(57)【要約】【課題】複雑な演算を用いずにそれぞれのタイヤの摩耗量を推定することができるタイヤ特性検出装置を提供すること。【解決手段】車両１の各タイヤＴＲには車輪速度センサ２が配設されている。この車輪速度センサ２の車輪速度信号からタイヤの振動に起因する車輪速度の振動成分を抽出してタイヤの周波数のＱファクターを推定する。所定期間におけるＱファクターの統計値によりタイヤの摩擦係数が判定されて、タイヤの摩耗状態を判定する。【選択図】        図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
車輪速度を検出する車輪速度センサと、
前記車輪速度に基づきタイヤの共振周波数を検出する共振周波数検出手段と、
前記タイヤの共振を検出し、その統計値をタイヤ特徴量とするタイヤ特徴量検出手段と、
前記タイヤ特徴量を記憶する記憶手段と、
前記記憶手段に記憶されたタイヤ特徴量の初期値と現在のタイヤ特徴量とを比較する比較手段とを備え、
前記比較手段による比較結果に基づいてタイヤ摩耗量を推定することを特徴とするタイヤ特性検出装置。
【請求項２】
車輪速度を検出する車輪速度センサと、
前記車輪速度に基づきタイヤの共振周波数を検出する共振周波数検出手段と、
前記タイヤの共振周波数から該タイヤに固有の共振の鋭さを表すＱファクターを演算し、その統計値をタイヤ特徴量とするタイヤ特徴量検出手段と、
前記タイヤ特徴量を記憶する記憶手段と、
前記記憶手段に記憶されたタイヤ特徴量の初期値と現在のタイヤ特徴量とを比較する比較手段とを備え、
前記比較手段による比較結果に基づいてタイヤ摩耗量を推定することを特徴とするタイヤ特性検出装置。
【請求項３】
前記統計値は頻度、標準偏差、分散及び平均値のうちの少なくとも１つであることを特徴とする請求項１又は２に記載のタイヤ特性検出装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、タイヤ特性検出装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来、タイヤの異常摩耗を検知する手段としては、それぞれのタイヤの回転数差とタイヤの共振周波数との関係を用いて行うものが知られている（例えば、特許文献１参照）。詳述すると、車両はタイヤに異常摩耗が生じていない時のタイヤの共振周波数とそれぞれのタイヤの回転数差との相関関係をＥＣＵに予めマップで記憶している。ＥＣＵは予め記憶されたこのマップに基づいて実際に検出されたそれぞれのタイヤの回転数差とタイヤの共振周波数との関係を比較し、その偏差の多少によりタイヤの異常摩耗を判定している。
【０００３】
また、その他にタイヤの異常摩耗を検出する手段として、車両に車輪速度センサと車体加速度センサを備えたものが知られている（例えば、特許文献２参照）。このような車両においてはＥＣＵが車輪速度センサと車体加速度センサから検出された検出値を元にタイヤのμ勾配を演算し、このμ勾配の変化量からタイヤ摩耗量を求めている。
【０００４】
【特許文献１】
特開平５−３３２７６２号公報（第３頁）
【特許文献２】
特開２００２−１０４１５８号公報（第５頁）
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
ところが、特許文献１のタイヤ異常摩耗検知装置では、４つのタイヤがそれぞれ同程度の摩耗量であった場合、それぞれのタイヤの摩耗量による回転数差が発生しないためタイヤの異常摩耗を検出することができないという問題点があった。また、特許文献２のタイヤ摩耗判定装置では、車両に車体加速度センサを搭載しなければならなかった。また、該車体加速度センサ及び車輪速度センサから検出された検出値を元に複雑な演算が必要なため、車両が備えるマイクロコンピュータの演算負荷が大きくなるという問題点があった。
