CN114872498A - 胎压预测模型的建立方法、轮胎漏气的监测系统及方法 - Google Patents

胎压预测模型的建立方法、轮胎漏气的监测系统及方法 Download PDF

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CN114872498A CN202210540716.5A CN202210540716A CN114872498A CN 114872498 A CN114872498 A CN 114872498A CN 202210540716 A CN202210540716 A CN 202210540716A CN 114872498 A CN114872498 A CN 114872498A
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Abstract

本发明提供一种胎压预测模型的建立方法、轮胎漏气的监测系统及方法。其中，胎压预测模型的建立方法是通过采集大量的特征值，以及不同特征值梯度变化下的胎压值，以此获得多种特征值与胎压值的拟合关系，相较于胎压检测传感器，其对胎压的监测准确度高，且能实现对胎压值的变化趋势的预测。则在轮胎漏气的监测系统及方法中，利用胎压预测模型，不仅可以监测到轮胎的当前漏气情况，还能够预测车辆到达目的地后的轮胎漏气情况。基于同一构思，本发明还提供一种轮胎漏气的监测系统及方法，是通过测量轮胎的当日胎压胎温比变化率、初始采集时间和当日采集时间，来判断并划分出轮胎的漏气等级，提高车辆的安全等级，保障车载人员的人生和财产安全性。

Description

胎压预测模型的建立方法、轮胎漏气的监测系统及方法
技术领域
本发明涉及车辆制造技术领域，特别涉及一种胎压预测模型的建立方法、轮胎漏气的监测系统及方法。
背景技术
在车辆安全管理系统中，轮胎漏气一直是重要的安全问题之一。轮胎漏气造成的胎压的不稳或爆胎，会严重影响到车载人员的生命安全。因此，对于轮胎漏气的监测不容忽视。目前，对于轮胎漏气的监测大多是通过胎压传感器来监控胎压变化，以在胎压变化明显时，发出警报。但鉴于监测的精准度有限，胎压传感器的检测具有一定的滞后性，在发出警报之前，可能轮胎已泄露严重，有很大的爆胎的风险；或者在高速的车况下，警报的瞬间发生爆胎，驾驶员没有预防准备的时间，仍会造成车载人员生命和财产的巨大损失。
因此，亟需一种新的轮胎漏气监测系统及方法，不仅可以提高漏气监测的精准度，还可以提前预警轮胎漏气，以提高车辆的安全性能。
发明内容
本发明的目的在于提供一种胎压预测模型的建立方法、轮胎漏气的监测系统及方法，以解决如何提高轮胎漏气的监测精度，以及如何实现轮胎漏气预警中的至少一个问题。
为解决上述技术问题，本发明提供一种胎压预测模型的建立方法，包括：
选用多个样本车辆，并设定多种特征值以及每一种所述特征值的变化梯度；
获取每一个所述样本车辆的每个轮胎的初始胎压值，并记录初始状态下的所述特征值；
在设定的测试时间内，逐一测量每一种所述特征值在对应梯度变化下的胎压值；
将获取所述胎压值以及对应的所述特征值作为训练集，拟合训练出胎压预测模型。
可选的，在所述的胎压预测模型的建立方法中，多种所述特征值包括：胎温、海拔、海拔修正系数、环境湿度、环境温度、车载负荷、怠速时间、每日行驶里程、累计行驶里程、累计小加速度持续时间、累计大加速度持续时间、累计小减速度持续时间和累计大减速度持续时间。
可选的，在所述的胎压预测模型的建立方法中，在获取所述初始胎压值以及获取每一种所述特征值在对应梯度变化下的所述胎压值时，记录对应的测量时间。
可选的，在所述的胎压预测模型的建立方法中，所述特征值还包括：每一个所述胎压值的测量时间与所述初始胎压值的测量时间的差值。
可选的，在所述的胎压预测模型的建立方法中，当所述轮胎重新充气后，获取充气后的所述轮胎的胎压值和对应的所述特征值，以更新所述轮胎的初始胎压值和初始状态下的所述特征值。
