CN117131585A - 一种发动机机油劣化程度的确定方法、装置及相关设备 - Google Patents
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Abstract
本申请提供了一种发动机机油劣化程度的确定方法、装置及相关设备，应用于汽车技术领域。所述方法包括：先获取发动机运行数据；然后，根据发动机运行数据和机油劣化速率模型得到机油劣化值；最后，利用机油劣化值确定出当前的机油劣化程度，以根据机油劣化程度为车主提供参考。在上述方法中，机油劣化速率模型是根据发动机运行样本数据得到，通过采集发动机的运行数据并作为机油劣化速率模型的输入，即可实现对机油劣化值的实时监测，进而根据机油劣化值确定出机油实际劣化值程度。能够根据车辆发动机的运行参数准确地判断出机油劣化程度，使得确定出的机油劣化程度与机油实际劣化程度相符，并基于此为车主提供机油更换的参考建议。
Description
技术领域
本申请涉及汽车技术领域，尤其涉及一种发动机机油劣化程度的确定方法、装置及相关设备。
背景技术
在当前生活环境中，汽车是人们日常出行必不可少的交通工具，甚至成为必需品。在汽车的使用过程中，需要定期对车辆进行维护保养以保证车辆的安全以及性能。对于燃油汽车以及混动汽车来说，发动机是主要的、甚至是唯一的动力来源，保证发动机处于正常运行状态至关重要。
发动机机油，也就是发动机的润滑油，能对发动机起到润滑减磨、辅助冷却降温、密封防漏、防锈防蚀、减震缓冲等保护作用，被誉为汽车的“血液”。随着发动机的工作，发动机机油会随之逐渐劣化变质，发动机机油对发动机的保护作用也会逐步减弱直至丧失，最终，使得发动机失去保护，甚至发生故障。因此，需要对发动机机油进行更换，保证发动机机油能够为发动机提供保护。
目前，大部分是按照车辆行驶里程或车辆使用时长这两个指标来判断机油的劣化程度，进而提醒车主进行机油的更换保养。但这种方法所确定的机油劣化程度可能与机油的真实劣化程度不一致，无法准确地确定机油的劣化程度。
发明内容
有鉴于此，本申请实施例提供了一种发动机机油劣化程度的确定方法、装置及相关设备，旨在能够准确地确定发动机机油的劣化程度，为发动机保养以及机油的更换提供参考意见。
第一方面，本申请实施例提供了一种发动机机油劣化程度的确定方法，所述方法包括：
获取发动机运行数据；
根据所述发动机运行数据和机油劣化速率模型得到机油劣化值；其中，所述机油劣化速率模型是利用发动机运行样本数据得到的；
利用所述机油劣化值确定机油劣化程度。
可选的，得到所述机油劣化速率模型的过程为：
获取所述发动机运行样本数据；
对所述发动机运行样本数据进行拟合，得到所述机油劣化速率模型。
可选的，所述获取所述发动机运行样本数据，包括：
获取发动机样本功率、发动机样本温度和发动机内机油的样本劣化速率；其中，所述发动机样本功率根据发动机样本转速和发动机样本扭矩得到的。
可选的，所述对所述发动机运行样本数据进行拟合，得到所述机油劣化速率模型，包括：
利用最小二乘法对所述发动机样本功率、所述发动机样本温度和所述样本劣化速率进行拟合，得到所述机油劣化速率模型。
可选的，所述发动机运行数据包括发动机功率和发动机温度；
所述根据所述发动机运行数据和机油劣化速率模型得到机油劣化值，包括：
将所述发动机运行数据代入所述机油劣化速率模型确定第一机油劣化子值；其中，所述第一机油劣化子值为发动机运行过程中机油每秒的劣化值；
根据所述第一机油劣化子值得到所述机油劣化值。
可选的，所述发动机运行数据包括发动机功率和发动机温度；
所述根据所述发动机运行数据和机油劣化速率模型得到机油劣化值，包括：
将所述发动机运行数据按照预设条件进行分组，得到多个发动机运行数据组；
利用所述多个发动机运行数据组和所述机油劣化速率模型确定第二机油劣化子值；其中，所述第二机油劣化子值为发动机运行数据组对应的时间段时，机油的劣化值；
根据所述第二机油劣化子值得到所述机油劣化值。
可选的，所述利用所述多个发动机运行数据组和所述机油劣化速率模型确定第二机油劣化子值，包括：
对所述发动机运行数据组进行拟合，得到第一函数；其中，所述第一函数为发动机运行数据组内的发动机运行数据与时间的关系函数；
