는다는 것을 나타낼 수 있다. 이 기술분야의 숙련자는 이들 값들이 예로서 제공되며 다른 특정 값들이 상이하며 변화하는 차량들에 대해 적절할 것이라는 것을 인지할 것이다.
본 발명의 특정한 실시예들이 예시되고 설명되었지만, 다양한 다른 변화들 및 수정들이 본 발명의 사상 및 범위로부터 벗어나지 않고 이루어질 수 있다는 것이 이 기술분야의 숙련자들에게 명백할 것이다. 그러므로, 본 발명의 범위 내에 있는 모든 이러한 변화들 및 수정들을 첨부된 청구항들에서 커버하도록 의도된다.
10: 차량 12: 전력 유닛
14: 프레임 15: 배터리
16, 20: 휠 18: 아우트리거
22: 구획부 24: 틸러 손잡이
26: 제어 핸들 28: 조작자 좌석
30: 오버헤드 가드 32: 수직 지지 구조
40: 하중 핸들링 어셈블리 42: 마스트 어셈블리
44: 캐리지 어셈블리 46: 고정 마스트 부재
47: 이동 가능 어셈블리 48, 50: 이동 가능 마스트 부재
52: 도달 어셈블리 54: 포크 캐리지
200: 차량 제어 모듈 202: 메모리 구성요소
204: 동작 애플리케이션 206: 조향 애플리케이션
208: 견인 애플리케이션 210: 호이스트 애플리케이션
212: 액세서리 애플리케이션 216: 마이크로제어기
218: 입력/출력 하드웨어 220: 네트워크 인터페이스 하드웨어
222: 데이터 저장 구성요소 250, 252: 진단 감독자
258: 견인 제어 모듈 262: 조작자 제어 견인 속도 제어 입력 센서
264: 견인 모터 272: 조향 제어 모듈
274: 조향 모터 276: 조향 제어 입력 센서
278: 조향 제어 입력 신호

Claims (22)

  1. 방법에 있어서:
    차량 제어 모듈 상에서 실행하는 조향 애플리케이션(steering application)에 의해:
    차량의 조향 휠을 제어하기 위한 조향 제어 입력을 수신하는 단계;
    상기 조향 제어 입력에 기초하여, 상기 조향 애플리케이션에 의해:
    상기 차량의 견인 휠에 관련된 견인 제어 속성과 연관된 견인 임계값을 결정하는 단계;
    상기 차량 제어 모듈 상에서 실행하는 제 1 진단 감독자에 의해:
    상기 견인 제어 속성의 측정값, 및 상기 견인 임계값을 수신하는 단계;
    상기 견인 제어 속성의 상기 측정값이 상기 견인 임계값을 초과할 때, 복수의 개별적 차이들을 포함한 세트를 생성하기 위해, 상기 견인 임계값 및 상기 견인 제어 속성의 측정값 사이의 개별적 차이를 반복적으로 산출하는 단계; 및
    상기 복수의 개별적 차이들에 기초하여, 상기 제 1 진단 감독자에 의해, 상기 차량의 견인 시스템의 제 1 동작 상태를 결정하는 단계를 포함하는, 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 견인 임계값은 견인 속도 제한을 포함하는, 방법.
  3. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
    각각의 개별적 차이에 대해:
    상기 차이가 차이 임계치보다 큰지를 결정하는 단계;
    상기 차이가 상기 차이 임계치보다 클 때, 제 1 카운터 값을 증가시키는 단계; 및
    상기 차이가 상기 차이 임계치 이하일 때, 상기 제 1 카운터를 제 1 초깃값으로 리셋하는 단계를 포함하는, 방법.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 제 1 카운터 값이 제 1 카운터 임계치보다 클 때 상기 견인 시스템의 고장 상태가 발생하였다고 결정하는 단계를 포함하는, 방법.
  5. 제 3 항 또는 제 4 항에 있어서,
    상기 제 1 카운터 임계치 및 상기 차이 임계치는 상기 차량에 의해 수신된 적어도 하나의 동작 입력에 대한 상기 견인 시스템의 응답 특성들에 기초하는, 방법.
