通过均匀性参数的经修改取样得到的轮胎均匀性改进

摘要

本发明提供用于通过识别例如过程谐波等均匀性属性来改进轮胎均匀性的方法和系统。更确切地说，可以获得且分析根据非均匀取样模式获取的均匀性测量值以估计一个或多个过程谐波(例如，过程谐波的量值)。所述非均匀取样模式可指定围绕轮胎的一转或多转以变化或不规则方式获取均匀性测量值。举例来说，所述非均匀取样模式可指定数据点之间的随机间距。从所述均匀性测量值估计的均匀性属性可用以修改轮胎的制造以改进轮胎均匀性。

说明书

技术领域

本发明涉及轮胎均匀性，且更具体地说涉及基于根据经修改取样模式获取的均匀性 参数来改进轮胎的均匀性。

背景技术

在轮胎的某些可量化特性中，轮胎非均匀性与关于轮胎的旋转轴线的对称性(或缺 乏对称性)相关。不幸的是，常规轮胎成型方法具有许多产生在轮胎中的非均匀性的机 会。在轮胎旋转期间，存在于轮胎结构中的非均匀性在车轮轴线处产生周期性变化的力。 当这些力变化作为明显的振动传送到车辆和车辆乘员时，轮胎非均匀性是重要的。这些 力通过车辆的悬架传送并且可以在车辆的座椅和方向盘上被感觉到，或者作为噪声在乘 客室中传送。传送到车辆乘员的振动的量已经被分类为轮胎的“乘坐舒适”或“舒 适”。

轮胎均匀性参数或属性一般被分类为尺寸或几何变化(径向偏心和横向偏心)、质 量变量，以及滚动力变化(径向力变化、横向力变化以及切向力变化，有时也称为纵向 或前后力变化)。均匀性测量机器通常通过测量在轮胎围绕其轴线旋转时在轮胎周围的 多个点处的力来计算上述和其它均匀性特性以生成均匀性波形。

许多不同因素可对轮胎中的均匀性特性的存在产生贡献。轮胎中的均匀性分散可由 轮胎谐波均匀性效应和过程谐波均匀性效应两者产生。轮胎谐波均匀性效应具有符合轮 胎圆周(例如，在轮胎圆周内配合整数次数)的变化周期。轮胎谐波均匀性效应可归因 于胎面接合宽度、成型鼓的失圆度、硫化机效应和其它效应。过程谐波均匀性效应具有 并不符合轮胎圆周的变化周期。过程谐波效应大体上涉及过程要素而非轮胎圆周。过程 谐波效应可(例如)在半成品(例如，胎面带)的制备过程中由归因于挤出机控制系统 的厚度变化或由可以使较软产品的形状变形的辊导致。过程谐波效应的影响可取决于相 对于轮胎圆周的过程谐波效应的引入速率而在不同轮胎间改变。

通常在针对轮胎的旋转的多个等间隔数据点(例如，128个数据点或256个数据点) 处测量或取样轮胎均匀性参数。在等间隔数据点处的均匀性测量值的取样可用以构造轮 胎的均匀性波形。随后可分析均匀性波形(例如，通过使用傅里叶分解或通过估计模型 化均匀性测量的数学模型的系数)以识别所关注的各种均匀性属性，例如均匀性参数的 各种轮胎谐波和过程谐波。

在围绕轮胎的等间隔数据点处对轮胎的均匀性参数取样的问题可能在于，在离散数 据点中的一者的位置处某些均匀性效应可能并不对轮胎具有最大影响。这会造成估计对 轮胎的均匀性有贡献的某些均匀性效应的影响中的误差，从而导致由于较多轮胎可能超 过分拣限制的事实而减少的均匀性产量。

作为一个实例，当在围绕轮胎的等间隔数据点处对轮胎的均匀性进行取样时，过程 谐波在离散数据点处不会表现出来。举例来说，过程谐波均匀性效应的峰可位于针对轮 胎获得的两个取样数据点之间。然而，过程谐波均匀性效应的峰将表现为位于最近的相 邻数据点处。因此，等间隔取样模式不会自然地对一组轮胎的过程效应进行取样，从而 导致从使用等间隔取样模式获得的均匀性测量值估计过程谐波中的误差。

