何 虎，张照生，张 涛，郑四发，连小珉

(清华大学汽车工程系，汽车安全与节能国家重点实验室，北京 100084)

前言

车窗控制器中防夹参数的选取对车窗夹持状态识别的准确性起着关键作用，不同型号的车窗选取的参数一般不同。因此，将控制器安装至车窗上以后，还须获得适合当前车窗的防夹参数，该过程称为控制器与车窗的匹配。

由于车窗型号及工况的多样性，匹配过程一般需要模拟车窗可能的工况，按照温度、湿度、压强、车辆行驶时的颠簸和电压的变化等因素进行分类实验［1］。之后再对控制器进行初始化，常见的方法是在控制器安装完毕后，通过复杂的按钮操作，使车窗完成特定的动作，从而生成防夹参数［2］。该初始化过程效率较低，且需要人工逐窗进行，一旦疏漏则会产生隐患，用户也难以自行对防夹功能进行维护。

为此本文中对现有匹配方法进行重新设计，以提高其效率和简便性。以结合电机电流和霍尔传感器脉冲进行防夹的方法为基础，着重分析了电机电流的变化特点。

首先消除电流的不规则波动，获得较好的数据源;然后根据车窗处于不同位置时的特征，提取电流与霍尔脉冲数据的特征点，以判断车窗受阻停止时是处于夹持位置还是到达顶部，并据此结果令车窗回退或停止，防止匹配中夹持，保证匹配结果的准确。在此基础上利用所采集传感器信息数据自动计算出防夹参数，依靠车窗的自然动作实现了自动匹配。最后使用符合国际标准要求的测试工具进行实验，验证了利用特征点进行模式识别的可行性和匹配结果的合理性。

1 典型防夹方法简介

图1为“电流-霍尔脉冲”防夹方法的整体方案示意图。

图中，以车窗向下运动所能达到的极限作为车窗位置p的零点，即车窗底部。相应向上运动的极限则为车窗高度，即车窗顶部，以Ha表示。当车窗上升时，以霍尔传感器发出的脉冲高电平个数增大p，当车窗下降时，类似的减小p，则p可以衡量车窗相对于窗框所处的位置。将车窗由底部无中断上升至顶部的脉冲个数赋给Ha并记录下来，通过实时比较p值与Ha，即可知道车窗的相对位置。Ha即为防夹参数中的位置参数。

考虑到车窗不会在密封条内发生夹持，将密封条宽度以霍尔脉冲个数表示为W，Ha－W以下定为防夹区，以上定为车窗的顶区，可以确定夹持识别的位置条件为

由电机原理可知电机电流i反映了车窗运行过程中的受力，可将i的上限阈值Ia作为防夹参数中的电流参数，其对应的夹持力须保证发生夹持时的安全。则夹持识别的受力条件为

在车窗上升过程中，若同时满足式(1)与式(2)，表示此时车窗在防夹区受力较大，认为车窗发生了夹持，马上令车窗回退以释放夹持物，实现安全保护。

与夹持识别类似，根据电流i与位置p，可以得到到顶识别的位置条件为

受力条件为

式(4)表示车窗位置连续T个采样间隔都不变。以此作为到顶的受力条件，可保证车窗可靠到顶和严密关窗。判断车窗到顶后，则令车窗停止。

确定了车窗高度Ha和电流阈值Ia两个防夹参数后，即可识别夹持和到顶，实现车窗上升过程的安全保护，并保证车窗准确到顶。

2 状态信息处理

将传感器输出称为车窗状态信息，用于判断车窗状态和计算参数。设定历史数组用于保存对输出的采样，并定义电机电流IL与车窗位置PL的历史数组如下:

式中:ik和pk为传感器输出采样，k为时间序号，N为记录数据的个数。其中相邻数据的采样间隔为Δt，并定义tk为采样时刻。

令车窗由底部无中断上升到顶，利用历史数组记录完整的状态信息如图2所示。

将图2中电流曲线中A区进行放大如图3所示。可见电流存在一定程度的、伴随车窗运行全过程的锯齿状波动。由于电流反映了车窗的受力信息，这种不规则波动会影响到夹持识别中受力条件的准确性。以移动平均［3］的方式对电流进行平滑处理，其平滑轨迹IQ为

其中

式中qk的首尾数据直接以相应时刻的ik代替。

进行平滑处理前后的电流对比结果如图4所示。可见处理后电流的趋势更为明显，曲线光顺性得到提高，使后续状态识别和计算获得了可靠的电流数据源。

3 车窗受阻停止位置的识别

在匹配中，防夹参数生成于初始化过程车窗到顶时，若在初始化中发生夹持，须中止该过程，防止由不完整的状态信息计算出错误的防夹参数，同时令车窗回退以实现安全保护。为此须确定车窗受阻停止时的位置。但是匹配过程中车窗高度Ha缺失，无法实现基于位置参数的位置识别。

3.1 状态信息的对比分析

为寻找不依赖防夹参数确定位置的方法，分别采集车窗由底部升至顶部，以及上升中遇到障碍物的电流IQ，都在电机堵转后才令车窗停止，根据停止的原因分别命名为到顶电流与夹持电流，对比情况如图5所示。

由图可见:发生夹持时，电流迅速增大;而到顶时，电流先经过了一个增速较小的特征段，此后才以较快的速率增大。

为了更好地描述上述区别，计算IQ在tk时刻的变化率sk如下:

其中s1与sN以q1与qN代替。采用移动平均的方法对{sk}进行处理获得其平滑轨迹C为

其中ck的缺失数据直接以同时刻的sk赋值，可以得到夹持和到顶两种情况下电流IQ的平滑变化率C，如图6所示。

由图6可见，变化率C存在明显的形状特点:在到顶停的情况下，变化率曲线存在一小一大两个类似山峰的形状，其中小峰对应图5中的特征段，是由车窗框顶部安装的密封条对车窗施加了额外的力而产生的;而夹持停时曲线仅有一个较大的峰形。据此特点即可判断车窗阻力停的位置。因峰形的最大值点是显著的数学特征，故可作为识别峰形的依据。

车窗上升过程中，位置与电流变化率在时间上的对应关系如图7所示。

将大峰最大值点出现时刻定义为tp，小峰最大值点出现时刻定义为th，这两个时刻的采样点可以称为特征点。由图7可见，夹持与到顶两种情况下，tp皆对应着位置曲线水平段的初始处，即车窗最初停止时刻。因此可由车窗位置识别大峰出现的时刻，小峰则利用变化率本身的特点进行识别。

考虑到tp与th在位置上的差值和车窗密封条宽度W基本一致［4］，th对应了车窗刚脱离防夹区进入顶区的时刻。

由于峰形的个数不同，根据是否连续识别了th与tp时刻两个特征点，可判断车窗停止于防夹区还是顶部。

3.2 特征点的提取

因电机启动段电流波动剧烈且无规律，因此在启动结束时刻tq之前，不进行特征点识别。由图6可见，变化率曲线波动较多，但特征峰形的最值点显著大于其他波动的峰值，为此设定高度条件以滤除小的波动。

将电流变化率ck改写为c(k)，即c(k)=ck。记录其在车窗启动后时刻tk前的正值，所组成的数列CZ(k)为

式中:kz为正值对应的时间序号，Z为正值数列的元素个数，c(kz)＞0。

计算历史正值的均值Ck为

由于电流的数值呈现非单调的波动，所以电流变化率围绕横坐标而波动，因此历史正值均值Ck具有偏差的意义。定义累积长度λ，以时刻tq+λ为特征点识别的起始时刻，根据经验确定当前变化率ck的高度条件Ch(k):

式中b＞1。

仅在满足式(14)时，认为出现峰形，开始进行特征峰形识别。为避免在峰形识别过程中推高高度条件，一旦ck＞Ch(k)，暂停正值数列CZ(k)的更新，直至ck小于高度条件，重启Ck和高度条件的更新。

