CN112631125A - 节流阀自学习控制方法、装置、存储介质及电子设备 - Google Patents

节流阀自学习控制方法、装置、存储介质及电子设备 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种节流阀自学习控制方法、装置、存储介质及电子设备，该方法包括：当当前车辆运行参数满足预设阈值时，开启自学习检测车辆发动机的节流阀的状态；基于节流阀的状态采集当前时刻的多个电压值；计算多个电压值的平均值，并将平均值确定为当前时刻自学习的电压值；根据当前时刻自学习的电压值判断节流阀自学习是否成功；当自学习成功时，将当前时刻自学习的电压值输入预设指数加权移动平均算法中，输出目标电压值；根据目标电压值更新节流阀上个历史周期自学习电压值。因此，采用本申请实施例，由于利用指数加权移动平均算法计算全关或全开状态电压限值，使得电压限值可以随时间变化，从而保证节流阀实际开度的精确度，提高了内环控制的有效性。

Description

节流阀自学习控制方法、装置、存储介质及电子设备
技术领域
本发明涉及汽车电子控制领域，特别涉及一种节流阀自学习控制方法、装置、存储介质及电子设备。
背景技术
车辆的后处理系统中的氧化催化器和催化还原反应等必须在一定温度下才能高效率工作。排气节流阀通过调节流过节流阀的废气流量来影响排气温度，保证后处理的顺利进行。但是排气节流阀安装在废气管中，会在表面形成一层积碳，积碳会导致位置传感器不灵敏，为改善该问题，自学习功能应运而生。
现有的自学习方法中，要求学习得到的电压值在一定范围内，否则会认为本次自学习不成功，不记录相关数据。但随着使用时间的延长和行驶里程的增加，全关或全开状态下位置电压会发生变化，可能不在上述标定范围内，进而导致排气节流阀无法完成自学习，影响排气节流阀实际开度的准确性，从而降低了内环控制的有效性。
发明内容
本申请实施例提供了一种节流阀自学习控制方法、装置、存储介质及电子设备。为了对披露的实施例的一些方面有一个基本的理解，下面给出了简单的概括。该概括部分不是泛泛评述，也不是要确定关键/重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围。其唯一目的是用简单的形式呈现一些概念，以此作为后面的详细说明的序言。
第一方面，本申请实施例提供了一种节流阀自学习控制方法，该方法包括：
当当前车辆运行参数满足预设阈值时，开启自学习检测车辆发动机的节流阀的状态；
基于节流阀的状态采集当前时刻的多个电压值；
计算多个电压值的平均值，并将平均值确定为当前时刻自学习的电压值；
根据当前时刻自学习的电压值判断节流阀自学习是否成功；
当自学习成功时，将当前时刻自学习的电压值输入预设指数加权移动平均算法中，输出目标电压值；
根据目标电压值更新节流阀上个历史周期自学习电压值。
可选的，基于节流阀的状态采集当前时刻的多个电压值，包括：
当节流阀的状态为全开状态时，获取全开状态下所对应的当前时刻多个电压值；或者，
当节流阀的状态为全关状态时，获取全关状态下所对应当前时刻多个电压值。
可选的，根据当前时刻自学习的电压值判断节流阀自学习是否成功，包括：
从带电可擦可编程只读存储器(EEPROM)中读取节流阀上个历史周期全开状态或全关状态下各自的电压限值；
获取预设偏移电压权重值；
将电压限值与预设偏移电压权重做和，生成目标上限值；
将电压限值与预设偏移电压权重做差，生成目标下限值；
当当前时刻自学习的电压值处于目标上限值与目标下限值内时，确定自学习成功；或者，
当当前时刻自学习的电压值不处于目标上限值与目标下限值内时，确定自学习失败。
可选的，方法还包括：
当自学习失败后，清除当前时刻的多个电压值和当前时刻自学习的电压值。
可选的，根据目标电压值更新节流阀上个历史周期自学习电压值，包括：
当节流阀的状态为全开状态时，将上个历史周期全开状态的电压限值修改为目标电压值；或者，
当节流阀的状态为全关状态时，将上个历史周期全关状态的电压限值修改为目标电压值。
可选的，根据目标电压值更新取节流阀上个历史周期自学习电压值之后，还包括：
将当前时刻自学习的电压值和更新后的电压值存入带电可擦可编程只读存储器中。
第二方面，本申请实施例提供了一种节流阀自学习控制装置，该装置包括：
节流阀状态检测模块，用于当当前车辆运行参数满足预设阈值时，开启自学习检测车辆发动机的节流阀的状态；
电压值采集模块，用于基于节流阀的状态采集当前时刻的多个电压值；
电压值计算模块，用于计算多个电压值的平均值，并将平均值确定为当前时刻自学习的电压值；
判断模块，用于根据当前时刻自学习的电压值判断节流阀自学习是否成功；
