汽車制動(dòng)間隙自調(diào)臂的分離間隙提取技術(shù)研究

江文松，羅　哉，郭　斌，范偉軍，陸　藝

(1. 北京航空航天大學(xué)儀器科學(xué)與光電工程學(xué)院，北京　100191； 2. 中國(guó)計(jì)量學(xué)院計(jì)量測(cè)試工程學(xué)院，杭州　310018；3. 杭州沃鐳科技有限公司，杭州　310018； 4. 浙江大學(xué)光電信息工程學(xué)院,杭州　310012)

第一作者江文松男，碩士生，1988年生

汽車制動(dòng)間隙自調(diào)臂的分離間隙提取技術(shù)研究

江文松1,2，羅哉2，郭斌3，范偉軍2，陸藝4

(1. 北京航空航天大學(xué)儀器科學(xué)與光電工程學(xué)院，北京100191； 2. 中國(guó)計(jì)量學(xué)院計(jì)量測(cè)試工程學(xué)院，杭州310018；3. 杭州沃鐳科技有限公司，杭州310018； 4. 浙江大學(xué)光電信息工程學(xué)院,杭州310012)

摘要：基于線性Radon變換的圖像投影方法，改善汽車自動(dòng)調(diào)整臂性能測(cè)試儀對(duì)分離間隙的提取精度。由于工業(yè)領(lǐng)域廣泛使用的梯度極值法等傳統(tǒng)特征點(diǎn)提取方法對(duì)含噪密集的信號(hào)非常敏感，很難準(zhǔn)確識(shí)別在線測(cè)試曲線的拐點(diǎn)，降低了曲線特征點(diǎn)的提取精度，增加了誤判率。在分離間隙在線測(cè)試儀的應(yīng)用中，基于線性Radon變換法的分離間隙提取技術(shù)，能大大改善分離間隙的獲取精度和準(zhǔn)確度。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，線性Radon變換法的計(jì)算誤差比梯度極值法的計(jì)算誤差至少降低10倍，同時(shí)，該技術(shù)理論研究成果已在杭州沃鐳科技有限公司成功推廣使用。

關(guān)鍵詞：自調(diào)臂性能測(cè)試儀；線性Radon變換；分離間隙提?。恢苿?dòng)間隙自調(diào)臂

基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51005220);國(guó)家質(zhì)檢總局公益性行業(yè)科研專項(xiàng)項(xiàng)目(201210109)

收稿日期：2014-01-27修改稿收到日期：2014-05-29

通信作者羅哉男，博士，副教授，碩士生導(dǎo)師，1979年生

中圖分類號(hào):U467.3; TP391.4

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

DOI:10.13465/j.cnki.jvs.2015.11.011

Abstract:Here, the linear Radon transformation was applied in a separating clearance on line test system of an automatic brake adjuster to get a separating clearance. The linear Radon transformation was widely used to extract inflection points of an online test system, especially, under noise conditions. Traditional characteristic point extraction methods like the gradient maximum optimal method were widely used in industry areas. Since they were sensitive to signals containing strong noise, those traditional methods are hard to identify the inflection points from online tested curves with signals containing strong noise. Compared with the linear Radon transformation, tradition methods have a much less accuracy of inflection points extraction when applied in a separating clearance online test system of an automatic brake adjuster. The experimental results showed that the computational error of the linear Radon transformation is over 10 times lower than that of the gradient maximum optimal method. The separation clearance extraction technology was successfully used at Hangzhou Wolei tech. Co., LTD.

