CN108305395A - 一种基于租车间隔的电动汽车状态判定方法 - Google Patents
一种基于租车间隔的电动汽车状态判定方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN108305395A CN108305395A CN201710018016.9A CN201710018016A CN108305395A CN 108305395 A CN108305395 A CN 108305395A CN 201710018016 A CN201710018016 A CN 201710018016A CN 108305395 A CN108305395 A CN 108305395A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- time
- car
- interval
- vehicle
- hiring
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G07—CHECKING-DEVICES
- G07F—COIN-FREED OR LIKE APPARATUS
- G07F17/00—Coin-freed apparatus for hiring articles; Coin-freed facilities or services
- G07F17/0042—Coin-freed apparatus for hiring articles; Coin-freed facilities or services for hiring of objects
- G07F17/0057—Coin-freed apparatus for hiring articles; Coin-freed facilities or services for hiring of objects for the hiring or rent of vehicles, e.g. cars, bicycles or wheelchairs
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于租车间隔的电动汽车状态判定方法，包括电量消耗判定和租车间隔判定；租车间隔判定包括以下步骤：记录首次租车时间；记录还车时间；计算首次租车时间和还车时间的时间间隔；记录二次租车时间；计算还车时间和二次租车时间的时间间隔；计算故障度K；如果故障度K小于或等于故障度阈值，则判定车辆出现故障；如果故障度大于或等于故障度阈值，则判定车辆处于正常状态。用户在租车之后，如果很短时间就还车并且更换车辆租赁，则表明前车存在不适于驾驶的问题。依据对前车的租赁时长和前车还车到后车租赁的间隔时间可以较为准确判断车辆状态。本方案适用于电动汽车租赁系统的监控。
Description
技术领域
本发明涉及电动汽车租赁控制领域，尤其是涉及一种基于租车间隔的电动汽车状态判定方法。
背景技术
目前，石油能源不断匮乏，生态环境不断恶化，这些都对世界各国的汽车产业发展带来许多无法确定的因素。全球汽车工业为破解能源、环境制约，实现可持续发展，长期以来一直在积极探索和努力推动交通能源动力系统转型。特别是08年以来，面对金融危机、国际油价高位震荡和日益严峻的节能减排压力，世界汽车产业进入全面交通能源转型时期，发展电动汽车成为国际上取得高度共识的实现交通能源转型的技术路线，因而世界电动汽车产业进入了加速发展的新阶段。
随着限行限购等政策的实施，电动汽车租赁凭借方便、快捷、受限少等优势也成为越来越多人所选择的出行方式。
电动汽车的状态直接影响租车用户的使用体验。中华人民共和国国家知识产权局于2014年12月03日公开了名称为《一种电动汽车整车故障分级处理方法》的专利文献（公开号：CN104176060），其首先对纯电动汽车可能出现的故障进行分类，纯电动汽车的故障主要包括储能系统故障、驱动系统故障以及其它故障，其中，所述其他故障包括ECU故障，钥匙检测故障，加速踏板信号故障，制动踏板信号故障，档位信号故障，电池上电故障以及电机驱动故障并确定各种故障的判断逻辑；随后拟定几大类故障的故障标志及取值原则；最后基于整车进行整车故障标志的判断及相应地分级处理。进行整车故障定义与分级，并结合故障标志，进行故障分级处理。此方案较为繁琐复杂，并且不能通过租车用户的行为直接判断车辆状态。
发明内容
本发明主要是解决现有技术所存在的方案复杂、无法借助用户行为对车辆状态进行判断的技术问题，提供一种基于租车间隔的电动汽车状态判定方法。
本发明针对上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的：一种基于租车间隔的电动汽车状态判定方法，包括电量消耗判定和租车间隔判定；如果电量消耗判定和租车间隔判定中的任意一种判定结果为车辆出现故障，则通知工作人员进行修理或维护；如果电量消耗判定和租车间隔判定两者的判定结果都为车辆处于正常状态，则不通知工作人员进行修理或维护；
