KR20210048350A - Indirect tire pressure monitoring appartus and control method thereof - Google Patents

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KR20210048350A
KR20210048350A KR1020190132525A KR20190132525A KR20210048350A KR 20210048350 A KR20210048350 A KR 20210048350A KR 1020190132525 A KR1020190132525 A KR 1020190132525A KR 20190132525 A KR20190132525 A KR 20190132525A KR 20210048350 A KR20210048350 A KR 20210048350A
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Abstract

Disclosed are an indirect tire pressure monitoring apparatus and a method thereof. According to an embodiment of the present invention, the indirect tire pressure monitoring apparatus comprises: a first wheel speed sensor which detects a first wheel speed of a first wheel of a vehicle; a second wheel speed sensor which detects a second wheel speed of a second wheel of the vehicle; and an electronic control unit which calculates a first resonant frequency difference between a first reference resonant frequency, which is estimated by using a first wheel speed signal detected from the first wheel speed sensor in a learning section, and a first resonant frequency, which is estimated by using the first wheel speed signal detected from the first wheel speed sensor in a detection section, and calculates a second resonant frequency difference between a second reference resonant frequency, which is estimated by using a second wheel speed signal detected from the second wheel speed sensor in the learning section, and a second resonant frequency, which is estimated by using the second wheel speed signal detected from the second wheel speed sensor, thereby determining a probability for each tire pressure-reducing model in accordance with the first resonant frequency difference and the second resonant frequency difference, which are calculated above, and determining the pressure-reducing status of the tire based on the determined probability for each tire pressure-reducing model. The present invention aims to provide an indirect tire pressure monitoring apparatus and method thereof, which are able to more accurately and reliably determine the pressure-reducing status.

Description

간접식 타이어 압력 모니터링 장치 및 방법{INDIRECT TIRE PRESSURE MONITORING APPARTUS AND CONTROL METHOD THEREOF}Indirect tire pressure monitoring device and method {INDIRECT TIRE PRESSURE MONITORING APPARTUS AND CONTROL METHOD THEREOF}

본 발명은 간접식 타이어 압력 모니터링 장치 및 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 휠 속도센서를 통해 감지된 휠 속도를 이용하여 타이어의 공기압을 모니터링하는 간접식 타이어 압력 모니터링 장치 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to an indirect tire pressure monitoring apparatus and method, and more particularly, to an indirect tire pressure monitoring apparatus and method for monitoring an inflation pressure of a tire using a wheel speed sensed through a wheel speed sensor.

일반적으로, 간접식 타이어 압력 모니터링 장치는 휠 속도센서를 통해 검출된 휠 속도 신호가 타이어 감압에 의해 주파수 특성이 변화하는 것을 이용하여 타이어의 공기압을 추정한다.In general, the indirect tire pressure monitoring apparatus estimates the inflation pressure of the tire by using the wheel speed signal detected through the wheel speed sensor to change the frequency characteristic due to the tire decompression.

이러한 간접식 타이어 압력 모니터링 장치는 타이어 공기압을 간접적으로 모니터링하는 기술 중 하나인 휠 스펙트럼 분석(Wheel spectrum analysis ; WSA) 알고리즘을 이용하여 각 타이어의 공기압을 추정한다. WSA 알고리즘은 각 휠 속도 신호의 주파수를 해석하여 각 타이어의 공진주파수를 추정하고, 이를 통해 독립적으로 각 타이어의 공기압을 추정하는 방법이다.This indirect tire pressure monitoring device estimates the inflation pressure of each tire using a wheel spectrum analysis (WSA) algorithm, which is one of techniques for indirectly monitoring the tire inflation pressure. The WSA algorithm is a method of estimating the resonance frequency of each tire by analyzing the frequency of each wheel speed signal, and then independently estimating the air pressure of each tire.

또한, 타이어의 공기압이 감압된 것을 판단하기 위해서는 일정시간 동안 기준 타이어 공진주파수를 학습하고, 학습된 기준 타이어 공진주파수와 현재 추정된 타이어 공진주파수의 주파수 차이를 기준 주파수와 비교하여 타이어의 감압상태를 추정한다.In addition, in order to determine that the inflation pressure of the tire has been depressurized, the reference tire resonance frequency is learned for a certain period of time, and the frequency difference between the learned reference tire resonance frequency and the currently estimated tire resonance frequency is compared with the reference frequency to determine the decompression state of the tire. Estimate.

하지만, 기존방식은 센서 노이즈의 영향이나 외부 외란으로 인해 추정된 타이어 공진주파수가 감소할 경우 타이어의 감압상태를 오감지할 우려가 있다. 즉, 기존에는 추정된 타이어 공진주파수가 센서 노이즈 영향과 외부 외란 영향을 받을 경우 타이어 감압상태를 정확하고 신뢰성 있게 판단하기 어렵다.However, in the conventional method, if the estimated tire resonance frequency decreases due to the influence of sensor noise or external disturbance, there is a concern that the decompression state of the tire may be erroneously sensed. That is, conventionally, when the estimated tire resonance frequency is affected by sensor noise and external disturbance, it is difficult to accurately and reliably determine the tire decompression state.

일본 공개특허공보 특개2002-337521호Japanese Unexamined Patent Application Publication No. 2002-337521 대한민국 등록특허공보 제10-1373151호Korean Patent Publication No. 10-1373151

본 발명의 실시예는 센서 노이즈와 외부 외란에 의한 영향을 고려하여 타이어 감압상태를 보다 정확하고 신뢰성 있게 판단할 수 있는 간접식 타이어 압력 모니터링 장치 및 방법을 제공하고자 한다.An embodiment of the present invention is to provide an indirect tire pressure monitoring apparatus and method capable of more accurately and reliably determining a tire decompression state in consideration of the influence of sensor noise and external disturbances.

본 발명의 일 측면에 따르면, 차량의 제1 바퀴의 휠 속도를 검출하는 제1 휠 속도센서; 상기 차량의 제2 바퀴의 휠 속도를 검출하는 제2 휠 속도센서; 및 학습 구간에서 상기 제1 휠 속도센서로부터 검출된 휠 속도신호를 이용하여 추정된 제1 기준 공진주파수와, 감지 구간에서 상기 제1 휠 속도센서로부터 검출된 휠 속도신호를 이용하여 추정된 제1 공진주파수 사이의 제1 공진주파수 차이를 산출하고, 상기 학습 구간에서 상기 제2 휠 속도센서로부터 검출된 휠 속도신호를 이용하여 추정된 제2 기준 공진주파수와, 상기 감지 구간에서 상기 제2 휠 속도센서로부터 검출된 휠 속도신호를 이용하여 추정된 제2 공진주파수 사이의 제2 공진주파수 차이를 산출하고, 상기 산출된 제1 공진주파수 차이 및 제2 공진주파수 차이에 따라 타이어 감압모델별 확률을 결정하고, 상기 결정된 타이어 감압모델별 확률을 근거로 타이어의 감압상태를 판단하는 전자제어유닛을 포함하는 간접식 타이어 압력 모니터링 장치가 제공될 수 있다.According to an aspect of the present invention, a first wheel speed sensor for detecting a wheel speed of a first wheel of a vehicle; A second wheel speed sensor detecting a wheel speed of the second wheel of the vehicle; And a first reference resonant frequency estimated using the wheel speed signal detected from the first wheel speed sensor in the learning section, and a first reference resonance frequency estimated using the wheel speed signal detected from the first wheel speed sensor in the sensing section. A first resonant frequency difference between the resonant frequencies is calculated, a second reference resonant frequency estimated using a wheel speed signal detected from the second wheel speed sensor in the learning section, and the second wheel speed in the sensing section Calculate the second resonant frequency difference between the estimated second resonant frequencies using the wheel speed signal detected from the sensor, and determine the probability for each tire decompression model according to the calculated first resonant frequency difference and the second resonant frequency difference. In addition, an indirect tire pressure monitoring device including an electronic control unit for determining a decompression state of a tire based on the determined probability for each tire decompression model may be provided.

또한, 상기 전자제어유닛은 상기 제1 기준 공진주파수와 상기 제2 기준 공진주파수는 각각은 학습 구간 동안 해당 휠 속도신호를 이용하여 추정된 공진주파수를 누적하여 평균한 값일 수 있다.In addition, in the electronic control unit, each of the first reference resonance frequency and the second reference resonance frequency may be a value obtained by accumulating and an average of the resonance frequencies estimated using the corresponding wheel speed signal during the learning period.

또한, 상기 제1 공진주파수 차이 및 상기 제2 공진주파수 차이에 대응하는 타이어 감압모델별 확률이 미리 저장된 저장부를 포함할 수 있다.In addition, it may include a storage unit pre-stored the probability of each tire decompression model corresponding to the first resonant frequency difference and the second resonant frequency difference.

