KR20200083026A - System and method for mornitoring condition of tire and road surface during vehicle driving - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명의 실시예들은 시스템 및 방법에 관한 것으로 더 상세히, 타이어의 상태를 모니터링하기 위한 시스템 및 방법에 관한 것이다.Embodiments of the present invention relate to systems and methods, and more particularly, to systems and methods for monitoring the condition of a tire.
사용자들이 운행하는 차량은 많은 부품들로 이루어져 있고, 그 중 타이어는 실질적으로 차량의 구동에 큰 영향을 주고, 특히 사용자의 안전 확보를 위한 핵심 부품 중 하나라 할 수 있다.The vehicle operated by users is composed of many parts, and among them, the tire substantially affects the driving of the vehicle, and may be said to be one of the core parts for securing the safety of the user.
운전자는 차량의 주행상태에 따라 속도, 조향 등을 다르게 하여야 한다. 예를 들어, 눈길에서는 속도를 낮추고 급격한 제동을 하지 않아야 하고, 각 노면의 조건에 따라 경제적인 주행속도가 달라진다. 따라서, 차량의 주행 노면에 대한 정보를 정확하게 측정하고 신속하고 운전자에게 전달하는 것이 중요하다.The driver needs to vary the speed and steering depending on the driving condition of the vehicle. For example, in snowy roads, the speed should be lowered and sudden braking should not be performed, and the economical driving speed varies depending on the conditions of each road surface. Therefore, it is important to accurately measure information on the road surface of the vehicle and to deliver it to the driver promptly.
사물 인터넷(IOT)를 차량의 부품들에 적용하여, 차량의 상태를 실시간으로 측정하고 이를 주변 사물과 공유하려는 연구가 진행되고 있다. 이를 위해서 먼저 차량의 주행 환경이 정확하게 측정되어야 하는데, 외부와 직접 접촉하는 타이어의 상태를 모니터링하는 것이 정확한 정보를 얻을 수 있다. Research is being conducted to apply the Internet of Things (IOT) to parts of a vehicle, measure the state of the vehicle in real time, and share it with surrounding objects. To this end, the vehicle's driving environment must first be accurately measured. Monitoring the condition of the tire in direct contact with the outside can obtain accurate information.
전술한 배경기술은 발명자가 본 발명의 도출을 위해 보유하고 있었거나, 본 발명의 도출 과정에서 습득한 기술 정보로서, 반드시 본 발명의 출원 전에 일반 공중에게 공개된 공지기술이라 할 수는 없다.The above-mentioned background technology is technical information acquired by the inventor for the derivation of the present invention or acquired in the derivation process of the present invention, and is not necessarily a known technology disclosed to the general public prior to the filing of the present invention.
본 발명의 실시예들은 타이어의 상태 모니터링 시스템 및 방법을 제공한다.Embodiments of the present invention provide a system and method for monitoring the condition of a tire.
본 발명의 일 측면은, 타이어의 상태에 관한 상태 데이터를 센싱하는 센싱부와, 상기 센싱로부터 상기 상태 데이터를 전달받아, 주파수에 대한 값인 제1 데이터로 변환하는 데이터 변환부와, 상기 데이터 변환부에서 상기 제1 데이터를 전달받아, 기 설정된 주파수 대역별로 상기 제1 데이터의 값을 합산하여 제2 데이터를 생성하는 데이터 합산부와, 상기 기 설정된 주파수 대역별로 저장된 레퍼런스 데이터와 상기 제2 데이터를 비교하는 데이터 비교부, 및 상기 데이터 비교부에서의 비교 결과를 고려하여, 상기 타이어의 상태를 결정하는 상태 추정부를 포함하는, 타이어의 상태 모니터링 시스템을 제공한다. An aspect of the present invention, a sensing unit for sensing the state data related to the state of the tire, a data conversion unit for receiving the state data from the sensing, and converting the first data that is a value for the frequency, and the data conversion unit A data summation unit that receives the first data and sums the values of the first data for each preset frequency band to compare the second data with reference data stored for each preset frequency band. It provides a system for monitoring the condition of a tire, including a data comparison unit and a condition estimation unit for determining the condition of the tire in consideration of the comparison result in the data comparison unit.
또한, 상기 데이터 합산부에서 제1 대역에 대한 제1 누적값과 상기 제1 대역과 다른 제2 대역에 대한 제2 누적값을 산출하고, 상기 제2 누적값에 대한 상기 제1 누적값에 대한 누적 비를 산출하는, 데이터 비율 생성부를 더 포함할 수 있다.Also, the data summing unit calculates a first cumulative value for a first band and a second cumulative value for a second band different from the first band, and the first cumulative value for the second cumulative value. A data rate generator for calculating the cumulative ratio may be further included.
또한, 상기 제1 대역은 0Hz을 초과하고 350Hz이하며, 상기 제2 대역은 350Hz을 초과하고 500Hz이하 일 수 있다.Further, the first band exceeds 0 Hz and is 350 Hz or less, and the second band exceeds 350 Hz and may be 500 Hz or less.
또한, 상기 데이터 합산부는 250Hz을 초과하고 500Hz이하의 제3 대역에 대한 제3 누적값을 산출할 수 있다.In addition, the data summing unit may calculate a third cumulative value for a third band exceeding 250 Hz and below 500 Hz.
또한, 상기 데이터 비교부는 기 설정된 주파수에서 제1 데이터의 값인 제1 속도값을 기초로 타이어의 속도를 추정하고, 상기 데이터 합산부에서 산출된 제1 대역에 대한 제1 누적값과 제2 대역에 대한 제2 누적값을 기초로 생성된 누적 비와 상기 레퍼런스 데이터와 비교하고, 상기 데이터 합산부에서 산출한 제3 대역에 대한 제3 누적값과 상기 레퍼런스 데이터와 비교할 수 있다.In addition, the data comparison unit estimates the tire speed based on the first speed value that is the value of the first data at a preset frequency, and the first cumulative value and the second band for the first band calculated by the data summing unit. The cumulative ratio generated based on the second cumulative value for the comparison with the reference data may be compared with the third cumulative value for the third band calculated by the data summing unit and the reference data.
또한, 상기 제3 대역은 상기 제1 대역의 적어도 일부와, 상기 제2 대역의 적어도 일부를 포함할 수 있다.Also, the third band may include at least a portion of the first band and at least a portion of the second band.
또한, 상기 레퍼런스 데이터는 상기 기 설정된 주파수에서의 값인 제1 패턴과, 상기 기 설정된 주파수 대역에서의 누적된 값의 비인 제2 패턴과, 상기 기 설정된 주파수 대역에서 값이 누적된 제3 패턴을 가질 수 있다.In addition, the reference data may have a first pattern that is a value at the preset frequency, a second pattern that is a ratio of the accumulated value at the preset frequency band, and a third pattern that is accumulated at a value in the preset frequency band. Can.
또한, 상기 데이터 비교부는 상기 제1 속도값과 상기 제1 패턴을 비교하고, 상기 누적 비와 상기 제2 패턴을 비교하며, 상기 제3 누적값과 상기 제3 패턴을 비교할 수 있다.Also, the data comparison unit may compare the first speed value with the first pattern, compare the cumulative ratio with the second pattern, and compare the third cumulative value with the third pattern.
또한, 상기 센싱부는 상기 타이어의 내부 압력, 마모도, 진동, 소음, 온도, 하중, 노면상태 및 회전 속도 중 적어도 하나에 대한 정보를 측정할 수 있다.In addition, the sensing unit may measure information on at least one of internal pressure, abrasion degree, vibration, noise, temperature, load, road surface condition, and rotation speed of the tire.
또한, 상기 레퍼런스 데이터는 상기 센싱부에서 이전에 전달받은 상태 데이터를 기계 학습하여 생성되며, 각 타이어의 상태에 관한 정보를 가질 수 있다.In addition, the reference data is generated by machine learning the state data previously transmitted from the sensing unit, and may have information on the state of each tire.
또한, 상기 센싱부는 상기 타이어의 제1 축 및 상기 제1 축과 다른 제2 축에 대한 상태 데이터를 센싱하고, 상기 데이터 변환부는 상기 제1 축에 대한 제1a 데이터와, 상기 제2 축에 대한 제1b 데이터를 생성하고, 상기 데이터 합산부는 상기 제1a 데이터를 기초로 제4 대역에서의 제4 누적값을 산출하고, 상기 제1b 데이터를 기초로 상기 제4 대역에서의 제5 누적값을 산출할 수 있다.In addition, the sensing unit senses state data for a first axis of the tire and a second axis different from the first axis, and the data conversion unit is configured for 1a data for the first axis and for the second axis. The first b data is generated, and the data summing unit calculates a fourth cumulative value in the fourth band based on the first a data and a fifth cumulative value in the fourth band based on the first b data. can do.
또한, 상기 제4 대역은 495 Hz 이상 500Hz 이하일 수 있다.Also, the fourth band may be 495 Hz or more and 500 Hz or less.
또한, 필요에 따라 상기 대역은 0~500Hz 데이터 구간 안에서 제1 대역에서 제10 대역까지 세분화시킨 값을 사용할 수 있다.In addition, if necessary, the band may be subdivided from the first band to the tenth band in a 0 to 500 Hz data period.
또한, 상기 상태 추정부는 상기 데이터 비교부에서의 비교 결과를 기초로, 상기 타이어의 마모도 또는 노면 상태를 추정할 수 있다.In addition, the condition estimator may estimate the wear degree or the road surface condition of the tire based on the comparison result in the data comparison unit.
본 발명의 다른 측면은, 타이어의 상태에 관한 상태 데이터를 센싱하는 단계와, 상기 센싱된 상태 데이터를 주파수에 대한 값인 제1 데이터로 변환하는 단계와, 상기 제1 데이터를 기설정된 주파수 대역별로 합산하는 단계와, 기 설정된 주파수 대역별로 레퍼런스 데이터와 합산된 데이터를 비교하는 단계, 및 비교 결과를 고려하여, 상기 타이어의 주행 상태를 결정하는 단계를 포함하는 타이어의 상태 모니터링 방법을 제공한다.Another aspect of the present invention, the step of sensing the state data relating to the state of the tire, the step of converting the sensed state data to the first data value for the frequency, and summing the first data for each predetermined frequency band And a step of comparing reference data and summed data for each preset frequency band, and determining the driving state of the tire in consideration of the comparison result.
또한, 상기 데이터를 센싱하는 단계 이전에, 상기 타이어의 상태에 관한 데이터를 기계 학습하여 상기 레퍼런스 데이터를 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.In addition, before the step of sensing the data, the method may further include generating machine reference data by machine learning data related to the tire condition.
또한, 상기 레퍼런스 데이터와 합산된 데이터를 비교하는 단계는 기 설정된 주파수에서 제1 데이터의 값인 제1 속도값을 기초로 타이어의 속도를 추정하고, 제1 대역에 대한 제1 누적값과 제2 대역에 대한 제2 누적값을 기초로 생성된 누적 비와 상기 레퍼런스 데이터를 비교하고, 제3 대역에 대한 제3 누적값과 상기 레퍼런스 데이터와 비교할 수 있다.Further, the step of comparing the reference data and the summed data estimates the tire speed based on the first speed value that is the value of the first data at a preset frequency, and the first cumulative value and the second band for the first band. The cumulative ratio generated based on the second cumulative value for and the reference data may be compared, and the third cumulative value for the third band and the reference data may be compared.
