车辆动态载荷估计系统和方法
【专利摘要】本发明涉及车辆动态载荷估计系统和方法。提供了一种动态载荷估计系统和方法，该系统包括支撑车辆的轮胎；用于确定车辆横向加速度和车辆纵向加速度的车辆安装的加速度传感器；用于确定车辆侧倾角的侧倾角计算模型；用于确定车辆侧倾率的侧倾率计算模型；用于计算测得的静态正常载荷的静态正常载荷计算模型；以及用于根据测得的静态正常载荷、车辆侧倾角、车辆侧倾率、车辆横向加速度和车辆纵向加速度来计算所估计的轮胎上的动态载荷的动态轮胎载荷估计模型。
【专利说明】车辆动态载荷估计系统和方法
【技术领域】
[0001]本发明一般地涉及用于在车辆操作期间收集测得的轮胎参数数据的轮胎监测系统，并且更特别地涉及为了基于这样的测得的轮胎参数数据来估计轮胎加载而生成的系统和方法。
【背景技术】
[0002]可以通过轮胎压力监测系统(TPMS)来监测车辆安装的轮胎，该轮胎压力监测系统(TPMS)在车辆操作期间测量诸如压力和温度之类的轮胎参数。来自轮胎装配的TPMS系统的数据被用来基于测得的轮胎参数来查明轮胎的状态，并且使驾驶员意识到可能需要补救维护的状况，诸如低轮胎压力或泄露这类。在轮胎制造的预固化阶段或者在对轮胎的后固化组装中，在每个轮胎内安装传感器。
[0003]对于车辆操作和安全性来说，诸如轮胎加载之类的其他因素是重要的考虑因素。因此进一步希望的是，测量轮胎加载并且将载荷信息连同测得的压力和温度的轮胎参数一起传递给车辆操作员和/或车辆系统(诸如制动系统)。
【发明内容】
[0004]根据本发明的一个方面，提供一种动态载荷估计系统和方法，该系统包括:支撑车辆的至少一个轮胎；用于确定车辆横向加速度和车辆纵向加速度的至少一个车辆安装的加速度传感器；用于确定车辆倾侧角的倾侧角计算模型；用于确定车辆倾侧率的倾侧率计算模型；用于计算测得的静态正常载荷的静态正常载荷计算模型；以及用于根据测得的静态正常载荷、车辆倾侧角、车辆倾侧率、车辆横向加速度和车辆纵向加速度来计算所估计的轮胎上的动态载荷的动态轮胎载荷估计模型。
[0005]在另一方面，动态载荷估计系统包括:用于确定测得的一个轮胎上的载荷转移力的至少一个轮胎传感器；用于基于车辆横向加速度和车辆纵向加速度来确定自适应载荷转移比率估计的自适应载荷转移比率估计模型；用于根据测得的载荷转移力和自适应载荷转移比率估计来确定载荷转移比率的载荷转移比率生成模型；以及用于基于载荷转移比率来生成倾侧角估计的倾侧角估计模型。
[0006]依照另一方面，动态载荷估计系统包括用于生成参数自适应调整的参数自适应模型；由此倾侧角估计模型基于如通过参数自适应调整进行调整的那样的载荷转移比率生成倾侧角估计。
[0007]在另一方面中，动态载荷估计系统包括:用于确定测得的倾侧率的至少一个倾侧率传感器装置；以及用于根据测得的倾侧率和倾侧角估计来确定车辆倾侧角和车辆倾侧率的滤波器模块(诸如卡尔曼滤波器)。基于横向模型的倾侧状态估计器(诸如龙伯格观测器模型)可以被用来可操作上地根据倾侧角估计和车辆横向加速度来确定车辆倾侧角和车辆倾侧率。
[0008]一种用于估计车辆载荷的动态载荷估计系统，其特征在于包括:支撑车辆的至少一个轮胎；用于确定车辆横向加速度和车辆纵向加速度的加速度传感器装置；用于确定车辆倾侧角的倾侧角计算装置；用于确定车辆倾侧率的倾侧率计算装置；用于计算测得的静态正常载荷的静态正常载荷计算装置；以及用于根据测得的静态正常载荷、车辆倾侧角、车辆倾侧率、车辆横向加速度和车辆纵向加速度来计算所估计的轮胎上的动态载荷的动态轮胎载荷估计装置。
[0009]进一步地，其特征在于还包括:用于确定测得的一个轮胎上的载荷转移力的轮胎传感器装置；用于基于车辆横向加速度和车辆纵向加速度来确定自适应载荷转移比率估计的自适应载荷转移比率估计装置；用于根据测得的载荷转移力和自适应载荷转移比率估计来确定载荷转移比率的载荷转移比率生成装置；用于基于载荷转移比率来生成倾侧角估计的倾侧角估计装置。
[0010]进一步地，其特征在于还包括:用于生成参数自适应调整的参数自适应装置；并且其中倾侧角估计装置基于如通过参数自适应调整进行调整的那样的载荷转移比率生成倾侧角估计。
[0011]进一步地，其特征在于还包括:用于确定测得的倾侧率的倾侧率传感器装置；以及用于根据测得的倾侧率和倾侧角估计来确定车辆倾侧角和车辆倾侧率的滤波器装置。
[0012]进一步地，其特征在于还包括:用于根据倾侧角估计和车辆横向加速度来确定车辆倾侧角和车辆倾侧率的滤波器装置。
[0013]进一步地，其特征在于，所述滤波器装置在操作上根据如通过参数自适应调整进行调整的那样的车辆横向加速度和倾侧角估计来确定车辆倾侧角和车辆倾侧率。
[0014]进一步地，其特征在于，所述滤波器装置包括基于横向模型的倾侧状态估计器。
[0015]进一步地，其特征在于，所述基于横向模型的倾侧状态估计器包括龙伯格观测器模型。
[0016]进一步地，其特征在于还包括:根据安装到车辆的倾侧传感器装置来确定测得的倾侧率；以及部署滤波器装置，用于根据测得的倾侧率和倾侧角估计来确定车辆倾侧角和车辆倾侧率。
[0017]进一步地，其特征在于还包括:由所述滤波器装置根据倾侧角估计和车辆横向加速度来确定车辆倾侧角和车辆倾侧率。
[0018]进一步地，其特征在于还包括:由所述滤波器装置根据如通过参数自适应调整进行调整的那样的车辆纵向加速度和倾侧角估计来确定车辆倾侧角和车辆倾侧率。
[0019]进一步地，其特征在于还包括:利用基于横向模型的倾侧状态估计器来作为所述滤波器装置。
[0020]进一步地，其特征在于还包括:利用龙伯格观测器模型来作为基于横向模型的倾侧状态估计器模型。
[0021]一种用于估计支撑车辆的轮胎上的载荷的动态载荷估计方法，将加速度传感器装置安装到车辆，用于测量车辆横向加速度和车辆纵向加速度；确定车辆倾侧角；确定车辆倾侧率；确定轮胎上的静态正常载荷；以及将静态正常载荷、车辆倾侧角、车辆倾侧率、车辆横向加速度和车辆纵向加速度应用于动态轮胎载荷估计算法以产生载荷估计。
[0022]进一步地，其特征在于还包括:确定测得的轮胎上的载荷转移力；基于车辆横向加速度和车辆纵向加速度来确定自适应载荷转移比率估计；根据测得的载荷转移力和自适应载荷转移比率估计来确定载荷转移比率；基于载荷转移比率来生成倾侧角估计。
[0023]进一步地，其特征在于还包括:生成参数自适应调整；以及基于如通过参数自适应调整进行调整的那样的载荷转移比率来从倾侧角估计装置生成倾侧角估计。
[0024]定义。
[0025]“ANN”或“人工神经网络”是一种用于非线性统计数据建模的自适应工具，该自适应工具基于在学习阶段期间流过网络的外部或内部信息来改变其结构。ANN神经网络是用来建模输入和输出之间的复杂关系或找出数据中的模式的非线性统计数据建模工具。
[0026]轮胎的“横纵比”意指其断面高度(SH)与其断面宽度(SW)的比率，其乘以百分之100用于表不为百分比。
[0027]“不对称胎面”意指具有关于轮胎的中心面或赤道面EP不对称的轮胎花纹的轮胎。
[0028]“轴向”和“轴向地”意指平行于轮胎的旋转轴的线或方向。
[0029]“CAN总线”是控制器区域网络的缩写。
[0030]“胎圈包布”是围绕轮胎胎圈的外侧放置的窄条材料，以保护帘布层(cord plies)免受轮辋的磨损和切割，并且在轮辋上分配挠曲。
[0031]“圆周的”意指沿着垂直于轴向方向的环形胎面的表面周界延伸的线或方向。
[0032]“赤道中心面(CP)”意指垂直于轮胎的旋转轴且穿过胎面中心的平面。
[0033]“覆盖区”意指当轮胎旋转或滚动时由具有平坦表面的轮胎胎面创建的接触区或接触斑点(contact patch)。
[0034]“凹槽”意指可围绕轮胎壁沿圆周或横向延伸的轮胎壁中的细长空区。“凹槽宽度”等于在其长度上的其平均宽度。凹槽的尺寸被制造成如所述的那样容纳气管。
[0035]“内板侧”意指当轮胎被安装在车轮上并且车轮被安装在车辆上时轮胎最接近车辆的一侧。
[0036]“卡尔曼滤波器”是实施预测器-校正器类型估计器的一组数学等式，当某些假定条件满足时从最小化估计的误差协方差的意义上来说该组数学等式是最优的。
[0037]“横向的”意指轴向方向。
[0038]“横向边缘”意指当在正常载荷和轮胎充气的情况下测量的与轴向最外侧胎面接触斑点或覆盖区正切的线，线与赤道中心面平行。
[0039]“龙伯格(Luenberger)观测器”是状态观测器或估计模型。“状态观测器”是根据真实系统的输入和输出的测量结果来提供给定真实系统的内部状态的估计的系统。其通常是计算机实施的，并且提供许多实际应用的基础。
[0040]“MSE”是均方误差的缩写，该误差是测得信号和卡尔曼滤波器最小化的估计信号之间的误差。
[0041]“净接触面积”意指接触了胎面的整个圆周周围的横向边缘之间的胎面元件的地面的总面积，除以横向边缘之间的整个胎面的总面积。
[0042]“无向胎面”意指不具有优选的向前行进方向且不需要以一个或多个特定车轮位置被定位在车辆上以确保胎面花纹与优选的行进方向对准的胎面。相反地，定向胎面花纹具有需要特定车轮定位的优选的行进方向。
[0043]“外板侧”意指当轮胎被安装在车轮上并且车轮被安装在车辆上时轮胎最远离车辆的一侧。
[0044]“蠕动”意指借助于沿着管状路径推进所包含的物质(诸如空气)的像波动一样的收缩进行操作。
[0045]“压电薄膜传感器”是使用通过薄膜体的弯曲致动的压电效应来通过将压力、加速度、应变或力转换成电荷来测量它们的薄膜体形式的设备。
[0046]“PSD”是功率谱密度(与FFT (快速傅里叶变换)同意的技术名称)。
[0047]“径向”和“径向地”意指径向地朝向或远离轮胎的旋转轴的方向。
[0048]“罗纹”意指通过至少一个圆周凹槽以及第二这样的凹槽或横向边缘限定的胎面上的沿圆周延伸的橡胶条，该条在横向上不会被全深凹槽分开。
[0049]“轮胎沟槽”意指模制成轮胎的胎面元件中的小狭缝，其再分胎面表面并且改进牵弓丨，轮胎沟槽在宽度上通常窄，并且如与在轮胎的覆盖区中保持开放的凹槽相对的那样在轮胎覆盖区中封闭。
[0050]“胎面元件”或“牵引元件”意指通过具有邻近凹槽的形状限定的罗纹或块元件。
[0051]“胎面弧宽”意指如在胎面的横向边缘之间测量的那样的胎面的弧长。
【专利附图】
【附图说明】
[0052]将通过示例的方式并参考附图来描述本发明，在其中:
图1A是示出横向动力学的车辆的图解视图。
[0053]图1B是示出纵向动力学的车辆的图解视图。
[0054]图2是示出在稳态(恒定速度)直线驾驶条件下引起轮胎载荷变化的因素的影响的完整汽车悬架模型。
[0055]图3是示出在拐弯和/或制动期间的扰动向量的系统输入模型。
[0056]图4A是示出在以下条件下随时间的簧载质量位移和道路输入干扰的影响的系统响应的示图:直线驾驶；无载荷横向迁移；以及仅道路输入扰动。
[0057]图4B是在与图4A相同的条件下随着时间的道路输入和簧载质量位移之间的相对位移的示图。
[0058]图4C是不出归一化簧载质量位移幅度[dB]与频率(Hz)之间的关系的归一化簧载质量加速度PSD的频率响应示图。
[0059]图4D是示出非簧载质量位移幅度与频率之间的关系的非簧载质量加速度PSD的频率响应示图。
[0060]图5A是随着时间将静态载荷与动态载荷进行比较的动态载荷变化示图。
[0061]图5B是示出随着时间的以百分比的载荷变化的动态载荷变化示图。
[0062]图5C是非簧载质量位移幅度[dB]与频率(Hz)之间的关系的动态载荷PSD的频率响应图示。
[0063]图6是将随着时间的来自传感器估计的观测载荷值(Kg)与实际平均载荷进行比较的示图。
[0064]图7是示出在对于500Kg乘用车的10Kg静态载荷的情况下的标准偏差的测量噪声正态分布统计示图。
[0065]图8A是示出载荷估计算法性能的随着时间的轮胎载荷(Kg)的示图。
[0066]图SB是示出随着时间的以百分比的误差并且将移动平均滤波器性能和卡尔曼滤波器进行比较的估计误差示图。
[0067]图9是有效载荷增加百分之十五对轮胎载荷估计和估计误差的影响(百分比)的影响的一对示图。
[0068]图10是有效载荷增加百分之十五对轮胎载荷估计和估计误差的影响(百分比)的影响的一对示图，并且示出具有较好初始猜测值的卡尔曼滤波器的改进性能。
[0069]图11是静态轮胎载荷估计算法的图解表示。
[0070]图12A是基于模型的倾侧角估计器的图解表示。
[0071]图12B是倾侧角估计器的流程图。
[0072]图12C是将基于载荷转移的估计与基于卡尔曼滤波器观测器的估计进行比较的经估计的倾侧角的示图。
[0073]图13是在倾侧率已知的情况下动态轮胎载荷估计算法的实例I示图。
[0074]图14是对于实例I场景的动态载荷估计算法的数据流程图。
[0075]图15是在倾侧率未知的情况下动态轮胎载荷估计算法的实例2场景示图。
[0076]图16是对于实例2场景的动态载荷估计算法的数据流程图。
[0077]图17A是以X和y坐标示出实验车辆路径的实验验证示图。
[0078]图17B是示出纵向和横向加速度[g]的实验验证g_g示图。
[0079]图17C是示出实际载荷(力轮毂)和估计的载荷(智能轮胎和观测器)之间的相关性的实验验证轮胎载荷估计示图。
[0080]图17D是详细地示出相关性的图17C的分解示图部分。
【具体实施方式】
[0081]参考图1，示出由轮胎12、14、16支撑并且具有重心(CG) 18的代表性车辆10。动态轮胎载荷估计系统分析由力矢量20、22和车辆横向动力学24表不的车辆横向动力学。可以通过如由其中应用术语的以下数学陈述指示的那样的每个轮胎上的纵向载荷转移、横向载荷转移和静态法向力(右前(front right)、左前(front left)、右后(rear right)和左后(rear left))的和来估计车辆轮胎力:
a:从CG到前车轴的距离 b -.JACG到后车轴的距离 ay:横向加速度 ax:纵向加速度 Θ:倾侧角 Θ ’:倾侧率 t:轮距宽度 ms:簧载质量 mu:非簧载质量 kron:倾侧刚度 Croll:倾侧阻尼 hr:倾侧中心高度 ha:非簧载质量的高度
【权利要求】
1.一种用于估计车辆载荷的动态载荷估计系统，其特征在于包括: 支撑车辆的至少一个轮胎； 用于确定车辆横向加速度和车辆纵向加速度的加速度传感器装置； 用于确定车辆倾侧角的倾侧角计算装置； 用于确定车辆倾侧率的倾侧率计算装置； 用于计算测得的静态正常载荷的静态正常载荷计算装置；以及用于根据测得的静态正常载荷、车辆倾侧角、车辆倾侧率、车辆横向加速度和车辆纵向加速度来计算所估计的轮胎上的动态载荷的动态轮胎载荷估计装置。
2.根据权利要求1的动态载荷估计系统，其特征在于还包括: 用于确定测得的一个轮胎上的载荷转移力的轮胎传感器装置； 用于基于车辆横向加速度和车辆纵向加速度来确定自适应载荷转移比率估计的自适应载荷转移比率估计装置； 用于根据测得的载荷转移力和自适应载荷转移比率估计来确定载荷转移比率的载荷转移比率生成装置； 用于基于载荷转移比率来生成倾侧角估计的倾侧角估计装置。
3.根据权利要求2的动态载荷估计系统，其特征在于还包括: 用于生成参数自适应调整的参数自适应装置；并且其中倾侧角估计装置基于如通过参数自适应调整进行调整的那样的载荷转移比率生成倾侧角估计。
4.根据权利要求3的动态载荷估计系统，其特征在于还包括: 用于确定测得的倾侧率的倾侧率传感器装置；以及 用于根据测得的倾侧率和倾侧角估计来确定车辆倾侧角和车辆倾侧率的滤波器装置。
5.根据权利要求3的动态载荷估计系统，其特征在于还包括: 用于根据倾侧角估计和车辆横向加速度来确定车辆倾侧角和车辆倾侧率的滤波器装置，并且其中所述滤波器装置在操作上根据如通过参数自适应调整进行调整的那样的车辆横向加速度和倾侧角估计来确定车辆倾侧角和车辆倾侧率。
6.根据权利要求5的动态载荷估计系统，其特征在于， 所述滤波器装置包括基于横向模型的倾侧状态估计器，并且其中所述基于横向模型的倾侧状态估计器包括龙伯格观测器模型。
7.一种用于估计支撑车辆的轮胎上的载荷的动态载荷估计方法，其特征在于包括: 将加速度传感器装置安装到车辆，用于测量车辆横向加速度和车辆纵向加速度； 确定车辆倾侧角； 确定车辆倾侧率； 确定轮胎上的静态正常载荷；以及 将静态正常载荷、车辆倾侧角、车辆倾侧率、车辆横向加速度和车辆纵向加速度应用于动态轮胎载荷估计算法以产生载荷估计。
8.根据权利要求7的动态载荷估计方法，其特征在于还包括: 确定测得的轮胎上的载荷转移力； 基于车辆横向加速度和车辆纵向加速度来确定自适应载荷转移比率估计； 根据测得的载荷转移力和自适应载荷转移比率估计来确定载荷转移比率；基于载荷转移比率来生成倾侧角估计。
9.根据权利要求8的动态载荷估计方法，其特征在于还包括: 生成参数自适应调整；以及基于如通过参数自适应调整进行调整的那样的载荷转移比率来从倾侧角估计装置生成倾侧角估计，并且其中包括: 根据安装到车辆的倾侧传感器装置来确定测得的倾侧率；以及部署滤波器装置，用于根据测得的倾侧率和倾侧角估计来确定车辆倾侧角和车辆倾侧率；以及 其中包括由所述滤波器装置根据倾侧角估计和车辆横向加速度来确定车辆倾侧角和车辆倾侧率。
10.根据权利要求9的动态载荷估计系统，其特征在于还包括: 由所述滤波器装置根据如通过参数自适应调整进行调整的那样的车辆纵向加速度和倾侧角估计来确定车辆倾侧角和车辆倾侧率，以及 其中包括利用 基于横向模型的倾侧状态估计器来作为所述滤波器装置。
【文档编号】B60W30/04GK104044585SQ201410089684
【公开日】2014年9月17日 申请日期:2014年3月12日 优先权日:2013年3月12日
【发明者】K.B.辛赫, A.W.帕森斯, M.恩格尔 申请人:固特异轮胎和橡胶公司