DE60318781T2

DE60318781T2 - Verfahren zur Informationsverarbeitung in einem Reifendrucküberwachungssystem

Info

Publication number: DE60318781T2
Application number: DE60318781T
Authority: DE
Inventors: Jack Edward Akron Brown
Original assignee: Goodyear Tire and Rubber Co
Current assignee: Goodyear Tire and Rubber Co
Priority date: 2002-07-24
Filing date: 2003-07-16
Publication date: 2009-02-12
Anticipated expiration: 2023-07-17
Also published as: JP4585184B2; EP1384604B1; BR0302173A; US20040017289A1; JP2004058998A; DE60318781D1; EP1384604A1; US6868358B2

Description

Gebiet der Erfindung
Die Erfindung betrifft generell Reifenüberwachungs- und Warnsysteme und speziell ein Verfahren zur Verarbeitung von Messungen von Reifenhohlraumdrücken und -temperaturen zum Warnen vor Druckleckage, niedrigen Füllbedingungen oder überhöhter Temperatur über einen Bereich von Geschwindigkeiten und Lasten.
Hintergrund der Erfindung
Es ist gut dokumentiert, dass das Aufrechterhalten eines korrekten Reifendrucks das Handling verbessert, den Kraftstoffverbrauch senkt und die Nutzlebensdauer von Fahrzeugreifen verlängert. Außerdem ist das Aufrechterhalten eines korrekten Reifendrucks eine wichtige Erwägung für den sicheren Betrieb eines Fahrzeugs. Trotz seiner unwiderlegbaren Bedeutung kann es sein, dass der Reifendruck von vielen im Fahrpublikum nicht oft genug überwacht und gewartet wird. Selbst gut gewartete Reifen können während des Betriebs eines Fahrzeugs nach Erleiden eines Schadens einen Druckverlust erfahren, wodurch eine potentiell gefährliche Situation für den Fahrzeuglenker geschaffen wird. Zusätzlich kann es durch die Ankunft von „Reifen mit Notlaufeigenschaften" (EMT-Reifen) und ihre vermehrt verbreitete kommerzielle Gegenwart für einen Fahrzeuglenker schwierig sein, einen niedrigen Druck oder Leckzustand zu entdecken und eine entsprechende Aktion zu unternehmen. Folglich kann ein längerer Gebrauch eines Reifens in einem Niederdruckzustand über den vom Hersteller empfohlenen Grenzwert hinaus vorkommen.
Verschiedene Herangehensweisen auf Gesetzesebene, die die Übermittlung von Reifendruckinformation an den Fahrzeuglenker erfordern, sind vorgeschlagen worden, einschließlich eines Auftrags, dass Neufahrzeuge mit einem Reifen-Niederdrucküberwachungssystem auszustatten sind. Folglich besteht ein Bedarf an Systemen, die Temperatur- und Druckmessungen für jeden Reifen an einem Fahrzeug unter verschiedenen Lasten und Bedingungen erzeugen, und Verfahren zum Analysieren und Interpretieren der gemessenen Daten, um Fahrer präzise und rechtzeitig zu warnen, wenn unerwünschter niedriger Druck, hohe Temperatur und/oder Druckleckage festgestellt werden.
Folglich sind Reifendrucküberwachungssysteme entwickelt worden und sind in begrenztem Gebrauch. Solche Systeme umfassen typisch einen in dem Reifen angeordneten Sensor, um Echtzeit-Innenluftdruck- und Temperaturüberwachung durchzuführen. Die Information wird drahtlos mittels Hochbandfrequenzen (HF) zu dem Fahrer übertragen und im Fahrerteil des Fahrzeugs angezeigt. Das Fernabfragemodul besteht aus einem Drucksensor, einem Temperatursensor, einem Signalprozessor und einem HF-Übertrager. Das System kann von einer Batterie mit Strom versorgt werden oder das Erfassungsmodul kann „passiv" sein, d. h. dem Erfassungsmodul kann Energie mittels magnetischer Kopplung mit einem Fernübertrager zugeführt werden. Der Empfänger kann entweder fest der Reifendrucküberwachung zugeordnet sein oder andere Funktionen in dem Personenwagen teilen. Beispielsweise könnte das Empfänger-Steuergerät das bestehende Armaturenbrett-Steuergerät oder das Karosserie-Steuergerät sein. Der Empfänger selbst kann weiter mit anderen Systemen geteilt werden, die denselben Frequenzbereich verwenden, wie etwa ein schlüsselloses Fernbedienungs-Zutrittssystem.
Der Zweck eines Reifenüberwachungssystems ist es, dem Fahrer eine Warnung zukommen zu lassen, falls eine Anomalie in einem oder mehreren Reifen auftreten sollte. Typischerweise sind Reifendruck und -temperatur gemeldete Parameter. Um nützlich zu sein, muss die Information rasch übermittelt werden und zuverlässig sein. Das Anzeigen von Daten, die aus grober Sensormessung von Temperatur und Druck gewonnen sind, ist jedoch nicht immer ausreichend, um den Status eines Reifens zu jeder gegebenen Zeit und unter verschiedenen Lasten und Bedingungen präzise wiederzugeben. Die Interpretation gemessener Daten bezüglich Temperatur und Druck ist daher kritisch, ist jedoch bis dato problematisch gewesen. Temperatur- und Druckablesungen von mit einem Reifen unter Bedingungen tatsächlichen Gebrauchs in Verbindung stehenden Sensoren werden von verschiedenen Faktoren beeinflusst, einschließlich von den Bremsen ausgestrahlter Hitze; der thermischen Dissipation von dem Reifen zur Felge; Lastverschiebungen, die geringe Schwankungen des Volumens der Reifen verursachen; und Wärmeentwicklung in dem Reifen aufgrund seiner Hystereseverluste. Solche Faktoren können die Präzision von, dem Fahrer übermittelter, Information beeinträchtigen, indem sie daran scheitern, den Fahrer unter manchen Bedingungen von an der Grenze liegenden Reifenzuständen zu informieren, und in anderen Fällen Fehlalarme an den Fahrer weiterleiten.
Folglich besteht ein Bedarf an der präzisen und rechtzeitigen Verarbeitung von Information in einem Reifendrucküberwachungssystem. Das gewünschte interpretative Bezugssystem sollte robust sein, auf einer fehlerfreien Methodologie begründet sein und einen hohen Grad an Vielseitigkeit verschaffen. Zur Druckerfassung stehen verschiedene Sensortypen zur Verfügung, einschließlich piezoelektrischer Sensoren, elektronischer Sensoren, Kohlenstoffsensoren, Bolometersensoren, Lichtreflexionssensoren, kapazitiver Sensoren, induktiver Geräuschsensoren und Ultraschallsensoren. Die interpretative Methodologie sollte daher zur Nutzung mit Sensor-, Kommunikations- und Datenverarbeitungshardware in der Lage und davon unabhängig sein, um Anwendung in dem breiten Bereich der heute in Gebrauch befindlichen Überwachungssysteme zu finden. Außerdem sollte die interpretative Methodologie eine relativ kleine Menge Rechnerarbeitsspeicher erfordern, um die damit verbundenen Hardwarekosten weiter zu senken. Grundsätzlich sollte die interpretative Methodologie dem Fahrer rechtzeitige und präzise Information übermitteln, die notwendig ist, um die Reifensicherheit aufrechtzuerhalten. Optimalerweise würde das System dem Fahrer eine Frühwarnung im Fall von Leckage und verschiedene Warnungsniveaus, wenn der Reifenzustand sich fortschreitend verschlechtert, zukommen lassen. Eine akzeptable Methodologie funktioniert präzise in dem breiten Bereich von Umweltbedingungen, wie etwa variabler Umgebungshöhe und -Temperaturen, Last und Geschwindigkeit, die die Sensorablesungen von Temperatur und Druck in einem Reifen beeinträchtigen können. Ebenso wichtig, wird eine effektive Methodologie in dem vorgenannten Bereich von Umweltbedingungen funktionieren, während sie das Auftreten von Fehlalarmen auf ein Mindestmaß zurückführt.
