CN104136930B - 测量方法和测量设备 - Google Patents

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Abstract

利用检测单元(10)来检测由于轮胎(2B)和路面(3)之间的接触、分离和摩擦而分布在车体(2A)上的带电电位，并且利用数据处理单元(20)来监视检测单元(10)所检测到的带电电位的振幅，由此使得不仅可以精确地识别行驶中的路面的状态，而且还可以精确地识别轮胎的内压状态和轮胎的磨损状态等，其中该检测单元(10)配备有：感测电极(11)，其配置在车体(2A)的外侧表面上；参比电极(12)，其以与车体(2A)的外侧表面间隔开空间的方式配置；以及传感器放大器(13)，用于将感测电极(11)和参比电极(12)之间的电位检测作为信号并放大该信号。

Description

测量方法和测量设备
技术领域
本发明涉及用于测量由于行驶中的轮胎和路面之间的接触而产生的准静电场的方法和设备，并且特别地，涉及优选可应用于估计路面状态或检测轮胎的行驶状态的测量方法和测量设备。
背景技术
传统上，如以下列出的现有技术文献所公开的，已提出了用于检测轮胎的加速度作为识别路面状态的指标的技术(参见专利文献1)。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本特开2011-203017
发明内容
发明要解决的问题
然而，在探明路面的材料或者存在于轮胎和路面之间的物体的差异时，物理定律不允许使用加速度。换句话说，加速度仅可以是间接识别路面状态的指标。
因此，例如，上述技术无法将含有作为路面状态的重要识别对象其中之一的水的路面与铺设有铁板的路面区分开。因而，该技术的路面状态的识别精度未必高。
本发明是考虑到上述情形而做出的，并且本发明的目的是提出一种不仅提高针对路面状态的识别而且还提高针对轮胎状态的识别的测量方法和测量设备。
用于解决问题的方案
通常已知轮胎和路面之间的接触、分离和摩擦使得在轮胎和路面之间产生静电的带电电位。另一方面，由于车体和轮胎彼此电容耦合，因此在车体外表面上产生与轮胎和路面之间已产生的带电电位相对应的电位。
如以下等式(1)所示，分布在轮胎表面或车体外表面上的电场是由微偶极天线在距离r处生成的电场其中之一。可以将该电场作为麦克斯韦方程(Maxwell’s equation)的解来进行推导。等式(1)包括构成电磁场的三个元素(与1/r成比例的辐射电磁场、与1/r2成比例的感应电磁场和与1/r3成比例的准静电场)。第三项表示分布在轮胎表面或车体外表面上的电场，其中该电场在车辆行驶期间随着轮胎的转动而随时间改变。
数学式1
准静电场不包含磁场成分，并且不像无线电波那样具有传播性质。准静电场如静电带电电场那样分布在人、车辆和物质的周围，并且其极性或电平改变。
作为认真研究的结果，本发明人通过发现以下而得到本发明：可以通过测量分布在轮胎表面和车体外表面上的、由于行驶中的轮胎和路面之间的接触而产生的准静电场，来精确地检测轮胎和路面之间的磨损状态(路面状态)以及诸如轮胎的内压或轮胎的磨损等的轮胎状态。
因而，根据本发明的测量方法的特征在于具有以下步骤：检测步骤，用于检测由于轮胎和路面之间的接触、分离和摩擦而产生的分布在车体或轮胎上的带电电位；以及监视步骤，用于监视所述检测步骤中所检测到的带电电位的振幅。
附图说明
图1是示出根据本发明的实施例1的测量设备的构成的示意图。
图2是示出数据处理单元的构成的示意图。
图3是示出监视处理的过程的流程图。
图4是示出由于轮胎和路面之间的接触、分离和摩擦所引起的分布在车体上的带电电位的振幅波形的曲线图。
图5是示出四极的示意图。
图6是示出热噪声电平和频率之间的关系的曲线图。
图7是示出基于模拟的电极间距离和电极间电位差之间的关系的曲线图。
图8是示出根据本发明的实施例2的路面状态估计设备的构成的图。
图9是示出带电电压的时间变化波形的示例的图。
图10是带电电压的时间变化波形的放大图。
图11是示出表示特定峰的出现次数的频度分布的直方图的示例的图。
图12是示出韦伯(Weibull)分布的概率密度函数的图。
图13是干燥路面行驶期间的带电电压的时间变化波形和示出特定峰的出现次数的频度分布的直方图。
图14是潮湿路面行驶期间的带电电压的时间变化波形和示出特定峰的出现次数的频度分布的直方图。
图15是示出用于估计路面状态的方法的流程图。
图16是示出根据本发明的实施例3的轮胎内压检测设备的构成的图。
图17是轮胎的内压低的情况下的带电电压的时间变化波形和示出特定峰的出现次数的频度分布的直方图。
图18是轮胎的内压高的情况下的带电电压的时间变化波形和示出特定峰的出现次数的频度分布的直方图。
图19是示出用于检测轮胎的内压的方法的流程图。
图20是示出根据本发明的实施例4的轮胎磨损状态检测设备的构成的图。
图21是新轮胎的带电电压的时间变化波形和示出特定峰的出现次数的频度分布的直方图。
图22是磨损轮胎的带电电压的时间变化波形和示出特定峰的出现次数的频度分布的直方图。
图23是示出用于检测轮胎的磨损状态的方法的流程图。
图24是示出根据本发明的实施例5的轮胎振动特性检测设备的构成的图。
图25是示出带电电压的时间变化波形及其韦伯分布的图。
图26是示出用于检测轮胎的振动特性的方法的流程图。
图27是示出tanδ的温度依赖性和频率依赖性的图。
具体实施方式
(1)检测原理
在说明本发明的实施例之前，首先说明本发明的检测原理。
本发明的检测原理在于：作为识别路面状态的指标，检测由于轮胎和路面之间的接触、分离和摩擦而产生的分布在车体上的带电电位。
例如，如日本特开2011-225023的“背景技术”部分所描述的，作为轮胎和路面之间的接触、分离和摩擦的结果而在轮胎和路面之间产生带电电位，这是众所周知的事实。
然而，据本发明人所知，并不存在用于检测轮胎和路面之间产生的带电电位的现有技术。并且，本发明人认为以下两个因素促成了这种情形。
作为第一个因素，认为难以直接检测轮胎和路面之间产生的带电电位。
作为第二个因素，认为以下情况：由于含有水的路面(以下称为“潮湿路面”)使得电荷经由水立即迁移到大地，因此无法检测轮胎和潮湿路面之间产生的带电电位。
因而，本发明人所面临的一个挑战是提出用于检测轮胎和路面之间产生的带电电位的有效方法。关于这一点，本发明人已发现以下：即使在路面是潮湿路面的情况下，轮胎和路面之间产生的带电电位也以膜状形式分布在车体整体上。并且，本发明人已从车体表面上方的空间成功检测到由于轮胎和路面之间的接触、分离和摩擦所引起的轮胎和路面之间产生的带电电位。