또한, 상기 전자제어유닛은 상기 산출된 제1 공진주파수 차이의 평균과 표준편차에 대한 타이어감압모델별 확률을 각각 결정하고, 상기 산출된 제2 공진주파수 차이의 평균과 표준편차에 대한 타이어감압모델별 확률을 각각 결정하고, 상기 결정된 타이어감압모델별 확률들을 이용하여 타이어의 감압상태를 판단할 수 있다.In addition, the electronic control unit determines the average of the calculated first resonant frequency difference and the probability of each tire decompression model for the standard deviation, and the tire decompression model for the average and standard deviation of the calculated second resonant frequency difference Each probability may be determined, and the decompression state of the tire may be determined using the determined probabilities for each tire decompression model.

또한, 상기 제1 바퀴는 전륜 좌측 바퀴이고, 상기 제2 바퀴는 전륜 우측 바퀴일 수 있다.In addition, the first wheel may be a left front wheel, and the second wheel may be a right front wheel.

본 발명의 다른 실시예에 따르면, 차량의 전륜 좌측 바퀴의 휠 속도를 검출하는 제1 휠 속도센서; 차량의 전륜 우측 바퀴의 휠 속도를 검출하는 제2 휠 속도센서; 학습 구간 동안 상기 제1 휠 속도센서로부터 검출된 휠 속도신호를 이용하여 추정된 공진주파수를 누적하여 평균한 제1 기준 공진주파수를 추정하고, 상기 학습 구간 동안 상기 제2 휠 속도센서로부터 검출된 휠 속도신호를 이용하여 추정된 공진주파수를 누적하여 평균한 제2 기준 공진주파수를 추정하는 공진주파수학습부; 감지 구간에서 상기 제1 휠 속도센서로부터 검출된 휠 속도신호를 이용하여 제1 공진주파수를 추정하고, 상기 감지 구간에서 상기 제2 휠 속도센서로부터 검출된 휠 속도신호를 이용하여 제2 공진주파수를 추정하는 공진주파수추정부; 상기 제1 기준 공진주파수와 상기 제1 공진주파수 사이의 제1 공진주파수 차이를 산출하고, 상기 제2 기준 공진주파수와 상기 제2 공진주파수 사이의 제2 공진주파수 차이를 산출하는 주파수차이산출부; 상기 산출된 제1 공진주파수 차이와 상기 제2 공진주파수 차이에 대응하는 타이어감압모델별 확률을 결정하는 확률모델부; 및 상기 결정된 타이어감압모델별 확률을 비교하여 타이어의 감압상태를 판단하는 타이어감압판단부를 포함하는 간접식 타이어 압력 모니터링 장치가 제공될 수 있다.According to another embodiment of the present invention, a first wheel speed sensor for detecting a wheel speed of a left front wheel of a vehicle; A second wheel speed sensor that detects a wheel speed of a right front wheel wheel of the vehicle; During the learning period, a first reference resonance frequency is estimated by accumulating the estimated resonance frequency using the wheel speed signal detected from the first wheel speed sensor and averaged, and the wheel detected from the second wheel speed sensor during the learning period. A resonant frequency learning unit for estimating a second reference resonant frequency obtained by accumulating and averaging the resonant frequencies estimated using the speed signal; In the sensing section, a first resonant frequency is estimated using the wheel speed signal detected from the first wheel speed sensor, and a second resonant frequency is calculated using the wheel speed signal detected from the second wheel speed sensor in the sensing section. A resonant frequency estimation unit to estimate; A frequency difference calculator configured to calculate a first resonant frequency difference between the first reference resonant frequency and the first resonant frequency, and calculate a second resonant frequency difference between the second reference resonant frequency and the second resonant frequency; A probability model unit for determining a probability for each tire decompression model corresponding to the calculated difference in the first resonance frequency and the difference in the second resonance frequency; And an indirect tire pressure monitoring device including a tire pressure determination unit for determining a decompression state of the tire by comparing the determined probability for each tire pressure model may be provided.

본 발명의 또 다른 측면에 따르면, 학습 구간 동안 차량의 제1 바퀴의 휠 속도를 검출하는 제1 휠 속도센서로부터 검출된 휠 속도신호를 이용하여 추정된 공진주파수를 누적하여 평균한 제1 기준 공진주파수를 추정하고, 상기 학습 구간 동안 상기 차량의 제2 바퀴의 휠 속도를 검출하는 제2 휠 속도센서로부터 검출된 휠 속도신호를 이용하여 추정된 공진주파수를 누적하여 평균한 제2 기준 공진주파수를 추정하고, 감지 구간에서 상기 제1 휠 속도센서로부터 검출된 휠 속도신호를 이용하여 제1 공진주파수를 추정하고, 상기 감지 구간에서 상기 제2 휠 속도센서로부터 검출된 휠 속도신호를 이용하여 제2 공진주파수를 추정하고, 상기 제1 기준 공진주파수와 상기 제1 공진주파수 사이의 제1 공진주파수 차이를 산출하고, 상기 제2 기준 공진주파수와 상기 제2 공진주파수 사이의 제2 공진주파수 차이를 산출하고, 상기 산출된 제1 공진주파수 차이와 상기 제2 공진주파수 차이에 대응하는 타이어감압모델별 확률을 결정하고, 상기 결정된 타이어감압모델별 확률을 비교하여 타이어의 감압상태를 판단하는 간접식 타이어 압력 모니터링 방법이 제공될 수 있다.According to another aspect of the present invention, the first reference resonance obtained by accumulating and averaging the estimated resonance frequency using the wheel speed signal detected from the first wheel speed sensor that detects the wheel speed of the first wheel of the vehicle during the learning period. The second reference resonance frequency obtained by estimating the frequency and accumulating the estimated resonance frequency using the wheel speed signal detected from the second wheel speed sensor for detecting the wheel speed of the second wheel of the vehicle during the learning period is averaged. Estimates, and estimates a first resonant frequency using the wheel speed signal detected from the first wheel speed sensor in the sensing section, and a second resonant frequency using the wheel speed signal detected from the second wheel speed sensor in the sensing section. Estimate a resonant frequency, calculate a first resonant frequency difference between the first reference resonant frequency and the first resonant frequency, and calculate a second resonant frequency difference between the second reference resonant frequency and the second resonant frequency And determining a probability for each tire decompression model corresponding to the calculated difference between the first resonant frequency and the second resonant frequency, and comparing the determined probability for each tire decompression model to determine the decompression state of the tire. Monitoring methods may be provided.

또한, 상기 산출된 제1 공진주파수 차이의 평균과 표준편차에 대한 타이어감압모델별 확률을 각각 결정하고, 상기 산출된 제2 공진주파수 차이의 평균과 표준편차에 대한 타이어감압모델별 확률을 각각 결정하고, 상기 결정된 타이어감압모델별 확률들을 이용하여 타이어의 감압상태를 판단할 수 있다.In addition, the calculated average of the first resonant frequency difference and the probability of each tire decompression model for the standard deviation are determined, and the average of the calculated second resonant frequency difference and the probability for each tire decompression model for the standard deviation are respectively determined. And, it is possible to determine the decompression state of the tire using the determined probabilities for each tire decompression model.

본 발명의 실시예에 의하면, 휠 속도 신호에 대한 센서 노이즈와 외부 외란으로 인한 영향을 최소화할 수 있어 타이어의 감압상태를 보다 정확하고 신뢰성 있게 추정할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the influence of sensor noise and external disturbances on the wheel speed signal can be minimized, and thus the decompression state of the tire can be more accurately and reliably estimated.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 간접식 타이어 압력 모니터링 장치의 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 간접식 타이어 압력 모니터링 장치에서 휠 속도를 검출하는 것을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 간접식 타이어 압력 모니터링 장치에서 전자제어유닛의 제어블록도이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 간접식 타이어 압력 모니터링 장치의 전자제어유닛에서 공진주파수추정기와 타이어압력판단기의 세부 구성을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 간접식 타이어 압력 모니터링 장치에서 전륜 좌측 타이어의 공진주파수 차이와 전륜 우측 타이어의 공진주파수 차이에 따른 타이어의 감압모델별 확률을 설명하기 위한 그래프이다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 간접식 타이어 압력 모니터링 장치의 제어방법에 대한 제어흐름도이다.1 is a block diagram of an indirect tire pressure monitoring device according to an embodiment of the present invention.
2 is a view for explaining the detection of the wheel speed in the indirect tire pressure monitoring apparatus according to an embodiment of the present invention.
3 is a control block diagram of an electronic control unit in an indirect tire pressure monitoring apparatus according to an embodiment of the present invention.
4 is a view for explaining a detailed configuration of a resonance frequency estimator and a tire pressure determiner in the electronic control unit of the indirect tire pressure monitoring apparatus according to an embodiment of the present invention.
FIG. 5 is a graph for explaining a probability for each decompression model of a tire according to a difference in a resonance frequency of a left front tire and a difference in a resonance frequency of a right front tire in the indirect tire pressure monitoring apparatus according to an embodiment of the present invention.
6 is a control flow diagram for a control method of an indirect tire pressure monitoring device according to an embodiment of the present invention.

