BR102021016269B1 - TIRE WEAR STATE ESTIMATION SYSTEM - Google Patents

Abstract

SISTEMA DE ESTIMATIVA DE ESTADO DE DESGASTE DO PNEU. Um sistema de estimativa de estado de desgaste do pneu inclui pelo menos um pneu que suporta um veículo. Um sensor é montado no pneu e mede parâmetros de pneu. Pelo menos um sensor é montado no veículo e mede parâmetros de veículo. Cada um dentre uma pluralidade de submodelos recebe parâmetros de pneu selecionados a partir do sensor montado no pneu e parâmetros de veículo selecionados a partir do sensor montado no veículo. Cada um dos submodelos gera uma estimativa de estado de desgaste do submodelo, e uma confiabilidade de modelo é determinada para cada um dos submodelos. Um modelo supervisor recebe a estimativa de estado de desgaste a partir de cada submodelo e a confiabilidade de modelo para cada submodelo, e gera uma estimativa de estado de desgaste combinada para o pneuTIRE WEAR STATE ESTIMATION SYSTEM. A tire wear state estimation system includes at least one tire supporting a vehicle. A sensor is mounted on the tire and measures tire parameters. At least one sensor is mounted on the vehicle and measures vehicle parameters. Each of a plurality of submodels receives tire parameters selected from the tire-mounted sensor and vehicle parameters selected from the vehicle-mounted sensor. Each of the submodels generates an estimate of the submodel's wear state, and a model reliability is determined for each of the submodels. A supervisor model receives the wear state estimate from each submodel and the model reliability for each submodel, and generates a combined wear state estimate for the tire.

Description

Campo da InvençãoField of Invention

[001] A invenção se refere, genericamente, a sistemas de monitoramento de pneus. Mais particularmente, a invenção se refere a sistemas que preveem o desgaste do pneu. Especificamente, a invenção é direcionada a um sistema para estimar o estado de desgaste de um pneu pelo emprego de submodelos e pela determinação de um estado de desgaste geral a partir das estimativas geradas por cada submodelo.[001] The invention generally refers to tire monitoring systems. More particularly, the invention relates to systems that predict tire wear. Specifically, the invention is directed to a system for estimating the wear state of a tire by employing submodels and determining an overall wear state from the estimates generated by each submodel.

Fundamentos da InvençãoFundamentals of Invention

[002] O desgaste do pneu tem uma função importante em fatores do veículo, tais como, segurança, confiabilidade e desempenho. O desgaste do pneu, o qual se refere à perda de material da banda de rodagem do pneu, afeta diretamente tais fatores do veículo. Como resultado, é desejável monitorar e/ou medir a quantidade de desgaste experimentado por um pneu. Para fins de conveniência, o termo “desgaste da banda de rodagem” pode ser usado de forma intercambiada aqui com o termo “desgaste do pneu”.[002] Tire wear plays an important role in vehicle factors such as safety, reliability and performance. Tire wear, which refers to the loss of tire tread material, directly affects such vehicle factors. As a result, it is desirable to monitor and/or measure the amount of wear experienced by a tire. For convenience, the term “tread wear” may be used interchangeably here with the term “tire wear.”

[003] Uma abordagem para o monitoramento e/ou a medição do desgaste da banda de rodagem tem sido através do emprego de sensores de desgaste dispostos na banda de rodagem do pneu, a qual tem sido referida como um método ou abordagem direta. A abordagem direta para a medição do desgaste do pneu a partir dos sensores montados no pneu tem múltiplos desafios. O posicionamento dos sensores em um pneu não vulcanizado ou “verde” para ser, então, vulcanizado diante de temperaturas elevadas pode provocar danos aos sensores de desgaste. Além disso, a durabilidade do sensor pode se apresentar como sendo um problema em atender os milhões de ciclos necessários para pneus. Mais ainda, os sensores de desgaste em uma abordagem de medição direta devem ser pequenos o bastante para não causarem quaisquer problemas de uniformidade conforme o pneu rotacio- na em velocidades elevadas. Finalmente, os sensores de desgaste podem ter custos elevados e acrescentarem de forma significativa no custo do pneu.[003] One approach to monitoring and/or measuring tread wear has been through the employment of wear sensors arranged on the tire tread, which has been referred to as a direct method or approach. The direct approach to measuring tire wear from tire-mounted sensors has multiple challenges. Positioning the sensors on a non-vulcanized or “green” tire to then be vulcanized at high temperatures can cause damage to the wear sensors. Furthermore, sensor durability can present a problem in meeting the millions of cycles required for tires. Furthermore, the wear sensors in a direct measurement approach must be small enough not to cause any uniformity problems as the tire rotates at high speeds. Finally, wear sensors can be expensive and add significantly to the cost of the tire.

[004] Devido a tais desafios, abordagens alternativas têm sido desenvolvidas, as quais envolvem a previsão do desgaste da banda de rodagem em relação à vida do pneu, incluindo estimativas indiretas do estado de desgaste do pneu. Essas abordagens alternativas têm experimentado certas desvantagens no estado anterior da técnica devido a uma carência de técnicas de previsão otimizadas, as quais, por sua vez, reduzem a precisão e/ou confiabilidade das previsões de desgastes da banda de rodagem.[004] Due to such challenges, alternative approaches have been developed, which involve predicting tread wear in relation to the life of the tire, including indirect estimates of the state of tire wear. These alternative approaches have experienced certain disadvantages in the prior art due to a lack of optimized prediction techniques, which, in turn, reduce the accuracy and/or reliability of tread wear predictions.

[005] As estimativas indiretas de desgaste de pneu do estado da técnica anterior incluem modelos estatísticos que são baseados na determinação do comportamento e/ou das características de um determinado pneu. Por exemplo, estimativas do desgaste indireto tem sido baseadas: no raio de rolamento do pneu; no escorregamento do pneu; na energia de atrito do pneu; vibração do pneu; rigidez de curvatura do pneu; rigidez de frenagem do pneu; comprimento da superfície de apoio do pneu; e análise das combinações de parâmetros, tais como a quilometragem do pneu, o clima, e a construção do pneu.[005] Prior art indirect tire wear estimates include statistical models that are based on determining the behavior and/or characteristics of a given tire. For example, estimates of indirect wear have been based on: the tire's rolling radius; in tire slippage; in the friction energy of the tire; tire vibration; tire camber stiffness; tire braking stiffness; length of tire support surface; and analyzing combinations of parameters such as tire mileage, weather, and tire construction.

[006] Cada uma dessas técnicas proporciona uma estimativa específica do estado de desgaste do pneu. Entretanto, a confiabilidade de cada técnica pode ser afetada por uma alteração nos parâmetros externos, tais como o clima, a localização do veículo, a superfície da estradas e a rugosidade da estrada, bem como os parâmetros físicos do pneu, tais como a temperatura do pneu, o estado de carga do veículo, e similares. Além disso, quaisquer dessas técnicas podem superar outras técnicas através do fornecimento de uma estimativa mais precisa e/ou confiável do desgaste do pneu com base no ambiente de funcionamento do pneu e no acompanhamento das mudanças nos parâmetros físicos e externos. No estado da técnica anterior, não tem ocorrido nenhuma maneira quanto a se combinar ou se determinar os resultados de cada técnica em separado em tempo real para se chegar a uma estimativa otimizada do estado do desgaste.[006] Each of these techniques provides a specific estimate of the tire's wear status. However, the reliability of each technique can be affected by a change in external parameters, such as weather, vehicle location, road surface and road roughness, as well as physical parameters of the tire, such as tire temperature. tire, the state of charge of the vehicle, and the like. Furthermore, any of these techniques can outperform other techniques by providing a more accurate and/or reliable estimate of tire wear based on the tire's operating environment and tracking changes in physical and external parameters. In the prior art, there has been no way to combine or determine the results of each separate technique in real time to arrive at an optimized estimate of the state of wear.

[007] Como resultado, existe uma necessidade no estado da técnica quanto a uma estimativa do estado de desgaste do pneu geral que proporcione uma estimativa mais precisa e confiável do estado do desgaste do pneu em relação aos sistemas do estado anterior da técnica.[007] As a result, there is a need in the prior art for an estimate of general tire wear status that provides a more accurate and reliable estimate of tire wear status relative to prior art systems.

Sumário da InvençãoSummary of the Invention

[008] De acordo com um aspecto de uma modalidade exemplificativa da invenção, um sistema de estimativa de estado de desgaste do pneu é fornecido. O sistema inclui pelo menos um pneu suportando um veículo. Um sensor é montado no pneu, e o sensor montado no pneu mede os parâmetros do pneu. Pelo menos um sensor é montado no veículo, e o sensor montado no veículo mede os parâmetros de veículo. Cada um dentre a pluralidade de submodelos recebe parâmetros de pneu selecionados a partir do sensor montado no pneu e parâmetros de veículo selecionados a partir do sensor montado no veículo. Cada um dentre a pluralidade de submodelos gera uma respectiva estimativa do estado do desgaste do submodelo. Determina-se uma confiabilidade para cada um dentre a pluralidade de submodelos. Um modelo supervisor recebe a estimativa do estado de desgaste do submodelo e a confiabilidade para cada um dos submodelos como dados de entrada. O modelo supervisor gera uma estimativa do estado de desgaste combinada para o pneu.[008] According to one aspect of an exemplary embodiment of the invention, a tire wear state estimation system is provided. The system includes at least one tire supporting a vehicle. A sensor is mounted on the tire, and the sensor mounted on the tire measures the parameters of the tire. At least one sensor is mounted on the vehicle, and the vehicle-mounted sensor measures vehicle parameters. Each of the plurality of submodels receives tire parameters selected from the tire-mounted sensor and vehicle parameters selected from the vehicle-mounted sensor. Each of the plurality of submodels generates a respective estimate of the wear state of the submodel. A reliability is determined for each of the plurality of submodels. A supervisor model receives the estimate of the submodel wear state and the reliability for each of the submodels as input data. The supervisor model generates a combined wear state estimate for the tire.

