[发明专利]一种汽车轮胎安全状态智能检测装置

摘要

本发明公开了一种汽车轮胎安全状态智能检测装置，其特征在于：所述智能检测装置包括轮胎参数采集平台、轮胎安全状态智能检测模型，轮胎参数采集平台检测轮胎温度、车轮加速度、轮胎压力和环境温度参数，轮胎安全状态智能检测模型将采集的参数输出为轮胎安全状态信息；本发明有效解决了现有直接式轮胎压力检测系统只检测轮胎压力、温度等轮胎安全状态参数，而无法检测汽车运行状态、轮胎质量等级以及轮胎磨损度等其他影响爆胎因素的问题。

主权项

1.一种汽车轮胎安全状态智能检测装置，其特征在于：所述智能检测装置包括轮胎参数采集平台、轮胎安全状态智能检测模型，轮胎参数采集平台检测轮胎温度、车轮加速度、轮胎压力和环境温度参数，轮胎安全状态智能检测模型将采集的参数输出为轮胎安全状态信息；所述轮胎参数采集平台包括检测汽车轮胎参数的四个检测单元和接收单元，并通过自组织方式构建成无线传感器测控网络，检测单元负责检测汽车轮胎压力与温度、车轮加速度和环境温度的实际值并发送给接收单元，接收单元接收检测单元发送的信息并根据轮胎安全状态智能检测模型输出轮胎安全状态信息；所述轮胎安全状态智能检测模型由GM（1,1）环境温度预测模型、公路等级、GM（1,1）轮胎温度预测模型、GM（1,1）车轮加速度预测模型、GM（1,1）轮胎压力预测模型、SOM神经网络分类器、多个模糊最小二乘支持向量机模型、模糊最小二乘支持向量机补偿模型、基于粒子群算法的NARX神经网络模型和轮胎安全状态分类器组成，GM（1,1）轮胎温度预测模型、GM（1,1）车轮加速度预测模型和GM（1,1）轮胎压力预测模型的输出、轮胎磨损度和轮胎质量系数为SOM神经网络分类器的输入，SOM神经网络分类器把轮胎安全状态参数进行分类，每类轮胎安全状态参数输入对应的模糊最小二乘支持向量机模型，一个时延段的模糊最小二乘支持向量机模型输出与模糊最小二乘支持向量机补偿模型输出的和作为基于粒子群算法的NARX神经网络模型的输入，基于粒子群算法的NARX神经网络模型的输出作为轮胎安全状态分类器的输入，轮胎安全状态分类器输出轮胎安全状态等级；所述GM（1,1）环境温度预测模型、GM（1,1）轮胎温度预测模型、GM（1,1）车轮加速度预测模型、GM（1,1）轮胎压力预测模型根据当前一段时间环境温度、轮胎温度、车轮加速度和轮胎压力的值预测环境温度、轮胎温度、车轮加速度和轮胎压力。