JP2014532004A - タイヤの摩耗の検出方法 - Google Patents

Abstract

第１及び第２の音響フットプリントノイズ（ＢＥＡ１，ＢＥＡ２）（これら第１及び第２の音響フットプリントノイズ（ＢＥＡ１，ＢＥＡ２）のうちの一方がタイヤの摩耗に特有である）を発生させることができるパターン要素を備えたタイヤの摩耗を検出する方法の実施中、収集した音響信号の周波数スペクトルから、第１又は第２の音響フットプリントノイズ（ＢＥＡ１，ＢＥＡ２）のうちの一方の周波数スペクトルを形成することができる親周波数スペクトル及び第１又は第２の音響フットプリントノイズ（ＢＥＡ１，ＢＥＡ２）のうちの他方の周波数スペクトルを形成することができる子周波数スペクトルを選択する。検出信頼指数と呼ばれる２つの信頼指数を求める。各検出信頼指数が所定の条件を満たした場合、タイヤ摩耗検出警告を出す。

Description

本発明は、タイヤの摩耗の検出方法に関する。本発明は、特に、乗用車及び重量物運搬車両を含むあらゆる形式の道路車両用のタイヤに利用できるが、これには限定されない。

タイヤの摩耗検出方法が国際公開第２０１１／０６７５３５号パンフレットから知られている。タイヤは、タイヤの周囲に沿って等間隔を置いて円周方向に分布して配置され且つ周波数スペクトルがディラックの櫛（Dirac comb）を形成する複数個の要素周波数成分を含んでいて所定の半径方向摩耗しきい値を超える音響フットプリントノイズを出す複数個の音響摩耗インジケータを有する。この櫛の要素周波数成分は、周波数中で等間隔を置いて分布して配置されており、即ち、櫛を形成する隣り合う成分の各対に属する成分は、実質的に一定の周波数差だけ周波数中で互いに間隔を置いて位置している。

この方法の実施中、音響信号を収集し、この信号の周波数スペクトルを求める。結果的に得られるスペクトルは、要素周波数成分を含み、これら要素周波数成分のうちの何割かは、音響フットプリントノイズスペクトルのディラックの櫛を形成することができる。したがって、このディラックの櫛が音響信号のスペクトル中に存在するかどうかを判定する調査が行われている。

この目的のため、ディラックの櫛を形成する要素周波数成分の複数のスペクトルのリストを作る。列挙した各スペクトルに関し、互いに異なる指数を計算し、それにより列挙した全てのスペクトルの中から、所望のディラックの櫛を形成しそうなスペクトルを選択することが可能である。

最後に、選択したスペクトルの信頼指数を決定する。この信頼指数が所定のしきい値よりも大きい場合、タイヤ摩耗警告を送る。

国際公開第２０１１／０６７５３５号パンフレット

しかしながら、或る特定の条件では、特に、速度及び路面条件に関する特定の条件では、警告は、不正確に出される。特に、先行技術の方法によって選択されたスペクトルが摩耗インジケータにより生じるディラックの櫛のスペクトルではないことが判明している。

本発明の目的は、タイヤ摩耗の信頼性の高い検出を可能にすることにある。

この目的のため、本発明は、タイヤの摩耗を検出する方法であって、タイヤは、少なくとも、第１の音響フットプリントノイズを発生させるようになった第１のトレッドパターン要素及び少なくとも、タイヤの摩耗に特有の第２の音響フットプリントノイズを発生させるようになった第２のトレッドパターン要素を有し、方法は、
‐第１及び第２の音響フットプリントノイズを含むことができる音響信号を収集するステップを含み、
‐収集した音響信号の周波数スペクトル内で、親スペクトル（parent spectrum ）と呼ばれる周波数スペクトルを選択するステップを含み、親スペクトルは、第１及び第２の音響フットプリントノイズのうちの一方の周波数スペクトルを形成することができ、
‐音響信号のスペクトルから親スペクトルの少なくとも一部を除去することによってトリムドスペクトル（除去スペクトル）（trimmed spectrum）と呼ばれる周波数スペクトルを求めるステップを含み、
‐トリムドスペクトル内において、子スペクトル（child spectrum）と呼ばれる周波数スペクトルを選択するステップを含み、子スペクトルは、第１及び第２の音響フットプリントノイズのうちの他方の周波数スペクトルを形成することができ、
‐検出信頼指数と呼ばれる２つの信頼指数を決定するステップを含み、信頼指数は、各選択された親及び子スペクトルの少なくとも１つの特性に基づいて第１及び第２の音響フットプリントノイズの検出と関連しており、
‐各検出信頼指数が第１及び第２の音響フットプリントノイズの各々の検出に関連した所定の条件を満たした場合、タイヤの摩耗の検出の警告を出すステップを含むことを特徴とする方法を提案する。

本発明を思いついた本発明者は、先行技術の方法によって選択されたスペクトルが特有なタイヤ摩耗ノイズを発生させるトレッドパターン要素によって生じるスペクトル、等間隔を置いて円周方向に分布して配置された音響摩耗インジケータの場合にはディラックの櫛に一致せず、実際には、タイヤの他のトレッドパターン要素によって生じるスペクトルに一致することを偶然発見した。

これは、乗用車用のタイヤのトレッドがタイヤの回転軸線回りに円周方向に分布して配置された円周方向部分を含むからである。各円周方向部分は、数個の互いに異なるパターン、一般的には３つ又は４つのパターンの群の中から選択されたパターンを備える。このトレッドは、マルチピッチトレッドと呼ばれる。このトレッドが周期的パターンを備えていない場合であっても、トレッドそれ自体は、タイヤの各回転時に繰り返される周期的パターンを形成し、かくして周波数スペクトルがディラックの櫛を形成する音響フットプリントノイズを発生させる。

乗用車用タイヤとは対照的に、重量物運搬車両用タイヤの円周方向部分は、全て同一である。このトレッドは、モノピッチトレッドと呼ばれる。このトレッドがＮ個の円周方向部分を含む場合、従って、各部分は、タイヤの各回転時にＮ回繰り返され、かくしてこれ又、周波数スペクトルがディラックの櫛を形成する音響フットプリントノイズを発生させる。

かくして、タイヤがホイールの各回転時に繰り返されるＮ１個のパターンを形成する第１のトレッドパターン要素及びＮ２個の等間隔を置いて円周方向に分布して配置された音響摩耗インジケータを形成する第２のトレッドパターン要素を有する場合、音響信号の周波数スペクトルは、２つのディラックの櫛を有し、かかるディラックの櫛の対をなす要素周波数成分の対は、それぞれ、周波数差ＤＰ１＝Ｎ１・Ｖ／Ｃ（第１のトレッドパターン要素により生じる「タイヤ」櫛と呼ばれる櫛の場合）及びＤＰ２＝Ｎ２・Ｖ／Ｃ（第２のトレッドパターン要素によって生じる「インジケータ」櫛と呼ばれる櫛の場合）だけ互いに隔てられ、この場合、Ｖは、車両の速度であり、Ｃは、タイヤの周長である。

