(57)【要約】【課題】従来とは異なるアプローチで、スペクトル特性を評価することができるタイヤの空気圧状態の判定装置を提供する。【解決手段】車両に装着されたタイヤの空気圧状態を判定する判定装置が提供される。前記判定装置は、データ導出部と、フィルタリング部と、積分部と、判定部とを備える。前記データ導出部は、前記タイヤの時系列の回転速度信号から、前記タイヤの回転加速度又は回転速度の時系列データを導出する。前記フィルタリング部は、前記時系列データに特定の周波数帯の成分を抽出するデジタルフィルタを適用して、特定周波数帯時系列データを抽出する。前記積分部は、前記特定の周波数帯における前記時系列データのスペクトルの積分値又はこれに応じた値として、前記特定周波数帯時系列データに基づく関数を時間領域で積分した積分値である時間領域積分値を算出する。前記判定部は、前記時間領域成分値に基づいて、前記タイヤの空気圧状態を判定する。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両に装着されたタイヤの空気圧状態を判定する判定装置であって、
前記タイヤの時系列の回転速度信号から、前記タイヤの回転加速度又は回転速度の時系列データを導出するデータ導出部と、
前記時系列データに特定の周波数帯の成分を抽出するデジタルフィルタを適用して、特定周波数帯時系列データを抽出するフィルタリング部と、
前記特定の周波数帯における前記時系列データのスペクトルの積分値又はこれに応じた値として、前記特定周波数帯時系列データに基づく関数を時間領域で積分した積分値である時間領域積分値を算出する積分部と、
前記時間領域積分値に基づいて、前記タイヤの空気圧状態を判定する判定部と
を備える、
判定装置。
【請求項２】
前記積分部は、前記時間領域積分値を、前記特定周波数帯時系列データに含まれる各時刻のデータの値の移動平均であって、過去のデータの重みが軽くなるように算出される移動平均に基づいて決定する、
請求項１に記載の判定装置。
【請求項３】
前記積分部は、前記時間領域積分値を、前記特定周波数帯時系列データに含まれる各時刻のデータの値の指数移動平均に基づいて決定する、
請求項２に記載の判定装置。
【請求項４】
前記特定の周波数帯は、前記時系列データのスペクトルのねじり共振ピーク周波数付近の周波数帯である、
請求項１から３のいずれかに記載の判定装置。
【請求項５】
前記フィルタリング部は、前記時系列データに第１周波数帯の成分を抽出する第１デジタルフィルタを適用して、第１特定周波数帯時系列データを抽出するとともに、前記時系列データに第２周波数帯の成分を抽出する第２デジタルフィルタを適用して、第２特定周波数帯時系列データを抽出し、
前記積分部は、前記第１周波数帯における前記時系列データのスペクトルの積分値又はこれに応じた値として、前記第１特定周波数帯時系列データに基づく第１関数を時間領域で積分した第１時間領域積分値を算出するとともに、前記第２周波数帯における前記時系列データのスペクトルの積分値又はこれに応じた値として、前記第２特定周波数帯時系列データに基づく第２関数を時間領域で積分した第２時間領域積分値を算出し、
前記判定部は、前記第１時間領域積分値に対する前記第２時間領域積分値の値に応じて、前記タイヤの空気圧状態を判定する、
請求項１から４のいずれかに記載の判定装置。
【請求項６】
前記第１周波数帯は、前記時系列データのスペクトルのばね下共振ピーク周波数付近の周波数帯であり、前記第２周波数帯は、前記時系列データのスペクトルのねじり共振ピーク周波数付近の周波数帯である、
請求項５に記載の判定装置。
【請求項７】
前記第２周波数帯は、前記ねじり共振ピーク周波数付近の周波数帯であって、前記ねじり共振ピーク周波数を基準として低周波側又は高周波側に偏った周波数帯である、
請求項６に記載の判定装置。
【請求項８】
前記判定部による判定結果に応じて、前記タイヤが減圧状態にあることを警報する警報部
をさらに備える、
請求項１から７のいずれかに記載の計測装置。
【請求項９】
車両に装着されたタイヤの空気圧状態を判定する判定方法であって、
前記タイヤの時系列の回転速度信号から、前記タイヤの回転加速度又は回転速度の時系列データを導出するステップと、
前記時系列データに特定の周波数帯の成分を抽出するデジタルフィルタを適用して、特定周波数帯時系列データを抽出するステップと、
前記特定の周波数帯における前記時系列データのスペクトルの積分値又はこれに応じた値として、前記特定周波数帯時系列データに基づく関数を時間領域で積分した積分値である時間領域積分値を算出するステップと、
前記時間領域積分値に基づいて、前記タイヤの空気圧状態を判定するステップと
を含む、
判定方法。
【請求項１０】
車両に装着されたタイヤの空気圧状態を判定する判定プログラムであって、
前記タイヤの時系列の回転速度信号から、前記タイヤの回転加速度又は回転速度の時系列データを導出するステップと、
前記時系列データに特定の周波数帯の成分を抽出するデジタルフィルタを適用して、特定周波数帯時系列データを抽出するステップと、
前記特定の周波数帯における前記時系列データのスペクトルの積分値又はこれに応じた値として、前記特定周波数帯時系列データに基づく関数を時間領域で積分した積分値である時間領域積分値を算出するステップと、
前記時間領域積分値に基づいて、前記タイヤの空気圧状態を判定するステップと
をコンピュータに実行させる、
判定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両に装着されたタイヤの空気圧状態を判定する判定装置、方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
車両を快適に走行させるためには、タイヤの空気圧が調整されていることが重要である。空気圧が適正値を下回ると、乗り心地や燃費が悪くなるという問題が生じ得るからである。このため、従来より、タイヤの減圧を自動的に検出するシステム（Ｔｉｒｅ  Ｐｒｅｓｓｕｒｅ  Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ；ＴＰＭＳ）が研究されている。タイヤが減圧しているという情報は、例えば、運転者への警報に用いることができる。
【０００３】
タイヤの減圧を検出する方式には、タイヤに圧力センサを取り付ける等して、タイヤの空気圧を直接的に計測する方式の他、他の指標値を用いてタイヤの減圧を間接的に評価する方式がある。このような間接的な評価方式の１つとしては、共振周波数方式（Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｍｅｔｈｏｄ；ＲＦＭ）とが知られている。ＲＦＭは、減圧により車輪速の周波数特性が変化することを利用するものである。
【０００４】
特許文献１は、ＲＦＭの１つの態様を開示している。具体的には、車輪速信号をフーリエ変換してスペクトル特性を導出し、このスペクトル特性に基づいてタイヤの空気圧を判定している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特表２０１０−５２１６８５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１の態様では、複雑なフーリエ変換の処理が行われるため、計算負荷が過大になる傾向がある。特にこれを車載のコンピュータ等で実現することは、時として実用的ではない。この点、特許文献１は、フーリエ変換を行わずに、ＡＲ（自己回帰）モデルを用いて、スペクトル特性を導出することも開示している。しかしながら、ＡＲモデルを用いたアルゴリズムも、依然として複雑であり、必ずしも計算負荷が十分に低下するとは限らない。また、仮に計算負荷の問題が解消したとしても、次は例えば、精度の問題が招来するかもしれない。従って、依然として、特許文献１とは別のアプローチにより、スペクトル特性を評価する手法の開発が望まれる。
【０００７】
本発明は、タイヤの空気圧状態を判定するために、従来とは異なるアプローチでスペクトル特性を評価することができるタイヤの空気圧状態の判定装置、方法及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の第１観点に係る判定装置は、車両に装着されたタイヤの空気圧状態を判定する判定装置であって、データ導出部と、フィルタリング部と、積分部と、判定部とを備える。前記データ導出部は、前記タイヤの時系列の回転速度信号から、前記タイヤの回転加速度又は回転速度の時系列データを導出する。前記フィルタリング部は、前記時系列データに特定の周波数帯の成分を抽出するデジタルフィルタを適用して、特定周波数帯時系列データを抽出する。前記積分部は、前記特定の周波数帯における前記時系列データのスペクトルの積分値又はこれに応じた値として、前記特定周波数帯時系列データに基づく関数を時間領域で積分した積分値である時間領域積分値を算出する。前記判定部は、前記時間領域成分値に基づいて、前記タイヤの空気圧状態を判定する。
【０００９】
本発明の第２観点に係る判定装置は、第１観点に係る判定装置であって、前記積分部は、前記時間領域成分値を、前記特定周波数帯時系列データに含まれる各時刻のデータの値の移動平均であって、過去のデータの重みが軽くなるように算出される移動平均に基づいて決定する。
【００１０】
本発明の第３観点に係る判定装置は、第２観点に係る判定装置であって、前記積分部は、前記時間領域成分値を、前記特定周波数帯時系列データに含まれる各時刻のデータの値の指数移動平均に基づいて決定する。
【００１１】
本発明の第４観点に係る判定装置は、第１観点から第３観点のいずれかに係る判定装置であって、前記特定の周波数帯は、前記時系列データのスペクトルのねじり共振ピーク周波数付近の周波数帯である。
【００１２】
本発明の第５観点に係る判定装置は、第１観点から第４観点のいずれかに係る判定装置であって、前記フィルタリング部は、前記時系列データに第１周波数帯の成分を抽出する第１デジタルフィルタを適用して、第１特定周波数帯時系列データを抽出するとともに、前記時系列データに第２周波数帯の成分を抽出する第２デジタルフィルタを適用して、第２特定周波数帯時系列データを抽出する。前記積分部は、前記積分部は、前記第１周波数帯における前記時系列データのスペクトルの積分値又はこれに応じた値として、前記第１特定周波数帯時系列データに基づく第１関数を時間領域で積分した第１時間領域積分値を算出するとともに、前記第２周波数帯における前記時系列データのスペクトルの積分値又はこれに応じた値として、前記第２特定周波数帯時系列データに基づく第２関数を時間領域で積分した第２時間領域積分値を算出する。前記判定部は、前記第１時間領域積分値に対する前記２時間領域積分値の値に応じて、前記タイヤの空気圧状態を判定する。
【００１３】
本発明の第６観点に係る判定装置は、第５観点に係る判定装置であって、前記第１周波数帯は、前記時系列データのスペクトルのばね下共振ピーク周波数付近の周波数帯である。前記第２周波数帯は、前記時系列データのスペクトルのねじり共振ピーク周波数付近の周波数帯である。
【００１４】
本発明の第７観点に係る判定装置は、第６観点に係る判定装置であって、前記第２周波数帯は、前記ねじり共振ピーク周波数付近の周波数帯であって、前記ねじり共振ピーク周波数を基準として低周波側又は高周波側に偏った周波数帯である。
【００１５】
本発明の第８観点に係る判定装置は、第１観点から第７観点のいずれかに係る判定装置であって、警報部をさらに備える。前記警報部は、前記判定部による判定結果に応じて、前記タイヤが減圧状態にあることを警報する。
【００１６】
本発明の第９観点に係る判定方法は、車両に装着されたタイヤの空気圧状態を判定する判定方法であって、以下のステップを含む。
（１）前記タイヤの時系列の回転速度信号から、前記タイヤの回転加速度又は回転速度の時系列データを導出するステップ。
（２）前記時系列データに特定の周波数帯の成分を抽出するデジタルフィルタを適用して、特定周波数帯時系列データを抽出するステップ。
