CN116737845B - 一种经济车速分析方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种经济车速分析方法及系统，包括：获取待测车辆的历史运行数据，并对所述历史运行数据进行数据清洗，获得所述待测车辆的第一运行数据，根据所述待测车辆的载重情况及预设的若干个车速区间对所述第一运行数据进行数据分类，获得若干个数据集，计算所述若干个数据集中每一个数据集到预设的积分里程时的积分油耗，获得所述待测车辆在不同载重下不同车速与油耗的关系图，基于所述不同车速与油耗的关系图，获得所述待测车辆的经济车速，以使节省车辆行驶过程中的油耗。
Description
技术领域
本发明涉及经济车速技术领域，尤其涉及一种经济车速分析方法及系统。
背景技术
在商用车的日常运营管理过程中，车队管理人员或车主需要掌握车辆运行燃油消耗的去向，再采取相应的措施去节省油耗，而根据美国NACFE在RUN ON LESS活动中的测算结果，超出经济车速8公里/小时运行会增加1.4L/100KM的油耗。
发动机是汽车的心脏，直接影响汽油的燃烧效率，现有技术中通过发动机万有特性曲线来找出最佳经济转速区间，从而换算出最佳经济车速区间。然而发动机万有特性曲线并不是那么容易获取到，而且实际运行中还会受到车辆载荷影响而不同，无法简单确定一个固定的车速区间去让司机遵从，且现有技术分析经济车速严重依赖整车信息的收集(如各档位等速时扭矩、等速油耗曲线等)，而事实上这些信息的收集和验证难度极大，无法大面积应用到商用中。
发明内容
本发明公开了一种经济车速分析方法及系统，降低经济车速分析的难度及车辆行驶过程中的油耗。
为了实现上述目的，第一方面，本发明公开了一种经济车速分析方法，包括：
获取待测车辆的历史运行数据，并对所述历史运行数据进行数据清洗，获得所述待测车辆的第一运行数据；其中，所述对所述历史运行数据进行数据清洗，获得所述待测车辆的第一运行数据，包括：通过预设的载重识别模型对所述历史运行数据进行载重识别，获得所述历史运行数据对应的载重情况并删除无法进行载重识别的历史运行数据，根据所述载重情况对所述历史运行数据进行载重标注，获得第一载重运行数据；根据预设的坡道识别模型对所述第一载重运行数据进行坡道识别，获得所述第一载重运行数据中存在的位于上坡或下坡路段的坡道数据，并将所述坡道数据从所述第一载重运行数据删除，获得第一道路运行数据；根据预设的挡位识别模型对所述第一道路运行数据进行挡位识别，获得所述第一道路运行数据对应的油门踏板开度及所述油门踏板开度持续的时间；从所述第一道路运行数据中筛选所述油门踏板开度位于预设的开度区间及所述油门踏板开度持续的时间长于预设的时间阈值的第二道路运行数据段，获得所述待测车辆的第一运行数据；
根据所述待测车辆的载重情况及预设的若干个车速区间对所述第一运行数据进行数据分类，获得若干个数据集；
计算所述若干个数据集中每一个数据集到预设的积分里程时的积分油耗，获得所述待测车辆在不同载重下不同车速与油耗的关系图；其中，根据所述若干个数据集每一个数据集对应的车速进行积分计算，当所述积分计算达到所述预设的积分历程时，根据循环喷油量及发动机小时燃料消耗获得所述每一个数据集对应的积分油耗；根据所述若干个数据集中每一个数据集对应的积分油耗、所述车速及所述积分里程，获得不同车速对应的每公里油耗量；根据所述不同车速及所述不同车速对应的每公里油耗量，获得所述待测车辆在不同载重下不同车速与油耗的关系图；
基于所述不同车速与油耗的关系图，获得所述待测车辆的经济车速。
