CN113656759B - 一种新能源汽车剩余安全行驶距离的修正方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种新能源汽车的剩余安全行驶距离的修正方法,包括以下步骤:步骤1、获取车辆制动系统的安全参数值:剩余安全行驶距离、预计最大行驶距离和刹车板厚度值;步骤2、建立剩余行驶安全距离与预计最大行驶距离和修正刹车板厚度的多元线性回归模型;同时修正预计最大行驶距离和刹车板厚度值;步骤3、将修正后的预计最大行驶距离和刹车板厚度值输入多元线性回归模型,即得到修正后的剩余安全行驶距离。本发明可有效动态检测制动装置下次保养前剩余行驶安全距离,提醒车主及时保养和安全行车,在确保安全的前提下保证刹车板有效充分使用。
Description
技术领域
本发明涉及汽车诊断领域,具体地说,涉及一种新能源汽车剩余安全行驶距离的修正方法。
背景技术
目前,由于道路汽车越来越拥堵,车辆行驶过程中刹车越来越频繁,刹车强度越来越大。新能源汽车通常起动速度快,对刹车制动系统要求更高。因此,新能源汽车制动系统检测和保养尤为重要。汽车制动系统包括刹车盘、刹车片、刹车液和机械连杆等,这些机构属于易损件,经常会磨损。针对同样的刹车板,不同驾驶员的驾驶习惯不同(包括开车速度、刹车频率和刹车力度不同),造成刹车板损耗不同。因此,仅仅根据行驶里程和时间来判断制动设备是否需要更换和维修,简单但不精确,需要车主经常去维修店检测和修正,需要定时检查制动系统,安全性和经济性不能同时兼顾。因此,对这些制动系统的检修和日常保养可依据对剩余行驶安全距离的动态修正,来进行合理的动态判定是否需要维修和更换,一方面可大大保障行车安全,另一方面也可以节省不必要的维修,节约费用。本发明可有效分析汽车制动设备工作状况,判断制动系统安全工作性能,并在必要时提醒车主进行安全检查,更换制动设备。
发明内容
为解决上述技术问题,本发明提供一种新能源汽车剩余安全行驶距离的修正方法,该方法针对每个人不同的开车习惯,通过对剩余行驶距离建立多元线性回归模型,采用最小二乘法对多元线性回归模型中参数进行估计,参数估计反映每个人开车习惯,进而对剩余行驶距离进行修正。
为解决上述技术问题,本发明采用如下技术方案:
一种新能源汽车剩余安全行驶距离的修正方法,包括以下步骤:
步骤1、获取车辆制动系统的安全参数值:剩余安全行驶距离、预计最大行驶距离和刹车板厚度值;
步骤2、建立剩余行驶安全距离与预计最大行驶距离和修正刹车板厚度的多元线性回归模型;同时修正预计最大行驶距离和刹车板厚度值;
步骤3、将修正后的预计最大行驶距离和刹车板厚度值输入多元线性回归模型,即得到修正后的剩余安全行驶距离。
进一步的技术方案,所述步骤2中,修正预计最大行驶距离和刹车板厚度值,包括以下步骤:
重新设置预计最大行驶距离:
如当前值<50000KM,则将当前值设置为预计最大行驶距离;如当前值>50000KM,则将50000KM设置为预计最大行驶距离;
检测刹车板厚度:
如检测值<3.7MM,则更换刹车板,重新设置;
如3.7MM<检测值<汽车ECU控制单元存储值,则将检测值设置为刹车板厚度参数;
如汽车ECU控制单元存储值<检测值,则确认无误后,将检测值设置为刹车板厚度参数。
进一步的技术方案,所述步骤1和步骤3中,通过数据流算法获取剩余安全行驶距离、预计最大行驶距离的数据。
可以利用这个格式读取修正前参数值进行对比,修正后的该参数也需要用这个格式写入系统。
进一步的技术方案,所述步骤2中,建立剩余行驶安全距离与预计最大行驶距离和修正刹车板厚度的多元线性回归模型的具体方法为:
1)建立多元线性回归模型:y=b0+b1x1+b2x2+∈, (1)
式中,∈是剩余行驶距离的估计误差,为一个正态分布的零均值随机变量,y是剩余行驶距离,自变量有2个:x1表示刹车板厚度参数,x2表示最大行驶距离;b0,b1,b2为待计算的未知参数,反映车主驾车习惯和制动系统实际使用状况;
2)将测试的n组数据输入回归模型,构建回归方程估计未知参数;
m为模型自变量个数,满足条件n>m+1,得到回归方程:
y=Xβ+ε (2)
其中,
y1、x11、x12,y2、x21、x22,…,yn、xn1、xn2,为n组检测数据,每组检测数据行驶间隔距离要大于4000公里;
3)利用最小二乘法得到回归模型参数b0,b1,b2的估计值使得ε的方差为无偏估计:
4)将模型参数估计值带入方程(1),得到估计剩余安全行驶距离的回归模型:
进一步的技术方案,采用C语言设计所述修正方法的诊断函数和诊断数据库,诊断数据库采用文件型XML数据库;
该函数和数据库设计了“TYPE、XTABLE、SENDTYPE、TXT”属性用于条件判断和程序跳转控制,XTABLE为跳转目的地址,TXT为文本消息框;TPYE属性值、功能如下表:
属性值 | 功能 |
00 | 名称 |
01 | 发送命令 |
FF | 返回 |
06 | 提示信息,确认并可跳转 |
12 | 显示参数值 |
1C | 设置参数值并发送 |
1D | 输入参数值并实现跳转 |
1F | 显示参数值并实现跳转 |
SENDTYPE属性值、功能如下表:
有益效果
与现有技术相比,本发明具有如下优点:
1.针对不同驾驶情况、刹车板材质,本发明可有效动态检测制动装置下次保养前剩余行驶安全距离,提醒车主及时保养和安全行车,在确保安全的前提下保证刹车板有效充分使用。本发明适用于市场主流车型,车型覆盖面广,可以将该修正方法应用于汽车诊断系统,只需根据所测车型采样文件中数据命令对数据库中数据命令进行修改替换,就可扩展到其它车型的修正,通用性强,大大节省开发时间、降低开发难度。
2.本发明建立剩余行驶安全距离与预计最大行驶距离和修正刹车板厚度的多元线性回归模型,模型中待估参数反映驾车人员驾车刹车习惯和刹车板材质厚度参数,能动态和准确判断刹车板实用情况,有效估计剩余行驶安全距离,并提醒车主进行制动系统的维修和保养。
3.本发明中利用C语言设计数据传输打包格式简洁,使得通信效率高和程序的数据处理速度快。采用XML语言编写文件型数据库,占用CPU资源少,使得数据存取速度快。诊断参数估计算法解析速度快,精度高。
附图说明
图1为本发明一种新能源汽车剩余安全行驶距离的修正方法的流程图。
图2为本发明的建立剩余行驶安全距离与预计最大行驶距离和修正刹车板厚度的多元线性回归模型的流程图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步详细的说明。
实施例
如图1所示,一种新能源汽车剩余安全行驶距离的修正方法,包括以下步骤:
步骤1、获取车辆制动系统的安全参数值:剩余安全行驶距离、预计最大行驶距离和刹车板厚度值
步骤2、建立剩余行驶安全距离与预计最大行驶距离和修正刹车板厚度的多元线性回归模型;同时修正预计最大行驶距离和刹车板厚度值;
步骤3、将修正后的预计最大行驶距离和刹车板厚度值输入多元线性回归模型,即得到修正后的剩余安全行驶距离。
进一步的技术方案,所述步骤2中,修正预计最大行驶距离和刹车板厚度值,包括以下步骤:
重新设置预计最大行驶距离:
如当前值<50000KM,则将当前值设置为预计最大行驶距离;
如当前值>50000KM,则将50000KM设置为预计最大行驶距离;
检测刹车板厚度:
如检测值<3.7MM,则更换刹车板,重新设置;
