CN111255557B - 一种汽车发动机冷却检测系统及其控制方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种汽车发动机冷却检测系统，包括：数据采集模块，其设置在汽车发动机冷却箱上；数据处理模块，其与所述数据采集模块连接，用于接收所述数据采集模块采集的数据并处理；控制器，其与所述数据处理模块连接，用于接收所述数据处理模块的数据并输出控制结果；显示屏，其与所述数据处理模块连接，用于接收所述数据处理模块的数据并显示。本发明还提供一种汽车发动机冷却检测系统的控制方法，能够采集汽车发动机冷却箱内冷却液的温度、颜色以及液位，并基于BP神经网络确定发动机的冷却性能指数以及冷却液的浊度。还能根据发动机的冷却性能指数对发动机喷油脉宽进行修正，提高车辆的燃油经济性。

Description

一种汽车发动机冷却检测系统及其控制方法
技术领域
本发明涉及汽车发动机检测和控制技术领域，更具体的是，本发明涉及一种汽车发动机冷却检测系统及其控制方法。
背景技术
汽车冷却系统是一个复杂的系统，要充分考虑散热风扇、冷却液质量和特性等诸多方面设计，冷却液作为汽车发动机冷却系统的重要组成部分，它在发动机冷却系统中循环流动，并将发动机中产生的多余热能带走，使发动机能以正常工作温度运转。我国国家强制标准GB 29743-2013《机动车发动机冷却液标准》中对于机动车发动机冷却液的术语和定义、产品分类、技术要求和试验方法、检验规则、标志和包装、运输和贮存等做了规定。对这些规定因素的检测方法多种多样，但大多数方法均局限于专业标定工具和实验室才能进行。因此，冷却液质量好坏、温度变化幅度和趋势精确的监测对于发动机散热效果影响至关重要，因此，随车实时监测冷却液温度、补偿水箱中冷却液余量，以及冷却液质量状况等参数是非常重要的。
发明内容
本发明的一个目的是设计开发了一种汽车发动机冷却检测系统，能够实时检测发动机冷却箱内的冷却液的状态，提高车辆的燃油经济性。
本发明的另一个目的是设计开发了一种汽车发动机冷却检测系统的控制方法，能够采集汽车发动机冷却箱内冷却液的温度、颜色以及液位，并基于BP神经网络确定发动机的冷却性能指数以及冷却液的浊度。
本发明还能根据发动机的冷却性能指数对发动机喷油脉宽进行修正，提高车辆的燃油经济性。
本发明提供的技术方案为：
一种汽车发动机冷却检测系统，包括：
数据采集模块，其设置在汽车发动机冷却箱上；
数据处理模块，其与所述数据采集模块连接，用于接收所述数据采集模块采集的数据并处理；
控制器，其与所述数据处理模块连接，用于接收所述数据处理模块的数据并输出控制结果；
显示屏，其与所述数据处理模块连接，用于接收所述数据处理模块的数据并显示。
优选的是，所述数据采集模块包括：
温度传感器，其设置在所述汽车发动机冷却箱内，用于检测冷却液的温度；
颜色传感器，其设置在所述汽车发动机冷却箱上，用于检测冷却液颜色；
液位传感器，其设置在所述汽车发动机冷却箱内，用于检测冷却液液面高度。
优选的是，还包括报警器，用于发出警报。
一种汽车发动机冷却检测系统的控制方法，采集汽车发动机冷却箱内冷却液的温度、颜色以及液位，并基于BP神经网络确定发动机的冷却性能指数以及冷却液的浊度，具体包括如下步骤：
步骤一、按照采样周期，通过传感器测量发动机冷却箱内冷却液的温度、颜色以及液位；
步骤二、确定三层BP神经网络的输入层神经元向量x＝{x1,x2,x3}；其中，x1为冷却箱内冷却液的温度，x2为冷却箱内冷却液的颜色，x3为冷却箱内冷却液的液位；
步骤三、所述输入层向量映射到隐层，隐层的神经元为m个；
步骤四、得到输出层神经元向量o＝{o1,o2}；其中，o1为发动机冷却性能指数，o2为冷却箱内冷却液的浊度。
优选的是，根据发动机冷却性能指数对发动机喷油脉宽进行修正：
Figure GDA0002719455550000031
其中，BPW为发动机的喷油脉宽，T为冷却箱内冷却液的温度，ΔT间隔为Δt时间内的冷却液的温度变化量，
Figure GDA0002719455550000032
为发动机冷却性能指数，且φ∈[0,1]，hmax为冷却箱内冷却液的最大液位高度，h为冷却箱内冷却液的实际液位高度，ξ为冷却箱内冷却液的浊度，BPW0为根据发动机的标准喷油曲线对应的喷油脉宽。