【０００６】
本発明は、上記問題点を解決するためになされたものであって、その目的は、複雑な演算を用いずにそれぞれのタイヤの摩耗量を推定することができるタイヤ特性検出装置を提供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
請求項１に記載の発明は、車輪速度を検出する車輪速度センサと、前記車輪速度に基づきタイヤの共振周波数を検出する共振周波数検出手段と、前記タイヤの共振を検出し、その統計値をタイヤ特徴量とするタイヤ特徴量検出手段と、前記タイヤ特徴量を記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶されたタイヤ特徴量の初期値と現在のタイヤ特徴量とを比較する比較手段とを備え、前記比較手段による比較結果に基づいてタイヤ摩耗量を推定した。
【０００８】
請求項２に記載の発明は、車輪速度を検出する車輪速度センサと、前記車輪速度に基づきタイヤの共振周波数を検出する共振周波数検出手段と、前記タイヤの共振周波数から該タイヤに固有の共振の鋭さを表すＱファクターを演算し、その統計値をタイヤ特徴量とするタイヤ特徴量検出手段と、前記タイヤ特徴量を記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶されたタイヤ特徴量の初期値と現在のタイヤ特徴量とを比較する比較手段とを備え、前記比較手段による比較結果に基づいてタイヤ摩耗量を推定した。
【０００９】
請求項３に記載の発明は、請求項１又は２に記載の発明において、前記統計値は頻度、標準偏差、分散及び平均値のうちの少なくとも１つとした。
（作用）
請求項１及び２に記載の発明によれば、マイクロコンピュータの演算負荷やコストを増大することなく、タイヤの共振又はＱファクターの統計値に基づいてタイヤの摩擦係数が大きいか小さいかが極めて容易に判定されてタイヤの摩耗量が推定される。
【００１０】
請求項３に記載の発明によれば、タイヤの共振若しくはＱファクターの統計値は頻度、標準偏差、分散及び平均値の少なくとも１つにより極めて簡易に算出される。
【００１１】
【発明の実施の形態】
以下、本発明を具体化した一実施形態を図１〜図９に従って説明する。
図１において、車両１の各タイヤＴＲには、その回転速度を検出する車輪速度センサ（代表して２で表す）が配設されている。この車輪速度センサ２としては、例えば各車輪の回転に伴って回転する歯付ロータと、このロータの歯部に対向して設けられたピックアップから成る周知の電磁誘導式のセンサで、各車輪の回転速度に対応したデジタル信号を出力するように構成されたものが用いられるが、他の方式のものでもよい。各車輪速度センサ２は電子制御ユニット３に接続されており、車輪速度センサ２の出力信号が電子制御ユニット３の共振周波数検出手段、タイヤ特徴量検出手段、記憶手段及び比較手段としてのマイクロコンピュータ２０に供給されている。
【００１２】
マイクロコンピュータ２０は一般的な構成で、入力ポート２１、ＣＰＵ２２、ＲＯＭ２３、ＲＡＭ２４、及び出力ポート２５等がコモンバスを介して相互に接続されている。マイクロコンピュータ２０は車輪速度センサ２の出力信号が入力ポート２１から入力され、ＣＰＵ２２にて処理されて、出力ポート２５から表示器４に出力されるように構成されている。また、マイクロコンピュータ２０に対しウェーブレット関数（例えばガボール関数）１１が設定されている。マイクロコンピュータ２０においては、ＲＯＭ２３は図２及び図３に示したフローチャートに対応したプログラムを記憶し、ＣＰＵ２２は図示しないイグニッションスイッチが閉成されている間当該プログラムを実行し、ＲＡＭ２４は当該プログラムの実行に必要な変数データを一時的に記憶する。
