CN113858956A - 新能源汽车数据采集与处理方法系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种新能源汽车数据采集与处理方法系统，基于车载数据采集终端的历史报文，能够在车辆运营的过程中，综合利用车辆实时和历史运行数据，通过分析动力电池特征参数与安全隐患的耦合特性，有效地监测动力电池的安全运行。借助特征参数，有利于及时发现和评估动力电池突变产生安全隐患的问题，提升了动力电池使用的安全可靠性；对车辆进行安全性评估的结果上传至平台，可以进而评估车辆的运营情况，可根据算法结果对车辆进行处理或检测，从而节约成本。
Description
技术领域
本发明属于新能源汽车数据采集与处理技术领域，尤其涉及提取与处理新能源汽车用于表征动力电池性能的各种参数并为车辆安全性、经济性、保险等多方面评估提供依据的方案。
背景技术
新能源汽车由于动力系统、工作方式等相对于传统燃油车辆具有较大的区别，作为动力系统核心的动力电池，其工作状态、健康状态、寿命等方面的复杂性，以及较高的事故发生率都对车载数据采集和处理提出了更高的要求。现有针对新能源汽车的车载数据采集方式尚不成熟，诸多从传统燃油车辆基础上发展的数据采集仍停留在对单一数据的简单提取和处理，不具备在不同的表征参数之间建立比较复杂的联系并执行综合性地算法全面评估车辆状态的能力，因而无法满足新能源汽车的需要。不同品牌、车型、传感器以及车载控制器的多样化，进一步增加了利用车载数据对新能源汽车车辆状态、安全性、行驶经济性以及保险进行评估的难度，也阻碍了基于大数据的新能源汽车监管技术发展。
发明内容
有鉴于此，本发明旨在解决上述现有技术中存在的技术问题，提供了一种改进的新能源汽车数据采集与处理方法，具体包括以下步骤：
步骤1、采集电动汽车的基础数据集合1，数据类型包括：电池的总电压、电池单体的总电流、电池单体温度、电池单体的电压等；
步骤2、对所述基础数据集合1进行处理，将其划分为用于表征车辆运行状态与动力电池状态的若干不同类型的特征数据；输出每种特征数据所对应的数值并建立数据集合2；
步骤3、对所述数据集合2执行特征转换、区间算法统计、脏数据处理、进行缺失值填充以及归一化处理，使数据标准化并降维以及去除离群值，得到数据集合3；
步骤4、对所述数据集合3中的各特征数据，利用箱线图法进行筛选并输出一定预定区间内的数据建立数据集合4；
步骤5、针对车辆在不同时间以及不同行驶里程所对应的数据集合4，计算其中各特征数据的马氏距离，将符合预定标准的数据作为元素形成数据集合5；
步骤6、将数据集合5与预先存储的同类车型特征数据库进行对比，用于对车辆运行状态、安全性、行驶经济性以及保险进行评估。
进一步地，所述步骤2中建立数据集合2具体包括将基础数据集合1的数据划分为以下14类:
(1).开始充电的最高温度；
(2).开始充电的最低温度；
(3).开始充电时环境的温度；
(4).结束充电的最高温度；
(5).结束充电的最低温度；
(6).结束充电时环境的温度；
(7).单体的最高电压；
(8).单体的最低电压；
(9).充电时长(精确到分钟)；
(10).本车开始到现在快充的次数(小于1.5h的充电时长)；
(11).本车开始到现在慢充的次数(大于1.5h的充电时长)；
(12).对应的公里数；
(13).行驶中的单体电压；
(14).行驶中的单体温度。
上述(1)-(6)、(7)-(8)、(9)、(10)-(11)、(12)分别作为表征温度、电压、充电时长、充电习惯以及行驶里程对动力电池容量影响的特征数据，(13)-(14)为表征运行中电池单体的特征数据。
进一步地，所述步骤4具体包括：
对数据集合3中的各特征数据按照预定标准进行筛选，仅保留满足正态分布或近似正太分布的数据值，基于箱线图法执行以下步骤：
步骤4.1、计算每种特征数据的第一四分位数(Q1)及第三四分位数(Q3)；
步骤4.2、计算IQR，即IQR＝Q3-Q1；
步骤4.3、以区间[Q1-1.5IQR，Q3+1.5IQR]作为所述预定区间；
步骤4.4、将预定区间中的数据输出构成数据集合4。
进一步地，所述步骤5具体包括：
将特征数据变量按照主成分进行旋转，让维度间相互独立，然后进行标准化，让不同维度的数据或特征值进行同维度分布：
数据要求：协方差矩阵必须满秩，要求数据要有原维度的特征值；
数据点x,y之间的马氏距离公式：