由于在轮胎和路面之间产生的带电电位是随着路面材料或存在于轮胎和路面之间的物体的类型而改变的参数，因此该带电电位可以是直接识别路面状态的指标。因此，可以根据物理法则来识别例如作为比混凝土路面更滑的路面的铁板路面和潮湿路面这两者。如果添加加速度作为识别路面状态的指标，则还可以扩大识别路面状态时的变化。
因而，根据本发明的检测原理来检测由于轮胎和路面之间的接触、分离和摩擦而产生的分布在车体上的带电电位。并且，与应用加速度作为识别路面状态的指标的情况相比，该方法可以显著提高路面状态的识别精度。
(2)实施例
实施例1
如图1所示，要安装在车辆2上的根据本发明的实施例1的测量设备1包括检测单元10和数据处理单元20。
检测单元10包括感测电极11、参比电极12和传感器放大器13作为主要构成元件。
感测电极11配置在车体2A的外侧表面上，并且参比电极12以与车体2A的外侧表面间隔开空间的状态配置。
在实施例1中，感测电极11和参比电极12这两者都采用相同形状和相同大小的平板形式，并且彼此平行配置。此外，感测电极11配置在车体2A的最高部位的外侧表面，并且参比电极12配置在感测电极11的正上方的空间内。
注意，参比电极12由固定至车辆2的支撑构件14来支撑。支撑构件14的介电常数越低越好。这是因为较低的介电常数确保了正确确定感测电极11和参比电极12之间的电位。低介电常数的材料例如是丙烯酸类、聚氨酯和玻璃。
在实施例1中，支撑构件14是底面为开放面的容器，并且经由振动吸收构件15固定至车体2A的外侧表面。将参比电极12贴附至该容器的顶板侧的外侧表面，并且将感测电极11贴附至该容器内的车体2A的外侧表面。然而，要注意，上述的支撑构件14的形状和支持方式仅是示例，并且不应被构造成限制性的。
配置有诸如FET(场效应晶体管)等的检测元件和放大器的传感器放大器13将感测电极11和参比电极12之间的电位检测作为信号(以下称为“电位信号”)并放大该电位信号。注意，感测电极11和参比电极12之间的电位主要是由于轮胎2B和路面3之间的接触、分离和摩擦而在轮胎2B和路面3之间产生的分布在车体2A整体上的带电电位。
如上所述，检测单元10检测由于轮胎2B和路面3之间的接触、分离和摩擦而产生的分布在车体上的带电电位。
内置于车辆2的电子单元的壳体内或设置在与该电子单元分开的单独壳体内的数据处理单元20经由线缆连接至传感器放大器13。注意，在数据处理单元20设置在与车辆2的电子单元分开的单独壳体内的情况下，该壳体可以配置在车体2A的外侧表面上或车辆内。
如图2(A)所示，数据处理单元20由控制数据处理单元20的CPU(中央处理单元)21和连接至该CPU 21的各种其它硬件构成。例如，ROM(只读存储器)22、用作CPU 21的工作存储器的RAM(随机存取存储器)23和存储单元24经由总线25连接至CPU 21。在存储单元24中存储有用于测量由于轮胎和路面之间的接触、分离和摩擦而产生的带电电位的程序(以下称为“测量程序”)。
在接收到用以测量由于轮胎和路面之间的接触、分离和摩擦而产生的带电电位的指示时，CPU 21将测量程序在RAM 23上展开，并且如图2(B)所示，用作A/D转换单元31、滤波器单元32、测量单元33和监视单元34。
A/D转换单元31将从传感器放大器13所输出的电位信号转换成数据(以下称为“电位数据”)。滤波器单元22从A/D转换单元31所输出的电位数据中提取预定频率范围。
测量单元33将从滤波器单元32所输出的电位数据存储在存储单元24中，同时将该电位数据送出至监视单元34。要注意，测量单元33可以对要存储在存储单元24中的电位数据执行预定的数据压缩处理。
监视单元34通过使用从测量单元33所输出的电位数据执行根据图3所示的流程图的监视处理，来识别路面状态。也就是说，在接收到用以测量由于轮胎和路面之间的接触、分离和摩擦而产生的带电电位的指示时，监视单元34开始监视处理并进入步骤S10。
在步骤S10中，监视单元34对相对于基准电平的正侧或负侧的单位时间段内出现的振幅峰进行计数。
在步骤S11中，每当在步骤S10中计数得到单位时间段内的振幅峰时，监视单元34计算这些振幅峰的平均值。
在步骤S12中，每当在步骤S11中计算出振幅峰的平均值时，监视单元34将该平均值与定义路面状态的阈值进行比较，并根据比较结果来估计路面状态。
尽管这里没有公开实测波形，但潮湿路面时分布在车体上的带电电位的振幅的波形和干燥路面时分布在车体上的带电电位的振幅的波形大致如图4(A)和4(B)所示。如从图4(A)和4(B)显而易见，在潮湿路面时分布在车体上的带电电位的振幅(图4(A))和干燥路面时分布在车体上的带电电位的振幅(图4(B))之间存在大幅差异。
更具体地，得到如下实验结果：分布在时速30km/h的车体上的带电电位的振幅的平均值在潮湿路面的情况下为0.06V并且在干燥路面的情况下为0.3V，这表示存在约5倍的电位差。此外，得到如下实验结果：分布在时速60km/h的车体上的带电电位的振幅的平均值在潮湿路面的情况下为0.09V并且在干燥路面的情况下为0.55V，这表示存在约6倍的电位差。换句话说，时速越快，潮湿路面和干燥路面之间的差异会导致分布在车体上的带电电位的振幅差越大。
作为这些实验结果，潮湿路面和干燥路面之间的差异会导致分布在车体上的带电电位的振幅差较大这一点极其重要。这是因为，迄今为止，能够以可识别潮湿路面和干燥路面之间的差异的程度捕捉该差异的参数尚未被发现。
因此，与传统相比，通过监视传感器放大器13所检测到的电位在单位时间段内的变化程度，至少可以更加精确地检测到潮湿路面和干燥路面之间的变化。
例如，相对于传感器放大器13所检测到的电位在单位时间段内的振幅的平均值，可以在针对潮湿路面的识别所设置的阈值的上限值和针对干燥路面的识别所设置的阈值的下限值之间设置5倍以上的差。在如此设置阈值的情况下，与传统相比，可以更加精确地检测以时速30km/h以上行驶时的潮湿路面和干燥路面之间的变化。
应当注意，代替针对潮湿路面和干燥路面的阈值或者除针对潮湿路面的阈值以外，可以设置定义各种路面状态的阈值。此外，随着这些阈值的数量的增加，可以更好地识别与路面材料以及存在于轮胎和路面之间的物体的类型相对应的路面状态。
在步骤S13中，监视单元34执行与步骤S12的比较结果相关联的处理。例如，在步骤S11中所计算出的振幅峰的平均值低于为了定义潮湿路面所设置的阈值的上限的情况下，监视单元34将表示出现该振幅峰的电子数据部分与潮湿路面相对应的标志存储在存储单元24中。作为另一示例，监视单元34可以向车体的电子单元给出表示在潮湿路面上应谨慎驾驶的警告指示。
因而，数据处理单元20通过监视由于轮胎2B和路面3之间的接触、分离和摩擦而产生的分布在车体上的带电电位的振幅，根据该带电电位的振幅的程度来识别路面状态。
