用于监控车辆制动系统运行的方法和装置与流程

本发明涉及一种用于监控车辆制动系统的制动性能的方法和装置。本发明可用于具有制动系统的任何类型的道路车辆，但是它特别适用于监控重型货车（hgv，heavygoodsvehicles）、客运车辆（pcv，passengercarryingvehicles）或者甚至这些车辆的车队中的制动系统的性能。例如，车队或车辆操作者可以使用本发明来帮助确定车辆的制动器是否在正常参数内运行。本发明适用于挂车、牵引车单元、整体式车辆和其他铰接式车辆。

背景技术：

在欧洲，最低限度的“使用中”制动需求由欧盟委员会规定，但更多地还是取决于车辆首次登记的时间。尽管同等地规定了最低性能指标，但这并不妨碍各成员国在国家层面应用更高的指标。最新的欧盟指令要求在特定日期之后注册的车辆的“使用中”性能需满足型式认证（typeapproval）的最低性能指标，旧的车辆可以依据国家要求降低性能标准。遗憾的是，与“使用中”要求相关的上述指令和其他指令没有规定在确定制动性能时必须应用的程序，因此在欧盟范围内应用了许多不同的程序。欧盟以外的国家可能在使用中制动性能和/或类似型式认证方面有自己的最低要求。

车主和操作人员必须能够证明其车辆的制动性能至少达到最低性能水平。这通常需要在滚筒制动测试仪（rbt）上定期测试车辆。这样做的一个明显缺点是车辆在测试期间不能使用，车辆必须被开到检测站，或许更重要的是，相对于道路上大量行驶的车辆，只有数量有限的rbt和有资质的人才可以操作它们。在英国，立法要求每年对车辆进行测试，但监管机构（交通委员）和/或标准执行（司机和车辆标准机构，dvsa）（“机构”）可能要求车辆随时进行测试，或者监管机构可以规定商业车辆获得操作执照的条件是车辆必须更频繁地进行测试。这些机构为商业车辆操作员制定了指导方针，概述了他们建议车辆进行测试的频率，这些测试是年度法定测试之外的附加测试。由于监管机构或商业车辆操作员有可能经常对车辆进行车辆测试，因此有可能导致汽车在rbt可用之前必须等待一段时间。这非常不方便。

在英国，年度测试不需要三轴挂车在装载条件下进行测试，预计未来立法可能要求这些车辆在载货时进行测试，这将增加车辆准备测试所需的成本和时间。目前政府机构的指导方针建议商用车辆处于负载状态。此外，目前的英国测试程序不需要对制动需求压强（即驾驶员需要多少制动力）进行任何控制，这是不可取的，因为商业车辆的型式认证标准规定了对于给定的制动需求来测量制动性能，例如半挂车需要是型式认证的受控联接头（需求）压力。如果将控制需求压强的要求引入rbt测试程序，则由于测试所需的时间增加，这将给商业车辆操作员和测试机构带来额外的负担。

除了测试载重汽车和受控需求压强的商业负担之外，众所周知，没有这些基本要素作为rbt的一部分，未装载的rbt测试结果并不能代表负载车辆的制动性能。另外，没有需求压强控制，即不对rbt的输入进行任何控制，测试结果不能根据要求而与型式认证标准进行比较。最后，目前的英国立法允许三轴半挂车通过其年度rbt“锁定（on-locks）”，也就是说，由于制动作用，至少有一半的车轮被阻止转动，那么他们将被认为是合格并通过测试。这是一个完全不能令人满意的批准，因为，它不是制动测试，而只是衡量车轮和rbt设备之间的粘合力。由于事实上没有法律要求三轴挂车在负载条件下进行测试，所以这个问题被放大了，即轮子在使用无人驾驶的挂车进行rbt测试时更有可能锁定。

为了缓解这个问题，已知将车辆监控系统放置在车辆上，车辆在正常车辆使用期间收集性能数据。一种已知的系统测量车辆对于每个制动事件所实现的平均制动需求和平均减速度。然后，系统将结果放置在十六个类别中的一个，并将结果绘制为直方图，以确定落入每个类别的制动事件的数量。该系统的一个缺点是它只是计算特定类别的制动事件的数量，这可能会掩盖制动性能趋势。

另一个监控系统提供了一种输出，其表示了挂车和牵引车之间的制动效果的质量，以便确定牵引车和挂车制动是否良好平衡。结果被分类并显示为具有牵引车和挂车的单独数据集的直方图。该系统的一个缺点是它只是计算特定类别的制动事件的数量，这可能会掩盖制动性能趋势。

虽然已知的系统可以提供关于个人车辆的有用信息以及这些车辆在数据收集期间通常的运行情况，但是对于车队管理目的而言，它们不太有用，因为它们不能使操作者确定何时可能需要维护。如果操作人员能够根据数据确定可能需要进行维护，则他可以安排维护工作以最大限度地利用车辆。此外，由于已知的系统模糊了趋势，所以它们不能清楚地表明制动性能何时恶化，也没有提供能够确认制动器的维护工作提高了性能的正反馈。这是因为现有系统在其直方图中显示滚动平均值。

发明人已经确定的另一个问题是需要以可靠地确定制动系统的运行状态的方式配置数据处理系统。本发明人已经发现，虽然制动事件数据可能能够用于所有制动事件，并且在整个时间内对每个制动事件应用制动，但是并非所有这些数据都是制动监控目的的实际值。发明人还发现，如果使用所有可用数据，它可能对报告给车队管理者的结果产生负面影响，例如表明车辆制动处于超出公差的状况，而现实情况并非如此。这种错误的超出公差报告会阻止车辆的使用，从而降低车辆利用率，并且导致不必要的维护工作。因此，需要以提供一致和可靠的结果的方式利用制动事件数据的系统和方法，使得车队管理者可以有效地安排制动器的维护工作，并避免错误地指示超出公差状况的结果。

在一些现有技术的系统中，记录的数据可能存在显著的变化，这在确定制动性能时可能导致不准确。

技术实现要素：

因此，本发明旨在提供一种用于监控移动车辆的制动性能的方法，以及用于实现该方法的装置，其缓解至少一个上述问题，或至少提供替代方法和装置。

根据本发明的一个方面，提供了一种用于监控车辆的制动性能的方法，对于至少一些制动事件，包括：确定制动需求;确定车辆减速度;定义制动事件的数据集，其中所述数据集当中的每个制动事件包括确定的制动需求和确定的车辆减速度;对数据集采用统计趋势分析方法以产生车辆减速度和制动需求趋势;提供车辆减速度和制动需求参考;以及，将至少一个趋势值与至少一个参考值进行比较。

该参考通常定义了车辆的“使用中”最低要求。本发明使得车队管理者可以通过从正常运行的车辆收集数据来根据该数据确定制动系统是否运行在可接受的限度内。这样就不需要在rbt上进行离开路面（offroad）的测试，或者至少减少离开路面的rbt测试的频率。对制动系统的性能状态定期报告的优点是能够减少车辆停驶时间并因此降低运行成本，本发明还克服了rbt本身的许多限制以及如上所述的常见程序的缺乏。此外，对车辆正常运行时收集到的制动事件数据的统计趋势分析的使用，使得该趋势能够预测在正常运行时很少发生的对于制动需求值的制动性能，即车辆减速度值。这是重要的，因为一些“使用中”测试方案需要在高制动需求下测试车辆制动性能，以证明车辆能够至少达到至少一个高需求值的预定车辆减速度，例如证明在紧急情况下制动时车辆会以多快的速度停止。然而，在制动需求较高的制动事件（例如大于4巴的联接头压强）在一些车辆的正常运行中相对较少，因此如果没有由产生的趋势提供的预测能力，则可能无法表明一些测试制度在高需求压强下的制动性能。

本发明的有益的可选择性特征在下面的从属权利要求和发明陈述中公开。

制动监控系统包括至少一个位于车辆上的微处理器，并被布置成获得足够的数据以确定制动事件的制动需求并确定制动事件所经历的车辆减速度。

所述方法包括针对大于所述数据集当中的最大制动需求值的至少一个制动需求值而估算车辆减速度值。车辆减速度和制动需求趋势用于提供大于数据集当中最大制动需求值的估算车辆减速度值。

该方法包括估算大于或等于4巴、优选大于或等于5巴、更优选大于或等于6.5巴的制动需求的车辆减速度值。使用车辆减速度和制动需求趋势来提供例如6.5巴的预定制动需求测试值的估算车辆减速度值，其可以与6.5巴的参考减速度值进行比较。

该方法可以包括置信度评定，例如以置信值和/或误差条的形式。这是提供可靠估算值的制动事件数据的可靠性的表征。这使得只有置信度在预定的可接受范围内时才能进行通过/不合格的确定。