根据所述第一函数和所述机油劣化速率模型确定第二函数；其中，所述第二函数为发动机运动数据组对应的时间段内，机油劣化速率与时间的关系函数；
通过所述第二函数得到所述第二机油劣化子值。
第二方面，本申请实施例提供了一种发动机机油劣化程度的确定装置，所述装置包括：
获取模块，用于获取发动机运行数据；
计算模块，用于根据所述发动机运行数据和机油劣化速率模型得到机油劣化值；其中，所述机油劣化速率模型是利用发动机运行样本数据得到的；
确定模块，用于利用所述机油劣化值确定机油劣化程度。
可选的，所述装置还包括：
模型构建模块，用于获取所述发动机运行样本数据；对所述发动机运行样本数据进行拟合，得到所述机油劣化速率模型。
可选的，所述模型构建模块，具体用于获取发动机样本功率、发动机样本温度和发动机内机油的样本劣化速率；其中，所述发动机样本功率根据发动机样本转速和发动机样本扭矩得到的。
可选的，所述模型构建模块，具体用于利用最小二乘法对所述发动机样本功率、所述发动机样本温度和所述样本劣化速率进行拟合，得到所述机油劣化速率模型。
可选的，所述发动机运行数据包括发动机功率和发动机温度；
所述计算模块，具体用于将所述发动机运行数据代入所述机油劣化速率模型确定第一机油劣化子值；其中，所述第一机油劣化子值为发动机运行过程中机油每秒的劣化值；根据所述第一机油劣化子值得到所述机油劣化值。
可选的，所述发动机运行数据包括发动机功率和发动机温度；
所述计算模块，具体用于将所述发动机运行数据按照预设条件进行分组，得到多个发动机运行数据组；利用所述多个发动机运行数据组和所述机油劣化速率模型确定第二机油劣化子值；其中，所述第二机油劣化子值为发动机运行数据组对应的时间段时，机油的劣化值；根据所述第二机油劣化子值得到所述机油劣化值。
可选的，所述计算模块，具体用于对所述发动机运行数据组进行拟合，得到第一函数；其中，所述第一函数为发动机运行数据组内的发动机运行数据与时间的关系函数；根据所述第一函数和所述机油劣化速率模型确定第二函数；其中，所述第二函数为发动机运动数据组对应的时间段内，机油劣化速率与时间的关系函数；通过所述第二函数得到所述第二机油劣化子值。
第三方面，本申请实施例提供了一种设备，所述设备包括存储器和处理器，所述存储器用于存储指令或代码，所述处理器用于执行所述指令或代码，以使所述设备执行前述第一方面中任一项所述的发动机机油劣化程度的确定方法。
第四方面，本申请实施例提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质中存储有代码，当所述代码被运行时，运行所述代码的设备实现前述第一方面中任一项所述的发动机机油劣化程度的确定方法。
本申请实施例提供了一种发动机机油劣化程度的确定方法、装置及相关设备。在执行所述方法时，先获取发动机运行数据；然后，根据发动机运行数据和机油劣化速率模型得到机油劣化值；最后，利用机油劣化值确定出当前的机油劣化程度，以根据机油劣化程度为车主提供参考。在上述方法中，机油劣化速率模型是根据发动机运行样本数据得到，通过采集发动机的运行数据并作为机油劣化速率模型的输入，即可实现对机油劣化值的实时监测，进而根据机油劣化值确定出机油实际劣化程度。能够根据车辆发动机的状态准确地判断出机油劣化程度，使得确定出的机油劣化程度与机油实际劣化程度相符，并基于此为车主提供机油更换的参考建议。
附图说明
为更清楚地说明本实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例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，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，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为本申请实施例提供的一种发动机机油劣化程度的确定方法的流程图；
图2为本申请实施例提供的一种发动机运行数据与机油劣化速率矩阵试验的示意图；
图3为本申请实施例提供的一种机油劣化速率模型的三维示意图；
图4为本申请实施例提供的一种机油劣化速率模型估计值与理化实测值的对比结果示意图；
图5为本申请实施例提供的一种发动机机油劣化程度的确定装置的结构示意图。
具体实施方式
发动机是燃油汽车和混动汽车的动力核心。在发动机内部有许多相互摩擦运动的金属部件，这些金属部件的运动速度快，工作环境差，并且各个金属部件之间的表面摩擦会产生大量的热量，发动机内部的工作温度可达400℃～600℃。为了防止发动机在工作过程中发生较大的磨损和污染物沉积，需要发动机机油(下文中简称机油)对发动机内部进行润滑、清洗以及散热。若机油发生劣化变质，会使得机油对发动机的保护作用逐步减弱直至丧失，使发动机失去保护甚至发生故障。
机油主要由基础油和添加剂两部分组成，发动机内部的高温工作环境会导致机油中的基础油和添加剂氧化分解，使机油发生劣化变质。机油100℃运动粘度的变化值是评价机油劣化程度的主要指标，同时发动机运行引起的机油蒸发损失也与机油100℃运动粘度直接相关。因此，在相关技术中通常将机油100℃运动粘度变化值作为衡量机油劣化程度的标准。
传统的机油100℃运动粘度测定方法为GB/T 265(《石油产品运动粘度测定方法和动力粘度计算法》)，需要对机油进行取样并送润滑油理化实验室进行测量。该方法不仅需要对机油进行取样，还需要将样本送到专业的实验室，对于一般车主而言，该方法费时费力，过于复杂。在另一种方法中，通过在发动机的机油底壳加装机油粘度传感器，利用机油粘度传感器对机油状态进行监测。但这种监测方法不仅成本很高，而且无法也很大，难以在现实场景中大规模应用。
目前，大部分是按照车辆行驶里程或车辆使用时长这两个指标来判断机油的劣化程度。但是，通过这种判断方法得到的机油劣化程度与实际情况存在一定偏差。机油劣化程度是受发动机内部工作环境影响的，而发动机的工作情况无法仅凭车辆行驶里程或车辆使用时长来衡量，还会受驾驶人的驾驶习惯以及行驶过程中路况的影响。对于一些行驶条件较为缓和的车辆，当达到车辆行驶里程或车辆使用时长时，机油劣化程度可能还未达到更换阈值，这种情况就会造成大量的机油性能浪费；对于一些行驶条件较为苛刻的车辆，当未达到车辆行驶里程或车辆使用时长时，机油劣化程度可能已经十分严重，远超更换阈值，这种情况就需要对机油提前更换，否则会导致发动机损伤或性能下降。
针对上述技术中存在的“无法准确地确定机油劣化程度”这一技术问题，本申请提供了一种发动机机油劣化程度的确定方法。通过采集发动机的运行数据并作为机油劣化速率模型的输入，即可实现对机油劣化值的实时监测，进而根据机油劣化值和机油标准值确定出机油劣化值。能够根据车辆发动机的状态准确地判断出机油劣化程度，使得确定出的机油劣化程度与机油实际劣化程度相符，并基于此为车主提供机油更换的参考建议。
在实际应用场景中，本申请所提供的方法可以应用于车载终端。车载终端连接发动机对发动机的运行数据进行获取，然后调用车载终端内的机油劣化速率模型，将发动机运行数据作为该模型的输入，得到机油劣化值；最后根据机油标准值确定出当前的机油劣化程度，并将机油劣化程度通过车载终端向驾驶员显示。
显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。
参见图1，图1为本申请实施例提供的一种发动机机油劣化程度的确定方法的流程图，包括：
S101：获取发动机运行数据。
发动机运行数据是指车辆在行驶过程中，发动机运转的相关参数。如：排量、马力、扭矩、转速以及温度。通过发动机运行数据能够反映出当前发动机的状态，也能侧面反映出发动机内机油的劣化程度。例如：当车辆处于相同的行驶状态下，机油劣化程度不同会导致发动机内部温度的不同。
具体的，可以由车载终端直接控制传感器对发动机的运行数据进行采集；当车辆上的各个设备处于联网状态时，也可以由云端服务器通过网络控制车辆上的采集设备获取发动机运行数据。
需要说明的是，本申请实施例中可以是实时获取发动机运行数据的，并以实时的发动机数据为基础，实时确定机油劣化程度。
S102：根据所述发动机运行数据和机油劣化速率模型得到机油劣化值。
机油劣化速率模型能够根据步骤S101中获取的发动机数据对机油的劣化值进行确定，机油劣化值能够反映出机油在一定时间内发生劣化质变的程度，如：机油每秒的劣化程度或机油每个时间段的劣化程度。其中，机油劣化速率模型是利用发动机运行样本数据得到的，具体得到机油劣化速率模型的过程将在下文中详细说明。
S103：利用所述机油劣化值确定机油劣化程度。
在得到发动机运行数据对应的时间段的机油劣化值后，可以根据机油劣化值确定出对应的机油劣化程度。需要说明的是，发动机运行数据可以是实时获取到，对应得到的机油劣化值也是随着时间变化的，也是实时的，也就是说，根据机油劣化值所确定的机油劣化程度同时是实时数据。
在相关技术中，通常将机油100℃运动粘度作为衡量机油劣化程度的标准。在本申请实施例中，可以将机油100℃运动粘度变化值作为机油劣化值，步骤S103中，利用所述机油劣化值确定机油劣化程度具体可以为：根据机油劣化值和机油标准值确定机油劣化程度。其中，机油劣化值为机油100℃运动粘度变化值，机油标准值包括机油初始100℃运动粘度和机油100℃运动粘度换油阈值。具体计算公式如下：
L为机油劣化程度，以百分比的形式表现；OV为机油劣化值，也是机油100℃运动粘度变化值，单位为mm2/s(毫米2/秒)；OV0为机油初始100℃运动粘度，单位为mm2/s(毫米2/秒)；OVE为机油100℃运动粘度换油阈值，单位为mm2/s(毫米2/秒)。可以理解的是，当L(机油劣化程度)达到100％时，表明当前机油的劣化程度已经达到了临界点，机油对发动机的保护作用已经接近消失，需要及时更换机油。
本申请实施例提供了一种发动机机油劣化程度的确定方法、装置及相关设备。在执行所述方法时，先获取发动机运行数据；然后，根据发动机运行数据和机油劣化速率模型得到机油劣化值；最后，利用机油劣化值和机油标准值确定出当前的机油劣化程度，以根据机油劣化程度为车主提供参考。在上述方法中，机油劣化速率模型是根据发动机运行样本数据得到，通过采集发动机的运行数据并作为机油劣化速率模型的输入，即可实现对机油劣化值的实时监测，进而根据机油劣化值确定出机油劣化值。能够根据车辆发动机的状态准确地判断出机油劣化程度，使得确定出的机油劣化程度与机油实际劣化程度相符，并基于此为车主提供机油更换的参考建议。
在本申请实施例中，上述步骤S102中的机油劣化速率模型是利用发动机运行样本数据得到的。具体的，得到所述机油劣化速率模型的过程为：获取所述发动机运行样本数据；对所述发动机运行样本数据进行拟合，得到所述机油劣化速率模型。
发动机样本数据可以通过仿真实验或在实验室中进行台架试验获得，也可以从多台发动机的历史运行数据中筛选获得。在获取发动机运行样本数据后进行拟合，构建发动机运行样本数据之间的数学关系，得到机油劣化速率模型。
在上述得到机油劣化速率模型的过程中，所述获取所述发动机运行样本数据，具体为：获取发动机样本功率、发动机样本温度和发动机内机油的样本劣化速率；其中，所述发动机样本功率根据发动机样本转速和发动机样本扭矩得到的。
扭矩是使物体发生转动的力。发动机的扭矩就是指发动机从曲轴端输出的力矩。在功率固定的条件下发动机扭矩与发动机转速成反比关系，转速越快扭矩越小，反之越大，发动机扭矩反映了汽车在一定范围内的负载能力。
发动机转速的高低，关系到单位时间内发动机做功次数的多少或发动机有效功率的大小，即发动机的有效功率随转速的不同而改变。
通过发动机样本转速和发动机样本扭矩能够得到发动机样本功率，具体计算公式如下：
p＝n×M/9549；
其中，p为发动机样本功率，单位为kw(千瓦)；n为发动机样本转速，单位为r/min(转/分钟)；M为发动机样本扭矩，单位为N/m(牛/米)。
发动机样本温度是指发动机内部机油所处的工作温度。发动机样本温度可以通过测量发动机冷却水出口温度得到，也可以在机油壳底安装温度传感器测量机油温度，还可以在发动机内部安装温度传感器进行测量。
需要说明的是，发动机样本功率、发动机样本温度和发动机内机油的样本劣化速率，以及发动机样本扭矩和发动机样本扭矩应当是以时间为标准相互对应的。例如：在计算第100秒的发动机样本功率时，利用第100秒的发动机样本转速和第100秒的发动机样本扭矩进行计算。
承接上文获取发动机样本功率、发动机样本温度和发动机内机油的样本劣化速率后，所述对所述发动机运行样本数据进行拟合，得到所述机油劣化速率模型，包括：利用最小二乘法对所述发动机样本功率、所述发动机样本温度和所述样本劣化速率进行拟合，得到所述机油劣化速率模型。
将发动机样本功率和发动机样本温度作为自变量，将机油劣化速率作为因变量，采用最小二乘法对三者之间的数学关系进行多项式拟合，得到对应的数学模型，也就是机油劣化速率模型，具体如下：
D(x,y)＝p00+p10×x+p01×y+p20×x2+p11×x×y+p02×y2+
p30×x3+p21×x2×y+p12×x×y2+p03×y3；
D(x,y)为机油劣化速率，单位为mm2/s2(毫米2/秒2)；x为发动机样本温度，单位为℃；y为发动机样本功率，单位为kw(千瓦)；p00、p10、p01、p20、p11、p02、p30、p21、p12和p03为多项式系数。
在本申请实施例提供的一种应用场景中，上述得到机油劣化速率模型的过程可以在实验中进行。在获取发动机样本功率和发动机样本温度后，建立发动机样本功率、发动机样本温度和机油的样本劣化速率之间的实验矩阵。然后，对矩阵中发动机的各个工况点进行台架试验，发动机的各个工况点是指发动机以不同发动机样本功率和不同发动机样本温度的组合情况下进行工作。台架试验的时间一般设定为100小时，亦可以灵活调整。对试验后机油进行取样做理化测试，获得各个工况点在试验时间内的机油劣化值，利用机油劣化值除以该工况点运行时间可得到该工况点的机油劣化速率。参见图2，图2为本申请实施例提供的一种发动机运行数据与机油劣化速率矩阵试验示意图。在图2中，X轴表示发动机样本温度，单位为℃；Y轴表示发动机样本功率，单位为kw(千瓦)；每一个小方格代表对应条件下的机油劣化速率，单位为10-6mm2/s(毫米2/秒)。图2为经过灰度处理的图片，不同的灰度代表不同的机油劣化速率。在未处理的图2中，从原点O到点A为深绿色至深红色的渐变过程，点A所指示的小方格表示为机油劣化速率的最大值，原点O所指示的小方格表示为机油劣化速率的最小值。随着发动机样本温度和发动机样本功率的升高，机油劣化速率也会变大。
在确定了发动机样本功率和发动机样本温度对应的机油劣化速率后，对发动机样本功率、发动机样本温度和机油劣化速率进行拟合，得到机油劣化速率模型。参见图3，图3为本申请实施例提供的一种机油劣化速率模型的三维示意图。在图3中，X轴表示发动机样本温度，单位为℃；Y轴表示发动机样本功率，单位为kw(千瓦)；Z轴表示机油劣化速率单位为10-6mm2/s(毫米2/秒)。图3为经过灰度处理的图片，在未处理的图3中，从点C到点B为深蓝色至深红色的渐变过程，表示机油劣化速率逐渐升高的过程。点C为机油劣化速率的最小值，点B为机油劣化速率的最大值。机油劣化速率会随着发动机样本温度和发动机样本功率的升高而升高。
为了验证本申请实施例所提供的方法以及利用机油劣化速率模型确定机油劣化程度的准确性，利用本申请实施例所提供的方法对某发动机以及发动机初装油品进行了劣化程度估计试验，并在试验后对机油进行了理化测试。试验结果参见图4，图4为本申请实施例提供的一种机油劣化速率模型估计值与理化实测值的对比结果示意图。在图4中，X轴表示时间，单位为小时；Y轴表示机油100℃运动粘度；VO0为机油初始100℃运动粘度；OVE为机油100℃运动粘度换油阈值，点E为试验后机油100℃运动粘度理化实测值。试验结果表明，理化测试得到的机油100℃运动粘度理化实测值与通过本申请实施例提供的方法得到的机油100℃运动粘度结果误差为1.2％。
在本申请实施例中，上述图1所述的步骤S102存在多种可能的实现方式，下面分别进行介绍。需要说明的是，下文介绍中给出的实现方式仅作为示例性的说明，并不代表本申请实施例的全部实现方式。
获取发动机运行数据后，可以采用累加法或积分法根据发动机运行数据和机油劣化速率模型得到机油劣化值，具体如下：
在本申请实施例中，采用累加法根据发动机运行数据和机油劣化速率模型得到机油劣化值。所述发动机运行数据包括发动机功率和发动机温度；
所述根据所述发动机运行数据和机油劣化速率模型得到机油劣化值，包括：
将所述发动机运行数据代入所述机油劣化速率模型确定第一机油劣化子值；其中，所述第一机油劣化子值为发动机运行过程中机油每秒的劣化值；根据所述第一机油劣化子值得到所述机油劣化值。
