CN112682191A - 一种驻车再生的控制方法、装置和车辆 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种驻车再生的控制方法、装置和车辆,该方法包括实时获取颗粒捕捉器的碳载量,判断碳载量是否达到预设值;实时获取发动机的运行参数,判断运行参数是否达到预测值;当满足碳载量达到预设值,或者,运行参数达到预测值两者中其中一个条件时,触发车辆驻车再生请求,请求驻车再生。从而,以实现得到精确的触发车辆进行驻车再生的限值,不必每次达到标定值而就请求驻车再生,从而减少驻车再生的次数,按需触发驻车再生请求,提升司机的驾驶体验,降低油耗消耗。
Description
技术领域
本发明实施例涉及车辆发动机技术领域,尤其涉及一种驻车再生的控制方法、装置和车辆。
背景技术
目前,车辆驻车再生一般依据提前标定的行驶里程、时间或油耗值来实现,即当车辆的行驶里程、时间或油耗值达到标定值时就触发驻车再生,这样存在的问题是,不能随着工况和司机驾驶习惯的不同调整达到再生条件的行驶里程、时间和油耗限值;并且对于行驶工况状不好的车辆,不能按车辆状况及时的通过行驶里程、时间和油耗值来触发驻车再生,存在DPF(Diesel Particulat Filter,颗粒捕集器)过载的风险;对于行车状态较好的车辆,行车再生可以满足大部分需求,不需要频繁进行驻车再生,通过标定值进行频繁驻车再生会增加油耗和浪费工作时间。
发明内容
本发明提供一种驻车再生的控制方法、装置和车辆,以实现得到精确的触发车辆进行驻车再生的限值,不必每次达到标定值而就请求驻车再生,从而减少驻车再生的次数,按需触发驻车再生请求,提升司机的驾驶体验,降低油耗消耗。
为实现上述目的,本发明第一方面实施例提出了一种驻车再生的控制方法,包括以下步骤:
实时获取颗粒捕捉器的碳载量,判断所述碳载量是否达到预设值;
实时获取发动机的运行参数,判断所述运行参数是否达到预测值;
当满足所述碳载量达到预设值,或者,所述运行参数达到预测值两者中其中一个条件时,触发车辆驻车再生请求,请求驻车再生。
可选地,在判断所述运行参数是否达到预测值之前,还包括:
基于指数加权平均算法确定触发所述车辆进行驻车再生的预测值。
可选地,基于指数加权平均算法确定触发所述车辆进行驻车再生的预测值包括:
获取第i次驻车再生时的第i运行参数;
获取第i+1次驻车再生时的第i+1运行参数;
计算所述第i+1运行参数与所述第i运行参数之间的参数差值,获取第i+1个参数差值;
基于指数加权平均算法、所述第i+1个参数差值和所述第i个参数差值均值,获取第i+1个参数差值均值;
获取所述第i+1个参数差值均值与所述第i+1运行参数之和作为第i+2次驻车再生的预测值,其中,i≥0,i为整数,i=0时,所述第0个参数差值均为也为0,第1次驻车再生基于所述碳载量达到预设值触发。
可选地,基于指数加权平均算法确定触发所述车辆进行驻车再生的预测值还包括:
实时修正所述第i+2次驻车再生的预测值。
可选地,实时修正所述第i+2次驻车再生的预测值包括:
获取第i+1次驻车再生后的车速平均值处于第一预设范围内的时间占比,和颗粒捕捉器的平均温度处于第二预设范围内的时间占比,分别记为第一占比和第二占比,根据所述第一占比和所述第二占比修正所述指数加权平均算法的第一系数,以实时修正所述第i+2次驻车再生的预测值。
可选地,根据所述第一占比和所述第二占比修正所述指数加权平均算法的第一系数,包括:
根据所述第一占比和所述第二占比查表获取修正所述指数加权平均算法的第一系数的第二系数;
所述第二系数乘以所述第一系数作为所述指数加权平均算法的新系数。
可选地,所述运行参数包括里程值、油耗值或运行时间中的一种。
为实现上述目的,本发明第二方面实施例提出了一种驻车再生的控制装置,包括:
碳载量获取模块,用于实时获取颗粒捕捉器的碳载量;
第一判断模块,用于判断所述碳载量是否达到预设值;