该方法包括将至少一个趋势车辆减速度值与针对预定制动需求值的至少一个参考车辆减速度值相比较，并且至少部分地基于该比较来确定制动系统是否令人满意地运行。通常，如果预定制动需求值的车辆减速度趋势值大于或等于预定制动需求值的参考减速度值，则这表示制动系统运行良好。如果预定制动需求值的车辆减速度趋势值小于预定制动需求值的参考减速度值，则这表示制动系统工作不能令人满意并且需要注意。预定的制动需求值大于或等于4巴，优选大于或等于5巴，更优选大于或等于6巴，更优选大约等于6.5巴。

该方法包括将来自车辆减速度和制动需求趋势的多个值与来自车辆减速度和制动需求参考的多个值进行比较，以确定制动系统是否令人满意地运行。

该方法包括产生直线趋势的统计趋势分析。可以使用用于产生直线趋势的任何适当的统计技术，例如线性回归技术，例如最小平方线性回归。

该方法包括将加权统计趋势分析方法（例如加权最小平方线性回归（wls）技术）应用于数据集。当产生趋势时，加权方法比赋予一些制动事件的重要性大于其它制动事件。发明人已经发现，对于可靠地确定制动系统是否在超出公差状况下运行，一些类型的制动事件比其他类型的制动事件更为重要。遗憾的是，在正常运行条件下，最有用的制动事件类型不太频繁。使用加权统计趋势分析法可以补偿这一点。

统计趋势分析方法使用以下数据类型中的至少一种来给制动事件加权：车辆负载、制动需求以及车速的改变。优选地，加权方法对具有较大车辆负载值的制动事件赋予更大的重要性。优选地，加权方法对具有较大制动需求值的制动事件赋予更大的重要性。优选地，加权方法对具有较大速度值变化的制动事件赋予更大的重要性。

优选地，使用多个车辆负载、制动需求以及车速的变化来给制动事件加权。优选地，通过计算几何平均值来组合加权类型。

该参考优选地包括直线。该参考提供了一系列最低制动性能，可以用来与从正常运行的车辆收集的数据得出的趋势进行比较。参考值在零减速度时具有非零制动需求值。在优选实施例中，零减速度时的非零制动需求值表示参考线的第一端点。

该参考值对于零减速度具有大于或等于0.1巴的制动需求值，并且对于零减速度优选地具有大于或等于0.5巴的制动需求值，并且更优选地具有约1巴的制动需求值。该参考值对于零减速度具有小于或等于2.0巴的制动需求值，并且对于零减速度优选具有小于或等于1.5巴的制动需求值。

对于6.5巴的制动需求压强，该参考具有大于或等于0.4g的减速度值，并且优选地大于或等于0.42g。在优选实施例中，6.5巴处的减速度值表示参考线的第二终点。

对于6.5巴的制动需求压强，该参考具有小于或等于0.55g的减速度值，优选小于或等于0.52g。在优选实施例中，对于6.5巴的制动需求压强，参考减速度值在0.45g至0.5g的范围内。使用的具体值由被检查的车辆的类型决定。对于一些车辆，在6.5巴的制动需求下，减速度优选为0.45g。对于其他车辆，在制动需求为6.5巴时，减速度优选为0.5g。优选地，对于一些车辆，参考值由以下公式定义：合格的车辆减速度=8.18*（制动压强–1）。

该方法包括使用制动事件数据集在图形用户界面中绘制车辆减速度与制动需求相对的图表。通常，制动需求在x轴上显示，车辆减速度在y轴上显示。通常，制动需求显示为需求压强，车辆减速度为g的百分比（或等效的十进制数）。该方法包括在图表上显示车辆减速度和制动需求趋势。例如，显示从数据集导出的趋势线。该方法包括在图表上显示车辆减速度和制动需求参考。例如，基于参考数据和/或参考公式显示参考线。该方法可以包括将趋势线与参考线进行比较。该方法可以包括确定趋势线是否穿过参考线。通常，该参考线代表可接受的最小工作值。

优选地，数据集包括固定数量的制动事件。

优选地，数据集包括n个最近的制动事件。通常，n在10至1000的范围内，优选地在30至250的范围内。数据集可包括来自n个最近行程的制动事件。数据集可以包括在两个时间值之间的制动事件，例如在两个日期之间。

该方法包括定义新的制动事件数据集，其中数据集当中的每个制动事件包括确定的制动需求和确定的车辆减速度;并将统计趋势分析技术应用于新的数据集，以产生新的车辆减速度和制动需求趋势。

该方法包括将新的车辆减速度和制动需求趋势与先前产生的车辆减速度和制动需求趋势进行比较。

该方法包括将来自新的车辆减速度和制动需求趋势的至少一个值与来自车辆减速度和制动需求参考的至少一个值进行比较，以确定制动系统是否令人满意地运行。

新的数据集包括来自与先前制动事件数据集的不同时间段的制动事件数据。

该方法包括比较车辆的多个车辆减速度和制动需求趋势，根据制动需求值的预定值（例如6.5巴）确定趋势车辆减速度的变化率，并且至少部分地基于该比较而产生车辆维护事件的计划表。根据制动性能的变化率，可以估算趋势减速度值何时可能等于参考减速度值。在此基础上，可以生成维护事件，该维护事件计划在趋势值等于参考值的估算日期当日或之前进行。这使得车队操作者能够防止车辆制动系统低于参考性能。这可以包括在车辆减速度对比制动需求的图表上绘制多个数据趋势。通过比较不同时间段的制动性能，即不同的制动事件数据集，可以确定制动性能随时间的变化。

该方法可以包括估算趋势车辆减速度等于指定制动需求的参考减速度的时间。

该方法包括区分合格制动事件和非合格制动事件。根据预定标准，制动事件数据被过滤以去除制动事件。对合格制动事件和非合格制动事件的区分可以在数据记录阶段进行，例如仅记录用于合格制动事件的数据，和/或在数据处理阶段进行，其中记录为与非合格制动事件相关的数据被过滤掉以用于数据处理目的。只有合格制动事件才包含在制动事件的数据集当中，以用于数据处理目的。

该方法包括至少部分地响应于确定输送压强小于或等于阈值来确定制动事件为非合格事件。

该方法包括，如果在小于或等于阈值的时间段施加输送压强，则确定制动事件是非合格事件。输送压强的典型值为零。也就是说，检测到的任何正输送压强大于阈值。阈值时间值通常约为1秒。该过滤器的目的是在开始制动事件数据收集之前，在制动踏板由驾驶员致动之后将制动系统中的系统响应时间考虑在内。

该方法包括至少部分地响应于确定车辆速度小于或等于阈值来确定制动事件是不合格的。车速的典型阈值为4m/s左右。

该方法包括至少部分地响应于确定制动需求小于或等于阈值来确定制动事件是不合格的。制动需求的典型阈值为约1至2巴，优选约1.5巴。

该方法包括至少部分地响应于确定来自缓速制动装置的输出大于或等于阈值来确定制动事件是不合格的。

该方法包括：响应于驾驶员致动车辆制动系统，制动监控系统对从制动系统接收的数据应用至少一个制动事件合格测试。

为了监控目的，制动事件定义一个开始。该方法包括，制动监控系统，响应于制动监控系统确定制动数据已经通过所述或每个制动事件合格测试，设置至少一些变量的初始值。因此，在定义的制动事件开始之前应用至少一个合格测试。定义的制动事件的开始是在通过所述或每次初始合格测试后开始的。

为了监控目的，制动事件定义一个结束，其根据至少一个预定标准的发生来确定。

在制动事件结束时，制动监控系统确定制动事件持续时间、车辆减速度和平均制动需求。

制动事件持续时间、车辆减速度和制动需求优选地响应于以下条件中的至少一个（优选为每个）条件的发生而确定：当前需求压强小于设定的最小需求压强;当前需求压强小于高水位需求压强与设定的最低需求压强下降之间的差异;以及，当前车速小于设定的最小车速。这定义了制动事件的数据监控阶段的结束。

制动监控系统对至少一些所述确定的数据（例如制动事件持续时间、车辆减速度和制动需求）应用至少一个制动事件合格测试，并且仅在确定的数据通过所述或每个合格测试时存储为了制动事件而收集的制动事件数据。

该方法包括至少部分地响应于确定制动事件的持续时间小于或等于阈值来确定制动事件是不合格的。制动事件的典型阈值约为1秒。

该方法包括至少部分地响应于确定制动事件的平均制动需求小于或等于阈值来确定制动事件是不合格的。典型的阈值约为1巴。

该方法包括从位于车辆上的传感器接收的数据确定车辆和/或车桥负载。例如，可以从悬架系统传感器的读数（例如空气悬架系统中的空气弹簧中的气压）来确定车辆负载。

该方法包括根据确定的车辆负载将制动事件分类为多个类别。可以对数据集进行过滤，使得数据集当中的制动事件仅包括来自一个车辆负载类别的制动事件。

对于至少一些制动事件，该方法包括确定制动事件的发生时间。这使得操作者能够监控制动性能随时间的变化，并且有助于安排制动维护的计划。制动事件的发生时间取自计时器，该计时器优选地在给定日期内提供日期和时间中的至少一个。在一些实施例中，提供精确到大约1ms的计时器。

