WO2011067535A1 - Procede de detection de l'usure d'un pneumatique - Google Patents

Procede de detection de l'usure d'un pneumatique Download PDF

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WO2011067535A1
WO2011067535A1 PCT/FR2010/052584 FR2010052584W WO2011067535A1 WO 2011067535 A1 WO2011067535 A1 WO 2011067535A1 FR 2010052584 W FR2010052584 W FR 2010052584W WO 2011067535 A1 WO2011067535 A1 WO 2011067535A1
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WO
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series
frequency
elementary
acoustic
frequency components
Prior art date
Application number
PCT/FR2010/052584
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English (en)
Inventor
Antoine Paturle
David Mosnier
Original Assignee
Societe De Technologie Michelin
Michelin Recherche Et Technique S.A.
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Publication date
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Priority to JP2012541563A priority patent/JP5705232B2/ja
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    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60C—VEHICLE TYRES; TYRE INFLATION; TYRE CHANGING; CONNECTING VALVES TO INFLATABLE ELASTIC BODIES IN GENERAL; DEVICES OR ARRANGEMENTS RELATED TO TYRES
    • B60C11/00—Tyre tread bands; Tread patterns; Anti-skid inserts
    • B60C11/24—Wear-indicating arrangements
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60C—VEHICLE TYRES; TYRE INFLATION; TYRE CHANGING; CONNECTING VALVES TO INFLATABLE ELASTIC BODIES IN GENERAL; DEVICES OR ARRANGEMENTS RELATED TO TYRES
    • B60C11/00—Tyre tread bands; Tread patterns; Anti-skid inserts
    • B60C11/24—Wear-indicating arrangements
    • B60C11/246—Tread wear monitoring systems
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y10—TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC
    • Y10T—TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER US CLASSIFICATION
    • Y10T152/00—Resilient tires and wheels
    • Y10T152/10—Tires, resilient
    • Y10T152/10027—Tires, resilient with wear indicating feature

Definitions

  • the present invention relates to a method for detecting the wear of a tire. It applies in particular, to be restricted to tires for vehicles of any type, tourism or trucks.
  • sound wear indicators When the tire is worn beyond a predetermined radial wear threshold, sound wear indicators emit a characteristic characteristic frequency noise.
  • This characteristic frequency is a function, in particular, of the speed of the vehicle, the geometry of implantation of the sound wear indicators and their number.
  • the acoustic signal is then filtered in the vicinity of the characteristic frequency so as to extract a control signal. Then, a confidence index relative to the control signal is calculated. If the index is greater than a predetermined threshold, it is known that it has crossed the predetermined radial wear threshold.
  • the parameters of the tire in particular the implantation geometry of the sound wear indicators and their number, can change. This then involves changing the settings in the memory unit.
  • the object of the invention is to provide a robust method for detecting tire wear that does not necessarily require knowledge of the above parameters.
  • the subject of the invention is a method for detecting the wear of a tire comprising a set of at least one sound wear indicator emitting from a predetermined radial wear threshold a noise of acoustic fingerprint comprising several elementary frequency components acoustic impression, characterized in that:
  • an acoustic signal is acquired which can comprise the acoustic impression noise, the acoustic signal comprising several elementary frequency components;
  • each enumerated series being capable of forming at least a part of the elementary frequency components of acoustic fingerprint
  • a series called the acoustic fingerprint series, is selected from among the series listed;
  • a confidence index determined from the local confidence index is, in absolute value, greater or less than a predetermined threshold associated with this confidence index determined from the local confidence index, a warning is issued tire wear.
  • the method according to the invention makes it possible to alert a user of the tire without necessarily knowing the parameters stated above.
  • the elementary frequency components of the acoustic print noise are characteristic of the noise emitted by the witnesses.
  • the noise acoustic noise emitted by the witnesses comprises several elementary frequency components distributed in frequency according to the parameters that one does not wish to have to enter or modify in the treatment device. This frequency distribution is in accordance with a predetermined pattern. This pattern is defined by spacing ratios between the different elementary signals.
  • elementary frequency components of the acquired acoustic signal are identified.
  • series of elementary frequency components each susceptible of be characteristic of the noise emitted by the set of sound wear indicators. Since the acoustic print noise is unique and has outstanding and distinctive characteristics due to its predetermined pattern, the acoustic fingerprint series can be selected from the series listed by predetermined criteria.
  • the index calculated from the local confidence index may be equal to the local confidence index itself.
  • the sound wear indicators are evenly distributed circumferentially in a tread of the tire.
  • the circumferential equi-distribution of the controls makes it possible to obtain a temporal distribution of the noise emitted by each witness when the tire is traveling at a constant speed. In the case where the tire has only one indicator, it also allows a time equi-distribution of the noise emitted when the tire is traveling at a constant speed.
  • the pattern is a pattern in which the elementary frequency components are spaced two by two from a substantially constant frequency interval.
  • the spacing ratios are substantially all equal.
  • the spacing ratios are different.
  • the acoustic fingerprint series forms at least a portion of a Dirac comb.
  • each signal of the series forms a peak.
  • Each peak represents a tooth of a comb, called a Dirac comb.
  • each peak of the acoustic impression series is substantially distant from at least one adjacent tooth, or even two, of a substantially constant frequency difference between each tooth.
  • Such a series of acoustic imprints has a pattern of elementary frequency components remarkable, unique and therefore easy to detect.
  • the set comprises from 1 to 32 and preferably from 1 to 12 controls.
  • the more the acoustic fingerprint noise comprises elementary frequency components the more the acoustic fingerprint series is easily identifiable among the elementary frequency components of the acoustic signal acquired. So, the fewer the number of witnesses is large, the more the selection of the acoustic fingerprint series is easy, the more the wear detection is robust.
  • each indicator comprises a sound cavity shaped so that, beyond a predetermined radial wear threshold, the cavity opens out radially towards the outside of the tire and is shaped so as to be closed by the ground substantially when it passes through the area of contact of the tire with the ground, the total volume of the cavity or cavities being greater than or equal to 2 cm 3 , preferably 5 cm 3 .
  • the elementary frequency components of the acoustic fingerprint noise emitted by the controls do not have a spectral level, that is to say a frequency intensity, sufficient to be robustly distinguished from the frequency components. elements corresponding to the noise of the engine and the kinematic chain associated therewith. In addition, this value is low enough to allow to create cavities in a conventional tire without damaging its performance.
  • the acoustic signal acquired is processed by implementing at least one of the following steps:
  • the frequency spectrum of the acquired acoustic signal is determined.
  • a frequency domain of the frequency spectrum of the acquired acoustic signal is isolated between 500 and 2500 Hz.
  • Most of the spectral energy of the noise measured in a vehicle is in a frequency range below 150 Hz. These frequencies correspond to the noises the engine and associated driveline.
  • the noise emitted by the witnesses in particular in the case of cavities, is in a frequency range of between 500 and 2500 Hz. However, the latter has a gross spectral energy that is much lower than the noise of the motor and of the kinematic chain.
  • the accuracy of the detection method is improved and the number of data to be manipulated is reduced.
  • At least one series of at least two elementary frequency components is selected, each elementary frequency component of the series being distant from at least one adjacent elementary frequency component of the series of a frequency difference included in a frequency interval of predetermined reference.
  • the frequency difference between the elementary frequency components of the acoustic noise is characteristic of the noise emitted by the witnesses.
  • the acoustic fingerprint noise emitted by the witnesses comprises a plurality of elementary frequency components distributed in frequency according to the predetermined pattern.
  • the predetermined reference frequency interval corresponds to the set of frequency differences that can separate the elementary frequency components of the desired acoustic fingerprint series.
  • this frequency reference interval covers all the frequency differences that can separate two elementary frequency components of the desired acoustic fingerprint series.
  • the reference frequency interval is determined taking into account the parameters that one does not wish to have to enter or modify in the processing device. By taking extreme values of these parameters, limits of the reference frequency interval are determined. These parameters include in particular the speed of the vehicle on which the tire is mounted, the number of witnesses, the geometric characteristics of the witnesses and the geometrical characteristics of the tire, in particular its circumference when the radial wear threshold is exceeded.
  • the acoustic fingerprint series In order to correctly select the acoustic fingerprint series, it is determined whether the elementary frequency components of the acoustic fingerprint series correspond to elementary frequency components that may constitute the elementary frequency components of the acoustic fingerprint noise emitted by the witnesses. Since these elementary frequency components are separated by one or more frequency differences included in the reference frequency interval, the acoustic fingerprint series can be selected by comparing certain characteristics of the components. Elementary frequencies of the acoustic signal to characteristics of one or more theoretical series or even by comparing several series of elementary frequency components with each other. This selection is made in particular according to characteristics of the predetermined pattern comprising the spacing ratio of the elementary frequency components as well as spacing values of the elementary frequency components.
  • the predetermined reference frequency interval is between 1 and 300 Hz. This frequency interval comprises the frequency difference that can separate the elementary frequency components of the noise emitted by the witnesses.
  • the reference frequency interval is determined by taking into account the extreme values of the parameters that one does not wish to have to enter or modify.
  • the frequency difference of the components The elementary frequency of the noise emitted by the witnesses belongs to the interval between 1 Hz and approximately 300 Hz.
  • a similar frequency range is found for heavy goods vehicles traveling at speeds of less than 90 km / hour, equipped with tires with 32 witnesses at the maximum and circumference varying between 2.1 and 3.7 m.
  • All the pairs of elementary frequency components of the acquired acoustic signal are enumerated and a frequency difference separating the elementary frequency components of each pair from each other is determined.
  • Each frequency difference of each pair of elementary frequency components is classified in a family, known as a frequency difference, defined by a family frequency gap interval.
  • the family frequency difference interval is equal to four times the frequency resolution of the spectrum.
  • the longer the acquisition time the better the signal-to-noise ratio in the frequency domain of the isolated acoustic signal.
  • the speed must be substantially constant so that the frequency signal is faithful to the measured amplitude signal.
  • An acquisition time of the order of 1 s and a frequency resolution of 1 Hz are satisfactory to ensure good detection.
  • each interval family frequency difference is substantially between 2 and 4 Hz.
  • Each interval of family frequency difference is determined as a function of the predetermined reference frequency interval and of a frequency resolution of the frequency spectrum of the acoustic signal acquired.
  • At least one elementary frequency component distant from one of the elementary frequency components of the series is searched for a multiple frequency difference of the family frequency difference interval
  • each series enumerated by the elementary frequency component (s) distant from one of the elementary frequency components of the series is completed by a multiple frequency deviation of the family frequency difference interval.
  • This step makes it possible to reconstruct series altered by the acquisition and / or isolation of the measured signals.
  • elementary frequency components may not be acquired or selected.
  • a series of enumerated elementary frequency components may comprise several elementary frequency components distant two by two from a difference in the family gap interval while another isolated elementary frequency component is distant from the last frequency component.
  • elementary of the enumerated series of a frequency difference substantially equal to twice the interval of family deviation of the series enumerated.
  • this isolated elementary frequency component also belongs to the series but that in the absence of an elementary frequency component interspersed equidistant between the last elementary frequency component of the enumerated series and this isolated elementary frequency component, the frequency component isolated elementary element was not included in the enumerated series.
  • a serial index of each enumerated series is determined according to at least a first predetermined characteristic of the series.
  • a series is selected by comparing each serial index of the series listed.
  • a family index of the series selected in each family is determined, based on at least one second predetermined characteristic of the selected series
  • the acoustic impression series is selected by comparing each family index of the selected series.
  • the acoustic fingerprint series is selected in two successive steps.
  • a first step a series of acoustic fingerprints is selected in each family by virtue of the first predetermined characteristic or characteristics of each series.
  • the acoustic fingerprint series is selected from all the series selected during the first step. This second selection is made by virtue of the second predetermined characteristic or characteristics of each selected series.
