轮胎磨损量估计方法和轮胎磨损量估计设备

摘要

本发明的目的是提供使得甚至在雪上路面上也能够精确且稳定地估计轮胎磨损量的方法和设备。为此，该方法包括通过以下步骤来估计轮胎的磨损量：获得轮胎径向加速度波形的微分加速度波形；重复进行用以根据微分加速度波形来计算踏入侧微分峰值和蹬出侧微分峰值的操作；针对所获得的各踏入侧微分峰值和各蹬出侧微分峰值来计算作为踏入侧微分峰值和蹬出侧微分峰值之间的比的微分峰值比；提取踏入侧微分峰值和蹬出侧微分峰值的任一方的微分峰值、或者使用踏入侧微分峰值和蹬出侧微分峰值所获得的计算值，作为磨损估计用微分峰值，其中，踏入侧微分峰值和蹬出侧微分峰值之间的微分峰值比在下限值为0.6～0.8且上限值为1.0～1.2的范围内；以及使用多个所提取出的磨损估计用微分峰值来估计轮胎的磨损量。

说明书

技术领域

本发明涉及使用配置在轮胎胎面的内面侧的加速度传感器的输出信号来估计轮胎磨损量的方法。

背景技术

在传统上提出的用于估计轮胎磨损量的方法中，加速度传感器设置在轮胎的内面部的宽度方向中心，并且根据加速度传感器所检测到的轮胎径向加速度波形来计算作为接地面踏入前的振动水平的大小的踏入前频带值(pre-leading-end band values)。与此同时，计算作为相同的微分加速度波形的接地端处的峰值的微分峰值。并且，根据所计算出的踏入前频带值和微分峰值来估计轮胎磨损量(例如，参见专利文献1)。

现有技术文献

专利文献

专利文献1：日本特开2013-169816

发明内容

发明要解决的问题

然而，专利文献1所公开的方法具有在车辆行驶于雪上路面的情况下轮胎磨损量的估计精度下降的问题。

本发明是有鉴于上述问题而作出的，并且本发明的目的是提供一种使得即使在雪上路面的情况下也能够精确且可靠地估计轮胎磨损量的方法和设备。

用于解决问题的方案

本发明的发明人通过集中研究，发现如下：由于雪上路面(以下称为“雪路”)的凹凸，导致加速度波形可能被扰乱，结果在踏入侧微分峰值和蹬出侧微分峰值之间产生差异。本发明人进一步发现：在估计磨损量时，如果不使用根据这种扰乱的加速度波形所计算出的微分峰值，则可以进一步提高轮胎磨损量的估计精度。

即，本发明提供一种轮胎磨损量估计方法，用于根据使用加速度传感器所检测到的轮胎的径向加速度来估计轮胎胎面的磨损量，所述方法包括以下步骤：(A)使用配置在所述轮胎胎面的内面上的加速度传感器来检测所述轮胎的径向加速度；(B)从所检测到的轮胎的径向加速度中提取包括接地面附近的轮胎的径向加速度波形；(C)通过对所述轮胎的径向加速度波形进行微分来获得微分加速度波形；(D)根据所述微分加速度波形来计算作为在所述微分加速度波形的两个接地端部处出现的峰的大小的踏入侧微分峰值和蹬出侧微分峰值；(E)针对通过多次重复步骤(A)～(D)所获得的各踏入侧微分峰值和各蹬出侧微分峰值，计算作为踏入侧微分峰值和蹬出侧微分峰值之间的比的微分峰值比，并且提取所述微分峰值比在下限值为0.6～0.8且上限值为1.0～1.2的范围内的、踏入侧微分峰值和蹬出侧微分峰值中的任一方的微分峰值或者所述踏入侧微分峰值与所述蹬出侧微分峰值的计算值来作为磨损估计用微分峰值；(F)计算作为步骤(E)中所提取出的多个磨损估计用微分峰值的平均值的微分峰值平均值；以及(G)根据所述微分峰值平均值来估计所述轮胎的磨损量。

此外，本发明还提供一种轮胎磨损量估计设备，用于根据使用加速度传感器所检测到的轮胎的径向加速度来估计轮胎胎面的磨损量，所述设备包括：所述加速度传感器，其配置在所述轮胎胎面的内面上，并且用于检测所述轮胎的径向加速度；加速度波形提取部件，用于从所述加速度传感器的输出信号中提取包括接地面附近的轮胎的径向加速度波形；微分计算部件，用于通过对所述轮胎的径向加速度波形进行微分来获得微分加速度波形；微分峰值计算部件，用于计算作为在所述微分加速度波形的两个接地端部处的峰值的踏入侧微分峰值和蹬出侧微分峰值；微分峰值比计算部件，用于计算作为所述踏入侧微分峰值和所述蹬出侧微分峰值之间的比的微分峰值比；数据提取部件，用于从所计算出的踏入侧微分峰值和蹬出侧微分峰值中提取所述微分峰值比在下限值为0.6～0.8且上限值为1.0～1.2的范围内的、踏入侧微分峰值和蹬出侧微分峰值中的任一方的微分峰值或者所述踏入侧微分峰值与所述蹬出侧微分峰值的计算值来作为磨损估计用微分峰值；微分峰值平均值计算部件，用于计算作为所述磨损估计用微分峰值的平均值的微分峰值平均值；存储部件，用于存储表示预定的微分峰值平均值和轮胎的磨损量之间的关系的映射；以及轮胎磨损量估计部件，用于根据所计算出的微分峰值平均值和所述映射来估计所述轮胎的磨损量。

应当理解，本发明的上述概要不必记载本发明所需的全部特征，并且在本发明中意图包括全部这些特征的子组合。

附图说明

图1是示出根据本发明的第一实施例的轮胎磨损量估计设备的结构的图。

图2是示出加速度传感器的安装示例的图。

图3是示出加速度波形的示例和微分加速度波形的示例的图。

图4是示出在车辆行驶于雪上路面的情况下的加速度波形和微分加速度波形的示例的图。

图5是示出干燥路和雪路上的峰值比的分布的图。

图6是示出根据第一实施例的轮胎磨损量估计方法的流程图。

图7是用于说明微分峰值平均值的计算方法的图。

图8是示出新轮胎和磨损轮胎之间的微分峰值平均值的比较的图。

图9是示出V_ZS-M映射10M的示例的图。

图10是示出根据本发明的第二实施例的轮胎磨损量估计设备的结构的图。

图11是用于说明基准微分峰值估计值的计算方法的图。

图12是示出根据第二实施例的轮胎磨损量估计方法的流程图。

图13是示出使用近似线的轮胎磨损量估计方法的图。

图14是示出根据本发明的第三实施例的轮胎磨损量估计设备的结构的图。

图15是示出第三实施例的轮胎磨损量估计方法的流程图。

具体实施方式

以下，将基于并不意图限制本发明的权利要求的范围的优选实施例来说明本发明。这些实施例中所说明的特征的全部组合并不是本发明所必需的。

第一实施例

图1是示出根据本发明的第一实施例的轮胎磨损量估计设备10的结构的功能框图。在附图中，轮胎磨损量估计设备10包括加速度传感器11、加速度波形提取部件12、频带值计算部件13、微分加速度波形计算部件14、微分峰值计算部件15、微分峰值比计算部件16、数据提取部件17、基准微分峰值计算部件18、轮胎磨损量估计部件19和存储部件MR。