如以上所述，根据实施例1的测量设备1检测由于轮胎2B和路面3之间的接触、分离和摩擦而产生的分布在车体2A上的带电电位。
因此，测量设备1可以在无需在轮胎2B和路面3之间配置检测单元10的情况下，正确地检测轮胎2B和路面3之间产生的带电电位。
此外，根据实施例1的测量设备1监视由于轮胎2B和路面3之间的接触、分离和摩擦而产生的分布在车体2A上的带电电位的振幅。
如上所述，轮胎2B和路面3之间产生的带电电位是可以随着路面3的材料以及存在于轮胎2B和路面3之间的物体的类型而改变的参数，并且如此可以用作直接识别路面3的状态的指标。因而，测量设备1可以根据带电电位的振幅的程度来精确地识别路面状态。
在上述实施例1中，感测电极11配置在车体2A的最高部位的外侧表面。然而，感测电极11的配置部位不限于本实施例中的配置部位。例如，可以选择车体2A的内侧表面作为感测电极11的配置部位。作为其它示例，可以选择车体2A的底部或侧方上的部位、行李板或后座车门上的部位或者连接至车体2A的导体部位作为感测电极11的部位。换句话说，可以将感测电极11配置在车体2A的表面上的任何位置处。
要注意，车体2A自身可以用作相当于感测电极的导体。然而，在车体2A自身用作相当于感测电极的导体的情况下，布线至传感器放大器13的线缆必须连接至车体2A。在这种情况下，通常向车体2A施加涂装。因而，需要将线缆连接的部位处的涂装在制造时清除或在线缆连接之前去除。如果要在不必这么麻烦的情况下检测分布在车体表面上的电位，则优选应将感测电极11配置在车体2A中的导体部位的表面(涂装面)上。此外，在车体2A自身用作相当于感测电极的导体的情况下，必须增大传感器放大器13的灵敏度。为此，需要使用足够粗的线缆来扩大该线缆与车体2A的金属部位的表面的接触面积。因而，如果要在不必采用较粗线缆的情况下实现传感器放大器13的特定灵敏度，则优选应将感测电极11配置在车体2A的导体部位的表面(涂装面)上。
此外，在上述实施例1中，将参比电极12配置在车体2A的最高部位的正上方的空间中。然而，参比电极12的配置部位不限于本实施例中的配置部位。例如，可以选择车体2A的内侧表面的上方的空间作为参比电极12的配置部位。作为其它示例，可以选择车体2A的底部或侧方上的部位或者行李板或后座车门的表面上方的空间作为参比电极12的配置部位。换句话说，可以将参比电极12配置在任何部位，只要参比电极12与车体2A的表面(涂装面)间隔开即可。然而，如果要减少与车辆周围的物体或车辆的组成部件的静电耦合量，则优选应将参比电极12配置在位于通过挡风玻璃上端和车体之间的边界的垂直面的后方的、车体部位的外侧表面的上方，并且更优选配置在最高的车体部位的外侧表面的上方。
同样，要注意，如图5所示，参比电极12可以配置有四个电极41～44(以下称为“四极”)，这四个电极41～44被配置为以参比电极12作为重心的正方形的各顶点，其中邻近顶点接收极性相反的电荷。利用配置有四极的该参比电极12，从邻近电极41-42、42-43、43-44和44-41产生的电场彼此抵消，而与时间变化无关。此外，各电极41～44所产生的电场的强度相对于距离以25(2m+1：m是电极数)的速率衰减，并且该电场的范围局限于附近。因此，针对电极41～44的外部耦合范围局限于附近。如此，参比电极12附近的电场的强度为0V/m或近似为0V/m的值。因此，即使在将参比电极12配置在车体2A的内侧表面的上方的空间或车体2A的底部部位的外侧表面的上方的空间中的情况下，也可以大幅减少与路面3或车辆2的组成部件的静电耦合量。结果，参比电极12以较高的稳定度进行工作，并且可以正确地检测到感测电极11和参比电极12之间的电位。因而，在使用四极的情况下，可以正确地检测到感测电极11和参比电极12之间的电位，而与参比电极12在车体2A的表面上的位置无关。然而，注意，像这样的电极构造不限于上述的四极。具体地，可使用的构造可以包括被配置为正2n(n是2以上的偶数)边形的顶点的2n个电极，其中邻近顶点接收极性相反的电荷。如果从正2n边形的重心到各顶点的距离是恒定的，则n越大，邻近电荷之间的距离(多边形的边的长度)越短，由此提高了这些电极所产生的电场彼此抵消的效率。因此，可以通过选择n的值较大的电极构造来使参比电极12的性能进一步稳定。关于与像这样的电极结构有关的更多信息，请参考本发明人所公开的日本特愿2007-56954。
在不使用如上所述的电极构造的情况下，建议将参比电极12配置成与车体2A的外侧表面间隔开7.5μm以上的空间。7.5μm的值是通过以下所述的模拟所获得的。
模拟方法
假定潮湿路面时在车辆的外侧表面上所产生的电位为0.1V。假定在传感器放大器处所产生的热噪声电平的值为如图6所示的值。并且，获得从车体2A的表面起、直到参比电极12为止的电位差为热噪声电平以上的距离。
0.1V的值是通过以下实验所获得的实测值的平均值，其中在该实验中，在车体的车顶部位的外侧表面上配置有感测电极且在该感测电极正上方的空间内配置有参比电极的小轿车在测试行驶路线的潮湿路面上行驶。
图6示出利用表示热噪声的大小的一般公式所计算出的频率范围1Hz～1GHz内的热噪声电平。根据该一般公式，26.85℃下的热噪声的大小P(dbm)为P＝-174+10log(Δf)，其中f是频率。
模拟条件
所使用的模拟器是Information and Mathematical Sci.Lab的EEM-STF的版本2.0。假定车体是施加有上述的0.1V的1m×1m的电极。另一方面，假定参比电极是施加有0V的1m×1m的无限远的电极。此外，将假定是车体的电极和假定是参比电极的电极之间的距离设置为1m。
模拟结果
图7示出通过如上所述的模拟所推导出的电极间距离和电极间电位差之间的关系。如图6所示，频率范围1Hz～1GHz内的热噪声电平的最大值为14.1μV，并且如图7所示，可以实现14.1μV以上的电位差的电极间距离为7.5μm。如已经说明的，分布在行驶于潮湿路面的车体上的带电电位的振幅与干燥路面的情况相比约为1/5。因此，在不必使用上述的电极结构而将参比电极12配置成与车体2A的外侧表面间隔开7.5μm以上的空间的情况下，可以在频率范围1Hz～1GHz内检测到潮湿路面时车体的外侧表面上所产生的电位以上的电位。
此外，在上述实施例1中，将参比电极12配置在感测电极11的正上方的空间内。然而，也可以将参比电极12配置在除感测电极11正上方的空间以外的任何部位。然而，要注意，在车体2A具有由作为低介电材料的玻璃或丙烯酸类制成的天窗的情况下，优选应将参比电极12配置在该低介电材料正上方的空间内。在如此配置的情况下，与在参比电极12的正下方存在车体2A的金属部位的情况相比，进一步减少了参比电极12和车体2A之间的静电耦合量。结果，参比电极12以较高的稳定度进行工作，并且可以正确地检测到感测电极11和参比电极12之间的电位。