本发明公开了一种经济车速分析方法，包括获取车辆的历史运行数据并对所述历史运行数据进行数据清洗，以使降低数据的计算量，提高经济车速分析的效率，接着在获得数据清洗后的第一运行数据后，根据载重情况及不同的车速区间对所述第一运行数据进行数据分类，便于后续根据分类后的运行数据进行油耗计算，在分类获得若干个不同的数据集后，基于所述若干个数据集中的车速进行里程运算，当根据所述车速进行里程运算到达预设的里程时，计算在该历程范围内所述待测车辆的油耗，基于对所述不同车速的油耗进行分析，获得所述车辆在不同载重不同车速下的油耗情况，进而根据所述油耗情况分析得知所述待测车辆油耗最少的经济车速，本发明基与车辆的历史运行数据进行油耗分析，贴合车辆的实际运行情况，同时避免了获得车辆的整体情况，降低了经济车速分析的难度，同时基于对不同车速在相同里程下的油耗进行比较分析，最终获得所述待测车辆油耗最少的经济车速。
其中，本发明利用预设的载重识别模型、坡道识别模型及挡位识别模型对所述待测车辆的历史运行数据进行载重识别、坡道识别及挡位识别，从所述载重识别获得车辆的载重情况，从所述坡道识别获得位于坡道的运行数据，以便于将所述运行数据从历史运行数据中删除，避免特殊情况的影响，提高经济车速分析的普遍性，接着利用所述挡位识别获得数据对应的油门踏板开度及持续时长，进而对所述历史运行数据进行删除，提高经济车速分析的普遍性。
其中，本发明通过计算不同车速在达到相同里程时的油耗，进而获得不同车速的每公里油耗，根据所述车速及所述每公里油耗绘制待测车辆的车速与油耗的关系图，为后续分析获得经济车速提供分析依据。
作为优选例子，在所述根据所述待测车辆的载重情况及预设的若干个车速区间对所述第一运行数据进行数据分类，包括：
根据所述载重标注对所述第一运行数据进行载重分类，获得第一空载运行数据及第一满载运行数据；
根据预设的若干个不同的车速区间与所述第一空载运行数据及所述第一满载运行数据进行车速分类，获得若干个不同车速对应的数据集。
本发明根据所述载重标注及所述车速区间对所述运行数据进行分类，以使获得车辆在不同载重、不同车速下的油耗，进而根据所述油耗获得省油的经济车速。
第二方面，本发明公开了一种经济车速分析系统，包括数据清洗模块、数据分类模块、油耗计算模块及车速分析模块；
所述数据清洗模块用于获取待测车辆的历史运行数据，并对所述历史运行数据进行数据清洗，获得所述待测车辆的第一运行数据；
所述数据分类模块用于根据所述待测车辆的载重情况及预设的若干个车速区间对所述第一运行数据进行数据分类，获得若干个数据集；其中，所述数据清洗模块包括载重识别单元、坡道识别单元及挡位识别单元；所述载重识别单元用于通过预设的载重识别模型对所述历史运行数据进行载重识别，获得所述历史运行数据对应的载重情况并删除无法进行载重识别的历史运行数据，根据所述载重情况对所述历史运行数据进行载重标注，获得第一载重运行数据；所述坡道识别单元用于根据预设的坡道识别模型对所述第一载重运行数据进行坡道识别，获得所述第一载重运行数据中存在的位于上坡或下坡路段的坡道数据，并将所述坡道数据从所述第一载重运行数据删除，获得第一道路运行数据；所述挡位识别单元用于根据预设的挡位识别模型对所述第一道路运行数据进行挡位识别，获得所述第一道路运行数据对应的油门踏板开度及所述油门踏板开度持续的时间；从所述第一道路运行数据中筛选所述油门踏板开度位于预设的开度区间及所述油门踏板开度持续的时间长于预设的时间阈值的第二道路运行数据段，获得所述待测车辆的第一运行数据；
所述油耗计算模块用于计算所述若干个数据集中每一个数据集到预设的积分里程时的积分油耗，获得所述待测车辆在不同载重下不同车速与油耗的关系图；其中，所述油耗计算模块包括积分油耗单元及关系图生成单元；所述积分油耗单元用于根据所述若干个数据集每一个数据集对应的车速进行积分计算，当所述积分计算达到所述预设的积分历程时，根据循环喷油量及发动机小时燃料消耗获得所述每一个数据集对应的积分油耗；所述关系图生成单元用于根据所述若干个数据集中每一个数据集对应的积分油耗、所述车速及所述积分里程，获得不同车速对应的每公里油耗量；根据所述不同车速及所述不同车速对应的每公里油耗量，获得所述待测车辆在不同载重下不同车速与油耗的关系图；
所述车速分析模块用于基于所述不同车速与油耗的关系图，获得所述待测车辆的经济车速。
