CN116821775A - 一种基于机器学习的载重估计方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及商用车智能网联技术领域，具体公开了一种基于机器学习的载重估计方法，首先是提取稳态工况，对历史运行数据进行工况划分，得到稳定数据段，包括挡位、扭矩稳定，后计算稳定数据段的加速度、坡度、平均车速，平均扭矩，结合汽车行驶方程式，计算载重，然后建立工况筛选模型，引入二分类算法，结合实测载重数据，训练出一个分类超平面，进而识别出不同工况下计算的载重数据准或不准，最后得到车辆载重计算模型；本发明对车辆运行数据进行工况划分，减小了动力学方程中参数误差对精度的影响，同时通过二分类算法，从而得到载重计算的工况划分模型，降低使用成本，提高载重估计的准确性。
Description
技术领域
本发明涉及商用车智能网联技术领域，具体涉及一种基于机器学习的载重估计方法。
背景技术
随着智能网联技术的发展，商用车大数据研究会涉及到车辆运行场景回溯，需要使用回传数据计算车辆载重，而常规的载重计算方式有两种，第一种需要加装传感器，这种方法加大了使用成本，第二种需要采集高频率CAN线数据在ECU上实时估算，这种方法对数据质量要求比较高。因此，迫切需要设计一种基于机器学习的载重估计方法，在不加传感器的基础上解决回传数据的载重估算是本领域技术人员亟待解决的技术问题。
发明内容
针对现有技术中存在的问题，本发明的目的在于提供一种基于机器学习的载重估计方法。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种基于机器学习的载重估计方法，包括以下步骤：
S1：数据采集终端采集行车数据；
S2：数据采集终端经过数据传输系统将采集的数据传输给数据平台；
S3：对数据平台的数据进行预处理；
S4：工况特征提取，提取无制动信号时的挡位、扭矩稳定的运行片段；
S5：输入整车参数；
S6：使用汽车行驶方程式计算载重m；
S7：建立工况筛选模型，使用二分类算法；
S8：得到载重结果，每个启停段里的多个扭矩稳定段的载重值求均值。
优选的是，所述步骤S1中的行车数据包括GPS、车速、转速、扭矩、主制动、挡位传递信息，所有行车数据信息使用传感器采集后传递给数据采集终端。
优选的是，所述步骤S3中的预处理使用开关量深采样、多项式插值的方法将数据频率不固定的数据时间对齐，使用均值滤波对海拔数据进行平滑。
优选的是，所述步骤S4中的工况特征提取先进行启停划分，然后识别相同挡位下的扭矩稳定段，定义下边界=-a（n.m），上边界=b（n.m），a和b相等或不相等，用于定义扭矩偏差在合理范围内，Ttq差分后，识别上边界到下边界之间的值，对应的时间段为扭矩稳定段，提取出该时间段内和纵向动力学方程相关的信号，包括平均扭矩Ttq、平均车速V、平均加速度a、平均坡度alpha。
优选的是，所述步骤S5中的整车参数包括迎风面积A、空气阻力系数Cd、滚动阻力系数f、效率ETt、各挡速比ig、主减速比io、滚动半径r和汽车旋转质量换算系数d。
优选的是，所述效率ETt包括后桥效率、变速箱效率、附件效率。
优选的是，所述步骤S6中的汽车行驶方程式的公式如下：
牵引力=滚动阻力+空气阻力+坡道阻力+加速阻力，
。
优选的是，所述公式中：ETt表示效率；Ttq为扭矩（n.m）；ig为各挡速比；io为主减速比；r为滚动半径；m表示车货总重，单位为kg；g为重力加速度；f为滚动阻力系数；alpha为坡度，即道路和水平地面的夹角；Cd表示空气阻力系数；A为迎风面积，单位为m2，即汽车行驶方向的投影面积；V为汽车的行驶速度，单位为km/h；d表示汽车旋转质量换算系数，d>1；a表示加速度，单位为m/s2；计算时，要求计算片段内不踩制动，不换挡。
优选的是，所述步骤S7中的工况筛选模型首次使用时，使用二分类算法得到载重的计算值和测量值的相对误差，构造分类器模型来预测非连续变量事件发生或不发生，区分特定工况，进而识别出不同工况下计算的载重数据准或不准，从而得到工况筛选模型，后续使用时，如果有测量载重数据，使用二分类算法修正工况筛选模型，如果没有测量数据，直接使用工况筛选模型。
本发明具有以下有益效果：
本发明设计的基于机器学习的载重估计方法通过二分类算法得到载重计算模型，该方法的创新点是对车辆运行数据进行工况划分，得到挡位、扭矩均稳定的运行片段，样本缩减到挡位扭矩均稳定的片段，减小了动力学方程中参数误差对精度的影响，同时通过二分类算法，识别出什么工况下算的准，什么工况下算的不准，从而得到载重计算的工况划分模型，降低使用成本，提高载重估计的准确性。
附图说明
图1是基于机器学习的载重估计方法的流程图。
图2是基于机器学习的载重估计方法的系统框图。
具体实施方式
以下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、完整地进一步详细的说明。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。
一种基于机器学习的载重计算系统，主要包含六个部分：数据采集终端、数据传输系统、数据预处理、工况特征提取、整车参数、工况筛选模型。
采用基于机器学习的载重计算系统的计算方法，首先是提取稳态工况，对历史运行数据进行工况划分，得到稳定数据段（挡位、扭矩稳定）后计算稳定数据段的加速度、坡度、平均车速，平均扭矩，结合汽车行驶方程式，计算载重，然后建立工况筛选模型，引入二分类算法，结合实测载重数据，训练出一个分类超平面，识别出什么情况算的准，什么情况算的不准，最后得到车辆载重计算模型。
具体步骤如下：
第一步：使用传感器采集GPS、车速、转速、扭矩、主制动、挡位传递给数据采集终端。
第二步：数据采集终端经过数据传输系统将采集的数据传输给数据平台。
第三步：对数据平台的数据进行预处理，使用开关量深采样，多项式插值的方法将数据时间对齐（数据频率不固定），使用均值滤波对海拔数据进行平滑。
第四步：工况特征提取，提取无制动信号时的挡位、扭矩稳定的运行片段，先进行启停划分，然后识别相同挡位下的扭矩稳定段，定义下边界=-a（n.m），上边界=b（n.m）（a和b相等或不相等，用于定义扭矩偏差在合理范围内），Ttq差分后，识别上边界到下边界之间的值，对应的时间段为扭矩稳定段，提取出该时间段内和纵向动力学方程相关的信号，包括平均扭矩Ttq、平均车速V、平均加速度a、平均坡度alpha。
第五步：输入整车参数，包括迎风面积A、空气阻力系数Cd、滚动阻力系数f、效率ETt（后桥效率、变速箱效率、附件效率）、各挡速比ig、主减速比io、滚动半径r和汽车旋转质量换算系数d。
第六步：使用汽车行驶方程式计算载重m，公式如下：
牵引力=滚动阻力+空气阻力+坡道阻力+加速阻力
。
公式中：ETt表示效率；Ttq为扭矩（n.m）；ig为各挡速比；io为主减速比；r为滚动半径；m表示车货总重，单位为kg；g为重力加速度；f为滚动阻力系数；alpha为坡度，即道路和水平地面的夹角；Cd表示空气阻力系数；A为迎风面积，单位为m2，即汽车行驶方向的投影面积；V为汽车的行驶速度，单位为km/h；d表示汽车旋转质量换算系数，d>1；a表示加速度，单位为m/s2；计算时，要求计算片段内不踩制动，不换挡。
第七步：建立工况筛选模型，工况筛选模型首次使用时，使用二分类算法得到载重的计算值和测量值的相对误差，构造分类器模型来预测非连续变量事件发生或不发生，区分特定工况，进而识别出不同工况下计算的载重数据准或不准，从而得到工况筛选模型，后续使用时，如果有测量载重数据，使用二分类算法修正工况筛选模型，如果没有测量数据，直接使用工况筛选模型。
第八步：得到载重结果，每个启停段里的多个扭矩稳定段的载重值求均值。
本发明不局限于上述实施方式，任何人应得知在本发明的启示下作出的结构变化，凡是与本发明具有相同或相近的技术方案，均落入本发明的保护范围之内。
本发明未详细描述的技术、形状、构造部分均为公知技术。
Claims (9)
1.一种基于机器学习的载重估计方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：数据采集终端采集行车数据；
S2：数据采集终端经过数据传输系统将采集的数据传输给数据平台；
S3：对数据平台的数据进行预处理；
S4：工况特征提取，提取无制动信号时的挡位、扭矩稳定的运行片段；
S5：输入整车参数；
S6：使用汽车行驶方程式计算载重m；
S7：建立工况筛选模型，使用二分类算法；
S8：得到载重结果，每个启停段里的多个扭矩稳定段的载重值求均值。
2.根据权利要求1所述的基于机器学习的载重估计方法，其特征在于，所述步骤S1中的行车数据包括GPS、车速、转速、扭矩、主制动、挡位传递信息，所有行车数据信息使用传感器采集后传递给数据采集终端。
3.根据权利要求1所述的基于机器学习的载重估计方法，其特征在于，所述步骤S3中的预处理使用开关量深采样、多项式插值的方法将数据频率不固定的数据时间对齐，使用均值滤波对海拔数据进行平滑。
4.根据权利要求1所述的基于机器学习的载重估计方法，其特征在于，所述步骤S4中的工况特征提取先进行启停划分，然后识别相同挡位下的扭矩稳定段，定义下边界=-a（n.m），上边界=b（n.m），a和b相等或不相等，用于定义扭矩偏差在合理范围内，Ttq差分后，识别上边界到下边界之间的值，对应的时间段为扭矩稳定段，提取出该时间段内和纵向动力学方程相关的信号，包括平均扭矩Ttq、平均车速V、平均加速度a、平均坡度alpha。
5.根据权利要求1所述的基于机器学习的载重估计方法，其特征在于，所述步骤S5中的整车参数包括迎风面积A、空气阻力系数Cd、滚动阻力系数f、效率ETt、各挡速比ig、主减速比io、滚动半径r和汽车旋转质量换算系数d。
6.根据权利要求5所述的基于机器学习的载重估计方法，其特征在于，所述效率ETt包括后桥效率、变速箱效率、附件效率。
7.根据权利要求1所述的基于机器学习的载重估计方法，其特征在于，所述步骤S6中的汽车行驶方程式的公式如下：
牵引力=滚动阻力+空气阻力+坡道阻力+加速阻力，
。
8.根据权利要求7所述的基于机器学习的载重估计方法，其特征在于，所述公式中：ETt表示效率；Ttq为扭矩（n.m）；ig为各挡速比；io为主减速比；r为滚动半径；m表示车货总重，单位为kg；g为重力加速度；f为滚动阻力系数；alpha为坡度，即道路和水平地面的夹角；Cd表示空气阻力系数；A为迎风面积，单位为m2，即汽车行驶方向的投影面积；V为汽车的行驶速度，单位为km/h；d表示汽车旋转质量换算系数，d>1；a表示加速度，单位为m/s2；计算时，要求计算片段内不踩制动，不换挡。
9.根据权利要求1所述的基于机器学习的载重估计方法，其特征在于，所述步骤S7中的工况筛选模型首次使用时，使用二分类算法得到载重的计算值和测量值的相对误差，构造分类器模型来预测非连续变量事件发生或不发生，区分特定工况，进而识别出不同工况下计算的载重数据准或不准，从而得到工况筛选模型，后续使用时，如果有测量载重数据，使用二分类算法修正工况筛选模型，如果没有测量数据，直接使用工况筛选模型。
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