JP2003237330A - タイヤ異常検出装置 - Google Patents
タイヤ異常検出装置Info
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- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60C—VEHICLE TYRES; TYRE INFLATION; TYRE CHANGING; CONNECTING VALVES TO INFLATABLE ELASTIC BODIES IN GENERAL; DEVICES OR ARRANGEMENTS RELATED TO TYRES
- B60C23/00—Devices for measuring, signalling, controlling, or distributing tyre pressure or temperature, specially adapted for mounting on vehicles; Arrangement of tyre inflating devices on vehicles, e.g. of pumps or of tanks; Tyre cooling arrangements
- B60C23/06—Signalling devices actuated by deformation of the tyre, e.g. tyre mounted deformation sensors or indirect determination of tyre deformation based on wheel speed, wheel-centre to ground distance or inclination of wheel axle
- B60C23/061—Signalling devices actuated by deformation of the tyre, e.g. tyre mounted deformation sensors or indirect determination of tyre deformation based on wheel speed, wheel-centre to ground distance or inclination of wheel axle by monitoring wheel speed
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 タイヤ空気圧を測定することなく、精度よく
タイヤ異常を予測する。 【解決手段】 ユニフォミティ成分演算部31は、車輪
速信号に基づいてユニフォミティ成分U(i)を演算す
る。回転次数成分レベル演算部32は、ユニフォミティ
成分U(i)から回転次数成分レベルGN(N=1,
2,3)を演算する。1次判定指標演算部40は回転1
次成分レベルG1に基づいて判定指標K1,S1を演算
し、2次判定指標演算部50は回転2次成分レベルG2
に基づいて判定指標K2,S2を演算し、3次判定指標
演算部60は回転3次成分レベルG3に基づいて判定指
標K3,S3を演算する。異常予測部70は、判定指標
K1,S1,K2,S2,K3,S3のいずれか1つが
閾値を超えたとき又は閾値未満になったときに、タイヤ
異常を予測する。
タイヤ異常を予測する。 【解決手段】 ユニフォミティ成分演算部31は、車輪
速信号に基づいてユニフォミティ成分U(i)を演算す
る。回転次数成分レベル演算部32は、ユニフォミティ
成分U(i)から回転次数成分レベルGN(N=1,
2,3)を演算する。1次判定指標演算部40は回転1
次成分レベルG1に基づいて判定指標K1,S1を演算
し、2次判定指標演算部50は回転2次成分レベルG2
に基づいて判定指標K2,S2を演算し、3次判定指標
演算部60は回転3次成分レベルG3に基づいて判定指
標K3,S3を演算する。異常予測部70は、判定指標
K1,S1,K2,S2,K3,S3のいずれか1つが
閾値を超えたとき又は閾値未満になったときに、タイヤ
異常を予測する。
Description
【0001】
【発明の属する技術分野】本発明は、タイヤ異常検出装
置に係り、特にタイヤの空気圧を測定することなくタイ
ヤ異常を予測するタイヤ異常検出装置に関する。
置に係り、特にタイヤの空気圧を測定することなくタイ
ヤ異常を予測するタイヤ異常検出装置に関する。
【0002】
【従来の技術及び発明が解決しようとする課題】通常、
タイヤの空気圧が低い状態で自動車を高速で走行させた
場合、タイヤのサイドウォールに歪み(スタンディング
ウェーブ)が生じてタイヤが発熱する。この場合、タイ
ヤ温度が急激に上昇することにより、サイドウォールに
異常な変形や歪みが発生することがある。したがって、
タイヤ異常を防ぐためには、走行前にタイヤの空気圧が
規定値になっているかを点検することが重要である。
タイヤの空気圧が低い状態で自動車を高速で走行させた
場合、タイヤのサイドウォールに歪み(スタンディング
ウェーブ)が生じてタイヤが発熱する。この場合、タイ
ヤ温度が急激に上昇することにより、サイドウォールに
異常な変形や歪みが発生することがある。したがって、
タイヤ異常を防ぐためには、走行前にタイヤの空気圧が
規定値になっているかを点検することが重要である。
【0003】特開平6−211012号公報では、車
速、タイヤ空気圧及びタイヤ温度を検出し、これらの検
出値に基づいてタイヤ異常の発生を予測するタイヤの状
態監視装置(以下「従来技術」という。)が提案されて
いる。上記従来技術は、ニューラルネットワークの神経
網の各階層における結合の強さをバックプロパティバケ
ーション手法により学習し、その後、空気圧センサ、温
度センサ、車速センサからの時系列データを用いてタイ
ヤ異常を予測するものである。
速、タイヤ空気圧及びタイヤ温度を検出し、これらの検
出値に基づいてタイヤ異常の発生を予測するタイヤの状
態監視装置(以下「従来技術」という。)が提案されて
いる。上記従来技術は、ニューラルネットワークの神経
網の各階層における結合の強さをバックプロパティバケ
ーション手法により学習し、その後、空気圧センサ、温
度センサ、車速センサからの時系列データを用いてタイ
ヤ異常を予測するものである。
【0004】しかし、タイヤ異常は空気圧が低い状態で
なくても発生することがあり、上記従来技術を用いても
十分にタイヤ異常を予測することができないという問題
があった。
なくても発生することがあり、上記従来技術を用いても
十分にタイヤ異常を予測することができないという問題
があった。
【0005】本発明は、上述した課題を解決するために
提案されたものであり、タイヤ空気圧を測定することな
く、精度よくタイヤ異常を予測することができるタイヤ
異常検出装置を提供することを目的とする。
提案されたものであり、タイヤ空気圧を測定することな
く、精度よくタイヤ異常を予測することができるタイヤ
異常検出装置を提供することを目的とする。
【0006】
【課題を解決するための手段】上述した課題を解決する
ために、請求項1記載の発明は、車輪速信号を検出する
車輪速検出手段と、前記車輪速検出手段で検出された車
輪速信号に基づいてユニフォミティ成分を演算するユニ
フォミティ成分演算手段と、前記ユニフォミティ成分演
算手段で演算されたユニフォミティ成分の変化に基づい
てタイヤ異常を予測するタイヤ異常予測手段と、を備え
ている。
ために、請求項1記載の発明は、車輪速信号を検出する
車輪速検出手段と、前記車輪速検出手段で検出された車
輪速信号に基づいてユニフォミティ成分を演算するユニ
フォミティ成分演算手段と、前記ユニフォミティ成分演
算手段で演算されたユニフォミティ成分の変化に基づい
てタイヤ異常を予測するタイヤ異常予測手段と、を備え
ている。
【0007】車輪速検出手段は、車両が一定の速度で走
行し、タイヤが均一性を有していれば、一定のパルス周
期を有する車輪速信号を検出する。しかし、タイヤの一
部に過度な変動が生じると、車輪速信号のパルス周期
は、一定でなくなり、回転ムラが生じる。
行し、タイヤが均一性を有していれば、一定のパルス周
期を有する車輪速信号を検出する。しかし、タイヤの一
部に過度な変動が生じると、車輪速信号のパルス周期
は、一定でなくなり、回転ムラが生じる。
