(57)【要約】【課題】正確な推定を阻害すると考えられるデータを棄却することで、車輪回転信号の共振周波数の推定精度を高めることができるタイヤ空気圧低下検出装置を提供する。【解決手段】車両の各輪のタイヤの回転速度情報を定期的に検出する回転速度情報検出手段と、この回転速度情報検出手段により得られる回転速度情報から、当該回転速度情報の共振周波数を推定する共振周波数推定手段と、推定された共振周波数に基づいて前記タイヤの空気圧の低下を判定する判定手段とを備えたタイヤ空気圧低下検出装置。前記共振周波数の推定を阻害する回転速度情報のデータを棄却するデータ棄却手段を備えている。  【選択図】      図４
2010023546.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の各輪のタイヤの回転速度情報を定期的に検出する回転速度情報検出手段と、
この回転速度情報検出手段により得られる回転速度情報から、当該回転速度情報の共振周波数を推定する共振周波数推定手段と、
推定された共振周波数に基づいて前記タイヤの空気圧の低下を判定する判定手段と
を備えたタイヤ空気圧低下検出装置であって、
前記共振周波数の推定を阻害する回転速度情報のデータを棄却するデータ棄却手段を備えることを特徴とするタイヤ空気圧低下検出装置。
【請求項２】
前記データ棄却手段が、前記回転速度情報を所定の時間長に切り出して解析したときに、前記共振周波数を含む所定の周波数領域に共振ピークが存在しないか、２つ以上存在する場合に、当該切り出された回転速度情報を棄却するように構成されている請求項１に記載のタイヤ空気圧低下検出装置。
【請求項３】
車両の各輪のタイヤの回転速度情報を定期的に検出する回転速度情報検出手段と、
この回転速度情報検出手段により得られる回転速度情報から、タイヤの回転加速度情報を演算する回転加速度情報演算手段と、
この回転加速度情報演算手段により演算された回転加速度情報から、当該回転加速度情報の共振周波数を推定する共振周波数推定手段と、
推定された共振周波数に基づいて前記タイヤの空気圧の低下を判定する判定手段と
を備えており、
前記共振周波数の推定を阻害する回転加速度情報のデータを棄却するデータ棄却手段を備えることを特徴とするタイヤ空気圧低下検出装置。
【請求項４】
前記データ棄却手段が、前記回転加速度情報を所定の時間長に切り出して解析したときに、前記共振周波数を含む所定の周波数領域に共振ピークが存在しないか、２つ以上存在する場合に、当該切り出された回転加速度情報を棄却するように構成されている請求項３に記載のタイヤ空気圧低下検出装置。
【請求項５】
前期所定の周波数領域が、前記共振周波数の上下６〜７Ｈｚの範囲を含む領域である請求項２または４に記載のタイヤ空気圧低下検出装置。
【請求項６】
前記判定手段は、基準周波数として予め記憶された正常空気圧時の共振周波数と、前記共振周波数推定手段により推定された共振周波数との差が所定の閾値よりも大きい場合にタイヤ空気圧が低下していると判定する請求項１〜５のいずれかに記載のタイヤ空気圧低下検出装置。
【請求項７】
車両の各輪のタイヤの回転速度情報を定期的に検出する工程と、
この回転速度情報検出手段により得られる回転速度情報から、当該回転速度情報の共振周波数を推定する工程と、
推定された共振周波数に基づいて前記タイヤの空気圧の低下を判定する工程と
を含むタイヤ空気圧低下検出方法であって、
前記共振周波数の推定を阻害する回転速度情報のデータを棄却する工程を含むことを特徴とするタイヤ空気圧低下検出方法。
【請求項８】
前記データを棄却する工程は、前記回転速度情報を所定の時間長に切り出して解析したときに、前記共振周波数を含む所定の周波数領域に共振ピークが存在しないか、２つ以上存在する場合に、当該切り出された回転速度情報を棄却する請求項６に記載のタイヤ空気圧低下検出方法。
【請求項９】
車両の各輪のタイヤの回転速度情報を定期的に検出する工程と、
この回転速度情報検出手段により得られる回転速度情報から、タイヤの回転加速度情報を演算する工程と、
この回転加速度情報演算手段により演算された回転加速度情報から、当該回転加速度情報の共振周波数を推定する工程と、
推定された共振周波数に基づいて前記タイヤの空気圧の低下を判定する工程と
を含んでおり、
前記共振周波数の推定を阻害する回転加速度情報のデータを棄却する工程を含むことを特徴とするタイヤ空気圧低下検出方法。
【請求項１０】
前記データを棄却する工程は、前記回転加速度情報を所定の時間長に切り出して解析したときに、前記共振周波数を含む所定の周波数領域に共振ピークが存在しないか、２つ以上存在する場合に、当該切り出された回転加速度情報を棄却する請求項８に記載のタイヤ空気圧低下検出方法。
【請求項１１】
前期所定の周波数領域が、前記共振周波数の上下６〜７Ｈｚの範囲を含む領域である請求項８または１０に記載のタイヤ空気圧低下検出装置。
【請求項１２】
前記判定する工程は、基準周波数として予め記憶された正常空気圧時の共振周波数と、前記共振周波数推定手段により推定された共振周波数との差が所定の閾値よりも大きい場合にタイヤ空気圧が低下していると判定する請求項７〜１１のいずれかに記載のタイヤ空気圧低下検出方法。
【請求項１３】
