Tyres are one crucial part for vehicles, as they are the only contact pointbetween the vehicle and the road. Intelligent tyres are a trending new subjectin the tyre industry. They are designed to monitor various tyre states and sendthis information to both drivers and remote servers. The master thesis focuseson the proposal of a real-time tyre monitoring system for fleet and autonomousvehicles. It includes developing a tyre wear model and analysis of the currenttyre pressure monitoring functionality by leveraging the connectivity of fleetvehicles equipped with a Volvo web cloud service. The tyre wear model indirectlymonitors the tread depth of the vehicles all four tyres by identifyingcharacteristics between worn and fresh tyres. The two characteristics are identifiedby monitoring and analyzing vehicle speed and braking signals. The twocharacteristics is input to a voting scheme which decides when a worn tyre isdetected. The test vehicle was a Volvo XC40 with three types of tyres: wintertyres, summer tyres and worn summer tyres. The wear model gives 90 %accuracy to 10 set of test data, randomly selected from all dataset at HälleredProving Ground (Sweden). The connectivity realizes the data transmissionfrom the raw data of onCAN and FlexRay signals stored in a Volvo web cloudservice to the tyre monitoring fleet system. The signals are filtered and resampled,leaving the required signals of the tyre pressure monitor system andthe tyre wear model. Two signals, Calibration Status and iTPMS Status, areused to perform a statistical analysis on tyre pressure by categorizing the calibrationstatus and the tyre pressure conditions.The project outcome is an interfacebuilt on MATLAB GUI for demonstration of vehicle identification andtyre health conditions, with the embedded tyre wear model and connectivity. / Däck är en viktig del för fordon, eftersom de är den enda kontaktpunktenmellan fordonet och vägen. Intelligenta däck är ett trendigt nytt ämne i däckindustrin.De är utformade för att övervaka olika däcktillstånd och skicka dennainformation till både förare och fjärrservrar. Examensarbetet är inriktat på ettförslag till ett däckövervakningssystem i realtid för fordonsflottor och autonomafordon och inkluderar en däckslitagesmodell och anslutning. Det inkluderaratt utveckla en slitagemodell och analys av den aktuella däcktrycksövervakningsfunktionengenom att studera Volvos fordonspark som är utrustade medVolvos webbmolntjänst. Däckens slitagemodell övervakar indirekt slitbanedjupetpå alla fyra däck genom att identifiera egenskaper mellan slitna och nyadäck. De två egenskaperna identifieras genom att övervaka och analysera fordonshastighet och bromssignaler. De två egenskaperna är inmatade i ett röstningsschemasom avgör när ett slitet däck upptäcks. Testfordonet var en VolvoXC40 med tre typer av däck, vinterdäck samt nya och slitna sommardäck.Modellen ger 90 % noggrannhet för 10 uppsättningar testdata, slumpmässigtvalda från alla dataset på Hällered provbana (Sverige). Anslutningen genomfördataöverföringen av rådata från onCAN och FlexRay-signaler lagrade ienVolvoswebbmolntjänst till däcksövervakningssystemet. Signalerna filtrerasoch samplas på nytt för att skapa de nödvändiga signalerna till däcktrycksövervakningssystemetoch däckslitagemodellen. Två signaler, kalibreringsstatusoch iTPMS-status, används för att utföra en statistisk analys av däcktrycketgenom att kategorisera kalibreringsstatus och däcktrycksförhållanden. Projektetsresultat är ett gränssnitt byggt på MATLAB GUI för demonstration avfordonsidentifiering och däcktillstånd. med inbäddad däckslitagemodell ochanslutning.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-290080 |
| Date | January 2020 |
| Creators | He, Mingzhe, Lin, Xinyu |
| Publisher | KTH, Fordonsdynamik |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-SCI-GRU ; 2020:343 |
Page generated in 0.0015 seconds