CN109460007A - 混合动力汽车异响诊断及驾驶决策方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种混合动力汽车异响诊断及驾驶决策方法，首先声音采集装置实时采集行驶环境的声音信号，并将采集到的声音信号传输至信号预处理模块中经过降噪滤波后截取异响信号，之后将异响信号分别传输至声源定位模块和异响对象识别模块中，声源定位模块和异响对象识别模块分别根据异响信号得到异响产生的位置和异响产生源，对象属性模块将异响产生的位置和异响产生源整合形成异响对象属性，异响类别判定模块根据异响对象属性判定异响属于外界异响或整车异响，决策系统根据不同的异响类别评估车辆运行模式，整车控制模块进行相应控制。本发明方法简单可行，引用声音信号的诊断支持控制决策，提高驾驶诊断准确性，提高乘车舒适性及安全性。

Description

混合动力汽车异响诊断及驾驶决策方法
技术领域
本发明涉及一种混合动力汽车异响诊断及驾驶决策方法。
背景技术
混合动力电动汽车结合石油燃料和电池电能的优势，由发动机，电动机和发电机构成动力部件，以变速箱为机械耦合器，以整流和逆变装置为功率变换器。然而，由于混合动力汽车集成两种不同的动力系统，对比传统燃油车，其传动系要求配置更复杂的机械耦合器，导致整车可靠性下降。在车辆行驶过程中，一般会根据周围环境等来进行驾驶诊断，决策车辆运行模式，现有技术中虽然有针对变速箱异响信号的采集和识别的电子装置如“一种监测汽车变速箱是否发出异响的装置”(CN201611031408.0)，也有针对声音信号的定位和识别的软件程序如“一种无人驾驶车辆的听觉感知与智能决策”(CN201610483068.9)，还有一些方案关于声音信号定位和识别的计算机程序和方法，但在车辆驾驶诊断决策时并未涉及异响信号，并应用于混合动力系统的故障诊断和智能驾驶决策。
发明内容
本发明旨在提供一种混合动力汽车异响诊断及驾驶决策方法，简单可行，通过对声音信号的较为准确的诊断，引导决策系统评估车辆运行模式，通过整车控制模块控制执行，将有利于保护机械部件，延长使用寿命，提高乘车舒适性及安全性。
本发明通过以下方案实现：
一种混合动力汽车异响诊断及驾驶决策方法，按以下步骤进行：
Ⅰ声音采集装置实时采集行驶环境的声音信号，并将采集到的声音信号传输至信号预处理模块中经过降噪滤波后截取异响信号，之后将异响信号分别传输至声源定位模块和异响对象识别模块中；
Ⅱ声源定位模块将接收到的异响信号根据声音采集装置的位置关系估算异响信号传播时间，之后结合声波的传递路径补偿传播时差，计算异响产生的位置，将异响产生的位置分别传输至异响对象识别模块和对象属性模块中；
Ⅲ异响对象识别模块对接收到的异响信号进行频谱和功率谱分析，并提取异响信号的特征属性，之后结合步骤Ⅱ得到的异响产生的位置，采用基于异响样本训练的有监督学习LVQ聚类神经网络模型对异响信号的特征属性进行模式识别确定异响产生源；
Ⅳ对象属性模块将声源定位模块计算得到的异响产生的位置和异响对象识别模块确定的异响产生源整合形成异响对象属性，之后异响类别判定模块根据异响对象属性判定异响属于外界异响或整车异响，若判定异响为外界异响，则执行步骤Ⅴ；若判定异响为整车异响，则执行步骤Ⅵ；一般情况下，异响对象属性包括异响幅值、异响频率、异响相位、异响音长、异响功率谱密度、异响源空间位置、异响源与整车相对速度、异响源与整车相对加速度等；
Ⅴ决策系统根据实时更新的对象属性模块整合形成的异响对象属性评估车辆运行模式；
Ⅵ自诊断模块根据对象属性模块整合形成的异响对象属性进行自诊断得到相对应的异响诊断报文，之后决策系统根据对象属性模块整合形成的异响对象属性和自诊断模块得到的相对应的异响诊断报文评估车辆运行模式；
Ⅶ整车控制模块根据步骤Ⅴ或步骤Ⅵ中的决策系统评估的车辆运行模式进行相应控制。
进一步地，所述步骤Ⅵ中，自诊断模块的自诊断具体步骤为：根据对象属性模块整合形成的异响对象属性，先启动异响对象相对应的故障检测传感器，之后启动异响对象相对应的电子控制单元，最后以中断方式运行异响对象相对应的故障诊断程序得到相对应的异响诊断报文。
进一步地，所述声音采集装置包括四组以上麦克风阵列，所述四组以上麦克风阵列设置在车辆的前、后、左、右侧且每侧设置有至少一组麦克风阵列，每组麦克风阵列包括三个以上麦克风。每侧设置麦克风阵列的位置可根据需要布置，为了采集车辆行驶环境的声音信号，一般将两组麦克风阵列对称分布在两侧车门内，将两组麦克风阵列居中分布在汽车前、后端盖上。
进一步地，每组所述麦克风阵列中的麦克风按均匀圆阵型分布。
进一步地，所述步骤Ⅴ中，决策系统评估的车辆运行模式为常规模式、降速避让模式、紧急制动模式和靠边停车模式中的一种；所述步骤Ⅵ中，决策系统评估的车辆运行模式为正常模式、故障提示模式、降功率模式、跛行模式和动力系统关闭模式中的一种。
进一步地，所述步骤Ⅳ中，整车异响包括混合动力汽车系统的电机、发动机、变速箱和功率转换器等在电磁激励或机械传动过程中产生的高于65分贝的声音信号；外界异响包括行驶环境中由于车祸碰撞、雷鸣下雨、他车异响和交警鸣笛等所产生的高于70分贝的声音信号。
本发明的混合动力汽车异响诊断及驾驶决策方法，简单可行，通过异响信号进行诊断判别，并引导决策系统评估车辆运行模式，通过整车控制模块控制执行。本发明方法的提出能有效提高驾驶员的乘车安全性，对整车异响的诊断有利于了解车辆故障状态，保护机械部件，延迟使用寿命；对外界异响的诊断有利于了解行车环境的安全状况，避免连环交通事故；此外该方法能降低人员对异常因素的监控任务，提高乘车舒适性。本发明方法所需要的硬件设备成本低廉；本发明方法引用声音信号的诊断决策，弥补了以图像视觉为引导的智能驾驶技术信息不足的缺陷，声音信号能避免视觉场景无法覆盖360°的问题，还可反映不在视觉场景内的声音目标，即定位对象受遮挡造成的模糊目标，提高诊断准确性。
附图说明
图1为混合动力汽车异响诊断及驾驶决策方法的控制流程图；
图2为自诊断模块的自诊断控制流程图。
具体实施方式
以下结合实施例对本发明作进一步说明，但本发明并不局限于实施例之表述。
实施例1
一种混合动力汽车异响诊断及驾驶决策方法，其控制流程图如图1所示，按以下步骤进行：
Ⅰ声音采集装置实时采集行驶环境的声音信号，并将采集到的声音信号传输至信号预处理模块中经过降噪滤波后截取异响信号，之后将异响信号分别传输至声源定位模块和异响对象识别模块中；声音采集装置包括四组麦克风阵列，四组麦克风阵列设置在车辆的前、后、左、右侧且每侧居中设置有一组麦克风阵列，每组麦克风阵列包括三个按均匀圆阵型分布的麦克风；
Ⅱ声源定位模块将接收到的异响信号根据声音采集装置的位置关系估算异响信号传播时间，之后结合声波的传递路径补偿传播时差，计算异响产生的位置，将异响产生的位置分别传输至异响对象识别模块和对象属性模块中；
Ⅲ异响对象识别模块对接收到的异响信号进行频谱和功率谱分析，并提取异响信号的特征属性，之后结合步骤Ⅱ得到的异响产生的位置，采用基于异响样本训练的有监督学习LVQ聚类神经网络模型对异响信号的特征属性进行模式识别确定异响产生源；
Ⅳ对象属性模块将声源定位模块计算得到的异响产生的位置和异响对象识别模块确定的异响产生源整合形成异响对象属性，之后异响类别判定模块根据异响对象属性判定异响属于外界异响或整车异响，若判定异响为外界异响，则执行步骤Ⅴ；若判定异响为整车异响，则执行步骤Ⅵ；其中，整车异响包括混合动力汽车系统的电机、发动机、变速箱和功率转换器在电磁激励或机械传动过程中产生的高于65分贝的声音信号；外界异响包括行驶环境中由于车祸碰撞、雷鸣下雨、他车异响和交警鸣笛所产生的高于70分贝的声音信号；
Ⅴ决策系统根据实时更新的对象属性模块整合形成的异响对象属性评估车辆运行模式，决策系统评估的车辆运行模式为常规模式、降速避让模式、紧急制动模式和靠边停车模式中的一种；
Ⅵ自诊断模块根据对象属性模块整合形成的异响对象属性进行自诊断得到相对应的异响诊断报文，如图2所示，自诊断模块的自诊断具体步骤为：先启动异响对象相对应的故障检测传感器，之后启动异响对象相对应的电子控制单元，最后以中断方式运行异响对象相对应的故障诊断程序得到相对应的异响诊断报文；之后决策系统根据对象属性模块整合形成的异响对象属性和自诊断模块得到的相对应的异响诊断报文评估车辆运行模式，决策系统评估的车辆运行模式为正常模式、故障提示模式、降功率模式、跛行模式和动力系统关闭模式中的一种；
Ⅶ整车控制模块根据步骤Ⅴ或步骤Ⅵ中的决策系统评估的车辆运行模式进行相应控制。
例如，车辆在行驶过程中，经过步骤Ⅰ～Ⅳ判定异响为外界异响，若外界异响为其他车辆碰撞产生且碰撞位置在车辆行驶前方较远距离，则决策系统根据实时更新的对象属性模块整合形成的异响对象属性评估车辆运行模式为减速避让模式，整车控制模块将提示前方潜在车辆事故，在路况条件允许时，建议驾驶员减速变道，并实时播报事故地点的相对位置；若外界异响为其他车辆碰撞产生且碰撞位置在车辆行驶前方较近距离，则决策系统根据实时更新的对象属性模块整合形成的异响对象属性评估车辆运行模式为紧急制动模式，整车控制模块将限制车辆功率等级，辅助驾驶员减速，启动防抱死系统；若外界异响为其他车辆碰撞产生且碰撞位置在车辆行驶后方，则决策系统根据实时更新的对象属性模块整合形成的异响对象属性评估车辆运行模式为常规模式，整车控制模块将忽略本次碰撞事故。
例如，车辆在行驶过程中，经过步骤Ⅰ～Ⅳ判定异响为整车异响，若整车异响为变速箱产生，则自诊断模块启动相对应的故障检测传感器、相对应的电子控制单元，以中断方式运行异响对象相对应的故障诊断程序得到相对应的异响诊断报文，若异响诊断报文将异响定性为齿轮啸叫，则决策系统根据对象属性模块整合形成的异响对象属性和自诊断模块得到的相对应的异响诊断报文评估车辆运行模式为故障提示模式，整车控制模块将提示驾驶员车辆当前带故障行驶，需要对变速箱进行维修保养，但不改变整车动力响应；若异响诊断报文将异响定性为齿轮敲击，决策系统根据对象属性模块整合形成的异响对象属性和自诊断模块得到的相对应的异响诊断报文评估车辆运行模式为限功率模式，整车控制将降低车辆的输出功率，控制引起齿轮敲击的激励源，如发动机或电机，通过调整激励源避开或快速穿过齿轮敲击的工作区域，改善敲击异响；若异响诊断报文将异响定性为轴承噪声，决策系统根据对象属性模块整合形成的异响对象属性和自诊断模块得到的相对应的异响诊断报文评估车辆运行模式为跛行模式，整车控制模块将快速限制车辆的输出功率，在变道条件允许时，操纵车辆靠边停车，等待维修车辆到来。
实施例2
一种混合动力汽车异响诊断及驾驶决策方法，其步骤与实施例1中的混合动力汽车异响诊断及驾驶决策方法的步骤基本相同，其不同之处在于：声音采集装置包括六组麦克风阵列，车辆的前、后侧各居中设置一组麦克风阵列，车辆的左、右侧各均匀设置有两组麦克风阵列，每组麦克风阵列包括四个按均匀圆阵型分布的麦克风。

Claims (6)

1.一种混合动力汽车异响诊断及驾驶决策方法，其特征在于：按以下步骤进行：
Ⅰ声音采集装置实时采集行驶环境的声音信号，并将采集到的声音信号传输至信号预处理模块中经过降噪滤波后截取异响信号，之后将异响信号分别传输至声源定位模块和异响对象识别模块中；
Ⅱ声源定位模块将接收到的异响信号根据声音采集装置的位置关系估算异响信号传播时间，之后结合声波的传递路径补偿传播时差，计算异响产生的位置，将异响产生的位置分别传输至异响对象识别模块和对象属性模块中；
Ⅲ异响对象识别模块对接收到的异响信号进行频谱和功率谱分析，并提取异响信号的特征属性，之后结合步骤Ⅱ得到的异响产生的位置，采用基于异响样本训练的有监督学习LVQ聚类神经网络模型对异响信号的特征属性进行模式识别确定异响产生源；
Ⅳ对象属性模块将声源定位模块计算得到的异响产生的位置和异响对象识别模块确定的异响产生源整合形成异响对象属性，之后异响类别判定模块根据异响对象属性判定异响属于外界异响或整车异响，若判定异响为外界异响，则执行步骤Ⅴ；若判定异响为整车异响，则执行步骤Ⅵ；
Ⅴ决策系统根据实时更新的对象属性模块整合形成的异响对象属性评估车辆运行模式；
Ⅵ自诊断模块根据对象属性模块整合形成的异响对象属性进行自诊断得到相对应的异响诊断报文，之后决策系统根据对象属性模块整合形成的异响对象属性和自诊断模块得到的相对应的异响诊断报文评估车辆运行模式；
Ⅶ整车控制模块根据步骤Ⅴ或步骤Ⅵ中的决策系统评估的车辆运行模式进行相应控制。
2.如权利要求1所述的混合动力汽车异响诊断及驾驶决策方法，其特征在于：所述步骤Ⅵ中，自诊断模块的自诊断具体步骤为：根据对象属性模块整合形成的异响对象属性，先启动异响对象相对应的故障检测传感器，之后启动异响对象相对应的电子控制单元，最后以中断方式运行异响对象相对应的故障诊断程序得到相对应的异响诊断报文。
3.如权利要求1所述的混合动力汽车异响诊断及驾驶决策方法，其特征在于：所述声音采集装置包括四组以上麦克风阵列，所述四组以上麦克风阵列设置在车辆的前、后、左、右侧且每侧设置有至少一组麦克风阵列，每组麦克风阵列包括三个以上麦克风。
4.如权利要求3所述的混合动力汽车异响诊断及驾驶决策方法，其特征在于：每组所述麦克风阵列中的麦克风按均匀圆阵型分布。
5.如权利要求1～4任一所述的混合动力汽车异响诊断及驾驶决策方法，其特征在于：所述步骤Ⅴ中，决策系统评估的车辆运行模式为常规模式、降速避让模式、紧急制动模式和靠边停车模式中的一种；所述步骤Ⅵ中，决策系统评估的车辆运行模式为正常模式、故障提示模式、降功率模式、跛行模式和动力系统关闭模式中的一种。
6.如权利要求1～4任一所述的混合动力汽车异响诊断及驾驶决策方法，其特征在于：所述步骤Ⅳ中，整车异响包括混合动力汽车系统的电机、发动机、变速箱和功率转换器在电磁激励或机械传动过程中产生的高于65分贝的声音信号；外界异响包括行驶环境中由于车祸碰撞、雷鸣下雨、他车异响和交警鸣笛所产生的高于70分贝的声音信号。
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