运行参数获取模块,用于实时获取发动机的运行参数;
第二判断模块,用于判断所述运行参数是否达到预测值;
触发模块,用于当满足所述碳载量达到预设值,或者,所述运行参数达到预测值两者中其中一个条件时,触发所述车辆进行驻车再生。
可选地,驻车再生的控制装置还包括:
预测值确定模块,用于确定触发所述车辆进行驻车再生的预测值。
为实现上述目的,本发明第三方面实施例还提出了一种车辆,包括如前所述的驻车再生的控制装置。
本发明实施例提出的驻车再生的控制方法、装置和车辆,该方法包括实时获取颗粒捕捉器的碳载量,判断碳载量是否达到预设值;实时获取发动机的运行参数,判断运行参数是否达到预测值;当满足碳载量达到预设值,或者,运行参数达到预测值两者中其中一个条件时,触发车辆驻车再生请求,请求驻车再生。从而,以实现得到精确的触发车辆进行驻车再生的限值,不必每次达到标定值而就请求驻车再生,从而减少驻车再生的次数,按需触发驻车再生请求,提升司机的驾驶体验,降低油耗消耗。
另外,本发明基于加权平均算法来预测再生里程限值的计算中;可以以动态的限值来计算驻车再生的触发条件,具有预测性好,实时性强,准确度高的优点。利用这一方法预测驻车再生的触发条件,可以解决标定限值与实际需求限值之间偏差过大的难点。该方法可以全工况运行,准确率高,误报率低;计算方法不依赖标定,实现实时计算,通用性强,而且计算得到的输出结果符合实际行驶需求。
附图说明
图1是本发明实施例提出的驻车再生的控制方法流程图;
图2是本发明一个实施例提出的驻车再生的控制方法流程图;
图3是本发明另一个实施例提出的驻车再生的控制方法流程图;
图4是本发明又一个实施例提出的驻车再生的控制方法流程图;
图5是本发明再一个实施例提出的驻车再生的控制方法流程图
图6是本发明又一个实施例提出的驻车再生的控制方法流程图
图7是本发明实施例提出的驻车再生的控制装置的方框示意图;
图8是本发明一个实施例提出的驻车再生的控制装置的方框示意图;
图9是本发明另一个实施例提出的驻车再生的控制装置的方框示意图;
图10是本发明又一个实施例提出的驻车再生的控制装置的方框示意图;
图11是本发明再一个实施例提出的驻车再生的控制装置的方框示意图;
图12是本发明又一个实施例提出的驻车再生的控制装置的方框示意图;
图13是本发明实施例提出的车辆的方框示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是,此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明,而非对本发明的限定。另外还需要说明的是,为了便于描述,附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
图1是本发明实施例提出的驻车再生的控制方法流程图。如图1所示,该驻车再生的控制方法,包括以下步骤:
S101,实时获取颗粒捕捉器的碳载量;
S102,判断碳载量是否达到预设值;
S103,实时获取发动机的运行参数;
S104,判断运行参数是否达到预测值;
S105,当满足碳载量达到预设值,或者,运行参数达到预测值两者中其中一个条件时,触发车辆驻车再生请求,请求驻车再生。
需要说明的是,车辆在出厂之后,为了保证颗粒捕捉器的良好运行,车辆会周期性的进行驻车再生,进而将颗粒捕捉器的积碳进行燃烧,保证颗粒捕捉器的正常使用。目前,仅单一的依据颗粒捕捉器的碳载量进行触发驻车再生,或者单一的依据运行参数的标定限值进行驻车再生,这样,可能导致运行状况不好的车辆,颗粒捕捉器过载的情况,也导致运行状况良好的车辆频繁进行驻车再生的情况。
本示例中,车辆出厂之后,可获取颗粒捕捉器的碳载量累积量,在累积到一定程度(大于4g/L)时,触发车辆进行驻车再生;另外,还可获取发动机的运行参数,当发动机的运行参数达到预测值时,触发车辆进行驻车再生,其中,运行参数的预测值是根据车辆的实时运行情况动态变化的。