  • the first and second characteristics may be different so that the selection in both steps is performed according to different criteria.
  • a series selected by the first characteristics may not have the best serial number of all the selected series but present the best family index of all the selected series, making it the most constitute the series of elementary frequency components emitted by the witnesses.
  • the acoustic fingerprint series is selected by comparing each serial index of each selected series of each family.
  • the first and second characteristics are identical so that by comparing all the calculated serial indices, the series of acoustic fingerprint is selected without the need to re-calculate another index for each selected series.
  • each relevance index being defined by a sigmoid variable function of each first and / or second characteristic.
  • the sigmoid variable function makes it possible to assign a very low confidence index for values of the first and / or second characteristics that one wishes to exclude independently of any other consideration on the series because they are prohibitive so that the series of acoustic fingerprint is the series of signals emitted by the witnesses.
  • the sigmoid variable function makes it possible to assign a very high confidence index for values of the first and / or second characteristics that are considered as typical of the series of signals emitted by the witnesses.
  • the local confidence index is determined from the relevance index (s) respectively of each first and / or second characteristic.
  • the local confidence index can be calculated by making a product of the relevance indices associated respectively with the first and second characteristics. Alternatively, it may be an arithmetic or weighted average. Thus, some characteristics of the elementary frequency components may be more important than others.
  • the one or more first and / or second predetermined characteristics comprise a signal / noise ratio in the frequency domain and / or the number of elementary frequency components in the series and / or a dispersion of the frequency difference between the elementary frequency components of the series. the series and / or the density of the elementary frequency components of the series.
  • a global confidence index is determined from the local confidence indices of the acoustic fingerprint series
  • a first local index can, for a first acoustic signal, be greater than the threshold associated with the local index, then a second local index, may, for a second acoustic signal, subsequent to the first, be lower than said threshold.
  • each acoustic signal comprising several elementary frequency components
  • a series of acoustic fingerprint is selected
  • a global confidence index is determined from a continuity in time between the elementary frequency components of each series of selected acoustic fingerprint
  • the global confidence index is determined from the graphical representation, independent of the local confidence indices, unlike the previous embodiment in which the global confidence index is a function of the local confidence indices. Thus, it ensures the correct detection of the wear of the tire by means of local and global confidence indexes not related to each other which makes the process more robust.
  • the invention also relates to a computer program, characterized in that it comprises code instructions able to control the execution of the steps of the method as defined above when it is executed on a computer.
  • the invention also relates to a data recording medium comprising, in registered form, a program as defined above.
  • Another object of the invention is to provide a program as defined above over a telecommunication network with a view to downloading it.
  • FIG. 1 illustrates a tread of a new tire
  • FIG. 2 illustrates a tread of the tire of FIG. 1, in a worn state
  • FIGS. 3A-3C and 4A-4C illustrate theoretical signals for modeling the noise emitted by sound wear witnesses of the tire of FIGS. 1 and 2;
  • Figure 5 is a diagram of the steps of the method according to a first embodiment of the invention.
  • FIGS. 6 to 10 illustrate acoustic signals of the noise inside a passenger compartment of a vehicle shod with tires of FIGS. 1 and 2;
  • Figures 11 to 13 illustrate variations of relevance indices as a function of characteristics
  • Figures 14 and 15 illustrate an additional step of a method according to a second embodiment of the method
  • Figure 16 illustrates a plurality of acoustic signal frames successively measured in accordance with third and fourth embodiments of the method.
  • the tire 10 comprises a tread 12 of substantially cylindrical shape, the outer surface 13 is provided with sculptures 14.
  • the tread 12 comprises two circumferential and parallel grooves 16, hollowed on the surface of the tire, of predetermined depth when the tire 10 is new.
  • the depth of these grooves 16 is of the order of 8 mm for a passenger vehicle tire and 14 to 25 mm for a truck tire.
  • the tire 10 also comprises sound wear indicators 18.
  • Each audible wear indicator 18 comprises two ribs 20 formed at the bottom of the grooves 16 and extending transversely to the grooves 16.
  • the height of the ribs 20 is predetermined when the tire is new. For example, the height of these ribs is substantially equal to 1, 6 mm.
  • Each path 16 comprises four witnesses 18 equi-distributed circumferentially along each groove 16, two controls 18 of each groove being substantially axially aligned.
  • the tread 12 comprises a set of eight sound wear indicators 18.
  • the tire may comprise from 1 to 32 controls 18.
  • the volume defined by a groove 16 and two neighboring ribs 20 forms a cavity
  • the height of the ribs 20 is smaller than the depth of the grooves 16 so that two adjacent cavities 22 comprise a fluidic communication passage situated above the ribs 20.
  • the ground does not completely close the cavities 22 because the top of the ribs 20 is not in contact with the ground.
  • the different cavities 22 adjacent are in fluid communication with each other by a throttling channel delimited by the top of the ribs and the soil covering the cavities 22.
  • FIG. 2 shows the tire 10 of FIG. 1 in a worn state in which the tread 12 has been progressively leveled to the point of losing a few millimeters of radial thickness, of the order of 5 mm.
  • the wear of the tread 12 of the tire 10 shown in Figure 2 is of the order of 6 millimeters, that is to say greater than the distance between, when the tire is new, the top of the ribs 20 of the surface 13. Given this pronounced wear, the top of the ribs 20 is at the same level as the surface 13.
  • the mouth of each cavity 22 is defined by a substantially planar contour formed on the tread 12 and the cavities 22 are separate and separate from each other.
  • Each cavity 22 has a length of the order of 10 to 50 millimeters corresponding to the circumferential gap between two adjacent ribs 20 and a depth less than or equal to the initial height of the rib 18.
  • the total volume of the cavities 22 is greater than or equal to 2 cm 3 , preferably 5 cm 3 .
  • each cavity 20 is defined by a substantially planar contour, it is able to be closed perfectly and hermetically by a smooth and flat floor during rolling.
  • each cavity 22 is shaped so as to be closed by the ground in a substantially watertight manner as it passes through the contact area of the tire 10 with the ground.
  • such sound cavities only appear when the tire is worn beyond a predetermined radial wear threshold and are non-existent below this threshold, especially when the tire is new.
  • a given sound cavity 22 occupies successively an upstream position relative to the contact area of the tire with the ground in which it is open, then a position located in the contact area in which it is closed because covered by the ground, and finally a downstream position relative to the contact area of the tire with the ground in which it is opened again and in which it is no longer covered by the ground.
  • the rotation of the tire causes, for a given cavity, the admission of air inside the cavity, the compression of the air contained in the cavity when it is closed by the ground in the contact area, then the expansion of the air contained in the cavity during the opening thereof by separating the tread 12 from the ground.
  • This succession of admission / compression / expansion steps is at the origin of a characteristic noise, sometimes called hissing or pumping noise resulting from the expansion of the compressed air contained in the cavity.
  • FIGS. 3A-E and 4A-E illustrate the theoretical pumping noise of the used passenger vehicle tire of FIG. 2 traveling at a substantially constant speed of 90 km / h.
  • FIGS. 3A-3C illustrate theoretical signals in the time domain and FIGS. 4A-4C illustrate theoretical signals in the frequency domain respectively obtained from each signal 3A-3C by Fourier transform.
  • FIG. 3A illustrates a temporal signal S T, u, called a unitary tap of a control 18.
  • This tap represents the amplitude (in Pa) of the noise emitted by the control 18 and takes the form of a damped sinusoid exhibiting a natural frequency f 0 , a maximum amplitude at 0 and a damping characteristic time t 0 .
  • f 0 1200 Hz
  • t 0 0.001 s.
  • the unitary frequency signal S F, u of FIG. 4A takes the form of a Gaussian centered on the natural frequency f 0 . It should be noted that the shorter the unit tap, the less the sine wave oscillates and the wider the frequency spectrum. Conversely, the longer the unit tap, the more the sine wave oscillates and the frequency spectrum is narrow. Thus, for a perfect unamortized sinusoid, the transform of Fourier of FIG. 4A would have the shape of a Dirac peak of frequency f 0 .
  • FIG. 3C illustrates a total time signal S T, T of the indicators 18 corresponding to the convolution product of the unit time signal S T, u of FIG. 3A and of the scrolling time signal S T, D of FIG. 3B.
  • the total time signal S T, T thus takes the form of a succession of damped sinusoids of maximum amplitude substantially equal to 0.044 Pa.
  • the total frequency signal S F, T corresponds to the product of the unit frequency signal S F, u of FIG. 4A and the scrolling frequency signal S F, D of FIG. 4B.
  • the total frequency signal S F, T thus takes the form of the unitary frequency signal S FU sampled at the frequency F T us and amplified by a factor F T us with respect to the time unit signal S T, u- This amplification comes from the frequency conversion of the temporal scroll signal S T, D- In this case, the amplitude of the total frequency signal S FT is substantially equal to 2.28 Pa.
  • FIG. 3D illustrates a temporal signal B T corresponding to the noise measured inside the passenger compartment.
  • the maximum amplitude of such a noise B T is substantially equal to 0.034 Pa.
  • the maximum amplitude of the corresponding frequency signal B F as represented in FIG. 4D is substantially equal to 0.348 Pa.
  • FIG. 3E illustrates a total time signal STT corresponding to the superposition of the total theoretical time signal S T, T of FIG. 3C and of the temporal signal corresponding to the noise B T of FIG. 3D.
  • the signal-to-noise ratio in the time domain is substantially equal to 1.04.
  • FIG. 4E illustrates a total frequency signal SFT corresponding to the superposition of the total theoretical frequency signal S FT of FIG. 4C and the frequency signal B F of FIG. 4D corresponding to the noise measured.
  • the signal-to-noise ratio in the frequency domain is substantially equal to 13.4.
  • the total frequency signal SFT of FIG. 4E has several characteristics including in particular the predetermined distribution pattern, the pitch between each peak equal to F T us, the maximum amplitude A of the signal and the number of elementary frequency components N of the signal.
  • F T us is a function of the speed V of the tire 10, the number N T us of witnesses
  • the maximum amplitude A is a function of the damping characteristic time t 0, the total volume V T us of the cavities 22 and the speed V of the tire 10.
  • the maximum amplitude A is also a function of signal acquisition parameters time comprising a sampling frequency Fe and an acquisition time T of the time signal.
  • the number of elementary frequency components N is a function of the bandwidth of the elementary tap of each witness 18 which itself depends on the damping characteristic duration t 0 . N also depends on the frequency F T us, the interaction of the total signal of the witnesses 18 and the signal corresponding to the noise and the frequency resolution ⁇ defined as the ratio of the sampling frequency Fe over the acquisition duration T .
  • FIG. 6 shows a total gross time signal S T, B of an acoustic noise measured in the passenger compartment of a BMW 318d vehicle equipped with a used right front tire according to FIG. 2.
  • the characteristics of the tire 10 such as the number N T us of controls 18, the circumference C of the tire 10, the total volume V T us of the cavities 22, are not known. the speed V of the vehicle.
  • a raw temporal acoustic signal S T, B capable of including acoustic noise noise S F, T is acquired.
  • a Fourier transform is applied to the total raw time signal S T, B in order to obtain a total gross frequency spectrum S F, B represented with a logarithmic frequency scale in FIG. 7.
  • a frequency domain Df of the raw spectrum S F, B between 500 and 2500 Hz is then isolated, here between 1000 and 2000 Hz represented with a linear frequency scale in FIG. 8.
  • a step 104 the noise is eliminated and optionally normalizes the raw spectrum S F, B in the frequency domain Df.
  • the filtered spectrum shown in FIG. 9 is then obtained. On this filtered spectrum, a normalization may be carried out.
  • a step 106 the elementary frequency components of the filtered spectrum of FIG. 9 having an intensity greater than a predetermined intensity threshold are isolated.