Mehrere Methodologien zur Informationsverarbeitung in Reifenüberwachungssystemen sind als Versuche zur Erfüllung der erkannten Bedürfnisse der Industrie vorgeschlagen worden. Die folgenden Patente spiegeln den Stand der Technik wider und werden hiermit in ihrer Gänze als Referenz hierin aufgenommen. US-A-5 285 189 lehrt den Einschluss eines Trägheitsschalters, der empfindlich für Raddrehung ist, in eine Druckwarnvorrichtung. US-A-5 783 992 offenbart einen zeitbasierten Reifenniederdruck-Warnsensor. US-A-6 118 369 schlägt ein Reifendiagnosesystem und Verfahren vor, das eine Schätzung von Druckverlust in einem Reifen auf Basis einer Kombination von Zeit und zurückgelegtem Abstand erzeugt. US-A-4,866,419 legt ein Verfahren zur Erfassung eines unterbefüllten Reifens durch Überwachen der Aufhängung eines Fahrzeugs vor. Ein Schalldetektor wird in US-A-6,281,787 vorgeschlagen, und Logik zur Ermittlung dessen, ob ein Signal von dem Detektor ein oder mehrere Typen von Reifenlecks darstellt.
US-A-5 760 682 offenbart ein Verfahren zur Datenverarbeitung zur Detektion eines abgelassenen Reifens, wobei Geschwindigkeitswerte für jedes von vier Rädern gesammelt und auf statische Schwankungen, die niedrigen Reifendruck anzeigen würden, analysiert werden. Gleichermaßen lehrt US-A-5 721 528 ein System und Verfahren, das eine Veränderung in den effektiven Rollradien gleich welchen Rads als Indikator für niedrigen Reifendruck ermittelt.
Während die Systeme und Verfahren in dem aufgeführten Stand der Technik funktionieren und verschiedene Grade kommerziellen Erfolgs erreicht haben, hindern gewisse, in jedem inhärent vorhandene Unzulänglichkeiten bestehende Verfahren daran, eine Lösung für die Bedürfnisse der Industrie darzustellen. In vielen Systemen ist die Methodologie Sensor-, Datenverarbeitungs-Hardware- und/oder Softwarespezifisch und kann mit anderen Typen von Hardware oder Systemen nicht gebrauchsgeeignet sein, wodurch die Nutzbarkeit eingeschränkt wird. Wie vorangehend erörtert, ist es wünschenswert, dass jegliches System zur Verarbeitung von Reifendaten einen hohen Grad von Standardisierung und Kompatibilität mit Systemen bei kommerzieller Verwendung verschafft. Zweitens sind viele der bestehenden Verfahren zur Evaluierung von Reifenmessdaten anfällig für die Erzeugung und Weiterleitung von Fehlalarmen, die fälschlicherweise eine Niederdrucksituation anzeigen. Kurzum, bestehende Systeme und Verfahren sind aufgrund von Last-, Temperatur- und Umweltbedingungen anfällig für irrtümliche Sensorablesungen. Vielen Verfahren zur Interpretation von Reifenmessdaten fehlt es auch an der Fähigkeit, Anwendern eine Berechnung der Leckrate und Vorauswarnung in Hinblick darauf, wann der Druck in einem gegebenen Reifen einen spezifizierten Niederdruckschwellenwert überschreiten wird, zur Verfügung zu stellen. Solchen Systemen fehlt es an der Fähigkeit, einem Fahrer verschiedene Alarme auf verschiedenen Niveaus zur Verfügung zu stellen. Bekannte Verfahren zur Interpretation von Reifenmessdaten erfordern auch einen erheblichen Datenverarbeitungsspeicher, um notwendige Ness- und Referenzdaten zu speichern, was die System-Hardwarekosten erhöht.
US-A-4 909 074 offenbart ein Verfahren nach dem Oberbegriff von Anspruch 1.
Zusammenfassung der Erfindung
Die vorliegende Erfindung geht den Bedarf der Industrie an einem robusten Verfahren zur Auswertung von Hohlraum-Druck- und -Temperaturmessungen an, um vor niedrigem Füllzustand oder überhöhter Temperatur über einen Bereich von Geschwindigkeiten und Lasten zu warnen. Die allgemeine Gasgleichung wird zur Erstellung einer Gleichung verwendet, die die Nutzung von Messungen von Fülldruck und Innenhohlraumtemperatur erleichtert, um niedrigen Fülldruck präzise zu detektieren. Die gemessenen Daten werden für mehrere Fülldrücke abgetragen, wobei der erste ein Anfangsdruck auf Umgebungstemperatur ist und die anschließenden Messungen über einen Bereich von Geschwindigkeits- und Lastbedingungen sind. Das Verfahren umfasst die Schritte des Abtastens von Linie und Vieleck über die gemessenen Daten; Anpassens der Daten an eine Linie und Berechnens von Kaltfülldruck und Mittelwert. Eine Referenztemperatur, bevorzugt die Umgebungstemperatur, wird erstellt und mindestens ein Warn-Druckschwellenwert wird auf die Referenztemperatur festgelegt. Mehr als ein Druckschwellenwert kann festgelegt werden, um verschiedene Alarme auf verschiedenen Niveaus zu verschaffen, falls dies gewünscht wird. Manometerdruck und Messtemperatur werden in einem Reifenhohlraum gemessen und unter Verwendung von aus der allgemeinen Gasgleichung abgeleiteten Gleichungen auf einen gefilterten Druckwert auf der Referenztemperatur korrigiert. Der korrigierte oder gefilterte Druckwert wird mit dem bzw. den Druckwarnschwellenwert(en) verglichen und ein oder mehrere Alarme werden in dem Fall übermittelt, dass der gefilterte Druck unter den bzw. die Warnschwellenwert(e) fällt.
In einer weiteren Ausführungsform der vorliegenden Erfindung wird ein wahrscheinlichkeitsbasierter Algorithmus vorgesehen, um den Bereich auf einer Karte von Druck zu Temperatur zu ermitteln, der von der allgemeinen Gasgleichung bestimmte Grenzlinien aufweist. Schritte, die mit dem wahrscheinlichkeitsbasierten Algorithmus übereinstimmen, können auf gefilterten oder durchschnittlichen Druck- und Temperaturdaten durchgeführt werden, um Falschalarme zu vermeiden.
Ein Leckratenmodell kann in Bezug auf Reifen entweder logarithmisch oder linear sein. In der bevorzugten Ausführungsform wird ein lineares Modell verwendet. Weiterhin wird ein rekursiver Annäherungsfilter entwickelt, der zur Anwendung an einem Computerchip geeignet ist, um die Druckdaten an ein lineares Leckdatenmodell anzupassen. Anschließend an das Korrigieren von Druck und Temperatur auf eine Referenz (z. B. Umgebungstemperatur) wird eine Leckrate für verbesserte Warnlogik ermittelt, die verwendet werden kann, um einen Fahrzeuglenker zu warnen. Die Modellparameter werden dazu verwendet, einen Zeitraum vorauszuberechnen, in dem der Druck unter einen spezifizierten Wert absinken wird. Die Vorhersage des zeitbasierten Druckereignisses kann dazu verwendet werden, dem Fahrer eine zukunftsgerichtete Warnung zukommen zu lassen, um präventives Handeln zu ermöglichen. Der Filtermechanismus umfasst auch Veränderungserfassung, um den Filter neu zu starten, wenn eine signifikante Änderung in Leckrate oder Druck auftritt.
In noch einem weiteren Aspekt umfasst das Verfahren Schritte in der Kombination der Leckrate mit einer Fülldruckmessung zu einer Utility-Funktion, die verwendet wird, um zu entscheiden, wann der Fahrer zu warnen ist. Bei niedrigen Utility-Werten wird die Warnung an den Fahrer verzögert. Der Fahrer empfängt eine sofortige Vorwarnnachricht, und eine Vorhersage der Zeit bis zum Überschreiten eines gegebenen Niveaus wird errechnet und angezeigt. Das spezifizierte Niveau kann durch Gesetzgebung, Industrienormen oder Praxis des Fahrzeugherstellers bestimmt sein.
Definierte Terminologie

