新能源汽车轮胎寿命的预测方法、装置及计算机设备制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种新能源汽车轮胎寿命的预测方法、装置及计算机设备，属于新能源汽车轮胎监测技术领域，方法包括以下步骤：建立轮胎剩余寿命里程模型；获取对轮胎在试验台架上施加不同的磨损值时轮胎对应轮胎寿命里程数,形成磨损数据集和里程数据集；根据磨损数据集和里程数据集求解模型中常数值，并绘制z

【技术实现步骤摘要】
新能源汽车轮胎寿命的预测方法、装置及计算机设备


[0001]本专利技术涉及一种新能源汽车轮胎寿命的预测方法、装置及计算机设备，属于新能源汽车轮胎监测


技术介绍

[0002]轮胎是汽车重要的动力传输部件，并直接影响着汽车行驶的安全。新能源汽车在低速起步阶段又具有高扭矩的特点，所以，轮胎磨损会大幅增加。在用户驾驶车辆的日常中，应当能够及时了解轮胎的磨损情况，以便及时更换轮胎，防止因为轮胎故障造成交通事故。但是，多数用户往往不了解轮胎特性，或者驾驶经验比较匮乏，因此无法准确判断轮胎磨损情况。
[0003]目前，轮胎磨损的检测大多通过机械检测的方式，利用机械探针对待测轮胎进行扫描完成检测，但这种方式只能在用户将车辆送去维修保养等场景下适用，检测效率低，用户无法实时获知轮胎当前的磨损状态。
[0004]GB/T32960《电动汽车远程服务与管理系统技术规范》规定新能源汽车终端采集车速、挡位、刹车、加速踏板等信息传送至企业云平台和新能源汽车国家监管平台。但是，目前还没有基于云端平台预测轮胎寿命的技术出现。