【００１３】
ここで、この出願の発明の前提となるウェーブレット変換及びこの出願で使用する用語について定義を明らかにする。先ず、ウェーブレット変換の基底となる関数を基本ウェーブレット関数ｈ（ｔ）といい、二乗可積分関数でそのノルムは正規化されているとし、少なくとも時間領域で局在する。この基本ウェーブレット関数ｈ（ｔ）は、アドミシブル条件と呼ばれる下記数１式が成立するものとして表すことができる。この数１式は信号の直流分（平均値）が零であることを表している。
【００１４】
【数１】
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そして、下記の数２式に示すように基本ウェーブレット関数をａ倍のスケール変換した後、原点をｂだけシフトすることによってウェーブレット関数が設定される。
【００１５】
【数２】
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そして、解析対象の関数をｆ（ｔ）としたときのウェーブレット関数は下記の数３式に示すように定義される。この式で、Ｆ（ａ，ｂ）はウェーブレット係数、＜＞は内積、＊は復素共役を表す。
【００１６】
【数３】
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尚、解析に用いるウェーブレット関数はアナライジングウェーブレット（基本ウェーブレット関数）と呼ばれ、ガボール関数等種々の関数が用いられている。例えば、下記数４式に示すガボール関数の一種であるＭｏｒｌｅｔのウェーブレットは、微分係数が不連続となるような特異点を有する信号の解析に好適なアナライジングウェーブレットとして知られている。
【００１７】
【数４】
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マイクロコンピュータ２０においては、後述するように各タイヤＴＲの摩耗量がタイヤ毎に判定され、判定結果が表示器４に出力される。この表示器４は、例えば各タイヤＴＲの摩耗量に応じてユーザに各タイヤの交換を促すように表示が行われる。
【００１８】
上記のように構成された本実施形態のタイヤ特性検出装置においては、電子制御ユニット３によりタイヤ特性の検出に係る一連の処理が行われる。即ち、イグニッションスイッチ（図示せず）が閉成されると図２のフローチャートに対応したプログラムの実行が開始される。
【００１９】
図２に示されるように、処理を実行すると、ＣＰＵ２２は、先ずステップＳ１においてタイヤ特徴量ＣＴの演算を行う。このタイヤ特徴量ＣＴは、図３のフローチャートに示されるステップＳ１１〜ステップＳ２４の処理により演算される。タイヤ特徴量ＣＴはそのタイヤＴＲに固有の共振の鋭さを示すＱファクターに基づいて演算されており、該タイヤ特徴量ＣＴに従ってタイヤＴＲの摩耗量が推定されている。
【００２０】
このようなタイヤ特徴量ＣＴによるタイヤＴＲの摩耗量の推定は以下の理由によって行われている。即ち、タイヤ特徴量ＣＴは値が大きくなるにつれてμ勾配が高くなることが知られている。μ勾配はスリップ率ＳＬに対する摩擦係数μの変化の割合を示したものであり、このμ勾配の値が大きいと摩擦係数μの値も大きいことを示している。また、タイヤＴＲは一般に摩耗量が大きくなるに従って摩擦係数μも大きくなることが知られている。従って、タイヤＴＲの摩耗量が増加するにつれてタイヤ特徴量ＣＴも増加することとなり、該タイヤ特徴量ＣＴを演算することによってタイヤＴＲの摩耗量を推定することができる。