其中，Σ是多维随机变量的协方差矩阵，μ为样本均值；
输出数据集合5，包括异常报文、距离等。
相应地，本发明还提供了一种新能源汽车数据采集与处理系统，包括车载数据采集模块、车载MCU模块以及平台服务器；
其中，所述车载MCU模块利用所述车载数据采集模块所采集的数据，执行上述本发明所提供的方法输出数据集合5并上报至平台服务器；所述平台服务器用于将数据集合5与自身预先存储的同类车型特征数据库进行对比，对车辆运行状态、安全性、行驶经济性以及保险进行评估，并提供相应的报警推送信息。
进一步地，所述平台服务器基于对同类车型特征数据库的统计结果，对车载MCU模块所执行方法中的预定区间与预定标准进行调整，实现对方法的迭代更新。
上述本发明所提供的方法和系统，基于车载数据采集终端的历史报文，能够在车辆运营的过程中，综合利用车辆实时和历史运行数据，通过分析动力电池特征参数与安全隐患的耦合特性，有效地监测动力电池的安全运行。借助特征参数，有利于及时发现和评估动力电池突变产生安全隐患的问题，提升了动力电池使用的安全可靠性；对车辆进行安全性评估的结果上传至平台，可以进而评估车辆的运营情况，可根据算法结果对车辆进行处理或检测，从而节约成本。
附图说明
附图1为本发明所提供方法流程及系统框架示意图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例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。
如图1所示，本发明所提供的新能源汽车数据采集与处理方法，具体包括以下步骤：
步骤1、采集电动汽车的基础数据集合1，数据类型包括：电池的总电压、电池单体的总电流、电池单体温度、电池单体的电压等；
步骤2、对所述基础数据集合1进行处理，将其划分为用于表征车辆运行状态与动力电池状态的若干不同类型的特征数据；输出每种特征数据所对应的数值并建立数据集合2；
步骤3、对所述数据集合2执行特征转换、区间算法统计、脏数据处理、进行缺失值填充以及归一化处理，使数据标准化并降维以及去除离群值，得到数据集合3；
步骤4、对所述数据集合3中的各特征数据，利用箱线图法进行筛选并输出一定预定区间内的数据建立数据集合4；
步骤5、针对车辆在不同时间以及不同行驶里程所对应的数据集合4，计算其中各特征数据的马氏距离，将符合预定标准的数据作为元素形成数据集合5；
步骤6、将数据集合5与预先存储的同类车型特征数据库进行对比，用于对车辆运行状态、安全性、行驶经济性以及保险进行评估。
在本发明的一个优选实施方式中，所述步骤2中建立数据集合2具体包括将基础数据集合1的数据划分为以下14:
(1).开始充电的最高温度；
(2).开始充电的最低温度；
(3).开始充电时环境的温度；
(4).结束充电的最高温度；
(5).结束充电的最低温度；
(6).结束充电时环境的温度；
(7).单体的最高电压；
(8).单体的最低电压；
(9).充电时长(精确到分钟)；
(10).本车开始到现在快充的次数(小于1.5h的充电时长)；
(11).本车开始到现在慢充的次数(大于1.5h的充电时长)；
(12).对应的公里数；
(13).行驶中的单体电压；
(14).行驶中的单体温度。
上述(1)-(6)、(7)-(8)、(9)、(10)-(11)、(12)分别作为表征温度、电压、充电时长、充电习惯以及行驶里程对动力电池容量影响的特征数据，(13)-(14)为表征运行中电池单体的特征数据。
所述步骤4具体包括：
对数据集合3中的各特征数据按照预定标准进行筛选，仅保留满足正态分布或近似正太分布的数据值，基于箱线图法执行以下步骤：
步骤4.1、计算每种特征数据的第一四分位数(Q1)及第三四分位数(Q3)；
步骤4.2、计算IQR，即IQR＝Q3-Q1；
步骤4.3、以区间[Q1-1.5IQR，Q3+1.5IQR]作为所述预定区间；
步骤4.4、将预定区间中的数据输出构成数据集合4。
所述步骤5具体包括：
将特征数据变量按照主成分进行旋转，让维度间相互独立，然后进行标准化，让不同维度的数据或特征值进行同维度分布：
数据要求：协方差矩阵必须满秩，要求数据要有原维度的特征值；
数据点x,y之间的马氏距离公式：
其中，Σ是多维随机变量的协方差矩阵，μ为样本均值；
输出数据集合5，包括异常报文、距离等。
相应地，本发明所提供的新能源汽车数据采集与处理系统，包括车载数据采集模块、车载MCU模块以及平台服务器；