Separating clearance extraction technology for automatic brake adjusters

JIANGWen-song1,2,LUOZai2,GUOBin3,FANWei-jun2,LUYi4(1. School of Instrumentation Science & Opto-electronics Engineering, Beihang University, Beijing 100191, China; 2. College of Metrology & Measurement Engineering, China Jiliang University, Hangzhou 310018, China; 3. Hangzhou Wolei Technology Co., LTD., Hangzhou 310019, China; 4. Photoelectric information engineering institute, Zhejiang University, Hangzhou, 310012, China)

Key words:tester of automatic brake adjuster; linear Radon transformation; extraction of separating clearance; automatic brake adjuster of vehicle

汽車制動(dòng)間隙自動(dòng)調(diào)整臂(以下簡(jiǎn)稱自調(diào)臂)主要應(yīng)用在公交客車、農(nóng)用機(jī)車及重載貨車的制動(dòng)系統(tǒng)上，是保證汽車制動(dòng)系統(tǒng)安全可靠的重要部件。自調(diào)臂的分離間隙是自調(diào)功能穩(wěn)定性的量值評(píng)定指標(biāo)。自調(diào)臂的分離間隙在線測(cè)試系統(tǒng)中，測(cè)試曲線的分離間隙往往只有0.3～0.8 mm,其提取精度受算法的影響較大。理想情況下，力/位移測(cè)試曲線由三段斜率不同的直線組成，在外部干擾信號(hào)等因素的影響下，測(cè)試曲線是帶有低頻噪音信號(hào)和拐點(diǎn)模糊的三段近似直線。

梯度極值法等傳統(tǒng)方法是提取特征點(diǎn)的常用技術(shù)，但該法對(duì)曲線的平滑性依賴較大，因其容易誤判拐點(diǎn)，故不適于提取含有噪音信號(hào)的在線測(cè)試曲線特征點(diǎn)[1-2]。計(jì)量檢測(cè)機(jī)構(gòu)常用散件測(cè)量法通過(guò)電感測(cè)微儀檢測(cè)自調(diào)臂的分離間隙，但在實(shí)際生產(chǎn)中，由于該檢測(cè)方法費(fèi)用昂貴，操作復(fù)雜且檢測(cè)周期長(zhǎng)，不適合生產(chǎn)廠家的批量檢測(cè)[3]。在現(xiàn)有的特征點(diǎn)檢測(cè)算法中，最小二乘擬合法通過(guò)計(jì)算離散點(diǎn)間的近似曲率來(lái)實(shí)現(xiàn)特征點(diǎn)提取，但其易受噪音等影響而產(chǎn)生偽拐點(diǎn)，影響計(jì)算精度[4]?；贖arris和HarrisZ算法的特征點(diǎn)檢測(cè)方案雖然能有效快速的識(shí)別特征點(diǎn)，但是無(wú)法保留特征點(diǎn)的尺度信息，從而不能用于計(jì)算分離間隙的大小[5]?；赟IFT算法[6]在大尺度空間提取特征點(diǎn)方面具有非常廣泛的應(yīng)用，并能有效識(shí)別方向信息，但其算法的復(fù)雜性較高，在特征點(diǎn)提取的建模上將會(huì)耗費(fèi)大量的時(shí)間，因此無(wú)法滿足批量工件檢測(cè)的要求。而本文提出的線性Radon變換法具有很強(qiáng)的抗噪抗干擾能力，對(duì)在線數(shù)據(jù)進(jìn)行線性Radon變換，并擬合出光滑的三段直線后，利用交線關(guān)系求取三段線的兩個(gè)拐點(diǎn)，從而計(jì)算出分離間隙值，該算法誤差小，精度高，計(jì)算速度快，魯棒性好，實(shí)現(xiàn)方便。

1自調(diào)臂的工作原理

自調(diào)臂的控制臂固定在車軸上，殼體安裝在制動(dòng)氣缸上作為施力元件。自調(diào)臂的蝸輪通過(guò)齒輪軸與制動(dòng)器的凸輪相連接，構(gòu)成了傳遞制動(dòng)力和感知制動(dòng)間隙的閉環(huán)回路。制動(dòng)襯片一旦磨損引起蹄鼓間隙增大，自調(diào)臂就能在制動(dòng)過(guò)程中感知其超量值，并在制動(dòng)回位時(shí)自動(dòng)補(bǔ)償超量間隙，使蹄鼓間隙恢復(fù)到預(yù)設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)值，其結(jié)構(gòu)見(jiàn)圖1[7-9]。

