CN112440629A - 用于提取轮胎特性的变化的方法 - Google Patents

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Abstract

提供了一种用于提取支撑车辆的轮胎的特性变化的方法。该方法包括：从安装在轮胎上的至少一个传感器提取所选择的轮胎特性。将所选择的轮胎特性传输到远程处理器并存储在与远程处理器通信的历史数据日志中。选择至少一个感兴趣的轮胎特性，并且将时间序列分解模型应用于来自历史数据日志的数据，以根据所选择的感兴趣的轮胎特性中的潜在趋势来描绘外来输入。将学习模型应用于所选择的感兴趣的轮胎特性中的潜在趋势，以对所选择的感兴趣的轮胎特性和轮胎的状况之间的关系进行建模。从学习模型输出轮胎的状况的预测值。

Description

用于提取轮胎特性的变化的方法
技术领域
本发明总体上涉及轮胎监测。更特别地，本发明涉及感测特定的轮胎特性以预测或估计轮胎的某些状况的***和方法。具体地，本发明针对用于提取在轮胎的寿命期间轮胎特性的变化以提高估计轮胎状况的***的准确性的方法。
背景技术
轮胎估计***和方法在本领域中是已知的。这样的***和方法估计诸如轮胎磨损状态和/或轮胎负载之类的轮胎状况。为了执行估计，这些***和方法考虑特定的轮胎特性，诸如轮胎充气压力、轮胎温度、胎面深度、道路状况等。
在现有技术中，采用直接测量技术。直接测量技术涉及使用传感器来尝试并直接测量诸如轮胎充气压力、轮胎温度、胎面深度和道路状况之类的特性。例如，安置在轮胎中的压力换能器测量轮胎压力，安置在轮胎中的热电偶测量轮胎温度，安置在轮胎胎面中的磨损传感器测量胎面深度，并且振动传感器或加速度计测量道路状况。由这样的传感器采集的数据已被传输到具有存储器的处理器，以使得能够收集所述数据。然后，所收集的数据可被发送到显示单元以显示测得的轮胎特性，和/或被发送到电子存储装置以进行分析和/或审查。
这样的直接测量技术可能未使得能够以准确、可靠或经济的方式预测诸如磨损状态或负载之类的轮胎状况。为了克服这样的缺点，已开发了间接估计技术。
间接技术涉及将来自传感器数据的测得的轮胎特性（诸如，轮胎充气压力、轮胎温度、胎面深度和道路状况）输入到存储在处理器上的统计模型中。该模型执行对数据的分析以估计或预测轮胎状况，诸如，轮胎磨损状态和轮胎负载。
尽管间接估计技术已在估计或预测轮胎状况方面是成功的，但是它们并未考虑在轮胎的寿命期间变化的某些轮胎特性中的偏差或方差。由于并未考虑这样的特性，因此不期望地降低了现有技术的间接估计技术的准确性。
结果，在本领域中需要一种方法，该方法通过考虑并提取在轮胎的寿命期间轮胎特性的变化来提高间接估计***的准确性，所述间接估计***估计轮胎状况。
发明内容
根据本发明的示例性实施例的一方面，提供了用于提取支撑车辆的轮胎的特性变化的方法。该方法包括以下步骤：从安装在轮胎上的至少一个传感器提取所选择的轮胎特性，并且将所选择的轮胎特性传输到远程处理器。将所选择的轮胎特性存储在与远程处理器通信的历史数据日志中。选择至少一个感兴趣的轮胎特性。将时间序列分解模型应用于来自历史数据日志的数据，以根据所选择的感兴趣的轮胎特性中的潜在趋势来描绘（delineate）外来输入。将学习模型应用于所选择的感兴趣的轮胎特性中的潜在趋势，以对所选择的感兴趣的轮胎特性和轮胎的状况之间的关系进行建模。从学习模型输出轮胎的状况的预测值。
方案1. 一种用于提取支撑车辆的轮胎的特性变化的方法，所述方法包括以下步骤：
从安装在所述轮胎上的至少一个传感器提取所选择的轮胎特性；
将所述所选择的轮胎特性传输到远程处理器；
将所述所选择的轮胎特性存储在与所述远程处理器通信的历史数据日志中；
选择至少一个感兴趣的轮胎特性；
将时间序列分解模型应用于来自所述历史数据日志的数据，以根据所选择的感兴趣的轮胎特性中的潜在趋势来描绘外来输入；
将学习模型应用于所选择的感兴趣的轮胎特性中的所述潜在趋势，以对所选择的感兴趣的轮胎特性和所述轮胎的状况之间的关系进行建模；以及
从所述学习模型输出所述轮胎的状况的预测值。
