CN111980791B - 一种数据处理方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种数据处理方法及系统，获取当前时间区间内各个时刻的碳载量，并计算当前时间区间内每两个相邻时刻的碳载量差值，将每个碳载量差值进行求和，得到当前时间区间内的当前碳载量区间增加量，基于滑动平均算法，将获取到的当前碳载量区间增加量和k‑1个历史时间区间对应的历史碳载量区间增加量进行计算，得到单个时间区间内碳载量的增加量均值，基于增加量均值进行计算，将得到的计算结果进行滤波，得到DPF再生结果并展示。通过上述方案，基于滑动平均算法，将计算得到距离DPF过载前的DPF再生剩余时间、DPF再生剩余油耗和DPF再生剩余里程以数字的形式进行展示，以更加直观的形式提醒司机及时进行DPF再生，使DPF再生的提醒方式更为直观。

Description

一种数据处理方法及系统
技术领域
本发明涉及颗粒过滤器(Diesel particulate filters，DPF)技术领域，更具体地说，涉及一种数据处理方法及系统。
背景技术
DPF是一种安装在排气系统中的过滤器，当发动机排气中的碳化颗粒物达到一定限值时，需进行DPF再生，避免出现DPF过载的情况。DPF再生是将收集到的碳化颗粒物通过排气加热的方式，烧掉发动机排气中的碳化颗粒物。
DPF再生的提醒方式是通过触发指示灯闪烁进行DPF再生的提醒，通过指示灯闪烁的形式显示DPF过载，会导致司机对车辆的整体状况的掌握不全面，不清楚具体的DPF过载的内容，若司机不理解指示灯闪烁的作用，则会忽略DPF再生的提醒，使得出现DPF过载后车辆继续行驶的情况，从而造成DPF过载堵塞。
因此，现有的DPF再生的提醒方式的直观性较差。
发明内容
有鉴于此，本发明公开了一种数据处理方法及系统，基于滑动平均算法，将计算得到距离DPF过载前的DPF再生剩余时间、DPF再生剩余油耗和DPF再生剩余里程以数字的形式进行展示，以更加直观的形式提醒司机及时进行DPF再生，从而提高了DPF再生的提醒方式的直观性。
为了实现上述目的，本发明公开的技术方案如下：
本发明第一方面公开了一种数据处理方法，所述方法包括：
获取当前时间区间内各个时刻的碳载量，并计算所述当前时间区间内每两个相邻时刻的碳载量差值；
将每个所述碳载量差值进行求和，得到所述当前时间区间内的当前碳载量区间增加量；
获取所述当前时间区间之前的k-1个连续历史时间区间的历史碳载量区间增加量，其中，所述k的取值为大于1的正整数；
基于滑动平均算法，计算所述当前碳载量区间增加量和所述k-1个历史时间区间对应的历史碳载量区间增加量，得到单个时间区间内碳载量的增加量均值；
基于所述增加量均值进行计算，将得到的计算结果进行滤波，得到DPF再生结果并展示，其中，所述DPF再生结果包括DPF再生剩余时间、DPF再生剩余油耗和DPF再生剩余里程。
优选的，所述基于滑动平均算法，计算所述当前碳载量区间增加量和所述k-1个历史时间区间对应的历史碳载量区间增加量，得到单个时间区间内碳载量的增加量均值，包括：
基于滑动平均算法，计算所述当前碳载量区间增加量和所述k-1个历史时间区间对应的历史碳载量区间增加量，得到单个时间区间内碳载量的增加量均值，所述碳载量的增加量均值的计算式为：
yn＝α1xn-k+1+α2xn-k+2+……+αk-1xn-1+αkxn
其中，yn为碳载量的增加量均值，xn为第n个时间区间的碳载量区间增加量，αi为第i个变量的权值，i的取值范围为大于等于1，小于等于k；
所述αi为：
Figure BDA0002663544100000021
优选的，所述基于所述增加量均值进行计算的过程，包括：
基于所述增加量均值和所述当前时间区间，得到碳载量增加率；
基于获取到的当前时刻的碳载量、预设的碳载量最大值和所述碳载量增加率，得到DPF再生剩余时间；
基于所述DPF再生剩余时间和预先获取到的车辆的平均速度，得到DPF再生剩余里程；
基于所述DPF再生剩余里程和预先获取到的车辆百公里油耗，得到DPF再生的剩余油耗。
优选的，所述得到DPF再生结果并展示，包括：
得到DPF再生结果并以数字的形式展示。