【００２１】
図９はスリップ率ＳＬに対する摩擦係数μの変化の割合（μ勾配）を示したグラフである。曲線Ｌ１はタイヤの摩耗量が小さい時のμ勾配の変化の様子を示しており、曲線Ｌ２はタイヤの摩耗量が大きい時のμ勾配の変化の様子を示している。曲線Ｌ１より曲線Ｌ２の方がμ勾配は高くなっており、曲線Ｌ２の特性を示すタイヤＴＲがより摩耗していることを示している。ＣＰＵ２２はこのようにタイヤ特徴量ＣＴから導かれるμ勾配によりタイヤＴＲの摩耗量を推定している。
【００２２】
図３に示すように、ＣＰＵ２２はステップＳ１１において、第１タイマ及び第２タイマをスタートさせ、タイヤ特徴量演算処理をスタートしてからの時間の計測を開始する。
【００２３】
第１タイマ及び第２タイマによる計時を開始すると、ＣＰＵ２２はステップＳ１２において、車輪速度センサ２の出力信号に基づき車輪速度を演算する。図４は車輪速度の変化の一例を示すものである。
【００２４】
車輪速度を演算したＣＰＵ２２は、ステップＳ１３に移行し、フィルタ出力を演算する。
フィルタ出力の演算は車輪速度から抽出される振動成分に基づいて行われており、例えば車輪速度の変化が図４に示すものであった時、その振動成分は図５に示すようなものとなる。
【００２５】
フィルタ出力の演算においては、この振動成分を、例えば前述の解析対象の関数ｆ（ｔ）としてマイクロコンピュータ２０に入力している。そして、マイクロコンピュータ２０は、周波数のスケールパラメータａ（スケール（ａ））に対して、シフトパラメータｂ（時間位置（ｂ））に従ってウェーブレット変換を行い、ウェーブレット係数Ｆ（ａ，ｂ）を演算する。即ち、マイクロコンピュータ２０は関数ｆ（ｔ）に対する基本ウェーブレット関数の畳み込み積分を行う。
【００２６】
図６は、ウェーブレット解析によるウェーブレット係数Ｆ（ａ，ｂ）の態様を示すもので、ウェーブレット係数Ｆ（ａ，ｂ）の大きさを同図に示すように等高線模様で区別している。尚、これを三次元表示すると図７に例示したようになる（何れの図においてもスケールパラメータａは対数表示したものであるが、図６と図７は直接対応するものではない）。ウェーブレット関数としては、例えばガボール関数、メキシカンハット関数、フレンチ関数、ハール関数等がある。
【００２７】
ステップＳ１３におけるフィルタ出力演算は、タイヤ共振周波数付近の５つの所定周波数、例えば３５Ｈｚ、３７．５Ｈｚ、４０Ｈｚ、４２．５Ｈｚ、４５Ｈｚにおいて実施されている。従って、３５Ｈｚ、３７．５Ｈｚ、４０Ｈｚ、４２．５Ｈｚ、４５Ｈｚそれぞれの周波数におけるウェーブレット係数Ｆ（ａ，ｂ）３５、Ｆ（ａ，ｂ）３７．５、Ｆ（ａ，ｂ）４０、Ｆ（ａ，ｂ）４２．５、及びＦ（ａ，ｂ）４５が求められる。尚、フィルタ出力演算を実施する所定周波数は５つに限定されるものではなく、少なくとも３つ以上の所定周波数で実施することとしてもよい。また、選択される周波数と対応するウェーブレット係数も上記以外に組み合わせることとしてもよい。
【００２８】
フィルタ出力を演算したＣＰＵ２２は、処理をステップＳ１４に移行し、加算処理を実行する。この加算処理において、ステップＳ１３で求めたウェーブレット係数Ｆ（ａ，ｂ）３５、Ｆ（ａ，ｂ）３７．５、Ｆ（ａ，ｂ）４０、Ｆ（ａ，ｂ）４２．５、及びＦ（ａ，ｂ）４５の各々について、所定期間（本実施形態において１秒間）の加算値を演算する。尚、それぞれの周波数の加算値をＳＦ（ａ，ｂ）３５、ＳＦ（ａ，ｂ）３７．５、ＳＦ（ａ，ｂ）４０、ＳＦ（ａ，ｂ）４２．５、及びＳＦ（ａ，ｂ）４５と表す。
【００２９】
加算値演算を行うと、ＣＰＵ２２は処理をステップＳ１５に移行して、第１タイマによる経過時間を読み込み、Ｔ１時間（本実施形態において１秒間）が経過したか否かを判断する。ＣＰＵ２２が第１タイマによる経過時間がＴ１時間経過していないと判断すると、ＣＰＵ２２は処理をステップＳ１２に移行した後、Ｔ１時間経過するまで上記ステップＳ１２〜Ｓ１５の処理を繰り返す。
【００３０】
ステップＳ１５において、ＣＰＵ２２が第１タイマによる経過時間がＴ１時間経過したと判断すると、ＣＰＵ２２は処理をステップＳ１６に移行する。
ステップＳ１６において、ＣＰＵ２２は第１タイマによる計測時間をリセットし、処理をステップＳ１７に移行する。
【００３１】
ステップＳ１７において、ＣＰＵ２２はステップＳ１４で演算された加算値ＳＦ（ａ，ｂ）３５、ＳＦ（ａ，ｂ）３７．５、ＳＦ（ａ，ｂ）４０、ＳＦ（ａ，ｂ）４２．５、及びＳＦ（ａ，ｂ）４５に基づいて各周波数におけるウェーブレット係数の平均値を算出する。具体的には各加算値ＳＦ（ａ，ｂ）３５、ＳＦ（ａ，ｂ）３７．５、ＳＦ（ａ，ｂ）４０、ＳＦ（ａ，ｂ）４２．５、及びＳＦ（ａ，ｂ）４５を加算したウェーブレット係数の個数によって除している。尚、それぞれの周波数におけるウェーブレット係数の平均値をＡｖＦ（ａ，ｂ）３５、ＡｖＦ（ａ，ｂ）３７．５、ＡｖＦ（ａ，ｂ）４０、ＡｖＦ（ａ，ｂ）４２．５、及びＡｖＦ（ａ，ｂ）４５と表す。
【００３２】
各周波数におけるウェーブレット係数の平均値を算出すると、ＣＰＵ２２は処理をステップＳ１８に移行し、最大値処理を行う。詳述すると、ＣＰＵ２２は、先ず、ステップＳ１７で算出された各周波数におけるウェーブレット係数の平均値のうち最大となるものを選択する。ＣＰＵ２２は最大値処理を行うと処理をステップＳ１９に移行する。
【００３３】
ステップＳ１９において、ＣＰＵ２２はウェーブレット係数の平均値を演算した周波数帯（本実施形態では３５Ｈｚ〜４５Ｈｚ）の範囲でウェーブレット係数の平均値の変化が極値（上限値）を持つか否かを判断する。具体的にはＣＰＵ２２はウェーブレット係数の平均値が最大となる点における周波数が、検出した周波数のうちの最小周波数又は最大周波数（本実施形態では３５Ｈｚ又は４５Ｈｚ）であるか否かを判断する。
【００３４】
ウェーブレット係数の平均値が最大となる点における周波数が、検出した周波数のうちの最小値又は最大値でない場合、ウェーブレット係数の平均値を検出した周波数帯（本実施形態では３５Ｈｚ〜４５Ｈｚ）の範囲内に極値（上限値）が存在する為、ＣＰＵ２２は処理をステップＳ２０に移行する。
【００３５】
ステップＳ１９において、ウェーブレット係数の平均値が最大となる点における周波数が、検出した周波数のうちの最小値又は最大値であるとＣＰＵ２２が判断した場合、即ちウェーブレット係数の平均値を検出した周波数帯の範囲内に極値（上限値）が無い場合、ＣＰＵ２２は処理をステップＳ２１に移行する。
【００３６】
ステップＳ２０において、ＣＰＵ２２はウェーブレット係数の平均値が最大となる点における周波数ｆｉ及びその前後に隣接する周波数ｆｉ−１，ｆｉ＋１の３つの周波数を抽出する。そして、各周波数ｆｉ−１，ｆｉ，ｆｉ＋１に対応するウェーブレット係数の平均値ＡｖＦ（ａ，ｂ）ｉ−１、ＡｖＦ（ａ，ｂ）ｉ、及びＡｖＦ（ａ，ｂ）ｉ＋１を抽出する。
【００３７】
例えば、図８に示される例においては、周波数４０Ｈｚにおけるウェーブレット係数の平均値ＡｖＦ（ａ，ｂ）４０が最大値となっているため、周波数３７．５Ｈ、４０Ｈｚ、及び４２．５Ｈｚをそれぞれ周波数ｆｉ−１，ｆｉ，ｆｉ＋１とする。そしてその周波数に対応するウェーブレット係数の平均値ＡｖＦ（ａ，ｂ）３７．５、ＡｖＦ（ａ，ｂ）４０、及びＡｖＦ（ａ，ｂ）４２．５をウェーブレット係数の平均値ＡｖＦ（ａ，ｂ）ｉ−１、ＡｖＦ（ａ，ｂ）ｉ、及びＡｖＦ（ａ，ｂ）ｉ＋１とする。
【００３８】
