CN108349472A - 用于运行拖挂车组的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种用于运行由牵引车辆(104)和被牵引车辆(106)构成的拖挂车组(100)的方法(900)。在此，在读入步骤(902)中，从所述牵引车辆(104)和所述被牵引车辆(106)读入输入变量(108)。在此，所述输入变量(108)包括关于所述拖挂车组(100)的载荷(m负载,m挂车)的载荷信息(306)、关于所述牵引车辆(104)的驱动系上的转矩(M)的转矩信息(308)、关于在所述拖挂车组(100)中提供的制动压力(P1,P2,P3,Ptrl)的制动压力信息(310)和关于所述拖挂车组(100)下方的行车道的坡度角(α)的坡度角信息(312)。在确定步骤(904)中，通过使用所述输入变量(108)和处理规则(314)确定输出变量(110)。所述输出变量(110)包括关于所述牵引车辆(104)的前轴上的轴负载(m)的前轴负载信息(316)和关于所述牵引车辆(104)的后轴上的轴负载(m)的后轴负载信息(318)。在使用步骤(906)中，使用所述输出变量(110)来操控所述拖挂车组(100)的制动设备，以便运行所述拖挂车组(100)。

Description

用于运行拖挂车组的方法
技术领域
本发明涉及一种按照独立权利要求类型的设备或方法。本发明的主题还包括一种计算机程序。
背景技术
在拖挂车组中，需要在拖挂车组的各个轴之间进行制动力分配。为此需要轴负载信息。该轴负载信息可以由各个轴上的轴负载传感器测量。
发明内容
在该背景下，借助在这里介绍的方案介绍一种用于运行由牵引车辆和被牵引车辆组成的拖挂车组的方法，此外介绍一种使用所述方法的控制器，以及最后介绍一种根据独立权利要求的相应的计算机程序。通过在从属权利要求中列举的措施可以有利扩展和改进独立权利要求中给出的设备。
在没有轴负载传感器的拖挂车组中同样需要关于拖挂车组的特定轴上的轴负载的信息，以便能够正确地设定所述轴上的制动压力。所述信息可以通过使用车辆模型获得。该车辆模型为此处理存在的输入变量并且由此估算所述信息。
本发明提出一种用于运行由牵引车辆和被牵引车辆组成的拖挂车组的方法，其中，该方法具有以下步骤：
从牵引车辆和被牵引车辆读入输入变量，其中，输入变量包括关于拖挂车组载荷的载荷信息、关于牵引车辆的驱动系上转矩的转矩信息、关于在拖挂车组中提供的制动压力的制动压力信息和关于拖挂车组下方的行车道的坡度角的坡度角信息；
通过使用所述输入变量以及一种处理规则来确定输出变量，其中，所述输出变量包括关于牵引车辆的前轴上的轴负载的前轴负载信息和关于所述牵引车辆的后轴上的轴负载的后轴负载信息；和
使用输出变量来操控拖挂车组的制动设备，以便运行拖挂车组。
拖挂车组可以理解为载货车列车或半挂车列车。牵引车辆或牵引的车辆可以是载重机动车或半挂牵引机。被牵引的车辆可以是通过牵引杆牵引的挂车或半挂车。驱动系包括牵引车辆的发动机、传动装置和连接牵引车辆的被驱动轮的轴。制动压力信息可以代表对于在制动情况中要提供的制动压力的额定值。同样，制动压力信息可以代表实际上已经提供过的制动压力。坡度角代表或者上坡度或者下坡度。
作为载荷信息，可以读入关于牵引车辆载荷的牵引车辆载荷信息和关于作为被牵引车辆的挂车载荷的挂车载荷信息或关于作为被牵引车辆的半挂车载荷的半挂车载荷信息。
作为制动压力信息，可以读入关于前轴上的制动压力的前轴制动压力信息、关于后轴上的制动压力的后轴制动压力信息和关于被牵引车辆上的制动压力的挂车制动压力信息。
此外可以通过使用关于拖挂车组的升降轴状态的升降轴信息来确定输出变量。
此外可以通过使用关于拖挂车组的滚动阻力的滚动阻力信息来确定输出变量。
此外可以通过使用关于拖挂车组风阻的风阻信息来确定输出变量。
此外可以通过使用关于拖挂车组速度的速度信息来确定输出变量。
在读入步骤中，此外可以读入关于拖挂车组的轮旋转速度的轮速信息。所述方法可以具有求取步骤，在该求取步骤中，通过使用轮速信息求取速度信息。
