基于胎壓信號的爆胎檢測方案研究

張 鵬，王 琪，洪 磊

（江蘇科技大學機械學院，江蘇 張家港 215600）

1 概述

近來為了解決爆胎給行駛車輛所帶來的巨大危害，不少研究機構開始展開爆胎安全方面的研究，先后提出了一種胎壓監控及爆胎自動減速系統[1]；通過輪胎試驗獲得輪胎在正常胎壓及零胎壓下的力學特性參數，并對爆胎汽車的整車動力學進行了仿真[2]；對汽車防爆胎自動控制系統進行了研究[3]；對爆胎的動力學響應、穩定控制算法進行了試驗和理論研究[4-6]。同時，隨著胎壓監測系統的推廣，一些廠商提出了利用胎壓來實現爆胎監測進而實現緊急制動的新功能[7]。因此，如何利用胎壓信號來實現爆胎監測成為一項值得研究的課題。為此本文設計了閾值法及小波算法這兩種方案的試驗，并分別測試了其性能。發現這兩種方案各有優缺點，且具有一定的互補性。因此，建議未來的爆胎檢測方案可以通過這兩種算法的組合來實現。如圖1所示，試驗系統由輪胎、胎壓傳感器系統以及用于數據接收處理的計算機系統組成。通過在輪胎上安裝可以快速放氣的閥門模擬爆胎過程，通過改變爆胎時流通閥門截面積的大小，在直徑為1.5 cm、2.5 cm兩種不同流通截面積下進行試驗。

2 基于閾值的爆胎監測方案

一種常見的閾值監測方案是選擇胎壓作為判斷的依據。當胎壓降低到一定程度時，即認為發生爆胎。然而這種方案必須等待胎壓下降到較為明顯的程度才能報警，而沒有充分利用爆胎后胎壓下降梯度值顯著變化這一特征，因此，本文設計了另外的方案。考慮到正常狀態下，輪胎的體積及溫度在短時間內不會發生大的改變，根據氣體狀態方程pV=nRT可以知道，正常狀態下胎壓變化梯度不可能發生大的改變；而當爆胎發生時，持續時間往往只有幾十到幾百毫秒[4]，這使得胎壓在短時間內會產生較大波動，因此，可以考慮以胎壓梯度閾值來判斷爆胎。

為了得到爆胎后胎壓波動的規律，本文在不同爆胎截面條件下進行了試驗，并根據所獲試驗數據，繪制了胎壓采樣序列相鄰兩點之差隨時間的變化曲線。由于我們的采樣時間固定，因此，該差值就反映了胎壓變化梯度值的大小。根據傳感器的手冊，胎壓傳感器一個單位的讀數對應于真實壓力0.686 kPa。試驗結果圖中采用的是傳感器的讀數值，而未轉換為實際壓力值。

圖2、3分別顯示了爆胎模擬試驗過程中，不同流通截面條件下，兩相鄰胎壓采樣值之間的差值（即胎壓變化梯度）隨時間改變的曲線。其橫坐標為時間/s，縱坐標為兩相鄰胎壓之間的差值，即胎壓梯度的大小（以胎壓傳感器讀數值表示）。從圖中可以看到，隨著爆胎截面的增加，整個爆胎持續的時間縮短，且胎壓下降梯度值增大。這說明爆胎與胎壓梯度的變化有密切的聯系，因此，檢測算法可以利用胎壓梯度作為判斷的依據，尤其是在爆胎后壓力下降比較快的情形，而這也是比較緊急的情形，需要有快速的反應能力。

為了能有效地通過胎壓梯度變化區分正常壓力波動和爆胎狀態，本文對實驗結果進行了統計。正常狀態下胎壓變化梯度值分布如圖4所示。

根據以上這些試驗數據，本文設計了基于胎壓梯度閾值的爆胎檢測方案，具體閾值的取值如下：設定胎壓下降的警戒閾值為正常狀態下的90%；設定胎壓下降梯度閾值為200 Pa/s。

