基于双霍尔传感器的汽车电动车窗防夹算法设计与验证

辛丰强， 王东生， 崔书超， 薛 飞

(北京汽车集团 越野车研究院,北京101300)

电动车窗已成为现代车辆的必备配置，但电动车窗存在夹伤人的风险，尤其是儿童.因此用户对配置车窗防夹功能渴望越来越强烈.但由于防夹算法的缺陷，国内的防夹系统存在可靠性差、抗环境变化能力弱、灵敏度不高等问题[1-2].文中设计了一种基于双霍尔传感器的防夹算法，实时检测电机的转速变化和运动方向，并综合考虑电压和温度变化、胶条老化等因素的影响，通过补偿和自适应学习的方式，解决了目前车窗防夹算法的问题，通过台架试验验证了算法的有效性.

1 防夹算法推导

1.1 防夹车窗受力分析

如图1所示[3-4]，车窗上升过程中，设玻璃受到的拉力为Fm、受到的阻力为Ff、玻璃的等效质量为m、运动的线速度为V.

玻璃匀速运动时，根据牛顿第二定律：

(1)

防夹时,考虑检测的外界力值：

(2)

转换到电机输出端：

Fm·r·i=T·η.

(3)

根据传动比的定义：

ω·r=V·i.

(4)

代入(2)式得：

(5)

则防夹时，防夹力FAP与ΔT的关系：

(6)

式中：t为时间;r为电机转动的半径；i为传动比；T为电机的负载转矩；η为传动效率；ω为电机角速度.

图1 车窗上升受力图

1.2 防夹电机理论基础

若电机稳态运行，电动势平衡方程式为

E=Ke·Ø·n，

(7)

代入公式(7)得：

(8)

故：E=Kt·Ø·ω.

(9)

电压平衡方程式：U=E+Ia·Ra，

(10)

式中：U为电压；Ia为电流；Ra为电阻.

则Te=T+T0.

(11)

转矩方程式：Te=Kt*Ø*Ia，

(12)

将(9)、(10)、(11)代入,(12)可得：

(13)

当防夹发生时，若电压不变(同时空载转矩一定)时，则：

(14)

(15)

据此，当车窗关闭遭遇障碍物时，障碍物对玻璃产生的阻力矩可以看做是ΔT，即与电机转速的变化量Δω成线性的关系.即可以用电机转速的增量值Δω来表示阻力矩的增量.

考虑温度、电压对电机特性等影响的K值(不同温度、电压下，电机输出效率，电机参数及动能损失等不同)，需对防夹力进行补偿，如下：

ΔT=KTKVΔω.

(16)

最终，由于力和转矩存在一个力臂，力臂固定，得到防夹时遇到的防夹力：

(17)

2 关键信号获取

2.1 霍尔信号采集

霍尔传感器安装位置如图2所示，在霍尔信号捕获的中断函数中获得两路霍尔信号的实际平均值.两路霍尔信号采集如图3所示.

图2 霍尔传感器安装图

图3 霍尔采集信号

2.2 电机方向判定

在霍尔信号捕获的中断函数中，根据两路霍尔信号的电平值来判断电机方向.

当捕获到霍尔信号A的上升沿时，读取当前两路霍尔信号的电平值，HALLA= 1(高电平)&&HALLB=0(低电平)，当捕获到霍尔信号1的下降沿时，HALLA= 0&&HALLB=1时则电机在顺时针转动.

当捕获到霍尔信号A的上升沿时，读取当前两路霍尔信号的电平值，HALLA= 1(高电平)&&HALLB=1(高电平)，当捕获到霍尔信号A的下降沿时，HALLA= 0&&HALLB=0时则电机在逆时针转动.

2.3 车窗位置获取

以初始化上堵转点作为起始零点，每捕获到一个霍尔信号的上升或者下降沿，电机位置加1，最终获得相应车窗位置.最后将整个车窗的位置和对应霍尔信号数进行存储.

2.4 电机转速获取

图4 霍尔周期

3 自适应学习

随着车窗长期的使用，胶条的老化，拉索的变形，和环境改变影响或者电机参数的变化，软件中存储的机械特性值已经不能反应实际车窗的状况，软件需要具备不断更新存储的车窗机械特性的能力，这样才能计算准确的参考转速的值，保证防夹力.因此，车窗防夹算法需具备自适应学习能力.