基于同一发明构思，本发明还提供一种轮胎漏气的监测方法，包括：
采集车辆的每个轮胎对应的多种特征值；
根据所述特征值和所述的胎压预测模型的建立方法所建立的胎压预测模型，获得每个所述轮胎的胎压值；
根据所述胎压值和采集时间判断出每个所述轮胎的漏气等级。
可选的，在所述的轮胎漏气的监测方法中，在采集车辆的每个轮胎对应的多种特征值时，还获取目的地所在环境中的特征值以及到达目的地的时间和里程。
可选的，在所述的轮胎漏气的监测方法中，在获取每个所述轮胎的胎压值时，还获取达到目的地时每个所述轮胎的预测胎压值。
可选的，在所述的轮胎漏气的监测方法中，在判断出每个所述轮胎的漏气等级时，还判断出到达目的地时每个所述轮胎的漏气等级。
可选的，在所述的轮胎漏气的监测方法中，所述漏气等级包括：自然漏气、快漏气和慢漏气。
可选的，在所述的轮胎漏气的监测方法中，判断每个所述轮胎的漏气等级的过程包括：
当所述胎压值与对应的所述初始胎压值的差值大于第一阈值时，判断所述胎压值的测量时间与所述初始胎压值的测量时间的差值是否大于或等于第一设定时间，如是，则所述胎压值对应的所述轮胎为所述自然漏气；如否，判断所述胎压值的测量时间与所述初始胎压值的测量时间的差值是否大于或等于第二设定时间，如是，则所述胎压值对应的所述轮胎为所述慢漏气，如否，则所述胎压值对应的所述轮胎为所述快漏气。
可选的，在所述的轮胎漏气的监测方法中，所述第一设定时间大于所述第二设定时间。
可选的，在所述的轮胎漏气的监测方法中，在获取每个所述轮胎的漏气等级之后，所述监测方法还包括：通过车辆的人机交互界面将每个所述轮胎的漏气等级反馈至用户。
基于同一发明构思，本发明还提供一种轮胎漏气的监测系统，用于执行所述的轮胎漏气的监测方法，所述轮胎漏气的监测系统包括第一采集单元、预测单元、第一判断单元以及第一反馈单元；其中，
所述第一采集单元用于获取车辆的每一个轮胎对应的多种特征值；
所述预测单元包括所述胎压预测模型，用于根据多种所述特征值预测出每个所述轮胎的胎压值；
所述第一判断单元用于根据所述胎压值判断出对应的所述轮胎是否漏气；
所述第一反馈单元用于将所述第一判断单元的判断结果反馈至终端。
基于同一发明构思，本发明还提供一种轮胎漏气监测方法，包括：
在初始状态下，采集车辆的每个轮胎的特征值，并记录初始采集时间；
采集所述车辆当日初次启动时的每个所述轮胎的所述特征值，并记录当日采集时间；
根据每个所述轮胎的在初始状态下的所述特征值和对应的当日所述特征值，获取当日特征值变化率；
根据所述当日特征值变化率、所述初始采集时间和所述当日采集时间，判断出每个所述轮胎的当日漏气等级。
可选的，在所述的轮胎漏气监测方法中，所述特征值包括胎压胎温比。
可选的，在所述的轮胎漏气监测方法中，每个所述轮胎的在初始状态下的所述胎压胎温比Anij、当日的所述胎压胎温比Amij和当日胎压胎温比变化率Fmij为：
Figure BDA0003648165070000041
Figure BDA0003648165070000042
Fmij＝(Anij-Amij)/Anij；
其中，n为所述初始采集时间，m为当日采集时间，i为所述车辆的每个轮胎的编号，j为所述车辆的车辆识别码，an为所述轮胎在初始状态下的胎压值或重新充气后的胎压值，bn为所述轮胎在初始状态下的胎温值或重新充气后的胎温值，am为所述轮胎当日的胎压值，bm为所述轮胎当日的胎温值。
可选的，在所述的轮胎漏气监测方法中，所述当日漏气等级包括：自然漏气、快漏气和慢漏气。
可选的，在所述的轮胎漏气监测方法中，判断每个所述轮胎的当日漏气等级的过程包括：
当所述当日特征值变化率大于第二阈值时，判断所述当日采集时间与所述初始采集时间的差值是否大于或等于第三设定时间，如是，则所述轮胎为所述自然漏气；如否，判断所述当日采集时间与所述初始采集时间的差值是否大于或等于第四设定时间，如是，则所述轮胎为所述慢漏气，如否，则所述轮胎为所述快漏气。
可选的，在所述的轮胎漏气监测方法中，所述第三设定时间大于所述第四设定时间。