加速度传感器11构成传感器部10A，而从加速度波形提取部件12～轮胎磨损量估计部件19的各部件和存储部件MR21构成存储和计算部10B。

配置在未示出的车体侧的构成存储和计算部10B的各部件例如可以由计算机软件和诸如RAM等的存储装置构成。

如图2所示，加速度传感器11配置在轮胎1的内面部2的由附图中的CL表示的宽度方向中心。并且，加速度传感器11检测作用于轮胎胎面3的中央部4上的轮胎的径向加速度。应当注意，可以如下这样设计用于将输出信号发送至存储和计算部10B的优选结构。例如，如图2所示，可以在内面部2或车轮5上设置发送器11F。并且，加速度传感器11的输出信号分别通过未示出的放大器放大，然后被无线发送至配置在车体侧的存储和计算部10B。还应当注意，还可以是使得存储和计算部10B设置在轮胎1侧并且将轮胎磨损量估计部件19所估计出的磨损量数据发送至车体侧的未示出的车辆控制装置。

加速度波形提取部件12从自加速度传感器11输出的表示作用于轮胎胎面3的中央部4上的径向加速度的大小的信号中提取轮胎的径向加速度波形(以下称为“加速度波形”)，其中该径向加速度波形是中央部4的接地面附近的轮胎的径向加速度波形的时间序列波形。该加速度波形不必是针对轮胎1的一周的加速度波形，而该加速度波形可以是包括接地面附近的波形的长度(例如约一周的60％)的加速度波形。

频带值计算部件13根据加速度波形提取部件12所提取出的加速度波形的踏入前区域中的波形，来计算作为预定的特定频带的振动级的踏入前频带值P，并且将这些踏入前频带值P发送至存储部件MR。

图3的(a)是示出加速度传感器11C所检测到的加速度波形的示例的图。横轴表示时间[sec.]，以及纵轴表示加速度的大小[G]。在加速度波形中，加速度的大小在两个接地端(即，在附图中的左侧圆中的踏入端E_f和在右侧圆中的蹬出端E_k)为0。

可以通过提取加速度波形的附图中的由虚线包围的踏入端E_f之前的预定时域(踏入前区域)中的加速度波形、并且通过求出使所提取出的加速度波形通过带通滤波器(50Hz～1000Hz)所获得的波形的RMS平均，来求出踏入前频带值P。

应当注意，与根据图3的(a)所示的加速度波形零交叉点相比，根据图3的(b)所示的微分加速度波形的峰位置，可以更精确地求出踏入端E_f和蹬出端E_k的位置。

微分加速度波形计算部件14通过对加速度波形提取部件12所提取出的加速度波形进行时间微分来获得微分加速度波形。

微分峰值计算部件15根据微分加速度波形来计算作为在微分加速度波形的接地端出现的峰的大小的微分峰值，并且将这些微分峰值发送至存储部件MR。

图3的(b)示出通过对图3的(a)所示的加速度波形进行微分所获得的微分加速度波形。横轴表示时间[sec.]，以及纵轴表示微分加速度的大小[G/sec.]。如图所示，微分加速度波形分别具有在踏入侧的接地端E_f和蹬出侧的接地端E_k的主要峰。

以下，将踏入侧的接地端E_f的微分加速度的大小称为踏入侧微分峰值V_f，以及将蹬出侧的接地端E_k的微分加速度的大小称为蹬出侧微分峰值V_k。

微分峰值比计算部件16计算作为存储部件MR中所存储的踏入侧微分峰值V_f和蹬出侧微分峰值V_k之间的比的微分峰值比(R＝V_f/V_k)，并且将这些峰值比发送至存储部件MR。

数据提取部件17从微分峰值计算部件15所计算出的且存储在存储部件MR中的踏入侧微分峰值V_f中提取仅微分峰值比R＝V_f/V_k在0.6～1.2范围内的踏入侧微分峰值V_f，并且将这些踏入侧微分峰值V_f作为磨损估计用踏入侧微分峰值V_z而发送至存储部件MR。与此同时，数据提取部件17将频带值计算部件13所计算出的且存储在存储部件MR中的踏入前频带值P中的、根据磨损估计用微分峰值V_z的微分之前的加速度波形所计算出的踏入前频带值P，作为磨损估计用频带值P_z而发送至存储部件MR。

这里，应当理解，如图4的(a)所示，即使在车辆行驶于雪上路面的情况下，踏入侧微分峰值V_f和蹬出侧微分峰值V_k通常也取大致相同的值。然而，如果例如踏实的雪上的凹凸超过特定级别，则如图4的(b)和(c)的上部图所示，加速度波形的扰乱将是显著的，结果，如图4的(b)和(c)的下部图所示，踏入侧微分峰值V_f和蹬出侧微分峰值V_k之间的差异较大。

在加速度波形存在扰乱的情况下，存在如图4的(b)的下部图所示的V_f>V_k的情况以及如图4的(c)的下部图所示的V_f<V_k的情况。

使用根据这些扰乱的加速度波形所求出的微分峰值作为磨损量估计用数据可能导致磨损量估计的精度下降。因此，在本实施例中，采用作为踏入侧微分峰值V_f和蹬出侧微分峰值V_k之间的比的微分峰值比(R＝V_f/V_k)作为数据可信性的量度。

如图5的(a)所示，在车辆行驶于干燥路面的情况下，如附图的右侧所示的磨损轮胎以与如附图的左侧所示的新轮胎同样的方式示出在0.6～1.2的范围内的微分峰值比R＝V_f/V_k。与此相对，在车辆行驶于雪路上的情况下，如图5的(b)所示，附图的左侧的新轮胎和附图的右侧的磨损轮胎这两者示出差分峰值比(R＝V_f/V_k)存在很大不同。

因此，在本示例中，针对磨损估计，仅使用微分峰值比R＝V_f/V_k在0.6～1.2的范围内的数据。

基准微分峰值计算部件18包括：计数部18a，用于针对各踏入前频带值P_z对存储在存储部件MR中的磨损估计用微分峰值V_z进行计数；平均值计算部18b，用于计算作为磨损估计用微分峰值的平均值的微分峰值平均值；以及基准微分峰值计算部18c。

针对各磨损估计用频带值P_z获得磨损估计用微分峰值V_z。然而，在对磨损估计用微分峰值V_z的数量进行计数时，计数部18a将磨损估计用频带值P_z取为具有预定的级别宽度Δ的磨损估计用的离散的频带值P_zi(i＝1～n)，并且将与以磨损估计用的离散的频带值P_zi为中心的区域[P_zi–Δ/2,P_zi+Δ/2]内的磨损估计用频带值P_z相对应的磨损估计用微分峰值V_z计数为与磨损估计用频带值P_zi相对应的磨损估计用微分峰值V_zi。

平均值计算部18b在所计数的微分峰值V_zi的数量达到N时计算作为N个微分峰值V_zij的平均值的微分峰值平均值V_zi-ave。这里，V_zi-ave＝(V_zi1+V_zi2+……+V_zij+……+V_ziN)。

针对各踏入前频带值P_zi来计算微分峰值平均值V_zi-ave。

基准微分峰值计算部18c计算针对基准微分峰值计算部件18所计算出的各踏入前频带值P_zi的微分峰值平均值V_zi-ave的平均值，并且将该平均值作为基准微分峰值V_zs发送至轮胎磨损量估计部件19。

这里，V_zs＝(V_z1-ave+V_z2-ave+……+V_zi-ave+……+V_zn-ave)。

存储部件MR不仅存储踏入前频带值P、踏入侧微分峰值V_f、蹬出侧微分峰值V_k、微分峰值比R、磨损估计用踏入侧微分峰值V_z以及磨损估计用频带值P_z，而且还存储表示预定的基准微分峰值V_zk和轮胎磨损量M之间的关系的V_zs-M映射10M。

轮胎磨损量估计部件19根据基准微分峰值计算部件18所计算出的基准微分峰值V_zs以及存储部件MR中预先存储的V_zs-M映射10M，来估计轮胎1的磨损量。

接着，参考图6的流程图来说明使用轮胎磨损量估计设备10来估计磨损量的方法。

首先，通过加速度传感器11来检测伴随着轮胎胎面3的变形而变形的内面部2的内面的轮胎的径向加速度。然后将如此检测到的轮胎的径向加速度放大，并且从设置在内面部2上的发送器11F发送至配置在车体侧的存储和计算部10B(步骤S10)。

在存储和计算部10B中，从自加速度传感器11连续输出的表示作用于轮胎胎面3上的轮胎的径向加速度的大小的信号中提取加速度波形(步骤S11)，并且根据所提取出的加速度波形的踏入前区域中的波形来计算作为预定的特定频带(例如，50Hz～1000Hz)内的振动级的踏入前频带值P(步骤S12)。

接着，通过对加速度波形进行时间微分来计算微分加速度波形，然后根据微分加速度波形来计算作为接地面的踏入端侧的峰值的踏入侧微分峰值V_f和作为接地面的蹬出端侧的峰值的蹬出侧微分峰值V_k(步骤S13)。

然后，计算作为踏入侧微分峰值V_f和蹬出侧微分峰值V_k之间的比的微分峰值比R＝V_f/V_k(步骤S14)。之后，仅提取微分峰值比R＝V_f/V_k在0.6～1.2的范围内的踏入侧微分峰值作为磨损估计用微分峰值V_z，与此同时，在根据步骤S12所计算出的踏入前频带值P中提取用于计算磨损估计用微分峰值V_z的微分加速度波形的微分之前的加速度波形所计算出的踏入前频带值P作为磨损估计用频带值P_z(步骤S15)。

接着，针对各磨损估计用频带值P_z对磨损估计用微分峰值V_z进行计数(步骤S16)。

图7的(a)示出利用表示磨损估计用频带值P_z的横轴以及磨损估计用微分峰值V_z的纵轴所生成的图。如图所示，进入以磨损估计用频带值P_zi为中心的级别宽度Δ的区域(即区域[P_zi-Δ/2,P_zi+Δ/2])内的磨损估计用微分峰值V_zi的数量根据磨损估计用频带值P_zi而不同。因此，在本示例中，如图7的(b)所示，生成横轴为磨损估计用频带值P_zi且纵轴为进入各区域[P_zi-Δ/2,P_zi+Δ/2]内的磨损估计用微分峰值V_zi的直方图，以构成进入各区域内的磨损估计用微分峰值V_zi的数量。并且，对进入各区域[P_zi-Δ/2,P_zi+Δ/2]内的磨损估计用微分峰值V_zi的数量进行计数(注意，i＝1～m，m是磨损估计用频带值P_zi的分割数)。在步骤S17中，针对各区域[P_zi-Δ/2,P_zi+Δ/2]，判断进入区域[P_zi-Δ/2,P_zi+Δ/2]内的磨损估计用微分峰值V_zi的数量n是否达到N。并且，在存在达到N的任何区域[P_zi-Δ/2,P_zi+Δ/2]的情况下，如图7的(c)所示，计算作为进入区域[P_zi-Δ/2,P_zi+Δ/2]内的N个磨损估计用微分峰值V_zi的平均值的微分峰值平均值V_iz-ave。

另一方面，在不存在要进入区域[P_zi-Δ/2,P_zi+Δ/2]的磨损估计用微分峰值V_z的数量达到N的任何区域的情况下，过程返回至步骤S11，并且继续加速度波形的提取。

即，在本示例中，在获得磨损估计用微分峰值V_zi的平均值时，针对各磨损估计用频带值P_zi对磨损估计用微分峰值V_zi进行计数。并且，重复步骤S11～S16的操作，直到针对各磨损估计用频带值P_zi所计数的磨损估计用微分峰值V_zi的数量全部达到作为预定个数的N为止。这样，针对全部磨损估计用频带值P_zi计算微分峰值平均值V_zi-ave。

应当注意，可以仅在各区域[P_zi-Δ/2,P_zi+Δ/2]中的磨损估计用微分峰值V_zi的数量全部变成N之后进行微分峰值平均值V_zi-ave的计算。

在完成全部区域[P_zi-Δ/2,P_zi+Δ/2]中的微分峰值平均值V_zi-ave的计算之后过程进入步骤S18。并且，计算作为针对各磨损估计用频带值P_zi所获得的微分峰值平均值V_zi-ave的平均值的基准微分峰值V_zs。

图8的(a)是示出没有应用利用微分峰值比R的数据限制的微分峰值平均值V_i-ave的分布的图。图8的(b)是示出作为磨损估计用微分峰值V_zi的平均值的微分峰值平均值V_iz-ave的分布的图。在这两个图中，横轴表示各磨损估计用频带值P_zi，以及纵轴表示微分峰值平均值V_i-ave。图中的◆表示新轮胎的微分峰值平均值V_zi-ave，而▲表示磨损轮胎的微分峰值平均值V_zi-ave。

