CN110347889A - 一种档位特征关系的建立、档位评价及档位推荐方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种档位特征关系的建立、档位评价及档位推荐方法，涉及工程机械设备的智能控制技术领域。该档位特征关系的建立方法包括：采集总机群的运行数据组，得到初始数据库，其中，运行数据组包括档位数据、与档位数据对应的功率数据及油耗数据；以总机群中处于同一工作地域及同一工作时间段内的同一机型作为筛选条件，将初始数据库筛分为多个子数据库；对各子数据库内的多个运行数据组进行散点拟合，得到多个档位特征关系，其中，档位特征关系为与档位数据对应的功率数据与功率/油耗数据的运算关系。本发明提供的档位特征关系的建立方法能够建立一种更加全面、可靠的档位特征关系，作为工程机械设备的档位评价与档位推荐的参考标准。

Description

一种档位特征关系的建立、档位评价及档位推荐方法

技术领域

本发明涉及工程机械设备的智能控制技术领域，具体而言，涉及一种档位特征关系的建立、档位评价及档位推荐方法。

背景技术

如挖掘机等的工程机械设备，在工作过程中，用户需要通过对设备的档位进行评价，进而对操作手的操作水平进行评价，并且还需要针对设备的实际工作档位，推荐更优的档位选择。目前，在工程机械设备进行档位评价即档位推荐时，作为参考标准的档位特征关系较为局限。

在进行档位评价时，其档位特征关系为油耗与档位的关系，而并未排除同档位下功率对油耗的影响，以及机型对评价结果的影响；在进行档位推荐时，其档位特征关系由设备的历史数据计算得到，并未考虑到不同的工作时间段及不同的工作地域对设备的影响，导致档位推荐不够准确。

因此，亟待建立一种更加准确、可靠的档位特征关系来作为档位评价与档位推荐的参考标准。

发明内容

本发明的目的在于提供一种档位特征关系的建立方法，其能够为档位评价及档位推荐建立一种更加准确、可靠的档位特征关系。

本发明的另一目的在于提供一种档位评价方法，其能够对工程机械设备作出更加准确、可靠的档位评价。

本发明的又一目的在于提供一种档位推荐方法，其能够对工程机械设备作出更加准确、可靠的档位推荐。

本发明提供一种技术方案：

一种档位特征关系的建立方法，应用于工程机械设备，包括：

采集总机群的运行数据组，得到初始数据库，其中，所述运行数据组包括档位数据、与所述档位数据对应的功率数据及油耗数据；

以所述总机群中处于同一工作地域及同一工作时间段内的同一机型作为筛选条件，将所述初始数据库筛分为多个子数据库；

对各所述子数据库内的多个所述运行数据组进行散点拟合，得到多个档位特征关系，其中，所述档位特征关系为与所述档位数据对应的功率数据与功率/油耗数据的运算关系。

进一步地，所述对各所述子数据库内的多个所述运行数据组进行散点拟合，得到多个档位特征关系的步骤包括：

分别对多个所述运行数据组进行解耦，得到多个所述功率/油耗数据；

将多个所述运行数据组分布于以所述功率数据为X轴，以所述功率/油耗数据为Y轴的坐标系内，形成多个散点；

将相同的所述档位数据对应的所述多个所述散点进行多项式拟合，得到多个所述档位特征关系。

本发明还提供一种档位评价方法，包括：

采集总机群的所有运行数据组，得到初始数据库，其中，所述运行数据组包括档位数据、与所述档位数据对应的功率数据及油耗数据；

以所述总机群中处于同一工作地域及同一工作时间段内的同一机型作为筛选条件，将所述初始数据库筛分为多个子数据库；

对各所述子数据库内的多个所述运行数据组进行散点拟合，得到多个档位特征关系，其中，所述档位特征关系为与所述档位数据对应的功率数据与功率/油耗数据的运算关系；

根据待评价设备的机型、工作时间段、工作地域及使用过的多个档位，选择对应的所述档位特征关系，计算得到此工作时间段内所述待评价设备的多个档位分别对应的多个功率/油耗数值；