其中,发动机的运行参数包括里程值、油耗值或运行时间中的一种。也就是说,当发动机的里程值到达一定预测值之后,触发车辆进行驻车再生,或者当发动机的油耗值达到一定预测值之后,触发车辆进行驻车再生,或者,当发动机的运行时间达到一定预测值之后,触发车辆进行驻车再生。
也就是说,当前述的条件(包括但不限于碳载量、里程值、油耗值或运行时间)满足其中之一时,便触发车辆进行驻车再生,避免了由于车辆行驶工况不好,造成颗粒捕捉器过载的风险,也避免了行车状态良好的车辆,频繁的进行驻车再生。
图2是本发明一个实施例提出的驻车再生的控制方法流程图。可选地,如图2所示,在步骤S104之前,即在判断运行参数是否达到预测值之前,还包括:
S106,基于指数加权平均算法确定触发车辆进行驻车再生的预测值。
图3是本发明另一个实施例提出的驻车再生的控制方法流程图。可选地,如图3所示,步骤S106包括,即基于指数加权平均算法确定触发车辆进行驻车再生的预测值包括:
S1061,获取第i次驻车再生时的第i运行参数;
S1062,获取第i+1次驻车再生时的第i+1运行参数;
S1063,计算第i+1运行参数与第i运行参数之间的参数差值,获取第i+1个参数差值;
S1064,基于指数加权平均算法、第i+1个参数差值和第i个参数差值均值,获取第i+1个参数差值均值;
S1065,获取第i+1个参数差值均值与第i+1运行参数之和作为第i+2次驻车再生的预测值,其中,i≥0,i为整数,i=0时,第0个参数差值均为也为0,第1次驻车再生基于碳载量达到预设值触发。
需要说明的是,车辆发动机的运行参数包括但不限于里程值、油耗值和运行时间,以下以里程值为例进行详细说明,其余参数示例可参考本示例。
基于指数加权平均算法,yi+1=αxi+1+(1-α)yi,其中,yi+1为第i+2次与第i+1次驻车再生之间的里程值的预测加权平均值,xi+1为第i+1次与第i次驻车再生之间的里程值,yi为第i+1次与第i次驻车再生之间的里程值的预测加权平均值,α为加权系数(根据标定,优选为0.1)。
车辆出厂时,发动机的里程值、颗粒捕捉器的碳载量均为零,此为i=0时的状态,即车辆出厂时的状态可以看作是第0次驻车再生的情况。车辆开始运行,颗粒捕捉器的碳载量开始积累,发动机的里程值也开始累积,第1次驻车再生基于颗粒捕捉器的碳载量进行触发,即当颗粒捕捉器的碳载量达到预设值时,触发驻车再生请求,请求驻车再生。
在第1次驻车再生时,记录第1次驻车再生时的里程值,根据公式y1=αx1+(1-α)y0,其中,y1为第2次与第1次驻车再生之间的里程值的预测加权平均值,x1为第1次与第0次驻车再生之间的里程值(即第1次与第0次驻车再生之间的里程值的差值),y0为第1次与第0次驻车再生之间的里程值的预测加权平均值为0,由此,y1=αx1,即言,在第1次驻车再生时,预测到第2次与第1次驻车再生之间的里程值为y1。
在第1次驻车再生触发之后,实时获取颗粒捕捉器的碳载量,实时获取车辆的行驶里程,当碳载量达到预设值,或者,车辆的行驶里程达到y1+x1时,触发驻车再生请求,请求驻车再生。
如果碳载量先达到预设值,车辆的行驶里程未达到y1+x1时,触发第2次驻车再生请求,记录第2次驻车再生时的里程值,根据公式y2=αx2+(1-α)y1,其中,y2为第3次与第2次驻车再生之间的里程值的预测加权平均值,x2为第2次与第1次驻车再生之间的里程值(即第2次与第1次驻车再生之间的里程值的差值),y1为第2次与第1次驻车再生之间的里程值的预测加权平均值,由此,y2=αx2+(1-α)(αx1),即言,在第2次驻车再生时,预测到第3次与第2次驻车再生之间的里程值为y2。
