(57)【要約】【課題】道路の凹凸により自動車の車輪に及ぼされる機械的な励起の瞬間周波数（ｆ）を、この自動車のシャシおよび／または車輪の瞬間高度に関連するパラメータ（Ｚｒｅｌ）等の観察パラメータの測定により、正確かつ厳密に推定できる方法を提案する。【解決手段】この方法は、さらに、シャシおよび車輪の瞬間高度の連続推定値（Ｚｃ；Ｚｒ）を生成するフィルタリング手順（ＦＩＬＴ）と、高度推定値（Ｚｃ；Ｚｒ）間の時間差の推定値（Ｄ；Ｄe−ｔe）を生成する時間差抽出手順（ＤＥＣＡＬ）と、前記時間差の推定値（Ｄ；Ｄe−ｔe）から周波数（ｆ）の所望の推定値を生成する周波数推定手順（ＥＳＴＩＭ）とを含む。
2005510397.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
サスペンション部材（４、５）により車輪に結合されるシャシ（３）を備えた、道路走行する自動車の車輪（１）に、この走行路（２）の凹凸（Ｚｓ）が及ぼす機械的な励起の瞬間周波数を推定する方法であって、
この方法が、少なくとも一つの第一の測定時間シーケンス（Ｚｒｅｌ；Ａｃ；Ａｒ）の生成を含む取得手順（ＡＣＱ）を含んでおり、前記手順は、シャシおよび／または車輪の瞬間高度に関する第一の観察パラメータ（Ｚｒｅｌ；Ａｃ；Ａｒ）が取る連続値を示す連続測定サンプルから構成され、さらに、
−少なくとも第一の測定時間シーケンス（Ｚｒｅｌ；Ａｃ）を用いて、シャシの瞬間高度（Ｚｃ）の連続推定値（Ｚ＾Ｃ）からなる少なくとも一つの第一の主要誘導時間シーケンス（Ｚ＾Ｃ）と、車輪の瞬間高度（Ｚｒ）の連続推定値（Ｚ＾ｒ）からなる第二の主要誘導時間シーケンス（Ｚ＾ｒ）とを生成するフィルタリング手順（ＦＩＬＴ）と、
−少なくとも第一および第二の主要誘導シーケンス（Ｚ＾ｃ；Ｚ＾ｒ）を用いて、シャシの瞬間高度（Ｚｃ）と車輪の瞬間高度（Ｚｒ）との間の瞬間的な時間差の連続推定値からなる予備時間シーケンス（Ｄ；Ｄｅ・ｔｅ）を生成し、前記時間差の各推定値が、第一および第二の主要誘導時間シーケンス（Ｚ＾ｃ；Ｚ＾ｒ）の少なくとも一つの相関関数の最適化によって得られる時間差抽出手順（ＤＥＣＡＬ）と、
−予備時間シーケンス（Ｄ；Ｄｅ・ｔｅ）を用いて、機械的な励起の瞬間周波数の連続推定値からなる最終的な時間シーケンス（ｆ）を生成し、各周波数値は、瞬間的な時間差（Ｄ；Ｄｅ・ｔｅ）の対応推定値により定義される観察タイムスロットで、この瞬間的な時間差（Ｄ；Ｄｅ・ｔｅ）が瞬間的な位相差（φ）を構成する周波数として得られる周波数推定手順（ＥＳＴＩＭ）と、を含むことを特徴とする、
自動車の車輪に及ぼされる機械的な励起の瞬間周波数の推定方法。
【請求項２】
前記フィルタリング手順が、少なくとも第一の測定時間シーケンス（Ｚｒｅｌ；Ａｃ；Ａｒ）を用いることにより、第一の主要誘導時間シーケンス（Ｚ＾ｃ）に加えて、第一の主要誘導時間シーケンスの推定にそれぞれ結合される連続分散値（Ｐｃ）からなる第一の補助誘導時間シーケンス（Ｐｃ）を含む第一の誘導時間シーケンス（Ｚ＾ｃ、Ｐｃ）を生成し、また、第二の主要誘導時間シーケンス（Ｚ＾ｒ）に加えて、第二の主要誘導時間シーケンスの推定にそれぞれ結合される連続分散値（Ｐｒ）からなる第二の補助誘導時間シーケンス（Ｐｒ）を含む第二の誘導時間シーケンス（Ｚ＾ｒ、Ｐｒ）を生成し、時間差（Ｄ；Ｄｅ・ｔｅ）の各推定値が、第一および第二の誘導時間シーケンス（Ｚ＾ｃ、Ｐｃ；Ｚ＾ｒ、Ｐｒ）の少なくとも一つの相関関数の最適化によって得られることを特徴とする、請求項１に記載の自動車の車輪に及ぼされる機械的な励起の瞬間周波数の推定方法。
【請求項３】
取得手順中に生成された、観察パラメータに関する測定サンプルの少なくとも幾つかが、車輪に対するシャシの相対的な揺動（Ｚｒ−Ｚｃ）を示すことを特徴とする、請求項１または２のいずれか一項に記載の自動車の車輪に及ぼされる機械的な励起の瞬間周波数の推定方法。
【請求項４】
取得手順中に生成された、観察パラメータに関する測定サンプルの少なくとも幾つかが、シャシの瞬間的な加速度（Ａｃ）を示すことを特徴とする、請求項１から３のいずれか一項に記載の自動車の車輪に及ぼされる機械的な励起の瞬間周波数の推定方法。
【請求項５】
取得手順中に生成された、観察パラメータに関する測定サンプルの少なくとも幾つかが、車輪の瞬間的な加速度（Ａｒ）を示すことを特徴とする、請求項１から４のいずれか一項に記載の自動車の車輪に及ぼされる機械的な励起の瞬間周波数の推定方法。
【請求項６】
取得手順（ＡＣＱ）が、連続測定サンプルからなる少なくとも一つの第二の測定時間シーケンス（Ａｃ；Ｚｒｅｌ；Ａｒ）の生成を含み、前記測定サンプルは、シャシおよび／または車輪の瞬間高度に関する第二の観察パラメータ（Ａｃ；Ｚｒｅｌ；Ａｒ）が取る連続値を示すことを特徴とする、請求項１から５のいずれか一項に記載の自動車の車輪に及ぼされる機械的な励起の瞬間周波数の推定方法。
【請求項７】
事前モデル化手順（ＭＯＤ）が、車輪と、サスペンション部材と、シャシとからなるシステムに結合される物理的なモデルに対して、入力信号用に第一の観察パラメータ（Ｚｒｅｌ；Ａｃ；Ａｒ）を選択し、出力信号用にシャシの瞬間高度（Ｚｃ）を選択する第一の逆伝達関数（Ｈ5（ｐ）；Ｈ12（ｐ）；Ｈ13（ｐ））の生成と、入力信号用に第一の観察パラメータ（Ｚｒｅｌ；Ａｃ；Ａｒ）を選択し、出力信号用に車輪の瞬間高度（Ｚｒ）を選択する第二の逆伝達関数（Ｈ8（ｐ）；Ｈ9（ｐ）；Ｈ14（ｐ））の生成とを含むことを特徴とする、請求項１から６のいずれか一項に記載の自動車の車輪に及ぼされる機械的な励起の瞬間周波数の推定方法。
【請求項８】
事前モデル化手順（ＭＯＤ）が、車輪と、サスペンション部材と、シャシとからなるシステムに結合される物理的なモデルに対して、入力信号用に第二の観察パラメータ（Ａｃ；Ａｒ）を選択し、出力信号用にシャシの瞬間高度（Ｚｃ）を選択する第三の逆伝達関数（Ｈ12（ｐ）；Ｈ13（ｐ））の生成と、入力信号用に第二の観察パラメータ（Ａｃ；Ａｒ）を選択し、出力信号用に車輪の瞬間高度（Ｚｒ）を選択する第四の逆伝達関数（Ｈ9（ｐ）；Ｈ14（ｐ））の生成とを含むことを特徴とする、請求項６および７に記載の自動車の車輪に及ぼされる機械的な励起の瞬間周波数の推定方法。
【請求項９】
事前モデル化手順（ＭＯＤ）が、車輪と、サスペンション部材と、シャシとからなるシステムに結合される物理的なモデルに対して、入力信号用に第二の観察パラメータ（Ｚｒｅｌ；Ａｃ；Ａｒ）を選択し、出力信号用にシャシまたは車輪の瞬間高度（Ｚｃ）を選択する第五の逆伝達関数（Ｈ9（ｐ）；Ｈ8（ｐ）；Ｈ14（ｐ））の生成と、入力信号用に第二の観察パラメータ（Ａｃ；Ｚｒｅｌ；Ａｒ）を選択し、出力信号用に第一の観察パラメータ（Ｚｒｅｌ；Ａｒ；Ａｃ）を選択する第六の逆伝達関数（Ｈ6（ｐ）；Ｈ-111（ｐ）；Ｈ4（ｐ））の生成とを含むことを特徴とする、請求項６および７に記載の自動車の車輪に及ぼされる機械的な励起の瞬間周波数の推定方法。
【請求項１０】
フィルタリング手順が、少なくとも一つのカルマンフィルタ（ＦＫ５）によって行われることを特徴とする、請求項７から９のいずれか一項に記載の自動車の車輪に及ぼされる機械的な励起の瞬間周波数の推定方法。
【請求項１１】
フィルタリング手順が、少なくとも二つのカルマンフィルタ（ＦＫ１、ＦＫ２；ＦＫ３、ＦＫ４）によって行われることを特徴とする、請求項７または８に記載の自動車の車輪に及ぼされる機械的な励起の瞬間周波数の推定方法。
【請求項１２】
第一および第二の誘導時間シーケンス（Ｚ＾ｃ、Ｐｃ；Ｚ＾ｒ、Ｐｒ）の各相関関数が、これらの第一および第二の誘導時間シーケンスの内部相関関数から構成されることを特徴とする、請求項２と組み合わせた請求項１から１１のいずれか一項に記載の自動車の車輪に及ぼされる機械的な励起の瞬間周波数の推定方法。
【請求項１３】
第一および第二の誘導時間シーケンス（Ｚ＾ｃ、Ｐｃ；Ｚ＾ｒ、Ｐｒ）の各相関関数が、３次累積率のモデルに従って構成されることを特徴とする、請求項１から１１のいずれか一項に記載の自動車の車輪に及ぼされる機械的な励起の瞬間周波数の推定方法。
【請求項１４】
周波数推定手順（ＥＳＴＩＭ）が、最終的な時間シーケンス（ｆ）の各値を、瞬間的な位相差の対応する推定値に対して、車輪、サスペンション部材、およびシャシからなるシステムに結合される物理的なモデルを示す少なくとも一つの方程式の解として生成することを特徴とする、請求項７から９のいずれか一項に記載の自動車の車輪に及ぼされる機械的な励起の瞬間周波数の推定方法。
【請求項１５】
前記周波数推定手順（ＥＳＴＩＭ）が、ウィグナー・ヴィル変換（ＴＷＶ）または擬似ウィグナー・ヴィル変換の適用により、最終的な時間シーケンスの各値を生成することを特徴とする、請求項７から９のいずれか一項に記載の自動車の車輪に及ぼされる機械的な励起の瞬間周波数の推定方法。
【請求項１６】
サスペンション部材（４、５）の制御への請求項１から１５のいずれか一項に記載の自動車の車輪に及ぼされる機械的な励起の瞬間周波数の推定方法の適用。