如图8的(a)和图8的(b)之间的比较，显而易见，微分峰值平均值V_i-ave的分布存在显著变化，而微分峰值平均值V_iz-ave的分布存在较小变化。因此，在使用基准微分峰值V_zs作为轮胎磨损量的计量时，如果使用以下基准微分峰值V_zs，则可以精确地估计出轮胎磨损量，该基准微分峰值V_zs是仅利用微分峰值比R＝V_f/V_k在0.6～1.2的范围内的踏入侧微分峰值V_f所计算出的微分峰值平均值V_zi-ave的平均值。

最后，根据基准微分峰值V_zs和存储部件MR中预先存储的V_zs-M映射10M来估计轮胎1的磨损量(步骤S19)。

图9是示出V_zs-M映射10M的示例的图。如果基准微分峰值计算部件18所计算出的基准微分峰值是V_zsp，则与图的横轴上所圈起来的基准微分峰值V_zsp相对应的轮胎磨损量M_p是轮胎1的磨损量。

应当注意，可以通过获得经过了各种测试的各种测试轮胎的基准微分峰值V_zs来创建V_zs-M映射10M。在这些测试中，当装配有这些测试轮胎的车辆行驶于各种路面状态的路面上时，使这些测试轮胎经过各种测试，其中这些测试轮胎是搭载了加速度传感器的新轮胎以及具有多个不同磨损量M的磨损轮胎。

应当注意，在上述第一实施例中，使用微分峰值比R＝V_f/V_k在0.6～1.2的范围内的踏入侧微分峰值V_f作为磨损估计用微分峰值V_z。然而，可以是如下结构：使用微分峰值比R＝V_f/V_k在0.6～1.2的范围内的蹬出侧微分峰值V_k、或者使用诸如微分峰值比R＝V_f/V_k在0.6～1.2的范围内的踏入侧微分峰值V_f和蹬出侧微分峰值V_k的平均值(绝对值的平均值)等的计算值作为磨损估计用微分峰值V_z。

此外，在上述实施例中，使用微分峰值比R＝V_f/V_k在0.6～1.2的范围内的踏入侧微分峰值V_f作为磨损估计用微分峰值V_z。然而，本发明不限于此。只要微分峰值比在下限值为0.6～0.8且上限值为1.0～1.2的范围内，则本发明就是有效的。

此外，在上述第一实施例中，根据基准微分峰值V_zs和V_zs-M映射10M来估计轮胎磨损量。然而，可以通过将基准微分峰值V_zs与预定阈值相比较来估计轮胎磨损量。

更具体地，可以将基准微分峰值计算部件18所计算出的基准微分峰值V_zs与预定阈值K相比较。并且如果V_zs<K，则可以将磨损量估计为小(例如，磨损量小于5mm)，以及如果V_zs≧K，则可以将磨损量估计为大(例如，磨损量在5mm以上)。

或者，例如，可以设置诸如K₁<K₂等的多个阈值。然后，如果V_zs<K₁，则可以将磨损量判断为小(磨损量小于3mm)，如果K₁≦V_zs<K₂，则可以将磨损量判断为中(磨损量在3mm以上且小于5mm)，以及如果V_zs≧K₂，则可以将磨损量判断为大(例如，磨损量在5mm以上)。

此外，在上述实施例中，采用针对各踏入前频带值P_zi的微分峰值平均值V_zi-ave的平均值作为基准微分峰值V_zs。然而，可以采用与预定的基准磨损估计用频带值P_zn相对应的微分峰值平均值V_zi-ave作为基准微分峰值V_zs。

此外，在上述实施例中，在轮胎1的内面部2的宽度方向中心设置一个加速度传感器11。然而，作为替代，可以设置多个加速度传感器。特别地，在轮胎胎面3在其宽度方向中心具有槽部的轮胎的情况下，优选为在相对于内面部2的宽度方向中心的左右对称的位置处的轮胎胎面3的着陆部的径向内侧设置加速度传感器。并且，可以根据自据右侧的加速度传感器所检测到的加速度波形所估计出的轮胎磨损量和自左侧的加速度传感器所检测到的加速度波形所估计出的轮胎磨损量，来估计轮胎磨损量。

此外，在上述实施例中，通过使踏入前频带区域内的加速度波形通过带通滤波器(50Hz～1000Hz)求出RMS平均值来获得踏入前频带值P_i。然而，可以对踏入前区域内的加速度波形进行快速傅立叶变换(FFT)，以求出50Hz～1000Hz的频带内的频率成分的大小，并且可以采用该频带成分的大小作为踏入前频带值。

第二实施例

在上述第一实施例中，根据作为针对各磨损估计用频带值P_zi所求出的微分峰值平均值V_zi-ave的平均值的基准微分峰值V_zs、以及V_zs-M映射来估计轮胎磨损量。然而，如果获得表示磨损估计用频带值P_zi和微分峰值平均值V_zi-ave之间的关系的近似表达式、或者通过相对于磨损估计用频带值P_zi绘制微分峰值平均值V_zi-ave而求得的近似线，并且使用根据近似表达式或者近似线所确定出的基准微分峰值估计值V_zk来估计轮胎磨损量，则可以进一步提高磨损量的估计精度。

图10是示出根据本发明的第二实施例的轮胎磨损量估计设备20的结构的图。轮胎磨损量估计设备20包括加速度传感器11、加速度波形提取部件12、频带值计算部件13、微分加速度波形计算部件14、微分峰值计算部件15、微分峰值比计算部件16、数据提取部件17、基准微分峰值估计值计算部件21、轮胎磨损量估计部件22以及存储部件MR。

被赋予与第一实施例的轮胎磨损量估计设备10相同的附图标记的从加速度传感器11～数据提取部件17的各部件以及存储部件MR与轮胎磨损量估计设备10的各部件相同。

加速度传感器11以检测方向是轮胎的径方向的方式而配置在轮胎1的内面部2的宽度方向中心。加速度传感器11检测作用于轮胎胎面3的中央部4的内面的、轮胎的径向加速度。

加速度波形提取部件12从自加速度传感器11输出的表示轮胎的径向加速度的大小的信号中提取加速度波形。

微分加速度波形计算部件14通过对加速度波形提取部件12所提取出的加速度波形进行时间微分来获得微分加速度波形。

微分峰值计算部件15根据微分加速度波形来计算作为微分加速度波形的接地端处出现的峰的大小的微分峰值，并且将这些微分峰值发送至存储部件MR。

微分峰值比计算部件16计算作为存储部件MR中所存储的踏入侧微分峰值V_f和蹬出侧微分峰值V_k之间的比的微分峰值比(R＝V_f/V_k)，并将这些微分峰值比发送至存储部件MR。

数据提取部件17从微分峰值计算部件15所计算出的存储在存储部件MR中的踏入侧微分峰值V_f中仅提取微分峰值比R＝V_f/V_k在0.6～1.2的范围内的踏入侧微分峰值V_f，并且将这些踏入侧微分峰值V_f作为磨损估计用踏入侧微分峰值V_z发送至存储部件MR。与此同时，数据提取部件17将根据频带值计算部件13所计算出的且存储在存储部件MR中的踏入前频带值P中的磨损估计用微分峰值V_z的微分之前的加速度波形所计算出的踏入前频带值P作为磨损估计用频带值P_z，而发送至存储部件MR。

基准微分峰值估计值计算部件21包括：计数部21a，用于针对各踏入前频带值P_z对存储在存储部件MR中的磨损估计用微分峰值V_z进行计数；平均值计算部21b，用于计算作为磨损估计用微分峰值的平均值的微分峰值平均值；近似线生成部21c；以及基准微分峰值估计值计算部21d。

计数部21a将磨损估计用频带值P_z取为具有预定级别宽度Δ的磨损估计用的离散的频带值P_zi(i＝1～n)，并且将与以离散的磨损估计用频带值P_zi为中心的区域[P_zi–Δ/2,P_zi+Δ/2]内的磨损估计用频带值P_z相对应的磨损估计用微分峰值V_z计数为与磨损估计用频带值P_zi相对应的磨损估计用微分峰值V_zij。

平均值计算部21b在所计数的微分峰值V_zij的数量达到预定数量N时计算作为N个微分峰值V_zij的平均值的微分峰值平均值V_zi-ave。这里，V_zi-ave＝(V_zi1+V_zi2+……+V_zij+……+V_ziN)。

针对各踏入前频带值P_zi来计算微分峰值平均值V_zi-ave。

近似线生成部21c通过创建以踏入前频带值P_i为横轴以及以微分峰值平均值V_i-ave为纵轴绘制踏入前频带值Pzi和微分峰值平均值V_i-ave的图，来生成表示踏入前频带值Pzi和微分峰值平均值V_i-ave之间的关系的近似线。

为了生成近似线，可以例如使用已知的最小二乘法来获得针对踏入前频带值Pzi和微分峰值平均值V_iz-ave的线性回归线。并且如图11的(a)所示，可以使用该线性回归线作为近似线。

如图11的(b)所示，基准微分峰值估计值计算部21d在上述图形中绘制近似线，与此同时，计算与预定的基准踏入前频带值P_zk相对应的近似线上的微分峰值平均值V_zk，并且将V_zk作为基准微分峰值估计值V_zk输出至轮胎磨损量估计部件22。

存储部件MR不仅存储踏入前频带值P、踏入侧微分峰值V_f、蹬出侧微分峰值V_k、微分峰值比R、磨损估计用踏入侧微分峰值V_z以及磨损估计用频带值P_z，而且还存储表示预定的基准微分峰值V_zk和轮胎磨损量M之间的关系的V-M映射20M。

轮胎磨损量估计部件22根据基准微分峰值计算部件21所计算出的基准微分峰值估计值V_zk以及存储部件MR中预先存储的V_zk-M映射20M，来估计轮胎1的磨损量。

接着，参考图12的流程图来说明使用轮胎磨损量估计设备20来估计磨损量的方法。

应当注意，从步骤S10“检测轮胎的径向加速度”起、直到步骤S17的判断是否完成微分峰值平均值V_zi-ave的计算为止的过程与上述第一实施例的过程相同，因此省略其说明。

即，如果在步骤S17中存在磨损估计用微分峰值V_z的数量尚未达到N的任何区域[P_zi-Δ/2,P_zi+Δ/2](在判断为没有完成微分峰值平均值V_zi-ave的计算的情况下)，过程返回至步骤S11，并且继续加速度波形的提取。

另一方面，在完成了微分峰值平均值V_zi-ave的计算的情况下，过程进入步骤S21，并且如图13的(a)所示，生成表示踏入前频带值P_zi和微分峰值平均值V_zi-ave之间的关系的近似线。

接着，求出与预定的基准踏入前频带值P_zk相对应的近似线上的微分峰值平均值，并且使用该微分峰值平均值作为基准微分峰值估计值V_zk(步骤S22)。

最后，如图13的(b)所示，根据基准微分峰值估计值V_zk和存储部件MR中所存储的V_zk-M映射20M来估计轮胎1的磨损量(步骤S23)。

应当注意，与V_zs-M映射18M同样地，可以通过使车辆行驶于各种路面状态的道路上而获得各种测试轮胎的基准微分峰值V_zs来创建V_zk-M映射20M，其中该车辆安装有搭载了加速度传感器的新轮胎和具有多个不同磨损量的磨损轮胎。

在上述第一实施例和第二实施例中，重复提取磨损估计用微分峰值V_zi的操作，直到针对各磨损估计用频带值P_zi的磨损估计用微分峰值V_zi的数量全部达到N为止。然而，可以是如下结构：在所提取出的轮胎的径向加速度波形的计数达到了N₀的时间点(在踏入侧微分峰值V_f和蹬出侧微分峰值V_k的数据数达到N₀的时间点)停止数据的收集。并且，仅提取微分峰值比R＝V_f/V_k在0.6～1.2的范围内的踏入侧微分峰值V_f，并使用这些踏入侧微分峰值V_f作为磨损估计用踏入侧微分峰值V_z。

在这种情况下，针对各磨损估计用频带值Pzi的磨损估计用微分峰值V_zi的数量不固定。然而，充分大于N的N₀的设置将防止磨损量估计的任何精度下降。

第三实施例

在上述第一实施例中，使用磨损估计用频带值P_z和磨损估计用微分峰值V_z来估计轮胎磨损量。然而，如果使用如图14的结构的轮胎磨损量估计设备30，则可以仅使用磨损估计用微分峰值V_z来估计轮胎磨损量。

轮胎磨损量估计设备30包括加速度传感器11、加速度波形提取部件12、微分加速度波形计算部件14、微分峰值计算部件15、微分峰值比计算部件16、数据提取部件31、微分峰值平均值计算部件32、轮胎磨损量估计部件33以及存储部件MR。

被赋予与第一实施例的轮胎磨损量估计设备10相同的附图标记的从加速度传感器11～微分峰值比计算部件16的各部件以及存储部件MR与轮胎磨损量估计设备10的各部件相同。

加速度传感器11以检测方向是轮胎的径向方向的方式而配置在轮胎1的内面部2的宽度方向中心。加速度传感器11检测作用于轮胎胎面3的中央部4的内面的、轮胎的径向加速度。