図１は、Ｎ２個の等間隔を置いて円周方向に分布して配置された音響摩耗インジケータを有する乗用車用タイヤによって生じた音響信号の理論的周波数スペクトルを示している。理論的周波数スペクトルは、スペクトルパワー密度が周波数の関数として示されている要素周波数成分を含む。理論的周波数スペクトルは、「タイヤ」櫛（細線で示されている）及び「インジケータ」櫛（太線で示されている）を含む。かくして、Ｎ＝１である乗用車用タイヤの場合、「インジケータ」櫛の周波数差ＤＰ２は、「タイヤ」櫛の周波数差ＤＰ１の倍数であり、即ち、ＤＰ２＝Ｎ２・ＤＰ１である。各櫛の成分のスペクトル密度は、実質的に等しく、従って、「インジケータ」櫛の成分は、「タイヤ」櫛の成分に加えられ、従って、「タイヤ」櫛の成分のスペクトルパワー密度の２倍のスペクトルパワー密度を有する。この場合、第２のトレッドパターン要素により生じるスペクトルは、通常、親（parent）スペクトルを形成する。というのは、その成分のスペクトル密度が高く、このスペクトルを検出するのが容易になるからである。子（child ）スペクトルは、通常、第１のトレッドパターン要素により生じるスペクトルを形成する。

図２は、Ｎ１個の等間隔を置いて円周方向に分布して配置されたトレッドパターンを形成する第１のトレッドパターン要素及びＮ２個の等間隔を置いて円周方向に分布して配置された音響摩耗インジケータを形成する第２のトレッドパターン要素を有する重量物運搬車両用タイヤによって生じる音響信号の理論的周波数スペクトルを示している。理論的周波数スペクトルは、「タイヤ」櫛（太線で示されている）及び「インジケータ」櫛（細線でしめされている）を含む。かくして、Ｎ１＞Ｎ２である重量物運搬車両用タイヤの場合、「インジケータ」櫛の周波数差ＤＰ２は、「タイヤ」櫛の周波数差ＤＰ１の約数であり、即ち、ＤＰ２＝（Ｎ２／Ｎ１）・ＤＰ１である。「タイヤ」櫛の成分のスペクトル密度は、「インジケータ」櫛の成分のスペクトル密度よりも高く、その結果、「タイヤ」櫛の成分は、「インジケータ」櫛の成分に加えられ、従って、「インジケータ」櫛の成分のスペクトルパワー密度よりもかなり高いスペクトルパワー密度を有する。この場合、第１のトレッドパターン要素により生じるスペクトルは、通常、親スペクトルである。というのは、その成分のスペクトル密度が高く、このスペクトルを検出するのが容易になる。子スペクトルは、通常、摩耗の特有のノイズを発生させる第２のトレッドパターン要素によって生じるスペクトルである。

本発明を思いついた本発明者は、タイヤ摩耗の検出の信頼度を高めるために２つの音響フットプリントノイズの重ね合わせを利用した。事実、本発明の方法では、両方のスペクトルは、タイヤ摩耗の検出の警告をトリガするために検出されなければならない。

加うるに、本発明により、親スペクトルに基づいて疑似子スペクトルの検出を回避することができる。例えば、この種の疑似子スペクトルは、密度の高い親スペクトルの要素周波数成分のうちで周波数中に等間隔を置いて位置した複数個の要素周波数成分を含む櫛である。本発明の方法では、親スペクトルを部分的に除去するステップにより、子スペクトルだけを保持することができ、従って親スペクトルの成分に基づいて作られる恐れのある疑似子スペクトルの検出を回避することができる。

本発明の方法により、特に、単一マイクロフォンによって車両のタイヤの摩耗の検出具合を向上させることができる。これは、フロントアクスル及びリヤアクスルを備えた車両の場合、車両がトラクション型、推進型又は四輪駆動型のものであるかどうかに応じて、フロントアクスルのタイヤがリヤアクスルのタイヤよりも幾分迅速に摩耗状態になるからである。マイクロフォンの位置に応じて、フロントアクスル及びリヤアクスルのタイヤにより生じるノイズの捕捉強度は、車両の形式に応じて、マイクロフォンが他のタイヤのトレッドパターンにより生じる音響フットプリントノイズの強度よりも極めて高い又は低い強度を有する摩耗に特有の音響フットプリントノイズを捕捉することができる程度まで異なっている。本発明の方法により、他の音響フットプリントノイズの子スペクトルを検出すると共にタイヤの摩耗の検出を確認し又は無効にするために最も大きな強度を有する音響フットプリントノイズの親スペクトルの検出から利益を受けることができる。

好ましくは、親スペクトルは、要素周波数成分を含み、所定のしきい値を超えるスペクトルパワー密度を有する親スペクトルの要素周波数成分を保持する。

かくして、これ又識別されて選択されるべき子スペクトルの要素周波数成分を形成する親スペクトルの要素周波数成分が保持される。
好ましくは、第２のトレッドパターン要素は、タイヤの周囲に沿って等間隔を置いて円周方向に配置された少なくとも１つ、好ましくは２つ以上の音響摩耗インジケータを含む。

本方法のオプションとしての特徴によれば、仮定スペクトルと呼ばれる少なくとも１つの周波数スペクトルを列挙し、各仮定スペクトルの少なくとも１つの周波数特性を求める。

好ましくは、各仮定スペクトルに関し、選択指数と呼ばれる信頼指数を決定し、選択指数は、仮定スペクトルの選択と関連している。

選択信頼指数を用いると、列挙された仮定スペクトルを分類することができる。かくして、選択信頼指数の適切な選択によって、大部分が第１及び第２の音響フットプリントノイズの周波数スペクトルを形成することができる仮定スペクトルを選択することができる。

有利には、各仮定スペクトルは、要素周波数成分を含み、仮定スペクトルの周波数特性は、各仮定スペクトルの周波数における各周波数中の各周波数成分を仮定スペクトルの少なくとも１つの隣りの周波数成分から隔てる周波数差である。

等間隔を置いて円周方向に分布して配置された摩耗インジケータの場合、周波数差は、第１及び第２の音響フットプリントノイズのディラックの櫛を形成することができるスペクトルの識別を容易にする。異なった仕方で分布して配置されている摩耗インジケータの場合、この分布を表す周波数特性が特定される。