또한, 상기 제1 대역은 0Hz을 초과하고 350Hz이하며, 상기 제2 대역은 350Hz을 초과하고 500Hz이하며, 상기 제3 대역은 250Hz을 초과하고 500Hz이하일 수 있다.Further, the first band exceeds 0 Hz and is 350 Hz or less, the second band exceeds 350 Hz and is 500 Hz or less, and the third band may exceed 250 Hz and be less than 500 Hz.
또한, 상기 레퍼런스 데이터는 상기 기 설정된 주파수에서의 값인 제1 패턴과, 상기 기 설정된 주파수 대역에서의 누적된 값의 비인 제2 패턴과, 상기 기 설정된 주파수 대역에서 값이 누적된 제3 패턴을 가질 수 있다.In addition, the reference data may have a first pattern that is a value at the preset frequency, a second pattern that is a ratio of the accumulated value at the preset frequency band, and a third pattern that is accumulated at a value in the preset frequency band. Can.
또한, 상기 레퍼런스 데이터와 합산된 데이터를 비교하는 단계는 상기 제1 속도값과 상기 제1 패턴을 비교하고, 상기 누적 비와 상기 제2 패턴을 비교하며, 상기 제3 누적값과 상기 제3 패턴을 비교할 수 있다.Further, comparing the summed data with the reference data may compare the first speed value with the first pattern, compare the cumulative ratio with the second pattern, and compare the third cumulative value with the third pattern. Can compare
또한, 상기 상태 데이터를 센싱하는 단계는 상기 타이어의 제1 축 및 상기 제1 축과 다른 제2 축에 대한 상태 데이터를 센싱하고, 상기 제1 데이터를 기설정된 주파수 대역별로 합산하는 단계는 상기 제1 축에 관한 데이터로부터 제4 대역에서의 누적값을 합산하여 제4 누적값을 산출하고, 상기 제2 축에 관한 데이터로부터 상기 제4 대역에서의 누적값을 합산하여 제5 누적값을 산출하고, 상기 레퍼런스 데이터와 합산된 데이터를 비교하는 단계는 상기 제4 누적값과 상기 제5 누적값을 레퍼런스 데이터와 비교할 수 있다.Further, the step of sensing the state data may include sensing state data on a first axis of the tire and a second axis different from the first axis, and summing the first data for each preset frequency band. The fourth cumulative value is calculated by summing the cumulative values in the fourth band from the data on the first axis, and the fifth cumulative value is calculated by adding the cumulative values in the fourth band from the data on the second axis. In comparing the summed data with the reference data, the fourth accumulated value and the fifth accumulated value may be compared with reference data.
또한, 상기 제4 대역은 495 Hz 이상 500Hz 이하일 수 있다.Also, the fourth band may be 495 Hz or more and 500 Hz or less.
전술한 것 외의 다른 측면, 특징, 이점이 이하의 도면, 특허청구범위 및 발명의 상세한 설명으로부터 명확해질 것이다.Other aspects, features and advantages other than those described above will become apparent from the following drawings, claims and detailed description of the invention.
본 발명의 실시예들에 따른 타이어의 상태 모니터링 시스템 및 방법은 실시간으로 타이어의 상태를 측정하고, 기 저장된 레퍼런스 데이터와 비교하여 신속하고 정확하게 타이어의 상태를 모니터링 할 수 있다.The tire condition monitoring system and method according to embodiments of the present invention can measure the condition of a tire in real time, and quickly and accurately monitor the condition of a tire by comparing it with pre-stored reference data.
본 발명의 실시예들에 따른 타이어의 상태 모니터링 시스템 및 방법은 기계학습되어 생성 및 저장된 레퍼런스 데이터를 이용하므로, 타이어의 실제 상태를 정확하게 예측할 수 있다. 레퍼런스 데이터는 차량이 실제로 주행한 환경을 기계학습하여 생성되므로 예측의 신뢰도를 높일 수 있다.The tire condition monitoring system and method according to the embodiments of the present invention use machine-learned reference data generated and stored, so that the actual condition of the tire can be accurately predicted. Since the reference data is generated by machine learning the environment in which the vehicle actually travels, reliability of prediction can be increased.
본 발명의 실시예들에 따른 타이어의 상태 모니터링 시스템 및 방법은 측정된 데이터를 주파수 구간별로 분리 및 패턴화하고, 이를 레퍼런스 데이터와 비교하므로 신속하게 연산할 수 있다. 측정된 데이터의 패턴과 레퍼런스 데이터의 패턴을 서로 비교하여 타이어의 상태를 신속하게 결정할 수 있다.The tire condition monitoring system and method according to embodiments of the present invention can be quickly calculated by separating and patterning measured data for each frequency section and comparing it with reference data. By comparing the pattern of the measured data and the pattern of the reference data, it is possible to quickly determine the condition of the tire.
도 1은 본 발명에 일 실시예에 따른 타이어의 상태 모니터링 시스템을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 2는 도 1의 타이어의 상태 모니터링 시스템이 차량에 장착된 상태를 도시한 평면도이다.
도 3은 본 발명에 따른 타이어의 상태 모니터링 시스템의 구성을 도시하는 도면이다.
도 4는 도 3의 센싱부의 구성을 도시하는 도면이다.
도 5는 도 4의 센싱부가 장착된 공기입 타이어를 도시한 도면이다.
도 6 및 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 타이어의 상태 모니터링 방법을 도시한 순서도이다.
도 8은 도 3의 센싱부에서 측정된 데이터 또는 이를 변환한 데이터를 나타내는 그래프이다.
도 9는 도 8의 상태 데이터를 변환하여 생성된 데이터를 나타내는 그래프이다.
도 10은 도 9의 데이터와 비교를 위해 사용되는 제1 레퍼런스 데이터를 나타내는 그래프이다.
도 11은 도 8의 상태 데이터를 처리하는 과정을 도시하는 도면이다.
도 12 및 도 13은 본 발명의 다른 실시예에 따른 타이어의 상태 모니터링 방법을 도시한 순서도이다.
도 14는 도 12에서 사용되는 제2 레퍼런스 데이터를 나타내는 그래프이다.
도 15는 도 3의 표시부에서 디스플레이되는 타이어의 상태를 도시하는 도면이다.1 is a view schematically showing a tire condition monitoring system according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a plan view showing a state in which the condition monitoring system of the tire of FIG. 1 is mounted on a vehicle.
3 is a view showing the configuration of a tire condition monitoring system according to the present invention.
4 is a view showing the configuration of the sensing unit of FIG. 3.
5 is a view showing a pneumatic tire equipped with a sensing unit of FIG. 4.
6 and 7 are flowcharts illustrating a method for monitoring the condition of a tire according to an embodiment of the present invention.
8 is a graph showing data measured by the sensing unit of FIG. 3 or data converted thereto.
9 is a graph showing data generated by transforming the state data of FIG. 8.
10 is a graph showing first reference data used for comparison with the data of FIG. 9.
11 is a diagram illustrating a process of processing the state data of FIG. 8.
12 and 13 are flowcharts illustrating a method for monitoring the condition of a tire according to another embodiment of the present invention.
14 is a graph showing second reference data used in FIG. 12.
15 is a view showing a state of a tire displayed on the display unit of FIG. 3.
본 발명은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 본 발명의 효과 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 다양한 형태로 구현될 수 있다. The present invention can be applied to various transformations and can have various embodiments, and specific embodiments will be illustrated in the drawings and described in detail in the detailed description. Effects and features of the present invention and methods for achieving them will be clarified with reference to embodiments described below in detail together with the drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below, but may be implemented in various forms.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 상세히 설명하기로 하며, 도면을 참조하여 설명할 때 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 도면부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. When describing with reference to the drawings, identical or corresponding components will be denoted by the same reference numerals and redundant description thereof will be omitted. .
이하의 실시예에서, 제1, 제2 등의 용어는 한정적인 의미가 아니라 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하는 목적으로 사용되었다. In the following examples, terms such as first and second are not used in a limiting sense, but for the purpose of distinguishing one component from other components.
이하의 실시예에서, 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.In the following embodiments, singular expressions include plural expressions, unless the context clearly indicates otherwise.
이하의 실시예에서, 포함하다 또는 가지다 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 또는 구성요소가 존재함을 의미하는 것이고, 하나 이상의 다른 특징들 또는 구성요소가 부가될 가능성을 미리 배제하는 것은 아니다. In the examples below, terms such as include or have are meant to mean that features or components described in the specification exist, and do not preclude the possibility of adding one or more other features or components.
이하의 실시예에서, 막, 영역, 구성 요소 등의 부분이 다른 부분 위에 또는 상에 있다고 할 때, 다른 부분의 바로 위에 있는 경우뿐만 아니라, 그 중간에 다른 막, 영역, 구성 요소 등이 개재되어 있는 경우도 포함한다. In the following embodiments, when a part of a film, region, component, etc. is said to be on or on another part, as well as when it is directly above the other part, other films, regions, components, etc. are interposed therebetween. Also included.
도면에서는 설명의 편의를 위하여 구성 요소들이 그 크기가 과장 또는 축소될 수 있다. 예컨대, 도면에서 나타난 각 구성의 크기 및 두께는 설명의 편의를 위해 임의로 나타내었으므로, 본 발명이 반드시 도시된 바에 한정되지 않는다.In the drawings, the size of components may be exaggerated or reduced for convenience of description. For example, since the size and thickness of each component shown in the drawings are arbitrarily shown for convenience of description, the present invention is not necessarily limited to what is shown.