加速度波形提取部件12从自加速度传感器11输出的表示轮胎的径向加速度的大小的信号中提取加速度波形。

微分加速度波形计算部件14通过对加速度波形提取部件12所提取出的加速度波形进行时间微分来获得微分加速度波形。

微分峰值计算部件15根据微分加速度波形来计算作为微分加速度波形的接地端处出现的峰的大小的微分峰值，并且将这些微分峰值发送至存储部件MR。

微分峰值比计算部件16计算作为存储部件MR中所存储的踏入侧微分峰值V_f和蹬出侧微分峰值V_k之间的比的微分峰值比(R＝V_f/V_k)，并将这些微分峰值比发送至存储部件MR。

数据提取部件31从微分峰值计算部件15所计算出的踏入侧微分峰值V_f中仅提取微分峰值比R＝V_f/V_k在0.6～1.2的范围内的踏入侧微分峰值V_f，并且将这些微分峰值V_f作为磨损估计用踏入侧微分峰值V_z发送至存储部件MR。

应当注意，还可使用微分峰值比R在0.6～1.2的范围内的蹬出侧微分峰值V_k、或者使用诸如微分峰值比R在0.6～1.2的范围内的踏入侧微分峰值V_f和蹬出侧微分峰值V_k的平均值等的计算值作为磨损估计用微分峰值V_z。

微分峰值平均值计算部件32包括：计数部32a，用于对存储部件MR所存储的磨损估计用微分峰值V_z进行计数；以及平均值计算部32b，用于计算磨损估计用微分峰值V_z的平均值V_k。

计数部32a对磨损估计用微分峰值V_z的数量进行计数。

平均值计算部32b在所计数的微分峰值V_zj的数量达到预定的n时计算作为n个微分峰值V_zj的平均值的微分峰值平均值V_k，并将该微分峰值平均值V_k发送至轮胎磨损量估计部件33。

这里，V_k＝(V_z1+V_z2+……+V_zj+……+V_zn)。

存储部件MR不仅存储踏入前频带值P、踏入侧微分峰值V_f、蹬出侧微分峰值V_k、微分峰值比R以及磨损估计用踏入侧微分峰值V_z，而且还存储表示预定的微分峰值平均值V_k和轮胎磨损量M之间的关系的V_k-M映射30M。

轮胎磨损量估计部件33根据微分峰值平均值计算部件32所计算出的微分峰值平均值V_k以及存储部件MR中预先存储的V_k-M映射30M，来估计轮胎1的磨损量。

应当注意，与第一实施例的轮胎磨损量估计设备10和第二实施例的轮胎磨损量估计设备20相比，轮胎磨损量估计设备30可能具有更低的轮胎磨损量估计精度。然而，轮胎磨损量估计设备30具有更简单的设备结构以及更少量的要处理的数据的优点。

接着，参考图15的流程图来说明使用轮胎磨损量估计设备30来估计磨损量的方法。

首先，通过加速度传感器11来检测轮胎的径向加速度(步骤S30)。

然后，从表示轮胎的径向加速度的大小的信号中提取加速度波形(步骤S31)。

接着，通过对加速度波形进行时间微分来计算微分加速度波形(步骤S32)，然后根据微分加速度波形来计算作为接地面的踏入端侧的峰值的踏入侧微分峰值V_f和作为接地面的蹬出端侧的峰值的蹬出侧微分峰值V_k(步骤S33)。

然后，计算作为踏入侧微分峰值V_f和蹬出侧微分峰值V_k之间的比的微分峰值比R＝V_f/V_k(步骤S34)。之后，仅提取微分峰值比R＝V_f/V_k在0.6～1.2的范围内的踏入侧微分峰值作为磨损估计用微分峰值V_z(步骤S35)。

接着，对磨损估计用微分峰值V_z进行计数，并且判断磨损估计用微分峰值V_z的数量是否达到n(步骤S36)。

如果数量达到n，则计算n个磨损估计用微分峰值V_zi的平均值，并且采用该平均值作为基准微分峰值V_k(步骤S37)。

另一方面，在微分峰值的数量尚未达到预定数量n的情况下，过程返回至步骤S31，并且继续速度波形的提取。

最后，根据基准微分峰值V_k和存储部件MR中预先存储的V_k-M映射来估计轮胎胎面的磨损量(步骤S38)。

应当注意，与第一实施例相同，可以是如下结构：设置微分峰值平均值V_k以及预定阈值K、或者多个阈值K₁和K₂(K₁<K₂)，并且通过将阈值K或者阈值K₁和K₂与所计算出的微分峰值平均值V_k相比较来估计轮胎1的胎面磨损量。

目前为止，已经参考优选实施例说明了本发明。然而，对于本领域技术人员显而易见的是，本发明的技术范围不限于所述实施例的范围，并且可以在不背离本发明的范围和精神的情况下对本发明进行各种修改和改变。因此，本发明意图包括落入所附权利要求的范围内的全部这类修改和改变。

(1)本发明提供一种轮胎磨损量估计方法，用于根据使用加速度传感器所检测到的轮胎的径向加速度来估计轮胎胎面的磨损量，所述方法包括以下步骤：(A)使用配置在所述轮胎胎面的内面上的加速度传感器来检测所述轮胎的径向加速度；(B)从所检测到的径向加速度中提取包括接地面附近的轮胎的径向加速度波形；(C)通过对所述轮胎的径向加速度波形进行微分来获得微分加速度波形；(D)根据所述微分加速度波形来计算作为在所述微分加速度波形的两个接地端部处出现的峰的大小的踏入侧微分峰值和蹬出侧微分峰值；(E)针对通过多次重复步骤(A)～(D)所获得的各踏入侧微分峰值和各蹬出侧微分峰值，计算作为踏入侧微分峰值和蹬出侧微分峰值之间的比的微分峰值比，并且提取所述微分峰值比在下限值为0.6～0.8且上限值为1.0～1.2的范围内的、踏入侧微分峰值和蹬出侧微分峰值中的任一方的微分峰值或者所述踏入侧微分峰值和所述蹬出侧微分峰值的计算值来作为磨损估计用微分峰值；(F)计算作为步骤(E)中所提取出的多个磨损估计用微分峰值的平均值的微分峰值平均值；以及(G)根据所述微分峰值平均值来估计所述轮胎的磨损量。

这样，仅使用具有的作为踏入侧微分峰值和蹬出侧微分峰值之间的比的微分峰值比在0.6～1.2的范围内的数据来估计轮胎磨损量。结果，甚至在雪上路面上也可以高精度地估计出轮胎磨损量。

(2)此外，在步骤(G)中，根据所述微分峰值平均值以及表示预定的微分峰值平均值与轮胎的磨损量之间的关系的映射来估计所述轮胎的磨损量。因而，可以进一步提高轮胎磨损量的估计精度。