技术实现思路

[0005]为了解决上述问题，本专利技术提出了一种新能源汽车轮胎寿命的预测方法、装置及计算机设备，能够实时获知新能源汽车轮胎当前的磨损状态，评估新能源汽车轮胎的寿命值，为新能源汽车客户提供轮胎安全预警。
[0006]本专利技术解决其技术问题采取的技术方案是：
[0007]第一方面，本专利技术实施例提供的一种新能源汽车轮胎寿命的预测方法，包括以下步骤：/>[0008]建立轮胎剩余寿命里程模型：
[0009][0010]其中，z为磨损值，m为轮胎剩余寿命里程，t为轮胎使用的年数；A、N和C都为常数，A为良好铺装路面上轮胎磨损值，N和C为拟合常数；
[0011]获取对同一型号轮胎在试验台架上施加不同的磨损z
i
时轮胎对应轮胎寿命里程m
i
,形成磨损数据集z＝{z
i
}和里程数据集m＝{m
i
}，i＝1,2,3
…………
n；
[0012]根据磨损数据集z和里程数据集m求解A、N、C的常数值，并绘制z
‑
m曲线；
[0013]获取新能源汽车行驶大数据、地图道路大数据、天气大数据，分别提取对轮胎磨损有影响的指征并进行量化处理，得出不同驾驶程度、不同道路情况、不同天气条件下的磨损加权数据；
[0014]从云端平台获取各时间段内的行驶里程和轮胎使用年限数据，由公式(1)和磨损
加权数据代入轮胎剩余寿命系数计算公式，即可得到轮胎剩余寿命系数。
[0015]作为本实施例一种可能的实现方式，所述轮胎剩余寿命系数计算公式为：
[0016][0017]其中，f为轮胎剩余寿命系数，即f＝1时，表明轮胎全新；f＝0时，轮胎寿命用尽，提示更换轮胎；为同一轮胎在一个时间段的行驶里程，为z
‑
m曲线中对应的m值，z为磨损，为此段行驶环境数总加权系数，K1、K2、K3分别为不同驾驶程度、不同道路情况、不同天气条件下的驾驶激烈程度加权系数、道路加权系数和环境加权系数，其中
[0018][0019]作为本实施例一种可能的实现方式，所述根据磨损数据集z和里程数据集m求解A、N、C的常数值，包括：
[0020]对同一型号轮胎，不考虑时间t的影响时，轮胎剩余寿命里程模型简化为:
[0021](z
‑
A)
N
m＝C
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)
[0022]对公式(3)取对数，可得：
[0023]N
·
lg(z
‑
A)+lgm＝lgC
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(4)
[0024]令x＝lg(z
‑
A),y＝lgm,z＝lgC,b＝
‑
N,可得：
[0025]y＝z+bx
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(5)
[0026]由最小二乘法可得：
[0027][0028]线性相关系数R的平方为：
[0029][0030]其中，x
i
＝lg(z
i
‑
A)，y
i
＝lgm
i
，，
[0031]将公式(7)中的表达式看作关于A的函数，令：
[0032][0033]即有：
[0034][0035][0036][0037]其中，
[0038]将公式(10)和(11)代入公式(9)可得关于A的等式：
[0039][0040]求解非线性方程F(A)＝0便可得A，进一步将A带入公式(7)可得a和b，则有：
[0041][0042]作为本实施例一种可能的实现方式，所述新能源汽车行驶大数据包括车重、车速、挡位、加速和刹车，所述地图道路大数据包括道路等级和路面条件，所述天气大数据包括紫外线光照时间、气温和停放位置。
[0043]作为本实施例一种可能的实现方式，所述分别提取对轮胎磨损有影响的指征并进行量化处理，得出不同驾驶程度、不同道路情况、不同天气条件下的磨损加权数据，包括：
[0044]从云端大数据中获取新能源汽车行驶大数据、地图道路大数据、天气大数据；
[0045]分别提取对轮胎磨损有影响的指征，并进行数据处理进行量化；
[0046]对特征值进行排序分组；
[0047]进行磨损分组测试，获得各组磨损值；
[0048]进行对比量化，把车辆量化指征的中位数设置为标准组，将标准组的磨损值设为1，将其他组磨损值与标准组的磨损值对比，即可得出不同驾驶程度、不同道路情况、不同天气条件下的磨损加权数据。
[0049]第二方面，本专利技术实施例提供的一种新能源汽车轮胎寿命的预测装置，包括：
[0050]模型建立模块，用于建立轮胎剩余寿命里程模型：
[0051][0052]其中，z为磨损值，m为轮胎剩余寿命里程，t为轮胎使用的年数；A、N和C都为常数，A为良好铺装路面上轮胎磨损值，N和C为拟合常数；
[0053]数据获取模块，用于获取对同一型号轮胎在试验台架上施加不同的磨损z
i
时轮胎对应轮胎寿命里程m
i
,形成磨损数据集z＝{z
i
}和里程数据集m＝{m
i
}，i＝1,2,3
…………
n；
[0054]常数计算模块，用于根据磨损数据集z和里程数据集m求解A、N、C的常数值，并绘制z
‑
m曲线；
[0055]加权计算模块，用于获取新能源汽车行驶大数据、地图道路大数据、天气大数据，分别提取对轮胎磨损有影响的指征并进行量化处理，得出不同驾驶程度、不同道路本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种新能源汽车轮胎寿命的预测方法，其特征在于，包括以下步骤：建立轮胎剩余寿命里程模型：其中，z为磨损值，m为轮胎剩余寿命里程，t为轮胎使用的年数；A、N和C都为常数，A为良好铺装路面上轮胎磨损值，N和C为拟合常数；获取对同一型号轮胎在试验台架上施加不同的磨损z
i
时轮胎对应轮胎寿命里程m
i
,形成磨损数据集z＝{z
i
}和里程数据集m＝{m
i
}，i＝1,2,3
…………
n；根据磨损数据集z和里程数据集m求解A、N、C的常数值，并绘制z
‑
m曲线；获取新能源汽车行驶大数据、地图道路大数据、天气大数据，分别提取对轮胎磨损有影响的指征并进行量化处理，得出不同驾驶程度、不同道路情况、不同天气条件下的磨损加权数据；从云端平台获取各时间段内的行驶里程和轮胎使用年限数据，由公式(1)和磨损加权数据代入轮胎剩余寿命系数计算公式，即可得到轮胎剩余寿命系数。2.根据权利要求1所述的新能源汽车轮胎寿命的预测方法，其特征在于，所述轮胎剩余寿命系数计算公式为：其中，f为轮胎剩余寿命系数；为同一轮胎在一个时间段的行驶里程，为z
‑
m曲线中对应的m值，z为磨损，为此段行驶环境数总加权系数，K1、K2、K3分别为不同驾驶程度、不同道路情况、不同天气条件下的驾驶激烈程度加权系数、道路加权系数和环境加权系数，其中3.根据权利要求1所述的新能源汽车轮胎寿命的预测方法，其特征在于，所述根据磨损数据集z和里程数据集m求解A、N、C的常数值，包括：对同一型号轮胎，不考虑时间t的影响时，轮胎剩余寿命里程模型简化为:(z
‑
A)
N
m＝C
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)对公式(3)取对数，可得：N
·
lg(z
‑
A)+lgm＝lgC
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(4)令x＝lg(z
‑
A),y＝lgm,z＝lgC,b＝
‑
N,可得：y＝z+bx
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(5)由最小二乘法可得：线性相关系数R的平方为：
其中，x
i
＝lg(z
i
‑
A)，y
i
＝lgm
i
，，将公式(7)中的表达式看作关于A的函数，令：即有：即有：即有：其中，将公式(10)和(11)代入公式(9)可得关于A的等式：求解非线性方程F(A)＝0便可得A，进一步将A带入公式(7)可得a和b，则有：4.根据权利要求1所述的新能源汽车轮胎寿命的预测方法，其特征在于，所述新能源汽车行驶大数据包括车重、车速、挡位、加速和刹车，所述地图道路大数据包括道路等级和路面条件，所述天气大数据包括紫外线光照时间、气温和停放位置。5.根据权利要求1
‑
4任意一项所述的新能源汽车轮胎寿命...

【专利技术属性】
技术研发人员：段慧清，赵宪华，唐静雅，李加峰，刘瑞峰，
申请(专利权)人：北京理工大学前沿技术研究院，
类型：发明
国别省市：