【0008】ユニフォミティ成分演算手段は、車輪速信
号の各パルスのパルス周期からユニフォミティ成分を演
算する。ここで、タイヤ異常とは、少なくともタイヤの
異常な変形や急速な異常変形を含む現象である。これ
は、タイヤユニフォミティに変化が生じたことと同じで
ある。つまり、ユニフォミティ成分の変化を検出するこ
とができればタイヤ異常を予測することが可能になる。
号の各パルスのパルス周期からユニフォミティ成分を演
算する。ここで、タイヤ異常とは、少なくともタイヤの
異常な変形や急速な異常変形を含む現象である。これ
は、タイヤユニフォミティに変化が生じたことと同じで
ある。つまり、ユニフォミティ成分の変化を検出するこ
とができればタイヤ異常を予測することが可能になる。
【0009】そこで、タイヤ異常予測手段は、ユニフォ
ミティ成分の変化に基づいてタイヤ異常を予測する。こ
の結果、タイヤ空気圧を検出することなくタイヤ異常の
予測ができるので、タイヤ空気圧が低くない場合に発生
するようなタイヤ異常についても、確実に予測すること
ができる。
ミティ成分の変化に基づいてタイヤ異常を予測する。こ
の結果、タイヤ空気圧を検出することなくタイヤ異常の
予測ができるので、タイヤ空気圧が低くない場合に発生
するようなタイヤ異常についても、確実に予測すること
ができる。
【0010】請求項2記載の発明は、請求項1記載の発
明において、前記タイヤ異常予測手段は、前記ユニフォ
ミティ成分演算手段で演算されたユニフォミティ成分の
複数の回転次数成分を演算する回転次数成分演算手段
と、前記回転次数成分演算手段で演算された複数の回転
次数成分の少なくとも1つの変化に基づいてタイヤ異常
を予測する予測手段と、を備えたことを特徴とする。
明において、前記タイヤ異常予測手段は、前記ユニフォ
ミティ成分演算手段で演算されたユニフォミティ成分の
複数の回転次数成分を演算する回転次数成分演算手段
と、前記回転次数成分演算手段で演算された複数の回転
次数成分の少なくとも1つの変化に基づいてタイヤ異常
を予測する予測手段と、を備えたことを特徴とする。
【0011】ユニフォミティ成分は、タイヤの変動等の
影響を受けやすいために一定の値ではなく、車輪1回転
で1周期の回転1次成分、車輪1回転で2周期の回転2
次成分、…、車輪1回転でN周期の回転N次成分、…で
構成されている。そして、タイヤの一部に変動が生じる
と、各回転次数成分の少なくとも1つの値が大きく変化
し、この結果ユニフォミティ成分が変化する。そこで、
予測手段は、複数の回転次数成分の少なくとも1つが大
きく変化したときはタイヤ異常の前兆があると判定す
る。すなわち、ユニフォミティ成分の一部の回転次数成
分だけに現れるタイヤ異常の前兆を検出することができ
るので、タイヤ異常を精度よく予測することができる。
影響を受けやすいために一定の値ではなく、車輪1回転
で1周期の回転1次成分、車輪1回転で2周期の回転2
次成分、…、車輪1回転でN周期の回転N次成分、…で
構成されている。そして、タイヤの一部に変動が生じる
と、各回転次数成分の少なくとも1つの値が大きく変化
し、この結果ユニフォミティ成分が変化する。そこで、
予測手段は、複数の回転次数成分の少なくとも1つが大
きく変化したときはタイヤ異常の前兆があると判定す
る。すなわち、ユニフォミティ成分の一部の回転次数成
分だけに現れるタイヤ異常の前兆を検出することができ
るので、タイヤ異常を精度よく予測することができる。
【0012】請求項3記載の発明は、請求項2記載の発
明において、前記タイヤ異常予測手段は、前記回転次数
成分演算手段で演算された複数の回転次数成分から所定
帯域以下の成分を抽出して複数の低域回転次数成分を出
力するローパスフィルタを更に備え、前記予測手段は、
前記回転次数成分演算手段で演算された複数の回転次数
成分と前記ローパスフィルタから出力された複数の低域
回転次数成分について、少なくとも1つの同次元の回転
次数成分と低域回転次数成分との乖離に基づいてタイヤ
異常を予測することを特徴とする。
明において、前記タイヤ異常予測手段は、前記回転次数
成分演算手段で演算された複数の回転次数成分から所定
帯域以下の成分を抽出して複数の低域回転次数成分を出
力するローパスフィルタを更に備え、前記予測手段は、
前記回転次数成分演算手段で演算された複数の回転次数
成分と前記ローパスフィルタから出力された複数の低域
回転次数成分について、少なくとも1つの同次元の回転
次数成分と低域回転次数成分との乖離に基づいてタイヤ
異常を予測することを特徴とする。
【0013】各次元の回転次数成分は、速度、タイヤの
状態、タイヤ空気圧、タイヤ荷重の影響を受けやすい性
質がある。したがって、これらの条件を考慮して、タイ
ヤ異常を予測するための回転次数成分の基準値を設定す
るのは困難である。
状態、タイヤ空気圧、タイヤ荷重の影響を受けやすい性
質がある。したがって、これらの条件を考慮して、タイ
ヤ異常を予測するための回転次数成分の基準値を設定す
るのは困難である。
【0014】そこで、ローパスフィルタは、大きな値の
時定数を有しており、複数の回転次数成分から所定帯域
以下の成分を抽出して複数の低域回転次数成分を出力す
る。したがって、低域回転次数成分は、回転次数成分演
算手段で演算された回転次数成分に比べて応答速度が遅
くなる。よって、低域回転次数成分は、回転次数成分に
変化がないときは当該回転次数成分とほぼ同じになる
が、回転次数成分に変化が生じると当該回転次数成分と
大きく乖離する。
時定数を有しており、複数の回転次数成分から所定帯域
以下の成分を抽出して複数の低域回転次数成分を出力す
る。したがって、低域回転次数成分は、回転次数成分演
算手段で演算された回転次数成分に比べて応答速度が遅
くなる。よって、低域回転次数成分は、回転次数成分に
変化がないときは当該回転次数成分とほぼ同じになる
が、回転次数成分に変化が生じると当該回転次数成分と
大きく乖離する。
【0015】そして、予測手段は、複数の回転次数成分
及び低域回転次数成分のうちで、少なくとも1つの同次
元の回転次数成分と低域回転次数成分との乖離、すなわ
ちこれらが大きく乖離したとき、タイヤ異常の前兆があ
ると判定してタイヤ異常を予測することができる。
及び低域回転次数成分のうちで、少なくとも1つの同次
元の回転次数成分と低域回転次数成分との乖離、すなわ
ちこれらが大きく乖離したとき、タイヤ異常の前兆があ
ると判定してタイヤ異常を予測することができる。
【0016】したがって、タイヤ異常予測のために回転
次数成分の基準値を設定することなく、タイヤ異常の前
兆であるタイヤの変動を検出して、タイヤ異常を予測す
ることができる。
次数成分の基準値を設定することなく、タイヤ異常の前
兆であるタイヤの変動を検出して、タイヤ異常を予測す
ることができる。
【0017】ここで、予測手段は、請求項3記載の発明
において、具体的には次のような演算を行うのが好まし
い。すなわち、前記予測手段は、前記回転次数成分演算
手段で演算された複数の回転次数成分と前記ローパスフ
ィルタから出力された複数の低域回転次数成分につい
て、それぞれ同次元で回転次数成分と低域回転次数成分
との比を示す回転次数成分比を演算すると共に、それぞ
れ同次元で同次元の回転次数成分と低域回転次数成分と
の差を示す回転次数成分差を演算し、全部の回転次数成
分比及び回転次数成分差の少なくとも1つが所定の閾値
を超えたとき又は所定の閾値未満になったときに、タイ
ヤ異常を予測してもよい。
において、具体的には次のような演算を行うのが好まし
い。すなわち、前記予測手段は、前記回転次数成分演算
手段で演算された複数の回転次数成分と前記ローパスフ
ィルタから出力された複数の低域回転次数成分につい
て、それぞれ同次元で回転次数成分と低域回転次数成分
との比を示す回転次数成分比を演算すると共に、それぞ
れ同次元で同次元の回転次数成分と低域回転次数成分と
の差を示す回転次数成分差を演算し、全部の回転次数成
分比及び回転次数成分差の少なくとも1つが所定の閾値
を超えたとき又は所定の閾値未満になったときに、タイ
ヤ異常を予測してもよい。
【0018】ある回転次数成分に変化がなくても、タイ
ヤ異常の前兆として他の回転次数成分に変化が生じるこ
とがある。また、ある回転次数において、回転次数成分
比に変化が生じなくても、タイヤ異常の前兆として回転
次数成分差に変化が生じることがあり、その逆もある。