对多个所述功率/油耗数值求平均，得到评价值。

进一步地，所述根据待评价设备的机型、工作时间段、工作地域及档位，选择对应的所述档位特征关系，计算得到此工作时间段内所述待评价设备的多个档位分别对应的多个功率/油耗数值的步骤包括：

选择与所述待评价设备的机型、工作时间段及工作地域对应的所述子数据库；

在所述子数据库对应的所有的所述档位特征关系中选取与所述待评价设备在此工作时间段内的多个所述档位数据分别对应的多个所述档位特征关系；

分别依据选取的多个所述档位特征关系计算得到多个所述功率/油耗数值。

进一步地，在所述对多个所述功率/油耗数值求平均，得到评价值的步骤之后，所述档位评价的方法还包括：

根据所述评价值的大小发出评价信息。

本发明还提供一种档位推荐方法，包括：

采集总机群的所有运行数据组，得到初始数据库，其中，所述运行数据组包括档位数据、与所述档位数据对应的功率数据及油耗数据；

以所述总机群中处于同一工作地域及同一工作时间段内的同一机型作为筛选条件，将所述初始数据库筛分为多个子数据库；

对各所述子数据库内的多个所述运行数据组进行散点拟合，得到多个档位特征关系，其中，所述档位特征关系为与所述档位数据对应的功率数据与功率/油耗数据的运算关系；

根据待推荐设备的机型、工作时间段、工作地域及使用频率最高的档位，选择对应的所述档位特征关系，并得到所述档位特征关系的最佳功率值；

计算所述待推荐设备在此工作时间段内的平均功率值；

根据所述平均功率值与所述最佳功率值的比较结果发出档位推荐信息。

进一步地，所述根据待推荐设备的机型、工作时间段、工作地域及档位，选择对应的所述档位特征关系，并得到所述档位特征关系的最佳功率值的步骤包括：

选择与所述待推荐设备的机型、工作时间段及工作地域相对应的子数据库；

在所述子数据库对应的多个所述档位特征关系中选取与所述待推荐设备的频率最高的所述档位数据对应的所述档位特征关系；

依据所选取的所述档位特征关系得到所述最佳功率值。

进一步地，所述依据所选取的所述档位特征关系得到所述最佳功率值的步骤包括：

选取所述档位特征关系的曲线图上的顶点所对应的X轴的数值作为所述最佳功率值。

进一步地，所述根据所述平均功率值与所述最佳功率值的比较结果发出档位推荐信息的步骤包括：

当所述平均功率值比所述最佳功率值大时，发出建议提升的档位推荐信息；

当所述平均功率值与所述最佳功率值相等时，发出建议保持的档位推荐信息；

当所述平均功率值比所述最佳功率值小时，发出建议降低的档位推荐信息。

进一步地，在所述根据待推荐设备的机型、工作时间段、工作地域及使用频率最高的档位，选择对应的所述档位特征关系，并得到所述档位特征关系的最佳功率值的步骤之前，所述档位推荐方法还包括：

采集所述待推荐设备在某一工作时间段内的所有档位数据、与各所述档位数据对应的功率数据及油耗数据。

相比现有技术，本发明提供的档位特征关系的建立方法，以总机群中处于同一工作地域及同一工作时间段内的同一机型作为筛选条件将初始数据库筛分为多个子数据库，之后对各子数据库内的多个运行数据组进行散点拟合，得到多个档位特征关系，其中，档位特征关系为与档位数据对应的功率数据与功率/油耗数据的运算关系。即该档位特征关系是基于功率、油耗、机型、工作时间段及工作地域等因素建立，更加全面可靠。因此，本发明提供的档位特征关系的建立方法的有益效果为：能够建立一种更加全面、可靠的档位特征关系，作为工程机械设备的档位评价与档位推荐的参考标准。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍。应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定。对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1为本发明的第一实施例提供的档位特征关系的建立方法的流程示意框图；