好ましくは、子スペクトルの選択は、周波数差が親スペクトルの周波数差に基づいて定められた周波数差の範囲内にある仮定スペクトルに制限される。

かくして、子スペクトルを選択するステップは、子スペクトルの理論周波数差を含む所与の範囲の周波数差に制限される。これにより、この方法の迅速さが高められる。親スペクトルが第１のトレッドパターン要素によって生じる音響フットプリントノイズのスペクトルである場合、周波数差の範囲は、第２のトレッドパターン要素により生じる音響フットプリントノイズの理論スペクトルの差に制限される。これとは逆に、親スペクトルが第２のトレッドパターン要素により生じる音響フットプリントノイズのスペクトルである場合、周波数差の範囲は、第１のトレッドパターン要素により生じる音響フットプリントノイズの理論スペクトルの差に制限される。

オプションとして、潜在的スペクトルと呼ばれる第１及び第２の周波数スペクトルを収集した音響信号の周波数スペクトル内で選択し、各潜在的周波数スペクトルは、音響フットプリントノイズのうちの一方の周波数スペクトルを形成することができ、親スペクトルを第１及び第２の潜在的周波数スペクトルの中から選択する。

潜在的スペクトルを選択するステップにより、検出方法の堅牢さ及び迅速さを向上させることができる。

好ましくは、第１の潜在的スペクトルを所定の周波数差の第１の範囲に属する周波数差を有する仮定スペクトルの中から選択し、第２の潜在的スペクトルを第１の範囲とは異なる所定の周波数差の第２の範囲に属する周波数差を有する仮定スペクトルの中から選択する。

周波数差の範囲は、第１及び第２のトレッドパターン要素により放出される音響フットプリントノイズのスペクトルの要素周波数成分を互いに隔てることができる理論周波数差を含む。かくして、理論周波数差を形成することができない周波数差が無視される。これにより、検出方法の迅速さが高められる。

周波数差の範囲は、知ることが必ずしも望ましくはないパラメータの極値を見込んだ状態で決定される。かくして、速度が３０ｋｍ／ｈ〜１３０ｋｍ／ｈまで変化する乗用車用のタイヤに関し、インジケータの数は、２個から８個まで様々であり、周長は、１．６０ｍから２．５ｍまで様々であり、第１のトレッドパターン要素により放出される第１の音響フットプリントノイズのディラックの櫛の周波数差は、３．３Ｈｚから２２．６Ｈｚまでの範囲に含まれ、第２のトレッドパターン要素により放出される第２の音響フットプリントノイズのディラックの櫛の周波数差は、６．６Ｈｚから１８０．５Ｈｚまでの範囲に含まれる。速度が３０ｋｍ／ｈから１００ｋｍ／ｈまで変化する重量物運搬車両用のタイヤの場合、ホイールの各回転時に繰り返されるパターンの数は、４５個から５５個まで様々であり、インジケータの数は、１個から１２個まで様々であり、周長は、２．５ｍから３．５ｍまで様々であり、第１のトレッドパターン要素により放出される音響フットプリントノイズのディラックの櫛の周波数差は、１０７．１Ｈｚから６１１．１Ｈｚまでの範囲に含まれ、第２のトレッドパターン要素により放出される音響フットプリントノイズのディラックの櫛の周波数差は、２．４Ｈｚから１３３．３Ｈｚまでの範囲に含まれる。

本発明は又、コンピュータプログラムであって、コンピュータプログラムがコンピュータ上で実行されると、上述した方法のステップの実行を指令するようになったコード化命令を含むコンピュータプログラムを提案する。

本発明は又、上述したプログラムを記録形態で含むデータ記録媒体に関する。

本発明は又、ダウンロードのために通信ネットワーク上に上述のプログラムを提供する方法を提案する。

本発明は、限定的な例として提供されているにすぎない以下の説明から明らかに理解され、この説明は、図面を参照している。

乗用車用のタイヤにより生じる音響信号の理論周波数スペクトルを示す図である。 重量物運搬車両用のタイヤによって生じる音響信号の理論周波数スペクトルを示す図である。 乗用車用の新品のタイヤのトレッドを示す図である。 摩耗しきい値を超えて摩耗した図１のタイヤのトレッドを示す図であり、このトレッドが、第１及び第２の音響フットプリントノイズをそれぞれ発生させるようになった第１及び第２のトレッドパターン要素を備えている状態を示す図である。 図４のタイヤにより生じる理論音響信号の理論周波数スペクトルを示す図である。 図５の理論周波数スペクトルを得る目的で音響信号を処理するステップを示す流れ図である。 図４のタイヤによって生じた実際の音響信号の実際の周波数スペクトルを示す図である。 仮定周波数スペクトルを列挙し、第１及び第２の潜在的周波数スペクトルを選択するステップの流れ図である。 第１及び第２の潜在的周波数スペクトルに基づいて第１及び第２の音響フットプリントノイズのうちの一方の周波数スペクトルを形成することができる親スペクトルを選択するステップの流れ図である。 仮定周波数スペクトルを列挙し、第１及び第２の音響フットプリントノイズの他方の周波数スペクトルを形成することができる子スペクトルを選択するステップの流れ図である。

図３は、全体を参照符号１０で示した新品状態のタイヤを示している。タイヤ１０は、乗用車用である。タイヤ１０は、実質的に、軸線回りの回転体である。
タイヤ１０は、実質的にドーナツ形のトレッド１２を有し、このトレッドの外面は、トレッドパターン１４を備えている。トレッドパターンは、第１及び第２のトレッドパターン要素１４Ａ，１４Ｂから成る。

第１のトレッドパターン要素１４Ａは、回転軸線回りに円周方向に分布して配置された円周方向部分１４Ａ_１，１４Ａ_２，１４Ａ_３，．．．，１４Ａ_７５（この場合７５の番号が付けられている）を有する。各部分１４Ａ_ｉは、数個の互いに異なるパターン、一般に３つ又は４つのパターンの群から選択されたパターンを備えている。第１の要素１４Ａは、タイヤの表面に切り込まれていて、タイヤ１０が新品であるとき所定の深さＨを有する２本の互いに平行な円周方向溝１６を有する。かくして、各部分１４Ａ_ｉは、各溝１６の円周方向部分を含む。これら溝１６の深さＨは、約８ｍｍであり、これらの幅は、約１０ｍｍである。したがって、第１の要素１４Ａは、タイヤ１０の各回転時に繰り返されるＮ１＝１個のトレッドパターンを形成し、タイヤ１０の摩耗とは無関係に、第１の音響フットプリントノイズＢＥＡ１を発生させるようになっている。

