一种汽车行驶中轮胎安全状况的评判方法-山东亚星游戏官网机床有限公司

专利名称：：一种汽车行驶中轮胎安全状况的评判方法
技术领域：
：本发明涉及一种能够根据汽车轮胎状态参数判断轮胎安全状况的方法，属测量
技术领域：
。轮胎在车辆行驶过程中爆裂是诱发交通事故的重要原因之一。统计数据表明，交通事故中，因轮胎故障而引发的事故约占70%以上，其中轮胎爆裂事故占到了轮胎事故总量的约80%。因此，对车辆轮胎状况进行实时监测和判断，以便及时更换危险轮胎，对预防轮胎爆裂，减少交通事故具有十分重要的意义。传统轮胎监测技术大多只考虑胎温和胎压参数，而忽略了两者变化率对轮胎状况及相应措施的影响，其轮胎监测方法通常采用预置胎温、胎压门限阈值的方法，安全状态的经典集合为{"危险"，"不危险"h忽视了对中间过渡状态的考虑，仅在监控参数达到或超出预设门限值时报警。其最大缺点是"硬门限临界预警难以可靠实现"，这是因为当胎温或胎压状况处于预警临界状态(非常接近但未达到阈值)或正在以较高速度趋近临界状态时系统不报警，但此时轮胎险情已经很大。大量事实证明，由此而引发的险情漏报严重地威胁着汽车司乘人员的生命与财产安全。
发明内容本发明的目的在于克服现有技术的不足、提供一种能够根据多个参数进行智能推理，综合判断轮胎安全性的汽车行驶中轮胎安全状况的评判方法。本发明所述问题是以下述技术方案实现的—种汽车行驶中轮胎安全状况的评判方法，它以胎温T(t)、胎压P(t)以及两者的变化率T'(t)和P'(t)为输入参数，首先将四维输入参数进行论域调整和�：恚缓蠼心：评�、去�：扑愫蚼ax(最大)数据融合，即可得到爆裂概率的清晰量d，最后根据轮胎爆裂概率的清晰量d判断轮胎的安全状态，其具体步骤如下①论域调整论域调整后的胎温1\、胎压&、胎温变化率1\'、胎压变化率P/分别为其中，1Y为T(t)的论域低限值，TH为T(t)的论域高限值；kT(t)为T(t)的论域调
背景技术：
：整因子A为P(t)的论域低限值，PH为P(t)的论域高限值;kp("为P(t)的论域调整因子；T'^为T'(t)的论域低限值，T'H为T'(t)的论域高限值；kT,(。为T'(t)的论域调整因子；P'^为P'(t)的论域低限值，P'H为P'(t)的论域高限值；kp,(t)为P'(t)的论域调整因子；int为取整运算；②、�：裈T通过�：套：镅员淞縏的�：蟜，此处采用三角隶属函数法，将f的隶属函数构造为Af(y;)=0，I7:,.-7>|>o>1_造为式中，参数TT*为TT的统计均值，oT>0为标准差，三角形底边长度为2oT，则fn),//f(ry2),A,//f(r7.)}式中，TT1，TT2，A，TTn对应TT在(TT*_。t)至IJ(TT*+oT)区间内的所有取值；采用三角隶属函数法，对PT�：媚：镅员淞縋的�：稀罚淞ナ艉筼，I/v-/V|>o>数构造为式中，参数P/为PT的均值，oP>o为标准差，三角形底边长度为2Qp，则式中，PT1，PT2，A，PTm对应PT在(PT*_。p)至IJ(PT*+op)区间内的所有取值；采用三角隶属函数法，对T/�：媚：镅员淞縏'的�：蟜'，其隶属函〃f.(7;:)='It;:_r7:17:,:-r7*|>ov.式中，参数T'/为T/的均值，oT,X)为标准差，三角形底边长度为2。T,，则f',U,(7;:2)，A,〃f,(rr/)}式中，T'T1，T'T2，A，T'n对应T/在(T'/-oT,)至lj(T'T*+oT,)区间内的所有取值；采用三角隶属函数法，对P/�：媚：镅员淞縋'的�：稀�'，其隶属函数构造为o,i-/V*i>o>,卜1d1,(尸;)=式中，参数P'/为P/的均值，Op,X)为标准差，三角形底边长度为20p,，则尹={(《,),(p;2),a，(4)}式中，P'T1，P'T2，A，P'Tk对应P/在(P'T*-oT,)至"P'T*+oT,)区间内的所有取值；③、�：评�6将f和f'利用下面的蕴含表达式进行推理可得轮胎爆裂概率模糊语言值第一分量D工的对应�：峁鸄:/^(D,):^,[^(r)A(r)]AL^(r,r,A)v/^(r,r,A)vAv/^(r,:r,A)]式中~(r,r,d,)=气(r)a(r)v(d,)=i,2,a,附r其中mT为激活的规则条数，t、^和i^分别为第i条规则对应的各推理量论域分割�：辉駻={〃/3'(A》,/^(A,2),八'〃5,(A,J}式中，/^(A,),(i=1，2，A，h)为/^(A)对应于D!各模糊集的分量，h为推理结果中涉及的D工的�：鍪唤泛汀防孟旅娴脑毯泶锸浇型评砜傻寐痔ケ迅怕誓：镅灾档诙至緿2的对应�：峁鸄:〃&(D2^^,L^(巧a〃p,(F)]a[/^(A尸,A)v/^(尸,尸',D2)vAv〃^(A尸,Z)2)]式中(尸,尸',"2)=气COa(尸')v//(D2),ip=丄，2，A，mP其中mP为激活的规则条数，、、、和《,p分别为第ip条规则对应的各推理量论域分割�：槐碪A={/、("2,,),/^2("2'2),A,("2,)}式中，(A,')，(i'=1，2，A，h')为/^("2)对应于D2各�：姆至浚琱'为推理结果中涉及的D2的模糊集个数；、去�：怂阌雖ax(最大)数据融合通过下式进行去模糊化运算可得5,对应的爆裂概率分量&《=-其中，h为推理结果中涉及的&�：指畹哪：鍪籨/为第i个模糊集的中心，y,i(d》为该模糊集对应的结果隶属度/^,("V)的最大值；通过下式进行去�：怂憧傻肁对应的爆裂概率分量d2》亂(《》其中，h'为推理结果中涉及的d2�：指畹哪：鍪籨2j为第j个模糊集的中心，ymaxj(d2)为该�：杂Φ慕峁ナ舳�/^(A,.,)的最大值；对dpd2按下式进行数据融合计算得轮胎爆裂概率d:⑤判断轮胎安全状况爆裂概率清晰值d为轮胎爆裂可能性的大�。淙≈捣段�0%-100%，根据d值可以直接判断出当前时刻轮胎的安全状况d值越大，轮胎爆裂可能性越大。本发明基于�：砺劢⒘似德痔グ踩刺闹悄芘卸戏椒ǎ醋匀死嘧ḿ业南妊橹度谌氲搅寺痔ゼ嗫叵低�(TPMS)中，为轮胎监测增加了智能性。本方法将轮胎监测参数拓展到了胎压、胎温、两者变化率和爆裂概率的多维空间，�：砺鄣囊胛痈旧辖饩龃臣嗖饧际�"硬门限临界预警难以可靠实现"的弊端提供了一条可行途径。本发明建立的判断方法不仅精度较高而且实用性很强，可对轮胎的安全状况进行快速而准确的判断，彻底杜绝轮胎爆裂重大事故的发生，大大降低了交通事故率。下面结合附图对本发明作进一步说明。图1是本发明的原理框图；图2是T(t)和P(t)的隶属函数图；图3是T'(t)和P'(t)的隶属函数图；图4是c^和4的隶属函数图；图5和图6是车辆半载条件下的测试结果；图7和图8是车辆满载条件下的测试结果；图9是�：评砉炭蛲�。文中各符号为T(t)、胎温；P(t)、胎压；T'(t)、胎温变化率；P'(t)、胎压变化率；!Y、T(t)的论域低限值；lH、T(t)的论域高限值；kT(t)、T(t)的论域调整因子；P。P(t)的论域低限值；P^P(t)的论域高限值；kp(t)、P(t)的论域调整因子；T'。T'(t)的论域低限惶；t'h、t'a)的论域高限值；kT,w、t'a)的论域调整因子；p'。p'a)的论域低限值，P'H、P'(t)的论域高限值；kp,(t)、P'(t)的论域调整因子；T/、TT的均值；OT、TT的标准差；PT*、PT的均值；OT、PT的标准差；T'T*、TT'的均值；O/、TT'的标准差；P'T*、PT'的均值；op,、PT'的标准差；T、胎温�：镅员淞浚籔、胎压�：镅员淞浚籘'、胎温变化率�：镅员淞浚籔'、胎压变化率模糊语言变量；f、T的�：希籡5、P的�：希籪'、T'的�：希弧�'、P'的�：希籇p轮胎爆裂概率�：镅灾档谝环至緼、轮胎爆裂概率�：镅灾档诙至浚籢、D工的对应模糊集结果；A、D2的对应模糊集结果；dp爆裂概率第一分量；4、爆裂概率第二分量；d、轮胎爆裂概率；PB(t)、t时刻的标准气压值；PSP12(t)、t时刻的SP12测量值；A、修正率；Tspl2(t)、SP12测量值；具体实施例方式本发明按如下步骤具体操作1、参数P(t)、P'(t)可通过多种方式获得，如可以通过有效滚动半径变化公式求得，或通过纵向刚度变化公式求得，等等，但其精度较低且约束条件苛刻，考虑到实况要求，基于内置传感器SP12的直接测量法，精度更高，可靠性更强。通过传感器SP12直接测得的胎压数据与标准气压值不完全相符，可通过(1)式进行转换<formula>formulaseeoriginaldocumentpage9</formula>其中PB(t)为t时刻的标准气压值；PSP12(t)为t时刻的SP12测量值。考虑到胎温数据对胎压的影响，可以通过(2)式对胎压作进一步修正，得到t时刻胎压P(t):<formula>formulaseeoriginaldocumentpage9</formula>其中A为修正率。对轮胎内压数据进行连续监测基础上，根据(3)式计算得到胎压变化率P'(t):2、参数T(t)、T'(t)的检测由SP12的内置温度传感器获得胎温数据时由于温度漂移的影响，测量值和实际温度有一定偏差，可通过式(4)进行补偿<formula>formulaseeoriginaldocumentpage9</formula>其中Tspl2(t)为SP12测量值；T(t)为温度实际值。基于温度参数序列，运用(5)式计算可得胎温变化率T'(t)<formula>formulaseeoriginaldocumentpage9</formula>3、�：ナ艉娜范：ナ艉糜谕瓿筛鞑问捌涠杂Φ哪：镅员淞恐涞淖�。据先验知识，对TT和PT统一构造量化论域为{0，1，2，3，4}，通过对应的�：ナ艉瓿上蚰：镅员淞縏、P的值集{LST，LER，MID，HER,HST}的映射，LST，LER，MID，HER,HST对应含义表示为"很低"、"较低"、"中"、"较高"和"很高"，TT和PT的隶属函数如图2所示。TT'和P/的量化论域统一构造为{_3，-2，-1，0，1，2，3}，通过对应的�：ナ艉瓿上蚰：镅员淞縏'、P'的值集{NB，NM，NS，ZE，PS，PM，PB}的映射，NB，NM，NS，ZE，PS，PM，PB对应含义为"负高"、"负中"、"负低"、"零"、"正低"、"正中"和"正高"，T/和P/的隶属函数如图3所示。爆裂概率分量4、4的论域均取为(%)，通过其�：ナ艉瓿捎肽：镅灾导瘂DZ，DL，DM，DH，DS}的映射，DZ，DL，DM，DH，DS分别表示含义为"很低"、"较低"、"中"、"较高"和"很高"，其隶属函数如图4所示。4、�：评砉嬖虻墓乖炝礁瞿：评砉痰耐评砉嬖蚬乖煳�1和表2所示。�：评砉嬖虮�1r'7NBNMNSZEPSPMPBLSTDZDZDZDZDZDZLERDZDZDZDZDZDMMIDDZDZDLDLDLDMDHHERDMDHDHDSDSHSTDMDHDSDSDSDS模糊推理规则表2尸，Z5-■-"NBNMNSZEPSPMPBLSTDSDSDSDSDSDHDMLERDSDSDSDHDHDMMIDDSDHDMDZDHDSHERDMDMDMDHDSHSTDSDHDHDSDSDSDS二、测试分析利用TPMS联机测试台环境进行了大量测试。测试参数以红旗7220轿车的185SR14型前轮轮胎、5.5JX14型轮辋环境为原型。半载195kg时，前轮200kPa;满载410kg时，前轮220士5kPa;冬季各增加20kPa。各参数及其论域取值如表3-表5所示。其中P。为轮胎标称压力值。表3T(t)，P(t)及其各论域取值/KPa(xi>fl)�：礫-18，-2，10，20]DZ10<table>tableseeoriginaldocumentpage11</column></row><table>表4T'(t)，P'(t)及其各论域取值<table>tableseeoriginaldocumentpage11</column></row><table>[(M05]表5d。d2及其各论域取值<table>tableseeoriginaldocumentpage11</column></row><table>100]下面是两种最为典型的测试情况(1)在半载(195kg)条件下，取胎压初值P(tO)二202kPa，胎温初值T(tO)=20°C，两者变化率控制在P'(t)=0.17kPa/s、T'(t)=0.2°C/s，测试结果如图5、图6所示。(2)在满载(410kg)条件下，取胎压初值P(tO)二256kPa，胎温初值T(tO)=85°C，两者变化率控制在P'(t)=-0.18kPa/s、T'(t)=-0.3°C/s，测结果如图7、图8所示。可以看出，判断方法在不同测试条件下均表现出了良好的性能，特别是在各临界预警区能很好的实现过渡状态的智能预警判决。判断方法对温度、压力及两者变化率的改变表现出了较高的响应实时性，反应速度较快，这也证明了本发明方法的科学性和准确性。参看图9，本方法的模糊推理过程是通过温度及其变化率测量单元和压力及其变化率测量单元得到胎温T(t)、胎压P(t)以及两者的变化率T'(t)和P'(t)。T(t)和T'(t)分别经过各自的论域调整与�：ピ：镅粤浚⒃诠嬖�135下进行推理后经计算最大值单元1和去�：ピ�1处理后生成爆裂概率分量;P(t)和P'(t)分别经过各自的论域调整与�：ピ：镅粤浚⒃诠嬖�1'35'下进行推理后经计算最大值单元2和去�：ピ�2处理后生成爆裂概率分量d2。将dpd2经过最大值融合单元融合生成爆裂概率d。在d输出之前先进行合理性判断，以来自求和单元1、求和单元2的推理求和结果中的最大值作为条件，当其大于0时，输出d作为最终结果；否则，输出预设常量值c(c的具体值可根据使用的具体条件进行设置)。权利要求一种汽车行驶中轮胎安全状况的评判方法，其特征是，它以胎温T(t)、胎压P(t)以及两者的变化率T′(t)和P′(t)为输入参数，首先将四维输入参数进行论域调整和�：恚缓蠼心：评�、去�：扑愫蚼ax数据融合，得到爆裂概率的清晰量d，最后根据轮胎爆裂概率的清晰量d判断轮胎的安全状态，其具体步骤如下①论域调整论域调整后的胎温TT、胎压PT、胎温变化率T′T、胎压变化率P′T分别为<mrow><msub><mi>T</mi><mi>T</mi></msub><mo>=</mo><mi>int</mi><mrow><mo>(</mo><msub><mi>k</mi><mrow><mi>T</mi><mrow><mo>(</mo><mi>t</mi><mo>)</mo></mrow></mrow></msub><mrow><mo>(</mo><mi>T</mi><mrow><mo>(</mo><mi>t</mi><mo>)</mo></mrow><mo>-</mo><mfrac><mrow><msub><mi>T</mi><mi>H</mi></msub><mo>-</mo><msub><mi>T</mi><mi>L</mi></msub></mrow><mn>2</mn></mfrac><mo>)</mo></mrow><mo>)</mo></mrow></mrow><mrow><msub><mi>P</mi><mi>T</mi></msub><mo>=</mo><mi>int</mi><mrow><mo>(</mo><msub><mi>k</mi><mrow><mi>P</mi><mrow><mo>(</mo><mi>t</mi><mo>)</mo></mrow></mrow></msub><mrow><mo>(</mo><mi>P</mi><mrow><mo>(</mo><mi>t</mi><mo>)</mo></mrow><mo>-</mo><mfrac><mrow><msub><mi>P</mi><mi>H</mi></msub><mo>-</mo><msub><mi>P</mi><mi>L</mi></msub></mrow><mn>2</mn></mfrac><mo>)</mo></mrow><mo>)</mo></mrow></mrow><mrow><msup><msub><mi>T</mi><mi>T</mi></msub><mo>′</mo></msup><mo>=</mo><mi>int</mi><mrow><mo>(</mo><msub><mi>k</mi><mrow><msup><mi>T</mi><mo>′</mo></msup><mrow><mo>(</mo><mi>t</mi><mo>)</mo></mrow></mrow></msub><mrow><mo>(</mo><msup><mi>T</mi><mo>′</mo></msup><mrow><mo>(</mo><mi>t</mi><mo>)</mo></mrow><mo>-</mo><mfrac><mrow><msubsup><mi>T</mi><mi>H</mi><mo>′</mo></msubsup><mo>-</mo><msubsup><mi>T</mi><mi>L</mi><mo>′</mo></msubsup></mrow><mn>2</mn></mfrac><mo