CN116127616B - 一种柴油车道路氮氧化物尾气排放实时监控方法及系统 - Google Patents

一种柴油车道路氮氧化物尾气排放实时监控方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN116127616B
CN116127616B CN202310419875.4A CN202310419875A CN116127616B CN 116127616 B CN116127616 B CN 116127616B CN 202310419875 A CN202310419875 A CN 202310419875A CN 116127616 B CN116127616 B CN 116127616B
Authority
CN
China
Prior art keywords
state
blackness
road
diesel vehicle
emission
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202310419875.4A
Other languages
English (en)
Other versions
CN116127616A (zh
Inventor
王计广
王丽
胥峰
陈旭东
方茂东
杨正军
谢振凯
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Cnr Automobile Inspection Center Kunming Co ltd
Original Assignee
Cnr Automobile Inspection Center Kunming Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Cnr Automobile Inspection Center Kunming Co ltd filed Critical Cnr Automobile Inspection Center Kunming Co ltd
Priority to CN202310419875.4A priority Critical patent/CN116127616B/zh
Publication of CN116127616A publication Critical patent/CN116127616A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN116127616B publication Critical patent/CN116127616B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/10—Geometric CAD
    • G06F30/15—Vehicle, aircraft or watercraft design
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01M17/00—Testing of vehicles
    • G01M17/007—Wheeled or endless-tracked vehicles
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/0004—Gaseous mixtures, e.g. polluted air
    • G01N33/0009—General constructional details of gas analysers, e.g. portable test equipment
    • G01N33/0062—General constructional details of gas analysers, e.g. portable test equipment concerning the measuring method or the display, e.g. intermittent measurement or digital display
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/0004—Gaseous mixtures, e.g. polluted air
    • G01N33/0009—General constructional details of gas analysers, e.g. portable test equipment
    • G01N33/0062—General constructional details of gas analysers, e.g. portable test equipment concerning the measuring method or the display, e.g. intermittent measurement or digital display
    • G01N33/0068—General constructional details of gas analysers, e.g. portable test equipment concerning the measuring method or the display, e.g. intermittent measurement or digital display using a computer specifically programmed
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
    • Y02T10/00—Road transport of goods or passengers
    • Y02T10/10—Internal combustion engine [ICE] based vehicles
    • Y02T10/40—Engine management systems

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Combustion & Propulsion (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Food Science & Technology (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Testing Of Engines (AREA)
  • Exhaust Gas After Treatment (AREA)

Abstract

本发明公开了柴油车道路氮氧化物尾气排放实时监控方法及系统，该方法包括：获取被测柴油车的行使状态，及所在道路的道路状态，其中行使状态包括：常规状态和非常规状态，道路状态包括：拥堵和畅通状态；设置尾气排放计算方法选择策略，根据行使状态及道路状态，动态选择尾气排放计算方法，计算被测柴油车在相应尾气排放计算方法下的氮氧化物排放量，尾气排放计算方法包括：基于功基窗口法和基于NTE法；获取被测柴油车的行使状态及各道路状态的尾气排放图像，将尾气排放图像按照林格曼黑度进行标注并生成图像，设置林格曼黑度图优化模型，结合基于功基窗口法和所述基于NTE法计算得到的氮氧化物尾气排放量对所述林格曼黑度图进行优化。