  • a net spectrum S A is thus obtained comprising several elementary frequency components.
  • the net spectrum or processed acoustic signal S A is thus obtained from the total raw time signal S T, B which has been processed.
  • the processing steps may not take place or else other additional filtering steps are implemented.
  • the steps 100 to 106 are also processing steps of the signal S T, B.
  • the processed acoustic signal S A comprises 30 elementary frequency components, numbered from 1 to 30 in FIG. 10. If the tire is worn out , the sound cavities emit a signal similar to the theoretical signal illustrated in Figure 4C. In order to determine whether the tire is worn, that is to say if the sound cavities 22 emit the pumping noise, it is therefore necessary to determine whether the signal S A comprises a signal similar to the theoretical signal S F, T emitted by the witnesses 18 in the absence of knowledge of the characteristics of the tire 10 such as the number N T us witnesses 18, the circumference C of the tire 10, the total volume V T us cavities 22, and the speed V of the vehicle.
  • the unavailable characteristics define a reference frequency interval I at which the frequency F T us is likely to belong.
  • the circumference of which may vary between 1.3 m and 3 m
  • the number of witnesses may vary between 1 and 10
  • the speed of the vehicle may vary between 10 km / h and 130 km / h
  • the frequency F T us may vary in the range I between 1 and 278 Hz.
  • the interval I is similar.
  • a frequency difference separating the signals of each pair from each other is determined.
  • a frequency difference separating the signals of each pair from each other is determined.
  • 317 pairs have a frequency difference in the range 1-278 Hz.
  • Table 1 shows 40 pairs of elementary frequency components among the 317 and the corresponding frequency differences.
  • Table 1 Example of pairs of elementary frequency components and corresponding frequency differences
  • each frequency difference of each pair of elementary frequency components is classified in a family, referred to as a frequency difference, defined by a family frequency difference interval o F.
  • a family frequency difference interval o F Each interval of family frequency difference is included in the interval I and is determined according to the interval I and a frequency resolution ⁇ of the acoustic signal S A.
  • all the intervals o F are less than or equal to 2 Hz.
  • a step 206 we list all the series of components elementary frequencies comprising at least two consecutive elementary frequency components separated by a frequency differential Es, said serial, included in the family frequency difference interval o F.
  • Each enumerated series is capable of forming at least a portion of the elementary frequency components of acoustic fingerprint. It is indeed a question of reconstructing the Dirac comb characteristic of the total signal of the witnesses 18.
  • Each enumerated series comprises at least two elementary frequency components spaced two by two by a frequency difference included in the reference frequency interval I and more precisely in the family frequency difference interval o F.
  • each series of acoustic fingerprint is likely to represent a theoretical signal generated by the witnesses 18 with different values of the unknown characteristics that are the number N T of controls 18, the circumference C of the tire 10, the total volume V T us cavities 22, and the speed V of the vehicle.
  • Steps 200 to 206 are steps for enumerating the series of elementary frequency components.
  • a serial reliability index Is of each enumerated series is determined according to predetermined first characteristics.
  • These first predetermined characteristics comprise a dispersion D E of the frequency difference between the elementary frequency components of the series, a ratio R between the acoustic signal and the noise, the number N s of elementary frequency components in the series and the density D of the series. the series, that is to say the ratio of the total number of elementary frequency components to the maximum number of possible elementary frequency components.
  • the index Is is calculated as a barycenter of R, D, N s and D E.
  • the Is index of each series of each family is calculated.
  • a series is selected in each of the 26 families according to the first predetermined characteristics. We thus obtain 26 selected series. Then, for each series selected in each family, a family index If is determined according to second predetermined characteristics of each selected series. The first and second characteristics may be identical or different. Finally, we select the series of acoustic fingerprint by comparing each family index If of the 26 selected series.
  • No. 17 acoustic fingerprint series of family No. 17 is the most likely to be that corresponding to the noise emitted by the witnesses of all the series listed, it is not excluded that the first characteristics of this series remain insufficient to issue an alert for tire wear.
  • an index of relevance Ip of each first characteristic in this case the ratio R (FIG. 11), of the dispersion D E of the frequency difference (FIG. 12) of the number N s of elementary frequency components in the series ( Figure 13) and density D of the series.
  • a local confidence index is calculated from the indices Ip.
  • the index is equal to the product of the indices Ip.
  • Here is equal to an arithmetic or weighted average of the indices Ip.
  • Steps 300 to 302 are selection steps of the acoustic fingerprint series.
  • Steps 304 to 306 are index calculation steps for not giving false alarms.
  • At least one remote signal of one of the signals of the series is searched for a multiple frequency deviation of the family frequency difference interval. o F. It is found that the peak P5 is distant from P1 and P2 by a difference substantially equal to respectively four and three times the family frequency difference interval o F.
  • the series consisting of the elementary frequency components P1-P2 is completed by the signals of the series consisting of elementary frequency components P5-P8 which are distant from one of the signals P1-P2 of a frequency deviation multiple of the difference family frequency o F.
  • the first embodiment does not issue an alert when the local confidence index Here is greater than the local threshold SI.
  • several successive acoustic signals are isolated in the frequency domain. For each acoustic signal, a series of acoustic fingerprints is selected.
  • the signals of the acoustic fingerprint series S1-S11 selected from the successive acoustic signals as a function of time are graphically represented, as in FIG. It will be noted that the series S3, S8 and S9 do not appear. This may be due to noise, for example.
  • the small frequency offsets from one series to another are due to small changes in the rate that changes the frequency F T us between two adjacent elementary frequency components of each acoustic fingerprint series.
  • a global confidence index Icg is determined from a continuity in time of the signals of the acoustic fingerprint series.
  • the position of the signals of one series is compared with the signals of the next series.
  • the graphical representation of the signals is used, for example by means of image recognition algorithms. If the index Icg is greater, in absolute value, than a predetermined overall threshold Sg associated with this overall index Icg, an alert is issued of the wear of the tire.
  • a method according to a fourth embodiment will now be described. As in the third embodiment, it does not issue an alert when the local confidence index Here is greater than the local threshold SI. In fact, several successive acoustic signals are isolated in the frequency domain.
  • a series of acoustic fingerprints is selected. Then, the local confidence index Here is determined corresponding to each acoustic signal.
  • a global confidence index Icg is determined from these local indices Here, for example by a sliding average of the last 5 local indices. If the index Icg is greater, in absolute value, than a predetermined overall threshold Sg associated with this overall index Icg, an alert is issued of the wear of the tire.
  • the method according to the invention can also be implemented knowing all or part of the parameters of the tire determining the frequency F T-
  • knowing the number N T us of controls 18, in particular because all the tires with this type of indicator 18 has an identical number, the circumference C of the tire 10 and the speed V of the tire 10, for example from a GPS (Global Positioning System) it reduces the frequency reference interval and improves the robustness of the detection.
  • the frequency reference interval is between 49 Hz and 55 Hz.
  • the comb is thus all the more unique and easy to detect as the parameters of the tire are precisely known.
  • All or part of the method according to the invention may be implemented by means of code instructions able to control the execution of the steps of the method when it is executed on a computer.
  • the instructions may come from computer programs recorded on a data recording medium, for example of the hard disk or flash memory type, CD or DVD. It may be provided to make such a program available for download on a telecommunications network such as the Internet or a wireless network. Program updates can thus be sent by this network to the computers connected to the network.

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Abstract

Au cours du procédé de détection de l'usure d'un pneumatique (10) comportant un ensemble d'au moins un témoin (18) d'usure sonore émettant un bruit d'empreinte acoustique comportant plusieurs composantes fréquentielles élémentaires d'empreinte acoustique: on acquiert (100) un signal acoustique susceptible de comprendre le bruit d'empreinte acoustique, le signal acoustique comprenant plusieurs composantes fréquentielles élémentaires acquis dans le domaine fréquentiel; on énumère (206) plusieurs séries de composantes fréquentielles élémentaires acquis, chaque série énumérée étant susceptible de former une partie des composantes fréquentielles élémentaires d'empreinte acoustique; on sélectionne (302), parmi les séries énumérées, une série d'empreinte acoustique de l'ensemble; on détermine (306) un indice de confiance local de la série d'empreinte acoustique; si un indice de confiance déterminé à partir de l'indice de confiance local est supérieur e un seuil prédéterminé, on émet une alerte de l'usure du pneumatique (10).

Description

Procédé de détection de l'usure d'un pneumatique
La présente invention concerne un procédé de détection de l'usure d'un pneumatique. Elle s'applique notamment, s'en s'y restreindre, aux pneumatiques pour véhicules de tout type, tourisme ou poids lourds.
On connaît de FR 2 816 887 un procédé de détection de l'usure d'un pneumatique au moyen d'un dispositif de traitement.
Lorsque le pneumatique est usé au-delà d'un seuil d'usure radiale prédéterminé, des témoins d'usure sonores émettent un bruit caractéristique de fréquence caractéristique. Cette fréquence caractéristique est fonction notamment de la vitesse du véhicule, de la géométrie d'implantation des témoins d'usure sonores et de leur nombre.
Connaissant la fréquence caractéristique du signal acoustique, on filtre alors le signal acoustique au voisinage de la fréquence caractéristique de façon à en extraire un signal témoin. Puis, on calcule un indice de confiance relatif au signal témoin. Si l'indice est supérieur à un seuil prédéterminé, on sait que l'on a franchit le seuil d'usure radiale prédéterminé.
Toutefois, afin de mettre en œuvre ce procédé, il est nécessaire de connaître et de stocker certains paramètres du pneumatique et des témoins d'usure sonores, notamment la vitesse du véhicule, la géométrie d'implantation des témoins d'usure sonores et leur nombre.
Il est donc nécessaire de disposer d'une unité de mémoire dans laquelle on entre et on stocke ces paramètres.
Dans le cas de la vitesse, il est nécessaire de disposer d'une unité de mesure de la vitesse. Cette unité est reliée au dispositif de traitement ce qui entraîne un surcoût lors de l'installation du dispositif.
En outre, lorsqu'on change le pneumatique, les paramètres de ce dernier, notamment la géométrie d'implantation des témoins d'usure sonores et leur nombre, peuvent changer. Cela implique alors de modifier les paramètres dans l'unité de mémoire.
L'invention a pour but de fournir un procédé robuste de détection de l'usure d'un pneumatique ne nécessitant pas nécessairement la connaissance des paramètres ci-dessus.
A cet effet, l'invention a pour objet un procédé de détection de l'usure d'un pneumatique comportant un ensemble d'au moins un témoin d'usure sonore émettant à partir d'un seuil d'usure radial prédéterminé un bruit d'empreinte acoustique comportant plusieurs composantes fréquentielles élémentaires d'empreinte acoustique, caractérisé en ce que :
on acquiert un signal acoustique susceptible de comprendre le bruit d'empreinte acoustique, le signal acoustique comprenant plusieurs composantes frequentielles élémentaires ;
- on énumère plusieurs séries de composantes fréquentielles élémentaires, chaque série énumérée étant susceptible de former au moins une partie des composantes fréquentielles élémentaires d'empreinte acoustique ;
on sélectionne, parmi les séries énumérées, une série, appelée série d'empreinte acoustique ;
- on détermine un indice de confiance, dit local, de la série d'empreinte acoustique ;
si un indice de confiance déterminé à partir de l'indice de confiance local est, en valeur absolue, supérieur ou inférieur à un seuil prédéterminé associé à cet indice de confiance déterminé à partir de l'indice de confiance local, on émet une alerte de l'usure du pneumatique.