第２のトレッドパターン要素１４Ｂは、摩耗しきい値ＳＳを表示する音響摩耗インジケータＴＵＳを有する。しきい値ＳＳに達したときの各溝１６の深さは、２．２ｍｍに固定され、これは、５．８ｍｍのしきい値ＳＳに対応している。各音響摩耗インジケータＴＵＳは、ゴム突出部１７によって形成され、このゴム突出部は、これが設けられている溝１６の底部上に横方向に配置された状態でこの溝１６の底部から半径方向に延びている。タイヤが新品であるとき、各突出部１７は、溝１６の深さＨとしきい値ＳＳとの差に実質的に等しい所定の高さｈ_Ｓを有する。タイヤ１０は、Ｎ２＝６組を有し、各組は、２つの突出部１７を含む。かくして、タイヤ１０は、１２個の突出部１７を有する。各組の各突出部１７は、この組の他の各突出部１７と実質的に軸方向に整列している。突出部１７は、タイヤ１０上に等間隔を置いて円周方向に分布して配置されている。かくして、しきい値ＳＳを超えると、タイヤが回転しているとき、突出部１７は、タイヤが実質的に一定の速度で回転している場合、一定の時間間隔で路面に接触する。第２の要素１４Ｂは、摩耗しきい値ＳＳを超える第２の音響フットプリントノイズＢＥＡ２を発生させるようになっている。したがって、この第２の音響フットプリントノイズＢＥＡ２は、タイヤ１０の摩耗に特有である。

突出部１７は、タイヤ１０の半径方向摩耗とは無関係に、単一の溝１６の２つの円周方向に連続して位置する突出部１７及び溝１６それ自体が路面に対するタイヤ１０のフットプリント領域の通過中に大気に開いた空間を画定するよう配置されている。この場合、単一の溝１６の２つの円周方向に連続して位置する突出部１７相互間の距離は、所定の距離、この場合、フットプリント領域の長さよりも大きく、その結果、しきい値ＳＳを超えた場合であっても、突出部１７及び溝１６は、路面に対するタイヤ１０のフットプリント領域のこれらの通過中、大気に開いたままである空間を形成するようになっている。

トレッドパターン１４は、法定の摩耗しきい値を表示する法定摩耗インジケータ（図示せず）を更に含む。法定摩耗しきい値にはしきい値ＳＳ後に達する。

タイヤ１０は新品であるとき、図３に示されているように、突出部１７の高さは、溝１６の深さよりも小さく、従って、各インジケータＴＵＳは、突出部１７よりも上方に配置され、即ち、突出部１７の頂部のところに位置する空間を構成する。かくして、タイヤ１０が新品であるとき、第２の要素１４Ｂは、路面に対するタイヤ１０のフットプリント領域のこれらの通過中、路面には接触することができず、従って、第２の音響フットプリントノイズＢＥＡ２を発生させることができない。

図４は、しきい値ＳＳを超えて摩耗した図３のタイヤ１０を示している。

図４に示されているタイヤ１０のトレッド１２の摩耗分は、６ｍｍであり、即ち、しきい値ＳＳを超えており、或いは、換言すると、タイヤ１０が新品であるとき、突出部１７をトレッド１２の表面から隔てる距離よりも大きい。摩耗がＳＳを超えているので、突出部１７の頂部は、トレッド１２の表面と同じ高さ位置にある。しきい値ＳＳを超えると、各突出部１７は、高さｈ_Ｓよりも小さい高さを有する。この場合、高さは、摩耗分が６ｍｍの場合、２．２ｍｍ以下であり、２ｍｍに等しい。この高さは、各溝１６の深さとタイヤ１０の摩耗分との差に等しい。タイヤ１０がしきい値ＳＳを超えて摩耗すると、各突出部１７は、路面に対するタイヤ１０のフットプリント領域のその通過中、路面に接触するよう配置されている。すると、各突出部は、音を発生させる。突出部１７と路面との接触のこの連続により、第２の音響フットプリントノイズＢＥＡ２が生じる。

変形例では、タイヤ１０は、突出部１７とは異なる第２の要素１４Ｂを有する。第２の要素は、所定の摩耗しきい値を超える音響摩耗インジケータを形成する。これら第２の要素は、国際公開第２０１１／０６７５３５号パンフレットに記載されている音響キャビティであると言って良い。

音響フットプリントノイズＢＥＡ１，ＢＥＡ２の検出原理は、音響キャビティ内に取り込まれた空気の圧縮及び弛緩に利用される国際公開第２０１１／０６７５３５号パンフレットに記載された音響フットプリントノイズの検出原理とほぼ同じである。かくして、ホイールの回転につれて繰り返し現れるＮ１＝１個パターン（乗用車用タイヤの場合）又はＮ１個の等間隔を置いて円周方向に分布して配置されたパターン（重量物運搬車両用タイヤの場合）を形成する第１のトレッドパターン要素１４Ａにより生じる第１の音響フットプリントノイズＢＥＡ１の検出は、１つ又は２つ以上の音響キャビティのＮ１＝１個の組により生じる音響フットプリントノイズの検出と同じ原理に基づいている。タイヤ１０の周囲に沿って等間隔を置いて円周方向に分布して配置されたインジケータＴＵＳのＮ２個の組によって生じる第２の音響フットプリントノイズＢＥＡ２の検出は、タイヤ１０の周囲に沿って等間隔を置いて円周方向に分布して配置された１つ又は２つ以上の音響フットプリントキャビティのＮ２個の組により生じる音響フットプリントノイズの検出と同一の原理に基づいている。

理論周波数スペクトルＳＦＴのスペクトルパワー密度は、周波数の関数として図５に示されている。スペクトルＳＦＴは、タイヤ１０がしきい値ＳＳを超えて摩耗したときにタイヤ１０により放出される理論音響信号を処理することによって得られ、タイヤは、周長Ｃ＝１．９３ｍを有し、Ｖ＝９０ｋｍ・ｈ^−１＝２５ｍ・ｓ^−１で走行している車両のリヤアクスルに取り付けられている。

理論周波数信号ＳＦＴは、第１及び第２の音響フットプリントノイズＢＥＡ１，ＢＥＡ２のそれぞれの第１及び第２の理論周波数スペクトルＳＦＴ１，ＳＦＴ２を含む。各スペクトルＳＦＴ１，ＳＦＴ２は、ディラックの櫛を形成し、それぞれ、要素周波数成分Ｓｉ，１，Ｓｉ，２を含み、隣り合う成分の対は、周波数中に等距離を置いて位置している。事実、実際の各スペクトルＳＦＴ１，ＳＦＴ２は、その歯のうちの幾分かをなくしたディラックの櫛の形態をしており、即ち、複数個の要素周波数成分が存在しないディラックの櫛の形態をしている。加うるに、要素周波数成分は、等しくないスペクトルパワー密度を有する。