图2为图1中步骤S103的子步骤流程示意框图；

图3为本发明的第二实施例提供的档位评价方法的流程示意框图；

图4为图3中步骤S204的子步骤流程示意框图；

图5为本发明的第三实施例提供的档位推荐方法的流程示意框图；

图6为图5中步骤S305的子步骤流程示意框图；

图7为图5中步骤S307的子步骤流程示意框图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。

因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“上”、“下”、“内”、“外”、“左”、“右”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，或者是该发明产品使用时惯常摆放的方位或位置关系，或者是本领域技术人员惯常理解的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的设备或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

此外，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

在本发明的描述中，还需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，“设置”、“连接”等术语应做广义理解，例如，“连接”可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接连接，也可以通过中间媒介间接连接，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

一般的工程机械设备，其附属电子设备均带有数据采集以及简单的计算功能，如挖掘机上的控制器，其能够定频采集档位数据、油耗数据，计算功率数据等。此类附属电子设备，可以通过通讯模块，将采集和计算的数据上传至大数据云平台，并由云平台进行保存以及进一步处理上述数据。云平台可以将其进一步处理得到的数据或信息，又反馈至附属电子设备，进而通过设备显示屏推送至操作者，或通过客户端监控设备推送至客户。

下面结合附图，对本发明的具体实施方式进行详细说明。

第一实施例

图1为本实施例提供的档位特征关系的建立方法的流程示意框图，应用于工程机械设备，请参照图1所示，该档位特征关系的建立方法包括：

步骤S101，采集总机群的运行数据组，得到初始数据库，其中，运行数据组包括档位数据、与档位数据对应的功率数据及油耗数据。

总机群中包括所有机型设备，即所有机型设备各自的附属电子设备采集到各对应设备的运行数据组后，传输至云平台。每一个运行数据组都包括一个档位数据，以及在此档位数据下设备的油耗数据，以及附属电子设备计算得到的泵吸收功率的功率数据。

进一步地，该档位特征关系的建立方法还可以包括：

步骤S102，以总机群中处于同一工作地域及同一工作时间段内的同一机型作为筛选条件，将初始数据库筛分为多个子数据库。

以同一工作地域、同一工作时间段及同一机型三者同时作为筛选条件对初始数据库进行筛分，目的在于排除工作地域、工作时间段以及设备机型对后续得到的档位特征关系的准确性的影响。经过此步骤，得到的多个子数据库中，各子数据库中的多个运行数据组均来自处于同一工作地域及同一工作时间段内的同一机型，包括了多个不同的档位数据，以及各自对应的多个油耗数据与功率数据。

进一步地，该档位特征关系的建立方法还可以包括：

步骤S103，对各子数据库内的多个运行数据组进行散点拟合，得到多个档位特征关系，其中，档位特征关系为与档位数据对应的功率数据与功率/油耗数据的运算关系。

请参照图2所示，本实施例中，步骤S103还包括以下子步骤：

子步骤S1031，分别对多个运行数据组进行解耦，得到多个功率/油耗数据。其中，各功率/油耗数据均对应一个档位数据及功率数据。

子步骤S1032，将多个运行数据组分布于以功率数据为X轴，以功率/油耗数据为Y轴的坐标系内，形成多个散点。

子步骤S1033，将相同的档位数据对应的多个散点进行多项式拟合，得到多个档位特征关系。在坐标系内形成多个散点后，利用多项式拟合方法，将多个散点拟合为从功率数据到功率/油耗数据的二次型关系，此二次型关系即为档位特征关系。

在实际应用中，假设功率/油耗数据＝a*(功率数据)^2+b*(功率数据)+c，其中，a、b、c分别为待定参数，该关系即为拟合曲线。找到一组a₀、b₀、c₀，使得使得所有散点在坐标系内到该拟合曲线的垂直距离的总和最小，则拟合得到的档位特征关系即为：功率/油耗数据＝a₀*(功率数据)^2+b₀*(功率数据)+c₀。