Breve Descrição dos DesenhosBrief Description of the Drawings

[009] A invenção será descrita a seguir como forma de exemplo e com referência aos desenhos de acompanhamento, nos quais: a Figura 1 é uma vista em perspectiva de um veículo e pneu equipado com sensor, parcialmente em seção, empregado em associação com o sistema de estimativa de estado de desgaste do pneu da presente invenção; a Figura 2 é uma vista plana esquemática do veículo mostrado na Figura 1; a Figura 3 é um fluxograma mostrando aspectos de submodelos do sistema de estimativa de estado de desgaste do pneu da presente invenção; a Figura 4 é uma representação esquemática de um modelo supervisor de uma primeira modalidade exemplificativa do sistema de estimativa de estado de desgaste do pneu da presente invenção; a Figura 5 é uma representação esquemática de um modelo supervisor de uma segunda modalidade exemplificativa do sistema de estimativa de estado de desgaste do pneu da presente invenção; e a Figura 6 é uma vista esquemática em perspectiva do veículo mostrado na Figura 1 com uma representação da transmissão de dados para um servidor baseado na nuvem e um dispositivo de visualização.[009] The invention will be described below by way of example and with reference to the accompanying drawings, in which: Figure 1 is a perspective view of a sensor-equipped vehicle and tire, partially in section, employed in association with the tire wear state estimation system of the present invention; Figure 2 is a schematic plan view of the vehicle shown in Figure 1; Figure 3 is a flowchart showing aspects of submodels of the tire wear state estimation system of the present invention; Figure 4 is a schematic representation of a supervisory model of a first exemplary embodiment of the tire wear state estimation system of the present invention; Figure 5 is a schematic representation of a supervisory model of a second exemplary embodiment of the tire wear state estimation system of the present invention; and Figure 6 is a schematic perspective view of the vehicle shown in Figure 1 with a representation of data transmission to a cloud-based server and a display device.

[010] Sinais de referência similares se referem à partes similares ao longo dos desenhos.[010] Similar reference signs refer to similar parts throughout the drawings.

DefiniçõesDefinitions

[011] "Axial" e "axialmente" se referem às linhas ou direções que são paralelas ao eixo de rotação do pneu.[011] "Axially" and "axially" refer to lines or directions that are parallel to the tire's axis of rotation.

[012] "CAN" é uma abreviação para a rede em área de controlador.[012] "CAN" is an abbreviation for controller area network.

[013] "Circunferencial" se refere às linhas ou direções se estendendo ao longo do perímetro da superfície da banda de rodagem anular perpendicular à direção axial.[013] "Circumferential" refers to lines or directions extending along the perimeter of the annular tread surface perpendicular to the axial direction.

[014] "Plano central equatorial (CP)" se refere ao plano perpendicular ao eixo de rotação do pneu e passando através do centro da banda de rodagem.[014] "Central equatorial plane (CP)" refers to the plane perpendicular to the axis of rotation of the tire and passing through the center of the tread.

[015] "Superfície de apoio do pneu" se refere à área ou marca de contato criada pela banda de rodagem do pneu com uma superfície plana conforme o pneu rotaciona ou rola.[015] "Tire bearing surface" refers to the area or contact mark created by the tire tread with a flat surface as the tire rotates or rolls.

[016] "GPS" é uma abreviação para o sistema de posicionamento global.[016] "GPS" is an abbreviation for global positioning system.

[017] "Lado interno" se refere o lado do pneu mais próximo do veículo quando o pneu é montado em uma roda e a roda é montada no veículo.[017] "Inner side" refers to the side of the tire closest to the vehicle when the tire is mounted on a wheel and the wheel is mounted on the vehicle.

[018] "Lateral" se refere a uma direção axial.[018] "Lateral" refers to an axial direction.

[019] "Área de contato efetiva" se refere à área total do solo contatando os elementos de banda de rodagem entre as bordas laterais em torno de toda a circunferência da banda de rodagem dividida pela área bruta de toda a banda de rodagem entre as bordas laterais.[019] "Effective contact area" refers to the total area of the ground contacting the tread elements between the side edges around the entire circumference of the tread divided by the gross area of the entire tread between the edges sides.

[020] "Lado externo" se refere ao lado do pneu mais afastado do veículo quando o pneu é montado em uma roda e a roda é montada no veículo.[020] "Outer side" refers to the side of the tire furthest from the vehicle when the tire is mounted on a wheel and the wheel is mounted on the vehicle.

[021] "Radial" e "radialmente" se referem à direções radialmente em sentido ou em afastamento do eixo de rotação do pneu.[021] "Radially" and "radially" refer to directions radially towards or away from the tire's axis of rotation.

[022] "Nervura" se refere a uma tira de borracha estendendo-se circunferen- cialmente na banda de rodagem que é definida por pelo menos um sulco circunfe- rencial e tanto por um segundo sulco quanto uma borda lateral, a tira sendo lateralmente não dividida por sulcos muito profundos.[022] "Rib" refers to a strip of rubber extending circumferentially in the tread that is defined by at least one circumferential groove and by both a second groove and a lateral edge, the strip being laterally not divided by very deep grooves.

[023] "TPMS" é uma abreviação para o sistema de monitoramento de pressão de pneu.[023] "TPMS" is an abbreviation for tire pressure monitoring system.

[024]"Elemento de banda de rodagem" ou "elemento de tração" se refere a uma nervura ou um elemento em bloco definido por um formato apresentando sulcos adjacentes.[024] "Tread element" or "traction element" refers to a rib or block element defined by a shape featuring adjacent grooves.

Descrição Detalhada da InvençãoDetailed Description of the Invention

[025] A presente invenção proporciona um sistema que fornece uma estimativa indireta do estado de desgaste do pneu utilizando-se um modelo supervisor que determina um estado de desgaste de pneu geral a partir das estimativas do estado de desgaste do pneu geradas por diferentes submodelos.[025] The present invention provides a system that provides an indirect estimate of tire wear status using a supervisor model that determines an overall tire wear status from tire wear status estimates generated by different submodels.

[026] Uma primeira modalidade exemplificativa do sistema de estimativa de estado de desgaste do pneu da presente invenção é indicada por 10 e é mostrada nas Figuras de 1 a 4 e 6. Com referência em particular à Figura 1, o sistema 10 estima o estado de desgaste de cada pneu 12 suportando um veículo 14. Enquanto o veículo 14 é descrito como um veículo de transporte, a invenção não fica restrita a esta condição. Os princípios da invenção encontram aplicações em outras categorias de veículos, tais como caminhões comerciais, veículos do tipo para todo-o- terreno, e similares, nos quais os veículos podem ser suportados por mais ou menos pneus. Além disso, a invenção encontra aplicações em um veículo 14 individual ou em frotas de veículos.[026] A first exemplary embodiment of the tire wear state estimation system of the present invention is indicated by 10 and is shown in Figures 1 to 4 and 6. With reference in particular to Figure 1, system 10 estimates the state of wear of each tire 12 supporting a vehicle 14. While the vehicle 14 is described as a transport vehicle, the invention is not restricted to this condition. The principles of the invention find applications in other categories of vehicles, such as commercial trucks, off-road type vehicles, and the like, in which the vehicles may be supported by more or fewer tires. Furthermore, the invention finds applications in an individual vehicle or in fleets of vehicles.

[027] Cada pneu 12 inclui um par de áreas de talão 16 (somente uma é mostrada) e um núcleo de talão (não mostrado) embutido em cada área de talão. Cada um dentre um par de paredes laterais 18 (somente uma é mostrada) estende-se radialmente para fora de uma respectiva área de talão 16 até uma banda de rodagem em contato com o solo 20. O pneu 12 é reforçado por uma carcaça 22 que se estende de modo toroidal a partir de uma área de talão 16 até a outra área de talão, conforme do conhecimento dos especialistas da área. Um forro de revestimento interno 24 é formado na superfície interna da carcaça 22. O pneu 12 é montado em uma roda 26 de uma maneira conhecida pelos especialistas da área e, quando montado, forma uma cavidade interna 28 que é preenchida com um fluido pressurizado, tal como o ar.[027] Each tire 12 includes a pair of bead areas 16 (only one shown) and a bead core (not shown) embedded in each bead area. Each of a pair of sidewalls 18 (only one is shown) extends radially outward from a respective bead area 16 to a ground contact tread 20. The tire 12 is reinforced by a casing 22 that extends toroidally from one bead area 16 to the other bead area, as is known to those skilled in the art. An inner liner 24 is formed on the inner surface of the casing 22. The tire 12 is mounted on a wheel 26 in a manner known to those skilled in the art and, when mounted, forms an internal cavity 28 which is filled with a pressurized fluid, just like air.

[028] Uma unidade de sensor 30 pode ser fixada ao forro de revestimento interno 24 de cada pneu 12 por meios tais como um adesivo e medir certos parâmetros ou condições do pneu, conforme será descrito em maiores detalhes a seguir. Deve ser entendido que a unidade de sensor 30 pode ser fixada de tal maneira, ou a outros componentes do pneu 12, tal como entre as camadas da carcaça 22, sobre ou no interior de uma das paredes laterais 18, sobre ou no interior da banda de rodagem de pneu 20, e/ou uma combinação das mesmas. Para fins de conveniência, referência aqui é feita à a montagem da unidade de sensor 30 no pneu 12, com o entendimento de que a montagem inclui todos esses tipos de fixações.[028] A sensor unit 30 may be attached to the inner liner 24 of each tire 12 by means such as an adhesive and measure certain parameters or conditions of the tire, as will be described in greater detail below. It is to be understood that the sensor unit 30 may be attached in such a manner, or to other components of the tire 12, as between the layers of the carcass 22, on or within one of the sidewalls 18, on or within the tread. tire tread size 20, and/or a combination thereof. For purposes of convenience, reference is made here to mounting the sensor unit 30 to the tire 12, with the understanding that the mounting includes all of these types of attachments.