此外，在上述实施例1中，感测电极11和参比电极12这两者是形状和大小均相同的平板。然而，感测电极11和参比电极12可以具有彼此不同的形状或彼此不同的大小。此外，感测电极11和参比电极12的形状不限于平板，而且可以从各种形状中进行选择。
此外，在上述实施例1中，在滤波器单元32的后级配置测量单元33，并且在测量单元33的后级配置监视单元34。然而，可以配置成如下：在滤波器单元32的后级配置监视单元34，并且在监视单元34的后级配置测量单元33。注意，代替电位数据整体，测量单元333可以将电位数据的一部分存储在存储单元24中。此外，可以省略滤波器单元32或监视单元34。此外，在将数据处理单元20安装在车辆2上的情况下，可以将检测单元10作为检测装置安装在车辆2上。
实施例2
根据实施例1的测量设备1根据检测单元10所检测到的带电电位在单位时间段内的振幅的平均值，来估计路面是潮湿路面还是干燥路面。然而，可以通过针对各单位时间段提取带电电位的时间变化波形并使用所提取的多个时间变化波形的数据来估计路面状态。如此，可以进一步提高路面状态的估计精度。
图8是示出根据本发明的实施例2的路面状态估计设备50的构成的图。路面状态估计设备50包括感测电极51、参比电极52、传感器放大器53、带电波形提取部件54、RMS(均方根)值计算部件55、峰计数部件56、峰频度分布创建部件57、存储部件58和路面状态估计部件59。
感测电极51～传感器放大器53的各部件构成了用于检测由于轮胎和路面之间的接触、分离和摩擦而产生的带电电位的检测单元50A；带电波形提取部件54构成了用于监视检测单元50A所检测到的带电电位的监视单元50B；并且RMS值计算部件55～路面状态估计部件59的各部件构成了估计单元50C。
与实施例1的数据处理单元20相同，监视单元50B和估计单元50C由诸如ROM和RAM等的存储单元以及微计算机程序构成。
将作为平板状电极的感测电极51配置成与车体2A的外侧表面间隔开预定空隙并且电容耦合至车体2A。在本实施例中，将恒定厚度的介电体插入车体2A的外侧表面和感测电极51之间的空隙中，从而增大感测电极51和车体2A之间的静电电容并确保该空隙的大小。
另一方面，将同样作为平板状电极的参比电极52安装至由诸如丙烯酸类或聚氨酯等的树脂制成的支撑杆2c的前端，其中该支撑杆2c被安装成从固定至车体2A的外侧表面的防振台2a上的支撑台2b的上端突出。支撑台2b是将诸如板状木材等的绝缘构件安装至防振台2a侧和支撑杆2c的筒状构件。
这样不仅将使参比电极52与带电的车体2A充分分开(例如，100mm以上)，而且还使参比电极52和车体2A彼此电绝缘。结果，可以将参比电极52恒定地维持为零电位。
车体2A的带电电位向着(+)侧和(-)侧周期波动。因此，电容耦合至车体2A的感测电极51的电位随着时间而在正侧和负侧之间波动。
此外，车体2A的带电电位随着轮胎2B和路面3之间的静电电容的变化而改变。并且，轮胎2B和路面3之间的静电电容随着路面状态而改变。因此，可以通过检测上述带电电位的变化来检测路面状态的变化。
例如作为FET(场效应晶体管)放大器的传感器放大器53在输出感测电极51和参比电极52之间的电压(以下称为“带电电压”)之前，放大该电压。
带电波形提取部件54从传感器放大器53放大后并连续输出的带电电压的时间变化波形中顺次提取作为轮胎一周的带电电压的时间变化波形的带电电压。
图9(A)和9(B)示出带电电压的时间变化波形的示例。图9(A)示出在干燥路面上停止时车辆的时间变化波形。图9(B)示出在干燥路面上行驶的车辆的时间变化波形。
如通过停止时的时间变化波形和行驶时的时间变化波形之间的比较显而易见，行驶中的车辆的时间变化波形的振幅未必是恒定的。这是由于可能受到路面的凹凸等影响的、轮胎与路面上的水气之间的接触模式的变化所引起的。
在实施例2中，将单位时间段设置为轮胎一周，并且使用带电波形提取部件54顺次提取出的轮胎N周的带电波形的数据来估计路面状态。
RMS值计算部件55针对轮胎一周计算所提取的带电波形的RMS值，并将该RMS值存储在存储部件58中。
包括峰提取部件56a、特定峰判断部件56b和计数部件56c的峰计数部件56对带电波形中所包含的特定峰的数量进行计数。后面将论述特定峰。
峰提取部件56a从带电波形提取(+)侧的峰和(-)侧的峰。
特定峰判断部件56b计算作为时间上邻接的(+)侧的峰的振幅值和(-)侧的峰的振幅值之间的差的峰值差，并且将该峰值差与存储部件58中所存储的RMS值进行比较。并且，在峰值差大于RMS值的情况下，特定峰判断部件56b将在时间上位于后侧的峰判断为特定峰。
RMS值随着路面的凹凸状态或车速而改变。因此，如本实施例那样，与针对振幅值差设置阈值、并将振幅值差大于该阈值的峰判断为特定峰的情况相比，在将峰值差大于RMS值的峰判断为特定峰的情况下，可以更加可靠地消除不必要的峰。
图10是图9(B)的放大图，其中由圆形包围的峰是特定峰。
计数部件56c对特定峰的出现次数进行计数。针对轮胎一周进行出现次数的计数，并将计数结果存储在存储部件58中。将出现次数的计数进行作为预定次数的N次，或者针对N个带电波形进行出现次数的计数。
峰频度分布创建部件57包括直方图创建部件57a和分布函数近似部件57b。
直方图创建部件57a使用与存储部件58中所存储的针对轮胎一周的特定峰的出现次数有关的数据，来创建表示特定峰的出现次数的频度分布的直方图。
图11是示出直方图的示例的图，其中横轴表示特定峰的出现次数，并且纵轴表示频率。
在车辆在潮湿路面上行驶的情况下，带电波形的振幅小。因此，预期到如下的频度分布：特定峰的出现次数较小的频度较高，并且特定峰的出现次数较大的频度较低。
另一方面，在车辆在干燥路面上行驶的情况下，出现特定峰的确定性较大。因此，预期到在以特定峰的特定出现次数为中心的特定宽度的范围内具有较高的频度。
分布函数近似部件57b利用主要用于以统计方式表示物体的故障现象的韦伯分布来近似表示由直方图创建部件57a所创建的特定峰的出现次数的频度分布的直方图，并且计算通过以下的等式(2)所给出的韦伯分布的概率密度函数的尺度参数η和形状参数m。
数学式2
韦伯分布的概率密度函数的形状参数m是与分布的形状有关的参数。如图12(A)所示，在m小的情况下，f(x)不具有峰，并且随着x的增大而急剧减小。并且，在m大的情况下，f(x)具有峰。
尺度参数η是与峰的位置和高度有关的参数。如图12(B)所示，在η小的情况下，峰的位置坐标小并且高度高。并且，在η大的情况下，峰的位置坐标大并且高度低。
也就是说，在预期到特定峰的出现次数较小的频度较高且特定峰的出现次数较大的频度较低的频度分布的潮湿路面上，预期到在利用韦伯分布的概率密度函数来近似频度分布的情况下的形状参数m较小。并且，在出现特定峰的确定性大的干燥路面上，预期到形状参数m较大。
在本实施例中，如后面将说明的，通过使用形状参数m来估计路面的状态。
存储部件58不仅存储如上所述的、RMS值计算部件55所提取的针对轮胎一周的带电波形的RMS值以及计数部件56c计数得到的针对轮胎一周的特定峰的出现次数，而且还存储表示路面状态和形状参数m之间的关系的映射。在本实施例中，存储作为用于识别是干燥路面还是潮湿路面的阈值的判断形状参数m0。
可以使用如下的表示特定峰的出现次数的频度分布的直方图的数据来创建表示路面状态和形状参数m之间的关系的映射，其中该数据是通过使配备有根据实施例2的路面状态估计设备50的车辆在包括干燥路面和潮湿路面的各种路面上行驶时所获得的数据。基于该映射来设置判断形状参数m0。
要注意，优选应根据水膜的厚度来获得潮湿路面的多个形状参数m。
路面状态估计部件59通过将峰频度分布创建部件57所获得的韦伯分布的概率密度函数的形状参数m与存储部件58中所存储的判断形状参数m0进行比较，来估计行驶中的路面是干燥路面还是潮湿路面。
图13(A)和13(B)是干燥路面行驶时的、带电电压的时间变化波形和表示特定峰的出现次数的频度分布的直方图。图14(A)和14(B)是潮湿路面行驶时的、带电电压的时间变化波形和表示特定峰的出现次数的频度分布的直方图。
通过各图中的粗线所示的韦伯分布来近似干燥路面的直方图和潮湿路面的直方图得到以下：对于干燥路面，概率密度分布的形状参数m大(m＝1.99)，而对于潮湿路面，形状参数m小(m＝0.98)。
因而，通过将形状参数m设置为用于识别是干燥路面还是潮湿路面的阈值，可以精确地估计行驶期间的路面状态。
也就是说，如果m≥m0，则估计出路面是干燥路面，或者如果m<m0，则估计出路面是潮湿路面。
此外，可以配置成如下：将两个阈值m1和m2设置为m1>m0>m2，并且如果m≥m1，则将路面估计为干燥路面，或如果m≤m2，则将路面估计为潮湿路面，或者如果m1>m>m2，则给出用以再次测量的指示。
接着，将参考图15的流程图来说明用于使用路面状态估计设备50来估计行驶期间的路面状态的方法。
首先，将随着行驶中的车辆2的轮胎2B和路面3之间的静电电容的变化而改变的车体2A的带电电位的变化检测作为电容耦合至车体2A的感测电极51的带电电压的时间变化波形(步骤S20)。然后，从该带电电压的时间变化波形中顺次提取作为针对轮胎一周的带电电压的时间序列波形的带电波形(步骤S21)。
接着，计算所提取的带电波形的RMS值(步骤S22)，并且同时对作为针对轮胎一周的带电波形中所包含的特定峰的个数的特定峰的出现次数进行计数(步骤S23)。
然后，判断针对轮胎N周的特定峰的出现次数的计数是否完成(步骤S24)。
如果针对轮胎N周的计数没有完成，则过程返回至步骤S21，并且提取下一带电波形，并继续执行对特定峰的出现次数进行计数的操作。
在针对轮胎N周的计数完成之后，创建表示特定峰的出现次数的频度分布的直方图(步骤S25)，然后利用韦伯分布来近似该直方图，以计算韦伯分布的概率密度函数的形状参数m(步骤S26)。
最后，通过将形状参数m与作为用于识别是干燥路面还是潮湿路面的阈值的判断形状参数m0进行比较，来估计行驶中的路面是干燥路面还是潮湿路面(步骤S27)。
如图13(B)和图14(B)所示，利用韦伯分布近似干燥路面的直方图的情况下的概率密度函数的形状参数mD大于利用韦伯分布近似潮湿路面的直方图的情况下的概率密度函数的形状参数mW。因此，通过将判断形状参数m0例如设置为m0＝1.5，可以可靠地估计出行驶中的路面是干燥路面还是潮湿路面。
如上所述，在实施例2中，监视由于轮胎和路面之间的接触、分离和摩擦而产生的分布在车体上的带电电位的振幅，并且根据随路面状态的变化而改变的时间变化波形来检测路面状态。因此，可以在无需在轮胎上安装传感器的情况下精确地检测路面状态。
如此，根据带电电压的时间变化波形来创建表示特定峰的出现次数的频度分布的直方图；获得韦伯分布的概率密度函数的形状参数m；并且使用该形状参数m来估计路面状态。结果，可以通过消除路面凹凸的影响或车速的影响来进一步提高路面状态的估计精度。
此外，在上述实施例2中，感测电极51由于以与车体2A的外侧表面间隔开空隙的方式配置，因此电容耦合至车体2A。然而，与实施例1相同，感测电极51可以直接配置在车体2A的外侧表面上。
此外，如果将参比电极52配置在如图5所示的四极的重心，则参比电极52不仅可以配置在车体2A的外侧表面上而且还可配置在其内侧表面上，并且此外，可以使参比电极52的性能进一步稳定。
此外，在上述实施例2中，通过检测车体2A的带电电位的变化来检测四个轮胎2B的合成带电电位。然而，可以将感测电极51例如安装在各轮胎2B的轮胎罩2C(参见图8)中，并且可以通过检测各轮胎2B的带电电位的变化来估计路面状态。这样，可以进一步提高路面状态的估计精度。
此外，在上述实施例2中，使用形状参数m来估计路面状态。然而，还可使用尺度参数η和形状参数m来估计路面状态。尺度参数η是与峰的位置和高度有关的参数。如图12(B)所示，在η小的情况下，峰的位置坐标小并且高度高。并且，在η大的情况下，峰的位置坐标大且高度低。
使用尺度参数η来估计所行驶的路面的变化。也就是说，在η小的情况下，特定峰的出现次数小的频度高，并且在η大的情况下，特定峰的出现次数大的频度高。因此，在η小的情况下，可以预期到路面是潮湿路面，或者在η大的情况下，可以预期到路面是干燥路面。
因此，如果使用形状参数m和尺度参数η这两者来估计路面状态，则可以进一步提高路面状态的估计精度。
实施例3
图16是示出根据实施例3的轮胎内压检测设备60的构成的图。
轮胎内压检测设备60包括感测电极51、参比电极52、传感器放大器53、带电波形提取部件54、RMS(均方根)值计算部件55、峰计数部件56、峰频度分布创建部件57、存储部件68和轮胎内压检测部件69。
感测电极51以及参比电极52～峰频度分布创建部件57的各部件具有与实施例2相同的结构，因此将省略针对这些结构的说明。
车体2A上的带电电位随着轮胎2B和路面3之间的静电电容的变化而改变。并且，轮胎2B和路面3之间的静电电容也随着轮胎和路面之间所产生的摩擦力的大小而改变。由于摩擦力不仅随着路面状态而且还随着轮胎的内压而改变，因此可以通过检测带电电位的变化来检测轮胎的内压。
也就是说，峰频度分布创建部件57所获得的韦伯分布的概率密度函数的形状参数m和尺度参数η随着轮胎的内压而改变。更具体地，在轮胎的内压低的情况下，利用韦伯分布的概率密度函数来近似频度分布时的尺度参数η和形状参数m较小。并且，在轮胎的内压高的情况下，尺度参数η和形状参数m较大。
