使用间接测量值确定减震器的健康状态的制作方法

本公开涉及使用间接测量值确定减震器健康状态。

引言

车辆的减震器是指减震系统。这种减震可以通过机械或液压装置来实现，该装置设计成吸收或缓冲由于不均匀路况导致的震动冲击。车辆的每个车轮(例如，汽车、农场设备、建筑设备、自动化工厂设备)具有相应的减震器。结果，基于相应车轮遇到的特定路况，车辆的每个减震器可能以不同的速率磨损。除了对减震器状态的直接测量之外，这也使得对减震器磨损的预测具有挑战性。因此，期望提供用于使用间接测量值确定减震器健康状态的方法和系统。

技术实现要素：

在一个示例性实施例中，一种使用间接测量值确定与车辆的车轮相关联的减震器的健康状态的方法包括从一个或多个传感器获得信息。一个或多个传感器包括轮速传感器、惯性测量单元、轮胎压力传感器、方向盘传感器、全球定位系统(gps)接收器或相机，并且来自一个或多个传感器中的至少一个传感器的信息包括不直接表征减震器的参数的至少一个测量。该方法还包括将参数的至少一个测量值与参数的数据进行比较以估计减震器的磨损。这些数据包括历史测量值、车辆的另一车轮的测量值、来自另一车辆的测量值或模型输出，并且通过估计所述减震器的磨损来触发维护或更换任务。

除了本文描述的一个或多个特征之外，基于该信息检测事件，其中事件包括道路激励或基于车辆的事件。

除了本文描述的一个或多个特征之外，检测道路激励包括检测坑洼或减速坡。

除了本文描述的一个或多个特征之外，检测基于车辆的事件包括检测制动或门打开和关闭以指示乘员的进入。

除了本文描述的一个或多个特征之外，比较包括将事件期间的参数的至少一个测量值与参数的数据进行比较。

除了本文描述的一个或多个特征之外，比较包括处理至少一个测量值和数据。

除了本文描述的一个或多个特征之外，处理包括执行快速傅立叶变换(fft)，对fft的输出进行滤波，并且获得滤波输出的均方根以获得参数的处理后的测量值和参数的处理后的数据。

除了本文描述的一个或多个特征之外，基于参数的处理后的测量值与参数的处理后的数据之间的差值是否超过阈值来估计减震器的磨损。

除了本文描述的一个或多个特征之外，基于参数超过阈值的量来量化减震器的磨损。

除了本文描述的一个或多个特征之外，发布消息以指示对减震器的磨损的估计。

在另一个示例性实施例中，使用间接测量值确定与车辆的车轮相关联的减震器的健康状态的系统包括：用于获取信息的一个或多个传感器。一个或多个传感器包括轮速传感器、惯性测量单元、轮胎压力传感器、方向盘传感器、全球定位系统(gps)接收器或相机，并且来自一个或多个传感器中的至少一个传感器的信息包括不直接表征减震器的参数的至少一个测量值。该系统还包括处理器，用以将参数的至少一个测量值与参数的数据进行比较以估计减震器的磨损。数据包括历史测量值、车辆另一车轮的测量值、来自另一车辆的测量值或模型输出。

除了本文描述的一个或多个特征之外，处理器还基于该信息检测事件，其中该事件包括道路激励或基于车辆的事件。

除了本文描述的一个或多个特征之外，道路激励包括检测坑洼或减速坡。

除了本文描述的一个或多个特征之外，基于车辆的事件还包括制动或门打开和关闭以指示乘员的进入。

除了本文描述的一个或多个特征之外，处理器还将事件期间的参数的至少一个测量值与参数的数据进行比较。

除了本文描述的一个或多个特征之外，处理器还处理至少一个测量值和数据。

除了本文描述的一个或多个特征之外，处理器还通过执行快速傅里叶变换(fft)、对fft的输出进行滤波以及获得滤波的输出的均方根以获得参数的处理后的测量值和参数的处理后的数据。

