阅读说明：本技术 基于制动压力来检测翘曲盘的方法和设备 (Method and apparatus for detecting warped disk based on brake pressure ) 是由 罗斯·戴卡斯特拉·普西福尔 于 2019-06-04 设计创作，主要内容包括：本公开提供了“基于制动压力来检测翘曲盘的方法和设备”。公开了检测翘曲盘的方法和设备。一种示例性设备包括控制器,所述控制器被配置成：接收车辆的与第一制动事件相关联的制动压力和一个或多个车轮参数,基于所述制动压力与阈值压力的比较来确定翘曲盘的存在,并且基于所述制动压力和所述一个或多个车轮参数来识别所述车辆的与所述翘曲盘相关联的车轮。(The present disclosure provides a method and apparatus for detecting a warped disk based on brake pressure. A method and apparatus for detecting a warped disk are disclosed. An example apparatus includes a controller configured to: the method includes receiving a brake pressure and one or more wheel parameters of a vehicle associated with a first braking event, determining a presence of a warped disk based on a comparison of the brake pressure to a threshold pressure, and identifying a wheel of the vehicle associated with the warped disk based on the brake pressure and the one or more wheel parameters.)

基于制动压力来检测翘曲盘的方法和设备

技术领域

本公开总体上涉及制动系统，并且更具体地涉及基于制动压力来检测翘曲盘的方法和设备。

背景技术

车辆制动系统可以实施制动盘(例如，盘式制动器)以向车辆提供制动。通常，制动盘的制动表面接触或接合制动衬块以产生制动力。当产生制动力时，热量传递到制动盘，并且因此制动盘的温度在制动期间升高。在一些情况下，热量和/或其他因素导致制动盘翘曲。为确保制动盘提供最佳制动性能，必须修理存在的任何翘曲盘。不处理翘曲盘可能导致制动性能下降。

发明内容

本文公开的示例性设备包括控制器，所述控制器被配置成接收车辆的与第一制动事件相关联的制动压力和一个或多个车轮参数。所述控制器还基于制动压力与阈值压力的比较来确定翘曲盘的存在，并基于制动压力和一个或多个车轮参数来识别车辆的与翘曲盘相关联的车轮。

一种示例性有形计算机可读存储介质包括指令，所述指令在被执行时使机器至少接收车辆的与第一制动事件相关联的制动压力和一个或多个车轮参数。所述指令在被执行时还使机器基于制动压力与阈值压力的比较来确定翘曲盘的存在，并基于制动压力和一个或多个车轮参数来识别车辆的与翘曲盘相关联的车轮。

本文公开的示例性方法包括接收车辆的与第一制动事件相关联的制动压力和一个或多个车轮参数。所述方法还包括：基于制动压力与阈值压力的比较来确定翘曲盘的存在，以及基于制动压力和一个或多个车轮参数来识别车辆的与翘曲盘相关联的车轮。

附图说明

图1是可以实施本公开的教导的示例性车辆的示意图。

图2是图1的示例性控制器的示例性实施方式的框图。

图3是表示可以被执行以实施图1至图2的示例性控制器以向驾驶员警报翘曲盘的机器可读指令的流程图。

图4是表示可以被执行以实施图1至图2的示例性控制器以识别车辆的与一个或多个翘曲盘相关联的一个或多个车轮的机器可读指令的流程图。

图5是表示用于确定翘曲盘的存在的关联数据的示例性制动事件曲线图。

图6是表示具有翘曲盘的车轮的关联数据的示例性翘曲盘数据曲线图。

图7是表示不具有翘曲盘的车轮的关联数据的示例性未翘曲盘数据曲线图。

图8是结构化成执行图3至图4的指令以实施图1至图2的示例性控制器的示例性处理平台的框图。

附图未按比例绘制。一般来讲，贯穿一个或多个附图和随附书面描述将使用相同附图标记来指代相同或相似部分。如本专利中所使用的，陈述任何部分(例如，层、膜、区域、区或板)以任何方式位于另一部分上(例如，定位在其上、位于其上、设置在其上、或形成在其上等)指示所参考部分与另一部分接触，或者所参考部分在另一部分上方，其中一个或多个中间部分位于其间。陈述任何部分与另一部分接触意指两个部分之间没有中间部分。尽管附图以简洁线条和边界示出了层和区，但是这些线条和/或边界中的一些或全部可以是理想化的。实际上，边界和/或线条可能是不可观察到的、混合的和/或不规则的。

具体实施方式

车辆制动系统可以实施可操作地联接到车辆的车轮总成以经由摩擦力向车辆提供制动的制动盘(例如，盘式制动器)。通常，制动盘具有环形制动表面，所述环形制动表面被配置成由一对相对的制动衬块摩擦接合。在制动操作期间，制动衬块被推动(例如，经由制动钳)朝向制动盘以接触并接合盘的制动表面，从而随着制动盘在衬块之间旋转产生制动力。当产生制动力时，热量以相对高的速率(即，加热速率)传递到制动盘，并且因此制动盘的温度趋于快速升高。在制动衬块脱离制动表面之后，热量以较低的速率(即，冷却速率)从制动盘耗散或传递，并且制动盘的温度趋于缓慢地降低。

在一些情况下，制动盘可能出现盘翘曲，导致制动性能下降。如本文所使用的，翘曲盘是指具有在盘旋转时偏离垂直于盘的旋转轴线的平面的一个或多个制动表面的制动盘。翘曲盘在本文中也被描述为具有“盘翘曲”、“盘跳动”、“轴向跳动”和/或“侧向跳动”的一个盘或多个盘。盘翘曲可以由若干不同因素导致，包括例如盘厚度的变化、盘轮毂和/或制动表面的变形、和/或磨损或松动的车轮轴承。

例如，当制动盘在制动衬块之间旋转时产生的热量最终可能以比盘的更密集区域更快的速率磨损制动盘的较不密集区域。制动盘区域的磨损导致制动盘表面不均匀(例如，盘厚度不均匀、盘跳动等)。在其他示例中，盘厚度变化是由制动衬块材料从制动衬块移除并沉积在盘的表面上所致。材料沉积导致盘的某些区域变得比其他区域更厚，导致盘厚度变化。

在其他示例中，污染(例如，铁锈或砂砾堆积)产生不均匀的安装表面，其导致盘旋转离开其预期轴线。在其他示例中，错误的车轮和/或盘安装导致盘旋转离开其预期轴线。当盘相对于轮毂面不以直角旋转时，盘的一个部分或多个部分在每次旋转期间与制动衬块接触。盘旋转时的左右移动是盘翘曲的潜在原因。这种接触还可能磨损盘的所述一个部分或所述多个部分，从而产生盘厚度的变化。在一些附加示例中，盘翘曲可能由磨损和/或过度松动的车轮轴承所致。磨损和/或松动的车轮轴承可能导致盘在旋转时“摆动”。