方案2. 根据方案1所述的用于提取支撑车辆的轮胎的特性变化的方法，其中，从安装在所述轮胎上的至少一个传感器提取轮胎特性的所述步骤包括以下步骤：
将处理器安装在所述车辆和所述轮胎中的至少一个上；
将轮胎特性从安装在所述轮胎上的传感器单元接收在安装在所述车辆和所述轮胎中的至少一个上的所述处理器中；以及
在安装在所述车辆和所述轮胎中的至少一个上的所述处理器上执行数据分析工具以检索所述所选择的特性。
方案3. 根据方案1所述的用于提取支撑车辆的轮胎的特性变化的方法，所述方法还包括以下步骤：从安装在所述车辆上的传感器提取所选择的轮胎特性。
方案4. 根据方案1所述的用于提取支撑车辆的轮胎的特性变化的方法，所述方法还包括以下步骤：从车辆CAN总线提取所选择的轮胎特性。
方案5. 根据方案1所述的用于提取支撑车辆的轮胎的特性变化的方法，所述方法还包括以下步骤：用上下文信息扩充所述历史数据日志，所述上下文信息包括天气、道路不平整度和道路拓扑数据中的至少一个。
方案6. 根据方案1所述的用于提取支撑车辆的轮胎的特性变化的方法，其中，所述深度学习模型包括机器学习模型、深度学习模型和统计模型中的至少一个。
方案7. 根据方案1所述的用于提取支撑车辆的轮胎的特性变化的方法，其中，所述轮胎的状况包括所述轮胎的磨损状态和所述轮胎的负载中的至少一个。
方案8. 根据方案1所述的用于提取支撑车辆的轮胎的特性变化的方法，所述方法还包括以下步骤：将所述预测值传输到服务中心和车队管理器中的至少一个。
方案9. 根据方案1所述的用于提取支撑车辆的轮胎的特性变化的方法，所述方法还包括以下步骤：将所述预测值传输到所述车辆的用户可访问的显示装置。
方案10. 根据方案1所述的用于提取支撑车辆的轮胎的特性变化的方法，所述方法还包括以下步骤：将所述预测值传输到所述车辆的电子控制单元和车辆控制***中的至少一个。
附图说明
将通过示例的方式并参考附图来描述本发明，在附图中：
图1是包括具有轮胎磨损状态估计***的轮胎的车辆的示意性透视图，该轮胎磨损状态估计***采用本发明的用于提取轮胎特性的变化的方法的示例性实施例；
图2是轮胎磨损状态估计***的示意图，该轮胎磨损状态估计***采用本发明的用于提取轮胎特性的变化的方法的示例性实施例；
图3是示出图2中所示的轮胎磨损状态估计***的分析模块的各方面的示意图；
图4是在轮胎的寿命期间特性变化的表格表示；
图5是在轮胎的寿命期间特性变化的图形表示；以及
图6是示出本发明的用于提取轮胎特性的变化的方法的示例性步骤的示意图。
贯穿所有附图，类似的数字指代类似的部分。
定义
“ANN”或“人工神经网络”是一种用于非线性统计数据建模的自适应工具，该自适应工具基于在学习阶段期间流过网络的外部或内部信息来改变其结构。ANN神经网络是用于对输入和输出之间的复杂关系进行建模或用于找出数据中的模式的非线性统计数据建模工具。
“轴向的”和“轴向地”意指平行于轮胎的旋转轴线的线或方向。
“CAN总线”是控制器区域网络的缩写。
“周向”意指垂直于轴向方向沿着环形胎面的表面的周边延伸的线或方向。
“赤道中心平面（CP）”意指垂直于轮胎的旋转轴线并穿过胎面的中心的平面。
“印迹”意指当轮胎旋转或滚动时由具有平坦表面的轮胎胎面产生的接地面（contact patch）或接触区域。
“内侧”意指当轮胎安装在车轮上并且车轮安装在车辆上时轮胎的最接近车辆的一侧。
“侧向”意指轴向方向。
“外侧”意指当轮胎安装在车轮上并且车轮安装在车辆上时轮胎的最远离车辆的一侧。
“径向”和“径向地”意指径向地朝向或远离轮胎的旋转轴线的方向。
“肋”意指由至少一个周向凹槽以及第二这样的凹槽抑或侧向边缘限定的在胎面上的周向地延伸的橡胶条，该条在侧向上未被全深凹槽分开。
“胎面元件”或“牵引元件”意指由具有相邻凹槽的形状限定的肋条或块元件。
具体实施方式
参考图1至图6，以100指示本发明的用于提取轮胎特性的变化的方法的示例性实施例。为了说明在其中采用本发明的方法100的示例性环境，以10指示并且现在将描述轮胎磨损状态估计***。轮胎磨损状态估计***10在标题为“采用印迹长度的轮胎磨损状态估计***和方法”的申请中进行了更详细的描述，该申请与本申请由同一受让人TheGoodyear Tire＆Rubber Company同时提交，并且以其整体并入本文中。