可选的，在所述的轮胎漏气监测方法中，当所述轮胎重新充气后，获取充气后的所述特征值，以更新所述轮胎的在初始状态下的所述特征值。
可选的，在所述的轮胎漏气监测方法中，在获取每个所述轮胎的所述当日漏气等级之后，通过车辆的人机交互界面将每个所述轮胎的当日漏气等级反馈至用户。
基于同一发明构思，本发明还提供一种轮胎漏气的监测系统，用于执行所述的轮胎漏气的监测方法，所述轮胎漏气的监测系统包括第二采集单元、处理单元、第二判断单元以及第二反馈单元；其中，
所述第二采集单元用于获取车辆的每个轮胎的初始状态下的特征值、当日初次启动时的特征值、初始采集时间和当日采集时间；
所述处理单元用于根据所述第二采集单元采集的信息，计算出所述车辆的每个轮胎的当日特征值变化率；
所述第二判断单元用于根据所述当日特征值变化率、所述初始采集时间和所述采集时间，判断出每个所述轮胎的当日漏气等级；
所述第二反馈单元用于将所述第二判断单元的判断结果反馈至终端。
综上所述，本发明提供一种胎压预测模型的建立方法、轮胎漏气的监测系统及方法。其中，所述胎压预测模型的建立方法是通过采集大量的特征值，以及不同特征值梯度变化下的胎压值，以此获得所述多种特征值与胎压值的拟合关系。即，通过大数据采集和机器学习训练的方式得到的所述胎压预测模型，相较于胎压检测传感器，其对胎压的监测准确度高，还能够实现对胎压值的变化趋势的预测。则在轮胎漏气的监测系统及方法中，利用所述胎压预测模型，不仅可以监测到轮胎的当前漏气情况，还能够预测车辆到达目的地后的轮胎漏气情况，从而不仅可以实现轮胎漏气的精准检测，还能够对轮胎漏气的变化趋势做出预警，提高了车辆的安全等级，确保车载人员的人生和财产安全性。
基于同一构思，本发明还提供一种轮胎漏气的监测系统及方法。其中，所述方法是通过测量轮胎在初始状态下的特征值、当日初次启动的特征值、初始采集时间和当日采集时间，来判断并划分出所述轮胎的漏气等级，相较于简单的采集轮胎的胎压值，本发明提高了轮胎漏气判断的精准度，同时还对漏气的程度做了精准的划分，以备用户及时应对处理，同样提高了车辆的安全等级，保障了车载人员的人生和财产安全性。
附图说明
图1是本发明实施例一中胎压预测模型的建立方法的流程图。
图2是本发明实施例一中轮胎漏气的监测方法的流程图。
图3是本发明实施例二中轮胎漏气的监测方法的流程图。
具体实施方式
为使本发明的目的、优点和特征更加清楚，以下结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细说明。需说明的是，附图均采用非常简化的形式且未按比例绘制，仅用以方便、明晰地辅助说明本发明实施例的目的。此外，附图所展示的结构往往是实际结构的一部分。特别的，各附图需要展示的侧重点不同，有时会采用不同的比例。还应当理解的是，除非特别说明或者指出，否则说明书中的术语“第一”、“第二”、“第三”等描述仅仅用于区分说明书中的各个组件、元素、步骤等，而不是用于表示各个组件、元素、步骤之间的逻辑关系或者顺序关系等。
<实施例一>
请参阅图1，本实施例提供一种胎压预测模型的建立方法，包括：
步骤一S10：选用多个样本车辆，并设定多种特征值以及每一种所述特征值的变化梯度。
本实施例对于所述样本车辆的数量不做限定，可以为10辆、20辆或50辆等。其中，所有所述样本车辆的车型相同，且根据所述样本车辆的车辆识别码以作为所述样本车辆的序号。
所述特征值是与影响胎压相关的因素，可以为：胎温、海拔、海拔修正系数、环境湿度、环境温度、车载负荷、怠速时间、每日行驶里程、累计行驶里程、累计小加速度持续时间、累计大加速度持续时间、累计小减速度持续时间和累计大减速度持续时间。其中，所述车载负荷为所述样本车辆的载重。所述怠速时间为所述样本车辆启动却为行驶的时间。所述每日行驶里程为一天内所述样本车辆行驶的里程总数。所述累计行驶里程为所述样本车辆从出厂开始的累计行驶的总里程数。所述累计小加速度持续时间、所述累计大加速持续时间、所述累计小减速度持续时间和所述累计大减速度持续时间，均为所述样本车辆从出厂开始累计的小加速度持续时间、大加速持续时间、小减速度持续时间和大减速度持续时间。其中，小加速度、大加速度、小减速度和大减速度的具体数值标准可根据不同的车型设置，本实施例对此不做限定。
进一步的，因时间的长短也是影响胎压的一个重要因素，故所述特征值还包括后续步骤中的时间，即每一个所述胎压值的测量时间与所述初始胎压值的测量时间的差值。例如，所述初始胎压值的测量时间是2月15日，当前所述胎压值的测量时间是2月18日，则所述差值为3天。当然，时间单位也可以为小时、分钟或秒。
进一步的，所述特征值的变化梯度，即每一个多数特征值设定有一定的数值等级。例如，环境温度的梯度范围为：-20℃、-15℃、-10℃、-5℃、0℃、5℃、10℃、15℃、20℃、25℃、30℃、35℃以及40℃等。相应的每一种所述特征值均设置有对应的梯度范围内，以备后续获得所述特征值与所述胎压的拟合关系，从而实现对胎压的预测。
步骤二S11：获取每一个所述样本车辆的每个轮胎的初始胎压值，并记录初始状态下的所述特征值；
首次测量的所述样本车辆的所述轮胎的胎压值即为所述轮胎的所述初始胎压值。可选的，通过胎压传感器测得所述样本车辆的每个轮胎的初始胎压值，并记录测量时每个所述轮胎对应的特征值，例如为每个轮胎的胎温、海拔等。其中，当所述轮胎重新充气后，获取充气后的所述轮胎的胎压值和对应的所述特征值，以更新所述轮胎的初始胎压值和初始状态下的所述特征值。
进一步的，在测量所述初始胎压值的同时，记录测量时间。
步骤三S12：在设定的测试时间内，逐一测量每一种所述特征值在对应梯度变化下的胎压值。
所述测试时间可以为三个月、半年或一年等，本实施例对此不做限定。在设定的测试时间内，分别改变每一所述特征值的数值，并在对应的梯度下记录出所述轮胎的胎压值。例如，在其他特征值基本不变的情况下，改变其中一个所述特征值：环境温度。并分别在不同的梯度下测量所述胎压值，即分别在-20℃、-15℃、-10℃、-5℃、0℃、5℃、10℃、15℃、20℃、25℃、30℃、35℃以及40℃下测量所述样本车辆的每个所述轮胎的胎压值，以及测量时间。基于此，可以获取大量的所述特征值与对应的所述胎压值的数据。
步骤四S13：将获取所述胎压值以及对应的所述特征值作为训练集，拟合训练出胎压预测模型。
根据所述步骤三S12所获取的大量的数据，通过机器学习可以拟合出所述特征值和所述胎压值的函数关系。假设，所述函数关系为一阶函数，设定4种特征值分别为X1、X2、X3和X4。可以理解的是，所述胎压值Y＝aX1+bX2+cX3+cX4+e。通过所述步骤三S12所获取的大量的数据可以获得对应的系数值：a、b、c、d和e。因此，在获取所述特征值之后，可以根据所述一阶函数计算出所述胎压值。本实施例提供的所述胎压预测模型不限于为一阶函数，还可以二阶、三阶以及其他高阶函数，或者为其他机器学习模型。优选的，选用置信度最高的数学模型为所述胎压预测模型。因此，相较于现有的胎压检测，本实施例提供的所述胎压预测模型可以精准的计算出所述胎压值，以及根据目的地的特征值，还可以预测出到达目的地之后的各所述轮胎的胎压值。
基于同一发明构思，本实施例还提供一种轮胎漏气的监测方法，请参阅图2，包括：
步骤一S20：采集车辆的每个轮胎对应的多种特征值。
可选的，通过多种传感器采集每个轮胎的多种所述特征值，或者通过车载信息采集系统获取所需的多种所述特征值。同样，所述特征值的种类包括但不限于为：胎温、海拔、海拔修正系数、环境湿度、环境温度、车载负荷、怠速时间、每日行驶里程、累计行驶里程、累计小加速度持续时间、累计大加速度持续时间、累计小减速度持续时间和累计大减速度持续时间。
进一步的，本实施例提供的所述轮胎漏气的监测方法具有预测功能，因此若需要预测到达目的地时的轮胎漏气情况，可以在采集车辆的每一个轮胎对应的多种特征值时，还获取目的地所在环境中的特征值以及到达目的地的时间和里程。例如根据用户输入的目的地位置，通过网络获取目的地的环境温度、环境湿度、海拔分环境中的特征值。
步骤二S21：根据所述特征值和所述的胎压预测模型的建立方法所建立的胎压预测模型，获得每个所述轮胎的胎压值。
