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        虛擬傳感器在車輛輪胎壓力測試中的研究

        作者: 時間:2013-03-19 來源:網絡 收藏

        佳工機電網

        滑轉率通常定義為車輪的相對速度與切向速度的比。其表達式為公式(1)。附著系數為φ=Fφ/G。在滑轉率十分小的情況下,車輪滑轉率與附著系數滿足線性方程φ=ks,其與輪胎的特性有關,也與路面的摩擦有關。

        基于上述理論,利用了狀態矢量描述車輛滑移狀態,式中為縱向剛度,為前、后車輪半徑的差。車輛左右側輪胎的數學模型為

        模型表明精確的車輪滑移率是驅動力的一次函數μ加上一個均值白噪聲,均值白噪聲主要是由于前后車輪半徑的不同所造成的。

        轉速傳感器測出各個輪胎上工作轉速ω,并從CAN總線上獲得發動機傳送至各個輪胎上的轉矩M,通過計算機對模型求解,可初步獲得各個輪胎的滑轉率和附著系數。

        4測量的算法

        目前,國外對胎壓檢測的算法進行了大量研究與開發工程,其中申請的專利有40多個,大多利用了標準車輪轉速傳感器,主要的方法有:

        4.1振動分析算法

        利用輪胎橡膠在受到路面沖擊時的彈性特性,對車輪轉速的頻譜進行抽樣分析,并去除車輛其它部分引起振動時所導致的擾動。振動分析可通過快速傅里葉變換FFT的檢測方法完成。

        該方法基本的思路是將輪胎看作一個“彈簧一阻尼”系統。根據輪胎模型和充氣壓力,最理想的振動頻率一般在40-50Hz之間,但也有其他較高或較低的頻率。通過對不同輪胎的振動進行研究和篩選,監控其振動的頻率,從而得出正常頻率的值,同時檢測出非正常值。

        不管是基于模型或者是FFT方法,在應用振動分析之前,都要對速度的測量進行濾波。運用擬合的最小二乘法,得出一個具.有改善了的干擾比率的。補償的波形清晰地顯示出45Hz左右的一種振動模式,如圖3所示。

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        利用FFT測量儀和一個低通過率的濾波器可以計算平均周期圖,每次測試中可自動計算出如圖4所示的峰值。離線后,可以檢測15%的輪胎壓力降,但是考慮自動設置閾值以及很低的錯誤警告率,檢測30%的輪胎壓力降更為可信。FFT是對數據的成批處理,有一定的滯后時間。圖4中利用了大量305的測試數據。

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        采用一個二次“阻尼一彈簧”模型時,計算輪胎壓力的相關參數值有

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        基于模型的振動分析容易引進擬合方法,圖5中所給出的就是利用擬合的最小二乘法得出的振動模式。利用這種濾波器,我們可以可靠地在5s之內檢測到30%的壓力降。這種濾波器能以最低1OOHz的頻率處理數據,計算量比FFT方法顯著下降。


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