２つの隣り合う要素周波数成分Ｓｉ，１（細線で示されている）は、理論周波数差ＤＰＴ１＝Ｎ１・Ｖ／Ｃ＝１２．９Ｈｚだけ互いに隔てられている。同様に、２つの隣り合う要素周波数成分Ｓｉ，２（太線で示されている）は、理論周波数差ＤＰＴ２＝Ｎ２・Ｖ／Ｃ＝７７．４Ｈｚだけ互いに隔てられている。

各成分Ｓｉ，１，Ｓｉ，２は、それぞれＰＴ１，ＰＴ２に等しい理論スペクトルパワー密度を有する。図５に示されている理論的な場合では、ＰＴ１＝ＰＴ２である。

次に、図６〜図１４を参照してタイヤの摩耗の検出方法について説明する。

図６は、図５の周波数スペクトルを得る目的で音響信号を処理するステップの流れ図である。

ステップ１００では、第１及び第２の音響フットプリントノイズＢＥＡ１，ＢＥＡ２を含むことができる時間依存性音響信号ＳＴを収集する。しきい値ＳＳを超えて摩耗した２本のタイヤ１０により生じるノイズを記録することによって音響信号ＳＴを得、タイヤは、周長Ｃ＝１．９３ｍを有し、Ｖ＝９０ｋｍ・ｈ^−１＝２５ｍ・ｓ^−１で走行している車両のリヤアクスルに取り付けられている。収集フレームの持続時間は、Ｔ＝１秒であり、サンプリング周波数は、Ｆｅ＝１６，３８４Ｈｚである。

ステップ１０２において、フーリエ変換を時間依存性信号ＳＴに適用して図７に示されている周波数スペクトルＳＦを得る。周波数スペクトルＳＦは、第１及び第２の音響フットプリントノイズＢＥＡ１，ＢＥＡ２のそれぞれの第１及び第２の周波数スペクトルＳＦ１，ＳＦ２を含むことができるが、周波数スペクトルＳＦは、図５の理論的周波数スペクトルＳＦＴとは異なり、寄生ノイズ、例えば風、エンジンノイズ又はエンジンと関連した伝動システムのノイズによって生じる多くの要素周波数成分を含む。この方法の目的は、特に、好ましくはタイヤ１０の特性、例えばインジケータの数Ｎ２、タイヤ１０の周長Ｃ及び車両の速度Ｖの知識がなんらない場合であってもスペクトルＳＦがスペクトルＳＦ１，ＳＦ２を含むかどうかを判定することにある。

以下のステップ１０４〜１０８では、図７の周波数スペクトルＳＦのスペクトル前処理を実施する。ステップ１０４では、５００〜２，５００Ｈｚまで、この場合１，０００Ｈｚから２，０００Ｈｚまでの範囲の周波数スペクトルＳＦの周波数ドメインＤｆを隔離する。次に、ステップ１０６において、ノイズを除去し、スペクトルＳＦをオプションとして、周波数ドメインＤｆ内で標準化する。最後に、ステップ１０８では、所定の強度しきい値を超える強度を備えた濾波されたスペクトルの要素周波数成分を隔離する。

かくして、複数個の要素周波数成分を含む周波数スペクトルＳを得る。したがって、時間依存性音響信号ＳＴ処理することによってスペクトルＳを得る。変形例では、前処理ステップを省いても良く又は他の補助処理ステップを実施しても良い。

次に、図８を参照して、スペクトルＳの要素周波数成分Ｓｉに基づいて要素周波数成分Ｓｉの仮定スペクトルと呼ばれる少なくとも１つの周波数スペクトルＳＨを列挙するステップ４００〜４１０について説明する。

当初、周波数差ＤＰの第１及び第２の範囲Ｉ１，Ｉ２を各範囲Ｉ１，Ｉ２がそれぞれ所望のスペクトルＳＦ１の周波数差ＤＰ１及び所望のスペクトルＳＦ２の周波数差ＤＰ２を含むよう決定する。この場合、車両の速度Ｖが３０ｋｍ・ｈ^−１から１３０ｋｍ・ｈ^−１まで変化する場合があり、マクロパターンの数Ｎ１が範囲［Ｎ１，ｍｉｎ；Ｎ１，ｍａｘ］（この場合、Ｎ１，ｍｉｎ＝１、Ｎ１，ｍａｘ＝１）に含まれ、インジケータＴＵＳの数Ｎ２が範囲［Ｎ２，ｍｉｎ；Ｎ２，ｍａｘ］（この場合、Ｎ２，ｍｉｎ＝２、Ｎ２，ｍａｘ＝８）に含まれ、周長Ｃが１．６ｍから２．５ｍまで様々であると仮定すると、各範囲Ｉ１，Ｉ２は、Ｉ１＝［３．３Ｈｚ，２２．６Ｈｚ］且つＩ２＝［６．６Ｈｚ，１８０．５Ｈｚ］であるようなものである。

各仮定スペクトルＳＨの各要素周波数成分Ｓｉを好ましくは範囲Ｉ１，Ｉ２のうちの少なくとも一方に属する所定の列挙周波数差ＤＰｅだけ仮定スペクトルＳＨの少なくとも１つの隣りの要素周波数成分Ｓｉから周波数中において隔てる。

ステップ４００において、スペクトルＳの成分Ｓｉの対の全てを列挙し、各対ｋに属する成分Ｓｉを互いに隔てる周波数差ＤＦＣｋを求める。
ステップ４０２において、周波数差ＤＦＣｋが範囲Ｉ１，Ｉ２のうちの一方に属する対ｋを保持する。

ステップ４０４において、保持した各対ｋに属する各周波数差ＤＦＣｋを家族（family）周波数差範囲σＦによって定められる周波数差家族と呼ばれる家族中で分類する。この場合、範囲σＦの全ては、０．５Ｈｚ以下である。

ステップ４０６において、成分の列挙した対の中から、これらを隔てる周波数差が同じ家族周波数差範囲σＦに属する対を求める。

上記において定めた仮定スペクトルＳＨを列挙する。各仮定周波数スペクトルＳＨに特有の周波数も又求め、この場合、特性は、列挙周波数差ＤＰｅ＝σＦであり、かかる列挙周波数差は、周波数中、仮定スペクトルＳＨの各周波数成分Ｓｉを仮定スペクトルＳＨの少なくとも１つの隣りの周波数成分Ｓｉから隔てる。