如果车辆的行驶里程先达到y1+x1,碳载量未达到预设值时,触发第2次驻车再生请求,记录第2次驻车再生时的里程值,根据公式y2=αx2+(1-α)y1,其中,y2为第3次与第2次驻车再生之间的里程值的预测加权平均值,x2为第2次与第1次驻车再生之间的里程值(即第2次与第1次驻车再生之间的里程值的差值),y1为第2次与第1次驻车再生之间的里程值的预测加权平均值,由此,y2=αx2+(1-α)(αx1),即言,在第2次驻车再生时,预测到第3次与第2次驻车再生之间的里程值为y2。
以此类推,在第1次基于碳载量驻车再生之后,后期可以基于指数加权平均算法动态预测下一次触发驻车再生请求的里程值。从而,不必每次达到标定值就请求驻车再生,按需触发驻车再生请求提升司机的驾驶体验,降低油耗消耗。
其余发动机运行参数(油耗值、运行时间)可安装上述示例的步骤进行,在此不再赘述。
图4是本发明又一个实施例提出的驻车再生的控制方法流程图。可选地,如图4所示,步骤106还包括:基于指数加权平均算法确定触发车辆进行驻车再生的预测值还包括:
S1066,实时修正第i+2次驻车再生的预测值。
在第i+1次驻车再生后,基于指数加权平均算法,获得了第i+2次驻车再生的预测值,在触发第i+2次驻车再生之前,在车辆运行过程中,车辆运行参数不断变化,比如车速在发生不断变化,比如颗粒捕捉器的温度不断发生变化,而车速以及颗粒捕捉器的温度的变化影响着驻车再生的触发条件。因此需要实时修正第i+2次驻车再生的预测值,以符合车辆的实际工况。
图5是本发明再一个实施例提出的驻车再生的控制方法流程图。可选地,如图5所示,S1066包括,即实时修正第i+2次驻车再生的预测值包括:
S10661,获取第i+1次驻车再生后的车速平均值处于第一预设范围内的时间占比,和颗粒捕捉器的平均温度处于第二预设范围内的时间占比,分别记为第一占比和第二占比;
其中,第一预设范围为50-80km/h,第二预设范围为400-600℃。也就是说,在第i+1次驻车再生发生后,开始记录自第i+1次驻车再生发生时到当前的时长,记为第一时长,并记录车辆的车速处于第一预设范围50-80km/h的累积时长,记为第二时长,以及颗粒捕捉器的平均温度处于第二预设范围400-600℃的累积时长,记为第三时长,第二时长占第一时长的占比为第一占比,第三时长占第一时长的占比为第二占比。
S10662,根据第一占比和第二占比修正指数加权平均算法的第一系数,以实时修正第i+2次驻车再生的预测值。
其中,第一系数为α,第一占比和第二占比越大,说明车辆的工况越好,碳载量不增也不减,因此需要α越大,来增加第i+2次驻车再生的预测值。
图6是本发明又一个实施例提出的驻车再生的控制方法流程图。可选地,如图6所示,步骤S10662包括,即根据第一占比和第二占比修正指数加权平均算法的第一系数,包括:
S106621,根据第一占比和第二占比查表获取修正指数加权平均算法的第一系数的第二系数;
S106622,第二系数乘以第一系数作为指数加权平均算法的新系数。
其中,第一占比与第二占比所对应的第二系数β是提前标定好的,在获取第一占比和第二占比之后,根据第一占比和第二占比查表获取对应的第二系数β。将第二系数β与第一系数α相乘,作为指数加权平均算法的新系数,进而,实时修正第i+2次驻车再生的预测值,以符合车辆的实际工况。
图7是本发明实施例提出的驻车再生的控制装置的方框示意图。如图7所示,该驻车再生的控制装置100,包括:
碳载量获取模块101,用于实时获取颗粒捕捉器的碳载量;
第一判断模块102,用于判断碳载量是否达到预设值;
运行参数获取模块103,用于实时获取发动机的运行参数;
第二判断模块104,用于判断运行参数是否达到预测值;
触发模块105,用于当满足碳载量达到预设值,或者,运行参数达到预测值两者中其中一个条件时,触发车辆进行驻车再生。
需要说明的是,车辆在出厂之后,为了保证颗粒捕捉器的良好运行,车辆会周期性的进行驻车再生,进而将颗粒捕捉器的积碳进行燃烧,保证颗粒捕捉器的正常使用。目前,仅单一的依据颗粒捕捉器的碳载量进行触发驻车再生,或者单一的依据运行参数的标定限值进行驻车再生,这样,可能导致运行状况不好的车辆,颗粒捕捉器过载的情况,也导致运行状况良好的车辆频繁进行驻车再生的情况。