对于至少一些制动事件，该方法包括确定重力影响所述确定的车辆减速度的程度。例如，对于至少一些制动事件，该方法可以包括确定道路坡度。道路坡度由从陀螺仪、加速度计和高度计中的至少一个所接收的信号进行确定。在优选实施例中，陀螺仪和加速度计都用于提供道路坡度。在一些实施例中，高度计与制动事件期间收集的其他数据（例如在制动事件期间行进的距离）一起提供道路坡度。

对于至少一些制动事件，该方法包括确定车辆的位置。该位置可以包括下列至少一个：制动事件的平均位置;制动事件开始时的位置;制动事件结束时的位置;以及，与制动事件有关的其他一些位置。位置数据可以从专用定位系统获得，例如：全球导航卫星系统（gnss），例如全球定位系统（gps）或格洛纳斯系统（glonass）;来自地面无线电网络，例如蜂窝通信网络，例如，全球移动通信系统（gsm）基站;和/或其他信标（无线电或其他）类型的技术，例如wi-fi热点。

该方法包括使用位置数据和时间数据中的至少一个来识别环境条件校正过程的相关环境条件数据。

对于至少一些制动事件，该方法包括确定车辆的至少一个唯一标识符，以及将所述或每个唯一车辆标识符与制动事件数据相关联。这对于需要监控大量车辆的车队管理特别有用。

在一些实施例中，车辆包括牵引车单元和至少一个挂车。该方法包括确定以下至少一个：唯一地识别牵引车单元的牵引车单元标识符;以及，唯一标识挂车的挂车标识符。对于包括多个挂车的实施例，提供了多个唯一挂车标识符。

对于至少一些制动事件，该方法包括校正所述确定的减速度。

所述确定的减速度可以通过以下至少之一来校正：环境条件校正；道路坡度校正；牵引车单元校正；转弯速率校正；以及，缓速制动器校正。

将牵引车单元校正应用于所述确定的减速度，包括下列至少一个：将确定的减速度乘以牵引车单元校正因子;对确定的减速度加上牵引车单元校正;并从所述确定的减速度减去牵引车单元校正。

有利的是，所述确定的减速度的牵引车单元校正，考虑了牵引挂车的牵引车单元的特性。记录经校正的确定的减速度数据。除了能够进行校正的计算、唯一地识别车辆之外，牵引车单元和/或挂车也可帮助操作者识别车队的趋势，例如需要比车辆/牵引车单元/挂车的其他类型或组合更频繁地关注其中一些车辆/牵引车单元/挂车的类型或组合，并识别需要注意的特定车辆/牵引车单元/挂车。如果没有牵引车单元标识符可用，则可以对确定的减速度数据（例如平均牵引车单元校正）应用标称牵引车单元校正。

环境条件的校正考虑了制动事件发生的环境条件。它考虑到至少一个相关的环境条件参数。记录校正的确定的减速度。例如，环境条件可以包括道路状况，如路面、坡度等，和/或天气条件，如最近的降雨量、温度等。如果缺乏可用于该制动事件或一组制动事件的足够的环境条件数据，则不对所述确定的减速度值进行调整。

缓速制动器校正调整确定的减速度，以考虑制动事件期间使用的所述或每个缓速制动器的制动效果。

对于至少一些制动事件，该方法包括存储下列至少一些：确定制动需求所需的数据;确定的制动需求;确定车辆减速所需的数据;确定的车辆减速度;制动事件发生的时间;至少一个车辆标识符，优选地是牵引车单元标识符和挂车单元标识符;道路坡度;车辆的位置;以及，转弯速率修正的车辆侧向减速度。

例如通过使用位于车辆上的微处理器，可以在车辆上确定制动需求、车辆减速度和制动持续时间中的至少一个。另外（或者可替代地），可以在远程数据处理单元处确定制动需求、车辆减速度和制动性能值中的至少一个。对于在远程数据处理单元处确定制动需求和车辆减速度的实施例，位于车辆上的监控系统通常被布置成获得确定制动需求所需的原始数据和/或任何中间数据，和/或车辆减速度，并且存储和/或发送用于在车俩的远程处理的数据。

根据本发明的另一方面，提供了一种数据处理系统，被配置为执行如本文所述的方法，所述数据处理系统包括至少一个数据处理设备、至少一个数据存储装置和根据制动事件数据确定趋势的数据相关性和趋势分析模块。

数据处理系统包括以下至少一个：数据聚合和存储模块;数据连接;统一数据存储器;分析数据存储器;数据服务器模块;报告模块；用户界面，其优选地包括图形用户界面，以访问报告模块生成的报告。

优选地，所述或每个模块被提供作为车队管理系统的一部分。

根据本发明的另一方面，提供了一种装置，其包括具有制动系统和制动监控系统的车辆，其中对于至少一些制动事件，所述制动监控系统被布置成获得：用于确定制动需求的数据;以及，用于确定车辆减速度的数据。

本发明的有益的可选特征在从属权利要求和下面的发明陈述中公开。

制动监控系统通过控制器局域网（can，controllerareanetwork）总线连接到制动系统。制动监控系统经由can总线接收来自制动系统的数据。

制动监控系统包括至少一个微处理器。该微处理器或每个微处理器布置成从制动系统获得制动事件数据。

有利地，响应于驾驶员致动车辆制动系统，制动监控系统被布置为对从制动系统接收的数据施加至少一个制动事件合格测试。这使得制动监控系统能够区分合格制动事件和非合格制动事件。因此，根据预定的标准，数据被过滤以去除和/或不完全记录某些类型的制动事件。

有利地，制动监控系统被布置成将当前输送压强值与输送压强阈值进行比较，并且至少部分地基于该比较来确定制动事件是否为非合格制动事件。

制动监控系统被布置成确定施加输送压强的时间段，并且至少部分地基于所述时间是否小于或等于阈值来确定制动事件是否为非合格制动事件，。

制动监控系统被布置为将当前车辆速度值与预定阈值车辆速度值进行比较，并且至少部分地基于该比较来确定制动事件是否为非合格制动事件。

制动监控系统被布置为将当前制动需求值与预定阈值制动需求值进行比较，并且至少部分地基于该比较来确定制动事件是否为非合格制动事件。

车辆可以包括至少一个缓速制动装置，其中对于至少一些制动事件，制动监控系统被布置成为获得来自缓速制动装置的数据。

制动监控系统被布置成将来自至少一个缓速制动装置的输出数据与至少一个缓速制动装置的预定阈值进行比较，并且至少部分地基于该比较来确定制动事件是否为非合格制动事件。

制动监控系统被布置成响应于制动监控系统确定制动数据已经通过所述或每个制动事件合格测试而为至少一些变量设置初始值。

对于制动事件，制动监控系统被布置为确定：制动事件持续时间。

制动监控系统被布置成响应于以下条件中的至少一个（优选为每一个）条件的发生来确定制动事件持续时间、车辆减速度和制动需求：当前需求压强小于设定的最小需求压强;当前需求压强小于高水位需求压强与设定的最低需求压强下降之间的差异;并且，当前车速小于设定的最小车速。这定义了制动事件的数据收集阶段的结束。

制动监控系统被布置为对至少一些所述确定的数据应用至少一个制动事件合格测试，并且仅在确定的数据通过至少一个（优选为每个）限定条件时才存储针对制动事件收集的制动事件数据测试。

制动监控系统被布置成将制动事件的持续时间与持续时间阈值进行比较。

制动监控系统被布置成将制动需求值与阈值制动需求值进行比较。

该装置包括位于车辆上的数据存储装置，其中微处理器被布置成在数据存储装置中存储至少一些制动事件数据。优选地，监控系统被布置为仅存储用于合格制动事件的制动事件数据。

对于至少一些制动事件，微处理器被布置成获得制动事件的时间数据。制动监控系统包括一个计时器，用于提供制动事件的时间数据。计时器可以集成在微处理器封装中。

制动监控系统包括用于车辆的至少一个唯一车辆标识符。微处理器包括和/或布置成获得用于车辆的至少一个唯一车辆标识符。

在一些实施例中，车辆包括牵引车单元和挂车。制动监控系统包括唯一标识牵引车单元的唯一标识符。微处理器包括和/或设置成获得唯一标识牵引车单元的唯一标识符。制动监控系统包括唯一标识挂车的唯一标识符。微处理器包括和/或被布置成获得唯一标识挂车的唯一标识符。

所述或每个唯一标识符优选为唯一标识码的形式。所述或每个标识码例如可以存储以下设备中：微处理器;调制解调器;存储器;数据标签，如rfid标签;或任何其他合适的装置。标识码可以包括用于该设备的唯一序列号，其可由微处理器访问。

对于至少一些制动事件，微处理器被布置成获得：道路坡度数据。该装置包括至少一个加速度计和/或至少一个陀螺仪和/或至少高度计。至少一个微处理器布置成从制动事件的加速度计、陀螺仪和高度计中的至少一个获得数据。优选地，加速度计包括3d加速度计。

该装置包括定位系统，其中至少一个微处理器被布置成从制动事件的定位系统获得车辆位置数据。

该装置包括布置成将数据从制动监控系统发送到远程数据处理系统的无线电通信设备。

该装置包括至少一个数据端口，以使数据能够被下载到计算机设备。至少一个数据端口可以包括至少一个有线数据端口和/或至少一个无线数据端口。

该装置包括在至少一个微处理器与can总线之间的数据连接，其中该微处理器或每个微处理器布置成从can总线获得车辆传感器数据。

该装置包括具有至少一个数据处理装置和至少一个数据存储装置的数据处理系统。数据处理系统通常远离车辆，但是它也可以设置在车辆上。

对于至少一些制动事件，车辆微处理器和远程数据处理装置中的至少一个被布置成确定或获得以下数据类型中的至少一个：制动事件的确定的减速度;用于确定制动事件的减速度的数据;确定制动事件的制动需求;确定制动需求所需的数据;唯一识别整个车辆的标识符;唯一标识牵引车单元的标识符;唯一标识挂车的标识符;车辆位置;所述确定的制动事件减速度与参考减速度值的偏差;以及，对于环境条件、牵引车单元和转弯速率中的至少一个而校正的确定的减速度。

至少一个车辆微处理器布置成获得以下数据类型中的至少一种：制动温度;轮胎压力;车轮速度;车辆速度;悬挂压力；制动油藏压力;制动器输送压强;里程表数据;横向加速度;负载板数据（例如，载货车辆和空载车辆的空气悬架内的最大和最小压力中的至少一个）;以及，制动计算数据（这是设计的制动性能）。

根据本发明的另一方面，提供了一种用于监控车辆的制动性能的方法，对于至少一些制动事件，包括：确定制动需求;确定车辆减速度;并且，还包括以下中的至少一个：确定制动事件发生的时间;确定道路坡度;以及，确定至少一个唯一车辆标识符。

根据本发明的另一方面，提供了一种用于监控车辆的制动性能的方法，对于至少一些制动事件，包括记录：制动事件的时间;制动需求和/或至少足以确定制动需求的的数据;车辆减速度和/或至少足以确定车辆减速度的数据;以及，车辆的至少一个唯一标识符。

用于监控车辆的制动性能的方法，对于至少一些制动事件，包括：确定制动需求并确定车辆减速度;提供车辆减速度和制动需求参考;以及，将来自所述车辆的至少一个确定值与至少一个参考值进行比较。

附图说明

现在将参考附图仅通过示例的方式描述本发明的实施例，其中：

图1是本发明实施例的示意图;

图2是本发明中使用的远程数据处理系统和数据处理步骤的示意图;

图3是示出用于获得制动事件数据的方法的流程图;

图4是示出用于分析通过图3所示方法获得的数据以生成基于该数据的趋势的方法的流程图;

图5是通过图3所示方法获得的数据集的减速度（y轴）与制动需求压强（x轴）的图表，其包括由图4所示方法生成的趋势线和与趋势线进行比较的通过/不通过参考线;

图6是示出用于确定图7中概述的牵引车单元校正过程的可用数据的合格数据处理的流程图;和

图7是示出用于确定牵引车单元校正值的过程的流程图。

具体实施方式

图1和图2示出了根据本发明的装置，其包括重型货车1和数据处理系统40。

车辆

车辆1包括牵引车单元3、挂车5和制动系统7。通常，牵引车单元3经由下列至少两种耦合到挂车：7针abs/ebs电缆（iso7638）、7针电缆（iso1185，又名24n），7针电缆（iso3731，又名24s），15针电缆（iso12098）。

制动系统7由驾驶员踩下制动踏板9来运行。制动系统7产生表示驾驶员发出的制动需求的控制信号。制动需求表示驾驶员踩下制动踏板9的力度，以及该驾驶员想要以多快的速度将车辆停止。制动系统7使用控制信号来操作制动致动器11以制动轮13、15。

一种常见的制动系统是电子制动系统（ebs）。ebs系统通常是电子的，并且通过排线运行在制动器上，一旦发生故障时，则恢复到液压或气动运行。其他类型的制动系统是液压或气动致动的。本发明适用于这些类型的制动系统的每一种。对于ebs系统，说明书中的压强（例如需求压强）应解释为等效电信号。

信号通过数据连接23（可以包括上述电缆中的一种）在牵引车单元3和挂车5之间通信。

该装置包括制动监控系统25，其用于监控制动系统7的性能。制动监控系统25被布置成确定制动系统7是否以令人满意的方式运行，或者至少用于记录确定制动系统7是否以令人满意的方式运行所需的适当数据。制动监控系统25获得至少一些制动事件的制动事件数据。

制动监控系统25包括至少一个微处理器装置27、非易失性存储器29和计时器31，其优选地提供时间和日期数据。诸如实时计时器。微处理器27、存储器29和计时器31优选地位于挂车5上。计时器31通常是微处理器27中的内部计时器。

提供挂车数据代码，其唯一地标识挂车5。挂车数据代码优选地是与位于挂车5上的制动监控系统25中的一个电子部件相关联的代码，并且可以由微处理器27直接从该部件访问，或者可以被记录在存储器中，并且可以从存储器29访问。例如，挂车数据代码可以是调制解调器的唯一imei号码、电话号码、sim号码、组件序列号或编程到微处理器27中的代码。

优选地，提供了唯一地标识牵引车单元3的牵引车单元数据代码。牵引车单元数据代码可以被记录在附属于牵引车单元3的数据标签33中，并且制动监控系统25优选地包括位于挂车5上的数据标签读取器35。微处理器27被配置成从数据标签读取器35接收信号，这使得微处理器27能够识别每个制动事件当中正在牵引挂车5的特定牵引车单元3。可以周期性地从标签33发送牵引车单元数据代码。数据标签33可以是诸如rfid标签的无线电数据标签。

此外（或替代地），牵引车单元数据代码可以记录在位于牵引车单元3上的电子设备中，并且，例如每次操作制动踏板时，牵引车单元数据代码可以通过例如数据链路23等有线连接提供给微处理器27。牵引车单元数据代码可以是调制解调器的唯一编号，组件序列号，牵引车单元的车辆识别号（vin）或编程至牵引车单元微处理器内的代码。

为了数据处理的目的，记录牵引车单元和挂车单元数据代码，使得制动事件数据集与适当的牵引车单元和挂车正确关联。

制动监控系统25通过can总线17连接到制动系统7。这使得制动监控系统25能够监控可用于制动系统7的信号，该信号例如可以包括来自监控以下物理量的传感器的输出：车轮速度、车速、制动需求（气动、液压和/或电气信号）、悬挂压力油藏压力、输送压强（气动、液压和/或电信号）、轮胎压力、里程表以及横向加速度。其他数据包括dtc（诊断故障代码，diagnostictroublecodes）和制动系统状态数据。

制动监控系统25可以包括或可以被布置成从对加速度变化敏感的至少一个传感器接收信号。例如，制动监控系统25可以包括或可以布置成从至少一个加速度计42（例如3d加速度计）接收信号。此外（或替代地），制动监控系统25可以包括或可以被布置成从至少一个陀螺仪43接收信号。微处理器27布置成从加速度计42和/或陀螺仪43接收用于制动事件的数据。

对于制动事件，陀螺仪43提供车辆相对于水平面的倾斜角度的变化率的指示，从而提供道路相对于水平面的倾斜度的变化率的指示。对于制动事件，使用来自陀螺仪43和加速度计42的输入信号，可以确定车辆的倾斜角，从而确定道路的倾斜角。该数据可用于确定使用基本几何的重力影响制动事件的确定的车辆减速度的效果。

通常，制动监控系统25包括以下至少一个：无线电通信设备39，例如可以包括蜂窝电话设备;本地数据端口41。

微处理器27优选地被编程为使用远程通信设备39向远离车辆的数据处理系统40发送制动事件数据。微处理器27可以被编程为当以预定间隔接收到数据后立即发送数据，以节省功率和数据成本，或通过其他触发事件进行触发，例如对数电平达到阈值或电源状态改变。当在远程数据处理系统40处接收到数据时，操作者可以分析数据以确定制动系统7的制动性能。这可以手动和/或自动进行。对于包括蜂窝远程通信设备的实施例，制动监控系统25可以根据蜂窝定位信息从远程通信设备确定近似的车辆位置。对于许多应用，这个近似的位置将足以获得用于环境校正的环境数据。

本地数据端口41，其可以是例如有线连接和/或本地无线连接，例如红外线、蓝牙和/或wi-fi连接，使计算机设备能够从车辆下载制动性能数据。计算机设备可以例如是便携式设备，例如笔记本电脑或平板设备，其使得车队操作者能够从制动监控系统25下载数据。对于具有无线数据端口41的实施例，可以在车辆行驶经过或停靠于在车队操作者设施的接收器时进行数据的下载。

数据处理系统

虽然下面描述的用于评估制动系统7的运行状态的所有数据处理步骤可以在车辆上进行，但是优选在远程数据处理系统40处进行至少一些且优选大多数的数据处理步骤。

图2示出了数据处理系统40的架构。数据处理系统40包括数据聚合和存储模块42;数据连接44;统一数据存储器46;数据相关性和趋势分析模块48;分析数据存储器50;数据服务器模块52;报告模块54;以及用户界面56，其优选地包括图形用户界面，以访问由报告模块54生成的报告。优选地，数据处理模块构成车队管理软件包的一部分。

数据处理系统40可以位于数据处理中心，例如数据处理系统40可以被托管在服务器上，或者被托管在连接于服务器的计算机上。或者，数据处理系统40可以包括便携式计算机，或者可以集成到制动监控系统25中。

数据聚合和存储模块42被布置成经由数据连接44从车辆接收数据，并记录统一数据存储器46所接收到的数据。数据聚合和存储模块42可被布置为与至少一个数据库通信以获得用于校正至少一个参数的数据。例如，模块42可以被布置成访问存储环境数据（例如道路状况和/或天气数据）的至少一个数据库43，以用于环境数据校正过程。通常，模块42确定是否需要调整从车辆接收的用于环境条件的减速度数据，并且如果是，则应用校正。

由模块42访问的数据库43可以由操作者持有，或者可由第三方持有。

数据相关性和趋势分析模块48进一步对数据进行必要的调整。例如，数据相关性和趋势分析模块48可以被布置为对至少一个参数应用校正处理以考虑牵引车单元。模块48可以被布置为对从车辆读取到的原车辆减速度数据或对针对环境条件或其他校正进行修改的车辆减速度数据应用牵引车单元校正处理。数据相关性和趋势分析模块48可以被布置为对至少一个参数应用校正处理以考虑道路坡度。模块48可以被布置为对从车辆读取到的原车辆减速度数据或对针对环境条件、牵引车单元和/或其他校正进行修改的车辆减速度数据应用道路坡度校正处理。

数据相关性和趋势分析模块48还处理原始形式或经修正的制动事件数据，以从该数据生成诸如最佳拟合线的趋势。模块48将趋势数据与参考数据进行比较，以确定制动系统7是否令人满意地运行。

由数据相关性和趋势分析模块48分析的数据被记录在数据存储器50中。

分析结果可以通过数据服务器模块52、报告模块54和用户界面56提供。

在运行中，制动监控系统25记录至少一些制动事件的制动事件数据。

制动事件数据收集

在车辆的正常使用期间（例如在公路上行驶时）收集制动事件数据。图3示出了用于收集制动事件数据的优选方法。下面列出了图3中使用的符号的说明。

图3的符号说明

bdec-制动事件的平均减速度

bdem-刹车事件的平均需求压强

bdur-制动事件的持续时间

bs-制动事件启动的时间戳

delc-当前的输送压强（这表示根据制动需求应用于制动器的负载）

demc-当前需求压强（这表示驾驶员踩下制动踏板的力度有多大；对于包括牵引车单元和挂车的车辆来说，这有时被称为联接头压强，因为制动需求通常是从位于挂车与牵引车单元的耦合处的传感器获得）

deml–最终需求压强

demh-高水位需求压强

demt–总体需求压强

demc-可配置的最小需求压强（最好设置为1巴）

demdrop-可配置的最小需求压降（最好设置在300毫巴）

durc-制动事件的配置最小持续时间（最好设置为1秒）

ts-制动事件开始时的测量时间戳

tc-当前测量时间戳

tl-上一次测量时间戳

tnow-当前的高分辨率定时器值

vc-当前车速

vc-可配置的最小车速（最好设置为4m/s）

vs-制动事件开始时的车速

bang-道路角度，由陀螺仪、加速度计和/或高度计的输出确定。道路角度值可以作为单次读数，例如在制动事件开始时，或者在事件期间可以进行多次读数，并且为制动事件计算出平均道路角度。

制动致动过滤器

制动系统7由驾驶员通过操作制动踏板来致动。制动系统7的数据可用于制动监控系统25，用于在应用制动器的整个时间内的所有制动应用。然而，不是所有可用的制动数据对于确定制动系统7是否令人满意地运行都是有价值的。发明人已经发现，一些制动数据可能对结果产生负面影响。因此，较为理想的是，在车辆上应用至少一个数据过滤器以便仅仅获得有用的数据。这是为了防止永久性记录：1）与基本上整个制动致动有关的数据和/或2）与部分制动事件有关的数据。这确保记录的数据是有用的数据。

每当驾驶员致动制动系统7时，制动监控系统25都施加三个数据过滤器：制动器传递时间过滤器100；车速过滤器102；制动需求过滤器104。这些数据过滤器区分被认为对于数据处理目的有用的合格制动事件以及被认为对数据处理目的没有用的非合格制动事件。在一些应用中，可以应用道路坡度过滤器来滤除一些制动事件。

制动递送时间过滤器100防止制动事件的记录，其中制动输送压强存在的时间段小于设定值，例如1秒。制动监控系统25在设定的时间段内确定当前输送压强（delc）是否大于预定的输送压强值，例如大于0巴。在大于或等于设定时间值的时间段内,对于当前输送压强大于设定值的任何制动致动能够通过测试。在小于或等于设定时间值的时间段内，对于当前输送压强大于设定值的任何制动致动，制动事件被确定为不合格，因此制动事件被确定为没有开始。时间设定值通常在0.1秒至1.5秒的范围内。

应用制动递送时间过滤器100，因为制动单元致动器通常是向制动器施加力的制动系统7的最后部分，并且尽管制动需求可能在期望的范围内，但是从驾驶员对制动系统7进行初始致动到制动力稳定需要时间，因此时间过滤器具有消除制动的初始部分的益处。

当车辆行驶速度低于预定值（例如4m/s）时，车速过滤器102防止获得制动数据。响应于驾驶员致动制动系统7，车速过滤器102确定当前车速（vc）值是否大于或等于设定的车速值（vc）。对于当前速度大于或等于设定值的任何制动致动，通过测试。对于当前车辆速度小于设定车辆速度值的任何制动致动，制动事件被确定为不合格，因此制动事件被确定为没有开始。通常，这能够防止低速制动事件通过合格测试。

制动需求过滤器104防止当制动需求低于预定值（例如约1.5巴）时获得制动数据。响应于驾驶员致动制动系统7，制动需求过滤器104确定当前制动需求值（demc）是否大于设定的制动需求值（demc）。当前制动需求大于设定的制动需求值的制动致动通过测试。对于当前制动需求小于或等于设定的制动需求值的任何制动致动，制动事件被确定为不合格，因此制动事件被确定为没有开始。通常，这可防止低需求压强事件通过合格测试。

具有挂车和牵引车单元的车辆的制动需求通常由（可以是气动或电动的）传感器产生的信号获得。通常在产生大约0.8巴的联接头信号之前不产生制动力。在低制动力下的制动事件数据对于确定制动系统7是否令人满意地运行不是太有用，因此，当制动需求低于1.0巴，优选在低于1.2巴，更优选地在低于1.5巴时，优选地不使用制动器致动数据。

制动事件

对于不被上述过滤器100、102、104中的至少一个过滤器过滤掉的制动致动，制动监控系统25开始制动事件数据的收集。在制动事件106开始时，制动监控系统设定以下参数值：

制动事件开始时的时间戳（bs）=当前实时（currentreal-time）

制动事件开始时的车速（vs）=vc

上一次时间戳测量值（tl）=tnow

制动事件开始时的时间戳测量值（ts）=tnow

上一次需求压强（deml）=demc

总需求压强（demt）=0

高水位需求压强，即制动事件中记录的最高需求压强（demh）=0

表示需求压强是否上升的布尔逻辑（dr）=错误的（false）

在制动事件期间可以记录的可选附加数据包括：

bang=道路角度，其由陀螺仪和/或加速度计和/或高度计的输出确定

空气弹簧压强与车轴/转向架负载的关系-用于确定车辆承载的载荷;和

车辆位置–基于gps

通常，空气弹簧压强读数是在制动事件之前不久所读取的最近可用的读数，因为制动可以在某些情况下使重量读数不准确。

在整个制动事件期间，制动监控系统25尤其会监控当前的输送压强、当前需求压强、当前测量时间戳、当前的高分辨率定时器值和当前车辆速度，并且当满足某些制动事件条件时，根据这些输入进行确定。

制动监控系统25在108确定当前需求压强（demc）是否大于高水位需求压强（demh）。如果是，当前的需求压强记录为110，以作为新的高水位需求压强。如果否，目前的高水位需求压强依然保留。

制动监控系统25在112确定是否发生以下任何一种情况：

1.上一次需求压强（deml）不等于当前需求压强（demc）;或

2.当前需求压强（demc）小于设定的最低需求压强（demc）;或

3.当前车速（vc）小于设定的最小车速（vc）。

如果发生112中的任何一种条件，则制动监控系统25确定并记录以下内容：

1.总需求压强（demt），通过先前的总需求压强（demt）+自上次测量时间戳以来发生的需求压强增量((tnow–tl)xdeml)来计算;和

2.将上一次时间戳测量值（tl）设置为等于当前的高分辨率定时器值（tnow）;和

3.将上一次需求压强值（deml）设置为等于当前需求压强值（demc）

如果步骤112中的任何条件都不发生，或者如果它们确实发生并且已经确定并记录了步骤114中提到的值，则在步骤116中，制动监控系统25确定是否存在以下任何条件：

1.当前需求压强（demc）小于设定的最低需求压强（demc）;或者

2.当前需求压强（demc）小于高水位需求压强与设定的最低需求压强下降（demh–demdrop）之间的差异;或者

3.当前车速（vc）小于设定的最小车速（vc）

如果步骤116中的任何条件都没有发生，则制动监控系统25返回执行判定108，并从该判定继续进行处理。

如果发生步骤116中的任何一个条件，则制动监控系统25确定制动事件已经结束118。

对于条件1和2，低于一定的预定值的当前需求压强表示驾驶员正在放松制动踏板，因此进一步的数据可能不那么有用。

对于条件3，这表示当前车辆速度已经下降到不太可能获得更有用的制动事件数据的值。

如果制动监控系统25确定制动事件已经结束118，则其确定并记录以下内容：

1.制动事件的持续时间=当前的高分辨率定时器值–制动事件开始时的时间戳测量值（bdur=tnow–ts）;和

2.制动事件的平均减速度=制动事件的车速变化[车辆当前速度-制动事件开始时的车速]/制动事件的持续时间(bdec=(vc–vs)/(tnow–ts));和

3.制动事件的平均需求压强=总需求压强/制动事件持续时间(bdem=demt/(tnow–ts))。

当该过程被示出为通过在制动事件持续时间上的车辆速度的变化来计算车辆减速度时，可以从诸如加速度计42的传感器获得用于制动事件的车辆减速度值。

制动监控系统25应用至少一个另外的过滤器（优选地应用多个过滤器）（步骤120），确定是否应该永久保存制动事件数据以用于数据分析目的（步骤122），或者制动事件数据是否应被丢弃（步骤124）。优选地，另外的过滤器确定：

1.制动事件的持续时间（bdur）是否大于或等于设定的最小制动事件持续时间（durc）;和

2.制动事件的平均需求压强（bdem）是否大于设定的最小需求压强（demc）。

如果满足至少一个条件（优选为两个条件都满足），则将制动事件数据保存（步骤122）在非易失性存储器29中以用于数据处理目的。否则，将制动事件数据丢弃（步骤124）。

另外的过滤器120确保不分析持续时间短的制动事件，因为它们可能使数据处理阶段的结果失真。另外的过滤器120确保不需要分析具有低需求的制动事件，因为它们可能使数据处理阶段的结果失真。

数据优选地被记录为数据序列。通过以下的表格形式进行说明（见表1）。

存储的制动事件数据可以包括用于数据处理目的的附加数据字段，例如以下的数据字段：道路角度;汽车位置;空气弹簧压强和/或任何其他有用的传感器所提供的数据，例如制动温度或轮胎压力。

虽然上述数据收集过程确定并存储车辆上的每个制动事件的制动事件持续时间、平均减速度和平均制动需求值，但是本领域技术人员将理解，制动监控系统25可以用于获得用于确定这些值所需的原始数据和/或中间数据，并且计算的值可以由数据处理系统40确定。

数据传输

制动监控系统25被布置成例如经由远程通信设备39和/或经由数据端口41将制动事件数据传送到数据处理系统40。

数据由数据聚合和存储模块42接收和存储。

数据处理

在足够的环境条件数据可用的情况下，数据聚合和数据存储模块42可以通过应用环境条件校正来校正至少一些制动事件的车辆减速度值。

如果道路角度数据可用，数据相关性和趋势分析模块48可以通过应用道路角度校正来校正至少一些制动事件的车辆减速度值。

如果牵引车单元数据可用，数据相关性和趋势分析模块48可以通过应用牵引车单元校正来校正至少一些制动事件的车辆减速度值。

图4中示出了优选的数据处理方法。该方法定义了一组制动事件的数据集，对数据集应用统计方法来生成趋势线（通常为直线），并将趋势线和/或定义趋势线的数据与参考线和/或定义参考线的数据进行比较。趋势线是根据数据集当中每个制动事件的平均制动需求和平均车辆减速度值而生成的。所使用的车辆减速度值是原始确定的车辆减速度值，或通过上述校正中的至少一个来进行校正的车辆减速度值。

在步骤200，趋势分析模块48从数据库42,46检索制动事件的数据集。数据集包括预定数量的制动事件，例如预定数量的最近的制动事件，例如最近的30个制动事件。因此，制动事件发生的分布学顺序很重要，应该记录在从车辆收集的数据中，或者可以根据从车辆收集的数据中得出。

趋势分析模块48对平均制动需求和平均车辆减速度值应用线性回归方法。这包括设置以下变量202的初始值：

sum_x=0.0

sum_y=0.0

sum_xy=0.0

sum_xx=0.0

事件计数（event_count）=要处理的制动事件的数量

r=0.0

r²=0.0

“x”值表示制动需求（demand），“y”值表示车辆减速度（deceleration）。

在步骤204，趋势分析模块48确定事件是否可用于处理。对于数据集当中的每个制动事件，趋势分析模块48执行以下操作208，并记录数据：

sum_x=sum_x+demand

sum_y=sum_y+deceleration

sum_xy=sum_xy+(demand*deceleration)

sum_xx=sum_xx+(demand*demand)

因此，新的sum_x=当前sum_x+被评估的制动事件的需求值。新的sum_y=当前sum_y+被评估的制动事件的减速度值。新的sum_xy=当前sum_xy+制动事件的（需求*减速度）。新的sum_xx=当前sum_xx+制动事件的（需求*需求）。

该模型循环遍历数据集当中的所有制动事件，直到计算出总和值。

在步骤208，当完成后，趋势分析模块48根据直线公式y=mx+c生成趋势线，并将定义趋势线的数据记录在分析数据存储器50中：

斜率（slope）=((event_count*sum_xy)–(sum_x*sum_y))/((event_count*sum_xx)–(sum_x*sum_x))

y_intercept=(sum_y–(slope*sum_x))/event_count

r=(sum_xy-((1/event_count)*sum_x*sum_y))/(sqareroot(((sum_xx)-((1/event_count)*(sum_x*sum_x)))*((sum_yy)-((1/event_count)*(sum_y*sum_y)))))

r2=r*r

线性回归的目的是确定对于数据集是“最佳拟合”的直线方程。一个优选的回归类型是“最佳拟合”趋势线被定义为最小化线性回归模型的残差平方和而不指定截距（intercept）项的线。

该方法还生成一个“r²”值，它是数据与回归描述的模型吻合度的统计量度。

趋势分析模块48将所生成的趋势线和/或定义生成的趋势线的数据与参考线和/或定义参考线的数据进行比较。参考线是直线，并根据所考虑的车辆类型进行选择。例如，图5所示的参考线用于半挂车，并且在1巴的需求压强下具有为0（零）的车辆减速度（定义为g的百分比）。参考线在6.5巴的需求压强下的车辆减速度为g的45％。

参考线可以定义为：

通过率车辆减速度=((45/5.5)*需求压强)-8.18

或更简洁地：

通过率车辆减速度=8.18*（需求压强-1）

挂车、全挂车或中轴挂车的参考线在1巴的需求压强下的车辆减速度（定义为g的百分比）为0（零），在6.5巴的需求压强下的车辆减速度为g的50％。通常，参考线在6.5巴处的车辆减速度值在g的40％至g的60％的范围内，并且优选在g的45％至g的55％的范围内。

趋势分析模块48通过将趋势线和/或定义趋势线的数据与参考线和/或定义参考线的数据进行比较来确定制动系统7是否通过或没有通过测试。通过区域由参考线上或其上方的值来定义。

趋势分析模块48优选地将制动需求为6.5巴的趋势线减速度值与6.5巴的制动需求的参考线减速度值进行比较。趋势分析模块48优选地基于该比较来确定通过/没有通过的结果。

在正常行驶条件下，在高需求压强下发生较少的制动事件，但是在较高制动需求压强下的制动事件比较低制动需求的制动事件更能表明制动系统7的运行状态。通过对制动事件的数据集进行趋势分析，数据处理方法能够基于在正常驾驶条件下常见的较低制动需求压强下的制动事件来预测制动系统7的有效性。

数据处理系统40可以使用趋势值和参考线值来估算制动系统7何时可能落在参考线以下，从而不能通过测试。操作者可以使用这些信息安排预防性维护，以确保制动系统7在合法要求下运行，同时使得车辆发生故障的时间最小化。

显示结果

数据处理系统40以图表方式显示测试结果，其在图表上绘制数据点、趋势线和参考线，其中y轴为车辆减速度（g的百分比），x轴为制动需求压强（bar）。例如图5所示。

数据处理系统40向用户提供诸如r²值这样的附加信息;用于生成图表的制动事件数据;制动需求压强为6.5巴的趋势车辆减速度值。

图形用户界面可以被布置为使得用户能够调整数据集当中的数据点的数量，从而改变进行比较的时间段。

图形用户界面可以被布置为使得用户能够对数据集应用至少一个过滤器。例如，图形用户界面可以被布置为使得用户能够基于以下至少一个来过滤数据集的制动事件：制动需求，制动事件发生时的车辆负载，道路角度，环境条件，牵引车单元，制动事件持续时间和车速。

数据处理系统40使得用户能够分析和查看特定车辆的不同数据集，以及与不同车辆相关的数据集。因此，本发明为车队操作员提供了一种用于管理车辆制动性能的优秀工具，并确保其符合法规要求。

对本领域技术人员显而易见的是，可以对属于本发明范围的上述实施例进行修改，例如：

虽然使用多个数据过滤器是理想的，但是也可以提供仅包括一个数据过滤器的本发明的实施例。每个数据过滤器可以单独使用。数据过滤器也可以以任何合适的组合方式进行使用。

道路角度校正/过滤器

道路角度数据可以用于数据处理目的，以便对至少一些制动事件的确定的车辆减速度进行校正，或者至少过滤一些制动事件。

道路角度能够影响在制动事件期间测量的车辆减速度。当道路向下倾斜时，制动系统必须更加努力地克服重力对车辆的影响。当道路向上倾斜时，重力有助于制动效果。

对于校正车辆减速度的制动事件，道路角度校正使用道路角度值，其取决于道路是向上还是向下倾斜可以是正值或者负值。使用标准三角法来调节由制动监控系统25记录的车辆减速度值和/或通过另一校正过程来校正的车辆减速度值。优选使用三角法来确定原车辆减速度值的水平向量。例如，使用以下公式：

校正（水平）减速度=确定的减速度*余弦（道路角度）。

制动事件可以被滤除，例如，如果道路倾斜度高于或低于阈值，则认为重力对确定的车辆减速度的影响可能会使制动事件数据失真，从而无法确定制动系统是否在可接受的范围内运行。

环境校正/过滤器

车辆或制动监控系统25可以包括定位系统38，其通常是gps定位系统。微处理器27被布置成从定位系统38接收用于制动事件的数据，并将位置数据记录在存储器29中。优选地，参考由gps接收器传送的精确时间戳来设置计时器31。gps信号可用作确定制动事件的车辆减速度的手段。

在进行回归分析之前，可以修改至少一些制动事件数据以校正环境条件。例如，环境条件数据可用于至少一些制动事件。环境条件数据可以包括道路角度（如果没有陀螺仪和/或加速度计和/或高度计）、天气状况以及可用的任何其他相关信息，例如道路的表面状况。

通常可以调整平均车辆减速度数据以将环境条件考虑在内。例如，如果天气特别寒冷或潮湿，则可以调整平均减速度，车辆的平均减速度可能低于较暖的干燥条件。类似地，不同的路面等能够影响制动系统对制动事件的性能。例如，可以使用环境数据来产生校正因子，或者在原始减速度值基础上增加或减去一个值。校正的目的是消除或减少不同环境条件对最初为制动事件确定的平均减速度的影响。

位置数据以及必要时的时间数据可用于询问环境条件数据库以获得关于制动事件的环境条件的相关信息。

优选地，环境条件校正在车辆外进行，例如在远程数据处理系统40或便携式计算机上，因为以这种方式访问环境数据可能更容易且成本更低，然而制动监控系统25也可以设置成在车上进行这一步骤。例如通过远程通信设备39获得额外的环境数据。

至少一些制动事件可以被过滤掉，例如，如果环境条件数据高于或低于阈值，则认为环境条件对所述确定的车辆减速度的影响可能会使制动事件数据失真，从而无法确定制动系统是否在可接受的范围内运行。

牵引车单元校正/过滤器

可以对至少一些制动事件数据进行校正，以将牵引挂车的不同牵引车单元3的使用考虑在内。例如，可以对至少一些平均减速度值进行校正，以将不同的牵引车单元3的使用考虑在内。应当理解，原始平均减速度值是整个车辆1的减速度的量度。对于包括牵引车单元3和挂车5的车辆1，在相对短的时间段（例如1个月）中，给定的挂车5被几个不同的牵引车单元3拉动的情况并不罕见。可以认识到，不同的牵引车单元3具有不同的制动特性，这可能会影响车辆1的整体减速度。例如，当使用第一牵引车单元3时，车辆1可能经历过度制动，并且当使用第二牵引车单元3时可能会经历制动不足。牵引车单元校正的目的是去除或减少不同牵引车单元3对整个车辆1的平均减速度的影响。牵引车单元3的校正考虑了这一点。牵引车单元校正可以用于产生校正因子，或者添加到原始减速度或从原始减速度减去的值，或者对于环境条件进行校正的减速度值。

如果将牵引车单元校正应用于平均减速度，则牵引车单元校正的平均减速度值被记录在存储器中，例如数据序列中。

优选地，牵引车单元校正在车辆以外发生，例如在远程数据处理系统40处发生，然而制动监控系统25可以布置成在车辆上进行这种校正，牵引车单元校正数据例如通过远程通信设备39获得。

下面参考图6和7描述用于计算牵引车单元校正的优选方法。

由于每个挂车5和牵引车单元3被唯一地识别，所以随着时间的推移，操作者能够以这种方式管理整个车队的维护需求，包括与挂车5分开确定牵引车单元3的维护计划。而且，随着时间的推移，大量数据将可用于分析，这将使操作员能够识别车辆类型的趋势、挂车和牵引车单元之间的兼容性问题以及每个牵引车单元和每个挂车的单独性能。

图6和7是提供如何确定牵引车单元校正的示例的流程图。该过程试图根据仅归因于牵引车单元的趋势来校正车辆的平均减速度数据。在图6和图7中，这些过程产生用于牵引车单元u的校正值c，该修正值可应用于牵引车单元u牵引挂车一段时间t的制动事件。

图6示出了用于确定合格数据的可能过程，该合格数据能够用于确定牵引车单元校正。这包括考虑：数据点在时间上是否相互足够接近，在相关时间段内没有发生牵引车单元或挂车上的可能影响数据的维护事件;是否牵引车单元可以使用几个不同挂车的数据，也就是说，牵引车单元拖动多个不同的挂车，并且数据可用于每个牵引车单元-挂车组合;是否每个挂车的性能都已经被理解了。在一些系统中，至少在最初时可能需要寻找校正值，以获得牵引车单元校正。

一旦有足够的数据集可用，则应用图7中概述的过程。

该过程首先计算牵引车单元相对于数据集当中的每个挂车的平均性能值，即每个挂车-牵引车单元组合的一个值。例如，五个挂车将生成五个值。这通过当联接到牵引车单元时分析每个挂车的制动事件的数据集，并且如果应用了已知的挂车校正，则对于每个挂车-牵引车单元组合计算预期制动事件的偏差来实现。

然后，该过程通过对针对不同挂车-牵引车单元组合计算的所有值进行平均，计算牵引车单元的平均值。

这提供了可应用于平均减速度值的牵引车单元校正。

转弯速率修正/过滤

可以对确定的车辆减速度值进行进一步的校正，例如转弯速率校正。可以从定位系统38、车轮速度传感器、加速度计42和陀螺仪43中的至少一个获得数据，以便确定制动事件的转弯速率。如果车辆由于制动事件而发生转弯，则转弯速率对转弯后的平均减速度产生影响，因为转弯影响车辆的行驶方向。该数据可用于计算能够应用于车辆减速度值的校正。

至少一些制动事件可能被过滤掉，例如，如果转弯速率数据高于或低于某个阈值，则认为车辆转弯对确定的车辆减速度的影响会使制动事件数据失真，从而无法确定制动系统是否在可接受的范围内运行。

车辆负载分类/过滤器

当商业车辆在道路上运行时，由车桥支撑的负载取决于车辆承载的负载。车辆可以在从完全空载到满载的负载范围内运行（有时称为完全无负载到完全负载）。评估制动性能的目标是预测可用的制动性能是足够的，使得完全负载的车辆达到规定的“使用中”制动性能。因此，在某些情况下，当车辆具有较高的负载时发生的制动事件对于预测制动性能可能是最有价值的。因此，对于每个制动事件，记录（例如由空气弹簧压强确定的）车辆负载是理想的。该数据可用于加权趋势分析技术，见下文。

车辆负载数据还使制动事件能够分类为车辆载荷类别。例如，对于每车桥的承载能力为8吨的车辆，制动事件可分为如下：

负载范围1：空载到4吨车桥负载（0％负载到50％负载）

负载范围2：4吨至6吨车桥负载（50％负载至75％负载）

负载范围3：6吨到8吨（75％负载到100％负载）

类别的数量和类别边界至少部分地由车辆的类型、承载的载荷以及给定国家的车辆的可能的最大允许车桥负载来确定。

因此，用户能够过滤制动事件数据以定义用于数据处理目的的制动事件的数据集，其仅包括来自至少一个所关心的负载类别的制动事件。

缓速制动校正/过滤器

一些车辆（诸如hgv）包括在某些情况下通常被称为缓速制动器的附加制动系统，其在主制动系统7上提供额外的阻滞作用。缓速制动器的例子有：发动机缓速器；排气缓速器；液压传动系缓速器；电动传动缓速器。

由于每个制动事件不使用所述缓速制动器或者每个缓速制动器，因此希望校正所述确定的车辆减速度，以消除归因于所述缓速制动器或每个缓速制动器的减速度分量。因此，制动监控系统25可以被布置成监控所述缓速制动器或每个缓速制动器的制动效果，并且校正所述确定的车辆减速度以去除归因于所述缓速制动器或每个缓速制动器的车辆减速度的分量。此外（或者可替代地），当一个或多个缓速制动器提供制动辅助，或者例如当它们提供大于或等于预定阈值的制动辅助时，制动监控系统可以被布置成过滤掉其中的制动事件。

替代的趋势分析技术

数据处理系统40可以被布置为应用与上述最小平方趋势分析不同类型的趋势分析。目前发现，对于特定类型的数据源，不同类型的线性回归可能产生更准确的回归模型。

优选的替代方案是使用加权趋势分析技术，例如加权线性回归算法，例如加权最小平方法。加权趋势分析技术在产生趋势时，相对于其他制动事件，给予其中一些制动事件更大的权重。使用加权技术可能是有用的，因为正常驾驶期间的许多制动事件在与“使用中”测试要求有很大不同的条件下进行。例如，相对于那些被认为对预测制动系统7的性能不太重要的制动事件而言，加权技术可以对那些被认为对预测制动系统7的性能更为有用的制动事件给予更大的权重。例如，相对于那些距离“使用中”测试要求较远的制动事件，加权技术可以对更接近“使用中”测试要求的制动事件赋予更大的权重。

发明人已经发现，加权制动需求数据对于提高制动性能监控的可靠性是有用的。对具有较高制动需求的事件赋予更大的权重和对具有较低制动需求的事件赋予较小的权重是特别有效的。

另外（或者替代地），加权趋势分析技术可以在产生趋势时使用至少一个其他变量来加权制动事件。

发明人已经发现，通过车辆承载的用于制动事件的负载来加权制动事件对于提高制动性能监控的可靠性是有用的。对于在较重负载下发生的制动事件赋予更大权重而对于较低负载下发生的制动事件赋予较小权重是特别有效的。例如，就制动监控目的而言，空车的可靠性被认为可能仅仅是完全负载车辆的一半。

发明人已经发现，根据车辆对于制动事件而经历的速度变化的加权制动事件对于提高制动性能监控的可靠性是有用的。对于具有较大速度变化的制动事件赋予更大的权重和对于具有较小速度变化的事件赋予较小的权重是特别有效的。例如，加权可以与速度变化成比例。

上述每个加权类型可以单独应用于数据集，或者可以应用加权类型的任何组合。发明人已经发现，使用上述加权类型中的至少两个是有用的。组合用于制动事件的多个加权的优选方式是使用多个加权的几何平均值：

(w1*w2*...*wn)^(1/n)

其中：

w1是制动事件的第一个加权;

w2是制动事件的第二个加权;和

wn是制动事件的第n个加权。

基于一个或多个其他变量的值，可以使用趋势分析技术来预测变量（车辆减速度）的值。这可以例如用于将制动事件的道路角度考虑在内。实现这一点的一个有用的技术是多重回归。例如，可以使用多重回归来生成附加变量的平均值或参考值的预测减速度值，例如在零倾斜的情况下。这种技术可以用于解决数据集当中的可变性。

趋势分析预测的精度取决于集合中的数据点（制动事件）的数量及其权重。数据处理系统40可以被布置为向用户提供指示预测的置信区间的值，即，趋势呈现的结果的可靠性的量度。例如，这能够以预测的95％置信区间表示。这可以解释为误差范围。

如果预测值在一定的误差范围内，用户可能只会决定制动器通过或不通过测试。为该应用选择用于确定数据是否足够稳健以进行通过/不通过判定的置信度值。例如，误差范围为+/-5％可能表明没有足够的可靠数据来确定制动系统7是否在“使用中”要求中运行，而误差范围为+/-2％则表明有足够的证据作出通过/不通过的决定。

虽然优选使用产生直线的趋势分析技术，但发明人也想到了生成最佳拟合曲线的技术可以用于一些数据集。

也可以生成最佳拟合曲线作为用于生成针对多个行程数据集的最佳拟合线的中间步骤。可以为每个行程数据集生成最佳拟合线。每个行程的最佳拟合线可以以产生最佳拟合曲线的方式相结合，例如每个行程的最佳拟合线以首尾相连的排列。然后可以从每个行程趋势产生适合较大数据集的最佳拟合线。

其他改进

本发明人还设想，其他信号可能存在​​于数据中，这可以表明制动系统7的问题，例如车轮不能正确地制动。这可能导致例如数据系列中的可检测趋势。获取制动事件的附加数据可能有助于此过程，例如从传感器43获取数据和/或其他传感器数据，例如车轮速度、制动器温度、悬架压力、轮胎压力、输送压强等。

可以在车辆上记录所有可用的制动事件数据，并将过滤器应用于远程数据处理系统40处的整个数据集，而不是在车辆上应用数据过滤器。

该装置可以集成到制动系统7中，例如作为ebs的一部分。

虽然在本实施例中具体采用了蜂窝网络型远程通信设备39，但是也可以使用任何其它合适的无线通信设备将数据发送到数据处理系统40，包括经由诸如移动电话这样的其他设备进行中继，或者甚至将数据下载到笔记本电脑，然后通过门户网站上传数据。

可以使用gnss以外的定位系统。

可以使用实时计时器之外的计时器来提供时间值。可以根据接收到的时间值、参考时间（例如计时器启动或重置的时间）以及必要时的转换因子来计算实时时间。可以例如通过微控制器17或诸如遥控中心的计算机这样的外部处理器来计算实时。

微处理器27、存储器29、计时器31和数据标签读取器中的至少一个可以位于牵引车单元3上，而数据标签可以位于挂车5上。

车辆可以是集成车辆，而不是铰接车辆。在这种情况下，只需要一个唯一识别代码，并且不需要对牵引车单元进行校正。

车辆数据代码、牵引车单元数据代码或挂车数据代码可以从外部计算机系统（如车队管理系统）导入数据当中。

本发明也适用于不包括ebs、而只有常规制动系统的车辆，然而在这种情况下，为了获得制动事件数据，可能需要将额外的传感器装配到车辆上。

车辆可以包括显示装置。由制动监控系统25获取的数据可以显示在显示装置上。

数据处理步骤中的一些或全部可以在车辆1上进行。

数据处理步骤的结果可以显示在显示装置上。这使得驾驶员可以获取该结果。

制动监控系统25可以省略存储器29，并且可以布置成将动态收集的数据发送到远程处理单元40。数据存储在远程处理单元处。

制动监控系统25可以包括高度计（未示出），作为使用其他数据（诸如制动事件期间行驶的距离）来确定道路坡度变化的手段。

单个车轮制动器性能的比较

确定整个车辆制动性能的限制是不能够定义单个制动器何时具有低性能或者确定在整个车桥上的差速制动性能。尽管各个车轮制动器性能的测量是可能的，但它可能需要专门的设备并且非常昂贵，这对于在使用中的车辆来说是不切实际的。然而，与车桥或转向架上的其他车轮相比，有可能确定给定制动器的表现何时低于或超过预期。

温度测量

摩擦制动器的原理是将动能转化为热量，因此通过特定制动器完成的工作与制动器产生的热量和温度直接相关。因此，通过测量每个车轮制动器的制动器温度将表明一个制动器是否相对于另一个制动器表现欠佳。可选地，制动监控系统25可以包括制动器温度传感器19。这种方法的一个问题可能是传感器的可靠性，而且每个车轮端还需要保持为使得它们具有相同的部件制造/型号，并且它们的磨损程度相同，否则不同的材料或体积或材料会导致温度的差异。

车轮滑移的比较

当车轮制动时，其转速小于车辆的行驶速度，这是产生制动力程度的滑移。一些车辆配备有车轮速度传感器，其作为车辆每个车轮上的制动系统7的组成部分。在这种情况下，通过比较感测到的车轮相对于车辆速度的瞬时速度，可以定义何时制动器正在执行，因为该制动器产生的车轮滑移将小于其他车轮上测量的车轮滑移。

加速度计和/或陀螺仪的指示

可以使用来自加速度计42和/或陀螺仪43的数据来确定车辆在行驶方向上的加速度和/或横向车辆加速度。横向加速度表示车辆是否由于制动事件而向一侧移动，这可能表示制动器在车辆的左侧和右侧不能很好地平衡，和/或至少一个制动器不能正常运行。