优选的是，根据发动机喷油脉宽确定发动机的进气歧管的进气压力：
Figure GDA0002719455550000033
其中，MAP为发动机的进气歧管的进气压力，Tg为发动机的进气歧管的进气温度，VE为发动机的气缸充量系数，BPT为基本脉宽常数。
优选的是，当冷却箱内冷却液的浊度大于等于10NTU时，报警器报警，需及时更换冷却液。
优选的是，当冷却箱内冷却液的液位高度小于最大高度的1/2时，报警器报警，需及时添加冷却液。
优选的是，所述隐层的神经元为5个。
优选的是，所述隐层及所述输出层的激励函数均采用S型函数fj(x)＝1/(1+e-x)。
本发明所述的有益效果：
(1)本发明设计开发的汽车发动机冷却检测系统，能够实时检测发动机冷却箱内的冷却液的状态，提高车辆的燃油经济性。
(2)本发明设计开发的汽车发动机冷却检测系统的控制方法，能够采集汽车发动机冷却箱内冷却液的温度、颜色以及液位，并基于BP神经网络确定发动机的冷却性能指数以及冷却液的浊度。本发明还能根据发动机的冷却性能指数对发动机喷油脉宽进行修正，提高车辆的燃油经济性。
附图说明
图1为本发明所述汽车发动机冷却检测系统的模块结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步的详细说明，以令本领域技术人员参照说明书文字能够据以实施。
如图1所示，本发明提供一种汽车发动机冷却检测系统，包括数据采集模块110，其设置在汽车发动机冷却箱上；数据处理模块120，其与数据采集模块110连接，用于接收数据采集模块110采集的数据并处理；控制器130，其与数据处理模块120连接，用于接收数据处理模块120的数据并输出控制结果；显示屏140，其与数据处理模块120连接，用于接收数据处理模块120的数据并显示。
所述的数据采集模110块包括：温度传感器111，其设置在汽车发动机冷却箱内，用于检测冷却液的温度；颜色传感器112，其设置在汽车发动机冷却箱上，用于检测冷却液颜色；液位传感器113，其设置在汽车发动机冷却箱内，用于检测冷却液液面高度。
本实施例中，还包括报警器150，用于发出警报。
本发明设计开发的汽车发动机冷却检测系统，能够实时检测发动机冷却箱内的冷却液的状态，提高车辆的燃油经济性。
本发明还提供一种汽车发动机冷却检测系统的控制方法，采集汽车发动机冷却箱内冷却液的温度、颜色以及液位，并基于BP神经网络确定发动机的冷却性能指数以及冷却液的浊度，具体包括如下步骤：
步骤一、建立BP神经网络模型。
BP模型上各层次的神经元之间形成全互连连接，各层次内的神经元之间没有连接，输入层神经元的输出与输入相同，即oi＝xi。中间隐含层和输出层的神经元的操作特性为：
Figure GDA0002719455550000051
opj＝fj(netpj)
其中p表示当前的输入样本，ωji为从神经元i到神经元j的连接权值，opi为神经元j的当前输入，opj为其输出；fj为非线性可微非递减函数，一般取为S型函数，即fj(x)＝1/(1+e-x)。
本发明采用的BP神经网络体系结构由三层组成，第一层为输入层，共n个节点，对应了表示系统工作状态的n个检测信号，这些信号参数由数据预处理模块给出；第二层为隐层，共m个节点，由网络的训练过程以自适应的方式确定；第三层为输出层，共p个节点，由系统实际需要输出的响应确定。
该网络的数学模型为：
输入向量：x＝(x1,x2,...,xn)T
中间层向量：y＝(y1,y2,...,ym)T
输出向量：o＝(o1,o2,...,op)T
本发明中，输入层节点数为n＝3，输出层节点数为p＝2，隐藏层节点数m＝5。
输入层3个参数分别表示为：x1为冷却箱内冷却液的温度，x2为冷却箱内冷却液的颜色，x3为冷却箱内冷却液的液位；
输出层2个参数分别表示为：o1为发动机冷却性能指数，o2为冷却箱内冷却液的浊度。
步骤二、进行BP神经网络的训练。
建立好BP神经网络节点模型后，即可进行BP神经网络的训练。根据产品的历史经验数据获取训练的样本，并给定输入节点i和隐含层节点j之间的连接权值，隐层节点j和输出层节点k之间的连接权值。
(1)训练方法
各子网采用单独训练的方法；训练时，首先要提供一组训练样本，其中的每一个样本由输入样本和理想输出对组成，当网络的所有实际输出与其理想输出一致时，表明训练结束；否则，通过修正权值，使网络的理想输出与实际输出一致。
(2)训练算法
BP网络采用误差反向传播(Backward Propagation)算法进行训练，其步骤可归纳如下：
第一步：选定一结构合理的网络，设置所有节点阈值和连接权值的初值。
第二步：对每个输入样本作如下计算：
(a)前向计算：对l层的j单元
Figure GDA0002719455550000061
式中，
Figure GDA0002719455550000062
为第n次计算时l层的j单元信息加权和，
Figure GDA0002719455550000063
为l层的j单元与前一层(即l-1层)的单元i之间的连接权值，
Figure GDA0002719455550000064
为前一层(即l-1层，节点数为nl-1)的单元i送来的工作信号；i＝0时，令
Figure GDA0002719455550000065
Figure GDA0002719455550000066
为l层的j单元的阈值。
若单元j的激活函数为sigmoid函数，则
Figure GDA0002719455550000067
且
Figure GDA0002719455550000068
若神经元j属于第一隐层(l＝1)，则有
Figure GDA0002719455550000069
若神经元j属于输出层(l＝L)，则有
Figure GDA0002719455550000071
且ej(n)＝xj(n)-oj(n)；
(b)反向计算误差：
对于输出单元
Figure GDA0002719455550000072
对隐单元
Figure GDA0002719455550000073
(c)修正权值：
Figure GDA0002719455550000074
η为学习速率。
第三步：输入新的样本或新一周期样本，直到网络收敛，在训练时各周期中样本的输入顺序要重新随机排序。
BP算法采用梯度下降法求非线性函数极值，存在陷入局部极小以及收敛速度慢等问题。更为有效的一种算法是Levenberg-Marquardt优化算法，它使得网络学习时间更短，能有效地抑制网络陷于局部极小。其权值调整率选为
Δω＝(JTJ+μI)-1JTe
其中J为误差对权值微分的雅可比(Jacobian)矩阵，I为输入向量，e为误差向量，变量μ是一个自适应调整的标量，用来确定学习是根据牛顿法还是梯度法来完成。
在系统设计时，系统模型是一个仅经过初始化了的网络，权值需要根据在使用过程中获得的数据样本进行学习调整，为此设计了系统的自学习功能。在指定了学习样本及数量的情况下，系统可以进行自学习，以不断完善网络性能。
采集汽车发动机冷却箱内冷却液的温度、颜色以及液位，并基于BP神经网络确定发动机的冷却性能指数以及冷却液的浊度，具体包括如下步骤：
步骤一、按照采样周期，通过传感器测量发动机冷却箱内冷却液的温度、颜色以及液位；
步骤二、确定三层BP神经网络的输入层神经元向量x＝{x1,x2,x3}；其中，x1为冷却箱内冷却液的温度，x2为冷却箱内冷却液的颜色，x3为冷却箱内冷却液的液位；
步骤三、所述输入层神经元向量映射到隐层，隐层的神经元为m个；
步骤四、得到输出层神经元向量o＝{o1,o2}；其中，o1为发动机冷却性能指数，o2为冷却箱内冷却液的浊度。
根据发动机冷却性能指数对发动机喷油脉宽进行修正：
Figure GDA0002719455550000081
其中，BPW为发动机的喷油脉宽，且BPW∈[0,1]，T为冷却箱内冷却液的温度，ΔT间隔为Δt时间内的冷却液的温度变化量，
Figure GDA0002719455550000082
为发动机冷却性能指数，且φ∈[0,1]，hmax为冷却箱内冷却液的最大液位高度，h为冷却箱内冷却液的实际液位高度，ξ为冷却箱内冷却液的浊度，BPW0为根据发动机的标准喷油曲线对应的喷油脉宽。
根据发动机喷油脉宽确定发动机的进气歧管的进气压力：
Figure GDA0002719455550000083
其中，MAP为发动机的进气歧管的进气压力，Tg为发动机的进气歧管的进气温度，VE为发动机的气缸充量系数，BPT为基本脉宽常数。
当冷却箱内冷却液的浊度大于等于10NTU时，报警器报警，需及时更换冷却液。
当冷却箱内冷却液的液位高度小于最大高度的1/2时，报警器报警，需及时添加冷却液。
所述隐层的神经元为5个。
所述隐层及所述输出层的激励函数均采用S型函数fj(x)＝1/(1+e-x)。
下面结合具体的实施例进一步的对本发明提供的汽车发动机冷却检测系统的控制方法进行说明。
选取是10组不同冷却液质量的发动机，进行试验，获取油耗量，具体试验数据如表1所示。并选取空白对照组(序号为0)，不使用本发明的汽车发动机冷却检测系统的控制方法，直接按照动机的标准喷油曲线进行喷油，选取相同工况，控制发动机工作1小时。试验结果如表2所示。
表1试验数据
Figure GDA0002719455550000091
表2试验结果
Figure GDA0002719455550000092
Figure GDA0002719455550000101
由表2可知，按照本发明的汽车发动机冷却检测系统的控制方法修正发动机的喷油脉宽以及进气压力，降低了油耗，提高车辆的燃油经济性。
本发明设计开发的汽车发动机冷却检测系统的控制方法，能够采集汽车发动机冷却箱内冷却液的温度、颜色以及液位，并基于BP神经网络确定发动机的冷却性能指数以及冷却液的浊度。本发明还能根据发动机的冷却性能指数对发动机喷油脉宽进行修正，提高车辆的燃油经济性。
尽管本发明的实施方案已公开如上，但其并不仅仅限于说明书和实施方式中所列运用，它完全可以被适用于各种适合本发明的领域，对于熟悉本领域的人员而言，可容易地实现另外的修改，因此在不背离权利要求及等同范围所限定的一般概念下，本发明并不限于特定的细节和这里示出与描述的图例。

Claims (7)

1.一种汽车发动机冷却检测系统的控制方法，其特征在于，采集汽车发动机冷却箱内冷却液的温度、颜色以及液位，并基于BP神经网络确定发动机的冷却性能指数以及冷却液的浊度，具体包括如下步骤：
步骤一、按照采样周期，通过传感器测量发动机冷却箱内冷却液的温度、颜色以及液位；
步骤二、确定三层BP神经网络的输入层神经元向量x＝{x1,x2,x3}；其中，x1为冷却箱内冷却液的温度，x2为冷却箱内冷却液的颜色，x3为冷却箱内冷却液的液位；
步骤三、所述输入层神经元向量映射到隐层，隐层的神经元为m个；
步骤四、得到输出层神经元向量o＝{o1,o2}；其中，o1为发动机冷却性能指数，o2为冷却箱内冷却液的浊度。
2.如权利要求1所述的汽车发动机冷却检测系统的控制方法，其特征在于，根据发动机冷却性能指数对发动机喷油脉宽进行修正：
Figure FDA0002719455540000011
其中，BPW为发动机的喷油脉宽，T为冷却箱内冷却液的温度，ΔT间隔为Δt时间内的冷却液的温度变化量，
Figure FDA0002719455540000012
为发动机冷却性能指数，且φ∈[0,1]，hmax为冷却箱内冷却液的最大液位高度，h为冷却箱内冷却液的实际液位高度，ξ为冷却箱内冷却液的浊度，BPW0为根据发动机的标准喷油曲线对应的喷油脉宽。
3.如权利要求2所述的汽车发动机冷却检测系统的控制方法，其特征在于，根据发动机喷油脉宽确定发动机的进气歧管的进气压力：
Figure FDA0002719455540000021
其中，MAP为发动机的进气歧管的进气压力，Tg为发动机的进气歧管的进气温度，VE为发动机的气缸充量系数，BPT为基本脉宽常数。
4.如权利要求1、2或3所述的汽车发动机冷却检测系统的控制方法，其特征在于，当冷却箱内冷却液的浊度大于等于10NTU时，报警器报警，需及时更换冷却液。
5.如权利要求1、2或3所述的汽车发动机冷却检测系统的控制方法，其特征在于，当冷却箱内冷却液的液位高度小于最大高度的1/2时，报警器报警，需及时添加冷却液。
6.如权利要求1、2或3所述的汽车发动机冷却检测系统的控制方法，其特征在于，所述隐层的神经元为5个。
7.如权利要求6所述的汽车发动机冷却检测系统的控制方法，其特征在于，所述隐层及所述输出层的激励函数均采用S型函数fj(x)＝1/(1+e-x)。
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