ヤ異常の前兆として他の回転次数成分に変化が生じるこ
とがある。また、ある回転次数において、回転次数成分
比に変化が生じなくても、タイヤ異常の前兆として回転
次数成分差に変化が生じることがあり、その逆もある。
【0019】そこで、すべての回転次数における回転次
数成分比及び回転次数成分差の少なくとも1つが所定の
閾値を超えたとき又は所定の閾値未満になったときに、
タイヤ異常を予測する。これにより、回転1次から回転
N次までの回転次数成分を求めた場合では2N個のパラ
メータを用いてタイヤ異常を予測できるので、タイヤ異
常の様々な前兆を早期かつ確実に検出することができ
る。
数成分比及び回転次数成分差の少なくとも1つが所定の
閾値を超えたとき又は所定の閾値未満になったときに、
タイヤ異常を予測する。これにより、回転1次から回転
N次までの回転次数成分を求めた場合では2N個のパラ
メータを用いてタイヤ異常を予測できるので、タイヤ異
常の様々な前兆を早期かつ確実に検出することができ
る。
【0020】
【発明の実施の形態】以下、本発明の好ましい実施の形
態について、図面を参照しながら詳細に説明する。
態について、図面を参照しながら詳細に説明する。
【0021】図1は、本発明の実施の形態に係るタイヤ
異常検出装置1の概略的な構成を示す図である。
異常検出装置1の概略的な構成を示す図である。
【0022】タイヤ異常検出装置1は、車輪の回転角速
度である車輪速信号を検出する車輪速センサ10と、車
輪速センサ10で検出された車輪速信号に基づいてタイ
ヤ異常を予測する電子制御ユニット(以下「ECU」と
いう。)20と、を備えている。なお、車輪速センサ1
0は車両の各車輪にそれぞれ設けられているが、図1で
は1つだけを例示した。
度である車輪速信号を検出する車輪速センサ10と、車
輪速センサ10で検出された車輪速信号に基づいてタイ
ヤ異常を予測する電子制御ユニット(以下「ECU」と
いう。)20と、を備えている。なお、車輪速センサ1
0は車両の各車輪にそれぞれ設けられているが、図1で
は1つだけを例示した。
【0023】車輪速センサ10は、車輪の回転と共に回
転するロータ11と、ロータ11の外周部との間の磁束
の変化を検出するピックアップ12と、で構成されてい
る。ロータ11の外周部には歯が形成されており、この
歯の数は特に限定されないが、本実施の形態では48個
とする。ピックアップ12は、ロータ11が回転する
と、ロータ11の外周部との間の空隙の変化によって生
じる磁束の変化に基づいて車輪速信号を出力する。
転するロータ11と、ロータ11の外周部との間の磁束
の変化を検出するピックアップ12と、で構成されてい
る。ロータ11の外周部には歯が形成されており、この
歯の数は特に限定されないが、本実施の形態では48個
とする。ピックアップ12は、ロータ11が回転する
と、ロータ11の外周部との間の空隙の変化によって生
じる磁束の変化に基づいて車輪速信号を出力する。
【0024】ECU20は、車輪速センサ10から供給
される車輪速信号の波形整形を行う波形整形回路21
と、波形整形された車輪速信号に基づいてタイヤ異常の
予測演算を行うマイクロコンピュータ22と、を備えて
いる。
される車輪速信号の波形整形を行う波形整形回路21
と、波形整形された車輪速信号に基づいてタイヤ異常の
予測演算を行うマイクロコンピュータ22と、を備えて
いる。
【0025】図2は、マイクロコンピュータ22の機能
的な構成を示すブロック図である。
的な構成を示すブロック図である。
【0026】マイクロコンピュータ22は、車輪速信号
に基づいてユニフォミティ(uniformity)成
分U(i)を演算するユニフォミティ成分演算部31
と、ユニフォミティ成分U(i)の各回転次数成分の大
きさである回転次数成分レベルGN(N=1,2,3)
を演算する回転次数成分レベル演算部32と、判定指標
K1,S1を演算する1次判定指標演算部40と、判定
指標K2,S2を演算する2次判定指標演算部50と、
判定指標K3,S3を演算する3次判定指標演算部60
と、各判定指標を用いてタイヤ異常を予測する異常予測
部70と、を備えている。
に基づいてユニフォミティ(uniformity)成
分U(i)を演算するユニフォミティ成分演算部31
と、ユニフォミティ成分U(i)の各回転次数成分の大
きさである回転次数成分レベルGN(N=1,2,3)
を演算する回転次数成分レベル演算部32と、判定指標
K1,S1を演算する1次判定指標演算部40と、判定
指標K2,S2を演算する2次判定指標演算部50と、
判定指標K3,S3を演算する3次判定指標演算部60
と、各判定指標を用いてタイヤ異常を予測する異常予測
部70と、を備えている。
【0027】ユニフォミティ成分演算部31は、波形整
形回路21から供給される車輪速信号に基づいてユニフ
ォミティ成分U(i)を演算する。ユニフォミティ成分
U(i)は、車輪速信号のパルス周期Δtiのずれを示
すパラメータであり、タイヤのユニフォミティの変化に
応じて変化する。ここで、iは、ロータ11が1回転す
るときの48パルスの1つを特定するための回転検出番
号であり、1から48のいずれかが該当する。したがっ
て、ユニフォミティ成分U(i)は、回転検出番号iに
対応するパルス周期Δtiがパルス周期の平均に対して
どの程度ずれているか、つまり、どの程度回転ムラをが
あるのかを示している。
形回路21から供給される車輪速信号に基づいてユニフ
ォミティ成分U(i)を演算する。ユニフォミティ成分
U(i)は、車輪速信号のパルス周期Δtiのずれを示
すパラメータであり、タイヤのユニフォミティの変化に
応じて変化する。ここで、iは、ロータ11が1回転す
るときの48パルスの1つを特定するための回転検出番
号であり、1から48のいずれかが該当する。したがっ
て、ユニフォミティ成分U(i)は、回転検出番号iに
対応するパルス周期Δtiがパルス周期の平均に対して
どの程度ずれているか、つまり、どの程度回転ムラをが
あるのかを示している。
【0028】図3は、ユニフォミティ成分U(i)を演
算するときのユニフォミティ成分演算部31の処理手順
を示すフローチャートである。ここでは、ロータ11が
m回転目のときの回転検出番号iにおけるユニフォミテ
ィ成分Um(i)を演算する場合を例に挙げて説明す
る。
算するときのユニフォミティ成分演算部31の処理手順
を示すフローチャートである。ここでは、ロータ11が
m回転目のときの回転検出番号iにおけるユニフォミテ
ィ成分Um(i)を演算する場合を例に挙げて説明す
る。
【0029】ステップST1では、ユニフォミティ成分
演算部31は、車輪速信号の各パルスについてパルス周
期Δtiをそれぞれ検出して、ステップST2に移行す
る。
演算部31は、車輪速信号の各パルスについてパルス周
期Δtiをそれぞれ検出して、ステップST2に移行す
る。
【0030】ステップST2では、ユニフォミティ成分
演算部31は、次の式(1)に従って、車輪速信号の4
8パルス毎に、パルス周期Δtiの平均値Sを演算し
て、ステップST3に移行する。
演算部31は、次の式(1)に従って、車輪速信号の4
8パルス毎に、パルス周期Δtiの平均値Sを演算し
て、ステップST3に移行する。
【0031】
【数1】
【0032】ステップST3では、ユニフォミティ成分
演算部31は、次の式(2)に従って、平均値Sに対し
て、前回(車輪(m−1)回転目)のユニフォミティ成
分U m-1(i)を用いたパルス周期(Um-1(i)・Δt
i)のずれの割合Δthを演算して、ステップST4に移
行する。
演算部31は、次の式(2)に従って、平均値Sに対し
て、前回(車輪(m−1)回転目)のユニフォミティ成
分U m-1(i)を用いたパルス周期(Um-1(i)・Δt
i)のずれの割合Δthを演算して、ステップST4に移
行する。
【0033】
【数2】
【0034】ステップST4では、ユニフォミティ成分
演算部31は、ずれの割合Δthにユニフォミティ成分
Um(i)の収束速度を調整する補正感度係数kを乗
じ、1回のパルス入力に対するΔthのユニフォミティ
成分Um(i)への影響度合いを調整して、ユニフォミ
ティ成分Um(i)を更新する。具体的には式(3)に
従ってユニフォミティ成分U(i)を演算する。
演算部31は、ずれの割合Δthにユニフォミティ成分