(3)此外，可以通过将所述微分峰值平均值与预定的阈值相比较来估计所述轮胎的磨损量。这样，可以进一步提高轮胎磨损量的估计精度。

(4)此外，本发明提供一种轮胎磨损量估计方法，用于根据使用加速度传感器所检测到的轮胎的径向加速度来估计轮胎胎面的磨损量，所述方法包括以下步骤：(a)使用配置在所述轮胎胎面的内面上的加速度传感器来检测所述轮胎的径向加速度；(b)从所检测到的径向加速度中提取包括接地面附近的轮胎的径向加速度波形；(c)根据所述轮胎的径向加速度波形的踏入前区域的波形，来计算作为预定的特定频带的振动级的踏入前频带值；(d)通过对所述轮胎的径向加速度波形进行微分来获得微分加速度波形；(e)根据所述微分加速度波形来计算作为在所述微分加速度波形的两个接地端部处出现的峰的大小的踏入侧微分峰值和蹬出侧微分峰值；(f)针对通过多次重复步骤(a)～(e)所获得的各踏入侧微分峰值和各蹬出侧微分峰值，计算作为踏入侧微分峰值和蹬出侧微分峰值之间的比的微分峰值比(R＝V_f/V_k)，并且提取所述微分峰值比R在下限值为0.6～0.8且上限值为1.0～1.2的范围内的、踏入侧微分峰值和蹬出侧微分峰值中的任一方的微分峰值或者所述踏入侧微分峰值和所述蹬出侧微分峰值的计算值来作为磨损估计用微分峰值V_z；以及(g)根据步骤(f)中所提取出的多个磨损估计用微分峰值V_z来估计所述轮胎的磨损量。并且，在步骤(f)中，针对各磨损估计用频带值来提取所述磨损估计用微分峰值，以及在步骤(g)中，针对各所述磨损估计用微分峰值来计算作为针对各所述磨损估计用频带值P_z所获得的所述磨损估计用微分峰值V_z的平均值的微分峰值平均值，然后使用所计算出的微分峰值平均值的平均值作为基准微分峰值V_zs、或者计算与预定的基准踏入前频带值相对应的微分峰值平均值作为基准微分峰值V_zs，并且根据所述基准微分峰值V_zs来估计所述轮胎的磨损量。

这样，针对各频带级获得磨损估计用微分峰值的平均值，与此同时，使用微分峰值平均值的平均值或者与预定的基准踏入前频带值相对应的微分峰值平均值作为基准微分峰值。并且，根据所计算出的基准微分峰值来估计轮胎磨损量。结果，甚至在雪上路面上也可以高精度地估计出轮胎磨损量。

(5)此外，在步骤(g)中，根据所述基准微分峰值以及表示预定的基准微分峰值与轮胎的磨损量之间的关系的映射来估计所述轮胎的磨损量。因而，可以进一步提高轮胎磨损量的估计精度。

(6)此外，可以通过将所述基准微分峰值与预定的阈值相比较来估计所述轮胎的磨损量。因而，可以进一步提高轮胎磨损量的估计精度。

注意，在针对各磨损估计用频带值P_z来对磨损估计用微分峰值进行计数时，不必说，当在进行一般实践时，将磨损估计用频带值P_z取为具有预定级别宽度Δ的离散的磨损估计用频带值P_zi，并且将与以离散的磨损估计用频带值P_zi为中心的区域[P_zi–Δ/2,P_zi+Δ/2]内的P_z相对应的磨损估计用微分峰值V_z计数为与磨损估计用频带值P_zi相对应的微分峰值V_zi。

(7)此外，本发明提供一种轮胎磨损量估计方法，用于根据使用加速度传感器所检测到的轮胎的径向加速度来估计轮胎胎面的磨损量，所述方法包括以下步骤：(a)使用配置在所述轮胎胎面的内面上的加速度传感器来检测所述轮胎的所述径向加速度；(b)从所检测到的径向加速度中提取包括接地面附近的轮胎的径向加速度波形；(c)根据所述轮胎的径向加速度波形的踏入前区域的波形，来计算作为预定的特定频带的振动级的踏入前频带值；(d)通过对所述轮胎的径向加速度波形进行微分来获得微分加速度波形；(e)根据所述微分加速度波形来计算作为在所述微分加速度波形的两个接地端部处出现的峰的大小的踏入侧微分峰值和蹬出侧微分峰值；(f)针对通过多次重复步骤(a)～(e)所获得的各踏入侧微分峰值和各蹬出侧微分峰值，计算作为踏入侧微分峰值和蹬出侧微分峰值之间的比的微分峰值比，并且提取所述微分峰值比在下限值为0.6～0.8且上限值为1.0～1.2的范围内的、踏入侧微分峰值和蹬出侧微分峰值中的任一方的微分峰值或者所述踏入侧微分峰值和所述蹬出侧微分峰值的计算值来作为磨损估计用微分峰值；以及(h)根据步骤(f)中所提取出的多个磨损估计用频带值和磨损估计用微分峰值来获得表示磨损估计用频带值和磨损估计用微分峰值之间的关系的近似表达式，或者获得通过相对于所述磨损估计用频带值绘制所述磨损估计用微分峰值而求得的近似线；(i)根据所述近似表达式或者所述近似线，来计算作为与预定的基准踏入前频带值相对应的磨损估计用微分峰值的基准微分峰值估计值；以及(j)根据所计算出的基准微分峰值估计值来估计所述轮胎的磨损量。并且在步骤(f)中，针对各磨损估计用频带值来提取所述磨损估计用微分峰值。

这样，作为上述(4)的基准微分峰值的替代，使用利用近似表达式或近似线所计算出的基准微分峰值估计值来估计轮胎磨损量。结果，甚至在雪上路面上也可以确保提高轮胎磨损量的估计精度。

(8)此外，在步骤(j)中，根据所述基准微分峰值估计值以及表示预定的基准微分峰值和轮胎的磨损量之间的关系的映射来估计所述轮胎的磨损量。因而，可以进一步提高轮胎磨损量的估计精度。

(9)此外，可以通过将所述基准微分峰值估计值与预定的阈值相比较来估计所述轮胎的磨损量。因而，可以进一步提高轮胎磨损量的估计精度。

(10)此外，本发明提供一种轮胎磨损量估计设备，用于根据使用加速度传感器所检测到的轮胎的径向加速度来估计轮胎胎面的磨损量，所述设备包括：所述加速度传感器，其配置在所述轮胎胎面的内面上，并且用于检测所述轮胎的径向加速度；加速度波形提取部件，用于从所述加速度传感器的输出信号中提取包括接地面附近的轮胎的径向加速度波形；微分计算部件，用于通过对所述轮胎的径向加速度波形进行微分来获得微分加速度波形；微分峰值计算部件，用于计算作为在所述微分加速度波形的两个接地端部处的峰值的踏入侧微分峰值和蹬出侧微分峰值；微分峰值比计算部件，用于计算作为所述踏入侧微分峰值和所述蹬出侧微分峰值之间的比的微分峰值比；数据提取部件，用于从所计算出的踏入侧微分峰值和蹬出侧微分峰值中提取所述微分峰值比在下限值为0.6～0.8且上限值为1.0～1.2的范围内的、踏入侧微分峰值和蹬出侧微分峰值中的任一方的微分峰值或者所述踏入侧微分峰值和所述蹬出侧微分峰值的计算值来作为磨损估计用微分峰值；微分峰值平均值计算部件，用于计算作为所述磨损估计用微分峰值的平均值的微分峰值平均值；存储部件，用于存储表示预定的微分峰值平均值和轮胎的磨损量之间的关系的映射；以及轮胎磨损量估计部件，用于根据所计算出的微分峰值平均值和所述映射来估计所述轮胎的磨损量。