本发明公开的一种经济车速分析系统，包括获取车辆的历史运行数据并对所述历史运行数据进行数据清洗，以使降低数据的计算量，提高经济车速分析的效率，接着在获得数据清洗后的第一运行数据后，根据载重情况及不同的车速区间对所述第一运行数据进行数据分类，便于后续根据分类后的运行数据进行油耗计算，在分类获得若干个不同的数据集后，基于所述若干个数据集中的车速进行里程运算，当根据所述车速进行里程运算到达预设的里程时，计算在该历程范围内所述待测车辆的油耗，基于对所述不同车速的油耗进行分析，获得所述车辆在不同载重不同车速下的油耗情况，进而根据所述油耗情况分析得知所述待测车辆油耗最少的经济车速，本发明基与车辆的历史运行数据进行油耗分析，贴合车辆的实际运行情况，同时避免了获得车辆的整体情况，降低了经济车速分析的难度，同时基于对不同车速在相同里程下的油耗进行比较分析，最终获得所述待测车辆油耗最少的经济车速。
其中，本发明利用预设的载重识别模型、坡道识别模型及挡位识别模型对所述待测车辆的历史运行数据进行载重识别、坡道识别及挡位识别，从所述载重识别获得车辆的载重情况，从所述坡道识别获得位于坡道的运行数据，以便于将所述运行数据从历史运行数据中删除，避免特殊情况的影响，提高经济车速分析的普遍性，接着利用所述挡位识别获得数据对应的油门踏板开度及持续时长，进而对所述历史运行数据进行删除，提高经济车速分析的普遍性。
其中，本发明通过计算不同车速在达到相同里程时的油耗，进而获得不同车速的每公里油耗，根据所述车速及所述每公里油耗绘制待测车辆的车速与油耗的关系图，为后续分析获得经济车速提供分析依据。
作为优选例子，在所述数据分类模块包括载重分类单元及车速分类单元；
所述载重分类单元用于根据所述载重标注对所述第一运行数据进行载重分类，获得第一空载运行数据及第一满载运行数据；
所述车速分析单元用于根据预设的若干个不同的车速区间与所述第一空载运行数据及所述第一满载运行数据进行车速分类，获得若干个不同车速对应的数据集。
本发明根据所述载重标注及所述车速区间对所述运行数据进行分类，以使获得车辆在不同载重、不同车速下的油耗，进而根据所述油耗获得省油的经济车速。
第三方面，本发明公开了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如第一方面所述的一种经济车速分析方法。
第四方面，本发明公开了一种电子设备，包括：至少一个处理器；存储装置，配置为存储至少一个程序，当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行时，使得所述至少一个处理器实现如第一方面所述的一种经济车速分析方法。
附图说明
图1：为本发明实施例公开的一种经济车速分析方法的流程示意图；
图2：为本发明实施例公开的一种经济车速分析系统的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅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作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。
实施例一
本发明实施例公开了一种经济车速分析方法，该方法的具体实施流程请参照图1，主要包括步骤101至步骤104，所述步骤主要包括：
步骤101：获取待测车辆的历史运行数据，并对所述历史运行数据进行数据清洗，获得所述待测车辆的第一运行数据。