Um(i)の収束速度を調整する補正感度係数kを乗
じ、1回のパルス入力に対するΔthのユニフォミティ
成分Um(i)への影響度合いを調整して、ユニフォミ
ティ成分Um(i)を更新する。具体的には式(3)に
従ってユニフォミティ成分U(i)を演算する。
【0035】
【数3】
【0036】式(3)は、ロータ11の所定の歯がピッ
クアップ12の前を通過する毎にユニフォミティ成分U
m(i)を更新して、ユニフォミティ成分U(i)の収
束値を求めることを意味する。なお、ユニフォミティ成
分U(i)の初期値は1である。
クアップ12の前を通過する毎にユニフォミティ成分U
m(i)を更新して、ユニフォミティ成分U(i)の収
束値を求めることを意味する。なお、ユニフォミティ成
分U(i)の初期値は1である。
【0037】ここで、ユニフォミティ成分Um(i)の
収束速度は、補正感度係数kの値を小さくするに従って
遅くなり、補正感度係数kの値を大きくするに従って速
くなる。したがって、路面振動等によってランダムな速
度変動が生じる場合は、補正感度係数kの値を小さくす
ることでユニフォミティ成分Um(i)の変動量を小さ
くすればよい。
収束速度は、補正感度係数kの値を小さくするに従って
遅くなり、補正感度係数kの値を大きくするに従って速
くなる。したがって、路面振動等によってランダムな速
度変動が生じる場合は、補正感度係数kの値を小さくす
ることでユニフォミティ成分Um(i)の変動量を小さ
くすればよい。
【0038】また、ユニフォミティ成分Um(i)は、
上記以外に回転ムラを表すものであればよく、例えば式
(4)あるいは式(5)のようにしてもよい。
上記以外に回転ムラを表すものであればよく、例えば式
(4)あるいは式(5)のようにしてもよい。
【0039】
【数4】
【0040】なお、式(5)において、(0<k<1)
である。
である。
【0041】ユニフォミティ成分演算部31は、以上の
ような処理を経てユニフォミティ成分U(i)を演算す
ると、このユニフォミティ成分U(i)を回転次数成分
レベル演算部32に供給する。
ような処理を経てユニフォミティ成分U(i)を演算す
ると、このユニフォミティ成分U(i)を回転次数成分
レベル演算部32に供給する。
【0042】回転次数成分レベル演算部32は、ユニフ
ォミティ成分U(i)の回転1次成分から回転3次成分
までの大きさである回転次数成分レベルGN(N=1,
2,3)を演算する。なお、ユニフォミティ成分U
(i)は、車輪1回転で1周期になる回転1次成分、車
輪1回転で2周期になる回転2次成分、…、車輪1回転
でN周期になる回転N次成分、…で構成されているが、
本実施の形態では回転1次成分から回転3次成分までを
用いている。そこで、回転次数成分レベル演算部32
は、具体的には式(6)から式(8)を演算する。
ォミティ成分U(i)の回転1次成分から回転3次成分
までの大きさである回転次数成分レベルGN(N=1,
2,3)を演算する。なお、ユニフォミティ成分U
(i)は、車輪1回転で1周期になる回転1次成分、車
輪1回転で2周期になる回転2次成分、…、車輪1回転
でN周期になる回転N次成分、…で構成されているが、
本実施の形態では回転1次成分から回転3次成分までを
用いている。そこで、回転次数成分レベル演算部32
は、具体的には式(6)から式(8)を演算する。
【0043】
【数5】
【0044】αNはユニフォミティ成分U(i)の回転
N次成分の正弦振幅であり、βNはユニフォミティ成分
U(i)の回転N次成分の余弦振幅である。「48」
は、車輪(ロータ11)が1回転したときの車輪速信号
のパルス数である。なお、ロータ11の歯数は決まって
いるので、式(6)のsinの値、式(7)のcosの
値は予め定数として記憶しておけばよい。
N次成分の正弦振幅であり、βNはユニフォミティ成分
U(i)の回転N次成分の余弦振幅である。「48」
は、車輪(ロータ11)が1回転したときの車輪速信号
のパルス数である。なお、ロータ11の歯数は決まって
いるので、式(6)のsinの値、式(7)のcosの
値は予め定数として記憶しておけばよい。
【0045】そして、回転次数成分レベル演算部32
は、回転1次成分レベルG1を1次判定指標演算部40
に、回転2次成分レベルG2を2次判定指標演算部50
に、回転3次成分レベルG3を3次判定指標演算部60
に供給する。
は、回転1次成分レベルG1を1次判定指標演算部40
に、回転2次成分レベルG2を2次判定指標演算部50
に、回転3次成分レベルG3を3次判定指標演算部60
に供給する。
【0046】ここで、回転次数成分レベルGN(N=
1,2,3)とタイヤ異常発生との関係について説明す
る。
1,2,3)とタイヤ異常発生との関係について説明す
る。
【0047】図4は速度V[km/h]、タイヤ空気圧
P1[kPa]におけるタイヤ異常試験の結果を示す図
であり、(A)は速度(=車輪速×タイヤ半径)の時間
変化を示す図、(B)は車輪荷重の時間変化を示す図、
(C)は回転次数成分レベルGN(N=1,2,3)の
時間変化を示す図である。なお、同図(A)において、
「補償あり」とはユニフォミティ成分U(i)を用いて
速度の補正を行ったことを示し、「補償なし」とは速度
の補正を行っていないことを示している。また、図中の
矢印はタイヤ異常が発生した時点を示している。同図
(C)において、「1次」は回転1次成分レベルG1、
「2次」は回転2次成分レベルG2、「3次」は回転3
次成分レベルG3を示している。
P1[kPa]におけるタイヤ異常試験の結果を示す図
であり、(A)は速度(=車輪速×タイヤ半径)の時間
変化を示す図、(B)は車輪荷重の時間変化を示す図、
(C)は回転次数成分レベルGN(N=1,2,3)の
時間変化を示す図である。なお、同図(A)において、
「補償あり」とはユニフォミティ成分U(i)を用いて
速度の補正を行ったことを示し、「補償なし」とは速度
の補正を行っていないことを示している。また、図中の
矢印はタイヤ異常が発生した時点を示している。同図
(C)において、「1次」は回転1次成分レベルG1、
「2次」は回転2次成分レベルG2、「3次」は回転3
次成分レベルG3を示している。
【0048】同図(A)では、補償ありの速度はタイヤ
異常までほとんど変化がなかったが、補償なしの速度は
タイヤ異常前に若干の変化があった。同図(B)では、
車輪荷重は時間t3から変化が生じた。同図(C)で
は、回転1次成分レベルG1は時間t2(<t3)から
急激な変化が生じ、回転3次成分レベルG3は時間t1
(<t2)から急激な変化が生じた。
異常までほとんど変化がなかったが、補償なしの速度は
タイヤ異常前に若干の変化があった。同図(B)では、
車輪荷重は時間t3から変化が生じた。同図(C)で
は、回転1次成分レベルG1は時間t2(<t3)から
急激な変化が生じ、回転3次成分レベルG3は時間t1
(<t2)から急激な変化が生じた。
【0049】図5は速度V[km/h]、タイヤ空気圧
P2(>P1)[kPa]におけるタイヤ異常試験の結
果を示す図であり、(A)は速度の時間変化を示す図、
(B)は車輪荷重の時間変化を示す図、(C)は回転次
数成分レベルGN(N=1,2,3)の時間変化を示す
図である。
P2(>P1)[kPa]におけるタイヤ異常試験の結
果を示す図であり、(A)は速度の時間変化を示す図、
(B)は車輪荷重の時間変化を示す図、(C)は回転次
数成分レベルGN(N=1,2,3)の時間変化を示す
図である。
【0050】図6は速度V[km/h]、タイヤ空気圧
P3(>P2)[kPa]におけるタイヤ異常試験の結
果を示す図であり、(A)は速度の時間変化を示す図、
(B)は車輪荷重の時間変化を示す図、(C)は回転次
数成分レベルGN(N=1,2,3)の時間変化を示す
図である。
P3(>P2)[kPa]におけるタイヤ異常試験の結
果を示す図であり、(A)は速度の時間変化を示す図、
(B)は車輪荷重の時間変化を示す図、(C)は回転次
数成分レベルGN(N=1,2,3)の時間変化を示す
図である。
【0051】図5(C)及び図6(C)によると、回転
次数成分レベルGN(N=1,2,3)はタイヤ異常の
所定時間前に著しく変化した。このような変化の度合
は、空気圧が低いほど大きくなった。
次数成分レベルGN(N=1,2,3)はタイヤ異常の
所定時間前に著しく変化した。このような変化の度合
