具体实施方式

图1示出用于确定商用车10的负载变化ΔM的系统100的一个实施例，其中该商用车10具有包括至少一个惯性传感器50的电子稳定程序(ESP)。此外，该商用车10包括控制单元150，控制单元150构成为估计商用车的质量M1、M2和/或商用车的负载的质量M1、M2。质量M1、M2可以涉及商用车的总质量或者仅仅涉及负载(总质量减去空车质量)。该系统100包括用于询问该至少一个惯性传感器50的传感器数据的机构110。此外，该系统还包括分析处理单元120，其构成为：如果所询问的传感器数据超过最大波动幅度ΔA，则确定负载变化ΔM。

控制单元150例如通过相应的数据连接12被告知已经确定的负载变化ΔM，从而该控制单元150在质量M1、M2的估计中可以考虑该负载变化ΔM。控制单元150和分析处理单元120可以是车辆10的不同的部件。然而，按照另外的实施例也可能的是，控制单元150和分析处理单元120构造在唯一的车辆部件内部。由此，控制单元150和分析处理单元120能够以软件的形式在控制装置中实现。

在示例性的ESP单元中的惯性传感器50例如可以是三轴惯性传感器，其例如相互无关地检测三个不同的加速度值：Ax(沿车辆纵向方向)、Ay(沿车辆横向方向)、Az(沿车辆竖直方向)或者绕相应的空间方向的相应转速。也可能的是，不是仅存在一个惯性传感器50，而是在车辆10中存在多个惯性传感器，以便相互无关地检测沿x轴(Ax)或y轴(Ay)或竖直的z轴(Az)的加速度值和/或转速或者绕这些轴的转速。x轴例如是平行于车辆的通常的行驶方向的轴，而y轴与之垂直地位于水平平面中。

然而本发明不应限于确定的惯性传感器50，只要至少一个加速度值和/或转速A是可测量的，其针对负载变化ΔM而变化。在下文中经常提及多个加速度或转速值A，即使本发明不应限于此。

示例性地在图1中在左侧示出如下情况，其中商用车10具有拖车，在拖车上还未放置有集装箱且该商用车具有质量M1。在右侧上示出在放置集装箱之后的情况，从而质量M2(＞M1)增大。该放置本身一般与加速度值/转速A中的震动或偏移有关。此外，加速度值/转速A的稳定值(Ruhewert)也可以在所述放置之后移动，因为负载的质量重心在真实条件下并非准确位于中央并且重力加速度总是起作用。

优选地，在车辆10的静止状态下测量或连续监控加速度值/转速A，以便可以立刻探测变化。车辆10的静止状态(停止)例如可以通过车辆10的控制传感装置确定。不言而喻，在车辆10的运动期间出现多个加速度值/转速A，其可能使得负载改变ΔM的确定发生错误，从而优选地在停止状态中实施加速度值/转速A的测量。

图2示出按照各实施例基于所检测的加速度值的波动幅度ΔA1、ΔA2探测负载变化ΔM。即使在此示例性地检测加速度，不言而喻，也可以检测和分析处理转速。在图2中，加速度值A被作为时间t的函数示出，如其在车辆10停止时通过惯性传感器50检测到的那样。在此可以是加速度值A的离散或连续检测，其中也可以共同考虑在相继的停止时间期间的测量。

检测到的加速度波动首先在最小值A1与最大值A2之间以可容忍的波动幅度ΔA1波动。这样的波动可以具有不同原因。例如可以通过惯性传感器50探测在旁边行驶的车辆、风或其他振动源。各个值(参见十字)被组合为曲线，它们在此表示在不同时刻t的不同测量或者包括至少一段一段的时间间隔，这些时间间隔在车辆10的停止期间绘出。

在时刻t1，加速度值A突然跳跃，并且对于时间t>t1，加速度值A在最大值A4(>A2)与最小值A1之间波动或者具有较高的值A3。对于时间t>t1又可以测量用于加速度值的多个值，其现在属于第二负载状态(例如对于图1的质量M2)。加速度值A又在车辆10的静止状态下被测量。