特别地参考图1，轮胎磨损状态***10估计支撑车辆14的每个轮胎12上的胎面磨损。将理解的是，车辆14可以是任何车辆类型，并且通过示例的方式被示为乘用车。轮胎12具有常规构造，并且每个轮胎安装在相应的车轮16上，如本领域技术人员已知的。每个轮胎12包括延伸到周向胎面20的一对侧壁18（仅示出一个），该胎面随着时间由于道路磨耗而磨损。内衬22安置在轮胎12的内表面上，并且当轮胎安装在车轮16上时，形成内腔24，该内腔填充有诸如空气之类的加压流体。
传感器单元26通过诸如粘合剂之类的手段附接到每个轮胎12的内衬22，并且测量轮胎的某些特性，诸如轮胎压力38（图2）和温度40。由于这个原因，传感器单元26优选地包括压力传感器和温度传感器，并且可具有任何已知的构型。传感器单元26优选地还包括用于存储每个轮胎12的识别（ID）信息的电子存储器容量，该信息被称为轮胎ID信息并且以42指示。传感器单元26优选地还测量轮胎12的印迹的中心线长度28。
转到图2，传感器单元26包括用于将轮胎压力38、轮胎温度40和中心线长度28以及轮胎ID信息42的测得的特性发送到处理器36的传输器件34。传输器件34可包括用于无线传输的天线或用于有线传输的线。处理器36可被集成到传感器单元26中，或者可以是远程处理器，该远程处理器可安装在车辆14上或者是基于云的。轮胎ID信息42使得轮胎构造数据库44能够被电子地访问46。轮胎构造数据库44存储轮胎构造数据50，并且与处理器36进行电子通信，从而使得能够将轮胎构造数据传输48到处理器。
分析模块52存储在处理器36上，并且接收轮胎压力38、轮胎温度40、轮胎中心线长度28、轮胎ID信息42和轮胎构造数据50。分析模块52分析这些输入以生成轮胎磨损状态的估计值（以54指示）。参考图3，分析模块52优选地还从安装在车辆上的收集单元56接收数据，包括如根据全球定位***（GPS）数据计算的车辆速度58以及来自加速度计的车辆14的惯性测量值60。
事件过滤器62应用于从安装在车辆上的收集单元56接收的数据。更特别地，在事件过滤器62中审查车辆状况，包括从GPS数据测得的车辆速度58、以及惯性测量值60。将这些测得的值与阈值（包括上限和下限）进行比较。如果测得的值在阈值之外，则***10不继续进行，因为车辆14很可能超出正常或可预测的状况而操作。如果测得的值在阈值内，则将轮胎压力38、轮胎温度40、中心线长度28和车辆速度58的测得的数据发送到反标准化滤波器64。
反标准化滤波器64被采用来考虑并消除充气压力38、温度40和车辆速度58对轮胎12的中心线长度28的影响。在反标准化滤波器64中，预训练的回归模型用于考虑充气压力38、温度40和车辆速度58的影响。不管车辆和轮胎的操作状况如何，中心线长度28都被回归到预定义的标称状况，即预定义的充气压力38、温度40和车辆速度58。
另外，轮胎12的最快磨损部分可能不总是在中心线处。对于许多轮胎而言，最快的磨损可在胎肩处。然而，轮胎12在中心线处和在胎肩处的磨损率之间的差异通常取决于轮胎构造数据50，包括轮胎印迹形状因子（FSF）、模具设计落差（mold design drop）、轮胎带束/缓冲层角度和/或覆面材料。因此，来自轮胎构造数据库44的轮胎构造数据50被输入到反标准化滤波器64中，并且与来自传感器单元26的中心线长度测量值28结合使用以估计胎肩处的长度，胎肩可能是胎面20的最快磨损部分。
反标准化滤波器64生成标准化的印迹长度66。由于轮胎12的中心线长度28也可能受到车辆负载的影响，因此必须考虑并消除负载对标准化的印迹长度66的影响。为了消除负载对标准化的印迹长度66的影响，访问历史印迹测量数据库68。历史印迹测量数据库68与处理器36进行电子通信并且可存储在处理器上，并且包含印迹测量值70的历史日志。标准化的印迹长度66与历史日志70相关并且取值的平均值。
将这些值的平均值应用于时间过滤器72。时间过滤器72是应用用于提取轮胎特性的变化的方法100的步骤的模块，下文将更详细地对其进行描述。时间过滤器72产生轮胎12的规则化的印迹长度74。规则化的印迹长度74被输入到预测模型76中，该预测模型应用非线性回归模型以生成轮胎12的估计的磨损状态54。
参考图4至图6，用于提取轮胎特性的变化的方法100通过考虑并提取在轮胎12的寿命期间轮胎特性的变化来提高间接估计***（诸如，磨损估计***10）的准确性。轮胎特性（诸如，轮胎充气压力38、轮胎温度40、胎面深度和道路状况）在轮胎12的寿命期间变化。这些特性受到不止一个因素的影响。
例如，如图4中所示，测试证实轮胎12的制动刚度102（其是轮胎刚度的量度）随轮胎磨损或胎面深度（以104指示）而变化。轮胎12的制动刚度102也随其他操作状况（诸如，环境温度106、路面状况108和充气压力38）而变化。图5示出了这些特性中的每个随时间112的变化如何影响制动刚度102。除了轮胎磨损或胎面深度104、环境温度106、路面状况108和充气压力38影响轮胎12的制动刚度102之外，随时间112的随机变化114也可影响制动刚度。
轮胎12的特性随时间112的这样的变化使预测模型易受偏差和/或方差的影响。用于提取轮胎特性的变化的方法100通过使用加性时间序列来对在时间尺度之后的轮胎特性的这样的变化进行建模。如上文所描述的，轮胎特性包括轮胎充气压力38、轮胎温度40、环境温度106、胎面深度104、路面状况108等。为了方便起见，将以轮胎特性120指代，所理解的是，这样的指代包括这些特性。
特别地参考图6，方法100包括步骤150，该步骤是从轮胎12和/或车辆14上的传感器提取相关的轮胎特性。例如，处理器116可安装在车辆14或轮胎12上，该处理器从传感器单元26（图1）接收某些轮胎特性120，诸如充气压力38和轮胎温度40。处理器116还可从安装在轮胎上的传感器、安装在车辆上的传感器和/或车辆CAN总线接收诸如环境温度106和路面状况108之类的特性120。为了执行提取，处理器116执行数据分析工具，该数据分析工具从（一个或多个）传感器和/或CAN总线中检索所选择的特性120。
处理器116包括天线118或与天线118进行电子通信，该天线提供所选择的特性120到远程处理器（诸如，基于云的服务器122中的处理器）的传输（步骤152）。基于云的服务器122包括所提取的轮胎特性120的历史数据日志124，或者与所提取的轮胎特性120的历史数据日志124通信。在步骤154处提供特性120在历史数据日志124中的存储。步骤154可选地包括用上下文信息（contextual information）扩充历史数据日志124，所述上下文信息诸如天气、道路不平整度和道路拓扑数据。
接下来，在步骤156中，选择感兴趣的一个或多个轮胎特性120，并且将时间序列分解模型126应用于来自历史数据日志124的数据。时间序列分解模型126从所选择的感兴趣的（一个或多个）轮胎特性120中的潜在趋势来描绘或分离出外来输入或数据。
然后，将学习模型128应用于所选择的感兴趣的（一个或多个）轮胎特性120中的潜在趋势（步骤158）。学习模型128可以是机器学习模型、深度学习模型或统计模型，并且对感兴趣的（一个或多个）轮胎特性120和待预测的轮胎12的状况（诸如，轮胎磨损状态或轮胎负载）之间的关系进行建模。学习模型128在步骤160处输出预测值130。预测值130是已被滤波以消除由于随时间影响轮胎12的因素而引起的偏差的值，且因此是准确性提高的值。
在图4和图5中所示的磨损状态估计***10的示例中，时间过滤器72执行步骤154和156，从而输出规则化的印迹长度74。规则化的印迹长度74被输入到预测模型76中以执行步骤158和160来生成预测值130，该预测值是轮胎12的估计的磨损状态54。
返回到图6，取决于如何采用用于提取轮胎特性的变化的方法100，可在步骤162中通过天线132将预测值130传输到一个或多个目的地。例如，预测值130可被传输到服务中心或车队管理器134。附加地，或者作为替代方案，预测值130可被传输到车辆14的用户136可访问的显示装置，诸如智能手机。而且，或者作为另一替代方案，预测值130可被传输到车辆14的电子控制单元138和/或车辆控制***（诸如，制动***和/或悬架***），以提高这样的***的性能。
以这种方式，用于提取轮胎特性的变化的方法100通过考虑并提取在轮胎12的寿命期间的轮胎特性的变化来提高间接估计***的准确性。
将理解的是，在不影响本发明的整体构思或操作的情况下，可变更或重新布置用于提取轮胎特性的变化的上述方法100的步骤和伴随的结构，或者省略或添加本领域技术人员已知的部件或步骤。例如，在不影响本发明的整体构思或操作的情况下，电子通信可通过有线连接或无线通信进行。这样的无线通信包括射频（RF）和Bluetooth®通信。另外，在不影响本发明的整体构思或操作的情况下，可采用除上文所描述且本领域技术人员已知的那些轮胎特性和轮胎状况以外的轮胎特性和轮胎状况。
已参考优选实施例描述了本发明。在阅读和理解本说明书时，其他人将想到潜在的修改和变更。将理解的是，所有这样的修改和变更都包括在如所附权利要求书或其等同物中陈述的本发明的范围中。

Claims (10)

1.一种用于提取支撑车辆的轮胎的特性变化的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
从安装在所述轮胎上的至少一个传感器提取所选择的轮胎特性；
将所述所选择的轮胎特性传输到远程处理器；
将所述所选择的轮胎特性存储在与所述远程处理器通信的历史数据日志中；
选择至少一个感兴趣的轮胎特性；
将时间序列分解模型应用于来自所述历史数据日志的数据，以根据所选择的感兴趣的轮胎特性中的潜在趋势来描绘外来输入；
将学习模型应用于所选择的感兴趣的轮胎特性中的所述潜在趋势，以对所选择的感兴趣的轮胎特性和所述轮胎的状况之间的关系进行建模；以及
从所述学习模型输出所述轮胎的状况的预测值。
2.根据权利要求1所述的用于提取支撑车辆的轮胎的特性变化的方法，其特征在于，从安装在所述轮胎上的至少一个传感器提取轮胎特性的所述步骤包括以下步骤：
将处理器安装在所述车辆和所述轮胎中的至少一个上；
将轮胎特性从安装在所述轮胎上的传感器单元接收在安装在所述车辆和所述轮胎中的至少一个上的所述处理器中；以及
在安装在所述车辆和所述轮胎中的至少一个上的所述处理器上执行数据分析工具以检索所述所选择的特性。
3.根据权利要求1所述的用于提取支撑车辆的轮胎的特性变化的方法，其特征在于，所述方法还包括以下步骤：从安装在所述车辆上的传感器提取所选择的轮胎特性。
4.根据权利要求1所述的用于提取支撑车辆的轮胎的特性变化的方法，其特征在于，所述方法还包括以下步骤：从车辆CAN总线提取所选择的轮胎特性。
5.根据权利要求1所述的用于提取支撑车辆的轮胎的特性变化的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：用上下文信息扩充所述历史数据日志，所述上下文信息包括天气、道路不平整度和道路拓扑数据中的至少一个。
6.根据权利要求1所述的用于提取支撑车辆的轮胎的特性变化的方法，其特征在于，所述深度学习模型包括机器学习模型、深度学习模型和统计模型中的至少一个。
7.根据权利要求1所述的用于提取支撑车辆的轮胎的特性变化的方法，其特征在于，所述轮胎的状况包括所述轮胎的磨损状态和所述轮胎的负载中的至少一个。
8.根据权利要求1所述的用于提取支撑车辆的轮胎的特性变化的方法，其特征在于，所述方法还包括以下步骤：将所述预测值传输到服务中心和车队管理器中的至少一个。
9.根据权利要求1所述的用于提取支撑车辆的轮胎的特性变化的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：将所述预测值传输到所述车辆的用户可访问的显示装置。
10.根据权利要求1所述的用于提取支撑车辆的轮胎的特性变化的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：将所述预测值传输到所述车辆的电子控制单元和车辆控制***中的至少一个。
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