DE102007015066A1

DE102007015066A1 - Verfahren und Vorrichtung zur Regelung des Antriebsschlupfes

Info

Publication number: DE102007015066A1
Application number: DE102007015066A
Authority: DE
Inventors: Gerold Schneider; Roland Caspari
Original assignee: Continental Teves AG and Co OHG
Current assignee: Aumovio Germany GmbH
Priority date: 2007-03-29
Filing date: 2007-03-29
Publication date: 2008-10-02
Anticipated expiration: 2027-03-30
Also published as: DE102007015066B4

Abstract

Verfahren zur Regelung des Antriebsschlupfes, wobei wenigstens den Raddrehgeschwindigkeiten (omegaR, omegaL) der angetriebenen Räder entsprechende Signale einer Auswerteschaltung zugeführt werden, welche diese Raddrehgeschwindigkeiten (omegaR, omegaL) hinsichtlich des Auftretens einer Durchdrehneigung überwacht und welche Steuersignale zur Bremsung wenigstens eines Rades und/oder zur Beeinflussung eines Motormomentes bei Durchdrehneigung erzeugt, wobei eine Summenraddrehgeschwindigkeitsgröße (omegaS), welche zumindest aus den Raddrehgeschwindigkeiten (omegaR, omegaL) der angetriebenen Räder bestimmt wird, zur Regelung herangezogen wird und wobei mit Hilfe eines Kalman-Filters (8) eine Schätzung der Summenraddrehgeschwindigkeitsgröße (omegaS) durchgeführt wird, sowie Vorrichtung zur Regelung des Antriebsschlupfes.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren gemäß Oberbegriff von Anspruch 1 sowie eine Vorrichtung gemäß Oberbegriff von Anspruch 11.
Aus der DE 38 21 769 A1 geht ein Antriebsschlupfregelsystem hervor, in welchem ein Quotient aus Motordrehzahl und mittlerer Radgeschwindigkeit der angetriebenen Räder gebildet wird und zur Regelung des Antriebsschlupfes herangezogen wird.
Es ist bekannt, dass Radschwingungen zu einem signifikanten Schwingen der Regelgrößen eines Traktionsregelsystems führen können, welche aus den Signalen der Raddrehgeschwindigkeiten gebildet werden. Die bisher eingesetzten Filter zur Dämpfung der Schwingungen führen zu einem starken Phasenverzug in den Regelgrößen, d. h. das gedämpfte Signal eilt dem Messsignal nach. Dies führt zu einer spürbaren Verschlechterung der Regelgüte des Traktionsregelsystems.
Bei der Antriebsschlupf- oder Traktionsregelung wird neben der Geschwindigkeit der Einzelräder auch die Summengeschwindigkeit über alle Antriebsräder geregelt. Die Summengeschwindigkeit ist besonders im Anfahrbereich wichtig, um die Drehzahl des Motors in seinem optimalen Drehzahlbereich zu halten.
Besonders problematisch sind Störungen der Regelgrößen durch Schwingungen des Antriebsstranges. Die Regelung nach der Summengeschwindigkeit wird besonders durch Antriebsstrangschwingungen erschwert. Die übliche Tiefpassfilterung der gemessenen Summengeschwindigkeit mit einem Filter erster Ordnung führt zu einer deutlich schlechteren Signalgüte und damit zu einer schlechteren Regelung.
Aufgabe der Erfindung ist es daher, ein verbessertes Verfahren zur Antriebsschlupfregelung sowie ein verbessertes Antriebsschlupfregelsystem bereitzustellen.
Diese Aufgabe wird erfindungsgemäß durch das Verfahren nach Anspruch 1 sowie die Vorrichtung nach Anspruch 11 gelöst.
Der Erfindung liegt der Gedanke zugrunde, für die Regelgröße „Summengeschwindigkeit der angetriebenen Räder" eine Schätzung mit einem Kalman-Filter durchzuführen.