当在存在翘曲盘的情况下施加车辆的制动(例如，通过驾驶员踩下制动踏板)时，驾驶员通过制动踏板感觉到踏板脉动。制动踏板脉动是由制动衬块由于翘曲盘而在整个车轮旋转期间移入和移出(例如，由于盘的左右移动等)所致。翘曲盘可能降低制动系统的效率，从而使车辆的驾驶员的制动较低效。此外，由翘曲盘导致的压力脉动导致驾驶员的不适，因为可以在车辆的制动踏板和方向盘中感觉到压力脉动。

因此，需要检测翘曲盘并向驾驶员、原始设备制造商(OEM)和/或车队所有者警报该问题。此外，识别与一个或多个翘曲盘相关联的一个或多个车轮通过在维修车辆之前确定必须解决的盘来提高解决翘曲盘的容易性和功效。此外，检测一个或多个翘曲盘减少诊断时间并提高诊断和/或预测准确性。

图1是可实施本公开的教义的示例性车辆102的示意图。示例性车辆102具有一个或多个车轮总成104。车辆102可以是轿车、箱式车、卡车等。在图1的所示示例中，车辆102包括四个车轮总成104。在其他示例中，车辆102可以包括附加的或更少的车轮总成104。在任何情况下，每个车轮总成104包括车轮106和相应的制动盘(例如，盘式制动器)108，所述制动盘108经由紧固件(例如，凸耳、螺栓、螺母等)110和/或任何其他合适的紧固方法或技术联接到车轮总成104，使得车轮总成104及其对应的制动盘108可以串联旋转。

在图1的所示示例中，车辆102包括制动钳112，所述制动钳112联接到一个或多个车轮总成104以向车辆102提供制动。例如，在车辆102的制动操作期间，制动钳112使制动衬块(未示出)接合制动盘108以使车辆102减速。当制动钳112使制动衬块与制动盘108接合时，在制动钳112与制动盘108之间产生摩擦和热量。

在图1的所示示例中，车辆包括示例性控制器114，所述控制器114通信地联接到车辆102的示例性传感器116和示例性制动系统118。控制器114接收来自制动系统118的制动压力数据(例如，液压制动管路压力)。制动压力是在踩下踏板时致动制动系统的液压力。当制动盘108中存在盘跳动时，由制动系统118输出的制动压力中存在一个或多个压力脉动。在一些示例中，盘108中存在的跳动对于每次车轮旋转产生两个压力脉动。在一些其他示例中，每次车轮旋转一个压力脉动存在于制动压力中。在其他示例中，取决于与盘108相关联的跳动的类型，对于车轮的每次旋转出现更多的压力脉动。结合图5进一步讨论制动事件的制动压力的示例，包括压力脉动。如本文所使用的，制动事件(braking event/brakeevent)是指车辆驾驶员踩下制动踏板从而施加制动以使车辆减速的持续时间。在一些示例中，针对车辆102的一个或多个车轮106的预定旋转量(例如，360°、720°等)测量制动事件。

控制器114还接收来自传感器116的输入。在一些示例中，传感器116是车轮传感器，其输出车轮角度数据和/或车轮速度数据。在一些示例中，传感器116包括在胎压监测系统中，诸如胎压传感器、加速度计(例如，g传感器)等。另外或替代地，传感器116可以是包括在车辆102中的任何其他传感器。

示例性控制器114使用从传感器116和制动系统118接收的输入来确定盘跳动存在于车辆102的一个或多个盘108中，并且进一步确定与跳动相关联的一个或多个车轮106。控制器114通过检测从制动系统118接收的满足阈值的制动压力中的压力脉冲来确定盘跳动的存在。例如，确定满足阈值的压力脉冲的一个或多个最大压力值以指示盘108中的一个的盘跳动。此外，控制器114使用从传感器116接收的输入来将跳动与特定盘108(例如，左前盘、右后盘等)相关联。在一些示例中，当检测到盘跳动并且盘跳动与车辆102的一个或多个车轮106相关联时，向车辆102的驾驶员发送警报。

图2是图1的示例性控制器114的示例性实施方式的框图。图2的控制器114包括示例性传感器接口202、示例性制动器接口204、示例性数据分析器206、示例性数据库208和示例性用户界面210。示例性数据库208还包括示例性传感器数据212和示例性关联数据214。所示示例还包括图1的示例性传感器116、图1的示例性制动系统118和示例性输出装置216。

在操作中，传感器接口202通信地联接到车辆的一个或多个传感器(例如，图1的车辆102的传感器116)。例如，传感器接口202从一个或多个传感器116接收数据，并将数据发送到存储它的数据库208。在一些示例中，数据是从单个车轮传感器接收的车轮速度或车轮角度数据。在其他示例中，数据分析器206从车辆102的每个车轮(例如，图1的车轮106)(例如，轿车或卡车的四个车轮)接收数据。另外或替代地，数据分析器206可以从多于或少于一个车轮传感器接收车轮角度数据。在一些示例中，车轮传感器包括转速脉冲轮(例如，带齿的轮)。在一些这样的示例中，转速脉冲轮包括缺齿以提供车轮的绝对位置。在一些其他示例中，转速脉冲轮不包括缺齿并且提供车轮的相对位置。

制动器接口204通信地联接到车辆102的制动系统118。制动器接口204从制动系统118接收制动压力数据和/或其他类型的数据，并将接收的数据存储在数据库208中。在一些示例中，制动系统118包括单个制动压力数据集(例如，制动系统118的主缸的制动压力)。另外或替代地，制动系统118可以包括两个制动压力传感器(例如，一个制动压力传感器与前轮相关联，一个制动压力传感器与后轮相关联)或四个制动压力传感器(例如，一个制动压力传感器与车辆102的每个车轮106相关联)。从制动系统118接收的数据还作为传感器数据212存储在数据库208中。

数据分析器206从数据库208检索数据(例如，制动压力数据、车轮角度数据等)，并使用所述数据来确定图1的盘108中的一个是否翘曲。在一些示例中，数据分析器206将来自制动系统118的制动压力数据与来自传感器116的一个或多个参数(例如，来自车轮传感器的车轮角度数据、g传感器数据等)关联。例如，数据分析器206将制动事件(例如，在车辆车轮360°旋转期间施加的制动)的制动压力数据与车轮角度数据关联。

所示示例的数据分析器206将制动压力数据与传感器数据(例如，车轮角度数据)关联。在一些示例中，制动压力数据根据车轮角度数据绘制，如结合图5至图7所示。例如，以均匀的时间增量测量制动压力数据和车轮角度数据，并且数据分析器206使用与每个数据点相关联的时间戳来组合两个数据集。然后，数据分析器206根据车轮角度数据绘制制动压力数据。另外或替代地，可以使用其他数据关联方法来关联两个数据集。由数据分析器206创建的关联数据作为关联数据214存储在数据库208中。