次に、ステップ４１０〜４１４において、潜在的スペクトルと呼ばれる周波数スペクトルＳＰ１，ＳＰ２を仮定スペクトルＳＨの中から選択する。

ステップ４１０において、各列挙された仮定スペクトルＳＨに関し、選択指数と呼ばれる信頼指数Ｉｃを決定し、この信頼指数は、列挙された各仮定スペクトルＳＨの少なくとも１つの周波数成分Ｓｉの少なくとも１つの特性に基づいて各仮定スペクトルＳＨの選択と関連している。この場合、信頼指数Ｉｃをスペクトルの要素周波数成分Ｓｉ相互間の周波数差の分散ＤＥ、音響信号とノイズの比Ｒ、スペクトル中の要素周波数成分の個数Ｎ_Ｓ及びスペクトルの密度Ｄ、即ち要素周波数成分の総数と考えられる要素周波数成分の最大数の比に基づいて決定する。

ステップ４１２において、第１及び第２の音響フットプリントノイズＢＥＡ１，ＢＥＡ２のうちの一方のスペクトルＳＦ１，ＳＦ２を形成することができる第１の潜在的なスペクトルＳＰ１を範囲Ｉ１に属する周波数差ＤＰｅを含む仮定スペクトルＳＨの中から識別する。第１の潜在的スペクトルＳＰ１は、周波数差ＤＰｐ１及び周波数差ＤＰｅが範囲Ｉ１に属する列挙されたスペクトルの信頼指数Ｉｃの最も高いものであるＩｃ指数Ｉｃ１を有する。ステップ４１４では、指数Ｉｃ１が第１の潜在的スペクトルの選択に関した所定の条件、この場合、Ｉｃ１が所定のしきい値以上であるかどうかという条件を満たす場合、第１の潜在的スペクトルＳＰ１を選択する。

同様に、第１及び第２の音響フットプリントノイズＢＥＡ１，ＢＥＡ２のうちの一方の他方のスペクトルＳＦ１，ＳＦ２を形成することができる第２の潜在的なスペクトルＳＰ２を範囲Ｉ２に属する周波数差ＤＰｅを含む仮定スペクトルＳＨの中から識別する。第２の潜在的スペクトルＳＰ２は、周波数差ＤＰｐ２及び周波数差ＤＰｅが範囲Ｉ２に属する列挙されたスペクトルの信頼指数Ｉｃの最も高いものであるＩｃ指数Ｉｃ２を有する。指数Ｉｃ２が第２の潜在的スペクトルの選択に関した所定の条件、この場合、Ｉｃ２が所定のしきい値以上であるかどうかという条件を満たす場合、第２の潜在的スペクトルＳＰ２を選択する。

各指数Ｉｃ１，Ｉｃ２が対応のしきい値よりも低い場合又は指数のうちの任意の１つが対応のしきい値よりも低い場合、ステップ１００に戻る。

図９は、第１及び第２の音響フットプリントノイズＢＥＡ１，ＢＥＡ２のうちの一方の周波数スペクトルを形成することができる親スペクトルと呼ばれるスペクトルＳｐを選択するステップを示す流れ図である。

ステップ５００において、親スペクトルＳｐを第１及び第２の潜在的スペクトルＳＰ１，ＳＰ２の中から選択する。親スペクトルＳｐは、選択信頼指数Ｉｃが指数Ｉｃ１，Ｉｃ２のうちで大きい方であるようなスペクトルである。この実施形態では、Ｉｃ２＞Ｉｃ１である。したがって、第２の潜在的スペクトルＳＰ２は、親スペクトルＳｐを形成する。この場合、親スペクトルＳｐ＝ＳＰ２は、周波数差ＤＰｐ＝ＤＰｐ２＝７７．５±１Ｈｚ及び指数Ｉｃｐ＝Ｉｃ２を有する。親スペクトルＳｐは、図７に太線で示された要素周波数成分Ｓｉを含む。変形例では、Ｉｃ１＞Ｉｃ２の場合、親スペクトルＳｐ＝ＳＰ１は、周波数差ＤＰｐ＝ＤＰｐ１＝１２．５±１Ｈｚ及び指数Ｉｃｐ＝Ｉｃ１を有する。

ステップ５０２において、Ｉｃ２＞Ｉｃ１の場合、検出信頼指数と呼ばれる信頼指数Ｉｄｐを決定し、この信頼指数は、親スペクトルＳｐの特性、この場合ＳＰ２に基づいて音響フットプリントノイズＢＥＡ１，ＢＥＡ２のうちの一方の検出と関連している。この場合、Ｉｄｐ＝Ｉｃｐである。変形例では、ＩｄｐをＤＥ、Ｒ、Ｎ_Ｓ及びＤ以外の特性に基づいて計算する。Ｉｃ２＜Ｉｃ１の場合、検出信頼指数Ｉｄｐを親スペクトルＳＰ１の特性に基づいて決定する。

図１０は、第１及び第２の音響フットプリントノイズＢＥＡ１，ＢＥＡ２のうちの他方の周波数スペクトルを形成することができる子スペクトルと呼ばれるスペクトルＳｆを選択するステップを示す流れ図である。

ステップ６００において、親スペクトルＳｐの少なくとも一部、この場合、親スペクトルＳｐの周波数成分Ｓｉのうちの少なくとも幾つかを音響信号のスペクトルＳから除去する。この場合、所定のしきい値以上のスペクトルパワー密度を有する親スペクトルＳｐの要素周波数成分を保持し、即ち、所定のしきい値よりも小さいスペクトルパワー密度を有するスペクトルＳｐの要素周波数成分を除去する。これにより、親スペクトルＳｐの或る特定の成分Ｓｉをトリミングした周波数スペクトルＳｅが与えられる。

ステップ６０２〜６１２では、要素周波数成分Ｓｉの仮定スペクトルＳＨｆをステップ４００〜４０８に例示した以下のステップによってスペクトルＳｅに基づいて列挙する。各仮定スペクトルＳＨｆの各要素周波数成分Ｓｉを親スペクトルＳｐの周波数特性、この場合、周波数差ＤＰｐに基づいて決定された列挙周波数差ＤＰｅだけ仮定スペクトルＳＨｆの少なくとも１つの隣りの要素周波数成分Ｓｉから周波数中において隔てる。

