本发明属于车辆数据处理,具体是一种车辆数据处理方法及车辆数据处理系统。
背景技术:
1、所谓的车辆运行数据,就是指车辆在运行过程中的一系列参数,包括车辆实时位置、行驶轨迹、发动机启动与关闭时间、发动机温度、发动机转速、节气门开度、怠速时间长短、发动机持续工作小时、电瓶电压、是否开空调、变速箱档位信息、变速箱换挡模式、车辆的行驶速度、驾驶员操作习惯。
2、专利公开号为cn110390739b的申请公开了一种车辆数据处理方法及车辆数据处理系统,涉及车辆通信领域;车辆数据处理方法用于处理所述车辆自动驾驶产生的数据,包括将所述车辆处于自动驾驶模式时产生的实时数据发送至云数据分析平台;其中,所述云数据分析平台接收、分析所述实时数据,并存储实时数据分析结果,以在接收到用户端的查询请求时将与所述查询请求对应的实时数据分析结果发送至所述用户端。本发明还提供了相应的系统;本发明不仅能够提高车辆数据处理效率。而且能够有效提升用户的使用满意度。
3、车辆数据在进行处理过程中,只是单纯的对行驶数据进行分析,来判定车辆行驶是否出现异常,但此种分析处理方式,只能达到较为浅显的处理效果,并不能基于处理数据以及行驶数据,深入车辆内部构造,并锁定车辆产生此类异常的对应原因,并进行展示,便于后续维护人员进行检修处理。
技术实现思路
1、本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一;为此,本发明提出了一种车辆数据处理方法及车辆数据处理系统,用于解决单纯的对行驶数据进行处理来判定车辆行驶是否出现异常的方式并不全面的技术问题。
2、为实现上述目的,根据本发明的第一方面的实施例提出一种车辆数据处理方法及车辆数据处理系统,包括:
3、数据监测端,对车辆的油门幅度以及速度数据进行监测,并将所监测的油门幅度以及速度数据传输至异数锁定端内;
4、异数锁定端,基于所监测的油门幅度以及速度数据,分析速度数据之间的加速度是否达标,若不达标,则生成异常信号,并执行周期数据分析端,若达标,则不进行任何处理;
5、周期数据分析端,基于所确认的异常信号,限定一组监测周期,并通过数据监测端对车辆的油门幅度以及速度数据进行再次监测,并对燃油的消耗参数进行监测,基于所监测的若干组参数,分析车辆在行驶过程中是否存在给油问题,并生成给油异常信号或给油正常信号,包括:
6、基于所限定的监测周期t,其中t为预设值,将此监测周期t内所监测的油门幅度传输至标准曲线生成模型内,其中标准曲线生成模型为预设模型,标准曲线生成模型基于油门幅度,生成此车辆的标准速度曲线,其中标准速度曲线的初始值为本监测周期t开始时所对应的速度数据;
7、再基于本监测周期t内所监测的速度数据以及燃油消耗参数,生成速度变化曲线以及燃油消耗曲线;
8、将速度变化曲线与标准速度曲线之间的变化幅度进行比对:
9、基于时间走向,对两组曲线内相同时间段的点位斜率进行确认,其中点位斜率=δy/δx,其中δ为后一点位坐标参数与前一点位坐标参数的差值,基于所确认的斜率,判定相同时段的数值是否一致,若一致,则不进行任何处理,若存在不一致的时段,则将燃油消耗曲线与标准速度曲线进行比对,确认给油是否异常;
10、将燃油消耗曲线与标准速度曲线进行比对的方式包括:
11、确认标准速度曲线内所出现的波动点,其中波动点前后线段其加速度不相同,基于波动点,将标准速度曲线划分为若干个速度等分线段,并确认等分线段的对应时间段,标定为速度等分时间段;
12、对燃油消耗曲线进行同等方式处理,确认波动点,再确认燃油等分线段,再基于燃油等分线段锁定燃油等分时间段;
