CN115519942A - 轮胎更换预估系统和方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及轮胎更换预估系统和方法。一种轮胎更换预估系统包括支撑车辆的轮胎。传感器单元安装在轮胎上，并且包括印痕中心线长度测量传感器和压力传感器。处理器与传感器单元电子通信并接收所述测量中心线长度和所述测量压力。电子车辆网络将选定车辆参数传输到处理器。磨损状态预测器被存储在处理器上并接收测量中心线长度、测量压力和选定车辆参数以生成轮胎的估计磨损状态。预估模型被存储在所述处理器上并接收轮胎的多个估计磨损状态，并且预测轮胎的未来磨损状态。当估计轮胎的所预测未来磨损状态超过预先确定的磨损阈值时，预估模型生成预估轮胎更换日期。

Description

轮胎更换预估系统和方法
技术领域
本发明大体涉及轮胎监控系统。更确切地，本发明涉及预测轮胎磨损的系统。具体地，本发明针对一种用于基于轮胎的所预测磨损状态预估最优轮胎更换的系统和方法。
背景技术
轮胎磨损在诸如安全性、可靠性和性能等车辆因素中起着重要作用。胎面磨损（其是指从轮胎胎面开始的材料损失）直接影响此类车辆因素。因此，期望监测和/或测量轮胎所经历的胎面磨损的量，这被称为轮胎磨损状态。应理解到，为方便起见，术语“胎面磨损”和“轮胎磨损”可以可互换地使用。
监控和/或测量胎面磨损的一种方式是通过使用安置在轮胎胎面中的磨损传感器，这称为直接方法或方式。从安装在轮胎上的传感器测量轮胎磨损的直接方式具有多个挑战。将传感器放置在未硫化或“生”轮胎中、以便然后在高温下硫化可能导致对磨损传感器的损坏。另外，传感器耐久性在满足轮胎的数百万次循环要求方面会证实是有问题的。此外，在直接测量方式中，磨损传感器必须足够小，以至在轮胎高速旋转时不引起任何均匀性问题。最后，磨损传感器会是昂贵的并且显著增加轮胎的成本。
由于这些挑战，已经开发出若干替代方式，其涉及预测轮胎的寿命内的胎面磨损，包括对轮胎磨损状态的间接估计。由于缺少最优预测技术，因此这些替代方式在现有技术中已经经历了一些缺点，这降低胎面磨损预测的准确性和/或可靠性。例如，许多此类技术涉及不容易获得的数据或信息，诸如非标准车辆系统信号，或并非在所有驾驶条件下都准确的数据。
另外，虽然已经开发出显示出改进的准确性和/或可靠性的一些间接估计技术，但是此类技术往往仅指示轮胎的磨损状态。虽然此类信息是有帮助的，但是对某些用户而言，其可能具有有限价值。例如，一些用户可能不完全理解轮胎磨损状态的指示。另外，许多系统将所估计轮胎磨损状态与阈值进行比较，以在轮胎已经达到最小磨损状态或阈值之后告知用户应该更换轮胎。然而，通常期望在可能需要更换轮胎的磨损阈值之前告知或通知用户。此类提前通知使得用户能够根据期望并且在达到最小磨损状态或阈值之前主动安排轮胎更换。
因此，在本领域中需要一种准确且可靠地估计轮胎磨损状态、预测轮胎的未来磨损状态并基于磨损状态预估最优轮胎更换的系统和方法。
发明内容
根据本发明的示例性实施例的一方面，提供一种轮胎更换预估系统。所述系统包括车辆和支撑所述车辆的轮胎。传感器单元安装在所述轮胎上并且包括用以测量所述轮胎的印痕的中心线长度的印痕中心线长度测量传感器，以及用以测量所述轮胎的压力的压力传感器。处理器与所述传感器单元电子通信并接收所述测量中心线长度和所述测量压力。电子车辆网络将选定车辆参数传输到所述处理器。磨损状态预测器被存储在所述处理器上并接收所述测量中心线长度、所述测量压力和所述选定车辆参数作为输入，并且由所述输入生成所述轮胎的估计磨损状态。预估模型存储在所述处理器上并接收由状态预测器生成的所述轮胎的多个估计磨损状态作为输入，所述预估模型预测轮胎的未来磨损状态。当估计所述轮胎的所预测未来磨损状态超过预先确定的磨损阈值时，预估模型生成预估轮胎更换日期。