【請求項１７】
シャシ（３）の瞬間傾度の測定への請求項１から１５のいずれか一項に記載の自動車の車輪に及ぼされる機械的な励起の瞬間周波数の推定方法の適用。
【請求項１８】
走行路（２）の凹凸測定への請求項１から１５のいずれか一項に記載の自動車の車輪に及ぼされる機械的な励起の瞬間周波数の推定方法の適用。
【請求項１９】
車輪（１）の空気圧の監視への請求項１から１５のいずれか一項に記載の自動車の車輪に及ぼされる機械的な励起の瞬間周波数の推定方法の適用。
【請求項２０】
車両（３）の質量の監視への請求項１から１５のいずれか一項に記載の自動車の車輪に及ぼされる機械的な励起の瞬間周波数の推定方法の適用。
【請求項２１】
車両のサスペンション部材（４、５）の監視への請求項１から１５のいずれか一項に記載の自動車の車輪に及ぼされる機械的な励起の瞬間周波数の推定方法の適用。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般に、信号処理技術と、自動車のダイナミック挙動の管理および／または制御へのこの技術の適用とに関する。
【０００２】
より詳しくは、本発明は、その第一の側面によれば、サスペンション部材により車輪に結合されるシャシを備えた、道路走行する自動車の車輪に、この走行路の凹凸が及ぼす機械的な励起の瞬間周波数を推定する方法に関し、この方法は、少なくとも一つの第一の測定時間シーケンスの生成を含む取得手順を含んでおり、前記手順は、シャシおよび／または車輪の瞬間的な高度に関する第一の観察パラメータが取る連続値を示す、連続測定サンプルから構成される。
【背景技術】
【０００３】
このタイプの方法は、特に、特許文献１から５が示しているように、従来技術から公知である。
【０００４】
特許文献１は、路面をリアルタイムで示す信号の獲得方法を提案しており、この方法は、少なくとも一つの車輪に対する車体の揺動（スプリングの行程）を感知するセンサが測定する、相対移動の検知に基づいている。
【０００５】
道路の輪郭を示す信号は、フィルタリングにより得られる。
【０００６】
その後、特に道路の輪郭と種類とに関する適切な特徴を考慮した分類に基づいて、フィルタリングされた信号のスペクトル分析と、平均値および分散値の計算とのために、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）等の従来の方法を適用する。
【０００７】
この方法は、測定ノイズを処理できず、検知された周波数の時間的な位置特定もできないので、精度に関して固有の制限がある。
【０００８】
特許文献２は、自動車の車体と車輪との間に配置されたアクティブ支持装置群を含むアクティブサスペンションシステムに関する。
【０００９】
アクティブ支持装置群の各々は、パッシブスプリングと、対応するパッシブスプリングに直列接続された、行程手段を備えた調整部材とからなる。
【００１０】
これらの装置群は、車体に課される加速に応じて制御され、加速度計と揺動センサとが供給する信号に対して適用される低域フィルタリングにより、高周波数成分と低周波数成分とを区別して考慮することができる。
【００１１】
周波数に依存する減衰は、行程加速信号の周波数変調により得られ、この変調は、低域フィルタと、増幅器と、総和装置との組み合わせ効果によって生じる。
【００１２】
しかし、この技術は、次のような複数の制限があり、また、特有の欠陥がある。
【００１３】
第一に、この技術は、加速センサが車体の運動を検知する瞬間と、車体のこの運動を生じる励起が起こる瞬間とを隔てる遅延を無視しているので、変調により推定される周波数には、必然的に誤差が生じる。
【００１４】
一方、この技術は、瞬間周波数の識別と、時間的な位置特定を得るのに適さない。
【００１５】
さらに、フィルタの周波数は、理論的な基礎に基づいて先験的に選択されるので適応させることができず、ダンパ作用は、一定の周波数帯域では処理されない。
【００１６】
特許文献３は、加速センサからの信号に応じてダンパの調整装置を制御する方法を記載している。
【００１７】
車体による振動モードを車輪による振動モードと分離するために、上記の信号は、低域フィルタリングと帯域フィルタリングとにより分割され、低域フィルタリングのカットオフ周波数は、車輪の振動に固有の周波数を含めるために、１５〜２０Ｈｚであり、帯域フィルタリングの帯域幅は、車体による振動モードを考慮するために、１．５〜２Ｈｚの周波数を中心として０．７５〜２．５Ｈｚである。
【００１８】
この技術には、前述のケースと同じ指摘を行うことができ、モデルの誤差や測定ノイズを考慮することがいっそう不可能である。
【００１９】
文献４が記載する車両のシャシの制御方法は、ＡＢＳセンサから送られる信号処理を用いて車両のサスペンションの管理制御を可能にする監視システムを構成している。
【００２０】
この方法は、車輪の回転速度がサスペンションの行程（膨張時または圧縮時）の速度に比例するという考えに基づいて、車輪の速度信号の周波数成分と、サスペンションの行程信号の周波数成分とが同じであるという仮定を用いている。
【００２１】
車体の揺動に対してカットオフ周波数が１Ｈｚである低域フィルタリングを用い、車輪の揺動に対してカットオフ周波数が１０Ｈｚである低域フィルタリングを用いるこの方法には、前述の方法と同じ指摘がなされる。
【００２２】
特許文献５は、セミアクティブタイプのサスペンションを監視するために、車輪と車体との間の揺動行程速度の使用に基づく方法を提案している。
【００２３】
周波数の監視は、このサスペンションの作用方向の２度の方向転換を分離する時間測定により行われ、周期は、２π単位の周波数の逆数とされている。
【００２４】
そのため、５００ｍｓの符号変更の半周期を車体による振動モードの表れとみなし、５０ｍｓの符号変更の半周期を車輪による振動モードの表れとみなし、その中間の時間の半周期を快適性に関連する振動モードの表れとみなす。
【００２５】
ところで、一般に、路面における励起周波数は、センサが車体または車輪の運動を検知した瞬間に既に変化しており、この方法は、必然的に一定の誤差を含む。
【００２６】
他方で、理論上、この方法は、位相差のない正弦波信号と、周波数が瞬間的に変化しない周期的な信号とに適用されるにすぎない。
【００２７】
さらに、この方法は、センサのノイズと、モデル化の誤差とに関して、上記の指摘と同じ指摘が行われる。
【００２８】
【特許文献１】仏国特許発明第２６８３７７６号明細書
【特許文献２】仏国特許発明第２７８７０６６号明細書
【特許文献３】仏国特許発明第２７１９２６０号明細書
【特許文献４】欧州特許第０７４３２０４号明細書
【特許文献５】米国特許第５４９７３２４号明細書
【００２９】
【非特許文献１】Ｎｉｋｉａｓ、  Ｃ．Ｌ．ａｎｄＲ．Ｐａｎ著「Ｔｉｍｅ  ｄｅｌａｙ  ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ  ｉｎ  ｕｎｋｎｏｗｎ  Ｇａｕｓｓｉａｎ  ｓｐａｔｉａｌｌｙ  ｃｏｒｒｅｌａｔｅｄ  ｎｏｉｓｅ」ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．ＡＳＳＰ第３６巻１７０６−１４ページ１９８８年１１月
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００３０】
こうした状況で、本発明の目的は、従来技術よりもずっと正確かつ厳密に、自動車が走行する道路の凹凸が自動車の車輪に及ぼす機械的な励起の瞬間周波数を推定可能な方法を提案することにある。
【課題を解決するための手段】
【００３１】
このため、上記の序文に記載した包括的な定義による本発明の方法は、さらに、
−少なくとも第一の測定時間シーケンスを用いて、シャシの瞬間高度の連続推定値からなる少なくとも一つの第一の主要誘導時間シーケンスと、車輪の瞬間高度の連続推定値からなる第二の主要誘導時間シーケンスとを生成するフィルタリング手順と、−少なくとも第一および第二の主要誘導シーケンスを用いて、シャシの瞬間高度と車輪の瞬間高度との間の瞬間的な時間差の連続推定値からなる予備時間シーケンスを生成し、前記時間差の各推定値が、第一および第二の主要誘導時間シーケンスの少なくとも一つの相関関数の最適化によって得られる、時間差抽出手順と、
−予備時間シーケンスを用いて、機械的な励起の瞬間周波数の連続推定値からなる最終的な時間シーケンスを生成し、瞬間的な時間差の対応推定値により定義される観察タイムスロットで、この瞬間的な時間差が瞬間的な位相差を構成する周波数として、各周波数値が得られる周波数推定手順とを含むことを主に特徴とする。
【００３２】
測定ノイズとモデル化誤差とを組み込むことが有効である場合、フィルタリング手順は、少なくとも第一の測定時間シーケンスを用いることにより、第一の主要誘導時間シーケンスに加えて、第一の主要誘導時間シーケンスの推定にそれぞれ結合される連続分散値からなる第一の補助誘導時間シーケンスを含む、第一の誘導時間シーケンスを生成し、また、第二の主要誘導時間シーケンスに加えて、第二の主要誘導時間シーケンスの推定にそれぞれ結合される連続分散値からなる第二の補助誘導時間シーケンスを含む、第二の誘導時間シーケンスを生成し、各々の時間差推定値が、第一および第二の誘導時間シーケンスの少なくとも一つの相関関数の最適化によって得られる。
【００３３】
たとえば、取得手順中に生成された、観察パラメータに関する測定サンプルの少なくとも幾つかが、車輪に対するシャシの相対的な揺動を示す。
【００３４】
一方で、取得手順中に生成された、観察パラメータに関する測定サンプルの少なくとも幾つかは、また、シャシもしくは車輪の瞬間的な加速度を示すことができる。
【００３５】
取得手順は、連続測定サンプルからなる少なくとも一つの第二の測定時間シーケンスの生成を含むことができ、この測定サンプルは、シャシおよび／または車輪の瞬間高度に関して第二の観察パラメータが取る連続値を示す。
【００３６】
好適には、本発明による方法は、事前モデル化手順を含み、この手順は、車輪と、サスペンション部材と、シャシとからなるシステムに結合される物理的なモデルに対して、入力信号用に第一の観察パラメータを選択し、出力信号用にシャシの瞬間高度を選択する第一の逆伝達関数の生成と、入力信号用に第一の観察パラメータを選択し、出力信号用に車輪の瞬間高度を選択する第二の逆伝達関数の生成とを含む。
【００３７】
事前モデル化手順は、また、車輪と、サスペンション部材と、シャシとからなるシステムに結合される物理的なモデルに対して、入力信号用に第二の観察パラメータを選択し、出力信号用にシャシの瞬間高度を選択する第三の逆伝達関数の生成と、入力信号用に第二の観察パラメータを選択し、出力信号用に車輪の瞬間高度を選択する第四の逆伝達関数の生成とを含む。
【００３８】
変形実施形態では、事前モデル化手順が、車輪と、サスペンション部材と、シャシとからなるシステムに結合される物理的なモデルに対して、入力信号用に第二の観察パラメータを選択し、出力信号用にシャシまたは車輪の瞬間高度を選択する第五の逆伝達関数の生成と、入力信号用に第二の観察パラメータを選択し、出力信号用に第一の観察パラメータを選択する第六の逆伝達関数の生成とを含む。
【００３９】
いずれの場合にも、フィルタリング手順は、少なくとも一つのカルマンフィルタと、場合によっては、２個またはそれ以上のカルマンフィルタとによって行われる。
【００４０】
第一および第二の誘導時間シーケンスの各相関関数は、これらの第一および第二の誘導時間シーケンスの内部相関関数から構成可能である。
【００４１】
しかしながら、第一および第二の誘導時間シーケンスの各相関関数は、また、３次累積率のモデルに従って構成することもできる。
【００４２】
周波数推定手順は、可能ならばその都度、たとえば、最終的な時間シーケンスの各値を、瞬間的な位相差の対応する推定値に対して、車輪、サスペンション部材、およびシャシからなるシステムに結合される物理的なモデルを示す、少なくとも一つの方程式の解として生成する。
【００４３】
別のケースでは、周波数推定手順は、ウィグナー・ヴィル変換または擬似ウィグナー・ヴィル変換の適用により、最終的な時間シーケンスの各値を生成できる。
【００４４】
本発明の方法には多数の用途があり、特に、車両のサスペンション部材の制御、シャシの瞬間傾度の測定、走行路の凹凸の測定、車輪の空気圧の監視、および質量移動などの車両の諸特性の測定に用いることができる。
【００４５】
本発明の他の特徴および長所は、添付図面に関して少しも限定的でなく例として挙げられた以下の説明を読めば、いっそう明らかになるであろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４６】
前述のように、本発明は、道路２を走行し、サスペンション部材４、５により車輪１に結合されるシャシ３を備えた自動車の、車輪１に及ぼされる機械的な励起の瞬間周波数の推定方法に関する（図１）。
【００４７】
一般に、「サスペンション」とは、スプリング４とダンパ５とからなり、懸架される質量体、すなわち「車体」とも呼ばれる車両のシャシ３と、懸架されない質量体、たとえば車輪１とを機械的に結合するアセンブリを意味する。
【００４８】
このタイプのサスペンションの動作は、移動環境、特に道路の輪郭に完全に依存する。
【００４９】
そのため、車両が走行する道路の凹凸が、この車両の各車輪に、機械的な励起を及ぼし、本発明は、その瞬間的な周波数を推定することをめざす。
【００５０】
こうした機械的な励起に対応して、車輪１と、結合されるサスペンション部材４、５と、この車輪によって支持されるシャシ３の一部とが形成するサブシステム（図１）が選択する挙動は、それ自体よく知られているように、物理的なパラメータを介在させる２個の自由度を持つ物理的なモデルによって表すことができ、その記号および定義を以下に挙げる。
Ｍｃ：車輪により支持されるシャシの質量、単位（ｋｇ）
Ｍｒ：懸架されない質量（主に車輪の質量）、単位（ｋｇ）
Ｋｃ：サスペンションスプリングの剛性、単位ニュートンメートル（Ｎ・ｍ-1）
Ｋｒ：タイヤの剛性、単位ニュートンメートル（Ｎ・ｍ-1）
Ｒ：ダンパの減衰係数、単位ニュートンメートル秒（Ｎ・ｍ-1・ｓ）
Ｚｃ：水平基準面６に対するシャシの瞬間的な垂直位置（高度）、単位ミリメートル（ｍｍ）
Ｚｒ：水平基準面６に対する、懸架されない質量の瞬間的な垂直位置（高度）、単位ミリメートル（ｍｍ）
Ｚｓ：水平基準面６に対する、車輪の輪郭の瞬間的な垂直位置（高度）、単位ミリメートル（ｍｍ）
Ａｒ：車輪の垂直加速度、単位メートル毎秒毎秒（ｍ．ｓ-2）
Ａｃ：シャシの垂直加速度、単位メートル毎秒毎秒（ｍ．ｓ-2）
【００５１】
簡潔さを考慮して、以下の値を同様に用いる。
Ｚｒｅｌ：シャシに対する車輪の相対的な揺動（Ｚｒｅｌ＝Ｚｒ−Ｚｃ）
【００５２】
このサブシステムの成分にダイナミクス原理を適用することにより、周知のようにそこから物理的なモデルを構成し、伝達関数を導き出すことができる。この伝達関数は、サブシステムに対する入力信号とみなされる第一の物理パラメータのラプラス変換と、サブシステムの出力信号とみなされる第二の物理パラメータのラプラス変換との比として定義される。
【００５３】
記号ｊが、根−１の複素数を示し、記号ωが、関係式ω＝２πｆにより周期信号の周波数ｆに関してこの周期信号のパルスを示し、記号ｔが、時間を示し、記号ｐが、ラプラス変換の時間微分演算子と同時に係数ｊ・ω、すなわち関数ｅj・ω・tの時間微分と、この関数自体との比とを示す、広く普及している記号表記を用いることにより、特に、以下の伝達関数を計算することができる。
【００５４】
【数１】
2005510397.tif 000003
【００５５】
【数２】
2005510397.tif 000004
【００５６】
【数３】
2005510397.tif 000005
【００５７】
【数４】
2005510397.tif 000006
【００５８】
上記の例において、伝達関数Ｈ1（ｐ）は、道路の輪郭の垂直変化（Ｚｓ）がこのサブシステムに対して及ぼす励起時に車輪の瞬間的な垂直位置（Ｚｒ）で表されるものとされる、モデル化されたサブシステムの周波数応答を考慮し、この伝達関数は、道路と接し続ける車輪の多少とも目立つ傾向についての情報を与える。
【００５９】
伝達関数Ｈ2（ｐ）は、道路の輪郭の垂直変化（Ｚｓ）がこのサブシステムに対して及ぼす励起時にシャシの瞬間的な垂直位置（Ｚｃ）で表されるものとされる、モデル化されたサブシステムの周波数応答を考慮し、この伝達関数は、道路の輪郭に沿って進むシャシの多少とも目立つ傾向についての情報を与える。
【００６０】
伝達関数Ｈ3（ｐ）は、道路の輪郭の垂直変化（Ｚｓ）がこのサブシステムに対して及ぼす励起時にシャシの瞬間的な垂直加速度（Ａｃ）で表されるものとされる、モデル化されたサブシステムの周波数応答を考慮し、この伝達関数は、シャシに結合される車室に搭乗した乗員の快適性についての情報を与える。
【００６１】
他にも有効な伝達関数を計算可能である。たとえば次の通りである。
【００６２】
【数５】
2005510397.tif 000007
【００６３】
【数６】
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【００６４】
【数７】
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【００６５】
【数８】
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【００６６】
【数９】
2005510397.tif 000011
【００６７】
【数１０】
2005510397.tif 000012
【００６８】
【数１１】
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【００６９】
【数１２】
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【００７０】
【数１３】
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【００７１】
【数１４】
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【００７２】
【数１５】
2005510397.tif 000017
【００７３】
検討されるサブシステムを特徴づける様々な物理パラメータ、すなわち、Ｍｃ、Ｍｒ、Ｋｃ、ＫｒおよびＲの理論上の値が分かれば、これらの様々な伝達関数が考慮する、このサブシステムの理論上の周波数挙動を推定可能である。
【００７４】
図２は、道路の凹凸によって生じる励起周波数、すなわち係数ω／２．πに応じて、様々な伝達関数Ｈ4（ｐ）、Ｈ1（ｐ）、およびＨ2（ｐ）がとる相対的な振幅または「利得」を示している。
【００７５】
この図を調べると、２個の共鳴周波数、すなわち、上記利得が１を上回る２個の周波数が明らかになる。
【００７６】
値（１／２．π）・（Ｋｃ/Ｍｃ）1/2が比較的小さい第一の周波数は、車体による振動モードに対応し、「車体」モードとも呼ばれる。
【００７７】
値（１／２．π）・（Ｋｒ/Ｍｒ）1/2が比較的大きい第二の周波数は、懸架されない質量による振動モードに対応し、「車輪」モードとも呼ばれる。
【００７８】
この二つの固有のモードを知り、また認識することは、励起周波数を識別可能にする限り、従って、その種類とは無関係に非常に短い応答時間でダンパの状態をリアルタイムで制御可能にする限り、車両制御にもダンパ制御法則の総括にも重要である。
【００７９】
実際、ダンパが、その構造の上で割り当てられた、車体モードおよび車輪モードでシャシの振動を減少することからなる役割を自発的に十分に果たす場合、ダンパは、この二つの固有のモード以外では、それとは逆に振動を増すという明らかな傾向がみられる。
【００８０】
本発明による手段は、モデル化されたサブシステムの挙動に関して先験的に所持する情報と、この挙動を表す物理的なパラメータの瞬間測定とを組み合わせて用いて、道路の輪郭Ｚｓがこのサブシステムに与える励起周波数を見つけることからなる。励起周波数は、直接監視できない測定不能な任意の信号である。
【００８１】
しかしながら、本発明が基本的に根拠を置いているのは、励起信号の周波数を識別する際に、モデル化されたサブシステムの挙動を示す２個の伝達関数、たとえば、上記の伝達関数のうちの２個の伝達関数間の位相差が、これらの伝達関数の利得を知ることからなる情報よりもずっと貴重な情報であるという発見である。
【００８２】
事実、図２が少なくとも部分的に示しているように、質量の移動に関する情報は、利得の上では高周波領域で著しいフィルタリングが行われ、利得の値が急速にゼロに向かう傾向があり、７５Ｈｚを越えると、また、懸架された質量体の場合はそれより低い周波数であっても、測定ノイズの中に紛れ込んでしまう。
【００８３】
本発明による手段は、信号の振幅ではなく位相差を考慮しており、図３が示すように、上記の問題を回避することができる。この図は、道路の凹凸を発生する励起周波数に応じて、すなわち係数ω／２．πに応じて、様々な伝達関数Ｈ4（ｐ）、Ｈ1（ｐ）、Ｈ2（ｐ）がとる相対的な位相差の大きさを表している。
【００８４】
本発明による方法は、その実施のために、まず、取得手順を備えなければならない。取得手順は、連続測定サンプルからなる第一の測定時間シーケンスを生成することからなり、前記連続測定サンプルは、シャシおよび／または車輪の瞬間的な高度に関連する第一の観察パラメータが取る連続値を示す。
【００８５】
本発明の好適な実施形態に相当し、本発明を開示するために説明の中でずっと用いられる可能な実施例において、この取得手順は、期待される最大励起周波数の少なくとも２倍のサンプリング周波数で、シャシと車輪との間に設置された揺動センサが送る測定信号を定期的に収集し、それらを保存して処理することからなり、前記信号が、車輪に対するシャシの揺動の瞬間値、すなわちＺｒ−Ｚｃに相当するＺｒｅｌ量を示す。
【００８６】
本発明による方法は、さらに、フィルタリング手順を含み、この手順は、少なくとも第一の測定時間シーケンスから、この場合には、Ｚｒｅｌの連続値から、少なくとも２個のシーケンスを生成可能であり、これらのシーケンスは「第一の誘導時間シーケンス」および「第二の誘導時間シーケンス」と呼ばれる。
【００８７】
ここで用いられている「誘導（ｄeｒｉｖeｅ）」という語は、時間微分という数学的な演算に関するものとして解釈すべきでは全くなく、「第一の誘導時間シーケンス」および「第二の誘導時間シーケンス」が、未処理のデータではなく、処理手段から送られたデータであることを示すものとして理解しなければならない。
【００８８】
第一の誘導時間シーケンスは、シャシの瞬間的な高度の連続推定、すなわち、量Ｚｃの推定値Ｚ＾ｃを示す連続サンプルから構成された、少なくとも一つの第一の主要誘導時間シーケンスを含む。
【００８９】
好適には、第一の誘導時間シーケンスは、また、第一の主要誘導時間シーケンスの推定にそれぞれ結合される連続分散値から、すなわち、量Ｚ＾ｃの分散Ｐｃを示す連続サンプルから構成された、第一の補助誘導シーケンスを含む。
【００９０】
同様に、第二の主要誘導時間シーケンスは、車輪の瞬間的な高度の連続推定値から、すなわち、量Ｚｒの推定値Ｚ＾ｒを示す連続サンプルから構成された、少なくとも一つの第二の主要誘導時間シーケンスを含む。
【００９１】
この第二の誘導時間シーケンスは、有利には、第二の主要誘導時間シーケンスの推定値にそれぞれ結合される連続分散値から、すなわち、量Ｚ＾ｒの分散Ｐｒを示す連続サンプルから構成された、第二の補助誘導時間シーケンスを同様に含む。
【００９２】
２個の誘導時間シーケンスを得られるようにするフィルタリング手順は、好適には、後述するカルマンフィルタリングという名称で知られた信号処理技術の適用によって実施される。
【００９３】
さらに、本発明による方法は、「準備時間シーケンス」と呼ばれる一連の値を生成するために、第一および第二の誘導シーケンスを用いる時間差抽出手順を含む。
【００９４】
準備時間シーケンスは、シャシの瞬間高度と車輪の瞬間高度との間で明らかになる瞬間的な時間差の連続推定値から構成される。
【００９５】
こうした時間差の各推定値は、少なくとも第一および第二の誘導時間シーケンスの相関関数の最適化によって得られ、これらのシーケンスは、少なくとも主要誘導時間シーケンスを含み、好適には補助誘導時間シーケンスも含む。
【００９６】
相関関数の構成技術および最適化技術についても後述する。
【００９７】
本発明による方法は、さらに、準備時間シーケンスを用いて最終時間シーケンスを生成する周波数推定手順を含み、最終時間シーケンスは、モデル化されたサブシステムに車両の走行路の凹凸が及ぼす機械的な励起の瞬間周波数の連続推定値から構成される。
【００９８】
これらの周波数値の各々は、持続時間が、瞬間的な時間差を示す対応する推定値に等しいか、または少なくともほぼ等しい観察タイムスロットで、準備時間シーケンスを観察および処理することで得られる。
【００９９】
各周波数値は、時間差抽出手順の終わりに得られる瞬間的な時間差を、瞬間的な位相差として有する周波数値として選択される。
【０１００】
この特徴の説明的な性質により、位相差の概念と遅延時間の概念とを結合する関係式が再び裏付けられる。
【０１０１】
一般に、信号ｘ（ｔ）の瞬間周波数νi（ｔ）は、次のように表される。
【０１０２】
【数１６】
2005510397.tif 000018
【０１０３】
【数１７】
2005510397.tif 000019
【０１０４】
Ｚ（ｔ）：ｘ（ｔ）の分析信号
Ｈ：ヒルベルト変換
【０１０５】
双対的に（ｄｕａｌｅ）、周波数τが現われる瞬間を特徴づける群遅延νは、次のように表される。
【０１０６】
【数１８】
2005510397.tif 000020
【０１０７】
すなわち、分析信号ｚ（ｔ）＝Ａ（ｔ）．ｅjφ(t)であり、ここで、Ａ（ｔ）は、瞬間的な振幅、φ（ｔ）は、瞬間的な位相であり、Ａ（ｔ）＝｜Ｚ（ｔ）｜、φ（ｔ）＝ａｒｇ（Ｚ）である。
【０１０８】
このとき、瞬間周波数は、次のように表される。
【０１０９】
【数１９】
2005510397.tif 000021
【０１１０】
群遅延、すなわち、システムのフィルタを通る信号の伝播時間は、次のように表される。
【０１１１】
【数２０】
2005510397.tif 000022
【０１１２】
さらに、この信号の初期モデルが分かっている場合、すなわち、タイプφ＝ｆ（ω）の明らかな関係式が存在する場合、群遅延は次のように表される。
【０１１３】
【数２１】
2005510397.tif 000023
【０１１４】
より具体的には、振幅ａ、パルスωｉで、初期位相にある同一波長信号ｘ（ｔ）＝ａ．ｃｏｓ（ωｉ．ｔ＋φ0）の場合、ωｉ＝２π．νiであることが分かっているので、関連する分析信号は、次の式によって与えられる。
【０１１５】
【数２２】
2005510397.tif 000024
【０１１６】
｜Ｚ（ｔ）｜＝ａは、一定の包絡線であり、
φi（ｔ）＝２πνi．ｔ＋φ0は、瞬間的な位相であり、
νi（ｔ）＝νiは、瞬間的な周波数であり、
τ＝−ｔは、群遅延である。
【０１１７】
この場合、位相差の時間、すなわち、二つの瞬間ｔ2、ｔ1の間の時間間隔Δｔは、次のように表される。
【０１１８】
【数２３】
2005510397.tif 000025
【０１１９】
ところで、伝達関数Ｈ（ω）によって定義される経時的に不変の線形系の場合、この系の応答位相を次のような関数φ（ω）と呼ぶことが定められている。
【０１２０】
【数２４】
2005510397.tif 000026
【０１２１】
従って、この取り決めにより、位相と、群遅延または遅延τ（ω）との関係が次のように表される。
【０１２２】
【数２５】
2005510397.tif 000027
【０１２３】
最も簡単なケースでは、周波数推定手順が、最終時間シーケンスの各値を、瞬間的な位相差の対応する推定値に対して、物理的なモデルを示す少なくとも一つの等式の解として生成する。物理的なモデルは、モデル化されたサブシステムに結合され、すなわち、車輪、サスペンション部材、および車輪で支持されるシャシ部分からなるシステムに結合される。
【０１２４】
以上に述べた、本発明の第一の実施例を図４Ａに示した。
【０１２５】
ＡＣＱ取得手順の最中に、それ自体既知の揺動センサにより、量Ｚｒｅｌ、すなわちＺｒ−Ｚｃが取る連続値を示す連続測定サンプルＺｒｅｌ（ｔ1）、Ｚｒｅｌ（ｔ2）、Ｚｒｅｌ（ｔ3）等が生成される。従って、この量は、シャシの瞬間高度Ｚｃと道路の瞬間高度Ｚｒとに関連する第一の観察パラメータを構成する。
【０１２６】
このように得られた測定時間シーケンスＺｒｅｌ（ｔ）では、フィルタリング手順ＦＩＬＴにおいて、第一のカルマンフィルタＦＫ１でのフィルタリングと、第二のカルマンフィルタＦＫ２でのフィルタリングとが並行して行われる。
【０１２７】
第一のカルマンフィルタＦＫ１は、次の伝達関数から構成される。
【０１２８】
【数２６】
2005510397.tif 000028
【０１２９】
第二のカルマンフィルタＦＫ２は、次の伝達関数から構成される。
【０１３０】
【数２７】
2005510397.tif 000029
【０１３１】
ここで、カルマンフィルタリングは、任意のダイナミック系の状態の考えられる最適推定値を測定信号から決定できるデジタル反復計算のアルゴリズムであり、前記測定信号は、このシステムの監視により得られ、一般に任意の妨害による誤差を含んでいる。
【０１３２】
そのため、上記の系の状態は、各瞬間ｋで、この瞬間ｋに値Ｘｅ（ｋ）をとる状態変数ベクトルＸｅにより記述可能であると推定される。このベクトルは、所定のディメンションｎの列ベクトルである。
【０１３３】
瞬間ｋにおける値Ｘｅ（ｋ）から、瞬間ｋ＋１における値Ｘｅ（ｋ＋１）に状態変化をもたらすダイナミック系固有の容量は、ディメンションｎ×ｎのいわゆる「遷移」行列により定義され、Ａ（ｋ＋１／ｋ）と表される。
【０１３４】
さらに、この系は、「制御信号」とも呼ばれる入力信号の影響を受け、所定のディメンションｊの列ベクトルにより示され、瞬間ｋにＵ（ｋ）と記される値をとる（記号ｊは、ここでは整数であり、同じ記号の複素数と混同してはならない）。
【０１３５】
瞬間ｋ＋１に状態Ｘｅ（ｋ＋１）に達する系の容量への制御Ｕ（ｋ）の影響は、瞬間ｋにＢ（ｋ）と記されるディメンションｎ×ｊのいわゆる「制御」行列により定義される。
【０１３６】
この系は、また、一般に、瞬間ｋにＷ（ｋ）と記される値をとるディメンションｎの列ベクトルで示される状態ノイズの影響を受け、瞬間ｋ＋１に状態Ｘｅ（ｋ＋１）に達する系の容量へのこれらのノイズＷ（ｋ）の影響は、瞬間ｋにＧ（ｋ）と記されるディメンションｎ×ｎのいわゆる「ノイズ」行列により定義される。
【０１３７】
従って、一般に、瞬間ｋと瞬間ｋ＋１との間の系の状態の変化は、次のような形の「状態方程式」と呼ばれる方程式によって示される。
【０１３８】
【数２８】
2005510397.tif 000030
【０１３９】
状態の変化に応じて系が選択する挙動は、「監視信号」とも呼ばれる出力信号として表され、この信号は、瞬間ｋにおいてＹｅ（ｋ）と記される値をとる所定のディメンションｍの列ベクトルにより示される。
【０１４０】
監視値Ｙｅ（ｋ）は、瞬間ｋにおいてＣ（ｋ）と記されるディメンションｍ×ｎのいわゆる「監視」行列により、瞬間ｋにおける系の状態Ｘｄ（ｋ）に結合され、また、瞬間ｋにおいてＤ（ｋ）と記されるディメンションｍ×ｊのいわゆる「制御」行列により、入力信号Ｕ（ｋ）に結合され、瞬間ｋにおいてＶ（ｋ）と記されるディメンションｍの列ベクトルで表された、いわゆる「監視」ノイズを含む。
【０１４１】
こうした状況で、監視値Ｙｅ（ｋ）は、次のような形をとる、「観察方程式」と呼ばれる方程式で示される。
【０１４２】
【数２９】
2005510397.tif 000031
【０１４３】
行列Ａ（ｋ＋１／ｋ）、Ｂ（ｋ）、Ｃ（ｋ）、Ｄ（ｋ）およびＧ（ｋ）は、それ自体既知の方法で伝達関数から得られ、この伝達関数に基づいて、考慮されたカルマンフィルタが構成される。
【０１４４】
さらに、入力信号としてＺｒｅｌをとり、出力信号としてＺｃをとる伝達関数Ｈ5（ｐ）に基づいて構成される第一のカルマンフィルタＦＫ１の場合、制御値Ｕ（ｋ）は、連続値Ｚｒｅｌ（ｔ）からなり、監視値Ｙｅ（ｋ）は、連続値Ｚｃ（ｔ）からなるので、ベクトルＵ（ｋ）もまた分かる。
【０１４５】
同様に、入力信号としてＺｒｅｌをとり、出力信号としてＺｒをとる伝達関数Ｈ8（ｐ）に基づいて構成される第二のカルマンフィルタＦＫ２の場合、制御値Ｕ（ｋ）は、連続値Ｚｒｅｌ（ｔ）からなり、監視値Ｙｅ（ｋ）は、連続値Ｚｒ（ｔ）から構成されるので、ベクトルＵ（ｋ）もまた分かる。
【０１４６】
かくして、フィルタリング手順ＦＩＬＴは、事前モデリング手順ＭＯＤの実施を仮定し、このモデリング手順は、道路と、サスペンション部材と、結合されるシャシとからなるシステムに結合される物理的なモデルの場合、フィルタＦＫ１の実施のために伝達関数Ｈ5（ｐ）を生成し、フィルタＦＫ２の実施のために伝達関数Ｈ8（ｐ）を生成する。
【０１４７】
繰り返し実施されるフィルタリング手順ＦＩＬＴとは異なり、事前モデリング手順ＭＯＤが一回しか実施されないので、図４Ａでは、一貫性を考慮してこのモデリング手順を示していない。
【０１４８】
取り決めにより、入力信号として第一の観察パラメータＺｒｅｌを取り、出力信号としてシャシの瞬間的な高度Ｚｃをとる伝達関数Ｈ5（ｐ）は、「第一の逆伝達関数」と呼ばれ、「逆」という表現は、少なくとも厳密に物理的な観点から、揺動Ｚｒｅｌの決定において、シャシの瞬間高度Ｚｃが、結果としてではなく共同作用因として介在することにより裏付けられる。
【０１４９】
同様に、入力信号として第一の観察パラメータＺｒｅｌを取り、出力信号として車輪の瞬間的な高度Ｚｒをとる伝達関数Ｈ8（ｐ）は、「第二の逆伝達関数」と呼ぶことができる。
【０１５０】
上記の状態方程式および監視方程式において、状態ノイズＷ（ｋ）と推定ノイズＶ（ｋ）は、相関関係がなく、平均ゼロであって、共分散が分かっている白色ノイズである。
【０１５１】
初期の状態Ｘｅ（０）は任意であり、平均値Ｘ￣ｅ（０）および共分散値Ｐ（０）が分かっている。また、初期状態は、状態ノイズおよび監視ノイズから独立している。
【０１５２】
周知のように、カルマンフィルタリングは、これらの分かっているエレメント全体から、前の状態Ｘｅ（ｋ）に基づいて定義された状態Ｘｅ（ｋ＋１）に対応する監視値Ｙｅ（ｋ＋１）が与えられた場合、誤差（Ｘ＾ｅ（ｋ＋１）−Ｘｅ（ｋ＋１））が最小化される推定値Ｘ＾ｅ（ｋ＋１）を見出すことからなる。
【０１５３】
かくして、カルマンフィルタリングは、ｋの各値に対して、Ｙｅ（ｋ＋１）の推定値Ｙ＾ｅ（ｋ＋１）だけではなく、対応する分散値Ｐ（ｋ＋１）を供給する。
【０１５４】
従って、こうした状況で、第一のカルマンフィルタＦＫ１は、第一の「誘導」時間シーケンス、すなわち処理によって生じるシーケンスを生成し、このシーケンスは、シャシの瞬間高度の連続推定、すなわち量Ｚｃの推定値Ｚ＾ｃを示す連続サンプルからなる、第一の主要誘導時間シーケンスと、第一の主要誘導時間シーケンスの推定にそれぞれ結合される連続分散値、すなわち量Ｚ＾ｃの分散値Ｐｃを示す連続サンプルからなる、第一の補助誘導時間シーケンスとを含む。
【０１５５】