除了本文描述的一个或多个特征之外，处理器基于参数的处理后的测量值和参数的处理后的数据之间的差值是否超过阈值来估计减震器的磨损。

除了本文描述的一个或多个特征之外，处理器基于参数超过阈值的量来量化减震器的磨损。

除了本文描述的一个或多个特征之外，处理器发布消息以指示对减震器磨损的估计。

结合附图，根据以下详细描述，本公开的以上特征和优点以及其他特征和优点将变得显而易见。

附图说明

在下面的详细描述中，其他特征、优点和细节仅作为示例出现，详细描述参考附图，其中：

图1示出根据一个或多个实施例涉及确定减震器健康状态的部件；

图2是根据一个或多个实施例的确定车辆减震器的健康状态的方法的流程；

图3是根据一个或多个实施例的用于确定减震器的健康状态的测量的图示；以及

图4示出根据一个或多个实施例便于指示减震器故障的基准的发展。

具体实施方式

以下描述本质上仅仅是示例性的，并不意图限制本公开，其应用或用途。

如前所述，车辆减震器的健康状态难以直接预测或测量。然而，如果没有对减震器状态的任何了解，车辆乘员的乘坐质量可能变得不令人满意，没有可能需要更换或修理的警告。另外，车辆的操纵和稳定性可能由于一个或多个减震器的磨损而受到不利影响。本文详述的系统和方法的实施例涉及使用间接测量值确定减震器的健康状态。基于该确定，可进行维护任务以减少对乘坐质量和车辆稳定性的影响。

根据示例性实施例，图1显示了确定减震器健康状态的部件。图1所示的示例性车辆是汽车101。在图1中在通过减速坡108的过程中示出车辆100。减速坡108代表进一步讨论的一种道路激励。汽车101包括四个车轮102和相关联的减震器105。几个传感器系统110获得用于确定减震器健康状态的测量值。示例性的传感器系统110包括轮速传感器(wss)、惯性测量单元(imu)、方向盘传感器(sws)和轮胎压力监测系统(tpms)。

各种传感器系统110是已知的并且在此处未详述。wss是一种读取车辆100的每个车轮102的旋转速度的转速计。imu是一种电子装置，其基于加速度计和陀螺仪测量车辆运动，诸如纵向和横向加速度和偏航。sws提供方向盘的角度。来自sws和imu的信息组合可用于确定车辆运动是否与通过转向发出的命令相匹配。转向过度或转向不足可能指示减震器105的问题。tpms是设计用于监测每个车轮102处的轮胎中的气压的电子系统。除了上面讨论的示例性传感器系统110之外，用于确定减震器健康状态的传感器系统110可以例如包括相机、雷达和激光雷达系统或提供关于当前状况(诸如路况)的信息的其他传感器系统110。全球定位系统(gps)接收器是另一个示例性传感器系统110，其可以用于例如确定道路激励(诸如减速坡108)的位置。

图1中示出与每个车轮102相关联的悬架系统的部件。簧上质量m表示由弹簧106、107支撑的车辆100的质量。阻尼d影响主悬架弹簧刚度s1。簧下质量m表示未被弹簧106支撑的质量(例如，车轮102质量)。车轮102的弹簧刚度被表示为s2。作为来自道路的xinput(t)激励的结果，减震器105的模型表示可以基于簧上质量m(以及相关联的弹簧106)和簧下质量m(以及相关联的弹簧107)的位移由动态方程导出。示例性的传递函数由下式给出：

在等式1中，xinput(s)是频域中的道路激励，g(s)是速率的拉普拉斯变换除以wss得到的车轮角速度ω。

处理系统120从传感器系统110获得测量值。如图1所示，处理系统120可以另外从其他车辆100或与多个车辆100通信的中央服务器130接收信息。处理系统120可以包括专用集成电路(asic)、电子电路、处理器(共享的、专用的或群组)以及执行一个或多个软件或固件程序的存储器、组合逻辑电路和/或提供所描述的功能的其他合适的部件。

图2是根据一个或多个实施例的确定车辆100的减震器105的健康状态的方法的流程。健康状态的确定基于对磨损的估计并且可以根据不同的实施例从不同的信息中获得。该确定可以基于完全在车辆100内获得的信息。根据替代或另外的实施例，也可以使用来自车辆100外部的信息。如参考框240、250和260处的进一步讨论，来自车辆100外部的信息可以从一个或多个其他车辆100或从中央服务器130或数据库获得。

在框210处，从车辆100的传感器系统110获得信息包括从传感器系统110(如wss，sws和imu)获得测量值。来自传感器系统110的信息包括一个或多个参数的一个或多个测量值。测量值不直接表征减震器105。在框230处获得事件信息可以包括从传感器系统110获得可以指示事件的信息。例如，事件可以是道路激励(例如坑洼，减速坡108)，车辆100操纵(例如制动)或另一事件(例如，门打开和关闭，车辆起动)。这样，便于识别事件的传感器系统110可以包括相机或雷达系统、门传感器以及与制动相关联的传感器。所有传感器系统110的共同之处在于，没有一个测量直接提供相关联减震器105的健康状态的参数。

如图2所示，除了从传感器系统110获得信息，在框220处收集信息，包括在框230处获得事件信息，或者在框240处获得比较信息。事件信息和比较信息可以由另一个车辆100或中央服务器130提供，或者可以完全从车辆100获得。例如，如前所述，车辆100的传感器系统110可以指示事件，并且针对前轮102(在框240处)获得的测量值可以被用作用于后轮102获得的测量值的比较信息(在方框210)。另一车辆100或中央服务器130可以替代地提供事件信息(在框230)或者用作比较信息的测量(在框240)。

如前所述，事件信息涉及指示可能在其减震器105正被分析的车辆100的路径中的事件(例如道路激励)的信息。比较信息是指与同一车辆100的不同车轮或其他车辆100的车轮102相关联的参数的测量值。例如，测量值可与激励事件相关联。例如，比较信息可以包括当车辆驶过坑洼时另一车辆100的车轮速度数据。在框225处，确定在框220处收集的信息中是否检测到事件。如果没有检测到事件(基于框225处的检查)，则继续获取信息的过程。

如果已经检测到事件，则在框250处基于比较和预定义的阈值估计一个或多个减震器105的健康状态。框250处的比较涉及将与对应于减震器105的车轮102相关联的参数(例如，车轮速度、轮胎压力)的测量值与数据进行比较。如果比较未指示预定义阈值内的匹配(即，测量值和数据值之间的差异超过阈值)，则可指示磨损水平。也就是说，超过阈值的量可以用于量化减震器105的磨损程度。根据若干实施例中的一个来确定比较涉及的具体数据。如前所述，没有一个测量值是直接表征减震器105的参数(即阻尼d)。

根据一个实施例，将与经历在方框225处检测到的事件的车轮102相关联的一个或多个测量值(例如，车轮速度，轮胎压力)与测量值的模型预测、该车轮102的历史测量值或者与经历相同事件的另一个车轮102(例如，当正在分析后轮102时的前轮102)相关联的相同测量值进行比较。模型预测可以从模型表示中获得，诸如根据等式1获得的先前讨论的传递函数hmodel(s)。

根据替代实施例，可以与对应于相同事件的其他车辆100的一个或多个车轮102进行的测量进行比较。例如，当车轮102遇到与道路激励(例如，坡，坑洼)相关的事件时，在事件期间由传感器系统110测量的参数(例如，车轮速度，轮胎压力)可以当另一车辆100的车轮102经历相同的事件时测量的相同参数进行比较。如果参数值相差超过阈值量，则可能会指示磨损。

根据其他实施例，比较(在框250处)可以基于由中央服务器130提供的关于相同车辆模型或类型(例如，类似重量)的其他车辆100的信息。例如，中央服务器130可以为车辆模型提供参数值或参数值范围。当所测量的参数不能与提供的参数值或范围匹配达预定的阈值时，可以指示减震器105的一定程度的磨损。中央服务器130可以来自多个车辆100的信息进行平均或以其他方式整合，而不是为车辆模型提供数据。因此，在框210处从传感器系统110获得信息可以包括将该信息提供给中央服务器130以促进这种整合。

一旦对于一个或多个减震器105获得健康状态的估计(在框250处)，过程可包括在框260处执行维护或更换任务。框260处的过程可包括发送给驾驶员的信息性消息(例如人机界面(hmi)消息)或提供给维护技术人员的故障代码，以便于维护或更换任务。

图3是根据一个或多个实施例的用于确定减震器105的健康状态的测量的图示。图3示出车轮102并且指示车辆100的车轮角速度ω和速率v。车轮102的动态负载半径(dlr)是理论滚动周长的一半除以π并且是道路表面310的扰动以及还是主轴(未示出)的扰动的函数。主轴是悬架系统的一部分，其承载用于车轮102的轮毂并连接到上部和下部控制臂。

重要的是，为了确定与车轮102相关联的减震器105的健康状态(在框250处)，主轴的位移或扰动是减震器105功能的函数。即，减震器105磨损越少，对于同一事件，主轴中表现的位移越小。如前所述，dlr是主轴扰动的函数。此外，车轮角速度ω是车辆100的速率v和dlr的函数。因此，尽管不能直接测量减震器105和dlr的特性，但是使用wss检查车轮角速度ω间接指示减震器105的磨损或健康状态。

如曲线图320所示的随时间变化的车轮角速度ω表示用于比较的数据，并且如曲线图330所示的随时间的车轮角速度ω表示与感兴趣的减震器105相关联的测量值。例如，曲线图320可以由中央服务器130在安装新的减震器105之后基于模型或存储的数据来提供。曲线图320可以由经历相同路面310的另一车辆100提供。根据又一实施例，曲线图320可以来自相同车辆100的另一车轮102(例如，前轮)或基于在先前在相同路面310上的行程期间为车轮102存储的历史数据。gps接收器可以是用于确定用于比较的特定段路面310的位置的传感器系统110之一。

如图3所示，与曲线图330相比，曲线图320指示不太强烈的扰动和更快的阻尼。如果曲线图320和330中的差异(例如，感兴趣的时间t的曲线图下方的区域)超过阈值差异，则与车图3中所示的轮102相关联的减震器105的磨损可能处于保证关于更换或维护的消息的水平(在块260处)。为了比较曲线图320和330中的信息(在框250)，测量值(在曲线图330中示出)和数据(在曲线图320中示出)的处理可以包括获得快速傅里叶变换(fft)，执行fft输出的带通滤波，并获得均方根(rms)用于比较。

如前所述，车轮角速度ω是车辆100的速率v以及dlr的函数，并且是来自特定道路激励的结果。图4示出了便于指示减震器105中的故障的基准η的发展。曲线图420f示出了在频域f上的故障减震器105的响应yfront(s)(例如车轮角速度ω)作为幅度a。还示出了用于前轮105上的法向减震器105的频域响应的曲线图410f以用于比较。曲线图410r指示后轮105上的正常减震器105的频域响应yrear(s)。响应可以表示为：

yfront(s)＝hfront(s)x(s)[等式2]

yrear(s)＝hrear(s)x(s)[等式3]

在等式2中，hfront(s)是等式3中的传递函数，hrear(s)是传递函数，并且x(s)是频域中的道路激励。基准则由以下给出：

如等式4指示，基准η不是道路激励x(s)的函数。结果，基准η的值应当保持恒定，除非其中一个响应改变，这指示其中一个减震器105的响应改变。曲线图430示出了基准η随时间的恒定值η0。

曲线图440示出了基于故障前部减震器105的基准η随时间的值，其频率响应yfront(s)在曲线图420f中示出。曲线图440便于指示减震器105中的故障，即检测到故障的时间。例如，曲线图440还指示故障已经平稳而不是继续增加。参考图3和4讨论的示例只是在框250处可以获得减震器105的健康状态的估计的两种方式。

根据另一示例性实施例，可以将yfront(s)与ymodel(s)进行比较而不是与yrear(s)进行比较。ymodel(s)从等式1的hmodel(s)和等式2中使用实际道路激励x(s)获得，如：

ymodel(s)＝hmodel(s)x(s)[等式5]

尽管已经参照示例性实施例描述了以上公开内容，但是本领域技术人员将理解，在不脱离其范围的情况下可以进行各种改变并且可以用等同物替换其元件。另外，可以做出许多修改以使特定情况或材料适应本公开的教导，而不脱离其基本范围。因此，本公开旨在不限于所公开的特定实施例，而是将包括落入其范围内的所有实施例。