Le procédé selon l'invention permet d'alerter un utilisateur du pneumatique sans nécessairement connaître les paramètres énoncés ci-dessus. En effet, les composantes fréquentielles élémentaires du bruit d'empreinte acoustique sont caractéristiques du bruit émis par les témoins. Ainsi, lorsque le seuil d'usure radiale du pneumatique est dépassé, le bruit d'empreinte acoustique émis par les témoins comprend plusieurs composantes fréquentielles élémentaires répartis en fréquence en fonction des paramètres que l'on ne souhaite pas avoir à entrer ou modifier dans le dispositif de traitement. Cette répartition en fréquence est conforme à un motif prédéterminé. Ce motif est défini par des rapports d'espacements entre les différents signaux élémentaires.
Ainsi, on identifie des composantes fréquentielles élémentaires du signal acoustique acquis. En énumérant plusieurs séries composées de composantes fréquentielles élémentaires et susceptible de former au moins une partie des composantes fréquentielles élémentaires d'empreinte acoustique, c'est-à-dire conformes au motif prédéterminé, on énumère des séries de composantes fréquentielles élémentaires susceptibles chacune d'être caractéristique du bruit émis par l'ensemble de témoins d'usure sonores. Comme le bruit d'empreinte acoustique est unique et présente des caractéristiques remarquables et distinctives grâce à son motif prédéterminé, la série d'empreinte acoustique peut être sélectionnée parmi les séries énumérées au moyen de critères prédéterminés.
Une fois la série d'empreinte acoustique sélectionnée, on s'assure que l'on ne va pas émettre à tort une alerte en calculant un indice de confiance local. L'indice calculé à partir de l'indice de confiance local peut être égal à l'indice de confiance local lui-même.
En outre, en travaillant avec un signal dans le domaine fréquentiel, on obtient un rapport signal sur bruit très supérieur au rapport signal sur bruit du signal d'amplitude correspondant. La sélection de la série d'empreinte acoustique est ainsi plus fiable.
Avantageusement, les témoins d'usure sonores sont équi-répartis circonférentiellement dans une bande de roulement du pneumatique.
L'équi-répartition circonférentielle des témoins permet d'obtenir une équi- répartition temporelle du bruit émis par chaque témoin lorsque le pneumatique roule à une vitesse constante. Dans le cas où le pneumatique ne comporte qu'un seul témoin, celui-ci permet également une équi-répartition temporelle du bruit émis lorsque le pneumatique roule à une vitesse constante.
De préférence, le motif est un motif dans lequel les composantes fréquentielles élémentaires sont espacées deux à deux d'un intervalle fréquentiel sensiblement constant. Dans ce cas, les rapports d'espacement sont sensiblement tous égaux. En variante, les rapports d'espacement sont différents.
Avantageusement, la série d'empreinte acoustique forme au moins une partie d'un peigne de Dirac.
Dans ce cas, chaque signal de la série forme un pic. Chaque pic représente une dent d'un peigne, appelé peigne de Dirac. De manière analogue à un peigne, chaque pic de la série d'empreinte acoustique est sensiblement distant d'au moins une dent adjacente, voire deux, d'un écart fréquentiel sensiblement constant entre chaque dent.
Une telle série d'empreinte acoustique présente un motif de composantes fréquentielles élémentaires remarquable, unique et donc facile à détecter.
Selon une caractéristique optionnelle du procédé, l'ensemble comprend de 1 à 32 et préférentiellement de 1 à 12 témoins.
Plus le nombre de témoins d'usure est important, plus l'écart fréquentiel entre les composantes fréquentielles élémentaires du bruit émis par les témoins est important, moins la série d'empreinte acoustique recherchée comporte de composantes fréquentielles élémentaires et donc plus il est difficile de détecter la série d'empreinte acoustique. En effet, plus le bruit d'empreinte acoustique comprend de composantes fréquentielles élémentaires, plus la série d'empreinte acoustique est facilement identifiable parmi les composantes fréquentielles élémentaires du signal acoustique acquis. Ainsi, moins le nombre de témoins est grand, plus la sélection de la série d'empreinte acoustique est facile, plus la détection de l'usure est robuste. En outre, pour des raisons de fabrication du pneumatique et de compatibilité avec les sculptures de la bande de roulement, il est avantageux de réduire le nombre de témoins autant que possible.
Optionnellement, chaque témoin comprend une cavité sonore conformée de sorte que, au-delà d'un seuil d'usure radiale prédéterminé, la cavité débouche radialement vers l'extérieur du pneumatique et est conformée de manière à être fermée par le sol de manière sensiblement étanche lors de son passage dans l'aire du contact du pneumatique avec le sol, le volume total de la ou des cavités étant supérieur ou égal à 2 cm3, de préférence 5 cm3.
En dessous de 2 cm3, les composantes fréquentielles élémentaires du bruit d'empreinte acoustique émis par les témoins ne présentent pas un niveau spectral, c'est-à-dire une intensité en fréquence, suffisante pour être distinguée de façon robuste des composantes fréquentielles élémentaires correspondant aux bruits du moteur et de la chaîne cinématique qui y est associée. En outre, cette valeur est suffisamment faible pour permettre de ménager des cavités dans un pneumatique classique sans détériorer ses performances.
Selon une caractéristique optionnelle du procédé, on traite le signal acoustique acquis en mettant en œuvre au moins l'une des étapes suivantes:
- On détermine le spectre fréquentiel du signal acoustique acquis.
On isole un domaine fréquentiel du spectre fréquentiel du signal acoustique acquis compris entre 500 et 2500 Hz. L'essentiel de l'énergie spectrale du bruit mesuré dans un véhicule se situe dans un intervalle de fréquences inférieur à 150 Hz. Ces fréquences correspondent aux bruits du moteur et de la chaîne cinématique qui y est associée. Le bruit émis par les témoins, notamment dans le cas de cavités, se situe dans un intervalle fréquentiel compris entre 500 et 2500 Hz. Toutefois, celui-ci présente une énergie spectrale brute très inférieure aux bruits du moteur et de la chaîne cinématique. Ainsi, en isolant le domaine fréquentiel dans lequel seul le bruit émis par les témoins est présent, on améliore la précision du procédé de détection et on réduit le nombre de données à manipuler.
En outre, on bénéficie d'un signal détectable sans que ce dernier ne soit audible au voisinage du pneumatique.
On isole des composantes fréquentielles élémentaires du spectre fréquentiel du signal acoustique acquis présentant un niveau spectral supérieur à un seuil prédéterminé. En effet, les composantes fréquentielles élémentaires du bruit d'empreinte acoustique émis par les témoins présentent, en fréquence, un niveau spectral bien supérieur au bruit environnant. Ainsi, des composantes fréquentielles élémentaires de faible niveau spectral ne peuvent pas faire partie des composantes fréquentielles élémentaires du bruit émis par les témoins. On peut donc ne garder que les composantes fréquentielles élémentaires présentant un niveau spectral supérieur au seuil sans risquer de supprimer des composantes fréquentielles élémentaires utiles à la détection de l'usure.
De préférence, on sélectionne au moins une série d'au moins deux composantes fréquentielles élémentaires, chaque composante fréquentielle élémentaire de la série étant distante d'au moins une composante fréquentielle élémentaire adjacente de la série d'un écart fréquentiel compris dans un intervalle fréquentiel de référence prédéterminé.
L'écart fréquentiel entre les composantes fréquentielles élémentaires du bruit d'empreinte acoustique est caractéristique du bruit émis par les témoins. Ainsi, lorsque le seuil d'usure radiale du pneumatique est dépassé, le bruit d'empreinte acoustique émis par les témoins comprend plusieurs composantes fréquentielles élémentaires répartis en fréquence selon le motif prédéterminé. L'intervalle fréquentiel de référence prédéterminé correspond à l'ensemble des écarts fréquentiels qui peuvent séparer les composantes fréquentielles élémentaires de la série d'empreinte acoustique recherchée. Ainsi, cet intervalle fréquentiel de référence couvre tous les écarts fréquentiels pouvant séparer deux composantes fréquentielles élémentaires de la série d'empreinte acoustique recherchée.
On détermine l'intervalle fréquentiel de référence en tenant compte des paramètres que l'on ne souhaite pas avoir à entrer ou modifier dans le dispositif de traitement. En prenant des valeurs extrêmes de ces paramètres, on détermine des bornes de l'intervalle fréquentiel de référence. Ces paramètres comprennent notamment la vitesse du véhicule sur lequel est monté le pneumatique, le nombre de témoins, les caractéristiques géométriques des témoins et les caractéristiques géométriques du pneumatique, notamment sa circonférence lorsque le seuil d'usure radiale est dépassé.
Afin de sélectionner correctement la série d'empreinte acoustique, on détermine si les composantes fréquentielles élémentaires de la série d'empreinte acoustique correspondent bien à des composantes fréquentielles élémentaires susceptibles de constituer les composantes fréquentielles élémentaires du bruit d'empreinte acoustique émis par les témoins. Comme ces composantes fréquentielles élémentaires sont séparés d'un ou plusieurs écarts fréquentiels compris dans l'intervalle fréquentiel de référence, on peut sélectionner la série d'empreinte acoustique en comparant certaines caractéristiques des composantes fréquentielles élémentaires du signal acoustique à des caractéristiques d'une ou plusieurs séries théoriques ou bien encore en comparant plusieurs séries de composantes fréquentielles élémentaires entre-elles. Cette sélection est notamment faite en fonction de caractéristiques du motif prédéterminé comprenant le rapport d'espacement des composantes fréquentielles élémentaires ainsi que des valeurs d'espacement des composantes fréquentielles élémentaires.
Selon d'autres caractéristiques optionnelles du procédé:
L'intervalle fréquentiel de référence prédéterminé est compris entre 1 et 300 Hz. Cet intervalle fréquentiel comprend l'écart fréquentiel susceptible de séparer les composantes fréquentielles élémentaires du bruit émis par les témoins.
En effet, comme précisé ci-dessus, on détermine l'intervalle fréquentiel de référence en tenant compte des valeurs extrêmes des paramètres que l'on ne souhaite pas avoir à entrer ou modifier. Ainsi, pour un véhicule de tourisme, pour une vitesse variant entre 10 et 130 km/h, un nombre de témoins variant entre 1 et 20 et une circonférence variant entre 1 ,30 m et 3,0 m, l'écart fréquentiel des composantes fréquentielles élémentaires du bruit émis par les témoins appartient à l'intervalle compris entre 1 Hz et environ 300 Hz. On retrouve une gamme de fréquences similaire pour les véhicules poids lourd roulant à des vitesses inférieures à 90 km/heure, équipés de pneumatiques avec 32 témoins au maximum et de circonférence variant entre 2,1 et 3,7 m.
On énumère tous les couples de composantes fréquentielles élémentaires du signal acoustique acquis et on détermine un écart fréquentiel séparant les composantes fréquentielles élémentaires de chaque couple l'un de l'autre.
On classe chaque écart fréquentiel de chaque couple de composantes fréquentielles élémentaires dans une famille, dite d'écart fréquentiel, définie par un intervalle d'écart fréquentiel familial. De préférence, l'intervalle d'écart fréquentiel familial est égal à quatre fois la résolution fréquentielle du spectre. En outre, plus la durée d'acquisition est grande, meilleur est le rapport signal sur bruit dans le domaine fréquentiel du signal acoustique isolé. Toutefois, sur cette durée d'acquisition, la vitesse doit être sensiblement constante de façon à ce que le signal fréquentiel soit fidèle au signal en amplitude mesuré. Une durée d'acquisition de l'ordre de 1 s et une résolution fréquentielle de 1 Hz sont satisfaisantes pour assurer une bonne détection. Ainsi, chaque intervalle d'écart fréquentiel familial est sensiblement compris entre 2 et 4 Hz.
- On détermine chaque intervalle d'écart fréquentiel familial en fonction de l'intervalle fréquentiel de référence prédéterminé et d'une résolution fréquentielle du spectre fréquentiel du signal acoustique acquis.