按照各实施例，超过波动幅度ΔA1是负载变化ΔM的指示。因此，分析处理单元120告知控制单元150发生(潜在的)质量改变ΔM。于是，控制单元150可利用该信息，以便重新确定质量或者中断和重新开始过去的学习过程(例如通过记忆的重置)。

但是，波动幅度ΔA1的超过也可能是异常值，其并不相应于负载改变ΔM。为了考虑这一点，可以考虑用于加速度值A的跟随值(Folgewerte)。在这些值上可以确定有多大可能是负载改变ΔM。如果新的波动——如在图2A中所示——调设到更大或者移动的波动幅度ΔA2(例如在A4与A3之间)或者探测到多个强烈的偏移，那么非常有可能涉及到负载改变ΔM。但是如果仅仅一些很少的测量位于过去的波动幅度ΔA1之外且并不显著超过该波动幅度ΔA1，那么可能仅仅涉及统计上的异常值，其非常有可能与负载改变无关。因此，由曲线A＝A(t)的跟随性能可以确定关系，即多大概率发生了负载改变ΔM。

该概率可用于，在质量确定(在学习过程中)中在控制单元150中不同地加权更早的值。如果概率接近为1(如在图2A中)，那么可以在质量确定的学习过程中删除该记忆。否则，可以不太强地加权这些值，以便考虑在时刻t1真实发生的不确定性。

原则上可以对于每个质量定义确定的波动幅度ΔA。因此可以将波动幅度ΔA定义为质量M的连续的函数。但是，经常难以正确处理异常值，因为难以确定该概率是否是异常值。此外，较小的质量变化(例如ΔA在0.2米/秒²的范围中)可以是可容忍的且不显示负载改变ΔM。因此有利的是，将可能的质量变化ΔM分级，从而仅仅自从超过确定的最小质量变化(例如1吨或4吨)才探测到负载改变且将其相应地转发。

因此，有利的实施例利用商用车10的负载的分级。在此，负载可分为不同负载级。这样的负载级例如可以包括0至3吨、3至6吨、6至9吨等或者其他范围(例如以2吨或4吨或5吨的步长)，从而在求取波动幅度ΔA时仅仅对于每个级定义自身的波动幅度，违反该波动幅度则表示发生了负载变化ΔM。仅仅当或多或少长期违反这些边界时，实现质量估计的或多或少强的匹配(例如更早的测量结果的其他加权)。

如果引起在控制单元150中质量估计的完全重置，那么接着重新实施质量确定，亦即以在负载改变之后对于车辆10新的有效值。

按照另外的实施例，可以将潜在的负载改变ΔM也输出给驾驶员，驾驶员随后可以确认或不确认该负载改变。在该情况下，可以在控制单元150中重置质量估计，并且删除或至少不同地加权学习过程的记忆。如果没有进行确认，那么可以继续质量M和/或波动幅度ΔA的学习过程。

图3示出用于确定可容忍的波动幅度ΔA的一个可能的学习过程，在违反该波动幅度的情况下显示负载改变，并且例如给控制单元150发送相应信号。按照各实施例，不固定调设波动幅度ΔA，而是将其在学习过程中优化。然而，初始值是可预定的。因此，该系统100可以求取(学习)或改进可容忍的波动幅度ΔA自身。

惯性传感器50在静止状态下记录多个加速度值/转速A，其具有例如在下值A1与上值A2之间一定的波动幅度ΔA1(例如用于加速度A的x分量)。只要负载状态不改变，那么波动幅度将具有值ΔA1，该值对于车辆10、所使用的ESP单元、车辆的使用地等是典型的。为此首先可使用预调设，该预调设按照各实施例可通过学习过程改变或者可匹配于具体的事实(特别是匹配于车辆)。但是也可能的是，控制单元150传送目前的负载状态或求取的质量M的变化给分析处理单元120。