도 1은 본 발명에 따른 타이어의 상태 모니터링 시스템(1)을 개략적으로 도시한 도면이고, 도 2는 도 1의 타이어의 상태 모니터링 시스템(1)이 차량에 장착된 상태를 도시한 평면도이다.1 is a view schematically showing a tire
도 1 및 도 2를 참조하면, 타이어의 상태 모니터링 시스템(1)은 실시간으로 차량의 상태, 즉 타이어(100)의 상태를 센싱하고, 이를 처리하여 신속하게 운전자 또는 사용자에게 전달 할 수 있다. 타이어의 상태 모니터링 시스템(1)은 타이어의 온도, 압력 마모 상태, 노면 상태, 속도 등에 관한 정보를 운전자에게 전달할 수 있다.1 and 2, the tire
타이어(100)와 컨트롤러(30)는 통신망으로 연결되어, 타이어(100)에서 측정된 상태 데이터는 컨트롤러(30)로 전달된다. 컨트롤러(30)는 전달 받은 데이터를 기초로 차량의 주행상태가 결정하고, 통신망을 통해서 차량의 주행 상태를 표시부(50)에 전달할 수 있다.The
타이어(100)는 차량에 장착되고, 타이어(100)의 상태를 센싱하는 센싱부(10)가 타이어(100)의 내부나 타이어(100)에 인접하게 설치될 수 있다. 컨트롤러(30)는 센싱부(10)와 전기적으로 연결될 수 있다. The
일 예로, 컨트롤러(30)는 차량의 ECU(electronic control unit)에 내장될 수 있다. 그리하여, 도 3과 같이 차량의 내부에서 실시간으로 상태 데이터를 전달받아 치리할 수 있다. For example, the
다른 실시예로, 컨트롤러(30)는 단말기(미도시) 형태를 가질 수 있다. 단말기가 센싱부와 연결되어 데이터를 전달 받으며, 단말기에서 데이터를 처리할 수 있다. 이 때, 컨트롤러(30)는 애플리케이션과 같은 소프트웨어로 단말기에 구현될 수 있다.In another embodiment, the
센싱부(10)와 컨트롤러(30) 또는 컨트롤러(30)와 표시부(50)는 서로 유무선 통신망을 통해서 연결될 수 있다. 예를 들어, 스마트폰으로 구현되는 경우 인터넷망이나, LTE(Long Term Evolution), 3G(3rd generation) 등의 이동통신망을 통해 제어부(230)와 연결할 수 있다. 또 다른 예로서, 센싱부(10), 컨트롤러, 표시부(50)는 USB(Universal Serial Bus) 포트, 적외선이나 블루투스 등과 같은 근거리 통신 모듈 등을 포함하고 있다면, 인터넷과 같은 외부 망과 접속가능한 제3의 장치(미도시)에 USB 포트 등으로 연결되고, 측정된 상태 데이터나 가공된 데이터는는 제3의 장치(미도시)를 통해 컨트롤러(30)나 표시부(50)로 전송될 수 있다.The
표시부(50)는 타이어의 상태 정보를 디스플레이 할 수 있으며, 다양한 형태를 가질 수 있다. 일예로, 차량의 내부에 장착되는 디스플레이 패널 일 수 있으며, 휴대전화와 같은 휴대용 단말기, 노트북과 같은 전자기기일 수 있다. The
도 3은 본 발명에 따른 타이어의 상태 모니터링 시스템(1)의 구성을 도시하는 도면이고, 도 4는 도 3의 센싱부(10)의 구성을 도시하는 도면이다.3 is a view showing the configuration of the tire
도 3 및 도 4를 참조하면, 타이어의 상태 모니터링 시스템(1)은 센싱부(10), 컨트롤러(30), 저장부(40) 및 표시부(50)를 구비하고, 컨트롤러(30)는 데이터 변환부(31), 데이터 합산부(32), 데이터 보정부(33), 데이터 비교부(35) 및 상태 추정부(36)를 구비할 수 있다.3 and 4, the tire
센싱부(10)는 차량의 일측에 장착되어서, 타이어(100)의 상태를 측정할 수 있다. 센싱부(10)는 적어도 하나 이상으로 구비되며, 각각 상태 데이터를 획득할 수 있다. 센싱부(10)는 제1 센서(11), 제2 센서(12), 데이터 송수신부(15) 및 전원 공급부(16)를 구비할 수 있다. The
센싱부(10)는 타이어(100)의 상태에 관한 상태 데이터를 센싱할 수 있다. 센싱부(10)는 복수개의 센서를 구비할 수 있다. 예를 들어, 센싱부(10)의 센서들은 타이어의 온도를 측정하거나, 타이어의 압력, 주행 중 3축 가속도를 측정할 수 있다. The
또한, 센서의 개수는 이에 한정되지 않으며, 타이어의 주행상태, 노면상태 및 타이어의 정보를 제공하기 위해서 타이어의 온도, 압력, 마모상태, 노면상태, 속도, 진동, 소음, 하중 등을 측정하는 복수개의 센서로 구비될 수 있다. 센싱부(10)에서 측정된 데이터는 상태 데이터로 정의 된다. 다만, 이하에서는 설명의 편의를 위해서 센싱부(10)가 가속도 센서로 2개의 센서를 구비한 경우를 중심으로 설명하기로 한다.In addition, the number of sensors is not limited to this, and a plurality of measuring temperature, pressure, abrasion state, road surface condition, speed, vibration, noise, load, etc. of the tire in order to provide information on the tire running state, road surface state and tire It may be provided with a sensor. Data measured by the
센싱부(10)는 제1 축 방향으로 가속도를 측정하는 제1 센서(11)와 제2 축방향으로 가속도를 측정하는 제2 센서(12)를 구비할 수 있다. 제1 센서(11)는 지면과 접촉하는 타이어의 폭방향이나 타이어의 주행방향으로의 가속도를 측정하고, 제2 센서(12)는 지면과 접촉하는 타이어의 반경방향으로 가속도를 측정할 수 있다.The
데이터 송수신부(15)는 복수개의 센서에서 측정된 상태 데이터를 컨트롤러(30)로 전송할 수 있다, 데이터 송수신부(15)의 전송 방법은 특정 방법에 한정되지 않는다. 예를 들어, 데이터 송수신부(15)는 블루투스, 적외선 등을 이용한 근거리 통신 방법으로 상태 데이터를 송수신 할 수 있다. 또한, 데이터 송수신부(15)는 유선이나 무선으로 컨트롤러(30)와 연결될 수 있으며, 다른 예로, 인터넷망이나, LTE(Long Term Evolution), 4G(4rd generation), 5G(5rd generation) 등의 이동통신망으로 컨트롤러(30)와 연결될 수 있다.The data transmission/
전원 공급부(16)는 센싱부(10)에 전원을 공급할 수 있다. 전원 공급부(16)는 배터리로 센싱부에 장착될 수 있다. 또한, 전원 공급부(16)는 근거리 무선 충전 방식으로 충전될 수 있다.The
센싱부(10)는 타이어의 내부 압력, 마모도, 진동, 소음, 온도, 하중, 회전 속도 중 적어도 하나의 정보를 가지는 데이터를 측정할 수 있다. 예를 들어, 타이어의 내부에 설치된 압력 센서는 주행시의 타이어 내부 압력 변화를 측정할 수 있으며, 촬상하거나 진동을 통해서 타이어의 마모도 측정하거나, 차량의 진동이나 소음을 측정하거나, 타이어 내부의 온도를 측정하거나, 타이어의 회전속도(rpm)을 측정할 수 있다. The
컨트롤러(30)는 상태 데이터를 가공 및 변환한 뒤, 레퍼런스 데이터와 비교하여 차량의 주행 상태를 결정할 수 있다.After processing and converting the state data, the
데이터 변환부(31)는 센싱부(10)에서 전달받은 상태 데이터를 주파수에 대한 값인 제1 데이터로 변환할 수 있다. 따라서, 제1 데이터는 주파수에 대한 값을 가질 수 있다. 도 8을 참고하면, 데이터 변환부(31)는 상태 데이터를 연속되는 주파수에 대한 파워 값으로 설정할 수 있다. 즉, 데이터 변환부(31)는 센싱부(10)에서 전달 받은 상태 데이터를 레퍼런스 데이터와 비교를 위해 제1 데이터로 가공할 수 있다.The
데이터 변환부(31)는 FFT(Fast Fourier Transform)를 이용하여, 시간영역의 신호를 주파수로 분해할 수 있다. 상태 데이터를 FFT로 변환하여, 상태 데이터를 이루는 주파수의 분포를 확인할 수 있다. 다른 실시예로, 윈도우 함수(Window Function)를 사용하여 상태 데이터를 변형한 뒤 FFT로 변형할 수 있다. 일 예로 도 8은 가속도 정보를 가지는 상태 데이터를 FFT로 변형한 것이다.The
기 설정된 주파수 대역은 전달받은 상태 데이터에 따라 다르게 설정될 수 있다. 예를 들어, 센싱부(10)에서 측정된 타이어의 가속도 정보를 가지는 데이터와, 타이어의 압력 정보를 가지는 데이터와, 소음 정보를 가지는 데이터, 마모도 정보를 가지는 데이터는 분할되는 주파수 대역이 서로 상이하다.The preset frequency band may be set differently according to the received status data. For example, the data having the acceleration information of the tire measured by the
기 설정된 주파수 대역은 각 상태의 특성을 가질 수 있다. 선택적 실시예로 타이어의 상태의 특성을 나타내지 못하는 주파수 대역은 생략될 수 있다. 그러므로, 타이어의 상태는 주파수 대역의 각각의 값을 레퍼런스 데이터와 비교되어 결정될 수 있다.The preset frequency band may have characteristics of each state. In an optional embodiment, a frequency band that does not exhibit characteristics of the tire condition may be omitted. Therefore, the condition of the tire can be determined by comparing each value of the frequency band with reference data.
다른 실시예로, 데이터 변환부(31)는 복수개의 상태 데이터를 변환할 수 있다. 센싱부(10)의 제1 센서(11)가 제1 축에 대한 상태 데이터를 측정하고, 제2 센서(12)가 제2 축에 대한 상태 데이터를 측정하면, 데이터 변환부(31)는 제1 축에 대한 상태 데이터를 제1a 데이터로 생성하고, 제2 축에 대한 상태 데이터를 제1b 데이터로 생성할 수 있다. 제1a 데이터와 제1b 데이터는 타이어의 마모도를 추정하기 위해서 사용될 수 있다.In another embodiment, the
데이터 합산부(32)는 데이터 변환부(31)에서 제1 데이터를 전달 받아 기설정된 주파수 대역별로 제1 데이터 값을 합산하여 제2 데이터를 생성할 수 있다. 데이터 합산부(32)는 어느 하나의 주파수 대역의 값을 누적하여 누적된 값으로 계산할 수 있다. The
누적시키는 주파수 대역은 타이어의 상태를 알려주는 특성을 가질수 있다. 즉, 기 설정된 주파수 대역에 관한 데이터를 변환 및 비교하여, 타이어의 주행 상태를 추정할 수 있으며, 센싱부(10)에서 측정되는 상태 데이터에 따라 결정될 수 있다.The frequency band to accumulate may have characteristics that indicate the condition of the tire. That is, it is possible to estimate the driving state of the tire by converting and comparing data regarding a preset frequency band, and may be determined according to state data measured by the
도 8의 그래프를 참조하면, 일 실시예로 데이터 합산부(32)는 제1 대역(A)에 대한 제1 누적값과 제2 대역(B)에 대한 제2 누적값을 산출할 수 있다. 제1 대역(A)과 제2 대역(B)은 서로 다르며, 중첩되지 않을 수 있다. Referring to the graph of FIG. 8, in one embodiment, the
일 실시예로, 제1 대역(A)은 0 Hz을 초과하고 350Hz이하이며, 제2 대역(B)은 350Hz을 초과하고 500Hz이하일 수 있다.제1 대역(A)과 제2 대역(B)은 주행 노면 상태의 특성을 가지는 주파수 대역이다. O Hz(Vo)는 타이어의 주행 속도를 나타내는 지표로 사용된다.In one embodiment, the first band (A) exceeds 0 Hz and is less than or equal to 350 Hz, and the second band (B) may exceed 350 Hz and be less than 500 Hz. The first band (A) and the second band (B) Is a frequency band having characteristics of a driving road surface condition. O Hz (Vo) is used as an indicator of the tire's running speed.