同様に、第二のカルマンフィルタＦＫ２は、第二の「誘導」時間シーケンスを生成し、このシーケンスは、車輪の瞬間高度の連続推定、すなわち量Ｚｒの推定値Ｚ＾ｒを示す連続サンプルからなる、第二の主要誘導時間シーケンスと、第二の主要誘導時間シーケンスの推定にそれぞれ結合される連続分散値、すなわち量Ｚ＾ｒの分散値Ｐｒを示す連続サンプルからなる、第二の補助誘導時間シーケンスとを含む。
【０１５６】
このように得られる二つの誘導シーケンス、すなわちＺ＾ｃ、ＰｃおよびＺ＾ｒ、Ｐｒは、その後、時間差抽出手順ＤＥＣＡＬによりにより処理され、この手順は、シャシの瞬間高度と車輪の瞬間高度との間で明らかになる瞬間的な時間差Ｄの連続推定値からなる、「準備時間シーケンス」と呼ばれる一連の値を出力で供給する。
【０１５７】
当業者は、「Ｄ」と記されるこの時間差が、上記の制御行列Ｄ（ｋ）と全く混同すべきでないことを理解するであろう。
【０１５８】
この時間差の抽出原理は、後述する基本モデルに帰着する。
【０１５９】
すなわち、２個の信号ｘ（ｔ）およびｙ（ｔ）は、定常信号でも任意信号でもなく、ダイナミック系の監視によって得られる。
【０１６０】
これらの信号ｘ（ｔ）およびｙ（ｔ）は、さらに、所定の観察窓で定常波とみなされる、同一の有効信号ｓ（ｔ）を含んでいるものと仮定する。
【０１６１】
信号ｘ（ｔ）およびｙ（ｔ）は、その場合、次の関係式に対応する。
【０１６２】
【数３０】
2005510397.tif 000032
【０１６３】
【数３１】
2005510397.tif 000033
【０１６４】
ここで、Ｄは、信号ｘ（ｔ）に対して信号ｙ（ｔ）が有する推定遅延を示し、ｗｘ（ｔ）およびｗｙ（ｔ）は、平均値がゼロであるガウスノイズであり、Ａは、上記のＡ（ｋ＋１／ｋ）の遷移行列と混同してはならず、信号ｘ（ｔ）に対する信号ｙ（ｔ）の相対的な振幅を示す。
【０１６５】
時間差Ｄの抽出原理は、信号ｘ（ｔ）およびｙ（ｔ）を相関関係に置くことからなり、すなわち、信号ｙ（ｔ）に連続時間差τを与え、信号ｘ（ｔ）と、このように得られた信号ｙ（ｔ）とを比較し、時間差τと遅延Ｄとを同一視して、得られた信号ｙ（ｔ）と信号ｘ（ｔ）とを最大限、類似させる。
【０１６６】
具体的には、次のような複数の明らかな技術によって、こうした相関関係に置くことができる。
【０１６７】
第一の技術は、時間差τの各値に対して、信号ｘ（ｔ）およびｙ（ｔ）の内部相関関数を計算することからなる。
【０１６８】
信号ｘ（ｔ）およびｙ（ｔ）が次の式に対応する場合、
【０１６９】
【数３２】
2005510397.tif 000034
【０１７０】
【数３３】
2005510397.tif 000035
【０１７１】
これらの信号ｘ（ｔ）およびｙ（ｔ）の内部相関関数Ｒｘｙ（τ）は、次の形状をとる。
【０１７２】
【数３４】
2005510397.tif 000036
【０１７３】
ここで、Ｒss（τ）は、信号ｓ（ｔ）の自己相関関数であり、Ｒwx、wy（τ）は、ノイズｗx（ｔ）とｗy（ｔ）の内部相関関数であり、有効信号ｓ（ｔ）とノイズｗx（ｔ）およびｗy（ｔ）とが介在する項を掛け合わせることにより、ノイズがガウスノイズである一方で、有効信号ｓ（ｔ）が観察窓において定常波であると仮定していることを考慮して、これらの項が相殺される。
【０１７４】
ノイズｗx（ｔ）およびｗy（ｔ）が相関関係にない限り、内部相関関数Ｒxy（τ）は、推定される遅延Ｄをその場合に示す値τに対して、最大値をとらなければならない。
【０１７５】
この技術は、本発明への適用において、信号ｘ（ｔ）およびｙ（ｔ）の役割を果たす、量Ｚｃの推定値Ｚ＾ｃを示す連続サンプルと、量Ｚｒの推定値Ｚ＾ｒを示す連続サンプルとの時間差を主に推定するために使用される。
【０１７６】
しかし、これらのサンプルの分散Ｐｃ、Ｐｒが同様に利用可能である場合、主要誘導時間シーケンスＺ＾ｃ、Ｚ＾ｒの初期サンプルに対して、分散値Ｐｃ、Ｐｒと相容れる個々の許容範囲にある再計算サンプルにより内部相関関数を計算してもよい。
【０１７７】
けれども、実際には、比較的良好な条件でしか、内部相関関数の計算による時間差抽出技術を使用することができない。
【０１７８】
事実、観察窓の最終寸法は、ノイズの性質について行った仮定の有効性を損なう可能性があり、その場合、内部相関関数Ｒxy（τ）の最大値が、比較的広がってしまい、観察可能なピークが全くないか、あるいは複数の同じ振幅を有するおそれがある。
【０１７９】
しかしながら、所望の時間差Ｄを抽出するには、ノイズをそれほど感知しない相関技術を用いなければならない。この相関技術は、後述する３次累積率と呼ばれる方法から構成可能である。
【０１８０】
上記の信号ｘ（ｔ）およびｙ（ｔ）は、サンプリング周期「ｔe」でサンプリングされるものと仮定され、瞬間「ｔ」は、周期（ｔe）の数「ｎ」に対応すると仮定され、これらの信号は、次のように記号で書き直すことができる。
【０１８１】
【数３５】
2005510397.tif 000037
【０１８２】
【数３６】
2005510397.tif 000038
【０１８３】
ここで、Ｄeは、整数であり、記号Ｅｎｔが、それ自体「整数部」関数を示すとき、Ｅｎｔ（Ｄ/ｔe）に等しいとみなさなければならない。
【０１８４】
すなわち、Ｐは、遅延Ｄeの期待される最大値であり、もちろん、このＰを、ラプラス変換の微分演算子「ｐ」と混同してはならない。
【０１８５】
当業者が既知の略号「ＡＲＭＡ（「Ａｕｔｏ−Ｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ  Ｍｏｖｉｎｇ−Ａｖｅｒａｇｅ」）のモデルが採用している表記法を用いることにより、信号ｙ（ｎ）は、次のように書き直すことができる。
【０１８６】
【数３７】
2005510397.tif 000039
【０１８７】
ここで、ａ（ｎ）は、遅延Ｄeの異なるあらゆる値「ｎ」に対して値ゼロの相対的な振幅であり、ｎ＝遅延Ｄeである場合はＡに等しく、「ｉ」は、整数を示すカウント指数である。
【０１８８】
こうした状況で、３次累積率は、期待値Ｅから、ｘ（ｎ）およびｙ（ｎ）の共役複素数ｘ*（ｎ）およびｙ*（ｎ）として表され、２個の時間変数τおよびρは、サンプリング周期ｔeの整数を示し、次の式によって表される。
【０１８９】
【数３８】
2005510397.tif 000040
【０１９０】
【数３９】
2005510397.tif 000041
【０１９１】
非特許文献１による作業を用いると、これらの累積率の間で、以下の反復形式をとる関係式を識別できる。
【０１９２】
【数４０】
2005510397.tif 000042
【０１９３】
２個の時間変数τおよびτρの様々な値に対して表されるこの関係式は、ａ（ｉ）で、次の形式をとる一次方程式系を形成する。
【０１９４】
【数４１】
2005510397.tif 000043
【０１９５】
この方程式系の解法により、量｜ａ（ｉ）｜の最大値を求めると、この最大値が達する係数「ｉ」の値「ｊ」を識別することができ、推定すべき遅延Ｄeは、この値と同一視される。
【０１９６】
遅延Ｄeの期待される最大値Ｐは、モデル化されたシステムの認識度に応じて選択され、この最大値は、最初は比較的高い値をとり、観察されるプロセスの認識が細かくなるにつれて遅延Ｄeに対して見出される値にリアルタイムで合わせることができる。その場合、値Ｐは、信号の観察窓を示す。
【０１９７】
ガウスノイズを除去する限り、３次累積率の使用に基づく技術が特に有効である。
【０１９８】
内部相関関数を用いた技術の場合と同様に、３次累積率を用いた技術は、信号ｘ（ｎ）およびｙ（ｎ）の役割を、推定値Ｚ＾ｃを示す連続サンプルおよび、推定値Ｚ＾ｒを示す連続サンプル、および／または分散Ｐｃ、Ｐｒを考慮して再計算されるサンプルに割り当てることによって、具体的に使用される。
【０１９９】
場合によってはＤe・ｔeとして表される遅延Ｄの連続値が示す準備時間シーケンスは、その後、周波数推定手順ＥＳＴＩＭにより処理され、この手順は、最終時間シーケンスを出力で生成する。最終時間シーケンスは、車両が走行する道路の凹凸が、モデル化されたサブシステムに及ぼす、機械的な励起の瞬間周波数「ｆ」の連続推定値からなる。
【０２００】
所望の周波数ｆに周波数推定手順ＥＳＴＩＭが割り当てる瞬間値の各々は、持続時間が、瞬間的な時間差Ｄｅの対応する推定値と等しいか、または少なくともほぼ等しい観察窓で、準備時間シーケンスを観察し、処理することによって得られる。
【０２０１】
この推定原理の説明から、上記の伝達関数の説明が裏付けられる。すなわち、
【０２０２】
【数４２】
2005510397.tif 000044
【０２０３】
φc（ｐ）が、信号Ｚｃ（ｐ）とＺｓ（ｐ）との間の位相差を示し、
φr（ｐ）が、信号Ｚｃ（ｐ）とＺｓ（ｐ）との間の位相差を示すとする。
【０２０４】
【数４３】
2005510397.tif 000045
【０２０５】
【数４４】
2005510397.tif 000046
【０２０６】
【数４５】
2005510397.tif 000047
【０２０７】
ところで、観察されたシステムの挙動から、関連する物理的なモデルの有効性が再検討されない場合、伝達関数Ｈ4（ｐ）は既知であり、次のようになる。
【０２０８】
【数４６】
2005510397.tif 000048
【０２０９】
その結果、関係式ｆ＝ω／２．πによりパルスωに結合される所望の周波数「ｆ」は、次の関係式に基づいて計算可能である。
【０２１０】
【数４７】
2005510397.tif 000049
【０２１１】
図４ＡにＴＲＩＧＯと示されたこの技術は、比較的容易に実施できるという長所がある。
【０２１２】
一方で、観察されたシステムの挙動から、関連する物理的なモデルの有効性が一時的に再検討されることがある。
【０２１３】
たとえば、Ｚｃ（ｐ）およびＺｒ（ｐ）の推定値から、観察中のサブシステムの車輪が路面を離れたことが示される場合がそうである。
【０２１４】
この場合、より高度な時間−周波数処理技術を用いることが好ましく、その有効範囲は、観察されるサブシステムのモデルの範囲に限られない。
【０２１５】
このために、当業者が既知の複数の技術、特に、「ウェーブレット変換（ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅ  ｅｎ  ｏｎｄｅｌｅｔｔｅｓ）」技術や、「ウィグナー・ヴィル変換」という名称で知られた技術を用いることができる。
【０２１６】
ウェーブレット変換技術の基本概念は、線形重畳と仮定した基本信号群に信号を分解することからなる。
【０２１７】
信号ｘ（ｔ）に関して時間と周波数との情報を一度に得るには、この信号を、時間および周波数における集中関数に分解しなければならない。
【０２１８】
これらの関数は、関数ψ（ｔ）を起点として定義され、この関数は、適切に位置特定されて振動している場合、マザーウェーブレットと呼ばれる。この呼び名は、前記関数が、位置特定されている限りにおいて振幅が小さい一つの波に類似していることを想起させる。
【０２１９】
その場合、これらの関数を定義するには、二つの条件が必要である。一つは、ｔが無限に増加するとき位置が急減することであり、もう一つは、ψ（ｔ）が波のように振動することを課す。
【０２２０】
マザーウェーブレットは、パラメータａにより定義される拡張によって、また、パラメータｂにより定義される経時的な並進によって、群ψa、b（ｔ）の他のウェーブレットを発生する。
【０２２１】
【数４８】
2005510397.tif 000050
【０２２２】
その場合、あらゆる有限のエネルギー信号は、ウェーブレットの線形の組み合わせψa、b（ｔ）として表され、この組み合わせの係数は、スカラー積である。
【０２２３】
【数４９】
2005510397.tif 000051
【０２２４】
これらの係数は、ある意味で、パラメータａによって供給されるスケールで、点ｂを中心とする信号ｘ（ｔ）の変動を測定し、この演算が、「連続ウェーブレット変換」と名づけられている。
【０２２５】
構造上、このような変換は、時間−周波数表示というよりも時間−スケール表示であるが、値ｆ0を中心として適切に周波数特定されたウェーブレットに対して、形式的な識別ｆ＝ｆ0／ａにより時間−周波数解釈を提供できる。
【０２２６】
図４Ａで使用された略号ＴＷＶで示されるウィグナー・ヴィル変換技術は、実信号の処理に際し、分析信号を用いて、これを実信号に組み合わせている。
【０２２７】
ｘ（ｔ）が実信号を示す場合、組み合わされる分析信号ｚ（ｔ）は、次のように定義される。
【０２２８】
【数５０】
2005510397.tif 000052
【０２２９】
ここで、Ｈは、上記の伝達関数と混同してはならないヒルベルト変換を示し、「ｉ」は、虚数の基数を示す。
【０２３０】
ｚ（ｆ）およびｘ（ｆ）がそれぞれフーリエ変換を示す場合、後述する特性は、以下の等式で得られる定義と同等である。
【０２３１】
【数５１】
2005510397.tif 000053
【０２３２】
最初の実信号に含まれる全ての情報は、異なる形状で、対応する分析信号のなかに見出される。
【０２３３】
ＴＷＶに分析信号を使用する主な理由は、負の周波数の形式基準に起因する干渉の問題と、実際の時間信号を余分にサンプリングする必要性とに関連する。
【０２３４】
定義上、分析信号Ｚと組み合わせたウィグナー・ヴィル変換を、次の式を満たす時間変数および周波数変数の２個の変数の関数Ｗ2から構成する。
【０２３５】
【数５２】
2005510397.tif 000054
【０２３６】
ＴＷＶ技術の強さは、０次と１次の規格化されたモーメントが、次の式により、瞬間周波数ｆx（ｔ）と実信号の群遅延とを直接供給することにある。
【０２３７】
【数５３】
2005510397.tif 000055
【０２３８】
ＴＷＶの実施に際して発生しうる問題は、実際には観察時間が信号全体の時間よりもずっと短いことがよくあるのに、この変換計算が信号全体を考慮し、基本的に有限時間の信号に対してのみ可能であることに関連している。
【０２３９】
しかし、この問題は、観察窓で区切られる信号区間にＴＷＶを実施可能な、擬似ヴィグナー・ヴィルと呼ばれるＴＷＶの高位の仕様を用いることによって解決できる。
【０２４０】
上記の方法は、図４Ｂ、４Ｃが示す他の変形実施形態の対象となりうる。
【０２４１】
変形実施形態（図４Ｂ）は、第一の観察パラメータとしてシャシの瞬間加速度Ａｃを用いて、以下の伝達関数から第一のカルマンフィルタＦＫ１を構成することからなる。
【０２４２】
【数５４】
2005510397.tif 000056
【０２４３】
また、以下の伝達関数から第二のカルマンフィルタＦＫ２を構成することからなる。
【０２４４】
【数５５】
2005510397.tif 000057
【０２４５】
別の変形実施形態（図４Ｃ）は、第一の観察パラメータとして車輪の瞬間加速度Ａｒを用いて、以下の伝達関数から第一のカルマンフィルタＦＫ１を構成することからなる。
【０２４６】
【数５６】
2005510397.tif 000058
【０２４７】
また、以下の伝達関数から第二のカルマンフィルタＦＫ２を構成することからなる。
【０２４８】
【数５７】
2005510397.tif 000059
【０２４９】
図５Ａは、シャシおよび／または車輪の瞬間高度に関連する２個の観察パラメータ、この場合には、シャシに対する車輪の相対的な揺動Ｚｒｅｌ（Ｚｒｅｌ＝Ｚｒ−Ｚｃ）とシャシの垂直加速度Ａｃとを用いることによる、本発明の別の実施形態の第一の変形実施形態を示している。
【０２５０】
この場合、取得手順ＡＣＱは、第一および第二の測定時間シーケンスＺｒｅｌ、Ａｃをそれぞれ生成する２個の取得下位手順ＡＣＱ＿１およびＡＣＱ＿２を含む。
【０２５１】
事前モデリング手順ＭＯＤは、その場合、車輪、サスペンション部材、およびシャシからなるシステムに結合される物理的なモデルに対して、入力信号としてＺｒｅｌ、出力信号としてＺｃをとる伝達関数Ｈ5（ｐ）の生成と、入力信号としてＺｒｅｌ、出力信号としてＺｒをとる伝達関数Ｈ8（ｐ）の生成とだけではなく、入力信号としてＡｃ、出力信号としてＺｃをとる伝達関数Ｈ12（ｐ）の生成と、入力信号としてＡｃ、出力信号としてＺｒをとる伝達関数Ｈ9（ｐ）の生成とを含む。
【０２５２】
フィルタリング手順ＦＩＬＴは、その場合、それぞれ第一および第二の誘導時間シーケンス、すなわちＺ＾ｃ、ＰｃおよびＺ＾ｒ、ｐｒをそれぞれ供給する２個のカルマンフィルタＦＫ３、ＦＫ４を使用し、カルマンフィルタＦＫ３は、たとえば、伝達関数Ｈ5（ｐ）、Ｈ12（ｐ）から構成され、カルマンフィルタＦＫ４は、伝達関数Ｈ8（ｐ）、Ｈ9（ｐ）から構成される。
【０２５３】
誘導時間シーケンスの生成により、図４Ａ〜図４Ｃを参照しながら記載した実施形態と同様に処理を続行できる。
【０２５４】
図５Ｂは、シャシおよび／または車輪の瞬間高度に関する２個の観察パラメータを使用した、本発明の別の変形実施形態を示しており、この変形実施形態は、この場合、シャシに対する車輪の相対的な揺動Ｚｒｅｌ（Ｚｒｅｌ＝Ｚｒ−Ｚｃ）と、車輪の垂直加速度Ａｒとを用いている。
【０２５５】
この場合、取得手順ＡＣＱは、第一および第二の測定時間シーケンスＺｒｅｌ、Ａｒをそれぞれ生成する２個の取得下位手順ＡＣＱ＿１およびＡＣＱ＿２を含む。
【０２５６】
事前モデリング手順ＭＯＤは、その場合、車輪、サスペンション部材、およびシャシからなるシステムに結合される物理的なモデルに対して、入力信号としてＺｒｅｌ、出力信号としてＺｃをとる伝達関数Ｈ5（ｐ）の生成と、入力信号としてＺｒｅｌ、出力信号としてＺｒをとる伝達関数Ｈ8（ｐ）の生成とだけではなく、入力信号としてＡｒ、出力信号としてＺｃをとる伝達関数Ｈ13（ｐ）の生成と、入力信号としてＡｒ、出力信号としてＺｒをとる伝達関数Ｈ14（ｐ）の生成とを含む。
【０２５７】