本发明第二方面公开了一种数据处理系统，所述系统包括：
第一计算单元，用于获取当前时间区间内各个时刻的碳载量，并计算所述当前时间区间内每两个相邻时刻的碳载量差值；
第一获取单元，用于将每个所述碳载量差值进行求和，得到所述当前时间区间内的当前碳载量区间增加量；
第二获取单元，用于获取所述当前时间区间之前的k-1个连续历史时间区间的历史碳载量区间增加量，其中，所述k的取值为大于1的正整数；
第二计算单元，用于基于滑动平均算法，计算所述当前碳载量区间增加量和所述k-1个历史时间区间对应的历史碳载量区间增加量，得到单个时间区间内碳载量的增加量均值；
展示单元，用于基于所述增加量均值进行计算，将得到的计算结果进行滤波，得到DPF再生结果并展示，其中，所述DPF再生结果包括DPF再生剩余时间、DPF再生剩余油耗和DPF再生剩余里程。
优选的，所述第二计算单元，具体用于：
基于滑动平均算法，计算所述当前碳载量区间增加量和所述k-1个历史时间区间对应的历史碳载量区间增加量，得到单个时间区间内碳载量的增加量均值，所述碳载量的增加量均值的计算式为：
yn＝α1xn-k+1+α2xn-k+2+……+αk-1xn-1+αkxn
其中，yn为碳载量的增加量均值，xn为第n个时间区间的碳载量区间增加量，αi为第i个变量的权值，i的取值范围为大于等于1，小于等于k；
所述αi为：
Figure BDA0002663544100000031
优选的，基于所述增加量均值进行计算的过程的所述展示单元，包括：
第一获取模块，用于基于所述增加量均值和所述当前时间区间，得到碳载量增加率；
第二获取模块，用于基于获取到的当前时刻的碳载量、预设的碳载量最大值和所述碳载量增加率，得到DPF再生剩余时间；
第三获取模块，用于基于所述DPF再生剩余时间和预先获取到的车辆的平均速度，得到DPF再生剩余里程；
第四获取模块，用于基于所述DPF再生剩余里程和预先获取到的车辆百公里油耗，得到DPF再生的剩余油耗。
优选的，得到DPF再生结果并展示的所述展示单元，具体用于：
得到DPF再生结果并以数字的形式展示。
经由上述技术方案可知，获取当前时间区间内各个时刻的碳载量，并计算当前时间区间内每两个相邻时刻的碳载量差值，将每个碳载量差值进行求和，得到当前时间区间内的当前碳载量区间增加量，基于滑动平均算法，将获取到的当前碳载量区间增加量和k-1个历史时间区间对应的历史碳载量区间增加量进行计算，得到单个时间区间内碳载量的增加量均值，基于增加量均值进行计算，将得到的计算结果进行滤波，得到DPF再生结果并展示。通过上述方案，基于滑动平均算法，将计算得到距离DPF过载前的DPF再生剩余时间、DPF再生剩余油耗和DPF再生剩余里程以数字的形式进行展示，以更加直观的形式提醒司机及时进行DPF再生，使DPF再生的提醒方式更为直观。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例公开的一种数据处理方法的流程示意图；
图2为本发明实施例公开的时间区间的时序图；
图3为本发明实施例公开的碳载量和碳载量区间增加量的关系示意图；
图4为本发明实施例公开的DPF再生剩余时间的示意图；
图5为本发明实施例公开的DPF再生剩余油耗的示意图；
图6为本发明实施例公开的DPF再生剩余里程的示意图；
图7为本发明实施例公开的一种数据处理系统的结构示意图。
具体实施方式
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，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做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。
由背景技术可知，DPF再生的提醒方式是通过触发指示灯闪烁进行DPF再生的提醒，通过指示灯闪烁的形式显示DPF过载，会导致司机对车辆的整体状况的掌握不全面，不清楚具体的DPF过载的内容，若司机不理解指示灯闪烁的作用，则会忽略DPF再生的提醒，使得出现DPF过载后车辆继续行驶的情况，从而造成DPF过载堵塞。
因此，现有的DPF再生的提醒方式的直观性较差。
为了解决该问题，本发明公开了一种数据处理方法及系统，基于滑动平均算法，将计算得到距离DPF过载前的DPF再生剩余时间、DPF再生剩余油耗和DPF再生剩余里程以数字的形式进行展示，以更加直观的形式提醒司机及时进行DPF再生，使DPF再生的提醒方式更为直观。具体实现方式通过下述实施例具体进行说明。
如图1所示，为本发明实施例公开的一种数据处理方法的流程示意图，该数据处理方法主要包括如下步骤：
S101：获取当前时间区间内各个时刻的碳载量，并计算当前时间区间内每两个相邻时刻的碳载量差值。
其中，当前最新时刻所在的时间区间内，该时间区间即为当前时间区间。
碳载量是基于压差传感器或压差模型实时测定和计算得到的，这种测定和计算的方法是通过碳载量的质量流量来计算得到的碳载量。本方案中碳载量的值不会发生突变。
碳载量差值用Δsoot表示，碳载量差值的有效数字位数不少于4位。
为了方便理解计算当前时间区间内每两个相邻时刻的碳载量差值，这里举例进行说明：
例如，当前时间区间为m，在当前时间区间m内的时刻为13：01、13：02、13：05和13：06，13:01时刻的碳载量为2，13：02时刻的碳载量为3，13：05时刻的碳载量为5，13：06时刻的碳载量为8，计算当前时间区间m内每两个相邻时刻的碳载量差值，3-2＝1,8-5＝3，1和3即为当前时间区间m内每两个相邻时刻的碳载量差值。
S102：将每个碳载量差值进行求和，得到当前时间区间内的当前碳载量区间增加量。
其中，碳载量区间增加量用Δδnsoot表示。
为了方便理解得到当前时间区间内的当前碳载量区间增加量的过程，可参考图2，图2示出了时间区间时序图。
图2中，时间序列上包括多个碳载量的固定时间区间，分别为δ时间区间、2δ时间区间……(n-1)δ时间区间和nδ时间区间，其中，nδ时间区间为当前时间区间。
在nδ当前时间区间内有多个时刻，获取nδ当前时间区间内每个时刻对应的碳载量，计算得到nδ当前时间区间内每两个相邻时刻的碳载量差值，并将各个碳载量差值进行累加，得到nδ当前时间区间内的当前碳载量区间增加量Δδnsoot，也即，当前碳载量区间增加量Δδnsoot为DPF进行再生后第(n-1)δ时刻到nδ时刻的碳载量的增加量。
为了方便理解nδ当前时间区间内各个时刻的碳载量和当前时间区间内的当前碳载量区间增加量之间的关系，可参考图3，图3示出了碳载量和碳载量区间增加量的关系示意图。
图3中，虚线表示不同时间区间内各个时刻的碳载量，nδ为当前时间区间，Δδnsoot为nδ当前时间区间内的当前碳载量区间增加量。数字2、3、4、5为碳载量所对应的数值。
S103：获取当前时间区间之前的k-1个连续历史时间区间的历史碳载量区间增加量。
其中，k的取值为大于1的正整数，k为滑动平均变量的时间区间的个数。
为了方便理解上述S103中涉及到k-1个连续历史时间区间的历史碳载量区间增加量的过程，这里举例进行说明：
例如：当前时间区间为k，k＝10，获取当前时间区间k之前的10-1＝9个连续时间区间的碳载量区间增加量，这9个连续时间区间的碳载量区间增加量即为当前时间区间k之前的k-1个连续历史时间区间的历史碳载量区间增加量。
S104：基于滑动平均算法，计算当前碳载量区间增加量和k-1个历史时间区间对应的历史碳载量区间增加量，得到单个时间区间内碳载量的增加量均值。
为了方便理解S104中涉及到得到单个时间区间内碳载量的增加量均值的过程，这里举例进行说明：
例如，选择滑动平均变量的时间区间个数的参数k，对n-k+1、n-k+2……n-1和n这k个时间区间的碳载量增加量进行滑动平均计算，得到单个时间区间内碳载量的增加量均值。
其中，n-k+1、n-k+2……n-1为n当前时间区间的历史时间区间。
碳载量的增加量均值就是对k个时间区间里碳载量增加量的平均值，当最新时刻的时间区间的碳载量增加量进入，距离当前最新时刻的时间区间最远的时间区间所对应的碳载量增加量滑出，从而实现滑动平均的效果。
具体的，得到单个时间区间内碳载量的增加量均值的过程如下：
碳载量的增加量均值的计算式为：
yn＝α1xn-k+1+α2xn-k+2+……+αk-1xn-1+αkxn (1)
其中，yn为碳载量的增加量均值，xn为第n个时间区间的碳载量区间增加量，αi为第i个变量的权值，i的取值范围为大于等于1，小于等于k。
αi的计算式为：
Figure BDA0002663544100000071
基于加权的滑动平均算法，对碳载量的增加量均值预测更为准确，输出的碳载量接近线性输出，能够保证碳载量的稳定性，使得计算的输出结果准确性高，稳定性好，可靠性强。
S105：基于增加量均值进行计算，将得到的计算结果进行滤波，得到DPF再生结果并展示。
在具体实现S105的过程中，基于碳载量的增加量均值进行DPF再生计算，得到包括DPF再生剩余时间、DPF再生剩余油耗和DPF再生剩余里程的DPF再生结果。
将计算得到的DPF剩余时间、DPF剩余油耗和DPF剩余里程分别通过滤波，消除突变，使输出的计算结果呈线性变化，从而保持稳定，并通过报文通道以数字形式将DPF剩余时间、DPF剩余油耗和DPF剩余里程以数字的形式展示给司机，以达到更直观的方式提醒司机进行DPF再生的目的，从而避免因发动机长时间处于低速低负荷区域低速行驶，烟度较大，碳载量积累较快，且DPF前排温低，始终无法达到被动再生、行车再生条件，导致DPF堵塞甚至碳载量过大时烧毁DPF。
在具体执行S105中，涉及到基于增加量均值进行计算的过程，如A1-A4所示。
A1：基于增加量均值和所述当前时间区间，得到碳载量增加率。
碳载量增加率的计算式为：
vΔsoot＝yn/δ (3)
其中，vΔsoot为碳载量增加率，yn为碳载量的增加量均值，δ为时间区间。
A2：基于获取到的当前时刻的碳载量、预设的碳载量最大值和碳载量增加率，得到DPF再生剩余时间。
DPF再生剩余时间的计算式为：
Figure BDA0002663544100000081
其中，t为DPF再生剩余时间，Mmax为DPF允许承载的最大碳载量，Msoot为当前时刻的碳载量。
当当前时刻的碳载量达到最大碳载量之后，再经过预设时间后确认当前时刻的碳载量达到最大碳载量，DPF剩余时间置0且不再变化。
预设时间可以是1分钟，也可以是5分钟，具体预设时间的确定根据实际情况进行设置，本发明不做具体限定。
DPF剩余时间置0的目的是提醒司机进行驻车DPF再生，若再继续行驶车辆可能导致DPF碳载量过载。
A3：基于DPF再生剩余时间和预先获取到的车辆的平均速度，得到DPF再生剩余里程。
DPF再生剩余里程的计算式为：
Figure BDA0002663544100000082
其中，S里程为DPF再生剩余里程，
Figure BDA0002663544100000083
为车辆的平均车速。
车辆的平均车速的单位为km/h。
A4：基于DPF再生剩余里程和预先获取到的车辆百公里油耗，得到DPF再生的剩余油耗。
DPF再生的剩余油耗的计算式为：
Figure BDA0002663544100000091
其中，ν油耗为DPF再生的剩余油耗，S里程为DPF再生剩余里程，
Figure BDA0002663544100000092
为车辆的百公里油耗。
车辆的百公里油耗的单位为L/100km。
在具体执行S105中，得到DPF再生结果并展示的过程如下：
得到DPF再生结果并以数字的形式展示。其中，DPF再生结果的展示方式可以是以数字的形式展示，也可以是以文字的形式展示，具体DPF再生结果的展示根据实际情况进行设置，本发明不做具体限定。本发明中的DPF再生结果的展示方式优选以数字的形式展示。
为了方便理解以数字的形式展示的DPF再生剩余时间，可参考图4，图4示出了DPF再生剩余时间的示意图。
图4中，数字0、1000、2000和3000都为DPF剩余时间值，实线由各个DPF再生剩余时间构成。
为了方便理解以数字的形式展示的DPF再生剩余油耗，可参考图5，图5示出了DPF再生剩余油耗的示意图。
图5中，数字0、10、20、30和40都为DPF剩余油耗值，实线由各个DPF再生剩余油耗构成。
为了方便理解以数字的形式展示的DPF再生剩余里程，可参考图6，图6示出了DPF再生剩余里程的示意图。
图6中，纵轴的数字0、100、200和300为DPF再生剩余里程值，横轴的数字0、100、200、300、400、500、600、700、800、900和1000为车辆实际里程，实线由各个DPF再生剩余里程构成。
本发明实施例中公开了一种数据处理方法，获取当前时间区间内各个时刻的碳载量，并计算当前时间区间内每两个相邻时刻的碳载量差值，将每个碳载量差值进行求和，得到当前时间区间内的当前碳载量区间增加量，基于滑动平均算法，将获取到的当前碳载量区间增加量和k-1个历史时间区间对应的历史碳载量区间增加量进行计算，得到单个时间区间内碳载量的增加量均值，基于增加量均值进行计算，将得到的计算结果进行滤波，得到DPF再生结果并展示。通过上述方案，基于滑动平均算法，将计算得到距离DPF过载前的DPF再生剩余时间、DPF再生剩余油耗和DPF再生剩余里程以数字的形式进行展示，以更加直观的形式提醒司机及时进行DPF再生，使DPF再生的提醒方式更为直观。
基于上述实施例公开的一种数据处理方法，本发明实施例还对应公开了一种数据处理系统，如图7所示，该数据处理系统主要包括：
第一计算单元701，用于获取当前时间区间内各个时刻的碳载量，并计算当前时间区间内每两个相邻时刻的碳载量差值。
其中，碳载量是基于压差传感器或压差模型实时测定和计算得到的，这种测定和计算的方法是通过碳载量的质量流量来计算得到的碳载量。本方案中碳载量的值不会发生突变。
碳载量差值用Δsoot表示，碳载量差值的有效数字位数不少于4位。
其中，碳载量区间增加量用Δδnsoot表示。
第一获取单元702，用于将每个所述碳载量差值进行求和，得到当前时间区间内的当前碳载量区间增加量。
第二获取单元703，用于获取当前时间区间之前的k-1个连续历史时间区间的历史碳载量区间增加量。
第二计算单元704，用于基于滑动平均算法，计算当前碳载量区间增加量和k-1个历史时间区间对应的历史碳载量区间增加量，得到单个时间区间内碳载量的增加量均值。
进一步的，第二计算单元704，具体用于基于滑动平均算法，计算当前碳载量区间增加量和k-1个历史时间区间对应的历史碳载量区间增加量，得到单个时间区间内碳载量的增加量均值，碳载量的增加量均值的计算式为：
yn＝α1xn-k+1+α2xn-k+2+……+αk-1xn-1+αkxn
其中，yn为碳载量的增加量均值，xn为第n个时间区间的碳载量区间增加量，αi为第i个变量的权值，i的取值范围为大于等于1，小于等于k；
进αi为：
Figure BDA0002663544100000111
基于加权的滑动平均算法，对碳载量的增加量均值预测更为准确，输出的碳载量接近线性输出，能够保证碳载量的稳定性，使得计算的输出结果准确性高，稳定性好，可靠性强。
展示单元705，用于基于增加量均值进行计算，将得到的计算结果进行滤波，得到DPF再生结果并展示。
其中，DPF再生结果包括DPF再生剩余时间、DPF再生剩余油耗和DPF再生剩余里程。
将计算得到的DPF剩余时间、DPF剩余油耗和DPF剩余里程分别通过滤波，消除突变，使输出的计算结果呈线性变化，从而保持稳定，并通过报文通道以数字形式将DPF剩余时间、DPF剩余油耗和DPF剩余里程呈现给司机，以达到更直观的方式提醒司机进行DPF再生的目的，从而避免因发动机长时间处于低速低负荷区域低速行驶，烟度较大，碳载量积累较快，且DPF前排温低，始终无法达到被动再生、行车再生条件，导致DPF堵塞甚至碳载量过大时烧毁DPF。
进一步的，展示单元705，包括：第一获取模块、第二获取模块、第三获取模块和第四获取模块。
第一获取模块，用于基于增加量均值和所述当前时间区间，得到碳载量增加率。
第二获取模块，用于基于获取到的当前时刻的碳载量、预设的碳载量最大值和碳载量增加率，得到DPF再生剩余时间。
第三获取模块，用于基于DPF再生剩余时间和预先获取到的车辆的平均速度，得到DPF再生剩余里程。
第四获取模块，用于基于DPF再生剩余里程和预先获取到的车辆百公里油耗，得到DPF再生的剩余油耗。
进一步的，展示单元705，具体还用于得到DPF再生结果并以数字的形式展示。
其中，DPF再生结果的展示方式可以是以数字的形式展示，也可以是以文字的形式展示，具体DPF再生结果的展示根据实际情况进行设置，本发明不做具体限定。本发明中的DPF再生结果的展示方式优选以数字的形式展示。
本发明实施例中公开了一种数据处理系统，获取当前时间区间内各个时刻的碳载量，并计算当前时间区间内每两个相邻时刻的碳载量差值，将每个碳载量差值进行求和，得到当前时间区间内的当前碳载量区间增加量，基于滑动平均算法，将获取到的当前碳载量区间增加量和k-1个历史时间区间对应的历史碳载量区间增加量进行计算，得到单个时间区间内碳载量的增加量均值，基于增加量均值进行计算，将得到的计算结果进行滤波，得到DPF再生结果并展示。通过上述系统，基于滑动平均算法，将计算得到距离DPF过载前的DPF再生剩余时间、DPF再生剩余油耗和DPF再生剩余里程以数字的形式进行展示，以更加直观的形式提醒司机及时进行DPF再生，使DPF再生的提醒方式更为直观。
对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。
需要说明的是，本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。对于系统类实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
本发明各实施例方法中的步骤可以根据实际需要进行顺序调整、合并和删减。
最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：
获取当前时间区间内各个时刻的碳载量，并计算所述当前时间区间内每两个相邻时刻的碳载量差值；
将每个所述碳载量差值进行求和，得到所述当前时间区间内的当前碳载量区间增加量；
获取所述当前时间区间之前的k-1个连续历史时间区间的历史碳载量区间增加量，其中，所述k的取值为大于1的正整数；
基于滑动平均算法，计算所述当前碳载量区间增加量和所述k-1个历史时间区间对应的历史碳载量区间增加量，得到单个时间区间内碳载量的增加量均值，包括：
基于滑动平均算法，计算所述当前碳载量区间增加量和所述k-1个历史时间区间对应的历史碳载量区间增加量，得到单个时间区间内碳载量的增加量均值，所述碳载量的增加量均值的计算式为：
yn＝α1xn-k+1+α2xn-k+2+……+αk-1xn-1+αkxn
其中，yn为碳载量的增加量均值，xn为第n个时间区间的碳载量区间增加量，αi为第i个变量的权值，i的取值范围为大于等于1，小于等于k；
所述αi为：
Figure FDA0003182154410000011
基于所述增加量均值进行计算，将得到的计算结果进行滤波，得到DPF再生结果并展示，其中，所述DPF再生结果包括DPF再生剩余时间、DPF再生剩余油耗和DPF再生剩余里程。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述增加量均值进行计算的过程，包括：
基于所述增加量均值和所述当前时间区间，得到碳载量增加率；
基于获取到的当前时刻的碳载量、预设的碳载量最大值和所述碳载量增加率，得到DPF再生剩余时间；
基于所述DPF再生剩余时间和预先获取到的车辆的平均速度，得到DPF再生剩余里程；
基于所述DPF再生剩余里程和预先获取到的车辆百公里油耗，得到DPF再生的剩余油耗。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述得到DPF再生结果并展示，包括：
得到DPF再生结果并以数字的形式展示。
4.一种数据处理系统，其特征在于，所述系统包括：
第一计算单元，用于获取当前时间区间内各个时刻的碳载量，并计算所述当前时间区间内每两个相邻时刻的碳载量差值；
第一获取单元，用于将每个所述碳载量差值进行求和，得到所述当前时间区间内的当前碳载量区间增加量；
第二获取单元，用于获取所述当前时间区间之前的k-1个连续历史时间区间的历史碳载量区间增加量，其中，所述k的取值为大于1的正整数；
第二计算单元，用于基于滑动平均算法，计算所述当前碳载量区间增加量和所述k-1个历史时间区间对应的历史碳载量区间增加量，得到单个时间区间内碳载量的增加量均值；
展示单元，用于基于所述增加量均值进行计算，将得到的计算结果进行滤波，得到DPF再生结果并展示，其中，所述DPF再生结果包括DPF再生剩余时间、DPF再生剩余油耗和DPF再生剩余里程；
所述第二计算单元，具体用于：
基于滑动平均算法，计算所述当前碳载量区间增加量和所述k-1个历史时间区间对应的历史碳载量区间增加量，得到单个时间区间内碳载量的增加量均值，所述碳载量的增加量均值的计算式为：
yn＝α1xn-k+1+α2xn-k+2+……+αk-1xn-1+αkxn
其中，yn为碳载量的增加量均值，xn为第n个时间区间的碳载量区间增加量，αi为第i个变量的权值，所述αi为：
Figure FDA0003182154410000021
i的取值范围为大于等于1，小于等于k。
5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，基于所述增加量均值进行计算的过程的所述展示单元，包括：
第一获取模块，用于基于所述增加量均值和所述当前时间区间，得到碳载量增加率；
第二获取模块，用于基于获取到的当前时刻的碳载量、预设的碳载量最大值和所述碳载量增加率，得到DPF再生剩余时间；
第三获取模块，用于基于所述DPF再生剩余时间和预先获取到的车辆的平均速度，得到DPF再生剩余里程；
第四获取模块，用于基于所述DPF再生剩余里程和预先获取到的车辆百公里油耗，得到DPF再生的剩余油耗。
6.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，得到DPF再生结果并展示的所述展示单元，具体用于：
得到DPF再生结果并以数字的形式展示。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112507541B (zh) * 2020-11-30 2023-03-21 潍柴动力股份有限公司 一种压差碳载量计算方法和相关设备
CN113340605B (zh) * 2021-04-29 2023-01-24 广西玉柴机器股份有限公司 一种拖拉机整车累碳试验方法及系统
CN115405402B (zh) * 2022-08-29 2024-03-19 潍柴动力股份有限公司 一种碳载量模型的确定方法、装置、电子设备及存储介质

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2017179277A1 (ja) * 2016-04-11 2017-10-19 ボッシュ株式会社 フィルタ再生システム、ｅｃｕ及びフィルタ再生プログラム
CN107605583B (zh) * 2017-09-21 2019-09-17 北京汽车研究总院有限公司 柴油车颗粒捕集器累碳量估算方法
WO2019216900A1 (en) * 2018-05-10 2019-11-14 Volvo Truck Corporation Method and arrangement for determining exhaust mass flow through a diesel particulate filter, and for controlling one or more engine components as function of determined exhaust mass flow
JP7059147B2 (ja) * 2018-08-08 2022-04-25 三菱重工エンジン＆ターボチャージャ株式会社 制御装置、排ガス浄化システムおよび制御方法
US10961893B2 (en) * 2018-08-24 2021-03-30 Ford Global Technologies, Llc Systems and methods for particulate filter regeneration
CN109630247A (zh) * 2018-12-11 2019-04-16 上海星融汽车科技有限公司 一种柴油机颗粒捕集器再生预测方法
CN111322143B (zh) * 2020-02-26 2021-08-20 潍柴动力股份有限公司 柴油机颗粒捕集器的诊断方法、云端服务器及车载终端

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