또한, 데이터 합산부(32)는 제3 대역(C)에 대한 제3 누적값을 산출 할 수 있다. 제3 대역(C)은 제1 대역(A)의 적어도 일부와 제2 대역(B)의 적어도 일부를 포함할 수 있다. 제3 대역(C)은 250Hz을 초과하고 500Hz이하 일 수 있다. 제3 대역(C)은 주행 노면 상태의 특성을 가지는 주파수 대역이다. 제3 누적값은 도 9에서 High Frequency로 표시된다.Also, the
다른 실시예로, 데이터 합산부(32)는 상기 제1a 데이터를 기초로 제4 대역(D)에서의 제4 누적값을 산출하고, 상기 제1b 데이터를 기초로 제4 대역(D)에서의 제5 누적값을 산출할 수 있다. 제4 대역(D)은 495 Hz 이상 500Hz 이하일 수 있다. 제4 대역(D)은 타이어의 마모도의 특성을 가지는 주파수 대역이다.In another embodiment, the
데이터 보정부(33) 제1 데이터 또는 제2 데이터를 보정 및 근사할 수 있다. 데이터 보정부(33)는 제1 데이터 또는 제2 데이터에서 노이즈를 제거하여 데이터의 신뢰도 및 정확도를 향상시킬 수 있다. 데이터 보정부(33)는 선택적으로 수행될 수 있다.The
예를 들어, 데이터 보정부(33)는 제1 데이터 또는 제2 데이터의 형태를 복수개의 레퍼런스 데이터 중 어느 하나의 형태 형태로 근사할 수 있다. 일 실시예로 도 8을 보면 제1 데이터는 특정한 그래프 형태를 가질 수 있다. 이러한 형태와 유사한 레퍼런스 데이터를 찾고, 노이즈 부분을 제거하여 데이터를 보정할 수 있다. For example, the
노이즈 부분은 양 데이터 사이의 차이가 큰 부분일 수 있다. 또한, 제1 데이터와 레퍼런스 데이터를 비교하여 일부 값에 차이가 있다면 이를 보간하여 레퍼런스 데이터의 값으로 보정할 수 있다.The noise portion may be a portion having a large difference between both data. In addition, if there is a difference in some values by comparing the first data and the reference data, it may be interpolated and corrected to the value of the reference data.
다른 예로, 데이터 보정부(33)는 데이터 합산부(32)에서 계산된 값과, 레퍼런스 데이터의 값을 비교하여, 제1 데이터의 주파수 대역별로 합산된 값을 레퍼런스 데이터 값으로 보정할 수 있다. As another example, the
데이터 비율 생성부(34)는 제1 누적값과 제2 누적값의 비를 산출할 수 있다. 데이터 비율 생성부(34)는 제1 대역(A)에 대한 제1 누적값과, 제2 대역(B)에 대한 제3 누적값을 기초로 누적비를 생성할 수 있다. The data
상세히, 데이터 비율 생성부(34)는 하기의 수학식1에 따라 제2 누적값(Sumhigh freq .)에 대한 제1 누적값(Sumlow freq .)의 비를 산출할 수 있다. 데이터 비율 생성부는 제1 대역과 제2 대역에서의 주파수의 합의 비율을 생성할 수 있으며, 이는 타이어의 주행 노면 특성을 나타내는 지표로 사용될 수 있다.In detail, the data
데이터 비율 생성부(34)에서 도출된 누적비는 도 9에서 High &Low Frequency Ratio로 표시될 수 있다.The cumulative ratio derived from the data
레퍼런스 데이터는 센싱부에서 이전에 전달받은 상태 데이터를 기계 학습하여 생성되며, 각 타이어의 상태에 관한 정보를 가질 수 있다. 기계학습으로 생성된 레퍼런스 데이터는 저장부(40)에 저장된다. 도 10를 참조하면, 레퍼런스 데이터는 주행 상태에 대한 정보를 포함하는 주파수에 대한 값으로 표시된다.The reference data is generated by machine learning the state data previously received from the sensing unit, and may have information on the state of each tire. The reference data generated by machine learning is stored in the
레퍼런스 데이터는 차량의 주행환경에 따라서 복수개로 저장될 수 있다. 일예로, 도 10을 보면 제1 레퍼런스 데이터의 R1,R2,R3는 각각 지면의 상태를 나타낸다. R1은 건조(dry) 상태, R2는 젖은(wet) 상태, R3는 물이 고인(hydro) 상태일 수 있다. 따라서 제1 레퍼런스 데이터는 각 지면 상태에 관한 정보를 포함하는 데이터 값으로 저장될 수 있다. 또한, 데이터 추가 가공을 통해 거친(Rough) 노면 상태 정보를 취득할 수 있다.A plurality of reference data may be stored according to the driving environment of the vehicle. As an example, referring to FIG. 10, R1, R2, and R3 of the first reference data respectively indicate the ground state. R1 may be in a dry state, R2 may be in a wet state, and R3 may be in a hydro state. Therefore, the first reference data may be stored as a data value including information on each ground state. In addition, rough road surface information can be acquired through additional data processing.
제1 레퍼런스 데이터는 기 설정된 주파수에서의 값인 제1 패턴과, 기 설정된 주파수 대역에서의 누적된 값의 비인 제2 패턴과, 기 설정된 주파수 대역에서 값이 누적된 제3 패턴을 가질 수 있다. The first reference data may have a first pattern that is a value at a preset frequency, a second pattern that is a ratio of accumulated values at a preset frequency band, and a third pattern that is accumulated at a preset frequency band.
제1 패턴은 차량의 속도값을 표시한다. 제1 패턴의 값을 통해서, 각 차량의 주행 상태를 확인할 수 있다. 도 10을 보면, 제1 패턴은 R1과 R2에서 차량의 속도가 증가하면, 그 값이 증가한다. 제1 패턴은 기계 학습으로 생성되며, 그 값은 일 실시예로 센싱부(10)에서 측정된 제1 데이터의 OHz(Vo)의 값으로 설정될 수 있다.The first pattern indicates the speed value of the vehicle. Through the values of the first pattern, it is possible to check the driving state of each vehicle. Referring to FIG. 10, when the vehicle speed increases in R1 and R2, the first pattern increases. The first pattern is generated by machine learning, and the value may be set to a value of OHz (Vo) of the first data measured by the
제2 패턴은 상기 제1 대역에서의 제1 누적값과 상기 제2 대역에서의 제2 누적값의 비율로 정의된다. 데이터 비율 생성부(34)에서 생성된 누적값이 기계학습되어 저장된다. The second pattern is defined as a ratio of a first cumulative value in the first band and a second cumulative value in the second band. The cumulative value generated by the
제3 패턴은 제3 대역에서의 제3 누적값으로 정의된다. 제3 패턴은 데이터 합산부(32)에서 산출된 값으로 기계학습될 수 있다.The third pattern is defined as the third cumulative value in the third band. The third pattern may be machine-learned with a value calculated by the
제1 패턴 내지 제3 패턴은 주행 노면 상태를 결정하는 특성을 가지고 있으므로, 각각의 방식으로 생성 및 저장부(40)에 저장된다. 레퍼런스 데이터는 데이터 비교부(35)에서 측정되는 데이터와 비교하기 위한 데이터로 사용된다.Since the first to third patterns have characteristics of determining the driving road surface state, they are generated and stored in the
또한, 레퍼런스 데이터는 차량의 주행 속도에 따라 복수개로 저장될 수 있다. 도 10에서 R1 및 R2 각각은 주행 속도에 따라 복수개로 저장된다. 차량의 주행속도는 주생상태를 결정하는 주파수 값을 변화시킨다. 즉, 차량의 주행 속도는 주행 상태를 결정하기 위한 요소이다. 따라서, 레퍼런스 데이터는 각각의 속도별로 저장된다. 예를 들어, 시속 40 km/h, 60 km/h 또는 80 km/h의 레퍼런스 데이터는 서로 다르다. Also, a plurality of reference data may be stored according to the driving speed of the vehicle. In FIG. 10, each of R1 and R2 is stored in plural according to the driving speed. The driving speed of the vehicle changes the frequency value that determines the main driving condition. That is, the driving speed of the vehicle is an element for determining the driving state. Therefore, reference data is stored for each speed. For example, reference data at 40 km/h, 60 km/h or 80 km/h per hour is different.
데이터 비교부(35)는 기 설정된 주파수 대역별로 저장된 제1 레퍼런스 데이터와 제2 데이터를 비교하여, 차량의 주행 노면 상태를 확인할 수 있다.The
상세하게, 데이터 비교부(35)는 기 설정된 주파수에서 제1 데이터의 값인 제1 속도값을 기초로 타이어의 속도를 추정한다. 일 예로, 제1 데이터에서 0Hz의 값을 제1 속도값으로 정의하고, 제1 속도값과 제1 레퍼런스 데이터의 제1 패턴을 비교할 수 있다.In detail, the
또한, 데이터 비교부(35)는 데이터 합산부(32)에서 산출된 제1 대역에 대한 제1 누적값과 제2 대역에 대한 제2 누적값을 기초로 생성된 누적 비와 제1 레퍼런스 데이터와 비교할 수 있다. 일 예로, 데이터 비율 생성부(34)에서 생성된 누적비와 제2 패턴을 비교할 수 있다.In addition, the
또한, 데이터 비교부(35)는 데이터 합산부(32)에서 산출한 제3 대역에 대한 제3 누적값과 제1 레퍼런스 데이터와 비교할 수 있다. 일 예로, 상기 제3 누적값과 제3 패턴을 비교할 수 있다.Also, the
즉, 데이터 비교부(35)는 측정 및 산출된 제1 속도값, 누적비 및 제3 누적값을 각각 제1 레퍼런스 데이터의 제1 패턴, 제2 패턴, 및 제3 패턴과 비교하며, 서로 일치 또는 오차범위에 해당하는 지를 판단할 수 있다.That is, the
상세히, 제1 속도값인 OHz(velocity)와 도 10의 제1 패턴을 비교하여 차량의 속도가 결정된다. 또한, 누적비인 High & Low Frequency Ratio와 제2 패턴을 비교하고, 제3 누적값인 High Frequency와 제3 패턴을 비교하여, 차량의 주행 노면을 확인할 수 있다.In detail, the speed of the vehicle is determined by comparing the first speed value of OHz (velocity) with the first pattern of FIG. 10. In addition, it is possible to check the driving road surface of the vehicle by comparing the high and low frequency ratio, which is the cumulative ratio, with the second pattern, and comparing the high frequency and third pattern, which is the third accumulation value.
다른 실시예로, 도 14를 참조하면 데이터 비교부(35)는 기 설정된 주파수 대역별로 저장된 제2 레퍼런스 데이터와 제2 데이터를 비교하여, 마모도를 확인할 수 있다.In another embodiment, referring to FIG. 14, the
상세하게, 데이터 비교부(35)는 기 설정된 주파수에서 제1 데이터의 값인 제1 속도값을 기초로 타이어의 속도를 추정한다. 일 예로, 제1 데이터에서 0Hz의 값을 제1 속도값으로 정의하고, 제1 속도값과 레퍼런스 데이터의 제4 패턴을 비교할 수 있다.In detail, the
또한, 데이터 비교부(35)는 데이터 합산부(32)에서 제1a 데이터를 기초로 산출된 제4 대역에 대한 제4 누적값과 제2 레퍼런스 데이터를 비교할 수 있다. 일예로, 제4 누적값과 제5 패턴을 비교할 수 있다.In addition, the
또한, 데이터 비교부(35)는 데티어 합산부에서 제1b 데이터를 기초로 산출된 제4 대역에 대한 제5 누적값과 제2 레퍼런스 데이터를 비교할 수 있다. 일 예로, 제5 누적값과 제6 패턴을 비교할 수 있다. In addition, the
즉, 데이터 비교부(35)는 측정 및 산출된 제1 속도값, 제4 누적값 및 제5 누적값을 각각 제2 레퍼런스 데이터의 제4 패턴, 제5 패턴, 및 제6 패턴과 비교하며, 일치하는 지를 판단할 수 있다.That is, the
상태 추정부(36)는 데이터 비교부(35)에서의 비교 결과를 고려하여, 타이어의 상태를 결정할 수 있다. 데이터 비교부(35)에서 비교된 결과가 특정한 레퍼런스와 일치하거나 매우 유사하면, 상태 추정부(36)는 타이어의 상태가 특정 레퍼런스의 상태에 해당하는 것으로 추정할 수 있다.The
다른 실시예로, 상태 추정부(36)는 제1 데이터의 각 주파수 대역에 대한 합산값, 누적비가 저장된 레퍼런스 데이터의 각 주파수 대역에 대한 합산값 및 누적비의 차이가 오차 범위 내에 해당한다면, 제1 데이터가 레퍼런스 데이터로 가정될 수 있다. 레퍼런스 데이터는 측정된 상태 데이터를 기계학습되어 생성되므로, 처리된 제1 데이터는 레퍼런스 데이터로 저장될 수 있다.In another embodiment, if the difference between the sum value for each frequency band of the first data, the sum value for each frequency band of the reference data in which the cumulative ratio is stored, and the cumulative ratio fall within an error range, 1 data can be assumed as reference data. Since the reference data is generated by machine learning the measured state data, the processed first data may be stored as reference data.
저장부(40)는 기계 학습된 레퍼런스 데이터를 저장할 수 있다. The
표시부(50)는 상태 표시부(50)에서 결정된 차량의 주행 상태에 관한 정보를 표시하여 사용자나 운전자가 확인할 수 있다. 표시부(50)는 특정형태에 한정되지 않으며, 예컨대 차량의 계기판의 형태를 가져서 운전자가 실시간으로 모니터링 할 수 있다. 또한, 단말기의 디스플레이 형태를 가져서 사용자가 단말기를 통해서 차량의 주행상태를 확인할 수 있다.The
도 5는 도 4의 센싱부(10)가 장착된 공기입 타이어(100)를 도시한 도면이다.FIG. 5 is a view showing the
도 5를 참조하면, 공기입 타이어(100)는 트래드부(110), 트래드부(110)에서 연결된 한쌍의 사이드 월(120)들, 사이드 월(120)들 각각의 하부에 위치한 비드부(130), 트래드부(110)의 아래에 위치하는 벨트층(140)과 카카스층(150), 카카스층(150)의 내측면에 부착된 이너라이너(160), 및 트래드부(110)의 내측에 위치하는 팽창 유닛(170)을 포함할 수 있다.Referring to FIG. 5, the
트래드부(110)는, 타이어의 가장 외측에 위치하고, 두꺼운 고무층으로 이루져 차량의 구동력 및 제동력을 지면에 전달한다. 트래드부(110)의 표면에는 조종 안정성, 견인력, 제동성을 위한 트래드 패턴을 가진다. 트래드부(110)는 주행 방향 또는 횡방향의 그루브(114)와 그루브(114)에 의해서 구획되는 트래드 블록(116)을 구비할 수 있다.The
트래드 패턴들은 젖은 노면에서의 주행 시 배수를 위한 그루브(114)와 견인력 및 제동력을 향상시키기 위한 사이프를 포함할 수 있다. 그루브(114)는 차량의 주행방향과 일치하는 원주방향 그루브와 원주방향 그루브 사이의 횡방향 그루브를 포함할 수 있다. 사이프는 트래드 블록(116)에 형성되며, 그루브보다 작은 크기를 가진 홈일 수 있다. 사이프는 젖은 노면에서의 주행시 수분을 흡수하여 수막을 끊는 역할을 함으로써, 공기입 타이어(100)의 구동력과 제동력을 증가시킬 수 있다. The tread patterns may include
트래드 블록(116)은 트래드부(110)의 대부분을 차지하는 영역으로, 지면과 직접 접하여 차량의 구동력 및 제동력을 지면에 전달한다.The
사이드 월(120)은 트래드부(110)의 단부로부터 하방으로 연장되어 배치된다. 사이드 월(120)은 공기입 타이어(100)의 옆부분으로, 카카스층(150)을 보호하고, 공기입 타이어(100)의 측면 안정성을 제공하며, 굴신운동을 함으로써 승차감을 높일 수 있다. 또한, 사이드 월(120)은 드라이브 샤프트를 통해 받은 엔진의 토크를 트래드부(110)에 전달하는 역할을 한다.The
비드부(130)는 사이드 월(120)의 단부에 구비되며, 공기입 타이어(100)를 림(Rim)에 장착시키는 역할을 한다. 비드부(130)는 비드 코어(132)와 비드 충전재(134)를 포함할 수 있다. 비드 코어(132)는 고무가 코팅된 강철 와이어를 복수 개 꼬아 형성될 수 있으며, 비드 충전재(134)는 비드 코어에 부착된 고무일 수 있다.
벨트층(140)은 트래드부(110)의 아래에 배치되며, 차량의 주행시 노면 충격을 감소시키고 카카스층(150)을 보호한다. 벨트층(140)은 트래드의 접지면을 넓게 유지하여 주행 안정성을 확보하는 역할을 한다. 또한, 벨트층(140)은 스틸 혹은 유기 섬유재로 이루어지는 복수의 벨트 코드를 고무로 피복하여 압연 가공으로 형성될 수 있다. The
일 실시예로, 벨트층(140)은 서로 중첩된 제1 벨트층(141) 및 제2 벨트층(143)을 포함한다. 제1 벨트층(141)은 제2 벨트층(143) 상에 위치하며, 제1 벨트층(141)의 폭은 제2 벨트층(143)의 폭 보다 작게 형성될 수 있다.In one embodiment, the
트래드부(110)와 벨트층(140) 사이에는 캡 플라이(145)가 더 포함될 수 있다. 캡 플라이(145)는 벨트층(140) 위에 부착되는 특수코드지로 주행시 성능을 향상시킬 수 있다. 캡 플라이(145)는 일 예로 폴리에스테르 합성섬유를 포함하여 이루어질 수 있다.A
카카스층(150)은 벨트층(140)의 아래에 배치되며, 공기입 타이어(100)의 골격을 형성하며, 공기입 타이어(100)가 받는 하중, 충격 등을 견디고 공기입 타이어(100)의 공기압을 유지시킨다. 구체적으로, 카카스층(150)은 합성 고무 및 천연 고무로 이루어진 군에서 선택된 1종 이상의 고무 성분을 포함하며, 적어도 하나 이상의 타이어 코드를 포함할 수 있다. 상기 타이어 코드로는 다양한 천연 섬유 또는 레이온, 나일론, 폴리에스테르 및 케블라 등을 사용할 수 있으며,복수개의 가느다란 철사를 꼬아서 형성한 스틸 코드(steel cord)도 사용될 수 있다.The
일 실시예로, 카카스층(150)은 서로 중첩된 제1 카카스층(151) 및 제2 카카스층(153)을 포함할 수 있다. 제1 카카스층(151)은 비드부(130)에서 턴업되어 트래드부(110)를 향해 연장된다. 턴업된 제1 카카스층(151)의 일 단부는 사이드 월(120)의 내측을 커버하도록 연장되어 사이드 월(120)의 강성을 향상시킬 수 있다. 제2 카카스층(153)은 제1 카카스층(151) 상에 위치하며, 비드부(130)에서 턴업되어 트래드부(110)를 향해 연장되되, 턴업된 제2 카카스층(153)의 일 단부는 제1 카카스층(151)의 일 단부보다 짧게 형성되어 비드부(130)의 내측을 커버할 수 있다. 본 실시예에서는, 카카스층(150)이 2개의 카카스층으로 형성된 구조를 설명하였으나, 본 발명은 이에 한정되지 않는다. 또 다른 실시예로서, 카카스층(150)은 단일 층으로 형성될 수 있다. In one embodiment, the
이너라이너(160)는 튜브대신 공기입 타이어(100)의 공기 누출을 방지하는 층으로, 밀폐성이 우수한 고무층으로 이루어질 수 있다. 일 예로, 이너라이너(160)는 밀도가 높은 부틸고무 등으로 이루어질 수 있으며, 공기입 타이어(100) 내의 공기압을 유지시킬 수 있다.The
센싱부(10)는 공기입 타이어(100)의 내부에 장착될 수 있다. 도 5와 같이 트래드의 아래에 장착되어 타이어의 상태를 센싱할 수 있다. 다른 실시예로, 타이어의 휠에 장착될 수도 있다. 센싱부(10)는 컨트롤러(30)와 연결되어 측정된 공기입 타이어의 상태 데이터를 전달할 수 있다.The
도 6 및 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 타이어의 상태 모니터링 방법을 도시한 순서도이고, 도 8은 도 3의 센싱부에서 측정된 데이터 또는 이를 변환한 데이터를 나타내는 그래프이며, 도 10은 도 9의 데이터와 비교를 위해 사용되는 제1 레퍼런스 데이터를 나타내는 그래프이다.6 and 7 are flowcharts illustrating a tire condition monitoring method according to an embodiment of the present invention, FIG. 8 is a graph showing data measured by the sensing unit of FIG. 3 or data converted thereto, and FIG. 10 is It is a graph showing the first reference data used for comparison with the data in FIG. 9.
도 6 내지 도 10을 참조하면, 타이어의 상태 모니터링 방법은 상태 데이터를 기계학습하여 레퍼런스 데이터를 생성 및 저장하는 단계(S5), 타이어의 상태에 관한 상태 데이터를 센싱하는 단계(S10), 상태 데이터를 주파수에 대한 값인 제1 데이터로 변환하는 단계(S20), 제1 데이터를 기설정된 주파수 대역별로 합산하는 단계(S30), 제1 데이터의 주파수 대역의 값을 레퍼런스 데이터에 대응하는 데이터의 주파수 대역의 값으로 보정하는 단계(S40), 기 설정된 주파수 대역별로 레퍼런스 데이터와 합산된 데이터를 비교하는 단계(S50), 및 비교 결과를 고려하여, 상기 타이어의 주행 상태를 결정하는 단계(S70)를 포함할 수 있다.Referring to FIGS. 6 to 10, the method for monitoring the state of a tire includes the steps of machine learning state data to generate and store reference data (S5), sensing state data about the state of the tire (S10), and state data Is converted to first data, which is a value for frequency (S20), summing the first data for each preset frequency band (S30), and the frequency band of the data corresponding to the reference data is the value of the frequency band of the first data Compensating to the value of (S40), comparing the reference data and the summed data for each preset frequency band (S50), and considering the comparison result, determining the driving state of the tire (S70) can do.
상태 데이터를 기계학습하여 레퍼런스 데이터를 생성 및 저장하는 단계(S5)는 하기 서술하는 상태 데이터를 처리한 결과를 기계 학습하여 레퍼런스 데이터로 생성하고, 생성된 데이터를 저장부(40)에 저장한다. 상태 데이터를 처리한 결과는 차량의 속도에 관한 정보, 주파수에 대응하는 값이나 주파수 대역별의 값 및 주파수 대역에 따른 누적값의 비 등을 가질 수 있다. 또한, 상태 데이터는 레퍼런스 패턴으로 변환 및 저장될 수 있다.In step S5 of machine learning the state data to generate and store the reference data, the result of processing the state data described below is machine-learned to generate reference data, and the generated data is stored in the
타이어의 상태에 관한 상태 데이터를 센싱하는 단계(S10)는 센싱부(10)가 타이어의 주행 상태를 측정할 수 있다. 타이어의 상태는 타이어의 온도, 압력, 마모 상태, 노면 상태, 속도 등에 관한 상태 일 수 있다. 다만, 이하에서는 설명의 편의를 위해서 노면 상태를 중심으로 설명하기로 한다.In the step of sensing state data regarding the state of the tire (S10 ), the
상태 데이터를 주파수에 대한 값인 제1 데이터로 변환하는 단계(S20)는 주파수에 따라 데이터를 비교하기 위해서, 데이터 변환부(31)에서 상태 데이터를 주파수에 따른 값을 가지도록 변환할 수 있다.In step S20 of converting state data to first data that is a value for frequency, in order to compare data according to frequency, the
도 8을 보면, 데이터 변환부(31)는 상태 데이터를 주파수에 따른 파워 값을 가지는 제1 데이터로 변환할 수 있다. 다만, 측정된 상태 데이터가 주파수를 변수로 가지는 함수로 표현되면 데이터를 변환하는 단계는 생략될 수 있다.Referring to FIG. 8, the
제1 데이터를 기설정된 주파수 대역별로 합산하는 단계(S30)는 기 설정된 주파수 대역별로 각 값을 누적시킬 수 있다.In the step of summing the first data for each preset frequency band (S30), each value may be accumulated for each preset frequency band.
데이터 합산부(32)는 제1 대역의 값을 합산하여 제1 누적값을 생성하고, 제2 대역의 값을 합산하여 제2 누적값을 생성한다. 제1 누적값과 제2 누적값은 누적비를 생성하기 위한 기초로 사용된다. 또한, 제3 대역의 값을 합산하여 제3 누적값을 생성한다.The
일 실시예에서, 제1 대역은 0Hz을 초과하고 350Hz까지이며, 제2 대역은 350Hz을 초과하고 500Hz까지이며, 제3 대역은 250Hz을 초과하고 500Hz까지 이다. 변형예로, 각각의 대역은 센싱부(10)에서 측정된 상태 데이터에 따라 다르게 선택될 수 있다.In one embodiment, the first band exceeds 0 Hz and up to 350 Hz, the second band exceeds 350 Hz and up to 500 Hz, and the third band exceeds 250 Hz and up to 500 Hz. As a variation, each band may be selected differently according to state data measured by the
다른 실시예로, 기 설정된 주파수 대역은 제1 데이터의 연속된 전체 주파수 대역에서 일부 구간의 주파수 대역을 제외할 수 있다. 기 설정된 주파수 대역은 일부 주행 특성을 표시할 수 없는 주파수 대역을 제외하고 설정될 수 있다. 이는 불필요한 연산인자를 제거하여 연산속도를 향상시키고, 정확하게 타이어의 주행 상태를 결정하기 위함이다. In another embodiment, the preset frequency band may exclude a frequency band of a part of the entire continuous frequency band of the first data. The preset frequency band may be set except for a frequency band in which some driving characteristics cannot be displayed. This is to improve the calculation speed by removing unnecessary calculation factors and to accurately determine the driving state of the tire.
제1 데이터의 주파수 대역의 값을 레퍼런스 데이터에 대응하는 데이터의 주파수 대역의 값으로 보정하는 단계(S40)는 데이터 보정부(33)에서 제1 데이터에서 노이즈를 제거하여 데이터의 신뢰도 및 정확도를 향상시킬 수 있다. Compensating the value of the frequency band of the first data to the value of the frequency band of the data corresponding to the reference data (S40) improves the reliability and accuracy of the data by removing noise from the first data in the data correction unit 33 I can do it.
보정하는 단계는 제1 데이터를 기 설정 된 주파수 대역별로 합산 하기 전에 실시될 수 있다. 일 예로, 데이터 보정부(33)는 제1 데이터의 형태를 복수개의 레퍼런스 데이터 중 어느 하나의 형태 형태로 근사할 수 있다. 도 8을 보면 제1 데이터는 특정한 그래프 형태를 가질 수 있다. 이러한 형태와 유사한 레퍼런스 데이터를 찾고, 노이즈 부분을 제거하여 데이터를 보정할 수 있다. 노이즈 부분은 양 데이터 사이의 차이가 큰 부분일 수 있다. 또한, 제1 데이터와 레퍼런스 데이터를 비교하여 일부 값에 차이가 있다면 이를 보간하여 레퍼런스 데이터의 값으로 보정할 수 있다.The correcting may be performed before adding the first data for each preset frequency band. For example, the
다른 실시예로 보정하는 단계는 제1 데이터를 각 주파수 대역별로 합산한 다음에 실시될 수 있다. 일 예로, 데이터 보정부(33)는 데이터 합산부(32)에서 계산된 값과, 레퍼런스 데이터의 값을 비교하여, 합산된 데이터 값을 레퍼런스 데이터 값으로 보정할 수 있다. 또한, 데이터 보정부(33)는 합산에 의해서 발생된 차이를 보간하여 제1 데이터에서 주파수 대역 별로 누적된 값을 이에 대응하는 레퍼런스 데이터의 값으로 보정할 수 있다.Compensation in another embodiment may be performed after summing the first data for each frequency band. For example, the
기 설정된 주파수 대역별로 레퍼런스 데이터와 합산된 데이터를 비교하는 단계(S50)는 S51단계에서 데이터 비교부(35)에서 기 설정된 주파수에서 제1 데이터의 값인 제1 속도값을 기초로 타이어의 속도를 추정하고, S52 단계에서 제1 대역에 대한 제1 누적값과 제2 대역에 대한 제2 누적값을 기초로 생성된 누적 비와 레퍼런스 데이터를 비교한다. 또한, S53 단계에서 제3 대역에 대한 제3 누적값과 상기 레퍼런스 데이터와 비교한다.Comparing the reference data and the summed data for each preset frequency band (S50), in step S51, the
제1 레퍼런스 데이터는 각각의 상태에 제1 패턴, 제2 패턴 및 제3 패턴을 가지며, 각 주행 상태에 대한 정보를 가지는 레퍼런스로 저장부(40)에 저장된다. 따라서, 데이터 비교부(35)는 제1 속도값과 제1 레퍼런스 데이터의 제1 패턴을 비교하고, 누적 비와 제1 레퍼런스 데이터의 제2 패턴을 비교하며, 제3 누적값과 제1 레퍼런스 데이터의 제3 패턴을 비교한다.The first reference data has a first pattern, a second pattern, and a third pattern in each state, and is stored in the
타이어의 주행 상태를 결정하는 단계(S60)는 상태 추정부(36)에서 데이터 비교부(35)에서의 비교 결과를 고려하여, 타이어의 주행 노면 상태를 결정할 수 있다. 이후, 표시부(50)는 상태 추정부(35)에서 결정된 차량의 주행 상태에 관한 정보를 표시하여 사용자나 운전자가 확인할 수 있다. In the step of determining the driving state of the tire (S60 ), the driving surface state of the tire may be determined by considering the comparison result of the
도 10은 도 8의 상태 데이터를 처리하는 과정을 도시하는 도면이다. 10 is a diagram illustrating a process of processing the state data of FIG. 8.
도 10을 참조하면, 상태 데이터를 중간처리하여 정확도와 신속하게 연산할 수 있다. 컨트롤러(30)에 각각의 특성을 가지는 데이터가 입력되면(입력 단계;Input layer), 입력된 데이터를 보정하고(보정 단계;Hidden layer), 그 뒤에 보정된 데이터를 기초로 제1 레퍼런스 데이터와 비교한다(출력 단계;Output layer).Referring to FIG. 10, the state data may be processed intermediately to calculate accuracy and speed. When data having each characteristic is input to the controller 30 (input step; input layer), the input data is corrected (correction step; hidden layer), and then compared with the first reference data based on the corrected data. (Output layer).
본 발명은 입력된 데이터를 보정단계에서 전 처리되므로, 데이터를 신속하게 처리할 수 있다. 일 예로, 데이터 보정부(33)에서 4개의 특성값을 보정하여 레퍼런스 데이터의 값에 수렴하도록 보정할 수 있다. In the present invention, since the input data is pre-processed in the correction step, the data can be processed quickly. For example, four characteristic values may be corrected by the
도 12 및 도 13은 본 발명의 다른 실시예에 따른 타이어의 상태 모니터링 방법을 도시한 순서도이고, 도 14은 도 12에서 사용되는 제2 레퍼런스 데이터를 나타내는 그래프이다.12 and 13 are flowcharts illustrating a tire condition monitoring method according to another embodiment of the present invention, and FIG. 14 is a graph showing second reference data used in FIG. 12.
도 12 내지 도 14를 참조하면, 타이어의 상태 모니터링 방법은 타이어의 마모도를 모니터링 할 수 있다. 타이어의 상태 모니터링 방법은 상태 데이터를 기계학습하여 레퍼런스 데이터를 생성 및 저장하는 단계(S5), 제1 축 및 제2 축 방향의 타이어 주행 상태에 관한 상태 데이터를 센싱하는 단계(S110), 상태 데이터를 주파수에 대한 값인 제1a 데이터 및 제1b 데이터로 변환하는 단계(S120), 제1a 데이터 및 제1b 데이터를 기설정된 주파수 대역별로 합산하는 단계(S130), 제1a 데이터 및 제1b 데이터의 주파수 대역의 값을 레퍼런스 데이터에 대응하는 데이터의 주파수 대역의 값으로 보정하는 단계(S140), 기 설정된 주파수 대역별로 레퍼런스 데이터와 합산된 데이터를 비교하는 단계(S150) 및 비교 결과를 고려하여, 상기 타이어의 주행 상태를 결정하는 단계(S70)를 포함할 수 있다.12 to 14, the tire condition monitoring method may monitor the tire wear level. The method for monitoring the condition of a tire includes the steps of machine learning the status data to generate and store reference data (S5), sensing status data regarding tire driving conditions in the first and second axis directions (S110), and status data Converting into 1a data and 1b data, which are values for frequency (S120), summing the 1a data and the 1b data for each predetermined frequency band (S130), and the frequency bands of the 1a data and the 1b data Compensating the value of the data to the value of the frequency band of the data corresponding to the reference data (S140), comparing the reference data and the summed data for each preset frequency band (S150) and considering the comparison result, of the tire It may include the step of determining the driving state (S70).
제1 축 및 제2 축 방향의 타이어 주행 상태에 관한 상태 데이터를 센싱하는 단계(S110)는 센싱부(10)의 제1 센서(11)가 제1 축에 대한 가속도 데이터를 센싱하고, 센싱부(10)의 제2 센서(12)가 제2 축에 대한 가속도 데이터를 센싱한다.In the step (S110) of sensing the state data regarding the tire driving state in the first axis and the second axis, the
상태 데이터를 주파수에 대한 값인 제1a 데이터 및 제1b 데이터로 변환하는 단계(S120)는 각 축방향에 따른 상태 데이터를 제1a 데이터와 제1b 데이터로 변환한다.The step of converting state data into 1a data and 1b data, which are values for frequency (S120), converts state data along each axial direction into 1a data and 1b data.
제1a 데이터 및 제1b 데이터를 기 설정된 주파수 대역별로 합산하는 단계(S130)는 누적값을 생성한다. 상세하게, S131에서 제1a 데이터의 제4 대역에 대한 제4 누적값과 제1b 데이터의 제4 대역에 대한 제5 누적값을 산출한다. The step S130 of adding the 1a data and the 1b data for each preset frequency band generates an accumulated value. In detail, a fourth cumulative value for a fourth band of 1a data and a fifth cumulative value for a fourth band of 1b data are calculated in S131.
제1a 데이터 및 제1b 데이터의 주파수 대역의 값을 레퍼런스 데이터에 대응하는 데이터의 주파수 대역의 값으로 보정하는 단계(S140)는 선택적으로 수행될 수 있다.The step S140 of correcting the values of the frequency bands of the 1a data and the 1b data to the values of the frequency bands of data corresponding to the reference data may be selectively performed.
기 설정된 주파수 대역별로 레퍼런스 데이터와 합산된 데이터를 비교하는 단계(S150)는 제4 누적값과 제5 누적값을 제2 레퍼런스 데이터와 비교한다.In step S150 of comparing the reference data and the summed data for each preset frequency band, the fourth accumulated value and the fifth accumulated value are compared with the second reference data.
S151에서, 데이터 비교부(35)는 기 설정된 주파수 값인 제1 속도값을 기초로 속도를 추정하고, 제1 속도값과 제2 레퍼런스의 제4 패턴을 비교한다. S152에서, 데이터 비교부(35)는 제4 누적값과 제5 누적값을 제2 레퍼런스 데이터의 제5 패턴과 제6 패턴과 비교한다.In S151, the
도 14를 참조하면, 제2 레퍼런스 데이터의 R4,R5,R6는 각각 타이어의 마모도를 나타낸다. R1은 0% 마모 상태, R2는 40% 마모 상태, R3는 80% 마모 상태일 수 있다. 따라서 제2 레퍼런스 데이터는 타이어의 마모 상태에 관한 정보를 포함하는 데이터 값으로 저장될 수 있다. 데이터 비교부(35)는 제2 레퍼런스 데이터와 제1 속도값, 제4 패턴, 제5 패턴을 비교할 수 있다.Referring to FIG. 14, R4, R5, and R6 of the second reference data indicate wear degree of the tire, respectively. R1 may be in the 0% wear state, R2 in the 40% wear state, and R3 in the 80% wear state. Therefore, the second reference data may be stored as a data value including information on a tire's wear state. The
비교 결과를 고려하여, 상기 타이어의 주행 상태를 결정하는 단계(S70)는 상태 추정부(36)가 데이터 비교부(35)에서 비교된 결과를 기초로, 타이어의 마모도를 추정할 수 있다.In consideration of the comparison result, the step of determining the driving state of the tire (S70) may estimate the wear degree of the tire based on the result of the
필요에 따라, 비교 데이터 수 또는 대역 구간을 10개 대역까지 세분화하여 비교할 수 있다.If necessary, the number of comparison data or the band section can be subdivided up to 10 bands for comparison.
도 15는 도 3의 표시부(50)에서 디스플레이되는 타이어의 상태를 도시하는 도면이다.15 is a view showing a state of a tire displayed on the
도 15를 참조하면, 센싱부(10)에서 측정된 결과와, 컨트롤러(30)에서 추정된 결과가 표시될 수 있다. 일 예로, 타이어의 마모도, 타이어 내부 온도, 타이어 내부 압력등이 표시될 수 있다. 15, results measured by the
본 발명의 타이어의 상태 모니터링 시스템 및 타이어의 상태 모니터링 방법은 실시간으로 타이어의 상태를 측정하고, 기 저장된 레퍼런스 데이터와 비교하여 신속하고 정확하게 타이어의 상태를 모니터링 할 수 있다.The tire condition monitoring system and the tire condition monitoring method of the present invention measure the condition of the tire in real time, and can quickly and accurately monitor the condition of the tire by comparing it with pre-stored reference data.
본 발명의 타이어의 상태 모니터링 시스템 및 타이어의 상태 모니터링 방법은 기계학습되어 생성 및 저장된 레퍼런스 데이터를 이용하므로, 타이어의 상태를 정확하게 예측할 수 있다. 레퍼런스 데이터는 차량이 실제로 주행한 환경을 기계학습하여 생성되므로 예측의 신뢰도를 높일 수 있다.Since the tire condition monitoring system and the tire condition monitoring method of the present invention use machine-learned reference data generated and stored, the tire condition can be accurately predicted. Since the reference data is generated by machine learning the environment in which the vehicle actually travels, reliability of prediction can be increased.
본 발명의 타이어의 상태 모니터링 시스템 및 타이어의 상태 모니터링 방법은 측정된 데이터를 주파수 구간별로 분리 및 패턴화하고, 이를 레퍼런스 데이터와 비교하므로 신속하게 연산할 수 있다. 측정된 데이터의 패턴과 레퍼런스 데이터의 패턴을 서로 비교하여 주행상태를 결정할 수 있으므로, 신속하게 연산할 수 있다. In the tire condition monitoring system and the tire condition monitoring method of the present invention, the measured data is separated and patterned for each frequency section, and compared with reference data, so that it can be quickly calculated. Since the driving state can be determined by comparing the pattern of the measured data and the pattern of the reference data, it can be quickly calculated.
본 발명의 타이어의 상태 모니터링 시스템 및 타이어의 상태 모니터링 방법은 측정된 데이터를 전처리하여 신속하고 차량의 주행 상태를 예측할 수 있다. 또한, 차량의 속도를 기준으로 레퍼런스 데이터와 측정된 데이터를 비교하므로 신속하게 주행 상태를 결정할 수 있다. The tire condition monitoring system and the tire condition monitoring method of the present invention can quickly predict the driving condition of the vehicle by pre-processing the measured data. In addition, since the reference data and the measured data are compared based on the vehicle speed, the driving state can be quickly determined.
한편, 본 발명은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장 장치 등이 있다.Meanwhile, the present invention can be embodied in computer readable codes on a computer readable recording medium. The computer-readable recording medium includes any kind of recording device in which data readable by a computer system is stored. Examples of computer-readable recording media include ROM, RAM, CD-ROM, magnetic tape, floppy disks, and optical data storage devices.
또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고 본 발명을 구현하기 위한 기능적인(functional) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술 분야의 프로그래머들에 의하여 용이하게 추론될 수 있다.In addition, the computer-readable recording medium can be distributed over network coupled computer systems so that the computer-readable code is stored and executed in a distributed fashion. In addition, functional programs, codes, and code segments for implementing the present invention can be easily inferred by programmers in the technical field to which the present invention pertains.
본 발명에 따른 방법을 구성하는 단계들에 대하여 명백하게 순서를 기재하거나 반하는 기재가 없다면, 상기 단계들은 적당한 순서로 행해질 수 있다. 반드시 상기 단계들의 기재 순서에 따라 본 발명이 한정되는 것은 아니다.Unless explicitly stated or contrary to the steps constituting the method according to the invention, the steps can be done in a suitable order. The present invention is not necessarily limited to the description order of the above steps.
본 발명에서 모든 예들 또는 예시적인 용어(예를 들어, 등등)의 사용은 단순히 본 발명을 상세히 설명하기 위한 것으로서 특허청구범위에 의해 한정되지 않는 이상 상기 예들 또는 예시적인 용어로 인해 본 발명의 범위가 한정되는 것은 아니다. 또한 해당 기술 분야의 통상의 기술자는 다양한 수정, 조합 및 변경이 부가된 특허청구범위 또는 그 균등물의 범주 내에서 설계 조건 및 팩터(factor)에 따라 구성될 수 있음을 알 수 있다.The use of all examples or exemplary terms (eg, etc.) in the present invention is merely for describing the present invention in detail, and the scope of the present invention is due to the above examples or exemplary terms unless it is limited by the claims. It is not limited. In addition, a person skilled in the art can recognize that various modifications, combinations, and changes can be made according to design conditions and factors within the scope of the appended claims or equivalents thereof.
이와 같이 본 발명은 도면에 도시된 일 실시예를 참고로 하여 설명하였으나 이는 예시적인 것에 불과하며 당해 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 실시예의 변형이 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의하여 정해져야 할 것이다.As described above, the present invention has been described with reference to one embodiment shown in the drawings, but this is only an example, and those skilled in the art will understand that various modifications and modifications of the embodiments are possible therefrom. Therefore, the true technical protection scope of the present invention should be determined by the technical spirit of the appended claims.
1: 타이어의 상태 모니터링 시스템
10: 센싱부
30: 컨트롤러
31: 데이터 변환부
32: 데이터 합산부
33: 데이터 보정부
34: 데이터 비율 생성부
35: 데이터 비교부
36: 상태 추정부
40: 저장부
50: 표시부
100: 타이어1: Tire condition monitoring system
10: sensing unit
30: controller
31: data conversion unit
32: data summing unit
33: data correction unit
34: data rate generation unit
35: data comparison unit
36: state estimation unit
40: storage
50: display unit
100: tire
Claims (21)
상기 센싱로부터 상기 상태 데이터를 전달받아, 주파수에 대한 값인 제1 데이터로 변환하는 데이터 변환부;
상기 데이터 변환부에서 상기 제1 데이터를 전달받아, 기 설정된 주파수 대역별로 상기 제1 데이터의 값을 합산하여 제2 데이터를 생성하는 데이터 합산부;
상기 기 설정된 주파수 대역별로 저장된 레퍼런스 데이터와 상기 제2 데이터를 비교하는 데이터 비교부; 및
상기 데이터 비교부에서의 비교 결과를 고려하여, 상기 타이어의 상태를 결정하는 상태 추정부;를 포함하는, 타이어의 상태 모니터링 시스템. A sensing unit that senses state data related to a tire state;
A data conversion unit receiving the state data from the sensing and converting it into first data that is a value for frequency;
A data summation unit receiving the first data from the data conversion unit and summing the values of the first data for each preset frequency band to generate second data;
A data comparison unit that compares the reference data and the second data stored for each preset frequency band; And
Including the comparison result in the data comparison unit, the state estimation unit for determining the state of the tire; including, tire condition monitoring system.