Unter dem Begriff „Kalman-Filter" wird erfindungsgemäß ein stochastischer Zustandsschätzer für dynamische Systeme verstanden.
Unter dem Begriff „Summengeschwindigkeit" wird erfindungsgemäß in Verallgemeinerung eine Größe verstanden, die zur Summengeschwindigkeit direkt proportional ist. Der Begriff umfasst also z. B. auch die Hälfte der Summengeschwindigkeit.
Bevorzugt wird anhand eines Modells aus den Messdaten der Raddrehgeschwindigkeiten der angetriebenen Räder und den Messdaten der Motordrehzahl die Summengeschwindigkeit ge schätzt. Besonders bevorzugt werden dazu die Summe der gemessenen Raddrehgeschwindigkeiten der angetriebenen Räder und der Quotient aus der gemessenen Motordrehzahl und einem Motordrehzahl-Raddrehzahl-Übersetzungsverhältnis herangezogen.
Bevorzugt werden die Raddrehzahlinformationen der Raddrehzahlsensoren eines Antiblockiersystems (ABS) verwendet.
Gemäß einer bevorzugten Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens werden bei der Schätzung der Summenraddrehgeschwindigkeitsgröße (Summengeschwindigkeit) mindestens ein Maß für einen Messfehler bestimmt und berücksichtigt, welches aus den gemessenen Raddrehgeschwindigkeiten bestimmt wird. Besonders bevorzugt wird das Maß für den Messfehler auch aus der gemessenen Motordrehzahl bestimmt. Ganz besonders bevorzugt wird jeweils ein Maß für einen Messfehler aus den gemessenen Raddrehgeschwindigkeiten und der gemessenen Motordrehzahl bestimmt, um so den eventuell unterschiedlichen Messfehler der einzelnen Messgrößen zu berücksichtigen. Vorteilhafterweise wird ein Maß aus der Summe der gemessenen Raddrehgeschwindigkeiten und ein Maß aus dem Quotienten aus gemessener Motordrehzahl und einem Motordrehzahl-Raddrehzahl-Übersetzungsverhältnis bestimmt.
Gemäß einer Weiterbildung des erfindungsgemäßen Verfahrens wird ein Maß für den Messfehler mit Hilfe von zwei Tiefpassfiltern bestimmt. Besonders bevorzugt kommen hierbei Tiefpassfilter erster Ordnung zum Einsatz. Dieses Verfahren zur Bestimmung eines Maßes für den Messfehler kann sowohl für die gemessenen Raddrehgeschwindigkeiten als auch für die Summe der gemessenen Raddrehgeschwindigkeiten als auch für die gemessene Motordrehzahl als auch für den Quotienten aus gemessener Motordrehzahl und einem Motordrehzahl-Raddrehzahl-Übersetzungsverhältnis durchgeführt werden.
Bevorzugt wird das Maß für den Messfehler für die gemessene Motordrehzahl nur dann aus der gemessenen Motordrehzahl bestimmt, wenn der Antriebsstrang geschlossen ist. Andernfalls, bei offenem Antriebsstrang, wird das Maß auf einen vorgegebenen Grenzwert gesetzt. Hierdurch wird sichergestellt, dass die Motordrehzahl, welche bei offenem Antriebsstrang in keinem Zusammenhang mit der Summengeschwindigkeit steht, keinen oder nur einen geringen Einfluss bei der Kalman-Filterung hat. Das Gesagte gilt besonders bevorzugt auch für den Quotienten aus gemessener Motordrehzahl und Motordrehzahl-Raddrehzahl-Übersetzungsverhältnis.