[029] A unidade de sensor 30 é montada em cada pneu 12 para detectar cer- tos parâmetros do pneu em tempo real no interior do pneu, tais como a pressão e temperatura do pneu. Preferencialmente, a unidade de sensor 30 é um módulo ou sensor de sistema de monitoramento de pressão do pneu (TPMS), de um tipo que é disponível comercialmente, e pode apresentar qualquer tipo de configuração conhe-cida. Para fins de conveniência, a unidade de sensor 30 pode ser referida como um sensor TPMS. Cada sensor TPMS 30, preferencialmente, também inclui uma capa-cidade de memória eletrônica para armazenamento da informação de identificação (ID) para cada pneu 12, conhecida como informação de ID de pneu. Alternativamen-te, a informação de ID de pneu pode ser incluída em outra unidade de sensor, ou em uma mídia de armazenamento de ID de pneu em separado, tal como uma identificação de ID de pneu 34.[029] The sensor unit 30 is mounted on each tire 12 to detect certain tire parameters in real time inside the tire, such as tire pressure and temperature. Preferably, the sensor unit 30 is a tire pressure monitoring system (TPMS) module or sensor, of a type that is commercially available, and may have any known type of configuration. For convenience purposes, the sensor unit 30 may be referred to as a TPMS sensor. Each TPMS sensor 30 preferably also includes an electronic memory capacity for storing identification information (ID) for each tire 12, known as tire ID information. Alternatively, the tire ID information may be included in another sensor unit, or on a separate tire ID storage medium, such as a tire ID identification 34.

[030] A informação de ID de pneu pode incluir informações da fabricação para o pneu 12, tais como: o tipo de pneu; modelo de pneu; informações de tamanho, tal como o tamanho do aro, largura, e diâmetro externo; localização da fabricação; data da fabricação; um código da capa da banda de rodagem que inclui ou se correlaciona com uma identificação de um composto; e um código em molde que inclui ou se correlaciona com uma identificação da estrutura da banda de rodagem do pneu. A informação de ID do pneu pode incluir também um histórico do serviço ou outras informações para identificação dos fatores e parâmetros específicos de cada pneu 12, bem como as características mecânicas do pneu, tais como parâmetros de curvatura, razão de mola, relação carga-enchimento, e similares. Tal identificação de pneu permite a correlação dos parâmetros de pneu medidos e o pneu 12 específico para fornecer o rastreamento local ou central do pneu, sua condição atual, e/ou sua condição ao longo do tempo. Além disso, a capacidade do sistema de posicionamento global (GPS) pode ser incluída no sensor TPMS 30 e/ou na identificação de ID do pneu 34 para fornecer o rastreamento da localização do pneu 12 durante o transporte e/ou o rastreamento da localização do veículo 14 no qual o pneu foi insta- lado.[030] The tire ID information may include manufacturing information for the tire 12, such as: the type of tire; tire model; size information, such as rim size, width, and outer diameter; manufacturing location; date of manufacture; a tread cover code that includes or correlates with an identification of a compound; and a mold code that includes or correlates with an identification of the tire's tread structure. The tire ID information may also include a service history or other information to identify factors and parameters specific to each tire 12, as well as the mechanical characteristics of the tire, such as camber parameters, spring rate, load-to-inflation ratio. , and the like. Such tire identification allows correlation of measured tire parameters and the specific tire 12 to provide local or central tracking of the tire, its current condition, and/or its condition over time. Additionally, global positioning system (GPS) capability may be included in the TPMS sensor 30 and/or tire ID identification 34 to provide tracking of the location of the tire 12 during transportation and/or tracking of the location of the tire. vehicle 14 on which the tire was installed.

[031] Voltando atenção agora para a Figura 2, o sensor TPMS 30 e a identificação de ID de pneu 34 incluem, cada, uma antena para transmissão sem fio 36 da temperatura de pneu medida, bem como os dados de ID do pneu, a um processador 38. O processador 38 pode ser montado no veículo 14, conforme mostrado, ou pode ser integrado no sensor TPMS 30. Para fins de conveniência, o processador 38 será descrito como sendo montado no veículo 14, sendo entendido que o processador pode ser alternativamente integrado com o sensor TPMS 30. Preferencialmente, o processador 38 está em comunicação eletrônica ou integrado com um sistema eletrônico do veículo 14, tal como o sistema de barramento CAN 42, o qual é referido como o barramento CAN.[031] Turning attention now to Figure 2, the TPMS sensor 30 and the tire ID identification 34 each include an antenna for wireless transmission 36 of the measured tire temperature, as well as the tire ID data, the a processor 38. The processor 38 may be mounted in the vehicle 14, as shown, or may be integrated into the TPMS sensor 30. For convenience, the processor 38 will be described as being mounted in the vehicle 14, it being understood that the processor may be alternatively integrated with the TPMS sensor 30. Preferably, the processor 38 is in electronic communication or integrated with a vehicle electronic system 14, such as the CAN bus system 42, which is referred to as the CAN bus.

[032] Aspectos do sistema de estimativa de estado de desgaste do pneu 10 preferencialmente são executados no processador 38 ou em outro processador que seja acessível através do barramento CAN de veículo 42, o qual permite a introdução de dados do sensor TPMS 30 e a identificação de ID de pneu 34, bem como a introdução de dados a partir de outros sensores que estão em comunicação eletrônica com o barramento CAN. Desta maneira, o sistema de estimativa de estado de desgaste do pneu 10 permite a medição da temperatura e pressão do pneu com o sensor TPMS 30, as quais são transmitidas, preferencialmente, ao processador 38. Preferencialmente, a ID de pneu é transmitida a partir da etiqueta de identificação de ID de pneu 34 para o processador 38. Preferencialmente, o processador 38 correlaciona a temperatura do pneu medida, a pressão do pneu medida, o tempo de medição, e a informação de ID para cada pneu 12.[032] Aspects of the tire wear state estimation system 10 preferably run on the processor 38 or on another processor that is accessible via the vehicle CAN bus 42, which allows the input of data from the TPMS sensor 30 and the identification of tire ID 34, as well as inputting data from other sensors that are in electronic communication with the CAN bus. In this way, the tire wear state estimation system 10 allows the measurement of tire temperature and pressure with the TPMS sensor 30, which are preferably transmitted to the processor 38. Preferably, the tire ID is transmitted from from the tire ID identification label 34 to the processor 38. Preferably, the processor 38 correlates the measured tire temperature, the measured tire pressure, the measurement time, and the ID information for each tire 12.

[033] Voltando atenção para a Figura 4, a primeira modalidade exemplificati- va do sistema de estimativa de estado de desgaste do pneu 10 inclui um modelo supervisor 60. O modelo supervisor 60 infere a confiabilidade de múltiplos submode- los ou estimadores com funções de pontuação de confiabilidade que calculam uma pontuação de confiabilidade de cada submodelo com base nos parâmetros físicos ou externos. A confiabilidade inferida de cada submodelo é combinada com as estimativas individuais do estado de desgaste do pneu a partir de cada submodelo, gerando uma estimativa de estado de desgaste combinada 62 individual. Um modelo supervisor 60 preferido é uma Rede de Trabalho Bayesiana, que é um modelo gráfico probabilístico representando um conjunto de variáveis e suas dependências condicionais através de um gráfico direcionado de forma acíclica. Naturalmente, outros tipos de modelos de previsão podem ser utilizados como o modelo supervisor 60.[033] Turning attention to Figure 4, the first exemplary embodiment of the tire wear state estimation system 10 includes a supervisor model 60. The supervisor model 60 infers the reliability of multiple submodels or estimators with functions of reliability scores that calculate a reliability score for each submodel based on physical or external parameters. The reliability inferred from each submodel is combined with the individual tire wear state estimates from each submodel, generating an individual combined wear state estimate. A preferred supervisory 60 model is a Bayesian Network, which is a probabilistic graphical model representing a set of variables and their conditional dependencies through an acyclically directed graph. Naturally, other types of forecasting models can be used such as the supervisory model 60.

[034] Os submodelos ou estimadores analisados pelo modelo supervisor 60 incluem um estimador de estado de desgaste com base no raio de rolamento 54, um estimador de estado de desgaste com base no escorregamento 56 e um estimador de estado de desgaste com base na energia de atrito 58. Com referência a Figura 3, um exemplo de estimador de estado de desgaste com base no raio de rolamento 54 inclui um calculador de raio de rolamento 66 calculando uma mudança no raio do pneu 12 gerando uma estimativa de desgaste de raio de rolamento 64. Outros sub- modelos que podem ser analisados pelo modelo supervisor 60 incluem: um estima- dor de estado de desgaste com base na vibração; um estimador de estado de desgaste com base na rigidez de curvatura; um estimador de estado de desgaste com base na rigidez de frenagem; um estimador de estado de desgaste com base no comprimento da superfície de apoio do pneu; e um estimador de estado de desgaste de pneu com base na análise de combinações de parâmetros, tais como quilometragem, clima, e construção do pneu.[034] The submodels or estimators analyzed by the supervisor model 60 include a rolling radius-based wear state estimator 54, a slip-based wear state estimator 56, and a wear state estimator based on rolling energy. friction 58. Referring to Figure 3, an example of a rolling radius-based wear state estimator 54 includes a rolling radius calculator 66 calculating a change in tire radius 12 generating a rolling radius wear estimate 64 Other sub-models that can be analyzed by supervisor model 60 include: a vibration-based wear state estimator; a wear state estimator based on bending stiffness; a wear state estimator based on braking stiffness; a wear state estimator based on the length of the tire's bearing surface; and a tire wear state estimator based on analysis of combinations of parameters such as mileage, weather, and tire construction.