フィルタリング手順ＦＩＬＴは、その場合、それぞれ第一および第二の誘導時間シーケンス、すなわちＺ＾ｃ、ＰｃおよびＺ＾ｒ、ｐｒをそれぞれ供給する２個のカルマンフィルタＦＫ３、ＦＫ４を使用し、カルマンフィルタＦＫ３は、たとえば、伝達関数Ｈ5（ｐ）、Ｈ13（ｐ）から構成され、カルマンフィルタＦＫ４は、伝達関数Ｈ8（ｐ）、Ｈ14（ｐ）から構成される。
【０２５８】
誘導時間シーケンスの生成により、図４Ａ〜図４Ｃを参照しながら記載した実施形態と同様に処理を続行可能である。
【０２５９】
図５Ｃは、シャシおよび／または車輪の瞬間高度に関する２個の観察パラメータを使用した、本発明のさらに別の変形実施形態を示しており、この変形実施形態は、この場合、シャシの垂直加速度Ａｃと、車輪の垂直加速度Ａｒとを用いている。
【０２６０】
この場合、取得手順ＡＣＱは、第一および第二の測定時間シーケンスＡｃ、Ａｒをそれぞれ生成する２個の取得下位手順ＡＣＱ＿１およびＡＣＱ＿２を含む。
【０２６１】
事前モデリング手順ＭＯＤは、その場合、車輪、サスペンション部材、およびシャシからなるシステムに結合される物理的なモデルに対して、入力信号としてＡｃ、出力信号としてＺｃをとる伝達関数Ｈ12（ｐ）の生成と、入力信号としてＡｃ、出力信号としてＺｒをとる伝達関数Ｈ9（ｐ）の生成とだけではなく、入力信号としてＡｒ、出力信号としてＺｃをとる伝達関数Ｈ13（ｐ）の生成と、入力信号としてＡｒ、出力信号としてＺｒをとる伝達関数Ｈ14（ｐ）の生成とを含む。
【０２６２】
フィルタリング手順ＦＩＬＴは、その場合、それぞれ第一および第二の誘導時間シーケンス、すなわちＺ＾ｃ、ＰｃおよびＺ＾ｒ、ｐｒをそれぞれ供給する２個のカルマンフィルタＦＫ３、ＦＫ４を使用し、カルマンフィルタＦＫ３は、たとえば、伝達関数Ｈ12（ｐ）、Ｈ13（ｐ）から構成され、カルマンフィルタＦＫ４は、伝達関数Ｈ9（ｐ）、Ｈ14（ｐ）から構成される。
【０２６３】
誘導時間シーケンスの生成により、図４Ａ〜図４Ｃを参照しながら記載した実施形態と同様に処理を続行できる。
【０２６４】
図６Ａは、同様に、２個の観察パラメータＺｒｅｌ、Ａｃを使用する本発明の第三の実施形態の第一の変形実施形態を示しており、従って、取得手順ＡＣＱは、ここでもまた、第一および第二の測定時間シーケンスＺｒｅｌ、Ａｃをそれぞれ生成する２個の取得下位手順ＡＣＱ＿１およびＡＣＱ＿２を含む。
【０２６５】
この場合、伝達関数Ｈ5（ｐ）、Ｈ8（ｐ）の生成に加えて、事前モデリング手順ＭＯＤが、たとえば、入力信号としてＡｃ、出力信号としてＺｒをとる伝達関数Ｈ9（ｐ）の生成と、入力信号としてＡｃ、出力信号としてＺｒｅｌをとる伝達関数Ｈ6（ｐ）の生成とを含む。
【０２６６】
フィルタリング手順ＦＩＬＴは、その場合、これらの伝達関数の集合から構成されて、２個の誘導時間シーケンス、すなわちＺ＾ｃ、ＰｃおよびＺ＾ｒ、Ｐｒをそれぞれ供給する単一のカルマンフィルタＦＫ５だけを使用する。
【０２６７】
その後の処理は、誘導時間シーケンスの生成により、図４Ａ〜図４Ｃを参照しながら記載した実施形態と同様に実施可能である。
【０２６８】
図６Ｂは、この場合、２個の観察パラメータＡｒ、Ｚｒｅｌを使用する本発明の第三の実施形態の第二の変形実施形態を示しており、従って、取得手順ＡＣＱは、ここでもまた、第一および第二の測定時間シーケンスＡｒ、Ｚｒｅｌをそれぞれ生成する２個の取得下位手順ＡＣＱ＿１およびＡＣＱ＿２を含む。
【０２６９】
この場合、伝達関数Ｈ13（ｐ）、Ｈ14（ｐ）の生成に加えて、事前モデリング手順ＭＯＤが、たとえば、入力信号としてＺｒｅｌ、出力信号としてＺｒをとる伝達関数Ｈ8（ｐ）の生成と、入力信号としてＺｒｅｌ、出力信号としてＡｒをとる伝達関数Ｈ11-1（ｐ）の生成とを含む。
【０２７０】
フィルタリング手順ＦＩＬＴは、その場合、これらの伝達関数の集合から構成されて、２個の誘導時間シーケンス、すなわちＺ＾ｃ、ＰｃおよびＺ＾ｒ、Ｐｒをそれぞれ供給する単一のカルマンフィルタＦＫ５だけを使用する。
【０２７１】
その後の処理は、誘導時間シーケンスの生成により、図４Ａ〜図４Ｃを参照しながら記載した実施形態と同様に実施可能である。
【０２７２】
図６Ｃは、この場合、２個の観察パラメータＡｃ、Ａｒを使用する本発明の第三の実施形態の第三の変形実施形態を示しており、従って、取得手順ＡＣＱは、ここでもまた、第一および第二の測定時間シーケンスＡｃ、Ａｒをそれぞれ生成する２個の取得下位手順ＡＣＱ＿１およびＡＣＱ＿２を含む。
【０２７３】
この場合、伝達関数Ｈ12（ｐ）、Ｈ9（ｐ）の生成に加えて、事前モデリング手順ＭＯＤが、たとえば、入力信号としてＡｒ、出力信号としてＺｒをとる伝達関数Ｈ14（ｐ）の生成と、入力信号としてＡｒ、出力信号としてＡｃをとる伝達関数Ｈ4（ｐ）の生成とを含む。
【０２７４】
フィルタリング手順ＦＩＬＴは、その場合、これらの伝達関数の集合から構成されて、２個の誘導時間シーケンス、すなわちＺ＾ｃ、ＰｃおよびＺ＾ｒ、Ｐｒをそれぞれ供給する単一のカルマンフィルタＦＫ５だけを使用する。
【０２７５】
その後の処理は、誘導時間シーケンスの生成により、図４Ａ〜図４Ｃを参照しながら記載した実施形態と同様に実施可能である。
【０２７６】
図６Ａ〜６Ｃに示した第三の実施形態は、量Ｚ＾ｃ、Ｚ＾ｒを推定するためのマスターセンサと、これを確認するための第二のセンサとを用いている。
【０２７７】
図６Ａ〜６Ｃに対応する変形実施形態では、トルク（マスタートルク、スレーブトルク）が、連続して次のようになる。
【０２７８】
【数５８】
2005510397.tif 000060
【０２７９】
しかしながら、以上の説明を読んだ当業者がこれを理解するように、次のようなトルク（マスタートルク、スレーブトルク）を使用することも可能である。
【０２８０】
【数５９】
2005510397.tif 000061
【０２８１】
さらに、Ｚｒと、第一の観察手段（センサ）を確認する代わりに、第二のセンサを単一フィルタに組み合わせて量Ｚ＾ｃ、Ｚ＾ｒを推定することも可能である。
【０２８２】
この方法は、様々に応用でき、特に、サスペンション部材の制御の決定、車両のシャシの瞬間傾度の決定、あるいはこの車両が走行する道路の凹凸の決定を可能にするために使用可能である。
【０２８３】
また、モデリングエラーを考慮可能なカルマンフィルタリングの特性を利用する限りにおいて、本発明による方法は、変化しうるパラメータの決定、たとえば車両の車輪の空気圧の監視、車両の質量の監視、あるいはサスペンションの各種パラメータの監視に適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【０２８４】
【図１】車両の四分の一からなるモデル化されたサブシステムの諸要素を示す図である。
【図２】周波数の関数として複数の伝達関数の振幅変化を示すグラフである。
【図３】周波数の関数として複数の伝達関数の位相変化を示すグラフである。
【図４Ａ】本発明の方法による第一の実施形態の三つの変形実施形態を示す図である。
【図４Ｂ】本発明の方法による第一の実施形態の三つの変形実施形態を示す図である。
【図４Ｃ】本発明の方法による第一の実施形態の三つの変形実施形態を示す図である。
【図５Ａ】本発明の方法による第二の実施形態の三つの変形実施形態を示す図である。
【図５Ｂ】本発明の方法による第二の実施形態の三つの変形実施形態を示す図である。
【図５Ｃ】本発明の方法による第二の実施形態の三つの変形実施形態を示す図である。
【図６Ａ】本発明の方法による第三の実施形態の三つの変形実施形態を示す図である。
【図６Ｂ】本発明の方法による第三の実施形態の三つの変形実施形態を示す図である。
【図６Ｃ】本発明の方法による第三の実施形態の三つの変形実施形態を示す図である。
【符号の説明】
【０２８５】
１  車輪
２  道路
３  シャシ
４、５  サスペンション部材
６  水平基準面
【図１】
2005510397.tif 000062
【図２】
2005510397.tif 000063
【図３】
2005510397.tif 000064
【図４Ａ】
2005510397.tif 000065
【図４Ｂ】
2005510397.tif 000066
【図４Ｃ】
2005510397.tif 000067
【図５Ａ】
2005510397.tif 000068
【図５Ｂ】
2005510397.tif 000069
【図５Ｃ】
2005510397.tif 000070
【図６Ａ】
2005510397.tif 000071
【図６Ｂ】
2005510397.tif 000072
【図６Ｃ】
2005510397.tif 000073
【国際調査報告】
2005510397.tif 000074
2005510397.tif 000075
2005510397.tif 000076
2005510397.tif 000077
2005510397.tif 000078
2005510397.tif 000079
2005510397.tif 000080
2005510397.tif 000081