如3.7MM<检测值<汽车ECU控制单元存储值,则将检测值设置为刹车板厚度参数;
如汽车ECU控制单元存储值<检测值,则确认无误后,将检测值设置为刹车板厚度参数。
进一步的技术方案,所述步骤1和步骤3中,通过数据流算法获取剩余安全行驶距离、预计最大行驶距离的数据。可以利用这个格式读取修正前参数值进行对比,修正后的该参数也需要用这个格式写入相应的修正或诊断系统。
进一步的技术方案,所述步骤2中,建立剩余行驶安全距离与预计最大行驶距离和修正刹车板厚度的多元线性回归模型的具体方法为:
1)建立多元线性回归模型:y=b0+b1x1+b2x2+∈, (1)
式中,∈是剩余行驶距离的估计误差,为一个正态分布的零均值随机变量,y是剩余行驶距离,自变量有2个:x1表示刹车板厚度参数,x2表示最大行驶距离;b0,b1,b2为待计算的未知参数,反映车主驾车习惯和制动系统实际使用状况;
2)将测试的n组数据输入回归模型,构建回归方程估计未知参数;
m为模型自变量个数,满足条件n>m+1,得到回归方程:
y=Xβ+ε(2)
其中,
y1、x11、x12,y2、x21、x22,…,yn、xn1、xn2,为n组检测数据,每组检测数据行驶间隔距离要大于4000公里;
3)利用最小二乘法得到回归模型参数b0,b1,b2的估计值使得ε的方差为无偏估计:
4)将模型参数估计值带入方程(1),得到估计剩余安全行驶距离的回归模型: 为剩余安全行驶距离,/>为参数,x1表示刹车板厚度参数,x2表示最大行驶距离。
进一步的技术方案,采用C语言设计所述修正方法的诊断函数和诊断数据库,诊断数据库采用文件型XML数据库;
该函数和数据库设计了“TYPE、XTABLE、SENDTYPE、TXT”属性用于条件判断和程序跳转控制,XTABLE为跳转目的地址,TXT为文本消息框;TPYE属性值、功能如下表:
属性值 | 功能 |
00 | 名称 |
01 | 发送命令 |
FF | 返回 |
06 | 提示信息,确认并可跳转 |
12 | 显示参数值 |
1C | 设置参数值并发送 |
1D | 输入参数值并实现跳转 |
1F | 显示参数值并实现跳转 |
SENDTYPE属性值、功能如下表:
以某新能源汽车为例:
步骤1、获取车辆制动系统的安全参数值:剩余安全行驶距离15872km、预计最大行驶距离80000km和刹车板厚度值12mm
步骤2、建立剩余行驶安全距离与预计最大行驶距离和修正刹车板厚度的多元线性回归模型;同时修正预计最大行驶距离和刹车板厚度值,包括以下步骤;
修正预计最大行驶距离:
预计最大行驶距离当前值为80000km>50000KM,则将50000KM设置为预计最大行驶距离;
修正刹车板厚度值:
汽车ECU控制单元存储值9mm<检测值12mm,则确认无误后,将检测值12mm设置为刹车板厚度参数。
建立剩余行驶安全距离与预计最大行驶距离和修正刹车板厚度的多元线性回归模型,包括以下步骤:
1)建立多元线性回归模型:y=b0+b1x1+b2x2+∈
式中,∈是剩余行驶距离的估计误差,为一个正态分布的零均值随机变量,y是剩余行驶距离,自变量有2个:x1表示刹车板厚度参数,x2表示最大行驶距离;b0,b1,b2为待计算的未知参数,反映车主驾车习惯和制动系统实际使用状况;
2)测试了4组数据:第一组数据:y=11776,x2=50000,x1=4.3;
第二组数据:y=16128,x2=50000,x1=4.5;
第三组数据:y=24832,x2=50000,x1=5.1;
第四组数据:y=30976,x2=50000,x1=5.4;
m=2,n=4满足条件n>m+1,将上述输入回归模型,构建回归方程估计未知参数,具体的计算可以通过设计程序去实现,最终得到回归模型。