Dans chaque famille, on énumère toutes les séries de composantes fréquentielles élémentaires comprenant au moins deux composantes fréquentielles élémentaires consécutives séparées par un écart fréquentiel, dit sériel, compris dans l'intervalle d'écart fréquentiel familial. Cette étape d'énumération permet de s'assurer que l'on détectera, parmi toutes les séries énumérées, la série de composantes fréquentielles élémentaires correspondant au bruit émis par les témoins.
Avantageusement, pour chaque série de composantes fréquentielles élémentaires énumérée:
on recherche au moins une composante fréquentielle élémentaire distante d'une des composantes fréquentielles élémentaires de la série d'un écart fréquentiel multiple de l'intervalle d'écart fréquentiel familial, et
on complète chaque série énumérée par le ou les composantes fréquentielles élémentaires distantes d'une des composantes fréquentielles élémentaires de la série d'un écart fréquentiel multiple de l'intervalle d'écart fréquentiel familial.
Cette étape permet de reconstituer des séries altérées par l'acquisition et/ou l'isolation des signaux mesurés. En effet, lors de l'acquisition du signal acoustique et/ou des étapes d'isolation, des composantes fréquentielles élémentaires peuvent ne pas être acquis ou sélectionnés. Ainsi, par exemple, une série de composantes fréquentielles élémentaires énumérée peut comprendre plusieurs composantes fréquentielles élémentaires distantes deux à deux d'un écart compris dans l'intervalle d'écart familial alors qu'un autre composante fréquentielle élémentaire isolé est distant du dernier composante fréquentielle élémentaire de la série énumérée d'un écart fréquentiel sensiblement égal à deux fois l'intervalle d'écart familial de la série énumérée. Il est probable que cette composante fréquentielle élémentaire isolée appartienne également à la série mais qu'en l'absence d'une composante fréquentielle élémentaire intercalée à équidistance entre la dernière composante fréquentielle élémentaire de la série énumérée et cette composante fréquentielle élémentaire isolée, la composante fréquentielle élémentaire isolée n'ait pas été intégrée à la série énumérée.
De façon optionnelle, pour chaque famille:
on détermine un indice sériel de chaque série énumérée en fonction d'au moins une première caractéristique prédéterminée de la série.
Dans un mode de réalisation du procédé, pour chaque famille: on sélectionne une série en comparant chaque indice sériel des séries énumérées.
pour chaque série sélectionnée, on détermine un indice familial de la série sélectionnée dans chaque famille, en fonction d'au moins une deuxième caractéristique prédéterminée de la série sélectionnée, et
on sélectionne la série d'empreinte acoustique en comparant chaque indice familial des séries sélectionnées.
Dans ce mode de réalisation, la série d'empreinte acoustique est sélectionnée en deux étapes successives. Dans une première étape, on sélectionne une série d'empreinte acoustique dans chaque famille grâce à la ou aux premières caractéristiques prédéterminées de chaque série. Dans une deuxième étape, on sélectionne la série d'empreinte acoustique parmi toutes les séries sélectionnées lors de la première étape. Cette deuxième sélection est effectuée grâce à la ou aux deuxièmes caractéristiques prédéterminées de chaque série sélectionnée.
Les premières et les deuxièmes caractéristiques peuvent être différentes de façon à ce que la sélection lors des deux étapes soit effectuée en fonction de critères différents. Ainsi, par exemple, une série sélectionnée grâce aux premières caractéristiques peut ne pas présenter le meilleur indice sériel de toutes les séries sélectionnées mais présenter le meilleur indice familial de toutes les séries sélectionnées ce qui en fait la série d'empreinte acoustique la plus susceptible de constituer la série de composantes fréquentielles élémentaires émis par les témoins.
Dans un autre mode de réalisation du procédé, on sélectionne la série d'empreinte acoustique en comparant chaque indice sériel de chaque série sélectionnée de chaque famille.
Dans ce mode de réalisation, les premières et deuxièmes caractéristiques sont identiques de sorte qu'en comparant tous les indices sériels calculés, on sélectionne la série d'empreinte acoustique sans avoir besoin de re-calculer un autre indice pour chaque série sélectionnée.
Selon d'autres caractéristiques optionnelles du procédé:
On détermine un indice de pertinence de chaque première et/ou deuxième caractéristique, chaque indice de pertinence étant défini par une fonction variable de type sigmoïde de chaque première et/ou deuxième caractéristique. La fonction variable de type sigmoïde permet d'attribuer un indice de confiance très faible pour des valeurs des premières et/ou deuxièmes caractéristiques que l'on souhaite exclure indépendamment de toute autre considération sur la série car elles sont rédhibitoires pour que la série d'empreinte acoustique soit la série de signaux émis par les témoins. A l'inverse, la fonction variable de type sigmoïde permet d'attribuer un indice de confiance très élevé pour des valeurs des premières et/ou deuxièmes caractéristiques que l'on considère comme typique de la série de signaux émis par les témoins
On détermine l'indice de confiance local à partir du ou des indices de pertinence respectivement de chaque première et/ou deuxième caractéristique. L'indice de confiance local peut être calculé en faisant un produit des indices de pertinence associés respectivement aux premières et aux deuxièmes caractéristiques. En variante, il peut s'agir d'une moyenne arithmétique ou pondérée. Ainsi, certaines caractéristiques des composantes fréquentielles élémentaires peuvent avoir une plus grande importance que d'autres.
Avantageusement, la ou les premières et/ou deuxièmes caractéristiques prédéterminées comprennent un rapport signal/bruit dans le domaine fréquentiel et/ou le nombre de composantes fréquentielles élémentaires dans la série et/ou une dispersion de l'écart fréquentiel entre les composantes fréquentielles élémentaires de la série et/ou la densité des composantes fréquentielles élémentaires de la série.
Dans un mode de réalisation du procédé,
- on acquiert plusieurs signaux acoustiques successifs dans le temps et susceptibles de comprendre le bruit d'empreinte acoustique, chaque signal acoustique comprenant plusieurs composantes fréquentielles élémentaires ;
pour chaque signal acoustique, on sélectionne une série d'empreinte acoustique et on détermine un indice de confiance local de la série d'empreinte acoustique sélectionnée ;
on détermine un indice de confiance, dit global, à partir des indices de confiance locaux des séries d'empreinte acoustique,
si l'indice de confiance global est, en valeur absolue, supérieur ou inférieur à un seuil prédéterminé associé à cet indice de confiance global, on émet une alerte de l'usure du pneumatique.
L'amplitude du bruit émis par les témoins dans le domaine fréquentiel dépend notamment du revêtement sur lequel le pneumatique roule. Par exemple, un sol relativement lisse est plus favorable à l'émission du bruit des témoins qu'un sol poreux. Toutefois, la détection reste possible dans les deux cas. Il existe donc des revêtements favorables à la détection et d'autres moins favorables, ces deux types de revêtements pouvant se succéder aléatoirement. Ainsi, un premier indice local peut, pour un premier signal acoustique, être supérieur au seuil associé à l'indice local, puis un deuxième indice local, peut, pour un deuxième signal acoustique, ultérieur au premier, être inférieur audit seuil. Dans ce cas, on ne sait dire si le seuil d'usure radiale a été effectivement franchi et si le deuxième indice est inférieur au seuil en raison d'un revêtement peu favorable ou si le seuil d'usure radiale n'a pas été franchi et si le premier indice l'indique à tort.
Afin de réduire ce risque d'alerte à tort et de rendre plus robuste le procédé de détection, on traite plusieurs signaux acoustiques successifs temporellement. Si plusieurs séries d'empreinte acoustique de signaux acoustiques successifs présentent un indice de confiance local indiquant un dépassement du seuil d'usure radiale, il existe une grande probabilité que le seuil d'usure radiale ait effectivement été franchi ce qui est indiqué par l'indice de confiance global.
Dans un autre mode de réalisation du procédé:
on acquiert plusieurs signaux acoustiques successifs dans le temps et susceptibles de comprendre le bruit d'empreinte acoustique, chaque signal acoustique comprenant plusieurs composantes fréquentielles élémentaires;
pour chaque signal acoustique, on sélectionne une série d'empreinte acoustique,
on détermine un indice de confiance, dit global, à partir d'une continuité dans le temps entre les composantes fréquentielles élémentaires de chaque série d'empreinte acoustique sélectionnée,
si l'indice de confiance global est, en valeur absolue, supérieur ou inférieur à un seuil prédéterminé associé à cet indice de confiance global, on émet une alerte de l'usure du pneumatique.
Dans ce mode de réalisation, on réduit également le risque d'alerte à tord.
L'indice de confiance global est déterminé à partir de la représentation graphique, indépendante des indices de confiance locaux, à la différence du mode de réalisation précédent dans lequel l'indice de confiance global est fonction des indices de confiance locaux. Ainsi, on s'assure de la détection correcte de l'usure du pneumatique au moyen d'indices de confiance locaux et global n'ayant pas de relation l'un avec l'autre ce qui rend le procédé plus robuste.
L'invention a également pour objet un programme d'ordinateur, caractérisé en ce qu'il comprend des instructions de code aptes à commander l'exécution des étapes du procédé tel que défini ci-dessus lorsqu'il est exécuté sur un ordinateur.
L'invention concerne aussi un support d'enregistrement de données comprenant, sous forme enregistrée, un programme tel que défini ci-dessus. L'invention a pour autre objet une mise à disposition d'un programme tel que défini ci-dessus sur un réseau de télécommunication en vue de son téléchargement.
L'invention sera mieux comprise à la lecture de la description qui va suivre, donnée uniquement à titre d'exemple non limitatif et faite en se référant aux dessins dans lesquels :
la figure 1 illustre une bande de roulement d'un pneumatique neuf, la figure 2 illustre une bande de roulement du pneumatique de la figure 1 , dans un état usé;
- les figures 3A-3C et 4A-4C illustrent des signaux théoriques de modélisation du bruit émis par des témoins d'usure sonores du pneumatique des figures 1 et 2;
la figure 5 est un schéma des étapes du procédé selon un premier mode de réalisation de l'invention;
- les figures 6 à 10 illustrent des signaux acoustiques du bruit à l'intérieur d'un habitacle d'un véhicule chaussé de pneumatiques des figures 1 et 2;
les figures 11 à 13 illustrent des variations d'indices de pertinence en fonction de caractéristiques;
les figures 14 et 15 illustrent une étape supplémentaire d'un procédé selon un deuxième mode de réalisation du procédé;
la figure 16 illustre plusieurs trames de signaux acoustiques mesurés successivement conformément à des troisième et quatrième modes de réalisation du procédé.
On a représenté sur les figures 1 et 2 un pneumatique désigné par la référence générale 10. Le pneumatique 10 comprend une bande de roulement 12 de forme sensiblement cylindrique, dont la surface externe 13 est munie de sculptures 14. En particulier, la bande de roulement 12 comprend deux sillons 16 circonférentiels et parallèles, creusés à la surface du pneumatique, de profondeur prédéterminée lorsque le pneumatique 10 est neuf. Par exemple, la profondeur de ces sillons 16 est de l'ordre de 8 mm pour un pneumatique de véhicule de tourisme et de 14 à 25 mm pour un pneumatique de véhicule poids lourd. Le pneumatique 10 comprend également des témoins d'usure sonores 18.
Chaque témoin d'usure sonore 18 comprend deux nervures 20 ménagées au fond des sillons 16 et s'étendant transversalement aux sillons 16. La hauteur des nervures 20 est prédéterminée lorsque le pneumatique est neuf. Par exemple, la hauteur de ces nervures est sensiblement égale à 1 ,6 mm. Chaque sillon 16 comprend quatre témoins 18 équi-répartis circonférentiellement le long de chaque sillon 16, deux témoins 18 de chaque sillon étant sensiblement alignés axialement. Ainsi, au total, la bande de roulement 12 comporte un ensemble de huit témoins d'usure sonore 18. En variante, le pneumatique peut comporter de 1 à 32 témoins 18.
