CN109447010A - 基于过程数据的车辆分析装置和方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于过程数据的车辆分析装置和方法,涉及车辆分析技术领域。所述车辆分析装置包括:多对尾气遥测仪,所述尾气遥测仪包括遥测主机和遥测辅机;其中,所述遥测辅机用于发射设定波长的激光;所述遥测主机与所述遥测辅机对应架设,能够接收所述遥测辅机发射的激光,用于采集过程数据,并根据所述过程数据图形分析出车辆信息。本发明针对车辆尾气排口不统一的问题,在待测点位周围架设多个尾气遥测仪,能够覆盖绝大多数车辆的排气位置,这样能有效的保证车辆的检测率及数据有效性,从而提升车辆信息分析的准确性。
Description
技术领域
本发明涉及车辆分析技术领域,尤其涉及一种基于过程数据的车辆分析装置和方法。
背景技术
《中国机动车环境管理年报(2018)》显示,北京和上海等特大型城市以及东部人口密集区,移动源对细颗粒物(PM2.5)浓度的贡献高达10%至50%以上。在极端不利的条件下,贡献率会更高。
在机动车污染中,2017年全国柴油车颗粒物(PM)排放量48.8万吨,其中排放量占汽车排放总量的77.8%。
柴油车污染物排放高,影响大,但因其排气管位置多样,其中很大一部分并不露出车体,隐藏在车底中部或中前部;其排气方向分为侧向排气,和水平向下排气。这些因素给柴油车的遥感测量带来了非常大的麻烦。有统计显示,现有的遥测系统,在满足所有测量条件时,对于小型车而言,检出率通常为60%~70%,但对于造成污染较重的大中型车或排气管不在尾部的柴油车辆,检出率急剧降低,甚至根本无法检出。
发明内容
(一)要解决的技术问题
有鉴于此,本发明提供一种基于过程数据的车辆分析装置和方法,以至少部分解决上述的技术问题。
(二)技术方案
根据本发明的一方面,提供一种基于过程数据的车辆分析装置,包括:多对尾气遥测仪,所述尾气遥测包括遥测主机和遥测辅机;其中,所述遥测辅机用于发射设定波长的激光;所述遥测主机与所述遥测辅机对应架设,能够接收所述遥测辅机发射的激光,用于采集过程数据,并根据所述过程数据图形分析出车辆信息。
在进一步的实施方案中,所述遥测主机包括采集和分析模块,用于采集过程数据,并根据所述过程数据图形分析出车辆信息。
在进一步的实施方案中,所述遥测主机包括:网络传输模块,用于将所述数据采集和分析模块分析出的车辆信息传出。
在进一步的实施方案中,所述过程数据为车辆经过所述尾气遥测仪过程中的光能量变化值。
在进一步的实施方案中,车辆分析装置,还包括:前端主控,用于接收来自所述尾气遥测仪的信息,并将信息处理后显示。
在进一步的实施方案中,车辆分析装置,还包括:恒温机柜,用于放置所述前端主控。
根据本发明的另一方面,提供一种基于过程数据的车辆分析方法,包括:
各对尾气遥测仪的遥测辅机发射设定波长的激光;
各对尾气遥测仪的遥测主机接收所述遥测辅机发射的激光以采集被测车辆的过程数据;
所述遥测主机对采集的过程数据进行软件滤波、线性校正和归一化处理以形成过程数据图形;
所述遥测主机根据所述过程数据图形分析出车辆信息。
在进一步的实施方案中,所述过程数据为车辆经过所述尾气遥测仪过程中的光能量变化值。
在进一步的实施方案中,车辆分析方法还包括:所述尾气遥测仪的网络传输模块将所述数据采集和分析模块分析出的车辆信息传送至前端主控。
在进一步的实施方案中,车辆分析方法,还包括:前端主控将从所述尾气遥测仪接收的分析出的车辆信息处理后显示。
(三)有益效果
本发明针对车辆尾气排口不统一的问题,在待测点位周围架设多个尾气遥测仪,能够覆盖绝大多数车辆的排气位置,这样能有效的保证车辆的检测率及数据有效性,从而提升车辆信息分析的准确性。
附图说明
图1为本发明实施例的结构示意图。
图2为本发明实施例的方法流程图。
图3为本发明实施例的数据进行处理后的波形图。
图4为本发明实施例的根据波形图绘制的车型图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白,以下结合具体实施例,并参照附图,对本发明作进一步的详细说明。
