關于電子油門踏板的拐點自動算法研究

郜 敏

（山西能源學院，山西 晉中 030699）

0 引言

電子油門踏板作為汽車控制系統的關鍵部件，其性能關系到汽車的安全性、動力性、舒適性等，目前國內對這方面的研究比較少，每個企業根據自身的情況，僅做簡單的性能測試。例如，奇瑞汽車通過控制行程氣缸進行力矩的加載測試；東風汽車通過耐久性測試來進行踏板性能測驗。高校針對電子油門踏板也進行了少量的測試，例如中國計量學院編寫電子油門踏板檢測系統用來進行參數標定、性能檢測等；東南大學的孫可敬等人編寫一套電子油門踏板測試系統用以對測試的數據加以分析，從而改善踏板性能。

總體來說，國內針對電子油門踏板的研究較少，檢測項目和參數不全面，不論是高校還是企業都是針對自己的局部進行研究。

1 電子油門踏板分類及工作原理

圖1 電子油門踏板結構圖Fig.1 Structure of electronic accelerator pedal

圖1 （a）為地板式電子油門踏板的結構圖，圖1（b）為懸掛式電子油門踏板的結構圖[1]。地板式電子油門踏板包括復位機構、底座、踏板、踏板位置傳感器等，其中踏板軸、內外扭簧、彈簧中套等組成復位機構。懸掛式電子油門踏板包括搖臂、限位機構、踏板位置傳感器、彈簧、踏板軸、阻尼機構、殼體等，其中彈簧可以提供踏板不同角度的回彈力。根據接觸方式不同，電子油門踏板又可分為接觸式電子油門踏板和非接觸式電子油門踏板。通過電子油門踏板可以很好地控制發動機的進氣量，以便獲得較好的動力性、操縱性等。

電子油門踏板有加載和卸載兩個過程。加載過程中，通過壓縮內外彈簧，踏板轉動使滾輪鉚合體在二折板上滾動，直到踏板鉚合體和踏板完全接觸，電子油門踏板處于滿載狀態。卸載過程，內外彈簧通過回彈力使踏板復位[2]。懸掛式電子油門踏板和地板式電子油門踏板兩者原理相同，但其結構不同。

地板式電子油門踏板比懸掛式電子油門踏板更符合人體工程學，更適用于高端轎車、卡車等，其他車型采用懸掛式電子油門踏板較多。本文主要研究懸掛式電子油門踏板，其由復位彈簧、摩擦片、限位機構、位置傳感器等組成。在踏板受力過程中，兩個圓柱螺旋彈簧組成的復位彈簧被壓縮，當踏板和限位機構完全接觸時，電子油門踏板處于滿載狀態。在卸載過程中，內外彈簧受回彈力逐漸釋放，直至復位。

2 電子油門踏板檢測指標

電子油門踏板加載和卸載過程其回彈力存在一定的規律，是由于限位機構、遲滯機構和內部彈簧等造成的。在θ～θr過程中，其回彈力與踏板行程為線性關系。在θr～θmax過程中，其回彈力與踏板行程呈現一定的規律。

圖2 踏板力與踏板行程理想特性曲線Fig.2 Ideal characteristic curve of pedal force and pedal stroke

圖2 為電子油門踏板在均勻加載和卸載過程中，踏板力與踏板行程理想特性曲線。

表1為電子油門踏板機械特性評價指標。F1為初始力，受彈簧初始壓縮量影響，是電子油門踏板加載過程初始行程角θr處踩踏力；K為剛度，受彈簧的類型以及安裝方式影響，是踏板力在θr～θmax行程內踩踏力和回彈力的斜率，且可以反映出彈簧選取及安裝是否合適；F3為最小回彈力，受彈簧剛度影響，為卸載過程中θr處的回彈力；H為力滯，受阻尼系數影響。

表1 電子油門踏板機械特性評價指標Table 1 Electronic accelerator pedal mechanical characteristics evaluation index

圖3 電子油門踏板踏板力與踏板行程特性曲線圖Fig.3 Electronic accelerator pedal pedal force and pedal stroke characteristic curve

力滯H的計算公式如式（1）所示。電子油門踏板踩踏過程的踏板力記為FZ(θ)，電子油門踏板回彈過程的踏板力記為 FH(θ)。

3 電子油門踏板檢測數據處理

基于《汽車電子油門踏板總成技術條件》，電子油門踏板機械性能檢測是對初始踩踏力、全程踩踏力、最小回彈力以及力滯4項參數的檢測。若4項參數的檢測結果有1項不符合《汽車電子油門踏板總成技術條件》，則此電子油門踏板檢測不合格。

圖3為電子油門踏板的踏板行程與踏板力特性曲線圖，其中踏板力和踏板行程均為離散數據點，F1、F2為踏板行程和踩踏力特征曲線的拐點；F3為踏板行程和回彈力特征曲線的拐點。本文主要研究電子油門踏板的拐點自動算法：通過濾波（中值和均值）進行平緩處理；根據踏板力和踏板行程特性曲線，設計離散數據點的拐點自動確定算法。