根据本发明的示例性实施例的另一方面，提供一种预估支撑车辆的轮胎的更换的方法。所述方法包括如下步骤：在所述轮胎上安装传感器单元；借助所述传感器单元，测量所述轮胎的印痕中心线长度；以及借助所述传感器单元，测量所述轮胎的压力。在处理器中接收所述测量中心线长度和所述测量压力。将选定车辆参数从电子车辆网络传输到处理器。磨损状态预测器被存储在所述处理器上并接收所述测量中心线长度、所述测量压力和所述选定车辆参数作为输入。磨损状态预测器生成轮胎的估计磨损状态。预估模型被存储在所述处理器上并从磨损状态预测器接收轮胎的多个估计磨损状态作为输入。借助预估模型，预测轮胎的未来磨损状态。当估计所述轮胎的所预测未来磨损状态超过预先确定的磨损阈值时，借助预估模型生成预估轮胎更换日期。
根据本发明，其还包括以下技术方案：
1. 一种轮胎更换预估系统，其包括：
车辆；
支撑所述车辆的轮胎；
安装在所述轮胎上的传感器单元，所述传感器单元包括：
用以测量所述轮胎的印痕的中心线长度的印痕中心线长度测量传感器；以及
用以测量所述轮胎的压力的压力传感器；
与所述传感器单元电子通信的处理器，所述处理器接收所述测量中心线长度和所述测量压力；
将选定车辆参数传输到所述处理器的电子车辆网络；
磨损状态预测器，其被存储在所述处理器上并接收所述测量中心线长度、所述测量压力和所述选定车辆参数作为输入，所述磨损状态预测器从所述输入生成所述轮胎的估计磨损状态；
预估模型，其被存储在所述处理器上并从所述磨损状态预测器接收所述轮胎的多个估计磨损状态作为输入，所述预估模型预测所述轮胎的未来磨损状态；以及
当估计所述轮胎的所预测未来磨损状态超过预先确定的磨损阈值时，由所述预估模型生成的预估轮胎更换日期。
2. 根据技术方案1所述的轮胎更换预估系统，其中，所述选定车辆参数包括车辆速度、横向加速度和纵向加速度。
3. 根据技术方案2所述的轮胎更换预估系统，其中，所述磨损状态预测器包括筛选模块，所述筛选模块比较所述车辆速度、所述横向加速度和所述纵向加速度以确定所述车辆是否正在巡航。
4. 根据技术方案1所述的轮胎更换预估系统，其中，所述磨损状态预测器包括计数器模块，所述计数器模块对多个中心线长度测量结果进行计数，直到获得预先确定的样本量的中心线长度测量结果。
5. 根据技术方案1所述的轮胎更换预估系统，其中，所述磨损状态预测器包括归一化模块，所述归一化模块将压力缩放因子施用于所述中心线长度测量结果以生成归一化印痕中心线长度。
6. 根据技术方案5所述的轮胎更换预估系统，其中，所述磨损状态预测器包括中值估计器，所述中值估计器接收多个归一化印痕中心线长度并计算所述归一化印痕中心线长度的中值。
7. 根据技术方案6所述的轮胎更换预估系统，其中，所述磨损状态预测器包括缩放模块，所述缩放模块将所述归一化印痕中心线长度的初始值重新缩放为标准值并生成经缩放印痕中心线长度。
8. 根据技术方案7所述的轮胎更换预估系统，其中，所述磨损状态预测器包括指数移动平均计算器，所述指数移动平均计算器由所述经缩放印痕中心线长度生成经指数加权的印痕中心线长度。
9. 根据技术方案8所述的轮胎更换预估系统，其中，所述磨损状态预测器包括磨损状态模型，所述磨损状态模型接收所述经指数加权的印痕中心线长度并生成所述轮胎的所述估计磨损状态。
10. 根据技术方案9所述的轮胎更换预估系统，其中，所述磨损状态模型包括分类模型和回归模型中的至少一者。
11. 根据技术方案1所述的轮胎更换预估系统，其中，所述预估模型包括时间序列预估模型。
12. 根据技术方案11所述的轮胎更换预估系统，其中，所述时间序列预估模型包括指数平滑模型。
13. 根据技术方案1所述的轮胎更换预估系统，其进一步包括显示设备，所述显示设备与所述处理器电子通信以接收所述预估轮胎更换日期。
14. 根据技术方案1所述的轮胎更换预估系统，其中，所述传感器单元包括用于存储所述轮胎的识别信息的电子存储器容量。
15. 根据技术方案1所述的轮胎更换预估系统，其中，所述传感器单元包括天线，以用于将轮胎压力和中心线长度的所测量参数无线地传输到所述处理器。
16. 根据技术方案1所述的轮胎更换预估系统，其中，所述处理器集成到所述传感器单元中。
17. 根据技术方案1所述的轮胎更换预估系统，其中，所述处理器是远程处理器，所述远程处理器是基于车辆的处理器和基于云的处理器中的至少一者。
18. 一种预估支撑车辆的轮胎的更换的方法，所述方法包括如下步骤：
在所述轮胎上安装传感器单元；
借助所述传感器单元，测量所述轮胎的印痕中心线长度；
借助所述传感器单元，测量所述轮胎的压力；
在处理器中接收所述测量中心线长度和所述测量压力；
将选定车辆参数从电子车辆网络传输到所述处理器；
将磨损状态预测器存储在所述处理器上；
接收所述测量中心线长度、所述测量压力和所述选定车辆参数作为输入至所述磨损状态预测器中的输入；
借助所述磨损状态预测器，由所述输入生成所述轮胎的估计磨损状态；
将预估模型存储在所述处理器上；
从所述磨损状态预测器接收所述轮胎的多个估计磨损状态作为输入至所述预估模型中的输入；
借助所述预估模型，预测所述轮胎的未来磨损状态；以及
当估计所述轮胎的所预测未来磨损状态超过预先确定的磨损阈值时，借助所述预估模型生成预估轮胎更换日期。
19. 根据技术方案18所述的预估支撑车辆的轮胎的更换的方法，其中，所述选定车辆参数包括车辆速度、横向加速度和纵向加速度，并且所述方法进一步包括借助筛选模块比较所述车辆速度、所述横向加速度和所述纵向加速度以确定所述车辆是否正巡航的步骤。
20. 根据技术方案18所述的预估支撑车辆的轮胎的更换的方法，其中，所述磨损状态预测器包括磨损状态模型，所述磨损状态模型包括分类模型和回归模型中的至少一者。
附图说明
将通过示例并参考附图描述本发明，其中：
图1是包括采用本发明的轮胎更换预估系统的示例性实施例的轮胎的车辆的示意性透视图；
图2是图1中所示的轮胎在崭新状况下的印痕的平面图；
图3是图1中所示的轮胎在磨损状况下的印痕的平面图；
图4是本发明的轮胎更换预估系统的示例性实施例的方面的第一示意图；
图5是本发明的轮胎更换预估系统的方面的第一图形表示；
图6是本发明的轮胎更换预估系统的方面的第二图形表示；
图7是本发明的轮胎更换预估系统的方面的第三图形表示；
图8是本发明的轮胎更换预估系统的方面的第二示意图；
图9是本发明的轮胎更换预估系统的方面的第四图形表示；以及
图10是具有到基于云的服务器和到用户设备的数据传输的表示的图1中所示的车辆的示意图。
在所有视图中，类似数字指代类似部件。
定义
“ANN”或“人工神经网络”是一种用于非线性统计数据建模的自适应工具，其基于在学习阶段期间流过网络的外部或内部信息改变其结构。ANN神经网络是用于对输入与输出之间的复杂关系进行建模或在数据中找到模式的非线性统计数据建模工具。
“轴向”和“轴向地”表示平行于轮胎的旋转轴线的线或方向。
“CAN总线”是控制器局域网的缩写。
“周向”表示沿着垂直于轴向方向的环形胎面的表面的周界延伸的线或方向。
“赤道中心面（CP）”表示垂直于轮胎的旋转轴线并通过胎面的中心的平面。
“印痕”表示在轮胎旋转或滚动时由轮胎胎面与扁平表面形成的接触印记或接触区域。
“内侧”表示当轮胎安装在车轮上并且车轮安装在车辆上时，轮胎的最靠近车辆的一侧。
“横向”表示轴向方向。
“外侧”表示当轮胎安装在车轮上且车轮安装在车辆上时，轮胎的离车辆最远的一侧。
“径向”和“径向地”表示径向朝向或远离轮胎的旋转轴线的方向。
“花纹条”表示胎面上的沿周向延伸的橡胶条带，其由至少一个周向花纹沟或第二个这种花纹沟或横向边缘限定，所述条带不被全深度花纹沟横向地分开。
“胎面元件”或“牵引元件”表示由具有相邻花纹沟的形状限定的花纹条或花纹块元件。
具体实施方式
参考图1至图10，本发明的轮胎更换预估系统的示例性实施例被标示为10。特别参考图1，系统10预估支撑车辆14的每个轮胎12的更换。虽然车辆14被绘示为乘用车，但是本发明并不受限于此。本发明的原理在诸如商用卡车等其他车辆类别中得到应用，其中车辆可以由比图1中所示的那些轮胎更多或更少的轮胎所支撑。
轮胎12具有常规构造，并且如所属领域的技术人员所已知，每个轮胎安装在相应车轮16上。每个轮胎12包括延伸到周向胎面20的一对侧壁18，周向胎面20因道路磨耗而随时间磨损。内衬22被安置在轮胎12的内表面上，并且当轮胎被安装在车轮16上时，形成内腔24，该内腔24填充有加压流体，诸如空气。
传感器单元26通过诸如粘合剂等手段附接到每个轮胎12的内衬22，并且测量轮胎的某些参数或状况，如下文将更详细描述。应理解到，传感器单元26可以以这种方式附接到轮胎12的其他部件，诸如在侧壁18中的一者上或中、在胎面20上或中、在车轮16上和/或其组合。为方便起见，本文中将参考传感器单元26在轮胎12上的安装，应理解到，这种安装包括所有此类附接。
传感器单元26安装在每个轮胎12上用于检测某些实时轮胎参数，诸如轮胎压力38（图4）和/或轮胎温度。为此原因，传感器单元26优选地包括压力传感器和/或温度传感器，并且可以具有任何已知配置。
传感器单元26优选地还包括用于存储每个轮胎12的识别(ID)信息（称为轮胎ID信息）的电子存储器容量。可替代地，轮胎ID信息可以包括在另一传感器单元中或在单独的轮胎ID存储介质中，诸如轮胎ID标签，其优选地与传感器单元26电子通信。轮胎ID信息可以包括每个轮胎12的轮胎参数和/或制造信息，诸如：轮胎类型；轮胎模型；尺寸信息，诸如轮辋尺寸、宽度和外直径；制造地点；制造日期；包括或与化合物标识相关的胎面行驶面代码；包括或与胎面结构标识相关的模具代码；轮胎印痕形状因子(FSF)、模具设计下降；轮胎带束层/缓冲层角度；以及覆面材料。
转向图2，传感器单元26（图1）优选地还测量轮胎12的印痕32的中心线30的长度28。更确切地，当轮胎12接触地面时，由胎面20与地面形成的接触区域被称为印痕32。印痕32的中心线30对应于轮胎12的赤道中心平面，其是垂直于轮胎的旋转轴线并通过胎面20的中心的平面。因此，传感器单元26测量轮胎印痕32的中心线30的长度28，其在本文中称为印痕中心线长度28。传感器单元26可以采用用于测量印痕中心线长度28的任何合适技术。例如，传感器单元26可以包括测量胎面20的变形并且因此指示中心线长度28的应变传感器或压电传感器。