[035] O raio de rolamento com base no estimador 54, os parâmetros pneumáticos 68 obtidos a partir do sensor TPMS 30, tais como a pressão, temperatura e ID, são introduzidos no calculador de raio de rolamento 66. Além disso, os parâmetros de veículo 70 são medidos por sensores que são montados no veículo 14, e que estão em comunicação eletrônica com o sistema de barramento CAN 42 do veículo (Figura 2). Especificamente, os parâmetros de veículo 70, tais como a velocidade da roda, a velocidade do veículo, a aceleração e/ou posição são obtidos e são introduzidos no calculador de raio de rolamento 66.[035] The rolling radius based on the estimator 54, the pneumatic parameters 68 obtained from the TPMS sensor 30, such as pressure, temperature and ID, are input into the rolling radius calculator 66. In addition, the rolling radius parameters vehicle 70 are measured by sensors that are mounted on the vehicle 14, and which are in electronic communication with the vehicle's CAN bus system 42 (Figure 2). Specifically, vehicle parameters 70 such as wheel speed, vehicle speed, acceleration and/or position are obtained and are input into the rolling radius calculator 66.

[036] O calculador de raio de rolamento 66 calcula uma mudança no raio do pneu 12 com base nos parâmetros de pneu 68 e nos parâmetros de veículo 70, os quais são usados pelo estimador de estado de desgaste com base no raio de rolamento 54 para gerar a estimativa de desgaste do raio de rolamento 64. Uma técnica exemplificativa para a determinação da estimativa de desgaste do raio de rolamento 64 é descrita nas Patentes Norte-Americanas Nos. 9.663.115; 9.878.721; e 9.719.886, de titularidade do mesmo cessionário da presente invenção, The GoodYear Tire & Rubber Company, sendo incorporadas neste relatório como referências.[036] The rolling radius calculator 66 calculates a change in tire radius 12 based on tire parameters 68 and vehicle parameters 70, which are used by the rolling radius-based wear state estimator 54 to generate the wear estimate of the rolling radius 64. An exemplary technique for determining the wear estimate of the rolling radius 64 is described in U.S. Patent Nos. 9,663,115; 9,878,721; and 9,719,886, owned by the same assignee of the present invention, The GoodYear Tire & Rubber Company, being incorporated in this report as references.

[037] Um estimador de estado de desgaste com base no escorregamento 56 exemplificativo inclui um calculador de escorregamento de pneu 72 que calcula o escorregamento do pneu 12 para gerar uma estimativa do estado de desgaste com base no escorregamento 74. No estimador de estado de desgaste com base no escorregamento 56, os parâmetros de pneu 68 obtidos a partir do sensor TPMS 30, tais como a pressão, temperatura, e ID, são introduzidos no calculador de escorregamento de pneu 72. Além disso, os parâmetros de veículo 70, tais como velocidade da roda, velocidade do veículo, e/ou a aceleração são obtidos e introduzidos no calculador de escorregamento de pneu 72.[037] An exemplary slip-based wear state estimator 56 includes a tire slip calculator 72 that calculates tire slip 12 to generate a slip-based wear state estimate 74. In the wear state estimator Based on the slip 56, tire parameters 68 obtained from the TPMS sensor 30, such as pressure, temperature, and ID, are input into the tire slip calculator 72. Additionally, vehicle parameters 70, such as wheel speed, vehicle speed, and/or acceleration are obtained and entered into the tire slip calculator 72.

[038] O calculador de escorregamento 72 calcula o escorregamento do pneu 12 com base nos parâmetros de pneu 68 e nos parâmetros de veículo 70, o qual é usado pelo estimador de estado de desgaste com base no escorregamento 56 para gerar a estimativa do estado de desgaste com base no escorregamento 74. Técnicas exemplificativas para a determinação da estimativa do estado de desgaste com base no escorregamento 74 são descritos nas Patentes Norte-Americanas Nos. 9.610.810; 9.821.611; e 10.603.962, as quais são de titularidade do mesmo cessionário da presente invenção, The GoodYear Tire & Rubber Company, sendo incorporadas neste relatórios como referências.[038] The slip calculator 72 calculates the slip of the tire 12 based on the tire parameters 68 and the vehicle parameters 70, which is used by the slip-based wear state estimator 56 to generate the wear state estimate. slip-based wear 74. Exemplary techniques for determining wear state estimation based on slip 74 are described in U.S. Pat. Nos. 9,610,810; 9,821,611; and 10,603,962, which are owned by the same assignee of the present invention, The GoodYear Tire & Rubber Company, and are incorporated into this report as references.

[039] Um estimador de estado de desgaste com base na energia de atrito 58 exemplificativo inclui um calculador de energia de atrito de pneu 76 que calcula a energia de atrito do pneu 12 para gerar uma estimativa de desgaste com base na energia de atrito 78. No estimador de estado de desgaste com base na energia de atrito 58, os parâmetros de pneu 68 obtidos a partir do sensor TPMS 30, tais como a pressão, temperatura e ID, são introduzidos no calculador de energia de atrito 76. Além disso, os parâmetros de veículo 70, tais como a inércia do veículo e/ou a localização são obtidos e introduzidos no calculador de energia de atrito 76.[039] An exemplary frictional energy-based wear state estimator 58 includes a tire frictional energy calculator 76 that calculates the frictional energy of the tire 12 to generate a wear estimate based on the frictional energy 78. In the frictional energy-based wear state estimator 58, tire parameters 68 obtained from the TPMS sensor 30, such as pressure, temperature and ID, are input into the frictional energy calculator 76. In addition, the Vehicle parameters 70 such as vehicle inertia and/or location are obtained and entered into the friction energy calculator 76.

[040] O calculador de energia de atrito 76 calcula a energia de atrito do pneu 12 com base nos parâmetros de pneu 68 e nos parâmetros de veículo 70, o qual é usado pelo estimador de estado de desgaste com base na energia de atrito 58 para gerar a estimativa de desgaste com base na energia de atrito 78. Um exemplo de técnica para a determinação da estimativa de desgaste com base na energia de atrito 78 é descrita na Patente Norte-Americana No 9.873.293, a qual é de titularidade do mesmo cessionário da presente invenção, The GoodYear Tire & Rubber Company, sendo incorporada neste relatório como referência.[040] The friction energy calculator 76 calculates the friction energy of the tire 12 based on the tire parameters 68 and the vehicle parameters 70, which is used by the wear state estimator based on the friction energy 58 to generate the wear estimate based on friction energy 78. An example of a technique for determining the wear estimate based on friction energy 78 is described in North American Patent No. 9,873,293, which is owned by the same assignee of the present invention, The GoodYear Tire & Rubber Company, being incorporated into this report by reference.

[041] Conforme descrito anteriormente, tem-se outros submodelos que podem ser analisados pelo modelo supervisor 60. Técnicas exemplificativas para a determinação de uma estimativa do estado de desgaste com base na vibração são descritos nas Patentes Norte-Americanas Nos. 9.259.976 e 9.050.864, bem como nas Publicações de Pedidos de Patentes Norte-Americanas Nos. 2018/0154707 e 2020/0182746, as quais são de titularidade do mesmo cessionário da presente invenção, The GoodYear Tire & Rubber Company, sendo incorporadas neste relatório como referências. Uma técnica exemplificativa para a determinação de uma estima- tiva do estado de desgaste com base na rigidez de curvatura é descrito na Patente Norte-Americana No. 9.428.013, a qual é de titularidade do mesmo cessionário da presente invenção, The GoodYear Tire & Rubber Company, sendo incorporada neste relatório como referência.[041] As previously described, there are other submodels that can be analyzed by the supervisor model 60. Exemplary techniques for determining an estimate of the state of wear based on vibration are described in U.S. Patent Nos. 9,259,976 and 9,050,864, as well as U.S. Patent Application Publications Nos. 2018/0154707 and 2020/0182746, which are owned by the same assignee of the present invention, The GoodYear Tire & Rubber Company, and are incorporated into this report as references. An exemplary technique for determining a wear state estimate based on bend stiffness is described in U.S. Patent No. 9,428,013, which is owned by the same assignee of the present invention, The GoodYear Tire & Rubber Company, being incorporated into this report by reference.