P,

absoluter Druck eines Gases; P = p₀ + p_atm

V,

Volumen des Reifeninnenhohlraums

T,

absolute Temperatur eines Gases in Kelvin (Grad Celsius + 273,16)

n,

Zahl von Molen von Gas in dem Reifeninnenhohlraum

R,

die universelle Gaskonstante, 8314,472 kpa-cm³/(mol-K)

p₀,

der Kaltfülldruck des Reifens bei T_umgeb

p_atm,

der atmosphärische Druck, bei Standardbedingungen = 101,325 kpa.

p_g,

Manometerdruck oder gemessener Fülldruck

T_umgeb,

die Umgebungstemperatur in Kelvin

kpa,

Kilopascal, eine metrische Druckeinheit

kph,

Geschwindigkeitseinheiten in Kilometern pro Stunde

N,

Lasteinheiten in Newton

Kurze Beschreibung der Zeichnungen
Die Erfindung wird als Beispiel und unter Verweis auf die begleitenden Zeichnungen beschrieben, worin:
1 eine graphische Darstellung von Inflationsdruck zu Hohlraumtemperaturdifferential zu Umgebungstemperatur ist;
2 eine graphische Darstellung ist, die Daten auf zwei Fülldrücken vergleicht;
3 eine graphische Darstellung von Hohlraumtemperatur zur Zeit bei 220 kpa Befüllung ist;
4 ein Graph von Inflationsdruck zu Hohlraumtemperaturgrenzlinien ist und Zustandsbereiche identifiziert;
5 ein Flussdiagramm ist, das Fuzzy-Algorithmusberechnung von Zustandswahrscheinlichkeiten zeigt;
6 ein Flussdiagramm ist, das die Mittelwertberechnung von Wahrscheinlichkeiten und Identifikation des Zustandes mit höchster Wahrscheinlichkeit zeigt;
7 eine Abbildung einer möglichen Displaydarstellung ist, die einem Fahrer Information übermittelt; die
8A und 8B Funktionsblockdiagramme des Warndruckdienstprogramms sind;
9 ein Graph der Druck-Utility-Funktion ist;
10 eine Karte der kombinierten Utility in Funktion von Druck und Leckrate ist;
11 ein Funktionsblockdiagramm des Temperaturkorrektions-Untersystems ist; und
12 ein Funktionsblockdiagramm der Restzeitberechnung ist.
Detaillierte Beschreibung der bevorzugten Ausführungsformen
Die vorliegende Erfindung wird hierin in einer bevorzugten Ausführungsform und alternativen Ausführungsformen beschrieben und ist auf die Bereitstellung eines Verfahrens zur Informationsverarbeitung in einem Reifendruckwarnsystem gerichtet. Das Verfahren ist Hardware-unabhängig und kann beim Interpretieren von Daten von einem breiten Bereich von Reifendrucküberwachungssystemen, die unterschiedliche Mittel zum Messen von Reifendruck und -temperatur einsetzen, genutzt werden. Das vorliegende Verfahren erfordert ein relativ niedriges Datenniveau und erfordert daher weniger Verarbeitungs- und Speicherplatz, wodurch die Hardwarekosten gesenkt werden. Außerdem kann das Verfahren in eine Basisausführung zum Warnen eines Fahrers vor Reifendruckversagen integriert werden oder zu einem weiterentwickelten Verfahren verbessert werden, das unterschiedliche Alarme auf unterschiedlichen Niveaus bereitstellt, um den Fahrer vor einer Frühanzeige von Druckleckage zu warnen. Eine solche Frühwarnung gestattet dem Fahrer, den Reifenzustand abhelfend auf ihm passende Weise und in entsprechender Zeit anzugehen. Das die Erfindung verkörpernde Verfahren kann weiter so funktionieren, dass es vor niedrigem Füllzustand oder vor überhöhter Temperatur über einen Bereich von Geschwindigkeiten und Lasten warnt und Umgebungs- und atmosphärischen Druck berichtigen kann. Fehlalarme werden durch Filtern von Druck- und Temperaturdaten und die Anwendung eines Fuzzylogik-Algorithmus auf ein Mindestmaß zurückgebracht.
Unter anfänglicher Bezugnahme auf 2 ist zu würdigen, dass die allgemeine Gasgleichung verwendet werden kann, um eine Gleichung abzuleiten, die zeigt, wie Messungen von Fülldruck und Innenhohlraumtemperatur zum Erfassen niedrigen Fülldrucks verwendet werden können. Der Graph in 2 zeigt eine Abtragung von zwei Fülldrücken über einen Bereich von Geschwindigkeits- und Lastbedingungen. Die allgemeine Gasgleichung beschreibt das Verhältnis zwischen dem absoluten Druck, der absoluten Temperatur und dem Volumen eines Gases. PV = nRT (Eq. 1)
Die vorliegende Ableitung nimmt an, dass das Volumen des Innenhohlraums eines Reifens eine Konstante oder nahezu eine Konstante ist. Druck und Temperatur in Gleichung 1 sind in absoluten Einheiten. Die Ableitung von Druck zu Temperatur wird ausgedrückt als:
Der Druckunterschied ist die gleiche Menge, ob in Gleichung 2 absoluter oder Manometerdruck verwendet wird. Es wird angenommen, dass der Reifen eine Kaltbefüllung von p₀ bei einer Umgebungstemperatur von T_umgeb hat. Gleichung 2 wird zu dem folgenden erweitert:
Gleichung 3 drückt das grundlegende Verfahren des Erfassungsalgorithmus aus. Die Drücke sind gemessene Manometerdrücke. Die Temperaturen sind in absoluten Begriffen (Kelvin) ausgedrückt. Die Gleichung drückt aus, dass der Fülldruck ein lineares Verhältnis mit der Differenz der Temperatur zur Umgebungstemperatur ist. Der Algorithmus erfordert eine Messung der Umgebungstemperatur. Es ist anzumerken, dass der Schnittpunkt der durch Gleichung 3 definierten Linie der Kaltfülldruck ist. Die Steigung ist ein Maß der Masse des Füllmediums pro Einheitsvolumen. Das Masse pro Einheitsvolumen ist unabhängig von der Reifengröße, wodurch der Algorithmus genereller anwendbar wird.
Die Steigung der Linie in Gleichung 3 kann unter Verweis auf Gleichung 1 geschätzt werden. Gleichung 3 wird dann:
Zur richtigen Schätzung der Steigung muss das Verhältnis von absolutem Druck zu absoluter Temperatur in dem Koeffizienten der Temperaturdifferenz verwendet werden. Daher wird T_umgeb im Nenner in Kelvin ausgedrückt und wird der Druck von einer Atmosphäre zu dem Manometerfülldruck in dem Zähler dazuaddiert. Dementsprechend kann der Algorithmus durch Messen oder Schätzen des atmosphärischen Drucks in konsistenten Einheiten in der Höhe angepasst werden. Eine Anfangsmessung von Fülldruck und Temperatur beim Kaltstart kann in der Algorithmusentwicklung verwendet werden.
Zur Veranschaulichung illustriert 2 einen Graph, der empirisch gemessene Daten, die von einem Reifen auf zwei Fülldrücken, 220 kpa und 154 kpa, genommen wurden, mit der Temperaturdifferenz zur Umgebung in Grad Kelvin vergleicht. Bei zunehmender Geschwindigkeit steigt die Temperatur in einem Reifenhohlraum an. Abtragen des Manometerdrucks zum Temperaturdifferential erzeugt die in 2 gezeigten Datenpunkte auf den zwei Drücken. Es ist ersichtlich, dass die Geschwindigkeits- und Lastdaten von 2 an die lineare Gleichung 4 angepasst werden können. Druck und Temperatur haben ein wohldefiniertes Verhältnis über einen breiten Bereich von Geschwindigkeiten und Lasten und passen bei jeweiligen Drücken zu den Linien 26, 28. Der Schnittpunkt der so durch die gemessenen Daten definierten Linien kann ermittelt werden und stellt den Manometerdruck auf Umgebungstemperatur (Null- Differential) dar. Die die Linien 26, 28 umgebende, in Strichlinie festgelegte „konvexe Hülle" stellt einen Datenstreubereich bei einem gegebenen Kaltfülldruck dar. Der konvexe Hüllenbereich wird, wie nachstehend erläutert, in Bezug auf ein Fuzzyklassifikationsschema zum Ausdruck des Unsicherheitsgebiets verwendet.
Weiter ist aus 2 anzumerken, dass die bei dem niedrigeren Fülldruck erreichte Höchsttemperatur höher ist als die bei dem höheren Fülldruck. Somit wird durch die Höchsttemperaturen und Drücke bei Höchstlast und Geschwindigkeitspunkten über einen Bereich von Betriebsdrücken ein Grenzlinienbereich definiert. Diese Grenzlinie ist in der Druck-Temperatur-Differentialkarte 1 von 1 umrissen und wird in der Algorithmusentwicklung verwendet.
Es folgt eine sequentielle Ableitung von Algorithmen, die verwendet wird, um den Reifendruck unter wechselnden Lasten und Geschwindigkeiten zu dem Temperaturdifferential aufzuzeichnen. 1 illustriert auf graphische Weise die so abgeleiteten Algorithmen, und es wird darauf verwiesen. Während sie als sequentiell numerierte Schritte dargestellt sind, ist nicht beabsichtigt, dass in der Praxis der vorliegenden Erfindung jeder Schritt ausgeführt wird. Einzelne Schritte können gegebenenfalls weggelassen werden, wodurch verschiedene Verfahren oder Ausführungsformen geschaffen werden, die jedes im Rahmen der vorliegenden Erfindung bleiben.
Schritt 1: Abtastung Linie & Vieleck über die Daten
Eine Umgebungstemperaturmessung wird vorgenommen. Wenn das Fahrzeug mit dem Betrieb beginnt, werden Reifenhohlraumtemperatur und Druckdaten erfasst und, gemäß dem Verfahren der vorliegenden Erfindung, wird eine Testlinie 10 erzeugt, deren Steigung und Schnittpunkt durch die lineare Gleichung 4 definiert sind. Eine Vieleckstruktur wird an der Linie befestigt, um eine konvexe Hülle 12 darzustellen und eine Fuzzyklasse um die Linie herum zu definieren. Die geometrische Struktur wird durch Variieren der angenommenen Kaltfülldrücke über die Daten abgetastet. Die Datenpunkte werden geprüft, um zu sehen, ob sie bei jedem angenommenen Füllzustand innerhalb des Vielecks liegen. Der Kaltfülldruck, der die maximale Anzahl von Datenpunkten in der konvexen Hülle über einen spezifizierten Zeitraum enthält, wird zur Ermittlung des Kaltfülldrucks verwendet. Auf Basis des Kaltfülldrucks wird ein Füllwarndruckzustand festgelegt.
