CN114414024A - 车载称重系统的监测方法及装置、存储介质、电子装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种车载称重系统的监测方法及装置、存储介质、电子装置，上述方法包括：通过车载称重系统获取目标车辆的第一重量信息；基于目标车辆的发动机运行状态、目标车辆的车辆速度以及预设的称重模型，计算目标车辆的第二重量信息；根据第一重量信息以及第二重量信息，判断车载称重系统工作是否正常。可以解决现有技术中无法对称重传感器异常的车载称重系统进行有效监控等问题。
Description
技术领域
本发明涉及车载称重领域，具体而言，涉及一种车载称重系统的监测方法及装置、存储介质、电子装置。
背景技术
传统的车辆超限超载检测是在车辆通过称重检测站时进行的，而称重检测站是不能覆盖整个路网的，超载车辆容易绕行逃避检查。
面对称重检测站的缺点，产生了车载动态称重系统，即通过车载称重系统获取车辆的重量，用以判断车辆是否超限超载。但是，由于车载称重系统安装多、分布广的特点，通常安装标定后难以进行有效监管。一些超限超载车辆通过破坏传感器、改变测量区域正常受力等方式，使车载称重系统测量结果出现异常，以此逃避监管。
针对相关技术中，无法对称重传感器异常的车载称重系统进行有效监控等问题，尚未提出有效的技术方案。
发明内容
本发明实施例提供了一种车载称重系统的监测方法及装置、存储介质、电子装置，以至少解决相关技术中，无法对称重传感器异常的车载称重系统进行有效监控等问题。
根据本发明的一个实施例，提供了一种车载称重系统的监测方法，包括：通过车载称重系统获取目标车辆的第一重量信息；基于目标车辆的发动机运行状态、目标车辆的车辆速度以及预设的称重模型，计算目标车辆的第二重量信息；根据第一重量信息以及第二重量信息，判断车载称重系统工作是否正常。
在一个示例性实施例中，基于目标车辆的发动机运行状态、车辆速度以及预设的称重模型，计算目标车辆的第二重量信息，包括：根据车辆速度确定目标车辆的运行状态；在车辆速度的运行状态为稳态行驶的情况下，将目标车辆的发动机运行状态输入到称重模型中，得到目标车辆的第二重量信息。
在一个示例性实施例中，建立的所述称重模型的过程，包括：获取所述目标车辆的历史运行数据，其中，所述历史运行数据包括：所述目标车辆的历史重量信息，以及与所述历史重量信息对应的发动机运行状态，以及所述目标车辆的车辆速度；基于历史运行数据建立所述称重模型。
在一个示例性实施例中，上述获取所述目标车辆的历史运行数据包括：基于外部称重设备获取所述历史运行数据；和/或，基于所述车载称重系统获取的所述历史运行数据。
在一个示例性实施例中，根据所述第一重量信息以及所述第二重量信息，判断所述车载称重系统工作是否正常，包括：在所述第一重量信息与所述第二重量信息的差值小于预设异常阈值的情况下，确定所述目标车辆上的所述车载称重系统处于正常工作状态；在所述第一重量信息与所述第二重量信息的差值大于等于预设异常阈值的情况下，确定所述目标车辆上的所述车载称重系统处于异常工作状态。
在一个示例性实施例中，确定所述目标车辆上的所述车载称重系统处于异常工作状态之后，上述方法还包括：将所述车载称重系统处于异常工作状态的目标车辆的位置信息发送至监控中心；接收所述监控中心反馈的指示信息，其中，所述指示信息用于指示将所述目标车辆行驶至目标区域进行车载称重系统的校验。
根据本发明的另一个实施例，提供了一种车载称重系统的监测装置，包括：第一获取模块，用于通过车载称重系统获取目标车辆的第一重量信息；第二获取模块，基于所述目标车辆的发动机运行状态、所述目标车辆的车辆速度以及预设的称重模型，计算所述目标车辆的第二重量信息；判断模块，用于根据所述第一重量信息以及所述第二重量信息，判断所述车载称重系统工作是否正常。
在一个示例性实施例中，上述第二获取模块，还用于根据所述车辆速度确定所述目标车辆的运行状态；在所述车辆速度的运行状态为稳态的情况下，将所述目标车辆的发动机运行状态输入到预设的称重模型中，得到所述目标车辆的第二重量信息。
在一个示例性实施例中，上述第二获取模块还包括：建立单元，用于获取所述目标车辆的历史运行数据，其中，所述历史运行数据包括：所述目标车辆的历史重量信息，以及与所述历史重量信息对应的发动机运行状态，以及所述目标车辆的车辆速度；基于历史运行数据建立所述称重模型。
在一个示例性实施例中，上述建立单元，还用于基于外部称重设备获取所述历史运行数据；和/或，基于所述车载称重系统获取的所述历史运行数据。
在一个示例性实施例中，上述判断模块，还用于在所述第一重量信息与所述第二重量信息的差值小于预设异常阈值的情况下，确定所述目标车辆上的所述车载称重系统处于正常工作状态；在所述第一重量信息与所述第二重量信息的差值大于等于预设异常阈值的情况下，确定所述目标车辆上的所述车载称重系统处于异常工作状态。