Zusätzlich wird bei der Schätzung der Summenraddrehgeschwindigkeitsgröße durch den Kalman-Filter bevorzugt mindestens ein Maß für einen Modellfehler berücksichtigt, welches derart gewählt wird, dass die geschätzte Summengeschwindigkeit zum Einen im Wesentlichen ungestört, d. h. mit geringen Schwankungen aufgrund der Antriebsstrangschwingungen, und zum Anderen im Wesentlichen ohne zeitlichen Verzug bestimmt wird. Der Modellfehler stellt also eine Art Einstellparameter dar, welcher zur Adaption an das spezifische untersuchte System verwendet werden kann.
Gemäß einer bevorzugten Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens ist der verwendete Kalman-Filter in zwei Schritte gegliedert. In einem ersten Schritt wird unter anderem die Summenraddrehgeschwindigkeitsgröße geschätzt und ein Maß für einen Modellfehler bestimmt und verwendet. In einem zweiten Schritt wird unter anderem die geschätzte Summenraddrehgeschwindigkeitsgröße anhand der gemessenen Raddrehgeschwindigkeiten, und besonders bevorzugt anhand der gemessenen Motordrehzahl, verbessert und ein Maß für einen Messfehler bestimmt und verwendet. Die im zweiten Schritt bestimmten Größen werden dann als Ausgangsgrößen für den nächsten ersten Schritt verwendet usw.
Außerdem ist es bevorzugt, dass bei offenem Antriebsstrang das Maß für den Modellfehler auf einen vorgegebenen Grenzwert gesetzt wird und/oder der erste Schritt des Kalman-Filters nicht durchgeführt wird. Hierdurch wird der Sachverhalt berücksichtigt, dass das zugrunde liegende Modell nur bei geschlossenem Antriebsstrang gültig ist.
Bevorzugt wird/werden zur Schätzung der Summenraddrehgeschwindigkeitsgröße mindestens eine, insbesondere alle, der folgenden Größen berücksichtigt: ein radbezogenes Motormoment, eine Fahrzeugmasse, eine Fahrzeugbeschleunigung, ein Fahrwiderstand, ein effektiver Reifenradius, ein Trägheitsmoment des Antriebsstranges.
Ein Vorteil der Erfindung ist es, dass mit Hilfe des eingesetzten Kalman-Filters eine ausreichende Dämpfung der Schwingungen der Regelgröße Summengeschwindigkeit bei deut lich kleinerem Phasenverzug erreicht werden kann im Vergleich zu der aus dem Stand der Technik bekannten Tiefpassfilterung der gemessenen Summengeschwindigkeit. Hierdurch wird die Antriebsschlupfregelung verbessert.
Weitere bevorzugte Ausführungsformen ergeben sich aus den Unteransprüchen und der nachfolgenden Beschreibung an Hand von Figuren.
Es zeigen
1 eine schematische Darstellung eines Kalman-Algorithmus,
2 eine schematische Darstellung einer beispielsgemäßen Verfahrens mit Bestimmung einer Summengeschwindigkeit anhand eines Kalman-Filters, und
3 eine schematische Darstellung eines Flussdiagramms zur beispielsgemäßen Bildung einer Varianz eines Messfehlers.
Die folgende Beschreibung erfolgt beispielhaft für ein frontangetriebenes Fahrzeug. Das erfindungsgemäße Verfahren kann aber leicht auf Heck- oder allradangetriebene Fahrzeuge übertragen werden. Zuerst wird kurz der Kalman-Algorithmus erläutert, danach wird auf die konkrete Umsetzung für das hier betrachtete Verfahren eingegangen.