  6. 제 1 항 내지 제 5 항 중 어느 한 항에 있어서,
    각각의 개별적 차이에 대해:
    상기 차이가 차이 임계치보다 큰지를 결정하는 단계로서;
    상기 차이가 상기 차이 임계치보다 클 때, 제 1 카운터 값을 증가시키고,
    상기 차이가 상기 차이 임계치보다 작거나 같을 때, 상기 제 1 카운터를 제 1 초깃값으로 리셋하는, 상기 차이가 차이 임계치보다 큰지를 결정하는 단계; 및
    상기 차이가 상기 개별적 차이들의 세트에서 직전 차이보다 큰지를 결정하는 단계로서;
    상기 차이가 상기 직전 차이보다 클 때, 제 2 카운터 값을 증가시키고;
    상기 차이가 상기 직전 차이보다 작거나 같을 때, 상기 제 2 카운터 값을 제 2 초깃값으로 리셋하는, 상기 차이가 직전 차이보다 큰지를 결정하는 단계를 포함하는, 방법.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 제 1 카운터 값이 제 1 카운터 임계치보다 크거나 또는 상기 제 2 카운터 값이 제 2 카운터 임계치보다 클 때, 상기 견인 시스템의 고장 상태가 발생하였다고 결정하는 단계를 포함하는, 방법.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 제 1 카운터 임계치, 상기 제 2 카운터 임계치, 및 상기 차이 임계치는 상기 차량에 의해 수신된 적어도 하나의 동작 입력에 대한 상기 견인 시스템의 응답 특성들에 기초하는, 방법.
  9. 제 1 항 내지 제 8 항 중 어느 한 항에 있어서,
    각각의 개별적 차이에 대해:
    상기 차이가 제 1 차이 임계치보다 큰지를 결정하는 단계로서;
    상기 차이가 상기 제 1 차이 임계치보다 클 때, 제 1 카운터 값을 증가시키고;
    상기 차이가 상기 제 1 차이 임계치 이하일 때, 상기 제 1 카운터를 제 1 초깃값으로 리셋하는, 상기 차이가 제 1 차이 임계치보다 큰지를 결정하는 단계; 및
    상기 차이가 제 2 차이 임계치보다 큰지를 결정하는 단계로서;
    상기 차이가 상기 제 2 차이 임계치보다 클 때, 제 2 카운터 값을 증가시키고;
    상기 차이가 상기 제 2 차이 임계치 이하일 때, 상기 제 2 카운터를 제 2 초깃값으로 리셋하는, 상기 차이가 제 2 차이 임계치보다 큰지를 결정하는 단계를 포함하는, 방법.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 제 1 카운터 값이 제 1 카운터 임계치보다 크거나 또는 상기 제 2 카운터 값이 제 2 카운터 임계치보다 클 때, 상기 견인 시스템의 고장 상태가 발생하였다고 결정하는 단계를 포함하는, 방법.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 제 1 카운터 임계치, 상기 제 2 카운터 임계치, 상기 제 1 차이 임계치, 및 상기 제 2 차이 임계치는 상기 차량에 의해 수신된 적어도 하나의 동작 입력에 대한 상기 견인 시스템의 응답 특성들에 기초하는, 방법.
  12. 차량 제어 시스템이 있어서,
    제어기로서:
    차량의 조향 휠을 제어하기 위한 조향 제어 입력을 수신하도록 구성된 제 1 입력;
    상기 차량의 견인 휠에 관련된 견인 제어 속성의 측정값을 수신하도록 구성된 제 2 입력;
    상기 차량의 상기 견인 휠을 제어하기 위한 견인 속도 제어 입력을 수신하도록 구성된 제 3 입력을 포함하는, 상기 제어기;
    상기 제어기와 연결되고 상기 제어기에 의해 실행 가능한 코드를 저장하는 메모리를 포함하고,
    상기 실행 가능한 코드는:
    차량의 조향 휠을 제어하기 위한 조향 제어 입력을 수신하고;
    상기 조향 제어 입력에 기초하여, 상기 차량의 견인 휠에 관련된 견인 제어 속성과 연관된 견인 임계값을 결정하도록 구성된 조향 애플리케이션을 포함하고;
    상기 실행 가능한 코드는:
    a) 상기 견인 제어 속성의 측정값, 및 상기 견인 임계값을 수신하고;
    b) 상기 견인 제어 속성의 측정값이 상기 견인 임계값을 초과할 때, 복수의 개별적 차이들을 포함한 세트를 생성하기 위해, 상기 견인 임계값 및 상기 견인 제어 속성의 측정값 사이의 개별적 차이를 반복적으로 산출하고;
    c) 상기 복수의 개별적 차이들에 기초하여, 상기 차량의 견인 시스템의 제 1 동작 상태를 결정하도록 구성된 진단 감독자를 포함하는, 차량 제어 시스템.
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 견인 임계값은 견인 속도 제한을 포함하는, 차량 제어 시스템.