在一个示例性实施例中，上述装置还包括：信息模块，用于将所述车载称重系统处于异常工作状态的目标车辆的位置信息发送至监控中心；接收所述监控中心反馈的指示信息，其中，所述指示信息用于指示将所述目标车辆行驶至目标区域进行车载称重系统的校验。
根据本发明的又一个实施例，还提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。
根据本发明的又一个实施例，还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。
通过本发明，通过车载称重系统获取目标车辆的第一重量信息；基于目标车辆的发动机运行状态、目标车辆的车辆速度以及预设的称重模型，计算目标车辆的第二重量信息；根据第一重量信息以及第二重量信息，判断车载称重系统工作是否正常，也就是说，通过预先构建的目标车辆的称重模型，确定出目标车辆的第一重量信息与目标车辆安装的车载称重系统输出的第二重量信息进行比较，实现对于车载称重系统工作状态的判别，因此，可以解决现有技术中无法对称重传感器异常的车载称重系统进行有效监控，确保了车载称重系统对于目标车辆对应重量的有效检测。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1是本发明实施例的一种车载称重系统的监测方法的移动终端的硬件结构框图；
图2是根据本发明实施例的车载称重系统的监测方法的流程图；
图3是根据本发明可选实施例的车载称重系统异常监控装置的结构示意图；
图4是根据本发明实施例的车载称重系统的监测装置的结构框图。
具体实施方式
下文中将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。
本申请实施例所提供的方法实施例可以在计算机终端或者设备终端类似的运算装置中执行。以运行在移动终端上为例，图1是本发明实施例的一种车载称重系统的监测方法的移动终端的硬件结构框图。如图1所示，移动终端可以包括一个或多个(图1中仅示出一个)处理器102(处理器102可以包括但不限于微处理器MCU或可编程逻辑器件FPGA等的处理装置)和用于存储数据的存储器104，在一个示例性实施例中，上述移动终端还可以包括用于通信功能的传输设备106以及输入输出设备108。本领域普通技术人员可以理解，图1所示的结构仅为示意，其并不对上述移动终端的结构造成限定。例如，移动终端还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示等同功能或比图1所示功能更多的不同的配置。
存储器104可用于存储计算机程序，例如，应用软件的软件程序以及模块，如本发明实施例中的车载称重系统的监测方法对应的计算机程序，处理器102通过运行存储在存储器104内的计算机程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的方法。存储器104可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器104可进一步包括相对于处理器102远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至移动终端。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
传输装置106用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括移动终端的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输装置106包括一个网络适配器(Network Interface Controller，简称为NIC)，其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输装置106可以为射频(Radio Frequency，简称为RF)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。
在本实施例中提供了一种车载称重系统的监测方法，图2是根据本发明实施例的车载称重系统的监测方法的流程图，该流程包括如下步骤：
步骤S202，通过车载称重系统获取目标车辆的第一重量信息；
步骤S204，基于所述目标车辆的发动机运行状态、所述目标车辆的车辆速度以及预设的称重模型，计算所述目标车辆的第二重量信息；
步骤S206，根据所述第一重量信息以及所述第二重量信息，判断所述车载称重系统工作是否正常。
通过上述步骤，通过车载称重系统获取目标车辆的第一重量信息；基于目标车辆的发动机运行状态、目标车辆的车辆速度以及预设的称重模型，计算目标车辆的第二重量信息；根据第一重量信息以及第二重量信息，判断车载称重系统工作是否正常，也就是说，通过预先构建的目标车辆的称重模型，确定出目标车辆的第一重量信息与目标车辆安装的车载称重系统输出的第二重量信息进行比较，实现对于车载称重系统工作状态的判别，因此，可以解决现有技术中无法对称重传感器异常的车载称重系统进行有效监控，确保了车载称重系统对于目标车辆对应重量的有效检测。
在一个示例性实施例中，基于目标车辆的发动机运行状态、车辆速度以及预设的称重模型，计算目标车辆的第二重量信息，包括：根据车辆速度确定目标车辆的运行状态；在车辆速度的运行状态为稳态行驶的情况下，将目标车辆的发动机运行状态输入到称重模型中，得到目标车辆的第二重量信息。
在一个示例性实施例中，建立的所述称重模型的过程，包括：获取所述目标车辆的历史运行数据，其中，所述历史运行数据包括：所述目标车辆的历史重量信息，以及与所述历史重量信息对应的发动机运行状态，以及所述目标车辆的车辆速度；基于历史运行数据建立所述称重模型。其中，所述称重模型用于指示所述目标车辆的称重测量信息与所述目标车辆的发动机运行状态、所述目标车辆的车速的对应关系。
在一个示例性实施例中，上述获取所述目标车辆的历史运行数据包括：基于外部称重设备获取所述历史运行数据；和/或，基于所述车载称重系统获取的所述历史运行数据。
可选的，所述历史运行数据包括：基于外部称重设备获取的称重数据，和/或基于所述车载称重系统获取的称重数据。
例如，通过记录从治超站等称重检测装置获取的车辆重量信息，以及该重量下相对应的车辆稳态行驶工况(路段信息)，并记录下发动机转速、发动机扭矩百分比、车速等关键信息，建立“车载称重测量信息”与“车辆发动机运行信息”、“车辆运行信息”的对应关系，构建成数据库，存储到控制器中。当存储在数据库中的数据达到一定数量后，拟合出对应称重模型。
可以理解的是，由于固定路段的坡度等路况是不变的，可以排除坡度阻力不一致影响，为了使得生成的称重模型更加准确，因此，在确定生成称重模型的历史运行数据时，需要确定目标车辆对应的路段信息，进而对目标车辆在该影响情况少的路段的目标车辆上发动机运行状态、目标车辆的车速、目标车辆的称重测量信息、目标车辆的位置信息等信息进行记录，并当历史运行数据的样本数量到达预设的最小限制时，确定目标车辆的样本数量对应的称重模型。
在一个示例性实施例中，基于外部称重设备获取的称重数据，包括：确定所述目标车辆经过的站点；基于所述站点处对应的称重检测设备反馈的称重信息，确定所述目标车辆当前对应的历史重量信息；在获取到所述目标车辆当前对应的历史重量信息的情况下，确定所述历史重量信息对应的所述目标车辆当前对应的发动机运行状态以及所述目标车辆当前的车辆速度。
在一个示例性实施例中，基于历史运行数据采用机器学习、数据统计等方式建立所述称重模型。
简而言之，确定所述目标车辆在目标类型的路段行驶的情况下，获取目标车辆的历史运行数据，其中，所述历史运行数据包括：目标车辆上发动机运行状态、目标车辆的车速、目标车辆的称重测量信息、目标车辆的位置信息；其中，所述称重测量信息为在目标类型的路段行驶时车载称重系统输出信息；根据所述历史运行数据采用机器学习、数据统计等方式确定所述目标车辆的称重模型。
例如，解析历史运行数据中的目标车辆上发动机运行状态，以及根据运行信息确定出发动机的扭矩信息和发动机的转速信息；根据扭矩信息和转速信息确定出发动机的转轴输出功率，并通过转轴输出功率和目标车辆的车速，确定出目标车辆的牵引力和/或目标车辆的扭矩传动比；根据目标车辆的称重测量信息、扭矩信息、转速信息、目标车辆的扭矩传动比和/或目标车辆的牵引力、目标车辆的车速作为多维数据进行多特征拟合，确定目标车辆的称重模型。
例如，在车辆行驶过程中，当路况条件接近或相同时，认为汽车的运营状态属于短暂的平衡状态，当车辆常规负载行驶时，扭矩越大，转轴输出的功率也就越大，从而转轴的转速越高，轴功率也就越大，扭矩和转速都是车辆行驶过程做功的不可或缺的一部分，扭矩和功率表达关系如下：
P＝aNT，其中，a为常数T为扭矩，N为转速；
而依据做功的公式有：P＝F*V，在车辆的正常行驶状态下牵引力的大小与车辆的载荷有关。通过将车辆的转速、扭矩传动比、转速等多种信息，构成多维数据Tn＝{(x1,x2,…),(y1,y2,…),…}；采用取多特征拟合方式，则有：hθ(x)＝x0θ0+x1θ1+…xnθn，其中，θ为每一维数据对应的系数矩阵。
在一个示例性实施例中，建立目标车辆的称重模型还包括：获取目标车辆的历史重量信息和目标车辆的称重测量信息建立目标车辆对应的目标代价函数；根据目标代价函数确定多维数据在拟合时的对应关系矩阵，以通过对应关系矩阵调节多特征拟合的误差，提升确定出的称重模型的稳定性。
可选的，依据车载称重系统中预设的车辆真重和历史重量信息构成的代价函数进行误差反向传播；
在一个示例性实施例中，根据所述第一重量信息以及所述第二重量信息，判断所述车载称重系统工作是否正常，包括：在所述第一重量信息与所述第二重量信息的差值小于预设异常阈值的情况下，确定所述目标车辆上的所述车载称重系统处于正常工作状态；在所述第一重量信息与所述第二重量信息的差值大于等于预设异常阈值的情况下，确定所述目标车辆上的所述车载称重系统处于异常工作状态。