在这里介绍的方案此外实现一种控制器，该控制器构造为在相应的装置中执行、操控(或触发)或者实施在这里介绍的方法的变型方案的步骤。通过本发明呈控制器形式的实施变型也可以快速和有效地解决本发明的任务。
在本例中，控制器可以理解为一种电器，该电器处理传感器信号并且根据所述传感器信号输出控制和/或数据信号。该控制器可以具有接口，该接口可以以硬件和/或软件形式构造。在以硬件形式构造的情况下，接口例如可以是所谓的***ASIC(其包含该控制器的各种功能)的一部分。然而，接口也能够是自身的、集成的电路或至少部分地由离散的结构元件组成。在以软件形式构造的情况下，接口可以是软件模块，所述软件模块在微控制器上例如除其它软件模块之外存在。
具有程序代码的计算机程序产品或计算机程序也是有利的，该程序代码可以储存在机器可读的载体或存储介质如半导体存储器、硬盘存储器或光存储器上并且用于执行、实施和/或操控(或触发)按照前面所说明的实施方式的方法步骤，尤其当该程序产品或程序在计算机或设备上实施时。
附图说明
图1根据一个实施例的具有控制器的载货车列车的示图；
图2根据一个实施例的具有控制器的半挂车列车的示图；
图3根据一个实施例的控制器的方框图；
图4根据一个实施例的牵引车辆的示图；
图5根据一个实施例的载荷和重心位置之间相关性的示图；
图6根据一个实施例的制动压力和制动力之间相关性的示图；
图7根据一个实施例的用于运行载货车列车的***的方框图；
图8根据一个实施例的在轮上的参数的示图；和
图9根据一个实施例的用于运行拖挂车组的方法的流程图。
具体实施方式
图1示出根据一个实施例的具有控制器102的拖挂车组100的示图。该拖挂车组100是由牵引车辆104或者牵引的车辆104和挂车106或者被牵引的车辆106组成的载货车列车100。控制器102也可以称作模块102。该控制器102是载货车列车100的电子制动***的组成部分。牵引车辆104的是载重机动车104或者卡车104并且具有用于运输载货车列车载荷的一部分的装载面107a。剩余的载荷在挂车106上运输。牵引车辆104具有被驱动的后轴107b、从动的(或非被驱动的)后轴107c以及转向的前轴107d。在这里，从动的后轴107c是升降轴107c。挂车106具有转向的前轴和刚性的后轴。该前轴通过牵引杆与牵引车辆104的挂车接合装置连接。
控制器102将输入变量108处理为输出变量110。所述输入变量108在载货车列车100上被检测到。使用输出变量110来操控载货车列车100的制动设备112。
输入变量108在这里包括关于载货车列车100的载荷的载荷信息、关于牵引车辆104的驱动系114上的转矩M的转矩信息、关于在载货车列车100中提供的制动压力P1,P2,P3,Ptrl的制动压力信息和关于载货车列车100下方的行车道116的坡度角α的斜坡角度信息。载荷在这里由装载面上的质量m负载和挂车106上的质量m挂车组成。第一制动压力P1在卡车104的前轴上被检测到，第二制动压力P2在被驱动的后轴上检测到，第三制动器压力P3在卡车104的从动的后轴上被检测到并且挂车制动压力Ptrl在去往挂车106的接口上被检测到。
换言之，图1示出二维车辆模型的示图。该车辆模型设置为在没有轴负载传感器的车辆中使用。通过车辆模型将给出的负载在牵引车辆104的这些轴之间分配。以这种方式，轴负载传感器可以通过估算的负载值代替。载荷m负载,m挂车通过基于制动滑移的轴负载估算、基于驱动滑移的轴负载估算和基于总质量的轴负载估算来估算。
车辆模型可以在交付车辆104时配置。在此，可以将车辆模型置于基于轴负载的状态中，在该轴负载状态中，车辆模型和轴负载估算被停用。该模型也可以置于用于固定的轴负载的模式中。在此，车辆模型和轴负载估算也被停用。当车辆模型置于轴负载估算模式中时，车辆模型和轴负载估算被激活。在一个简化的变型中，仅激活车辆模型，但轴负载估算被停用。
该车辆模型在不同的装载条件之间是不同的。在没有挂车的载重机动车104中，仅考虑载重机动车104的总质量。在具有挂车106的载重机动车104中，考虑载货车列车100的总质量和牵引车辆104的所估算的装载。在具有半挂车106的牵引机104中，考虑载货车列车100的总质量和半挂车106的所估算的重心位置。