因此，需要改进围绕轮胎的均匀性测量值的取样以改进例如过程谐波均匀性效应等 均匀性效应的估计。

发明内容

本发明的各方面以及优点将部分在以下描述中进行阐述，或者可以从所述描述中显 而易见，或者可以通过本发明的实践来习得。

本发明的一个实例方面涉及一种用于改进轮胎的均匀性的方法。所述方法包含识别 用于测量一个或多个轮胎的均匀性参数的非均匀取样模式。所述非均匀取样模式具有多 个数据点。所述方法进一步包含获得所述一个或多个轮胎的多个均匀性测量值。所述多 个均匀性测量值是根据所述非均匀取样模式而获取。所述方法可进一步包含使用所述多 个均匀性测量值估计所述均匀性参数的谐波分量，且至少部分地基于所述谐波分量修改 轮胎的制造。

本发明的另一实例方面针对一种用于改进轮胎的均匀性的系统。所述系统可包含均 匀性测量机器，其经配置以根据用于轮胎的一转或多转的非均匀取样模式获得轮胎的均 匀性测量值。所述非均匀取样模式具有多个数据点。所述系统可进一步包含耦合到所述 测量机器的一个或多个计算装置。所述一个或多个计算装置可包含一个或多个处理器和 至少一个存储器。所述至少一个存储器可以存储计算机可读指令，所述指令在由所述一 个或多个处理器执行时使得所述一个或多个处理器执行操作。所述操作可包含使用所述 多个均匀性测量值估计所述均匀性参数的谐波分量。所述非均匀取样模式可指定所述多 个数据点之间的不等间距。

参考以下描述以及所附权利要求书，本发明的这些以及其它特征、方面以及优点将 得到更好的理解。并入在本说明书中且构成本说明书的一部分的附图说明了本发明的实 施例，并且与所述描述一起用以解释本发明的原理。

附图说明

本发明的针对所属领域的技术人员的完整且令人能够实现的揭示(包含其最佳模 式)在说明书中得到阐述，所述揭示参考附图，在所述附图中：

图1描绘跨越五个不同轮胎体现的实例过程谐波。图1绘制沿着横坐标的围绕轮胎 的方位角位置和沿着纵坐标的过程谐波的量值。

图2描绘根据本发明的实施例的用于改进轮胎的均匀性的实例方法的流程图。

图3描绘根据本发明的一个实例实施例的非均匀取样模式。图3绘制沿着轮胎的方 位角的取样模式的数据点。

图4描绘根据本发明的另一实例实施例的非均匀取样模式。图4绘制沿着轮胎的方 位角的取样模式的数据点。

图5描绘根据本发明的另一实例实施例的非均匀取样模式。图5绘制沿着轮胎的方 位角的取样模式的数据点。

图6描绘根据本发明的一个实例实施例的提供过程谐波的量值之间的相等间距的数 据点的识别。图6绘制沿着横坐标的围绕轮胎的方位角以及沿着纵坐标的与过程谐波相 关联的余弦值的量值。

图7描绘根据本发明的一个实例实施例的用于识别针对识别候选过程谐波而优化的 非均匀取样模式的实例方法的流程图。

图8描绘根据本发明的一个实例实施例的用于改进轮胎的均匀性的系统。

具体实施方式

所属领域的一般技术人员应了解，本论述仅是对示范性实施例的描述，且并不意欲 限制本发明的更广泛的方面。每个实例是为了解释本发明而提供，而非限制本发明。实 际上，所属领域的技术人员将显而易见，在不脱离本发明的范围或精神的情况下可以在 本发明中进行各种修改以及改变。举例来说，图示或描述为一个实施例的一部分的特征 可以与另一实施例一起使用以产生再一实施例。因此，希望本发明涵盖如落入所附权利 要求书及其等效物的范围内的此类修改和变化。