ステップＳ２０において、ＣＰＵ２２は２次近似処理を実行する。この２次近似処理においては、ウェーブレット係数の平均値ＡｖＦ（ａ，ｂ）ｉ−１、ＡｖＦ（ａ，ｂ）ｉ、及びＡｖＦ（ａ，ｂ）ｉ＋１を通る２次近似曲線を求める波形近似処理が行われる。つまり、ウェーブレット係数の平均値ＡｖＦ（ａ，ｂ）ｉ−１、ＡｖＦ（ａ，ｂ）ｉ、及びＡｖＦ（ａ，ｂ）ｉ＋１を用いて、下記の式における定数Ｋ１、Ｋ２、Ｋ３が最小二乗法で算出される。
ＳＦ（ａ，ｂ）ｎ＝Ｋ１×ｆｉ＾２＋Ｋ２×ｆｉ＋Ｋ３
これら定数Ｋ１、Ｋ２、Ｋ３は、下記数５式により算出される。
【００３９】
【数５】
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なお、上記数５式における逆行列の値は、予め選択された周波数に基づき算出される定数であるため、ＲＯＭ２３内に予め記憶された値となっている。
【００４０】
ＣＰＵ２２は２次近似処理を実行すると、処理をステップＳ２１に移行する。
ステップＳ２１において、ＣＰＵ２２は第２タイマによる経過時間を読み込み、Ｔ２時間（Ｔ１よりも長く、Ｋ１が複数回数演算されるだけの時間、本実施形態では１２０秒）が経過したか否かを判断する。ＣＰＵ２２が第２タイマによる経過時間がＴ２時間経過していないと判断すると、ＣＰＵ２２は処理をステップＳ２２に移行する。
【００４１】
ステップＳ２２において、ＣＰＵ２２はステップＳ２０で算出された定数Ｋ１及び該定数Ｋ１を二乗した値それぞれの総和を演算し、処理をステップＳ１２に移行する。ＣＰＵ２２はステップＳ１２に移行した後、Ｔ２時間経過するまで上記ステップＳ１２〜Ｓ２１の処理を繰り返す。
【００４２】
ステップＳ２１において、ＣＰＵ２２が第２タイマによる経過時間がＴ２時間経過したと判断すると、ＣＰＵ２２は処理をステップＳ２３に移行する。
ステップＳ２３において、ＣＰＵ２２はステップＳ２０で算出された定数Ｋ１の分散値Ｖ（Ｋ１）の演算を行う。尚、この際、ステップＳ２２で演算された定数Ｋ１及び該定数Ｋ１を二乗した値それぞれの総和を用いて下記数６式により算出される。
【００４３】
【数６】
2004175276.tif 000008
定数Ｋ１の分散値Ｖ（Ｋ１）を演算するとＣＰＵ２２は処理をステップＳ２４に移行する。
【００４４】
ステップＳ２４において、ＣＰＵ２２はステップＳ２３で演算された定数Ｋ１の分散値Ｖ（Ｋ１）をタイヤ特徴量ＣＴとし、処理を図２に示すステップＳ２に戻る。
【００４５】
ステップＳ２において、ＣＰＵ２２はタイヤ特徴量の初期化が終了しているか否か、即ちタイヤＴＲの摩耗量を推定する基準となる基準タイヤ特徴量ＣＴ０が設定されているか否かを判断する。尚、基準タイヤ特徴量ＣＴ０は摩耗する前のタイヤＴＲにて検出されるタイヤ特徴量であることが望ましい。
【００４６】
ステップＳ２において、ＣＰＵ２２は基準タイヤ特徴量ＣＴ０が設定されていないと判断すると、処理をステップＳ３に移行し、図３に示すステップＳ２４で求められたタイヤ特徴量ＣＴを基準タイヤ特徴量ＣＴ０としてＲＡＭ２４に記憶する。ＲＡＭ２４に基準タイヤ特徴量ＣＴ０を記憶すると、ＣＰＵ２２は処理をステップＳ１に移行する。
【００４７】
ステップＳ２において、ＣＰＵ２２は基準タイヤ特徴量ＣＴ０が既に設定されていると判断すると、処理をステップＳ４に移行し、図３に示すステップＳ２４で求められたタイヤ特徴量ＣＴと基準タイヤ特徴量ＣＴ０との差が予め設定された所定値である摩耗しきい値ＫＣＴより大きいか否かを判断する。
【００４８】
ステップＳ４において、ＣＰＵ２２がタイヤ特徴量ＣＴと基準タイヤ特徴量ＣＴ０との差が予め設定された摩耗しきい値ＫＣＴよりも小さいと判断した場合、ＣＰＵ２２は処理をステップＳ１に移行した後、上記ステップＳ１〜Ｓ４の処理を繰り返す。