在本实施例中，存储部件68不仅存储RMS值计算部件55所提取的针对轮胎一周的带电波形的RMS值以及计数部件56c计数得到的针对轮胎一周的特定峰的出现次数，而且还存储表示轮胎内压与尺度参数η和形状参数m之间的关系的P-W映射68M。
可以通过以下来创建P-W映射68M：首先创建表示通过使安装有内压不同的轮胎的测试车辆行驶所获得的特定峰的出现次数的频度分布的直方图，然后通过利用韦伯分布的概率密度函数对针对轮胎的不同内压所创建的各直方图进行近似来获得尺度参数η和形状参数m。
作为P-W映射68M，例如，可以使用x轴是尺度参数η、y轴是形状参数m且z轴是轮胎的内压的曲面P(η,m)或者如下的表，其中该表针对尺度参数η为[η-Δη/2,η+Δη/2]和形状参数m为[m-Δm/2,m+Δm/2]的各区域，列出与轮胎的内压有关的数据。
轮胎内压检测部件69通过将峰频度分布创建部件57所获得的韦伯分布的概率密度函数的尺度参数η和形状参数m与存储部件68中所存储的P-W映射68M进行比较，来检测轮胎的内压。
图17(A)和17(B)分别是轮胎的内压低于基准值230kPa的情况下(180kPa)的带电电压的时间变化波形和示出特定峰的出现次数的频度分布的直方图。图18(A)和18(B)分别是轮胎的内压高于基准值的情况下(280kPa)的带电电压的时间变化波形和示出特定峰的出现次数的频度分布的直方图。
在通过利用各图中的粗线所示的韦伯分布来近似轮胎内压低的情况下的直方图和轮胎内压高的情况下的直方图来比较概率密度函数的尺度参数η和形状参数m时，求出以下：在轮胎的内压低的情况下，概率密度函数的尺度参数η和形状参数m较小(η＝7.51,m＝1.90)，并且在轮胎的内压高的情况下，概率密度函数的尺度参数η和形状参数m较大(η＝7.72,m＝1.96)。
因此，可以通过将尺度参数η和形状参数m与存储部件68中所存储的P-W映射68M进行比较，来精确地检测轮胎的内压。
即，如果利用ηk和mk来分别表示峰频度分布创建部件57所获得的韦伯分布的概率密度函数的尺度参数和形状参数，则在ηk+Δη/2≥η≥ηk-Δη/2、并且此外mk+Δm/2≥m≥mk-Δm/2的情况下，将轮胎的内压检测为Pk。这里，Pk是在如P-W映射68M中所列出的尺度参数是ηk且形状参数是mk的情况下的轮胎的内压。
接着，将参考图19的流程图来说明用于使用轮胎内压检测设备60来检测轮胎的内压的方法。
首先，将随着行驶中的车辆的轮胎2B和路面3之间的静电电容的变化而改变的车体2A上的带电电位的变化检测作为电容耦合至车体2A的感测电极51的带电电压的时间变化波形(步骤S30)。然后，从带电电压的时间变化波形中顺次提取作为针对轮胎一周的带电电压的时间变化波形的带电波形(步骤S31)。
接着，计算所提取的针对轮胎一周的带电波形的RMS值(步骤S32)，同时对作为轮胎一周的带电波形中所包含的特定峰的个数的特定峰的出现次数进行计数(步骤S33)。
然后，判断针对轮胎N周的特定峰的出现次数的计数是否完成(步骤S34)。
如果针对轮胎N周的计数没有完成，则过程返回至步骤S31，并且提取下一带电波形，并继续执行对特定峰的出现次数进行计数的操作。
如果针对轮胎N周的计数完成，则创建表示特定峰的出现次数的频度分布的直方图(步骤S35)，然后利用韦伯分布来近似该直方图，以计算韦伯分布的概率密度函数的尺度参数η和形状参数m(步骤S36)。
最后，通过将所计算出的尺度参数η和形状参数m与P-W映射68M进行比较来检测行驶中的车辆的轮胎的内压(步骤S37)。
如上所述，在实施例3中，监视由于轮胎和路面之间的接触、分离和摩擦而产生的分布在车体上的带电电位的振幅，并且根据随轮胎内压的变化而改变的时间变化波形来检测该轮胎的内压。因此，可以在无需在轮胎上安装传感器的情况下精确地检测轮胎的内压。
如此，根据带电电压的时间变化波形来创建表示特定峰的出现次数的频度分布的直方图；获得韦伯分布的概率密度函数的尺度参数η和形状参数m；并且使用这些尺度参数η和形状参数m来检测轮胎内压。结果，可以通过消除路面凹凸的影响或车速的影响来以进一步提高的精度检测轮胎内压。
在上述实施例3中，通过将利用带电电压的时间变化波形所计算出的尺度参数η和形状参数m与P-W映射68M进行比较来检测轮胎的内压。然而，可以配置成如下：针对尺度参数η和形状参数m分别设置阈值Kp1和阈值Kp2，并且在η≥Kp1且m≥Kp2的情况下将轮胎内压检测为高，或者在η<Kp1且m<Kp2的情况下将轮胎内压检测为低。
实施例4
图20是示出根据本发明的实施例4的轮胎磨损检测设备70的结构的图。
轮胎磨损检测设备70包括感测电极51、参比电极52、传感器放大器53、带电波形提取部件54、RMS(均方根)值计算部件55、峰计数部件56、峰频度分布创建部件57、存储部件78和轮胎磨损检测部件79。
感测电极51以及参比电极52～峰频度分布创建部件57的各部件具有与实施例2和实施例3相同的结构，因此将省略针对这些结构的说明。
车体2A上的带电电位随着轮胎2B和路面3之间的静电电容的变化而改变。并且，轮胎2B和路面3之间的静电电容也随着轮胎和路面之间的接触状态和摩擦大小而改变。随着轮胎磨损的发展，槽深度将变浅并且胎块刚性可能改变。在胎面的表面状态改变的情况下，轮胎和路面之间的接触状态和摩擦大小也可能改变。因而，可以通过检测带电电位的变化来检测轮胎的磨损状态。
在本实施例中，存储部件78不仅存储RMS值计算部件55所提取的针对轮胎一周的带电波形的RMS值和计数部件56c计数得到的针对轮胎一周的特定峰的出现次数，而且还存储表示轮胎的磨损状态与尺度参数η和形状参数m之间的关系的M-W映射78M。
可以通过以下来创建M-W映射78M：首先创建表示通过使安装有槽深度H不同的轮胎的测试车辆行驶所获得的特定峰的出现次数的频度分布的直方图，然后通过利用韦伯分布的概率密度函数对针对不同的槽深度H所创建的各直方图进行近似来获得尺度参数η和形状参数m。
作为M-W映射78M，例如，可以使用x轴是尺度参数η、y轴是形状参数m且z轴是轮胎的槽深度的曲面H(η,m)或者如下的表，其中该表针对尺度参数η为[η-Δη/2,η+Δη/2]和形状参数m为[m-Δm/2,m+Δm/2]的各区域，列出与槽深度H有关的数据。
轮胎磨损检测部件79通过将峰频度分布创建部件57所获得的韦伯分布的概率密度函数的尺度参数η和形状参数m与存储部件78中所存储的M-W映射78M进行比较，来检测作为轮胎的磨损状态的指标的槽深度H。
图21(A)和21(B)分别是在轮胎没有磨损(以下称为“新轮胎”)的情况下的带电电压的时间变化波形和示出特定峰的出现次数的频度分布的直方图。图22(A)和22(B)分别是在轮胎磨损(以下称为“磨损轮胎”)的情况下的带电电压的时间变化波形和示出特定峰的出现次数的频度分布的直方图。注意，所采用的新轮胎的槽深度是H0＝7.5mm，并且所采用的磨损轮胎的槽深度是H＝2.5mm。
在通过利用各图中的粗线所示的韦伯分布近似新轮胎的直方图和磨损轮胎的直方图来比较概率密度函数的尺度参数η和形状参数m时，求出以下：对于新轮胎的情况，概率密度函数的尺度参数η和形状参数m这两者较大(η＝11.0,m＝3.35)，并且对于磨损轮胎的情况，尺度参数η和形状参数m这两者较小(η＝6.40,m＝2.37)。
因此，可以通过将尺度参数η和形状参数m与存储部件78中所存储的M-W映射78M进行比较，来精确地检测作为轮胎的磨损状态的指标的槽深度。
即，如果利用ηk和mk来分别表示峰频度分布创建部件57所获得的韦伯分布的概率密度函数的尺度参数和形状参数，则在ηk+Δη/2≥η≥ηk-Δη/2、并且此外mk+Δm/2≥m≥mk-Δm/2的情况下，将槽深度检测为Hk。这里，Hk是在如M-W映射78M中所列出的尺度参数是ηk且形状参数是mk的情况下的槽深度。
接着，将参考图23的流程图来说明用于使用轮胎磨损检测设备70来检测轮胎的磨损状态的方法。
首先，将随着行驶中的车辆2的轮胎2B和路面3之间的静电电容的变化而改变的车体2A上的带电电位的变化检测作为电容耦合至车体2A的感测电极51的带电电压的时间变化波形(步骤S40)。然后，从带电电压的时间变化波形中顺次提取作为针对轮胎一周的带电电压的时间变化波形的带电波形(步骤S41)。
接着，计算所提取的针对轮胎一周的带电波形的RMS值(步骤S42)，同时对作为轮胎一周的带电波形中所包含的特定峰的个数的特定峰的出现次数进行计数(步骤S43)。
然后，判断针对轮胎N周的特定峰的出现次数的计数是否完成(步骤S44)。
如果针对轮胎N周的计数没有完成，则过程返回至步骤S41，并且提取下一带电波形并继续执行对特定峰的出现次数进行计数的操作。
如果针对轮胎N周的计数完成，则创建表示特定峰的出现次数的频度分布的直方图(步骤S45)，然后利用韦伯分布来近似该直方图，以计算韦伯分布的概率密度函数的尺度参数η和形状参数m(步骤S46)。
最后，通过将所计算出的尺度参数η和形状参数m与M-W映射78M进行比较来检测行驶中的车辆的轮胎的槽深度(步骤S47)。
如上所述，在实施例4中，监视由于轮胎和路面之间的接触、分离和摩擦而产生的分布在车体上的带电电位的振幅，并且根据随着轮胎磨损状态的变化而改变的时间变化波形来检测该轮胎的磨损状态。因此，可以在无需在轮胎上安装传感器的情况下精确地检测轮胎的磨损特性。
如此，根据带电电压的时间变化波形来创建表示特定峰的出现次数的频度分布的直方图；获得韦伯分布的概率密度函数的尺度参数η和形状参数m；并且使用这些尺度参数η和形状参数m来检测作为轮胎的磨损状态的指标的槽深度。结果，可以通过消除路面凹凸的影响或车速的影响来进一步提高轮胎的磨损状态的检测精度。
在上述实施例4中，通过将利用带电电压的时间变化波形所计算出的尺度参数η和形状参数m与M-W映射78M进行比较来检测轮胎的磨损状态。然而，可以配置成如下：针对尺度参数η和形状参数m分别设置阈值Km1和阈值Km2，并且在η≥Km1且m≥Km2的情况下将轮胎磨损检测为没有进展，或者在η<Km1且m<Km2的情况下将轮胎磨损检测为进展。
实施例5
图24是示出根据实施例5的轮胎振动特性检测设备80的结构的图。
轮胎振动特性检测设备80包括感测电极51、参比电极52、传感器放大器53、带电波形提取部件54、RMS(均方根)值计算部件55、峰计数部件56、峰频度分布创建部件57、存储部件88和轮胎振动特性检测部件89。
感测电极51以及参比电极52～峰频度分布创建部件57的各部件具有与实施例2～实施例4相同的结构，因此将省略针对这些结构的说明。
车体2A上的带电电位随着轮胎2B和路面3之间的静电电容的变化而改变。并且，轮胎2B和路面3之间的静电电容也随着轮胎和路面之间的接触状态和摩擦大小而改变。在胎面橡胶由于抗湿滑性或滚动阻力而周期性地变形的情况下，轮胎和路面之间的接触状态和摩擦大小也可能改变。因而，可以通过检测带电电位的变化来检测轮胎的振动特性。
在本实施例中，存储部件88不仅存储RMS值计算部件55所提取的针对轮胎一周的带电波形的RMS值和计数部件56c计数得到的针对轮胎一周的特定峰的出现次数，而且还存储表示轮胎的振动特性与尺度参数η和形状参数m之间的关系的f-W映射88M。在本实施例中，所采用的轮胎的振动特性的指标是由于抗湿滑性或滚动阻力所引起的橡胶变形的频率(以下称为“变形频率”)f。
可以通过以下来创建f-W映射88M：首先创建表示通过使安装有振动特性或变形频率不同的轮胎的测试车辆行驶所获得的特定峰的出现次数的频度分布的直方图，然后通过利用韦伯分布的概率密度函数近似针对不同的变形频率所创建的各直方图来获得尺度参数η和形状参数m。
作为f-W映射88M，例如，可以使用x轴是尺度参数η、y轴是形状参数m且z轴是变形频率的曲面f(η,m)或者如下的表，其中该表针对尺度参数η为[η-Δη/2,η+Δη/2]和形状参数m为[m-Δm/2,m+Δm/2]的各区域，列出与变形频率f有关的数据。
轮胎振动特性检测部件89通过将峰频度分布创建部件57所获得的韦伯分布的概率密度函数的尺度参数η和形状参数m与存储部件88中所存储的f-W映射88M进行比较，来检测作为轮胎的振动特性的指标的变形频率。
图25(A)是在发生了由于抗湿滑性所引起的变形的情况下的利用表示特定峰的出现次数的频度分布的直方图的韦伯分布的概率密度函数所进行的近似的图。图25(B)是在发生了由于滚动阻力所引起的变形的情况下的利用表示特定峰的出现次数的频度分布的直方图的韦伯分布的概率密度函数所进行的近似的图。
由于滚动阻力所引起的变形的变形频率在10Hz～100Hz的范围内，而由于抗湿滑性所引起的变形的变形频率在10000Hz～100000Hz的范围内。
尺度参数η随着峰数的大小而改变，而形状参数m随着峰数的变化而改变。由于抗湿滑性所引起的变形的变形频率高于由于滚动阻力所引起的变形的变形频率。因而，由于抗湿滑性所引起的变形的振动特性的尺度参数η大于由于滚动阻力所引起的变形的振动特性的尺度参数η。要注意，振动越小，则形状参数m越大，因此变形频率较高且特定峰的出现频度也较高的由于抗湿滑性所引起的变形的振动特性具有较大的形状参数m。
因此，可以通过将尺度参数η和形状参数m与存储部件88中所存储的f-W映射88M进行比较，来精确地检测作为轮胎的振动特性的指标的变形频率。
接着，将参考图26的流程图来说明用于检测轮胎的振动特性的方法。