该车辆模型的主输出变量是所考虑的车辆的轴的动态和静态轴负载。该车辆模型基于二维的车辆模型，其中，轴上的各个轮没有单独地建模。在此，仅考虑各单个轴负载。
该车辆模型的主输入变量是传动系上的转矩M、载重机动车104中涉及轴的制动压力P1,P2,P3和用于挂车106的制动压力Ptrl。此外，使用估算的坡度角α。
重要的车辆参数例如包括升降轴的状态、挂车状态、牵引车辆上的负载M负载、挂车上的负载M挂车和挂车106上沿车辆纵向轴线的重心位置。
该车辆模型考虑滚动阻力和风阻。所述说明不但适用于牵引车辆104而且适用于挂车106。
空气阻力由实际的车辆速度以如下公式计算出：
其中，Cd是阻力系数。在此，假设牵引车辆104的阻力系数为0.6并且车辆组合100的阻力系数为1.3。ρ是空气的密度，为(1.2kg/m3)。ν是通过ABS估算的实际的车辆速度。A是车辆104的正面积。
空气阻力可以由该正面积的大小来影响。所述参数的确切值在驾驶测试时求取，其中，使用空载的单个车辆104。在交付车辆104时，可以将风阻的作用点编程进去。假定挂车106具有的风阻面积与牵引车辆104相同。
通过使用轴负载和预配置的滚动阻力系数(Croll)来计算出滚动阻力。Eroll,axle＝Fnormal,axxleCroll
滚动阻力系数(Croll)可以通过用于牵引车辆104的车辆参数和用于挂车106的挂车参数来配置。确切的值通过驾驶测试求取。
该车辆模型可以对于在两个轴组中具有至多五个轴的牵引车辆104上进行计算。每个轴都能够是可控的、可升降的或可驱动的。
空载的牵引车辆104的重心位置是已知的。重心的高度可以配置。重心的纵向位置可以由配置的最小轴负载计算出。
其中，Wbaxle是轴距。mempty,axle是配置的最小轴负载。mempty是配置的最小轴负载的总和。
最小轴负载是针对所有轴在地面上的空载车辆104而配置的。所述最小轴负载的总和等于牵引车辆104的空载重量。
图2示出根据一个实施例的具有控制器102的拖挂车组100示图。该示图基本上相应于图1中的图示。与图1相反地，拖挂车组100是由半挂牵引机(或鞍式牵引机)104和半挂车(或鞍式挂车)106组成的半挂车列车(或鞍式挂车列车)100。在这里示出半挂车列车特有的输入变量108。半挂车列车100的载荷在这里仅由装载在半挂车上的质量mtrailer构成。在此，质量mtrailer的重心位置CoGx和重心高度CoGz对于传递到半挂牵引机104上的负载是决定性的。在此，在该半挂车106的情况下，基于主销202和虚拟后轴204之间的轴距200。假设该虚拟后轴204在半挂车106的所有后轮的公共力导入点上。
实际的重心位置CoGx,CoGz取决于载荷mtrailer。所述载荷位于装载面的中心。重心位置CoGz在关于载荷的可能的重心高度的极值之间内插。
具有所估算的(高于牵引机的空载重量的)总质量的、没有挂车的牵引机104作为具有装载面的载重机动车对待。
如果对于没有底盘的车辆设定最小负载，则底盘的质量作为附加的载荷对待。由此不会出现功能性问题，因为底盘较轻并且具有接近装载面中心的重心位置。
轴上的切向力包括制动力和加速力。滚动阻力不是切向力的一部分。加速力由驱动系的转矩信号计算出。如果多于一个轴被驱动，则以均匀的转矩分配为出发点。
其中，Mdriveline代表驱动系上的转矩。rdrivenaxle代表驱动轴上的轮半径。ndrivenaxle给出车辆上的被驱动轴的数量。
如果车辆配备有升降轴，则驱动力分配到与地面接触的被驱动轴上。在驱动系的转矩中考虑任何制动装置、如驱动系中的减速器的影响。
制动力以下面的公式计算：
其中，BFaxle是轴的制动因数。paxle是在轴上测得的平均压力。pthres,axle是配置的轴压力阈值。raxle是基于配置的轮周长的轮半径。
对于轴组常常要计算法向力，就好像改车辆具有两个轴那样。轴组内的负载通过载荷关系分配。
其中，Ratioaxle是配置参数。载荷关系能够以相对和绝对的形式给定。
如果载荷关系以相对形式给定，则参考轴具有因数1。其它轴参照该参考轴。
在绝对形式中，载荷关系给定轴组的全部负载并且指出其占总质量的份额。
这两种解决方案遵循不同的逻辑，但技术上等同。
车辆模型可以基于固定轴的实际负载来估算升降轴的状态。当升降轴的状态不通过CAN总线传递时，则使用该功能。
车辆模型假设：当后轴组上的负载大于后轴组的固定轴的最大允许的各单个轴负载的总和时，则升降轴被降低。
车辆模型假设：当后轴组上的载荷小于预定的份额、例如小于后轴组的固定轴的最大允许的各单个轴负载的总和的80％时，则升降轴在升起的位置中。
所述功能用于下述车辆，在这些车辆中，不能通过车辆电子装置读出升降轴的位置。因为所述功能的结果是估算的，所以升降轴的实际位置可能与之偏离。
挂车被作为双轴的通用挂车建模。在此定义两种不同类型的挂车。半挂车106和通过牵引杆牵引的挂车。
两种挂车类型之间的区别是，通过牵引杆牵引的挂车将其本身的重量完全分配到轴上，而半挂车至少部分地由半挂牵引机支撑。该半挂牵引机由于动态的载荷传递被半挂车强烈地影响。
所使用的挂车类型由牵引车辆类型预确定。半挂牵引机104仅与半挂车106结合使用。其它的车辆类型借助通过牵引杆牵引的挂车运行。空气阻力和滚动阻力的计算相应于在牵引车辆上的计算。
如果通过牵引杆牵引的挂车耦合到半挂牵引机上，则车辆模型的结果是不可靠的。
半挂车特有的设定：该挂车类型的特征在于其质量、其轴距(或轮距)200和其所期望的重心位置CoGx,CoGz。可以配置轴距200和重心位置CoGx,CoGz的极值。在此重要的不是这些参数的确切值，而是它们的关系。如果牵引车辆104永久地与相同的挂车106连接，则这些值可以被精确地配置。否则，只能配置期望的值。
在半挂车中，mtrailer是估算的挂车质量。CoGx是水平重心位置基于负载的内插。CoGz是垂直重心位置基于负载的内插。Wheelbase是挂车106的轴距200。主销202被假设为未制动的虚拟前轴。该虚拟前轴上的负载由牵引机104支撑。
牵引杆牵引的、挂车特有的设定：该挂车类型的特征能够仅在于其总质量。其它参数对牵引车辆的轴负载没有影响，但必须有效。牵引杆假设是水平的。任何与该基本位置的偏差都被忽略。具有陡角度的牵引杆会对轴负载估算具有负面影响。
该车辆模型已经被研发以便总是可用，如果该车辆模型被配置的话。然而，需要一些基本条件，以便获得具有功能能力的模型和轴负载估算。如果输入变量不再可用，那么该计算以更低的精度继续进行。
对于车辆模型的一个或多个输入变量不再可用的情况，那么对各种后退位置进行编程。初始状态是完全做好准备的状态。在此，所有输入变量都可用。
在压力限制的情况下，牵引车辆上的制动压力不再以轴的方式可用。在挂车限制的情况下，测得的TCM压力不再可用。在转矩限制的情况下，驱动转矩不再通过CAN总线可用。在角度限制的情况下，斜坡信号或者坡度信号不再可用。
如果所述限制中的一个是激活的，则这意味着：所估算的车辆特性、主要是牵引车辆的轴负载可能是不准确的。
图3示出根据一个实施例的用于运行拖挂车组的控制器102的方框图。该控制器基本上相应于图1和2中所示的控制器。该控制器102具有读入装置300、确定装置302和提供装置304。由读入装置300读入牵引车辆和被牵引车辆的输入变量108。所述输入变量包括关于拖挂车组载荷的载荷信息306、关于牵引车辆的驱动系上转矩的转矩信息308、关于在拖挂车组中提供的制动压力的制动压力信息310和关于拖挂车组下方的行车道的坡度角的坡度角信息312。在确定装置302中，使用输入量108和处理规则314来确定输出变量110。所述输出变量110由提供装置304作为关于牵引车辆前轴上的轴负载的前轴负载信息316和关于牵引车辆后轴上的轴负载的后轴负载信息318提供。输出变量110用于操控拖挂车组的制动设备，以便运行拖挂车组。
在一个实施例中，作为载荷信息306读入关于牵引车辆载荷的牵引车辆载荷信息320和关于作为被牵引车辆的挂车载荷的挂车载荷信息322或关于作为被牵引车辆的半挂车载荷的半挂车载荷信息322。