Le volume défini par un sillon 16 et deux nervures voisines 20 forme une cavité
22 débouchant radialement vers l'extérieur du pneumatique 10.
Lorsque le pneumatique 10 est neuf, comme cela est représenté sur la figure 1 , la hauteur des nervures 20 est plus petite que la profondeur des sillons 16 de sorte que deux cavités 22 voisines comprennent un passage de communication fluidique situé au-dessus des nervures 20. Ainsi, même lorsque la bande de roulement 12 est en contact avec un sol, le sol n'obture pas complètement les cavités 22 car le sommet des nervures 20 n'est pas en contact avec le sol. Dans ce cas, les différentes cavités 22 voisines sont en communication fluidique les unes avec les autres par un canal d'étranglement délimité par le sommet des nervures et le sol recouvrant les cavités 22.
On a représenté sur la figure 2 le pneumatique 10 de la figure 1 dans un état usé dans lequel la bande de roulement 12 a été progressivement arasée jusqu'à perdre quelques millimètres d'épaisseur radiale, de l'ordre de 5 mm.
En l'espèce, l'usure de la bande de roulement 12 du pneumatique 10 représentée sur la figure 2 est de l'ordre de 6 millimètres, c'est-à-dire supérieure à la distance séparant, lorsque le pneumatique est neuf, le sommet des nervures 20 de la surface 13. Compte tenu de cette usure prononcée, le sommet des nervures 20 est au même niveau que la surface 13. Ainsi, l'embouchure de chaque cavité 22 est définie par un contour sensiblement plan ménagé sur la bande de roulement 12 et les cavités 22 sont distinctes et séparées les unes des autres.
Chaque cavité 22 présente une longueur de l'ordre de 10 à 50 millimètres correspondant à l'écart circonférentiel entre deux nervures 20 adjacentes et une profondeur inférieure ou égale à la hauteur initiale de la nervure 18.
Ainsi, le volume total des cavités 22 est supérieur ou égal à 2 cm3, de préférence 5 cm3.
Du fait que l'embouchure de chaque cavité 20 est définie par un contour sensiblement plan, elle est apte à être obturée parfaitement et hermétiquement par un sol lisse et plan lors du roulage. En d'autres termes, lorsque le pneumatique 10 est usé, chaque cavité 22 est conformée de manière à être fermée par le sol de manière sensiblement étanche lors de son passage dans l'aire de contact du pneumatique 10 avec le sol.
Une telle cavité 20 formée à la surface de la bande de roulement 10 d'un pneumatique qui, d'une part, débouche radialement vers l'extérieur du pneumatique et, d'autre part, est conformée pour être fermée hermétiquement lors de son passage dans l'aire de contact, est qualifiée de "sonore".
Dans un pneumatique selon l'invention, de telles cavités sonores n'apparaissent que lorsque le pneumatique est usé au-delà d'un seuil d'usure radiale prédéterminée et sont inexistantes en deçà de ce seuil, notamment lorsque le pneumatique est neuf.
Au cours du roulage du pneumatique, une cavité sonore 22 donnée occupe successivement une position amont par rapport à l'aire de contact du pneumatique avec le sol dans laquelle elle est ouverte, puis une position localisée dans l'aire de contact dans laquelle elle est fermée car recouverte par le sol, puis enfin une position aval par rapport à l'aire de contact du pneumatique avec le sol dans laquelle elle est ouverte de nouveau et dans laquelle elle n'est plus recouverte par le sol.
En d'autres termes, la rotation du pneumatique provoque, pour une cavité donnée, l'admission d'air à l'intérieur de la cavité, la compression de l'air contenu dans la cavité lorsque celle-ci est fermée par le sol dans l'aire de contact, puis la détente de l'air contenu dans la cavité lors de l'ouverture de celle-ci par séparation de la bande de roulement 12 d'avec le sol.
Cette succession d'étapes d'admission/compression/détente est à l'origine d'un bruit caractéristique, parfois appelé chuintement ou bruit de pompage résultant de la détente de l'air comprimé contenu dans la cavité.
Nous allons maintenant expliquer le principe de détection du bruit de pompage émis par les témoins d'usure sonores 18 en référence aux figures 3A-E et 4A-E. Ces figures illustrent le bruit de pompage théorique du pneumatique de véhicule de tourisme usé de la figure 2 roulant à une vitesse sensiblement constante de 90 km/h.
Les figures 3A-3C illustrent des signaux théoriques dans le domaine temporel et les figures 4A-4C illustrent des signaux théoriques dans le domaine fréquentiel obtenus respectivement à partir de chaque signal 3A-3C par transformée de Fourier.
La figure 3A illustre un signal temporel ST,u, appelé puise, unitaire d'un témoin 18. Ce puise représente l'amplitude (en Pa) du bruit émis par le témoin 18 et prend la forme d'une sinusoïde amortie présentant une fréquence propre f0, une amplitude maximale a0 et une durée caractéristique d'amortissement t0. En l'espèce, f0=1200 Hz, a0=0,044 Pa et t0=0,001 s.
Le signal unitaire fréquentiel SF,u de la figure 4A prend la forme d'une gaussienne centrée sur la fréquence propre f0. On notera que, plus le puise unitaire est court, moins la sinusoïde oscille et plus le spectre de fréquences est large. A l'inverse, plus le puise unitaire est long, plus la sinusoïde oscille et plus le spectre de fréquence est étroit. Ainsi, pour une sinusoïde parfaite non amortie, la transformée de Fourier de la figure 4A présenterait la forme d'un pic de Dirac de fréquence f0.
La figure 3B illustre un signal temporel ST,D de défilement des témoins 18 du pneumatique de la figure 2. Comme le pneumatique comporte quatre paires de témoins 18 répartis dans les deux sillons 16, le signal temporel de défilement prend la forme d'un peigne de Dirac de période TTus = 0,019 s et d'amplitude 1 comportant plusieurs pics correspondant au passage de chaque témoin 18 dans l'aire de contact.
Le signal fréquentiel de défilement S D prend aussi la forme d'un peigne de Dirac caractérisé par des composantes fréquentielles élémentaires équiréparties, espacés d'un pas FTus = 1/TTUS et d'amplitude FTus = 1/TTUS = 52,2. On note que l'amplitude du signal fréquentiel SF,D est très supérieure à l'amplitude du signal temporel ST,D-
La figure 3C illustre un signal temporel total ST,T des témoins 18 correspondant au produit de convolution du signal temporel unitaire ST,u de la figure 3A et du signal temporel de défilement ST,D de la figure 3B. Le signal temporel total ST,T prend donc la forme d'une succession de sinusoïdes amorties d'amplitude maximale sensiblement égale à 0,044 Pa.
Le signal fréquentiel total SF,T correspond au produit du signal fréquentiel unitaire SF,u de la figure 4A et du signal fréquentiel de défilement SF,D de la figure 4B. Le signal fréquentiel total SF,T prend donc la forme du signal unitaire fréquentiel SF U échantillonné à la fréquence FTus et amplifié d'un facteur FTus par rapport au signal unitaire temporel ST,u- Cette amplification provient de la conversion fréquentielle du signal temporel de défilement ST,D- En l'espèce, l'amplitude du signal fréquentiel total SFT est sensiblement égale à 2,28 Pa.
En réalité, le signal total ST,T, Sf t des témoins 18 est couvert par un signal parasite B correspondant au bruit environnant. Le bruit B a été enregistré dans l'habitacle d'un véhicule BMW 318d roulant à 90 km/h muni de pneumatiques standards.
La figure 3D illustre un signal temporel BT correspondant au bruit mesuré à l'intérieur de l'habitacle. L'amplitude maximale d'un tel bruit BT est sensiblement égale à 0,034 Pa. L'amplitude maximale du signal fréquentiel BF correspondant comme représenté à la figure 4D est sensiblement égale à 0,348 Pa.
La figure 3E illustre un signal temporel total STT correspondant à la superposition du signal temporel théorique total ST,T de la figure 3C et du signal temporel correspondant au bruit BT de la figure 3D. Le rapport signal sur bruit dans le domaine temporel est sensiblement égal à 1 ,04. La figure 4E illustre un signal fréquentiel total SFT correspondant à la superposition du signal fréquentiel théorique total SFT de la figure 4C et du signal fréquentiel BF de la figure 4D correspondant au bruit mesuré. Le rapport signal sur bruit dans le domaine fréquentiel est sensiblement égal à 13,4.
L'analyse de ces signaux montre notamment l'intérêt de travailler avec des signaux dans le domaine fréquentiel car ils présentent un rapport signal sur bruit supérieur aux signaux dans le domaine temporel. La détection de l'usure et la fiabilité de cette détection sont ainsi fortement améliorées.
Le signal fréquentiel total SFT de la figure 4E présente plusieurs caractéristiques comprenant notamment le motif de répartition prédéterminé, le pas entre chaque pic égal à FTus, l'amplitude maximale A du signal et le nombre de composantes fréquentielles élémentaires N du signal.
FTus est fonction de la vitesse V du pneumatique 10, du nombre NTus de témoins
18 équi-répartis et de la circonférence C du pneumatique 10.
L'amplitude maximale A est fonction de la durée caractéristique d'amortissement t0, du volume total VTus des cavités 22 et de la vitesse V du pneumatique 10. L'amplitude maximale A est également fonction de paramètres d'acquisition du signal temporel comprenant une fréquence d'échantillonnage Fe et une durée d'acquisition T du signal temporel.
Le nombre de composantes fréquentielles élémentaires N est fonction de la largeur de bande du puise élémentaire de chaque témoin 18 qui dépend lui-même de la durée caractéristique d'amortissement t0. N dépend également de la fréquence FTus, de l'interaction du signal total des témoins 18 et du signal correspondant au bruit et de la résolution fréquentielle Δί définie comme le rapport de la fréquence d'échantillonnage Fe sur la durée d'acquisition T.
Nous allons maintenant décrire le procédé de détection selon l'invention en référence aux figures 5 à 11 .
On a représenté sur la figure 6 un signal temporel total brut ST,B d'un bruit acoustique mesuré dans l'habitacle d'un véhicule BMW 318d muni d'un pneumatique avant droit usé selon la figure 2. Les paramètres d'acquisition sont T=1 s, Fe=8000 Hz. On ne connaît cependant pas les caractéristiques du pneumatique 10 telles que le nombre NTus de témoins 18, la circonférence C du pneumatique 10, le volume total VTus des cavités 22, ni la vitesse V du véhicule.
On acquiert lors d'une étape 100 un signal acoustique temporel brut ST,B susceptible de comprendre le bruit d'empreinte acoustique SF,T- On applique une transformée de Fourier au signal temporel total brut ST,B afin d'obtenir un spectre fréquentiel total brut SF,B représenté avec une échelle fréquentielle logarithmique sur la figure 7.
Dans les étapes optionnelles 102 à 106 ci-après, on identifie des composantes fréquentielles élémentaires du signal acoustique acquis. Lors d'une étape 102, on isole alors un domaine fréquentiel Df du spectre brut SF,B compris entre 500 et 2500 Hz, ici entre 1000 et 2000 Hz représenté avec une échelle fréquentielle linéaire sur la figure 8.
Puis, dans une étape 104, on élimine le bruit et on normalise optionnellement le spectre brut SF,B dans le domaine fréquentiel Df. En l'espèce, on définit une courbe de filtrage passant par les minima du spectre brut SF,B, puis on soustrait la courbe de filtrage au spectre brut SF,B. On obtient alors le spectre filtré représenté sur la figure 9. Sur ce spectre filtré on peut éventuellement effectuer une normalisation.
