Entwicklung einer Gewichtssensorik für ein Kraftfahrzeug mittels Beschleunigungsmessung

Abstract
Verschieden beladene Fahrzeuge verursachen unterschiedliche Längsbeschleunigungen, die anhand von Beschleunigungsmessern erfasst werden können. Eine Analyse der Beschleunigung in Kombination mit dem anliegenden Drehmoment ermöglicht daher Rückschlüsse auf das Gesamtgewicht des Fahrzeugs. Es wurde ein Messsystem entwickelt, mit welchem Längsbeschleunigungen und Leistungskennwerte des Fahrzeugs aufgezeichnet und im Postprocessing ausgewertet werden können.

Experimentelles Messsystem
Der Aufbau der Auswerteelektronik und der benötigten Sensoren muss möglichst kompakt ausfallen. Benötigt werden entsprechend eine OBD-II Schnittstelle, ein Adapter zum Empfangen der CAN Signale, Beschleunigungssensoren, sowie eine Auswerteelektronik. In Figure 1 ist der verwendete Aufbau dargestellt. Da ein Auslesen des Motordrehmoments über die Diagnoseschnittstelle nicht möglich ist, muss dies über das stöchiometrische Gleichgewicht berechnet werden.

Figure 1 – Versuchsaufbau im Fahrzeug

Mathematische Zusammenhänge
Um das Gewicht des Fahrzeugs bestimmen zu können, werden neben den fahrzeugspezifischen Parametern weitere, während der Fahrt zu ermittelnde, Kennwerte benötigt. Dazu zählen: die Drehzahl U, die Anströmgeschwindigkeit x“(t)L, die Beschleunigung x'(t), die Fahrbahnsteigung und das aus dem Verbrennungsprozess erzeugte Drehmoment.

Kalman Filterung der Beschleunigungs- und Drehwinkeldaten
Ein Kalman Filter besteht aus zwei verschiedenen Teilen, die nacheinander fortlaufend für einen Zeitschritt durchgeführt werden. Die Funktion des Filters beruht darauf, dass alle Variablen mit einer Gaußverteilung um den wahren Wert streuen. Dabei wird mit jedem neuen Zeitschritt ein Systemzustand „geschätzt“ und anschließend durch eine Messung korrigiert. Basierend auf dieser Messung erfolgt eine neue Vorhersage, woraufhin eine Korrektur erfolgt. Dieser Vorgang wiederholt sich entsprechend des abgebildeten Kreislaufs.

Das Filter berechnet im ersten Schritt einen vermuteten Zustand im Zeitschritt t+1. Dazu verwendet es die bereits bekannten physikalischen Zusammenhänge der Variablen sowie die Mittelwerte dieser. Dieser Schritt wird auch als „Predict Step“ beschrieben. Aus dem Vergleich der Messung des Zeitschritts t+1 und dem vorherigen Ergebnis des Predict Steps wird dann die Vorhersage für den Zeitschritt t+2 angepasst und optimiert.

Exemplarische Messwerte
Für eine exemplarische Messfahrt stand ein Pkw der Marke Ford zur Verfügung. Um ein reproduzierbares Ergebnis zu erhalten, wurde die erste Testfahrt des Systems auf einer ausgewählten Messstrecke wiederholt durchgeführt. Dabei wurde gleichmäßig aus dem Stand auf eine Geschwindigkeit von 50 km/h beschleunigt. Dies geschah unter dem Durchschalten vom 1. bis zum 2. Gang. Bei Erreichen der 50 km/h wurde das Fahrzeug wiederum bis zum Stillstand auf 0 km/h abgebremst. Es wurde darauf geachtet, eine alltägliche Situation darzustellen. So wurde alltagsgemäß zügig beschleunigt, jedoch Schlupf vermieden. Die Messfahrten wurden jeweils mit (Messreihe B) und ohne (Messreihe A) Beifahrer absolviert, um zu überprüfen, ob ein Gewichtsunterschied festzustellen ist.

