本发明专利技术公开了一种轮胎磨损度检测计算系统，涉及轮胎磨损度检测技术领域，包括参数优化单元、检测模型构建单元、轮胎磨损检测单元和可视化单元，轮胎数据采集单元，所述轮胎数据采集单元用于采集轮胎数据，轮胎数据包括轮胎内部温度、轮胎胎压和轮胎运行过程中三轴加速度，三轴加速度包括X、Y和Z轴加速度，数据预处理单元，所述数据预处理单元对轮胎数据采集单元传输的轮胎数据进行接收，并通过滤波方法对轮胎数据进行预处理。本发明专利技术能够采集轮胎内部温度、轮胎胎压和三轴加速度等数据，并通过特征提取和训练模型的方式，实现对轮胎磨损度的实时监测，从而有助于及时发现轮胎磨损情况，提高车辆行驶安全性。
1、汽车轮胎是装在汽车车轮上的圆形橡胶制品，用于与地面接触并提供牵引力、支撑重量和减震效果，轮胎通过气压和结构设计，能够支撑汽车的重量，将重力均匀地传递到地面，保证车辆的稳定性和操控性；
2、传统轮胎磨损度检测计算系统可能无法实时采集轮胎内部温度、轮胎胎压和三轴加速度等数据，导致监测结果的准确性和及时性受到限制，传统轮胎磨损度检测计算系统在特征提取和模型训练方面可能存在较低的精度，由于特征提取方法和模型设计的局限性，可能无法准确提取轮胎磨损度的关键特征或无法建立精确的预测模型，导致检测结果的准确性受到影响，在传统轮胎磨损度检测计算系统中，参数的调优常常需要人工进行试错或经验性调整，这可能会导致调优过程耗时繁琐，并且无法保证找到最优参数配置，传统轮胎磨损度检测计算系统可能缺乏可视化展示功能，无法将轮胎磨损度以直观的方式展示给驾驶员，使其无法及时了解轮胎状况并采取相应措施，传统轮胎磨损度检测计算系统可能无法实现对四个轮胎磨损度的实时监测和预警，驾驶员无法随时掌握轮胎的状况，从而可能错过及时修理或更换的时机，增加了事故的风险。
>3、轮胎数据采集单元，所述轮胎数据采集单元用于采集轮胎数据，轮胎数据包括轮胎内部温度、轮胎胎压和轮胎运行过程中三轴加速度，三轴加速度包括x、y和z轴加速度，并将采集的轮胎数据传输至数据预处理单元；4、数据预处理单元，所述数据预处理单元对轮胎数据采集单元传输的轮胎数据进行接收，并通过滤波方法对轮胎数据进行预处理，且将预处理后的轮胎数据中的三轴加速度传输至特征提取单元，且将预处理后的轮胎数据中的轮胎内部温度和轮胎胎压训练集构建单元；
5、特征提取单元，所述特征提取单元对数据预处理单元传输的预处理后的轮胎数据进行接收，并根据轮胎数据中的三轴加速度和采样点构建三轴加速度的波形图，其中波形图的横坐标表示采样点，纵坐标表示三轴加速度，提取z轴波形波谷中的波谷宽度作为第一特征参数，提取z轴波形波谷中的波谷面积作为第二特征参数，提取y轴波形波峰的纵坐标作为第三特征参数，提取y轴波形波峰和波谷之间距离作为第四特征参数，并将提取的第一、第二、第三和第四特征参数传输至训练集构建单元；
6、训练集构建单元，所述训练集构建单元对数据预处理单元传输的预处理后的轮胎数据中的轮胎内部温度和轮胎胎压和特征提取单元传输的第一、第二、第三和第四特征参数进行接收，并根据接收的数据构建训练集向量，并在训练集向量中的添加校验位，且将构建完成的训练集向量传输至参数优化单元。
7、优选的，所述参数优化单元对训练集构建单元传输的训练集向量和检测模型构建单元传输的rbf神经网络预测模型进行接收，并通过粒子群优化算法基于rbf神经网络预测模型对训练集向量进行优化，并将优化后的训练集向量传输至检测模型构建单元；