通过采用上述结构，可以实现甚至在雪上路面上估计精度也高的轮胎磨损量估计设备。

(11)此外，本发明提供一种轮胎磨损量估计设备，用于根据使用加速度传感器所检测到的轮胎的径向加速度来估计轮胎胎面的磨损量，所述设备包括：所述加速度传感器，其配置在所述轮胎胎面的内面上，并且用于检测所述轮胎的径向加速度；加速度波形提取部件，用于从所述加速度传感器的输出信号中提取包括接地面附近的轮胎的径向加速度波形；频带值计算部件，用于根据所述轮胎的径向加速度波形的踏入前区域的波形，来计算作为预定的特定频带的振动级的踏入前频带值；微分计算部件，用于通过对所述轮胎的径向加速度波形进行微分来获得微分加速度波形；微分峰值计算部件，用于计算作为在所述微分加速度波形的两个接地端部处的峰值的踏入侧微分峰值和蹬出侧微分峰值；微分峰值比计算部件，用于计算作为所述踏入侧微分峰值和所述蹬出侧微分峰值之间的比的微分峰值比；数据提取部件，用于从所计算出的踏入侧微分峰值和蹬出侧微分峰值中提取所述微分峰值比在下限值为0.6～0.8且上限值为1.0～1.2的范围内的、踏入侧微分峰值和蹬出侧微分峰值中的任一方的微分峰值或者所述踏入侧微分峰值和所述蹬出侧微分峰值的计算值来作为磨损估计用微分峰值，与此同时，从所计算出的踏入侧频带值中提取作为与所述磨损估计用微分峰值一起计算出的踏入前频带值的磨损估计用频带值；微分峰值平均值计算部件，用于针对各磨损估计用频带值来计算作为所提取出的磨损估计用微分峰值的平均值的微分峰值平均值；基准微分峰值计算部件，用于根据所计算出的微分峰值平均值来计算基准微分峰值；存储部件，用于存储表示预定的基准微分峰值和轮胎的磨损量之间的关系的映射；以及轮胎磨损量估计部件，用于根据所计算出的基准微分峰值平均值和所述映射来估计所述轮胎的磨损量。并且，所采用的基准微分峰值是所述微分峰值平均值的平均值或者与预定的基准踏入前频带值相对应的微分峰值平均值。

这样，通过向如上述(10)所述的轮胎磨损量估计设备添加频带值计算部件来计算踏入前频带值。与此同时，针对各踏入前频带值提取磨损估计用微分峰值，针对各踏入前频带值获得磨损估计用微分峰值的平均值，并且在估计轮胎磨损量时使用针对各踏入前频带值的微分峰值的平均值。因而，可以进一步提供轮胎磨损量的估计精度。

(12)此外，本发明提供一种轮胎磨损量估计设备，用于根据使用加速度传感器所检测到的轮胎的径向加速度来估计轮胎胎面的磨损量，所述设备包括：所述加速度传感器，其配置在所述轮胎胎面的内面上，并且用于检测所述轮胎的径向加速度；加速度波形提取部件，用于从所述加速度传感器的输出信号中提取包括接地面附近的轮胎的径向加速度波形；频带值计算部件，用于根据所述轮胎的径向加速度波形的踏入前区域的波形，来计算作为预定的特定频带的振动级的踏入前频带值；微分计算部件，用于通过对所述轮胎的径向加速度波形进行微分来获得微分加速度波形；微分峰值计算部件，用于计算作为在所述微分加速度波形的两个接地端部处的峰值的踏入侧微分峰值和蹬出侧微分峰值；微分峰值比计算部件，用于计算作为所述踏入侧微分峰值和所述蹬出侧微分峰值之间的比的微分峰值比；数据提取部件，用于从所计算出的踏入侧微分峰值和蹬出侧微分峰值中提取所述微分峰值比在下限值为0.6～0.8且上限值为1.0～1.2的范围内的、踏入侧微分峰值和蹬出侧微分峰值中的任一方的微分峰值或者所述踏入侧微分峰值和所述蹬出侧微分峰值的计算值来作为磨损估计用微分峰值，与此同时，从所计算出的踏入侧频带值中提取作为与所述磨损估计用微分峰值一起计算出的踏入前频带值的磨损估计用频带值；微分峰值平均值计算部件，用于针对各磨损估计用频带值来计算作为所提取出的磨损估计用微分峰值的平均值的微分峰值平均值；基准微分峰值估计值计算部件，用于根据所述磨损估计用频带值和所述微分峰值平均值来获得表示所述磨损估计用频带值和所述微分峰值平均值之间的关系的近似表达式、或者获得通过相对于所述磨损估计用频带值绘制所述微分峰值平均值而求得的近似线，并且根据所述近似表达式或者所述近似线，来计算作为与预定的基准踏入前频带值相对应的微分峰值平均值的基准微分峰值估计值；存储部件，用于存储表示预定的基准微分峰值估计值和轮胎的磨损量之间的关系的映射；以及轮胎磨损量估计部件，用于根据所计算出的基准微分峰值估计值和所述映射来估计所述轮胎的磨损量。

这样，作为如上述(11)所述的基准微分峰值计算部件的替代而设置基准微分峰值估计值计算部件。并且，计算基准微分峰值估计值，并且在估计轮胎磨损量时使用所计算出的基准微分峰值估计值。结果，甚至在雪上路面上也可以确保提高轮胎磨损量的估计精度。

附图标记说明

1轮胎

2内面部

3轮胎胎面

4中央区域

5车轮

10 轮胎磨损量估计设备

10A传感器部

10B存储和计算部

11 加速度传感器

11F发送器

12 加速度波形提取部件

13 频带值计算部件

14 微分加速度波形计算部件

15 微分峰值计算部件

16 微分峰值比计算部件

17 数据提取部件

18 基准微分峰值计算部件

18a计数部

18b平均值计算部

18c基准微分峰值计算部

19 轮胎磨损量估计部件

MR 存储部件

10MVzs-M映射