Der Kalman-Algorithmus schätzt den Zustand x(k) eines gestörten Systems in zeitdiskreter Form: x(k) = A·x(k – 1) + B·u(k) + w(k) (1) y(k) = C·x(k) + ν(k) (2)
Dabei beschreibt x(k) den Zustand x des Systems zu einem Zeitpunkt t_k (kurz mit k bezeichnet) und x(k – 1) den Zustand x zu einem um ein diskretes Zeitintervall δt früheren Zeitpunkt t_k-1 = t_k – δt (kurz mit k – 1 bezeichnet). Das zugrunde liegende Modell, z. B. zur Beschreibung der Zeitentwicklung des betrachteten Systems (Fahrzeug), wird durch die Operatoren/Matrizen A, B, und C beschrieben und w(k) bzw. ν(k) beschreiben den Fehler des verwendeten Modells bzw. einen Messfehler zum Zeitpunkt t_k. y(k) beschreibt Messdaten zum Zeitpunkt t_k und u(k) beschreibt die Eingangsgrößen des Systems (z. B. beeinflusst durch den Fahrer, wie Radbremsdruck oder Motormoment). Bei gegebener Modellfehlerkovarianzmatrix (Prozessrauschen) Q, welche sich als Erwartungswert E aus dem Modellfehler w(k) ergibt, und gegebener Messfehlerkovarianzmatrix R, welche sich als Erwartungswert E aus dem Messfehler ν(k) ergibt: Q = E{w(k)wT(k)}und R = E{ν(k)νT(k)},kann der in 1 schematisch dargestellte Kalman-Algorithmus durchgeführt werden. Der Kalman-Algorithmus wird in einen so genannten „Prädiktionsschritt" 1 und einen „Innovationsschritt" 4 unterteilt.
Beim „Prädiktionsschritt" 1 wird aus dem alten Zustand x(k – 1) zum Zeitpunkt t_k-1 mit Hilfe des Zustandsraummodells (beschrieben durch A, B und C) der neue Zustand x(k) zum Zeitpunkt t_k vorhergesagt (Block 2: Schätzung der neuen Zustände): x–(k) = A·x(k – 1) + B·u(k)
Der Zustand x^–(k) ist nur eine Schätzung des Zustandes x(k). Die Fehlerkovarianz P^–(k) dieser Schätzung wird aus der alten Fehlerkovarianz P^–(k – 1) und dem Prozessrauschen Q bestimmt (Block 3: Update Fehlerkovarianzmatrix), dabei geht ebenso die Systemmatrix A und ihre Transponierte A^T ein: P–(k) = A·P–(k – 1)·AT + Q
Beim „Innovationsschritt" 4 wird zum einen die Kalmanverstärkung K aus der Fehlerkovarianz P^–(k), der Systemmatrix C und der Messfehlerkovarianzmatrix R bestimmt (Block 5: Berechnung der Kalmanverstärkung), dabei steht ein hochgestellter Index T für die Transponierte einer Matrix/eines Vektors und ein hochgestellter Index –1 für die Inverse einer Matrix: K(k) = P–(k)·CT·(C P–(k)CT + R)–1
Aus dem bisher abgeschätzten (d. h. a priori) Zustand x^–(k) und einem neuen Messpunkt y(k) durch eine Linearkombination mit der Kalmanverstärkung K ein verbesserter (d. h. a posteriori) Schätzwert x(k) bestimmt (Block 6: Korrektur der Schätzung mit Hilfe der Messdaten): x(k) = x–(k) + K(k)·(y(k) – C·x–(k))
Im letzten Schritt (Block 7: Update Fehlerkovarianzmatrix) wird die neue Fehlerkovarianz P(k) aus der Einheitsmatrix I, der Kalmanverstärkung K, der Systemmatrix C und der Fehlerkovarianz P^– (k) bestimmt: P(k) = (I – K(k)·C)·P–(k)
Zur Nutzung des Kalman-Algorithmus gemäß 1 müssen demnach folgende Informationen bekannt sein:

• Die Messdaten y(k)
• Das diskrete Prozessmodell (beschrieben durch A, B und C)
• Die Messfehlerkovarianzmatrix (Varianzen des Messrauschens) R
• Die Modellfehlerkovarianzmatrix Q

Erfindungsgemäß wird der Kalman-Algorithmus zur Schätzung der Summengeschwindigkeit der Antriebsräder eingesetzt. Beispielsgemäß wird die Summengeschwindigkeit durch Kalman-Filterung aus den Messdaten der Radgeschwindigkeiten und den Messdaten der Motordrehzahl geschätzt. Damit sind zwar die nicht gestörten Radgeschwindigkeiten immer noch unbekannt.