目标电压值输出模块，用于当自学习成功时，将当前时刻自学习的电压值输入预设指数加权移动平均算法中，输出目标电压值；
历史电压值更新模块，用于根据目标电压值更新节流阀上个历史周期自学习电压值。
可选的，判断模块，包括：
电压限值读取单元，用于从带电可擦可编程只读存储器(EEPROM)中读取节流阀上个历史周期全开状态或全关状态下各自的电压限值；
权重获取单元，用于获取预设偏移电压权重值；
上限值生成单元，用于将电压限值与预设偏移电压权重做和，生成目标上限值；
下限值生成单元，用于将电压限值与预设偏移电压权重做差，生成目标下限值；
第一判断单元，用于当当前时刻自学习的电压值处于目标上限值与目标下限值内时，确定自学习成功；或者，
第二判断单元，用于当当前时刻自学习的电压值不处于目标上限值与目标下限值内时，确定自学习失败。
第三方面，本申请实施例提供一种计算机存储介质，计算机存储介质存储有多条指令，指令适于由处理器加载并执行上述的方法步骤。
第四方面，本申请实施例提供一种电子设备，可包括：处理器和存储器；其中，存储器存储有计算机程序，计算机程序适于由处理器加载并执行上述的方法步骤。
本申请实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
在本申请实施例中，节流阀自学习控制装置确定出当前车辆运行参数满足预设阈值时，开启自学习检测车辆发动机的节流阀的状态，然后基于节流阀的状态采集当前时刻的多个电压值，再计算多个电压值的平均值，并将平均值确定为当前时刻自学习的电压值，再根据当前时刻自学习的电压值判断节流阀自学习是否成功，当自学习成功时，其次将当前时刻自学习的电压值输入预设指数加权移动平均算法中，输出目标电压值，最后根据目标电压值更新节流阀上个历史周期自学习电压值。因此，采用本申请实施例，由于利用指数加权移动平均算法计算全关或全开状态电压限值，使得电压限值可以随时间变化，从而保证节流阀实际开度的精确度，提高了内环控制的有效性。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本发明。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。
图1是本申请实施例提供的一种传统节流阀自学习控制方法的结构示意图；
图2是本申请实施例提供的一种判断节流阀自学习是否成功的流程图；
图3是本申请实施例提供的一种节流阀自学习过程框图；
图4是本申请实施例提供的一种节流阀自学习控制装置示意图；
图5是本申请实施例提供的一种判断模块示意图；
图6是本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
以下描述和附图充分地示出本发明的具体实施方案，以使本领域的技术人员能够实践它们。
应当明确，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作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。此外，在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
本申请提供的技术方案中，现有的自学习方法中，要求学习得到的电压值在一定范围内，否则会认为本次自学习不成功，不记录相关数据。但随着使用时间的延长和行驶里程的增加，全关或全开状态下位置电压会发生变化，可能不在上述标定范围内，进而导致排气节流阀无法完成自学习，影响排气节流阀实际开度的准确性，从而降低了内环控制的有效性。为了解决现有技术中存在的问题，本申请提供了一种节流阀自学习控制方法、装置、存储介质及电子设备，由于本申请利用指数加权移动平均算法计算全关或全开状态电压限值，使得电压限值可以随时间变化，从而保证节流阀实际开度的精确度，提高了内环控制的有效性，下面采用示例性的实施例进行详细说明。
下面将结合附图1-附图3，对本申请实施例提供的节流阀自学习控制方法进行详细介绍。
请参见图1，为本申请实施例提供了一种节流阀自学习控制方法的流程示意图。如图1所示，本申请实施例的方法可以包括以下步骤：
S101，当当前车辆运行参数满足预设阈值时，开启自学习检测车辆发动机的节流阀的状态；
其中，车辆运行参数例如为在T15下电、发动机温度等条件参数。节流阀为排气节流阀，排气节流阀是通过改变节流截面或节流长度以控制流体流量的阀门，节流阀的状态为全开状态或全关状态，全开状态为节流阀的开度打开到最大程度，全关状态为节流阀的开度关闭到最大程度。
通常，自学习为自动修改系统结构或参数以改进自身品质的系统，排气节流阀由于机械结构的磨损、积碳的影响，位置传感器的全开或全关位置电压必定会随时间发送变化，因此需要自学习的方式保障保证节流阀实际开度的精确。
