Tire pressure affects vehicle safety and fuel economy. It is mandatory for car makers to equip a tire pressure monitoring system (TPMS) in all passenger vehicles sold in U.S., EU and Korea. The need for a TPMS has grown dramatically since the mid 1980s. There are two types of TPMS: the direct and indirect TPMSs. The direct TPMS measures the absolute tire air pressure using a tire pressure sensor installed inside the tire, whereas the indirect TPMS estimates the tire pressure status based on such sensor signals as the wheel speed sensor from vehicle. Though the indirect method inherently suffers from inaccuracy in estimation of tire pressure relative to the direct method, it doesn’t require additional hardware or wiring, free of maintenance and potential battery discharge problem. In this work, an improved indirect TPMS algorithm based on the conventional wheel speed sensor signal is proposed to fully comply with the TPMS related regulations and market requirements. The proposed indirect TPMS algorithm consists of the data resampling, the frequency isolation procedure, and the tire torsional natural frequency estimation.
This work starts with investigation of the kinematics of tire, the relation between tire air pressure and tire natural frequency, and the wheel speed sensor mechanism and signal characteristics. Accounting for practicality, a tire-wheel torsional vibration system model is suggested, so that the parameters associated with spectral estimation based on the wheel speed sensor signals can be readily determined. It is shown that, among others, tire air pressure can be monitored by estimation of the system natural frequency. Since the wheel speed sensor signal is not time based but event based sampled, the signal should be resampled with a uniform sampling interval for proper spectral estimation. Several interpolation algorithms to resample the data are presented and the optimal resampling time interval and algorithm is selected based on the simulation results using the actual vehicle test data. For the improved spectral estimation performance, a frequency isolation procedure is effectively employed.
The simulation results with actual vehicle test data showed that the estimated tire frequency deviation is about 3~4Hz for the 25% tire pressure deflation and that the proposed indirect TPMS algorithm succeeds in estimating the tire pressure deflation by at least 25%.
타이어 공기압은 차량의 안정성 및 경제성에 영향을 미친다. 북미, 유럽, 한국에서 타이어 공기압 모니터링 시스템(TPMS)에 대한 의무장착이 요구되고 있으며 관련 시장은 큰 폭으로 성장하고 있다. TPMS 는 직접 방식과 간접 방식의 두 가지 방식이 있으며 직접 방식은 공기압을 측정하는 센서를 차륜 내에 장착하여 그 값을 직접 측정하며, 간접 방식의 경우 차량 내 타 센서로부터의 값을 이용하여 타이어 공기압 상태를 추정한다. 간접 방식의 경우 정확도와 성능 측면에서 직접 방식 대비 상대적으로 열세이지만, 장착 및 유지 보수 관리의 측면에서 유리한 점을 갖는다. 이 연구에서는 기존의 차륜 속도 센서 신호에 기반하여 관련 법규 및 요구사항을 만족하는, 향상된 간접방식 TPMS 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안하는 알고리즘은 데이터 2차 샘플링, 주파수 격리, 타이어 비틀림 고유 진동수 추정의 단계로 이루어진다. 우선 타이어의 운동 역학에 대한 검토부터 시작하여 타이어 공기압과 타이어 고유 진동수와의 관계, 차륜 속도 센서의 메커니즘을 살펴 보았다. 실용적 접근을 위해 타이어-휠 비틀림 진동 모형을 제안하고 주파수 추정과 관련된 매개변수를 선정하였다. 선정된 매개변수를 이용하여 추정된 고유 진동수를 이용하여 타이어 공기압 상태의 추정이 가능하다. 차륜 속도 센서 신호는 균등 샘플링 이 아니므로 주파수 추정을 위해서는 동일한 샘플링 주기를 갖도록 2차 샘플링을 할 필요가 있다. 이를 위한 몇 가지 보간 방법을 검토하고 그 성능을 평가하여 최적의 방안을 선정하였다. 주파수 추정 성능 향상을 위해서는 주파수 격리가 필요하다. 이와 같은 단계를 거쳐 추정된 타이어 주파수는 25% 공기압 변동 시 3~4Hz 의 주파수 이동이 발생하며 이를 이용하여 공기압 저하 여부를 판단할 수 있다.