在一个实施例中，作为制动压力信息310读入关于前轴上的制动压力的前轴制动压力信息324、关于后轴上的制动压力的后轴制动压力信息326并且关于被牵引车辆上的制动压力的挂车制动压力信息328。
在一个实施例中，此外使用关于拖挂车组的升降轴状态的升降轴信息330确定输出变量110。
在一个实施例中，此外使用关于拖挂车组的滚动阻力的滚动阻力信息332确定输出变量110。
在一个实施例中，此外使用关于拖挂车组的风阻的风阻信息334确定输出变量110。
在一个实施例中，此外使用关于拖挂车组的速度的速度信息336确定输出变量110。
图4示出根据一个实施例的具有控制器102的牵引车辆104的示图。该牵引车辆104基本上相应于图1中的示图。在这里，在牵引车辆104上示出控制器102的另外的输入变量。在此示出装载面的前边缘到前轴的纵向间距400。同样示出装载面的长度402。此外，示出在道路上方的装载面的高度404和在装载面上方的载荷重心408的最大允许高度406。附加地示出空载的牵引车辆104的重心410。
图5示出根据一个实施例的挂车载荷和重心位置之间的相关性的示图。所述相关性在曲线图中作为曲线500示出，该曲线图在横坐标上绘制挂车载荷并且在纵坐标上绘制重心位置的高度。曲线500代表理想化的挂车载荷。在此，重心位置在最小载荷情况下的最小重心位置和在最大载荷情况下的最大重心位置之间变化。曲线500在两点之间线性地延伸。从最大载荷开始，重心高度不再提高并且保持在最大的重心位置。
挂车的重心位置部分地是输入变量并且部分地是计算出的变量。重心的纵向位置CoGx由载荷估算组件估算。在最小载荷情况下的最小值和在最大载荷情况下的最大值之间根据实际的载荷估算重心的高度CoGz。
图6示出根据一个实施例的制动压力与制动力之间的相关性的示图。该相关性在曲线图中作为曲线600示出，该曲线图在横坐标上绘制制动压力并且在纵坐标上绘制制动力。制动力为零直至达到压力阈值602。从那起，制动力与制动压力成正比地以斜率K线性提高。K可以称作制动因数K。挂车的制动特性由归一化的制动因数K和压力阈值来描述。这些特性计算如下：
Fbrake,trailer,axle＝Kmtrailer,axle(ptrailer,axle-ppthres,trailer,axle)
其中，mtrailer,axle是挂车的估算的轴负载。pthres,trailer,axle是在挂车上检测到的压力。pthres,trailer,axle是每个挂车轴的压力阈值，该压力阈值在这里假设为0.6bar。K是归一化的制动因数。该制动因数在此假设为1。
图7示出根据一个实施例的用于运行载货车列车的***700的方框图。控制器(其例如在图3中所示)是所述***700的核心组成部分。该***700包括AMS-模块702、通道协调器704、负载协调器706和制动力计算模块708。AMS模块702为控制器102提供总质量信息710。通道协调器704提供制动压力信息310。负载协调器706提供载荷信息306。该负载协调器706与基于总质量的轴负载估算模块712、基于制动力的轴负载估算模块714和基于驱动力的轴负载估算模块716连接。由轴负载估算模块712,714,716分别提供载荷信息306和估算质量信息718，所述信息统一成提供给控制器的载荷信息306。
控制器102从CAN总线720读入转矩信息308并且从存储器722读出车辆几何形状724。
控制器102将输入变量306,308,310,710,724处理为输出变量110并且为制动力计算模块708提供所述输出变量。
图8示出根据一个实施例的在轮800上的参数的示图。轮800在这里简化为没有变形的圆示出。轮800以速度v在具有坡度角α的斜面802上向下滚动。在此，轮800具有未示出的旋转速度。轮800承受轮负载m。轮负载m作用在轮800的旋转轴线上并且垂直向下作用。在理想情况中，在车辆一侧上的轮负载m是轴负载的一半。通过斜面802在轮800和斜面802之间的轮支撑面上引起未绘制出的下坡驱动力和法向力N。
以简化的考虑方式，轮800代表一个轴的所有轮。于是轮负载m代表整个轴负载。
