Im vorliegenden Beitrag wird eine Einklemmerkennung für die elektrische Sitzverstellung vorgestellt, die nur auf Drehzahlsignalen der Verstellmotoren basiert. Aus Kostengründen muss bei der technischen Umsetzung möglichst auf den Einsatz zusätzlicher Sensoren und weiterer Hardware- Elemente verzichtet werden. Gesucht wird also eine rein softwaretechnische Lösung. Aus vorhandenen Sensorsignalen, wie zum Beispiel Drehzahl oder Motorstrom des Verstellmotors, müssen Merkmale abgeleitet werden, die eine Einklemmsituation charakterisieren. Die Ursachen für die Komplexität des vorliegenden Problems liegen dabei unter anderem in der Vielfalt der unterschiedlichen Sitzverstellungsmechanismen, in der verschiedenartigen Anatomie der Insassen (Größe, Gewicht) und deren unvorhersehbaren Verhalten und nicht zuletzt in der großen Anzahl möglicher Einklemmszenarien. Die Symptome, die mit einem Einklemmfall einhergehen, werden mit Hilfe der Wavelet-Transformation des Drehzahlsignals charakterisiert. Die Abbildung der Merkmale, also die Entscheidung aufgrund der Symptome, ob ein Einklemmfall vorliegt oder nicht, wird mit einem neuronalen Netz vollzogen. Die Charakterisierung von Einklemmfällen erfolgt unabhängig vom momentanen Drehzahlbereich und von der aktuellen Position des Sitzes. Eine unterschiedliche Belastung des Sitzes beeinträchtigt nicht das Urteilsvermögen des Algorithmus. Die Unterscheidung von starken Drehzahlabfällen aufgrund einer Oszillation im Normalbetrieb von einer Einklemmsituation lässt sich nicht mit Hilfe von Drehzahldifferenzen über bestimmte Zeitintervalle kürzer als 256 ms realisieren. Eine Alternative zur Wavelet-Transformation ist den Autoren nicht bekannt.
Einklemmerkennung für die elektrische Autositzverstellung
Automobiltechnische Zeitschrift - ATZ ; 108 , 4 ; 296-303
2006
7 Seiten, 6 Bilder, 15 Quellen
Article (Journal)
German
VORRICHTUNG UND VERFAHREN ZUR EINKLEMMERKENNUNG AN EINEM TRANSPORTMITTEL
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