【００４９】
タイヤ特徴量ＣＴと基準タイヤ特徴量ＣＴ０との差が予め設定された摩耗しきい値ＫＣＴより大きい場合、ＣＰＵ２２はタイヤの摩耗量が所定値以上になったと判断して処理をステップＳ５に移行する。ステップＳ５において、ＣＰＵ２２は前記表示器４にタイヤが摩耗した状態であるため交換を促す旨の表示を行い、処理を終了する。
【００５０】
尚、図２に示すフローチャートは、１つのタイヤＴＲについてタイヤ摩耗量を推定し、そのタイヤ摩耗量に応じてタイヤＴＲの交換を促す旨の表示を行う処理を示している。つまり、ＣＰＵ２２は、車両１に装着されたタイヤＴＲ毎に図２のフローチャートを実行し、タイヤＴＲ毎にタイヤ摩耗量を推定する。そして、各タイヤＴＲのタイヤ摩耗量に応じて図１の表示器４に各タイヤＴＲ毎に交換を促す旨の表示を行う。
【００５１】
以上詳述したように、本実施形態によれば、以下に示す効果を得る。
（１）タイヤ特徴量ＣＴと基準タイヤ特徴量ＣＴ０との差と摩耗しきい値ＫＣＴとを比べるという極めて簡易な方法によって、マイクロコンピュータ２０の演算負荷やコストを増大することなくタイヤＴＲの摩耗状態を検出することができる。
【００５２】
（２）定数Ｋ１の分散値Ｖ（Ｋ１）を演算することによりタイヤ特徴量ＣＴの統計値を極めて簡易に算出することができる。
（３）２次近似処理における定数Ｋ１を、予め選択された周波数に基づき算出された、ＲＯＭ２３内に予め記憶された逆行列の値を乗ずることによって容易に算出することができる。
【００５３】
（４）タイヤＴＲの摩耗量の推定はタイヤＴＲ毎に行われているため、それぞれのタイヤの摩耗量を推定することができる。
なお、本発明の実施の形態は上記実施の形態に限定されるものではなく、次のように変更してもよい。
【００５４】
○上記実施の形態において、タイヤ交換などにより短い時間内にタイヤ特徴量が大きく変化した際に、その時のタイヤ特徴量ＣＴを初期値としての基準タイヤ特徴量ＣＴ０に変更するようにＣＰＵ２２を制御してもよい。
【００５５】
また、スイッチを設けて該スイッチをオンする等、特殊操作を行うことにより基準タイヤ特徴量ＣＴ０を変更可能としてもよい。
○上記実施の形態において、タイヤ特徴量ＣＴは定数Ｋ１の分散値Ｖ（Ｋ１）を演算することにより求められていたが、その他に定数Ｋ１が予め設定されたしきい値を越えた頻度、定数Ｋ１の標準偏差及び定数Ｋ１の平均値などによってタイヤ特徴量ＣＴを演算してもよい。
【００５６】
○上記実施の形態においては、車両のタイヤの振動周波数成分を含む振動電気信号として、車輪速度センサ２の出力信号（車輪速度）を用いたが、例えば車両のバネ下加速度、荷重センサや車高センサ等の変化速度若しくは加速度などを用いてもよい。
【００５７】
○上記実施の形態におけるウェーブレット演算にはＦＩＲ（有限インパルス応答）型フィルタで構成されるウェーブレットフィルタを用いるのが通例である。しかし、マイクロコンピュータ２０の負担を軽減するため、ウェーブレット変換と同じインパルス応答又は周波数応答を持つＩＩＲ（無限インパルス応答）型フィルタを組み合わせて用いることができる。ＩＩＲ型フィルタの組み合わせについては、例えばガボール関数をマザー関数として用いた場合、実部と虚部とに分けられるため、実際には（（実部）＾２＋（虚部）＾２）＾０．５で求める必要がある。しかし、｜実部｜＋｜虚部｜と、ｍａｘ（｜実部｜、｜虚部｜）と、ローパス｜実部｜と、ローパス｜虚部｜の何れかで求めることとしてもよく、これによりマイクロコンピュータ２０の負担を更に軽減することができる。
【００５８】
○前記各実施形態においては、周波数のフィルタとしてウェーブレットフィルタを採用したが、これは例えば、所定の通過帯域を有する汎用のバンドパスフィルタで構成してもよい。