本示例中,车辆出厂之后,可获取颗粒捕捉器的碳载量累积量,在累积到一定程度(大于4g/L)时,触发车辆进行驻车再生;另外,还可获取发动机的运行参数,当发动机的运行参数达到预测值时,触发车辆进行驻车再生,其中,运行参数的预测值是根据车辆的实时运行情况动态变化的。
其中,发动机的运行参数包括里程值、油耗值或运行时间中的一种。也就是说,当发动机的里程值到达一定预测值之后,触发车辆进行驻车再生,或者当发动机的油耗值达到一定预测值之后,触发车辆进行驻车再生,或者,当发动机的运行时间达到一定预测值之后,触发车辆进行驻车再生。
也就是说,当前述的条件(包括但不限于碳载量、里程值、油耗值或运行时间)满足其中之一时,便触发车辆进行驻车再生,避免了由于车辆行驶工况不好,造成颗粒捕捉器过载的风险,也避免了行车状态良好的车辆,频繁的进行驻车再生。
图8是本发明一个实施例提出的驻车再生的控制装置的方框示意图。可选地,如图8所示,驻车再生的控制装置100还包括:
预测值确定模块106,用于确定触发车辆进行驻车再生的预测值。
图9是本发明另一个实施例提出的驻车再生的控制装置的方框示意图。可选地,如图9所示,预测值确定模块106包括:
第一获取模块1061,用于获取第i次驻车再生时的第i运行参数;
第二获取模块1062,用于获取第i+1次驻车再生时的第i+1运行参数;
第一计算模块1063,用于计算第i+1运行参数与第i运行参数之间的参数差值,获取第i+1个参数差值;
第二计算模块1064,用于基于指数加权平均算法、第i+1个参数差值和第i个参数差值均值,获取第i+1个参数差值均值;
第三获取模块1065,用于获取第i+1个参数差值均值与第i+1运行参数之和作为第i+2次驻车再生的预测值,其中,i≥0,i为整数,i=0时,第0个参数差值均为也为0,第1次驻车再生基于碳载量达到预设值触发。
需要说明的是,车辆发动机的运行参数包括但不限于里程值、油耗值和运行时间,以下以里程值为例进行详细说明,其余参数示例可参考本示例。
基于指数加权平均算法,yi+1=αxi+1+(1-α)yi,其中,yi+1为第i+2次与第i+1次驻车再生之间的里程值的预测加权平均值,xi+1为第i+1次与第i次驻车再生之间的里程值,yi为第i+1次与第i次驻车再生之间的里程值的预测加权平均值,α为加权系数(根据标定,优选为0.1)。
车辆出厂时,发动机的里程值、颗粒捕捉器的碳载量均为零,此为i=0时的状态,即车辆出厂时的状态可以看作是第0次驻车再生的情况。车辆开始运行,颗粒捕捉器的碳载量开始积累,发动机的里程值也开始累积,第1次驻车再生基于颗粒捕捉器的碳载量进行触发,即当颗粒捕捉器的碳载量达到预设值时,触发驻车再生请求,请求驻车再生。
在第1次驻车再生时,记录第1次驻车再生时的里程值,根据公式y1=αx1+(1-α)y0,其中,y1为第2次与第1次驻车再生之间的里程值的预测加权平均值,x1为第1次与第0次驻车再生之间的里程值(即第1次与第0次驻车再生之间的里程值的差值),y0为第1次与第0次驻车再生之间的里程值的预测加权平均值为0,由此,y1=αx1,即言,在第1次驻车再生时,预测到第2次与第1次驻车再生之间的里程值为y1。
在第1次驻车再生触发之后,实时获取颗粒捕捉器的碳载量,实时获取车辆的行驶里程,当碳载量达到预设值,或者,车辆的行驶里程达到y1+x1时,触发驻车再生请求,请求驻车再生。
如果碳载量先达到预设值,车辆的行驶里程未达到y1+x1时,触发第2次驻车再生请求,记录第2次驻车再生时的里程值,根据公式y2=αx2+(1-α)y1,其中,y2为第3次与第2次驻车再生之间的里程值的预测加权平均值,x2为第2次与第1次驻车再生之间的里程值(即第2次与第1次驻车再生之间的里程值的差值),y1为第2次与第1次驻车再生之间的里程值的预测加权平均值,由此,y2=αx2+(1-α)(αx1),即言,在第2次驻车再生时,预测到第3次与第2次驻车再生之间的里程值为y2。
如果车辆的行驶里程先达到y1+x1,碳载量未达到预设值时,触发第2次驻车再生请求,记录第2次驻车再生时的里程值,根据公式y2=αx2+(1-α)y1,其中,y2为第3次与第2次驻车再生之间的里程值的预测加权平均值,x2为第2次与第1次驻车再生之间的里程值(即第2次与第1次驻车再生之间的里程值的差值),y1为第2次与第1次驻车再生之间的里程值的预测加权平均值,由此,y2=αx2+(1-α)(αx1),即言,在第2次驻车再生时,预测到第3次与第2次驻车再生之间的里程值为y2。
以此类推,在第1次基于碳载量驻车再生之后,后期可以基于指数加权平均算法动态预测下一次触发驻车再生请求的里程值。从而,不必每次达到标定值就请求驻车再生,按需触发驻车再生请求提升司机的驾驶体验,降低油耗消耗。
其余发动机运行参数(油耗值、运行时间)可安装上述示例的步骤进行,在此不再赘述。
图10是本发明又一个实施例提出的驻车再生的控制装置的方框示意图。可选地,如图10所示,预测值确定模块106还包括:
修正模块1066,实时修正第i+2次驻车再生的预测值。
在第i+1次驻车再生后,基于指数加权平均算法,获得了第i+2次驻车再生的预测值,在触发第i+2次驻车再生之前,在车辆运行过程中,车辆运行参数不断变化,比如车速在发生不断变化,比如颗粒捕捉器的温度不断发生变化,而车速以及颗粒捕捉器的温度的变化影响着驻车再生的触发条件。因此需要实时修正第i+2次驻车再生的预测值,以符合车辆的实际工况。
图11是本发明再一个实施例提出的驻车再生的控制装置的方框示意图。可选地,如图11所示,修正模块1066包括:
第四获取模块10661,获取第i+1次驻车再生后的车速平均值处于第一预设范围内的时间占比,和颗粒捕捉器的平均温度处于第二预设范围内的时间占比,分别记为第一占比和第二占比;
其中,第一预设范围为50-80km/h,第二预设范围为400-600℃。也就是说,在第i+1次驻车再生发生后,开始记录自第i+1次驻车再生发生时到当前的时长,记为第一时长,并记录车辆的车速处于第一预设范围50-80km/h的累积时长,记为第二时长,以及颗粒捕捉器的平均温度处于第二预设范围400-600℃的累积时长,记为第三时长,第二时长占第一时长的占比为第一占比,第三时长占第一时长的占比为第二占比。
系数修正模块10662,用于根据第一占比和第二占比修正指数加权平均算法的第一系数,以实时修正第i+2次驻车再生的预测值。
其中,第一系数为α,第一占比和第二占比越大,说明车辆的工况越好,碳载量不增也不减,因此需要α越大,来增加第i+2次驻车再生的预测值。
图12是本发明又一个实施例提出的驻车再生的控制装置的方框示意图。可选地,如图12所示,系数修正模块10662包括:
第二系数获取模块106621,用于根据第一占比和第二占比查表获取修正指数加权平均算法的第一系数的第二系数;
新系数模块106622,用于第二系数乘以第一系数作为指数加权平均算法的新系数。
其中,第一占比与第二占比所对应的第二系数β是提前标定好的,在获取第一占比和第二占比之后,根据第一占比和第二占比查表获取对应的第二系数β。将第二系数β与第一系数α相乘,作为指数加权平均算法的新系数,进而,实时修正第i+2次驻车再生的预测值,以符合车辆的实际工况。
其中,第二系数β满足表1。从表1中可以看出,当第一占比为10%,第二占比为10%时,第二系数β为0.7,依次类推,当第一占比为90%,第二占比为10%时,第二系数β为1.82。
表1第一占比与第二占比对应的第二系数β的表格
图13是本发明实施例提出的车辆的方框示意图。如图13所示,该车辆200,包括如前所述的驻车再生的控制装置100。
上述产品可执行本发明任意实施例所提供的方法,具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
注意,上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解,本发明不限于这里所述的特定实施例,对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此,虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明,但是本发明不仅仅限于以上实施例,在不脱离本发明构思的情况下,还可以包括更多其他等效实施例,而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。
Claims (10)
1.一种驻车再生的控制方法,其特征在于,包括以下步骤:
实时获取颗粒捕捉器的碳载量,判断所述碳载量是否达到预设值;
实时获取发动机的运行参数,判断所述运行参数是否达到预测值;
当满足所述碳载量达到预设值,或者,所述运行参数达到预测值两者中其中一个条件时,触发车辆驻车再生请求,请求驻车再生。
2.根据权利要求1所述的驻车再生的控制方法,其特征在于,在判断所述运行参数是否达到预测值之前,还包括:
基于指数加权平均算法确定触发所述车辆进行驻车再生的预测值。
3.根据权利要求2所述的驻车再生的控制方法,其特征在于,基于指数加权平均算法确定触发所述车辆进行驻车再生的预测值包括:
获取第i次驻车再生时的第i运行参数;
获取第i+1次驻车再生时的第i+1运行参数;
计算所述第i+1运行参数与所述第i运行参数之间的参数差值,获取第i+1个参数差值;
基于指数加权平均算法、所述第i+1个参数差值和所述第i个参数差值均值,获取第i+1个参数差值均值;
获取所述第i+1个参数差值均值与所述第i+1运行参数之和作为第i+2次驻车再生的预测值,其中,i≥0,i为整数,i=0时,所述第0个参数差值均为也为0,第1次驻车再生基于所述碳载量达到预设值触发。
4.根据权利要求3所述的驻车再生的控制方法,其特征在于,还包括:
实时修正所述第i+2次驻车再生的预测值。
5.根据权利要求4所述的驻车再生的控制方法,其特征在于,实时修正所述第i+2次驻车再生的预测值包括:
获取第i+1次驻车再生后的车速平均值处于第一预设范围内的时间占比,和颗粒捕捉器的平均温度处于第二预设范围内的时间占比,分别记为第一占比和第二占比,根据所述第一占比和所述第二占比修正所述指数加权平均算法的第一系数,以实时修正所述第i+2次驻车再生的预测值。
6.根据权利要求5所述的驻车再生的控制方法,其特征在于,根据所述第一占比和所述第二占比修正所述指数加权平均算法的第一系数,包括:
根据所述第一占比和所述第二占比查表获取修正所述指数加权平均算法的第一系数的第二系数;
所述第二系数乘以所述第一系数作为所述指数加权平均算法的新系数。
7.根据权利要求1-3任一项所述的驻车再生的控制方法,其特征在于,所述运行参数包括里程值、油耗值或运行时间中的一种。
8.一种驻车再生的控制装置,其特征在于,包括:
碳载量获取模块,用于实时获取颗粒捕捉器的碳载量;
第一判断模块,用于判断所述碳载量是否达到预设值;
运行参数获取模块,用于实时获取发动机的运行参数;
第二判断模块,用于判断所述运行参数是否达到预测值;
触发模块,用于当满足所述碳载量达到预设值,或者,所述运行参数达到预测值两者中其中一个条件时,触发所述车辆进行驻车再生。
9.根据权利要求8所述的驻车再生的控制装置,其特征在于,还包括:
预测值确定模块,用于确定触发所述车辆进行驻车再生的预测值。
10.一种车辆,其特征在于,包括如权利要求8或9所述的驻车再生的控制装置。
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