步骤3、将修正后的预计最大行驶距离和刹车板厚度值输入多元线性回归模型,即得到修正后的剩余安全行驶距离。将修正后的预计最大行驶距离和刹车板厚度值输入多元线性回归模型,即得到修正后的剩余安全行驶距离,并将车辆制动系统的剩余安全行驶距离更新为该修正值。
对于相同材质的刹车板,其厚度越大剩余行驶安全距离越大(具体取决于刹车习惯,包括刹车频率和刹车力度);对于相同厚度的刹车板,材质越好其剩余行驶安全距离也越大。因此刹车板厚度参数x1,最大行驶距离x2与剩余行驶安全距离存在线性递增关系。b0,b1,b2,b3就反映了这种线性递增关系,本发明的回归模型其实是反映了刹车习惯和刹车板材质属性,准确估计b0,b1,b2,b3参数就可以准确估计剩余行驶安全距离。
Claims (4)
1.一种新能源汽车剩余安全行驶距离的修正方法,其特征在于:包括以下步骤:
步骤1、获取车辆制动系统的安全参数值:剩余安全行驶距离、预计最大行驶距离和刹车板厚度值;
步骤2、建立剩余安全行驶距离与预计最大行驶距离和刹车板厚度值的多元线性回归模型;同时修正预计最大行驶距离和刹车板厚度值;
步骤3、将修正后的预计最大行驶距离和刹车板厚度值输入多元线性回归模型,即得到修正后的剩余安全行驶距离,并将车辆制动系统的剩余安全行驶距离更新为修正后的剩余安全行驶距离;
所述步骤2中,建立剩余安全行驶距离与预计最大行驶距离和刹车板厚度值的多元线性回归模型的具体方法为:
1)建立多元线性回归模型: (1)
式中, 是剩余安全行驶距离的估计误差,为一个正态分布的零均值随机变量, />是剩余安全行驶距离,自变量有2个: />表示刹车板厚度值, />表示预计最大行驶距离;为待计算的未知参数,反映车主驾车习惯和制动系统实际使用状况;
2)将测试的n组检测数据输入回归模型,构建回归方程估计未知参数;
m为模型自变量个数,满足条件n>m+1,得到回归方程:
(2)
其中,,/>,/>,/> ,
y1、 x 11 、x 12 ,y2、 x 21 、 x 22 ,…,yn、x n1 、x n2 ,为n组检测数据,每组检测数据行驶间隔距离大于4000公里;
3)利用最小二乘法得到回归模型参数,的估计值/>使得/>的方差为无偏估计:
;
4)将模型参数估计值带入方程(1),得到估计剩余安全行驶距离的回归模型:。
2.根据权利要求1所述的新能源汽车剩余安全行驶距离的修正方法,其特征在于:所述步骤2中,修正预计最大行驶距离和刹车板厚度值,包括以下步骤:
重新设置预计最大行驶距离:
如当前值<50000KM,则将当前值设置为预计最大行驶距离;
如当前值>50000KM,则将50000KM设置为预计最大行驶距离;
检测刹车板厚度:
如检测值<3.7MM,则更换刹车板,重新设置;
如3.7MM<检测值<汽车ECU控制单元存储值,则将检测值设置为刹车板厚度值;
如汽车ECU控制单元存储值<检测值,则确认无误后,将检测值设置为刹车板厚度值。
3.根据权利要求1所述的新能源汽车剩余安全行驶距离的修正方法,其特征在于:通过数据流算法获取剩余安全行驶距离、预计最大行驶距离的数据。
4.根据权利要求1所述的一种新能源汽车剩余安全行驶距离的修正方法,其特征在于,采用C语言设计所述修正方法的诊断函数和诊断数据库,诊断数据库采用文件型XML数据库;
该函数和数据库设计了“TYPE、XTABLE、SENDTYPE、TXT”属性用于条件判断和程序跳转控制,XTABLE 为跳转目的地址,TXT为文本消息框;
TPYE属性值、功能如下表:
,
SENDTYPE属性值、功能如下表:
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