Schritt 2: Daten an eine Linie anpassen
Wenn das Fahrzeug weiterfährt und ein signifikanter Geschwindigkeitsbereich und signifikante Zeit stattgefunden haben, können die Daten angepasst werden und kann der Schnittpunkt verwendet werden, um die Kaltfüllvorhersage von Schritt (1) oben zu aktualisieren. Ein Bayesscher Schätzvorgang kann verwendet werden, der sowohl die angepassten Daten als auch die Resultate von dem konvexen Hüllenalgorithmus zur Verbesserung der Schätzung anwendet. Zur selben Zeit kann eine Bayessche Schätzung der Steigung verwendet werden, um das Massen- pro Einheitsvolumen Luft in dem Reifen aufzuspüren. Historische Daten können verwendet werden, um eine Untergrenze zu dieser Ziffer zu definieren. Die normierte Luftmasse ist ein zusätzlicher Indikator, der gegebenenfalls in einem Warn-Algorithmus verwendet werden kann.
Schritt 3: Kaltfülldruck und Durchschnitt direkt berechnen
Gleichung 4 kann wie folgt neu geordnet werden:
Definiere zunächst die Temperaturdifferenz: dT = T – Tamb (Eq. 5)
Ausmultiplizieren von Gleichung 4 und Zusammenfassen des p₀-Ausdrucks ergibt:
Definiere die folgende Variable:
Löse Gleichung 6 für den Kaltfülldruck als:
Gleichung 8 kann verwendet werden, um direkt einen Wert des Kaltfülldrucks zu berechnen. Der Manometerdruck p_g wird somit zu einem Kaltfülldruck gefiltert und dadurch wird eine Kompensation für die Faktoren, wie etwa Last, Temperatur und umweltbedingter Druck, bewirkt, die Manometerdrucksensorablesungen und -messungen negativ beeinflussen können. Das Korrigieren des Manometerdrucks auf einen gefilterten Kaltdruckwert auf der Referenztemperatur (Umgebungstemperatur) verschafft dadurch einen zuverlässigen Wert zum Vergleich mit dem in Schritt (1) oben erstellten Reifenfüllwarnzustand.
Schritt 4: Zugehörigkeit der durch Grenzlinien definierten Fuzzybereiche
Fuzzy-festgelegte Grenzlinien, wie in der Karte 1 von 1 gezeigt, sind auf einem Warnniveau und einem Untergrenzenniveau durch die Linien 14 beziehungsweise 16 auf dem Fülldruck-, p_g, und Differentialtemperatur-, dT-, Raum definiert. Die Linien werden durch Anwendung von Gleichung 4 erzeugt.
Ein linkes Grenzlinienniveau ist durch null Differenz von der Umgebungstemperatur definiert. Eine maximale Grenzlinie an der rechten Seite 18 ist durch die Differenz der Höchsttemperatur zur Umgebungstemperatur bei maximaler Last und Geschwindigkeitsbedingung bei jedem Druck definiert. Eine zusätzliche Obergrenze 20 kann aus einer gewählten Höchsttemperaturgrenze ermittelt werden. Die Datenpunkte 22 werden in einem von vier Bereichen auf Zugehörigkeit geprüft. Wenn die Daten überwiegend über der Warnlinie 14, im Bereich 23, liegen, liegt ein sicherer Zustand vor (grünes Licht). Wenn die Daten überwiegend in dem Bereich 24 unter der Warnlinie liegen, liegt ein Vorwarn-Zustand vor (gelbes Licht). Wenn die Daten unter dem Mindestniveau in dem Bereich 25 liegen, liegt ein inakzeptabler Zustand vor (rotes Licht). Wenn hohe Temperaturen die Daten in den Hochtemperaturbereich 21 an der rechten Seite der Karte zwingen, würde ein Indikator (Blinklicht), der einen Extremzustand anzeigt, gegeben.
3 ist ein Graph der Hohlraumtemperatur bei Druckmesspunkten gegenüber der Zeit bei zunehmender Geschwindigkeit und veranschaulicht den Anstieg der Hohlraumtemperatur mit der Zeit von einer Aufstart(Kalt)temperatur von 297 Grad Kelvin durch einen Betriebszeitraum, was zu einer Höchsttemperatur von 319 Grad Kelvin und danach zu einem Abkühlzeitraum führt. Temperaturschwankungen der in 3 veranschaulichten Art rufen ein breites Variieren von Druckablesungen hervor und können folgerichtig das Erzeugen von Fehlalarmen bei herkömmlichen Reifendruckwarnsystemen hervorrufen. Die vorliegende Erfindung und das vorliegende Verfahren umgeht die Auswirkung der Hohlraumtemperaturschwankung durch Korrigieren des Manometerdrucks auf einen gefilterten Druckwert auf der Referenztemperatur unter Verwendung der oben erörterten Methodologie. Wie angemerkt, ist die Temperatur, die am besten dazu geeignet ist, als Referenztemperatur zu dienen, die Umgebungstemperatur.
Die vorangehend erörterten Algorithmen verschaffen eine Plausibilitätsüberprüfung, die eine standardmäßige Abweichungsprüfung mit Temperatur und Druck jenseits physikalischer Grenzwerteüberwachung kombiniert, die dazu dienen kann, einen Fahrer zu warnen, wenn Temperatur und/oder Druck einen physikalischen Grenzwert überschreiten und ein Risiko hervorrufen. Schwellenwerte werden festgelegt und der Manometerdruck kann auf einen korrigierten Wert auf der Referenztemperatur gefiltert und mit einem oder mehreren Schwellengrenzwerten abgeglichen werden. Die vorliegende Methodologie verschafft damit ein grundlegendes Bezugssystem zur Interpretation von Reifendruck- und Temperaturinformation, das Hardware-unabhängig ist und in einer Unzahl von Reifendruckwarnsystemen genutzt werden kann.
Es ist auch wünschenswert, ein Verfahren zur Interpretation von Reifendruckwarnsystemdaten zu verschaffen, das einem Fahrer eine weiterentwickelte Druckleckagewarnung und Fahrerunterstützungs-Komfortfunktionen zukommen lassen kann. Um dies zu tun, muss eine Leckrate identifiziert und eine Schätzung vorgenommen werden in Bezug auf die verbleibende Zeit, bevor der mit der identifizierten Leckrate abnehmende Reifendruck ein bzw. mehrere Schwellenwertniveau(s) überschreitet. Die Leckerfassungsmethodologie muss robust sein und auf sehr vorhersagende Weise funktionieren, wodurch das Potential für Fehlalarme auf ein Mindestmaß zurückgeführt wird.
Die vorliegende Erfindung erfüllt in einer alternativen Ausführungsform solch einen Bedarf. Ein Verfahren zur Verarbeitung störbehafteter Information von Reifenhohlraumdruck- und Temperatursensoren wird verschafft, um dem Fahrer eine Warnung vor niedrigen Füllbedingungen, eine Schätzung der Leckrate und/oder eine Schätzung der verbleibenden Zeit, bevor der Druck einen kritischen Wert erreicht, zu geben.
Die Karte von Druck zu Temperatur und ihre zugehörigen Grenzlinien, ermittelt durch die allgemeine Gasgleichung, wie vorangehend erörtert, kann als Bezugssystem für das Verständnis des vorliegenden Verfahrens genutzt werden. zu dem grundlegenden Verfahren wird ein wahrscheinlichkeitsbasierter Algorithmus zum Verarbeiten von Messungen und Vermeiden von Falschwarnungen hinzugefügt. Ein rekursiver Annäherungsfilter wird entwickelt, geeignet zur Anwendung an einem Computerchip, um die Druckdaten an ein Leckratenmodell anzupassen. Leckrate und verbesserte Warnlogik können dazu verwendet werden, einen Fahrzeuglenker auf Basis einer Kombination von Druck- und Leckrateninformation zu warnen. Zusätzlich werden die Modellparameter dazu verwendet, einen Zeitraum vorauszuberechnen, in dem der Druck unter einen spezifizierten Wert absinken wird. Die Vorausberechnung des zeitbasierten Druckereignisses kann dazu verwendet werden, den Fahrer zusätzlich zu informieren, sodass der Fahrer die Kraftfahrstraße verlassen und korrigierende oder präventive Wartung aufsuchen kann. Der Filtermechanismus umfasst auch Veränderungserfassung, um den Filter neu zu starten, wenn eine signifikante Änderung in Leckrate oder Druck auftritt. Zusätzlich ist nachstehend ein Benutzerinformations-Displaykonzept beschrieben, das verwendet werden kann, um dem Fahrzeuglenker Warnungen zukommen zu lassen.
Unter Bezugnahme auf die 4 und 5 umfasst 4 die Drucktemperaturkarte von 1, getrennt durch Grenzlinien, die durch die allgemeine Gasgleichung definiert werden. Ein Zustand {0, 1, 2} wird durch den angedeuteten linienüberschreitenden Algorithmus bestimmt. Der Zustand 0 wird als das in 4 als „inakzeptabel" identifizierte Gebiet definiert; Zustand 1 für das mit „Achtung" markierte Gebiet; und Zustand 2 für das als „akzeptabel" identifizierte Gebiet. Der Druckschnittpunkt kann um eine Menge C = Standardabweichung aufgrund von Messfehlern eingestellt werden. Jeder Druck-, Temperaturdatenpunkt ist in einen Zustand eingeordnet. Die Zustände der letzten fünf Datenpunkte werden aufrechterhalten, wie bei Block 30 von 5 angedeutet. In 5 wird ein Beispiel vorgelegt, worin die letzten fünf Datenpunkte Zustände [2, 0, 1, 1, 2] haben. Die Zustandswahrscheinlichkeiten (Block 32) werden dann berechnet, um einen Vektor von Wahrscheinlichkeiten (34) zu bilden. Für das gezeigte Beispiel ist der Vektor von Wahrscheinlichkeiten Pr = [0,2; 0,4; 0,4]. Die Zustände werden dann mittels des in 6 gezeigten Verfahrens zu „Fuzzy"-Wahrscheinlichkeiten verarbeitet (Block 36). Der Istzustandsvektor Pr(i) = [0,2; 0,4; 0,4] wird durch Anwendung des Algorithmus 39 exponentiell gemittelt:
was [0,15; 0,45; 0,4] ergibt. Das Max(Pr) wird als 0,45 identifiziert (Block 40) und stellt Zustand 2 dar. Die maximale Wahrscheinlichkeit wird somit als Zustand 2 ermittelt und der Zustand wird „ent-fuzzied" und angegeben (Block 42). Ein Zustand 2 deutet Druck in dem „akzeptablen" Gebiet von 4 an. Bei Auftreten des nächsten Datenpunkts, der Druck und Temperatur angibt, wird der Vorgang für die fünf rezentesten Datenpunkte wiederholt.
Es wird somit gewürdigt, dass der vorliegende Fuzzy-Algorithmus die Wahrscheinlichkeit eines Warnzustandes auf Basis mehrerer Punkte durch die exponentielle Mittelwertberechnung von Wahrscheinlichkeiten für die fünf rezentesten Datenpunkte quantifiziert. Die Präzision der gemessenen Daten kann gegebenenfalls durch einen in den Algorithmus integrierten Faktor angepasst werden. Da die Fuzzywahrscheinlichkeit auf den fünf rezentesten Datenmessungen basiert ist, ist die zu ihrer Berechnung erforderliche Datenmenge klein, wodurch Speicher- und Verarbeitungskapazität erhalten bleiben. Außerdem können die fünf Punkte, die zur Errechnung des Warnzustandes mittels des Fuzzy-Algorithmus genutzt werden, in dem Fall, dass eine jähe Veränderung von Punkt zu Punkt erfasst wird, jederzeit zurückgesetzt werden. Zusätzlich kann die Abtastrate, die genutzt wird, um die fünf zur Berechnung des Warnzustandes verwendeten Messpunkte zu generieren, gegebenenfalls variiert werden, wenn eine Vorwarn-Grenzlinie überschritten wird. Während vorangehend fünf Datenpunkte für den Zweck der Berechnung des Warnzustandes beschrieben sind, können mehr oder weniger Datenpunkte eingesetzt werden. Es liegt auch innerhalb der Erwägung des vorliegenden Verfahrens, dass eine größere oder kleinere Anzahl von Zuständen verwendet werden und das Wahrscheinlichkeitsverfahren auf andere Variable (z. B. „Restzeit") zusätzlich zum Druck angewendet werden kann.
Die Flexibilität in dem vorliegenden Algorithmus gestattet ein Anpassen der exponentiellen Durchschnittsberechnung durch Ändern der Anzahl von Abtastpunkten, die behalten werden, oder Ändern der Abtastrate. Leckratenerfassung kann durch Auffolgen der Zeit über zwei Ebenen generiert werden. Die Leckrate ist daher die Rate, mit der der Druck sich mit der Zeit verändert. Eine Höchsttemperaturerfassung kann auch hinzugefügt werden, welche den Grenzlinienpunkt 20 in dem Vieleck von 1 darstellt.
Zum Identifizieren der Leckrate werden die Daten zuerst zu einer Referenztemperatur, bevorzugt Umgebungstemperatur, wie vorangehend beschrieben, kompensiert. Ein Filter wird eingesetzt, der eine exponentielle Dämpfung mit Zeitkonstante τ verwendet, um Druckleckage durch das folgende modellhaft darzustellen
wobei P = absoluter Druck in dem Hohlraum zur Zeit t; und P₀ = anfänglicher absoluter Druck in dem Hohlraum zur Zeit t = 0.
Die Zeitkonstante τ variiert mit der Temperatur:
τ = V/(c₄RT), wobei V = Volumen des Reifenhohlraums; c₄ = Flusskoeffizient der Ventilöffnung; R = ideale Gaskonstante; und T = absolute Hohlraumtemperatur.
Der Filter führt rekursiv eine lineare Annäherungsregression an die logarithmische Form der Leckratengleichung aus:
(Anmerkung: Die Regressionsvariable ist Temp·Zeit).
Der Filter schätzt den Koeffizientenvektor:
Der adaptive rekursive Annäherungs(RLS)-Filter produziert eine glatte Schätzung des aktuellen Drucks und schätzt adaptiv Modellparameter: den Anfangsdruck p₀ und Zeitkonstantenfaktor (-c₄R/V). Die Parameterschätzungen evolvieren mit jedem neuen Datenpunkt. Wie erwähnt, bedeutet der rekursive Filter, dass kein großer Datensatz behalten wird, um die Verwendung von Speicherplatz auf ein Mindestmaß zurückzuführen, und erleichtert die Hardwareanwendung auf einem Chip. Leckrate und gefilterter Druck können in Kombination verwendet werden, um komplexere Logikregeln für ein Niederdruckwarnsystem zu ermitteln. Beispielsweise, WENN (Druck IN SPEZ ist) und (Leckrate ist größer als X kpa/min), DANN Aktion [Abgeben von hörbarem Alarm, Angeben von Restzeit vor Erreichen kritischen Drucks]. Andere Leckratenmodelle (z. B. quadratisches Leckratenmodell) und andere Druck- und/oder Leckratenfilter können gegebenenfalls auch in alternativen Ausführungsformen der Erfindung eingesetzt werden.
Es wurde festgestellt, dass in dem Bereich von Fülldrücken zwischen dem empfohlenen Druck p₀ und einem niedrigeren kritischen Druck von 80 Prozent von p₀, das Druckverhalten durch ein lineares Modell dargestellt werden konnte. In dieser alternativen Ausführungsform führt der Filter rekursiv eine lineare Annäherungsregression zu der linearen Form der Leckratengleichung P = P0 + K·I (Eq. 13)durch, wobei K und P₀ die Steigungs- beziehungsweise Schnittpunktparameter sind, die durch den rekursiven Annäherungsfilter bestimmt werden. Der Filter schätzt den Parametervektor
Die Verwendung des linearisierten Modells in Gleichung 13 gestattet die leichtere Anwendung des Algorithmus auf einem eingebetteten Mikroprozessor (auch bekannt als „Chip") im Vergleich zu der logarithmischen Version der Gleichungen 11 und 12.
7 illustriert eine von vielen Benutzungsinformations-Displaykonfigurationen. Eine Anordnung von vier vertikalen Balken 44, 46, 48 und 50 kann verwendet werden, um die vier Reifen eines Fahrzeugs darzustellen, und Symbolbilder werden verwendet, um das aktuelle Niveau im Druckbereich anzuzeigen. Die Symbolbilder können abhängig von dem Druckzustand variieren, wie dargestellt. Die Außentemperatur kann ebenfalls angezeigt werden, wie bei 52 gezeigt.
Die vorliegenden Korrigierter Druck- und Leckraten-Algorithmen können leicht in einer herkömmlichen Computersprache in einen Prozessor programmiert werden. Ein Programmierfachmann kann Computercode in einer geeigneten Sprache (beispielsweise der C-Sprache) produzieren und dann in einen eingebetteten Computerchip in maschinenlesbarem Code zur Anwendung in einem Fahrzeug übersetzen. Der Leckratendetektor-Algorithmus und der korrigierte Fülldruck können weiter zu einer Utility-Funktion kombiniert werden, die verwendet werden kann, um zu entscheiden, wann ein Fahrer zu warnen ist.
Bei niedrigen Utilitywerten kann die Warnung an den Fahrer verzögert sein. In einem solchen Fall kann der Fahrer an einer Tankstelle oder zu einer anderen passenden Zeit gewarnt werden, die Reifen zu überprüfen und den Füllstand aufrechtzuerhalten. Wenn die Utility 1 ist, empfängt der Fahrer eine sofortige Achtung-Nachricht und wird eine Vorhersage der Zeit bis zum Überschreiten eines gegebenen Niveaus errechnet und angezeigt. Das Niveau, auf dem das Überschreiten berechnet wird, ist der durch Gesetzgebung, Industrienormen oder Fahrzeugherstellerpraxis spezifizierte Niederdruckwarngrenzwert.
Die 8A und 8B illustrieren ein Simulink-Modell-Blockdiagramm für die vorliegende Leckratenerfassung und Warn-Utility. Bezugnehmend auf das Diagramm wird ersichtlich, dass Hohlraumtemperatur und Inflationsdruck Messwerte (Block 54) sind, die von Messung von einem von diversen Erfassungssystemen und Hardware in kommerzieller Verwendung abgeleitet sind. Die Referenztemperatur 55 (Tref), bevorzugt auf Umgebungstemperatur, wird durch das vorangehend beschriebene Verfahren ermittelt. Atmosphärischer Druck 56 (Patm) ist ein gemessener Wert. Temperatur, Druck, eine Referenztemperatur und atmosphärischer Druck werden in Gleichung 8 oben genutzt (Block 58), um einen korrigierten oder Kaltfülldruck 59 zu berechnen. Die Blöcke 57 stellen die Leistung einer Demultiplexfunktion und die Blöcke 63 einer Multiplexfunktion gemäß dem Programm dar.
Fortfahrend sind Daten, die den korrigierten Druck und die Hohlraumtemperatur und den Fülldruck darstellen, bei Block 64 kombiniert. Sequentielle Ablesungen von korrigiertem Druck werden dann verwendet, um eine Leckrate durch die Formel der Differenz im Druck über die Zeit zu berechnen. Ausgangsinformation von dem Leckratenwächter 62 wird eingebracht in Parameter 66; gefilterten Druck 68; Veränderungsdetektoren 70 und Druckvergleich 72, wie gezeigt. Der Referenzdruck, Pspez (Patm) bei 74, der gefilterte Druck, angepasste Druckmessung P₀ und P_kritisch werden in dem Warn-Algorithmus (Block 76) verwendet, um zu einer geeigneten Fahrerwarnung zu gelangen. Die Warnungen werden von binärer Logik bei 78, 80 eingestellt, wobei wahr = 1 beziehungsweise falsch = 0. Die Utility-Funktion (bei 82 angezeigt) wird ermittelt, und auf Basis binärer Logik wird eine Warnung an den Fahrer abgegeben (Block 84), den bzw. die Reifen an einer Füllstation zu füllen. Binäre Logik ermittelt auch mittels Druck/Leckbedingungen 86 und der Druckobergrenze 88, ob Warnungen (Block 89) an den Fahrer erforderlich sind. Eine Vorwarnung wahr = 1 löst weiterhin einen Restzeit-Berechnungsblock 90 aus, der zur Beförderung der Restzeit-Berechnung und Übermittlung an den Fahrer bei 92 führt. Die Utility-Funktionen können in Kombination oder einzeln verwendet werden und die Utility-Funktion kann gegebenenfalls auch direkt an „Restzeit" angewandt werden.
9 ist ein Graph der Utility-Funktion für Druck. Die Utility U_p bleibt für Drücke auf P_spez auf „0". Wenn der korrigierte Druck unter die Spezifikation zu einem kritischen Schwellenwertniveau P_kritisch hin abfällt, steigt die Utility von „0" entlang einem im Wesentlichen linearen Pfad auf Niveau „1" an. Die Utility-Funktion ist eine Fuzzy Z-Elementfunktion, die evaluiert, inwieweit der gefilterte Druckwert zu einer „schlechten" Klasse gehört. Sie definiert den Übergang von Druck von „Gut" (größer als der spezifische Druck) zu „Schlecht" (weniger als der kritische Druck) unter Anwendung einer kubischen Splinefunktion.
Gleichermaßen verwendet die Leckraten-Utility U_K dieselbe Z-Funktion, wobei Ober- und Untergrenze der Leckrate in Begriffen von Druckwerten und einer kritischen Zeit definiert sind:
P in Gleichung 15 ist der gefilterte Schätzwert des Drucks, der von dem Leckratenwächter bereitgestellt wird. Die Absicht von K₀ ist, einen Nenn-Leckratenwert zu definieren, bei dem eine Warnung abgegeben wird. Auf der Leckrate K₀ wird der Druck von einem spezifizierten Wert zu der kritischen Untergrenze in der Zeit, tkrit, heruntergehen. Daher definiert K₀ eine negative Leckrate. Gleichermaßen definiert K₁ eine variable Leckrate, die von dem aktuellen Druck abhängig ist. Wenn der Druck dichter an den kritischen Wert herankommt, schaltet die akzeptable Leckrate auf K₁ um, die weniger negativ ist, d. h. die Größenordnung ist niedriger.
Die zwei Utility-Funktionen werden dann zu einem einzigen Wert kombiniert, unter Anwendung der „wahrscheinlichkeitstheoretischen Oder"-Formel: U = Up + UK – Up·UK (Eq. 17)
Die kombinierte Utility-Karte als Funktion von Druck und Leckrate ist in drei Dimensionen in 10 gezeigt. Es ist anzumerken, dass der Effekt der ausgewählten Funktionen ist, einen diagonalen Übergang über die Druck-, Leckraten-Ebene bei dem Wert U = 1 zu erzeugen. Der kombinierte Wert der Utility kann in zwei Schaltblöcke eingespeist werden. Der erste Schaltblock hat einen niedrigeren Schwellenwert im Bereich von (0,1–0,8) und ruft eine sanfte Warnung hervor. Der niedrigere Schwellenwert bewegt den Utilitywert, an dem die Warnung aktiviert wird, die Druckachse hinunter, sodass der Fahrer keine unzulässigen Warnungen erhalten würde, wenn der Druck geringfügig über dem spezifizierten wäre (unter der Voraussetzung keiner signifikanten Leckrate). Dieser Zustand könnte aufgrund von Umgebungstemperaturschwankung oder Fahren auf eine niedrigere Meereshöhe auftreten. Wenn die Utility die untere Schwelle überschreitet, stellt der erste Schalter einen logischen Wert von 1 ein. Dem Fahrer wird angeraten, an einer Füllstation oder zu anderer passender Zeit Druck hinzuzufügen. Diese Warnung wird sich vor dem zweiten Schalter aktivieren und bleibt aktiv, wenn der Zustand sich bis zu dem Punkt verschlechtert, dass die Utility nach 1 geht und die folgende sofortige Warnung ergibt.
Unter Verwendung eines Schwellenwerts in der Nähe von 1 (z. B. 0,9995) wird eine logische Warnung von 1, oder Wahr, an dem zweiten Schalter für eine sofortige Vorwarnung eingestellt. Der Fahrer würde eine sofortige Vorwarnung erhalten, dass ein Druck- und Leckratenzustand vorliegt, der Aufmerksamkeit erfordert. Der Schalter ermöglicht es dann einem Block, der Restzeit berechnet, den kritischen Niederdruckwert zur Anzeige an den Fahrer zu erreichen. Dieser Warnblock aktiviert sich auf den Druck- und Leckratenkombinationen in 10, wo die Utility 1 ist.
Ein dritter Schalter (Druckobergrenze) kann von dem tatsächlichen Fülldruck, verglichen mit dem kritischen Wert, direkt gesteuert werden. Dieser Schalter gibt die direkte Warnung ab, dass der Druck unter den legalen Grenzwert gesunken ist. Die vorangehenden zwei Warnungen können, müssen aber nicht unbedingt, noch aktiv sein, wenn diese Logik aktiviert wird.
11 illustriert ein Temperaturkorrektur-Untersystem-Blockdiagramm nach der vorliegenden Erfindung. Die Temperatur 94, der Druck 96, der atmosphärische Druck 98 und die Referenztemperatur 106 werden an den Blöcken 100, 102, 104, 108, 110 mathematisch kombiniert, um den Korrigierten Druck 112 nach der folgenden Gleichung zu ergeben:
12 illustriert die Restzeit-Berechnung im Blockdiagramm. Leckrate 114, gefilterter Druck 116 und Druckgrenzwert 118 werden in die Funktionsblöcke 120, 122, 124 eingegeben in Reaktion auf ein Aktivierungssignal 113 und in Übereinstimmung mit der folgenden Gleichung:
wobei K gleich der Leckrate und P gleich dem gefilterten Druckschätzwert ist. Die Restzeit-Berechnung resultiert in einem Wert für Restzeit 126, bevor der Druck einen kritischen Schwellenwert überschreitet.
Aus dem Vorangehenden wird deutlich, dass die Zwecke der Erfindung beim Lösen der Bedürfnisse der Industrie durch die bevorzugte Ausführungsform erfüllt werden. Das System verschafft ein Verfahren zur Informationsverarbeitung in einem Reifendrucküberwachungssystem, das Hardware- und Messmethodologie-unabhängig ist; effizient ist, indem es minimale Datenspeicherung und -Verarbeitung erfordert, um die damit verbundenen Hardwarekosten zu senken; in der Lage ist, verschiedene Alarme auf verschiedenen Niveaus vorzusehen; und zuverlässig in seinem Betrieb ist, wobei es eine minimale Menge von Fehlalarmen abgibt. Das Verfahren kompensiert Messanomalien in Temperatur und Druck, indem es die gemessenen Manometerwerte von Druck unter Verwendung der allgemeinen Gasgleichung zu einer Referenztemperatur filtert. Mittels eines Basis-Warn-Algorithmus wird ein Fahrer alarmiert, wenn ein gefilterter Druckmesswert einen zuvor festgesetzten Schwellenwert überschreitet. In einem weiterentwickelten oder erweiterten Algorithmus kann das System eine Leckrate identifizieren, Temperaturkompensation und -Filterung durchführen, um zu einem Schätzwert von Leckrate und Restzeit bis Schwellenwert zu kommen. Die Dateninterpretationsmethodologie sorgt für Multi-Schwellenwertberechnung, sorgt für Frühwarnung im Fall von Leckage und auf unterschiedlichen Niveaus; zieht Umweltbedingungen, wie etwa Last und Geschwindigkeit, in Betracht; und stellt dem Fahrer nicht-kritische Warnung zu einer nützlichen Zeit oder an einem nützlichen Standort zur Verfügung.
Das vorangehend beschriebene System ruft eine Warnung hervor, wenn der gemäß der allgemeinen Gasgleichung temperaturangepasste Druck unter einen vorgeschriebenen Schwellenwert absinkt. Ein der mehrere Druckgrenzwerte werden als Schwellenwerte eingestellt. Das vorliegende Verfahren zum Analysieren von Reifendaten kann jedoch in einer anderen Ausführungsform so wirken, dass es eine Warnung auslöst, indem es einschätzt, wie viel Zeit („Restzeit") verbleibt, bevor der Druck in dem Reifen eine kritische Niederdruckgrenze überschreitet. In einer solchen Ausführungsform analysiert die Funktion die Veränderungsrate des Fülldrucks in Bezug auf die Zeit. Zweck der Funktion ist, zuerst eine Druckverlustrate zu detektieren. Wenn die Druckverlustrate signifikant genug ist, um eine Verletzung der Niederdruckschwelle in weniger als einem spezifizierten Zeitraum zu verursachen, wird der Fahrer vor einem bevorstehenden Niederdruckalarm vorgewarnt. Die Natur der Frühwarnung ist, den Fahrer zu informieren, wieviel Zeit ungefähr verbleibt, bis der Drucktrend zu einer Schwellenwertverletzung führt. Die Frühwarnung gibt dem Fahrer dadurch Zeit, die Kraftfahrstraße zu verlassen und Wartung aufzusuchen. Das Drucktrend-Ratgebersystem besteht aus drei Unterabläufen: 1. Differentialtemperaturausgleich; 2. Leckratenüberwachung und 3. Trendwarn-Algorithmus.
Differentialtemperaturausgleich
Temperaturausgleich wird gemäß der allgemeinen Gasgleichung auf die vorangehend erörterte Weise auf das unverarbeitete Drucksignal angewendet. Ein solcher Vorgang nimmt die Auswirkung weg, die Veränderungen in der Hohlraumtemperatur auf den Reifenfülldruck haben, nachdem das Fahrzeug startet und eine aktuelle Mission beginnt. Die folgende Temperaturausgleichsformel kann verwendet werden:
Die für den Ausgleich verwendete Referenztemperatur kann die Hohlraumtemperatur bei Systemstart (Kalttemperatur) sein. Für die Umstände, wo das Fahrzeug angehalten und die Mission mit der Reifentemperatur in einem erhöhten Zustand (d. h. über Kalttemperatur) wieder aufgenommen wird, kann eine vorgegebene Kalttemperatur als Referenztemperatur verwendet werden. Die vorgegebene Temperatur kann auf einer Schätzung der Reifen-Kalttemperatur oder auf einem Ersatzwert, wie etwa der Umgebungslufttemperatur basiert sein. Der kompensierte Druck wird dann zu dem Leckratenwächter weitergeleitet.
Leckratenwächter
Der Leckratenwächter identifiziert die Veränderungsrate des Eingangsdrucks in Bezug auf die Zeit. Er überwacht den von dem Differentialtemperaturausgleichs-Algorithmus verfügbaren temperaturkorrigierten Druck und verwendet die Zeit vom Aufstarten während eines Durchlaufs und nimmt eine lineare Regression von Druck gegenüber der Zeit vor. Der Druckschnittpunkt bei null Zeit und die Steigung des Drucks gegenüber der Zeit bzw. die „Leckrate" werden geschätzt. Der Algorithmus nutzt einen rekursiven Annäherungsfilter (RLS) zum Aktualisieren der Parameterschätzungen bei jedem abgetasteten Datenpunkt.
Der rekursive Algorithmus eliminiert die Notwendigkeit, große Mengen vergangener Daten zu speichern, wodurch die Speichernutzung verbessert wird. Der Algorithmus sieht auch an jedem Datenpunkt eine gefilterte Version des Drucks vor.
Der Leckratenwächter umfasst auch zwei Veränderungsdetektoren, die es dem Filter gestatten, sich an plötzliche, große Abweichungen des abgetasteten Drucks von dem gefilterten Druck anzupassen. Die Veränderungsdetektoren sammeln Differenzen in tatsächlichen und gefilterten Druckwerten. Wenn Abweichungen einen Schwellenwert überschreiten, werden die Anfangsbedingungen des Filters zurückgestellt. Der Rückstellvorgang gestattet es dem Filter, eine Verhaltensänderung aufzuspüren. Ein Veränderungsdetektor kann sich beispielsweise an Druckverhaltensänderung aufgrund von Leckage anpassen und der andere kann sich an drastischen Druckanstieg anpassen, wie er auftreten würde, wenn ein Reifen an einer Füllstation wieder befüllt würde.
Es ist anzumerken, dass die Veränderungsdetektoren den Filter auf Basis der Differenz zwischen gleich weicher Druckmessung, die verwendet wird (als Eingabe in den Filter) und der resultierenden Abgabe aus dem RLS-Filter zurückstellen. Das ist so, weil der Filter den Wert glättet und der Wert dazu neigen kann, in eine bestimmte Richtung weiterzugehen, die von den Schnittpunkt- und Steigungsparametern des Filters bestimmt wird. Wenn jedoch ein plötzliches Leck oder Ablassen oder ein Wiederbefüllen (wie etwa an einer Füllstation) auftritt, veranlasst ein solches Ereignis ein Verändern des tatsächlichen Drucks (d. h. die Luftmasse in dem Reifenhohlraum verändert sich). Wenn dies eintritt, ist es wünschenswert, den Filter unmittelbar zu veranlassen, den Istwert genauer wiederzugeben. Der Filter wird dann zurückgestellt und beginnt den Regressionsvorgang von neuem ab dem Istwert.
In den Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung kann die Eingabe in den Filter entweder der tatsächliche gemessene Druck oder der temperaturkompensierte Druck (z. B. kompensierter Druckwert durch die allgemeine Gasgleichung) sein. Aus den vorangehend erörterten Gründen wird die Verwendung eines kompensierten Druckwerts als Eingabe in den Filter bevorzugt, ist jedoch nicht notwendig. Der einer Schwellenwertberechnung unterzogene Druck zwecks Produzieren einer Warnung kann sein:
der tatsächliche Druck (Istdruck);
der temperaturkompensierte Druck von der allgemeinen Gasgleichung, der entweder mit a) einer festen Temperatur; b) als Referenz verwendeter Umgebungstemperatur kompensiert;
die Abgabe des RLS-Filters, die entweder auf „1" oder „2" wirkt.
Die Reichweite der Erfindung soll die Verwendung entweder des absoluten Drucks oder eines Manometerdrucks zulassen.
Es können verschiedene Filterungsalgorithmen genutzt werden, um Trends von störbehafteten Datenbeobachtungen zu extrahieren. Nach einem Aspekt der Erfindung kann ein rekursiver Annäherungs(RLS)-Filter eingesetzt werden. Die in der Technik bekannte Praxis der Regression bezieht das Sammeln großer Datenmengen und dann die Durchführung der Regressionsanalyse im Nachhinein ein. In der Technik sind Verfahren entwickelt worden, die es Regression gestatten, die Modellparameterschätzungen beim Sammeln jedes neuen Datenpunkts zu aktualisieren. Diese Verfahren werden als „rekursiv" bezeichnet. Das Regressionsmodell kann dann in Echtzeit aktualisiert werden, ohne große Datenmengen im Computerspeicher zu halten. Ein Kalman-Filter kann auch eingesetzt werden, um ein lineares Verhältnis zwischen temperaturangepasstem Druck gegenüber der Zeit zu schätzen. Die Verwendung eines den Fachleuten in der Technik bekannten Kalman-Filters wird als Werkzeug bei der Erzeugung virtueller Sensoren von Reifendruck und Fahrbahnreibung in Gustafsson, F. (2001), Virtual Sensors of Tire Pressure and Road Friction. SAE International, hierin als Referenz aufgenommen, gelehrt. Durch die Anwendung eines geeigneten Filters kann eine lineare Annäherung des temperaturangepassten Drucks erhalten werden, und die Steigung der Linie stellt die Druckveränderung mit der Zeit (Leckrate) dar.
Trendwarnalgorithmus
Der Trendwarnalgorithmus basiert seine Warnung auf einer „Vorausschau"-Einschätzung der Intervalle, wieviel Zeit verbleibt („Restzeit"). Eine erste Vorwarnung wird an einem voreingestellten Wert (z. B. 60 Minuten) „Restzeit" oder weniger erzeugt. Der Warnzustand kann beispielsweise als gelbes Display auf dem Armaturenbrett erscheinen. Eine zweite, bei einem niedrigeren Schwellenwert (z. B. 30 Minuten) oder weniger ausgelöste „Restzeit” würde beispielsweise durch ein orangefarbenes Display auf dem Armaturenbrett angezeigt. Sollte der Druck einen niedrigeren Schwellengrenzwert erreichen, würde ein Indikator für eine kritische Warnung ausgelöst.
Die Einordnung von Datenpunkten in „Zustände" und ein Wahrscheinlichkeitsverfahren zum mittels Fuzzy-Logik Analysieren des Zustandes höchster Wahrscheinlichkeit sind vorangehend in diesem Dokument erläutert worden. Die Anwendung eines solchen Verfahrens dient zur Minimierung von Fehlalarmen. Es ist jedoch nicht beabsichtigt, dass die Erfindung und die Verwendung der vorangehend erläuterten Wahrscheinlichkeitsverfahren für „Zustands"-Warnung lediglich auf die Anwendung auf Druckdatenpunkte beschränkt ist. Das Wahrscheinlichkeits- und „Zustands"-Einordnungsverfahren kann gegebenenfalls direkt auf die „Restzeit"-Werte angewendet werden. Beispielsweise ist ein zusätzlicher Verfahrensaspekt der Erfindung die Berechnung einer Wahrscheinlichkeit (oder „Proportion"; siehe nachstehend) einer Anzahl (z. B. 5–20) von Datenpunkten, die verarbeitet worden sind, die weniger als eine „Restzeit"-Schwelle sind. Ein Warnsignal kann erzeugt werden, wenn die Proportion einen bestimmten Wahrscheinlichkeits-Schwellenwert überschreitet. Der Wahrscheinlichkeits-Schwellenwert kann durch Versuch und Irrtum oder durch Analysieren der mittleren und Standardabweichung der Werte von „Restzeit" und Anwenden von Wahrscheinlichkeitsverteilungen und -gesetzen zwecks Erstellung eines akzeptablen Wahrscheinlichkeitswerts ermittelt werden. Wie hierin verwendet, kann „Proportion" für den Begriff „Wahrscheinlichkeit" eingesetzt werden. Das heißt, die Proportion von Datenpunkten mit errechneten Restzeitwerten, die in die Kategorie „weniger als Restzeit" fallen, kann verwendet und mit einem Schwellenproportionswert verglichen werden. Daher soll der Begriff „Wahrscheinlichkeitsmittel" entweder die Verwendung von Wahrscheinlichkeitswerten oder die Verwendung von Proportionswerten umfassen.
Die „Restzeit" vor dem Überschreiten eines Schwellenwerts kann für jeden gemessenen Datenpunkt ermittelt werden (Manometerdruck oder temperaturkompensierter Druckwert) und die Datenpunkte können dann zu zwei Zuständen verarbeitet werden; {größer als die „Restzeit"-Schwelle} und {weniger als die „Restzeit"-Schwelle}. Ein solcher Vorgang kann durch {0, 1} binäre Zahlen effizient dargestellt und effizient in einem Mikroprozessor verwirklicht werden. Folglich wäre ein weiter verbesserter Aspekt des vorliegenden Verfahrens die Verarbeitung einer finiten Zahl rezentester „Restzeit"-Datenpunkte in einen von zwei Zuständen; Zuordnung von Werten von 0 oder 1 jeweils zu den zwei Zuständen; Speichern der 0 und 1 in einem Computerspeicher; Berechnen der Proportion der Gesamtzahl von Punkten, die in dem Zustand sind, der Werte darstellt, die weniger als die „Restzeit"-Schwelle sind; und Erzeugen eines Warnsignals, wenn die Proportion oder Wahrscheinlichkeit einen vorbestimmten Wahrscheinlichkeits- oder Proportions-Schwellenwert oder Schwellenwerte überschreitet.
Zusätzlich, wie vorangehend erläutert, wird eine Druck-Temperatur-Karte entwickelt, um einen Druckgrenzwert zu erstellen, um den Fahrer aufmerksam zu machen. Ein weiterer fortgeschrittener Aspekt der Erfindung ist die Nutzung des Kartenkonzepts in Hinblick auf die Temperatur. Eine solche Anwendung des Verfahrens würde die Schritte des Ermittelns einer Druck-Temperatur-Karte auf Grundlage der erfassten Datenpunkte und durch mehrfache Grenzlinien voneinander getrennt, wie von der allgemeinen Gasgleichung definiert, umfassen; Festlegen der Höchsttemperatur über einen Bereich von Betriebsgeschwindigkeiten und Lasten an jeder „Grenzlinie”; Bilden einer charakteristischen Kurve aus den Höchsttemperaturen entlang jeder Grenzlinie; Festlegen einer einschränkenden Temperaturschwelle auf der charakteristischen Kurve; und Erzeugen eines Signals, wenn eine Temperatur den Temperaturschwellenwert überschreitet.