Description

一种柴油车道路氮氧化物尾气排放实时监控方法及系统
技术领域
本发明属于柴油车尾气监测技术领域，更具体地，涉及一种柴油车道路氮氧化物尾气排放实时监控方法及系统。
背景技术
开展柴油车实际道路PEMS排放测试分析中，欧洲采用功基窗口法、美国采用NTE方法进行氮氧化物排放分析，以判断柴油车氮氧化物排放是否超标。但是在国内除采用PEMS测试方法外，率先在全球引入
Figure SMS_1
技术（也就是排放车联网技术），采集柴油车发动机ECU相关数据进行排放分析，特别是氮氧化物排放。但是针对海量的柴油车氮氧化物排放数据，国内尚未提出有效的数据分析方法，来判定柴油车氮氧化物排放是否超标。
发明内容
为解决以上技术问题，本发明提出一种柴油车道路氮氧化物尾气排放实时监控方法，包括：
获取被测柴油车的行使状态，及所在道路的道路状态，其中所述行使状态包括：常规状态和非常规状态，所述道路状态包括：拥堵状态、畅通状态；
设置尾气排放计算方法选择策略，并根据所述行使状态及所述道路状态，动态选择尾气排放计算方法，并计算所述被测柴油车在相应尾气排放计算方法下的氮氧化物尾气排放量，其中所述尾气排放计算方法包括：基于功基窗口法和基于NTE法；
获取所述被测柴油车的各所述行使状态及各所述道路状态的尾气排放图像，将所述尾气排放图像按照林格曼黑度进行标注，生成林格曼黑度图像，设置林格曼黑度图优化模型，并结合所述基于功基窗口法和所述基于NTE法计算得到的所述氮氧化物尾气排放量对所述林格曼黑度图进行优化，并显示。
进一步的，所述常规状态和所述非常规状态分别包括：
所述常规状态包括：巡航状态和怠速状态；
所述非常规状态包括：急加速状态和急减速状态。
进一步的，所述设置尾气排放计算方法选择策略包括：
第一选择策略：当所述被测柴油车的状态为所述常规状态，所述道路状态为所述畅通状态时，则选择的尾气排放计算方法为基于功基窗口法；
第二选择策略：当所述被测柴油车的状态为所述非常规状态，所述道路状态为所述拥堵状态时，则选择的尾气排放计算方法为基于NTE法。
进一步的，所述设置林格曼黑度图优化模型包括：
首先通过计算得到林格曼黑度
Figure SMS_2
：
Figure SMS_3
，
其中，
Figure SMS_4
为第i个窗口周期的第j秒内的氮氧化物质量排放率或第i个NTE事件且第j秒内的氮氧化物质量排放率，/>
Figure SMS_5
为周期t内第i个窗口周期或第i个NTE事件发动机所做的累积功，G为氮氧化物比排放限值，B为林格曼黑度的基准值，/>
Figure SMS_6
为计算得到林格曼黑度，n为/>
Figure SMS_7
的个数；
将所述计算得到林格曼黑度
Figure SMS_8
与所述林格曼黑度图像中的林格曼黑度进行融合，生成最终林格曼黑度图像。
进一步的，在周期t内，所述最终林格曼黑度图像中的林格曼黑度随着所述行使状态和所述道路状态的变化而变化，并形成所述林格曼黑度曲线，以便显示所述被测柴油车的尾气排放曲线。
本发明还提出一种柴油车道路氮氧化物尾气排放实时监控系统，包括：
获取状态模块，用于获取被测柴油车的行使状态，及所在道路的道路状态，其中所述行使状态包括：常规状态和非常规状态，所述道路状态包括：拥堵状态、畅通状态；
设置策略模块，用于设置尾气排放计算方法选择策略，并根据所述行使状态及所述道路状态，动态选择尾气排放计算方法，并计算所述被测柴油车在相应尾气排放计算方法下的氮氧化物尾气排放量，其中所述尾气排放计算方法包括：基于功基窗口法和基于NTE法；
计算模型，用于获取所述被测柴油车的各所述行使状态及各所述道路状态的尾气排放图像，将所述尾气排放图像按照林格曼黑度进行标注，生成林格曼黑度图像，设置林格曼黑度图优化模型，并结合所述基于功基窗口法和所述基于NTE法计算得到的所述氮氧化物尾气排放量对所述林格曼黑度图进行优化，并显示。
进一步的，所述常规状态和所述非常规状态分别包括：
所述常规状态包括：巡航状态和怠速状态；
所述非常规状态包括：急加速状态和急减速状态。
进一步的，所述设置尾气排放计算方法选择策略包括：
第一选择策略：当所述被测柴油车的状态为所述常规状态，所述道路状态为所述畅通状态时，则选择的尾气排放计算方法为基于功基窗口法；