已经观察到，当轮胎12磨损时，中心线长度28减小。例如，图2中所示的印痕32对应于无轮胎磨损的处于崭新状况的轮胎12。图3示出相同轮胎12在行进约21,000公里(km)之后处于磨损状态或状况下的印痕。在这样的行进之后，当与图2中所示的崭新状况相比，轮胎12经历了胎面深度的约30百分比(%)的减小（如由在32W处指示的磨损之后的印痕所示出）以及由28W指示的中心线长度的约6%的减少。此观察示出中心线长度28、28W可以是轮胎12的磨损状态的指标。
进一步测试证实了此观察，示出中心线长度28的减小对应于轮胎12的磨损，包括当胎面深度减少100%或完全减小至法定极限时中心线长度的高达20%的减少。应理解到，传感器单元26在某一时间点测量轮胎12的中心线长度28、28W，并且为方便起见，任何此类测量结果都应该称为中心线长度28。
应理解到，压力传感器、温度传感器、轮胎ID容量和/或中心线长度传感器可以并入到单个传感器单元26中，或者可以并入到多个单元中。为方便起见，本文中将参考单个传感器单元26。
参考图4，传感器单元26包括用于将轮胎压力38和中心线长度28的所测量参数以及轮胎ID信息发送到处理器36的传输装置34。传感器单元传输装置34优选地包括天线以进行无线射频传输。处理器36可以集成到传感器单元26中，或者可以是远程处理器，其可以被安装在车辆14上或者可以是基于云的。为方便起见，处理器36将被描述为安装在车辆14上的远程处理器，应理解到，所述处理器可以可替代地是基于云的或集成到传感器单元26中。
车辆14包括电子网络，其在本领域中称为CAN总线40。CAN总线40通过车辆传输装置48将包括车辆速度42、横向加速度44和纵向加速度46的选定车辆参数传输到处理器36。车辆传输装置48优选地包括天线以进行无线射频传输。可替代地，车辆速度42、横向加速度44和纵向加速度46中的一者或多者可以由传感器单元26测量并由传感器单元传输装置34传输到处理器36。
轮胎更换预估系统10的方面优选地在处理器36上执行，处理器36实现数据从传感器单元26和/或CAN总线40的输入以执行下文将描述的特定分析技术和算法，其存储在也与处理器电子通信的合适存储介质中。
以此方式，传感器单元26测量轮胎压力38和中心线长度28，并且将这些所测量轮胎参数与轮胎ID信息一起传输到处理器36。车辆速度42、横向加速度44和纵向加速度46的车辆参数也被传输到处理器36。磨损状态预测器112也被存储在处理器36上或与处理器36电子通信。在被处理器36接收时，磨损状态预测器112的激活触发器50开始轮胎更换预估系统10的分析技术。
激活触发器50启动筛选模块52，该筛选模块52审查车辆速度42、横向加速度44和纵向加速度46，以确定车辆14是否正以恒定速度沿着大致笔直路径行进，称为巡航（coasting）。更确切地，优选地在车辆14正巡航时获得轮胎更换预估系统10的最优测量中心线长度28。如果车辆速度42变化超过预先确定的最小值和最大值，如果横向加速度44超过预先确定的阈值和/或纵向加速度46超过预先确定的阈值，则车辆14未巡航，并且筛选模块52停止轮胎更换预估54的执行。
如果车辆速度42在预先确定的最小值和最大值内，如果横向加速度44低于预先确定的阈值和/或纵向加速度46低于预先确定的阈值，则筛选模块52确定车辆14正巡航，并且计数器模块56开始。计数器模块56确保收集足够样本量的中心线长度测量结果28以供由系统10进行分析。计数器58对中心线长度测量结果28进行计数，直到获得预先确定的样本量60，诸如至少一百(100)个测量结果。当达到预先确定的样本量60时，计数器58允许生成磨损状态估计，下文将对此详细描述。
