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虚拟传感器在车辆轮胎压力测试中的研究

作者: 时间:2013-03-19 来源:网络 收藏

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滑转率通常定义为车轮的相对速度与切向速度的比。其表达式为公式(1)。附着系数为φ=Fφ/G。在滑转率十分小的情况下,车轮滑转率与附着系数满足线性方程φ=ks,其与轮胎的特性有关,也与路面的摩擦有关。

基于上述理论,利用了状态矢量描述车辆滑移状态,式中为纵向刚度,为前、后车轮半径的差。车辆左右侧轮胎的数学模型为

模型表明精确的车轮滑移率是驱动力的一次函数μ加上一个均值白噪声,均值白噪声主要是由于前后车轮半径的不同所造成的。

转速传感器测出各个轮胎上工作转速ω,并从CAN总线上获得发动机传送至各个轮胎上的转矩M,通过计算机对模型求解,可初步获得各个轮胎的滑转率和附着系数。

4测量的算法

目前,国外对胎压检测的算法进行了大量研究与开发工程,其中申请的专利有40多个,大多利用了标准车轮转速传感器,主要的方法有:

4.1振动分析算法

利用轮胎橡胶在受到路面冲击时的弹性特性,对车轮转速的频谱进行抽样分析,并去除车辆其它部分引起振动时所导致的扰动。振动分析可通过快速傅里叶变换FFT的检测方法完成。

该方法基本的思路是将轮胎看作一个“弹簧一阻尼”系统。根据轮胎模型和充气压力,最理想的振动频率一般在40-50Hz之间,但也有其他较高或较低的频率。通过对不同轮胎的振动进行研究和筛选,监控其振动的频率,从而得出正常频率的值,同时检测出非正常值。

不管是基于模型或者是FFT方法,在应用振动分析之前,都要对速度的测量进行滤波。运用拟合的最小二乘法,得出一个具.有改善了的干扰比率的。补偿的波形清晰地显示出45Hz左右的一种振动模式,如图3所示。

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利用FFT测量仪和一个低通过率的滤波器可以计算平均周期图,每次测试中可自动计算出如图4所示的峰值。离线后,可以检测15%的轮胎压力降,但是考虑自动设置阈值以及很低的错误警告率,检测30%的轮胎压力降更为可信。FFT是对数据的成批处理,有一定的滞后时间。图4中利用了大量305的测试数据。

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采用一个二次“阻尼一弹簧”模型时,计算轮胎压力的相关参数值有

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基于模型的振动分析容易引进拟合方法,图5中所给出的就是利用拟合的最小二乘法得出的振动模式。利用这种滤波器,我们可以可靠地在5s之内检测到30%的压力降。这种滤波器能以最低1OOHz的频率处理数据,计算量比FFT方法显著下降。


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