[042] Uma técnica exemplificativa para a determinação de uma estimativa de estado de desgaste com base na rigidez de frenagem é descrita na Patente Norte- Americana No 9.442.045, a qual é de titularidade do mesmo cessionário da presente invenção, The Goodyear Tire & Rubber Company, e que é incorporada neste relatório como referência. As técnicas exemplificativas para a determinação de um comprimento da superfície de apoio do pneu com base no estimador de estado de desgaste são descritas na Patente Norte-Americana Nos. 62/893.862; 62/893.852; e 62/893.860, as quais são de titularidade do mesmo cessionário da presente invenção, The GoodYear Tire & Rubber Company, sendo incorporadas neste relatório como referências. Uma técnica exemplificativa para a determinação de uma estimativa do estado de desgaste do pneu com base em uma análise das combinações de parâmetros, tais como, a quilometragem do pneu, clima, e construção do pneu é descrito na Publicação de Pedido de Patente Norte-Americana No. 2018/0272813, a qual é de titularidade do mesmo cessionário da presente invenção, The GoodYear Tire & Rubber Company, sendo incorporada neste relatório como referência.[042] An exemplary technique for determining a wear state estimate based on braking stiffness is described in North American Patent No. 9,442,045, which is owned by the same assignee of the present invention, The Goodyear Tire & Rubber Company, and which is incorporated into this report by reference. Exemplary techniques for determining a tire bearing surface length based on the wear state estimator are described in U.S. Patent Nos. 62/893,862; 62/893,852; and 62/893,860, which are owned by the same assignee of the present invention, The GoodYear Tire & Rubber Company, and are incorporated into this report as references. An exemplary technique for determining an estimate of tire wear status based on an analysis of combinations of parameters such as tire mileage, weather, and tire construction is described in the U.S. Patent Application Publication No. 2018/0272813, which is owned by the same assignee of the present invention, The GoodYear Tire & Rubber Company, and is incorporated into this report by reference.

[043] Retornando para a Figura 4, o sistema de estimativa de estado de desgaste do pneu 10 calcula as confiabilidades dos submodelos ou dos estimadores e introduz os mesmos no modelo supervisor 60 para gerar a estimativa do estado de desgaste do pneu combinada 62. Aqui, referência é feita como forma de exemplo ao estimador de estado de desgaste com base no raio de rolamento 54, ao estimador de estado de desgaste com base no escorregamento 56 e ao estimador de estado de desgaste com base na energia de atrito 58. Mais particularmente, uma respectiva pontuação de confiabilidade de modelo 82, 84 e 86 é determinada para cada um dentre o estimador de estado de desgaste com base no raio de rolamento 54, o es- timador de estado de desgaste com base no escorregamento 56 e o estimador de estado de desgaste com base na energia de atrito 58 com base nos parâmetros externos e físicos que cada estimador é sensível, referidos como parâmetros de sensibilidade.[043] Returning to Figure 4, the tire wear state estimation system 10 calculates the reliabilities of the submodels or estimators and inputs them into the supervisor model 60 to generate the combined tire wear state estimate 62. Here , reference is made by way of example to the rolling radius-based wear state estimator 54, the slip-based wear state estimator 56 and the friction energy-based wear state estimator 58. More particularly , a respective model reliability score 82, 84, and 86 is determined for each of the rolling radius-based wear state estimator 54, the slip-based wear state estimator 56, and the slip-based wear state estimator 56. wear state based on frictional energy 58 based on the external and physical parameters that each estimator is sensitive to, referred to as sensitivity parameters.

[044] Por exemplo, a pontuação de confiabilidade de modelo de raio de rolamento 82 é determinada utilizando-se uma função de pontuação de confiabilidade de raio de rolamento 88. Os parâmetros de sensibilidade de raio de rolamento 94 são fatores que não são contabilizados no estimador de estado de desgaste com base no raio de rolamento 54 e são conhecidos como afetando a confiabilidade da estimativa de desgaste do raio de rolamento 64. Os parâmetros de sensibilidade 94 incluem: o estado de carregamento do veículo 14, ou seja, o desvio da carga presente no veículo a partir de um estado de carregamento nominal do veículo; condições extremamente elevadas ou baixas de pressão de enchimento do pneu, ou seja, o desvio da pressão de enchimento do pneu a partir de uma faixa de pressão de enchimento nominal; o estado de nivelamento da estrada, ou seja, o desvio do nivelamento da estrada aonde o veículo está transitando a partir de uma condição de estrada plana; e a situação do GPS, ou seja, o desvio quanto ao indicado pelo GPS do veículo quanto a sua velocidade em relação as velocidades não transmitidas para as rodas. Esses parâmetros de sensibilidade 94 são introduzidos na função de pontuação de confiabilidade de raio de rolamento 88, o qual pontua os parâmetros com uma técnica de modelagem estatística, tais como uma técnica de regressão, um modelo de aprendizagem por máquina e/ou uma técnica ou função de lógica difusa, gerando a pontuação de confiabilidade de modelo de raio de rolamento 82.[044] For example, the rolling radius model reliability score 82 is determined using a rolling radius reliability score function 88. The rolling radius sensitivity parameters 94 are factors that are not accounted for in the wear state estimator based on rolling radius 54 and are known to affect the reliability of the rolling radius 64 wear estimate. Sensitivity parameters 94 include: the loading state of the vehicle 14, i.e. the deviation of the load present in the vehicle from a nominal vehicle loading state; extremely high or low tire inflation pressure conditions, i.e. the deviation of the tire inflation pressure from a nominal inflation pressure range; the leveling state of the road, that is, the deviation from the level of the road where the vehicle is traveling from a flat road condition; and the GPS situation, that is, the deviation from that indicated by the vehicle's GPS regarding its speed in relation to the speeds not transmitted to the wheels. These sensitivity parameters 94 are fed into the rolling radius reliability scoring function 88, which scores the parameters with a statistical modeling technique, such as a regression technique, a machine learning model, and/or a technique or fuzzy logic function, generating the rolling radius model reliability score 82.

[045] A pontuação de confiabilidade do modelo com base no escorregamento 84 é determinada utilizando-se uma função de pontuação de confiabilidade com base no escorregamento 90. Os parâmetros de sensibilidade com base no escorre- gamento 96 são fatores que não são contabilizados no estimador de estado de desgaste com base no escorregamento 56 e são conhecidos por afetarem a confiabilidade da estimativa de estado de desgaste com base no escorregamento 74. Os parâmetros de sensibilidade 96 incluem: o estado de carregamento do veículo 14, ou seja, o desvio da carga presente do veículo a partir de um estado de carregamento nominal de veículo; condições extremamente elevadas ou baixas de pressão de enchimento do pneu, ou seja, o desvio da pressão de enchimento do pneu a partir de uma faixa de pressão de enchimento nominal; a situação do GPS, ou seja, o desvio da velocidade do veículo indicado pelo GPS a partir das velocidades das rodas não motrizes; a temperatura ambiente do pneu 12; e a condição da superfície da estrada, ou seja, as características da estrada aonde o veículo se encontra transitando conforme o indicado por um coeficiente de atrito. Esses parâmetros de sensibilidade 96 são introduzidos na função de pontuação de confiabilidade com base no escorregamento 90, a qual pontua os parâmetros com uma técnica de modelagem estatística, tais como uma técnica de regressão, um modelo de aprendizagem por máquina, e/ou uma técnica ou função de lógica difusa, para gerar a pontuação de confiabilidade de modelo com base no escorregamento 84.[045] The reliability score of the slip-based model 84 is determined using a slip-based reliability score function 90. The slip-based sensitivity parameters 96 are factors that are not accounted for in the estimator Sensitivity parameters 96 include: the load state of the vehicle 14, i.e., the load deviation vehicle present from a state of nominal vehicle loading; extremely high or low tire inflation pressure conditions, i.e. the deviation of the tire inflation pressure from a nominal inflation pressure range; the GPS situation, i.e. the deviation of the vehicle speed indicated by the GPS from the speeds of the non-driving wheels; the ambient temperature of the tire 12; and the condition of the road surface, that is, the characteristics of the road on which the vehicle is traveling as indicated by a coefficient of friction. These sensitivity parameters 96 are fed into the slip-based reliability scoring function 90, which scores the parameters with a statistical modeling technique, such as a regression technique, a machine learning model, and/or a or fuzzy logic function, to generate model reliability score based on slip 84.

[046] A pontuação de confiabilidade do modelo com base na energia de atrito 86 é determinada utilizando-se a função de pontuação de confiabilidade com base energia de atrito 92. Os parâmetros de sensibilidade com base na energia de atrito 98 são fatores que não são contabilizados no estimador do estado de desgaste com base na energia de atrito 58 e são conhecidos por afetarem a confiabilidade da estimativa do desgaste com base na energia de atrito 78. Os parâmetros de sensibilidade 98 incluem: a temperatura ambiente do pneu 12; a condição da superfície da estrada, ou seja, as características da estrada na qual o veículo 14 está transitando conforme o indicado por um coeficiente de atrito; e a condição de rugosidade da estrada, ou seja, a rugosidade da estrada aonde o veículo está transitando conforme o indicado pelo índice de rugosidade internacional (IR). Esses parâmetros de sensibilidade 98 são introduzidos na função de pontuação de confiabilidade com base na energia de atrito 92, a qual pontua os parâmetros com uma técnica de modelagem estatística, tais como, uma técnica de regressão, um modelo de aprendizagem por máquina, e/ou uma técnica ou função de lógica difusa, para gerar a pontuação de confiabilidade do modelo com base na energia de atrito 86.[046] The reliability score of the model based on friction energy 86 is determined using the reliability score function based on friction energy 92. The sensitivity parameters based on friction energy 98 are factors that are not accounted for in the frictional energy-based wear state estimator 58 and are known to affect the reliability of the frictional energy-based wear estimate 78. Sensitivity parameters 98 include: the ambient temperature of the tire 12; the condition of the road surface, that is, the characteristics of the road on which the vehicle 14 is traveling as indicated by a coefficient of friction; and the road roughness condition, that is, the roughness of the road on which the vehicle is traveling as indicated by the international roughness index (IR). These sensitivity parameters 98 are fed into the friction energy-based reliability scoring function 92, which scores the parameters with a statistical modeling technique, such as, a regression technique, a machine learning model, and/or or a fuzzy logic technique or function, to generate model reliability score based on frictional energy 86.