如果筛选模块52确定车辆14正巡航，则归一化模块62也开始。额外参考图5，每个所测量印痕中心线长度28受到轮胎12的充气压力38的变化的影响。归一化模块62减少或消除充气变化对所测量印痕中心线长度28的影响。优选地，所测量印痕中心线长度28和对应所测量轮胎压力38被输入到归一化模块62中，并且施用压力缩放因子64。例如，压力缩放因子64可以是所测量印痕中心线长度28的变化除以所测量轮胎压力38的变化。当施用压力缩放因子64时，所测量印痕中心线长度28以整个压力范围内的相同平均值为中心，从而使得能够生成归一化印痕中心线长度66并从归一化模块62输出。
返回到图4，中值估计器68接收归一化印痕中心线长度66并保存其，直到接收到预先确定数量或样本量70的归一化印痕中心线长度。例如，样本量70可以是一百(100)个归一化印痕中心线长度66。一旦达到预先确定的样本量70，中值估计器便计算印痕中心线长度66的样本的中值72。以此方式，中值估计器68缩放归一化印痕中心线长度66，使得系统10采用印痕长度的相对变化，而非印痕长度的绝对变化。从中值估计器68输出中值归一化印痕中心线长度72。
额外参考图6和图7，归一化印痕中心线长度66和中值归一化印痕中心线长度72被输入到缩放模块74中。如图6中所示，每个相应轮胎12（图1）的构造变化影响每个归一化印痕中心线长度66和胎面20的剩余深度80。缩放模块74将归一化印痕中心线长度66的初始值76重新缩放为标准值78，诸如100，如图7中所示。因此，由缩放模块74实施的重新缩放生成经缩放印痕中心线长度82，这减少或消除每个相应轮胎12的构造中的变化的影响。
返回到图4，经缩放印痕中心线长度82被输入到指数移动平均计算器84中。指数移动平均计算器84使得磨损状态预测器112能够更加重视最近测量的印痕中心线长度28，并且因此重视最近的经缩放印痕中心线长度82，从而关注最近的和最相关的数据点。指数移动平均计算器84生成经指数加权的印痕中心线长度86。
经指数加权的印痕中心线长度86被输入到磨损状态模型88中，该磨损状态模型88生成对于每个轮胎12的估计磨损状态预测90。磨损状态模型88可以是分类模型，其将估计磨损状态90表示为轮胎12的特定状态或类别，诸如新的、半磨损或完全磨损。可替代地，磨损状态模型88可以是回归模型，其将估计磨损状态90表示为以毫米或英寸为单位的轮胎12的剩余胎面深度。
转向图8，来自磨损状态预测器112的估计磨损状态90被输入到预估模型92中。预估模型92优选地是时间序列预估模型，诸如指数平滑模型。另外，估计磨损状态90可以被表示为以毫米(mm)为单位的在每个轮胎12上剩余的防滑胎面20的量。防滑胎面20在本领域中称为胎面20的从胎面的径向外表面径向向内延伸到形成在胎面中的最深花纹沟的基部的深度。
额外参考图9，预估模型92分析相对于时间100的多个估计磨损状态90并且预估或预测轮胎12的未来磨损状态94。当估计所预测未来磨损状态94超过预先确定的磨损阈值96时，生成预估轮胎更换日期98。
参考图10，当针对每个轮胎12生成预估轮胎更换日期98（图9）时，数据可以从车辆14上的处理器36被无线地传输102到远程处理器，诸如基于云的服务器104中的处理器。预估轮胎更换日期98也可以被无线地传输106到车辆14的用户可访问的用于显示器的显示设备108（诸如智能电话）或传输到车队管理人。可替代地，预估轮胎更换日期98可以直接从处理器36被无线地传输110到显示设备108。
根据上述结构和方法，本发明的轮胎更换预估系统10包括磨损状态预测器112，该磨损状态预测器112生成每个轮胎12的磨损状态90的准确且可靠的估计。估计磨损状态90被输入到预估模型92中，预估模型92预测每个轮胎12的未来磨损状态94，并且生成最优预估轮胎更换日期98。
本发明还包括一种预估轮胎12的更换的方法。该方法包括根据在上文呈现并且示出在图1至图10中的描述的步骤。
应理解到，可以改变或重新布置上述轮胎更换预估系统的结构和方法，或者省略或增加所属领域的技术人员已知的部件或步骤，而不影响本发明的整体概念或操作。例如，电子通信可以通过有线连接或无线通信，而不影响本发明的整体概念或操作。此类无线通信包括射频（RF）和Bluetooth®通信。
已经参考优选实施例描述了本发明。其他人在阅读和理解此说明书时将想到潜在修改和变型。应理解到，所有此类修改和变型都包括如在所附权利要求或其等效物中阐述的本发明的范围内。

Claims (10)

1.一种轮胎更换预估系统，其包括：
车辆；
支撑所述车辆的轮胎；
安装在所述轮胎上的传感器单元，所述传感器单元包括：
用以测量所述轮胎的印痕的中心线长度的印痕中心线长度测量传感器；以及
用以测量所述轮胎的压力的压力传感器；
与所述传感器单元电子通信的处理器，所述处理器接收所述测量中心线长度和所述测量压力；
将选定车辆参数传输到所述处理器的电子车辆网络；
磨损状态预测器，其被存储在所述处理器上并接收所述测量中心线长度、所述测量压力和所述选定车辆参数作为输入，所述磨损状态预测器从所述输入生成所述轮胎的估计磨损状态；
预估模型，其被存储在所述处理器上并从所述磨损状态预测器接收所述轮胎的多个估计磨损状态作为输入，所述预估模型预测所述轮胎的未来磨损状态；以及
当估计所述轮胎的所预测未来磨损状态超过预先确定的磨损阈值时，由所述预估模型生成的预估轮胎更换日期。
2.根据权利要求1所述的轮胎更换预估系统，其中，所述选定车辆参数包括车辆速度、横向加速度和纵向加速度。
3.根据权利要求2所述的轮胎更换预估系统，其中，所述磨损状态预测器包括筛选模块，所述筛选模块比较所述车辆速度、所述横向加速度和所述纵向加速度以确定所述车辆是否正在巡航。
4.根据权利要求1所述的轮胎更换预估系统，其中，所述磨损状态预测器包括计数器模块，所述计数器模块对多个中心线长度测量结果进行计数，直到获得预先确定的样本量的中心线长度测量结果。
5.根据权利要求1所述的轮胎更换预估系统，其中，所述磨损状态预测器包括归一化模块，所述归一化模块将压力缩放因子施用于所述中心线长度测量结果以生成归一化印痕中心线长度。
6.根据权利要求5所述的轮胎更换预估系统，其中，所述磨损状态预测器包括中值估计器，所述中值估计器接收多个归一化印痕中心线长度并计算所述归一化印痕中心线长度的中值。
7.根据权利要求6所述的轮胎更换预估系统，其中，所述磨损状态预测器包括缩放模块，所述缩放模块将所述归一化印痕中心线长度的初始值重新缩放为标准值并生成经缩放印痕中心线长度。
8.根据权利要求7所述的轮胎更换预估系统，其中，所述磨损状态预测器包括指数移动平均计算器，所述指数移动平均计算器由所述经缩放印痕中心线长度生成经指数加权的印痕中心线长度。
9.根据权利要求8所述的轮胎更换预估系统，其中，所述磨损状态预测器包括磨损状态模型，所述磨损状态模型接收所述经指数加权的印痕中心线长度并生成所述轮胎的所述估计磨损状态。
10.根据权利要求1所述的轮胎更换预估系统，其中，所述预估模型包括时间序列预估模型。
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