3.1 基于中值濾波的平緩處理

本文基于中值濾波對特性曲線進行平緩處理，其原理[3]為：設置1個窗口，將其遍歷圖像上的點，且用窗內各原始值的中值代替各窗口點的值。當n為奇數時，中值為處于中間位置的值；當n為偶數時，中值為兩個中間數的平均值。

圖4（a）為未進行濾波的踏板力曲線圖，圖4（b）為中值濾波后的踏板力曲線圖。兩個圖進行對比，可得出中值濾波主要用于過濾不穩定因素以及偶然因素造成的脈沖干擾。

3.2 基于均值濾波的平緩處理

圖4 中值濾波前后踏板力曲線圖對比Fig.4 Comparison of pedal force curves before and after median filtering

圖5 均值濾波前后踩踏力曲線圖對比Fig.5 Comparison of pedaling force curve before and after mean filtering

本文采用鄰域平均法[4]的均值濾波對特性曲線進行平緩處理。其原理：用均值代替原像素的各個值，即對待處理當前的像素點(x, y)，選擇1個模板，該模板由其鄰近的若干像素組成，求模板中所有像素的均值，再把均值賦予當前像素點(x, y)，作為處理后圖像在該點上的灰度g(x, y)，即，，m 為該模板中包含當前像素在內的像素總個數。

圖5（a）為未進行濾波的踩踏力曲線圖，圖5（b）為均值濾波后的踩踏力曲線圖。由兩個圖對比可以得知，均值濾波能夠去除隨機干擾。

綜上所述，均值濾波能夠過濾隨機因素造成的干擾，中值濾波能夠過濾偶然因素造成的脈沖干擾。本文將兩者結合使用，能夠過濾掉大部分干擾數據。

3.3 離散數據點的拐點自動確定算法

本文主要進行電子油門踏板的拐點自動算法研究，其拐點確定通過以下兩個過程：一確定拐點區間；二確定拐點位于區間的何處[5]。

1）拐點存在區間的判斷

本文針對初始踩踏力、最小回彈力與全程踩踏力、全程回彈力兩處拐點區間的判別方法略有差異。

針對初始踩踏力和最小回彈力值的確定，在踩踏力和回彈力曲線上，選取連續5點，分別記為F1，F2，F3，F4，F5，記 Δ1，Δ2，Δ3，Δ4分別為 F2，F3，F4，F5與 F1的差值。

首先，選取符合Δ1，Δ2，Δ3，Δ4均小于1N的點；其次，從中選取斜率差最大的兩個點，確定拐點存在區間。

針對全程踩踏力和全程回彈力的確定，在踩踏力和回彈力曲線上，選取連續5點，分別記為T1，T2，T3，T4，T5，記 Λ1，Λ2，Λ3，Λ4分別為 T2，T3，T4，T5與 T1的差值。

首先，選取符合Λ1，Λ2，Λ3，Λ4均大于1.5N的點；其次，從中選取斜率差最大的兩個點，確定拐點存在區間。

2）拐點在其存在邊之間的定位

當確定拐點存在區間以后，需確定拐點在其存在邊的定位。

圖6為拐點在其存在邊之間的定位圖。設定B，C點為拐點存在區間，其中，F為BC區間處的拐點。A，B，C，D為連續四點，A B邊與BC邊的夾角記為φB，BC邊與CD邊的夾角記為φC。

首先，考慮特殊情況下，即當φB=φC時，其比例關系R=φB/φC=1時，即BC兩邊彎曲程度對稱時，則F位于BC上，并且拐點位于BC邊的中點，即BF=FC，此時的定比分割比λ=BF=FC=1。

圖6 拐點在其存邊之間的定位Fig.6 The location of the inflection point between its edges

其次，考慮非特殊情況下，研究拐點在BC邊上的定位移動規律，即拐點d與不對稱的主導因子R=φB/φC有無內在關系。若存在某種明顯聯系，則可根據所探明的聯系直接由原始數據就可以得到足夠精確的拐點。本文曾經嘗試多因子分析（除前后轉角φB和φC外，同時還要兼顧前后兩條邊AB和CD之間以及此兩條邊與中間邊BC的兩個比例因子等），得到影響拐點偏移的主要原因是其前后的折線轉角比R=φB/φC。在確定主導影響因子以后，進行了很多次試驗，得到最優分割比λ=R2，對BC邊作λ的定比分割，得到所需的拐點位置坐標。

4 總結

本文針對電子油門踏板的踏板行程和踏板特性曲線進行分析：首先，介紹產品檢測數據的處理流程；其次，根據不同種類的電子油門踏板的工作原理和結構特點進行分析，分析測試項目參數；最后，對電子油門踏板檢測數據進行處理，基于中值濾波與均值濾波進行濾波處理，并基于曲線自身的特點，研究一種離散數據點的拐點自動確定算法。