转矩M绕着旋转轴线作用在轮800上。通过转矩M在轮支撑面上引起纵向力S。在这里，转矩M是减速力矩M。因此，纵向力S是制动力S并且抵抗作用下坡驱动力。
轮800具有惯性矩θ。该惯性矩θ代表轮800抵抗其旋转速度变化的阻力。
换言之，描述了一种基于模型的车辆状态预处理。所述功能的目的是以最小的时间延迟提供精确的轮速度。
轮800的模型聚焦在轮800的动态性上。尽管所述模型较简单地构建，但它可以反映基本的物理学定律。
轮800上的纵向力S和力矩M引起以下方程：
其中，m是轮800上的负载，v是轮800的纵向运动或者说车辆速度，Θ是轮800的惯性矩，ω是轮800的角速度，M是制动或驱动力矩或者说制动或驱动摩擦，r是轮800的半径，S是纵向力，N是法向力。
在方程中的S被替代之后，得到：
S＝slip·slipstiffness·m·g·cos(α)
通过对于小α进行简化，所述方程可以如下分解：
所述方程可以通过使用滑模观测器解出。线性的***通过以下方程确定：
y＝C·x
其中，x是***状态，u是其输入变量，y是其输出变量。这些方程表示：当前输出变量和未来状态取决于当前状态和当前输入变量。所述方程也可以以不同的形式示出，尽管不是线性的。
轮速度和角速度被选取为状态变量。
该物理***的观测器模型由前面的方程导出。引入其它项来实现模型相对于***的趋同。尤其，观测器的输出变量从***的输出变量减去并且然后乘以所述特定矩阵。存在多个可能性可以做到这一点，基于模型的车辆状态预处理基于对于模型不确定性的滑模观测器。所述模型确定该观测器如下：
在此，矩阵A,B,C通过前面的方程确定。X是测得的值。是由模型估算的值。Gl和Gb是通过外部资料计算出的***常量。
为了使用观测器模型，所述矩阵在一个工作点处线性化。在此，
slipstifness＝8
r＝0.5m
Θ＝10
m＝7300kg
矩阵：
特定参数：GnGl(4.905 7.85)和(0 0.1)
图9示出根据一个实施例的用于运行拖挂车组的方法900的流程图。该方法900具有读入步骤902、确定步骤904和使用步骤906。该拖挂车组如在图1和图2中那样由牵引车辆和被牵引车辆构成。在此，在读入步骤902中，读入牵引车辆和被牵引车辆的输入变量。所述输入变量包括关于拖挂车组载荷的至少一个载荷信息、关于牵引车辆的驱动系上的转矩的转矩信息、关于在拖挂车组中提供的制动压力的制动压力信息和关于拖挂车组下方的行车道的坡度角的坡度角信息。在确定步骤904中，通过使用输入变量和处理规则确定输出变量。在此，所述输出变量包括关于牵引车辆前轴上的轴负载的前轴负载信息和关于牵引车辆后轴上的轴负载的后轴负载信息。在使用步骤906中，使用输出变量来操控拖挂车组的制动设备，以便运行拖挂车组。
附图标记列表
100 拖挂车组，载货车列车，半挂车列车
102 控制器，模块
104 牵引车辆，半挂牵引机
106 被牵引车辆，挂车，半挂车
107a 装载面
107b 被驱动的后轴
107c 另外的后轴
107d 前轴
108 输入变量
110 输出变量
112 制动设备
114 驱动系
116 行车道
M 转矩
P1,P2,P3,Ptrl 制动压力
α 坡度角
m负载,m挂车 质量
CoGx,CoGz 重心位置
200 轴距
202 主销
204 虚拟后轴
300 读入装置
302 确定装置
304 提供装置
306 载荷信息
308 转矩信息
310 制动压力信息
312 坡度角信息
314 处理规则
316 前轴负载信息
318 后轴负载信息
320 牵引车辆载荷信息
322 挂车载荷信息
324 前轴制动压力信息
326 后轴制动压力信息
328 挂车制动压力信息
330 升降轴信息
332 滚动阻力信息
334 风阻信息
336 速度信息
400 间距
402 装载面的长度
404 装载面的高度
406 最大允许高度
408 在装载面上的载荷重心
410 空载的牵引车辆的重心
500 曲线
600 曲线
602 压力阈值
K 制动因数
700 用于运行载重牵引车辆的***
702 AMS模块