其中，所述车载MCU模块利用所述车载数据采集模块所采集的数据，执行上述本发明所提供的方法输出数据集合5并上报至平台服务器；所述平台服务器用于将数据集合5与自身预先存储的同类车型特征数据库进行对比，对车辆运行状态、安全性、行驶经济性以及保险进行评估，并提供相应的报警推送信息。
进一步地，所述平台服务器基于对同类车型特征数据库的统计结果，对车载MCU模块所执行方法中的预定区间与预定标准进行调整，实现对方法的迭代更新。
应理解，本发明实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (6)
1.新能源汽车数据采集与处理方法，其特征在于：具体包括以下步骤：
步骤1、采集电动汽车的基础数据集合1，数据类型包括：电池的总电压、电池单体的总电流、电池单体温度、电池单体的电压；
步骤2、对所述基础数据集合1进行处理，将其划分为用于表征车辆运行状态与动力电池状态的若干不同类型的特征数据；输出每种特征数据所对应的数值并建立数据集合2；
步骤3、对所述数据集合2执行特征转换、区间算法统计、脏数据处理、进行缺失值填充以及归一化处理，使数据标准化并降维以及去除离群值，得到数据集合3；
步骤4、对所述数据集合3中的各特征数据，利用箱线图法进行筛选并输出一定预定区间内的数据建立数据集合4；
步骤5、针对车辆在不同时间以及不同行驶里程所对应的数据集合4，计算其中各特征数据的马氏距离，将符合预定标准的数据作为元素形成数据集合5；
步骤6、将数据集合5与预先存储的同类车型特征数据库进行对比，用于对车辆运行状态、安全性、行驶经济性以及保险进行评估。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤2中建立数据集合2具体包括将基础数据集合1的数据划分为以下14类:
(1).开始充电的最高温度；
(2).开始充电的最低温度；
(3).开始充电时环境的温度；
(4).结束充电的最高温度；
(5).结束充电的最低温度；
(6).结束充电时环境的温度；
(7).单体的最高电压；
(8).单体的最低电压；
(9).充电时长；
(10).本车开始到现在快充的次数；
(11).本车开始到现在慢充的次数；
(12).对应的公里数；
(13).行驶中的单体电压；
(14).行驶中的单体温度。
上述(1)-(6)、(7)-(8)、(9)、(10)-(11)、(12)分别作为表征温度、电压、充电时长、充电习惯以及行驶里程对动力电池容量影响的特征数据，(13)-(14)为表征运行中电池单体的特征数据。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤4具体包括：
对数据集合3中的各特征数据按照预定标准进行筛选，仅保留满足正态分布或近似正太分布的数据值，基于箱线图法执行以下步骤：
步骤4.1、计算每种特征数据的第一四分位数Q1及第三四分位数Q3；
步骤4.2、计算IQR，即IQR＝Q3-Q1；
步骤4.3、以区间[Q1-1.5IQR，Q3+1.5IQR]作为所述预定区间；
步骤4.4、将预定区间中的数据输出构成数据集合4。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤5具体包括：
将特征数据变量按照主成分进行旋转，让维度间相互独立，然后进行标准化，让不同维度的数据或特征值进行同维度分布：
数据要求：协方差矩阵必须满秩，要求数据要有原维度的特征值；
数据点x,y之间的马氏距离公式：
其中，Σ是多维随机变量的协方差矩阵，μ为样本均值；
输出数据集合5，包括异常报文、距离。
5.新能源汽车数据采集与处理系统，包括车载数据采集模块、车载MCU模块以及平台服务器；
其特征在于：所述车载MCU模块利用所述车载数据采集模块所采集的数据，执行如权利要求1-4任一项所述的方法，输出数据集合5并上报至平台服务器；所述平台服务器用于将数据集合5与自身预先存储的同类车型特征数据库进行对比，对车辆运行状态、安全性、行驶经济性以及保险进行评估，并提供相应的报警推送信息。
6.如权利要求5所述的系统，其特征在于：所述平台服务器基于对同类车型特征数据库的统计结果，对车载MCU模块所执行方法中的预定区间与预定标准进行调整，实现对方法的迭代更新。
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