Es kann aber in einer Anpassung des Antriebsschlupfregelungsmodells die Summengeschwindigkeit gegen die am meisten gestörte Radgeschwindigkeit ersetzt werden. Die Störempfindlichkeit der Regelung gegen Schwingungen des Antriebstrangs kann somit reduziert werden.
Bei der erfindungsgemäßen Anwendung eines Kalman-Filters zur Schätzung der Summengeschwindigkeit entspricht der Systemzustand x des Kalman-Algorithmus der gesuchten Summengeschwindigkeit ω_S. In 2 ist schematisch ein beispielsgemäßes Verfahren mit Bestimmung einer Summengeschwindigkeit ω_S anhand eines Kalman-Filters 8 dargestellt. Die bestimmte Summengeschwindigkeit ω_S wird zur Antriebsschlupfregelung 9 herangezogen. Für den Systemzustand x(k) stehen zu jedem Zeitpunkt k beispielsgemäß zwei Messwerte y₁(k) und y₂(k) zur Verfügung. Der Messwert y₁ ergibt sich aus der Summe der Raddrehgeschwindigkeitssignale ω_L und ω_R des linken und rechten angetriebenen Rades (jeweils zu einem Zeitpunkt k): y1(k) = [ωL(k) + ωR(k)]/2
Bei front- oder heckgetriebenen Rädern bezeichnet ω_L bzw. ω_R die Raddrehgeschwindigkeit des linken bzw. des rechten Antriebsrades. Bei Allradfahrzeugen mit einer steuerbaren Mittenkupplung ist ω_L bzw. ω_R die Raddrehgeschwindigkeit des linken bzw. rechten Antriebsrades der Hauptantriebsachse.
Der Messwert y₂ wird aus der Motordrehzahl n durch Division mit einem geschätzten (vorgegebenen) Übersetzungsverhältnis i Motordrehzahl zu Raddrehzahl bestimmt: y2 (k) = n(k)/i(k)
Man fasst die beiden Messwerte zu einem Messvektor y zusammen: y(k) = [y1(k) y2(k)]T
So lässt sich in der Messgleichung (2) die Ausgangsmatrix C zu C = [1 1]T angeben. Das Störsignal ν(k) in der Messgleichung (2) beinhaltet neben den Messfehlern auch die oben diskutierten Antriebsstrangschwingungen. Es setzt sich aus der Störung ν₁(k) als Störung von y₁(k) und ν₂(k) als Störung von y₂(k) zusammen: ν(k) = [ν1(k) ν2(k)]T
Unter der Annahme, dass die Störungen ν₁ und ν₂ weiß (d. h. z. B. bei allen Frequenzen gleich vorhanden sind), mittelwertfrei und zueinander unkorreliert sind, kann die Kovarianzmatrix R aus den Varianzen der beiden Störungen bestimmt werden:
Zur Abschätzung der stark zeitvarianten Messfehlerkovarianzmatrix R werden ihre Anteile E{ν₁ ν₁ ^T} und E{ν₂ ν₂ ^T} beispielsgemäß über die Varianzen der Messwerte y₁ und y₂ genähert: E{ν1 ν1 T} ≈ E{y1 y1 T} E{ν2 ν2 T} ≈ E{y2 y2 T}
3 zeigt eine schematische Darstellung eines Flussdiagramms zur beispielsgemäßen Bildung einer Varianz eines Messfehlers. Die Varianzen von y_i (i = 1 oder 2) werden zur Laufzeit durch zwei Tiefpassfilter erster Ordnung 12, 13 (PT1-Filter) gemäß 3 abgeschätzt. Durch eine erste Filterung 12 ergibt sich der Mittelwert E{y_i} des Messwertes y_i. Durch Addition (Subtraktion) 14 von Messwert y_i und Mittelwert E{y_i}, anschließender Multiplikation 15 des Ergebnisses mit sich selbst und folgender zweiter Filterung 13 ergibt sich die Varianz E{y_i – E{y_i}}².
Beispielsgemäß wird die Varianz E{y₁ y₁ ^T} immer gemäß 3 gebildet, während die Varianz E{y₂ y₂ ^T} nur bei geschlossenem Antriebsstrang gemäß 3 bestimmt wird. Im Falle eines offenen Antriebsstranges besteht kein Zusammenhang zwischen Motordrehzahl n und Summengeschwindigkeit. Der Messwert y₂(k) ist somit nicht mehr zuverlässig und der Wert von E{y₂ y₂ ^T} wird auf einen Wert sehr viel größer als E{y₁ y₁ ^T} gesetzt. Z. B. kann der Wert von E{y₂ y₂ ^T} auf einen maximal zulässigen Wert gesetzt werden. Damit wird der Einfluss der Motordrehzahl n (bzw. y₂) auf das Kalman-Filter eliminiert bzw. redu ziert. Ein geschlossener Antriebsstrang wird immer dann vermutet, wenn ein Rad Antriebsschlupf zeigt.
Beispielsgemäß wird zur Bestimmung der Systemmatrizen A und B folgende zeitkontinuierliche Beziehung bzgl. der zeitlichen Ableitung der Summengeschwindigkeit dω_S/dt (entspricht dx(t)/dt) verwendet: dx (t)/dt = [ME(t) – MB,L(t) – MB,R(t) – m·(a(t) + p(t))·reff]/[2JDA + i2·JD] (3)wobei M_E[Nm] das radbezogene Motormoment, M_B,L[Nm] das Bremsmoment des linken Rades, M_B,R[Nm] das Bremsmoment des rechten Rades, m[kg] die Masse des Fahrzeugs, a[m/s²] die Fahrzeugbeschleunigung, p[m/s²] der Fahrwiderstand, r_eff [m] der effektive Reifenradius, i das Übersetzungsverhältnis, J_D[kg·m/s²] die antriebsseitige und J_DA[kg·m/s²] die abtriebsseitige Trägheitsmasse des Differentials ist. Daraus lassen sich nach Zeitdiskretisierung (t_sample sei die Abtastzeit) und Vergleich mit Gleichung (1) die noch unbekannten Systemmatrizen A und B sowie der Eingang u angeben: A = 1 B = tsample u(k) = [ME(k) – MB,L(k) – MB,R(k) – m·(a(k) + p(k))·reff]/[2JDA + i2·JD] (4)
Beim Eingang u sind alle Größen bis auf den Fahrwiderstand p(k) messbar oder angebbar. Der Fahrwiderstand p kann durch eine Filterung des Signals
mit einem Tiefpassfilter erster Ordnung abgeschätzt werden.
Beispielsgemäß wird die Modellfehlerkovarianzmatrix Q der Störung w(k) im Falle des geschlossenen Antriebsstranges als Tuningfaktor genutzt, um einen guten Kompromiss zwischen Dämpfung der Störungen und ausreichend schnellem Folgeverhalten zu den Messdaten zu erreichen. Dazu werden die Elemente der Modellfehlerkovarianzmatrix Q als sozusagen „freie Parameter" in einem gewissen Intervall variiert. Bei einem offenen Antriebsstrang ist das Modell (Gleichungen (3) und (4)) nicht gültig. In diesem Fall wird Q auf einen Wert Q = E{w(k)w^T(k)} sehr viel größer als E{y₁(k)y₁ ^T(k)} gesetzt und der Prädiktionsschritt 1 aus dem Kalman-Filter 8 ausgeblendet.
Gemäß dem Stand der Technik ist es bekannt, zur Bestimmung der Summengeschwindigkeit eine Tiefpassfilterung des Summensignals der gemessenen Raddrehzahlen (der Antriebsräder) durchzuführen. Dies entspricht einer einfachen Tiefpassfilterung der Messwerte y₁. Durch das Kalman-Filter 8 wird eine gegenüber dieser Tiefpassfilterung des Summensignals der gemessenen Raddrehzahlen verbesserte Trennung von Nutz- und Störsignal erreicht. Dies gilt sowohl hinsichtlich der Dämpfung der Störungen als auch hinsichtlich des Phasenverzugs zum ursprünglichen Nutzsignal.
ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur

- DE 3821769 A1 [0002]

Claims

Verfahren zur Regelung des Antriebsschlupfes, wobei wenigstens den Raddrehgeschwindigkeiten (ω_R, ω_L) der angetriebenen Räder entsprechende Signale einer Auswerteschaltung zugeführt werden, welche diese Raddrehgeschwindigkeiten (ω_R, ω_L) hinsichtlich des Auftretens einer Durchdrehneigung überwacht und welche Steuersignale zur Bremsung wenigstens eines Rades und/oder zur Beeinflussung eines Motormomentes bei Durchdrehneigung erzeugt, und wobei eine Summenraddrehgeschwindigkeitsgröße (ω_S), welche zumindest aus den Raddrehgeschwindigkeiten (ω_R, ω_L) der angetriebenen Räder bestimmt wird, zur Regelung herangezogen wird, dadurch gekennzeichnet, dass mit Hilfe eines Kalman-Filters (8) eine Schätzung der Summenraddrehgeschwindigkeitsgröße (ω_S) durchgeführt wird.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass zur Schätzung der Summenraddrehgeschwindigkeitsgröße (ω_S) mindestens gemessene Raddrehgeschwindigkeiten (ω_R, ω_L) der angetriebenen Räder, insbesondere eine Summe der gemessene Raddrehgeschwindigkeiten (y₁) der angetriebenen Räder, und eine gemessene Motordrehzahl (n), insbesondere ein Quotient (y₂) aus gemessener Motordrehzahl (n) und einem Motordrehzahl-Raddrehzahl-Übersetzungsverhältnis (i), herangezogen werden.
Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass bei der Schätzung der Summenraddrehgeschwindigkeitsgröße (ω_S) durch den Kalman-Filter mindestens ein Maß für einen Messfehler (R) bestimmt und bei der Schätzung der Summenraddrehgeschwindigkeitsgröße (ω_S) berücksichtigt wird, welches aus den gemessenen Raddrehgeschwindigkeiten (ω_R, ω_L), und insbesondere aus der gemessenen Motordrehzahl (n), bestimmt wird.
Verfahren nach Anspruch 3, dadurch gekennzeichnet, dass für die gemessenen Raddrehgeschwindigkeiten (ω_R, ω_L), insbesondere für die Summe der gemessene Raddrehgeschwindigkeiten (y₁), und/oder für die gemessene Motordrehzahl (n), insbesondere für den Quotienten (y₂) aus gemessener Motordrehzahl (n) und einem Motordrehzahl-Raddrehzahl-Übersetzungsverhältnis (i), jeweils ein Maß für den Messfehler (R) mit Hilfe von zwei Tiefpassfiltern (12, 13), insbesondere erster Ordnung, bestimmt wird.
Verfahren nach Anspruch 3 oder 4, dadurch gekennzeichnet, dass nur dann das Maß für den Messfehler (R) für die gemessene Motordrehzahl (n), insbesondere für den Quotienten (y₂) aus gemessener Motordrehzahl (n) und einem Motordrehzahl-Raddrehzahl-Übersetzungsverhältnis (i), aus der gemessenen Motordrehzahl (n) bestimmt wird, wenn der Antriebsstrang geschlossen ist.
Verfahren nach mindestens einem der Ansprüche 3 bis 5, dadurch gekennzeichnet, dass das Maß für den Messfehler (R) für die gemessene Motordrehzahl (n), insbesondere für den Quotienten (y₂) aus gemessener Motordrehzahl (n) und einem Motordrehzahl-Raddrehzahl-Übersetzungsverhältnis (i), auf einen vorgegebenen Grenzwert gesetzt wird, wenn der Antriebsstrang offen ist.
Verfahren nach mindestens einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass bei der Schätzung der Summenraddrehgeschwindigkeitsgröße (ω_S) durch den Kalman-Filter mindestens ein Maß für einen Modellfehler (Q) berücksichtigt wird, welches derart gewählt wird, dass die geschätzte Summenraddrehgeschwindigkeitsgröße (ω_S) im Wesentlichen ungestört und ohne zeitlichen Verzug zu den gemessenen Größen vorliegt.
Verfahren nach mindestens einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass bei der Schätzung der Summenraddrehgeschwindigkeitsgröße (ω_S) durch den Kalman-Filter ein erster Schritt (1), in welchem die Summenraddrehgeschwindigkeitsgröße (ω_S) geschätzt wird und ein Maß für einen Modellfehler (Q) verwendet wird, und ein zweiter Schritt (4), in welchem die geschätzte Summenraddrehgeschwindigkeitsgröße (ω_S) mindestens anhand der gemessenen Raddrehgeschwindigkeiten (ω_R, ω_L), und insbesondere anhand der gemessenen Motordrehzahl (n), verbessert wird und ein Maß für einen Messfehler (R) verwendet wird, durchgeführt wird.
Verfahren nach Anspruch 7 oder 8, dadurch gekennzeichnet, dass das Maß für den Modellfehler (Q) auf einen vorgegebenen Grenzwert gesetzt wird und/oder der erste Schritt (1) des Kalman-Filters (8) nicht durchgeführt wird, wenn der Antriebsstrang offen ist.
Verfahren nach mindestens einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass zur Schätzung der Summenraddrehgeschwindigkeitsgröße (ω_S) mindestens eine, insbesondere alle, der folgenden Größen berücksichtigt wird/werden: ein radbezogenes Motormoment (M_E, M_B,L, M_B,R), eine Fahrzeugmasse (m), eine Fahrzeugbeschleunigung (a), ein Fahrwiderstand (p), ein effektiver Reifenradius (r_eff), ein Trägheitsmoment (J_D,A, J_D) des Antriebsstranges.
Vorrichtung zur Regelung des Antriebsschlupfes, wobei wenigstens den Raddrehgeschwindigkeiten (ω_R, ω_L) der angetriebenen Räder entsprechende Signale einer Auswerteschaltung zugeführt werden, welche diese Raddrehgeschwindigkeiten (ω_R, ω_L) hinsichtlich des Auftretens einer Durchdrehneigung überwacht und welche Steuersignale zur Bremsung wenigstens eines Rades und/oder zur Beeinflussung eines Motormomentes bei Durchdrehneigung erzeugt, und wobei diese ein Mittel zur Bestimmung einer Summenraddrehgeschwindigkeitsgröße (ω_S) aus den Raddreh geschwindigkeiten (ω_R, ω_L) der angetriebenen Räder umfasst, wobei die Summenraddrehgeschwindigkeitsgröße (ω_S) zur Schlupfregelung herangezogen wird, dadurch gekennzeichnet, dass diese ein Kalman-Filter (8) umfasst, mit welchem eine Schätzung der Summenraddrehgeschwindigkeitsgröße (ω_S) durchgeführt wird.
Vorrichtung nach Anspruch 11, dadurch gekennzeichnet, dass in dieser ein Verfahren gemäß eines der Ansprüche 1 bis 10 durchgeführt wird.