首先，将随着行驶中的车辆2的轮胎2B和路面3之间的静电电容的变化而改变的车体2A上的带电电位的变化检测作为电容耦合至车体2A的感测电极51的带电电压的时间变化波形(步骤S50)。然后，从带电电压的时间变化波形中顺次提取作为针对轮胎一周的带电电压的时间变化波形的带电波形(步骤S51)。
接着，计算所提取的针对轮胎一周的带电波形的RMS值(步骤S52)，同时对作为轮胎一周的带电波形中所包含的特定峰的个数的特定峰的出现次数进行计数(步骤S53)。
然后，判断针对轮胎N周的特定峰的出现次数的计数是否完成(步骤S54)。
如果针对轮胎N周的计数没有完成，则过程返回至步骤S51，并且提取下一带电波形并继续执行对特定峰的出现次数进行计数的操作。
如果针对轮胎N周的计数完成，则创建表示特定峰的出现次数的频度分布的直方图(步骤S55)，然后利用韦伯分布来近似该直方图，以计算韦伯分布的概率密度函数的尺度参数η和形状参数m(步骤S56)。
最后，通过将所计算出的尺度参数η和形状参数m与f-W映射88M进行比较来检测行驶中的车辆的轮胎的变形频率(步骤S57)。
如上所述，在实施例5中，监视由于轮胎和路面之间的接触、分离和摩擦而产生的分布在车体上的带电电位的振幅，并且根据随着轮胎内压的变化而改变的时间变化波形来检测该轮胎的振动状态。因此，可以在无需在轮胎上安装传感器的情况下精确地检测轮胎的振动特性。
如此，根据带电电压的时间变化波形来创建表示特定峰的出现次数的频度分布的直方图；获得韦伯分布的概率密度函数的尺度参数η和形状参数m；并且使用这些尺度参数η和形状参数m来检测作为轮胎的振动特性的指标的变形频率。结果，可以通过消除路面凹凸的影响或车速的影响来进一步提高轮胎的振动特性的检测精度。
应当注意，传统上，已通过如图27所示、测量tanδ的温度依赖性并进行温度-振动换算，来间接获得了伴随着胎面橡胶的变形的轮胎的振动特性。然而，如本实施例所述，如今可以通过监视分布在车体上的带电电位的振幅来直接检测轮胎的振动特性。
在上述实施例5中，在判断特定峰时，直接使用带电电压的时间变化波形。然而，例如，可以使用穿过了5000Hz～20000Hz的带通滤波器的带电电压的时间变化波形来判断由于抗湿滑性所引起的特性峰。注意，在判断可归因于滚动阻力的特定峰时，可以使用5Hz～200Hz的带通滤波器。
在上述说明中，已经参考本发明的具体实施例说明了本发明。然而，本发明的技术范围不应被视为局限于这些实施例。本领域技术人员显而易见，可以在没有背离本发明的较宽精神和范围的情况下对本发明进行各种修改和改变。根据所附权利要求书的范围还将显而易见，所有这些变形均意图包括在本发明的技术范围内。
产业上的可利用性
本发明可应用于诸如交通运输、农业、矿业、林业、渔业、建筑业、制造业、电气业以及信息和通信等的各种产业领域。无需说明，本发明还可广泛应用于许多其它产业领域。
附图标记说明
1…测量设备、10…检测单元、11…感测电极、
12…参比电极、13…传感器放大器、14…支撑构件、
15…振动吸收构件、20…数据处理单元、21…CPU、22…ROM、
23…RAM、24…存储单元、31…A/D转换单元、32…滤波器单元、
33…测量单元、34…监视单元、41～44…电极。

Claims (8)

1.一种测量方法，包括以下步骤：
检测步骤，用于检测由于轮胎和路面之间的接触、分离和摩擦而产生的分布在车体或轮胎上的带电电位；
监视步骤，用于监视所述检测步骤中所检测到的带电电位的振幅；
提取步骤，用于提取所述振幅的时间变化波形；
估计步骤，用于根据随着路面的状态的变化而改变的所述振幅的时间变化波形的变化，来估计轮胎所接触的路面的状态；以及
计数步骤，用于针对各单位时间段对特定峰数进行多次计数，由此根据所述特定峰数的出现频度来估计轮胎所接触的路面的状态或者感测轮胎的内压状态、轮胎的磨损状态或轮胎的振动特性，其中所述特定峰数是所述振幅的时间变化波形中出现的、带电电位的变化量比该单位时间段的振幅的平均值大的峰的数量。
2.根据权利要求1所述的测量方法，其中，还包括以下步骤：
提取步骤，用于提取所述振幅的时间变化波形；以及
感测步骤，用于根据随着轮胎内压的变化而改变的所述振幅的时间变化波形的变化，来感测轮胎的内压状态。
3.根据权利要求1所述的测量方法，其中，还包括以下步骤：
提取步骤，用于提取所述振幅的时间变化波形；以及
感测步骤，用于根据随着轮胎磨损状态的变化而改变的所述振幅的时间变化波形的变化，来感测轮胎的磨损状态。
4.根据权利要求1所述的测量方法，其中，还包括以下步骤：
提取步骤，用于提取所述振幅的时间变化波形；以及
感测步骤，用于根据随着轮胎的振动特性的变化而改变的所述振幅的时间变化波形的变化，来感测轮胎的振动特性。
5.根据权利要求1～4中任一项所述的测量方法，其中，所述计数步骤包括：根据所述振幅的时间变化波形来获得单位时间段内的均方根值即RMS值，作为该单位时间段内的振幅的平均值。
6.根据权利要求5所述的测量方法，其中，
所述计数步骤包括：从所述振幅的时间变化波形中提取正侧峰和负侧峰；计算作为所述正侧峰的振幅值和所述负侧峰的振幅值之间的差的峰值差；在所述峰值差超过所述RMS值的情况下，将所述正侧峰或所述负侧峰判断为特定峰；并且对作为所判断出的特定峰的数量的特定峰数进行计数，以及
所述估计步骤或所述感测步骤包括：求出单位时间段内的特定峰数的频度分布，并且根据所述特定峰数的出现频度来估计轮胎所接触的路面的状态或者感测轮胎的内压状态、轮胎的磨损状态或轮胎的振动特性。
7.根据权利要求6所述的测量方法，其中，所述估计步骤或所述感测步骤包括：通过利用韦伯分布近似所述频度分布来计算所述韦伯分布的概率密度函数的尺度参数和形状参数，并且根据所计算出的所述尺度参数和所述形状参数或者根据所计算出的所述形状参数，来估计轮胎所接触的路面的状态或者感测轮胎的内压状态、轮胎的磨损状态或轮胎的振动特性。
8.一种测量设备，包括：
检测单元，用于检测由于轮胎和路面之间的接触、分离和摩擦而产生的分布在车体或轮胎上的带电电位；以及
监视单元，用于监视所述检测单元所检测到的带电电位的振幅；
提取单元，用于提取所述振幅的时间变化波形；
估计单元，用于根据随着路面的状态的变化而改变的所述振幅的时间变化波形的变化，来估计轮胎所接触的路面的状态；以及
计数单元，用于针对各单位时间段对特定峰数进行多次计数，由此根据所述特定峰数的出现频度来估计轮胎所接触的路面的状态或者感测轮胎的内压状态、轮胎的磨损状态或轮胎的振动特性，其中所述特定峰数是所述振幅的时间变化波形中出现的、带电电位的变化量比该单位时间段的振幅的平均值大的峰的数量。
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