走行中の車両のタイヤの共振周波数に基づいて当該タイヤの空気圧低下を検出するためにコンピュータを、車両の各輪のタイヤの回転速度情報を定期的に検出する回転速度情報検出手段により得られる回転速度情報から、当該回転速度情報の共振周波数を推定する共振周波数推定手段、推定された共振周波数に基づいて前記タイヤの空気圧の低下を判定する判定手段、および前記共振周波数の推定を阻害する回転速度情報のデータを棄却するデータ棄却手段として機能させることを特徴とするタイヤの空気圧低下検出プログラム。
【請求項１４】
走行中の車両のタイヤの共振周波数に基づいて当該タイヤの空気圧低下を検出するためにコンピュータを、車両の各輪のタイヤの回転速度情報を定期的に検出する回転速度情報検出手段により得られる回転速度情報から、タイヤの回転加速度情報を演算する回転加速度情報演算手段、この回転加速度情報演算手段により演算された回転加速度情報から、当該回転加速度情報の共振周波数を推定する共振周波数推定手段、推定された共振周波数に基づいて前記タイヤの空気圧の低下を判定する判定手段、および前記共振周波数の推定を阻害する回転加速度情報のデータを棄却するデータ棄却手段として機能させることを特徴とするタイヤの空気圧低下検出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、走行中の車両のタイヤの共振周波数に基づき、当該タイヤの空気圧低下を検出するタイヤ空気圧低下検出装置及び方法、並びにタイヤの空気圧低下検出プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
自動車が安全に走行できるための要素の１つとして、タイヤの空気圧をあげることができる。空気圧が適正値よりも低下すると、操縦安定性や燃費が悪くなり、タイヤバーストの原因となる場合がある。このため、タイヤ空気圧の低下を検出し、これを運転者に警報して適切な処置を促すタイヤ空気圧警報装置（Ｔｉｒｅ  Ｐｒｅｓｓｕｒｅ  Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ；ＴＰＭＳ）は、環境保全および運転者の安全性確保という見地から重要な技術である。
【０００３】
従来の警報装置は、直接検知型と間接検知型の２つに分類することができる。直接検知型は、タイヤホイール内部に圧力センサを組み込むことでタイヤ空気圧を直接計測するものである。タイヤ空気圧の低下を高精度に検出することができる一方で、専用のホイールが必要となることや実環境での耐故障性能に問題があることなど、技術的、コスト的な課題を残している。
【０００４】
一方、間接検知型は、タイヤの回転情報から空気圧を推定する方法であり、動荷重半径（Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｌｏａｄｅｄ  Ｒａｄｉｕｓ；ＤＬＲ）方式と、共振周波数（Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｍｅｃｈａｎｉｓｍ；ＲＦＭ）方式に細分類することができる。ＤＬＲ方式は、減圧したタイヤが走行時につぶれることで動荷重半径が小さくなり、その結果正常圧のタイヤよりも速く回転する現象を利用し、４つのタイヤの回転速度を比較することで圧力低下を検出する方式である。車輪速センサから得られる車輪の回転速度信号だけを用いて比較的簡単に演算処理できることから、主に一輪のパンクを検出することを目的として広く研究が進められてきた。しかし、車輪の回転速度を相対比較しているに過ぎないため、４輪が同時に減圧する場合（自然漏れ）は検知することができない。また、車両の旋回、加減速や荷重の偏りなどの走行条件によっても車輪速差が生じるため、全ての走行状態を通じて精度良く減圧を検知できないという問題がある。
【０００５】
他方、ＲＦＭ方式は、減圧によって車輪速信号の周波数特性が変化することを利用して正常圧との差異を検出する方式である。ＤＬＲ方式と異なり、あらかじめ保持しておいた各輪の正常値との絶対比較であるため、４輪同時減圧にも対応でき、より良い間接検知方式として注目されている。しかし、走行条件によっては強いノイズなどが原因で、目的とする領域の周波数の推定値が車両速度や路面状況に頑健でないなどの課題がある。本発明は、ＲＦＭ方式に基づくタイヤの状態検知装置に関するものである。以下、ＲＦＭ方式の基本原理についてより詳しく述べる。
【０００６】
車両が走行すると、タイヤが路面から力を受けることで現れる前後方向のねじれ運動と、サスペンションの前後の運動とが連成共振を起こす。この共振現象は、車輪の回転運動にも影響を及ぼすため、アンチロックブレーキングシステム（Ａｎｔｉ−Ｌｏｃｋ  Ｂｒａｋｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ；ＡＢＳ）に搭載された車輪センサから取得される車輪速信号にも共振現象に関する情報が含まれる。また、連成共振はタイヤのねじれ剛性に起因した固有の振動モードであるため、その励起状態はタイヤの物理特性を構成する空気圧の変化にのみ依存して変化し、車両速度や路面の変化に依存することはほとんどない。すなわち、空気圧が低下するとタイヤのねじれ運動のダイナミクスが変化するため、車輪速信号を周波数解析すると、連成共振が作るピーク（共振ピーク）は減圧時では正常圧時よりも低周波数側に現れる。
【０００７】
図８は、空気圧が正常であるタイヤと、正常圧から２５％減圧したタイヤを車両に装着し、一定時間の間に得られたそれぞれの車輪加速度信号（車輪速信号の時間階差を計算して得られる）に対して高速フーリエ変換（Ｆａｓｔ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ；ＦＦＴ）を適用することで得られるパワースペクトルを表わしている。
【０００８】
４０〜５０Ｈｚ付近の成分がタイヤの前後方向の振動と車両のサスペンションとが共振することによって起こる振動であり、内圧の変化によってピーク値をもつ周波数（共振周波数）がより低周波側に移動していることが分かる。この現象は、前述の特性からタイヤや車両の種類、走行速度や路面の状況などから独立して現れるため、ＲＦＭ方式ではこの共振周波数に着目し、初期化時に推定した基準周波数よりも相対的に低いと判断される場合に警報を出す。ここで、ＡＢＳから取得される車輪速信号から共振周波数を推定する必要があるが、計算資源が限られる車載の計算機では必要な時系列データを記憶させておくことが難しいため、前記ＦＦＴによる周波数分析を行うことは困難である。このため、従来の手法においては、以下に述べるようなオンライン手法を用いて共振周波数を推定している。
【０００９】
振動は２次モデルで記述できることから、車輪速信号を２次の自己回帰（Ａｎｔｏｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ；ＡＲ）モデルに基づいて時系列解析を行う。具体的には、次の式（１）で示されるモデルにおけるパラメータθ＝{ａ1、・・・、ａK}をカルマンフィルタ（逐次最小二乗法）で推定する。
【００１０】
【数１】
2010023546.tif 000003
【００１１】
ここで、ｙ（ｔ）は時刻ｔにおける車輪速、εは白色ノイズを表しており、Ｋはモデルの次数である。ＡＲモデルを表わす伝達関数の極に対応する周波数が共振周波数として推定されるため、前記モデルにより共振ピークが正しく抽出されていれば、正確に共振周波数を得ることができる。
【００１２】
しかし、従来から多く提案されているこうした手法には次のような問題がある。第一に、路面が滑らかな道路を走行する場合、当該路面から受ける力が弱く、共振現象も小さくなるため、目的とする信号とは独立に混入するノイズの影響が相対的に大きくなる。すなわち、信号ノイズ（ＳＮ）比が悪くなるため、共振周波数を正確に推定することが困難になる。第二に、高速走行（時速８０キロ以上）した場合、タイヤの上下振動が増加するなどの原因により高周波数成分の信号が強くなるため、共振ピークが不明瞭になる傾向がある。第三に、共振ピークが現れる近傍の周波数領域に強いノイズがピークを作ると、その影響を受けて共振周波数の推定値が不安定になる。このような状況下において得られた走行データに対してＦＦＴを適用した結果を図９に示す。走行条件によってはこれらの問題が重畳し、共振周波数を安定して推定することが特に難しい。また、推定値が不安定であれば異常判定のための基準を設定することも難しく、ＲＦＭ方式による異常検出システムの実用化を困難にする要因となっている。
【００１３】
このようなＲＦＭ方式の問題を解決するものとして、特許文献１では、路面、車両速度および温度という空気圧の推定に影響を与える要因の組み合わせの数だけ初期化および推定を行うことが提案されている。また、特許文献２では、共振周波数に影響を及ぼす外部要因として、外気温度、車両速度およびタイヤが路面から受ける振動の３つを挙げており、これら３つの外部要因のうちいずれか２つまたは全てに基づいて、あらかじめ決められた補正関数を用いることで推定値を状況に応じて補正している。
【００１４】
【特許文献１】特開２００５−１４６６４号公報
【特許文献２】特許第３１５２１５１号明細書
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１５】
しかし、特許文献１に記載された方法では、例えば各要因を３種類ずつ想定すると全部で２７のウインドウを保持することになるが、これら全てに対して初期化を行うことは煩雑であるだけでなく、初期化が終了しないウインドウに対しては異常判定を行うことができない。初期化されていないウインドウを周囲のウインドウから内外挿により補間する方法も提案されているが、補間方法がタイヤの物理特性に基づいたものではないため、異常検出精度の信頼性に欠ける。
また、特許文献２記載の方法における補正関数も物理特性に基づいて決められたものではないため、異常検出の普遍性に問題がある。
【００１６】
本発明はこのような事情に鑑みてなされたものであり、車輪回転信号の共振周波数の推定精度を高めることができるタイヤ空気圧低下検出装置及び方法、並びにタイヤの空気圧低下検出プログラムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１７】
本発明の第１の観点に係るタイヤ空気圧低下検出装置（以下、単に「検出装置」ともいう）は、車両の各輪のタイヤの回転速度情報を定期的に検出する回転速度情報検出手段と、
この回転速度情報検出手段により得られる回転速度情報から、当該回転速度情報の共振周波数を推定する共振周波数推定手段と、
推定された共振周波数に基づいて前記タイヤの空気圧の低下を判定する判定手段と
を備えたタイヤ空気圧低下検出装置であって、
前記共振周波数の推定を阻害する回転速度情報のデータを棄却するデータ棄却手段を備えることを特徴としている。
【００１８】
本発明の第１の観点に係る検出装置では、回転速度情報の共振周波数を推定するに際し、得られる全ての回転速度情報を推定に用いるのではなく、データ棄却手段によって共振周波数の推定を阻害する回転速度情報のデータを棄却している。これにより共振周波数の推定精度を高めることができ、タイヤ減圧を高精度に検出することができる。
【００１９】
前記データ棄却手段を、前記回転速度情報を所定の時間長に切り出して解析したときに、前記共振周波数を含む所定の周波数領域に共振ピークが存在しないか、２つ以上存在する場合に、当該切り出された回転速度情報を棄却するように構成することができる。この構成によれば、所定の時間長に切り出した回転速度情報のうち、共振周波数の推定を阻害すると考えられる回転速度情報が棄却されるので、共振周波数の推定精度を高めることができる。言い換えれば、非定常なノイズなどを含むデータを棄却することで共振周波数の推定に用いるデータの定常性を確保することができ、推定の精度を高めることができる。
【００２０】
本発明の第２の観点に係る検出装置は、車両の各輪のタイヤの回転速度情報を定期的に検出する回転速度情報検出手段と、
この回転速度情報検出手段により得られる回転速度情報から、タイヤの回転加速度情報を演算する回転加速度情報演算手段と、
この回転加速度情報演算手段により演算された回転加速度情報から、当該回転加速度情報の共振周波数を推定する共振周波数推定手段と、
推定された共振周波数に基づいて前記タイヤの空気圧の低下を判定する判定手段と
を備えており、
前記共振周波数の推定を阻害する回転加速度情報のデータを棄却するデータ棄却手段を備えることを特徴としている。
【００２１】
本発明の第２の観点に係る検出装置では、回転加速度情報の共振周波数を推定するに際し、得られる全ての回転加速度情報を推定に用いるのではなく、データ棄却手段によって共振周波数の推定を阻害する回転加速度情報のデータを棄却している。これにより共振周波数の推定精度を高めることができ、タイヤ減圧を高精度に検出することができる。
【００２２】
前記データ棄却手段を、前記回転加速度情報を所定の時間長に切り出して解析したときに、前記共振周波数を含む所定の周波数領域に共振ピークが存在しないか、２つ以上存在する場合に、当該切り出された回転加速度情報を棄却するように構成することができる。この構成によれば、所定の時間長に切り出した回転加速度情報のうち、共振周波数の推定を阻害すると考えられる回転加速度情報が棄却されるので、共振周波数の推定精度を高めることができる。言い換えれば、非定常なノイズなどを含むデータを棄却することで共振周波数の推定に用いるデータの定常性を確保することができ、推定の精度を高めることができる。
【００２３】
前期所定の周波数領域を、前記共振周波数の上下６〜７Ｈｚの範囲を含む領域とすることができる。この領域であれば、推定精度の信頼性を担保しつつ、推定に悪影響を及ぼすノイズを含むデータを効果的に棄却することができる。
【００２４】
前記判定手段を、基準周波数として予め記憶された正常空気圧時の共振周波数と、前記共振周波数推定手段により推定された共振周波数との差が所定の閾値よりも大きい場合にタイヤ空気圧が低下していると判定するように構成することができる。
【００２５】
本発明の第３の観点に係るタイヤ空気圧低下検出方法（以下、単に「検出方法」ともいう）は、車両の各輪のタイヤの回転速度情報を定期的に検出する工程と、
この回転速度情報検出手段により得られる回転速度情報から、当該回転速度情報の共振周波数を推定する工程と、
推定された共振周波数に基づいて前記タイヤの空気圧の低下を判定する工程と
を含むタイヤ空気圧低下検出方法であって、
前記共振周波数の推定を阻害する回転速度情報のデータを棄却する工程を含むことを特徴としている。
【００２６】
本発明の第３の観点に係る検出方法では、回転速度情報の共振周波数を推定するに際し、得られる全ての回転速度情報を推定に用いるのではなく、データ棄却手段によって共振周波数の推定を阻害する回転速度情報のデータを棄却している。これにより共振周波数の推定精度を高めることができ、タイヤ減圧を高精度に検出することができる。
【００２７】
前記データを棄却する工程を、前記回転速度情報を所定の時間長に切り出して解析したときに、前記共振周波数を含む所定の周波数領域に共振ピークが存在しないか、２つ以上存在する場合に、当該切り出された回転速度情報を棄却するものとすることができる。この構成によれば、所定の時間長に切り出した回転速度情報のうち、共振周波数の推定を阻害すると考えられる回転速度情報が棄却されるので、共振周波数の推定精度を高めることができる。言い換えれば、非定常なノイズなどを含むデータを棄却することで共振周波数の推定に用いるデータの定常性を確保することができ、推定の精度を高めることができる。
【００２８】
本発明の第４の観点に係る検出方法は、車両の各輪のタイヤの回転速度情報を定期的に検出する工程と、
この回転速度情報検出手段により得られる回転速度情報から、タイヤの回転加速度情報を演算する工程と、
この回転加速度情報演算手段により演算された回転加速度情報から、当該回転加速度情報の共振周波数を推定する工程と、
推定された共振周波数に基づいて前記タイヤの空気圧の低下を判定する工程と
を含んでおり、
前記共振周波数の推定を阻害する回転加速度情報のデータを棄却する工程を含むことを特徴としている。
【００２９】
本発明の第４の観点に係る検出方法では、回転加速度情報の共振周波数を推定するに際し、得られる全ての回転加速度情報を推定に用いるのではなく、データ棄却手段によって共振周波数の推定を阻害する回転加速度情報のデータを棄却している。これにより共振周波数の推定精度を高めることができ、タイヤ減圧を高精度に検出することができる。
【００３０】
前記データを棄却する工程を、前記回転加速度情報を所定の時間長に切り出して解析したときに、前記共振周波数を含む所定の周波数領域に共振ピークが存在しないか、２つ以上存在する場合に、当該切り出された回転加速度情報を棄却するものとすることができる。この構成によれば、所定の時間長に切り出した回転加速度情報のうち、共振周波数の推定を阻害すると考えられる回転加速度情報が棄却されるので、共振周波数の推定精度を高めることができる。言い換えれば、非定常なノイズなどを含むデータを棄却することで共振周波数の推定に用いるデータの定常性を確保することができ、推定の精度を高めることができる。
【００３１】
前期所定の周波数領域を、前記共振周波数の上下６〜７Ｈｚの範囲を含む領域とすることができる。この領域であれば、推定精度の信頼性を担保しつつ、推定に悪影響を及ぼすノイズを含むデータを効果的に棄却することができる。
【００３２】
前記判定する工程を、基準周波数として予め記憶された正常空気圧時の共振周波数と、前記共振周波数推定手段により推定された共振周波数との差が所定の閾値よりも大きい場合にタイヤ空気圧が低下していると判定するものとすることができる。
【００３３】
本発明の第５の観点に係るタイヤの空気圧低下プログラム（以下、単に「プログラム」ともいう）は、走行中の車両のタイヤの共振周波数に基づいて当該タイヤの空気圧低下を検出するためにコンピュータを、車両の各輪のタイヤの回転速度情報を定期的に検出する回転速度情報検出手段により得られる回転速度情報から、当該回転速度情報の共振周波数を推定する共振周波数推定手段、推定された共振周波数に基づいて前記タイヤの空気圧の低下を判定する判定手段、および前記共振周波数の推定を阻害する回転速度情報のデータを棄却するデータ棄却手段として機能させることを特徴としている。
【００３４】
本発明の第６の観点に係るプログラムは、走行中の車両のタイヤの共振周波数に基づいて当該タイヤの空気圧低下を検出するためにコンピュータを、車両の各輪のタイヤの回転速度情報を定期的に検出する回転速度情報検出手段により得られる回転速度情報から、タイヤの回転加速度情報を演算する回転加速度情報演算手段、この回転加速度情報演算手段により演算された回転加速度情報から、当該回転加速度情報の共振周波数を推定する共振周波数推定手段、推定された共振周波数に基づいて前記タイヤの空気圧の低下を判定する判定手段、および前記共振周波数の推定を阻害する回転加速度情報のデータを棄却するデータ棄却手段として機能させることを特徴としている。
【発明の効果】
【００３５】
本発明のタイヤ空気圧低下検出装置及び方法、並びにタイヤの空気圧低下検出プログラムによれば、正確な推定を阻害すると考えられるデータを棄却することで車輪回転信号の共振周波数の推定精度を高めることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３６】
以下、添付図面を参照しつつ、本発明のタイヤ空気圧低下検出装置及び方法、並びにタイヤの空気圧低下検出プログラムの実施の形態を詳細に説明する。
図１に示されるように、本発明の一実施の形態に係る検出装置は、４輪車両に備えられた４つのタイヤ左前輪（ＦＬ）、右前輪（ＦＲ）、左後輪（ＲＬ）および右後輪（ＲＲ）の回転速度情報を検出するため、各タイヤに関連して設けられた通常の車輪速度検出手段（回転速度情報検出手段）１を備えている。
【００３７】
前記車輪速度検出手段１としては、電磁ピックアップなどを用いて回転パルスを発生させ、パルスの数から回転角速度及び車輪速度を測定するための車輪速センサや、ダイナモのように回転を利用して発電を行い、この電圧から回転角速度及び車輪速度を測定するためのものを含む角速度センサなどを用いることができる。前記車輪速度検出手段１の出力は、ＡＢＳなどのコンピュータである制御ユニット２に与えられる。この制御ユニット２には、例えばタイヤ減圧であることを表示するための液晶表示素子、プラズマ表示素子またはＣＲＴなどで構成された表示器３、ドライバーによって操作することができる初期化ボタン４、およびタイヤの減圧をドライバーに知らせる警報器５が接続されている。
【００３８】
制御ユニット２は、図２に示されるように、外部装置との信号の受け渡しに必要なＩ／Ｏインターフェース２ａと、演算処理の中枢として機能するＣＰＵ２ｂと、このＣＰＵ２ｂの制御動作プログラムが格納されたＲＯＭ２ｃと、前記ＣＰＵ２ｂが制御動作を行う際にデータなどが一時的に書き込まれたり、その書き込まれたデータが読み出されたりするＲＡＭ２ｄとから構成されている。
【００３９】
前記車輪速度検出手段１では、タイヤの回転数に対応したパルス信号（以下、「車輪速パルス」ともいう）が出力される。そして、この車輪速パルスを所定のサンプリング周期ΔＴ（秒）、例えばΔＴ＝０．００５秒毎にサンプリングすることで、車輪速信号の時系列データを得ることができる。サンプリング周期は、着目しているタイヤのねじり方向の共振周波数が数十Ｈｚ付近に現れることから、それ以上の周期とする必要がある。
【００４０】
本実施の形態に係る検出装置は、車輪速度検出手段（回転速度情報検出手段）１、この車輪速度検出手段により得られる回転速度情報から当該回転速度情報の共振周波数を推定する共振周波数推定手段、推定された共振周波数に基づいて前記タイヤの空気圧の低下を判定する判定手段、および前記共振周波数の推定を阻害する回転速度情報のデータを棄却するデータ棄却手段とで主に構成されている。そして、タイヤの空気圧低下検出プログラムは、前記制御ユニット２を共振周波数推定手段、判定手段およびデータ棄却手段として機能させる。
【００４１】
本発明では、走行条件に依存してタイヤ空気圧の異常検出が困難となる状況を解決するため、扱うデータの時間長を短くして推定精度の向上に寄与しないとみなされたデータを棄却し、残りのデータだけで共振周波数を推定する。ここで、「異常検出が困難な状況」とは、ノイズなどの影響により目的とする共振ピークが不明瞭になるか、または共振周波数を正確に推定することができない状況を指す。
【００４２】
本発明においてデータの一部を棄却するのは、以下の理由による。
周波数特性の推定を行う場合、前提としてデータが定常であることが要求されるが、時間の長いデータほど定常性の仮定が成り立ちにくい。すなわち、走行中のタイヤは路面から様々な刺激を受けているが、その中には路面の状況や車両の機械系の状態などに起因する非定常なノイズが含まれていると考えられ、このようなノイズが推定の前提条件である定常性を崩すことで推定精度を低下させる可能性がある。したがって、高剛性タイヤの装着時に路面が滑らかな道路を高速走行すると共振ピークが不明瞭になるのは、定常性を仮定できないデータを扱うことで、時間的に変化する様々な影響が複雑に絡み合った結果を包含していることが原因の一つと推察される。
【００４３】
そこで本発明では、従来よりも短いデータを扱い、推定精度の向上を阻害すると考えられるデータを棄却することで、より確かな定常性を確保し、共振周波数の推定を行う。短く切り出したデータに対する解析結果の中には、非定常なノイズの影響が小さいため共振ピークが比較的明瞭に現れているものが存在し、こうしたものだけを用いてスペクトル平均を計算すると、全データを用いるよりもはっきりとピークを確認することができる。これにより、従来の手法よりも正確で、かつ環境の変化に対して頑健に異常検出を行うことができる。図３は、図９と同じ２分間の車輪加速度データから、ある２．５秒分を切り出してＦＦＴを適用したときのパワースペクトル（細線）と、２０次のＡＲモデルに基づいてカルマンフィルタでＡＲパラメータを計算することで推定したパワースペクトル（太線）とを示している。２分のスパンで特性を捉えると不明瞭であった共振ピークが、ある短い時間（２．５秒）においては明瞭に現れていることが分かる。
【００４４】
次に、本実施の形態の検出装置の動作を順に説明する。
（１）  まず、車輪速度検出手段により、車輪の回転信号を検出する。
（２）ついで、前記車輪の回転信号を所定のサンプリング周期にしたがってサンプリングすることで、車輪速信号の時系列データを得る。サンプリング周期としては、例えば１〜８ｍｓの範囲で選定することができる。
【００４５】
（３）次に、得られた車輪速信号の時間階差をとり車輪加速度信号とする。車輪速度データを時系列データとして時系列解析することもできるが、車輪加速度データの方が車輪速度データよりも変化が少ないことから、演算精度を上げる点からは車輪加速度データを用いることが望ましい。
【００４６】
（４）ついで、得られた車輪加速度の時系列データを所定の長さに切り出す（以下、切り出した短時間データを「データセグメント」ともいう）。従来の方法では、約１〜２分間の時間長で採取された車輪速度信号または車輪加速度信号を用いていたが、本発明では、これよりも短い時間のデータを用いる。
切り出すデータの時間長は、ノイズをより確実に排除する観点からは短い方が望ましいが、短くするほど解析したときの周波数分解能が悪くなることから、確保したい周波数分解能を損なわない範囲で最も短くなるように時間長が設定される。この時間長は、本発明において特に限定されるものではないが、概ね０．５〜１５秒の範囲である。
ここで、周波数分解能はタイヤ空気圧の異常を検出するのに必要な精度でなければならない。例えば、正常圧時と減圧時の共振周波数の差（以下、この差を「マージン」という）が１．５Ｈｚの場合は、周波数分解能は１．５Ｈｚ以上必要となるため、サンプリング周期が４ｍｓの場合はデータセグメントに含まれるデータ数は（１÷０．００４秒）×１．５Ｈｚ＝３７５個以上必要となる。
【００４７】
（５）次に、切り出した各データセグメントに対して時系列解析を行う。この時系列解析には、適当な次数（例えば、２〜２０）をもつＡＲモデル（自己回帰モデル）を用いることができる。また、ＡＲパラメータの推定には、カルマンフィルタ（逐次最小二乗法）を好適に用いることができるが、これ以外のＹｕｌｅ−Ｗａｌｋｅｒ法、Ｂｕｒｇ法、共分散法などのアルゴリズムでも同様の結果を得ることができる。
【００４８】