本实施例提供的档位特征关系的建立方法，将不同机型自身性能的因素、工作时间段的因素、工作地域的因素以及载荷因素即功率因素等全部作为基础考虑因素，建立得到的档位特征关系更加全面可靠，保证了在以本实施例提供的档位特征关系为参考标准进行的档位评价与档位推荐结果更加准确、可靠。

第二实施例

图3为本实施例提供的档位评价方法的流程示意框图，请参照图3所示，该档位评价方法包括：

步骤S201，采集总机群的所有运行数据组，得到初始数据库，其中，运行数据组包括档位数据、与档位数据对应的功率数据及油耗数据。

总机群中包括所有机型设备，即所有机型设备各自的附属电子设备采集到各对应设备的运行数据组后，传输至云平台。每一个运行数据组都包括一个档位数据，以及在此档位数据下设备的油耗数据，以及附属电子设备计算得到的泵吸收功率的功率数据。

进一步地，该档位评价方法还可以包括：

步骤S202，以总机群中处于同一工作地域及同一工作时间段内的同一机型作为筛选条件，将初始数据库筛分为多个子数据库。

以同一工作地域、同一工作时间段及同一机型三者同时作为筛选条件对初始数据库进行筛分，目的在于排除工作地域、工作时间段以及设备机型对后续得到的档位特征关系的准确性的影响。经过此步骤，得到的多个子数据库中，各子数据库中的多个运行数据组均来自处于同一工作地域及同一工作时间段内的同一机型，包括了多个不同的档位数据，以及各自对应的多个油耗数据与功率数据。

进一步地，该档位评价方法还可以包括：

步骤S203，对各子数据库内的多个运行数据组进行散点拟合，得到多个档位特征关系，其中，档位特征关系为与档位数据对应的功率数据与功率/油耗数据的运算关系。

首先，分别对多个运行数据组进行解耦，得到多个功率/油耗数据，各功率/油耗数据均对应一个档位数据及功率数据。之后将多个运行数据组分布于以功率数据为X轴，以功率/油耗数据为Y轴的坐标系内，形成多个散点。最后利用多项式拟合方法，将多个散点拟合为从功率数据到功率/油耗数据的二次型关系，此二次型关系即为档位特征关系。

此档位特征关系基于不同机型自身性能的因素、工作时间段的因素、工作地域的因素以及载荷因素即功率因素等建立，更加全面、可靠。

进一步地，该档位评价方法还可以包括：

步骤S204，根据待评价设备的机型、工作时间段、工作地域及使用过的多个档位，选择对应的档位特征关系，计算得到此工作时间段内待评价设备的多个档位分别对应的多个功率/油耗数值。

请参照图4所示，本实施例中，步骤S204还包括以下子步骤：

子步骤S2041，选择与待评价设备的机型、工作时间段及工作地域对应的子数据库。

选取的子数据库中的多个运行数据组对应的发出设备，与待评价设备的机型、工作时间段及工作地域均相同，各个运行数据组中的档位数据互不相同。

子步骤S2042，在子数据库对应的所有的档位特征关系中选取与待评价设备在此工作时间段内的多个档位数据分别对应的多个档位特征关系。

即根据待评价设备在此工作时间段内使用的多个档位即采集的多个档位数据选取对应的多个档位特征关系。

子步骤S2043，分别依据选取的多个档位特征关系计算得到多个功率/油耗数值。

根据各个档位数据以及对应的各个功率数据，分别以选取出的多个档位特征关系进行计算，得到多个功率/油耗数值。

进一步地，该档位评价方法还可以包括：

步骤S205，对多个功率/油耗数值求平均，得到评价值。

此步骤即为计算该工作时间段内的功率/油耗数值的平均值，作为此工作时间段内档位评价的依据。例如，若需要评价某星期的档位操作水平，则将此星期内的所有功率/油耗数值求和，再除以此星期内此设备上传的行数，即可得到此星期的评价值。其中，行数指设备定频上传的运行数据组的个数。

进一步地，该档位评价方法还可以包括：

步骤S206，根据评价值的大小发出评价信息。评价值越大，档位操作水平越高，值越小，档位操作水平越低。

本实施例提供的档位评价方法，其以第一实施例提供的档位特征关系的建立方法建立档位特征关系，对设备的档位选择进行评价，进而实现对操作手的档位操作水平作评价。此档位特征关系基于不同机型自身性能的因素、工作时间段的因素、工作地域的因素以及载荷因素即功率因素等建立，更加全面、可靠。以此作为参考标准，对待评价设备的机型、功率、工作时间段及工作区域等因素综合考虑，档位评价的结果更加准确、可靠。

第三实施例

图5所示为本实施例提供的档位推荐方法，请参照图5所示，该档位推荐方法包括：

步骤S301，采集总机群的所有运行数据组，得到初始数据库，其中，运行数据组包括档位数据、与档位数据对应的功率数据及油耗数据。

总机群中包括所有机型设备，即所有机型设备各自的附属电子设备采集到各对应设备的运行数据组后，传输至云平台。每一个运行数据组都包括一个档位数据，以及在此档位数据下设备的油耗数据，以及附属电子设备计算得到的泵吸收功率的功率数据。

进一步地，该档位推荐方法还可以包括：

步骤S302，以总机群中处于同一工作地域及同一工作时间段内的同一机型作为筛选条件，将初始数据库筛分为多个子数据库。

以同一工作地域、同一工作时间段及同一机型三者同时作为筛选条件对初始数据库进行筛分，目的在于排除工作地域、工作时间段以及设备机型对后续得到的档位特征关系的准确性的影响。经过此步骤，得到的多个子数据库中，各子数据库中的多个运行数据组均来自处于同一工作地域及同一工作时间段内的同一机型，包括了多个不同的档位数据，以及各自对应的多个油耗数据与功率数据。

进一步地，该档位推荐方法还可以包括：

步骤S303，对各子数据库内的多个运行数据组进行散点拟合，得到多个档位特征关系，其中，档位特征关系为与档位数据对应的功率数据与功率/油耗数据的运算关系。

首先，分别对多个运行数据组进行解耦，得到多个功率/油耗数据，各功率/油耗数据均对应一个档位数据及功率数据。之后将多个运行数据组分布于以功率数据为X轴，以功率/油耗数据为Y轴的坐标系内，形成多个散点。最后利用多项式拟合方法，将多个散点拟合为从功率数据到功率/油耗数据的二次型关系，此二次型关系即为档位特征关系。

此档位特征关系基于不同机型自身性能的因素、工作时间段的因素、工作地域的因素以及载荷因素即功率因素等建立，更加全面、可靠。

进一步地，该档位推荐方法还可以包括：

步骤S304，采集待推荐设备在某一工作时间段内的所有档位数据、与各档位数据对应的功率数据及油耗数据。

进一步地，该档位推荐方法还可以包括：

步骤S305，根据待推荐设备的机型、工作时间段、工作地域及使用频率最高的档位，选择对应的档位特征关系，并得到档位特征关系的最佳功率值。

使用频率最高的档位即为在此时间段内待推荐设备选用次数最多的档位，对应该待推荐设备上传的频率最高的运行数据组对应的档位数据。

请参照图6所示，本实施例中，步骤S305还包括以下子步骤：

子步骤S3051，选择与待推荐设备的机型、工作时间段及工作地域相对应的子数据库。

即选取的子数据库中的运行数据组对应的发出设备，与待推荐设备的机型、工作时间段及工作地域均相同。

子步骤S3052，在子数据库对应的多个档位特征关系中选取与待推荐设备的频率最高的档位数据对应的档位特征关系。

此步骤中，选取的档位特征关系的运行数据组中的档位数据与待推荐设备的上传的频率最高的运行数据组对应的档位数据相同。

子步骤S3053，依据所选取的档位特征关系得到最佳功率值。

选取档位特征关系的曲线图上的顶点所对应的X轴的数值作为最佳功率值。本实施例中，此档位特征关系为二次型关系，其在坐标系内的拟合曲线存在Y轴方向最大值，即存在顶点，此顶点的Y轴值即为最大功率/油耗数值，X轴值即为最佳功率值。