概述

大体上，本发明的实例方面是针对用于通过识别例如过程谐波等均匀性属性来改进 轮胎均匀性的方法和系统。更确切地说，可以获得且分析根据非均匀取样模式获取的均 匀性测量值以估计一或多个过程谐波(例如，过程谐波的量值)。非均匀取样模式可指 定围绕轮胎的一转或多转以变化或不规则方式获取均匀性测量值。从所述均匀性测量值 估计的过程谐波可用以修改轮胎的制造以改进轮胎均匀性。

已发现利用使用非均匀取样模式获取的均匀性测量值估计例如过程谐波等谐波分 量可以克服与使用等间隔数据点的取样模式估计谐波分量相关联的许多问题。举例来 说，非均匀取样模式可更准确地对过程谐波进行取样，从而得到过程谐波的较好估计。 估计的增加的准确性可带来许多优点，例如增加的轮胎均匀性产量(例如，通过均匀性 审查的轮胎的％)。

更确切地说，可以通过在轮胎的一转或多转的多个离散数据点处获得表示多个均匀 性测量值的均匀性波形而分析均匀性参数。均匀性参数可以是例如径向偏心、径向力变 化、横向偏心、横向力变化、静态平衡、切向力变化或其它合适的均匀性参数。可以分 析均匀性测量值以识别所关注的均匀性参数的一个或多个谐波，例如一个或多个轮胎谐 波和/或一个或多个过程谐波。

轮胎谐波具有配合轮胎圆周内的整数次数的周期。典型的轮胎谐波可以归因于胎面 接头宽度、成型鼓的失圆度、压力效应和其它效应。过程谐波具有不配合轮胎圆周内的 整数次数的周期。典型的过程谐波可以例如在半成品(例如，胎面带)的制备过程中由 归因于挤出机控制系统的厚度变化或由可以使较软产品的形状变形的辊导致。

过程谐波可以在各种参数方面来表达或识别，所述参数包含但不限于关于轮胎的尺 寸(例如，轮胎圆周、半径、直径、在轮胎周围的数据点的离散数目或类似者)引入的 速率(例如，频率或周期)。引入的速率还可以表达为谐波数目(例如，1.25、0.8等)。 当考虑总数为p的候选过程效应时，每一过程效应的引入速率可以在其相应谐波数目h_p方面界定。

可以例如通过将均匀性测量值模型化为一个或多个轮胎谐波项与一个或多个过程 谐波项的总和而从均匀性测量值识别例如过程谐波等谐波分量。可以使用统计分析(例 如，回归分析或编程分析)来估计与轮胎谐波项和过程谐波项相关联的系数。可以基于 估计系数确定过程谐波和轮胎谐波的特性。

因为过程谐波的周期并不与轮胎圆周一致，所以过程谐波的峰的方位角位置在轮胎 间移位。举例来说，图1描绘表示跨越五个不同轮胎体现的过程谐波100的实例均匀性 波形。如图所示，过程谐波100的峰位于五个轮胎中的每一个的不同方位角位置处。在 某些情况下，过程谐波的峰在均匀取样模式中可位于等间隔数据点之间。

为了更自然地对例如过程谐波等谐波分量进行取样，本发明的各方面是针对分析已 经使用非均匀取样模式测得的均匀性测量值。非均匀取样模式可指定用于以不规则或非 均匀方式获取均匀性测量值的多个数据点。举例来说，非均匀取样模式可指定取样模式 中的数据点之间的不等间距。如果预期多转，那么非均匀取样模式可指定轮胎的每一转 的数据点的不同模式和/或可指定用于每一转的均匀性测量值的获取的不同目标圆周。这 可以确保针对轮胎的每一转对不同数据点进行取样。以不规则或非均匀方式指定均匀性 测量值的获取可导致数据点更可能在过程谐波的峰的实际位置处发生，从而得到过程谐 波的较准确估计。当存在全部同时有效的多个竞争轮胎谐波时这也提供优点。

本发明的特定实例实施方案可针对识别为了估计特定谐波分量(例如特定过程谐 波)而定制的非均匀取样模式。举例来说，由非均匀取样模式指定的数据点的间距可确 定为最佳估计已知或疑似的过程谐波。可以使用例如匹配模式技术或统计搜索技术(例 如，lasso搜索技术)等各种分析技术来识别用于特定过程谐波的非均匀取样模式。在这 些实例实施方案中，非均匀取样模式可允许当与指定围绕轮胎的等间隔数据点的取样模 式相比时在更少的数据点处获取均匀性测量值。

用于改进轮胎的均匀性的实例方法

图2描绘根据本发明的实例实施例的用于改进轮胎的均匀性的实例方法(200)的 流程图。出于说明和讨论的目的，图2描绘以特定顺序进行的步骤。使用本文中提供的 公开内容，所属领域的一般技术人员将理解，本文中所公开的方法中的任一个的各步骤 可以各种方式省略、调适、扩展和/或重新布置。另外，将参考从使用非均匀取样模式获 取的均匀性测量值识别过程谐波来论述图2。在不脱离本发明的范围的情况下可以使用 本文所揭示的方法识别其它谐波分量，例如轮胎谐波分量。

在(202)处，所述方法包含识别至少一个候选过程谐波。可以指定单个过程谐波 或多个过程谐波作为用于分析的候选过程谐波。可以在各种参数方面来表达或识别所述 至少一个候选过程谐波，所述参数包含但不限于关于轮胎的尺寸引入的频率或周期。举 例来说，候选过程谐波可以表达为谐波数目(例如，0.75、1.25等)。

所述候选过程谐波可以是基于制造过程的某些已知特征识别的已知过程效应，或所 述候选过程谐波可以是未知的。举例来说，如果物理过程源是已知的，那么从造过程的 某些方面和/或条件识别候选过程谐波可以是可能的。

如果候选过程谐波是未知的，那么可以使用多种搜索技术识别候选过程谐波。一个 实例搜索技术可以涉及在候选过程效应的范围上以阶梯式递增指定一系列候选过程谐 波(例如，0.2、0.3、0.4…1.5等)。回归/编程分析可以通过求解与所述范围中的每一递 增候选过程谐波相关联的系数来识别候选过程谐波的范围内的过程谐波。可以确定与非 可忽略系数相关联的过程谐波以有助于轮胎的总体均匀性。

在不偏离本发明的范围的情况下，其它合适的技术可以用于识别候选过程谐波。举 例来说，贝叶斯频谱分析技术可以应用于所测量均匀性波形以确定选定数目的候选过程 谐波的谐波数目。此类实例识别技术公开于第2013/0098148号美国专利申请公开案中， 所述公开案在使其教示符合本发明的程度上以引用的方式并入本文中。

在(204)处，所述方法可包含识别用于获取轮胎的一转或多转的均匀性测量值的 非均匀取样模式。识别非均匀取样模式可包含例如根据本文所揭示的实例技术确定特定 取样模式，或可包含存取例如存储在存储器中的先前确定的非均匀取样模式。非均匀取 样模式可指定以非均匀或不规则方式获取轮胎的一转或多转的均匀性测量值。现将阐述 可以根据本发明的各方面分析的实例非均匀取样模式。

在一个实例实施例中，非均匀取样模式可指定用于获取均匀性测量值的数据点之间 的不等或不规则间距。举例来说，取样模式可指定在处于不等间距的128个数据点处获 取均匀性测量值。在特定实施方案中，非均匀取样模式可指定数据点之间的随机间距。 举例来说，如果将s界定为轮胎圆周/8N数据点的相等间距，那么取样模式可指定轮胎 的每一扇区的数据点1.0s、2.0s、3.5s、3.75s、4.0s、4.25s、8.0…数据点之间的间距可 共同地针对一组轮胎随机化，或者可针对每一个别轮胎随机化。当使用搜索技术搜索候 选过程谐波时数据点的随机间距可为合适的。