第二选择策略：当所述被测柴油车的状态为所述非常规状态，所述道路状态为所述拥堵状态时，则选择的尾气排放计算方法为基于NTE法。
进一步的，所述设置林格曼黑度图优化模型包括：
首先通过计算得到林格曼黑度
Figure SMS_9
：
Figure SMS_10
，
其中，
Figure SMS_11
为第i个窗口周期的第j秒内的氮氧化物质量排放率或第i个NTE事件且第j秒内的氮氧化物质量排放率，/>
Figure SMS_12
为周期t内第i个窗口周期或第i个NTE事件发动机所做的累积功，G为氮氧化物比排放限值，B为林格曼黑度的基准值，/>
Figure SMS_13
为计算得到林格曼黑度，n为/>
Figure SMS_14
的个数；
将所述计算得到林格曼黑度
Figure SMS_15
与所述林格曼黑度图像中的林格曼黑度进行融合，生成最终林格曼黑度图像。
进一步的，在周期t内，所述最终林格曼黑度图像中的林格曼黑度随着所述行使状态和所述道路状态的变化而变化，并形成所述林格曼黑度曲线，以便显示所述被测柴油车的尾气排放曲线。
总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，具有以下有益效果：
1.本发明通过设置尾气排放计算方法选择策略，结合所述行使状态及所述道路状态，从而动态选择尾气排放计算方法，能够更高效的选择计算尾气的方法，效率更高；
2. 本发明设置林格曼黑度图优化模型，并结合所述基于功基窗口法和所述基于NTE法计算得到的所述氮氧化物尾气排放量对所述林格曼黑度图进行优化，并显示，能够清晰准确直观的显示被测柴油车的尾气排放情况。
附图说明
图1是本发明实施例1的方法的流程图；
图2是本发明实施例2的系统的结构图。
具体实施方式
为了更好的理解上述技术方案，下面将结合说明书附图以及具体的实施方式对上述技术方案做详细的说明。
本发明提供的方法可以在如下的终端环境中实施，所述终端可以包括一个或多个如下部件：处理器、存储介质和显示屏。其中，存储介质中存储有至少一条指令，所述指令由处理器加载并执行以实现下述实施例所述的方法。
处理器可以包括一个或者多个处理核心。处理器利用各种接口和线路连接整个终端内的各个部分，通过运行或执行存储在存储介质内的指令、程序、代码集或指令集，以及调用存储在存储介质内的数据，执行终端的各种功能和处理数据。
存储介质可以包括随机存储介质(Random Access Memory，RAM)，也可以包括只读存储介质(Read-Only Memory，ROM)。存储介质可用于存储指令、程序、代码、代码集或指令。
显示屏用于显示各个应用程序的用户界面。
除此之外，本领域技术人员可以理解，上述终端的结构并不构成对终端的限定，终端可以包括更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。比如，终端中还包括射频电路、输入单元、传感器、音频电路、电源等部件，在此不再赘述。
名词解释：
基于功基窗口法的氮氧化物排放分析，概念：功基窗口法是一个随时间做滑动平均的过程，第一个窗口是从首个数据点至区间总的发动机做功量或
Figure SMS_16
排放量达到参考值（所测试车辆发动机在进行ETC或WHTC循环工况下的循环功大小或者CO2排放量）的数据点之间的连续区间，氮氧化物窗口平均值是该时间窗口内的氮氧化物数据求平均。然后按这种窗口判定方法随时间向后推移，每个时间窗口的起始数据点推移的步长等于车载测试仪器的采样频率（对于气态污染物而言，这个频率至少为1Hz），依次不断随时间做滑动平均，直到窗口的终止点到达试验的结束点。
基于NTE法的氮氧化物排放分析，概念：NTE区是在发动机外特性曲线图中，构建由发动机扭矩曲线、发动机转速的等转速线、30%最大等功率曲线和30%的最大等扭矩曲线构成的内封闭区域。将发动机工况点连续30秒及以上时间落入该区域内的工况片段，作为一个NTE事件。计算NTE事件比排放及NTE事件加权时间。
实施例1
如图1所示，本发明实施例提供一种柴油车道路氮氧化物尾气排放实时监控方法，包括：
步骤101，获取被测柴油车的行使状态，及所在道路的道路状态，其中所述行使状态包括：常规状态和非常规状态，所述道路状态包括：拥堵状态、畅通状态；