进一步地，该档位推荐方法还可以包括：

步骤S306，计算待推荐设备在此工作时间段内的平均功率值。

将此工作时间段内带推荐设备上传的所有运行数据组中的各个功率数据求和后除以此时间段内上传的行数，即可得到平均功率值，行数指设备定频上传的运行数据组的个数。

进一步地，该档位推荐方法还可以包括：

步骤S307，根据平均功率值与最佳功率值的比较结果发出档位推荐信息。

在实际应用中，此推荐信息可以发送至待推荐设备的显示屏或语音提示装置或灯光提示装置等，实现人机交互，对操作者进行提供档位推荐。

请参照图7所示，本实施例中，步骤S307还包括以下子步骤：

子步骤S3071，当平均功率值比最佳功率值大时，发出建议提升的档位推荐信息。

一般设备的各档位的最佳功率值与档位之间符合正相关的规律关系，即档位越高，其最佳功率值越大。即当计算得到的待推荐设备在某工作时间段内的平均功率值大于最佳功率值时，则建议其提升档位。

子步骤S3072，当平均功率值与最佳功率值相等时，发出建议保持的档位推荐信息。即当计算得到的待推荐设备在某工作时间段内的平均功率值等于最佳功率值时，则建议其保持当前档位不变。

子步骤S3073，当平均功率值比最佳功率值小时，发出建议降低的档位推荐信息。即当计算得到的待推荐设备在某工作时间段内的平均功率值大于最佳功率值时，则建议其降低档位。

本实施例提供的档位推荐方法，其以第一实施例提供的档位特征关系的建立方法建立档位特征关系，对设备进行档位推荐。此档位特征关系基于不同机型自身性能的因素、工作时间段的因素、工作地域的因素以及载荷因素即功率因素等建立，更加全面、可靠。以此作为参考标准，对待推荐设备的机型、功率、工作时间段及工作区域等因素综合考虑，档位推荐的结果更加准确、可靠。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种档位特征关系的建立方法，应用于工程机械设备，其特征在于，包括：

采集总机群的运行数据组，得到初始数据库，其中，所述运行数据组包括档位数据、与所述档位数据对应的功率数据及油耗数据；

以所述总机群中处于同一工作地域及同一工作时间段内的同一机型作为筛选条件，将所述初始数据库筛分为多个子数据库；

对各所述子数据库内的多个所述运行数据组进行散点拟合，得到多个档位特征关系，其中，所述档位特征关系为与所述档位数据对应的功率数据与功率/油耗数据的运算关系。

2.根据权利要求1所述的档位特征关系的建立方法，其特征在于，所述对各所述子数据库内的多个所述运行数据组进行散点拟合，得到多个档位特征关系的步骤包括：

分别对多个所述运行数据组进行解耦，得到多个所述功率/油耗数据；

将多个所述运行数据组分布于以所述功率数据为X轴，以所述功率/油耗数据为Y轴的坐标系内，形成多个散点；

将相同的所述档位数据对应的所述多个所述散点进行多项式拟合，得到多个所述档位特征关系。

3.一种档位评价方法，其特征在于，包括：

采集总机群的所有运行数据组，得到初始数据库，其中，所述运行数据组包括档位数据、与所述档位数据对应的功率数据及油耗数据；

以所述总机群中处于同一工作地域及同一工作时间段内的同一机型作为筛选条件，将所述初始数据库筛分为多个子数据库；

对各所述子数据库内的多个所述运行数据组进行散点拟合，得到多个档位特征关系，其中，所述档位特征关系为与所述档位数据对应的功率数据与功率/油耗数据的运算关系；

根据待评价设备的机型、工作时间段、工作地域及使用过的多个档位，选择对应的所述档位特征关系，计算得到此工作时间段内所述待评价设备的多个档位分别对应的多个功率/油耗数值；

对多个所述功率/油耗数值求平均，得到评价值。

4.根据权利要求3所述的档位评价方法，其特征在于，所述根据待评价设备的机型、工作时间段、工作地域及档位，选择对应的所述档位特征关系，计算得到此工作时间段内所述待评价设备的多个档位分别对应的多个功率/油耗数值的步骤包括：

选择与所述待评价设备的机型、工作时间段及工作地域对应的所述子数据库；

在所述子数据库对应的所有的所述档位特征关系中选取与所述待评价设备在此工作时间段内的多个所述档位数据分别对应的多个所述档位特征关系；

分别依据选取的多个所述档位特征关系计算得到多个所述功率/油耗数值。

5.根据权利要求3所述的档位评价方法，其特征在于，在所述对多个所述功率/油耗数值求平均，得到评价值的步骤之后，所述档位评价的方法还包括：

根据所述评价值的大小发出评价信息。

6.一种档位推荐方法，其特征在于，包括：

采集总机群的所有运行数据组，得到初始数据库，其中，所述运行数据组包括档位数据、与所述档位数据对应的功率数据及油耗数据；

以所述总机群中处于同一工作地域及同一工作时间段内的同一机型作为筛选条件，将所述初始数据库筛分为多个子数据库；

对各所述子数据库内的多个所述运行数据组进行散点拟合，得到多个档位特征关系，其中，所述档位特征关系为与所述档位数据对应的功率数据与功率/油耗数据的运算关系；

根据待推荐设备的机型、工作时间段、工作地域及使用频率最高的档位，选择对应的所述档位特征关系，并得到所述档位特征关系的最佳功率值；

计算所述待推荐设备在此工作时间段内的平均功率值；

根据所述平均功率值与所述最佳功率值的比较结果发出档位推荐信息。

7.根据权利要求6所述的档位推荐方法，其特征在于，所述根据待推荐设备的机型、工作时间段、工作地域及档位，选择对应的所述档位特征关系，并得到所述档位特征关系的最佳功率值的步骤包括：

选择与所述待推荐设备的机型、工作时间段及工作地域相对应的子数据库；

在所述子数据库对应的多个所述档位特征关系中选取与所述待推荐设备的频率最高的所述档位数据对应的所述档位特征关系；

依据所选取的所述档位特征关系得到所述最佳功率值。

8.根据权利要求7所述的档位推荐方法，其特征在于，所述依据所选取的所述档位特征关系得到所述最佳功率值的步骤包括：

选取所述档位特征关系的曲线图上的顶点所对应的X轴的数值作为所述最佳功率值。

9.根据权利要求6所述的档位推荐方法，其特征在于，所述根据所述平均功率值与所述最佳功率值的比较结果发出档位推荐信息的步骤包括：

当所述平均功率值比所述最佳功率值大时，发出建议提升的档位推荐信息；

当所述平均功率值与所述最佳功率值相等时，发出建议保持的档位推荐信息；

当所述平均功率值比所述最佳功率值小时，发出建议降低的档位推荐信息。

10.根据权利要求6所述的档位推荐方法，其特征在于，在所述根据待推荐设备的机型、工作时间段、工作地域及使用频率最高的档位，选择对应的所述档位特征关系，并得到所述档位特征关系的最佳功率值的步骤之前，所述档位推荐方法还包括：

采集所述待推荐设备在某一工作时间段内的所有档位数据、与各所述档位数据对应的功率数据及油耗数据。