发动机运行数据是与时间相对应的，将发动机运行数据作为机油劣化速率模型的输入，能够得到一组与时间相对应的第一机油劣化子值。如：将每秒获取得到发动机运行数据代入机油劣化速率模型能够计算出每一秒内的机油劣化值。在计算出发动机运行过程中机油每秒的劣化值后，将第一机油劣化子值进行累加，即可得到在获取发动机运行数据的最后时刻时，机油的劣化值。具体计算公式如下：
OV为机油劣化值，单位为mm2/s(毫米2/秒)；Di为机油在发动机运行的第i秒时，第i秒内机油的劣化值，即第i秒的第一机油劣化子值，单位为mm2/s(毫米2/秒)。
在上一实施例中，依次计算出发动机运行过程中每秒对应的机油劣化子值，然后进行累加得到机油劣化值。在本申请实施例中，采用积分法根据发动机运行数据和机油劣化速率模型得到机油劣化值。所述发动机运行数据包括发动机功率和发动机温度；
所述根据所述发动机运行数据和机油劣化速率模型得到机油劣化值，包括：
将所述发动机运行数据按照预设条件进行分组，得到多个发动机运行数据组；利用所述多个发动机运行数据组和所述机油劣化速率模型确定第二机油劣化子值；其中，所述第二机油劣化子值为发动机运行数据组对应的时间段时，机油的劣化值；根据所述第二机油劣化子值得到所述机油劣化值。
将发动机运行数据按照预设条件进行分组，如：按照时间顺序对发动机运行数据分组，将3秒作为分组标准，每3秒内的发动机运行数据作为一组；或按照发动机运行数据的记录点进行分组，将每三个记录点对应时刻的发动机运行数据作为一组。在分组完成后，利用机油劣化速率模型确定每个发动机运行数组对应的时间段内机油的劣化值，即第二机油劣化子值；然后，根据各个第二机油劣化子值即可得出机油劣化值。
在本申请实施例中，所述利用所述多个发动机运行数据组和所述机油劣化速率模型确定第二机油劣化子值，包括：
对所述发动机运行数据组进行拟合，得到第一函数；其中，所述第一函数为发动机运行数据组内的发动机运行数据与时间的关系函数；
根据所述第一函数和所述机油劣化速率模型确定第二函数；其中，所述第二函数为发动机运动数据组对应的时间段内，机油劣化速率与时间的关系函数；
通过所述第二函数得到所述第二机油劣化子值。
在对发动机运行数据组进行分组处理后，利用最小二乘法对各个发动机运行数据组中发动机的各个数据与时间的关系进行拟合，将发动机各个数据的变化趋势转化为关于时间的函数，也就是第一函数，具体如下：
其中，x为发动机功率，单位为kw(千瓦)；y为发动机温度，单位为℃；t为该发动机运行数据组对应的发动机运行时间，单位为s(秒)；a0～a3以及b0～b3为多项式系数。
以任意一个第一函数为例，在得到第一函数后，将第一函数代入到机油劣化速率模型中，得出该发动机运行数据组对应的时间段内机油劣化速率变化曲线，并对该机油劣化速率变化曲线与时间的关系进行拟合，得到第二函数，具体如下：
D＝h(x,y)＝h(f(t),g(t))＝k(t)；
OVi＝∫Ddt＝∫k(t)dt；
其中，D为机油劣化速率，单位为mm2/s2(毫米2/秒2)；x为发动机功率，单位为kw(千瓦)；y为发动机温度，单位为℃；t为该发动机运行数据组对应的发动机运行时间，单位为s(秒)；OV为机油劣化值，单位为mm2/s(毫米2/秒)；OV0为机油初始100℃运动粘度，单位为mm2/s(毫米2/秒)；OVi为第i组发动机运行数据组对应时间段内的机油劣化值，单位为mm2/s(毫米2/秒)。
得到第二函数后，对第二函数进行积分可得到该发动机运行数据组对应的时间段内的机油劣化变化值，即第二机油劣化子值。
在上文中介绍了两种计算机油劣化值的方法，分别为累加法和积分法。累加法的优势在于，能够更及时的确定机油劣化值，每获取到最近时刻的发动机运行数据，即可根据最新一次获取的数据确定对应的机油劣化值。与累加法相比，积分法的优势在于计算更加平滑，精度更高。积分法是通过将发动机运行数据分组，然后确定各组对应的第一函数以及第二函数，最后通过对第二函数进行求解，将机油劣化的过程通过曲线以及变化率的形式表示，能更好地体现出变化过程，因此，通过积分法得到的结果相比于累加法得到的结果更为精确。
以上为本申请实施例提供一种发动机机油劣化程度的确定方法的一些具体实现方式，基于此，本申请还提供了对应的装置。下面将从功能模块化的角度对本申请实施例提供的装置进行介绍。
参见图5，图5为本申请实施例提供的一种发动机机油劣化程度的确定装置500的结构示意图，该装置500包括获取模块501、计算模块502和确定模块503。
获取模块501，用于获取发动机运行数据和机油标准值；
计算模块502，用于根据所述发动机运行数据和机油劣化速率模型得到机油劣化值；其中，所述机油劣化速率模型是利用发动机运行样本数据得到的；
确定模块503，用于利用所述机油劣化值和所述机油标准值确定机油劣化程度。
本申请实施例提供了一种发动机机油劣化程度的确定装置。先获取发动机运行数据；然后，根据发动机运行数据和机油劣化速率模型得到机油劣化值；最后，利用机油劣化值确定出当前的机油劣化程度，以根据机油劣化程度为车主提供参考。在上述方法中，机油劣化速率模型是根据发动机运行样本数据得到，通过采集发动机的运行数据并作为机油劣化速率模型的输入，即可实现对机油劣化值的实时监测，进而根据机油劣化值确定出机油劣化值。能够根据车辆发动机的状态准确地判断出机油劣化程度，使得确定出的机油劣化程度与机油实际劣化程度相符，并基于此为车主提供机油更换的参考建议。
在本申请提供的一种可行的实现方式中，所述装置500还包括：
模型构建模块，用于获取所述发动机运行样本数据；对所述发动机运行样本数据进行多项式拟合，得到所述机油劣化速率模型。
在本申请提供的一种可行的实现方式中，所述模型构建模块，具体用于获取发动机样本功率、发动机样本温度和发动机内机油的样本劣化速率；其中，所述发动机样本功率根据发动机样本转速和发动机样本扭矩得到的。
在本申请提供的一种可行的实现方式中，所述模型构建模块，具体用于利用最小二乘法对所述发动机样本功率、所述发动机样本温度和所述样本劣化速率进行拟合，得到所述机油劣化速率模型。
在本申请提供的一种可行的实现方式中，所述发动机运行数据包括发动机功率和发动机温度；
所述计算模块502，具体用于将所述发动机运行数据代入所述机油劣化速率模型确定第一机油劣化子值；其中，所述第一机油劣化子值为发动机运行过程中机油每秒的劣化值；根据所述第一机油劣化子值得到所述机油劣化值。
在本申请提供的一种可行的实现方式中，所述发动机运行数据包括发动机功率和发动机温度；
所述计算模块502，具体用于将所述发动机运行数据按照预设条件进行分组，得到多个发动机运行数据组；利用所述多个发动机运行数据组和所述机油劣化速率模型确定第二机油劣化子值；其中，所述第二机油劣化子值为发动机运行数据组对应的时间段时，机油的劣化值；根据所述第二机油劣化子值得到所述机油劣化值。
在本申请提供的一种可行的实现方式中，所述计算模块502，具体用于对所述发动机运行数据组进行多项式拟合，得到第一函数；其中，所述第一函数为发动机运行数据组内的发动机运行数据与时间的关系函数；根据所述第一函数和所述机油劣化速率模型确定第二函数；其中，所述第二函数为发动机运动数据组对应的时间段内，机油劣化速率与时间的关系函数；通过所述第二函数得到所述第二机油劣化子值。
本申请实施例还提供了对应的设备以及计算机存储介质，用于实现本申请实施例提供的方案。
其中，所述设备包括存储器和处理器，所述存储器用于存储指令或代码，所述处理器用于执行所述指令或代码，以使所述设备执行本申请任一实施例所述的发动机机油劣化程度的确定方法。
所述计算机存储介质中存储有代码，当所述代码被运行时，运行所述代码的设备实现本申请任一实施例所述的发动机机油劣化程度的确定方法。
本申请实施例中提到的“第一”、“第二”(若存在)等名称中的“第一”、“第二”只是用来做名字标识，并不代表顺序上的第一、第二。
通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法中的全部或部分步骤可借助软件加通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本申请的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如只读存储器(英文：read-only memory，ROM)/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者诸如路由器等网络通信设备)执行本申请各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
以上所述是本申请示例性的实施方式，并非用于限定本申请的保护范围。
Claims (10)
1.一种发动机机油劣化程度的确定方法，其特征在于，所述方法包括：
获取发动机运行数据；
根据所述发动机运行数据和机油劣化速率模型得到机油劣化值；其中，所述机油劣化速率模型是利用发动机运行样本数据得到的；
利用所述机油劣化值确定机油劣化程度。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，得到所述机油劣化速率模型的过程为：
获取所述发动机运行样本数据；
对所述发动机运行样本数据进行拟合，得到所述机油劣化速率模型。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取所述发动机运行样本数据，包括：
获取发动机样本功率、发动机样本温度和发动机内机油的样本劣化速率；其中，所述发动机样本功率根据发动机样本转速和发动机样本扭矩得到的。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述发动机运行样本数据进行拟合，得到所述机油劣化速率模型，包括：
利用最小二乘法对所述发动机样本功率、所述发动机样本温度和所述样本劣化速率进行拟合，得到所述机油劣化速率模型。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述发动机运行数据包括发动机功率和发动机温度；
所述根据所述发动机运行数据和机油劣化速率模型得到机油劣化值，包括：
将所述发动机运行数据代入所述机油劣化速率模型确定第一机油劣化子值；其中，所述第一机油劣化子值为发动机运行过程中机油每秒的劣化值；
根据所述第一机油劣化子值得到所述机油劣化值。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述发动机运行数据包括发动机功率和发动机温度；
所述根据所述发动机运行数据和机油劣化速率模型得到机油劣化值，包括：
将所述发动机运行数据按照预设条件进行分组，得到多个发动机运行数据组；
利用所述多个发动机运行数据组和所述机油劣化速率模型确定第二机油劣化子值；其中，所述第二机油劣化子值为发动机运行数据组对应的时间段时，机油的劣化值；
根据所述第二机油劣化子值得到所述机油劣化值。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述利用所述多个发动机运行数据组和所述机油劣化速率模型确定第二机油劣化子值，包括：
对所述发动机运行数据组进行拟合，得到第一函数；其中，所述第一函数为发动机运行数据组内的发动机运行数据与时间的关系函数；
根据所述第一函数和所述机油劣化速率模型确定第二函数；其中，所述第二函数为发动机运动数据组对应的时间段内，机油劣化速率与时间的关系函数；
通过所述第二函数得到所述第二机油劣化子值。
8.一种发动机机油劣化程度的确定装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，用于获取发动机运行数据；
计算模块，用于根据所述发动机运行数据和机油劣化速率模型得到机油劣化值；其中，所述机油劣化速率模型是利用发动机运行样本数据得到的；
确定模块，用于利用所述机油劣化值确定机油劣化程度。
9.一种计算机设备，其特征在于，包括：存储器，处理器，及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现如权利要求1-7任一项所述的发动机机油劣化程度的确定方法。
10.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质中存储有指令，当所述指令在终端设备上运行时，使得所述终端设备执行如权利要求1-7任一项所述的发动机机油劣化程度的确定方法。
Priority Applications (1)
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