具体的，所述常规状态和所述非常规状态分别包括：
所述常规状态包括：巡航状态和怠速状态；
所述非常规状态包括：急加速状态和急减速状态。
步骤102，设置尾气排放计算方法选择策略，并根据所述行使状态及所述道路状态，动态选择尾气排放计算方法，并计算所述被测柴油车在相应尾气排放计算方法下的氮氧化物尾气排放量，其中所述尾气排放计算方法包括：基于功基窗口法和基于NTE法；
具体的，所述设置尾气排放计算方法选择策略包括：
第一选择策略：当所述被测柴油车的状态为所述常规状态，所述道路状态为所述畅通状态时，则选择的尾气排放计算方法为基于功基窗口法；
第二选择策略：当所述被测柴油车的状态为所述非常规状态，所述道路状态为所述拥堵状态时，则选择的尾气排放计算方法为基于NTE法。
步骤103，获取所述被测柴油车的各所述行使状态及各所述道路状态的尾气排放图像，将所述尾气排放图像按照林格曼黑度进行标注，生成林格曼黑度图像，设置林格曼黑度图优化模型，并结合所述基于功基窗口法和所述基于NTE法计算得到的所述氮氧化物尾气排放量对所述林格曼黑度图进行优化，并显示。
具体的，所述设置林格曼黑度图优化模型包括：
首先通过计算得到林格曼黑度
Figure SMS_17
：
Figure SMS_18
，
其中，
Figure SMS_19
为第i个窗口周期的第j秒内的氮氧化物质量排放率或第i个NTE事件且第j秒内的氮氧化物质量排放率，/>
Figure SMS_20
为周期t内第i个窗口周期或第i个NTE事件发动机所做的累积功，G为氮氧化物比排放限值，B为林格曼黑度的基准值，/>
Figure SMS_21
为计算得到林格曼黑度，n为/>
Figure SMS_22
的个数；
将所述计算得到林格曼黑度
Figure SMS_23
与所述林格曼黑度图像中的林格曼黑度进行融合（将两个林格曼黑度取平均值），生成最终林格曼黑度图像。
具体的，在周期t内，所述最终林格曼黑度图像中的林格曼黑度随着所述行使状态和所述道路状态的变化而变化，并形成所述林格曼黑度曲线，以便显示所述被测柴油车的尾气排放曲线。
实施例2
如图2所示，本发明实施例还提供一种柴油车道路氮氧化物尾气排放实时监控系统，包括：
获取状态模块，用于获取被测柴油车的行使状态，及所在道路的道路状态，其中所述行使状态包括：常规状态和非常规状态，所述道路状态包括：拥堵状态、畅通状态；
具体的，所述常规状态和所述非常规状态分别包括：
所述常规状态包括：巡航状态和怠速状态；
所述非常规状态包括：急加速状态和急减速状态。
设置策略模块，用于设置尾气排放计算方法选择策略，并根据所述行使状态及所述道路状态，动态选择尾气排放计算方法，并计算所述被测柴油车在相应尾气排放计算方法下的氮氧化物尾气排放量，其中所述尾气排放计算方法包括：基于功基窗口法和基于NTE法；
具体的，所述设置尾气排放计算方法选择策略包括：
第一选择策略：当所述被测柴油车的状态为所述常规状态，所述道路状态为所述畅通状态时，则选择的尾气排放计算方法为基于功基窗口法；
第二选择策略：当所述被测柴油车的状态为所述非常规状态，所述道路状态为所述拥堵状态时，则选择的尾气排放计算方法为基于NTE法。
计算模型，用于获取所述被测柴油车的各所述行使状态及各所述道路状态的尾气排放图像，将所述尾气排放图像按照林格曼黑度进行标注，生成林格曼黑度图像，设置林格曼黑度图优化模型，并结合所述基于功基窗口法和所述基于NTE法计算得到的所述氮氧化物尾气排放量对所述林格曼黑度图进行优化，并显示。
具体的，所述设置林格曼黑度图优化模型包括：
首先通过计算得到林格曼黑度
Figure SMS_24
：
Figure SMS_25
，
其中，
Figure SMS_26
为第i个窗口周期的第j秒内的氮氧化物质量排放率或第i个NTE事件且第j秒内的氮氧化物质量排放率，/>
Figure SMS_27
为周期t内第i个窗口周期或第i个NTE事件发动机所做的累积功，G为氮氧化物比排放限值，B为林格曼黑度的基准值，/>
Figure SMS_28
为计算得到林格曼黑度，n为/>
Figure SMS_29
的个数；
将所述计算得到林格曼黑度
Figure SMS_30