图3描绘根据本发明的一个实例实施例的指定数据点之间的不等间距的非均匀取样 模式300的表示。图3绘制随围绕轮胎的方位角位置(θ)而变的数据点。如图所示， 非均匀取样模式300包括多个数据点302。数据点302之间的间距是不等的。

在另一实例实施例中，非均匀取样模式可预期获取轮胎的多转的均匀性测量值。举 例来说，非均匀取样模式可指定用于轮胎的每一转的不同取样模式。此非均匀取样模式 可允许针对轮胎的每一转在不同数据点处获取均匀性测量值，从而增加均匀性参数的取 样的分辨率。

图4描绘根据本发明的一个实例实施例的指定用于轮胎的每一转的不同取样模式的 非均匀取样模式310的表示。图4绘制随围绕轮胎的方位角位置(θ)而变的数据点。 如图所示，非均匀取样模式310可包含用于轮胎的第一转的数据点的第一模式312。所 述非均匀取样模式可包含用于轮胎的第一转的数据点的第二模式314。数据点的第一模 式312不同于数据点的第二模式314。图4中所描绘的模式312和314中的数据点之间 的间距是不等的。然而，在不脱离本发明的范围的情况下，个别模式312和314中的每 一者中的数据点之间的间距可为相等的。

在又另一实例实施例中，非均匀取样模式可指定用于获取轮胎的每一转的数据点的 不同目标圆周。举例来说，非均匀取样模式可指定用于在第一转期间获取均匀性测量值 的第一目标圆周和用于在第二转期间获取均匀性测量值的第二目标圆周。第一目标圆周 可不同于第二目标圆周(例如，第一和第二目标圆周可具有不同的开始点和/或不同的点 对点间距)。目标圆周中的每一者可不等于真实轮胎圆周。此非均匀取样模式也可允许 针对轮胎的每一转在不同数据点处获取均匀性测量值，从而增加均匀性参数的取样的分 辨率。在特定方面，可基于候选过程谐波的周期选择目标圆周以使得对过程谐波更准确 地进行取样。

图5描绘指定用于获取轮胎的每一转的数据点的不同目标圆周的非均匀取样模式 320的表示。非均匀取样模式320指定用于轮胎的四个不同转的四个不同目标圆周322。 在不脱离本发明的范围的情况下可以指定更多或更少的目标圆周。目标圆周322中的每 一者具有小于真实轮胎圆周325的跨度。目标圆周322共同地指定轮胎圆周325的整个 跨度的取样。每一目标圆周322内的数据点的间距可为相等的或可为不规则的。

在又其它实例实施例中，可以具体定制非均匀取样模式以用于估计特定谐波分量， 例如特定候选过程谐波。举例来说，由非均匀取样模式指定的数据点的间距可确定为最 佳估计已知或疑似的过程谐波。在这些实例实施例中，取样模式可需要较少的数据点来 估计特定谐波分量。

作为一实例，可使用匹配技术至少部分地基于已知候选过程谐波识别非均匀取样模 式。所述匹配技术可选择提供过程谐波的量值之间的相等间距而不是沿着轮胎的方位角 的规则间距的数据点。更确切地说，可以从所述多个数据点N识别n个数据点的子集以 提供通过下式提供的余弦值C之间的相等间距：

$C=cos\left(\frac{h_k*i*2\pi }{N}\right)$

其中C是数据点i的余弦值，h_k是与候选过程效应相关联的谐波数目，且N是测试 数据点的数目。举例来说，可以将以0.1的阶梯式递增从-1到1产生余弦值的n＝21个 数据点识别为用于非均匀取样模式的数据点。

图6描绘根据本发明的一个实例实施例的提供过程谐波的量值之间的相等间距的数 据点的识别。图6绘制沿着横坐标的围绕轮胎的方位角以及沿着纵坐标的与过程谐波相 关联的余弦值的量值。图6说明与过程谐波相关联的波形400。如图所示，波形400具 有与轮胎圆周的周期T不一致的周期。非均匀取样模式可识别为与在-1与1之间以等间 隔递增的余弦值相关联的数据点402。图6描绘七个经识别数据点402以便于说明。在 不脱离本发明的范围的情况下可以识别更多或更少的数据点402。

也可使用优化问题识别非均匀取样模式，所述优化问题识别数据点的集合以提供候 选过程谐波或其它谐波分量的最佳估计。图7描绘根据本发明的一个实例实施例的用于 识别针对识别特定过程谐波而优化的非均匀取样模式的实例方法(500)。

在(502)，所述方法可包含识别候选过程谐波。候选过程谐波可被识别为已知或疑 似的过程谐波。可以在各种参数方面来表达或识别所述候选过程谐波，所述参数包含但 不限于关于轮胎的尺寸引入的频率或周期。举例来说，候选过程效应可以表示为谐波数 目(例如，0.75、1.25等)。

在(504)处，所述方法包含获得在一组轮胎的测试数据点处获取的测试均匀性测 量值。获得测试均匀性测量值可包含实际上使用均匀性测量机器执行测试均匀性测量值 或存取例如存储在计算装置的存储器中的均匀性测量值。可以使用测试数据点的相对高 分辨率针对一组轮胎执行测试均匀性测量。举例来说，可以获取测试轮胎组中的每一轮 胎的4096个数据点的测试均匀性测量值。这些测试数据点的子集可被识别为最佳非均 匀取样模式。

在(506)处，所述方法包含识别测试数据点的多个候选子集。测试数据点的每一 候选子集可包含测试数据点的不同组合。举例来说，所述多个测试数据点的每一可能的 子集可被识别为候选子集。

在(508)处，针对每一候选子集确定估计候选过程谐波中的误差。所述误差可基 于估计的方差和/或协方差。更确切地说，可以针对每一候选子集执行统计分析以估计候 选过程谐波。每一候选子集的估计将必定具有一些误差，所述误差可表达为与估计过程 谐波相关联的方差和协方差。

在(510)处，可至少部分地基于误差识别非均匀取样模式。举例来说，例如LASSO 搜索技术等统计分析技术可识别使成本因数最小的候选子集。成本因数可以基于估计过 程谐波中的误差(例如，方差和/或协方差)而确定。数据点的经识别候选子集可被选择 为用于估计过程谐波的非均匀取样模式。

返回参看图2的(206)，所述方法可包含获得根据非均匀取样模式获取的均匀性测 量值。如本文所使用，“获得均匀性测量值”可包含实际上使用均匀性测量机器执行均 匀性测量或存取存储在例如计算装置的存储器中的均匀性测量值。均匀性测量值可具有 任何合适的均匀性参数。举例来说，均匀性测量值可例如对应于例如以下均匀性参数： 径向偏心、横向偏心、质量变化、平衡、径向力变化、横向力变化、切向力变化，和其 它参数。

可根据本文论述的实例非均匀取样模式中的任一者来获取均匀性测量值。可使用多 种测量技术来根据非均匀取样模式获取均匀性测量值。举例来说，在通过均匀性测量机 器获取均匀性测量值期间可以改变轮胎的转速以在围绕轮胎的不规则隔开的数据点处 获得均匀性测量值。

在(208)处，所述方法可包含从均匀性测量值估计一个或多个谐波分量(例如， 轮胎谐波和/或过程谐波)。估计一个或多个谐波分量的一个实例方法可为使用傅里叶分 解将均匀性测量值分解为一个或多个谐波分量。傅里叶分解可用以识别跨越多个谐波的 均匀性参数的峰的量值和方位角位置。傅里叶分解可适合于识别均匀性参数的轮胎谐波 分量。