は、空気圧が低いほど大きくなった。
【0052】以上の結果より、回転次数成分レベルGN
は、タイヤ異常発生の所定時間前に大きく変化すること
が確認された。したがって、回転次数成分レベルGNの
変化を利用することで、タイヤ異常を予測することが可
能になる。
は、タイヤ異常発生の所定時間前に大きく変化すること
が確認された。したがって、回転次数成分レベルGNの
変化を利用することで、タイヤ異常を予測することが可
能になる。
【0053】ところで、回転次数成分レベルGNはタイ
ヤ、速度、タイヤ空気圧、タイヤ荷重の影響を受けるた
め、回転次数成分レベルGNの基準値を設定してタイヤ
異常を予測するのは困難である。そこで、本実施の形態
に係るタイヤ異常検出装置1は、更に、以下のような構
成を備えている。
ヤ、速度、タイヤ空気圧、タイヤ荷重の影響を受けるた
め、回転次数成分レベルGNの基準値を設定してタイヤ
異常を予測するのは困難である。そこで、本実施の形態
に係るタイヤ異常検出装置1は、更に、以下のような構
成を備えている。
【0054】1次判定指標演算部40は、図2に示すよ
うに、回転1次成分レベルG1のスムージング用のロー
パスフィルタ41と、ローパスフィルタ41よりカット
オフ周波数が低く設定されているローパスフィルタ42
と、ローパスフィルタ41,42の出力の比を演算する
除算器43と、ローパスフィルタ41,42の出力の差
を演算する減算器44と、を備えている。
うに、回転1次成分レベルG1のスムージング用のロー
パスフィルタ41と、ローパスフィルタ41よりカット
オフ周波数が低く設定されているローパスフィルタ42
と、ローパスフィルタ41,42の出力の比を演算する
除算器43と、ローパスフィルタ41,42の出力の差
を演算する減算器44と、を備えている。
【0055】ローパスフィルタ41は、回転次数成分レ
ベル演算部32から供給された回転1次成分レベルG1
をスムージングし、スムージング処理済みの回転1次成
分レベルG1Bを除算器43及び減算器44に供給する。
ベル演算部32から供給された回転1次成分レベルG1
をスムージングし、スムージング処理済みの回転1次成
分レベルG1Bを除算器43及び減算器44に供給する。
【0056】ローパスフィルタ42の時定数はローパス
フィルタ41の時定数よりも大きくなっている。したが
って、ローパスフィルタ42は、フィルタ処理により回
転1次成分レベルG1の応答速度を遅らせて、フィルタ
処理済みの回転1次成分レベルG1Fを除算器43及び減
算器44に供給する。
フィルタ41の時定数よりも大きくなっている。したが
って、ローパスフィルタ42は、フィルタ処理により回
転1次成分レベルG1の応答速度を遅らせて、フィルタ
処理済みの回転1次成分レベルG1Fを除算器43及び減
算器44に供給する。
【0057】除算器43は、回転1次成分レベルG1Bを
回転1次成分レベルG1Fで除して判定指標K1を演算
し、判定指標K1を異常予測部70に供給する。また、
減算器44は、回転次数1次レベルG1Bから回転1次成
分レベルG1Fを減じて判定指標S1を演算し、判定指標
S1を異常予測部70に供給する。
回転1次成分レベルG1Fで除して判定指標K1を演算
し、判定指標K1を異常予測部70に供給する。また、
減算器44は、回転次数1次レベルG1Bから回転1次成
分レベルG1Fを減じて判定指標S1を演算し、判定指標
S1を異常予測部70に供給する。
【0058】以上のように、1次判定指標演算部40
は、回転1次成分レベルG1の変化を検出するために、
スムージングしただけの回転1次成分レベルG1Bと応答
速度の遅い回転1次成分レベルG1Fを求める。そして、
回転1次成分レベルG1の変化を確実に検出するための
パラメータとして、回転1次成分レベルG1B及び回転1
次成分レベルG1Fを用いて2つの判定指標K1,S1を
演算する。これにより、いずれか一方の判定指標では回
転1次成分レベルG1の変化を検出することができなく
ても、他方の判定指標を用いることでその変化を検出す
ることが可能になる。
は、回転1次成分レベルG1の変化を検出するために、
スムージングしただけの回転1次成分レベルG1Bと応答
速度の遅い回転1次成分レベルG1Fを求める。そして、
回転1次成分レベルG1の変化を確実に検出するための
パラメータとして、回転1次成分レベルG1B及び回転1
次成分レベルG1Fを用いて2つの判定指標K1,S1を
演算する。これにより、いずれか一方の判定指標では回
転1次成分レベルG1の変化を検出することができなく
ても、他方の判定指標を用いることでその変化を検出す
ることが可能になる。
【0059】2次判定指標演算部50は、1次判定指標
演算部40と同様に構成され、回転2次成分レベルG2
に基づいて判定指標K2(=G2B/G2F)及び判定指標
S2(=G2B−G2F)を演算する。なお、回転2次成分
レベルG2Bは、ローパスフィルタ51によって回転2次
成分レベルG2がスムージング処理されたものである。
回転2次成分レベルG2Fは、ローパスフィルタ52によ
って回転2次成分レベルG2の応答速度が遅くなったも
のである。
演算部40と同様に構成され、回転2次成分レベルG2
に基づいて判定指標K2(=G2B/G2F)及び判定指標
S2(=G2B−G2F)を演算する。なお、回転2次成分
レベルG2Bは、ローパスフィルタ51によって回転2次
成分レベルG2がスムージング処理されたものである。
回転2次成分レベルG2Fは、ローパスフィルタ52によ
って回転2次成分レベルG2の応答速度が遅くなったも
のである。
【0060】3次判定指標演算部60は、1次判定指標
演算部40と同様に構成され、回転3次成分レベルG3
に基づいて判定指標K3(=G3B/G3F)及び判定指標
S3(=G3B−G3F)を演算する。なお、回転3次成分
レベルG3Bは、ローパスフィルタ61によって回転3次
成分レベルG3がスムージング処理されたものである。
回転3次成分レベルG3Fは、ローパスフィルタ62によ
って回転3次成分レベルG3の応答速度が遅くなったも
のである。
演算部40と同様に構成され、回転3次成分レベルG3
に基づいて判定指標K3(=G3B/G3F)及び判定指標
S3(=G3B−G3F)を演算する。なお、回転3次成分
レベルG3Bは、ローパスフィルタ61によって回転3次
成分レベルG3がスムージング処理されたものである。
回転3次成分レベルG3Fは、ローパスフィルタ62によ
って回転3次成分レベルG3の応答速度が遅くなったも
のである。
【0061】図7(A)は1次判定指標演算部40で演
算された回転1次成分レベルG1B,G1Fの時間変化の一
例を示す図、同図(B)は3次判定指標演算部60で演
算された回転3次成分レベルG3B,G3Fの時間変化一例
を示す図である。
算された回転1次成分レベルG1B,G1Fの時間変化の一
例を示す図、同図(B)は3次判定指標演算部60で演
算された回転3次成分レベルG3B,G3Fの時間変化一例
を示す図である。
【0062】同図によると、タイヤ異常発生前になる
と、回転1次成分レベルG1Fは回転1次成分レベルG1B
に追従できなくなり、また、回転3次成分レベルG3Fも
回転3次成分レベルG3Bに追従できなくなり、両者の乖
離が大きくなった。そこで、このような両者の乖離を検
出するために、判定指標K1,S1,K2,S2,K
3,S3を求めている。
と、回転1次成分レベルG1Fは回転1次成分レベルG1B
に追従できなくなり、また、回転3次成分レベルG3Fも
回転3次成分レベルG3Bに追従できなくなり、両者の乖
離が大きくなった。そこで、このような両者の乖離を検
出するために、判定指標K1,S1,K2,S2,K
3,S3を求めている。
【0063】異常予測部70は、1次判定指標演算部4
0から供給される判定指標K1,S1、2次判定指標演
算部50から供給される判定指標K2,S2、3次判定
指標演算部60から供給される判定指標K3,S3のい
ずれか1つが、閾値を超えたか又は閾値未満になったか
を判定する。
0から供給される判定指標K1,S1、2次判定指標演
算部50から供給される判定指標K2,S2、3次判定
指標演算部60から供給される判定指標K3,S3のい
ずれか1つが、閾値を超えたか又は閾値未満になったか
を判定する。
【0064】ここで、タイヤ異常の予兆がないときは、