与所述林格曼黑度图像中的林格曼黑度进行融合（将两个林格曼黑度取平均值），生成最终林格曼黑度图像。
具体的，在周期t内，所述最终林格曼黑度图像中的林格曼黑度随着所述行使状态和所述道路状态的变化而变化，并形成所述林格曼黑度曲线，以便显示所述被测柴油车的尾气排放曲线。
实施例3
本发明实施例还提出一种存储介质，存储有多条指令，所述指令用于实现所述的一种柴油车道路氮氧化物尾气排放实时监控方法。
可选地，在本实施例中，上述存储介质可以位于计算机网络中计算机终端群中的任意一个计算机终端中，或者位于移动终端群中的任意一个移动终端中。
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：步骤101，获取被测柴油车的行使状态，及所在道路的道路状态，其中所述行使状态包括：常规状态和非常规状态，所述道路状态包括：拥堵状态、畅通状态；
具体的，所述常规状态和所述非常规状态分别包括：
所述常规状态包括：巡航状态和怠速状态；
所述非常规状态包括：急加速状态和急减速状态。
步骤102，设置尾气排放计算方法选择策略，并根据所述行使状态及所述道路状态，动态选择尾气排放计算方法，并计算所述被测柴油车在相应尾气排放计算方法下的氮氧化物尾气排放量，其中所述尾气排放计算方法包括：基于功基窗口法和基于NTE法；
具体的，所述设置尾气排放计算方法选择策略包括：
第一选择策略：当所述被测柴油车的状态为所述常规状态，所述道路状态为所述畅通状态时，则选择的尾气排放计算方法为基于功基窗口法；
第二选择策略：当所述被测柴油车的状态为所述非常规状态，所述道路状态为所述拥堵状态时，则选择的尾气排放计算方法为基于NTE法。
步骤103，获取所述被测柴油车的各所述行使状态及各所述道路状态的尾气排放图像，将所述尾气排放图像按照林格曼黑度进行标注，生成林格曼黑度图像，设置林格曼黑度图优化模型，并结合所述基于功基窗口法和所述基于NTE法计算得到的所述氮氧化物尾气排放量对所述林格曼黑度图进行优化，并显示。
具体的，所述设置林格曼黑度图优化模型包括：
首先通过计算得到林格曼黑度
Figure SMS_31
：
Figure SMS_32
，
其中，
Figure SMS_33
为第i个窗口周期的第j秒内的氮氧化物质量排放率或第i个NTE事件且第j秒内的氮氧化物质量排放率，/>
Figure SMS_34
为周期t内第i个窗口周期或第i个NTE事件发动机所做的累积功，G为氮氧化物比排放限值，B为林格曼黑度的基准值，/>
Figure SMS_35
为计算得到林格曼黑度，n为/>
Figure SMS_36
的个数；
将所述计算得到林格曼黑度
Figure SMS_37
与所述林格曼黑度图像中的林格曼黑度进行融合（将两个林格曼黑度取平均值），生成最终林格曼黑度图像。
具体的，在周期t内，所述最终林格曼黑度图像中的林格曼黑度随着所述行使状态和所述道路状态的变化而变化，并形成所述林格曼黑度曲线，以便显示所述被测柴油车的尾气排放曲线。
实施例4
本发明实施例还提出一种电子设备，包括处理器和与所述处理器连接的存储介质，所述存储介质存储有多条指令，所述指令可被所述处理器加载并执行，以使所述处理器能够执行所述的一种柴油车道路氮氧化物尾气排放实时监控方法。
具体的，本实施例的电子设备可以是计算机终端，所述计算机终端可以包括：一个或多个处理器、以及存储介质。
其中，存储介质可用于存储软件程序以及模块，如本发明实施例中的一种柴油车道路氮氧化物尾气排放实时监控方法，对应的程序指令/模块，处理器通过运行存储在存储介质内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的一种柴油车道路氮氧化物尾气排放实时监控方法。存储介质可包括高速随机存储介质，还可以包括非易失性存储介质，如一个或者多个磁性存储系统、闪存、或者其他非易失性固态存储介质。在一些实例中，存储介质可进一步包括相对于处理器远程设置的存储介质，这些远程存储介质可以通过网络连接至终端。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。