3.1 车窗不同电压和温度下转速曲线采集分析

3.1.1 电压和温度对转速曲线的影响

常温下，分别测量电压为10 V、12 V、13.5 V、15 V时，车窗运行一次时的转速曲线.如图5所示.

在电压13.5 V时，分别测量对-20 ℃、0 ℃、25 ℃、85 ℃时，车窗运行一次时的转速曲线,如图6所示.

图5 不同电压下转速曲线

图6 不同温度下电机的转速曲线

3.1.2 电压和温度对转速曲线的影响分析

通过测试可知，恒温和恒压时，车窗整体运行曲线，按照车窗位置平移后变化趋势基本一致.说明车窗在机械结构一定的情况下，不同位置的阻力(负载变化)基本相同，不受电压和温度的影响.于是,我们可以用分段存储转速差值的方式来反应不同位置的机械阻力.

3.2 分区及参考值自适应存储方法

防夹分区如图7所示.

图7 防夹分区图

3.2.1 参考值计算

如图8所示，车窗在防夹区域运动时，每进入一个分区，即求取每个分区的平均转速值，以当前分区的平均转速值减去上一个分区的平均转速值，可得差值.将此差值存储，作为当前区域的自适应存储的RF值.计算公式如下.

图8 参考转速计算图

(18)

3.2.2 正常自适应更新

正常自适应更新情况下，满足自适应更新条件的前提下，k分区内，如果在一定范围内，即

可执行：

(20)

(21)

根据自适应学习存储的机械特性值计算参考转速(历史转速).防夹发生时实际电机转速下降，当参考转速与实际转速的差值大于根据电压和温度补偿后的阈值时，输出防夹反弹标志位.软件根据防夹反弹标志信息，执行防夹反弹操作.

4 温度和电压补偿

考虑温度、电压对电机特性等影响的K值(不同温度、电压下，电机输出效率，电机参数及动能损失等影响不同)，需对防夹力进行补偿，具体公式如下：

FAP=KTKV·Δω,

(22)

式中：KT、KV为温度和电压补偿系数，通过标定获得.

4.1 温度和电压补偿表

大量试验测试发现，车窗防夹力在相对的一定温度范围内，温度对其影响差别较小.如果车窗的结构和一致性较好，为减少工作量，可合并简化处理.以右前门为例对补偿参数进行了标定.右前车门参数补偿如表1所示.

表1 右前门参数补偿表

注：表中值为KTKV值

5 防夹算法台架测试验证

5.1 防夹力测试点

按照国标GB11552[5]测试要求，防夹区域如图9中的(4～200 mm)，所以选定测试区(4～200 mm)，并选取4 mm、25 mm、50 mm、200 mm 4个典型位置，在4 mm位置选取5个测试点(A、B、C、D、E)，其它位置选取左中右3个位置测试.

图9 防夹区域及测试位置

5.2 防夹力目标值

按照欧标要求防夹力必须小于100 N，文中综合考虑以(70±10)N为目标值.

5.3 测试数据分析

利用防夹力测试仪(SDI-90328)对车窗防夹力进行测试，选择10 N/mm的测力弹簧[6].将不同车窗的测量值记录在表格中，表2、3为常温不同电压下测量数据.以正太分布衡量数据的离散程度，评价防夹算法的有效性.防夹力均值在[60 N,80 N]范围内，标准差值小于8时，判定合格.

标准差值为5，从台架测试数据可以看出在不同电压、车窗不同位置下，防夹力测试值都在70 N±10 N区间内，并且无误防夹情况出现，说明了文中设计防夹算法的有效性.

表2 4 mm位置数据

表3 右前门测试值

注：A(Open200 mm)，B(Open 50 mm)，C(Open 25 mm)(1,2,3分别对应中，左，右位置).

防夹力正态如图10所示.

图10 防夹正太分布图

6 结 论

设计了一种考虑电压、温度补偿和胶条老化的防夹控制算法，对电压和温度补偿参数进行了标定，并通过台架验证了算法有效性.相比目前市场上的其它防夹算法，软件实现更简单，适应性更强.同时可以摆脱对国外供应商的依赖性，降低成本.同时后期将搭载整车试验，验证不同工况下防夹算法的有效性.