>)</mo></mrow><mo>)</mo></mrow></mrow><mrow><msup><msub><mi>P</mi><mi>T</mi></msub><mo>′</mo></msup><mo>=</mo><mi>int</mi><mrow><mo>(</mo><msub><mi>k</mi><mrow><msup><mi>P</mi><mo>′</mo></msup><mrow><mo>(</mo><mi>t</mi><mo>)</mo></mrow></mrow></msub><mrow><mo>(</mo><msup><mi>P</mi><mo>′</mo></msup><mrow><mo>(</mo><mi>t</mi><mo>)</mo></mrow><mo>-</mo><mfrac><mrow><msubsup><mi>P</mi><mi>H</mi><mo>′</mo></msubsup><mo>-</mo><msubsup><mi>P</mi><mi>L</mi><mo>′</mo></msubsup></mrow><mn>2</mn></mfrac><mo>)</mo></mrow><mo>)</mo></mrow></mrow>其中，TL为T(t)的论域低限值，TH为T(t)的论域高限值；kT(t)为T(t)的论域调整因子；PL为P(t)的论域低限值，PH为P(t)的论域高限值；kP(t)为P(t)的论域调整因子；T′L为T′(t)的论域低限值，T′H为T′(t)的论域高限值；kT(t)为T′(t)的论域调整因子；P′L为P′(t)的论域低限值，P′H为P′(t)的论域高限值；kP(t)为P′(t)的论域调整因子；int为取整运算；②、�：裈T通过模糊化过程转化为�：镅员淞縏的�：洗舜Σ捎萌橇ナ艉ǎ牧ナ艉乖煳�<mrow><msub><mi>μ</mi><mover><mi>T</mi><mo>~</mo></mover></msub><mrow><mo>(</mo><msub><mi>T</mi><mi>T</mi></msub><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mfencedopen='{'close=''><mtable><mtr><mtd><mn>0</mn><mo>,</mo></mtd><mtd><mo>|</mo><msub><mi>T</mi><mi>T</mi></msub><mo>-</mo><msubsup><mi>T</mi><mi>T</mi><mo>*</mo></msubsup><mo>|</mo><mo>></mo><msub><mi>σ</mi><mi>T</mi></msub></mtd></mtr><mtr><mtd><mn>1</mn><mo>-</mo><mfrac><mrow><mo>|</mo><msub><mi>T</mi><mi>T</mi></msub><mo>-</mo><msubsup><mi>T</mi><mi>T</mi><mo>*</mo></msubsup><mo>|</mo></mrow><msub><mi>σ</mi><mi>T</mi></msub></mfrac><mo>,</mo></mtd><mtd><mo>|</mo><msub><mi>T</mi><mi>T</mi></msub><mo>-</mo><msubsup><mi>T</mi><mi>T</mi><mo>*</mo></msubsup><mo>|</mo><mo>≤</mo><msub><mi>σ</mi><mi>T</mi></msub></mtd></mtr></mtable></mfenced></mrow>式中，参数TT*为TT的统计均值，σT＞0为标准差，三角形底边长度为2σT，则<mrow><mover><mi>T</mi><mo>~</mo></mover><mo>=</mo><mo>{</mo><msub><mi>μ</mi><mover><mi>T</mi><mo>~</mo></mover></msub><mrow><mo>(</mo><msub><mi>T</mi><mrow><mi>T</mi><mn>1</mn></mrow></msub><mo>)</mo></mrow><mo>,</mo><msub><mi>μ</mi><mover><mi>T</mi><mo>~</mo></mover></msub><mrow><mo>(</mo><msub><mi>T</mi><mrow><mi>T</mi><mn>2</mn></mrow></msub><mo>)</mo></mrow><mo>,</mo><mi>Λ</mi><mo>,</mo><msub><mi>μ</mi><mover><mi>T</mi><mo>~</mo></mover></msub><mrow><mo>(</mo><msub><mi>T</mi><mi>Tn</mi></msub><mo>)</mo></mrow><mo>}</mo></mrow>式中，TT1，TT2，Λ，TTn对应TT在(TT*-σT)到(TT*+σT)区间内的所有取值；采用三角隶属函数法，对PT�：媚：镅员淞縋的�：掀淞ナ艉乖煳�<mrow><msub><mi>μ</mi><mover><mi>P</mi><mo>~</mo></mover></msub><mrow><mo>(</mo><msub><mi>P</mi><mi>T</mi></msub><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