상기 데이터 합산부에서 제1 대역에 대한 제1 누적값과 상기 제1 대역과 다른 제2 대역에 대한 제2 누적값을 산출하고,
산기 제2 누적값에 대한 상기 제1 누적값에 대한 누적 비를 산출하는, 데이터 비율 생성부;를 더 포함하는, 타이어의 상태 모니터링 시스템.According to claim 1,
The data summing unit calculates a first accumulated value for a first band and a second accumulated value for a second band different from the first band,
And a data ratio generating unit calculating a cumulative ratio of the first cumulative value to the first cumulative value, the tire condition monitoring system.
상기 제1 대역은 0Hz을 초과하고 350Hz이하며, 상기 제2 대역은 350Hz을 초과하고 500Hz이하인, 타이어 상태 모니터링 시스템.According to claim 2,
The first band exceeds 0Hz and less than 350Hz, the second band exceeds 350Hz and less than 500Hz, tire condition monitoring system.
상기 데이터 합산부는 250Hz을 초과하고 500Hz이하의 제3 대역에 대한 제3 누적값을 산출하는, 타이어 상태 모니터링 시스템.According to claim 1,
The data summing unit calculates a third cumulative value for a third band exceeding 250 Hz and below 500 Hz, the tire condition monitoring system.
상기 데이터 비교부는
기 설정된 주파수에서 제1 데이터의 값인 제1 속도값을 기초로 타이어의 속도를 추정하고,
상기 데이터 합산부에서 산출된 제1 대역에 대한 제1 누적값과 제2 대역에 대한 제2 누적값을 기초로 생성된 누적 비와 상기 레퍼런스 데이터와 비교하고,
상기 데이터 합산부에서 산출한 제3 대역에 대한 제3 누적값과 상기 레퍼런스 데이터와 비교하는, 타이어 상태 모니터링 시스템.According to claim 1,
The data comparison unit
The tire speed is estimated based on the first speed value that is the first data value at a preset frequency.
Compare the cumulative ratio generated based on the first cumulative value for the first band and the second cumulative value for the second band calculated by the data summing unit, and the reference data,
A tire condition monitoring system for comparing the third cumulative value for the third band calculated by the data summing unit with the reference data.
상기 제3 대역은 상기 제1 대역의 적어도 일부와, 상기 제2 대역의 적어도 일부를 포함하는, 타이어 상태 모니터링 시스템.The method of claim 5,
The third band includes at least a portion of the first band and at least a portion of the second band, the tire condition monitoring system.
상기 레퍼런스 데이터는
상기 기 설정된 주파수에서의 값인 제1 패턴과, 상기 기 설정된 주파수 대역에서의 누적된 값의 비인 제2 패턴과, 상기 기 설정된 주파수 대역에서 값이 누적된 제3 패턴을 가지는, 타이어의 상태 모니터링 시스템.The method of claim 5,
The reference data
A tire condition monitoring system having a first pattern that is a value at the preset frequency, a second pattern that is a ratio of accumulated values in the preset frequency band, and a third pattern that is accumulated at the preset frequency band. .
상기 데이터 비교부는
상기 제1 속도값과 상기 제1 패턴을 비교하고, 상기 누적 비와 상기 제2 패턴을 비교하며, 상기 제3 누적값과 상기 제3 패턴을 비교하는, 타이어 상태 모니터링 시스템.The method of claim 7,
The data comparison unit
A tire condition monitoring system comparing the first speed value with the first pattern, comparing the cumulative ratio with the second pattern, and comparing the third cumulative value with the third pattern.
상기 센싱부는
상기 타이어의 내부 압력, 마모도, 진동, 소음, 온도, 하중, 노면상태 및 회전 속도 중 적어도 하나에 대한 정보를 측정하는, 타이어의 상태 모니터링 시스템.According to claim 1,
The sensing unit
A tire condition monitoring system that measures information on at least one of the internal pressure, abrasion, vibration, noise, temperature, load, road surface condition, and rotation speed of the tire.
상기 레퍼런스 데이터는
상기 센싱부에서 이전에 전달받은 상태 데이터를 기계 학습하여 생성되며, 각 타이어의 상태에 관한 정보를 가지는, 타이어의 상태 모니터링 시스템.According to claim 1,
The reference data
A state monitoring system for tires, which is generated by machine learning the state data previously received by the sensing unit and has information on the state of each tire.
상기 센싱부는
상기 타이어의 제1 축 및 상기 제1 축과 다른 제2 축에 대한 상태 데이터를 센싱하고,
상기 데이터 변환부는 상기 제1 축에 대한 제1a 데이터와, 상기 제2 축에 대한 제1b 데이터를 생성하고,
상기 데이터 합산부는 상기 제1a 데이터를 기초로 제4 대역에서의 제4 누적값을 산출하고, 상기 제1b 데이터를 기초로 상기 제4 대역에서의 제5 누적값을 산출하는, 타이어 상태 모니터링 시스템.According to claim 1,
The sensing unit
Sensing state data for the first axis of the tire and a second axis different from the first axis,
The data converter generates firsta data for the first axis and firstb data for the second axis,
The data summing unit calculates a fourth cumulative value in the fourth band based on the 1a data, and a fifth cumulative value in the fourth band based on the 1b data, the tire condition monitoring system.
상기 제4 대역은 495 Hz 이상 500Hz 이하인, 타이어 상태 모니터링 시스템.The method of claim 11,
The fourth band is 495 Hz or more and 500 Hz or less, a tire condition monitoring system.
상기 상태 추정부는
상기 데이터 비교부에서의 비교 결과를 기초로, 상기 타이어의 마모도 또는 노면 상태를 추정하는, 타이어 상태 모니터링 시스템.According to claim 1,
The state estimation unit
A tire condition monitoring system for estimating the degree of abrasion or road surface condition of the tire based on the comparison result in the data comparison unit.
상기 센싱된 상태 데이터를 주파수에 대한 값인 제1 데이터로 변환하는 단계;
상기 제1 데이터를 기설정된 주파수 대역별로 합산하는 단계;
기 설정된 주파수 대역별로 레퍼런스 데이터와 합산된 데이터를 비교하는 단계; 및
비교 결과를 고려하여, 상기 타이어의 주행 상태를 결정하는 단계;를 포함하는, 타이어의 상태 모니터링 방법.Sensing state data regarding a state of the tire;
Converting the sensed state data into first data that is a value for frequency;
Summing the first data for each preset frequency band;
Comparing reference data and summed data for each preset frequency band; And
In consideration of the comparison result, determining the driving state of the tire; including, tire condition monitoring method.
상기 데이터를 센싱하는 단계 이전에, 상기 타이어의 상태에 관한 데이터를 기계 학습하여 상기 레퍼런스 데이터를 생성하는 단계;를 더 포함하는, 타이어의 상태 모니터링 방법.The method of claim 14,
Before the step of sensing the data, generating the reference data by machine learning the data on the condition of the tire; further comprising, the condition monitoring method of the tire.
상기 레퍼런스 데이터와 합산된 데이터를 비교하는 단계는
기 설정된 주파수에서 제1 데이터의 값인 제1 속도값을 기초로 타이어의 속도를 추정하고,
제1 대역에 대한 제1 누적값과 제2 대역에 대한 제2 누적값을 기초로 생성된 누적 비와 상기 레퍼런스 데이터를 비교하고,
제3 대역에 대한 제3 누적값과 상기 레퍼런스 데이터와 비교하는, 타이어의 상태 모니터링 방법. The method of claim 14,
Comparing the reference data and the summed data is
The tire speed is estimated based on the first speed value that is the first data value at a preset frequency.
Comparing the reference ratio with the cumulative ratio generated based on the first cumulative value for the first band and the second cumulative value for the second band,
A method for monitoring the condition of a tire, comparing the third cumulative value for the third band with the reference data.
상기 제1 대역은 0Hz을 초과하고 350Hz이하며, 상기 제2 대역은 350Hz을 초과하고 500Hz이하며, 상기 제3 대역은 250Hz을 초과하고 500Hz이하인, 타이어의 상태 모니터링 방법.The method of claim 16,
The first band is more than 0Hz and less than 350Hz, the second band is more than 350Hz and less than 500Hz, the third band is more than 250Hz and less than 500Hz, tire condition monitoring method.
상기 레퍼런스 데이터는
상기 기 설정된 주파수에서의 값인 제1 패턴과, 상기 기 설정된 주파수 대역에서의 누적된 값의 비인 제2 패턴과, 상기 기 설정된 주파수 대역에서 값이 누적된 제3 패턴을 가지는, 타이어의 상태 모니터링 시스템.The method of claim 16,
The reference data
A tire condition monitoring system having a first pattern that is a value at the preset frequency, a second pattern that is a ratio of accumulated values in the preset frequency band, and a third pattern that is accumulated at the preset frequency band. .
상기 레퍼런스 데이터와 합산된 데이터를 비교하는 단계는
상기 제1 속도값과 상기 제1 패턴을 비교하고, 상기 누적 비와 상기 제2 패턴을 비교하며, 상기 제3 누적값과 상기 제3 패턴을 비교하는, 타이어의 상태 모니터링 시스템.The method of claim 18,
Comparing the reference data and the summed data is
A tire condition monitoring system comparing the first speed value with the first pattern, comparing the cumulative ratio with the second pattern, and comparing the third cumulative value with the third pattern.
상기 상태 데이터를 센싱하는 단계는
상기 타이어의 제1 축 및 상기 제1 축과 다른 제2 축에 대한 상태 데이터를 센싱하고,
상기 제1 데이터를 기설정된 주파수 대역별로 합산하는 단계는
상기 제1 축에 관한 데이터로부터 제4 대역에서의 누적값을 합산하여 제4 누적값을 산출하고, 상기 제2 축에 관한 데이터로부터 상기 제4 대역에서의 누적값을 합산하여 제5 누적값을 산출하고,
상기 레퍼런스 데이터와 합산된 데이터를 비교하는 단계는
상기 제4 누적값과 상기 제5 누적값을 레퍼런스 데이터와 비교하는, 타이어의 상태 모니터링 방법.The method of claim 14,
The step of sensing the state data
Sensing state data for the first axis of the tire and a second axis different from the first axis,
The step of adding the first data for each preset frequency band is
The fourth cumulative value is calculated by summing the cumulative values in the fourth band from the data on the first axis, and the fifth cumulative value is added by adding the cumulative values in the fourth band from the data on the second axis. Calculate
Comparing the reference data and the summed data is
A method for monitoring the condition of a tire, comparing the fourth cumulative value and the fifth cumulative value with reference data.
상기 제4 대역은 495 Hz 이상 500Hz 이하인, 타이어의 상태 모니터링 방법.The method of claim 20,
The fourth band is 495 Hz or more and 500 Hz or less, the tire condition monitoring method.
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- 2018-12-31 KR KR1020180174226A patent/KR102149458B1/en active IP Right Grant
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