Enfin, dans une étape 106, on isole les composantes fréquentielles élémentaires du spectre filtré de la figure 9 présentant une intensité supérieure à un seuil d'intensité prédéterminé. Comme représenté sur la figure 10, on obtient ainsi un spectre net SA comprenant plusieurs composantes fréquentielles élémentaires. Le spectre net ou signal acoustique traité SA est donc obtenu à partir du signal temporel total brut ST,B qui a été traité. En variante, les étapes de traitement peuvent ne pas avoir lieu ou bien d'autres étapes de filtrage supplémentaires sont mises en œuvre.
Les étapes 100 à 106 sont également des étapes de traitement du signal ST,B. En l'espèce, le signal acoustique traité SA comprend 30 composantes fréquentielles élémentaires, numérotées de 1 à 30 sur la figure 10. Si le pneumatique est usé, les cavités sonores émettent un signal analogue au signal théorique illustré à la figure 4C. Afin de déterminer si le pneumatique est usé, c'est-à-dire si les cavités sonores 22 émettent le bruit de pompage, il convient donc de déterminer si le signal SA comporte un signal analogue au signal théorique SF,T émis par les témoins 18 en l'absence de la connaissance des caractéristiques du pneumatique 10 telles que le nombre NTus de témoins 18, la circonférence C du pneumatique 10, le volume total VTus des cavités 22, et la vitesse V du véhicule.
On a vu que les caractéristiques indisponibles définissent un intervalle fréquentiel de référence I auquel la fréquence FTus est susceptible d'appartenir. Pour une gamme de pneumatiques de tourisme, dont la circonférence peut varier entre 1 ,3 m et 3 m, dont le nombre de témoins peut varier entre 1 et 10 et dont la vitesse du véhicule peut varier entre 10 km/h et 130 km/h, la fréquence FTus peut varier dans l'intervalle I compris entre 1 et 278 Hz. Pour des pneumatiques de type poids lourd, l'intervalle I est similaire.
En référence à la figure 10, lors d'une étape 200, on énumère tous les couples de composantes fréquentielles élémentaires du signal acoustique traité SA et on détermine un écart fréquentiel séparant les signaux de chaque couple l'un de l'autre. Pour 30 composantes fréquentielles élémentaires, on obtient alors 435 couples possibles. On ne retient que les couples pour lesquels l'écart fréquentiel les séparant appartient à l'intervalle I. Ainsi, seuls 317 couples présentent un écart fréquentiel compris dans l'intervalle 1-278 Hz. A titre d'exemple, on a représenté dans le tableau 1 ci-dessous 40 couples de composantes fréquentielles élémentaires parmi les 317 ainsi que les écarts fréquentiels correspondants.
Figure imgf000019_0001
Tableau 1 : Exemple de couples de composantes fréquentielles élémentaires et écarts fréquentiels correspondant
Puis, dans une étape 202, on classe chaque écart fréquentiel de chaque couple de composantes fréquentielles élémentaires dans une famille, dite d'écart fréquentiel, définie par un intervalle d'écart fréquentiel familial oF.. Chaque intervalle d'écart fréquentiel familial est compris dans l'intervalle I et est déterminé en fonction de l'intervalle I et d'une résolution fréquentielle Δί du signal acoustique SA. En l'espèce, on définit 26 familles d'écart fréquentiel dont les intervalles d'écart fréquentiel sont donnés dans le tableau 2 ci-dessous et tous inférieurs ou égaux à 4 Hz. En variante tous les intervalles oF sont inférieurs ou égaux à 2 Hz. Borne inférieure de chaque intervalle Borne supérieure de chaque intervalle
N° famille
d'écart fréquentiel familial oF (Hz) d'écart fréquentiel oF (Hz)
1 2 6
2 8 12
3 13 17
4 18 22
5 23 26
6 28 32
7 33 37
8 38 42
9 45 49
10 50 54
11 55 58
12 61 65
13 66 70
14 76 80
15 81 85
16 86 90
17 102 106
18 115 119
19 165 168
20 202 206
21 207 211
22 225 229
23 232 236
24 238 242
25 254 258
26 260 263
Tableau 2: Familles d'écarts fréquentiels
Dans ce qui suit, nous allons uniquement décrire le traitement de famille n°17 lors d'une étape 204, le traitement des autres familles s'en déduisant mutatis mutandis. Parmi les 317 couples, on détermine les couples dont l'écart fréquentiel les séparant appartient à l'intervalle d'écart fréquentiel familial n°17, ici à l'intervalle 102-
106 Hz, comme cela est illustré dans le tableau 3.
Figure imgf000020_0001
Tableau 3: Couples de composantes fréquentielles élémentaires de la famille n°17
Puis, dans une étape 206, on énumère toutes les séries de composantes frequentielles élémentaires comprenant au moins deux composantes fréquentielles élémentaires consécutives séparées par un écart Es fréquentiel, dit sériel, compris dans l'intervalle d'écart fréquentiel familial oF. Chaque série énumérée est susceptible de former au moins une partie des composantes fréquentielles élémentaires d'empreinte acoustique. Il s'agit en effet de reconstituer le peigne de Dirac caractéristique du signal total des témoins 18. Pour la famille n°17, on énumère donc 3 séries regroupées dans le tableau 4 ci-dessous. Chaque série énumérée comprend au moins deux composantes fréquentielles élémentaires espacés deux à deux d'un écart fréquentiel compris dans l'intervalle fréquentiel de référence I et plus précisément dans l'intervalle d'écart fréquentiel familial oF. Ainsi, chaque série d'empreinte acoustique est susceptible de représenter un signal théorique engendré par les témoins 18 avec différentes valeurs des caractéristiques inconnues que sont le nombre NTus de témoins 18, la circonférence C du pneumatique 10, le volume total VTus des cavités 22, et la vitesse V du véhicule.
Figure imgf000021_0001
Tableau 4: Séries énumérées dans la famille 1
Les étapes 200 à 206 sont des étapes permettant l'énumération des séries de composantes fréquentielles élémentaires.
Ensuite, dans une étape 300, pour chaque famille, on détermine un indice sériel Is de confiance de chaque série énumérée en fonction de premières caractéristiques prédéterminées. Ces premières caractéristiques prédéterminées comprennent une dispersion DE de l'écart fréquentiel entre les composantes fréquentielles élémentaires de la série, un rapport R entre le signal acoustique et le bruit, le nombre Ns de composantes fréquentielles élémentaires dans la série et la densité D de la série, c'est-à-dire le rapport du nombre total de composantes fréquentielles élémentaires sur le nombre maximum de composantes fréquentielles élémentaires possibles. En l'espèce, pour la série n°2, DE = 0.5, R = 13,4, Ns = 8, D = 100%
Puis, dans une étape 302, on calcule l'indice Is comme un barycentre de R, D, Ns et DE. On calcule l'indice Is de chaque série de chaque famille. Puis, on compare les indices Is de chaque série énumérée de chaque famille. Ici, plus l'indice Is est élevé, plus la série correspondante est susceptible de représenter le signal théorique recherché. On sélectionne alors la série d'empreinte acoustique ayant l'indice Is le plus élevé. En l'espèce, la série n°2 de la famille n°17 possède l'indice Is = 0.994 le plus élevé des trois séries identifiées.
En variante, après le calcul de l'indice Is de chaque série énumérée de chaque famille, on sélectionne une série dans chacune des 26 familles en fonction des premières caractéristiques prédéterminées. On obtient donc 26 séries sélectionnées. Puis, pour chaque série sélectionnée dans chaque famille, on détermine un indice familial If en fonction de deuxièmes caractéristiques prédéterminées de chaque série sélectionnée. Les premières et les deuxièmes caractéristiques peuvent êtres identiques ou différentes. Enfin, on sélectionne la série d'empreinte acoustique en comparant chaque indice familial If des 26 séries sélectionnées.
Bien que la série d'empreinte acoustique n°2 de la famille n°17 soit celle la plus susceptible de constituer celle correspondant au bruit émis par les témoins parmi toutes les séries énumérées, il n'est pas exclu que les premières caractéristiques de cette série restent insuffisantes pour émettre une alerte de l'usure du pneumatique.
Ainsi, dans une étape 304, on détermine un indice de pertinence Ip de chaque première caractéristique, en l'espèce du rapport R (figure 11 ), de la dispersion DE de l'écart fréquentiel (figure 12) du nombre Ns de composantes fréquentielles élémentaires dans la série (figure 13) et de la densité D de la série. Sur ces figures, chaque indice de pertinence est défini par une fonction variable de type sigmoïde de chaque première caractéristique. Par exemple, pour une série d'empreinte acoustique présentant un rapport R=7, l'indice de pertinence Ip associé à N est égal à 0,98. Pour une série d'empreinte acoustique présentant une dispersion DE=1 ,5, l'indice de pertinence Ip associé à DE est égal à 0,9. Pour une série d'empreinte acoustique comprenant Ns=4 composantes fréquentielles élémentaires, l'indice de pertinence Ip associé à Ns est égal à 0,5.
Ensuite, lors d'une étape 306, on calcule un indice de confiance Ici local à partir des indices Ip. L'indice le est égal au produit des indices Ip. En variante, Ici est égal à une moyenne arithmétique ou pondérée des indices Ip.
Les étapes 300 à 302 sont des étapes de sélection de la série d'empreinte acoustique.
Les étapes 304 à 306 sont des étapes de calcul d'indices permettant de ne pas émettre d'alerte à tort.
Si l'indice de confiance Ici est supérieur, en valeur absolue, à un seuil local prédéterminé SI associé à l'indice Ici, en l'espèce 0,99, on émet une alerte de l'usure du pneumatique 10.
On va maintenant décrire un procédé selon un deuxième mode de réalisation en référence aux figures 14 et 15.
Dans ce mode de réalisation, on effectue une étape de reconstitution des séries avant l'étape de détermination de l'indice Is et après l'étape d'énumération des séries dans chaque famille. En effet, il se peut que des signaux d'une série non énumérée aient été altérés, par exemple en raison de conditions anormales de mesure. Ainsi, une série, qui aurait, dans des conditions normales de mesure, été énumérée et compris huit composantes fréquentielles élémentaires P1 -P8 comme représenté sur la figure 15 a été scindé en deux séries comprenant respectivement les composantes fréquentielles élémentaires P1 -P2 et les composantes fréquentielles élémentaires P5-P8 comme représenté sur la figure 14. Les composantes fréquentielles élémentaires P3 et P4 n'ont pas été détectés. Afin de reconstituer la série entière, après l'étape d'énumération des séries dans chaque famille, on recherche au moins un signal distant d'un des signaux de la série d'un écart fréquentiel multiple de l'intervalle d'écart fréquentiel familial oF. On trouve que le pic P5 est distant de P1 et P2 d'un écart sensiblement égal à respectivement quatre et trois fois l'intervalle d'écart fréquentiel familial oF. Ainsi, on complète la série énumérée constituée des composantes fréquentielles élémentaires P1 -P2 par les signaux de la série constituée des composantes fréquentielles élémentaires P5-P8 qui sont distants d'un des signaux P1 -P2 d'un écart fréquentiel multiple de l'écart fréquentiel familial oF.
On va maintenant décrire un procédé selon un troisième mode de réalisation en référence à la figure 16.
A la différence du premier mode de réalisation, on n'émet pas d'alerte lorsque l'indice de confiance local Ici est supérieur au seuil local SI. En effet, on isole dans le domaine fréquentiel plusieurs signaux acoustiques successifs. Pour chaque signal acoustique, on sélectionne une série d'empreinte acoustique. On représente graphiquement, comme sur la figure 16, les signaux des séries d'empreinte acoustique S1 -S11 sélectionnées à partir des signaux acoustiques successifs en fonction du temps. On notera que les séries S3, S8 et S9 n'apparaissent pas. Ceci peut être dû aux bruits parasites par exemple. Les petits décalages en fréquence d'une série à l'autre sont dus aux faibles variations de la vitesse qui change la fréquence FTus séparant deux composantes fréquentielles élémentaires adjacents de chaque série d'empreinte acoustique.