处理器可以通过传输系统调用存储介质存储的信息及应用程序，以执行下述步骤：步骤101，获取被测柴油车的行使状态，及所在道路的道路状态，其中所述行使状态包括：常规状态和非常规状态，所述道路状态包括：拥堵状态、畅通状态；
具体的，所述常规状态和所述非常规状态分别包括：
所述常规状态包括：巡航状态和怠速状态；
所述非常规状态包括：急加速状态和急减速状态。
步骤102，设置尾气排放计算方法选择策略，并根据所述行使状态及所述道路状态，动态选择尾气排放计算方法，并计算所述被测柴油车在相应尾气排放计算方法下的氮氧化物尾气排放量，其中所述尾气排放计算方法包括：基于功基窗口法和基于NTE法；
具体的，所述设置尾气排放计算方法选择策略包括：
第一选择策略：当所述被测柴油车的状态为所述常规状态，所述道路状态为所述畅通状态时，则选择的尾气排放计算方法为基于功基窗口法；
第二选择策略：当所述被测柴油车的状态为所述非常规状态，所述道路状态为所述拥堵状态时，则选择的尾气排放计算方法为基于NTE法。
步骤103，获取所述被测柴油车的各所述行使状态及各所述道路状态的尾气排放图像，将所述尾气排放图像按照林格曼黑度进行标注，生成林格曼黑度图像，设置林格曼黑度图优化模型，并结合所述基于功基窗口法和所述基于NTE法计算得到的所述氮氧化物尾气排放量对所述林格曼黑度图进行优化，并显示。
具体的，所述设置林格曼黑度图优化模型包括：
首先通过计算得到林格曼黑度
Figure SMS_38
：
Figure SMS_39
，
其中，
Figure SMS_40
为第i个窗口周期的第j秒内的氮氧化物质量排放率或第i个NTE事件且第j秒内的氮氧化物质量排放率，/>
Figure SMS_41
为周期t内第i个窗口周期或第i个NTE事件发动机所做的累积功，G为氮氧化物比排放限值，B为林格曼黑度的基准值，/>
Figure SMS_42
为计算得到林格曼黑度，n为/>
Figure SMS_43
的个数；
将所述计算得到林格曼黑度
Figure SMS_44
与所述林格曼黑度图像中的林格曼黑度进行融合（将两个林格曼黑度取平均值），生成最终林格曼黑度图像。
具体的，在周期t内，所述最终林格曼黑度图像中的林格曼黑度随着所述行使状态和所述道路状态的变化而变化，并形成所述林格曼黑度曲线，以便显示所述被测柴油车的尾气排放曲线。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
在本发明的上述实施例中，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。
在本发明所提供的几个实施例中，应所述理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的系统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，或者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方案的目的。
另外，在本发明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。
所述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，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。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或者所述技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，所述计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、只读存储介质(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储介质(RAM，RandomAccess Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例，而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。

Claims (8)

1.一种柴油车道路氮氧化物尾气排放实时监控方法，其特征在于，包括：
获取被测柴油车的行使状态，及所在道路的道路状态，其中所述行使状态包括：常规状态和非常规状态，所述道路状态包括：拥堵状态、畅通状态；
设置尾气排放计算方法选择策略，并根据所述行使状态及所述道路状态，动态选择尾气排放计算方法，并计算所述被测柴油车在相应尾气排放计算方法下的氮氧化物尾气排放量，其中所述尾气排放计算方法包括：基于功基窗口法和基于NTE法；
获取所述被测柴油车的各所述行使状态及各所述道路状态的尾气排放图像，将所述尾气排放图像按照林格曼黑度进行标注，生成林格曼黑度图像，设置林格曼黑度图优化模型，并结合所述基于功基窗口法和所述基于NTE法计算得到的所述氮氧化物尾气排放量对所述林格曼黑度图进行优化，并显示，其中，所述设置林格曼黑度图优化模型包括：
首先通过计算得到林格曼黑度
Figure QLYQS_1
：
Figure QLYQS_2
，
其中，
Figure QLYQS_3
为第i个窗口周期的第j秒内的氮氧化物质量排放率或第i个NTE事件的第j秒内的氮氧化物质量排放率，/>
Figure QLYQS_4
为周期t内第i个窗口周期或第i个NTE事件发动机所做的累积功，G为氮氧化物比排放限值，B为林格曼黑度的基准值，/>
Figure QLYQS_5
为计算得到林格曼黑度，n为/>
Figure QLYQS_6
的个数；
将所述计算得到林格曼黑度
Figure QLYQS_7
与所述林格曼黑度图像中的林格曼黑度进行融合，生成最终林格曼黑度图像。
2.如权利要求1所述的一种柴油车道路氮氧化物尾气排放实时监控方法，其特征在于，所述常规状态和所述非常规状态分别包括：
所述常规状态包括：巡航状态和怠速状态；
所述非常规状态包括：急加速状态和急减速状态。
3.如权利要求1所述的一种柴油车道路氮氧化物尾气排放实时监控方法，其特征在于，所述设置尾气排放计算方法选择策略包括：
第一选择策略：当所述被测柴油车的状态为所述常规状态，所述道路状态为所述畅通状态时，则选择的尾气排放计算方法为基于功基窗口法；
第二选择策略：当所述被测柴油车的状态为所述非常规状态，所述道路状态为所述拥堵状态时，则选择的尾气排放计算方法为基于NTE法。
4.如权利要求1所述的一种柴油车道路氮氧化物尾气排放实时监控方法，其特征在于，在周期t内，所述最终林格曼黑度图像中的林格曼黑度随着所述行使状态和所述道路状态的变化而变化，并形成所述林格曼黑度曲线，以便显示所述被测柴油车的尾气排放曲线。
5.一种柴油车道路氮氧化物尾气排放实时监控系统，其特征在于，包括：
获取状态模块，用于获取被测柴油车的行使状态，及所在道路的道路状态，其中所述行使状态包括：常规状态和非常规状态，所述道路状态包括：拥堵状态、畅通状态；
设置策略模块，用于设置尾气排放计算方法选择策略，并根据所述行使状态及所述道路状态，动态选择尾气排放计算方法，并计算所述被测柴油车在相应尾气排放计算方法下的氮氧化物尾气排放量，其中所述尾气排放计算方法包括：基于功基窗口法和基于NTE法；
计算模型，用于获取所述被测柴油车的各所述行使状态及各所述道路状态的尾气排放图像，将所述尾气排放图像按照林格曼黑度进行标注，生成林格曼黑度图像，设置林格曼黑度图优化模型，并结合所述基于功基窗口法和所述基于NTE法计算得到的所述氮氧化物尾气排放量对所述林格曼黑度图进行优化，并显示，其中，所述设置林格曼黑度图优化模型包括：
首先通过计算得到林格曼黑度
Figure QLYQS_8
：
Figure QLYQS_9
，
其中，
Figure QLYQS_10
为第i个窗口周期的第j秒内的氮氧化物质量排放率或第i个NTE事件的第j秒内的氮氧化物质量排放率，/>
Figure QLYQS_11
为周期t内第i个窗口周期或第i个NTE事件发动机所做的累积功，G为氮氧化物比排放限值，B为林格曼黑度的基准值，/>
Figure QLYQS_12
为计算得到林格曼黑度，n为
Figure QLYQS_13
的个数；
将所述计算得到林格曼黑度
Figure QLYQS_14
与所述林格曼黑度图像中的林格曼黑度进行融合，生成最终林格曼黑度图像。
6.如权利要求5所述的一种柴油车道路氮氧化物尾气排放实时监控系统，其特征在于，所述常规状态和所述非常规状态分别包括：
所述常规状态包括：巡航状态和怠速状态；
所述非常规状态包括：急加速状态和急减速状态。
7.如权利要求5所述的一种柴油车道路氮氧化物尾气排放实时监控系统，其特征在于，所述设置尾气排放计算方法选择策略包括：
第一选择策略：当所述被测柴油车的状态为所述常规状态，所述道路状态为所述畅通状态时，则选择的尾气排放计算方法为基于功基窗口法；
第二选择策略：当所述被测柴油车的状态为所述非常规状态，所述道路状态为所述拥堵状态时，则选择的尾气排放计算方法为基于NTE法。
8.如权利要求5所述的一种柴油车道路氮氧化物尾气排放实时监控系统，其特征在于，在周期t内，所述最终林格曼黑度图像中的林格曼黑度随着所述行使状态和所述道路状态的变化而变化，并形成所述林格曼黑度曲线，以便显示所述被测柴油车的尾气排放曲线。
CN202310419875.4A 2023-04-19 2023-04-19 一种柴油车道路氮氧化物尾气排放实时监控方法及系统 Active CN116127616B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310419875.4A CN116127616B (zh) 2023-04-19 2023-04-19 一种柴油车道路氮氧化物尾气排放实时监控方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310419875.4A CN116127616B (zh) 2023-04-19 2023-04-19 一种柴油车道路氮氧化物尾气排放实时监控方法及系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN116127616A CN116127616A (zh) 2023-05-16
CN116127616B true CN116127616B (zh) 2023-06-27

