改进的汽车安全气囊控制算法
来源:岁月联盟
时间:2010-08-21
1 引言
汽车安全气囊的应用拯救了许多乘员的生命。但随着汽车的应用越来越多,气囊错误弹出的情况也时有发生,这样反而会威胁到乘员的安全,所以必须提高安全气囊的控制性能。因此,我们也需要进一步研究气囊控制算法。 汽车安全气囊技术到今天,其优劣已经不在于是否能够判断发生碰撞和实现点火,的安全气囊控制的关键在于能够在最佳时间实现点火和对于非破坏性碰撞的抗干扰。只有实现最佳时间点火,才能够更好的保护驾驶员和乘客。 最佳时间的确定在于当汽车发生碰撞的过程中,乘员向前移动接触到气囊,此时气囊刚好达到最大体积,这样的保护效果最好。如果点火慢了,则乘员在接触气囊的时候,气囊还在膨胀,这样会对乘员造成额外的伤害。如果点火快了,乘员在接触到气囊的时候气囊已经可以萎缩,则气囊不能对乘员的碰撞起到最好的缓冲作用,也就不能很好的起到对乘员的保护作用。
2 安全气囊点火控制的几种算法
1) 加速度法 该算法是通过测量汽车碰撞时的加速度(减速度),当加速度超过预先设定的阈值就弹出安全气囊。 2) 速度变量法 该算法是通过对汽车加速度进行积分从而得到加速度变化量,当加速度变化量超过预先设定的阈值时就弹出安全气囊。 3) 加速度坡度法 该方法是对加速度进行求导得到加速度的变化量作为判断是否点火的指标。 4) 移动窗积分算法[2] 对加速度曲线在一定时间内进行积分,当积分值超过预先设置的阈值时,就发出点火信号。2.1 移动窗积分算法
下面具体介绍一下移动窗积分算法,选定以下几个观察量作为气囊点火的条件指标。①汽车碰撞时的水平方向加速度(或减速度)ax。ax是直接反映碰撞激烈程度的信号,而且ax在最佳点火时刻的选取中起关键作用。②汽车碰撞时垂直方向的加速度ay,气囊控制系统加入ay对非碰撞信号能起到很大的抗干扰作用,当汽车发生正向碰撞时,ay与ax有很大的不一致性[3];而当汽车受到路面干扰,例如汽车与较高的台阶直接相撞时,ay与ax有很大的一致性[3],可以由此来判别干扰信号。结合这几个量,得出一个判断气囊点火的最佳指标。 需要采样一个时间段(从碰撞开始)ax的值,根据这一系列的值才能判断碰撞的激烈程度. 气囊点火控制算法应在发生碰撞后20~30ms内做出点火判断,因为气囊膨胀到最大需要时间大概为30ms[4],在碰撞初速度为28.4km/h时,人体向前移动5inch到达接触气囊的时间大概为70ms,则目标点火时刻为70-30=40ms,所以气囊打开应该在碰撞后的40ms时刻,所以算法必须在20~30ms内做出点火决定。这样可以采样碰撞后的20个加速度值(频率是1kHZ)作为算法的输入值。而对于垂直方向也可以如此采样。则可得两组值:ax(1),ax(2)……ax(20);ay(1),ay(2)……ay(20). 移动窗算法中对ax的处理为(1)式:



2.2 利用数据融合提出的改进算法
由上面的叙述中我们可以知道,移动窗积分算法对于气囊弹出与否进行判断主要是根据积分量S,现在我们对积分量进行一些改造,可以克服上述缺点。具体做法如下,加入以下几个观察量:(1)汽车碰撞时的水平方向速度v,v可以反映汽车碰撞时乘客的受伤害程度。v越大,乘客的动能就越大,碰撞时受到的伤害就越大。v是判断气囊是否应该打开的最直接的指标。(2)坐位上是否有乘员的信号[5]。坐位上无人时,当发生碰撞则可以不弹出气囊,这样做可以减少误触发的几率,同时避免对其他乘员的伤害。 引入函数




2.3 利用模式识别的方法提出的控制算法
上述利用数据融合改进的移动窗控制算法是一种利用直观概念进行设计的方法,采用的是实时得出碰撞判决指标,缺点是计算量比较大,控制系统的性能要求较高。如果能够直接根据输入进行点火判断,则计算量会大大减少。 为了减少计算量,使点火控制速度更加迅速,可以采用模式识别的方法。原理如下,在台车碰撞试验中采用第二节中提出的加入了速度函数的改进移动窗算法,对不同的输入(加速度和速度)及其结果进行判断,并将其记录下来,得到一个数据库。再利用模式识别的方法,结合大量的记录,则可以求出某一车型的气囊点火判断的判别函数。然后在实际应用中可以利用判别函数对输入的加速度和速度直接进行判别,对汽车状态(气囊弹出和气囊不弹出)进行分类,从而大大减少计算量。
3 设计判别函数原理
气囊的弹出(w1)与不弹出( w2)可归结为通过对对象(汽车的碰撞)n组特征观察量(a1,a2....an,v)的判断(这里取汽车碰撞的加速度和速度为特征观察量),从而对x=[a1,a2....an,v]进行归类。在归类中,我们总是希望错误率最小,所以可以采用基于最小错误率的贝叶斯决策[6]。 通过对上述数据库的统计,我们可以得到气囊弹出的概率P( w1),从而P(w2)=1-P(w1)。 要对x进行分类,还需要类条件概率密度。p(x|w1)是气囊弹出状态下观察x的类条件概率密度;p(x|w2)是气囊不弹出状态下观察x的类条件概率密度。这样我们可以算出w1和w2的后验概率,如式(6):


4
综上所述,移动窗算法对于低速的抗干扰方面存在不足;而加入了速度函数的改进算法,能够适当增加系统在高速时的灵敏度,又能减少低速时的气囊误触发几率,符合安全气囊的控制要求;模式识别的控制算法是建立在前面正确的控制算法的基础上,利用大量的数据得出判别函数,从而直接对气囊是否弹出进行判断,大大减少计算量。[1]钟志华,杨济匡. 汽车安全气囊技术及其应用[J]. 机械工程,2000年2月第11卷第1-2期[2]王建群等. 汽车安全气囊点火控制算法的研究[J].汽车工程,1997年第1期 [3]郑维等. 双向加速度合成气袋控制算法及其抗路面干扰特性[J]. 清华大学学报,2003年第43卷第2期[4]张金换等. 汽车安全气袋系统的研究[J]. 清华大学学报,1997年第11期第69~72页[5]尹武良等. 一种基于电容传感的乘员感应装置[J]. 汽车技术,2000年第8期[6]边肇祺,张学工. 模式识别[M.清华大学出版社 2000,第1~100页上一篇:烧结皮带上料系统变频改造