13、将一一标定的速度等分时间段以及燃油等分时间段进行一一比对,判定每组比对结果是否一致,若均一致,则执行扭矩参数分析端,若不一致,则通过信号生成端生成给油异常信号,并进行展示;
14、扭矩参数分析端,限定第二组监测周期,并保持车辆档位不变,通过数据监测端对第二组监测周期的扭矩变化数据进行监测,并基于此扭矩变化数据,生成扭矩变化曲线,并将扭矩变化曲线与本监测周期所产生的速度变化曲线进行数值变化分析,基于分析结果,生成处理信号,具体方式为:
15、基于速度变化曲线内所出现的若干个波动点,将速度变化曲线划分为若干个速度变化分段,确定走向趋势处于爬升状态的速度变化分段,并标定为爬升分段;
16、将每个爬升分段所出现的时间段标定为爬升时间段,并根据此爬升时间段从扭矩变化曲线内进行线段截取,将扭矩变化曲线内与爬升时间段相同时段的分段标定为待比对扭矩段;
17、将不同爬升分段的斜率标定为xi,将不同待比对扭矩段的斜率标定为bi,若不同待比对扭矩段内部斜率出现多组,则进行均值处理,确定对应扭矩段的斜率,其中i=1、2、……、n,其中n代表不同时间段的总个数;
18、分析xi以及bi是否满足:若满足,代表此车辆的扭矩无异常,不生成任何信号,重新对车辆进行监测,若不满足,则通过信号生成端生成扭矩变化异常信号。
19、优选的,一种车辆数据处理方法,包括以下步骤:
20、步骤一、对车辆的油门幅度以及速度数据进行监测,分析速度数据之间的加速度是否达标,若不达标,则生成异常信号,并执行周期数据分析端,若达标,则不进行任何处理;
21、步骤二、基于所确认的异常信号,限定一组监测周期并通过数据监测端对车辆的油门幅度以及速度数据进行再次监测,并对燃油的消耗参数进行监测,基于所监测的若干组参数,分析车辆在行驶过程中是否存在给油问题,并生成给油问题信号或给油正常信号;
22、步骤三、限定第二组监测周期,并保持车辆档位不变,通过数据监测端对第二组监测周期的扭矩变化数据进行监测,并基于此扭矩变化数据,生成扭矩变化曲线,并将扭矩变化曲线与本监测周期所产生的速度变化曲线进行数值变化分析,基于分析结果生成处理信号。
23、与现有技术相比,本发明的有益效果是:基于油门的变化幅度锁定标准变化曲线,将标准变化曲线与正常速度曲线进行一一比对,基于比对结果,判定是否需要对燃油消耗曲线进行分析,通过确认燃油消耗曲线与标准速度曲线之间的变化幅度是否一致,其变化幅度可通过线段之间的变化趋势是否一致,来判定其给油是否存在异常,同时将给油异常信号进行展示;
24、若给油无问题,再进行扭矩监测并分析,锁定对应时段,基于对应时段从扭矩变化内锁定对应扭矩段的变化曲线,基于变化的斜率值,便可确认每个不同线段之间的变化幅度是否一致,若均为一致状态,则无需进行任何处理,若不处于一致状态,那么便代表其扭矩变化程度不一致,此种方式,便可对车辆的整体状态进行一一分析,保障数据处理的全面性,以此提升数据处理的整体效果,及时锁定异常情况。
1.一种车辆数据处理系统,其特征在于,包括:
2.根据权利要求1所述的一种车辆数据处理系统,其特征在于,所述异数锁定端,分析加速度是否达标的具体方式为:
3.根据权利要求1所述的一种车辆数据处理系统,其特征在于,所述周期数据分析端,进行分析的初步方式包括:
4.根据权利要求3所述的一种车辆数据处理系统,其特征在于,所述周期数据分析端,将燃油消耗曲线与标准速度曲线进行比对的方式包括:
5.根据权利要求1所述的一种车辆数据处理系统,其特征在于,所述扭矩参数分析端,进行数值变化分析的具体方式为:
6.一种车辆数据处理方法,该处理方法基于权利要求1-5任一项车辆数据处理系统进行运行,其特征在于,包括以下步骤: