CN114704636A - 车辆档位自学习自修正方法、电子设备和存储介质 - Google Patents

车辆档位自学习自修正方法、电子设备和存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明公开一种车辆档位自学习自修正方法、电子设备和存储介质，属于汽车技术领域，包括：计算当前车辆驾驶周期各档位的平均油耗参数；基于所述各档位的平均油耗参数修正换挡因子；将修正后的换挡因子作为下一驾驶周期档位的换挡因子。本发明通过计算驾驶周期每个档位的平均油耗参数修正换挡因子，提高了以经济性为目的的换挡准确性。

Description

车辆档位自学习自修正方法、电子设备和存储介质
技术领域
本发明涉及汽车技术领域，具体涉及一种车辆档位自学习自修正方法、电子设备和存储介质。
背景技术
AMT作为自动换挡变速器，档位的选择直接影响汽车的动力性、燃油经济性、安全性、舒适性等，这是自动变速器控制的关键之一。档位的确定应以满足驾驶人对驾驶动力需求、舒适需求、燃油经济性需求和耐久性需求等为目标来确定。尤其是以经济性为目的的自动换档变速器越来越被消费者喜欢。
现有经济性换挡即最佳燃油档位确定的方法是根据发动机万有特性曲线得出最小燃油消耗率，TCU通过设置正确的换挡线以保证发动机最大可能的运行在最佳油耗区。在燃油经济性方面多是根据发动机万有特性得出最小燃油消耗率，但燃油消耗率是瞬态量，变化较大，鲁棒性差，且没有计算车辆运行长时间内的真实油耗和多档位油耗的比较，这样就导致最经济的档位选择准确性无法得到保证。
因此，如何提高车辆经济型自动换档的准确性的技术问题亟待解决。
发明内容
为解决上述背景技术中阐述的如何提高车辆经济型自动换档的准确性的技术问题。本发明提出一种车辆档位自学习自修正方法、电子设备和存储介质。
本发明的第一个目的在于提出一种车辆档位自学习自修正方法。该方法通过计算驾驶周期每个档位的平均油耗参数修正换挡因子，将该驾驶周期修正后的换挡因子应用到下一驾驶周期中对档位自动调节，提高了车辆自动换档的准确性，结果更可靠，更加满足消费者的需求。
本发明的第二个目的在于提出一种电子设备。
本发明的第三个目的在于提出一种存储介质。
根据第一方面，本申请实施例提出一种车辆档位自学习自修正方法，包括：计算当前车辆驾驶周期各档位的平均油耗参数；基于所述各档位的平均油耗参数修正换挡因子；将修正后的换挡因子作为下一驾驶周期档位的换挡因子。
根据本发明实施例的车辆档位自学习自修正方法，提高了车辆自动换档的准确性，结果更可靠，更加满足经济型换挡的要求。
可选地，所述计算当前车辆驾驶周期各档位的平均油耗参数包括：获取发动机转速、扭矩、摩擦扭矩和附件扭矩，以得出发动机实际输出扭矩；基于所述发动机实际输出扭矩和发动机转速计算当前所有档位的燃油消耗率；基于所述所有档位的燃油消耗率得出所有档位的平均油耗参数。
可选地，所述基于所述各档位的平均油耗参数修正换挡因子包括：比较所有档位的平均油耗参数，以确定当前车辆驾驶周期中最小油耗参数对应的档位；计算当前车辆档位对应的油耗参数与所述最小油耗参数的差值；根据所述差值获得修正的换挡因子。
可选地，所述基于所述各档位的平均油耗参数修正换挡因子包括：将除所述最小油耗参数对应的档位之外的档位的换挡因子朝向所述最小油耗参数对应的档位的换挡因子修正。
可选地，所述换挡因子包括降档因子和升档因子：若具有最小油耗参数的档位大于当前档位，则减小升档因子；若具有最小油耗参数的档位小于当前档位，则增大降档因子。
可选地，所述计算当前车辆驾驶周期各档位的平均油耗参数之前包括：获取当前车辆工况；判断所述当前车辆工况是否满足使能条件；当所述当前车辆工况满足使能条件时，进入计算当前车辆驾驶周期各档位的平均油耗参数步骤；当所述当前车辆工况不满足使能条件时，进入获取当前车辆工况的步骤。
可选地，车辆油门开度变化率小于预设油门开度变化率或者车辆处于预设车速匀速行驶、档位在预设时间段内无变化、道路坡度小于预设道路坡度、踩油门速度小于第一预设速度、驾驶模式处于前进档、自动模式、ECO模式、无动力输入状态、松油门速度小于第二预设速度和不处于换挡过程中。
可选地，所述车辆处于换挡过程中时，锁存当前的使能状态，优先完成车辆换挡。
根据第二方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如上述第一方面任意一项所述的车辆档位自学习自修正方法。
根据第三方面，本申请实施例提供一种存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面任意一项所述的车辆档位自学习自修正方法。
车辆档位自学习自修正方法通过计算驾驶周期每个档位的平均油耗参数修正换挡因子，将该驾驶周期修正后的换挡因子应用到下一驾驶周期中对档位自动调节，提高了车辆自动换档的准确性，结果更可靠，更加满足消费者的需求。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是根据本发明实施例的一种可选的车辆档位自学习自修正方法的硬件环境的示意图；
图2为本申请实施例中的一种车辆档位自学习自修正方法的流程图；
图3为本申请实施例中的一种车辆档位自学习自修正方法的另一流程图；
图4是根据本申请实施例的一种可选的车辆档位自学习自修正装置的结构框图；
图5是根据本申请实施例的一种可选的电子设备的结构框图。
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。
此外，下面所描述的本发明不同实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互结合。
对本申请中出现的技术术语进行说明如下：
自动变速箱控制模块(Transmission Control Unit，TCU)，下文简称TCU；
电可擦可编程只读存储器(EEPROM(Electrically Erasable ProgrammableRead-Only Memory，EEPROM),下文简称EEP。
根据本申请实施例的一个方面，提供了一种车辆档位自学习自修正方法。可选地，在本实施例中，上述车辆档位自学习自修正方法可以应用于如图1所示的由终端102和服务器104所构成的硬件环境中。如图1所示，服务器104通过网络与终端102进行连接，可用于为终端或终端上安装的客户端提供服务，可在服务器上或独立于服务器设置数据库，用于为服务器104提供数据存储服务，还可以用于处理云服务，上述网络包括但不限于：广域网、城域网或局域网，终端102并不限定于PC、手机、平板电脑等。本申请实施例的车辆档位自学习自修正方法可以由服务器104来执行，也可以由终端102来执行，还可以是由服务器104和终端102共同执行。其中，终端102执行本申请实施例的车辆档位自学习自修正方法也可以是由安装在其上的客户端来执行。
本发明提供一种车辆档位自学习自修正方法，参见图2所示，包括：
S11.计算当前车辆驾驶周期各档位的平均油耗参数。
燃油消耗率是一个瞬态量，只要计算燃油消耗率的相关参数一发生变化，燃油消耗率就跟着发生变化，所以，为了准确的将档位换至经济档位，应计算车辆在整个驾驶周期的各档位的油耗参数，基于各档位的平均油耗参数以及后续计算得出更准确的换挡策略。
在本实施例中，以各档位的平均油耗参数为例进行解释说明，但是除了平均油耗参数，还可以用车辆驾驶周期的各档位的总油耗参数等进行解释说明。
S12.基于所述各档位的平均油耗参数修正换挡因子。
在本实施例中，计算出各档位的平均油耗参数之后，对计算结果进行比较，得出最小的平均油耗参数，以及最小的平均油耗参数对应的档位，基于最小的平均油耗参数，以及最小的平均油耗参数对应的档位通过计算得出新的换挡因子。
S13.将修正后的换挡因子作为下一驾驶周期档位的换挡因子。
基于新的换挡因子对换挡策略调优，使得其更满足消费者燃油经济性的要求。
通过本实施例所述的车辆档位自学习自修正方法，用准确度更高计算方式和档位调优策略，解决了因燃油消耗率是一个瞬态量，只要计算燃油消耗率的相关参数一发生变化，燃油消耗率就跟着发生变化的缺陷，计算车辆在整个驾驶周期的各档位的油耗参数，基于各档位的平均油耗参数以及后续计算得出更准确的换挡策略，更满足消费者燃油经济性的要求。
作为示例性的实施例，参见图3所示，所述计算当前车辆驾驶周期各档位的平均油耗参数包括：获取发动机转速、扭矩、摩擦扭矩和附件扭矩，以得出发动机实际输出扭矩；基于所述发动机实际输出扭矩和发动机转速计算当前所有档位的燃油消耗率；基于所述所有档位的燃油消耗率得出所有档位的平均油耗参数。
在本实施例中，燃油消耗率是瞬态量，变化较大，鲁棒性差，所以仅仅基于燃油消耗率确定换挡策略准确性较低，因此，通过发动机相关参数以及计算得出所有档位的燃油消耗率后，根据燃油消耗率计算当前驾驶周所有档位的平均油耗参数，依据平均油耗参数对换挡策略进行调整，使得换入的档位更接近经济型档位。
作为示例性的实施例，所述基于所述各档位的平均油耗参数修正换挡因子包括：比较所有档位的平均油耗参数，以确定当前车辆驾驶周期中最小油耗参数对应的档位；计算当前车辆档位对应的油耗参数与所述最小油耗参数的差值；根据所述差值获得修正的换挡因子。
在本实施例中，获得了所有档位的平均油耗参数后，比较所有平均油耗参数得出最小值，以及最小平均油耗参数对应的档位，如果当前驾驶状态下的档位是最小平均油耗参数对应的档位，则无需换挡，如果不是，则计算当前车辆档位对应的油耗参数与所述最小油耗参数的差值△Q，根据△Q查表得出换挡因子修正值，其中，△Q越大，修正值越大。
作为示例性的实施例，所述基于所述各档位的平均油耗参数修正换挡因子包括：将除所述最小油耗参数对应的档位之外的档位的换挡因子朝向所述最小油耗参数对应的档位的换挡因子修正。所述换挡因子包括降档因子和升档因子：若具有最小油耗参数的档位大于当前档位，则减小升档因子；若具有最小油耗参数的档位小于当前档位，则增大降档因子。
在本实施例中，若具有最小油耗的档位小于当前档位，则增大降档因子，使其更容易降档；若具有最小油耗的档位大于当前档位，则减小升档因子，使其更容易升档。当前驾驶循环下分别将升档因子和降档因子修正值存储到EEP，不对当前驾驶循环干预，下一个驾驶循环时生效使用最新的换挡因子。
作为示例性的实施例，所述计算当前车辆驾驶周期各档位的平均油耗参数之前包括：获取当前车辆工况；判断所述当前车辆工况是否满足使能条件；当所述当前车辆工况满足使能条件时，进入计算当前车辆驾驶周期各档位的平均油耗参数步骤；当所述当前车辆工况不满足使能条件时，进入获取当前车辆工况的步骤。
使能条件需满足如下条件中的至少一个，包括：车辆油门开度变化率小于预设油门开度变化率或者车辆处于预设车速匀速行驶、档位在预设时间段内无变化、道路坡度小于预设道路坡度、踩油门速度小于第一预设速度、驾驶模式处于前进档、自动模式、ECO模式、无动力输入状态、松油门速度小于第二预设速度和不处于换挡过程中。
作为示例性的实施例，所述车辆处于换挡过程中时，锁存当前的使能状态，优先完成车辆换挡。
在本实施例中，当决策出的目标档位与实际档位不同且正在换挡过程中的同时，使能条件禁止，此时为避免换挡中断，锁存使能状态，完成本次换挡过程。
需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。
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，本申请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(Read-Only Memory，只读存储器)/RAM(Random Access Memory，随机存取存储器)、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)执行本申请各个实施例所述的方法。
本发明还提供一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述任意一项实施例所述的车辆档位自学习自修正方法，该电子设备可以是服务器、终端、或者其组合。
图5是根据本申请实施例的一种可选的电子设备的结构框图，如图5所示，包括处理器502、通信接口504、存储器506和通信总线508，其中，处理器502、通信接口504和存储器506通过通信总线508完成相互间的通信，其中，
存储器506，用于存储计算机程序；
处理器502，用于执行存储器506上所存放的计算机程序时，实现如下步骤：
计算当前车辆驾驶周期各档位的平均油耗参数；
基于所述各档位的平均油耗参数修正换挡因子；
将修正后的换挡因子作为下一驾驶周期档位的换挡因子。
可选地，在本实施例中，上述的通信总线可以是PCI(Peripheral ComponentInterconnect，外设部件互连标准)总线、或EISA(Extended Industry StandardArchitecture，扩展工业标准结构)总线等。该通信总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图5中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
通信接口用于上述电子设备与其他设备之间的通信。
存储器可以包括RAM，也可以包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如，至少一个磁盘存储器。可选地，存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。
作为一种示例，如图5所示，上述存储器502中可以但不限于包括上述车辆档位自学习自修正装置中的获取模块402、识别模块404以及结果分析模块406。此外，还可以包括但不限于上述车辆档位自学习自修正装置中的其他模块单元，本示例中不再赘述。
上述处理器可以是通用处理器，可以包含但不限于：CPU(Central ProcessingUnit，中央处理器)、NP(Network Processor，网络处理器)等；还可以是DSP(DigitalSignal Processing，数字信号处理器)、ASIC(Application Specific IntegratedCircuit，专用集成电路)、FPGA(Field－Programmable Gate Array，现场可编程门阵列)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
可选地，本实施例中的具体示例可以参考上述实施例中所描述的示例，本实施例在此不再赘述。
本领域普通技术人员可以理解，图5所示的结构仅为示意，实施上述车辆档位自学习自修正方法的设备可以是终端设备，该终端设备可以是智能手机(如Android手机、iOS手机等)、平板电脑、掌上电脑以及移动互联网设备(Mobile Internet Devices，MID)、PAD等终端设备。图5其并不对上述电子装置的结构造成限定。例如，终端设备还可包括比图5中所示更多或者更少的组件(如网络接口、显示装置等)，或者具有与图5所示的不同的配置。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令终端设备相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：闪存盘、ROM、RAM、磁盘或光盘等。
根据本申请实施例的又一个方面，还提供了一种存储介质。可选地，在本实施例中，上述存储介质可以用于执行车辆档位自学习自修正方法的程序代码。
可选地，在本实施例中，上述存储介质可以位于上述实施例所示的网络中的多个网络设备中的至少一个网络设备上。
可选地，在本实施例中，存储介质被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：
计算当前车辆驾驶周期各档位的平均油耗参数；
基于所述各档位的平均油耗参数修正换挡因子；
将修正后的换挡因子作为下一驾驶周期档位的换挡因子。
可选地，本实施例中的具体示例可以参考上述实施例中所描述的示例，本实施例中对此不再赘述。
可选地，在本实施例中，上述存储介质可以包括但不限于：U盘、ROM、RAM、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
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。
上述实施例中的集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在上述计算机可读取的存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或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存储介质中，包括若干指令用以使得一台或多台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。
在本申请的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的客户端，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例中所提供的方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
以上所述仅是本申请的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本申请的保护范围。
本发明实施例应用到的具体数值只为对具体实施例做解释说明，不构成对本发明保护范围的限定。

Claims (10)

1.车辆档位自学习自修正方法，其特征在于，包括：
计算当前车辆驾驶周期各档位的平均油耗参数；
基于所述各档位的平均油耗参数修正换挡因子；
将修正后的换挡因子作为下一驾驶周期档位的换挡因子。
2.根据权利要求1所述的车辆档位自学习自修正方法，其特征在于，所述计算当前车辆驾驶周期各档位的平均油耗参数包括：
获取发动机转速、扭矩、摩擦扭矩和附件扭矩，以得出发动机实际输出扭矩；
基于所述发动机实际输出扭矩和发动机转速计算当前所有档位的燃油消耗率；
基于所述所有档位的燃油消耗率得出所有档位的平均油耗参数。
3.根据权利要求1所述的车辆档位自学习自修正方法，其特征在于，所述基于所述各档位的平均油耗参数修正换挡因子包括：
比较所有档位的平均油耗参数，以确定当前车辆驾驶周期中最小油耗参数对应的档位；
计算当前车辆档位对应的油耗参数与所述最小油耗参数的差值；
根据所述差值获得修正的换挡因子。
4.根据权利要求3所述的车辆档位自学习自修正方法，其特征在于，所述基于所述各档位的平均油耗参数修正换挡因子包括：
将除所述最小油耗参数对应的档位之外的档位的换挡因子朝向所述最小油耗参数对应的档位的换挡因子修正。
5.根据权利要求4所述的车辆档位自学习自修正方法，其特征在于，所述换挡因子包括降档因子和升档因子：
若具有最小油耗参数的档位大于当前档位，则减小升档因子；
若具有最小油耗参数的档位小于当前档位，则增大降档因子。
6.根据权利要求1所述的车辆档位自学习自修正方法，其特征在于，所述计算当前车辆驾驶周期各档位的平均油耗参数之前包括：
获取当前车辆工况；
判断所述当前车辆工况是否满足使能条件；
当所述当前车辆工况满足使能条件时，进入计算当前车辆驾驶周期各档位的平均油耗参数步骤；
当所述当前车辆工况不满足使能条件时，进入获取当前车辆工况的步骤。
7.根据权利要求6所述的车辆档位自学习自修正方法，其特征在于，所述使能条件需满足：
车辆油门开度变化率小于预设油门开度变化率或者车辆处于预设车速匀速行驶、档位在预设时间段内无变化、道路坡度小于预设道路坡度、踩油门速度小于第一预设速度、驾驶模式处于前进档、自动模式、ECO模式、无动力输入状态、松油门速度小于第二预设速度和不处于换挡过程中中的至少一个条件。
8.根据权利要求3所述的车辆档位自学习自修正方法，其特征在于，所述车辆处于换挡过程中时，锁存当前的使能状态，优先完成车辆换挡。
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1至8中任意一项所述的车辆档位自学习自修正方法。
10.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至8中任意一项所述的车辆档位自学习自修正方法。
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