Claims

Verfahren zum Messen eines unerwünschten Druckabfalls in einem Reifen eines Fahrzeugs und Erzeugen eines Warnsignals in Reaktion darauf, wobei das Verfahren die folgenden Schritte umfasst: – Festlegen einer Referenztemperatur (55); – Ermitteln mindestens eines Druckwarnschwellenwerts auf der Referenztemperatur (55); – Messen von Manometerdruck und Messtemperatur (54) in einem Reifenhohlraum; – Korrigieren des Manometerdrucks auf einen gefilterten Druckwert auf der Referenztemperatur; – Vergleichen des gefilterten Druckwerts mit dem Druckwarnschwellenwert; – Erzeugen eines Warnsignals bei einem unerwünschten Druckabfall in dem Reifen; dadurch gekennzeichnet, dass das Verfahren eine Temperaturkompensation (58) unter Verwendung der Formel
umfasst, wobei P₀ der Kaitfülldruck des Reifens in kPa bei Umgebungstemperatur ist; T_ref die Referenztemperatur in Kelvin ist; P_manometer der Manometerdruck in kPa ist; P_atm 101,325 kPa ist und T die Messtemperatur in Kelvin ist.
Verfahren nach Anspruch 1, weiter umfassend: – Nehmen mindestens einer zweiten Messung von Manometerdruck und Messtemperatur in dem Reifenhohlraum; – Korrigieren des zweiten gemessenen Manometerdrucks auf einen zweiten gefilterten Druckwert auf der Referenztemperatur; – Ermitteln eines geschätzten gefilterten Druckwerts durch Mittelwertbildung des ersten und des zweiten gefilterten Druckwerts.
Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, umfassend: – Messen aufeinanderfolgender Abtast-Datenpunkte von Druck und Temperatur in einem Reifenhohlraum; – Ermitteln einer charakteristischen Kurve von Druck zu Differentialtemperatur auf Basis der aufeinanderfolgenden Datenpunkte; – Berechnen einer Steigung einer Grenzlinie der charakteristischen Kurve; – Ermitteln eines Null-Schnittpunktwerts der charakteristischen Kurve, der einen Referenzdruckwert darstellt, auf der Referenztemperatur.
Verfahren nach Anspruch 3, weiter umfassend: – Anpassen der Grenzlinie der charakteristischen Kurve, um Messfehler zu kompensieren.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, weiter umfassend: – Nehmen mindestens einer zweiten Messung von Manometerdruck und Messtemperatur in dem Reifenhohlraum; – Korrigieren des zweiten gemessenen Manometerdrucks auf einen zweiten gefilterten Druckwert auf der Referenztemperatur; – Ermitteln einer Leckrate auf Basis der Veränderung zwischen dem ersten und dem zweiten gefilterten Druckwert; – Vorhersagen, auf Basis der Leckrate, der voraussichtlichen Zeit, zu der der gefilterte Druckwert des Reifens den Druckwarnschwellenwert überschreiten wird; – Erzeugen eines Warnsignals, das die voraussichtliche Zeit andeutet.
Verfahren nach Anspruch 5, weiter umfassend: – Erstellen eines Restzeit-Schwellenwerts auf dem Wert der voraussichtlichen Zeit, zu der der gefilterte Druckwert des Reifens den Druckwarnschwellenwert überschreiten wird; – Ermitteln, ob die voraussichtliche Zeit weniger als der Schwellenwert ist; und – Erzeugen eines Warnsignals, wenn die voraussichtliche Zeit weniger beträgt als der Schwellenwert.
Verfahren nach Anspruch 6, weiter umfassend: – Entwickeln von Datenpunkten aus einer Serie aufeinanderfolgender Messungen von Druck und Temperatur; – Erstellen eines Wahrscheinlichkeits-Schwellenwerts; – Berechnen einer Restzeit-Wahrscheinlichkeit auf Basis einer Vielzahl rezenter besagter Datenpunkte; – Vergleichen der Restzeit-Wahrscheinlichkeit mit dem Wahrscheinlichkeits-Schwellenwert; und – Erzeugen eines Warnsignals, wenn die Restzeit-Wahrscheinlichkeit den Wahrscheinlichkeits-Schwellenwert überschreitet.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, weiter umfassend: – Entwickeln von Datenpunkten aus einer Serie aufeinanderfolgender Messungen von Manometerdruck und Messtemperatur; – Ermitteln einer Druck-Temperatur-Karte auf Basis der Datenpunkte und durch Grenzlinien getrennt, die durch die allgemeine Gasgleichung definiert werden; – Einordnen jedes Datenpunkts in einen von einer Vielzahl von Zuständen; – Errechnen von Zustandswahrscheinlichkeiten für jeden Datenpunkt; – Bilden eines Vektors von Wahrscheinlichkeiten für jeden Datenpunkt; – Ermitteln eines Istzustand-Vektors, der einen Durchschnitt des Vektors von Wahrscheinlichkeiten für jeden Datenpunkt in der Serie aufeinanderfolgender Messungen darstellt; – Identifizieren eines Zustands mit einer höchsten Wahrscheinlichkeit; und – Melden des Zustands höchster Wahrscheinlichkeit.