在本实施例中，该步骤主要包括：通过预设的载重识别模型对所述历史运行数据进行载重识别，获得所述历史运行数据对应的载重情况并删除无法进行载重识别的历史运行数据，根据所述载重情况对所述历史运行数据进行载重标注，获得第一载重运行数据；根据预设的坡道识别模型对所述第一载重运行数据进行坡道识别，获得所述第一载重运行数据中存在的位于上坡或下坡路段的坡道数据，并将所述坡道数据从所述第一载重运行数据删除，获得第一道路运行数据；根据预设的挡位识别模型对所述第一道路运行数据进行挡位识别，获得所述第一道路运行数据对应的油门踏板开度及所述油门踏板开度持续的时间；从所述第一道路运行数据中筛选所述油门踏板开度位于预设的开度区间及所述油门踏板开度持续的时间长于预设的时间阈值的第二道路运行数据段，获得所述待测车辆的第一运行数据。
在本实施例中，该步骤具体为：获取待测车辆的历史运行数据包括根据待测车辆的VI N，利用基于各种协议的车联网智能终端采集所述待测车辆的历史运行数据，在本实施例中，利用基于SAE J1939协议的商用车R-BOX进行待测车辆的历史运行数据的采集，所述R-BOX会首先通过中间件完成不同品牌/车型的协议以此对采集上来的数据进行解析并上传到云端，云端通过ETL按秒进行行对齐，并对出现异常的参数进行修正/插值/补全等，在本实施例中，所述采集的运行数据包括车速、循环喷油量/发动机小时燃料消耗、油门踏板开度及档位，接着在获得所述历史运行数据后，对所述历史运行数据进行载重识别，判断所述历史运行数据对应的车辆的载重情况，并根据所述载重情况对所述历史运行数据进行载重标注及删除无法识别载重情况的历史运行数据，在本实施例中，利用预设的载重识别模型实现上述载重识别，接着对所述历史运行数据进行坡道识别，判断所述历史运行数据中位于上坡或下坡的运行数据，并将所述运行数据从所述历史运行数据中删除，在本实施例中，利用预设的坡道识别模型实现上述位于坡道数据的删除，接着对所述历史运行数据进行挡位识别，筛选油门踏板开度位于预设的开度区间及所述油门踏板开度持续的时间长于预设的时间阈值的运行数据，在本实施例中，利用预设的挡位识别模型进行所述运行数据的筛选，在本实施例中，所述开度区间设置为20％到30％，所述时间阈值设置为30S，以此获得更稳定的运行数据，对所述历史运行数据经过上述载重识别、坡道识别及挡位识别的数据清洗手段后，获得待测车辆的第一运行数据。
本步骤利用预设的载重识别模型、坡道识别模型及挡位识别模型对所述待测车辆的历史运行数据进行载重识别、坡道识别及挡位识别，从所述载重识别获得车辆的载重情况，从所述坡道识别获得位于坡道的运行数据，以便于将所述运行数据从历史运行数据中删除，避免特殊情况的影响，提高经济车速分析的普遍性，接着利用所述挡位识别获得数据对应的油门踏板开度及持续时长，进而对所述历史运行数据进行删除，提高经济车速分析的普遍性。
步骤102：根据所述待测车辆的载重情况及预设的若干个车速区间对所述第一运行数据进行数据分类，获得若干个数据集。
在本实施例中，该步骤主要包括：根据所述载重标注对所述第一运行数据进行载重分类，获得第一空载运行数据及第一满载运行数据；根据预设的若干个不同的车速区间与所述第一空载运行数据及所述第一满载运行数据进行车速分类，获得若干个不同车速对应的数据集。
在本实施例中，该步骤具体为：根据步骤101中对所述历史运行数据的载重标注对所述第一运行数据进行载重分类，在本实施例中，根据所述载重识别模型识别出的所述历史运行数据的载重标注，将所述历史运行数据进行载重分类，在本实施例中，将所述第一运行数据按照空载和满载进行分类，接着根据预设的车速区间对所述分类后的运行数据进行车速分类，获得不同车速区间的运行数据，在本实施例中，设置所述车速区间由车速60开始，按照挡位进行归类，由此获得不同载重下，不同车速对应的若干个运行数据集。
本步骤根据所述载重标注及所述车速区间对所述运行数据进行分类，以使获得车辆在不同载重、不同车速下的油耗，进而根据所述油耗获得省油的经济车速。
步骤103：计算所述若干个数据集中每一个数据集到预设的积分里程时的积分油耗，获得所述待测车辆在不同载重下不同车速与油耗的关系图。
在本实施例中，该步骤主要包括：根据所述若干个数据集每一个数据集对应的车速进行积分计算，当所述积分计算达到所述预设的积分历程时，根据循环喷油量及发动机小时燃料消耗获得所述每一个数据集对应的积分油耗；根据所述若干个数据集中每一个数据集对应的积分油耗、所述车速及所述积分里程，获得不同车速对应的每公里油耗量；根据所述不同车速及所述不同车速对应的每公里油耗量，获得所述待测车辆在不同载重下不同车速与油耗的关系图。
在本实施例中，该步骤具体为：对所述每一个车速区间对应的数据集，根据所述车速区间的车速继续积分计算直至所述积分累积到预设的积分里程，再根据所述车速区间包含的循环喷油量/发动机小时燃料消耗计算该里程区间内的积分油耗，在本实施例中，设置所述积分里程为5km，根据所述油耗及所述里程，获得所述待测车辆在不同车速区间下对应的不同的每公里油耗，进而将所述每公里油耗及所述车速进行一一对应，绘制所述车速区间及所述每公里油耗的条形统计图，进而获得所述待测车辆车速与所述每公里油耗的关系图。
本步骤通过计算不同车速在达到相同里程时的油耗，进而获得不同车速的每公里油耗，根据所述车速及所述每公里油耗绘制待测车辆的车速与油耗的关系图，为后续分析获得经济车速提供分析依据。
步骤104：基于所述不同车速与油耗的关系图，获得所述待测车辆的经济车速。
在本实施例中，该步骤具体为：在本实施例中基于上述技术手段获得了待测车辆车速与每公里油耗的关系图。
另一方面，本发明公开了一种经济车速分析系统，该系统的具体结构请参照图2，主要包括数据清洗模块201、数据分类模块202、油耗计算模块203及车速分析模块204；
所述数据清洗模块201用于获取待测车辆的历史运行数据，并对所述历史运行数据进行数据清洗，获得所述待测车辆的第一运行数据；
所述数据分类模块202用于根据所述待测车辆的载重情况及预设的若干个车速区间对所述第一运行数据进行数据分类，获得若干个数据集；
所述油耗计算模块203用于计算所述若干个数据集中每一个数据集到预设的积分里程时的积分油耗，获得所述待测车辆在不同载重下不同车速与油耗的关系图；
所述车速分析模块204用于基于所述不同车速与油耗的关系图，获得所述待测车辆的经济车速。
在本实施例中，所述数据清洗模块201包括载重识别单元、坡道识别单元及挡位识别单元；
所述载重识别单元用于通过预设的载重识别模型对所述历史运行数据进行载重识别，获得所述历史运行数据对应的载重情况并删除无法进行载重识别的历史运行数据，根据所述载重情况对所述历史运行数据进行载重标注，获得第一载重运行数据；
所述坡道识别单元用于根据预设的坡道识别模型对所述第一载重运行数据进行坡道识别，获得所述第一载重运行数据中存在的位于上坡或下坡路段的坡道数据，并将所述坡道数据从所述第一载重运行数据删除，获得第一道路运行数据；
所述挡位识别单元用于根据预设的挡位识别模型对所述第一道路运行数据进行挡位识别，获得所述第一道路运行数据对应的油门踏板开度及所述油门踏板开度持续的时间；从所述第一道路运行数据中筛选所述油门踏板开度位于预设的开度区间及所述油门踏板开度持续的时间长于预设的时间阈值的第二道路运行数据段，获得所述待测车辆的第一运行数据。
在本实施例中，所述数据分类模块202包括载重分类单元及车速分类单元；
所述载重分类单元用于根据所述载重标注对所述第一运行数据进行载重分类，获得第一空载运行数据及第一满载运行数据；
所述车速分析单元用于根据预设的若干个不同的车速区间与所述第一空载运行数据及所述第一满载运行数据进行车速分类，获得若干个不同车速对应的数据集。
在本实施例中，所述油耗计算模块包括积分油耗单元及关系图生成单元；
所述积分油耗单元用于根据所述若干个数据集每一个数据集对应的车速进行积分计算，当所述积分计算达到所述预设的积分历程时，根据循环喷油量及发动机小时燃料消耗获得所述每一个数据集对应的积分油耗；
所述关系图生成单元用于根据所述若干个数据集中每一个数据集对应的积分油耗、所述车速及所述积分里程，获得不同车速对应的每公里油耗量；根据所述不同车速及所述不同车速对应的每公里油耗量，获得所述待测车辆在不同载重下不同车速与油耗的关系图。
除上述方法及系统外，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质及电子设备，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现本发明实施例提供的一种经济车速分析方法；所述电子设备包括：至少一个处理器；存储装置，配置为存储至少一个程序，当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行时，使得所述至少一个处理器实现本发明实施例提供的一种经济车速分析方法。
本发明实施例提供的一种经济车速分析方法及系统，包括获取车辆的历史运行数据并对所述历史运行数据进行数据清洗，以使降低数据的计算量，提高经济车速分析的效率，接着在获得数据清洗后的第一运行数据后，根据载重情况及不同的车速区间对所述第一运行数据进行数据分类，便于后续根据分类后的运行数据进行油耗计算，在分类获得若干个不同的数据集后，基于所述若干个数据集中的车速进行里程运算，当根据所述车速进行里程运算到达预设的里程时，计算在该历程范围内所述待测车辆的油耗，基于对所述不同车速的油耗进行分析，获得所述车辆在不同载重不同车速下的油耗情况，进而根据所述油耗情况分析得知所述待测车辆油耗最少的经济车速，本发明基与车辆的历史运行数据进行油耗分析，贴合车辆的实际运行情况，同时避免了获得车辆的整体情况，降低了经济车速分析的难度，同时基于对不同车速在相同里程下的油耗进行比较分析，最终获得所述待测车辆油耗最少的经济车速。
以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步的详细说明，应当理解，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围。特别指出，对于本领域技术人员来说，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种经济车速分析方法，其特征在于，包括：
获取待测车辆的历史运行数据，并对所述历史运行数据进行数据清洗，获得所述待测车辆的第一运行数据；其中，所述对所述历史运行数据进行数据清洗，获得所述待测车辆的第一运行数据，包括：通过预设的载重识别模型对所述历史运行数据进行载重识别，获得所述历史运行数据对应的载重情况并删除无法进行载重识别的历史运行数据，根据所述载重情况对所述历史运行数据进行载重标注，获得第一载重运行数据；根据预设的坡道识别模型对所述第一载重运行数据进行坡道识别，获得所述第一载重运行数据中存在的位于上坡或下坡路段的坡道数据，并将所述坡道数据从所述第一载重运行数据删除，获得第一道路运行数据；根据预设的挡位识别模型对所述第一道路运行数据进行挡位识别，获得所述第一道路运行数据对应的油门踏板开度及所述油门踏板开度持续的时间；从所述第一道路运行数据中筛选所述油门踏板开度位于预设的开度区间及所述油门踏板开度持续的时间长于预设的时间阈值的第二道路运行数据段，获得所述待测车辆的第一运行数据；
根据所述待测车辆的载重情况及预设的若干个车速区间对所述第一运行数据进行数据分类，获得若干个数据集；
计算所述若干个数据集中每一个数据集到预设的积分里程时的积分油耗，获得所述待测车辆在不同载重下不同车速与油耗的关系图；其中，根据所述若干个数据集每一个数据集对应的车速进行积分计算，当所述积分计算达到所述预设的积分历程时，根据循环喷油量及发动机小时燃料消耗获得所述每一个数据集对应的积分油耗；根据所述若干个数据集中每一个数据集对应的积分油耗、所述车速及所述积分里程，获得不同车速对应的每公里油耗量；根据所述不同车速及所述不同车速对应的每公里油耗量，获得所述待测车辆在不同载重下不同车速与油耗的关系图；
基于所述不同车速与油耗的关系图，获得所述待测车辆的经济车速。
2.如权利要求1所述的一种经济车速分析方法，其特征在于，所述根据所述待测车辆的载重情况及预设的若干个车速区间对所述第一运行数据进行数据分类，包括：
根据所述载重标注对所述第一运行数据进行载重分类，获得第一空载运行数据及第一满载运行数据；
根据预设的若干个不同的车速区间与所述第一空载运行数据及所述第一满载运行数据进行车速分类，获得若干个不同车速对应的数据集。
3.一种经济车速分析系统，其特征在于，包括数据清洗模块、数据分类模块、油耗计算模块及车速分析模块；
所述数据清洗模块用于获取待测车辆的历史运行数据，并对所述历史运行数据进行数据清洗，获得所述待测车辆的第一运行数据；其中，所述数据清洗模块包括载重识别单元、坡道识别单元及挡位识别单元；所述载重识别单元用于通过预设的载重识别模型对所述历史运行数据进行载重识别，获得所述历史运行数据对应的载重情况并删除无法进行载重识别的历史运行数据，根据所述载重情况对所述历史运行数据进行载重标注，获得第一载重运行数据；所述坡道识别单元用于根据预设的坡道识别模型对所述第一载重运行数据进行坡道识别，获得所述第一载重运行数据中存在的位于上坡或下坡路段的坡道数据，并将所述坡道数据从所述第一载重运行数据删除，获得第一道路运行数据；所述挡位识别单元用于根据预设的挡位识别模型对所述第一道路运行数据进行挡位识别，获得所述第一道路运行数据对应的油门踏板开度及所述油门踏板开度持续的时间；从所述第一道路运行数据中筛选所述油门踏板开度位于预设的开度区间及所述油门踏板开度持续的时间长于预设的时间阈值的第二道路运行数据段，获得所述待测车辆的第一运行数据；
所述数据分类模块用于根据所述待测车辆的载重情况及预设的若干个车速区间对所述第一运行数据进行数据分类，获得若干个数据集；
所述油耗计算模块用于计算所述若干个数据集中每一个数据集到预设的积分里程时的积分油耗，获得所述待测车辆在不同载重下不同车速与油耗的关系图；其中，所述油耗计算模块包括积分油耗单元及关系图生成单元；所述积分油耗单元用于根据所述若干个数据集每一个数据集对应的车速进行积分计算，当所述积分计算达到所述预设的积分历程时，根据循环喷油量及发动机小时燃料消耗获得所述每一个数据集对应的积分油耗；所述关系图生成单元用于根据所述若干个数据集中每一个数据集对应的积分油耗、所述车速及所述积分里程，获得不同车速对应的每公里油耗量；根据所述不同车速及所述不同车速对应的每公里油耗量，获得所述待测车辆在不同载重下不同车速与油耗的关系图；
所述车速分析模块用于基于所述不同车速与油耗的关系图，获得所述待测车辆的经济车速。
4.如权利要求3所述的一种经济车速分析系统，其特征在于，所述数据分类模块包括载重分类单元及车速分类单元；
所述载重分类单元用于根据所述载重标注对所述第一运行数据进行载重分类，获得第一空载运行数据及第一满载运行数据；
所述车速分析单元用于根据预设的若干个不同的车速区间与所述第一空载运行数据及所述第一满载运行数据进行车速分类，获得若干个不同车速对应的数据集。
5.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1至2任一项所述的一种经济车速分析方法。
6.一种电子设备，其特征在于，包括：至少一个处理器；存储装置，配置为存储至少一个程序，当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行时，使得所述至少一个处理器实现如权利要求1至2任一项所述的一种经济车速分析方法。
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Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107316355A (zh) * | 2017-07-26 | 2017-11-03 | 深圳智慧车联科技有限公司 | 对导致车辆运行油耗异常的驾驶技能远程监测系统和方法 |
| CN207424956U (zh) * | 2017-07-26 | 2018-05-29 | 深圳智慧车联科技有限公司 | 针对导致车辆运行油耗异常的驾驶技能远程监测系统 |
| CN110033112A (zh) * | 2018-01-12 | 2019-07-19 | 吉旗物联科技（上海）有限公司 | 一种百公里油耗预估分析方法 |
| CN111422192A (zh) * | 2020-01-21 | 2020-07-17 | 吉林大学 | 智能网联商用车跟车行为下的排放与油耗协调控制系统 |
| CN112883648A (zh) * | 2021-02-23 | 2021-06-01 | 一汽解放汽车有限公司 | 汽车油耗预测模型的训练方法、装置、计算机设备 |
| CN113673756A (zh) * | 2021-08-16 | 2021-11-19 | 一汽解放汽车有限公司 | 车辆的推荐车速确定方法、装置及计算机设备 |
| CN114802189A (zh) * | 2022-03-14 | 2022-07-29 | 北汽福田汽车股份有限公司 | 车辆的能耗控制方法、装置、车辆及存储介质 |
| CN115837918A (zh) * | 2022-12-20 | 2023-03-24 | 瑞修得信息科技(无锡)有限公司 | 基于商用车科学上下坡驾驶指导的安全降油耗方法及系统 |
| CN115862187A (zh) * | 2022-11-29 | 2023-03-28 | 东风柳州汽车有限公司 | 车辆油耗分析方法、装置、设备及存储介质 |
-
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Patent Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107316355A (zh) * | 2017-07-26 | 2017-11-03 | 深圳智慧车联科技有限公司 | 对导致车辆运行油耗异常的驾驶技能远程监测系统和方法 |
| CN207424956U (zh) * | 2017-07-26 | 2018-05-29 | 深圳智慧车联科技有限公司 | 针对导致车辆运行油耗异常的驾驶技能远程监测系统 |
| CN110033112A (zh) * | 2018-01-12 | 2019-07-19 | 吉旗物联科技（上海）有限公司 | 一种百公里油耗预估分析方法 |
| CN111422192A (zh) * | 2020-01-21 | 2020-07-17 | 吉林大学 | 智能网联商用车跟车行为下的排放与油耗协调控制系统 |
| CN112883648A (zh) * | 2021-02-23 | 2021-06-01 | 一汽解放汽车有限公司 | 汽车油耗预测模型的训练方法、装置、计算机设备 |
| CN113673756A (zh) * | 2021-08-16 | 2021-11-19 | 一汽解放汽车有限公司 | 车辆的推荐车速确定方法、装置及计算机设备 |
| CN114802189A (zh) * | 2022-03-14 | 2022-07-29 | 北汽福田汽车股份有限公司 | 车辆的能耗控制方法、装置、车辆及存储介质 |
| CN115862187A (zh) * | 2022-11-29 | 2023-03-28 | 东风柳州汽车有限公司 | 车辆油耗分析方法、装置、设备及存储介质 |
| CN115837918A (zh) * | 2022-12-20 | 2023-03-24 | 瑞修得信息科技(无锡)有限公司 | 基于商用车科学上下坡驾驶指导的安全降油耗方法及系统 |
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