估计一个或多个谐波分量的另一实例方法可包含将均匀性测量值模型化为随着一 个或多个轮胎谐波项和/或一个或多个过程谐波项而变。以下提供一个实例模型：

w＝Xβ+ε

其中w是在数据点处的特定均匀性测量，X表示具有一个或多个轮胎谐波项和一个 或多个过程谐波项的设计矩阵。可基于候选过程谐波或使用如上文所论述的搜索技术识 别过程谐波项。Β表示针对所述一个或多个轮胎谐波项和一个或多个过程谐波项将估计 的系数的向量。ε表示残余或误差向量。

例如回归或编程技术等统计分析技术可用以估计所述系数。在回归方法下，估计系 数以使数学模型最佳拟合于均匀性测量值中的数据点。在编程方法下，估计系数以使均 匀性测量值与使用模型的估计测量值之间的差或误差最小。

可从估计系数确定谐波分量的属性。举例来说，可从过程谐波项的估计系数确定过 程谐波的量值。作为一实例，可基于与过程谐波项相关联的系数的平方来确定量值。

一旦已经估计所述一个或多个谐波分量，便可修改轮胎的制造以改进轮胎均匀性， 如图2的(210)所示。举例来说，修改轮胎的制造可包含至少部分地基于谐波分量估 计而分拣或分级轮胎。通过使用非均匀取样模式提供谐波分量(具有或不具有过程谐波 分量)的较准确估计可带来增加的轮胎均匀性产量(例如，更多轮胎满足均匀性要求)。

作为另一实例，可将估计过程谐波与阈值进行比较。如果估计过程谐波超过阈值， 那么可采取校正动作。特定过程谐波可以用于确定需要被校正/调整的轮胎制造过程的不 当部分。人们可以施加方法以1)抑制过程谐波效应，2)使用另一过程步骤来调整它， 或3)针对另一轮胎或过程谐波来优化它。举例来说，挤出机周期可与具有胎面厚度变 化中的1.2的谐波数目的估计过程谐波匹配。如果过程谐波的幅度超出给定水平(例如 0.25kg力)，那么可以采取校正动作来处理挤出机周期。此类校正动作可以包含重调挤 出机控制系统算法、改变挤出机速度，和/或特意的拉伸胎面以抵消所述变化。

作为另一个实例，可以跨越制造过程的不同时间间隔确定所估计过程谐波。所估计 过程谐波可以跨越时间区间进行比较以评估过程效应的稳定性，且确定在制造过程中是 否已经发生任何新干扰。举例来说，如果所估计过程谐波幅值跨越不同时间间隔改变， 那么这可以提供对需要维护事件来处理特定过程效应的指示。过程谐波数目的特定改变 可以与生产中的特定操作改变相关。

作为又一实例，可修改轮胎的制造以通过以下方式实现轮胎均匀性改进：更改轮胎 中的已知制造组件的相对角位置以减少所关注的一个或多个轮胎谐波的所测量均匀性 参数的量值。举例来说，在特定过程谐波处的挤出引发周期可以与在相同过程谐波处的 存储引发周期匹配以实现用于每一个别轮胎的更均匀的形状。

用于改进轮胎的均匀性的实例系统

现在参考图8，说明用于实施上述方法的实例系统组件的示意性概述。根据多个相 应的制造过程构造了实例轮胎600。此类轮胎成型过程可以(例如)包含应用各种橡胶 化合物和/或其它合适的材料的层以形成轮胎胎体、提供轮胎带部分以及胎面部分以形成 轮胎峰块、将绿色轮胎定位在硫化机中，以及硫化成品绿色轮胎等。此类相应的过程元 件表示为图8中的602a，602b，……，602n并且组合以形成实例轮胎600。应了解，可 以通过各种过程602a到602n的一次迭代构造一批多个轮胎。

仍参考图8，提供测量机器604以获得轮胎600的均匀性测量值。均匀性测量机器 604可以经配置以测量轮胎600的径向偏心和其它均匀性参数(例如，径向力变化、横 向力变化、切向力变化)。一般来说，此均匀性测量机器604可包含传感器(例如，激 光传感器)以通过相对于轮胎600的接触、非接触或近接触定位而操作，以便在轮胎围 绕中心线旋转时根据非均匀取样模式确定轮胎表面在多个数据点处的相对位置。均匀性 测量机器604还可以包含用于装载轮胎以在轮胎600旋转时获得力测量值的行走轮。根 据本发明的方面，均匀性测量机器604可经配置以改变施加于轮胎600的转速和/或负载 以根据非均匀取样模式获得均匀性测量值。

尽管出于说明的简单和清楚目的，图8中仅展示一个计算机和处理器，但可将由测 量机器604获得的测量值中继，使得其在一个或多个可分别含有一个或多个处理器608 的计算装置606处被接收。处理器608可以经配置以接收来自输入装置614的输入数据 或存储在存储器612中的数据。处理器608随后可以根据所公开的方法分析这类测量结 果，并且通过输出装置616向用户提供可使用的输出(如数据)或者向过程控制器618 提供信号。均匀性分析可以替代地通过一个或多个服务器610或在多个计算以及处理装 置上实施。

可提供各种存储器/媒体元件612a、612b、612c(总称为“612”)作为一个或多个 种类的非暂时性计算机可读媒体的单个或多个部分，包括(但不限于)RAM、ROM、 硬盘驱动器、闪存驱动器、光学媒体、磁性媒体或其它存储器装置。图8的计算/处理装 置可以适合于充当专用机器，所述专用机器通过存取存储在存储器/媒体元件中的一个或 多个中的以计算机可读形式呈现的软件指令来提供所需功能性。当使用软件时，任何适 合的编程、脚本或其它类型的语言或语言的组合可以用于实施本文中包含的教示。

在一个实施方案中，处理器608可以执行存储于存储器元件612a、612b和612c中 的计算机可读指令以使得处理器执行操作。所述操作可包含从根据非均匀取样模式获取 的均匀性测量值估计一个或多个谐波分量。

工业结果

针对一组98个轮胎获得径向力变化的均匀性测量值。在两个连续轮胎转中每轮胎 转针对4096个等间隔数据点获得均匀性测量值。评估均匀性测量值以研究非均匀取样 模式在估计轮胎和过程谐波上的表现。研究四个不同方法，包含：(1)数据点之间的规 则间距；(2)数据点之间的随机间距；(3)使用匹配技术识别的数据点；以及(4)使 用LASSO搜索技术识别的经优化非均匀取样模式。

规则间距方法表示每旋转以128个均匀间隔的数据点对轮胎的取样。随机间距方法 从可用的4096个点随机选择128个点的单个集合且将此应用于每个轮胎。匹配方法识 别形成余弦空间中的规则间距的21个点。LASSO搜索方法识别最佳控制估计中的偏差 和方差的数据点的稀疏集合。

在每一方法的评估中，获得与0.752的谐波数目相关联的第一轮胎谐波和过程谐波 的估计系数的标准差。全部方法都减少存储每一轮胎的均匀性测量值所必要的存储器的 量。

下表1中提供由不同方法产生的方差的概述：

表1

如所展示，使用非均匀取样计划的方法可提供轮胎谐波和过程谐波两者的估计中减 少的方差。此减少的方差由于以下事实可带来较大的均匀性产量：较少轮胎将具有超过 分拣限制的均匀性值(例如，径向力变化的第一谐波)。确切产量将取决于特定生产批 次和分拣限制，但应用于此实例的典型值集合在以下表2中展示产量改进：

表2

修改 N 规则产量 经修改产量 产量增益百分数 随机 128 75.8％ 78.5％ 3.6％ 匹配 21 75.8％ 78.5％ 3.6％ Lasso 8 75.8％ 78.7％ 3.8％

尽管已关于本发明的具体示例性实施例和其方法详细地描述本发明，但是应了解， 在获得对前述内容的理解之后所属领域的技术人员可以容易地产生对此类实施例的改 变、变体及等效物。因此，本发明的范围是作为举例而非作为限制，并且本发明并不排 除包含所属领域的技术人员使用本文所揭示的教示将容易明白的对本发明的此类修改、 变化和/或添加。