  14. 제 12 항 또는 제 13 항에 있어서,
    상기 진단 감독자는:
    각각의 개별적 차이에 대해:
    상기 차이가 차이 임계치보다 큰지를 결정하고;
    상기 차이가 상기 차이 임계치보다 클 때, 제 1 카운터 값을 증가시키고;
    상기 차이가 상기 차이 임계치 이하일 때, 상기 제 1 카운터를 제 1 초깃값으로 리셋하도록 구성되는, 차량 제어 시스템.
  15. 제 14 항에 있어서,
    상기 진단 감독자는:
    제 1 카운터 값이 제 1 카운터 임계치보다 클 때, 상기 견인 시스템의 고장 상태가 발생하였다고 결정하도록 구성되는, 차량 제어 시스템.
  16. 제 13 항 내지 제 15 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 제 1 카운터 임계치 및 상기 차이 임계치는 상기 차량에 의해 수신된 적어도 하나의 동작 입력에 대한 상기 견인 시스템의 응답 특성들에 기초하는, 차량 제어 시스템.
  17. 제 12 항 또는 제 16 항에 있어서,
    상기 진단 감독자는:
    각각의 개별적 차이에 대해:
    상기 차이가 차이 임계치보다 큰지를 결정하는 것으로서:
    상기 차이가 상기 차이 임계치보다 클 때, 제 1 카운터 값을 증가시키고,
    상기 차이가 상기 차이 임계치보다 작거나 같을 때, 상기 제 1 카운터를 제 1 초깃값으로 리셋하는, 상기 차이가 차이 임계치보다 큰지를 결정하고,
    상기 차이가 개별적 차이들의 세트에서 직전 차이보다 큰지를 결정하는 것으로서:
    상기 차이가 상기 직전 차이보다 클 때, 제 2 카운터 값을 증가시키고;
    상기 차이가 상기 직전 차이보다 작거나 같을 때, 상기 제 2 카운터 값을 제 2 초깃값으로 리셋하는, 상기 차이가 직전 차이보다 큰지를 결정하도록 구성된, 차량 제어 시스템.
  18. 제 17 항에 있어서,
    상기 진단 감독자는:
    상기 제 1 카운터 값이 제 1 카운터 임계치보다 크거나 또는 상기 제 2 카운터 값이 제 2 카운터 임계치보다 클 때, 상기 견인 시스템의 고장 상태가 발생하였다고 결정하도록 구성된, 차량 제어 시스템.
  19. 제 18 항에 있어서,
    상기 제 1 카운터 임계치, 상기 제 2 카운터 임계치, 및 상기 차이 임계치는 상기 차량에 의해 수신된 적어도 하나의 동작 입력에 대한 상기 견인 시스템의 응답 특성들에 기초하는, 차량 제어 시스템.
  20. 제 12 항 내지 제 19 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 진단 감독자는:
    각각의 개별적 차이에 대해:
    상기 차이가 제 1 차이 임계치보다 큰지를 결정하는 것으로서:
    상기 차이가 상기 제 1 차이 임계치보다 클 때, 제 1 카운터 값을 증가시키고;
    상기 차이가 상기 제 1 차이 임계치보다 작거나 같을 때, 상기 제 1 카운터를 제 1 초깃값으로 리셋하는, 상기 차이가 제 1 차이 임계치보다 큰지를 결정하고,
    상기 차이가 제 2 차이 임계치보다 큰지를 결정하는 것으로서:
    상기 차이가 상기 제 2 차이 임계치보다 클 때, 제 2 카운터 값을 증가시키고;
    상기 차이가 상기 제 2 차이 임계치보다 작거나 같을 때, 상기 제 2 카운터를 제 2 초깃값으로 리셋하는, 상기 차이가 제 2 차이 임계치보다 큰지를 결정하도록 구성된, 차량 제어 시스템.
  21. 제 20 항에 있어서,
    상기 진단 감독자는:
    상기 제 1 카운터 값이 제 1 카운터 임계치보다 크거나 또는 상기 제 2 카운터 값이 제 2 카운터 임계치보다 클 때, 상기 견인 시스템의 고장 상태가 발생하였다고 결정하도록 구성된, 차량 제어 시스템.
  22. 제 21 항에 있어서,
    상기 제 1 카운터 임계치, 상기 제 2 카운터 임계치, 상기 제 1 차이 임계치, 및 상기 제 2 차이 임계치는 상기 차량에 의해 수신된 적어도 하나의 동작 입력에 대한 상기 견인 시스템의 응답 특성들에 기초하는, 차량 제어 시스템.
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