이하에서는 본 발명의 실시예들을 첨부 도면을 참조하여 상세히 설명한다. 이하에 소개되는 실시예들은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 본 발명의 사상을 충분히 전달할 수 있도록 하기 위해 예로서 제공하는 것이다. 본 발명은 이하 설명되는 실시예들에 한정하지 않고 다른 형태로 구체화할 수도 있다. 본 발명을 명확하게 설명하기 위하여 설명과 관계없는 부분은 도면에서 생략하였으며 도면들에 있어서, 구성요소의 폭, 길이, 두께 등은 편의를 위하여 과장하여 표현할 수 있다. 명세서 전체에 걸쳐서 동일한 참조번호들은 동일한 구성요소들을 나타낸다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. The embodiments introduced below are provided as examples in order to sufficiently convey the spirit of the present invention to those of ordinary skill in the art to which the present invention pertains. The present invention is not limited to the embodiments described below and may be embodied in other forms. In order to clearly describe the present invention, parts irrelevant to the description are omitted from the drawings, and in the drawings, the width, length, thickness, etc. of components may be exaggerated for convenience. The same reference numbers throughout the specification indicate the same elements.

도 1은 일실시예에 따른 간접식 타이어 압력 모니터링 장치의 구성도이다.1 is a block diagram of an indirect tire pressure monitoring apparatus according to an embodiment.

도 1을 참조하면, 간접식 타이어 압력 모니터링 장치는 휠 속도센서(10), 전자제어유닛(20), 표시패널(30) 및 저장부(40)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 1, the indirect tire pressure monitoring device may include a wheel speed sensor 10, an electronic control unit 20, a display panel 30, and a storage unit 40.

휠 속도센서(10)는 차량의 전후륜(FL, FR, RL, RR)에 각각 하나씩 장착되어 각 휠의 속도를 검출한다.The wheel speed sensor 10 is installed on each of the front and rear wheels FL, FR, RL, and RR of the vehicle to detect the speed of each wheel.

전자제어유닛(20)은 각 휠 속도센서(10)로부터 휠 속도정보를 수신하여 각 타이어의 공진주파수를 추정하고, 추정된 각 타이어의 공기압을 판단할 수 있다.The electronic control unit 20 may receive wheel speed information from each wheel speed sensor 10, estimate the resonance frequency of each tire, and determine the estimated air pressure of each tire.

전자제어유닛(20)은 확률 기반 타이어 감압모델을 기반으로 타이어의 감압여부를 판단할 수 있다.The electronic control unit 20 may determine whether the tire is decompressed based on the probability-based tire decompression model.

전자제어유닛(20)은 적어도 2개의 바퀴를 대상으로 일정시간 동안 타이어 공진주파수를 각각 학습하고, 각 학습된 타이어 공진주파수들의 평균값인 기준 타이어 공진주파수를 각각 산출하고, 각 산출된 기준 타이어 공진주파수와 해당 바퀴에서 현재 추정된 타이어 공진주파수의 주파수 차이를 각각 산출하고, 각 산출된 주파수 차이와 확률 기반 타이어 감압모델을 이용하여 타이어의 감압상태를 판단할 수 있다.The electronic control unit 20 learns tire resonance frequencies for a predetermined period of time for at least two wheels, calculates a reference tire resonance frequency, which is an average value of each of the learned tire resonance frequencies, and calculates each calculated reference tire resonance frequency. And the frequency difference between the tire resonance frequency currently estimated at the corresponding wheel and each calculated, and using the calculated frequency difference and the probability-based tire decompression model, it is possible to determine the decompression state of the tire.

전자제어유닛(20)은 전륜 좌측 타이어의 공진주파수 차이와 전륜 우측 타이어의 공진주파수 차이에 따른 타이어의 감압모델별 확률을 근거로 하여 타이어 감압상태를 판단할 수 있다.The electronic control unit 20 may determine the tire decompression state based on the probability for each decompression model of the tire according to the difference in the resonance frequency of the left front tire and the difference in the resonance frequency of the right front tire.

표시패널(30)은 전자제어유닛(20)으로부터 출력된 타이어 공기압 정보를 표시할 수 있다.The display panel 30 may display tire pressure information output from the electronic control unit 20.

표시패널(30)은 전자제어유닛(20)으로부터 출력된 타이어 감압상태를 운전자에게 경고할 수 있다.The display panel 30 may warn the driver of the depressurized condition of the tire output from the electronic control unit 20.

저장부(40)에는 각 바퀴별로 각 타이어의 공진주파수 차이값에 따른 타이어의 감압모델별 확률값이 미리 저장되어 있을 수 있다.The storage unit 40 may pre-store a probability value for each tire decompression model according to a difference value of the resonance frequency of each tire for each wheel.

저장부(40)에는 후륜 좌측 타이어의 공진주파수 차이값과 후륜 우측 타이어의 공진주파수 차이값에 따른 타이어의 감압모델별 확률값이 미리 저장되어 있을 수 있다.In the storage unit 40, a difference value of the resonance frequency of the left rear tire and the probability value for each decompression model of the tire according to the difference value of the resonance frequency of the right rear tire may be stored in advance.

저장부(40)에는 전륜 좌측 타이어의 공진주파수 차이값과 전륜 우측 타이어의 공진주파수 차이값에 따른 타이어의 감압모델별 확률값이 미리 저장되어 있을 수 있다.In the storage unit 40, a difference value of the resonance frequency of the left front tire and the probability value for each decompression model of the tire according to the difference value of the resonance frequency of the right front tire may be stored in advance.

도 2는 일실시예에 따른 간접식 타이어 압력 모니터링 장치에서 휠 속도를 검출하는 것을 설명하기 위한 도면이다.2 is a view for explaining the detection of the wheel speed in the indirect tire pressure monitoring apparatus according to an embodiment.

도 2를 참조하면, 차량이 도로를 주행할 때 타이어는 노면의 불규칙에 의해 진동한다. 타이어의 공진주파수는 타이어의 공기압에 따라 달라지며, 정상 공기압을 가진 타이어의 경우 30Hz 내지 60Hz(예를 들면 약 45Hz) 주변에 분포한다.Referring to FIG. 2, when the vehicle travels on the road, the tire vibrates due to irregularities in the road surface. The resonant frequency of the tire varies depending on the air pressure of the tire, and is distributed around 30 Hz to 60 Hz (for example, about 45 Hz) in the case of a tire having a normal air pressure.

따라서, 타이어의 공진주파수의 변화를 감지하면 타이어의 공기압을 모니터링할 수 있다.Therefore, by detecting a change in the resonant frequency of the tire, it is possible to monitor the air pressure of the tire.

타이어의 공진주파수는 휠 속도를 검출하는 휠 속도센서(10)의 휠 속도 신호의 공진주파수에 대응되게 나타나기 때문에 휠 속도 신호의 공진주파수를 이용하여 타이어의 공기압을 모니터링할 수 있다.Since the resonant frequency of the tire appears corresponding to the resonant frequency of the wheel speed signal of the wheel speed sensor 10 that detects the wheel speed, the air pressure of the tire can be monitored using the resonant frequency of the wheel speed signal.

휠 속도센서(10)는 바퀴의 회전에 따라 일정한 수의 펄스를 발생하여 휠 속도정보를 검출한다.The wheel speed sensor 10 detects wheel speed information by generating a certain number of pulses according to the rotation of the wheel.

휠 속도센서(10)는 자성체인 폴피스(11)와, 이 폴피스(11)와 소정거리(Δt) 이격되도록 바퀴에 장착되어 회전하는 톤휠(12)을 포함할 수 있다. 폴피스 구성에서 참조부호 13은 코일, 14는 영구 자석, 15은 신호 인출선이다.The wheel speed sensor 10 may include a pole piece 11 that is a magnetic material, and a tone wheel 12 that is mounted on a wheel and rotates so as to be spaced apart from the pole piece 11 by a predetermined distance (Δt). In the pole piece configuration, reference numeral 13 is a coil, 14 is a permanent magnet, and 15 is a signal lead.

톤휠(12)은 외주 면에 다수의 톱니(12a)가 형성된다.The tone wheel 12 has a plurality of teeth 12a formed on its outer circumferential surface.

톤휠(12)은 회전시 이 톱니(12a)가 폴피스(11)에 자계 변화를 일으켜 교류 신호가 출력되도록 한다.When the tone wheel 12 rotates, the teeth 12a cause a magnetic field change in the pole piece 11 to output an AC signal.

톤휠(12)에 의해 출력된 교류 신호로부터 펄스 형태의 휠 속도 신호가 만들어져 전자제어유닛(20)에 제공된다. 펄스 형태의 휠 속도 신호의 펄스 폭은 휠 속도에 반비례한다. 휠 속도가 증가할수록 펄스 폭은 작아지고, 반대로 휠 속도가 감소할수록 펄스 폭은 증가한다. 따라서, 전자제어유닛(20)은 펄스 형태의 휠 속도 신호로부터 타이어의 공진주파수를 추정할 수 있다.A wheel speed signal in the form of a pulse is generated from the AC signal output by the tone wheel 12 and provided to the electronic control unit 20. The pulse width of the pulsed wheel speed signal is inversely proportional to the wheel speed. As the wheel speed increases, the pulse width decreases, and as the wheel speed decreases, the pulse width increases. Accordingly, the electronic control unit 20 may estimate the resonant frequency of the tire from the wheel speed signal in the form of a pulse.

도 3은 일실시예에 따른 간접식 타이어 압력 모니터링 장치에서 전자제어유닛의 제어블록도이다.3 is a control block diagram of an electronic control unit in an indirect tire pressure monitoring apparatus according to an embodiment.

도 3을 참조하면, 전자제어유닛(20)은 공진주파수추정기(21)와 타이어압력판단기(22)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 3, the electronic control unit 20 may include a resonance frequency estimator 21 and a tire pressure determiner 22.

공진주파수추정기(21)는 WSA 알고리즘을 통해 각 바퀴의 휠 속도정보를 이용하여 각 타이어의 공진주파수를 추정한다. WSA 알고리즘은 휠 속도 값에 타이어 공진주파수 부근의 주파수 성분인 30Hz 내지 60Hz 밴드 패스 필터(Band-pass filter)를 적용하여 신호 처리하고, 밴드 패스 필터링된 휠 속도 신호로부터 타이어 공진주파수를 추정하기 위하여 타이어 모델을 2차 회귀모델(2nd-order Autoregressive model ; 2차 AR 모델)로 모델링하며, 실시간 매개변수 추정방법인 칼만 필터(Kalman filter)로 타이어 모델의 계수를 추정하여 타이어 공진주파수를 추정한다.The resonance frequency estimator 21 estimates the resonance frequency of each tire by using the wheel speed information of each wheel through the WSA algorithm. The WSA algorithm processes the signal by applying a 30Hz to 60Hz band-pass filter, which is a frequency component near the tire resonance frequency, to the wheel speed value, and to estimate the tire resonance frequency from the band-pass filtered wheel speed signal. The model is modeled as a 2nd-order Autoregressive model (2nd-order AR model), and the tire resonance frequency is estimated by estimating the coefficients of the tire model using the Kalman filter, a real-time parameter estimation method.

타이어압력판단기(22)는 공진주파수추정기(21)에 의해 추정된 타이어 공진주파수를 이용하여 타이어의 감압상태를 판단한다.The tire pressure determiner 22 determines the decompression state of the tire using the tire resonance frequency estimated by the resonance frequency estimator 21.

이하에서는 설명의 편의상 전륜 좌측 타이어의 공진주파수와 전륜 우측 타이어의 공진주파수를 이용하여 타이어 감압상태를 판단하는 것에 한정하여 설명한다.Hereinafter, for convenience of description, the description is limited to determining the tire decompression state using the resonance frequency of the left front tire and the resonance frequency of the right front tire.

도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 간접식 타이어 압력 모니터링 장치의 전자제어유닛에서 공진주파수추정기와 타이어압력판단기의 세부 구성을 설명하기 위한 도면이다.4 is a view for explaining a detailed configuration of a resonance frequency estimator and a tire pressure determiner in the electronic control unit of the indirect tire pressure monitoring apparatus according to an embodiment of the present invention.

도 4를 참조하면, 공진주파수추정기(21)는 공진주파수학습부(210)와 공진주파수추정부(211)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 4, the resonance frequency estimator 21 may include a resonance frequency learning unit 210 and a resonance frequency estimating unit 211.

공진주파수학습부(210)는 학습 구간에서 추정된 전륜 좌측 타이어와 전륜 우측 타이어의 공진주파수들로부터 각 타이어별로 기준 타이어 공진주파수를 각각 학습한다. 학습 구간은 미리 설정된 구간으로서, 타이어 공기압 모니터링을 수행하되, 타이어 감압상태를 판단하지 않는 구간일 수 있다.The resonance frequency learning unit 210 learns a reference tire resonance frequency for each tire from the resonance frequencies of the left front tire and the right front tire estimated in the learning section. The learning section is a preset section, and may be a section in which tire pressure monitoring is performed but the tire decompression state is not determined.

공진주파수학습부(210)는 학습 구간 동안 전륜 좌측 타이어의 공진주파수와 전륜 우측 타이어의 공진주파수를 각각 추정하고, 각 추정된 타이어 공진주파수는 각 타이어별로 구분하여 저장부(40)에 저장시킨다.The resonance frequency learning unit 210 estimates the resonance frequency of the left front tire and the resonance frequency of the right front tire during the learning period, and separates the estimated tire resonance frequency for each tire and stores them in the storage unit 40.

공진주파수학습부(210)는 저장부(40)에 저장된 전륜 좌측 타이어에 대한 타이어 공진주파수들을 이용하여 전륜 좌측 타이어에 대한 기준 타이어 공진주파수(FL f_learn)를 결정한다. 공진주파수학습부(210)는 저장부(40)에 저장된 전륜 좌측 타이어에 대한 타이어 공진주파수들의 평균값을 전륜 좌측 타이어에 대한 기준 타이어 공진주파수(FL f_learn)로 결정할 수 있다.The resonance frequency learning unit 210 determines a reference tire resonance frequency FL f_learn for the left front tire by using the tire resonance frequencies for the left front tire stored in the storage unit 40. The resonance frequency learning unit 210 may determine the average value of the tire resonance frequencies for the left front tire stored in the storage unit 40 as the reference tire resonance frequency FL f_learn for the left front tire.

공진주파수학습부(210)는 저장부(40)에 저장된 전륜 우측 타이어에 대한 타이어 공진주파수들을 이용하여 전륜 우측 타이어에 대한 기준 타이어 공진주파수(FR f_learn)로 결정한다. 공진주파수학습부(210)는 저장부(40)에 저장된 전륜 우측 타이어에 대한 타이어 공진주파수들의 평균값을 전륜 우측 타이어에 대한 기준 타이어 공진주파수(FR f_learn)로 결정할 수 있다.The resonance frequency learning unit 210 determines the reference tire resonance frequency FR f_learn for the right front tire by using the tire resonance frequencies for the right front tire stored in the storage unit 40. The resonance frequency learning unit 210 may determine the average value of the tire resonance frequencies for the right front tires stored in the storage unit 40 as the reference tire resonance frequency FR f_learn for the right front tire.

공진주파수학습부(210)는 전륜 좌측 타이어에 대하여 학습된 기준 타이어 공진주파수(FL f_learn)와, 전륜 우측 타이어에 대하여 학습된 기준 타이어 공진주파수(FR f_learn)를 주파수차이산출부(220)로 출력한다.The resonance frequency learning unit 210 outputs the reference tire resonance frequency FL f_learn learned for the left front tire and the reference tire resonance frequency FR f_learn learned for the right front tire to the frequency difference calculating unit 220 do.

공진주파수추정부(211)는 감지 구간에서 전륜 좌측 타이어에 대한 현재의 타이어 공진주파수(FL f_est)를 추정한다. 감지 구간은 타이어 감압상태를 판단하기 위한 구간일 수 있다.The resonance frequency estimation unit 211 estimates the current tire resonance frequency FL f_est for the left front tire in the sensing section. The detection section may be a section for determining a tire decompression state.

공진주파수추정부(211)는 감지 구간에서 전륜 우측 타이어에 대한 현재의 타이어 공진주파수(FR f_est)를 추정한다.The resonance frequency estimating unit 211 estimates the current tire resonance frequency FR f_est for the right front tire in the sensing section.

공진주파수추정부(211)는 전륜 좌측 타이어에 대하여 현재 추정된 타이어 공진주파수(FL f_est)와, 전륜 우측 타이어에 대하여 현재 추정된 타이어 공진주파수(FR f_est)를 주파수차이산출부(220)로 출력한다.The resonance frequency estimation unit 211 outputs the currently estimated tire resonance frequency (FL f_est) for the left front tire and the tire resonance frequency (FR f_est) currently estimated for the right front tire to the frequency difference calculation unit 220 do.

또한, 타이어압력판단기(22)는 주파수차이산출부(220), 확률 모델부(221) 및 타이어감압판단부(222)를 포함할 수 있다.In addition, the tire pressure determining unit 22 may include a frequency difference calculating unit 220, a probability model unit 221, and a tire pressure reducing unit 222.

주파수차이산출부(220)는 공진주파수학습부(210)에 의해 학습된 전륜 좌측 타이어측 기준 타이어 공진주파수(FL f_learn)와, 공진주파수추정부(211)에 의해 추정된 전륜 좌측 타이어측 현재 타이어 공진주파수(FL f_est)를 입력받아 이 2개의 주파수(FL f_diff = FL f_est - FL f_learn)를 산출한다.The frequency difference calculation unit 220 includes the reference tire resonance frequency FL f_learn on the left front tire side learned by the resonance frequency learning unit 210 and the current tire on the left front tire side estimated by the resonance frequency estimation unit 211 Resonant frequency (FL f_est) is input and these two frequencies (FL f_diff = FL f_est-FL f_learn) are calculated.

주파수차이산출부(220)는 산출된 전륜 좌측 타이어 공진주파수 차이(FL f_diff)를 확률모델부(221)에 출력한다.The frequency difference calculation unit 220 outputs the calculated resonant frequency difference FL f_diff of the left front wheel tire to the probability model unit 221.

주파수차이산출부(220)는 공진주파수학습부(210)에 의해 학습된 전륜 우측 타이어측 기준 타이어 공진주파수(FR f_learn)와, 공진주파수추정부(211)에 의해 추정된 전륜 우측 타이어측 현재 타이어 공진주파수(FR f_est)를 입력받아 이 2개의 주파수(FR f_diff = FR f_est - FR f_learn)를 산출한다.The frequency difference calculation unit 220 includes the reference tire resonance frequency FR f_learn on the right front tire side learned by the resonance frequency learning unit 210 and the current tire on the right front tire side estimated by the resonance frequency estimation unit 211 Resonant frequency (FR f_est) is input and these two frequencies (FR f_diff = FR f_est-FR f_learn) are calculated.

주파수차이산출부(220)는 산출된 전륜 우측 타이어 공진주파수 차이(FR f_diff)를 확률모델부(221)에 출력한다.The frequency difference calculation unit 220 outputs the calculated resonance frequency difference FR f_diff of the right front wheel tire to the probability model unit 221.

확률 모델부(221)는 입력된 전륜 좌측 타이어 공진주파수 차이(FL f_diff)와 전륜 우측 타이어 공진주파수 차이(FR f_diff)에 따라 타이어 감압모델별 확률정보를 각각 출력한다.The probability model unit 221 outputs probability information for each tire decompression model according to the inputted front left tire resonance frequency difference FL f_diff and the front right front tire resonance frequency difference FR f_diff.

확률 모델부(221)는 전륜 좌측 타이어 공진주파수 차이(FL f_diff)와 전륜 우측 타이어 공진주파수 차이(FR f_diff)에 대응하는 타이어 감압모델별 확률값을 타이어감압판단부(222)에 각각 출력한다.The probability model unit 221 outputs a probability value for each tire decompression model corresponding to the left front tire resonance frequency difference FL f_diff and the right front tire resonance frequency difference FR f_diff to the tire pressure reduction determining unit 222, respectively.

확률 모델부(221)는 저장부(40)에 저장된 전륜 좌측 타이어 공진주파수 차이값과 전륜 우측 타이어 공진주파수 차이값에 따른 타이어의 감압모델별 확률값을 이용하여 주파수차이산출부(220)로부터 입력된 전륜 좌측 타이어 공진주파수 차이(FL f_diff)와 전륜 우측 타이어 공진주파수 차이(FR f_diff)에 따라 타이어 감압모델별 확률값(P_model1, P_model2)을 결정하고, 결정된 타이어 감압모델별 확률값(P_model1, P_model2)을 타이어감압판단부(222)에 출력한다.The probability model unit 221 is input from the frequency difference calculation unit 220 using the probability value for each decompression model of the tire according to the difference value of the resonance frequency of the left front tire and the resonance frequency of the right front tire stored in the storage unit 40. According to the difference in the resonance frequency of the left front tire (FL f_diff) and the difference in the resonance frequency of the right front tire (FR f_diff), the tire decompression model-specific probability values (P_model1, P_model2) are determined, and the determined tire decompression model-specific probability values (P_model1, P_model2) are used in the tire Output to the decompression determination unit 222.

도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 간접식 타이어 압력 모니터링 장치에서 전륜 좌측 타이어의 공진주파수 차이와 전륜 우측 타이어의 공진주파수 차이에 따른 타이어의 감압모델별 확률을 설명하기 위한 그래프이다.FIG. 5 is a graph for explaining a probability for each decompression model of a tire according to a difference in a resonance frequency of a left front tire and a difference in a resonance frequency of a right front tire in the indirect tire pressure monitoring apparatus according to an embodiment of the present invention.

도 5를 참조하면, 그래프에서 X축은 전륜 좌측 타이어 공진주파수 차이(FL Freq diff, FL f_diff)를 나타낸다.Referring to FIG. 5, in the graph, the X-axis represents the difference in the resonance frequency of the left front tire (FL Freq diff, FL f_diff).

Y축은 전륜 우측 타이어 공진주파수 차이(FR Freq diff, FR f_diff)를 나타낸다.The Y-axis represents the difference in the resonance frequency of the right front tire (FR Freq diff, FR f_diff).

Z축은 타이어감압모델별 확률(Probability)을 나타낸다.The Z-axis represents the probability for each tire decompression model.

그래프에서 알 수 있듯이, 전륜 좌측 타이어 공진주파수 차이(FL f_diff) 및 전륜 우측 타이어 공진주파수 차이(FR f_diff)의 절대값이 적을수록 제1 타이어가압모델(Model1)의 확률값은 높고 제2 타이어감압모델(Model2)의 확률값은 낮도록 미리 설정되어 있다.As can be seen from the graph, the smaller the absolute value of the difference in the resonance frequency of the left front tire (FL f_diff) and the difference in the resonance frequency of the right front tire (FR f_diff), the higher the probability of the first tire pressure model (Model1) and the second tire pressure reduction model. The probability value of (Model2) is preset to be low.

반대로, 전륜 좌측 타이어 공진주파수 차이(FL f_diff) 및 전륜 우측 타이어 공진주파수 차이(FR f_diff)의 절대값이 높을수록 제1 타이어감압모델(Model1)의 확률값은 낮고 제2 타이어감압모델(Model2)의 확률값은 높도록 미리 설정되어 있다.Conversely, the higher the absolute value of the left front tire resonance frequency difference (FL f_diff) and the right front tire resonance frequency difference (FR f_diff), the lower the probability value of the first tire decompression model (Model1) and the second tire pressure reduction model (Model2). The probability value is preset to be high.

이 확률 모델은 간접식 타이어 압력 모니터링에 대한 캘리브레이션(Calibration)을 위한 실차 시험데이터를 기반으로 하여, 각각의 시험 데이터에 대한 주파수 평균, 표준편차를 도출하고, 각 시험 데이터를 가우시안 분포로 가정하고 누적함으로써 도출될 수 있다. 이를 위해 가우시안 커널 밀도 추정(Gaussian Kernel Density Estimation) 방법 혹은 다른 커널 밀도 추정 방법이 적용될 수 있다.This probability model derives the frequency mean and standard deviation for each test data based on the actual vehicle test data for calibration for indirect tire pressure monitoring, and accumulates each test data assuming a Gaussian distribution. It can be derived by doing. For this, a Gaussian Kernel Density Estimation method or another kernel density estimation method may be applied.

이러한 확률 모델은 간접식 타이어 압력 모니터링 장치에서 감지해야 할 데이터의 모델1 (예를 들면, -20% 감압, -25% 감압 등 각국 법규 사항)과 감지하지 말아야 할 데이터 모델2 (에를 들면, -5% 감압, -10% 감압, -15% 감압 등)을 도출할 수 있다.These probability models are model 1 of data that should be detected by an indirect tire pressure monitoring device (e.g. -20% decompression, -25% decompression, etc.) and data model 2 that should not be detected (e.g.,- 5% decompression, -10% decompression, -15% decompression, etc.) can be derived.

전륜 좌측 타이어 공진주파수 차이(FL f_diff) 및 전륜 우측 타이어 공진주파수 차이(FR f_diff)가 제1 타이어감압모델(Model1)과 제2 타이어감압모델(Model2)에 적용할 때의 확률을 구할 수 있다.The probability when the difference in the resonance frequency of the left front tire FL f_diff and the difference in the resonance frequency of the right front tire FR f_diff is applied to the first tire decompression model Model1 and the second tire decompression model Model2 can be obtained.

예를 들면, FL f_diff 가 -X4 이고, FR f_diff 가 -Y4일 경우, model1은 확률값이 100% 이고, model2는 확률값이 0%이다.For example, if FL f_diff is -X4 and FR f_diff is -Y4, then model1 has a probability value of 100%, and model2 has a probability value of 0%.

또한, FL f_diff 가 0 이고, FR f_diff 가 0일 경우, model1은 확률값이 100% 이고, model2는 확률값이 0%이다.In addition, when FL f_diff is 0 and FR f_diff is 0, model1 has a probability value of 100%, and model2 has a probability value of 0%.

다시 도 4를 참조하면, 타이어감압판단부(222)는 확률 모델부(221)로부터 출력된 타이어 감압모델별 확률값(P_model1, P_model2)을 비교하여 타이어 감압상태를 판단한다.Referring back to FIG. 4, the tire pressure reduction determination unit 222 compares the probability values P_model1 and P_model2 for each tire decompression model output from the probability model unit 221 to determine a tire decompression state.

타이어감압판단부(222)는 확률 모델부(221)로부터 출력된 타이어 감압모델별 확률값 중 제1 타이어감압모델의 확률값 P_model1 이 제2 타이어감압모델의 확률값 P_model2 보다 높으면, 타이어가 제1 타이어감압모델에 대응하는 감압상태로 감압된 것으로 판단한다. 예를 들면, 제1 타이어감압모델이 -15% 타이어감압이고, 제2 타이어감압모델이 -25% 타이어감압인 것으로 가정할 경우, P_model1 가 36% 이고, P_model2 가 67% 이면, 현재 타이어가 -25% 감압된 상태로 판단할 수 있다.The tire pressure reduction determination unit 222 determines that the tire is the first tire pressure reduction model if the probability value P_model1 of the first tire pressure reduction model among the probability values for each tire pressure reduction model output from the probability model unit 221 is higher than the probability value P_model2 of the second tire pressure reduction model. It is determined that the pressure has been reduced to a reduced pressure state corresponding to For example, assuming that the first tire decompression model is -15% tire decompression and the second tire decompression model is -25% tire decompression, if P_model1 is 36% and P_model2 is 67%, the current tire is- It can be determined that the pressure is reduced by 25%.

도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 간접식 타이어 압력 모니터링 장치의 제어방법에 대한 제어흐름도이다.6 is a control flow diagram for a control method of an indirect tire pressure monitoring device according to an embodiment of the present invention.

도 6을 참조하면, 먼저 전자제어유닛(20)은 학습 구간에서 전륜 좌측 바퀴측에 마련된 휠 속도센서(10)를 통해 전륜 좌측 바퀴의 휠 속도를 검출한다(300).Referring to FIG. 6, first, the electronic control unit 20 detects the wheel speed of the left front wheel through the wheel speed sensor 10 provided on the left front wheel side in the learning section (300).

전자제어유닛(20)은 검출된 휠 속도를 이용하여 전륜 좌측 타이어의 공진주파수를 추정하고(302), 추정된 전륜 좌측 타이어의 공진주파수들을 저장부(40)에 저장시킨다(304).The electronic control unit 20 estimates the resonance frequency of the left front tire by using the detected wheel speed (302), and stores the estimated resonance frequencies of the left front tire in the storage unit 40 (304).

전자제어유닛(20)은 학습 구간 시작부터 소정시간이 경과하였는지를 판단한다(306).The electronic control unit 20 determines whether a predetermined time has elapsed from the start of the learning section (306).

만약, 작동모드 306의 판단결과 소정시간이 경과하지 않았으면, 전자제어유닛(20)은 작동모드 300으로 이동하여 이하의 작동모드를 수행한다.If, as a result of the determination of the operation mode 306, a predetermined time has not elapsed, the electronic control unit 20 moves to the operation mode 300 and performs the following operation modes.

한편, 작동모드 306의 판단결과 소정시간이 경과하였으면, 전자제어유닛(20)은 저장부(40)에 저장된 전륜 좌측 타이어의 공진주파수들을 이용하여 전륜 좌측 타이어에 대한 기준 타이어 공진주파수(FL f_learn)를 결정한다(308).On the other hand, if a predetermined time has elapsed as a result of determining the operation mode 306, the electronic control unit 20 uses the resonance frequencies of the left front tire stored in the storage unit 40 to determine the reference tire resonance frequency (FL f_learn) for the left front tire. Is determined (308).

이와 함께, 전자제어유닛(20)은 학습 구간에서 전륜 우측 바퀴측에 마련된 휠 속도센서(10)를 통해 전륜 우측 바퀴의 휠 속도를 검출한다(301).In addition, the electronic control unit 20 detects the wheel speed of the right front wheel through the wheel speed sensor 10 provided on the right side of the front wheel in the learning section (301).

전자제어유닛(20)은 검출된 휠 속도를 이용하여 전륜 우측 타이어의 공진주파수를 추정하고(303), 추정된 전륜 우측 타이어의 공진주파수들을 저장부(40)ㅇp 저장시킨다(305).The electronic control unit 20 estimates the resonance frequency of the right front tire by using the detected wheel speed (303), and stores the estimated resonance frequencies of the right front tire tire in the storage unit 40.p (305).

전자제어유닛(20)은 학습 구간 시작부터 소정시간이 경과하였는지를 판단한다(307).The electronic control unit 20 determines whether a predetermined time has elapsed from the start of the learning section (307).

만약, 작동모드 307의 판단결과 소정시간이 경과하지 않았으면, 전자제어유닛(20)은 작동모드 301로 이동하여 이하의 작동모드를 수행한다.If, as a result of the determination of the operation mode 307, the predetermined time has not elapsed, the electronic control unit 20 moves to the operation mode 301 and performs the following operation modes.

한편, 작동모드 307의 판단결과 소정시간이 경과하였으면, 전자제어유닛(20)은 저장부(40)에 저장된 전륜 우측 타이어의 공진주파수들을 이용하여 전륜 우측 타이어에 대한 기준 타이어 공진주파수(FR f_learn)를 결정한다(309).On the other hand, if a predetermined time has elapsed as a result of the determination of the operation mode 307, the electronic control unit 20 uses the resonance frequencies of the right front tire stored in the storage unit 40 to determine the reference tire resonance frequency (FR f_learn) for the right front tire. Is determined (309).

이와 같이, 전자제어유닛(20)은 학습 구간 동안 전륜 좌측 기준 타이어 공진주파수(FL f_learn)를 결정함과 함께 전륜 우측 타이어 공진주파수(FR f_learn)를 결정한다. 이때, 학습 구간에서 결정된 전륜 좌측 기준 타이어 공진주파수(FL f_learn)와 전륜 우측 타이어 공진주파수(FR f_learn)는 저장부(40)에 된다.In this way, the electronic control unit 20 determines the left front tire resonant frequency FL f_learn during the learning period and also determines the right front tire resonant frequency FR f_learn. At this time, the left front tire resonance frequency FL f_learn and the right front tire resonance frequency FR f_learn determined in the learning section are stored in the storage unit 40.

한편, 전자제어유닛(20)은 감지 구간에서 전륜 좌측 바퀴측에 마련된 휠 속도센서(10)를 통해 현재의 전륜 좌측 바퀴의 휠 속도를 검출한다(310).Meanwhile, the electronic control unit 20 detects the current wheel speed of the left front wheel through the wheel speed sensor 10 provided on the left front wheel side in the sensing section (310).

전자제어유닛(20)은 검출된 휠 속도를 이용하여 전륜 좌측 타이어 공진주파수(FL f_est)를 추정한다(312).The electronic control unit 20 estimates the left front tire resonance frequency FL f_est using the detected wheel speed (312).

전자제어유닛(20)은 작동모드 312에서 추정된 현재 전륜 좌측 타이어 공진주파수(FL f_est)와 작동모드 308에서 결정된 전륜 좌측 기준 타이어 공진주파수(FL f_learn)의 주파수 차이(FL F_diff = FL f_est - FL f_learn)를 산출한다(314).The electronic control unit 20 is the frequency difference between the current front left tire resonance frequency (FL f_est) estimated in operation mode 312 and the reference left front tire resonance frequency (FL f_learn) determined in operation mode 308 (FL F_diff = FL f_est-FL). f_learn) is calculated (314).

이와 함께, 전자제어유닛(20)은 감지 구간에서 전륜 우측 바퀴측에 마련된 휠 속도센서(10)를 통해 현재의 전륜 우측 바퀴의 휠 속도를 검출한다(311).In addition, the electronic control unit 20 detects the current wheel speed of the right front wheel through the wheel speed sensor 10 provided on the right side of the front wheel in the sensing section (311).

전자제어유닛(20)은 검출된 휠 속도를 이용하여 전륜 우측 타이어 공진주파수(FR_f_est)를 추정한다(313).The electronic control unit 20 estimates the resonance frequency of the right front tire FR_f_est by using the detected wheel speed (313).

전자제어유닛(20)은 작동모드 313에서 추정된 현재 전륜 우측 타이어 공진주파수(FR_f_est)와 작동모드 309에서 결정된 전륜 우측 기준 타이어 공진주파수(FR f_learn)의 주파수 차이(FR F_diff = FR f_est - FR f_learn)를 산출한다(315).The electronic control unit 20 is the frequency difference between the current front right tire resonance frequency (FR_f_est) estimated in operation mode 313 and the front right reference tire resonance frequency (FR f_learn) determined in operation mode 309 (FR F_diff = FR f_est-FR f_learn). ) Is calculated (315).

이와 같이, 전자제어유닛(20)은 감지 구간에서 전륜 좌측 타이어 공진주파수 차이(FL f_diff)와 전륜 우측 타이어 공진주파수 차이(FR f_diff)를 각각 산출한 후 산출된 전륜 좌측 타이어 공진주파수 차이(FL f_diff)와 전륜 우측 타이어 공진주파수 차이(FR f_diff)에 따라 타이어 감압모델별 확률값을 각각 결정한다(316).In this way, the electronic control unit 20 calculates the left front tire resonance frequency difference (FL f_diff) and the front right tire resonance frequency difference (FR f_diff) in the sensing section, and then calculates the calculated left front tire resonance frequency difference (FL f_diff). ) And the difference in the resonance frequency of the right front tire (FR f_diff), each of the probability values for each tire decompression model is determined (316).

전자제어유닛(20)은 결정된 타이어 감압모델별 확률값을 근거로 타이어 감압상태를 판단한다(317).The electronic control unit 20 determines the tire decompression state based on the determined probability value for each tire decompression model (317).

상기한 실시예에서는 전륜 좌측 타이어 공진주파수 차이(FL f_diff)와 전륜 우측 타이어 공진주파수 차이(FR f_diff)에 따라 타이어 감압모델별 확률값을 결정하고, 결정된 타이어 감압모델별 확률값을 근거로 타이어의 감압상태를 판단하는 것에 대하여 설명하고 있지만 이에 한정되지 않으며, 전륜 좌측 타이어 공진주파수 차이(FL f_diff)과 전륜 우측 타이어 공진주파수 차이(FR f_diff)를 미리 설정된 시간동안 각 바퀴별로 구분하여 저장하고, 저장된 전륜 좌측 타이어 공진주파수 차이(FL f_diff)들의 평균과 표준편차를 산출함과 함께 전륜 우측 타이어 공진주파수 차이(FR f_diff)들의 평균과 표준편차를 산출하고, 산출된 전륜 좌측 타이어 공진주파수 차이(FL f_diff)들의 평균과 표준편차, 산출된 전륜 우측 타이어 공진주파수 차이(FR f_diff)들의 평균과 표준편차를 이용하여 타이어 감압모델별 확률값을 각각 결정할 수 있다.In the above embodiment, the probability value for each tire decompression model is determined according to the difference in the resonance frequency of the left front tire (FL f_diff) and the difference in the resonance frequency of the right front tire (FR f_diff), and the decompression state of the tire based on the determined probability value for each tire decompression model. Although it is not limited to this, the difference in the resonance frequency of the left front tire (FL f_diff) and the difference in the resonance frequency of the right front tire (FR f_diff) are separately stored for each wheel for a preset period of time, and the stored front wheel left In addition to calculating the average and standard deviation of the tire resonance frequency differences (FL f_diff), the average and standard deviation of the right front tire resonance frequency differences (FR f_diff) were calculated, and the calculated resonance frequency differences of the left front tire (FL f_diff) were calculated. Probability values for each tire decompression model can be determined by using the average and standard deviation, the average and standard deviation of the calculated front right tire resonance frequency differences (FR f_diff).

전륜 좌측 타이어 공진주파수 차이(FL f_diff)들의 평균 및 전륜 우측 타이어 공진주파수 차이(FR f_diff)들의 평균에 대응하는 타이어감압모델별 확률값과, 전륜 좌측 타이어 공진주파수 차이(FL f_diff)들의 표준편차 및 전륜 우측 타이어 공진주파수 차이(FR f_diff)들의 표준편차에 대응하는 타이어감압모델별 확률값을 비교하여 일치하거나 미리 설정된 범위 이내일 경우 그에 해당하는 타이어감압모델을 현재의 타이어 감압상태로 확정할 수 있다. 즉, 타이어 감압상태를 판단할 수 있는 신뢰도를 계산하고, 계산된 신뢰도에 의해 현재의 타이어 공기압 상태가 어느 정도 감압된 상태인지를 최종적으로 확정할 수 있다.The probability value for each tire decompression model corresponding to the average of the left front tire resonance frequency differences (FL f_diff) and the average of the front right tire resonance frequency differences (FR f_diff), the standard deviation of the left front tire resonance frequency differences (FL f_diff) and the front wheel When the probability values for each tire decompression model corresponding to the standard deviation of the right tire resonance frequency differences (FR f_diff) are compared and matched or are within a preset range, the corresponding tire decompression model can be determined as the current tire decompression state. That is, it is possible to calculate the reliability for determining the tire decompression state, and finally determine to what extent the current tire inflation state is decompressed based on the calculated reliability.

이를 위해 확률 모델부(221)는 전륜 좌측 타이어 공진주파수 차이(FL f_diff)들의 평균과 표준편차에 대한 타이어감압모델별 확률값을 타이어감압판단부(222)에 각각 출력할 수 있다. 또한, 확률 모델부(221)는 전륜 우측 타이어 공진주파수 차이(FR f_diff)들의 평균과 표준편차에 대한 타이어감압모델별 확률값을 타이어감압판단부(222)에 각각 출력할 수 있다.To this end, the probability model unit 221 may output an average of the left tire resonance frequency differences FL f_diff of the front wheel and a probability value for each tire decompression model for the standard deviation to the tire decompression determination unit 222, respectively. In addition, the probability model unit 221 may output an average of the resonant frequency differences FR f_diff of the right front wheel tires and a probability value for each tire decompression model for the standard deviation to the tire decompression determination unit 222, respectively.

타이어감압판단부(222)는 전륜 좌측 타이어 공진주파수 차이(FL f_diff)들의 평균과 표준편차, 산출된 전륜 우측 타이어 공진주파수 차이(FR f_diff)들의 평균과 표준편차를 이용하여 타이어 감압모델별 확률값을 각각 결정하고, 결정된 확률값들을 각각 비교하여 최종적으로 타이어의 감압상태를 확정할 수 있다.The tire pressure reduction determination unit 222 calculates a probability value for each tire decompression model using the average and standard deviation of the left front tire resonance frequency differences (FL f_diff), and the calculated average and standard deviation of the calculated front right tire resonance frequency differences (FR f_diff). Each is determined, and the determined probability values are compared to each other to finally determine the decompression state of the tire.

예를 들면, 전륜 좌측 타이어 공진주파수 차이(FL f_diff)들의 평균 및 전륜 우측 타이어 공진주파수 차이(FR f_diff)들의 평균에 대응하는 타이어감압모델별 확률값을 확인한 결과 타이어 감압상태가 -25% 감압으로 판단될 경우, 전륜 좌측 타이어 공진주파수 차이(FL f_diff)들의 표준편차(일예로, 3σ) 및 전륜 우측 타이어 공진주파수 차이(FR f_diff)들의 표준편차(일예로, 3σ)에 대응하는 타이어감압모델별 확률값을 확인한 결과 마찬가지로 타이어 감압상태가 -25% 감압으로 판단할 수 있을 경우, 현재의 타이어 감압상태를 97.7%의 신뢰도로 -25% 감압으로 판단할 수 있다. 즉, 해당 바퀴측 타이어의 공진주파수 차이가 정규분포를 따를 경우, 평균 조건과 표준편차 조건 둘 다를 만족하면, 해당 타이어감압모델을 현재의 타이어감압상태로 최종 확정할 수 있다.For example, as a result of checking the probability value for each tire decompression model corresponding to the average of the left front tire resonance frequency differences (FL f_diff) and the average of the right front tire resonance frequency differences (FR f_diff), the tire decompression condition is determined to be -25% decompression. If yes, the probability value for each tire decompression model corresponding to the standard deviation (for example, 3σ) of the left front tire resonance frequency differences (FL f_diff) and the standard deviation (for example, 3σ) of the right front tire resonance frequency differences (FR f_diff) As a result of checking, if the tire decompression condition can be determined as -25% decompression, the current tire decompression condition can be determined as -25% decompression with 97.7% reliability. That is, when the difference in the resonance frequency of the tire on the corresponding wheel follows a normal distribution, if both the average condition and the standard deviation condition are satisfied, the corresponding tire decompression model can be finally determined as the current tire decompression state.

10 : 휠 속도센서 20 : 전자제어유닛
30 : 표시패널 40 : 저장부
21 : 공진주파수추정기 22 : 타이어압력판단기
210: 공진주파수학습부 211: 공진주파수추정부
220: 주파수차이산출부 221: 확률모델부
222: 타이어감압판단부10: wheel speed sensor 20: electronic control unit
30: display panel 40: storage
21: resonance frequency estimator 22: tire pressure determiner
210: resonance frequency learning unit 211: resonance frequency estimation
220: frequency difference calculation unit 221: probability model unit
222: tire pressure reduction judgment unit

Claims (8)

차량의 제1 바퀴의 휠 속도를 검출하는 제1 휠 속도센서;
상기 차량의 제2 바퀴의 휠 속도를 검출하는 제2 휠 속도센서; 및
학습 구간에서 상기 제1 휠 속도센서로부터 검출된 휠 속도신호를 이용하여 추정된 제1 기준 공진주파수와, 감지 구간에서 상기 제1 휠 속도센서로부터 검출된 휠 속도신호를 이용하여 추정된 제1 공진주파수 사이의 제1 공진주파수 차이를 산출하고, 상기 학습 구간에서 상기 제2 휠 속도센서로부터 검출된 휠 속도신호를 이용하여 추정된 제2 기준 공진주파수와, 상기 감지 구간에서 상기 제2 휠 속도센서로부터 검출된 휠 속도신호를 이용하여 추정된 제2 공진주파수 사이의 제2 공진주파수 차이를 산출하고, 상기 산출된 제1 공진주파수 차이 및 제2 공진주파수 차이에 따라 타이어 감압모델별 확률을 결정하고, 상기 결정된 타이어 감압모델별 확률을 근거로 타이어의 감압상태를 판단하는 전자제어유닛을 포함하는 간접식 타이어 압력 모니터링 장치.A first wheel speed sensor that detects a wheel speed of a first wheel of the vehicle;
A second wheel speed sensor detecting a wheel speed of a second wheel of the vehicle; And
A first reference resonance frequency estimated using the wheel speed signal detected from the first wheel speed sensor in the learning section, and a first resonance estimated using the wheel speed signal detected from the first wheel speed sensor in the sensing section. A second reference resonant frequency calculated using a wheel speed signal detected from the second wheel speed sensor in the learning section and the second wheel speed sensor in the sensing section by calculating a first resonant frequency difference between frequencies Calculate a second resonant frequency difference between the estimated second resonant frequencies using the wheel speed signal detected from, and determine the probability for each tire decompression model according to the calculated first resonant frequency difference and the second resonant frequency difference. And an electronic control unit that determines a decompression state of a tire based on the determined probability for each tire decompression model. 제1항에 있어서,
상기 전자제어유닛은 상기 제1 기준 공진주파수와 상기 제2 기준 공진주파수는 각각은 학습 구간 동안 해당 휠 속도신호를 이용하여 추정된 공진주파수를 누적하여 평균한 값인 간접식 타이어 압력 모니터링 장치.The method of claim 1,
The electronic control unit is an indirect tire pressure monitoring device in which the first reference resonance frequency and the second reference resonance frequency are averaged by accumulating and averaged the resonance frequencies estimated using the corresponding wheel speed signal during the learning period. 제1항에 있어서,
상기 제1 공진주파수 차이 및 상기 제2 공진주파수 차이에 대응하는 타이어 감압모델별 확률이 미리 저장된 저장부를 포함하는 간접식 타이어 압력 모니터링 장치.The method of claim 1,
An indirect tire pressure monitoring device comprising a storage unit in which a probability for each tire decompression model corresponding to the difference in the first resonance frequency and the difference in the second resonance frequency is previously stored. 제1항에 있어서,
상기 전자제어유닛은 상기 산출된 제1 공진주파수 차이의 평균과 표준편차에 대한 타이어감압모델별 확률을 각각 결정하고, 상기 산출된 제2 공진주파수 차이의 평균과 표준편차에 대한 타이어감압모델별 확률을 각각 결정하고, 상기 결정된 타이어감압모델별 확률들을 이용하여 타이어의 감압상태를 판단하는 간접식 타이어 압력 모니터링 장치.The method of claim 1,
The electronic control unit determines the average of the calculated first resonant frequency difference and the probability for each tire decompression model for the standard deviation, and the calculated average and standard deviation for the calculated second resonant frequency difference for each tire decompression model. Each of the indirect tire pressure monitoring device for determining the decompression state of the tire by using the determined probabilities for each tire decompression model. 제1항에 있어서,
상기 제1 바퀴는 전륜 좌측 바퀴이고, 상기 제2 바퀴는 전륜 우측 바퀴인 간접식 타이어 압력 모니터링 장치.The method of claim 1,
The first wheel is a left front wheel, and the second wheel is a right front wheel. 차량의 전륜 좌측 바퀴의 휠 속도를 검출하는 제1 휠 속도센서;
차량의 전륜 우측 바퀴의 휠 속도를 검출하는 제2 휠 속도센서;
학습 구간 동안 상기 제1 휠 속도센서로부터 검출된 휠 속도신호를 이용하여 추정된 공진주파수를 누적하여 평균한 제1 기준 공진주파수를 추정하고, 상기 학습 구간 동안 상기 제2 휠 속도센서로부터 검출된 휠 속도신호를 이용하여 추정된 공진주파수를 누적하여 평균한 제2 기준 공진주파수를 추정하는 공진주파수학습부;
감지 구간에서 상기 제1 휠 속도센서로부터 검출된 휠 속도신호를 이용하여 제1 공진주파수를 추정하고, 상기 감지 구간에서 상기 제2 휠 속도센서로부터 검출된 휠 속도신호를 이용하여 제2 공진주파수를 추정하는 공진주파수추정부;
상기 제1 기준 공진주파수와 상기 제1 공진주파수 사이의 제1 공진주파수 차이를 산출하고, 상기 제2 기준 공진주파수와 상기 제2 공진주파수 사이의 제2 공진주파수 차이를 산출하는 주파수차이산출부;
상기 산출된 제1 공진주파수 차이와 상기 제2 공진주파수 차이에 대응하는 타이어감압모델별 확률을 결정하는 확률모델부; 및
상기 결정된 타이어감압모델별 확률을 비교하여 타이어의 감압상태를 판단하는 타이어감압판단부를 포함하는 간접식 타이어 압력 모니터링 장치.A first wheel speed sensor that detects a wheel speed of a left front wheel of the vehicle;
A second wheel speed sensor that detects a wheel speed of a right front wheel wheel of the vehicle;
During the learning period, a first reference resonance frequency obtained by accumulating the estimated resonance frequency using the wheel speed signal detected from the first wheel speed sensor is averaged, and the wheel detected from the second wheel speed sensor during the learning period A resonant frequency learning unit for estimating a second reference resonant frequency averaged by accumulating the resonant frequencies estimated using the speed signal;
In the sensing section, a first resonant frequency is estimated using the wheel speed signal detected from the first wheel speed sensor, and a second resonant frequency is calculated using the wheel speed signal detected from the second wheel speed sensor in the sensing section. A resonant frequency estimation unit to estimate;
A frequency difference calculator configured to calculate a first resonant frequency difference between the first reference resonant frequency and the first resonant frequency, and calculate a second resonant frequency difference between the second reference resonant frequency and the second resonant frequency;
A probability model unit for determining a probability for each tire decompression model corresponding to the calculated difference in the first resonance frequency and the difference in the second resonance frequency; And
Indirect tire pressure monitoring device comprising a tire pressure determination unit for determining a decompression state of the tire by comparing the determined probability for each tire pressure model. 학습 구간 동안 차량의 제1 바퀴의 휠 속도를 검출하는 제1 휠 속도센서로부터 검출된 휠 속도신호를 이용하여 추정된 공진주파수를 누적하여 평균한 제1 기준 공진주파수를 추정하고,
상기 학습 구간 동안 상기 차량의 제2 바퀴의 휠 속도를 검출하는 제2 휠 속도센서로부터 검출된 휠 속도신호를 이용하여 추정된 공진주파수를 누적하여 평균한 제2 기준 공진주파수를 추정하고,
감지 구간에서 상기 제1 휠 속도센서로부터 검출된 휠 속도신호를 이용하여 제1 공진주파수를 추정하고,
상기 감지 구간에서 상기 제2 휠 속도센서로부터 검출된 휠 속도신호를 이용하여 제2 공진주파수를 추정하고,
상기 제1 기준 공진주파수와 상기 제1 공진주파수 사이의 제1 공진주파수 차이를 산출하고,
상기 제2 기준 공진주파수와 상기 제2 공진주파수 사이의 제2 공진주파수 차이를 산출하고,
상기 산출된 제1 공진주파수 차이와 상기 제2 공진주파수 차이에 대응하는 타이어감압모델별 확률을 결정하고,
상기 결정된 타이어감압모델별 확률을 비교하여 타이어의 감압상태를 판단하는 간접식 타이어 압력 모니터링 방법.Estimates a first reference resonance frequency averaged by accumulating the estimated resonance frequency using the wheel speed signal detected from the first wheel speed sensor that detects the wheel speed of the first wheel of the vehicle during the learning period,
Estimating a second reference resonance frequency averaged by accumulating the estimated resonance frequency using the wheel speed signal detected from the second wheel speed sensor for detecting the wheel speed of the second wheel of the vehicle during the learning period,
In the sensing section, a first resonant frequency is estimated using the wheel speed signal detected from the first wheel speed sensor,
In the sensing section, a second resonant frequency is estimated using the wheel speed signal detected from the second wheel speed sensor,
Calculating a first resonant frequency difference between the first reference resonant frequency and the first resonant frequency,
Calculating a second resonant frequency difference between the second reference resonant frequency and the second resonant frequency,
Determine a probability for each tire decompression model corresponding to the calculated difference in the first resonance frequency and the difference in the second resonance frequency,
Indirect tire pressure monitoring method for determining a decompression state of a tire by comparing the determined probability for each tire decompression model. 제7항에 있어서,
상기 산출된 제1 공진주파수 차이의 평균과 표준편차에 대한 타이어감압모델별 확률을 각각 결정하고, 상기 산출된 제2 공진주파수 차이의 평균과 표준편차에 대한 타이어감압모델별 확률을 각각 결정하고, 상기 결정된 타이어감압모델별 확률들을 이용하여 타이어의 감압상태를 판단하는 간접식 타이어 압력 모니터링 방법.The method of claim 7,
Each tire decompression model probabilities for the calculated average and standard deviation of the first resonant frequency difference are determined, and probabilities for each tire decompression model for the average and standard deviation of the calculated second resonant frequency differences are respectively determined, An indirect tire pressure monitoring method for determining a decompression state of a tire using the determined probabilities for each tire decompression model.
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