（６）ついで、共振周波数を含む所定の周波数領域にあるスペクトルが以下の１）〜３）のいずれかの条件を満たす場合は、当該データセグメントは共振周波数の推定精度の向上に寄与しないものとして棄却する。
１）当該周波数領域においてスペクトルの極大値が存在しない
２）当該周波数領域においてスペクトルの極大値が複数存在する
３）当該周波数領域において最大値をとる周波数が端点（所定の周波数領域がａＨｚ〜ｂＨｚの場合のａＨｚまたはｂＨｚ）に相当する
【００４９】
なお、タイヤの共振周波数は各タイヤに固有のものであり、共振現象がタイヤのサイドウォールのねじれ剛性が支配的になって現れるものであることから、主にこのねじれ剛性の大きさにより決まる値である。転動するタイヤの真の共振周波数を厳密に求めることは、タイヤの物理特性が極めて複雑であることから容易ではないが、路面の凹凸が激しいラフな道路を低速（５０ｋｍ／ｈ程度）で走行したときの車輪加速度信号のデータを、例えばＦＦＴにより周波数解析すれば共振ピークが明瞭に現れるので、そのときの共振周波数を「当該タイヤの真の共振周波数」と考えることができる。この共振周波数Ｒは、前述したようにタイヤや車両の種類により値が異なるが、一般的な乗用車用のタイヤの場合、概ね３５〜５５Ｈｚである。
【００５０】
本実施の形態では、共振周波数Ｒを含む所定の周波数領域にあるスペクトルを、データを棄却するか否かの判断対象としている。この「所定の周波数領域」は、本発明において特に限定されるものではないが、正常圧時の共振周波数と減圧時の共振周波数の両方が含まれる範囲であること、およびノイズの影響により共振周波数の周囲に現れる他のピークが含まれない範囲であることの両条件を満たす範囲の中で、なるべく広い範囲が選定される。具体的には、経験と実験から、共振周波数の上下６〜７Ｈｚの範囲を含む領域とするのが望ましいことが分かっている。例えば、正常圧時の共振周波数を４８Ｈｚとすると、所定の周波数領域を４２〜５５Ｈｚとするのが望ましい。前記所定の周波数領域を共振周波数の上下６〜７Ｈｚよりも広くしすぎると、その範囲にピークが複数存在する確率が上がるため、データの大部分が棄却されて信頼性のある周波数解析を行うことができない。一方、周波数領域を狭くしすぎると、共振ピークと考えられるピークを捉えることができず、やはり信頼性のある周波数解析を行うことは難しい。
【００５１】
（７）ついで、棄却されなかった各データセグメントについて時系列解析を行って得られるスペクトルを平均し、共振周波数を求める。そして、この共振周波数と正常圧時に求めておいた共振周波数（基準周波数）との比較を行い、その差が所定の閾値（例えば、２Ｈｚ）よりも大きい場合、タイヤの空気圧が低下していると判定してドライバーに警報を発する。
【００５２】
[実施例]
つぎに本発明の検出方法の実施例を説明するが、本発明は以下に記載する実施例のみに限定されるものではない。
排気量２８００ｃｃの４輪駆動車にランフラットタイヤ（サイズ：２４５/４０Ｒ１８）を装着し、各輪タイヤの回転情報を４ｍｓ毎にサンプリングして車輪速信号の時系列データとし、ついで、得られた車輪速度の時間階差を計算することで車輪加速度とした。
走行条件は以下の４種類である。
（ａ）路面の凹凸が激しい道路での低速走行（時速５０キロ）
（ｂ）路面が滑らかな道路での低速走行（時速５０キロ）
（ｃ）路面の凹凸が激しい道路での高速走行（時速１００キロ）
（ｄ）路面が滑らかな道路での高速走行（時速１００キロ）
採取された時系列データを２．５秒の時間長で切り出し、切り出したデータセグメントに次数が２０のＡＲモデルを用いて時系列解析を行った。ＡＲパラメータの推定にはカルマンフィルタ（逐次最小二乗法）を用いた。
【００５３】
実験に用いたランフラットタイヤの共振周波数が略４８Ｈｚ付近に現れることがあらかじめ実験的・経験的に分かっていたので、この共振周波数を含む周波数領域として４２〜５５Ｈｚの範囲にあるスペクトルが以下の１）〜３）のいずれかの条件を満たす場合は、当該データセグメントは共振周波数の推定精度の向上に寄与しないものとして棄却した。
１）当該周波数領域においてスペクトルの極大値が存在しない
２）当該周波数領域においてスペクトルの極大値が複数存在する
３）当該周波数領域において最大値をとる周波数が端点（４２Ｈｚまたは５５Ｈｚ）に相当する
ついで、棄却されなかった各データセグメントについて時系列解析を行って得られたスペクトルを平均し、共振周波数を求めた。結果を図４〜７に示す。
【００５４】
〔走行条件に対する推定の頑健性の評価〕
前述した４つの異なる走行条件に対して、本発明を適用する場合と適用しない場合のそれぞれで推定される共振周波数の比較結果を図４に示す。図４において、横軸は前記４つの走行条件を表しており、左から（ａ）路面の凹凸が激しい道路での低速走行（時速５０キロ）、（ｂ）路面が滑らかな道路での低速走行（時速５０キロ）、（ｃ）路面の凹凸が激しい道路での高速走行（時速１００キロ）、および（ｄ）路面が滑らかな道路での高速走行（時速１００キロ）において推定された共振周波数を表している。太い実線および太い破線は、本発明を適用した場合に各走行条件で推定された、それぞれ正常圧時および減圧時（２５％減圧）における共振周波数を表している。また、細い実線および細い破線は、本発明を適用しなかった場合に各走行条件で推定された、それぞれ正常圧時および減圧時（２５％減圧）における共振周波数を表している。各走行条件に対する共振周波数の平均と標準偏差は、正常圧時において適用ありの場合で４８．０８±０．３４、適用なしの場合で４７．１３±０．４９、減圧時において適用ありの場合で４５．２０±０．３６、適用なしの場合で４６．００±０．４９である。