8、所述检测模型构建单元用于构建rbf神经网络预测模型，且将构建的rbf神经网络预测模型传输至参数优化单元，并对参数优化单元传输的优化后的训练集向量进行接收，利用高斯函数激活rbf神经网络预测模型，并基于优化后的训练集向量对激活后的rbf神经网络预测模型进行训练，以获得训练好的rbf神经网络预测模型，将获得的训练好的rbf神经网络预测模型传输至轮胎磨损检测单元，高斯函数具体为：
9、
10、其中，表示高斯函数，cj表示隐含层的数据中心，表示数据宽度。
11、优选的，所述轮胎磨损检测单元对检测模型构建单元传输的训练好的rbf神经网络预测模型进行接收，调用实时轮胎数据输入值训练好的rbf神经网络预测模型中，通过训练好的rbf神经网络预测模型输出轮胎实时磨损度，且将输出的轮胎实时磨损度传输至可视化单元；
12、所述可视化单元对轮胎磨损检测单元传输的轮胎实时磨损度进行接收，并通过web技术在用户智能显示终端中显示汽车四个轮胎的实时磨损度。
13、优选的，所述轮胎数据采集单元包括温度和胎压采集模块和三轴加速度采集模块；
14、所述温度和胎压采集模块通过将温度和胎压集成传感器安装在轮胎内壁采集轮胎内部温度和轮胎胎压；
15、所述三轴加速度采集模块通过将加速度传感器安装在轮胎内壁采集轮胎运行过程中三轴加速度。
16、优选的，所述滤波方法包括以下步骤：
17、a1、根据二维峰值搜索方法，估计分数阶傅里叶变换的阶次p和对应频率u；
18、a2、对采集信号x(t)进行分数阶傅里叶变换，所述分数阶傅里叶变换公式如下：
19、xp(u)＝yp(u)+np(u)
20、其中，xp(u)表示采集到的信号的p阶分数阶傅里叶变换，yp(u)表示正常信号y(t)的p阶分数阶傅里叶变换，np(u)表示噪声信号n(t)的p阶分数阶傅里叶变换；
21、a3、通过如下公式将采集信号x(t)中能量聚集最高的尖峰进行遮隔处理：
22、xp(u)＝xp(u)·c(u)＝yp(u)·c(u)+np(u)·c(u)
23、其中，c(u)表示分数阶傅里叶变换域中以u为中心的带通滤波器；
24、a4、将经过滤波去噪处理后的分数阶傅里叶变换域信号进行p阶分数阶傅里叶反变换，以获得去噪的采集信号xout(t)。
25、优选的，所述第一特征参数用于描述轮胎触地后，产生的反向作用力作用于轮胎的时间长度，所述第二特征参数用于描述轮胎触地后，产生的反向作用力作用于轮胎的能量大小，所述第三特征参数用于描述轮胎触地后，加速度的最大差值，所述第四特征参数用于描述轮胎触地后，两段冲击加速度峰值之间的时间差。
26、优选的，所述粒子群优化算法包括以下步骤：
27、b1、对粒子的位置和速度进行初始化，随机生成初始位置和速度；
28、b2、通过粒子更新公式进行粒子的位置和速度更新，所述粒子更新公式如下：
29、vi+1ii＝ωviii+c1·r1·(pbest ii-present ii)+c2·r2·(gbest ii-presentii)
30、xi+1＝xi+vi+1
31、其中，vi+1ii表示粒子更新式，ω表示粒子的惯性权重，viii表示粒子的速度，c1和c2表示学习因子，r1和r2表示随机数，pbestii表示粒子目前的位置，preentii表示全局极值，gbest表示个体极值，xi+1表示粒子在第i次迭代时的位置，vi+1表示粒子在第i+1次迭代时的速度；
32、b3、基于粒子更新式设置参数优化模型，所述参数优化本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种轮胎磨损度检测计算系统，包括参数优化单元(5)、检测模型构建单元(6)、轮胎磨损检测单元(7)和可视化单元(8)，其特征在于：
2.根据权利要求1所述的一种轮胎磨损度检测计算系统，其特征在于：所述参数优化单元(5)对训练集构建单元(4)传输的训练集向量和检测模型构建单元(6)传输的RBF神经网络预测模型进行接收，并通过粒子群优化算法基于RBF神经网络预测模型对训练集向量进行优化，并将优化后的训练集向量传输至检测模型构建单元(6)；
3.根据权利要求2所述的一种轮胎磨损度检测计算系统，其特征在于：所述轮胎磨损检测单元(7)对检测模型构建单元(6)传输的训练好的RBF神经网络预测模型进行接收，调用实时轮胎数据输入值训练好的RBF神经网络预测模型中，通过训练好的RBF神经网络预测模型输出轮胎实时磨损度，且将输出的轮胎实时磨损度传输至可视化单元(8)；
4.根据权利要求1所述的一种轮胎磨损度检测计算系统，其特征在于：所述轮胎数据采集单元(1)包括温度和胎压采集模块(101)和三轴加速度采集模块(102)；
5.根据权利要求1所述的一种轮胎磨损度检测计算系统，其特征在于：所述滤波方法包括以下步骤：
6.根据权利要求1所述的一种轮胎磨损度检测计算系统，其特征在于：所述第一特征参数用于描述轮胎触地后，产生的反向作用力作用于轮胎的时间长度，所述第二特征参数用于描述轮胎触地后，产生的反向作用力作用于轮胎的能量大小，所述第三特征参数用于描述轮胎触地后，加速度的最大差值，所述第四特征参数用于描述轮胎触地后，两段冲击加速度峰值之间的时间差。
7.根据权利要求1所述的一种轮胎磨损度检测计算系统，其特征在于：所述粒子群优化算法包括以下步骤：
8.根据权利要求1所述的一种轮胎磨损度检测计算系统，其特征在于：所述步骤B5中，计算粒子适应度包括以下步骤：
9.根据权利要求1所述的一种轮胎磨损度检测计算系统，其特征在于：所述RBF神经网络预测模型采用三层前馈神经网络，第一层为输入层，由信号源结点组成，第二层为隐含层，且隐含层的激活函数采用径向基函数，第三层为输出层，隐含层和输出层之间采用线性激活函数，且RBF神经网络预测模型的输入矢量为7个，隐含层有h个，输出矢量为1个。
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【技术特征摘要】
1.一种轮胎磨损度检测计算系统，包括参数优化单元(5)、检测模型构建单元(6)、轮胎磨损检测单元(7)和可视化单元(8)，其特征在于：
2.根据权利要求1所述的一种轮胎磨损度检测计算系统，其特征在于：所述参数优化单元(5)对训练集构建单元(4)传输的训练集向量和检测模型构建单元(6)传输的rbf神经网络预测模型进行接收，并通过粒子群优化算法基于rbf神经网络预测模型对训练集向量进行优化，并将优化后的训练集向量传输至检测模型构建单元(6)；
3.根据权利要求2所述的一种轮胎磨损度检测计算系统，其特征在于：所述轮胎磨损检测单元(7)对检测模型构建单元(6)传输的训练好的rbf神经网络预测模型进行接收，调用实时轮胎数据输入值训练好的rbf神经网络预测模型中，通过训练好的rbf神经网络预测模型输出轮胎实时磨损度，且将输出的轮胎实时磨损度传输至可视化单元(8)；
4.根据权利要求1所述的一种轮胎磨损度检测计算系统，其特征在于：所述轮胎数据采集单元(1)包括温度和胎压采集模块(101)和三轴加速度采集模块(102)；
5.根据权利要求1...
【专利技术属性】
技术研发人员：冯竞祥，罗瑜清，陈柱亨，
申请(专利权)人：佛山职业技术学院，
类型：发明
国别省市：
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