mfencedopen='{'close=''><mtable><mtr><mtd><mn>0</mn><mo>,</mo></mtd><mtd><mo>|</mo><msub><mi>P</mi><mi>T</mi></msub><mo>-</mo><msubsup><mi>P</mi><mi>T</mi><mo>*</mo></msubsup><mo>|</mo><mo>></mo><msub><mi>σ</mi><mi>P</mi></msub></mtd></mtr><mtr><mtd><mn>1</mn><mo>-</mo><mfrac><mrow><mo>|</mo><msub><mi>P</mi><mi>T</mi></msub><mo>-</mo><msubsup><mi>P</mi><mi>T</mi><mo>*</mo></msubsup><mo>|</mo></mrow><msub><mi>σ</mi><mi>P</mi></msub></mfrac><mo>,</mo></mtd><mtd><mo>|</mo><msub><mi>P</mi><mi>T</mi></msub><mo>-</mo><msubsup><mi>P</mi><mi>T</mi><mo>*</mo></msubsup><mo>|</mo><mo>≤</mo><msub><mi>σ</mi><mi>P</mi></msub></mtd></mtr></mtable></mfenced></mrow>式中，参数PT*为PT的均值，σP＞0为标准差，三角形底边长度为2σP，则<mrow><mover><mi>P</mi><mo>~</mo></mover><mo>=</mo><mo>{</mo><msub><mi>μ</mi><mover><mi>P</mi><mo>~</mo></mover></msub><mrow><mo>(</mo><msub><mi>P</mi><mrow><mi>T</mi><mn>1</mn></mrow></msub><mo>)</mo></mrow><mo>,</mo><msub><mi>μ</mi><mover><mi>P</mi><mo>~</mo></mover></msub><mrow><mo>(</mo><msub><mi>P</mi><mrow><mi>T</mi><mn>2</mn></mrow></msub><mo>)</mo></mrow><mo>,</mo><mi>Λ</mi><mo>,</mo><msub><mi>μ</mi><mover><mi>P</mi><mo>~</mo></mover></msub><mrow><mo>(</mo><msub><mi>P</mi><mi>Tm</mi></msub><mo>)</mo></mrow><mo>}</mo></mrow>式中，PT1，PT2，Λ，PTm对应PT在(PT*-σP)到(PT*+σP)区间内的所有取值；采用三角隶属函数法，对TT′�：媚：镅员淞縏′的�：掀淞ナ艉乖煳�<mrow><msub><mi>μ</mi><msup><mover><mi>T</mi><mo>~</mo></mover><mo>′</mo></msup></msub><mrow><mo>(</mo><msubsup><mi>T</mi><mi>T</mi><mo>′</mo></msubsup><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mfencedopen='{'close=''><mtable><mtr><mtd><mn>0</mn><mo>,</mo></mtd><mtd><mo>|</mo><msubsup><mi>T</mi><mi>T</mi><mo>′</mo></msubsup><mo>-</mo><msubsup><mi>T</mi><mi>T</mi><mrow><mo>′</mo><mo>*</mo></mrow></msubsup><mo>|</mo><mo>></mo><msub><mi>σ</mi><msup><mi>T</mi><mo>′</mo></msup></msub></mtd></mtr><mtr><mtd><mn>1</mn><mo>-</mo><mfrac><mrow><mo>|</mo><msubsup><mi>T</mi><mi>T</mi><mo>′</mo></msubsup><mo>-</mo><msubsup><mi>T</mi><mi>T</mi><mrow><mo>′</mo><mo>*</mo></mrow></msubsup><mo>|</mo></mrow><msub><mi>σ</mi><msup><mi>T</mi><mo>′</mo></msup></msub></mfrac><mo>,</mo></mtd><mtd><mo>|</mo><msubsup><mi>T</mi><mi>T</mi><mo>′</mo></msubsup><mo>-</mo><msubsup><mi>T</mi><mi>T</mi><mrow><mo>′</mo><mo>*</mo></mrow></msubsup><mo>|</mo><mo>≤</mo><msub><mi>σ</mi><msup><mi>T</mi><mo>′</mo></msup></msub></mtd></mtr></mtable></mfenced></mrow>式中，参数TT′*为TT′的均值，σT′＞0为标准差，三角形底边长度为2σT′，则<mrow><msup><mover><mi>T</mi><mo>~</mo></mover><mo>′</mo></msup><mo>=</mo><mo>{</mo><msub><mi>μ</mi><msup><mover><mi>T</mi><mo>~</mo></mover><mo>′</mo></msup></msub><mrow><mo>(</mo><msubsup><mi>T</mi><mrow><mi>T</mi><mn>1</mn></mrow><mo>′</mo></msubsup><mo>)</mo></mrow><mo>,</mo><msub><mi>μ</mi><msup><mover><mi>T</mi><mo>~</mo></mover><mo>′</mo></msup></msub><mrow><mo>(</mo><msubsup><mi>T</mi><mrow><mi>T</mi><mn>2</mn></mrow><mo>′</mo></msubsup><mo>)</mo></mrow><mo>,</mo><mi>Λ</mi><mo>,</mo><msub><mi>μ</mi><msup><mover><mi>T</mi><mo>~</mo></mover><mo>′</mo></msup></msub><mrow><mo>(</mo><msubsup><mi>T</mi><mi>Tl</mi><mo>′</mo></msubsup><mo>)</mo></mrow><mo>}</mo></mrow>式中，T′T1，T′T2，Λ，T′Tl对应TT′在(TT′*-σT′)到(TT′*+σT′)区间内的所有取值；采用三角隶属函数法，对PT′�：媚：镅员淞縋′的�：掀淞ナ艉乖煳�<mrow><msub><mi>μ</mi><msup><mover><mi>P</mi><mo>~</mo></mover><mo>′</mo></msup></msub><mrow><mo>(</mo><msubsup><mi>P</mi><mi>T</mi><mo>′</mo></msubsup><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mfencedopen='{'close=''><mtable><mtr><mtd><mn>0</mn><mo>,</mo></mtd><mtd><mo>|</mo><msubsup><mi>P</mi><mi>T</mi><mo>′</mo></msubsup><mo>-</mo><msubsup><mi>P</mi><mi>T</mi><mrow><mo>′</mo><mo>*</mo></mrow></msubsup><mo>|</mo><mo>></mo><msub><mi>σ</mi><msup><mi>P</mi><mo>′</mo></msup></msub></mtd></mtr><mtr><mtd><mn>1</mn><mo>-</mo><mfrac><mrow><mo>|</mo><msubsup><mi>P</mi><mi>T</mi><mo>′</mo></msubsup><mo>-</mo><msubsup><mi>P</mi><mi>T</mi><mrow><mo>′</mo><mo>*</mo></mrow></msubsup><mo>|</mo></mrow><msub><mi>σ</mi><msup><mi>P</mi><mo>′</mo></msup></msub></mfrac><mo>,</mo></mtd><mtd><mo>|</mo><msubsup><mi>P</mi><mi>T</mi><mo>′</mo></msubsup><mo>-</mo><msubsup><mi>P</mi><mi>T</mi><mrow><mo>′</mo><mo>*</mo></mrow></msubsup><mo>|</mo><mo>≤</mo><msub><mi>σ</mi><msup><mi>P</mi><mo>′</mo></msup></msub></mtd></mtr></mtable></mfenced></mrow>式中，参数PT′*为PT′的均值，σP′＞0为标准差，三角形底边长度为2σP′，则<mrow><msup><mover><mi>P</mi><mo>~</mo></mover><mo>′</mo></msup><mo>=</mo><mo>{</mo><msub><mi>μ</mi><msup><mover><mi>P</mi><mo>~</mo></mover><mo>′</mo></msup></msub><mrow><mo>(</mo><msubsup><mi>P</mi><mrow><mi>T</mi><mn>1</mn></mrow><mo>′</mo></msubsup><mo>)</mo></mrow><mo>,</mo><msub><mi>μ</mi><msup><mover><mi>P</mi><mo>~</mo></mover><mo>′</mo></msup></msub><mrow><mo>(</mo><msubsup><mi>P</mi><mrow><mi>T</mi><mn>2</mn></mrow><mo>′</mo></msubsup><mo>)</mo></mrow><mo>,</mo><mi>Λ</mi><mo>,</mo><msub><mi>μ</mi><msup><mover><mi>P</mi><mo>~</mo></mover><mo>′</mo></msup></msub><mrow><mo>(</mo><msubsup><mi>P</mi><mi>Tk</mi><mo>′</mo></msubsup><mo>)</mo></mrow><mo>}</mo></mrow>式中，P′T1，P′T2，Λ，P′Tk对应PT′在(PT′*-σT′)到(PT′*+σT′)区间内的所有取值；③、�：评斫屠孟旅娴脑毯泶锸浇型评砜傻寐痔ケ迅怕誓：镅灾档谝环至緿1的对应�：峁街衅渲衜T为激活的规则条数，和分别为第i条规则对应的各推理量论域分割�：辉�<mrow><msub><mover><mi>D</mi><mo>~</mo></mover><mn>1</mn></msub><mo>=</mo><mo>{</mo><msub><mi>μ</mi><msub><mover><mi>D</mi><mo>~</mo></mover><mn>1</mn></msub></msub><mrow><mo>(</mo><msub><mi>D</mi><mn>1,1</mn></msub><mo>)</mo></mrow><mo>,</mo><msub><mi>μ</mi><msub><mover><mi>D</mi><mo>~</mo></mover><mn>1</mn></msub></msub><mrow><mo>(</mo><msub><mi>D</mi><mn>1,2</mn></msub><mo>)</mo></mrow><mo>,</mo><mi>Λ</mi><mo>,</mo><msub><mi>μ</mi><msub><mover><mi>D</mi><mo>~</mo></mover><mn>1</mn></msub></msub><mrow><mo>(</mo><msub><mi>D</mi><mrow><mn>1</mn><mo>,</mo><mi>h</mi></mrow></msub><mo>)</mo></mrow><mo>}</mo></mrow>式中，(i＝1，2，Λ，h)为对应于D1各模糊集的分量，h为推理结果中涉及的D1的模糊集个数；将和利用下面的蕴含表达式进行推理可得轮胎爆裂概率�：镅灾档诙至緿2的对应�：峁街衅渲衜P为激活的规则条数，和分别为第ip条规则对应的各推理量论域分割模糊集；则<mrow><msub><mover><mi>D</mi><mo>~</mo></mover><mn>2</mn></msub><mo>=</mo><mo>{</mo><msub><mi>μ</mi><msub><mover><mi>D</mi><mo>~</mo></mover><mn>2</mn></msub></msub><mrow><mo>(</mo><msub><mi>D</mi><mrow><mn>2</mn><mo>,</mo><mn>1</mn></mrow></msub><mo>)</mo></mrow><mo>,</mo><msub><mi>μ</mi><msub><mover><mi>D</mi><mo>~</mo></mover><mn>2</mn></msub></msub><mrow><mo>(</mo><msub><mi>D</mi><mrow><mn>2</mn><mo>,</mo><mn>2</mn></mrow></msub><mo>)</mo></mrow><mo>,</mo><mi>Λ</mi><mo>,</mo><msub><mi>μ</mi><msub><mover><mi>D</mi><mo>~</mo></mover><mn>2</mn></msub></msub><mrow><mo>(</mo><msub><mi>D</mi><mrow><mn>2</mn><mo>,</mo><msup><mi>h</mi><mo>′</mo></msup></mrow></msub><mo>)</mo></mrow><mo>}</mo></mrow>式中，(i′＝1，2，Λ，h′)为对应于D2各�：姆至浚琱′为推理结果中涉及的D2的�：鍪虎�、去模糊化运算与max数据融合通过下式进行去�：怂憧傻枚杂Φ谋迅怕史至縟1<mrow><msub><mi>d</mi><mn>1</mn></msub><mo>=</mo><mfrac><mrow><munderover><mi>Σ</mi><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>h</mi></munderover><mrow><mo>(</mo><msubsup><mi>d</mi><mn>1</mn><mi>i</mi></msubsup><msubsup><mi>μ</mi><mi>max</mi><mi>i</mi></msubsup><mrow><mo>(</mo><msub><mi>d</mi><mn>1</mn></msub><mo>)</mo></mrow><mo>)</mo></mrow></mrow><mrow><munderover><mi>Σ</mi><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>h</mi></munderover><msubsup><mi>μ</mi><mi>max</mi><mi>i</mi></msubsup><mrow><mo>(</mo><msub><mi>d</mi><mn>1</mn></msub><mo>)</mo></mrow></mrow></mfrac></mrow>其中，h为推理结果中涉及的d1�：指畹哪：鍪籨1i为第i个�：