かくして、ステップ６０２において、トリミングされたスペクトルＳｅの成分Ｓｉの対の全てを列挙し、各対ｋに属する成分Ｓｉを互いに隔てる周波数差ＤＦＣｋを求める。
ステップ６０４において、Ｓｐ＝ＳＰ２＝７７．５Ｈｚである場合、周波数差ＤＦＣｋが範囲Ｉ３＝［Ｎ１，ｍｉｎ／Ｎ２，ｍａｘ・（ＤＰｐ２−Ｅｅ），Ｎ１，ｍａｘ／Ｎ２，ｍｉｎ・（ＤＰｐ２＋Ｅｅ）］＝［１／８×７６．５，１／２×７８．５］＝［９．６，３９．３］に属する対を保持し、この場合、Ｅｅは、親スペクトルＳｐの周波数差ＤＰｐ１の値の推定誤差を表す周波数差であり、この場合、Ｅｅ＝１Ｈｚである。Ｓｐ＝ＳＰ１＝１２．５Ｈｚの場合、周波数差ＤＦＣｋが範囲Ｉ３＝［Ｎ２，ｍｉｎ／Ｎ１，ｍａｘ・（ＤＰｐ１−Ｅｅ），Ｎ２，ｍａｘ／Ｎ１，ｍｉｎ・（ＤＰｐ１＋Ｅｅ）］＝［２／１×１１．５，８／１×１３．５］＝［２３Ｈｚ，１０８Ｈｚ］に属する対を保持する。
かくして、高周波数スペクトルＳｆの選択は、周波数差ＤＦＣｋが親スペクトルＳｐの周波数差ＤＰｐ１に基づいて定められた周波数差の範囲Ｉ３内にある仮定スペクトルＳＨｆに制限される。

ステップ６０６において、成分Ｓｉの各対の各周波数差ＤＦＣｋを家族周波数差範囲σＦによって定められる周波数差家族と呼ばれる家族中で分類する。この場合、範囲σＦの全ては、０．５Ｈｚ以下である。

ステップ６０８において、成分の列挙した対の中から、これらを隔てる周波数差が同じ家族周波数差範囲σＦに属する対を求める。

次に、ステップ６１０では、上記において定めたスペクトルＳＨｆを列挙する。各仮定周波数スペクトルＳＨｆに特有の周波数も又求め、この場合、特性は、列挙周波数差ＤＰｅ＝σＦであり、かかる列挙周波数差は、周波数中、仮定スペクトルＳＨｆの各周波数成分Ｓｉを仮定スペクトルＳＨｆの少なくとも１つの隣りの周波数成分Ｓｉから隔てる。

次に、ステップ６１２において、各列挙された仮定スペクトルＳＨｆに関し、選択信頼指数Ｉｃを決定し、この信頼指数は、列挙された各仮定スペクトルＳＨｆの少なくとも１つの周波数成分Ｓｉの少なくとも１つの特性に基づいて各仮定スペクトルＳＨｆの選択と関連している。指数Ｉｃをステップ４１０で計算した指数Ｉｃと同様な仕方で決定する。

次に、ステップ６１４において、子スペクトルＳｆをスペクトルＳＨｆの中から選択する。子スペクトルＳｆは、列挙されたスペクトルのＩｃ指数のうちで最も高い指数Ｉｃ＝Ｉｃｆを有する。子スペクトルＳｆは、図７に細線で示された要素周波数成分Ｓｉを含む。

ステップ６１６において、検出信頼指数と呼ばれる信頼指数Ｉｄｆを決定し、この指数は、子スペクトルＳｆの特性に基づいて他方の音響フットプリントノイズＢＥＡ１，ＢＥＡ２の検出と関連している。指数Ｉｄｆを指数Ｉｄｐと同様な仕方で計算する。

最後に、意思決定ステップでは、各検出信頼指数Ｉｄｐ，Ｉｄｆが各音響フットプリントノイズＢＥＡ１，ＢＥＡ２の検出に関連した所定の条件を満たした場合、タイヤ１０の摩耗の検出の警告を出す。この場合、音響フットプリントノイズＢＥＡ１，ＢＥＡ２の検出に関連した条件は、同一である。各指数Ｉｄｐ，Ｉｄｆは、各指数Ｉｄｐ，Ｉｄｆが所定のしきい値以上である場合、所定の条件を満たす。検出信頼指数Ｉｄｐ，Ｉｄｆの各々又はこれら指数Ｉｄｐ，Ｉｄｆのうちの一方だけが対応の所定の条件を満たしていない場合、タイヤ１０の摩耗の検出の警告は出されず、ステップ１００に戻る。

本発明は、上述の実施形態には限定されない。

事実、本発明の方法は、周波数差ＤＰＴ１，ＤＰＴ２を求めるタイヤのパラメータの全て又はこれらのうちの幾つかが既知である場合にも利用できる。かくして、例えばＧＰＳ（全地球測位システム）に基づいて、インジケータ１７の個数Ｎ_ＴＵＳが既知である場合、特に、この種のインジケータ１７を有するタイヤの全てが同じ数のインジケータを有する場合及びタイヤ１０の周長Ｃ及びタイヤ１０の速度Ｖが既知である場合、範囲Ｉ１，Ｉ２，Ｉ３を減少させ、検出のドバストネスを向上させる。したがって、ディラックの櫛の検出の一意性及び容易さは、タイヤパラメータの知識の精度の向上につれて向上する。

本発明の方法の全て又は何割かをコンピュータ上で実行される方法のステップの実施を指令するようになったコード化命令によって利用することができる。命令は、データ記録媒体、例えばハードディスク、フラッシュメモリ、ＣＤ又はＤＶＤ形式の媒体上に記録されたコンピュータプログラムから得ることができる。通信ネットワーク、例えばInternet（インターネット）又はワイヤレスネットワーク上にダウンロードするためにこの種のプログラムを利用する措置が取られるのが良い。かくして、プログラムのアップデートをこのネットワークを介してネットワークに接続されたコンピュータに送ることができる。

検出方法の実施中、時間依存性音響信号を車両に搭載された音響センサによって検出し、音響信号に関連したデータを自動車に搭載されていないリモートサーバに向かって送信する。この方法は、送信ステップ前に、車両に搭載されて実施される音響信号の前処理を含む。

一実施形態では、前処理は、ステップ１００を含み、次のステップは、リモートサーバ上で実行される。かくして、高い性能を有することが必要な装置を自動車上に搭載する必要はない。さらに、この方法のアップデートをサーバー上で直接実行することができる。