704 通道协调器
706 负载协调器
708 制动力计算模块
710 总质量信息
712 基于纵质量的轴负载估算模块
714 基于制动力的轴负载估算模块
716 基于驱动力的轴负载估算模块
718 估算的质量信息
720 CAN总线
722 存储器
724 车辆几何形状
800 轮
802 斜面
α 坡度角
v 速度
m 轮负载
N 法向力
S 纵向力
Θ 惯性矩
900 用于运行拖挂车组的方法
902 读入步骤
904 确定步骤
906 使用步骤

Claims (10)

1.一种用于运行由牵引车辆(104)和被牵引车辆(106)组成的拖挂车组(100)的方法(900)，其特征在于，
-在读入步骤(902)中，从所述牵引车辆(104)和所述被牵引车辆(106)读入输入变量(108)，其中，所述输入变量(108)包括关于拖挂车组(100)的载荷(m负载,m挂车)的载荷信息(306)、关于牵引车辆(104)的驱动系(114)上的转矩(M)的转矩信息(308)、关于在拖挂车组(100)中提供的制动压力(P1,P2,P3,Ptrl)的制动压力信息(310)和关于拖挂车组(100)下方的行车道(116)的坡度角(α)的坡度角信息(312)；
-在确定步骤(904)中，使用所述输入变量(108)和处理规则(314)确定输出变量(110)，其中，所述输出变量(110)包括关于牵引车辆(104)的前轴(107d)上的轴负载(m)的前轴负载信息(316)和关于牵引车辆(104)的后轴(107b,107c)上的轴负载(m)的后轴负载信息(318)；和
-在使用步骤(906)中，使用所述输出变量(110)来操控拖挂车组(100)的制动设备(112)，以便运行该拖挂车组(100)。
2.按照权利要求1所述的方法(900)，
其特征在于，
在所述读入步骤(902)中，读入关于牵引车辆(104)的载荷(m负载)的牵引车辆载荷信息(320)和关于作为被牵引车辆(106)的挂车(106)的载荷(m挂车)的挂车载荷信息(322)或关于作为被牵引车辆(106)的半挂车(106)的载荷(m挂车)的半挂车载荷信息(322)作为载荷信息(306)。
3.按照前述权利要求中任一项所述的方法(900)，
其特征在于，
在所述读入步骤(902)中，读入关于前轴(107d)上的制动压力(P1)的前轴制动压力信息(324)、关于后轴(107b,107c)上的制动压力(P2)的后轴制动压力信息(326)和关于被牵引车辆(106)上的制动压力(Ptrl)的挂车制动压力信息(328)作为制动压力信息(310)。
4.按照前述权利要求中任一项所述的方法(900)，
其特征在于，
在所述确定步骤(904)中，此外使用关于拖挂车组(100)的升降轴(107c)的状态的升降轴信息(330)来确定所述输出变量(110)。
5.按照前述权利要求中任一项所述的方法(900)，
其特征在于，
在所述确定步骤(904)中，此外使用关于拖挂车组(100)的滚动阻力的滚动阻力信息(332)来确定所述输出变量(110)。
6.按照前述权利要求中任一项所述的方法(900)，
其特征在于，
在所述确定步骤(904)中，此外使用关于拖挂车组(100)的风阻的风阻信息(334)来确定所述输出变量(110)。
7.按照前述权利要求中任一项所述的方法(900)，
其特征在于，
在所述确定步骤(304)中，此外使用关于拖挂车组(100)的速度(v)的速度信息(336)来确定所述输出变量(110)。
8.按照权利要求7所述的方法(900)，
其特征在于，
在所述读入步骤(902)中，此外读入关于拖挂车组(100)的轮(800)的旋转速度的轮速信息，并且在求取步骤中使用所述轮速信息来求取所述速度信息(336)。
9.一种控制器(102)，该控制器设置为实施按照前述权利要求中任一项所述的方法(900)。
10.一种计算机程序，该计算机程序设置为实施按照前述权利要求中任一项所述的方法(900)。
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