Figure 2 – Vergleich Längsbeschleunigung Messreihe A, B – Intervall konstante Beschleunigung – gerade Strecke

Resultierend aus den Längsbeschleunigungen ergeben sich dazugehörige Massewerte.

Figure 3 – Vergleich Massen Messreihe A, B -Bereich 1. Gang

In der Figure 3 ist zu erkennen, dass der Verlauf der errechneten Massen, ähnlich der Beschleunigung, jeweils um einen Mittelwert schwankt. Dabei fällt auf, dass die Kennlinie der Messreihe B um einen höheren Mittelwert schwankt, als die Kennlinie der Messreihe A.

Bei der Gegenüberstellung der theoretischen und der errechneten Masse fällt auf, dass diese sich lediglich um etwa 2 % unterscheiden. In beiden Messreihen überschreitet die errechnete Gesamtmasse die theoretische um bis zu 25 kg. Bei einem Vergleich der Messreihen A und B hingegen wird das zusätzliche Gewicht des Beifahrers detektiert. Hier liegt der Unterschied bei 5 kg.

Zusammenfassung
Es wurde ein Konzept für ein Messsystem entworfen, mit dem Horizontalbeschleunigungen und Fahrzeugkennwerte aufgezeichnet werden können. Die Montage der Beschleunigungssensoren erfolgte im Fahrzeuginnenraum. Um aus den Beschleunigungszeitreihen Rückschlüsse auf das Gewicht schließen zu können, wurde ein Algorithmus entwickelt, welcher auf der Bewegungsgleichung der Längsdynamik basiert. Entsprechend wurden Informationen zur aktuellen Leistung und Geschwindigkeit benötigt. Um auf herstellerspezifische CAN-Bus Daten verzichten zu können, wurden die dafür benötigten Daten über die OBD-II Schnittstelle ausgelesen.

Es stellte sich heraus, dass es gleichmäßiger Beschleunigungsverläufe im Vollastbereich bedarf, um das aktuelle Gewicht eines Fahrzeugs detektieren zu können. Es konnten einzelnen Gangstufen positive Beschleunigungsintervalle zugeordnet werden. In diesen war es möglich, über den Mittelwert ein Fahrzeuggewicht zu berechnen, das weniger als fünf Prozent von der theoretischen Gesamtmasse abweicht. Da ein Drehmomentsignal nicht über die OBD-II Schnittstelle ausgelesen werden kann, musste dies über die Leistung berechnet werden. Mit frei zugänglichen OBD-II Signalen lässt sich die Leistung jedoch nur für ein stöchiometrisches Gleichgewicht berechnen. Entsprechend kamen im Verlauf nur Testfahrzeuge mit einer Benzineinspritzung in Frage. Da die Berechnung der Masse auf dem Volllastbereich basiert, muss überprüft werden, ob ein Faktor gefunden werden kann, mit dem das anliegende Drehmoment, in Abhängigkeit vom maximalen Motordrehmoment, ausreichend genau abgebildet werden kann. Sollte dies möglich sein, kann auf die Freigabe herstellerspezifischer CAN-Bus Daten verzichtet werden.

Weiterführend ist zu untersuchen, ab welcher Straßensteigung der Steigungswiderstand in der Berechnung des Fahrzeuggewichts einfließen muss. Entsprechend müsste eine Historie für Nickraten und -winkel angelegt werden, welche aus der Fahrzeugdynamik resultieren. Bei den Testfahrten handelte es sich ausschließlich um innerstädtische Fahrzyklen. Entsprechend ist im Weiteren zu untersuchen, ob bei höheren Geschwindigkeiten gleichmäßigere und längere, zum Berechnen der Masse geeignete Beschleunigungsintervalle, gefunden werden können. Eine Detektion des Gewichts ist nicht zu jedem Zeitpunkt möglich. Entsprechend ist der Algorithmus nicht für den Einsatz in sicherheitsrelevanten Fahrzeugsystemen zu verwenden. Es wird jedoch eine ausreichend hohe Anzahl an Beschleunigungsintervallen detektiert, um die Beladung von Fahrzeugen ermitteln zu können.