判定指標K1,K2,K3はそれぞれ約1の値になる。
しかし、回転次数成分レベルGNBが回転次数成分レベル
GNFより大きくなるに従って1より大きな値になり、回
転次数成分レベルGNBが回転次数成分レベルGNFより小
さくなるに従って1より小さな値(>0)になる。そこ
で、異常予測部70は、閾値Th1と閾値Th2を有
し、判定指標K1,K2,K3のいずれか1つが閾値T
h1を超えたとき又は閾値Th2未満になったときに、
タイヤ異常を予測する。
判定指標K1,K2,K3はそれぞれ約1の値になる。
しかし、回転次数成分レベルGNBが回転次数成分レベル
GNFより大きくなるに従って1より大きな値になり、回
転次数成分レベルGNBが回転次数成分レベルGNFより小
さくなるに従って1より小さな値(>0)になる。そこ
で、異常予測部70は、閾値Th1と閾値Th2を有
し、判定指標K1,K2,K3のいずれか1つが閾値T
h1を超えたとき又は閾値Th2未満になったときに、
タイヤ異常を予測する。
【0065】また、タイヤ異常の予兆がないときは、判
定指標S1,S2,S3はそれぞれ約0の値になる。し
かし、回転次数成分レベルGNBが回転次数成分レベルG
NFより大きくなるに従って0より大きな値になり、回転
次数成分レベルGNBが回転次数成分レベルGNFより小さ
くなるに従って0より小さな値になる。そこで、異常予
測部70は、更に、閾値Th3と閾値Th4を有し、判
定指標S1,S2,S3のいずれか1つが閾値Th3を
超えたとき又は閾値Th4未満になったときに、タイヤ
異常を予測する。
定指標S1,S2,S3はそれぞれ約0の値になる。し
かし、回転次数成分レベルGNBが回転次数成分レベルG
NFより大きくなるに従って0より大きな値になり、回転
次数成分レベルGNBが回転次数成分レベルGNFより小さ
くなるに従って0より小さな値になる。そこで、異常予
測部70は、更に、閾値Th3と閾値Th4を有し、判
定指標S1,S2,S3のいずれか1つが閾値Th3を
超えたとき又は閾値Th4未満になったときに、タイヤ
異常を予測する。
【0066】このように、異常予測部70は、6つの判
定指標のいずれか1つが対応する閾値を超えているとき
又は上記いずれか1つが対応する閾値未満になっている
ときにタイヤ異常を予測して、タイヤ異常を予測したこ
とを示す予測判定フラグを上げる。
定指標のいずれか1つが対応する閾値を超えているとき
又は上記いずれか1つが対応する閾値未満になっている
ときにタイヤ異常を予測して、タイヤ異常を予測したこ
とを示す予測判定フラグを上げる。
【0067】図8は速度V[km/h]で走行したとき
の判定指標K1,K2,K3と閾値Th1,Th2との
関係を用いたタイヤ異常予測試験の結果を示す図であ
り、(A)は空気圧P1[kPa]の場合、(B)は空
気圧P2[kPa]の場合、(C)は空気圧P3[kP
a]の場合の結果を示す図である。なお、同図におい
て、「1次」は判定指標K1、「2次」は判定指標K
2、「3次」は判定指標K3を示している。
の判定指標K1,K2,K3と閾値Th1,Th2との
関係を用いたタイヤ異常予測試験の結果を示す図であ
り、(A)は空気圧P1[kPa]の場合、(B)は空
気圧P2[kPa]の場合、(C)は空気圧P3[kP
a]の場合の結果を示す図である。なお、同図におい
て、「1次」は判定指標K1、「2次」は判定指標K
2、「3次」は判定指標K3を示している。
【0068】図8によると、空気圧の値にかかわらず、
判定指標K1,K2,K3の少なくとも1つは、タイヤ
異常発生の所定時間前には閾値Th1を超えた。これに
伴って、タイヤ異常発生の所定時間前から判定フラグが
上がった。
判定指標K1,K2,K3の少なくとも1つは、タイヤ
異常発生の所定時間前には閾値Th1を超えた。これに
伴って、タイヤ異常発生の所定時間前から判定フラグが
上がった。
【0069】ところで、同図(A)及び(B)の場合で
は、判定フラグは、判定指標K1,K2,K3の少なく
とも1つが閾値Th1を超えてからタイヤ異常発生まで
連続して上がっている。これに対して、同図(C)の場
合では、判定フラグは、上がった後一度下がり、タイヤ
異常発生直前に再び上がった。これは、回転次数成分レ
ベルGNがランプ状に増加したため、回転次数成分レベ
ルGNFが一定のオフセットで追従し、相対的に判定指標
Kが低下したためである。
は、判定フラグは、判定指標K1,K2,K3の少なく
とも1つが閾値Th1を超えてからタイヤ異常発生まで
連続して上がっている。これに対して、同図(C)の場
合では、判定フラグは、上がった後一度下がり、タイヤ
異常発生直前に再び上がった。これは、回転次数成分レ
ベルGNがランプ状に増加したため、回転次数成分レベ
ルGNFが一定のオフセットで追従し、相対的に判定指標
Kが低下したためである。
【0070】図9は、速度V[km/h]、空気圧P3
[kPa]で走行したときの判定指標S1,S2,S3
と閾値Th3,Th4との関係を用いたタイヤ異常予測
試験の結果を示す図である。すなわち、本試験は、図8
(C)とほぼ同じ条件に設定して、判定指標K1,K
2,K3の代わりに判定指標S1,S2,S3を用い
た。
[kPa]で走行したときの判定指標S1,S2,S3
と閾値Th3,Th4との関係を用いたタイヤ異常予測
試験の結果を示す図である。すなわち、本試験は、図8
(C)とほぼ同じ条件に設定して、判定指標K1,K
2,K3の代わりに判定指標S1,S2,S3を用い
た。
【0071】図8(C)では判定フラグが途中から下が
ってしまうことがあったが、図9では判定フラグは一度
上がってからタイヤ異常発生までそのままの状態を維持
していた。これにより、判定指標K1,K2,K3を用
いても検出することができないような回転次数成分レベ
ルGNの変化については、判定指標S1,S2,S3を
用いることで検出することができた。
ってしまうことがあったが、図9では判定フラグは一度
上がってからタイヤ異常発生までそのままの状態を維持
していた。これにより、判定指標K1,K2,K3を用
いても検出することができないような回転次数成分レベ
ルGNの変化については、判定指標S1,S2,S3を
用いることで検出することができた。
【0072】以上のように、本実施の形態に係るタイヤ
異常検出装置1は、タイヤ異常の前兆として、車輪速信
号のパルス周期Δtnのずれを示すユニフォミティ成分
U(i)に変化が生じることを利用することによって、
タイヤ異常を予測することができる。すなわち、タイヤ
空気圧を検出することなくタイヤ異常の予測ができるの
で、タイヤ空気圧が低圧でなくても発生するようなタイ
ヤ異常についても、確実に予測することができる。
異常検出装置1は、タイヤ異常の前兆として、車輪速信
号のパルス周期Δtnのずれを示すユニフォミティ成分
U(i)に変化が生じることを利用することによって、
タイヤ異常を予測することができる。すなわち、タイヤ
空気圧を検出することなくタイヤ異常の予測ができるの
で、タイヤ空気圧が低圧でなくても発生するようなタイ
ヤ異常についても、確実に予測することができる。
【0073】特に、上記タイヤ異常検出装置1は、ユニ
フォミティ成分U(i)の回転1次成分から回転3次成
分までの回転次数成分レベルGN(N=1,2,3)を
演算し、回転次数成分レベルGNが大きく変化したとき
にタイヤ異常を予測する。これにより、ある回転次数の
回転次数成分レベルGの変化だけではタイヤ異常の前兆
を予測できない場合であっても、他の回転次数の回転次
数成分レベルGの変化を用いることで、確実にその前兆
を検出し、タイヤ異常を予測することができる。
フォミティ成分U(i)の回転1次成分から回転3次成
分までの回転次数成分レベルGN(N=1,2,3)を
演算し、回転次数成分レベルGNが大きく変化したとき
にタイヤ異常を予測する。これにより、ある回転次数の
回転次数成分レベルGの変化だけではタイヤ異常の前兆
を予測できない場合であっても、他の回転次数の回転次
数成分レベルGの変化を用いることで、確実にその前兆
を検出し、タイヤ異常を予測することができる。
【0074】さらに、上記タイヤ異常検出装置1は、応
答速度の異なる回転次数成分レベルGNの比である判定
指標Kと、応答速度の異なる回転次数成分レベルGNの
差である判定指標Sとを演算し、判定指標K,Sの少な
くとも1つが閾値を超えたとき又は閾値未満になったと
きにタイヤ異常を予測する。これにより、判定指標K,
Sのいずれか一方だけでは検出できないようなタイヤ異
常の前兆を、他方の判定指標を用いることによって確実
に検出して、より高精度にタイヤ異常を予測することが
できる。
答速度の異なる回転次数成分レベルGNの比である判定
指標Kと、応答速度の異なる回転次数成分レベルGNの
差である判定指標Sとを演算し、判定指標K,Sの少な
くとも1つが閾値を超えたとき又は閾値未満になったと
きにタイヤ異常を予測する。これにより、判定指標K,
Sのいずれか一方だけでは検出できないようなタイヤ異
常の前兆を、他方の判定指標を用いることによって確実
に検出して、より高精度にタイヤ異常を予測することが
できる。
【0075】したがって、上記タイヤ異常検出装置1
は、回転1次成分から回転3次成分までの回転次数成分
レベルGNを演算し、回転次数成分レベルGNを用いて判
定指標K,Sを演算することで、タイヤ異常を予測する
ための2N個のパラメータを求める。そして、上記パラ
メータの少なくとも1つが所定の閾値を超えたとき又は
所定の閾値未満になったときにタイヤ異常を予測するの
で、タイヤ異常の様々な前兆を早期かつ確実に検出し
て、タイヤ異常による事故を防止することができる。
は、回転1次成分から回転3次成分までの回転次数成分
レベルGNを演算し、回転次数成分レベルGNを用いて判
定指標K,Sを演算することで、タイヤ異常を予測する
ための2N個のパラメータを求める。そして、上記パラ
メータの少なくとも1つが所定の閾値を超えたとき又は
所定の閾値未満になったときにタイヤ異常を予測するの
で、タイヤ異常の様々な前兆を早期かつ確実に検出し
て、タイヤ異常による事故を防止することができる。
【0076】なお、本発明は、上述した実施の形態に限
定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された範
囲内で種々の設計上の変更を行うことができる。
定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された範
囲内で種々の設計上の変更を行うことができる。
【0077】例えば、本実施の形態では、ユニフォミテ
ィ成分U(i)に基づいて回転1次成分レベルG1から
回転3次成分レベルG3までを演算したが、回転4次成
分レベルG4以上を演算してもよいのは勿論である。こ
れにより、さらに高精度にタイヤ異常を予測することが
できる。
ィ成分U(i)に基づいて回転1次成分レベルG1から
回転3次成分レベルG3までを演算したが、回転4次成
分レベルG4以上を演算してもよいのは勿論である。こ
れにより、さらに高精度にタイヤ異常を予測することが
できる。
【0078】また、ユニフォミティ成分U(i)として
は、車輪速信号のパルス周期Δtnのずれを示すもので
あれば本実施の形態に記載されたものに限定されず、例
えば特開平8−132831号公報に記載されたユニフ
ォミティ成分Δθu(n)を用いることもできる。さら
に、タイヤ異常を予測するための閾値Th1,Th2,
Th3,Th4の値は特に限定されるものではない。
は、車輪速信号のパルス周期Δtnのずれを示すもので
あれば本実施の形態に記載されたものに限定されず、例
えば特開平8−132831号公報に記載されたユニフ
ォミティ成分Δθu(n)を用いることもできる。さら
に、タイヤ異常を予測するための閾値Th1,Th2,
Th3,Th4の値は特に限定されるものではない。
【0079】
【発明の効果】請求項1記載の発明は、車輪速信号に基
づいてユニフォミティ成分を演算し、演算されたユニフ
ォミティ成分の変化に基づいてタイヤ異常を予測するこ
とにより、タイヤ空気圧を検出することなくタイヤ異常
を予測することができる。したがって、タイヤ空気圧が
低くない場合に発生するようなタイヤ異常についても、
確実に予測することができる。
づいてユニフォミティ成分を演算し、演算されたユニフ
ォミティ成分の変化に基づいてタイヤ異常を予測するこ
とにより、タイヤ空気圧を検出することなくタイヤ異常
を予測することができる。したがって、タイヤ空気圧が
低くない場合に発生するようなタイヤ異常についても、
確実に予測することができる。
【0080】請求項2記載の発明は、ユニフォミティ成
分の複数の回転次数成分を演算し、複数の回転次数成分
の少なくとも1つの変化に基づいてタイヤ異常を予測す
ることにより、ユニフォミティ成分の一部の回転次数成
分だけに現れるタイヤ異常の前兆を検出することがで
き、タイヤ異常を精度よく予測することができる。
分の複数の回転次数成分を演算し、複数の回転次数成分
の少なくとも1つの変化に基づいてタイヤ異常を予測す
ることにより、ユニフォミティ成分の一部の回転次数成
分だけに現れるタイヤ異常の前兆を検出することがで
き、タイヤ異常を精度よく予測することができる。
【0081】請求項3記載の発明は、複数の回転次数成
分からそれぞれ所定帯域以下の成分を抽出して複数の低
域回転次数成分を求め、複数の回転次数成分及び低域回
転次数成分について、少なくとも1つの同次元の回転次
数成分と低域回転次数成分との乖離に基づいてタイヤ異
常を予測することにより、タイヤ異常予測のために回転
次数成分の基準値を設定することなく、タイヤ異常を精
度よく予測することができる。
分からそれぞれ所定帯域以下の成分を抽出して複数の低
域回転次数成分を求め、複数の回転次数成分及び低域回
転次数成分について、少なくとも1つの同次元の回転次
数成分と低域回転次数成分との乖離に基づいてタイヤ異
常を予測することにより、タイヤ異常予測のために回転
次数成分の基準値を設定することなく、タイヤ異常を精
度よく予測することができる。
【図1】本発明の実施の形態に係るタイヤ異常検出装置
の概略的な構成を示す図である。
の概略的な構成を示す図である。
【図2】タイヤ異常検出装置に備えられたマイクロコン
ピュータの機能的な構成を示すブロック図である。
ピュータの機能的な構成を示すブロック図である。
【図3】ユニフォミティ成分U(i)を演算するときの
係数演算部の処理手順を示すフローチャートである。
係数演算部の処理手順を示すフローチャートである。
【図4】速度V[km/h]、タイヤ空気圧P1[kP
a]におけるタイヤ異常試験の結果を示す図であり、
(A)は速度の時間変化を示す図、(B)は車輪荷重の
時間変化を示す図、(C)は回転次数成分レベルG
N(N=1,2,3)の時間変化を示す図である。
a]におけるタイヤ異常試験の結果を示す図であり、
(A)は速度の時間変化を示す図、(B)は車輪荷重の
時間変化を示す図、(C)は回転次数成分レベルG
N(N=1,2,3)の時間変化を示す図である。
【図5】速度V[km/h]、タイヤ空気圧P2[kP
a]におけるタイヤ異常試験の結果を示す図であり、
(A)は速度の時間変化を示す図、(B)は車輪荷重の
時間変化を示す図、(C)は回転次数成分レベルG
N(N=1,2,3)の時間変化を示す図である。
a]におけるタイヤ異常試験の結果を示す図であり、
(A)は速度の時間変化を示す図、(B)は車輪荷重の
時間変化を示す図、(C)は回転次数成分レベルG
N(N=1,2,3)の時間変化を示す図である。
【図6】速度V[km/h]、タイヤ空気圧P3[kP
a]におけるタイヤ異常試験の結果を示す図であり、
(A)は速度の時間変化を示す図、(B)は車輪荷重の
時間変化を示す図、(C)は回転次数成分レベルG
N(N=1,2,3)の時間変化を示す図である。
a]におけるタイヤ異常試験の結果を示す図であり、
(A)は速度の時間変化を示す図、(B)は車輪荷重の
時間変化を示す図、(C)は回転次数成分レベルG
N(N=1,2,3)の時間変化を示す図である。
【図7】(A)は1次判定指標演算部で演算された回転
1次成分レベルG1B,G1Fの時間変化の一例を示す図、
同図(B)は3次判定指標演算部で演算された回転3次
成分レベルG3B,G3Fの時間変化一例を示す図である。
1次成分レベルG1B,G1Fの時間変化の一例を示す図、
同図(B)は3次判定指標演算部で演算された回転3次
成分レベルG3B,G3Fの時間変化一例を示す図である。
【図8】速度V[km/h]で走行したときの判定指標
K1,K2,K3と閾値との関係を用いたタイヤ異常予
測試験の結果を示す図であり、(A)は空気圧P1[k
Pa]の場合、(B)は空気圧P2[kPa]の場合、
(C)は空気圧P3[kPa]の場合の結果を示す図で
ある。
K1,K2,K3と閾値との関係を用いたタイヤ異常予
測試験の結果を示す図であり、(A)は空気圧P1[k
Pa]の場合、(B)は空気圧P2[kPa]の場合、
(C)は空気圧P3[kPa]の場合の結果を示す図で
ある。
【図9】速度V[km/h]、空気圧P3[kPa]で
走行したときの判定指標S1,S2,S3と閾値との関
係を用いたタイヤ異常予測試験の結果を示す図である。
走行したときの判定指標S1,S2,S3と閾値との関
係を用いたタイヤ異常予測試験の結果を示す図である。
1 タイヤ異常検出装置
10 車輪速センサ
11 ロータ
12 ピックアップ
20 ECU
21 波形整形回路
22 マイクロコンピュータ
31 係数演算部
32 回転次数成分演算部
40 1次判定指標演算部
50 2次判定指標演算部
60 3次判定指標演算部
70 異常予測部
フロントページの続き
(72)発明者 小野 英一
愛知県愛知郡長久手町大字長湫字横道41番
地の1 株式会社豊田中央研究所内
(72)発明者 浅野 勝宏
愛知県愛知郡長久手町大字長湫字横道41番
地の1 株式会社豊田中央研究所内
(72)発明者 米谷 正弘
愛知県豊田市トヨタ町1番地 トヨタ自動
車株式会社内
Claims (3)
- 【請求項1】 車輪速信号を検出する車輪速検出手段
と、 前記車輪速検出手段で検出された車輪速信号に基づいて
ユニフォミティ成分を演算するユニフォミティ成分演算
手段と、 前記ユニフォミティ成分演算手段で演算されたユニフォ
ミティ成分の変化に基づいてタイヤ異常を予測するタイ
ヤ異常予測手段と、 を備えたタイヤ異常検出装置。 - 【請求項2】 前記タイヤ異常予測手段は、 前記ユニフォミティ成分演算手段で演算されたユニフォ
ミティ成分の複数の回転次数成分を演算する回転次数成
分演算手段と、 前記回転次数成分演算手段で演算された複数の回転次数
成分の少なくとも1つの変化に基づいてタイヤ異常を予
測する予測手段と、 を備えたことを特徴とする請求項1記載のタイヤ異常検
出装置。 - 【請求項3】 前記タイヤ異常予測手段は、 前記回転次数成分演算手段で演算された複数の回転次数
成分から所定帯域以下の成分を抽出して複数の低域回転
次数成分を出力するローパスフィルタを更に備え、 前記予測手段は、前記回転次数成分演算手段で演算され
た複数の回転次数成分と前記ローパスフィルタから出力
された複数の低域回転次数成分について、少なくとも1
つの同次元の回転次数成分と低域回転次数成分との乖離
に基づいてタイヤ異常を予測することを特徴とする請求
項2記載のタイヤ異常検出装置。
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2002044795A JP2003237330A (ja) | 2002-02-21 | 2002-02-21 | タイヤ異常検出装置 |
PCT/JP2003/001925 WO2003070497A1 (en) | 2002-02-21 | 2003-02-21 | Tire abnormality prediction device and method |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2002044795A JP2003237330A (ja) | 2002-02-21 | 2002-02-21 | タイヤ異常検出装置 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2003237330A true JP2003237330A (ja) | 2003-08-27 |
Family
ID=27750563
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2002044795A Pending JP2003237330A (ja) | 2002-02-21 | 2002-02-21 | タイヤ異常検出装置 |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2003237330A (ja) |
WO (1) | WO2003070497A1 (ja) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2006151375A (ja) * | 2004-11-02 | 2006-06-15 | Bridgestone Corp | 異常判定装置 |
JP2006151366A (ja) * | 2004-11-02 | 2006-06-15 | Bridgestone Corp | 異常判定装置及び異常判定方法 |
JP2007139694A (ja) * | 2005-11-22 | 2007-06-07 | Bridgestone Corp | 回転体の異常検知装置及び方法 |
Families Citing this family (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
GB2455797B (en) | 2007-12-21 | 2010-04-28 | Weston Aerospace Ltd | Method and apparatus for monitoring the rotational speed of a shaft |
GB2455798B (en) | 2007-12-21 | 2010-04-28 | Weston Aerospace Ltd | Method and apparatus for monitoring a rotating shaft |
CA2647306C (en) | 2007-12-21 | 2018-09-04 | Weston Aerospace Limited | Method and apparatus for monitoring the rotational speed of a shaft |
Family Cites Families (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5541859A (en) * | 1993-03-23 | 1996-07-30 | Nippondenso Co., Ltd. | Speed detecting apparatus for rotating body |
US6014599A (en) * | 1996-08-29 | 2000-01-11 | Denso Corporation | Tire abnormality sensor |
-
2002
- 2002-02-21 JP JP2002044795A patent/JP2003237330A/ja active Pending
-
2003
- 2003-02-21 WO PCT/JP2003/001925 patent/WO2003070497A1/en active Application Filing
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2006151375A (ja) * | 2004-11-02 | 2006-06-15 | Bridgestone Corp | 異常判定装置 |
JP2006151366A (ja) * | 2004-11-02 | 2006-06-15 | Bridgestone Corp | 異常判定装置及び異常判定方法 |
JP4732848B2 (ja) * | 2004-11-02 | 2011-07-27 | 株式会社ブリヂストン | 異常判定装置及び異常判定方法 |
JP2007139694A (ja) * | 2005-11-22 | 2007-06-07 | Bridgestone Corp | 回転体の異常検知装置及び方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
WO2003070497A1 (en) | 2003-08-28 |
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