單向離合器是實(shí)現(xiàn)自調(diào)功能的主要部件，由圖1中的3,4,5組成。分離間隙反映了單向離合器錐齒輪的嚙合狀況，是蝸桿在臂體內(nèi)一端到軸套之間的活動(dòng)距離。分離間隙過(guò)大，會(huì)使離合器與蝸桿之間的齒輪出現(xiàn)傳動(dòng)打滑，導(dǎo)致自調(diào)量偏小；分離間隙過(guò)小易引起單向離合器的離合紊亂，甚至?xí)箚蜗螂x合器卡死。

圖1　自調(diào)臂結(jié)構(gòu)圖Fig.1 Structure of automatic brake adjuster

2線性Radon變換法提取分離間隙

通過(guò)多個(gè)角度的Radon變換可實(shí)現(xiàn)分段函數(shù)的拐點(diǎn)提取，對(duì)f(x,y)沿路徑L：y=px+τ進(jìn)行線性Radon變換[10-15](見(jiàn)圖2)。

圖2　Radon變換的坐標(biāo)表示形式Fig.2 Coordinate representation of Radon transformation

則在參數(shù)域(v,φ)下的Radon變換公式為

Rf(v,φ)=

(1)

式中:δ為Dirac函數(shù)；v為L(zhǎng)到原點(diǎn)的垂直距離，v∈(-∞,+∞)；φ為L(zhǎng)與X軸的夾角，φ∈(0,π)。

當(dāng)f(x,y)為垂直于L的直線段時(shí)，經(jīng)過(guò)Radon變換的f(x,y)會(huì)在L平面上投影成一個(gè)波峰，該波峰由f(x,y)上的點(diǎn)云沿uo方向匯聚而成。

在進(jìn)行分離間隙測(cè)試時(shí)，理想情況下的力/位移測(cè)試曲線設(shè)為y，曲線由4段斜率不同的直線段組成(見(jiàn)圖3)。

圖3　分離間隙理想測(cè)試曲線Fig.3 Ideal test curve of separation

設(shè)其斜率為pi(i=1,2.3)，直線y的方程為

(2)

式中:p2對(duì)應(yīng)直線3的斜率，為壓縮彈簧的勁度系數(shù)。

將式(2)代入(1)中，得

Rf(v,φ)=

φ∈[0,π]

(3)

式(3)即為曲線y在180°上的Radon變換。對(duì)于斜率不同的多段連續(xù)線段y，經(jīng)過(guò)180°的線性Radon變換，將會(huì)按y的各段法向路徑轉(zhuǎn)換成點(diǎn)狀云圖，而斜率發(fā)生明顯變化的兩段直線的拐點(diǎn)處的投影云圖則呈現(xiàn)點(diǎn)云峰值。投影后的圖像及點(diǎn)云峰值見(jiàn)圖4。

圖4　分離間隙理想測(cè)試曲線的線性Radon變換圖Fig.4 Image oflinear Radon transformation about Ideal test curve of separation

圖4中的四個(gè)峰值即為線性Radon變換后的拐點(diǎn)值，分別根據(jù)點(diǎn)云峰值處的坐標(biāo)信息，擬合對(duì)應(yīng)曲線的理想直線方程，聯(lián)立直線方程即得拐點(diǎn)。坐標(biāo)x軸為投影法線的角度變化量，設(shè)為βi(i=0，1,2,3)，分別為四段直線(包括水平直線)與x軸夾角的補(bǔ)角，根據(jù)該點(diǎn)的極坐標(biāo)值(ri,βi)求出映射在X-Y坐標(biāo)軸上的點(diǎn)(xi,yi)。

式中：ri為對(duì)應(yīng)峰值點(diǎn)在投影軸上的相對(duì)位置；i=0，1,2,3。

對(duì)應(yīng)直線的斜率pi=tan(βi-90)。

除水平線之外，分別求出三段直線的方程式，

y=pi(x-xi)+yi,(i=1，2,3)

(4)

將式(4)代入式(2)得τi=yi-pixi

因此，分離間隙?求得：

(5)

3測(cè)試系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

1.微動(dòng)平臺(tái)加載電機(jī) 2.導(dǎo)頭瞄準(zhǔn)電機(jī) 3.位置傳感器 4.扭矩傳感器 5.壓力傳感器 6.六方導(dǎo)頭 7.被測(cè)件(自調(diào)臂) 8.調(diào)節(jié)桿 9.后端蓋調(diào)節(jié)電機(jī) 10.微動(dòng)平臺(tái) 11.支承與調(diào)整平臺(tái)圖5　分離間隙測(cè)試系統(tǒng)Fig.5 Test system of separation

自調(diào)臂分離間隙測(cè)試系統(tǒng)主要包括分離間隙測(cè)量模塊、微動(dòng)平臺(tái)控制模塊、氣動(dòng)支承與調(diào)整模塊、后端蓋調(diào)節(jié)模塊四個(gè)部分，測(cè)試裝置的三維結(jié)構(gòu)見(jiàn)圖5。利用該測(cè)試系統(tǒng)對(duì)自調(diào)臂分離間隙進(jìn)行測(cè)試，測(cè)試步驟見(jiàn)圖6。

圖6　測(cè)試流程圖Fig.6 Flow chart of the test

鑒于夾具的設(shè)計(jì)對(duì)測(cè)試系統(tǒng)的精度及穩(wěn)定性影響很大[16-18]，為了單獨(dú)論證特征點(diǎn)提取算法對(duì)分離間隙提取精度的影響，故本文中使用的三種算法，其測(cè)試數(shù)據(jù)的捕獲均在同一夾具上實(shí)施的，從而消除了測(cè)試設(shè)備的精度對(duì)特征點(diǎn)提取算法的影響。本系統(tǒng)專門設(shè)計(jì)的支承與調(diào)整平臺(tái)通過(guò)反饋控制原理實(shí)現(xiàn)平臺(tái)的二維位置微調(diào)，故它可裝夾國(guó)內(nèi)不同型號(hào)自調(diào)臂。在自調(diào)臂裝夾時(shí)，支承夾具氣缸的壓緊力最高可達(dá)1.0 MPa，保證了系統(tǒng)的穩(wěn)定和測(cè)試的可靠進(jìn)行。為了使測(cè)試系統(tǒng)的測(cè)試結(jié)果符合仿真狀況下自調(diào)臂參數(shù)的動(dòng)態(tài)變化，系統(tǒng)及夾具完全按照實(shí)車制動(dòng)系設(shè)計(jì)而來(lái)，從而保證了測(cè)試結(jié)果的真實(shí)性。

記錄每次測(cè)試的壓力/位移數(shù)據(jù)，測(cè)試曲線見(jiàn)圖7。

圖7　實(shí)時(shí)測(cè)試曲線Fig.7 Online test curve

圖7所示的力/位移曲線與圖3曲線特征相似，其中，第2段線為壓力克服自調(diào)臂壓縮彈簧的預(yù)緊力過(guò)程；此后，壓縮彈簧開(kāi)始收縮，蝸桿端面和單向離合器分離，即圖中第3段線；當(dāng)二者完全分離，蝸桿左端面接觸殼體內(nèi)腔壁，蝸桿將產(chǎn)生彈性形變，即第4段線。所求分離間隙即為第3段線投影在x軸上的長(zhǎng)度。

4實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

試驗(yàn)的10個(gè)調(diào)整臂是以散件組裝的形式安裝的。在安裝螺旋壓縮彈簧和后端蓋之前，安裝好其它散件并固定自調(diào)臂殼體，用散件測(cè)量法通過(guò)電感測(cè)微儀檢測(cè)每個(gè)自調(diào)臂蝸桿右側(cè)端面在臂體內(nèi)的軸向活動(dòng)距離，即自調(diào)臂的分離間隙，對(duì)每個(gè)被測(cè)件分別測(cè)量5次求取平均值。該法是計(jì)量站標(biāo)定調(diào)整臂分離間隙的常用手段，故本實(shí)驗(yàn)將該均值作為實(shí)驗(yàn)參考值，測(cè)試結(jié)果見(jiàn)表1。