在满足式(14)后，启动其同值点搜索，同值点即为沿时间轴方向，首次出现的与其数值相等或小于其数值的点，可以定义为c'k，该点时间序号定义为k'。对同值点搜索完成的条件为

在搜索同值点的过程中，不断进行相邻点的大小比较。完成ck的同值点搜索时，取出时间区间［k，k'］中变化率的最大值，该时刻为可能的小峰最值点出现时刻th:

同值点搜索和th时刻的识别如图 8 所示［5］。

重复对满足式(14)的点进行同值点搜索并更新高度条件，若出现更大的小峰最值点，则更新时刻 th，直到识别出大峰最值点时刻tp:

式中:T为延迟判断的采样点数，而TΔt为匹配过程的最大被夹时间。

至此完成特征点的提取，此时车窗已遇阻停下，进行车窗停止位置的判断。一般情况下，如果车窗发生夹持，在时刻tp前是无法满足小峰最值点时刻th的识别条件的。因此在仅出现特征点时刻tp时，车窗为夹持停止;在时刻tp前识别出时刻th时车窗为到顶停。

若车窗运行时存在较大干扰，变化率曲线的波动可能导致夹持情况下系统也会识别到一个伪小峰，这会导致位置判断出错。分析车窗实际到顶时，两个特征点时刻的位置差pp－ph，发现该值落在车窗密封条宽度W的邻域内，因此补充判断条件如下:

式中wd与wu为W所确定的邻域的下界与上界。

在车窗上升停止后，只有识别到小峰与式(18)同时满足时，认为车窗到顶;仅识别出大峰最值点时刻tp，或识别出小峰时刻th，但是不满足式(18)，皆认为发生夹持。

至此确定了在无防夹参数的情况下，利用车窗状态信息自身的变化特点，判断车窗受阻停止位置的模式识别方法。

4 控制器的自动匹配

4.1 电流信息的特征分析

观察图2未进行处理的电流，发现在启动后1～6s内，即车窗平稳上升的过程中，电流呈现出一定分布特征，采用分位数图(Quantile-Quantile plot，Q-Q图)对该过程电流数据进行正态性检验，见图9。

Q-Q图利用分位数作为正态性的评价标准，散点越接近直线，则其正态性越佳。由图9可见，所检测数据正态性良好。因此可以根据“三西格玛”方法，以置信区间描述所关注区段电流的变化范围。

4.2 防夹参数的自生成方法

首先考虑车窗高度Ha的获取。由于车窗到顶时其位置pk达到最大值Ha且保持不变。可以确定Ha如下:

式中:T为判定车窗位置已经处于静止所需延迟的采样点数。

然后，利用电流的置信区间来获取电流阈值Ia。考虑到车窗启动时电流波动较大，而进入顶区后电流有明显上升，首先对原始的电流IL进行“掐头去尾”，提取车窗处于平稳上升阶段的数据IG，即

式中:q与h分别对应车窗的启动结束时刻tq与进入顶区时刻th，其中tq根据电机的启动特性确定，th即对应于电流变化率曲线小峰的出现时刻。

为获得IG的置信区间，首先计算其平均值μG:

IG的标准差 σG为

根据正态分布相关知识，IG的99.73%的置信区间Ψ为

Ψ从概率上描述了车窗在防夹区上升时电流的变化范围。因此取Ψ的上限作为电流阈值Ia:

至此完成了防夹参数自生成方法的设计。

4.3 自动匹配中快速初始化动作设计

在防夹参数自生成的基础上，可以进行防夹控制器的快速一键式初始化。首先定义控制器的匹配状态θ为

在匹配过程中，车窗到顶与到底是重要的状态点。以车窗位置在TΔt的时间内不变，并结合车窗运行方向进行区分判断。定义到底标志BF与到顶标志TF，其初值为0，当BF或TF的值由0变为1时，分别表示车窗到底或到顶。

控制器的快速初始化流程如图10所示，图中Ⅰ为车窗自动下降阶段;Ⅱ为车窗自动上升阶段;Ⅲ为防夹参数计算阶段。

在车窗完成防夹模块安装后，首次按下自动上升按键后，若无其他操作及干扰，车窗将自行依次执行图中的Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ3个阶段，最后停止于顶部，完成初始化。

在阶段Ⅰ，通过车窗自动下降到底，使得车窗有完整的上升过程;阶段Ⅱ则通过历史数组对状态信息进行保存，作为计算防夹参数的基础数据;在阶段Ⅲ时，利用阶段Ⅱ获得的完整的车窗上升状态数据，自动计算防夹参数，并将其存储至EEPROM中。

经测试，单片机计算电流阈值Ia所需的时间大约在1～3s，因此在车窗到顶停止后，将有1～3s的不应期(此时期车窗将不响应按键操作)。考虑到匹配的特殊性和车窗两次操作之间的自然间隔，可认为该延时对车窗功能没有影响。

若车窗于阶段Ⅱ发生夹持，则在识别后令车窗回退一定距离，然后跳过阶段Ⅲ，清除所记录的状态信息，保持匹配状态θ=0，等待下一次的自动上升按键操作。

5 实验验证

车门取自一汽红旗H平台轿车，车窗控制器的单片机采用意法半导体的STM8，内存为4kb，外接4kb EEPROM。安装于车窗上的仪器为Sensor Development Inc所提供的专用于车窗防夹力检测的传感器和记录仪，用以进行符合国际标准的测量。

首先验证匹配效果。在控制器初始化过程中，防夹参数缺失。按下车窗自动上升按键，考虑到单片机内存大小，记录车窗由底至顶的状态信息变化，如图11所示。

由图11(a)可知车窗最终到达位置为584处。由图11(b)可见电机电流在车窗位置不变后迅速下降至0，表示继电器执行了切断电机电流的操作，此时车窗已完全关闭，实现了到顶停止。验证了无防夹参数情况下对车窗到顶的准确识别。

完成匹配后得到的防夹参数为:电流阈值Ia=6.79A，车窗高度Ha=584。根据欧美所制定车窗安全性法规［6－7］，以橡胶棒作为测试夹持物。按下自动上升按键，将一直径200mm的橡胶棒置于车窗与上窗框之间，测得夹持力为48.45N。邀请10位测试人员进行手臂夹持试验，均表示夹持力较小，试验完毕无任何不适。验证了自动匹配可以简单快速地获取合理的防夹参数。

然后，对匹配过程中的模式识别方法进行验证。首先清空控制器参数，令其回归初始化阶段，之后令车窗自动上升，仍然使用橡胶棒进行夹持试验，车窗状态信息变化如图12所示。

由图12(a)可见，因遇到障碍物，车窗在位置为417处停止增大。之后位置减小，表示车窗正在进行回退保护动作。位置变化显示控制器在无防夹参数的情况下，识别出了夹持的发生，并进行了车窗回退保护。由图12(b)可见，电机电流在车窗开始回退后迅速下降，表示夹力迅速撤除，防止了长时间夹持造成伤害的可能。

6 结论

本文中针对车窗防夹控制器匹配过程较为复杂的问题，以典型的防夹策略为基础，以实现防夹控制器中防夹参数的自动生成为目标进行了研究。

对状态信息的修复能够实时消除电流信号的波动，为后续过程提供了良好的数据源。

通过分析车窗上升过程的状态信息变化，提取其特征点，建立了与此相关的到顶与夹持的模式。通过模式识别的方法识别车窗停止的位置，保证了匹配结果的准确，并可在无防夹参数的情况下提供防夹保护。在此基础上，利用车窗运行中的历史数据，设计了防夹参数的自生成方法，并提出了一键式初始化方法，极大地简化了防夹车窗的匹配过程，减少了车窗下线前的测试工作量。

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