[047] A estimativa do desgaste do raio de rolamento 64 gerada pelo estima- dor de estado de desgaste com base no raio de rolamento 54 e a pontuação de confiabilidade do modelo de raio de rolamento 82 são introduzidas no modelo supervisor 60. A estimativa do desgaste com base no escorregamento 74 gerada pelo estima- dor de estado de desgaste com base no escorregamento 56 e a pontuação de confiabilidade do modelo com base no escorregamento 84 são também introduzidas no modelo supervisor 60. Adicionalmente, a estimativa de desgaste com base na energia de atrito 78 gerada pelo estimador de estado de desgaste com base na energia de atrito 58 e a pontuação de confiabilidade de modelo com base na energia de atrito 86 são introduzidas no modelo supervisor 60.[047] The rolling radius wear estimate 64 generated by the rolling radius based wear state estimator 54 and the rolling radius model reliability score 82 are input into the supervisor model 60. The rolling radius wear estimate 64 slip-based wear 74 generated by the slip-based wear state estimator 56 and the reliability score of the slip-based model 84 are also introduced into the supervisor model 60. Additionally, the energy-based wear estimate friction score 78 generated by the wear state estimator based on friction energy 58 and the model reliability score based on friction energy 86 are introduced into the supervisor model 60.

[048] Preferencialmente, o sistema de estimativa de estado de desgaste do pneu 10 inclui ainda uma estimativa do estado de desgaste do pneu diante de uma etapa anterior 80, a qual pode ser referida como o estado de desgaste em T-1. Devido ao pneu 12 continuar a se desgastar com o passar do tempo, a estimativa do estado de desgaste do pneu na etapa anterior 80 melhora a estimativa atual do estado de desgaste do pneu 62. Portanto, a estimativa do estado de desgaste do pneu na etapa anterior 80, preferencialmente, é também introduzida no modelo supervisor 60. Quando a estimativa do estado de desgaste do pneu na etapa anterior 80 não está disponível, uma quilometragem 120 do veículo 14 pode ser introduzida no modelo supervisor 60 viabilizando a uma estimativa do estado de desgaste do pneu em uma etapa anterior a ser obtida.[048] Preferably, the tire wear state estimation system 10 further includes an estimate of the tire wear state from a previous step 80, which can be referred to as the wear state in T-1. Because the tire 12 continues to wear over time, the estimate of the state of wear of the tire in the previous step 80 improves the current estimate of the state of wear of the tire 62. Therefore, the estimate of the state of wear of the tire in step previous step 80, preferably, is also entered into the supervisor model 60. When the estimate of the state of wear of the tire in the previous step 80 is not available, a mileage 120 of the vehicle 14 can be entered into the supervisor model 60 enabling an estimate of the state of tire wear in a previous step to be obtained.

[049] O modelo supervisor 60 recebe então a estimativa de desgaste do modelo de raio de rolamento 64, a pontuação de confiabilidade do modelo de raio de rolamento 82, a estimativa do desgaste do modelo com base no escorregamento 74, a pontuação de confiabilidade do modelo com base no escorregamento 84, a estimativa do desgaste do modelo com base na energia de atrito 78, a pontuação de confiabilidade do modelo com base na energia de atrito 86 e a estimativa do estado de desgaste do pneu na etapa anterior 80 como dados de entrada. O modelo supervisor 60 executa, em seguida, uma inferência estatística para determinar uma distribuição probabilística quanto aos estados de desgaste do pneu, indicando a estimativa de desgaste combinada 62 individual mais provável. Quando feito emprego de uma Rede de Trabalho Bayesiana como o modelo supervisor 60, a estimativa de desgaste 62 é gerada através da realização de uma inferência Bayesiana.[049] The supervisor model 60 then receives the wear estimate from the rolling radius model 64, the reliability score from the rolling radius model 82, the wear estimate from the slip-based model 74, the reliability score from the model based on slip 84, the wear estimate of the model based on frictional energy 78, the reliability score of the model based on frictional energy 86 and the estimate of the wear state of the tire in the previous step 80 as input data. Prohibited. The supervisory model 60 then performs statistical inference to determine a probability distribution for tire wear states, indicating the most likely individual combined wear estimate 62. When using a Bayesian Network as the supervisor model 60, the wear estimate 62 is generated by performing a Bayesian inference.

[050] Desta maneira, a primeira modalidade do sistema de estimativa de estado de desgaste do pneu 10 da presente invenção proporciona uma estimativa precisa e confiável do estado de desgaste de pneu 62 fazendo uso de um modelo supervisor 60. O modelo supervisor determina o estado de desgaste 62 compreensivo a partir das estimativas geradas pelos múltiplos submodelos 54, 56 e 58.[050] In this way, the first embodiment of the tire wear state estimation system 10 of the present invention provides an accurate and reliable estimate of the tire wear state 62 making use of a supervisor model 60. The supervisor model determines the state of wear 62 comprehensive from the estimates generated by multiple submodels 54, 56 and 58.

[051] Com referência agora as Figuras de 1 a 3 e de 5 a 6, uma segunda modalidade exemplificativa do sistema de estimativa de estado de desgaste do pneu da presente invenção é indicada por 100. A segunda modalidade do sistema de estimativa de estado de desgaste do pneu 100 é similar em estrutura e funcionamento da primeira modalidade do sistema de estimativa de estado de desgaste do pneu 10, com a exceção de que a pontuação de confiabilidade do modelo de raio de rolamento 82 e a pontuação de confiabilidade de modelo com base no escorregamento 84 são determinadas de maneira diferente na segunda modalidade do sistema de estimativa de estado de desgaste do pneu. Portanto, somente as diferenças entre a segunda modalidade do sistema de estimativa de estado de desgaste do pneu 100 e a primeira modalidade do sistema de estimativa de estado de desgaste do pneu 10 serão descritas.[051] Referring now to Figures 1 to 3 and 5 to 6, a second exemplary embodiment of the tire wear state estimation system of the present invention is indicated by 100. The second embodiment of the tire wear state estimation system tire wear state 100 is similar in structure and operation to the first embodiment of the tire wear state estimation system 10, with the exception that the rolling radius model reliability score 82 and the model reliability score based on in slip 84 are determined differently in the second embodiment of the tire wear state estimation system. Therefore, only the differences between the second embodiment of the tire wear state estimation system 100 and the first embodiment of the tire wear state estimation system 10 will be described.

[052] Na segunda modalidade do sistema de estimativa de estado de desgaste do pneu 100, a confiabilidade do modelo de raio de rolamento 82 é inferida empregando-se múltiplas correlações. Por exemplo, uma primeira correlação do raio de rolamento 102 inclui a correlação do raio de rolamento do pneu 12 com a quilometragem do veículo 14. Uma segunda correlação do raio de rolamento 104 inclui a correlação da velocidade do sistema de posicionamento global (GPS) com as velocidades das rodas do veículo 14. Uma terceira correlação de raio de rolamento 106 inclui a correlação do raio de rolamento do pneu 12 com a carga do veículo. Uma quarta correlação de raio de rolamento 108 é relacionada com a nivelação da estrada aonde o veículo 14 se encontra transitando. Essas correlações 102, 104, 106 e 108 são utilizadas pelo modelo supervisor para inferir a confiabilidade 82 do modelo de raio de rolamento. Quando se emprega uma Rede de Trabalho Bayesiana como o modelo supervisor 60, a confiabilidade 82 é inferida através de uma inferência Ba- yesiana.[052] In the second embodiment of the tire wear state estimation system 100, the reliability of the rolling radius model 82 is inferred using multiple correlations. For example, a first rolling radius correlation 102 includes correlating tire rolling radius 12 with vehicle mileage 14. A second rolling radius correlation 104 includes correlating global positioning system (GPS) speed with the wheel speeds of the vehicle 14. A third rolling radius correlation 106 includes correlating the rolling radius of the tire 12 with the vehicle load. A fourth correlation of rolling radius 108 is related to the level of the road on which the vehicle 14 is traveling. These correlations 102, 104, 106, and 108 are used by the supervisor model to infer the reliability 82 of the rolling radius model. When employing a Bayesian Network as the supervisor model 60, reliability 82 is inferred through a Baseyian inference.

[053] A confiabilidade do modelo com base no escorregamento 84 é também inferida utilizando-se múltiplas correlações. Uma primeira correlação com base no escorregamento 110 inclui uma correlação entre o escorregamento do pneu 12 e a quilometragem do veículo 14. Uma segunda correlação com base no escorregamento 112 inclui uma correlação entre a velocidade do sistema de posicionamento global (GPS) com as velocidades das rodas do veículo 14. Uma terceira correlação com base no escorregamento 114 inclui a correlação do escorregamento do pneu 12 com a temperatura do pneu. Uma quarta correlação com base no escorregamento 116 é relacionada com as características da superfície da estrada pela qual o veículo 14 se encontra transitando. Uma quinta correlação 118 é relacionada com a rugosidade da estrada pela qual o veículo 14 se encontra transitando. Essas correlações 110, 112, 114, 116 e 118 são utilizadas pelo modelo supervisor para inferir quanto a confiabilidade 84 do modelo com base no escorregamento. Quando se emprega uma Rede de Trabalho Bayesiana como o modelo supervisor 60, a confiabilidade 84 é inferida através do desempenho de uma inferência Bayesiana.[053] The reliability of the slip-based model 84 is also inferred using multiple correlations. A first slip-based correlation 110 includes a correlation between tire slip 12 and vehicle mileage 14. A second slip-based correlation 112 includes a correlation between global positioning system (GPS) speed and vehicle speeds. vehicle wheels 14. A third slip-based correlation 114 includes correlating tire slip 12 with tire temperature. A fourth slip-based correlation 116 is related to the characteristics of the road surface on which the vehicle 14 is traveling. A fifth correlation 118 is related to the roughness of the road on which the vehicle 14 is traveling. These correlations 110, 112, 114, 116 and 118 are used by the supervisor model to infer the reliability 84 of the slip-based model. When employing a Bayesian Network as the supervisor model 60, reliability 84 is inferred through the performance of a Bayesian inference.

[054] Tal como na primeira modalidade sistema de estimativa de estado de desgaste do pneu 10, na segunda modalidade do sistema de estimativa de estado de desgaste do pneu 100, o modelo supervisor 60 recebe a estimativa de desgaste do modelo de raio de rolamento 64, a confiabilidade do modelo de raio de rolamento 82, a estimativa do estado de desgaste do modelo com base no escorregamento 74, a confiabilidade do modelo com base no escorregamento 84, a estimativa do desgaste do modelo com base na energia de atrito 78, a pontuação de confiabilidade do modelo com base na energia de atrito 86 e a estimativa do estado de desgaste do pneu na etapa anterior 80 como dados de entrada. O modelo supervisor 60 executa, em seguida, uma inferência estatística para determinar uma distribuição probabilísti- ca quanto ao estado de desgaste do pneu, isso ajuda a indicar a estimativa de desgaste combinada 62 individual mais provável. Quando uma Rede de Trabalho Baye- siana é empregada como o modelo supervisor 60, então a estimativa de desgaste 62 é gerada pela realização de uma inferência Bayesiana.[054] As in the first embodiment of the tire wear state estimation system 10, in the second embodiment of the tire wear state estimation system 100, the supervisor model 60 receives the wear estimate from the rolling radius model 64 , the reliability of the rolling radius model 82, the estimation of model wear state based on slip 74, the reliability of the model based on slip 84, the estimation of model wear based on frictional energy 78, the reliability score of the model based on frictional energy 86 and the tire wear state estimation in the previous step 80 as input data. The supervisory model 60 then performs statistical inference to determine a probabilistic distribution regarding tire wear status, which helps indicate the most likely individual combined wear estimate 62. When a Bayesian Network is employed as the supervisory model 60, then the wear estimate 62 is generated by performing a Bayesian inference.

[055] Desta maneira, a segunda modalidade do sistema de estimativa de estado de desgaste do pneu 100 da presente invenção proporciona uma estimativa precisa e confiável do estado de desgaste 62 utilizando um modelo supervisor 60. O modelo supervisor 60 determina o estado de desgaste 62 geral a partir das estimativas geradas pelos múltiplos submodelos 54, 56 e 58.[055] In this way, the second embodiment of the tire wear state estimation system 100 of the present invention provides an accurate and reliable estimate of the wear state 62 using a supervisor model 60. The supervisor model 60 determines the wear state 62 general from the estimates generated by multiple submodels 54, 56 and 58.

[056] Conforme mostrado na Figura 6, parâmetros de pneu 68 para cada pneu 12, parâmetros de veículo 70 para cada veículo 14 podem ser transmitidos sem fio 40 a partir do processador 38 e/ou do barramento CAN 42 no veículo para um processador remoto 48, tal como um processador em um servidor baseado na nuvem 44. O servidor baseado na nuvem 44 pode executar aspectos do sistema de estimativa de estado de desgaste do pneu 10, 100. A estimativa do estado de desgaste do pneu 62 pode ser transmitida sem fio 46 até um dispositivo 50, tal como um servidor de gerenciamento de frota ou um dispositivo operador de veículo, o qual inclui um visualizador 52 para mostrar o estado de desgaste estimado a um gerenciador de frota ou a um operador do veículo 14.[056] As shown in Figure 6, tire parameters 68 for each tire 12, vehicle parameters 70 for each vehicle 14 can be transmitted wirelessly 40 from the processor 38 and/or the CAN bus 42 in the vehicle to a remote processor 48, such as a processor in a cloud-based server 44. The cloud-based server 44 may execute aspects of the tire wear state estimation system 10, 100. The tire wear state estimate 62 may be transmitted without wire 46 to a device 50, such as a fleet management server or a vehicle operator device, which includes a viewer 52 for showing the estimated wear status to a fleet manager or an operator of the vehicle 14.

[057] A presente invenção inclui ainda um método de estimativa do estado de desgaste 62 de um pneu 12. O método inclui as etapas em acordo com a parte descritiva apresentada anteriormente e mostrada nas Figuras de 1 a 6.[057] The present invention also includes a method for estimating the state of wear 62 of a tire 12. The method includes steps in accordance with the descriptive part presented previously and shown in Figures 1 to 6.

[058] Deve ser entendido que a estrutura e o método descritos acima do sistema de estimativa de estado de desgaste do pneu 10, 100 podem ser alterados ou rearranjados, ou os componentes ou etapas conhecidas pelos especialistas na área técnica omitidos ou acrescentados, sem afetar-se o conceito ou a operação global da invenção.[058] It should be understood that the above-described structure and method of the tire wear state estimation system 10, 100 may be changed or rearranged, or components or steps known to those skilled in the art omitted or added, without affecting the overall concept or operation of the invention.

[059] A invenção foi descrita com referência às modalidades preferidas. Modificações e alterações em potencial irão ocorrer a outros mediante a leitura e entendimento desta parte descritiva. Deve ser entendido que todas modificações e alterações desse tipo se incluem no escopo da invenção, conforme estabelecido no quadro de reivindicações em apenso, ou aos seus equivalentes.[059] The invention has been described with reference to preferred embodiments. Potential modifications and changes will occur to others upon reading and understanding this descriptive portion. It must be understood that all modifications and changes of this type fall within the scope of the invention, as set out in the attached table of claims, or their equivalents.

Claims (13)

1. Sistema de estimativa de estado de desgaste do pneu, compreendendo: pelo menos um pneu (12) suportando um veículo (14); um sensor (30) montado no pelo menos um pneu (12), o sensor (30) montado no pneu medindo parâmetros (68) de pneu; e pelo menos um sensor montado no veículo (14), o pelo menos um sensor montado no veículo medindo parâmetros (70) de veículo; o sistema CARACTERIZADO pelo fato de que compreende adicionalmente uma pluralidade de submodelos, em que cada submodelo recebe parâmetros (68) de pneu selecionados a partir do sensor (30) montado no pneu e parâmetros (70) de veículo selecionados a partir do pelo menos um sensor montado no veículo; uma pluralidade de estimativas de estado de desgaste de submodelo, cada uma das estimativas de estado de desgaste de submodelo sendo gerada por um respectivo submodelo da pluralidade de submodelos; uma confiabilidade de modelo sendo determinada para cada um dentre a pluralidade de submodelos; e um modelo de controle (60), o modelo de controle (60) recebendo como dados de entrada a pluralidade de estimativas de estado de desgaste de submodelo e a confiabilidade de modelo para cada um dentre a pluralidade de submodelos, em que o modelo de controle (60) gera uma estimativa (62) de estado de desgaste combinada para o pelo menos um pneu (12).1. Tire wear state estimation system, comprising: at least one tire (12) supporting a vehicle (14); a sensor (30) mounted on the at least one tire (12), the sensor (30) mounted on the tire measuring tire parameters (68); and at least one vehicle-mounted sensor (14), the at least one vehicle-mounted sensor measuring vehicle parameters (70); the system CHARACTERIZED by the fact that it further comprises a plurality of submodels, wherein each submodel receives tire parameters (68) selected from the sensor (30) mounted on the tire and vehicle parameters (70) selected from the at least one vehicle-mounted sensor; a plurality of submodel wear state estimates, each of the submodel wear state estimates being generated by a respective submodel of the plurality of submodels; a model reliability being determined for each of the plurality of submodels; and a control model (60), the control model (60) receiving as input data the plurality of submodel wear state estimates and model reliability for each of the plurality of submodels, wherein the control model (60) control (60) generates a combined wear state estimate (62) for the at least one tire (12). 2. Sistema de estimativa de estado de desgaste do pneu, de acordo com a reivindicação 1, CARACTERIZADO pelo fato de que o modelo de controle (60) executa uma inferência Bayesiana para determinar uma distribuição probabilística sobre a pluralidade de submodelos na geração da estimativa (62) de estado de desgaste combinada.2. Tire wear state estimation system, according to claim 1, CHARACTERIZED by the fact that the control model (60) performs a Bayesian inference to determine a probabilistic distribution over the plurality of submodels in generating the estimate ( 62) of combined wear condition. 3. Sistema de estimativa de estado de desgaste do pneu, de acordo com a reivindicação 1 ou 2, CARACTERIZADO pelo fato de que um submodelo da plurali-dade de submodelos inclui um raio de rolamento com base no estimador (54) de es-tado de desgaste e, opcionalmente, pelo fato de que o raio de rolamento com base no estimador (54) de estado de desgaste inclui um calculador de raio de rolamento (66) e o calculador de raio de rolamento (66) recebe os parâmetros (68) de pneu selecionados e parâmetros (70) de veículo selecionados para calcular uma mudança em um raio do pelo menos um pneu (12).3. Tire wear state estimation system according to claim 1 or 2, CHARACTERIZED by the fact that a submodel of the plurality of submodels includes a rolling radius based on the state estimator (54) of wear and optionally by the fact that the rolling radius based on wear state estimator (54) includes a rolling radius calculator (66) and the rolling radius calculator (66) receives the parameters (68 ) of selected tire and selected vehicle parameters (70) to calculate a change in a radius of the at least one tire (12). 4. Sistema de estimativa de estado de desgaste do pneu, de acordo com a reivindicação 3, CARACTERIZADO pelo fato de que a confiabilidade de modelo para o estimador (54) de estado de desgaste com base no raio de rolamento inclui uma função de pontuação de confiabilidade de raio de rolamento (88) que pontua os parâmetros de sensibilidade de raio de rolamento para gerar-se a pontuação de confiabilidade de modelo (82) para o estimador (54) de estado de desgaste com base no raio de rolamento, e, opcionalmente, pelo fato de que os parâmetros de sensibilidade de raio de rolamento incluem pelo menos um dentre o estado de carregamento do veículo (14), condições de pressão de inflação, um estado do nível da estrada e um estado de sistema de posicionamento global.4. Tire wear state estimation system according to claim 3, CHARACTERIZED by the fact that the model reliability for the wear state estimator (54) based on the rolling radius includes a scoring function of rolling radius reliability (88) which scores the rolling radius sensitivity parameters to generate the model reliability score (82) for the rolling radius based wear state estimator (54), and, optionally, by the fact that the rolling radius sensitivity parameters include at least one of a vehicle loading state (14), inflation pressure conditions, a road level state, and a global positioning system state. 5. Sistema de estimativa de estado de desgaste do pneu, de acordo com a reivindicação 4, CARACTERIZADO pelo fato de que a confiabilidade de modelo para o raio de rolamento com base no estimador (54) de estado de desgaste é gerado por inferir uma pluralidade de correlações e, opcionalmente, pelo fato de que a pluralidade de correlações inclui pelo menos um dentre uma correlação de um raio de rolamento do pelo menos um pneu (12) para uma quilometragem do veículo (14), uma correlação de uma velocidade de sistema de posicionamento global para uma velocidade de roda do veículo (14), uma correlação entre um raio de rolamento do pelo menos um pneu para um carga de veículo e uma correlação de um nível de uma estrada no qual o veículo (14) de desloca.5. Tire wear state estimation system according to claim 4, CHARACTERIZED by the fact that the model reliability for the rolling radius based on the wear state estimator (54) is generated by inferring a plurality of correlations and, optionally, by the fact that the plurality of correlations includes at least one of a correlation of a rolling radius of the at least one tire (12) to a mileage of the vehicle (14), a correlation of a system speed of global positioning for a wheel speed of the vehicle (14), a correlation between a rolling radius of the at least one tire for a vehicle load and a correlation of a level of a road on which the vehicle (14) travels. 6. Sistema de estimativa de estado de desgaste do pneu, de acordo com qualquer uma das reivindicações 1 a 5, CARACTERIZADO pelo fato de que um submodelo da pluralidade de submodelos inclui um estimador (56) de estado de desgaste com base no escorregamento.6. Tire wear state estimation system according to any one of claims 1 to 5, CHARACTERIZED by the fact that a submodel of the plurality of submodels includes a slip-based wear state estimator (56). 7. Sistema de estimativa de estado de desgaste do pneu, de acordo com a reivindicação 6, CARACTERIZADO pelo fato de que (i) o estimador (56) de estado de desgaste com base no escorregamento inclui um calculador de escorregamento de pneu (72), e o calculador de escorregamento de pneu (72) recebe os parâmetros de pneu selecionados (68) e os parâmetros de veículo selecionados (70) para cálculo do escorregamento do pelo menos um pneu (12); e/ou pelo fato de que (ii) uma confiabilidade de modelo para um estimador (56) de estado de desgaste com base no escorregamento é calculado através de uma função de pontuação de confiabilidade com base no escorregamento (84) que pontua parâmetros de sensibilidade com base no escorregamento.7. Tire wear state estimation system according to claim 6, CHARACTERIZED by the fact that (i) the slip-based wear state estimator (56) includes a tire slip calculator (72) , and the tire slip calculator (72) receives the selected tire parameters (68) and the selected vehicle parameters (70) for calculating the slip of the at least one tire (12); and/or by the fact that (ii) a model reliability for a slip-based wear state estimator (56) is calculated via a slip-based reliability scoring function (84) that scores sensitivity parameters based on slip. 8. Sistema de estimativa de estado de desgaste do pneu, de acordo com a reivindicação 7, CARACTERIZADO pelo fato de que as características da seção (ii) estão presentes e os parâmetros de sensibilidade com base em escorregamento incluem pelo menos um dentre um estado de carregamento do veículo, condições de pressão de inflação um estado de sistema de posicionamento global, uma temperatura ambiente do pelo menos um pneu e uma condição de superfície de estrada.8. Tire wear state estimation system according to claim 7, CHARACTERIZED by the fact that the characteristics of section (ii) are present and the slip-based sensitivity parameters include at least one of a wear state vehicle loading, inflation pressure conditions, a global positioning system state, an ambient temperature of the at least one tire, and a road surface condition. 9. Sistema de estimativa de estado de desgaste do pneu, de acordo com a reivindicação 7 ou 8, CARACTERIZADO pelo fato de que as características da seção (ii) estão presentes na confiabilidade de modelo para o estimador (56) de estado de desgaste com base no escorregamento são inferidas através de uma pluralidade de correlações e, opcionalmente, pelo fato de que a pluralidade de correlações incluem pelo menos uma dentre uma correlação entre um escorregamento do pelo menos um pneu (12) e uma quilometragem do veículo (14), uma correlação entre uma velocidade de sistema de posicionamento global com velocidades de roda do veículo (14), uma correlação de um escorregamento do pelo menos um pneu (12) com uma temperatura do pelo menos um pneu (12), uma correlação de características de superfície de uma estrada no qual o veículo se desloca e uma correlação de uma rugosidade de uma estrada no qual o veículo de desloca.9. Tire wear state estimation system according to claim 7 or 8, CHARACTERIZED by the fact that the characteristics of section (ii) are present in the model reliability for the wear state estimator (56) with based on the slip are inferred through a plurality of correlations and, optionally, by the fact that the plurality of correlations includes at least one of a correlation between a slip of the at least one tire (12) and a mileage of the vehicle (14), a correlation between a global positioning system speed with vehicle wheel speeds (14), a correlation of a slip of the at least one tire (12) with a temperature of the at least one tire (12), a correlation of characteristics of surface of a road on which the vehicle travels and a correlation of a roughness of a road on which the vehicle travels. 10. Sistema de estimativa de estado de desgaste do pneu, de acordo com qualquer uma das reivindicações 1 a 9, CARACTERIZADO pelo fato de que um submodelo da pluralidade de submodelos inclui um estimador (58) de estado de desgaste com base na energia friccional e, opcionalmente, pelo fato de que o esti- mador (58) de estado de desgaste com base na energia friccional inclui um calculador de energia friccional (76) e o calculador de energia friccional (76) recebe os parâmetros (68) de pneu selecionados e os parâmetros (70) de veículo selecionados para calcular uma energia friccional do pelo menos um pneu (12).10. Tire wear state estimation system according to any one of claims 1 to 9, CHARACTERIZED by the fact that a submodel of the plurality of submodels includes a wear state estimator (58) based on frictional energy and , optionally, by the fact that the wear state estimator (58) based on frictional energy includes a frictional energy calculator (76) and the frictional energy calculator (76) receives the selected tire parameters (68) and vehicle parameters (70) selected to calculate a frictional energy of the at least one tire (12). 11. Sistema de estimativa de estado de desgaste do pneu, de acordo com a reivindicação 10, CARACTERIZADO pelo fato de que uma confiabilidade de modelo para o estimador (58) de estado de desgaste com base na energia friccional inclui uma função de pontuação de confiabilidade com base na energia friccional (92) que pontua parâmetros de sensibilidade com base na energia friccional para gerar a pontuação de confiabilidade de modelo para o estimador (58) de estado de desgaste com base na energia friccional e, opcionalmente, pelo fato de que os parâmetros de sensibilidade com base na energia friccional incluem pelo menos um dentre uma temperatura ambiente do pelo menos um pneu (12), uma condição de superfície de estrada e uma condição de rugosidade de estrada.11. Tire wear state estimation system according to claim 10, CHARACTERIZED by the fact that a model reliability for the wear state estimator (58) based on frictional energy includes a reliability scoring function based on frictional energy (92) that scores sensitivity parameters based on frictional energy to generate the model reliability score for the wear state estimator (58) based on frictional energy, and optionally by the fact that the Frictional energy-based sensitivity parameters include at least one of an ambient temperature of the at least one tire (12), a road surface condition, and a road roughness condition. 12. Sistema de estimativa de estado de desgaste do pneu, de acordo com qualquer uma das reivindicações 1 a 11, CARACTERIZADO pelo fato de que a pluralidade de submodelos inclui pelo menos um dentre um estimador de estado de desgaste com base na vibração, um estimador de estado de desgaste com base na rigidez nas curvas, um estimador de estado de desgaste com base em rigidez de frenagem, um estimador de estado de desgaste com base em comprimento de pegada e um estimador de estado de desgaste de pneu com base na análise de combinações de parâmetros incluindo pelo menos um dentre quilometragem do pneu, clima e construção de pneu.12. Tire wear state estimation system according to any one of claims 1 to 11, CHARACTERIZED by the fact that the plurality of submodels includes at least one of a vibration-based wear state estimator, a state-of-wear estimator based on cornering stiffness, a state-of-wear estimator based on braking stiffness, a state-of-wear estimator based on footprint length, and a state-of-tire estimator based on tire wear analysis. combinations of parameters including at least one of tire mileage, climate and tire construction. 13. Sistema de estimativa de estado de desgaste do pneu, de acordo com qualquer uma das reivindicações 1 a 12, CARACTERIZADO pelo fato de que compreende adicionalmente uma estimação de um estado de desgaste do pelo menos um pneu (12) em uma etapa do tempo anterior sendo recebida com uma entrada no modelo de controle.13. Tire wear state estimation system according to any one of claims 1 to 12, CHARACTERIZED by the fact that it additionally comprises an estimation of a wear state of the at least one tire (12) in a time step previous being received with an entry in the control model.