別の実施形態では、前処理は、ステップ１００，１０２を含み、次のステップをリモートサーバ上で実行する。

さらに別の実施形態では、前処理は、ステップ１００〜１０８を含み、次のステップは、リモートサーバ上で実行される。かくして、車両から送られるデータの量を減少させる。

前処理ステップに関するこれらの特性を次のステップ、即ち、
‐第１及び第２の音響フットプリントノイズを含むことができる音響信号を収集するステップ、
‐収集した音響信号の周波数スペクトル内で、親スペクトルと呼ばれる周波数スペクトルを選択するステップ（親スペクトルは、第１及び第２の音響フットプリントノイズのうちの一方の周波数スペクトルを形成することができる）、
‐音響信号のスペクトルから親スペクトルの少なくとも一部を除去することによってトリムドスペクトルと呼ばれる周波数スペクトルを求めるステップ、
‐トリムドスペクトル内において、子スペクトルと呼ばれる周波数スペクトルを選択するステップ（子スペクトルは、第１及び第２の音響フットプリントノイズのうちの他方の周波数スペクトルを形成することができる）、
‐検出信頼指数と呼ばれる２つの信頼指数を決定するステップ（信頼指数は、各選択された親及び子スペクトルの少なくとも１つの特性に基づいて第１及び第２の音響フットプリントノイズの検出と関連している）、
‐各検出信頼指数が第１及び第２の音響フットプリントノイズの各々の検出に関連した所定の条件を満たした場合、タイヤの摩耗の検出の警告を出すステップとは無関係に用いることができる。

Claims (11)

1. タイヤ（１０）の摩耗を検出する方法であって、前記タイヤ（１０）は、少なくとも、第１の音響フットプリントノイズ（ＢＥＡ１）を発生させるようになった第１のトレッドパターン要素（１４Ａ）及び少なくとも、前記タイヤ（１０）の摩耗に特有の第２の音響フットプリントノイズ（ＢＥＡ２）を発生させるようになった第２のトレッドパターン要素（１４Ｂ）を有し、前記方法は、
   ‐前記第１及び前記第２の音響フットプリントノイズ（ＢＥＡ１，ＢＥＡ２）を含むことができる音響信号（ＳＴ）を収集するステップを含み、
   ‐前記収集した音響信号（ＳＴ）の周波数スペクトル（Ｓ）内で、親スペクトルと呼ばれる周波数スペクトル（Ｓｐ）を選択するステップを含み、前記親スペクトルは、前記第１及び前記第２の音響フットプリントノイズ（ＢＥＡ１，ＢＥＡ２）のうちの一方の周波数スペクトルを形成することができ、
   ‐前記音響信号（ＳＴ）の前記スペクトル（Ｓ）から前記親スペクトル（Ｓｐ）の少なくとも一部を除去することによってトリムドスペクトルと呼ばれる周波数スペクトル（Ｓｅ）を求めるステップを含み、
   ‐前記トリムドスペクトル（Ｓｅ）内において、子スペクトルと呼ばれる周波数スペクトル（Ｓｆ）を選択するステップを含み、前記子スペクトルは、前記第１及び前記第２の音響フットプリントノイズ（ＢＥＡ１，ＢＥＡ２）のうちの他方の周波数スペクトルを形成することができ、
   ‐検出信頼指数と呼ばれる２つの信頼指数（Ｉｃｄ１，Ｉｃｄ２）を決定するステップを含み、前記信頼指数は、各選択された親及び子スペクトル（Ｓｐ，Ｓｆ）の少なくとも１つの特性に基づいて前記第１及び前記第２の音響フットプリントノイズ（ＢＥＡ１，ＢＥＡ２）の検出と関連しており、
   ‐各検出信頼指数（Ｉｃｄ１，Ｉｃｄ２）が前記第１及び前記第２の音響フットプリントノイズ（ＢＥＡ１，ＢＥＡ２）の各々の検出に関連した所定の条件を満たした場合、前記タイヤ（１０）の摩耗の検出の警告を出すステップを含む、方法。
2. 前記親スペクトル（Ｓｐ）は、要素周波数成分を含み、所定のしきい値を超えるスペクトルパワー密度を有する前記親スペクトルの前記要素周波数成分を保持するステップを含む、請求項１記載の方法。
3. 仮定スペクトルと呼ばれる少なくとも１つの周波数スペクトル（ＳＨ）を列挙し、各仮定スペクトル（ＳＨ）の少なくとも１つの周波数特性（ＤＰｅ）を求めるステップを含む、請求項１又は２記載の方法。
4. 各仮定スペクトル（ＳＨ）に関し、選択指数と呼ばれる信頼指数（Ｉｃ）を決定するステップを含み、前記選択指数は、前記仮定スペクトル（ＳＨ）の選択と関連している、請求項３記載の方法。
5. 各仮定スペクトル（ＳＨ）は、要素周波数成分（Ｓｉ）を含み、前記仮定スペクトルの前記周波数特性（ＤＰｅ）は、各仮定スペクトル（ＳＨ）の周波数における各周波数中の各周波数成分（Ｓｉ）を前記仮定スペクトル（ＳＨ）の少なくとも１つの隣りの周波数成分（Ｓｉ）から隔てる周波数差である、請求項３又は４記載の方法。
6. 前記子スペクトル（Ｓｆ）の前記選択は、周波数差（ＤＦＣｋ）が前記親スペクトル（Ｓｐ）の前記周波数差（ＤＰｐ）に基づいて定められた周波数差（Ｉ３）の範囲内にある仮定スペクトル（ＳＨ）に制限される、請求項５記載の方法。
7. 潜在的スペクトルと呼ばれる第１及び第２の周波数スペクトル（ＳＰ１，ＳＰ２）を前記収集した音響信号（ＳＴ）の前記周波数スペクトル（Ｓ）内で選択するステップを含み、各潜在的周波数スペクトル（ＳＰ１，ＳＰ２）は、前記音響フットプリントノイズ（ＢＥＡ１，ＢＥＡ２）のうちの一方の周波数スペクトル（ＳＦ１，ＳＦ２）を形成することができ、前記親スペクトルを前記第１及び第２の潜在的周波数スペクトル（ＳＰ１，ＳＰ２）の中から選択するステップを含む、請求項１〜６のうちいずれか一に記載の方法。
8. 前記第１及び前記第２の潜在的スペクトル（ＳＰ１，ＳＰ２）を所定の周波数差の第１及び第２の範囲（Ｉ１，Ｉ２）にそれぞれ属する周波数差（ＤＰｅ）を有する前記仮定スペクトル（ＳＨ）の中から選択するステップを含む、請求項５に従属した請求項７記載の方法。
9. コンピュータプログラムであって、前記コンピュータプログラムは、前記コンピュータプログラムがコンピュータ上で実行されると、請求項１〜８のうちいずれか一に記載の方法のステップの実行を指令するようになったコード化命令を含む、コンピュータプログラム。
10. データ格納媒体であって、請求項９記載のプログラムを記録形態で含む、データ格納媒体。
11. ダウンロードのために請求項９記載のプログラムを通信ネットワーク上に提供する方法。

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