Family

ID=86294220

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202310419875.4A Active CN116127616B (zh) 2023-04-19 2023-04-19 一种柴油车道路氮氧化物尾气排放实时监控方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN116127616B (zh)

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114876657A (zh) * 2022-05-09 2022-08-09 潍柴动力股份有限公司 发动机氮氧化物排放的控制方法及装置

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105806627A (zh) * 2016-03-15 2016-07-27 南京汽车集团有限公司 一种车载排放测试装置及其测试方法
CN108037099B (zh) * 2017-12-04 2020-10-30 佛山市南海区环境保护监测站（佛山市南海区机动车排气污染管理所） 一种利用光电测烟仪测量机动车尾气黑度的方法
CN108088799B (zh) * 2017-12-04 2020-07-24 佛山市南海区环境保护监测站（佛山市南海区机动车排气污染管理所） 机动车尾气林格曼黑度的测量方法及系统
CN109060695B (zh) * 2018-10-17 2021-02-12 佛山市南海区环境保护监测站（佛山市南海区机动车排气污染管理所） 柴油车尾气检测结果准确性的校验方法
CN112113912B (zh) * 2020-08-18 2021-08-31 北京理工大学 一种柴油车排放遥感大数据监测系统及监测方法
CN112213244B (zh) * 2020-10-27 2023-10-10 中国科学院合肥物质科学研究院 基于机器学习的机动车尾气林格曼黑度测量装置及方法
CN112394040A (zh) * 2020-11-05 2021-02-23 广州市云景信息科技有限公司 一种机动车排污监管系统及方法
CN113806675B (zh) * 2021-08-06 2023-06-23 中汽研汽车检验中心（天津）有限公司 一种NOx排放与油耗特征分析方法
CN113884492B (zh) * 2021-12-06 2022-04-22 杭州春来科技有限公司 一种用于机动车尾气的林格曼黑度校准和检测方法及装置
CN115655730A (zh) * 2022-11-09 2023-01-31 中汽研汽车检验中心（天津）有限公司 重型柴油车PEMS测试中NOx排放的计算方法

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114876657A (zh) * 2022-05-09 2022-08-09 潍柴动力股份有限公司 发动机氮氧化物排放的控制方法及装置

Also Published As

Publication number Publication date
CN116127616A (zh) 2023-05-16

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN112558584B (zh) 诊断数据获取方法、装置及诊断设备
US11537415B2 (en) Information processing apparatus, information processing circuit, information processing system, and information processing method
CN116127616B (zh) 一种柴油车道路氮氧化物尾气排放实时监控方法及系统
CN114157469B (zh) 基于域对抗神经网络的车载网络变种攻击入侵检测方法
CN117147166A (zh) 一种发动机标定方法、装置、电子设备及存储介质
CN116626473A (zh) 一种车规级主控芯片的测试方法、装置、设备及介质
CN115119197B (zh) 基于大数据的无线网络风险分析方法、装置、设备及介质
CN116580251A (zh) 一种图像分类方法、装置、设备和计算机可读存储介质
CN114607495B (zh) 一种氮氧化物浓度确定方法、装置、电子设备及存储介质
JP2020057362A (ja) 情報処理装置、情報処理回路、情報処理システム及び情報処理方法
CN114575993B (zh) 增压器保护控制方法、装置及终端设备
CN115774837A (zh) 一种信号校验方法、装置、设备、介质、程序产品及车辆
CN114972950A (zh) 多目标检测方法、装置、设备、介质及产品
CN116135653A (zh) 形成驾驶行为的画像的方法
CN117951924B (zh) 一种高原环境下汽车性能的分析方法及系统
CN118093554B (zh) 高原环境汽车道路适应性测试评价场景库建立方法及系统
CN117780522B (zh) 一种氢气发动机控制方法、装置、车辆及存储介质
CN117780524B (zh) 一种氢气发动机控制方法、装置、车辆及存储介质
CN107563024A (zh) 一种串行总线数据仿真的方法及装置
CN115467753B (zh) 一种发动机参数调整方法、装置、电子设备及存储介质
CN117951924A (zh) 一种高原环境下汽车性能的分析方法及系统
CN110719260B (zh) 智能网络安全分析方法、装置及计算机可读存储介质
CN115237093A (zh) 一种在用车诊断率iupr的抽查方法及系统
CN118228480A (zh) 载荷谱生成方法、装置、计算机设备和存储介质
CN115277153A (zh) 一种智能电网5g网络风险评估系统及评估方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant