1 前言

現(xiàn)代車輛電子信息技術(shù)的三大基礎(chǔ)包括：信息采集（傳感器技術(shù)）、信息傳輸（通信技術(shù)）和信息處理（計算機技術(shù)），傳感器屬于現(xiàn)代車輛電子信息技術(shù)的前沿產(chǎn)品。

輪胎的故障是誘發(fā)和導(dǎo)致交通事故的主要原因之一，對輪胎、車輛和路面的狀態(tài)進行準(zhǔn)確可靠和容錯的連續(xù)監(jiān)控，是傳統(tǒng)傳感器難于精確完成的一項復(fù)雜的工作，可采用基于計算機技術(shù)的虛擬傳感器測定路面與輪胎間的摩擦、路面條件、輪胎壓力和輪胎轉(zhuǎn)動平衡狀態(tài)等參數(shù)。虛擬傳感器是基于傳感器硬件和計算機平臺、并通過軟件開發(fā)而成的，并可利用軟件完成傳感器的標(biāo)定及校準(zhǔn)，實現(xiàn)車輛最佳性能指標(biāo)的控制。傳感器通過數(shù)據(jù)采集器接至計卜算機，由計算機完成傳感器的檢查、傳感器參數(shù)的讀取、傳感器設(shè)置和記錄工作。

2 虛擬傳感器組成

車輛輪胎虛擬傳感器的硬件部分主要包括計算機系統(tǒng)、優(yōu)良性能的輪速傳感器、輪壓傳感器、以及連接件和儀表。虛擬傳感器還必須包括其軟件程序包，即數(shù)據(jù)處理程序、補償程序和測試處理程序等。

虛擬傳感是一種信號處理技術(shù)，用于估計系統(tǒng)中不能放置物理傳感器的位置處的響應(yīng)。研究車輛輪胎虛擬傳感器可進一步研究路面和輪胎之間的摩擦、輪胎膨脹壓力與車輪的不平衡等影響輪胎參數(shù)的因素，多傳感器融合系統(tǒng)將來自于各個傳感器的資料結(jié)合起來，描述被觀測系統(tǒng)，以取得較使用單個傳感器更為準(zhǔn)確、更為具體的結(jié)論。

利用計算機技術(shù)，虛擬傳感器可以僅僅采用普通的傳感器，即車輪轉(zhuǎn)速傳感器、車輪轉(zhuǎn)矩傳感器以及車輛的CAN總線傳輸信息，再根據(jù)一定的計算機算法，完成對車輛輪胎摩擦模型的計算，從而獲得有關(guān)輪壓的有效信息。其測量的輸入與輸出如圖1所示。研究開始主要是估計路面摩擦系數(shù)，然后估計車輪壓力。

3 路面附著特性

車輛輪胎的模型之一是依據(jù)地面機器系統(tǒng)力學(xué)理論，由該理論可知：不同的地面條件產(chǎn)生的附著系數(shù)是有差異的。車輛驅(qū)動力、附著系數(shù)與車輛輪胎滑轉(zhuǎn)率的關(guān)系如圖2。從圖中可以看出：在附著系數(shù)一定，輪胎滑轉(zhuǎn)率s=0時，驅(qū)動力與車輛重量的比值Fφ/G最大，滑轉(zhuǎn)率s從。開始增加時，附著系數(shù)φ隨之增加，當(dāng)車輛輪胎滑轉(zhuǎn)率s=0.10～0.20時，附著系數(shù)達到最大φmax，如果滑轉(zhuǎn)率繼續(xù)增加，附著系數(shù)開始下降。當(dāng)輪胎滑轉(zhuǎn)率s達到100%時，輪胎發(fā)生完全滑轉(zhuǎn)。

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

基于上述理論，利用了狀態(tài)矢量描述車輛滑移狀態(tài)，式中為縱向剛度，為前、后車輪半徑的差。車輛左右側(cè)輪胎的數(shù)學(xué)模型為

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

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

4虛擬傳感器測量車輛輪胎壓力的算法

目前，國外對胎壓檢測的虛擬傳感器算法進行了大量研究與開發(fā)工程，其中申請的專利有40多個，大多利用了標(biāo)準(zhǔn)車輪轉(zhuǎn)速傳感器，主要的方法有：

4.1振動分析算法

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

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

不管是基于模型或者是FFT方法，在應(yīng)用振動分析之前，都要對速度的測量進行濾波。運用擬合的最小二乘法，得出一個具．有改善了的干擾比率的速度信號。補償?shù)乃俣刃盘柌ㄐ吻逦仫@示出45Hz左右的一種振動模式，如圖3所示。

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

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

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

利用一臺僅以20Hz運行的卡爾曼濾波器，在同等計算量的情況下比RLS具有更強的能力。圖6不同輪胎壓力下，卡爾曼濾波器的振動估計模式，比原來少5倍的計算量，這種新的方法檢測到15%的壓力變化的速度與RLS算法檢測30％的一樣。

4.2基于輪胎半徑的輪胎壓力計算

最常見的輪胎壓力計算是基于靜態(tài)非線性變化的各輪胎速度的差值，當(dāng)車輪大小一致時這一值接近于零。

路面摩擦指示的卡爾曼濾波器的滑轉(zhuǎn)偏移量能很好反映相對的車輪半徑，測量數(shù)據(jù)是線性的，該方法對噪聲反應(yīng)不靈敏。滑轉(zhuǎn)偏移量可以檢測左右車輪的相對誤差，利用橫擺率濾波器可計算前后車輪之間的相對誤差，從而計算出車輪半徑。

現(xiàn)有的車輪壓力測定方法大多是基于對車輪速度的靜態(tài)測試，設(shè)ω1／ω2=ω3/ω4,腳標(biāo)為各車輪的代號（左前輪1，右前輪2，左后輪3，右后輪4）。當(dāng)車輛勻速直線或圓周行駛時，此車輛車輪轉(zhuǎn)速方程的值為零。這種信號的低透過性形式具有不小于0的非正常偏差，這超過了TPI所能利用的基點值。另外，數(shù)據(jù)的非線性變換引起的不合要求的統(tǒng)計狀態(tài)、彎曲強度的不足、不同的摩擦水平、輪胎磨損等等都限制了這種方法的可靠性。