【００５５】
本発明を適用しない場合、各走行条件において推定される共振周波数は正しい共振周波数（およそ４８Ｈｚ）よりも小さくなることに加えて、走行条件の変化に対して推定値のばらつきが大きい。これは、高速走行することにより車両の機械系に由来すると推察されるノイズなどが共振周波数付近に非定常的に現れ、これが大きなピークを構成して望ましい時系列解析および共振ピークの抽出を阻害するためと考えられる。また、推定値が安定しないためマージンが小さく、異常検出のための閾値を設定することが難しい。
【００５６】
これに対し、本発明を適用した場合は、走行条件の変化に対して共振周波数の推定値は頑健である。また、適用しない場合に比べてマージンが大きいため、閾値を設定することも容易である。これは、ノイズなどの影響により正しく共振ピークを抽出することができないようなデータを、前述した手法により棄却したことによるものと考えられる。このように、本発明によれば、走行条件に依存して共振周波数が変化するという問題を解決できることが分かる。
【００５７】
〔路面の凹凸が激しい道路を低速走行した場合〕
路面の凹凸が激しい道路を低速走行した場合に得られた周波数特性を図５に示す。図５において、太い実線は前述した手法により棄却されなかったデータセグメントについて得られたスペクトル、細い実線はすべてのデータセグメントについて得られたスペクトルをそれぞれ表している。この走行条件では、本発明を適用しなくても共振ピークは比較的判別しやすいが、本発明を適用することにより共振ピークがより明瞭に現れていることが分かる。前述した手法により、ノイズなどの影響でピーク形状が不安定になるデータセグメントを除いているので、共振周波数の推定の安定性が改善された。これにより異常検出の精度や頑健性を向上させることができる。
【００５８】
〔路面が滑らかな道路を低速走行した場合〕
路面が滑らかな道路を低速走行した場合に得られた周波数特性を図６に示す。図６において、太い実線は前述した手法により棄却されなかったデータセグメントについて得られたスペクトル、細い実線はすべてのデータセグメントについて得られたスペクトルをそれぞれ表している。すべてのデータセグメントについてのスペクトル平均による共振ピークは正しい共振ピーク位置から若干低周波方向へ移動している。しかし、本発明を適用することで共振ピークが先鋭化し、かつノイズによる悪影響を軽減させることができる。
【００５９】
〔路面が滑らかな道路を高速走行した場合〕
路面が滑らかな道路を高速走行した場合に得られた周波数特性を図７に示す。図７において、太い実線は前述した手法により棄却されなかったデータセグメントについて得られたスペクトル、細い実線はすべてのデータセグメントについて得られたスペクトルをそれぞれ表している。高速走行することにより車両の機械系に由来すると推察されるノイズなどが非定常的に現れ、これが大きなピークを構成して望ましい時系列解析を阻害することから共振ピークが不明瞭になるが、本発明を適用することでこのようなノイズによる悪影響を軽減し、元のスペクトル（すべてのデータセグメントについて得られたスペクトル）よりも共振ピークを明瞭にすることができる。これにより、異常検出の精度や頑健性を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００６０】
【図１】本発明の検出装置の一実施の形態を示すブロック図である。
【図２】図１に示される検出装置の電気的構成を示すブロック図である。
【図３】或るデータセグメントについてのパワースペクトルを表す図である。
【図４】４つの異なる走行条件において推定される共振周波数を示す図である。
【図５】路面の凹凸が激しい道路を低速走行した場合の車輪加速度信号の周波数特性を示す図である。
【図６】路面が滑らかな道路を低速走行した場合の車輪加速度信号の周波数特性を示す図である。
【図７】路面が滑らかな道路を高速走行した場合の車輪加速度信号の周波数特性を示す図である。
【図８】２分間の車輪加速度信号に対してＦＦＴを適用したときのパワースペクトルを表す図である。
【図９】ランフラットタイヤを装着し路面が滑らかな道路を高速走行した２分間の車輪加速度信号に対して、ＦＦＴを適用したときのパワースペクトルを表す図である。
【符号の説明】
【００６１】
１      車輪速度検出手段
２      制御ユニット
２ａ    インターフェース
２ｂ    ＣＰＵ
２ｃ    ＲＯＭ
２ｄ    ＲＡＭ
３      表示器
４      初期化ボタン
５      警報器
【図１】
2010023546.tif 000004
【図２】
2010023546.tif 000005
【図３】
2010023546.tif 000006
【図４】
2010023546.tif 000007
【図５】
2010023546.tif 000008
【図６】
2010023546.tif 000009
【図７】
2010023546.tif 000010
【図８】
2010023546.tif 000011
【図９】
2010023546.tif 000012