使用关联数据214，数据分析器206确定阈值制动压力值。在一些示例中，通过首先计算制动压力数据集的平均压力并将阈值设置在高于平均值的特定值来确定阈值制动压力值。例如，阈值可以设置为高于平均值10％的值。在其他示例中，阈值基于不同的百分比或使用不同的方法来设置。在一些示例中，制动压力数据在确定阈值制动压力值之前或之后被归一化。制动压力数据的归一化是有利的，因为翘曲盘的检测不是取决于制动压力的量值，而是取决于制动压力的变化(例如，幅度变化)。制动压力的量值根据制动事件而变化很大。例如，驾驶员仅稍微踩下制动踏板的制动事件的量值将远小于驾驶员将制动踏板踩到地板上时的量值。通过对制动压力数据进行归一化，制动压力的量值不影响结果，并且可以更好地分析制动压力数据中存在的压力脉冲。

在一些示例中，对制动压力数据进行归一化包括计算制动压力数据集的平均压力并从制动压力数据集中的每个数据点减去平均压力。当数据被归一化时，平均压力变为零，并且可以在每个归一化的制动事件(例如，不同制动事件)之间比较量值(例如，幅度)的变化。例如，当小量值制动事件和大量值制动事件都被归一化时，不管减速度水平如何都比较制动压力数据的幅度。如果在归一化之前设定阈值，则如上所述，从计算的阈值中减去制动压力数据的平均值，从而对制动压力数据集的阈值进行归一化。另外或替代地，可以在制动压力数据集已被归一化之后设定阈值。例如，阈值可以是用于所有归一化的制动事件的预定值。本文中结合图2至图7公开的示例描述了在分析制动压力数据时使用一个或多个最大制动压力值。然而，数据分析器206也可以使用一个或多个最小制动压力值。例如，可以基于平均制动压力的90％的值来设定阈值，并且可以比较最小制动压力值以确定压力值是否低于阈值。

所示示例的数据分析器206通过将制动事件的制动压力数据与阈值进行比较来确定车辆102的盘(例如，图1的盘108中的一个)是否翘曲。例如，制动事件的归一化的制动压力数据或者包括在压力脉冲的一个或多个最大制动压力值处或附近满足阈值的压力脉冲，或者不包括满足阈值的任何数据点。当压力脉冲不包括满足阈值的任何数据点时，数据分析器206继续监测后续制动事件的制动压力数据。另一方面，如果制动压力数据满足阈值，则数据分析器206确定在图1的一个或多个车轮总成104中存在翘曲盘。在一些示例中，数据分析器206经由用户界面210和输出装置216向车辆的驾驶员输出警报。例如，输出装置216显示警报，所述警报通知驾驶员存在翘曲盘，并且需要维修来解决该问题。在一些示例中，输出装置216是显示器、触摸屏显示器、指示器(例如，灯、声音等)或其他装置。

在所示示例中，数据分析器206还识别车辆102的与一个或多个翘曲盘相关联的一个或多个车轮106。例如，数据分析器206确定哪个车轮总成104包括翘曲的盘108。为了识别与一个或多个翘曲盘相关联的一个或多个车轮106，数据分析器206从车辆102的每个车轮106的传感器116获取数据。例如，数据分析器206从车辆102的每个车轮106的车轮传感器接收车轮角度数据。数据分析器206使用来自制动系统118的制动压力数据，并将制动压力数据与来自传感器116的每组数据(例如，对应于相应车轮)关联。因此，数据分析器206创建四个单独的关联，每个关联对应于车辆102的车轮106中的相应车轮。在一些示例中，一个压力传感器包括在制动系统118中，并且来自传感器的制动压力数据与来自与每个车辆车轮106相关联的传感器116的一组数据单独地关联。在一些其他示例中，制动系统118包括两个制动压力传感器(例如，一个传感器用于前轮，一个传感器用于后轮)。在这样的示例中，与前轮相关联的制动压力传感器与来自与每个前轮(例如，右前轮和左前轮)相关联的传感器116的数据关联，并且与后轮相关联的制动压力传感器与来自与每个后轮(例如，右后轮和左后轮)相关联的传感器116的数据单独地关联。在一些示例中，制动系统118包括四个制动压力传感器(例如，一个与车辆的每个车轮相关联)，并且来自每个制动压力传感器的数据与每个相应车轮的传感器数据相关联。

数据分析器206将与每个车轮相关联的关联性作为关联数据214存储在数据库208中。所示示例的数据分析器206获得多个制动事件(例如，两个或更多个制动事件)的制动压力数据和传感器数据(例如，车轮角度数据)，并且如上所述关联来自每个制动事件的数据(例如，创建每个车轮的关联性)。对于每个制动事件，数据分析器206记录与一个或多个最大压力值相关联的车轮角度。例如，对于360°制动事件(例如，一次车轮旋转)，表现出横向跳动的盘的制动压力数据将具有两个压力脉冲。两个压力脉冲中的每一个包括最大值，并且数据分析器206确定出现最大压力值时的车轮角度。数据分析器206确定车辆102的每个车轮的这些车轮角度，并且将车轮角度存储在数据库208的关联数据214中。

在所示示例中，数据分析器206确定与每个连续制动事件的一个或多个最大压力值相关联的车轮角度，并将结果存储在数据库208的关联数据214中。数据分析器206还比较连续的制动事件以确定连续制动事件的最大压力值是否在相同的角度处出现。这种比较要求制动事件各自使用相同的总车轮角度(例如，360°制动事件、720°制动事件等)。在一些示例中，当在两个或更多个连续制动事件中最大压力在阈值量内(例如，在彼此的+/-2°内、在彼此的+/-5°内等)的相同车轮角度处出现时，数据分析器206将一个或多个车轮(例如，一个或多个车轮106)识别为与一个或多个翘曲盘相关联的一个或多个车轮。例如，如果数据分析器206确定，对于右前轮，在第一制动事件中最大压力值在90°和270°的车轮角度处出现，并且在第二制动事件中在91°和269°处出现，则数据分析器206将右前轮识别为与翘曲盘相关联的车轮。在其他示例中，连续制动事件之间的车轮角度必须完全相同(例如，在两个制动事件中为90°和270°)或者可以允许更多变化(例如，第二制动事件在第一制动事件的5°内)。在一些示例中，数据分析器206要求在将一个或多个车轮106识别为与一个或多个翘曲盘相关联的一个或多个车轮之前分析来自两个以上制动事件的数据(例如，三个或更多个制动事件)。

在一些示例中，数据分析器206使用自动关联计算来确定连续制动事件中的一个或多个最大制动压力值(例如，压力脉动峰值)的车轮角度之间的最大相似性，从而识别车辆102的哪个车轮或哪几个车轮106与一个或多个翘曲盘相关联。在一些示例中，数据分析器206将来自连续制动事件的关联数据214归一化为零均值(例如，通过从每个数据点减去平均制动压力值)并对归一化的制动事件求平均。在这样的示例中，数据分析器206还将平均制动事件的制动压力振荡的幅度(例如，平均制动事件数据曲线图中的振荡的峰至峰幅度)与阈值进行比较。当制动压力振荡的幅度满足阈值时，数据分析器206确定对应于数据的车轮106与翘曲盘相关联。结合图6示出了满足标准(例如，具有高于阈值的幅度)的平均制动事件数据曲线图。结合图7示出了不满足标准并且因此与翘曲盘不相关的平均制动事件数据曲线图。