例如，通过记录从治超站等称重检测装置获取的车辆重量信息，以及该重量下相对应的车辆稳态行驶工况(路段信息)，并记录下发动机转速、发动机扭矩百分比、车速等关键信息，建立“车载称重测量信息”与“车辆发动机运行信息”、“车辆运行信息”的对应关系，构建成数据库，存储到控制器中。当存储在数据库中的数据达到一定数量后，拟合出对应称重模型。车辆运行时，在适宜进行载荷识别时(固定路段、车速稳定等条件)，用发动机当前运行工况也就是输出扭矩或者输出扭矩百分比，转速等信息，来查询数据库，经过计算分析，获得此时合理的车载传感器信号，并与实际测量的车载传感器信号作对比。如果实际测量的车载传感器信号与理论车载传感器信号的差值超出正常范围，则认为存在异常。
在一个示例性实施例中，确定所述目标车辆上的所述车载称重系统处于异常工作状态之后，上述方法还包括：将所述车载称重系统处于异常工作状态的目标车辆的位置信息发送至监控中心；接收所述监控中心反馈的指示信息，其中，所述指示信息用于指示将所述目标车辆行驶至目标区域进行车载称重系统的校验。
也就是说，为了便于对存在车载称重系统异常的目标车辆进行及时的校验确认，在确认车载称重系统工作处于异常工作状态时，将对应的目标车辆的位置信息发送至监控中心，使得监控中心可以根据位置信息进行目标车辆的跟踪，并且当位置信息的附近存在可以进行车载称重系统校验的目标区域时，目标车辆将会接收到监控中心反馈的指示信息。
作为一种可选的实时方式，还可以进行信号数据的比较，通过采集目标车辆的发动机在工作状态下的目标运行信息，并根据称重模型确定目标运行信息对应的目标称重测量信息，和/或目标运行信息对应的目标车速，其中，称重模型用于指示目标车辆的称重测量信息与目标车辆的发动机运行状态、目标车辆的车速的对应关系；根据目标运行信息、目标称重测量信息和/或目标车速确定出目标车辆安装的目标称重传感器的目标信号输出数据；比较目标信号输出数据与目标称重传感器采集到的实际信号输出数据，以确定目标车辆上的目标称重传感器是否处于异常工作状态，也就是说，通过预先构建的目标车辆的称重模型，确定出目标车辆的发动机在工作状态下的目标运行信息对应的目标称重测量信息和/或目标车速，进而确定出目标车辆安装的目标称重传感器相应的目标信号输出数据，并与目标称重传感器采集到的实际信号输出数据进行比较，实现对于目标称重传感器工作状态的判别，因此，可以解决现有技术中无法对称重传感器异常的车载称重系统进行有效监控等问题，提升了对于车载称重系统配置的传感器的监控效率，并确保了车载称重系统异常的有效检测。
在一个示例性实施例中，采集目标车辆的发动机在工作状态下的目标运行信息，并根据称重模型确定目标运行信息对应的目标称重测量信息，和/或目标运行信息对应的目标车速之前，上述方法还包括：确定目标车辆在目标类型的路段行驶的情况下，获取目标车辆的历史运行数据，其中，历史运行数据包括：目标车辆上发动机运行状态、目标车辆的车速、目标车辆的称重测量信息、目标车辆的位置信息；其中，所述称重测量信息为在目标类型的路段行驶时车载称重系统输出信息；根据历史运行数据确定目标车辆的称重模型。
在一个示例性实施例中，根据目标运行信息、目标称重测量信息和/或目标车速确定出目标车辆安装的目标称重传感器的目标信号输出数据，包括：根据目标称重测量信息确定目标称重传感器的静态信号输出数据；根据目标运行信息和/或目标车速确定出目标车辆处于运动状态下目标称重传感器的动态信号输出数据；将静态信号输出数据动态信号输出数据进行整合，以确定出目标车辆安装的目标称重传感器的目标信号输出数据，其中，目标信号输出数据为预估的目标称重传感器的待输出数据。
在一个示例性实施例中，比较目标信号输出数据与目标称重传感器采集到的实际信号输出数据，以确定目标车辆上的目标称重传感器是否处于异常工作状态，包括：在目标信号输出数据与实际信号输出数据的差值小于预设异常阈值的情况下，确定目标车辆上的目标称重传感器处于正常工作状态；在目标信号输出数据与实际信号输出数据的差值大于等于预设异常阈值的情况下，确定目标车辆上的目标称重传感器处于异常工作状态。
为了更好的理解上述车载称重系统的监测方法的过程，以下结合几个可选实施例对上述车载称重系统的监测方法流程进行说明。
为了更好的理解本发明可选实施例的应用场景，现就相关内容进行说明。
可选的，车载称重方式对应的常用的检测方式为：当车辆载荷不同时，钢板弹簧会产生不同的形变，因此可以对车辆受力时钢板弹簧变形量进行分析，建立钢板弹簧变形量与车辆载荷之间的关系，最终得到车辆载荷。
车载式车辆荷载质量动态称重系统基本原理：在车辆行驶过程中，车的重量主要由悬架承担。对于货车来说，其悬架系统多数为钢板弹簧悬架，随着载货量的不同，钢板弹簧的形变量会发生很大变化，因此在车载式动态称重系统中，可以通过测量钢板弹簧的变化量来间接测量车辆载荷。称重传感器可将重量信号转变为可测的电信号输出，是称重系统的前端，为后续的显示、存储、控制等提供重要的基础。
可选的，车载称重传感器按照所测试载荷方法的不同，可分为五类：轮荷检测式、单悬架检测式、空气悬架式、压力传感器式和平衡弹簧悬架式。这几种类型的车载称重传感器有其一定的优点，但加装或改装这几种传感器时，需要拆卸车厢，工程量较大，而且在车辆行驶过程中传感器需要承受持续的交变载荷的作用，如遇到路面不平、装卸货物、车辆碰撞等极易造成传感器的过载而损坏。
作为一种可选的实施方式，载称重系统可选的称重方法包括以下几种:
(1)柱式称重传感器安装在车轴与钢板弹簧的接触处，用骑马螺栓固定，称重传感器输出即为簧载质量。这种称重方法精度高，稳定性好；但是安装过程十分复杂，目前柱式称重传感器的高度均大于40mm，安装这种传感器会严重影响车体的稳定性。
(2)直线位移传感器安装在钢板弹簧的两端，通过检测车辆钢板弹簧的水平位移变化间接测量簧载质量。采用这种方法传感器拉绳的保护工作非常困难，易于遭受人为或者自然破坏。
(3)电容传感器安装在车架和车轴之间，通过检测车辆钢板弹簧垂直位移变化测得簧载质量。
(4)钢板弹簧表面安装应变传感器，通过检测钢板弹簧表面的应变间接测得簧载质量。
(5)轮胎中安装压力传感器，通过检测轮胎压力间接得轮载质量。这种方法受环境因素影响很大。
作为一种可选的实施方式，本发明可选实施例提供了一种车载称重系统异常监控装置，本装置由以下几部分构成，图3是根据本发明可选实施例的车载称重系统异常监控装置的结构示意图：
信息采集模块322：采集车辆发动机运行信息(转速、扭矩、油耗等)、车辆运行信息(车速、GPS位置等)、车载称重测量信息；
异常分析模块324：根据车辆发动机运行信息、车辆运行信息以及传车载称重测量信息，利用异常分析算法，识别系统运行异常，并将分析结果发送至异常预警模块；
异常预警模块326：生成预警信息，并将预警信息发送至监管平台；
可选的，本发明可选实施例还提供了一种异常监控方法，首先由信息采集模块采集车辆发动机运行信息(转速、扭矩、油耗等)、车辆运行信息(车速、GPS位置等)、车载称重测量信息；然后异常分析模块根据车辆发动机运行信息、车辆运行信息以及传车载称重测量信息，利用异常分析算法，识别系统运行异常，并将分析结果发送至异常预警模块；异常预警模块收到异常分析模块发送的分析结果后，如果结果异常，则生成预警信息，并将预警信息发送至监管平台。
可选的，上述信息采集模块在获取车辆信息时，可以通过以下获取方式获取：
车载终端通过车辆OBD口接入整车CAN网络，依照J1939标准协议进行数据的解析(采样周期100ms)。J1939协议是一种支持闭环控制的高速通信的网络协议，主要用于载货车或客车上。ECU按照J1939协议中所描述的数据转换方式以一定频率将其数据打包至CAN数据中。依照协议车载信息单元对数据进行采集记录。通过GPS模块实时获取车辆运行时间和地理位置信息。
可选的，信息采集模块在获取到车辆信息数据后，由于数据筛选对于车辆质量的估计精度有重要影响，因此还需要对车辆信息完成数据筛选的数据处理。具体筛选流程如下：
步骤S302、选择固定路段的数据，固定路段的坡度等路况是不变的，排除坡度阻力不一致影响。
步骤S304、记录在固定路段行驶时的车速，因为车速跟车辆风阻相关。
步骤S306、样本数有最小限制：样本数太少，由于数据波动造成的随机误差会被扩大，所以必须有足够的样本数保证数据源的精确度。
步骤S308、保证车辆不在制动状态，由于档位切换时，发动机与传动系之间的联系被切断，这种情况下的计算精度较差，故档位切换时的数据不可用，此时从CAN线上采集到的制动扭矩不准，因此，在采集扭矩时，需要确定车辆不在制动状态。
作为一种可选的实施方式，异常分析模块，通过异常分析算法进行车辆载荷重量识别，具体的，通过记录从治超站等称重检测装置获取的车辆重量信息，以及该重量下相对应的车辆稳态行驶工况(路段信息)，并记录下发动机转速、发动机扭矩百分比、车速等关键信息，建立“车载称重测量信息”与“车辆发动机运行信息”、“车辆运行信息”的对应关系，构建成数据库，存储到控制器中。当存储在数据库中的数据达到一定数量后，拟合出对应关系曲线(相当于本发明实施例中的称重模型)。车辆运行时，在适宜进行载荷识别时(固定路段、车速稳定等条件)，用发动机当前运行工况也就是输出扭矩或者输出扭矩百分比，转速等信息，来查询数据库，经过计算分析，获得此时合理的车载传感器信号，并与实际测量的车载传感器信号作对比。如果实际测量的车载传感器信号与理论车载传感器信号的差值超出正常范围，则认为存在异常。
可选的，拟合出对应关系曲线的流程如下，
1)、在车辆行驶过程中，当路况条件接近或相同时，认为汽车的运营状态属于短暂的平衡状态，当车辆常规负载行驶时，扭矩越大，转轴输出的功率也就越大，从而转轴的转速越高，轴功率也就越大，扭矩和转速都是车辆行驶过程做功的不可或缺的一部分，扭矩和功率表达关系如下：
P＝aNT，其中，a为常数T为扭矩N为转速；
而依据做功的公式有：P＝F*V，在车辆的正常行驶状态下牵引力的大小与车辆的载荷有关。通过将车辆的转速、扭矩传动比、转速等多种信息，构成多维数据Tn＝{(x1,x2,…),(y1,y2,…),…}；
2)、采用取多特征拟合方式，则有：
hθ(x)＝x0θ0+x1θ1+…xnθn；
特征向量如：X＝{a0,a1,a2,a3,a4,a5,.......,an}，对应的系数矩阵为Θ＝{θ0,θ1,θ2,θ3,θ4,θ5,......,θn}，则相应的有hΘ(X)＝ΘTX；其中，所述ΘT为系数矩阵的转置矩阵。
3)、依据车载称重系统中预设的车辆真重和拟合重量(相当于本发明实施例中的历史重量信息)构成的代价函数进行误差反向传播；
综上，通过本发明可选实施例，提供了一种车载称重系统异常监控装置，可以实现车载称重系统的运行情况监控。对于人为或者非人为原因造成的车载称重系统异常都能有效检测并预警，进而可以节省成本，提高开发生产力，提高经济效益。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到根据上述实施例的方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
在本实施例中还提供了一种车载称重系统的监测装置，该装置用于实现上述实施例及优选实施方式，已经进行过说明的不再赘述。如以下所使用的，术语“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
图4是根据本发明实施例的车载称重系统的监测装置的结构框图，如图4所示，该装置包括：
第一获取模块402，用于通过车载称重系统获取目标车辆的第一重量信息；
第二获取模块404，用于基于所述目标车辆的发动机运行状态、所述目标车辆的车辆速度以及预设的称重模型，计算所述目标车辆的第二重量信息；
判断模块406，用于根据所述第一重量信息以及所述第二重量信息，判断所述车载称重系统工作是否正常。
通过上述装置，通过车载称重系统获取目标车辆的第一重量信息；基于目标车辆的发动机运行状态、目标车辆的车辆速度以及预设的称重模型，计算目标车辆的第二重量信息；根据第一重量信息以及第二重量信息，判断车载称重系统工作是否正常，也就是说，通过预先构建的目标车辆的称重模型，确定出目标车辆的第一重量信息与目标车辆安装的车载称重系统输出的第二重量信息进行比较，实现对于车载称重系统工作状态的判别，因此，可以解决现有技术中无法对称重传感器异常的车载称重系统进行有效监控，确保了车载称重系统对于目标车辆对应重量的有效检测。
在一个示例性实施例中，上述第二获取模块，还用于根据所述车辆速度确定所述目标车辆的运行状态；在所述车辆速度的运行状态为稳态的情况下，将所述目标车辆的发动机运行状态输入到预设的称重模型中，得到所述目标车辆的第二重量信息。
在一个示例性实施例中，上述第二获取模块还包括：建立单元，用于获取所述目标车辆的历史运行数据，其中，所述历史运行数据包括：所述目标车辆的历史重量信息，以及与所述历史重量信息对应的发动机运行状态，以及所述目标车辆的车辆速度；基于历史运行数据建立所述称重模型。其中，所述称重模型用于指示所述目标车辆的称重测量信息与所述目标车辆的发动机运行状态、所述目标车辆的车速的对应关系。
在一个示例性实施例中，基于历史运行数据采用机器学习、数据统计等方式建立所述称重模型。
简而言之，确定所述目标车辆在目标类型的路段行驶的情况下，获取目标车辆的历史运行数据，其中，所述历史运行数据包括：目标车辆上发动机运行状态、目标车辆的车速、目标车辆的称重测量信息、目标车辆的位置信息；其中，所述称重测量信息为在目标类型的路段行驶时车载称重系统输出信息；根据所述历史运行数据采用机器学习、数据统计等方式确定所述目标车辆的称重模型。
例如，解析历史运行数据中的目标车辆上发动机运行状态，以及根据运行信息确定出发动机的扭矩信息和发动机的转速信息；根据扭矩信息和转速信息确定出发动机的转轴输出功率，并通过转轴输出功率和目标车辆的车速，确定出目标车辆的牵引力和/或目标车辆的扭矩传动比；根据目标车辆的称重测量信息、扭矩信息、转速信息、目标车辆的扭矩传动比和/或目标车辆的牵引力、目标车辆的车速作为多维数据进行多特征拟合，确定目标车辆的称重模型。
例如，在车辆行驶过程中，当路况条件接近或相同时，认为汽车的运营状态属于短暂的平衡状态，当车辆常规负载行驶时，扭矩越大，转轴输出的功率也就越大，从而转轴的转速越高，轴功率也就越大，扭矩和转速都是车辆行驶过程做功的不可或缺的一部分，扭矩和功率表达关系如下：
P＝aNT，其中，a为常数T为扭矩，N为转速；
而依据做功的公式有：P＝F*V，在车辆的正常行驶状态下牵引力的大小与车辆的载荷有关。通过将车辆的转速、扭矩传动比、转速等多种信息，构成多维数据Tn＝{(x1,x2,…),(y1,y2,…),…}；采用取多特征拟合方式，则有：hθ(x)＝x0θ0+x1θ1+…xnθn，其中，θ为每一维数据对应的系数矩阵。
在一个示例性实施例中，建立目标车辆的称重模型还包括：获取目标车辆的历史重量信息和目标车辆的称重测量信息建立目标车辆对应的目标代价函数；根据目标代价函数确定多维数据在拟合时的对应关系矩阵，以通过对应关系矩阵调节多特征拟合的误差，提升确定出的称重模型的稳定性。
可选的，依据车载称重系统中预设的车辆真重和历史重量信息构成的代价函数进行误差反向传播；
在一个示例性实施例中，上述建立单元，还用于基于外部称重设备获取所述历史运行数据；和/或，基于所述车载称重系统获取的所述历史运行数据。
可选的，所述历史运行数据包括：基于外部称重设备获取的称重数据，和/或基于所述车载称重系统获取的称重数据。其中，基于外部称重设备获取的称重数据，包括：确定所述目标车辆经过的站点；基于所述站点处对应的称重检测设备反馈的称重信息，确定所述目标车辆当前对应的历史重量信息；在获取到所述目标车辆当前对应的历史重量信息的情况下，确定所述历史重量信息对应的所述目标车辆当前对应的发动机运行状态以及所述目标车辆当前的车辆速度。
例如，通过记录从治超站等称重检测装置获取的车辆重量信息，以及该重量下相对应的车辆稳态行驶工况(路段信息)，并记录下发动机转速、发动机扭矩百分比、车速等关键信息，建立“车载称重测量信息”与“车辆发动机运行信息”、“车辆运行信息”的对应关系，构建成数据库，存储到控制器中。当存储在数据库中的数据达到一定数量后，拟合出对应称重模型。
可以理解的是，由于固定路段的坡度等路况是不变的，可以排除坡度阻力不一致影响，为了使得生成的称重模型更加准确，因此，在确定生成称重模型的历史运行数据时，需要确定目标车辆对应的路段信息，进而对目标车辆在该影响情况少的路段的目标车辆上发动机运行状态、目标车辆的车速、目标车辆的称重测量信息、目标车辆的位置信息等信息进行记录，并当历史运行数据的样本数量到达预设的最小限制时，确定目标车辆的样本数量对应的称重模型。
在一个示例性实施例中，上述判断模块，还用于在所述第一重量信息与所述第二重量信息的差值小于预设异常阈值的情况下，确定所述目标车辆上的所述车载称重系统处于正常工作状态；在所述第一重量信息与所述第二重量信息的差值大于等于预设异常阈值的情况下，确定所述目标车辆上的所述车载称重系统处于异常工作状态。
例如，通过记录从治超站等称重检测装置获取的车辆重量信息，以及该重量下相对应的车辆稳态行驶工况(路段信息)，并记录下发动机转速、发动机扭矩百分比、车速等关键信息，建立“车载称重测量信息”与“车辆发动机运行信息”、“车辆运行信息”的对应关系，构建成数据库，存储到控制器中。当存储在数据库中的数据达到一定数量后，拟合出对应称重模型。车辆运行时，在适宜进行载荷识别时(固定路段、车速稳定等条件)，用发动机当前运行工况也就是输出扭矩或者输出扭矩百分比，转速等信息，来查询数据库，经过计算分析，获得此时合理的车载传感器信号，并与实际测量的车载传感器信号作对比。如果实际测量的车载传感器信号与理论车载传感器信号的差值超出正常范围，则认为存在异常。
在一个示例性实施例中，上述装置还包括：信息模块，用于将所述车载称重系统处于异常工作状态的目标车辆的位置信息发送至监控中心；接收所述监控中心反馈的指示信息，其中，所述指示信息用于指示将所述目标车辆行驶至目标区域进行车载称重系统的校验。
也就是说，为了便于对存在车载称重系统异常的目标车辆进行及时的校验确认，在确认车载称重系统工作处于异常工作状态时，将对应的目标车辆的位置信息发送至监控中心，使得监控中心可以根据位置信息进行目标车辆的跟踪，并且当位置信息的附近存在可以进行车载称重系统校验的目标区域时，目标车辆将会接收到监控中心反馈的指示信息。
需要说明的是，上述各个模块是可以通过软件或硬件来实现的，对于后者，可以通过以下方式实现，但不限于此：上述模块均位于同一处理器中；或者，上述各个模块以任意组合的形式分别位于不同的处理器中。
本发明的实施例还提供了一种存储介质，该存储介质中存储有计算机程序，其中，该计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。
在一个示例性实施例中，在本实施例中，上述存储介质可以被设置为存储用于执行以下步骤的计算机程序：
S1，通过车载称重系统获取目标车辆的第一重量信息；
S2，基于所述目标车辆的发动机运行状态、所述目标车辆的车辆速度以及预设的称重模型，计算所述目标车辆的第二重量信息；
S3，根据所述第一重量信息以及所述第二重量信息，判断所述车载称重系统工作是否正常。
在一个示例性实施例中，在本实施例中，上述存储介质可以包括但不限于：U盘、只读存储器(Read-Only Memory，简称为ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，简称为RAM)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储计算机程序的介质。
本发明的实施例还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，该存储器中存储有计算机程序，该处理器被设置为运行计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。
在一个示例性实施例中，上述电子装置还可以包括传输设备以及输入输出设备，其中，该传输设备和上述处理器连接，该输入输出设备和上述处理器连接。
在一个示例性实施例中，在本实施例中，上述处理器可以被设置为通过计算机程序执行以下步骤：
S1，通过车载称重系统获取目标车辆的第一重量信息；
S2，基于所述目标车辆的发动机运行状态、所述目标车辆的车辆速度以及预设的称重模型，计算所述目标车辆的第二重量信息；
S3，根据所述第一重量信息以及所述第二重量信息，判断所述车载称重系统工作是否正常。
在一个示例性实施例中，本实施例中的具体示例可以参考上述实施例及可选实施方式中所描述的示例，本实施例在此不再赘述。
显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，在一个示例性实施例中，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，并且在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种车载称重系统的监测方法，其特征在于，包括：
通过车载称重系统获取目标车辆的第一重量信息；
基于所述目标车辆的发动机运行状态、所述目标车辆的车辆速度以及预设的称重模型，计算所述目标车辆的第二重量信息；
根据所述第一重量信息以及所述第二重量信息，判断所述车载称重系统工作是否正常。
2.根据权利要求1所述的车载称重系统的监测方法，其特征在于，基于所述目标车辆的发动机运行状态、车辆速度以及预设的称重模型，计算所述目标车辆的第二重量信息，包括：
根据所述车辆速度确定所述目标车辆的运行状态；
在所述车辆速度的运行状态为稳态行驶的情况下，将所述目标车辆的发动机运行状态输入到所述称重模型中，得到所述目标车辆的第二重量信息。
3.根据权利要求1所述的车载称重系统的监测方法，其特征在于，建立的所述称重模型的过程，包括：
获取所述目标车辆的历史运行数据，其中，所述历史运行数据包括：所述目标车辆的历史重量信息，以及与所述历史重量信息对应的发动机运行状态和所述目标车辆的车辆速度；
基于历史运行数据建立所述称重模型。
4.根据权利要求3所述的车载称重系统的监测方法，其特征在于，所述获取所述目标车辆的历史运行数据包括：
基于外部称重设备获取所述历史运行数据；
和/或，基于所述车载称重系统获取的所述历史运行数据。
5.根据权利要求1所述的车载称重系统的监测方法，其特征在于，根据所述第一重量信息以及所述第二重量信息，判断所述车载称重系统工作是否正常，包括：
在所述第一重量信息与所述第二重量信息的差值小于预设异常阈值的情况下，确定所述目标车辆上的所述车载称重系统处于正常工作状态；
在所述第一重量信息与所述第二重量信息的差值大于等于预设异常阈值的情况下，确定所述目标车辆上的所述车载称重系统处于异常工作状态。
6.根据权利要求5所述的车载称重系统的监测方法，其特征在于，确定所述目标车辆上的所述车载称重系统处于异常工作状态之后，所述方法还包括：
将所述车载称重系统处于异常工作状态的目标车辆的位置信息发送至监控中心；
接收所述监控中心反馈的指示信息，其中，所述指示信息用于指示将所述目标车辆行驶至目标区域进行车载称重系统的校验。
7.一种车载称重系统的监测装置，其特征在于，包括：
第一获取模块，用于通过车载称重系统获取目标车辆的第一重量信息；
第二获取模块，用于基于所述目标车辆的发动机运行状态、所述目标车辆的车辆速度以及预设的称重模型，计算所述目标车辆的第二重量信息；
判断模块，用于根据所述第一重量信息以及所述第二重量信息，判断所述车载称重系统工作是否正常。
8.根据权利要求7所述车载称重系统的监测装置，其特征在于，
所述第二获取模块，还用于：根据所述车辆速度确定所述目标车辆的运行状态，在所述车辆速度的运行状态为稳态行驶的情况下，将所述目标车辆的发动机运行状态输入到所述称重模型中，得到所述目标车辆的第二重量信息。
9.一种计算机可读的存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行所述权利要求1至7任一项中所述的方法。
10.一种电子装置，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行所述权利要求1至7任一项中所述的方法。
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