需要提前说明的是,本专利中所述的车辆信息包括但不局限于车辆轮廓图、车型和尾气烟团位置信息。
还需要说明的是,本文可提供包含特定值的参数的示范,但这些参数无需确切等于相应的值,而是可在可接受的误差容限或设计约束内近似于相应值。实施例中提到的方向用语,例如“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”等,仅是参考附图的方向,并非用来限制本发明的保护范围。此外,除非特别描述或必须依序发生的步骤,上述步骤的顺序并无限制于以上所列,且可根据所需设计而变化或重新安排。并且上述实施例可基于设计及可靠度的考虑,彼此混合搭配使用或与其他实施例混合搭配使用,即不同实施例中的技术特征可以自由组合形成更多的实施例。
在本发明的一个实施例中,提供一种基于过程数据的车辆分析装置,如图1所示包括:多对尾气遥测仪1,所述尾气遥测仪1包括遥测主机和遥测辅机;其中,所述遥测辅机用于发射设定波长的激光;所述遥测主机与所述遥测辅机对应架设,能够接收所述遥测辅机发射的激光,用于采集过程数据,并根据所述过程数据图形分析出车辆信息。
本发明针对车辆尾气排口不统一的问题,在待测点位周围架设多对尾气遥测仪1,每对尾气遥测仪1的遥测主机和遥测辅机均对应架设,可以是上下对应或左右对应,确保所述遥测主机能够接收到所述遥测辅机发出的激光。如此设计能够覆盖绝大多数车辆的排气位置,这样能有效的保证车辆的检测率及数据有效性,从而提升车辆信息分析的准确性。
其中,所述遥测辅机内置有一个可设定波长的激光发射器,根据设定波长进行激光发射,光源经过准直后形成一个线光源并投射到遥测主机上。所述遥测主机将收集到的过程数据进行分析,以此得出车辆信息。
在本实施例中,所述遥测主机科包括采集和分析模块3,用于采集过程数据,并根据所述过程数据图形分析出车辆信息。其中,遥测主机内置数据采集模块主要由高灵敏度光电二极管组成,接收来自遥测辅机的光能量,然后分析模块通过朗伯比尔公式对光能量的衰减来计算车辆通过时的吸收计算不透光烟度。
在本实施例中,所述遥测主机可包括:网络传输模块4,用于将所述数据采集和分析模块3分析出的车辆信息传出。当遥测主机完成车辆信息分析得出结果之后,网络传输模块4将结果发送至信息显示设备进行进一步处理和显示。
在本实施例中,所述过程数据为车辆经过所述尾气遥测仪1过程中的光能量变化值。所述遥测主机接收经过各种不同程度衰减后的光能量,然后通过朗伯比尔公式对光能量的衰减来计算车辆通过时的吸收计算不透光烟度。
在本实施例中,所述的基于过程数据的车辆分析装置还可包括:前端主控7,用于接收来自所述尾气遥测仪1的信息,并将信息处理后显示。所述前端主控7一般置于路边,以供工作人员或使用者进行操作和查看。前端主控7将接收到的车辆信息展示在软件界面上,并进一步分析给出烟团位置和车型之间是否有效关联的结论。
在本实施例中,所述的基于过程数据的车辆分析装置还可包括:恒温机柜6,用于放置所述前端主控7。将所述前端主控7放置在所述恒温机柜6中能够保护所述前端主控7,使其处于一个较为稳定的环境中,确保持续稳定工作。
在本发明的另一个实施例中,提供一种基于过程数据的车辆分析方法,步骤如图2所示,包括:
各对尾气遥测仪1的遥测辅机发射固定波长的激光;
各对尾气遥测仪1的遥测主机接收所述遥测辅机发射的激光以采集被测车辆的过程数据;
所述遥测主机对采集的过程数据进行软件滤波、线性校正和归一化处理以形成过程数据图形;
所述遥测主机根据所述过程数据图形分析出车辆信息。
在本实施例中,所述过程数据为车辆经过所述尾气遥测仪过程中的光能量变化值。
其中,激光由遥测辅机内置的激光发射器发射,遥测主机的采集和分析模块3接收来自遥测辅机端的光度值。所述采集和分析模块3采集24个光电二极管输出的电流值,准换成电压值,并进行均值滤波,线性校正。每个光电二极管电流值转换成电压值的过程中,受到激光的均匀度、采样电阻的精度、放大电路的精度等各种因素的综合影响,导致每一路的数值都不一致,为了减少这种不一致性的影响,采用了数据归一化处理。这样处理后,数据反应的是每个光电二极管光度值变化的百分比。
在设备进行光度矫正时,分别测量环境光度值和入射最大光度值,并根据公式:
入射最大光度值=环境光度值+激光光度值
环境光占比=环境光度值/入射最大光度值*100%
计算出环境光度占入射最大光度值的百分比,和激光光度的百分比,即激光的透光率。
实时测量光度时,计算出实时入射光度值的变化百分比,再根据公式:
激光光占比=(1-环境光占比)
实时激光透光率=实时入射光度值/入射最大光度值×激光光占比
计算出入射激光的实时激光透光率。
每次使用测量装置前都要进行光度设置,设定入射最大光度值,环境光度占比。在使用过程中,由于环境光强弱的变化,假设激光光度保持不变,在测量过程中要对环境光度占比进行修正。数据分析模块将上述过程进行汇总,判断车辆经过、遮挡、车轮、烟团位置等详细信息。
其中,当车轮挡住激光时,光能量会降到0左右,那么车轮经过后会形成一个光能量为0的区域。然后轮与轮之间,光能量又会恢复到正常值。如果车辆排气管在轮与轮之间有排气,排气也会降低光能量的吸收,并形成一个个吸收峰。在车辆行进过程中,可以根据光能量值的变化区间,绘制出车轮的数量以及车轮之间的距离。系统再结合排气吸收峰图,对比车辆排气管是否处于吸收峰地带,从而形成车辆的轮廓图。
在本实施例中,遥测主机根据所述过程数据图形分析出车辆信息之后还包括:所述尾气遥测仪1的网络传输模块4将所述数据采集和分析模块3分析出的车辆信息传送至前端主控7。
在本实施例中,还包括:前端主控7将从所述尾气遥测仪1接收的分析出的车辆信息处理后显示。
下面结合一个具体实施例对本发明的技术方案进行进一步说明,两对尾气遥测仪分别对应架设于龙门架和地面、以及道路左右两边。当车辆经过龙门架下检测点位时,两对尾气遥测仪分别实时检测过车过程中的光能量变化。数据采集和分析模块将过程数据进行实时采集、软件滤波、线性校正、归一化处理后,分析出车辆轮廓、车型以及尾气烟团位置等信息,通过网络传输模块将信息传到前端主控上。前端主控根据收到的信息,将车型、尾气烟团位置等在软件上展示处理,并辅以判断烟团浓度是否位于对应车型的排气管处。图3是数据采集和分析模块对采集到的数据进行处理后的波形图,从图中可以看出车辆轮廓是6排轮车辆,烟团吸收位于第二和第三排车轮后(图中波形吸收处)。根据此波形图绘制的车型如图4所示,此车型尾气管确实位于第二排轮之后,排烟最大应在第二和第三排轮之间,和实际相符。
通过以上实施例的介绍和实验,本发明一种基于过程数据的车辆分析装置和方法切实可行,且能有效的保证车辆的检测率及数据有效性,从而提升车辆信息分析的准确性。
应注意,贯穿附图,相同的元素由相同或相近的附图标记来表示。在以上描述中,一些具体实施例仅用于描述目的,而不应该理解为对本发明有任何限制,而只是本发明实施例的示例。在可能导致对本发明的理解造成混淆时,将省略常规结构或构造。应注意,图中各部件的形状和尺寸不反映真实大小和比例,而仅示意本发明实施例的内容。
以上所述的具体实施例,对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明,应理解的是,以上所述仅为本发明的具体实施例而已,并不用于限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于过程数据的车辆分析装置,其特征在于,包括:多对尾气遥测仪(1),所述尾气遥测仪(1)包括遥测主机和遥测辅机;其中,所述遥测辅机用于发射设定波长的激光;所述遥测主机与所述遥测辅机对应架设,能够接收所述遥测辅机发射的激光,用于采集过程数据,并根据所述过程数据图形分析出车辆信息。
2.根据权利要求1所述的基于过程数据的车辆分析装置,其特征在于,所述遥测主机包括采集和分析模块(3),用于采集过程数据,并根据所述过程数据图形分析出车辆信息。
3.根据权利要求3所述的基于过程数据的车辆分析装置,其特征在于,所述遥测主机包括:网络传输模块(4),用于将所述数据采集和分析模块(3)分析出的车辆信息传出。
4.根据权利要求1至3任意一项所述的基于过程数据的车辆分析装置,其特征在于,所述过程数据为车辆经过所述尾气遥测仪(1)过程中的光能量变化值。
5.根据权利要求4所述的基于过程数据的车辆分析装置,其特征在于,还包括:前端主控(7),用于接收来自所述尾气遥测仪(1)的信息,并将信息处理后显示。
6.根据权利要求3所述的基于过程数据的车辆分析装置,其特征在于,还包括:恒温机柜(6),用于放置所述前端主控(7)。
7.一种基于过程数据的车辆分析方法,其特征在于,包括:
各对尾气遥测仪(1)的遥测辅机发射设定波长的激光;
各对尾气遥测仪(1)的遥测主机接收所述遥测辅机发射的激光以采集被测车辆的过程数据;
所述遥测主机对采集的过程数据进行软件滤波、线性校正和归一化处理以形成过程数据图形;
所述遥测主机根据所述过程数据图形分析出车辆信息。
8.根据权利要求7所述的基于过程数据的车辆分析方法,其特征在于,所述过程数据为车辆经过所述尾气遥测仪(1)过程中的光能量变化值。
9.根据权利要求7或8所述的基于过程数据的车辆分析方法,其特征在于,还包括:所述尾气遥测仪(1)的网络传输模块(4)将所述数据采集和分析模块(3)分析出的车辆信息传送至前端主控(7)。
10.根据权利要求9所述的基于过程数据的车辆分析方法,其特征在于,还包括:前端主控(7)将从所述尾气遥测仪(1)接收的分析出的车辆信息处理后显示。
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Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20100188659A1 (en) * | 2009-01-29 | 2010-07-29 | Valery Shver | In-situ devices, systems, and methods for gas species measurement |
CN106383097A (zh) * | 2016-11-16 | 2017-02-08 | 浙江多普勒环保科技有限公司 | 基于可调谐激光器的机动车尾气遥感检测系统及方法 |
CN106841112A (zh) * | 2016-12-19 | 2017-06-13 | 天津同阳科技发展有限公司 | 基于ndir和漫反射技术的机动车尾气遥测设备 |
CN107607492A (zh) * | 2017-09-14 | 2018-01-19 | 天津同阳科技发展有限公司 | 机动车尾气标准的检测方法及设备 |
CN108489919A (zh) * | 2018-05-28 | 2018-09-04 | 安徽达致环保科技有限公司 | 一种多光束机动车尾气检测装置和检测方法 |
-
2018
- 2018-11-02 CN CN201811305846.0A patent/CN109447010A/zh active Pending
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20100188659A1 (en) * | 2009-01-29 | 2010-07-29 | Valery Shver | In-situ devices, systems, and methods for gas species measurement |
CN106383097A (zh) * | 2016-11-16 | 2017-02-08 | 浙江多普勒环保科技有限公司 | 基于可调谐激光器的机动车尾气遥感检测系统及方法 |
CN106841112A (zh) * | 2016-12-19 | 2017-06-13 | 天津同阳科技发展有限公司 | 基于ndir和漫反射技术的机动车尾气遥测设备 |
CN107607492A (zh) * | 2017-09-14 | 2018-01-19 | 天津同阳科技发展有限公司 | 机动车尾气标准的检测方法及设备 |
CN108489919A (zh) * | 2018-05-28 | 2018-09-04 | 安徽达致环保科技有限公司 | 一种多光束机动车尾气检测装置和检测方法 |
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