数据分析器206使与一个或多个翘曲盘相关联的一个或多个车轮的识别基于车轮角度，因为车辆102的车轮在车辆的操作期间行进不同的距离。例如，在转弯期间，车辆的外侧车轮在相同的时间量内行进更远的距离，因此外侧车轮的旋转速度高于内侧车轮的速度(例如，外侧车轮将完成比内侧车轮更快的车轮旋转)。因此，如果车辆102向左转弯，则右轮(例如，右前轮和右后轮)将在相同的时间量内比左轮(例如，左前轮和左后轮)行进更远的距离，导致制动事件(例如，360°制动事件)的压力脉冲的时间位置在左侧车轮与右侧车轮之间不同。在替代示例中，如果车辆102右转，则左侧车轮比右侧车轮在更短的时间内完成360°制动事件。因为制动压力数据和车轮角度数据都是基于时间收集的并且使用每个数据集的时间戳组合，所以压力脉冲在不同车轮的不同车轮角度处出现。此外，当车辆制动时，车辆的后轮比前轮转动得更多，因为前轮表现出更多的打滑(例如，因为更多的制动力施加在前轮上)。因此，前轮在相同的时间量内比后轮旋转得少。因此，使用与制动压力关联的车轮角度允许本文公开的示例性方法识别与压力脉冲和一个或多个翘曲盘相关联的一个或多个正确车轮。

数据分析器206将关于一个或多个翘曲盘的存在和/或与一个或多个翘曲盘相关联的一个或多个车轮106的信息输出到用户界面210。用户界面210经由一个或多个输出装置216向车辆102的驾驶员显示消息和/或警报。这种通知使得驾驶员能够在检测到翘曲盘时以及在翘曲盘降低驾驶员舒适性和/或车辆性能之前对车辆102进行维修。此外，与一个或多个翘曲盘相关联的一个或多个车轮的识别允许更容易和更快速的维修，因为在维修之前早已确定了需要修理的盘。

虽然图2中示出了实施图1的控制器114的示例性方式，但是可以以任何其他方式组合、划分、重新布置、省略、消除和/或实施图2中所示的元件、过程和/或装置中的一个或多个。此外，示例性传感器接口202、示例性制动器接口204、示例性数据分析器206、示例性用户接口210和/或更一般地图1的示例性控制器114可以通过硬件、软件、固件和/或硬件、软件和/或固件的任何组合来实施。因此，例如，示例性传感器接口202、示例性制动器接口204、示例性数据分析器206、示例性用户接口210和/或更一般地示例性控制器114中的任何一个可以由一个或多个模拟或数字电路、逻辑电路、可编程处理器、可编程控制器、一个或多个图形处理单元(GPU)、一个或多个数字信号处理器(DSP)、一个或多个专用集成电路(ASIC)、一个或多个可编程逻辑装置(PLD)和/或一个或多个现场可编程逻辑装置(FPLD)实施。当阅读本专利的用于涵盖纯粹的软件和/或固件实施的任何设备或系统权利要求时，示例性传感器接口202、示例性制动器接口204、示例性数据分析器206、示例性用户接口210和/或示例性控制器114中的至少一个在此明确定义为包括非暂时性计算机可读存储装置或存储盘，诸如存储器、数字通用盘(DVD)、光盘(CD)、蓝光盘等，包括软件和/或固件。此外，除了图2所示的之外，或者代替图2所示的，图1的示例性控制器还可以包括一个或多个元件、过程和/或装置，和/或可以包括任何或所有示出的元件、过程和装置中的一个以上。如本文所使用的，短语“在通信中”，包括其变体，包括直接通信和/或通过一个或多个中间部件的间接通信，并且不需要直接物理(例如，有线)通信和/或持续通信，而是还包括以周期性间隔、调度间隔、非周期性间隔和/或一次性事件的选择性通信。

图3至图4中示出了表示用于实施图1的控制器114的示例性硬件逻辑、机器可读指令、硬件实施的状态机和/或其任何组合的流程图。机器可读指令可以是可执行程序或可执行程序的一部分，用于由诸如下面结合图8讨论的示例性处理器平台800中示出的处理器812的计算机处理器执行。所述程序可以体现在存储在非暂时性计算机可读存储介质(诸如CD-ROM、软盘、硬盘驱动器、DVD、蓝光光盘或与处理器812相关联的存储器)上的软件中，但是整个程序和/或其部分可以替代地由除处理器812之外的装置执行和/或体现在固件或专用硬件中。此外，尽管参考图3至图4所示的流程图描述了示例性程序，但是可以替代性地使用实施示例性控制器114的许多其他方法。例如，可以改变框的执行顺序，和/或可改变、消除或组合所述框中的一些。此外或替代地，任何或所有框可以由一个或多个硬件电路(例如，分立和/或集成的模拟和/或数字电路、FPGA、ASIC、比较器、运算放大器(op-amp)、逻辑电路等)来实施，所述一个或多个硬件电路被结构化成在不执行软件或固件的情况下执行对应的操作。

如上所述，图3至图4的示例性过程可以使用存储在非暂时性计算机和/或机器可读介质(诸如硬盘驱动器、快闪存储器、只读存储器、光盘、数字通用盘、高速缓存、随机存取存储器和/或任何其他存储装置或存储盘，其中信息被存储任何持续时间(例如，长时间、永久地、短暂地、用于暂时缓冲和/或用于高速缓存信息))上的可执行指令(例如，计算机和/或机器可读指令)来实施。如本文所使用，术语非暂时性计算机可读介质明确地定义为包括任何类型的计算机可读存储装置和/或存储盘，并且排除传播信号并排除传输介质。

“包括”和“包含”(及其所有形式和时态)在本文中用作开放式术语。因此，每当权利要求采用任何形式的“包括”或“包含”作为前置语或在任何类型的权利要求叙述中采用时，都应当理解为附加要素、术语等可以存在而不超出相应的权利要求或叙述的范围。如本文所使用的，当短语“至少”用作例如权利要求的前置语中的过渡术语时，它以与术语“包含”和“包括”成为开放式术语相同的方式成为开放式术语。术语“和/或”在例如以诸如A、B和/或C的形式使用时是指A、B、C的任何组合或子集，诸如(1)单独的A、(2)单独的B、(3)单独的C、(4)A含B、(5)A含C、(6)B含C、以及(7)A含B且含C。