（３）前記特定の周波数帯における前記時系列データのスペクトルの積分値又はこれに応じた値として、前記特定周波数帯時系列データに基づく関数を時間領域で積分した積分値である時間領域積分値を算出するステップ。
（４）前記時間領域積分値に基づいて、前記タイヤの空気圧状態を判定するステップ。
【００１７】
本発明の第１０観点に係る判定プログラムは、車両に装着されたタイヤの空気圧状態を判定する判定方法であって、以下のステップをコンピュータに実行させる。
（１）前記タイヤの時系列の回転速度信号から、前記タイヤの回転加速度又は回転速度の時系列データを導出するステップ。
（２）前記時系列データに特定の周波数帯の成分を抽出するデジタルフィルタを適用して、特定周波数帯時系列データを抽出するステップ。
（３）前記特定の周波数帯における前記時系列データのスペクトルの積分値又はこれに応じた値として、前記特定周波数帯時系列データに基づく関数を時間領域で積分した積分値である時間領域積分値を算出するステップ。
（４）前記時間領域積分値に基づいて、前記タイヤの空気圧状態を判定するステップ。
【発明の効果】
【００１８】
本発明の第１観点によれば、タイヤの回転加速度又は回転速度の時系列データにデジタルフィルタを適用することにより、当該時系列データから、特定の周波数帯の成分に対応する特定周波数帯時系列データが抽出される。そして、この特定周波数帯時系列データに基づく関数が時間領域で積分される。この時間領域積分値は、パーセバルの定理によれば、特定の周波数帯におけるフィルタリング前の時系列データのスペクトルの積分値又はこれに応じた値となるように算出することができる。従って、ここでは、タイヤの空気圧状態を判定するために、従来とは異なるアプローチで、スペクトル特性を評価することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明の一実施形態に係るタイヤの空気圧状態の判定装置が車両に搭載された様子を示す模式図。
【図２】タイヤの空気圧状態の判定装置の電気的構成を示すブロック図。
【図３】減圧検出処理の流れを示すフローチャート。
【図４】減圧検出のために算出される積分値を説明する図。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、図面を参照しつつ、本発明の一実施形態に係るタイヤの空気圧状態の判定装置、方法及びプログラムについて説明する。
【００２１】
＜１．タイヤの空気圧状態の判定装置の構成＞
図１は、タイヤの空気圧状態の判定装置２が車両１に搭載された様子を示す模式図である。判定装置２は、車両１に搭載される制御ユニットとして実現され、タイヤＦＬ，ＦＲ，ＲＬ，ＲＲの空気圧状態を判定する。車両１は、４輪車両であり、左前輪タイヤＦＬ、右前輪タイヤＦＲ、左後輪タイヤＲＬ及び右後輪タイヤＲＲを備えている。判定装置２は、これらのタイヤＦＬ，ＦＲ，ＲＬ，ＲＲの減圧を検出する機能を備えており、タイヤＦＬ，ＦＲ，ＲＬ，ＲＲの減圧が検出されると、車両１に搭載されている警報表示器３を介してその旨の警報を行う。このような減圧検出処理の流れの詳細については、後述する。
【００２２】
タイヤＦＬ，ＦＲ，ＲＬ，ＲＲの空気圧状態は、車輪速（回転速度）に基づいて判定される。タイヤＦＬ，ＦＲ，ＲＬ，ＲＲ（より正確には、タイヤＦＬ，ＦＲ，ＲＬ，ＲＲが取り付けられている車輪）には、各々、車輪速センサ６が取り付けられており、車輪速センサ６は、各々、自身の取り付けられた車輪の車輪速を表す信号（回転速度信号）を検出する。車輪速センサ６は、判定装置２に通信線５ａを介して接続されており、車輪速センサ６で検出された回転速度信号は、通信線５ａを介してリアルタイムに判定装置２に送信される。
【００２３】
車輪速センサ６としては、走行中のタイヤＦＬ，ＦＲ，ＲＬ，ＲＲの回転速度を検出できるものであれば、どのようなものでも用いることができる。例えば、電磁ピックアップの出力信号から回転速度を測定するタイプのセンサを用いることもできるし、ダイナモのように回転を利用して発電を行い、このときの電圧から回転速度を測定するタイプのセンサを用いることもできる。車輪速センサ６の取り付け位置も、特に限定されず、回転速度の検出が可能である限り、センサの種類に応じて、適宜、選択することができる。
【００２４】
図２は、判定装置２の電気的構成を示すブロック図である。判定装置２は、ハードウェアとしては、車両１に搭載されている制御ユニットであり、図２に示されるとおり、Ｉ／Ｏインターフェース１１、ＣＰＵ１２、ＲＯＭ１３、ＲＡＭ１４、及び不揮発性で書き換え可能な記憶装置１５を備えている。Ｉ／Ｏインターフェース１１は、車輪速センサ６、警報表示器３等の外部装置との通信を実現する通信装置である。ＲＯＭ１３には、車両１の各部の動作を制御するためのプログラム７が格納されている。プログラム７は、ＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体９からＲＯＭ１３へと書き込まれる。ＣＰＵ１２は、ＲＯＭ１３からプログラム７を読み出して実行することにより、仮想的にデータ導出部２１、フィルタリング部２２、積分部２３、判定部２４、警報部２５、及び学習部２６として動作する。各部２１〜２６の動作の詳細は、後述する。記憶装置１５は、ハードディスクやフラッシュメモリ等で構成される。なお、プログラム７の格納場所は、ＲＯＭ１３ではなく、記憶装置１５であってもよい。ＲＡＭ１４及び記憶装置１５は、ＣＰＵ１２の演算に適宜使用される。
【００２５】
警報表示器３は、減圧が起きている旨をユーザに伝えることができる限り、例えば、液晶表示素子や液晶モニター等、任意の態様で実現することができる。例えば、警報表示器３は、四輪タイヤＦＬ，ＦＲ，ＲＬ，ＲＲにそれぞれに対応する４つのランプを、タイヤの実際の配列に併せて配置したものとすることができる。また、ランプは１つだけであってもよく、いずれかのタイヤで減圧が検出された場合に点灯するように構成することもできる。警報表示器３の取り付け位置も、適宜選択することができるが、例えば、インストルメントパネル上等、ドライバーに分かりやすい位置に設けることが好ましい。制御ユニット（判定装置２）がカーナビゲーションシステムに接続される場合には、カーナビゲーション用のモニターを警報表示器３として使用することも可能である。警報表示器３としてモニターが使用される場合、警報はモニター上に表示されるアイコンや文字情報とすることができる。
【００２６】
＜２．減圧検出処理＞
以下、図３を参照しつつ、タイヤＦＬ，ＦＲ，ＲＬ，ＲＲの減圧を検出するための減圧検出処理について説明する。図３に示す減圧検出処理は、例えば、車両１の走行が開始したときに開始し、走行が停止したときに終了する。なお、以下では、簡単のため、左前輪タイヤＦＬの減圧が検出される様子を説明するが、残りのタイヤＦＲ，ＲＬ，ＲＲについても同様の処理が行われるものとする。
【００２７】
まず、ステップＳ１では、データ導出部２１が、車輪速センサ６から時々刻々送信されてくるタイヤＦＬの回転速度信号を取得する。回転速度信号は、Ｉ／Ｏインターフェース１１を介して受信され、データ導出部２１は、これをタイヤＦＬの回転速度Ｖに変換する。回転速度Ｖは、記憶装置１５又はＲＡＭ１４に格納される。
【００２８】
続くステップＳ２では、データ導出部２１が、回転速度Ｖから、回転加速度Ａ（絶対値）を導出する。回転加速度Ａは、回転速度Ｖを微分することにより得られる。回転加速度Ａは、記憶装置１５又はＲＡＭ１４に格納される。
【００２９】
ステップＳ１，Ｓ２は、回転加速度Ａの時系列データが一定量溜まるまで、本実施形態では、回転加速度Ａの値がＮ個（Ｎは、２以上の整数）溜まるまで繰り返され、その後、ステップＳ３に進む。ステップＳ３では、フィルタリング部２２が、最新のＮ個の回転加速度Ａの値からなる時系列データ（以下、時系列データＤという）にデジタルフィルタを適用して、特定の周波数帯の成分を抽出する。ここでのデジタルフィルタは、バンドパスフィルタであり、本実施形態では、周波数帯Ｂ1，Ｂ2，Ｂ3の成分をそれぞれ抽出するための、３つのフィルタが用意されている。デジタルフィルタは、時間領域で作用するフィルタである。
【００３０】
周波数帯Ｂ1は、空気圧が正常な状態における時系列データＤのスペクトルのばね下共振ピーク周波数ｆ1（図４参照）付近の周波数帯であり、典型的には、ばね下共振ピーク周波数ｆ1を中心又は略中心とする周波数帯である。周波数帯Ｂ2，Ｂ3は、空気圧が正常な状態における時系列データＤのスペクトルのねじり共振ピーク周波数ｆ2（図４参照）付近の周波数帯である。特に周波数帯Ｂ2は、ねじり共振ピーク周波数ｆ2付近を基準として高周波側よりも低周波側に偏った周波数帯であり、周波数帯は、ねじり共振ピーク周波数ｆ2付近を基準として低周波側よりも高周波側に偏った周波数帯である。別の言い方をすると、Ｂ2は、（ｆ2−ａ1）から（ｆ2±ａ2）Ｈｚと表すことができ、Ｂ3は、（ｆ2±ｂ1）から（ｆ2＋ｂ2）Ｈｚと表すことができる。ただし、ａ1＞０かつａ2＞０であり、ａ1＞ａ2であり、ｂ1＞０かつｂ2＞０であり、ｂ2＞ｂ1である。典型的には、ａ2，ｂ1は、数ヘルツ程度であり、ａ1，ｂ2は、１０Ｈｚ〜数１０Ｈｚ程度である。以上より、例えば、周波数帯Ｂ1は、１０Ｈｚ〜２０Ｈｚと設定することができ、周波数帯Ｂ2は、３０Ｈｚ〜４０Ｈｚと設定することができ、周波数帯Ｂ3は、４０Ｈｚ〜５０Ｈｚと設定することができる。
【００３１】
ところで、タイヤの空気圧が変化すると、タイヤのねじり共振ピーク周波数ｆ2が変化する。また、タイヤの接地面積が変化することにより、路面からの入力が増大又は減少し、周波数スペクトルのゲインの大きさが変化する。従って、周波数帯Ｂ2における時系列データＤのスペクトルの積分値Ｃ2（図４参照）、及び、周波数帯Ｂ3における時系列データＤのスペクトルの積分値Ｃ3（図４参照）は、タイヤの空気圧の変化に応じて大きく変動する。一方で、積分値Ｃ2，Ｃ3は、車両１の走行速度や路面の粗さの変化による影響を比較的受けにくい。従って、本実施形態では、後述するステップにおいて、積分値Ｃ2，Ｃ3に注目して、タイヤの減圧状態が判定される。
【００３２】
また、本実施形態では、積分値Ｃ2，Ｃ3に加え、周波数帯Ｂ1における時系列データＤのスペクトルの積分値Ｃ1（図４参照）も導出される。ここで、周波数帯Ｂ1における積分値Ｃ1は、車両１の走行速度や路面の粗さの変化による影響を比較的受けにくいだけでなく、タイヤの空気圧の変化による影響も比較的受けにくい。ただし、周波数帯Ｂ1〜Ｂ3における積分値Ｃ1〜Ｃ3は、車両１の走行速度や路面の粗さの変化による影響を比較的受けにくいと言っても、多少は受ける。そのため、詳細は後述するが、積分値Ｃ1は、外乱の影響をより小さくすべく、積分値Ｃ2，Ｃ3を正規化するのに用いられる。
【００３３】
以上のことから、ステップＳ３では、フィルタリング部２２は、時系列データＤに周波数帯Ｂ1の成分を抽出するためのデジタルフィルタを適用して、主として周波数帯Ｂ1の成分を含む時系列データＤ1を導出する。同様に、フィルタリング部２２は、時系列データＤに周波数帯Ｂ2の成分を抽出するためのデジタルフィルタを適用して、主として周波数帯Ｂ2の成分を含む時系列データＤ2を導出し、時系列データＤに周波数帯Ｂ3の成分を抽出するためのデジタルフィルタを適用して、主として周波数帯Ｂ3の成分を含む時系列データＤ3を導出する。
【００３４】
続くステップＳ４では、積分部２３が、周波数帯Ｂ1〜Ｂ3における時系列データＤのスペクトルの積分値Ｃ1〜Ｃ3を導出する。ただし、ここでは、計算負荷を低減すべく、積分値Ｃ1〜Ｃ3は、以下の方法で取得される。
【００３５】
すなわち、積分部２３は、時系列データＤに対しフーリエ変換を実行する代わりに、それぞれ上述の時系列データＤ1〜Ｄ3に基づく関数Ｆ1〜Ｆ3を時間領域で積分する。本実施形態では、関数Ｆ1〜Ｆ3は、それぞれ時系列データＤ1〜Ｄ3そのものの分布関数である。つまり、パーセバルの定理によると、関数の平方の総和（積分値）は、その関数のフーリエ変換の平方の総和（積分値）と等しく、関数のスペクトルの積分値は、その関数の分散（絶対値）の一定時間（スペクトル解析の対象となるデータの時間長さ）内の和で概ね表すことができる。従って、関数Ｆ1〜Ｆ3をそれぞれ、データ個数Ｎに対応する時間幅において時間領域のまま積分することで、０からナイキスト周波数における関数Ｆ1〜Ｆ3のスペクトルの積分値、実質的には、（関数Ｆ1〜Ｆ3が主として周波数帯Ｂ1〜Ｂ3の成分を含むため）周波数帯Ｂ1〜Ｂ3における時系列データＤのスペクトルの積分値Ｃ1〜Ｃ3を導出することができる。なお、パーセバルの定理によると、厳密には、関数Ｆ1〜Ｆ3を時間領域で積分した積分値は、それぞれ関数Ｆ1〜Ｆ3のスペクトルの積分値Ｃ1〜Ｃ3とは一致しないが、積分値Ｃ1〜Ｃ3に応じた値となる。従って、関数Ｆ1〜Ｆ3を時間領域で積分した積分値は、それぞれ積分値Ｃ1〜Ｃ3の大小を相対的に表す値となるため、積分値Ｃ1〜Ｃ3に代えて、同様にタイヤの減圧状態の判定に用いることができる。また、このようにすることで、計算負荷をさらに減少させることができる。よって、以下では、ここで算出される時間領域での積分値も、積分値Ｃ1〜Ｃ3と呼ぶ。
【００３６】
また、本実施形態では、関数Ｆ1〜Ｆ3を時間領域で積分した積分値Ｃ1〜Ｃ3を、それぞれ単に時系列データＤ1〜Ｄ3に含まれる各時刻のデータの値を加算することにより算出するのではなく、これらの値の移動平均に基づいて算出する。より具体的には、積分部２３は、積分値Ｃ1〜Ｃ3を、それぞれ時系列データＤ1〜Ｄ3に含まれる各時刻のデータの値の移動平均の値とする。このとき、過去のデータの重みが軽くなるように移動平均を算出する。これにより、最新の値に重みを付けて、積分値Ｃ1〜Ｃ3を導出することができる。なお、このような移動平均の好ましい例としては、指数移動平均を挙げることができる。
【００３７】
続くステップＳ５では、判定部２４は、積分値Ｃ1〜Ｃ3に基づいて、以下に定義される減圧判定値Ｇ1，Ｇ2、すなわち、積分値Ｃ1に対する積分値Ｃ2，Ｃ3の比を算出する。つまり、ステップＳ５では、積分値Ｃ1により積分値Ｃ2，Ｃ3が正規化される。算出された減圧判定値Ｇ1，Ｇ2は、記憶装置１５又はＲＡＭ１４に格納される。
Ｇ1＝Ｃ2／Ｃ1
Ｇ2＝Ｃ3／Ｃ1
【００３８】
上記のとおり、積分値Ｃ1は、車両１の走行速度や路面の粗さ、タイヤの空気圧の変化の影響が小さい。一方で、積分値Ｃ2，Ｃ3は、車両１の走行速度や路面の粗さの変化の影響は小さいものの、タイヤの空気圧の変化の影響は大きい。また、積分値Ｃ1〜Ｃ3は、車両１の走行速度や路面の粗さの変化による影響が小さいと言っても、多少は影響される。従って、積分値Ｃ2，Ｃ3を積分値Ｃ1で正規化した減圧判定値Ｇ1，Ｇ2を用いることにより、外乱の影響をより小さくし、タイヤの空気圧の変化を感度よく検出することができる。
【００３９】
続くステップＳ６では、学習部２６が、減圧判定値Ｇ1，Ｇ2の正常値（タイヤの空気圧が正常時の値）が学習済みである（記憶装置１５内に学習値が記憶されている）か否かを判定し、学習済みである場合には、処理がステップＳ７に進められる。一方、学習が未だの場合には、ステップＳ１０，Ｓ１１に進み、学習を行う。ただし、適切な学習値を得るためには、一定量以上のデータセットを用いて学習を行うことが好ましいため、一定量以上の減圧判定値Ｇ1，Ｇ2のデータセットが溜まっていない場合には、ステップＳ１に戻り、さらに減圧判定値Ｇ1，Ｇ2のデータセットを取得する処理が続けられる。一方で、一定量以上の減圧判定値Ｇ1，Ｇ2のデータセットが溜まっている場合には、学習部２６は、これらのデータセットに基づいて、減圧判定値Ｇ1，Ｇ2の正常値を学習し、記憶装置１５に記憶する。正常値の学習は、減圧判定値Ｇ1，Ｇ2の各々に対して行われ、例えば複数収集された減圧判定値Ｇ1，Ｇ2の値をそれぞれ平均する等して、正常値の学習値が決定される。なお、本実施形態では、タイヤの空気圧が調整される度に、図示されない初期化ボタンが押され、これに応じて記憶装置１５内の学習値がクリアされるように構成されている。これにより、ステップＳ１１の学習ステップは、タイヤの空気圧が正常な場合にのみ、実行されることになる。
【００４０】
一方、ステップＳ７では、判定部２４が、ステップＳ５で算出された減圧判定値Ｇ1の現在値と、記憶装置１５に記憶されている減圧判定値Ｇ1の正常値の学習値とを比較し、差が閾値以上であるか否かを判定する。差が閾値以上であると判定された場合には、処理がステップＳ８に進められる。一方、差が閾値に達していないと判定された場合は、ステップＳ１に戻る。
【００４１】
続くステップＳ８では、同様に、判定部２４が、ステップＳ５で算出された減圧判定値Ｇ2の現在値と、記憶装置１５に記憶されている減圧判定値Ｇ2の正常値の学習値とを比較し、差が閾値以上であるか否かを判定する。差が閾値以上であると判定された場合には、処理が警報を行うステップＳ９に進められる。一方、差が閾値に達していないと判定された場合は、ステップＳ１に戻る。
【００４２】
ステップＳ９では、警報部２５が、減圧の警報を行う。具体的には、警報部２５は、車両１に搭載されている警報表示器３を点灯させ、タイヤＦＬが減圧状態にあることをドライバーに対し報知する。ステップＳ９が終わると、減圧検出処理が終了する。
【００４３】
本実施形態に係る以上の減圧検出のアルゴリズムによれば、フーリエ変換が不要であるため、計算負荷が低く、車載の制御ユニットでも容易に減圧検出を行うことができる。また、この処理では、主として、時系列データに対するデジタルフィルタの適用及び時間領域での積分というシンプルなアルゴリズムにより減圧検出が実現されるため、ＡＲモデルによる解析よりも計算負荷の低下が期待される。
【００４４】
＜３．変形例＞
以上、本発明の一実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、その趣旨を逸脱しない限りにおいて、種々の変更が可能である。例えば、以下の変更が可能である。また、以下の変形例の要旨は、適宜組み合わせることができる。
【００４５】
＜３−１＞
上記実施形態では、データ導出部２１は、ＣＰＵとして実現されていた。しかしながら、車輪速センサ６の出力側に接続される電子回路（微分回路）として実現することも可能である。
【００４６】
＜３−２＞
上記実施形態では、減圧検出処理が車載の制御ユニットで実行されたが、この情報を車両外のコンピュータに送信し、車両外のコンピュータで実行するようにしてもよい。
【００４７】
＜３−３＞
上記実施形態では、時系列データのスペクトルの積分値（厳密には、これに応じた値）として、時系列データそのものを表す関数の時間領域での積分値が算出された。しかしながら、例えば、時系列データの二乗値の関数の時間領域での積分値等も、時系列データのスペクトルの積分値又はこれに応じた値として、空気圧状態の判定に用いることができる。すなわち、空気圧状態の判定を行う観点からは、時系列データのスペクトルの積分値の大小を相対的に表す値が求められれば足りる。従って、時系列データのスペクトルの積分値そのものに限らず、これに応じた値を算出可能な関数であって、時系列データから導出される任意の関数を時間領域で積分し、当該積分値を時系列データのスペクトルの積分値の如く使用することができる。
＜３−４＞
時系列データＤを、回転加速度Ａのデータではなく、回転速度Ｖのデータとしてもよい。ただし、回転速度Ｖのデータを微分する（或いは、回転速度Ｖのデータにハイパスフィルタを適用する）ことで得られる回転加速度Ａのデータが用いられる場合には、ＤＣ成分が除去され得るため、解析の精度を向上させることができる。
【符号の説明】
【００４８】
１  車両
２  判定装置（コンピュータ）
７  プログラム
２１  データ導出部
２２  フィルタリング部
２３  積分部
２４  判定部
２５  警報部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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