在时刻t0示例性地导致加速度值/转速A的偏移，该加速度值/转速位于该范围ΔA1之外。紧接着，在时刻t2、t3测量多个加速度值/转速，其也具有比之前测量的波动幅度ΔA1更大的值。假如这样的提高的波动幅度ΔA1与负载改变不相关，那么这些值用于在静止状态下对于给定的负载校正允许的波动幅度ΔA1。忽略通过控制单元150具体通知的情况下，如果加速度值/转速A显著位于过去的边界值A2之上(例如超过该边界值大于100％)，那么可以认为发生了负载改变ΔM。

分析处理单元150可以响应于在时刻t0的超过而发送相应的信号给控制单元150，其在随后的质量求取中检测：是否引起对于之前测量的用于质量M的变量的显著变化。假如不是，那么在时刻t0提高的波动可被用于波动幅度ΔA1的校正。然而假如控制单元150在随后时刻也确定显著提高的质量，那么在时刻t0提高的加速度值/提高的转速A很可能归因于负载改变ΔM。因此开始进行在车辆的静止状态下用于加速度值/转速A的优化的波动幅度ΔA的求取的学习过程，例如可对于确定的时间或者长期地执行该学习过程，以便优化检测的加速度值(或检测的转速)A的可容忍的波动幅度ΔA。

按照另外的实施例也可以根据提升车轴位置(Liftachspositionen)求取如下决定：即是否在时刻t0引起质量变化ΔM。例如，在商用车的情况下，这些轴经常竖直运动，以便例如简化拖车的挂接。该竖直的位置是可测量的，为此存在相应的传感器。假如引起负载改变ΔM，那么这样的负载改变ΔM也可以表现在这样的可动的轴的位置变化中。这些传感器可以通知这样的竖直的位置变化，从而按照各实施例可以使用该信息来显示或否定在时刻t0的质量变化ΔM。

在另外的实施例中也可能的是，直接测量竖直的加速度Az(或者相应的转速)(例如使用单独的传感器或3轴惯性传感器)。如果对于该值探测到最小偏移，那么这是负载变化ΔM的显著指示，其按照各实施例被是用来加速所述质量确定。

图4示出用于确定车辆10或其负载的质量M的一个实施例。为此，车辆部件(例如驱动的车轮)的扭矩D是可测量的且可与加速度a建立关系，车辆响应于该扭矩经历该加速度a。不言而喻，根据物理定律，作用的扭矩D施加力到车辆10上并继而引起加速度a。

在理想情况下，在两个变量之间存在线性关系，其中商用车10的质量M相应于斜率。然而，在真实条件下这样的线性关系严格来说未给出，因为出现摩擦效应，该摩擦效应通常与车辆10的速度有关。这例如是对于道路的摩擦力或转动的部件的摩擦力，并且摩擦力与速度有关。因此，扭矩D和产生的加速度a的测量值围绕该线性关系分散地布置。然而，由多次测量可能的是，求取或学习质量M的值。

该质量估计可以集成在电子制动系统EBS中且提供给集成的制动系统功能以及ESP(作为估计的车辆组合质量)。

在图4中示例性地示出：质量M1如何与以圆表示的测量相关。第二测量值M2(＞M1)相应地与以十字表示的测量值相关。为了确定质量，需要多次测量，其中借助于统计分析可以或多或少准确地确定或改善质量M。该过程可连续地实施，例如在商用车10的每个加速期间。

因为可能总是可以引起负载改变ΔM，所以有利的是，将更旧的测量值相应更弱地加权或者对其完全不考虑。由此实现的是：该系统在负载变化ΔM之后随着时间学习新的质量M2且在该学习过程之后可以确定正确的质量。具体地，对于该学习过程例如可以利用所谓的RLS算法，在该算法中也可以采用所谓的PT1滤波器。然而，该基于该算法的质量确定持续时间非常长。但是，这个过程可以非常长。这会导致本文开头所提及的极大的安全风险。

各实施例的一个优点恰恰在于：负载改变ΔM能够快速且与其他传感器无关地确定且被用来更快速地实施质量M的求取。如果例如在时刻t0或在时刻t3识别到质量变化ΔM且促使控制单元150考虑这一点，那么可以在质量求取中删除或不同地加权相应的历史。该质量可以紧接着被重新确定。通过消除明显错误的测量值(其基于过去的质量)可以更快速实现准确的结果，这显示出各实施例的大的优点。

另外的实施例也涉及一种用于确定负载变化的方法。该方法也可以是计算机实现的，亦即该方法可以通过指令实现，该指令存储在存储介质上且能够当该方法在处理器上运行时实施该方法的步骤。这些指令典型地包括一个或多个指令，其可以通过不同方式存储在控制单元(包括处理器)中或其外围的不同介质上，当所述指令被读取且通过控制单元执行时，控制单元被促使实施对于实施按照本发明的方法所必要的功能、功能性以及操作。

图5示出示例性的测量结果，其示例性地示出在时间大约100秒时的第一负载改变和在时间大约140秒时的第二负载改变。该负载改变不仅在纵向加速度Ax(上)中且在横向加速度Ay(中间)中而且在转速(下)中明确以振动模式可见。为了可以更好探测负载改变，可选择地进行滤波(参见经滤波的测量变量)，滤波显著减小波动幅度且可以提供更好的探测信号。由此，在示例性的负载改变的情况下，经滤波的变量的波动幅度显著增大(例如大于倍增)，而否则该波动幅度相对小。

在负载改变之间的纵向加速度Ax的斜坡形升高是空气弹簧的再调节的结果。

另外的有利的方面可以总结如下：

车辆的停止可以可靠地识别到(例如通过转数传感器)。现今的商用车(牵引车)大多具有ESP传感装置用于检测牵引车中的纵向和横向加速度以及转速。按照各实施例，在停止状态中至少观测/检测横向和/或纵向加速度或其导数(以及更高的类型)。负载变化ΔM在这些信号中例如由于在放置集装箱时的震动或者由于在纵向加速度中的偏差(主要)通过改变的倾斜角表现出来。在此可确定的是用于这个/这些加速度信号或由此导出的变量的变化的值，其中识别到负载变化ΔM。

在另外的实施方式中学习这些边界值。为此观测在停止时间期间的最大值。在成功的质量估计之后(在停止之后)高质量地确定：是否必须将最大值配置给负载变化ΔM或未经改变的负载。如果不同的车辆类型的表现不同，那么这特别是有利的。在此，特别是弹簧类型(空气或钢弹簧)对由于负载变化ΔM的倾斜角的变化具有影响。

在另外的实施方式中，以与在牵引车中相同的方式(附加地或仅仅)求取在挂车中检测到的且通过根据IS011992的拖车CAN连接传送给牵引车的横向和/或纵向加速度信号。

在另外的实施方式中，不产生在负载变化ΔM时的数字信号(亦即是/否)，而是估计负载变化ΔM有多大。这通过最大值与离线确定或学习的边界值的比较来进行。

在另外的实施方式中，不仅将传感器数据A(横向加速度和/或纵向加速度和/或竖直加速度和/或转速)或其导数的最大值、而且还将其频率作为决定标准。

在另外的实施方式中，在具有至少一个可提升的轴的车辆10(牵引车和/或挂车)中将在停止期间或缓慢行驶时的提升车轴位置的变化用作用于负载变化ΔM的决定标准。提升车轴位置例如可以通过CAN消息来确定或者在必要时存在的车轮转数传感器的情况下由其在缓慢行驶期间的转数推断出。

在另外的实施方式中，仅仅识别超过确定高度的负载变化ΔM。因为小的负载变化ΔM对制动和行驶动力调节系统不具有显著影响。

本发明的在说明书、权利要求和附图中公开的特征可以不仅单独地而且以任意组合地对于本发明的实现是重要的。

附图标记列表：

10 商用车

50 惯性传感器

100 用于确定负载变化的系统

110 用于询问传感器数据的机构

120 分析处理单元

150 控制单元

ΔM 负载变化

A 惯性传感器的传感器数据

ΔA 惯性传感器数据(例如加速度或转速)的最大波动幅度

a 车辆加速度

D 扭矩