租车间隔判定包括以下步骤：
A1、用户首次租用电动汽车，记录首次租车时间；
A2、用户归还电动汽车，记录还车时间；
A3、计算首次租车时间和还车时间的时间间隔，记为第一间隔T1；
A4、用户二次租用电动汽车，记录二次租车时间；
A5、计算还车时间和二次租车时间的时间间隔，记为第二间隔T2；
A6、计算故障度K，计算公式为：
K=a×T1+b×T2
a为第一间隔权重值，b为第二间隔权重值；
A7、如果故障度K小于或等于故障度阈值，则判定车辆出现故障；如果故障度大于或等于故障度阈值，则判定车辆处于正常状态。
用户在租车之后，如果很短时间就还车并且更换车辆租赁，则表明前车存在不适于驾驶的问题。依据对前车的租赁时长和前车还车到后车租赁的间隔时间可以较为准确判断车辆状态。如果仅依靠极短租车时长来判断或者仅依靠极短的换车租车间隔来判断可能会带来较大的误差，而本方案基于两个时间间隔可以有效提高判断结果的准确性。
作为优选，步骤A6中，a和b的和为1，0.3≤a≤0.6，0.4≤b≤0.7。
换车租车间隔的比重略大于前车租车时长，因此通常b的值略大于a的值。
作为优选，所述故障度阈值为20分钟-35分钟。
如果在30分钟左右时间内用户完成租车-换车-再租车三个步骤，则基本可以确定前车存在一定的问题，不适于驾驶。
作为优选，电量消耗判定过程包括以下步骤：
B1、记录本车标准行驶距离下电动汽车电机的耗电量Q；
B2、读取基准耗电量Q0；
B3、计算本车耗电率M，计算公式如下：
M=Q×R/Q0
式中，R为寿命修正率；
B4、如果M超过耗电率阈值，则判定车辆存在故障；如果M小于或等于耗电率阈值，则判定车辆正常。
对于电动汽车来说，电池状态直接决定了车辆的行驶里程、动力输出性能，而电量消耗速度可以反应车辆的电池状态。如果电量消耗速度较快，表明电池性能不良，很可能无法完成预定路程，较容易出现半路抛锚的问题，严重影响用户的租车体验，也会给租赁公司造成负面形象。而电池本身性能是会随着使用时长的增加而降低的，如果降低在正常范围内，则证明其未出现故障，如果降低速率超过正常范围，则证明电池出现故障，需要进行维修或更换。标准行车距离根据需要确定，一般可设定为300-500公里。基准耗电量为平稳状态下同车型新电池室温条件形式标准距离的耗电量，出厂时测试得到。耗电量阈值根据需要确定，一般可设定为1.2-1.35。耗电量只计算电机耗电量，不计算空调、中控台、远近光灯等其他设备的耗电。
作为优选，所述寿命修正率R由以下公式确定：
R=-0.5×p2+1
p=t/t0
t为电池当前使用时长，t0为电池的额定寿命。
初始状态时，电池修正率为1；随着电池不断使用，修正率减小，修正幅度增大，对耗电率的容忍范围提高。
本发明带来的实质性效果是，可以通过用户行为和耗电率来判断电动汽车的故障，避免了繁琐的传感器和判断逻辑，实用度高，抗干扰性好。
附图说明
图1是本发明的一种租车间隔判定过程流程图；
图2是本发明的一种电量消耗判定过程流程图。
具体实施方式
下面通过实施例，并结合附图，对本发明的技术方案作进一步具体的说明。
实施例：本实施例的一种基于租车间隔的电动汽车状态判定方法，包括电量消耗判定和租车间隔判定；如果电量消耗判定和租车间隔判定中的任意一种判定结果为车辆出现故障，则通知工作人员进行修理或维护；如果电量消耗判定和租车间隔判定两者的判定结果都为车辆处于正常状态，则不通知工作人员进行修理或维护。
如图1所示，租车间隔判定包括以下步骤：
A1、用户首次租用电动汽车，记录首次租车时间；
A2、用户归还电动汽车，记录还车时间；
A3、计算首次租车时间和还车时间的时间间隔，记为第一间隔T1；
A4、用户二次租用电动汽车，记录二次租车时间；
A5、计算还车时间和二次租车时间的时间间隔，记为第二间隔T2；
A6、计算故障度K，计算公式为：
K=a×T1+b×T2
a为第一间隔权重值，b为第二间隔权重值；
A7、如果故障度K小于或等于故障度阈值，则判定车辆出现故障；如果故障度大于或等于故障度阈值，则判定车辆处于正常状态。
用户在租车之后，如果很短时间就还车并且更换车辆租赁，则表明前车存在不适于驾驶的问题。依据对前车的租赁时长和前车还车到后车租赁的间隔时间可以较为准确判断车辆状态。如果仅依靠极短租车时长来判断或者仅依靠极短的换车租车间隔来判断可能会带来较大的误差，而本方案基于两个时间间隔可以有效提高判断结果的准确性。
步骤A6中，a和b的和为1，0.3≤a≤0.6，0.4≤b≤0.7。
换车租车间隔的比重略大于前车租车时长，因此通常b的值略大于a的值。
所述故障度阈值为20分钟-35分钟。
如果在30分钟左右时间内用户完成租车-换车-再租车三个步骤，则基本可以确定前车存在一定的问题，不适于驾驶。
如图2所示，电量消耗判定过程包括以下步骤：
B1、记录本车标准行驶距离下电动汽车电机的耗电量Q；
B2、读取基准耗电量Q0；
B3、计算本车耗电率M，计算公式如下：
M=Q/Q0；
B4、如果M超过耗电率阈值，则判定车辆存在故障；如果M小于或等于耗电率阈值，则判定车辆正常。
对于电动汽车来说，电池状态直接决定了车辆的行驶里程、动力输出性能，而电量消耗速度可以反应车辆的电池状态。如果电量消耗速度较快，表明电池性能不良，很可能无法完成预定路程，较容易出现半路抛锚的问题，严重影响用户的租车体验，也会给租赁公司造成负面形象。
步骤B3之后，耗电率M通过寿命修正率R修正，修正公式为：
M1=M×R
M1为经过寿命修正率修正后的耗电率；寿命修正率R由以下公式确定：
R=-0.5×p2+1
p=t/t0
t为电池当前使用时长，t0为电池的额定寿命。
而电池本身性能是会随着使用时长的增加而降低的，如果降低在正常范围内，则证明其未出现故障，如果降低速率超过正常范围，则证明电池出现故障，需要进行维修或更换。初始状态时，电池修正率为1；随着电池不断使用，修正率减小，修正幅度增大，对耗电率的容忍范围提高。
耗电率还通过温度修正率F修正，修正公式为：
M2=M1/F
M2为经过温度修正率修正后的耗电率；温度修正率F由以下公式确定：
F=-0.000375×H2+0.02×H+0.75 F≤20摄氏度
H为本车在行驶标准距离过程中的平均环境温度。
气温直接影响电池性能，温度低于20摄氏度时，电池性能下降较为明显，即放电效率降低，耗电率提高，温度越低耗电率越高，此时需要提高修正幅度来增大耗电率的容忍偏差范围，避免误判。
车辆行驶区域为平原地区，耗电率维持原值；
车辆行驶区域为丘陵地区，耗电率减小10%；
车辆行驶区域为山地地区，耗电率减小20%。
耗电率还与所行驶的地形有较大关系，地形越平坦，输出越平稳，耗电率越低；地形起伏程度越大，输出变化越大，则耗电率越高。因此需要根据地形对耗电率进行修正，地形起伏程度越高，修正率越高，即耗电率的容忍偏差范围越大。
本实施例还可以引入充电速率协助放电率来表现车辆状态，充放电率N的计算公式如下：
N=c×M3+d×S/S0
式中，M3为经过寿命修正率、温度修正率和地形三个因素修正后的耗电率，c为耗电权重值，d为充电权重值，S为最近十次充电速率，S0为原始充电速率。
如果N超过充放电率阈值，则判定车辆存在故障；如果N小于或等于充放电率阈值，则判定车辆正常。
如果车辆充电速率过快，则表明电池容量存在问题，属于不正常现象。通过充电速率和放电率结合，可以准确判断车辆是否存在故障。
c和d的和为1，0.5≤c≤0.8，0.2≤d≤0.5。
由于汽车上的电机和电池的连接为固定连接，并且电机性能可以从驾驶者的体验中直接反应出来，出现测量误差的概率较小，而电池和充电桩的连接为可拆卸式连接，出现测量误差的几率更大，因此耗电权重值大于或等于充电权重值。
本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。
尽管本文较多地使用了首次租车、耗电量、额定寿命等术语，但并不排除使用其它术语的可能性。使用这些术语仅仅是为了更方便地描述和解释本发明的本质；把它们解释成任何一种附加的限制都是与本发明精神相违背的。
Claims (5)
1.一种基于租车间隔的电动汽车状态判定方法，其特征在于，包括电量消耗判定和租车间隔判定；如果电量消耗判定和租车间隔判定中的任意一种判定结果为车辆出现故障，则通知工作人员进行修理或维护；如果电量消耗判定和租车间隔判定两者的判定结果都为车辆处于正常状态，则不通知工作人员进行修理或维护；
租车间隔判定包括以下步骤：
A1、用户首次租用电动汽车，记录首次租车时间；
A2、用户归还电动汽车，记录还车时间；
A3、计算首次租车时间和还车时间的时间间隔，记为第一间隔T1；
A4、用户二次租用电动汽车，记录二次租车时间；
A5、计算还车时间和二次租车时间的时间间隔，记为第二间隔T2；
A6、计算故障度K，计算公式为：
K=a×T1+b×T2
a为第一间隔权重值，b为第二间隔权重值；
A7、如果故障度K小于或等于故障度阈值，则判定车辆出现故障；如果故障度大于或等于故障度阈值，则判定车辆处于正常状态。
2.根据权利要求1所述的一种基于租车间隔的电动汽车状态判定方法，其特征在于，步骤A6中，a和b的和为1，0.3≤a≤0.6，0.4≤b≤0.7。
3.根据权利要求1或2所述的一种基于租车间隔的电动汽车状态判定方法，其特征在于，所述故障度阈值为20分钟-35分钟。
4.根据权利要求1所述的一种基于租车间隔的电动汽车状态判定方法，其特征在于，电量消耗判定过程包括以下步骤：
B1、记录本车标准行驶距离下电动汽车电机的耗电量Q；
B2、读取基准耗电量Q0；
B3、计算本车耗电率M，计算公式如下：
M=Q×R/Q0
式中，R为寿命修正率；
B4、如果M超过耗电率阈值，则判定车辆存在故障；如果M小于或等于耗电率阈值，则判定车辆正常。
5.根据权利要求4所述的一种基于租车间隔的电动汽车状态判定方法，其特征在于，所述寿命修正率R由以下公式确定：
R=-0.5×p2+1
p=t/t0
t为电池当前使用时长，t0为电池的额定寿命。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201710018016.9A CN108305395A (zh) | 2017-01-11 | 2017-01-11 | 一种基于租车间隔的电动汽车状态判定方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201710018016.9A CN108305395A (zh) | 2017-01-11 | 2017-01-11 | 一种基于租车间隔的电动汽车状态判定方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN108305395A true CN108305395A (zh) | 2018-07-20 |
Family
ID=62871558
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201710018016.9A Pending CN108305395A (zh) | 2017-01-11 | 2017-01-11 | 一种基于租车间隔的电动汽车状态判定方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN108305395A (zh) |
Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN201359734Y (zh) * | 2008-12-25 | 2009-12-09 | 万向电动汽车有限公司 | 车辆工况远程监控系统 |
| CN101814214A (zh) * | 2009-02-20 | 2010-08-25 | 上海永久自行车有限公司 | 具备异常提示功能的车辆租赁系统及其异常提示方法 |
| CN102222393A (zh) * | 2009-06-30 | 2011-10-19 | 曹松伟 | 联网诱导式泊位站立自助快充智能服务器 |
| CN102230954A (zh) * | 2011-06-22 | 2011-11-02 | 奇瑞汽车股份有限公司 | 一种锂离子动力电池包故障诊断装置及其诊断方法 |
| CN102509447A (zh) * | 2011-10-20 | 2012-06-20 | 浙江工商大学 | 一种城市公共自行车故障的模糊识别方法 |
| CN105590288A (zh) * | 2015-11-27 | 2016-05-18 | 浙江科技学院 | 一种公共自行车故障车辆认定系统及方法 |
| US20160163133A1 (en) * | 2012-03-14 | 2016-06-09 | Autoconnect Holdings Llc | Automatic vehicle diagnostic detection and communication |
| US20160225197A1 (en) * | 2015-01-29 | 2016-08-04 | Denso Corporation | Electronic control device and electronic control system |
-
2017
- 2017-01-11 CN CN201710018016.9A patent/CN108305395A/zh active Pending
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN201359734Y (zh) * | 2008-12-25 | 2009-12-09 | 万向电动汽车有限公司 | 车辆工况远程监控系统 |
| CN101814214A (zh) * | 2009-02-20 | 2010-08-25 | 上海永久自行车有限公司 | 具备异常提示功能的车辆租赁系统及其异常提示方法 |
| CN102222393A (zh) * | 2009-06-30 | 2011-10-19 | 曹松伟 | 联网诱导式泊位站立自助快充智能服务器 |
| CN102230954A (zh) * | 2011-06-22 | 2011-11-02 | 奇瑞汽车股份有限公司 | 一种锂离子动力电池包故障诊断装置及其诊断方法 |
| CN102509447A (zh) * | 2011-10-20 | 2012-06-20 | 浙江工商大学 | 一种城市公共自行车故障的模糊识别方法 |
| US20160163133A1 (en) * | 2012-03-14 | 2016-06-09 | Autoconnect Holdings Llc | Automatic vehicle diagnostic detection and communication |
| US20160225197A1 (en) * | 2015-01-29 | 2016-08-04 | Denso Corporation | Electronic control device and electronic control system |
| CN105590288A (zh) * | 2015-11-27 | 2016-05-18 | 浙江科技学院 | 一种公共自行车故障车辆认定系统及方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US7880597B2 (en) | Hybrid vehicle battery information display device | |
| CN107458259B (zh) | 一种新能源电动汽车剩余里程估算方法 | |
| US8380452B2 (en) | Control device of secondary battery and map correction method | |
| US11813961B2 (en) | Control method, server, in-vehicle device, and recording medium | |
| CN101625398B (zh) | 一种纯电动车电池寿命计算及报警装置的控制方法 | |
| US20210063181A1 (en) | Cost-based vehicle routing | |
| CN109724812B (zh) | 车辆故障预警的方法、装置、存储介质和终端设备 | |
| WO2020044713A1 (ja) | 診断装置、診断方法、及びプログラム | |
| Woo et al. | Forecasting the value of battery electric vehicles compared to internal combustion engine vehicles: the influence of driving range and battery technology | |
| CN108790860A (zh) | 可行驶里程计算方法、系统及汽车 | |
| Faria et al. | Assessing electric mobility feasibility based on naturalistic driving data | |
| CN108297694A (zh) | 一种根据电量消耗判定电动汽车是否故障的方法 | |
| Algin | Calculated modes for assessing operation properties and dependability of vehicles | |
| CN108303263A (zh) | 一种基于充放电速率的电动汽车故障判断方法 | |
| JP7063055B2 (ja) | 蓄電装置の情報収集システム | |
| CN108304939A (zh) | 一种通过电量消耗和租车间隔进行故障检测的方法 | |
| CN109102642A (zh) | 一种租车系统车辆故障检测方法及密码管理方法 | |
| CN108305395A (zh) | 一种基于租车间隔的电动汽车状态判定方法 | |
| Armenta-Déu et al. | A new method to determine electric vehicle range in real driving conditions | |
| US20230387481A1 (en) | Computer-implemented systems for battery monitoring, battery replacement, and fleet management | |
| CN109584537A (zh) | 租车系统救援路径选择方法及车辆故障检测方法 | |
| CN109615085A (zh) | 租车系统车辆故障检测方法及故障车救援方法 | |
| CN109668571B (zh) | 基于电量预测和智能能量管理的纯电动垃圾车路径规划方法 | |
| US10710598B2 (en) | Apparatus and method for providing distance to empty | |
| Wankhede et al. | Differentiation of various drive cycles for estimating an electric four wheeler's energy utilisation for efficacious performance |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20180720 |