根据上述的胎压预测模型的建立方法可知，所述胎压预测模型可根据所述特征值计算出对应的所述胎压值，则通过将每个所述轮胎的多种特征值，分别代入至所述胎压预测模型中，以计算出每个所述轮胎的胎压值。
进一步的，在预测到达目的地时的轮胎漏气情况时，可根据获取的目的地的所在环境中的特征值以及到达目的地的时间和里程，计算出当所述车辆到达目的地时，每个轮胎对应的所述胎压值。
步骤三S22：根据所述胎压值和采集时间判断出每个所述轮胎的漏气等级。
其中，所述采集时间为当前所述胎压值的测量时间与所述初始胎压值的测量时间的差值。进一步的，所述漏气等级包括：自然漏气、快漏气和慢漏气。当然，还可以对所述漏气等级进行更为详细的划分。
进一步的，判断每个所述轮胎的漏气等级的过程包括：
当所述胎压值与对应的所述初始胎压值的差值大于第一阈值时，判断所述胎压值的测量时间与所述初始胎压值的测量时间的差值是否大于或等于第一设定时间，如是，则所述胎压值对应的所述轮胎为所述自然漏气；如否，判断所述胎压值的测量时间与所述初始胎压值的测量时间的差值是否大于或等于第二设定时间，如是，则所述胎压值对应的所述轮胎为所述慢漏气，如否，则所述胎压值对应的所述轮胎为所述快漏气。其中，所述第一设定时间大于所述第二设定时间。
例如，所述第一阈值为30kpa，所述第一设定时间为7天，所述第二设定时间为3天，则当所述胎压值与对应的所述初始胎压值的差值大于或等于30kpa时，则所述轮胎存在漏气的风险，若胎压值与对应的所述初始胎压值的差值小于30kpa时，所述轮胎不存在漏气的风险。进一步的，当存在漏气风险时，判断测量当前所述胎压值的日期与所述初始胎压值的测量时间的差值是否大于或等于7天，如是，则认为所述轮胎为自然漏气。如否，则进一步判断所述胎压值的日期与所述初始胎压值的测量时间的差值是否大于或等于3天，如是，则认为所述轮胎为慢漏气，如否则认为所述轮胎为快漏气。本实施例不限定具体的所述第一阈值、所述第一设定时间和所述第二设定时间，可根据环境因素以及车辆情况进行具体划分。
进一步的，当需要预测到达目的地时的轮胎漏气情况，可以到达目的地时的所述胎压值与所述初始胎压值进行比较，以预测出到达目的地时每个所述轮胎的漏气等级。
进一步的，当所述轮胎重新充气后，获取充气后的所述轮胎的胎压值作为所述初始胎压值，以及记录充气后测得所述胎压值时的时间为所述初始胎压值的测量时间。
在获取每个所述轮胎的漏气等级之后，所述监测方法还包括：通过车辆的人机交互界面将每个所述轮胎的漏气等级反馈至用户，以向用户发出对应的警示，保证行车安全。
基于同一发明构思，本实施例还提供一种轮胎漏气的监测系统，用于执行所述的轮胎漏气的监测方法，所述轮胎漏气的监测系统包括第一采集单元、预测单元、第一判断单元以及第一反馈单元。其中，所述第一采集单元用于获取车辆的每个轮胎对应的多种特征值；可选的，所述第一采集单元包括多种传感器，以采集每个轮胎的多种所述特征值，或者通过车载信息采集系统获取所需的多种所述特征值。所述预测单元包括所述胎压预测模型，用于根据多种所述特征值预测出每个所述轮胎的胎压值。所述第一判断单元包括比较器，用于根据所述胎压值判断出对应的所述轮胎是否漏气。所述第一反馈单元与人机交互界面相连，用于将所述第一判断单元的判断结果反馈至终端。
综上所述，本实施例提供一种胎压预测模型的建立方法、轮胎漏气的监测系统及方法。其中，所述胎压预测模型的建立方法是通过采集大量的特征值，以及不同特征值梯度变化下的胎压值，以此获得所述多种特征值与胎压值的拟合关系。即，通过大数据采集和机器学习训练的方式得到的所述胎压预测模型，相较于胎压检测传感器，其对胎压的监测准确度高，还能够实现对胎压值的变化趋势的预测。则在轮胎漏气的监测系统及方法中，利用所述胎压预测模型，不仅可以监测到轮胎的当前漏气情况，还能够预测车辆到达目的地后的轮胎漏气情况，从而不仅可以实现轮胎漏气的精准检测，还能够对轮胎漏气的变化趋势做出预警，提高了车辆的安全等级，确保车载人员的人生和财产安全性。
<实施例二>
基于同一发明构思，本实施例提供一种轮胎漏气监测方法。请参阅图3，所述轮胎漏气监测方法包括：
步骤一S30：在初始状态下，采集车辆的每个轮胎的特征值，并记录初始采集时间；
步骤二S31：采集所述车辆当日初次启动时的每个所述轮胎的所述特征值，并记录当日采集时间；
步骤三S32：根据每个所述轮胎的在初始状态下的所述特征值和对应的当日所述特征值，获取当日特征值变化率；
步骤四S33：根据所述当日特征值变化率、所述初始采集时间和所述当日采集时间，判断出每个所述轮胎的当日漏气等级。
进一步的，所述特征值包括胎压胎温比，则在初始状态下的所述特征值指对所述车辆首次的胎温值和胎压值的采集，并计算二者的比值。进一步的，当所述轮胎重新充气后，获取充气后的所述轮胎的胎压胎温比作为所述轮胎在初始状态下的所述特征值；以及将充气后测得所述胎压胎温比的时间作为所述初始采集时间。相应的，当日采集的所述特征值即为用户在当天首次启动所述车辆时，采集所述车辆的每个所述轮胎的胎压胎温比。
进一步的，每个所述轮胎的在初始状态下的所述胎压胎温比Anij、当日的所述胎压胎温比Amij和当日胎压胎温比变化率Fmij为：
Figure BDA0003648165070000111
Figure BDA0003648165070000112
Fmij＝(Anij-Amij)/Anij；
其中，n为所述初始采集时间，m为当日采集时间，i为所述车辆的每个轮胎的编号，j为所述车辆的车辆识别码，an为所述轮胎在初始状态下的胎压值或重新充气后的胎压值，bn为所述轮胎在初始状态下的胎温值或重新充气后的胎温值，am为所述轮胎当日的胎压值，bm为所述轮胎当日的胎温值。
进一步的，所述当日漏气等级包括：自然漏气、快漏气和慢漏气，当然，还可以对所述漏气等级进行更为详细的划分。具体的，判断每个所述轮胎的漏气等级的过程包括：当所述当日特征值变化率大于第二阈值时，判断所述当日采集时间与所述初始采集时间的差值是否大于或等于第三设定时间，如是，则所述轮胎为所述自然漏气；如否，判断所述当日采集时间与所述初始采集时间的差值是否大于或等于第四设定时间，如是，则所述轮胎为所述慢漏气，如否，则所述轮胎为所述快漏气。其中，所述第三设定时间大于所述第四设定时间。
例如，所述第二阈值为7％，所述第三设定时间为7日，所述第四设定时间为3日，则若所述当日胎压胎温比变化率大于或等7％时，则所述轮胎存在漏气的风险，若所述当日胎压胎温比变化率小于7％时，所述轮胎不存在漏气的风险。进一步的，当存在漏气风险时，判断所述当日采集时间与所述初始采集时间的差值是否大于或等于7日，如是，则认为所述轮胎为自然漏气。如否，则判断所述当日采集时间与所述初始采集时间的差值是否大于或等于3日，如是，则认为所述轮胎为慢漏气，如否则认为所述轮胎为快漏气。以上仅为示例，本实施例具体不限定所述第二阈值、所述第三设定时间和所述第四设定时间，可根据环境因素以及车辆情况进行具体划分。
进一步的，在获取每个所述轮胎的漏气等级之后，所述轮胎漏气监测方法还包括：通过车辆的人机交互界面将每个所述轮胎的漏气等级反馈至用户，以向用户发出对应的警示，保证行车安全。
基于同一发明构思，本实施例还提供一种轮胎漏气的监测系统，用于执行所述的轮胎漏气的监测方法，所述轮胎漏气的监测系统包括第二采集单元、处理单元、第二判断单元以及第二反馈单元。其中，所述第二采集单元用于获取车辆的每个轮胎在初始状态下的胎压值和胎温值，以及当日初次启动时的胎压值和胎温值，从而获取所述轮胎的初始状态下的胎温胎压比和当日的所述胎温胎压比。同时，所述第二采集单元还获取所述初始采集时间和所述采集时间。因而，所述第二采集单元包括压力传感器和温度传感器，以分别测量胎压和胎温。所述处理单元包括运算模块，用于根据所述第二采集单元采集的信息，计算出所述车辆的每一个轮胎的当日胎压胎温比变化率。所述第二判断单元包括比较器，用于根据所述当日胎压胎温比变化率、所述初始采集时和所述当日采集时间，判断出每个所述轮胎的漏气等级。所述第二反馈单元可与车辆的人机交互界面相接，用于将所述第二判断单元的判断结果反馈至终端，以在用户启动车辆时，第一时间能够获取每个轮胎的漏气风险情况。
综上所述，本实施例提供一种轮胎漏气的监测系统及方法。其中，所述方法是通过测量轮胎的当日胎压胎温比变化率、所述初始采集时和所述当日采集时间，来判断并划分出所述轮胎的漏气等级，相较于简单的采集轮胎的胎压值，本发明提高了轮胎漏气判断的精准度，同时还对漏气的程度做了精准的划分，以备用户及时应对处理，同样提高了车辆的安全等级，保障了车载人员的人生和财产安全性。
需要说明的是，本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可，此外，各个实施例之间不同的部分也可互相组合使用，本发明对此不作限定。
此外还应该认识到，虽然本发明已以较佳实施例披露如上，然而上述实施例并非用以限定本发明。对于任何熟悉本领域的技术人员而言，在不脱离本发明技术方案范围情况下，都可利用上述揭示的技术内容对本发明技术方案作出许多可能的变动和修饰，或修改为等同变化的等效实施例。因此，凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化及修饰，均仍属于本发明技术方案保护的范围。

Claims (23)

1.一种胎压预测模型的建立方法，其特征在于，包括：
选用多个样本车辆，并设定多种特征值以及每一种所述特征值的变化梯度；
获取每一个所述样本车辆的每个轮胎的初始胎压值，并记录初始状态下的所述特征值；
在设定的测试时间内，逐一测量每一种所述特征值在对应梯度变化下的胎压值；
将获取所述胎压值以及对应的所述特征值作为训练集，拟合训练出胎压预测模型。
2.根据权利要求1所述的胎压预测模型的建立方法，其特征在于，多种所述特征值包括：胎温、海拔、海拔修正系数、环境湿度、环境温度、车载负荷、怠速时间、每日行驶里程、累计行驶里程、累计小加速度持续时间、累计大加速度持续时间、累计小减速度持续时间和累计大减速度持续时间。
3.根据权利要求1所述的胎压预测模型的建立方法，其特征在于，在获取所述初始胎压值以及获取每一种所述特征值在对应梯度变化下的所述胎压值时，记录对应的测量时间。
4.根据权利要求3所述的胎压预测模型的建立方法，其特征在于，所述特征值还包括：每一个所述胎压值的测量时间与所述初始胎压值的测量时间的差值。
5.根据权利要求1所述的胎压预测模型的建立方法，其特征在于，当所述轮胎重新充气后，获取充气后的所述轮胎的胎压值和对应的所述特征值，以更新所述轮胎的初始胎压值和初始状态下的所述特征值。
6.一种轮胎漏气的监测方法，其特征在于，包括：
采集车辆的每个轮胎对应的多种特征值；
根据所述特征值和如权利要求1-5中任意一项所述的胎压预测模型的建立方法所建立的胎压预测模型，获得每个所述轮胎的胎压值；
根据所述胎压值和采集时间判断出每个所述轮胎的漏气等级。
7.根据权利要求6所述的轮胎漏气的监测方法，其特征在于，在采集车辆的每个轮胎对应的多种特征值时，还获取目的地所在环境中的特征值以及到达目的地的时间和里程。
8.根据权利要求7所述的轮胎漏气的监测方法，其特征在于，在获取每个所述轮胎的胎压值时，还获取达到目的地时每个所述轮胎的预测胎压值。
9.根据权利要求8所述的轮胎漏气的监测方法，其特征在于，在判断出每个所述轮胎的漏气等级时，还判断出到达目的地时每个所述轮胎的漏气等级。
10.根据权利要求6所述的轮胎漏气的监测方法，其特征在于，所述漏气等级包括：自然漏气、快漏气和慢漏气。
11.根据权利要求10所述的轮胎漏气的监测方法，其特征在于，判断每个所述轮胎的漏气等级的过程包括：
当所述胎压值与对应的所述初始胎压值的差值大于第一阈值时，判断所述胎压值的测量时间与所述初始胎压值的测量时间的差值是否大于或等于第一设定时间，如是，则所述胎压值对应的所述轮胎为所述自然漏气；如否，判断所述胎压值的测量时间与所述初始胎压值的测量时间的差值是否大于或等于第二设定时间，如是，则所述胎压值对应的所述轮胎为所述慢漏气，如否，则所述胎压值对应的所述轮胎为所述快漏气。
12.根据权利要求11所述的轮胎漏气的监测方法，其特征在于，所述第一设定时间大于所述第二设定时间。
13.根据权利要求6所述的轮胎漏气的监测方法，其特征在于，在获取每个所述轮胎的漏气等级之后，所述监测方法还包括：通过车辆的人机交互界面将每个所述轮胎的漏气等级反馈至用户。
14.一种轮胎漏气的监测系统，其特征在于，用于执行如权利要求6-13中任意一项所述的轮胎漏气的监测方法，所述轮胎漏气的监测系统包括第一采集单元、预测单元、第一判断单元以及第一反馈单元；其中，
所述第一采集单元用于获取车辆的每个轮胎对应的多种特征值；
所述预测单元包括所述胎压预测模型，用于根据多种所述特征值预测出每个所述轮胎的胎压值；
所述第一判断单元用于根据所述胎压值判断出对应的所述轮胎是否漏气；
所述第一反馈单元用于将所述第一判断单元的判断结果反馈至终端。
15.一种轮胎漏气监测方法，其特征在于，包括：
在初始状态下，采集车辆的每个轮胎的特征值，并记录初始采集时间；
采集所述车辆当日初次启动时的每个所述轮胎的所述特征值，并记录当日采集时间；
根据每个所述轮胎的在初始状态下的所述特征值和对应的当日所述特征值，获取当日特征值变化率；
根据所述当日特征值变化率、所述初始采集时间和所述当日采集时间，判断出每个所述轮胎的当日漏气等级。
16.根据权利要求15所述的轮胎漏气监测方法，其特征在于，所述特征值包括胎压胎温比。
17.根据权利要求16所述的轮胎漏气监测方法，其特征在于，每个所述轮胎的在初始状态下的所述胎压胎温比Anij、当日的所述胎压胎温比Amij和当日胎压胎温比变化率Fmij为：
Figure FDA0003648165060000031
Figure FDA0003648165060000032
Fmij＝(Anij-Amij)/Anij；
其中，n为所述初始采集时间，m为当日采集时间，i为所述车辆的每个轮胎的编号，j为所述车辆的车辆识别码，an为所述轮胎在初始状态下的胎压值或重新充气后的胎压值，bn为所述轮胎在初始状态下的胎温值或重新充气后的胎温值，am为所述轮胎当日的胎压值，bm为所述轮胎当日的胎温值。
18.根据权利要求15所述的轮胎漏气监测方法，其特征在于，所述当日漏气等级包括：自然漏气、快漏气和慢漏气。
19.根据权利要求18所述的轮胎漏气监测方法，其特征在于，判断每个所述轮胎的当日漏气等级的过程包括：
当所述当日特征值变化率大于第二阈值时，判断所述当日采集时间与所述初始采集时间的差值是否大于或等于第三设定时间，如是，则所述轮胎为所述自然漏气；如否，判断所述当日采集时间与所述初始采集时间的差值是否大于或等于第四设定时间，如是，则所述轮胎为所述慢漏气，如否，则所述轮胎为所述快漏气。
20.根据权利要求19所述的轮胎漏气监测方法，其特征在于，所述第三设定时间大于所述第四设定时间。
21.根据权利要求15所述的轮胎漏气监测方法，其特征在于，当所述轮胎重新充气后，获取充气后的所述特征值，以更新所述轮胎的在初始状态下的所述特征值。
22.根据权利要求15所述的轮胎漏气监测方法，其特征在于，在获取每个所述轮胎的所述当日漏气等级之后，通过车辆的人机交互界面将每个所述轮胎的当日漏气等级反馈至用户。
23.一种轮胎漏气的监测系统，其特征在于，用于执行如权利要求15-22中任意一项所述的轮胎漏气的监测方法，所述轮胎漏气的监测系统包括第二采集单元、处理单元、第二判断单元以及第二反馈单元；其中，
所述第二采集单元用于获取车辆的每个轮胎的初始状态下的特征值、当日初次启动时的特征值、初始采集时间和当日采集时间；
所述处理单元用于根据所述第二采集单元采集的信息，计算出所述车辆的每个轮胎的当日特征值变化率；
所述第二判断单元用于根据所述当日特征值变化率、所述初始采集时间和所述采集时间，判断出每个所述轮胎的当日漏气等级；
所述第二反馈单元用于将所述第二判断单元的判断结果反馈至终端。
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