On détermine un indice de confiance global Icg à partir d'une continuité dans le temps des signaux des séries d'empreinte acoustique. Ici, on compare la position des signaux d'une série avec les signaux de la série suivante. En variante, on utilise la représentation graphique des signaux, par exemple au moyen d'algorithmes de reconnaissance d'images. Si l'indice Icg est supérieur, en valeur absolue, à un seuil global Sg prédéterminé associé à cet indice global Icg, on émet une alerte de l'usure du pneumatique. On va maintenant décrire un procédé selon un quatrième mode de réalisation. Comme dans le troisième mode de réalisation, on n'émet pas d'alerte lorsque l'indice de confiance local Ici est supérieur au seuil local SI. En effet, on isole dans le domaine fréquentiel plusieurs signaux acoustiques successifs. Pour chaque signal acoustique, on sélectionne une série d'empreinte acoustique. Puis, on détermine l'indice de confiance local Ici correspondant à chaque signal acoustique. On détermine un indice de confiance global Icg à partir de ces indices locaux Ici, par exemple par une moyenne glissante des 5 derniers indices locaux. Si l'indice Icg est supérieur, en valeur absolue, à un seuil global Sg prédéterminé associé à cet indice global Icg, on émet une alerte de l'usure du pneumatique.
L'invention ne se limite pas aux modes de réalisations décrits ci-dessus.
En effet, le procédé selon l'invention peut être également mis en œuvre en connaissant tout ou partie des paramètres du pneumatique déterminant la fréquence FTus- Ainsi, en connaissant le nombre NTus de témoins 18, notamment parce que tous les pneumatiques comportant ce type de témoins 18 en comporte un nombre identique, la circonférence C du pneumatique 10 et la vitesse V du pneumatique 10, par exemple à partir d'un GPS (Global Positionning System), on réduit l'intervalle fréquentiel de référence et on améliore la robustesse de la détection. Par exemple, en connaissant la vitesse V=90 km/h avec une précision de ± 5 km/h d'un pneumatique de circonférence C=1 ,927 m comportant NTus=4, l'intervalle fréquentiel de référence est compris entre 49 Hz et 55 Hz. Le peigne est donc d'autant plus unique et facile à détecter que les paramètres du pneumatique sont connus avec précision.
Tout ou partie du procédé selon l'invention pourra être mis en œuvre par le biais d'instructions de code aptes à commander l'exécution des étapes du procédé lorsqu'il est exécuté sur un ordinateur. Les instructions pourront émaner de programmes d'ordinateur enregistrés sur un support d'enregistrement de données par exemple du type à disque dur ou à mémoire flash, CD ou DVD. On pourra prévoir de mettre un tel programme à disposition en vue de son téléchargement sur un réseau de télécommunication tel que le réseau Internet ou un réseau sans fil. Des mises à jour du programme pourront ainsi être envoyées par ce réseau aux ordinateurs connectés au réseau.

Claims

REVENDICATIONS
1 . Procédé de détection de l'usure d'un pneumatique (10) comportant un ensemble d'au moins un témoin (18) d'usure sonore émettant à partir d'un seuil d'usure radial prédéterminé un bruit d'empreinte acoustique (SFT) comportant plusieurs composantes fréquentielles élémentaires d'empreinte acoustique, caractérisé en ce que :
on acquiert (100) un signal acoustique (SF,B) susceptible de comprendre le bruit d'empreinte acoustique (SFT), le signal acoustique (SF,B) comprenant plusieurs composantes fréquentielles élémentaires ;
on énumère (206) plusieurs séries de composantes fréquentielles élémentaires, chaque série énumérée étant susceptible de former au moins une partie des composantes fréquentielles élémentaires d'empreinte acoustique ;
on sélectionne (302), parmi les séries énumérées, une série, appelée série d'empreinte acoustique ;
on détermine (306) un indice de confiance (Ici), dit local, de la série d'empreinte acoustique ;
si un indice de confiance (Ici, Icg) déterminé à partir de l'indice de confiance local (Ici) est, en valeur absolue, supérieur ou inférieur à un seuil (SI, Sg) prédéterminé associé à cet indice de confiance (Ici, Icg) déterminé à partir de l'indice de confiance local, on émet une alerte de l'usure du pneumatique (10).
2. Procédé selon la revendication 1 , dans lequel les témoins d'usure sonores sont équi-répartis circonférentiellement dans une bande de roulement du pneumatique.
3. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel la série d'empreinte acoustique forme au moins une partie d'un peigne de Dirac.
4. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l'ensemble (10) comprend de 1 à 32 et préférentiellement de 1 à 12 témoins (18).
5. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel chaque témoin (18) comprend une cavité (22) sonore conformée de sorte que, au-delà d'un seuil d'usure radiale prédéterminé, la cavité (22) débouche radialement vers l'extérieur du pneumatique (10) et est conformée de manière à être fermée par le sol de manière sensiblement étanche lors de son passage dans l'aire du contact du pneumatique (10) avec le sol, le volume total de la ou des cavités (22) étant supérieur ou égal à 2 cm3, de préférence 5 cm3.
6. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel, on traite le signal acoustique acquis (SF,B) en mettant en œuvre au moins l'une des étapes suivantes :
on détermine (100) le spectre fréquentiel (SF) du signal acoustique acquis on isole (102) un domaine fréquentiel (Df) du spectre fréquentiel (SF) du signal acoustique acquis (SF,B) compris entre 500 et 2500 Hz ;
on isole (106) des composantes fréquentielles élémentaires du spectre fréquentiel (SF) du signal acoustique acquis (SF,B) présentant un niveau supérieur à un seuil prédéterminé.
7. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel, on sélectionne (206) au moins une série d'au moins deux composantes fréquentielles élémentaires, chaque composante fréquentielle élémentaire de la série étant distante d'au moins une composante fréquentielle élémentaire adjacente de la série d'un écart fréquentiel (Es) compris dans un intervalle (I) fréquentiel de référence prédéterminé.
8. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel l'intervalle (I) fréquentiel de référence prédéterminé est compris entre 1 et 300 Hz.
9. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel, on énumère (200) tous les couples de composantes fréquentielles élémentaires et on détermine un écart fréquentiel séparant les composantes fréquentielles élémentaires de chaque couple l'un de l'autre.
10. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel on classe (202) chaque écart fréquentiel de chaque couple de composantes fréquentielles élémentaires dans une famille, dite d'écart fréquentiel, définie par un intervalle (oF) d'écart fréquentiel familial.
1 1 . Procédé selon les revendications 7 et 10 prises ensemble, dans lequel on détermine chaque intervalle (oF) d'écart fréquentiel familial en fonction de l'intervalle (I) fréquentiel de référence prédéterminé et d'une résolution (Δί) fréquentielle du spectre fréquentiel (SF) du signal acoustique acquis (SF,B).
12. Procédé selon la revendication 10 ou 11 , dans lequel, dans chaque famille, on énumère toutes les séries de composantes fréquentielles élémentaires comprenant au moins deux composantes fréquentielles élémentaires consécutives séparées par un écart (Es) fréquentiel, dit sériel, compris dans l'intervalle (oF) d'écart fréquentiel familial.
13. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel, pour chaque série de composantes fréquentielles élémentaires énumérée :
on recherche au moins une composante fréquentielle élémentaire distante d'une des composantes fréquentielles élémentaires de la série d'un écart fréquentiel multiple de l'intervalle (oF) d'écart fréquentiel familial ; et
on complète chaque série énumérée par la ou les composantes fréquentielles élémentaires distantes d'une des composantes fréquentielles élémentaires de la série d'un écart fréquentiel multiple de l'intervalle (oF) écart fréquentiel familial.
14. Procédé selon la revendication 12 ou 13, dans lequel, pour chaque famille, on détermine (300) un indice sériel (Is) de chaque série énumérée en fonction d'au moins une première caractéristique prédéterminée (R, D, Ns, DE) de la série.
15. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel:
on sélectionne (302) une série en comparant chaque indice sériel (Is) des séries énumérées ;
- pour chaque série sélectionnée, on détermine un indice familial (If) de la série sélectionnée dans chaque famille, en fonction d'au moins une deuxième caractéristique prédéterminée (R, D, Ns, DE) de la série sélectionnée ; et
on sélectionne la série d'empreinte acoustique en comparant chaque indice familial (If) des séries sélectionnées.
16. Procédé selon la revendication 14, dans lequel, on sélectionne la série d'empreinte acoustique en comparant chaque indice sériel (Is) de chaque série sélectionnée de chaque famille.
1 7. Procédé selon l'une quelconque des revendications 14 à 16, dans lequel on détermine (304) un indice de pertinence (Ip) de chaque première et/ou deuxième caractéristique (R, D, Ns, DE), chaque indice de pertinence (Ip) étant défini par une fonction variable de type sigmoïde de chaque première et/ou chaque deuxième caractéristique (R, D, Ns, DE).
1 8. Procédé selon la revendication 17, dans lequel on détermine (306) l'indice (Ici) de confiance local à partir du ou des indices de pertinence (Ip) respectivement de chaque première et/ou deuxième caractéristique (R, D, Ns, DE).
1 9. Procédé selon l'une quelconque des revendications 14 à 1 8, dans lequel la ou les premières et/ou deuxièmes caractéristiques prédéterminées comprennent un rapport fréquentiel (R) signal/bruit et/ou le nombre (Ns) de composantes fréquentielles élémentaires dans la série et/ou une dispersion (DE) de l'écart fréquentiel entre les composantes fréquentielles élémentaires de la série et/ou la densité (D) des composantes fréquentielles élémentaires de la série.
20. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel :
on acquiert plusieurs signaux acoustiques (SF,B) successifs dans le temps et susceptibles de comprendre le bruit d'empreinte acoustique (SFT), chaque signal acoustique (SF,B) comprenant plusieurs composantes fréquentielles élémentaires ;
pour chaque signal acoustique (SF,B), on sélectionne une série (S 1 -S1 1 ) d'empreinte acoustique et on détermine un indice de confiance local (Ici) de la série (S 1 -S1 1 ) d'empreinte acoustique sélectionnée ;
- on détermine un indice (Icg) de confiance, dit global, à partir des indices
(Ici) de confiance locaux des séries d'empreinte acoustique (S 1 -S1 1 ),
si l'indice (Icg) de confiance global est, en valeur absolue, supérieur ou inférieur à un seuil prédéterminé (Sg) associé à cet indice (Icg) de confiance global, on émet une alerte de l'usure du pneumatique (1 0).
21 . Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 1 9, dans lequel:
on acquiert plusieurs signaux acoustiques (SF,B) successifs dans le temps et susceptibles de comprendre le bruit d'empreinte acoustique (SFT), chaque signal acoustique (SF,B) comprenant plusieurs composantes frequentielles élémentaires ;
pour chaque signal acoustique (SF,B), on sélectionne une série d'empreinte acoustique (S1 -S11 ),
on détermine un indice (Icg) de confiance, dit global, à partir d'une continuité dans le temps entre les composantes fréquentielles élémentaires de chaque série (S1 -S11 ) d'empreinte acoustique sélectionnée,
si l'indice (Icg) de confiance global est, en valeur absolue, supérieur ou inférieur à un seuil prédéterminé (Sg) associé à cet indice (Icg) de confiance global, on émet une alerte de l'usure du pneumatique (10).
22. Programme d'ordinateur, caractérisé en ce qu'il comprend des instructions de code aptes à commander l'exécution des étapes du procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes lorsqu'il est exécuté sur un ordinateur.
23. Support d'enregistrement de données comprenant, sous forme enregistrée, un programme selon la revendication précédente.
24. Mise à disposition d'un programme selon la revendication 22 réseau de télécommunication en vue de son téléchargement.
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