WO2001086363A1 - Verfahren zum überwachen und steuern eines verstellantriebs beweglicher teile - Google Patents

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Holger Thoelke
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Definitions

  • the invention relates to a method for monitoring and controlling an adjustment drive of moving parts, in particular windows and sunroofs of motor vehicles, in which measurement data vectors characteristic of an adjustment process are recorded and monitored with regard to an abnormal condition, and a correction value for actuation when an abnormal condition occurs the actuator is formed.
  • Such a method is used, for example, in the case of a pinch protection for automatically adjustable ones.
  • Both methods are relatively complex on the one hand because of the sensors to be attached and on the other hand because of the measures during evaluation if an abnormal condition is to be reliably detected.
  • the invention has for its object to provide a method of the type mentioned, with which the adjustment process with as little effort can be safely assessed with regard to abnormal conditions and the adjustment drive can be controlled accordingly.
  • the measurement data are fed to a detection device in which a model of an overall system comprising a model of the actuator and a model of the fault is stored, and that, based on the model, at least one state vector for determining an abnormal state is dynamically estimated in real time ,
  • a reliable statement about the state of interest is obtained, with various States can be distinguished and the adjustment drive can be controlled appropriately.
  • a pinching force in a case of pinching can be distinguished from the stiffness of the drive, such as occurs, for example, due to long periods of non-use or in a freeze state, by the course of the state.
  • a reliable assessment is achieved, for example, on the basis of the measures that the model of the drive takes the form
  • C M means yet another drive parameter x s0 initial value vector of the fault t time.
  • the at least one state can be reliably estimated by the model of the overall system in the form
  • x is a state vector x the first derivative of the state vector after time
  • A is a system matrix B is an input matrix or an input vector C is a measurement matrix
  • Suitable measures also consist in the fact that the at least one state by means of an observer system or Kalman filter system according to the relationship
  • ⁇ sx mean estimate of the first derivative of the state vector.
  • a force and / or a change over time is / are estimated as the state and a pinching force is recorded.
  • a low-pass filter with a time constant suitable for recognizing the abnormal state is used to compensate for pulse-shaped disturbances.
  • a model M of an overall system shown in FIG. 1 for an adjustment process or adjustment process of a moving part, such as a window, sunroof or an automatically operated door of a motor vehicle, is composed of a model M1 of a drive (track) and a model M2 a disturbance.
  • the fault state vector x s can be influenced by a further fault parameter C s , such as a spring force or damping.
  • a coupling variable z M results, which is assigned to model M 1 of the drive.
  • An input variable is fed to the model M1 of the drive and it supplies an output variable, as indicated by the corresponding arrows.
  • a dynamic estimate is carried out in real time, for example using a Luenberger observer or a Cayman filter.
  • the structure of an observer BO is shown in FIG. 2.
  • An input variable vector u is fed to the observer BO via an input matrix B or an input vector.
  • the input variable vector u is also fed to a real section SR, at the output of which a measured variable vector y is obtained.
  • the measured variable vector y is fed back via a summation point and a feedback L to a further summation point at the output of the input matrix B.
  • the signal formed in the further summation point is passed via an integrating element to a summation point, to which an initial estimate of the state vector x 0 is applied, so that following this summation point there is an estimate of the state vector x, which on the one hand is a measurement matrix C is supplied and on the other hand via a system matrix A to the other
  • the observer or a Cayman filter can according to the mathematical context
  • FIGS. 3A to 3C How well such an estimate works is shown in FIGS. 3A to 3C, in which the actual course (solid curve) of a drive device speed, a force and a current of the drive of the estimate (dotted curve) are compared.
  • the fluctuations arise from disturbances such as occur when driving over a rough road.
  • the disturbances also act as forces on the disc.
  • the nature and cause of the influences can also be inferred from the course of the state vector x, for example a general stiffness as a result of weather influences or aging.
  • the force curve over the adjustment path will shift essentially parallel to a basic curve.
  • characteristic events can be formed due to changes in the state profile by forming differences at different times or at different points in the adjustment path, for example by differentiating.
  • the parameters of the system i.e. the matrices A, B, C
  • the evaluation is comparable to a non-linear observer or a so-called extended Cayman filter. In this way, for example, a change in the influence of friction or stiffness as well as temperature can be taken into account.

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Abstract

Die Erfindung bezieht sich auf ein Verfahren zum Überwachen und Steuern eines Verstellantriebs beweglicher Teile, insbesondere von Fenstern und Schiebedächern von Kraftfahrzeugen, bei dem für einen Verstellvorgang charakteristische Messdatenvektoren (u, y) erfasst und hinsichtlich eines abnormalen Zustandes ein Korrekturwert zum Ansteuern des Verstellantriebs gebildet wird. Eine zuverlässige Erfassung eines interessierenden Zustandes während des Verstellvorganges und eine geeignete Steuerung des Verstellantriebes werden dadurch erreicht, dass die Messdaten (u, y) einer Erkennungseinrichtung zugeführt werden, in der ein Modell (M) eines Gesamtsystems aus einem Modell des Stellantriebs (M1) und einem Modell der Störung (M2) hinterlegt ist, und dass unter Zugrundelegung des Modells (M) mindestens ein Zustandsvektor (x) zum Feststellen eines abnormalen Zustandes in Echtzeit dynamisch geschätzt wird.

Description

Verfahren zum Überwachen und Steuern eines VerStellantriebs beweglicher Teile
Stand der Technik
Die Erfindung bezieht sich auf ein Verfahren zum-Überwachen und Steuern eines VerStellantriebs beweglicher Teile, insbesondere von Fenstern und Schiebedächern von Kraftfahrzeugen, bei dem für einen Verstellvorgang charakteristische Messdatenvektoren erfasst und hinsichtlich eines abnormalen Zustandes überwacht werden und bei Auftreten eines abnormalen Zustandes ein Korrekturwert zum Ansteuern des VerStellantriebs gebildet wird.
Ein derartiges Verfahren wird beispielsweise bei einem Einklemmschutz für automatisch verstellbare. Fenster, Schiebedächer oder Türen von Fahrzeugen verwendet und (ohne vorhandenen druckschriftlichen Beleg) als bekannt angenommen. Dabei werden direkte Verfahren, bei denen die Einklemmkraft mit im Fensterbereich geeignet angeordneten Sensoren unmittelbar erfasst und zur Steuerung des VerStellantriebs benutzt wird, um z.B. den Antrieb zu stoppen oder umzu- kehren, und indirekte Verfahren unterschieden, bei denen mit der Antriebskraft bzw. Einklemmkraft in Zusammenhang stehende Messgrößen, z.B. ein Antriebsstrom oder die Antriebsgeschwindigkeit herangezogen werden, um z.B. eine Einklemmsituation festzustellen. Beide Verfahren sind zum einen wegen der anzubringenden Sensoren und zum anderen wegen der Maßnahmen beim Auswerten relativ aufwendig, wenn ein abnormaler Zustand zuverlässig erkannt werden soll.
In der nicht vorveröffentlichten Anmeldung der Anmelderin (R.35690) ist vorgeschlagen, einen Verstellprozess mittels eines Modells zu beschreiben und er- fasste Prozessgrößen durch Vergleich mit in einer Erkennungseinrichtung abgelegten Prozessgrößen zu bewerten, in Abhängigkeit des Vergleichs Korrekturgrößen für den Verstellprozess zu ermitteln und diesen mit der Korrekturgröße zu beeinflussen. Dem Modell liegt eine Differentialgleichung zugrunde, mit der die während des Verstellprozesses wirkenden Kräfte berücksichtigt werden und mit einem Parameter-Identifikationsmodell beispielsweise aus einer Federsteifigkeit und einem Dämpfungsterm auf eine Einklemmsituation geschlossen wird. Alternativ ist dem Verfahren ein Beobachtungsmodell zugrunde gelegt, um eine bestimmte Ausgangsgröße aufzufinden und zu optimieren, indem sie in Abhängigkeit einer gemessenen Eingangsgröße berechnet wird. Mit dieser Vorgehensweise lässt sich mit relativ wenig Aufwand ein abnormaler Zustand, wie etwa ein Einklemmzustand, zuverlässig feststellen und auch leicht von anderen Zuständen unterscheiden, da der Prozessverlauf in die Auswertung einbezogen ist.
Der Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, ein Verfahren der eingangs genannten Art bereit zu stellen, mit dem mit möglichst wenig Aufwand der Verstellvorgang hinsichtlich abnormaler Zustände sicher bewertbar und der Versteilantrieb entsprechend steuerbar ist.
Diese Aufgabe wird mit den Merkmalen des Anspruches 1 gelöst. Hiernach ist vorgesehen, dass die Messdaten einer Erkennungseinrichtung zugeführt werden, in der ein Modell eines Gesamtsystems aus einem Modell des Stellantriebs und einem Modell der Störung hinterlegt ist, und dass unter Zugrundelegung des Modells mindestens ein Zustandsvektor zum Feststellen eines abnormalen Zustandes in Echtzeit dynamisch geschätzt wird.
Durch Einbeziehung des Modells der Störung zusätzlich zu dem Modell des Stellantriebs (Strecke) in das Modell des Gesamtsystems und der Schätzung des mindestens einen Zustandes, beispielsweise der Verstellkraft auf der Basis dieses Modells des Gesamtsystems wird eine zuverlässige Aussage über den interessierenden Zustand erhalten, wobei verschiedene Zustände unterschieden werden können und der Versteilantrieb jeweils geeignet gesteuert werden kann. Beispielsweise lässt sich eine Einklemmkraft in einem Einklemmfall von einer Schwergängigkeit des Antriebs, wie er z.B. aufgrund längerer Nichtbenutzung oder in einem Gefrierzustand auftritt, durch den Verlauf des Zustandes unterscheiden. Auch momentane Kraftänderungen durch Erschütterungen während des Fahrens, durch die ein Grenzwert zum Abschalten des Versteilantriebs momentan unterschritten werden kann, führen nicht unmittelbar zum Abschalten des Verstellantriebs. Eine zuverlässige Bewertung wird beispielsweise auf der Grundlage der Maßnahmen erreicht, dass das Modell des Antriebs die Form
xw = Aw xw + BM uM + EM Cs xs , mit xM(t = 0) = xM0 y« = CM xM .
und das Modell der Störung die Form
xs = As xΞ , mit xs(t ■= 0) = xso
besitzen, wobei xM Antriebszustandsvektor xM erste Ableitung des Antriebszustandes nach der Zeit xs Störungszustandsvektor xs erste Ableitung des Störungszustandsvektors nach der Zeit
AM Antriebsparameter uM Eingangsgrößenvektor des Antriebs
BM Eingangsparameter
EM weiterer Antriebsparameter
As Störungsparameter
Cs weitere Störungsparameter xM0 Anfangswertvektor des Antriebs yM Messgrößenvektor des Antriebs
CM noch weiterer Antriebsparameter xs0 Anfangswertvektor der Störung t Zeit bedeuten. Der mindestens eine Zustand kann dadurch zuverlässig geschätzt werden, dass das Modell des Gesamtsystems in der Form
Figure imgf000007_0001
zugrunde gelegt wird, wobei x einen Zustandsvektor x die erste Ableitung des Zustandsvektors nach der Zeit
A eine Systemmatrϊx B eine Eingangsmatrix bzw. einen Eingangsvektor C eine Messmatrix bedeuten
Geeignete Maßnahmen bestehen dabei weiterhin darin, dass der mindestens eine Zustand mittels eines Beobachtersystems oder Kalman-Filter-Sγstems nach der Beziehung
X = (A - L c) x + B u + L y
geschätzt werden, wobei eine Rückführmatrix x Schätzwert des Zustandsvektors
<s x Schätzwert der ersten Ableitung des Zustandsvektors bedeuten. Für die Überwachung und Steuerung ist weiterhin vorteilhaft, dass als Zustand eine Kraft und/oder eine zeitliche Änderung derselben geschätzt wird/werden und eine Einklemmkraft erfasst wird.
Weitere günstige Maßnahmen zur Bewertung des Verstellvorganges bestehen darin, dass als Zustandsvektor eine Verstellgeschwindigkeit und/oder ein Stromverlauf des Versteilantriebs geschätzt wird/werden.
Für die Erfassung eines abnormalen Zustandes kann es weiterhin günstig sein, dass zum Kompensieren impulsförmiger Störungen ein Tiefpassfilter mit einer zum Erkennen des abnormalen Zustandes geeigneten Zeitkonstanten benutzt wird.
Die Erfindung wird nachfolgend anhand eines Ausführungsbeispiels unter Bezugnahme auf die Zeichnungen näher erläutert. Es zeigen:
Fig. 1 eine schematische Darstellung für ein Modell eines Gesamtsystems eines Verstellvorganges,
Fig. 2 eine Blockdarsteliung mit einer Struktur eines Beobachters,
Fig. 3A, 3B und 3C zeitliche Verläufe einer Geschwindigkeit, einer Kraft und eines Stroms während eines Verstellvorganges, jeweils in einem tatsächlichen und einem geschätzten Verlauf. Ein in Fig. 1 dargestelltes Modell M eines Gesamtsystems für einen Verstellvorgang bzw. Verstellprozess eines beweglichen Teils, wie z.B. eines Fensters, Schiebedaches oder einer automatisch betätigten Tür eines Kraftfahrzeuges, setzt sich zusammen aus einem Modell M1 eines Antriebs (Strecke) und einem Modell M2 einer Störung. Das Modell der Störung beinhaltet dabei den mathematischen Zusammenhang zwischen der ersten zeitlichen Ableitung eines Störungszustandsvektor xs und dem Störungszustandsvektor xs mit einem Störungsparameter As. Zu einem Zeitpunkt t = 0 hat der Störungszustandsvektor einen Anfangswertvektor xso. Im Verlauf des Verstellvorganges kann der Störungszustandsvektor xs einer Beeinflussung durch einen weiteren Störungsparameter Cs, wie z.B. einer Federkraft oder einer Dämpfung beeinflusst sein. Am Ausgang des Modells M2 der Störung ergibt sich eine Kopplungsgröße zM, die dem Modell M 1 des Antriebs zugeordnet wird.
In dem Modell M1 des Antriebs ist ein mathematischer Zusammenhang der ersten zeitlichen Ableitung eines Antriebszustandsvektors xM und einer Summe aus dem mit einem Antriebsparameter AM gewichteten Antriebszustandsvektor xM, einem mit einem Eingangsparameter BM gewichteten Eingangsgrößenvektor uM des Antriebs und der mit einem weiteren Antriebsparameter EM gewichteten Kopplungsgröße zM zugrunde gelegt, wobei zu dem Zeitpunkt t = 0 der Antriebszustand den Anfangswertvektor xM0 besitzt. Dem Modell M1 des Antriebs wird eine Eingangsgröße zugeführt, und es liefert eine Ausgangsgröße, wie die entsprechenden Pfeile angeben.
Zum Schätzen eines interessierenden Zustandes, beispielsweise einer Verstellkraft zum Erkennen eines abnormalen Zustandes, wie einer auftretenden Ein- klemmkraft beim Einklemmen eines Körperteils, wird eine dynamische Schätzung in Echtzeit durchgeführt, wobei beispielsweise ein Luenberger-Beobachter oder ein Kaiman-Filter verwendet wird. Die Struktur eines Beobachters BO ist in Fig. 2 dargestellt. Dem Beobachter BO wird ein Eingangsgrößenvektor u über eine Ein-gangsmatrix B oder einen Eingangsvektor zugeführt. Der Eingangsgrößenvektor u wird außerdem einer realen Strecke SR zugeführt, an deren Ausgang ein Messgrößenvektor y erhalten wird. Der Messgrößenvektor y wird über einen Summationspunkt und eine Rückführung L auf einen weiteren Summationspunkt am Ausgang der Eingangsmatrix B zurückgeführt. Das in dem weiteren Summationspunkt gebildete Signal wird über ein Integrierglied auf eine Summa- * tionsstelle gegeben, dem ein anfänglicher Schätzwert des Zustandsvektors x0 aufgeschaltet wird, so dass sich im Anschluss an diese Summationsstelle ein Schätzwert des Zustandsvektors x ergibt, der einerseits einer Messmatrix C zugeführt wird und andererseits über eine Systemmatrix A auf die weitere
Summationsstelle rückgekoppelt wird. Am Ausgang der Messmatrix C ergibt ssiicchh eeiinn ggeesscchhäättzztteerr MMeessssggrröößßeenvektor y, der mit negativem Vorzeichen auf den Summationspunkt gegeben wird.
In dem Modell M des Gesamtsystems aus dem Modell M1 des Antriebs (Strecke) und dem Modell M2 der Störung sind die mathematischen Zusammenhänge nach folgenden Gleichungen hinterlegt:
*M = A W XW + B M U M + E M C S XS r mi t XM (t = 0) = M0
X, — As x£ , mit xs(t = 0) = x so wobei die Formelzeichen den vorstehenden Angaben entsprechen und außerdem yM einen Messgrößenvektor des Antriebs (Ausgangsgröße) und CM einen noch weiteren Antriebsparameter darstellen. Mit dem Ausdruck EM Cs xs ist eine Kopplung zwischen dem Modell M1 des Antriebs und dem Modell M2 der Störung beschrieben. Als Modell M des Gesamtsystems ergibt sich der mathematische Zusammenhang:
Figure imgf000011_0001
Die Formelzeichen entsprechen dabei den vorstehend angegebenen Formelzeichen.
Zur dynamischen Echtzeit-Schätzung der Zustände, also z.B. auch der Einklemmkraft, kann der Beobachter bzw. ein Kaiman-Filter gemäß dem mathematischen Zusammenhang
X = (A - L c) x + B u + L y
eingesetzt werden.
Wie gut eine solche Schätzung funktioniert, ist in den Fig. 3A bis 3C dargestellt, in denen der tatsächliche Verlauf (durchgezogene Kurve) einer Antriebsge- schwindigkeit, einer Kraft und eines Stroms des Antriebs der Schätzung (punktierter Kurvenverlauf) gegenübergestellt sind. Für die Geschwindigkeit ist der Gesamtverlauf vom Einschalten bis zum Stillstand aufgrund eines als Feder modellierten eingeklemmten Gegenstandes dargestellt, dessen Wirkung bei t = 1 s einsetzt. Die Schwankungen entstehen durch Störungen, wie sie bei einer Fahrt über eine Schlechtwegstrecke vorkommen. Die Störungen wirken als Kräfte auch auf die Scheibe. Nach einem Einklemmereignis zurzeit t = 1 s ergibt sich die Kraft zusätzlich aufgrund einer Federwirkung des eingeklemmten Gegenstandes. Es ist zu erkennen, wie die Schätzung sich dabei leicht verzögert an den tatsächlichen Wert (Originalwert) angleicht und somit eine schnelle Detektion eines Einklemmens erlaubt. Mit einem einfachen Vergleich mit einem gewünschten Grenzwert (z.B. 100N) lässt sich nun anhand der Kraft unmittelbar ein Einklemmen erkennen. Dabei kann ein Einschwingverhalten vorteilhafterweise auch als Tiefpass-Filter berücksichtigt werden, um impulsförmige Störungen zu unterdrücken. Auch der Stromverlauf während des Einklemmens sowie die Geschwindigkeit werden sehr gut geschätzt, wie ersichtlich.
Mit dem Modell M kann aus dem Verlauf des Zustandsvektors x also auch auf die Art und Ursache der Einflüsse geschlossen werden, beispielsweise auf eine allgemeine Schwergängigkeit infolge von Witterungseinflüssen oder Alterung. In diesem Falle wird sich beispielsweise der Kraftverlauf über den Verstellweg im Wesentlichen parallel zu einem grundsätzlichen Verlauf verlagern. Interessiert dabei ein absoluter Wert des Zustandsverlaufs nicht, so können charakteristische Ereignisse aufgrund von Änderungen des Zustandsverlaufs durch Differenzbildung zu unterschiedlichen Zeiten oder an unterschiedlichen Stellen des Verstellweges z.B. durch Differenzieren gebildet werden. Die Parameter des Systems (also der Matrizen A, B, C) müssen nicht konstant sein, sondern können von den Zustandsvektoren oder den Eingangsgrößen abhängen oder sich aufgrund äußerer Einflüsse ändern. Diese Änderungen lassen sich bei der Schätzung berücksichtigen, wodurch verbesserte Ergebnisse erhalten werden. Die Auswertung ist dabei vergleichbar einem nichtlinearen Beobachter oder einem sogenannten erweiterten Kaiman-Filter. Z.B. können auf diese Weise eine Änderung der Reibeinflüsse oder Schwergängigkeiten sowie Temperatureinflüsse berücksichtigt werden.

Claims

Ansprüche
Verfahren zum Überwachen und Steuern eines Versteilantriebs beweglicher Teile, insbesondere von Fenstern und Schiebedächern von Kraftfahrzeugen, bei dem für einen Verstellvorgang charakteristische Messdatenvektoren (u, y) erfasst und hinsichtlich eines abnormalen Zustandes überwacht werden und bei Auftreten eines abnormalen Zustandes ein Korrekturwert zum Ansteuern des VerStellantriebs gebildet wird, dadurch gekennzeichnet, dass die Messdaten (u, γ) einer Erkennungseinrichtung zugeführt werden, in der ein Modell (M) eines Gesamtsystems aus einem Modell des Stellantriebs (M1 ) und einem Modell der Störung (M2) hinterlegt ist, und dass unter Zugrundelegung des Modells (M) mindestens ein Zustandsvek- tor (x) zum Feststellen eines abnormalen Zustandes in Echtzeit dynamisch geschätzt wird.
Verfahren nach Anspruch 1 , dadurch gekennzeichnet, dass das Modell (M1 ) des Antriebs die Form
x„ - AM κM + BM uw + Ew Cs xs , mit xw(t = 0) = X MO YM = CM KM ■ und das Modell (M2) der Störung die Form
X c As xs , mit xs (t = 0) x <
besitzen, wobei x Antriebszustandsvektor
X M erste Ableitung des Antriebszustandes nach der Zeit
Störungszustandsvektor erste Ableitung des Störungszustandsvektors nach der Zeit
A M Antriebsparameter
Eingangsgrößenvektor des Antriebs
B, M Eingangsparameter
- weiterer Antriebsparameter
A= Störungsparameter weitere Störungsparameter
X MO Anfangswertsvektor des Antriebs yM Messgrößenvektor des Antriebs noch weiterer Antriebsparameter
^so Anfangswertsvektor der Störung bedeuten.
Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass das Modell (M) des Gesamtsystems in der Form
Figure imgf000015_0001
zugrunde gelegt wird, wobei x einen Zustandsvektor x die erste Ableitung des Zustandsvektors nach der Zeit
A eine Systemmatrix
B eine Eingangsmatrix bzw. einen Eingangsvektor
C eine Messmatrix bedeuten.
4. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass der mindestens eine Zustandsvektor (x) mittels eines Beobach- tersγstems oder Kaiman-Filter-Systems nach der Beziehung
x = (A - c) x + B u + L y
geschätzt werden, wobei
L eine Rückführmatrix x Schätzwert des Zustandsvektors x Schätzwert der ersten Ableitung des Zustandsvektors bedeuten.
5. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass als Zustandsvektor (x) eine Kraft und/oder eine zeitliche Änderung derselben geschätzt wird/werden und eine Einklemmkraft erfasst wird.
6. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass als Zustandsvektor (x) eine Verstellgeschwindigkeit und/oder ein Stromverlauf des VerStellantriebs geschätzt wird/werden.
7. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass zum Kompensieren impulsförmiger Störungen ein Tiefpassfilter mit einer zum Erkennen des abnormalen Zustandes geeigneten Zeitkonstanten benutzt wird.
8. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass Änderungen der Parameter des Systems bei der Schätzung berücksichtigt werden.
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