在一种可能的实现方式中，当当前的车辆启动后，随着时间的推移车辆上各组件的运行参数达到预先标定的值时，开启自学习模式，在开启自学习模式后，检测节流阀的状态。
S102，基于节流阀的状态采集当前时刻的多个电压值；
通常，在节流阀不同状态下可以产生某一时刻的多个电压脉冲值。
在一种可能的实现方式中，当节流阀的状态为全开状态时，获取全开状态下所对应的当前时刻多个电压值，或者当节流阀的状态为全关状态时，获取全关状态下所对应当前时刻多个电压值。
进一步地，在获取多个电压值时，可以通过电压测量传感器获取当前时刻的多个电压脉冲值。
S103，计算多个电压值的平均值，并将平均值确定为当前时刻自学习的电压值；
在一种可能的实现方式中，在基于步骤S102采集到当前时刻的多个脉冲电压值后，将多个电压值求和后除以采集的电压值个数，从而得到当前时刻自学习的电压值。
具体的，在T15下电、发动机温度等条件满足的情况下，自学习启动，当检测到节流阀处于完全开启或完全关闭状态时，会对节流阀当前开度位置下当前时刻的电压值进行采样并取均值，作为自学习得到的电压值。从EEPROM内存中读取上次存入的全关状态或全开状态的电压限值，根据预设参数计算出电压限值的上限值和下限值，若当前学习到的电压值在上限值和下限值的数值范围内，则认为本次自学习成功，将学习到的电压值输入EWMA算法中，输出目标电压，最后根据目标电压更新历史上一周期的全关状态或全开状态电压的限值，保证限值与较近时刻的电压值相关性较强。同时，将学习到的电压值，更新后的电压存入EEPROM，方便下次驾驶循环调用。
S104，根据当前时刻自学习的电压值判断节流阀自学习是否成功；
在一种可能的实现方式中，当基于步骤S103计算出当前时刻自学习的电压值后，首先从带电可擦可编程只读存储器(EEPROM)中读取节流阀上个历史周期全开状态或全关状态下各自的电压限值，再获取预设偏移电压权重值，再将电压限值与预设偏移电压权重做和，生成目标上限值，然后将电压限值与预设偏移电压权重做差，生成目标下限值，最后当当前时刻自学习的电压值处于目标上限值与目标下限值内时，确定自学习成功；或者，当当前时刻自学习的电压值不处于目标上限值与目标下限值内时，确定自学习失败。
进一步地，当自学习失败后，清除当前时刻的多个电压值和当前时刻自学习的电压值。
例如图2所示，图2是本申请提供的一种判断节流阀自学习是否成功的流程图，首先从EEPROM内存中读取上个周期的电压限值，将获取的电压限值和标定量相加生成上限值A，将获取的电压限值和标定量相减生成下限值B，然后判断当前时刻自学习的电压值是否大于等于A且小于等于B，如果满足则确定此刻自学习成功。
S105，当自学习成功时，将当前时刻自学习的电压值输入预设指数加权移动平均算法中，输出目标电压值；
在一种可能的实现方式中，在基于步骤S104判断出此次自学习成功时，将当前时刻自学习的电压值输入预设指数加权移动平均算法(EWMA)中，输出目标电压值。
具体的，EWMA的公式如下所示：
vt＝(1-β)vt-1+βθt
其中：θt表示时刻t的EWMA的输入，vt-1表示时刻t-1对应的EWMA的输出，vt时刻t对应的EWMA的输出。β表示t时刻的加权系数。
S106，根据目标电压值更新节流阀上个历史周期自学习电压值。
在一种可能的实现方式中，当节流阀的状态为全开状态时，将上个历史周期全开状态的电压限值修改为目标电压值；或者，当节流阀的状态为全关状态时，将上个历史周期全关状态的电压限值修改为目标电压值。
进一步地，将当前时刻自学习的电压值和更新后的电压值存入带电可擦可编程只读存储器中。
例如图3所示，图3是本申请提供的一种节流阀自学习过程框图，首先车辆启动后触发节流阀自学习，在触发后判断排气节流阀所处的状态为全开的状态还是全关的状态，判断后采集所处状态下位置的多个反馈电压值，将反馈电压值进行平均后取平均值，然后从内存中获取上一个周期的电压限值，基于电压限制计算出上限值和下限值，最后判断当前自学习电压值是否处于上限值和下限值之间，若处于则将自学习电压值输入EWMA算法中生成目标电压值，最后根据目标电压值更新上一周期电压限值并保存，若不处于则此次自学习失败并舍弃自学习值。
在本申请实施例中，节流阀自学习控制装置确定出当前车辆运行参数满足预设阈值时，开启自学习检测车辆发动机的节流阀的状态，然后基于节流阀的状态采集当前时刻的多个电压值，再计算多个电压值的平均值，并将平均值确定为当前时刻自学习的电压值，再根据当前时刻自学习的电压值判断节流阀自学习是否成功，当自学习成功时，其次将当前时刻自学习的电压值输入预设指数加权移动平均算法中，输出目标电压值，最后根据目标电压值更新节流阀上个历史周期自学习电压值。因此，采用本申请实施例，由于利用指数加权移动平均算法计算全关或全开状态电压限值，使得电压限值可以随时间变化，从而保证节流阀实际开度的精确度，提高了内环控制的有效性。