傳感器以較快的采樣頻率采樣，并計算最近一段時間內的壓力梯度值。當傳感器檢測到胎壓下降超過正常值90%，且下降梯度超過梯度閾值時，就判斷為爆胎。之所以要設定胎壓下降的警戒閾值是為了驗證爆胎后胎壓會降低這一特征，以進一步確保判斷準確；而之所以該閾值設計得與正常值相差不大，是為了在盡可能早的爆胎初期實現判斷。

根據以上算法，在室內模擬環境下進行了試驗。為了使得試驗容易進行，設定正常胎壓值在200 kPa左右。不同爆胎截面積下的試驗結果如圖5和圖6所示。

圖中判別是否發生爆胎由跳變直線來表示。正常狀態時曲線處于底部；曲線躍升至頂部則判斷為爆胎。另一條較光滑曲線代表胎壓變化曲線。從以上試驗結果可以看到，由于爆胎后胎壓出現劇烈下降，與正常狀態有明顯的區別，因此，利用閾值判別方法能簡單迅速地實現爆胎檢測。雖然這些試驗只是在室內靜止條件下完成的，但是方案設計的思路可以推廣到實際應用中，具有一定的參考價值。

同時也可以注意到，雖然閾值方案簡單直接，但其設定的閾值是根據已有的試驗數據來完成的。由于引起爆胎的因素很多，在不同的爆胎條件下，流通截面的大小也會不同，且變化范圍比較大，要使所選閾值能在所有狀態下均有效，則非常困難。因此，該方案適應性不佳，不容易推廣。

3 基于信號突變的爆胎監測方案

為了克服以上閾值方案的缺點，需要尋求具有一定自適應能力的算法。通過前述試驗可以看到，胎壓曲線在爆胎前后呈明顯的變化，存在一個信號突變點，這使得可以考慮利用信號突變點的檢測方案[8]來達到監測爆胎的目的。由小波理論[9-11]可以知道，信號的突變點對應著小波變換的模極大值，因此，小波變換很適合這類信號的處理，且無需事先對信號建模，具有較好的適應性能。根據這一原理，設計了基于信號突變點檢測的方案。其具體設計過程由文獻[12]給出，這里不再詳述。在此只給出試驗結果，并將其與前面的閾值方案進行對比。試驗結果如圖7和圖8所示。

圖中左圖為利用小波實現突變點檢測的試驗結果；右圖為爆胎檢測的結果。從圖中的試驗結果可以看到，當爆胎發生后，胎壓發生較大的改變，表現為一突變信號，對此利用小波多分辨率分析技術可以得到不同分解尺度上的細節系數（如各左圖所示）。對于突變點，各層細節系數在此處均表現為一局部極大值點，因此，可以判斷突變點所在的位置。

4 結論

對于基于閾值的爆胎檢測方案，當爆胎截面較大時，無論是壓力，還是壓力梯度值都有很大的變化，因此，利用該算法能迅速而準確地得到結果；而當流通截面積較小時，判斷所需時間則有所增加。而基于信號突變點檢測的方案則不同，由于該算法具有較好的適應能力，因此，無論爆胎截面大小如何變化，它都能在較為固定的時間段內判斷出信號突變點的位置，這也就使得判斷爆胎所需的時間相差不大，體現了該方案受外界條件影響較小、適應性好的特點[12]。但該方案計算量較大，因此，在面對爆胎截面較大這樣的緊急情況時，不能像閾值方案那樣反應迅速。

因此，為了有效利用兩種算法的優點而避免其缺點，本文建議，對于將來實際使用的爆胎檢測方案，可以結合閾值法以及信號處理算法來共同實現：利用閾值方案響應迅速的特點來檢測較為緊急的爆胎狀態；對于不滿足閾值檢測條件的，為了避免漏檢，在發現到胎壓有持續下降等異常狀況時，再啟動信號突變點檢測方案來輔助檢測，以此彌補閾值方案適應性差的缺點。

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