利用上述分離間隙測(cè)試系統(tǒng)，分別測(cè)試10個(gè)被測(cè)自調(diào)臂的分離曲線，將測(cè)試曲線分別經(jīng)過(guò)線性Radon變換法、梯度極值法和最小二乘法處理，提取曲線拐點(diǎn)求分離間隙。

(1)10個(gè)被測(cè)件的測(cè)試曲線經(jīng)線性Radon變換后的圖像見(jiàn)圖8。

圖8　五次測(cè)試結(jié)果的Radon變換圖Fig.8 Images of Radon transformation result

通過(guò)Radon投影的峰值坐標(biāo)信息，擬合出實(shí)際測(cè)試曲線，利用式(5)計(jì)算出10次測(cè)試的分離間隙值，每個(gè)被測(cè)件測(cè)量5次求取平均值,計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表1。

(2)用梯度極值法對(duì)10個(gè)被測(cè)件的測(cè)試結(jié)果進(jìn)行算法處理，每個(gè)被測(cè)件測(cè)量 5次求取分離間隙平均值。該算法的原理為對(duì)曲線方程求二階導(dǎo)數(shù)，二階導(dǎo)數(shù)的極值點(diǎn)即為對(duì)應(yīng)曲線的拐點(diǎn)，計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表1。

(3)用最小二乘擬合法對(duì)10個(gè)被測(cè)件的測(cè)試曲線進(jìn)行擬合處理。該算法的基本原理為根據(jù)點(diǎn)集的分布擬合特征直線，將力/位移曲線y=P(xi)=pix+τi作為分離間隙經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?，使得分離間隙實(shí)測(cè)值Ρ(xi)與參考值?i差值的平方和最小。梯度極值法和最小二乘擬合法兩種算法的結(jié)果比較見(jiàn)圖9。

表1　不同算法下的分離間隙值比較結(jié)果

圖9　兩種算法結(jié)果比較Fig.9 The comparison results with different algorithm

5結(jié)論

(1)上述結(jié)果顯示，梯度極值法和最小二乘法的標(biāo)準(zhǔn)差遠(yuǎn)大于線性Randon變換法的標(biāo)準(zhǔn)差，同時(shí)，線性Randon變換法的標(biāo)準(zhǔn)差最接近參考值的標(biāo)準(zhǔn)差。表明在提取分離間隙的算法當(dāng)中，線性Randon變換法比梯度法和最小二乘擬合法都穩(wěn)定。

(2)將參考值作為真值，線性Radon變換法的計(jì)算結(jié)果的相對(duì)平均誤差為±0.01，梯度極值法的計(jì)算結(jié)果的相對(duì)平均誤差不小于±0.10，最小二乘擬合法的相對(duì)平均誤差不小于±0.12。比較表明，線性Radon變換法比梯度極值法的計(jì)算誤差低10倍以上，比最小二乘擬合法的計(jì)算誤差低12倍以上。

(3)在自調(diào)臂分離間隙的提取技術(shù)上，線性Radon變換法的提取技術(shù)要由于傳統(tǒng)算法，因此，未來(lái)在工業(yè)測(cè)試曲線的特征點(diǎn)提取上使用線性Radon變換技術(shù)，可以改善和提高測(cè)試儀的測(cè)試精度。

參考文獻(xiàn)

[1]Felhi M, Bonnier N, Tabbone S. A robust skew detection method based on Maximum Gradient Difference and R-signature[J]. Image Processing (ICIP), 2011:2617-2620.

[2]Tohmé M, Lengellé R. Sequential maximum gradient optimization for support vector detection[J]. European Signal Processing Conference,2009:1705-1709.

[3]ISO 463-2006,產(chǎn)品幾何量技術(shù)規(guī)范(GPS).尺寸測(cè)量設(shè)備.機(jī)械千分表的設(shè)計(jì)和計(jì)量學(xué)特性[S].倫敦：英國(guó)標(biāo)準(zhǔn)協(xié)會(huì)，2006.

[4]秦濤,張軻,鄧景煜,等. 基于改進(jìn)最小二乘法的焊縫特征直線提取方法[J]. 焊接學(xué)報(bào),2012,33(2):33-38.

QIN Tao, ZHANG Ke, DENG Jing-yu, et al. The extraction method of weld line based on the improved least square method[J]. Transactions of the China Welding Institution,2012,33(2):33-38.

[5]Bellavia F, Tegolo D, Valenti C. Improving harris corner selecion strategy[J]. IET Computer vision, 2011,5(2):87-96.

[6]申鉉京,朱葉,呂穎達(dá),等. 基于SIFT和HSI模型的彩色圖像復(fù)制-粘貼盲鑒別算法[J]. 吉林大學(xué)學(xué)報(bào):工學(xué)版,2014, 44(1):171-176.

SHEN Xuan-jing, ZHU Ye, Lü Ying-du, et al. Coloured image copy-move forgery detection based on SIFT and HSI[J].Journal of Jilin University:Engineering and Technology Edition, 2014, 44(1):171-176.

[7]羅哉,江文松,陸藝,等.汽車自動(dòng)調(diào)整臂螺旋壓縮彈簧的失效建模[J]. 中國(guó)機(jī)械工程,2013,24(12):1596-1599.

LUO Zai,JIANG Wen-song, LU Yi, et al. The failure model of helical compression spring for automatic brake adjuster[J]. China Mechanical Engineering,2013,24(12):1596-1599.

[8]王軍, 賴峰. 制動(dòng)間隙自動(dòng)調(diào)整臂的設(shè)計(jì)原理[J]. 汽車科技, 2006(2): 7-10.

WANG Jun, LAI Feng. Design principle of automatic brake adjuster[J]. Auto Mobile Science & Technology, 2006(2):7-10.

[9]External Automatic Slack Adjuster Test Procedure[S]. SAE document, J1462-1994.

[10]張根輩,臧朝平. 基于振動(dòng)測(cè)試的非線性參數(shù)識(shí)別方法[J]. 振動(dòng)與沖擊,2013,32(1):83-88.

ZHANG Gen-bei,ZANG Chao-ping. A novel method for nonlinear parametricidentification based on vibration tests[J].Journal of Vibration and Shock,2013,32(1):83-88.

[11]謝松法. 模式特征的提取與應(yīng)用研究[D]. 武漢：華中科技大學(xué) 2007.

[12]Sugimoto K, Tomita F. Boundary segmentation by detection of corner, inflection and transition points [J]. Visualization and Machine Vision, 1994:13-17.

[13]張慧杰,郭志平,司景萍,等. 汽車懸架整車動(dòng)力學(xué)模型的參數(shù)辨識(shí)[J]. 振動(dòng)與沖擊, 2013(23):145-150.

ZHANG Hui-jie,GUO Zhi-ping, SI Jing-ping,et al.Parametric identification of a vehicle suspension dynamic model[J]. Journal of Vibration and Shock,2013(23):145-150.

[14]Rouze N C, Wang M H, Palmeri M L,et al.Robust estimation of time-of-flight shear wave speed using a Radon sum transformation[J]. Proc. IEEE Ultrason. Symp,2010:21-24.

[15]Krause M, Hausherr J M, Krenkel W. (Micro)-Crack detection using local Radon transform[J]. Materials Science and Engineering A,2010:7126-7131.

[16]Deckers K, Guillaume P, Lefeber D, et al.. Turning point based fatigue testing: Combining multisines with turning point replication[J]. Mechanical Systems and Signal Processing,2012:23-31.

[17]Satheesh Kumar R M, Asokan P, Kumanan S. Design of loop layout in flexible manufacturing system using non-traditional optimization technique[J]. International Journal of Advanced Manufacturing Technology,2008:594-599.

[18]Lemos M A, Brunini D M, Botura G,et al.Virtual instrumentation: A practical approach to control and supervision process[J]. Computer Science and Network Technology (ICCSNT),2011:2570-2573.