下述为本发明装置实施例，可以用于执行本发明方法实施例。对于本发明装置实施例中未披露的细节，请参照本发明方法实施例。
请参见图4，其示出了本发明一个示例性实施例提供的节流阀自学习控制装置的结构示意图。该节流阀自学习控制装置可以通过软件、硬件或者两者的结合实现成为设备的全部或一部分。该装置1包括节流阀状态检测模块10、电压值采集模块20、电压值计算模块30、判断模块40、目标电压值输出模块50、历史电压值更新模块60。
节流阀状态检测模块10，用于当当前车辆运行参数满足预设阈值时，开启自学习检测车辆发动机的节流阀的状态；
电压值采集模块20，用于基于节流阀的状态采集当前时刻的多个电压值；
电压值计算模块30，用于计算多个电压值的平均值，并将平均值确定为当前时刻自学习的电压值；
判断模块40，用于根据当前时刻自学习的电压值判断节流阀自学习是否成功；
目标电压值输出模块50，用于当自学习成功时，将当前时刻自学习的电压值输入预设指数加权移动平均算法中，输出目标电压值；
历史电压值更新模块60，用于根据目标电压值更新节流阀上个历史周期自学习电压值。
可选的，如图5所示，判断模块40包括：
电压限值读取单元401，用于从带电可擦可编程只读存储器(EEPROM)中读取节流阀上个历史周期全开状态或全关状态下各自的电压限值；
权重获取单元402，用于获取预设偏移电压权重值；
上限值生成单元403，用于将电压限值与预设偏移电压权重做和，生成目标上限值；
下限值生成单元404，用于将电压限值与预设偏移电压权重做差，生成目标下限值；
第一判断单元405，用于当当前时刻自学习的电压值处于目标上限值与目标下限值内时，确定自学习成功；或者，
第二判断单元406，用于当当前时刻自学习的电压值不处于目标上限值与目标下限值内时，确定自学习失败。
需要说明的是，上述实施例提供的节流阀自学习控制装置在节流阀自学习控制方法时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将设备的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的节流阀自学习控制装置与节流阀自学习控制方法实施例属于同一构思，其体现实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。
上述本申请实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
在本申请实施例中，节流阀自学习控制装置确定出当前车辆运行参数满足预设阈值时，开启自学习检测车辆发动机的节流阀的状态，然后基于节流阀的状态采集当前时刻的多个电压值，再计算多个电压值的平均值，并将平均值确定为当前时刻自学习的电压值，再根据当前时刻自学习的电压值判断节流阀自学习是否成功，当自学习成功时，其次将当前时刻自学习的电压值输入预设指数加权移动平均算法中，输出目标电压值，最后根据目标电压值更新节流阀上个历史周期自学习电压值。因此，采用本申请实施例，由于利用指数加权移动平均算法计算全关或全开状态电压限值，使得电压限值可以随时间变化，从而保证节流阀实际开度的精确度，提高了内环控制的有效性。
本发明还提供一种计算机可读介质，其上存储有程序指令，该程序指令被处理器执行时实现上述各个方法实施例提供的节流阀自学习控制方法。
本发明还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述各个方法实施例的节流阀自学习控制方法。
请参见图6，为本申请实施例提供了一种电子设备的结构示意图。如图6所示，电子设备1000可以包括：至少一个处理器1001，至少一个网络接口1004，用户接口1003，存储器1005，至少一个通信总线1002。
其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。
其中，用户接口1003可以包括显示屏(Display)、摄像头(Camera)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。
其中，网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。
其中，处理器1001可以包括一个或者多个处理核心。处理器1001利用各种借口和线路连接整个电子设备1000内的各个部分，通过运行或执行存储在存储器1005内的指令、程序、代码集或指令集，以及调用存储在存储器1005内的数据，执行电子设备1000的各种功能和处理数据。可选的，处理器1001可以采用数字信号处理(Digital Signal Processing，DSP)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)、可编程逻辑阵列(Programmable Logic Array，PLA)中的至少一种硬件形式来实现。处理器1001可集成中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、图像处理器(Graphics Processing Unit，GPU)和调制解调器等中的一种或几种的组合。其中，CPU主要处理操作系统、用户界面和应用程序等；GPU用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制；调制解调器用于处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调器也可以不集成到处理器1001中，单独通过一块芯片进行实现。
其中，存储器1005可以包括随机存储器(Random Access Memory，RAM)，也可以包括只读存储器(Read-Only Memory)。可选的，该存储器1005包括非瞬时性计算机可读介质(non-transitory computer-readable storage medium)。存储器1005可用于存储指令、程序、代码、代码集或指令集。存储器1005可包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储用于实现操作系统的指令、用于至少一个功能的指令(比如触控功能、声音播放功能、图像播放功能等)、用于实现上述各个方法实施例的指令等；存储数据区可存储上面各个方法实施例中涉及到的数据等。存储器1005可选的还可以是至少一个位于远离前述处理器1001的存储装置。如图6所示，作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及节流阀自学习控制应用程序。
在图6所示的电子设备1000中，用户接口1003主要用于为用户提供输入的接口，获取用户输入的数据；而处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的节流阀自学习控制应用程序，并具体执行以下操作：
当当前车辆运行参数满足预设阈值时，开启自学习检测车辆发动机的节流阀的状态；
基于节流阀的状态采集当前时刻的多个电压值；
计算多个电压值的平均值，并将平均值确定为当前时刻自学习的电压值；
根据当前时刻自学习的电压值判断节流阀自学习是否成功；
当自学习成功时，将当前时刻自学习的电压值输入预设指数加权移动平均算法中，输出目标电压值；
根据目标电压值更新节流阀上个历史周期自学习电压值。
在一个实施例中，处理器1001执行基于节流阀的状态采集当前时刻的多个电压值时，具体执行以下操作：
当节流阀的状态为全开状态时，获取全开状态下所对应的当前时刻多个电压值；或者，
当节流阀的状态为全关状态时，获取全关状态下所对应当前时刻多个电压值。
在一个实施例中，处理器1001在执行根据当前时刻自学习的电压值判断节流阀自学习是否成功时，具体执行以下操作：
从带电可擦可编程只读存储器(EEPROM)中读取节流阀上个历史周期全开状态或全关状态下各自的电压限值；
获取预设偏移电压权重值；
将电压限值与预设偏移电压权重做和，生成目标上限值；
将电压限值与预设偏移电压权重做差，生成目标下限值；
当当前时刻自学习的电压值处于目标上限值与目标下限值内时，确定自学习成功；或者，
当当前时刻自学习的电压值不处于目标上限值与目标下限值内时，确定自学习失败。
在一个实施例中，处理器1001还执行以下操作：
当自学习失败后，清除当前时刻的多个电压值和当前时刻自学习的电压值。
在一个实施例中，处理器1001执行根据目标电压值更新节流阀上个历史周期自学习电压值时，具体执行以下操作：
当节流阀的状态为全开状态时，将上个历史周期全开状态的电压限值修改为目标电压值；或者，
当节流阀的状态为全关状态时，将上个历史周期全关状态的电压限值修改为目标电压值。
在本申请实施例中，节流阀自学习控制装置确定出当前车辆运行参数满足预设阈值时，开启自学习检测车辆发动机的节流阀的状态，然后基于节流阀的状态采集当前时刻的多个电压值，再计算多个电压值的平均值，并将平均值确定为当前时刻自学习的电压值，再根据当前时刻自学习的电压值判断节流阀自学习是否成功，当自学习成功时，其次将当前时刻自学习的电压值输入预设指数加权移动平均算法中，输出目标电压值，最后根据目标电压值更新节流阀上个历史周期自学习电压值。因此，采用本申请实施例，由于利用指数加权移动平均算法计算全关或全开状态电压限值，使得电压限值可以随时间变化，从而保证节流阀实际开度的精确度，提高了内环控制的有效性。
本领域技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。所属技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

Claims (10)

1.一种节流阀自学习控制方法，其特征在于，所述方法包括：
当当前车辆运行参数满足预设阈值时，开启自学习检测所述车辆发动机的节流阀的状态；
基于所述节流阀的状态采集当前时刻的多个电压值；
计算所述多个电压值的平均值，并将所述平均值确定为所述当前时刻自学习的电压值；
根据所述当前时刻自学习的电压值判断所述节流阀自学习是否成功；
当自学习成功时，将所述当前时刻自学习的电压值输入预设指数加权移动平均算法中，输出目标电压值；
根据所述目标电压值更新所述节流阀上个历史周期自学习电压值。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述节流阀的状态采集当前时刻的多个电压值，包括：
当所述节流阀的状态为全开状态时，获取所述全开状态下所对应的当前时刻多个电压值；或者，
当所述节流阀的状态为全关状态时，获取所述全关状态下所对应当前时刻多个电压值。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前时刻自学习的电压值判断所述节流阀自学习是否成功，包括：
从带电可擦可编程只读存储器(EEPROM)中读取所述节流阀上个历史周期全开状态或全关状态下各自的电压限值；
获取预设偏移电压权重值；
将所述电压限值与所述预设偏移电压权重做和，生成目标上限值；
将所述电压限值与所述预设偏移电压权重做差，生成目标下限值；
当所述当前时刻自学习的电压值处于所述目标上限值与所述目标下限值内时，确定自学习成功；或者，
当所述当前时刻自学习的电压值不处于所述目标上限值与所述目标下限值内时，确定自学习失败。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
当所述自学习失败后，清除所述当前时刻的多个电压值和当前时刻自学习的电压值。
5.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标电压值更新所述节流阀上个历史周期自学习电压值，包括：
当所述节流阀的状态为全开状态时，将所述上个历史周期全开状态的电压限值修改为所述目标电压值；或者，
当所述节流阀的状态为全关状态时，将所述上个历史周期全关状态的电压限值修改为所述目标电压值。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标电压值更新取所述节流阀上个历史周期自学习电压值之后，还包括：
将所述当前时刻自学习的电压值和所述更新后的电压值存入所述带电可擦可编程只读存储器中。
7.一种节流阀自学习控制装置，其特征在于，所述装置包括：
节流阀状态检测模块，用于当当前车辆运行参数满足预设阈值时，开启自学习检测所述车辆发动机的节流阀的状态；
电压值采集模块，用于基于所述节流阀的状态采集当前时刻的多个电压值；
电压值计算模块，用于计算所述多个电压值的平均值，并将所述平均值确定为所述当前时刻自学习的电压值；
判断模块，用于根据所述当前时刻自学习的电压值判断所述节流阀自学习是否成功；
目标电压值输出模块，用于当自学习成功时，将所述当前时刻自学习的电压值输入预设指数加权移动平均算法中，输出目标电压值；
历史电压值更新模块，用于根据所述目标电压值更新所述节流阀上个历史周期自学习电压值。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述判断模块，包括：
电压限值读取单元，用于从带电可擦可编程只读存储器(EEPROM)中读取所述节流阀上个历史周期全开状态或全关状态下各自的电压限值；
权重获取单元，用于获取预设偏移电压权重值；
上限值生成单元，用于将所述电压限值与所述预设偏移电压权重做和，生成目标上限值；
下限值生成单元，用于将所述电压限值与所述预设偏移电压权重做差，生成目标下限值；
第一判断单元，用于当所述当前时刻自学习的电压值处于所述目标上限值与所述目标下限值内时，确定自学习成功；或者，
第二判断单元，用于当所述当前时刻自学习的电压值不处于所述目标上限值与所述目标下限值内时，确定自学习失败。
9.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行如权利要求1～7任意一项的方法步骤。
10.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器和存储器；其中，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序适于由所述处理器加载并执行如权利要求1～7任意一项的方法步骤。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114776456A (zh) * 2022-03-18 2022-07-22 潍柴动力股份有限公司 Egr阀自学习的控制方法和车辆的控制器

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102720603A (zh) * 2011-03-30 2012-10-10 联创汽车电子有限公司 Egr阀初始位置自学习方法
CN104929784A (zh) * 2015-06-08 2015-09-23 潍柴动力股份有限公司 Egr阀的自学习方法
CN105649788A (zh) * 2014-11-10 2016-06-08 联创汽车电子有限公司 废气再循环阀的零点位置自学习方法
CN108644024A (zh) * 2018-04-27 2018-10-12 安徽江淮汽车集团股份有限公司 一种柴油机egr阀的控制方法
CN108953008A (zh) * 2018-07-18 2018-12-07 常州易控汽车电子股份有限公司 用于发动机egr阀的初始位置自学习系统及其方法
CN109931174A (zh) * 2019-03-22 2019-06-25 江西江铃集团新能源汽车有限公司 加速踏板零点位置自适应学习方法、装置及汽车
CN110219744A (zh) * 2019-06-06 2019-09-10 安徽江淮汽车集团股份有限公司 电子节气门故障解决方法、装置、系统及存储介质
CN110594028A (zh) * 2019-09-20 2019-12-20 潍柴动力股份有限公司 节气门自学习的控制方法、装置及电子控制单元
CN111075576A (zh) * 2019-12-02 2020-04-28 一汽解放汽车有限公司 一种连杆电机分离式egr阀零点位置自学习方法

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102720603A (zh) * 2011-03-30 2012-10-10 联创汽车电子有限公司 Egr阀初始位置自学习方法
CN105649788A (zh) * 2014-11-10 2016-06-08 联创汽车电子有限公司 废气再循环阀的零点位置自学习方法
CN104929784A (zh) * 2015-06-08 2015-09-23 潍柴动力股份有限公司 Egr阀的自学习方法
CN108644024A (zh) * 2018-04-27 2018-10-12 安徽江淮汽车集团股份有限公司 一种柴油机egr阀的控制方法
CN108953008A (zh) * 2018-07-18 2018-12-07 常州易控汽车电子股份有限公司 用于发动机egr阀的初始位置自学习系统及其方法
CN109931174A (zh) * 2019-03-22 2019-06-25 江西江铃集团新能源汽车有限公司 加速踏板零点位置自适应学习方法、装置及汽车
CN110219744A (zh) * 2019-06-06 2019-09-10 安徽江淮汽车集团股份有限公司 电子节气门故障解决方法、装置、系统及存储介质
CN110594028A (zh) * 2019-09-20 2019-12-20 潍柴动力股份有限公司 节气门自学习的控制方法、装置及电子控制单元
CN111075576A (zh) * 2019-12-02 2020-04-28 一汽解放汽车有限公司 一种连杆电机分离式egr阀零点位置自学习方法

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114776456A (zh) * 2022-03-18 2022-07-22 潍柴动力股份有限公司 Egr阀自学习的控制方法和车辆的控制器
CN114776456B (zh) * 2022-03-18 2023-10-20 潍柴动力股份有限公司 Egr阀自学习的控制方法和车辆的控制器

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