图3是表示可以被执行以实施图1至图2的示例性控制器114以向驾驶员警报翘曲盘的机器可读指令的流程图。示例性程序300开始于框302，其中示例性控制器114接收车辆(例如，图1的车辆102)对于制动事件的制动压力和车轮角度数据。例如，控制器114从图1的示例性制动系统118接收制动压力数据并且从示例性车轮传感器(例如，图1的示例性传感器116)接收车轮角度数据。在一些示例中，控制器将制动压力和车轮角度数据作为传感器数据212存储在图2的示例性数据库208中。

在框304处，示例性控制器114将制动压力与车轮角度数据关联。例如，图2的数据分析器206通过根据车轮角度数据绘制制动压力数据来将所接收的制动压力数据与车轮角度数据关联。在一些示例中，每个接收的数据集(例如，制动压力数据和车轮角度数据)的时间戳用于重新采样两个数据集以进行关联。

在框306处，示例性控制器114将制动压力数据归一化为零均值。例如，数据分析器206计算制动压力数据的平均值，并且从制动压力数据集的每个数据点减去平均值，以对制动压力数据进行归一化。制动压力数据被归一化以基于脉动期间的压力增加(例如，代替压力值的量值)将压力数据与后续制动压力数据集进行比较。

在框308处，示例性控制器114确定归一化的制动压力的阈值。例如，图2的数据分析器206基于归一化之前的压力值和/或历史制动压力数据的平均制动压力确定阈值。在一些示例中，数据分析器206将阈值确定为高于归一化之前的平均制动压力的百分比(例如，10％)并且使用该值(例如，高于平均值10％减去归一化之前的平均值)来设定压力阈值。在一些替代示例中，阈值被设定为预定值(例如，由用户、制造商等设定)。可以按照图3中所示的顺序执行框306和308或者可以颠倒(例如，执行框308，然后执行框306)而不改变程序300的性能。

在框310处，示例性控制器114确定最大制动压力是否满足阈值。例如，数据分析器206确定一个或多个最大压力值并将它们与由数据分析器206设定的阈值进行比较。在一些示例中，由控制器114从图1至图2的制动系统接收的制动压力包括压力脉冲(例如，具有最大值和最小值)。当数据分析器206确定制动压力数据的一个或多个最大压力值满足阈值时，程序300的控制前进到框312。另一方面，如果一个或多个最大压力值不满足由数据分析器206确定的阈值，则程序300的控制返回到框302，其中接收车辆的对应于新制动事件的新制动压力和车轮角度数据。在一些替代示例中，数据分析器206确定制动压力数据的峰至峰幅度满足阈值。例如，数据分析器206从最大值中减去最小值以确定数据范围(例如，峰至峰幅度)并将该范围与阈值进行比较以确定是否存在翘曲盘(例如，如果范围满足阈值)。

在框312处，示例性控制器114确定是否需要附加的制动事件。例如，对于一个或多个新制动事件，数据分析器206确定是否将从传感器116(例如，车轮传感器)接收附加车轮角度数据和/或是否将从制动系统118接收制动压力数据。在一些示例中，接收附加数据以验证制动事件的先前关联的结果。在一些示例中，数据分析器206确定将为预定数量的制动事件创建关联。因此，在框312处，程序300确保在前进到框314之前分析预定数量的制动事件。

在框314处，控制器114确定存在翘曲盘。例如，数据分析器206确定当最大制动压力满足在框308处确定的阈值时，图1的示例性盘108中的一个是必须修理和/或更换的翘曲盘。在一些示例中，数据分析器206仅在多个(例如，两个或更多个)制动事件的一个或多个最大压力值满足阈值之后确定存在翘曲盘。

在框316处，控制器114还识别车辆的与一个或多个翘曲盘相关联的一个或多个车轮。例如，数据分析器206使用车轮角度数据和制动压力数据来确定具有一个或多个翘曲盘的一个或多个车轮106(例如，右前轮、左后轮等)的位置。结合图4更详细地描述框316的过程。

程序300进一步向车辆的驾驶员警报与一个或多个翘曲盘相关联的一个或多个车轮(框318)。例如，当已经识别出与一个或多个翘曲盘相关联的一个或多个车轮106时，数据分析器206与用户界面210通信。用户界面210经由图2的输出装置216(例如，显示器、触摸屏、指示灯等)向驾驶员显示警报。警报向驾驶员指示一个或多个翘曲盘(例如，图1中的一个或多个盘108)需要维修和/或维护。

图4是表示可以被执行以实施图1至图2的示例性控制器以识别车辆的与一个或多个翘曲盘相关联的一个或多个车轮的机器可读指令的流程图。示例性程序316开始于框402，其中控制器114确定车辆(例如，图1的车辆102)的每个车轮(例如，图1的车轮106)对于制动事件的制动压力和车轮角度。例如，数据分析器206确定制动压力(例如，来自制动系统118)和车轮角度(例如，来自图1的传感器116(例如，车轮传感器))并将车轮角度与车辆102的相应车轮106相关联。在一些示例中，数据分析器206接收两个制动压力数据集(例如，一个数据集用于前轮，一个数据集用于后轮)并且将每个数据集与其相应的车轮关联。例如，前轮的制动压力数据与每个前轮关联，而后轮的制动压力数据与每个后轮关联。在一些替代示例中，数据分析器206接收一个制动压力数据集并将其与四个车轮角度数据输入中的每一个关联。

在框404处，控制器114将每个车轮的制动压力和车轮角度关联。例如，数据分析器206通过匹配每个数据输入的时间戳来将制动压力数据与车轮角度关联。在一些示例中，对于车辆102的每个车轮106，以均匀的车轮角度增量(例如，6°)对制动压力数据进行采样。在一些示例中，数据分析器206维护四组关联数据(例如，由四个单独的数据曲线图表示)，每组关联数据对应于车辆102的相应车轮106。

在框406处，控制器114确定与每个车轮的一个或多个最大制动压力值相关联的车轮角度。例如，数据分析器206确定一个或多个最大制动压力值(例如，每个压力脉冲的最大制动压力)并记录出现最大制动压力时的车轮角度。控制器114还记录与每个车轮的一个或多个最大制动压力值相关联的角度(框408)。例如，如果对于360°制动事件，两个制动压力脉冲在90°和270°处出现，则数据分析器206记录角度(例如，作为图2的数据库208的相关数据214)。数据分析器206还确定车辆102的每个车轮106的一个或多个最大制动压力值的车轮角度。

在框410处，控制器114确定是否记录了多于一个制动事件。例如，数据分析器206需要收集和分析来自多于一个制动事件的数据(例如，每个车轮106的制动压力数据和车轮角度数据)。在一些示例中，需要来自在第一制动事件之后发生的制动事件的数据来验证第一制动事件的结果。在一些示例中，将一个或多个车轮106识别为与一个或多个翘曲盘相关联的一个或多个车轮需要来自多个制动事件的数据(例如，以实现两个制动事件之间的比较)。例如，当车辆102直行时发生的制动事件将不允许识别单个车轮106，因为左轮和右轮106在相同的时间量内行进相同的距离。因此，与右前轮和左前轮106相关联的压力脉冲可以在相同的车轮角度处具有最大压力点(例如，脉动的峰值)。然而，如果在车辆102转弯时由数据分析器206分析的后续制动事件发生，则数据分析器206可以确定与一个或多个翘曲盘相关联的一个或多个车轮106，因为左轮和右轮106(例如，右前轮和左前轮和/或右后轮和左后轮在相同的时间量内行进不同的距离(例如，外侧轮将比内侧轮更快地旋转)。如果记录了一个以上制动事件，则程序316的控制前进到框412。然而，如果仅记录了一个制动事件，则程序316的控制返回到框402。

在框412处，控制器114确定与一个或多个最大制动压力值相关联的车轮角度在连续制动事件中是否相同。例如，数据分析器206确定在连续制动事件中与每个车轮106的一个或多个最大压力值相关联的车轮角度，并将结果作为关联数据214存储在示例性数据库208中。数据分析器206进一步确定一个或多个车轮在一个或多个连续制动事件中是否在相同车轮角度处呈现一个或多个最大压力值。在一些示例中，数据分析器206确定多于一个车轮(例如，两个前轮)在连续制动事件中在相同车轮角度处呈现一个或多个最大压力值。当与一个或多个最大制动压力值相关联的车轮角度在连续制动事件中相同时，控制前进到框414，而在连续制动事件中与最大压力值相关联的不同车轮角度导致程序316的控制返回到框402。

在框414处，控制器114将满足框412的标准的一个或多个车轮识别为具有一个或多个翘曲盘的一个或多个车轮。例如，在框402至412中，数据分析器206使用来自传感器116(例如，车轮传感器)的车轮角度数据和来自制动系统118的制动压力数据来识别与一个或多个翘曲盘相关联的一个或多个车轮。在一些示例中，一个以上车轮(例如，两个前轮)满足标准，指示多个车轮包括翘曲盘。当已经识别出具有一个或多个翘曲盘的一个或多个轮子时，控制返回到图3的框318，并且图4的程序316结束。

在替代示例中，程序316执行不同的和/或修改的步骤以识别车辆102的与一个或多个翘曲盘相关联的一个或多个车轮106。在这样的示例中，程序316不执行框406、框408(例如，程序316从框404前进到框410)或框412。当已经记录了多于一个制动事件时(例如，在框410处)，程序316执行指令，使得控制器114对与制动事件相关联的数据进行归一化(例如，通过用平均制动压力值减去每个数据点)。程序316还使控制器114将归一化的制动事件求平均并确定数据集的制动压力振荡的幅度。将制动压力振荡的幅度进一步与阈值进行比较，以确定是否存在翘曲盘。当制动压力振荡的幅度满足阈值时，程序316前进到框414。另一方面，如果制动压力振荡的幅度小于阈值，则程序316返回到框402。

在一些其他示例中，除了诊断信息(例如，是否存在翘曲盘)之外，程序300还提供预测信息(例如，预期盘何时变成翘曲)。例如，程序300可以确定对应于车辆102的一个车轮106的制动压力数据中的脉动在给定的时间量和/或距离上的幅度增加(例如，在20,000英里的范围内从1kPa增加到2kPa)。在这样的示例中，数据分析器206估计对应于车轮106的制动盘108何时可能变成翘曲(例如，在额外的30,000英里之后等)。

图5是表示用于确定翘曲盘的存在的关联数据的示例性制动事件曲线图500。示例性制动事件曲线图500包括360°制动事件的制动压力数据502和车轮角度数据504。在其他示例中，制动事件曲线图500包括更长或更短的制动事件(例如，180°制动事件、720°制动事件等)的数据。根据车辆(例如，图1的车辆102)的每个车轮(例如，图1的车轮106)的车轮角度数据504绘制制动压力数据502。制动事件曲线图500通过制动压力数据502中的压力脉冲506指示制动压力数据502与翘曲盘相关联。制动压力数据502的压力脉冲506具有在最小制动压力值与最大制动压力值之间测量的幅度508。制动压力数据502的最大制动压力值510对应于车轮角度数据504的车轮角度。图5的制动事件曲线图500指定对应于制动压力数据502的最大制动压力值510的两个车轮角度。例如，在图5中，最大制动压力值510在90°和270°的车轮角度处出现。在一些其他示例中，曲线图500包括在其他车轮角度处出现的最大制动压力值510和/或包括更大或更小的压力脉冲506。对于每个制动事件，最大制动压力值510的车轮角度504由图2的数据分析器206记录。

制动事件曲线图500包括由示例性数据分析器206使用制动压力数据502的所有制动压力数据点计算的平均制动压力512。在一些示例中，数据分析器206使用平均压力512来确定阈值制动压力514(例如，阈值被确定为高于平均压力512的10％)。在一些示例中，制动压力数据502的幅度508满足阈值制动压力514。当幅度508满足阈值制动压力514时，数据分析器206确定在图1的车辆102的一个车轮106中存在翘曲盘。

图6是表示具有翘曲盘的车轮的关联数据的示例性翘曲盘数据曲线图600。翘曲盘数据曲线图600包括对于四个制动事件具有根据车轮角度数据606绘制的制动压力数据604的示例性翘曲盘制动事件曲线图602。制动压力数据604包括来自第一翘曲盘制动事件608、第二翘曲盘制动事件610、第三翘曲盘制动事件612和第四翘曲盘制动事件614的数据。四个翘曲盘制动事件608至614中的每一个的制动压力数据604包括在大约45°和225°的车轮角度606处的压力脉冲616。在制动事件曲线图602中，每个翘曲盘制动事件608至614的压力脉冲在大致相同的车轮角度606处(例如，在彼此的阈值角度(例如，+/-2°)内)出现。图2的数据分析器206记录了这些车轮角度606并且使用它们来确定与图6的数据相关联的车轮(例如，图1的车轮106)是与翘曲盘相关联的车轮。

翘曲盘数据曲线图600还包括由数据分析器206创建的归一化的翘曲盘制动事件曲线图618。数据分析器206对每个翘曲盘制动事件608至614的制动压力数据604进行归一化并对四个翘曲盘制动事件求平均，以创建图6的归一化的曲线图618。当翘曲盘制动事件608至614被归一化并被平均时，归一化的翘曲盘制动事件曲线图618包括在45°和225°处出现的压力脉冲616。不需要由数据分析器206创建归一化的翘曲盘制动事件曲线图618来识别与翘曲盘相关联的车轮。然而，归一化的翘曲盘制动事件曲线图618提供了四个翘曲盘制动事件608至614如何针对与翘曲盘相关联的车轮基本上对齐(例如，压力脉冲616在大致相同的车轮角度606处出现)的视觉表示。

图7是表示不具有翘曲盘的车轮的关联数据的示例性未翘曲盘数据曲线图700。未翘曲盘数据曲线图700包括未翘曲盘制动事件曲线图702，所述未翘曲盘制动事件曲线图702包括与单个车轮(例如，图1的一个车轮106)相关的四个制动事件：第一未翘曲盘制动事件704、第二未翘曲盘制动事件706、第三未翘曲盘制动事件708和第四未翘曲盘制动事件710。对于四个未翘曲盘制动事件704至710中的每一个，未翘曲盘制动事件曲线图702根据车轮的车轮角度数据714绘制制动压力数据712。然后，数据分析器206可以基于最大制动压力值出现的角度来确定未翘曲盘制动事件704至710的压力脉冲基本上不对齐。

数据分析器206可以进一步对四个未翘曲盘制动事件704至710的制动压力数据712进行归一化并求平均，以产生归一化的未翘曲盘数据曲线图716。例如，每个未翘曲盘制动事件704至710的制动压力数据712由数据分析器206归一化(例如，通过从与制动压力数据712相关联的所有数据点减去每个制动事件的制动压力数据的平均值)。归一化的未翘曲盘数据曲线图716示出了四个未翘曲盘制动事件704至712的制动压力数据712不包括在相同车轮角度714处出现的压力脉冲，这与图6中所示的压力脉冲不同。因此，数据分析器206确定图7的制动压力数据712和车轮角度数据714与不具有翘曲盘的车轮相关联。在一些示例中，确定车轮是否与翘曲盘相关联不需要对未翘曲盘制动事件曲线图702进行归一化和求平均(例如，不需要创建未翘曲盘制动事件曲线图716)。在一些示例中，数据分析器206使用比四个未翘曲盘制动事件704至710更多或更少的制动事件。

图8是结构化成执行图3至图4的指令以实施图1至图2的控制器114的示例性处理器平台800的框图。处理器平台800可以是例如服务器、个人计算机、工作站、自学***板计算机)、个人数字助理(PDA)、互联网设备或任何其他类型的计算装置。

所示实例的处理器平台800包括处理器812。所示示例的处理器812是硬件。例如，处理器812可以由来自任何所希望的系列或制造商的一个或多个集成电路、逻辑电路、微处理器、GPU、DSP或控制器实施。硬件处理器可以是基于半导体的(例如，基于硅的)装置。在该示例中，处理器实施示例性传感器接口202、示例性制动器接口204、示例性数据分析器206和示例性用户接口210。

所示实例的处理器812包括本地存储器813(例如，高速缓存)。所示示例的处理器812经由总线818与包括易失性存储器814和非易失性存储器816的主存储器通信。易失性存储器814可以通过同步动态随机存取存储器(SDRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、动态随机存取存储器和/或任何其他类型的随机存取存储器装置来实施。非易失性存储器816可以通过快闪存储器和/或任何其他期望类型的存储器装置来实施。对主存储器814、816的存取由存储器控制器控制。

所示示例的处理器平台800还包括接口电路820。接口电路820可以通过任何类型的接口标准来实施，诸如以太网接口、通用串行总线(USB)、接口、近场通信(NFC)接口和/或PCI express接口。

在所示实例中，一个或多个输入装置822连接到接口电路820。一个或多个输入装置822允许用户将数据和/或命令输入到处理器812中。一个或多个输入装置可以通过例如音频传感器、传声器、相机(照相机(still)或摄影机)、键盘、按钮、鼠标、触摸屏、跟踪板、轨迹球、等位点和/或语音识别系统来实施。

一个或多个输出装置824还连接到所示实例的接口电路820。输出装置824可以例如通过显示装置(例如，发光二极管(LED)、有机发光二极管(OLED)、液晶显示器(LCD)、阴极射线管显示器(CRT)、平面内切换(IPS)显示器、触摸屏等)、触觉输出装置、打印机和/或扬声器来实施。因此，所示实例的接口电路820通常包括图形驱动程序卡、图形驱动程序芯片和/或图形驱动程序处理器。

所示示例的接口电路820还包括通信装置，诸如发送器、接收器、收发器、调制解调器、住宅网关、无线接入点和/或网络接口，以促进经由网络826与外部机器(例如，任何类型的计算装置)的数据交换。通信可以经由例如以太网连接、数字用户线(DSL)连接、电话线连接、同轴电缆系统、卫星系统、视线无线系统、蜂窝电话系统等等进行。

所示实例的处理器平台800还包括用于存储软件和/或数据的一个或多个大容量存储装置828。此类大容量存储装置828的示例包括软盘驱动器、硬盘驱动器、光盘驱动器、蓝光盘驱动器、独立磁盘冗余阵列(RAID)系统和数字通用盘(DVD)驱动器。

图3至图4的机器可执行指令832可以存储在大容量存储装置828中、易失性存储器814中、非易失性存储器816中、和/或可卸除的非暂时性计算机可读存储介质(诸如CD或DVD)上。

示例1包括设备，所述设备包括控制器，所述控制器被配置成：接收车辆的与第一制动事件相关联的制动压力和一个或多个车轮参数，基于制动压力与阈值压力的比较来确定翘曲盘的存在，并且基于制动压力和一个或多个车轮参数来识别车辆的与翘曲盘相关联的车轮。

示例2包括示例1的设备，其中控制器基于第一制动事件的平均压力来确定阈值压力。

示例3包括示例1的设备，其中控制器还被配置成向车辆的驾驶员发送警报，从而识别车辆的与翘曲盘相关联的车轮。

示例4包括示例1的设备，其中车辆的一个或多个车轮参数包括车轮角度。

示例5包括示例4的设备，其中控制器通过以下动作来识别车辆的与翘曲盘相关联的车轮：接收车辆的与一个或多个后续制动事件相关联的每个车轮的制动压力和车轮角度数据；将所述一个或多个后续制动事件中的每一个的每个车轮的制动压力与车轮角度关联；以及将最大压力出现在与所述一个或多个后续制动事件中的第一制动事件相同的车轮角度处的车轮与翘曲盘相关联。

示例6包括示例5的设备，其中控制器基于与制动压力和车轮角度相关联的时间戳来将制动压力和车轮角度关联。

示例7包括示例5的设备，其中一个或多个后续制动事件中的至少一个在车辆转弯时发生。

示例8包括有形计算机可读存储介质，其包括指令，所述指令在被执行时使机器至少接收车辆的与第一制动事件相关联的制动压力和一个或多个车轮参数，基于制动压力与阈值压力的比较来确定翘曲盘的存在，并且基于制动压力和一个或多个车轮参数来识别车辆的与翘曲盘相关联的车轮。

示例9包括示例8的有形计算机可读存储介质，其中阈值压力是基于第一制动事件的平均压力。

示例10包括示例8的有形计算机可读存储介质，其中所述指令还使机器向车辆的驾驶员发送警报，从而识别车辆的与翘曲盘相关联的车轮。

示例11包括示例8的有形计算机可读存储介质，其中车辆的一个或多个车轮参数包括车轮角度。

示例12包括示例11的有形计算机可读存储介质，其中所述指令在被执行时使得机器通过以下动作来识别车辆的与翘曲盘相关联的车轮：接收车辆的与一个或多个后续制动事件相关联的每个车轮的制动压力和车轮角度数据；将所述一个或多个后续制动事件中的每一个的每个车轮的制动压力与车轮角度关联；以及将最大压力出现在与所述一个或多个后续制动事件中的第一制动事件相同的车轮角度处的车轮与翘曲盘相关联。

示例13包括示例12的有形计算机可读存储介质，其中基于与制动压力和车轮角度相关联的时间戳而将制动压力和车轮角度关联。

示例14包括示例12的有形计算机可读存储介质，其中一个或多个后续制动事件中的至少一个在车辆转弯时发生。

示例15包括一种方法，所述方法包括：接收车辆的与第一制动事件相关联的制动压力和一个或多个车轮参数；基于制动压力与阈值压力的比较来确定翘曲盘的存在；以及基于制动压力和一个或多个车轮参数来识别车辆的与翘曲盘相关联的车轮。

示例16包括示例15的方法，其中基于第一制动事件的平均压力来确定阈值压力。

示例17包括示例15的方法，其还包括向车辆的驾驶员发送警报，从而识别车辆的与翘曲盘相关联的车轮。

示例18包括示例15的方法，其中车辆的一个或多个车轮参数包括车轮角度。

示例19包括示例18的方法，其中识别车辆的与翘曲盘相关联的车轮包括：接收车辆的与一个或多个后续制动事件相关联的每个车轮的制动压力和车轮角度数据；将所述一个或多个后续制动事件中的每一个的每个车轮的制动压力与车轮角度关联；以及将最大压力出现在与所述一个或多个后续制动事件中的第一制动事件相同的车轮角度处的车轮与翘曲盘相关联。

示例20包括示例19的方法，其中基于与制动压力和车轮角度相关联的时间戳来将制动压力与车轮角度关联。

从前述内容可以理解，已经公开了基于制动压力(例如，来自车辆的制动系统)来检测翘曲盘的示例性方法和设备。在一些示例中，控制器确定翘曲盘的存在并且向车辆的驾驶员、OEM和/或车队所有者警报翘曲盘的存在。一些其他示例包括识别与一个或多个翘曲盘相关联的一个或多个车轮(例如，右前轮、左后轮等)以及向驾驶员、OEM和/或车队管理者警报与一个或多个翘曲盘相关联的一个或多个车轮。通过确定一个或多个翘曲盘的存在并识别与翘曲盘相关联的一个或多个特定车轮，可以在进一步问题出现之前修复翘曲盘。这样的示例产生改善的驾驶员舒适性，因为一个或多个翘曲盘可以使得在制动踏板和方向盘中感觉到压力脉冲。此外，本文公开的示例减少由于翘曲盘导致的不良的制动性能的可能性。

虽然本文中已公开了某些示例方法、设备和制品，但本专利的涵盖范围不限于此。相反，本专利涵盖了公正地属于本专利权利要求的范围的所有方法、设备和制品。

根据本发明，提供了一种设备，所述设备具有控制器，所述控制器被配置成：接收车辆的与第一制动事件相关联的制动压力和一个或多个车轮参数；基于制动压力与阈值压力的比较来确定翘曲盘的存在；并且基于制动压力和一个或多个车轮参数来识别车辆的与翘曲盘相关联的车轮。

根据一个实施例，控制器基于第一制动事件的平均压力来确定阈值压力。

根据一个实施例，控制器还被配置成向车辆的驾驶员发送警报，从而识别与车辆的翘曲盘相关联的车轮。

根据一个实施例，车辆的一个或多个车轮参数包括车轮角度。

根据一个实施例，控制器通过以下动作来识别车辆的与翘曲盘相关联的车轮：接收车辆的与一个或多个后续制动事件相关联的每个车轮的制动压力和车轮角度数据；将所述一个或多个后续制动事件中的每一个的每个车轮的制动压力与车轮角度关联；以及将最大压力出现在与所述一个或多个后续制动事件中的第一制动事件相同的车轮角度处的车轮与翘曲盘相关联。

根据一个实施例，控制器基于与制动压力和车轮角度相关联的时间戳来将制动压力与车轮角度关联。

根据一个实施例，所述一个或多个后续制动事件中的至少一个在车辆转弯时发生。

根据本发明，提供了一种有形计算机可读存储介质，其具有指令，所述指令在被执行时使机器至少接收车辆的与第一制动事件相关联的制动压力和一个或多个车轮参数；基于制动压力与阈值压力的比较来确定翘曲盘的存在；并且基于制动压力和一个或多个车轮参数来识别车辆的与翘曲盘相关联的车轮。

根据一个实施例，阈值压力是基于第一制动事件的平均压力。

根据一个实施例，所述指令还使机器向车辆的驾驶员发送警报，从而识别车辆的与翘曲盘相关联的车轮。

根据一个实施例，车辆的一个或多个车轮参数包括车轮角度。

根据一个实施例，所述指令在被执行时使得机器通过以下动作来识别车辆的与翘曲盘相关联的车轮：接收车辆的与一个或多个后续制动事件相关联的每个车轮的制动压力和车轮角度数据；将所述一个或多个后续制动事件中的每一个的每个车轮的制动压力与车轮角度关联；以及将最大压力出现在与所述一个或多个后续制动事件中的第一制动事件相同的车轮角度处的车轮与翘曲盘相关联。

根据一个实施例，基于与制动压力和车轮角度相关联的时间戳来将制动压力与车轮角度关联。

根据一个实施例，所述一个或多个后续制动事件中的至少一个在车辆转弯时发生。

根据本发明，一种方法包括：接收车辆的与第一制动事件相关联的制动压力和一个或多个车轮参数；基于制动压力与阈值压力的比较来确定翘曲盘的存在；以及基于制动压力和一个或多个车轮参数来识别车辆的与翘曲盘相关联的车轮。

根据一个实施例，基于第一制动事件的平均压力来确定阈值压力。

根据一个实施例，上述发明的特征还在于，向车辆的驾驶员发送警报，从而识别车辆的与翘曲盘相关联的车轮。

根据一个实施例，车辆的一个或多个车轮参数包括车轮角度。

根据一个实施例，识别车辆的与翘曲盘相关联的车轮包括：接收车辆的与一个或多个后续制动事件相关联的每个车轮的制动压力和车轮角度数据；将一个或多个后续制动事件中的每一个的每个车轮的制动压力与车轮角度关联；以及将最大压力出现在与所述一个或多个后续制动事件中的第一制动事件相同的车轮角度处的车轮与翘曲盘相关联。

根据一个实施例，基于与制动压力和车轮角度相关联的时间戳来将制动压力与车轮角度关联。