闹行模蘭axi(d1)为该�：杂Φ慕峁ナ舳鹊淖畲笾担煌ü率浇腥ツ：怂憧傻枚杂Φ谋迅怕史至縟2<mrow><msub><mi>d</mi><mn>2</mn></msub><mo>=</mo><mfrac><mrow><munderover><mi>Σ</mi><mrow><mi>j</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><msup><mi>h</mi><mo>′</mo></msup></munderover><mrow><mo>(</mo><msubsup><mi>d</mi><mn>2</mn><mi>j</mi></msubsup><msubsup><mi>μ</mi><mi>max</mi><mi>j</mi></msubsup><mrow><mo>(</mo><msub><mi>d</mi><mn>2</mn></msub><mo>)</mo></mrow><mo>)</mo></mrow></mrow><mrow><munderover><mi>Σ</mi><mrow><mi>j</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><msup><mi>h</mi><mo>′</mo></msup></munderover><msubsup><mi>μ</mi><mi>max</mi><mi>j</mi></msubsup><mrow><mo>(</mo><msub><mi>d</mi><mn>2</mn></msub><mo>)</mo></mrow></mrow></mfrac></mrow>其中，h′为推理结果中涉及的d2�：指畹哪：鍪籨2j为第j个�：闹行模蘭axj(d2)为该模糊集对应的结果隶属度的最大值；对d1、d2按下式进行数据融合计算得轮胎爆裂概率d<mrow><mi>d</mi><mo>=</mo><mfencedopen='{'close=''><mtable><mtr><mtd><msub><mi>d</mi><mn>1</mn></msub><mo>,</mo></mtd><mtd><msub><mi>d</mi><mn>1</mn></msub><mo>&GreaterEqual;</mo><msub><mi>d</mi><mn>2</mn></msub></mtd></mtr><mtr><mtd><msub><mi>d</mi><mn>2</mn></msub><mo>,</mo></mtd><mtd><msub><mi>d</mi><mn>1</mn></msub><mo><</mo><msub><mi>d</mi><mn>2</mn></msub></mtd></mtr></mtable></mfenced></mrow>⑤判断轮胎安全状况爆裂概率清晰值d为轮胎爆裂可能性的大�。淙≈捣段�0％-100％，根据d值可以直接判断出当前时刻轮胎的安全状况d值越大，轮胎爆裂可能性越大。FSA00000031623000015.tif,FSA00000031623000016.tif,FSA00000031623000021.tif,FSA00000031623000024.tif,FSA00000031623000027.tif,FSA000000316230000210.tif,FSA000000316230000211.tif,FSA000000316230000212.tif,FSA000000316230000213.tif,FSA000000316230000214.tif,FSA000000316230000215.tif,FSA000000316230000216.tif,FSA00000031623000031.tif,FSA00000031623000032.tif,FSA00000031623000033.tif,FSA00000031623000034.tif,FSA00000031623000035.tif,FSA00000031623000036.tif,FSA00000031623000037.tif,FSA00000031623000038.tif,FSA00000031623000039.tif,FSA000000316230000311.tif,FSA000000316230000312.tif,FSA000000316230000313.tif,FSA000000316230000315.tif,FSA000000316230000316.tif,FSA000000316230000318.tif全文摘要一种汽车行驶中轮胎安全状况的评判方法，用于实时监测轮胎爆裂险情。其技术方案是它以胎温T(t)、胎压P(t)以及两者的变化率T′(t)和P′(t)为输入参数，首先将四维输入参数进行论域调整和�：恚缓蠼心：评�、去�：扑愫蚼ax数据融合，即可得到爆裂概率的清晰值d，最后根据轮胎爆裂概率的清晰值d判断轮胎的安全状态。本发明建立的判断方法不仅精度较高而且实用性很强，可对轮胎的安全状况进行快速而准确的判断，从根本上解决传统监测技术“硬门限临界预警难以可靠实现”的弊端，彻底杜绝轮胎爆裂重大事故的发生，大大降低了交通事故率。文档编号G01M17/02GK101776527SQ20101011278公开日2010年7月14日申请日期2010年2月24日优先权日2010年2月24日发明者任建强,张玲娟申请人:廊坊师范学院

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一种汽车行驶中轮胎安全状况的评判方法