【００５９】
○また、上記実施の形態では分散を求める際に定数Ｋ１及び定数Ｋ１を二乗した値のそれぞれの総和を演算したが、マイクロコンピュータ２０の負荷を軽減するため、予め定めた値もしくはある時刻のＫ１の値としてＫ０を設定し、（Ｋ１−Ｋ０）及び（Ｋ１−Ｋ０）を二乗した値それぞれの総和を演算してもよい。尚、この場合の分散値Ｖ（Ｋ１）は下記数７式により算出される。
【００６０】
【数７】
2004175276.tif 000009
次に、以上の実施形態から把握することができる技術的思想をその効果と共に以下に記載する。
【００６１】
（イ）前記記憶手段は前記現在のタイヤ特徴量が所定期間内に所定量以上変化した時に前記タイヤ特徴量の初期値を新たに記憶することを特徴とする請求項１〜３のうちのいずれか一項に記載のタイヤ特性検出装置。このようにタイヤ特性検出装置を構成することにより、タイヤの交換などでタイヤ特徴量が大きく変化したときに自動的にタイヤ特徴量の初期値が変更され好適にタイヤの摩耗量を推定することができる。
【００６２】
（ロ）前記タイヤ特徴量の初期値を変更する変更手段を備えたことを特徴とする請求項１〜３のうちのいずれか一項に記載のタイヤ特性検出装置。このようにタイヤ特性検出装置を構成することにより、タイヤの交換などを行った時にタイヤ特徴量を変更することができ好適にタイヤの摩耗量を推定することができる。
【００６３】
（ハ）車両のタイヤの振動周波数成分を含む振動電気信号を、少なくとも３つの所定周波数について、時間的に局在する基本ウェーブレット関数を基底とし、スケールパラメータによって拡大・縮小したウェーブレット関数にて、時間位置を示すシフトパラメータに従ってウェーブレット変換し、該ウェーブレット変換によってウェーブレット係数を演算し、各所定周波数でのウェーブレット係数を用いて二次以上の近似曲線を最小二乗法で求めてタイヤの周波数特性のＱファクターを推定するＱファクター推定手段と、前記推定されたＱファクターの統計値を算出するＱファクター統計値算出手段と、前記算出された統計値に基づきタイヤの摩擦係数が大きいか小さいかを判定するタイヤ摩擦係数判定手段とを備えたことを特徴とするタイヤ特性検出装置。
【００６４】
同構成によれば、マイクロコンピュータの演算負荷やコストを増大することなく、タイヤの周波数特性のＱファクターの統計値に基づきタイヤの摩擦係数が大きいか小さいかが極めて簡易に判定されて、タイヤの摩耗状態が検出される。
【００６５】
【発明の効果】
以上詳述したように、本発明によれば複雑な演算を用いずにそれぞれのタイヤの摩耗量を推定することができるタイヤ特性検出装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の概略図。
【図２】実施の形態を示すフローチャート。
【図３】タイヤ特徴量演算を示すフローチャート。
【図４】車輪速度の変化状況の一例を示すグラフ。
【図５】車輪速度の振動状態の一例を示すグラフ。
【図６】ウェーブレット係数の態様の一例を示すグラフ。
【図７】ウェーブレット係数の態様の一例を３次元で示すグラフ。
【図８】定数Ｋ１，Ｋ２，Ｋ３の求め方を説明するグラフ。
【図９】スリップ率と摩擦係数との関係を示すグラフ。
【符号の説明】
ＴＲ…タイヤ、２…車輪速度センサ、２０…共振周波数検出手段、タイヤ特徴量検出手段、記憶手段及び比較手段としてのマイクロコンピュータ。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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