RU2798078C2 - Способ и система для определения и мониторинга причины чрезмерного расхода топлива - Google Patents

Способ и система для определения и мониторинга причины чрезмерного расхода топлива Download PDF

Info

Publication number
RU2798078C2
RU2798078C2 RU2019126177A RU2019126177A RU2798078C2 RU 2798078 C2 RU2798078 C2 RU 2798078C2 RU 2019126177 A RU2019126177 A RU 2019126177A RU 2019126177 A RU2019126177 A RU 2019126177A RU 2798078 C2 RU2798078 C2 RU 2798078C2
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
vehicle
fuel consumption
input parameters
carried out
flag
Prior art date
Application number
RU2019126177A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2019126177A (ru
RU2019126177A3 (ru
Inventor
Фабрицио КОНИЧЕЛЛА
Симоне ТРЕНТУНО
Original Assignee
Ивеко С.П.А.
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
Priority claimed from IT102018000008155A external-priority patent/IT201800008155A1/it
Application filed by Ивеко С.П.А. filed Critical Ивеко С.П.А.
Publication of RU2019126177A publication Critical patent/RU2019126177A/ru
Publication of RU2019126177A3 publication Critical patent/RU2019126177A3/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2798078C2 publication Critical patent/RU2798078C2/ru

Links

Images

Abstract

Изобретение относится к способу и системе для определения причины чрезмерного расхода топлива. Способ мониторинга и определения чрезмерного расхода топлива наземным ТС, реализуемый сетевой инфраструктурой, включает в себя этапы, проводимые последовательно. Осуществляют набор разных входных параметров, связанных с условиями окружающей среды и выполнения задания, с техническими ТС и с манерой вождения ТС, на основе которых оценивают первый ожидаемый расход топлива во времени. Затем осуществляют второе получение измеренного расхода топлива во времени и сравнивают в реальном масштабе времени, оба полученных измерения расхода топлива, получая тем самым значение ошибки во времени. При резком возрастании значения активируют флаг, обозначающий состояние чрезмерного расхода топлива. Далее получают набор входных параметров, связанный с сохраненными записями, относящимися к событиям, касающимся отклонений и изменений в условиях эксплуатации двигателя и/или транспортного средства. Затем сравнивают момент запоминания указанной одной записи с моментом указанной активации указанного первого флага. Сохраненные записи включают сообщения (DTC) об ошибках и обнаружение превышения минимального порогового значения давления в шинах, отсоединение и повторное подключение прицепа, активацию отбора мощности (PTO). 3 н. и 5 з.п. ф-лы, 4 ил.

Description

ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИ
Данное изобретение относится к способу и системе для определения причины чрезмерного расхода топлива. Причины чрезмерного расхода могут быть как внешними, то есть, связанными с поведением при вождении, и внутренними, то есть, связанными с повреждением транспортного средства.
УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ
В документе EP 3168102 показаны способ и система для оценки манеры вождения, характерной для водителя транспортного средства.
Оценка манеры вождения помогает водителю сглаживать некоторые привычки вождения, которые в значительной мере оказывают негативное влияние на расход топлива транспортным средством, а вследствие этого – и на вредные выбросы в окружающую среду. Поэтому уже разработаны устройства и способы для осуществления обратной связи с водителем, чтобы отбить охоту к неверным манерам вождения.
Есть также способы, которые позволяют оценивать расход топлива, такие, как описанные в первоисточнике Adnan Parlak, Yasar Islamoglu, Halit Yasar, Aysun Egrisogut, “Application of artificial neural network to predict specific fuel consumption and exhaust temperature for a Diesel engine” («Применение искусственной нейронной сети для прогнозирования удельного расхода топлива и температуры для дизельного двигателя») в журнале “Applied Thermal engineering” («Прикладная теплотехника») – www.sciencedirect.com, или в первоисточнике Weixia Li, Guoyuan Wu, Yi Zhang, Matthew J. Barth, “A comparative study on data segregation for mesoscopic energy modeling” («Сравнительное исследование по разделению данных для мезоскопического моделирования энергии») в журнале “Transportation Research Part D” («Исследования в области транспорта, серия D») 50 (2017) 70–82.
Эти алгоритмы направлены на предложение моделей для оценки расходуемого топлива в связи с типом применяемого подхода, как в контексте разделения данных, так и в связи с используемой моделью.
Следовательно, назначением этих документов является разработка инструментов для лучшей оценки расхода топлива.
Считается, что текущую ситуацию можно улучшить, чтобы снабдить водителя и оператора спецтехники более совершенной обратной связью.
Если в нижеследующем подробном описании нет специальных исключений, то содержание этого раздела следует считать неотъемлемой частью подробного описания.
СУЩНОСТЬ ИЗОБРЕТЕНИЯ
Задача данного изобретения состоит в том, чтобы разработать способ и связанную с ним систему для обнаружения причины чрезмерного расхода топлива, которые позволяют улучшить обратную связь, предоставляемую водителю.
Основной замысел данного изобретения заключается в
– получении, по меньшей мере, первого набора входных параметров, связанного с условиями окружающей среды и выполнения задания, второго набора входных параметров, связанного с техническими характеристиками транспортного средства, и, по меньшей мере, третьего набора входных параметров, связанного с манерой вождения транспортного средства,
– оценке ожидаемого расхода топлива на основе упомянутых первого, второго и третьего наборов входных параметров,
– сравнении, в реальном масштабе времени, упомянутого ожидаемого расхода топлива с измеренным расходом топлива, получая тем самым значение ошибки; когда упомянутое значение ошибки резко возрастает, тогда активируют флаг, обозначающий первое состояние чрезмерного расхода топлива.
Иными словами, упомянутый флаг активируют, когда производная ошибки превышает первый заранее определенный порог.
Следовательно, этап мониторинга возвращает индикатор, когда этот флаг активен.
Очевидно, что, способ можно осуществлять непрерывно, а упомянутый флаг можно деактивировать, когда упомянутая ошибка ниже, чем второй заранее определенный порог.
Поэтому получают четвертый набор входных параметров, связанный с хранимыми записями, относящимися к событиям, касающимся аномалий и отклонений в условиях эксплуатации двигателя и/или транспортного средства, и если записи есть, момент запоминания каждой из упомянутых записей сравнивают с моментом упомянутой активации упомянутого первого флага, чтобы установить взаимосвязь запомненной аномалии (аномалий) или отклонения (отклонений) условий эксплуатации с увеличением ошибки расхода.
Выражение «условия окружающей среды и выполнения задания» относится к тем условиям, в которых эксплуатируют транспортное средство. Наиболее значимые характеристики окружающей среды и выполнения задания включают в себя транспортируемый груз, температуру окружающей среды и метеорологические условия в целом, изменения профиля дороги и условия дорожного движения, которые негативно влияют на производные величины, такие, как средняя скорость транспортного средства, коммерческая скорость, т.е., рассчитываемая за вычетом условий остановок, количество остановок, и т.д.
Термин «технические характеристики транспортного средства» означает те особенности, которые идентифицируют характеристики транспортного средства, когда его позиционируют на рынке, или последующие важные изменения. Эти технические характеристики включают в себя, по меньшей мере: передаточное число ведущего моста, модель двигателя, тип редуктора, наличие аэродинамического комплекта, наличие обогревателя кабины, наличие интардера (трансмиссионного тормоза), размер шин.
Термин «манера вождения» транспортного средства означает те условия, при которых водитель использует транспортное средство, – как отрицательные, так и положительные ускорения, прикладываемые к транспортному средству, частоту использования тормозов, использование круиз–контроля, осуществляемое по выбору использование стоп–старта, и т.д.
Параметры, связанные с манерой вождения транспортного средства, также могут включать в себя балл UBI (страхования на основе использования), получаемый водителем посредством способа оценки, который сам по себе известен, например – такого, как в документе EP 3168102.
Зарегистрированные события включают в себя сообщения об ошибках с диагностическим кодом неисправности (ДКН), связанные с двигателем и/или транспортным средством и в общем случае отправляемые в сети передачи данных транспортного средства и хранимые в процессоре, управляющем двигателем, и/или процессоре, управляющем транспортным средством, если они есть. Эти событиям также включают в себя, среди прочих, обнаружение превышения минимального порога давления в шинах, отсоединение и повторное соединение прицепа, активацию отбора мощности (ОМ).
В преимущественном варианте, чрезмерный расход топлива можно легко отнести с наибольшей вероятностью за счет одной или нескольких зарегистрированных аномалий.
В предпочтительном варианте, выражаемое в процентах изменение расхода из–за вышеупомянутых аномалий также вычисляют и сообщают водителю посредством специального «предупреждения», генерируемого автоматически, например – посредством бортового компьютера транспортного средства.
Например, чрезмерный расход топлива может быть вызван засорившимся воздушным фильтром или сажевым фильтром, что увеличивает потери на прокачивание двигателя. Например, причиной некоторого события, которое может привести к чрезмерному расходу, может быть прицеп, имеющий значительное отклонение от правильного положения мостов, либо одна или несколько спущенных шин. Поэтому выгодно регистрировать как событие не только любой ДКН, но и замену прицепа.
Отклонения нагрузки из–за разных грузов, перевозимых двумя прицепами, которые попеременно используются на одном и том же тягаче, выявляются путем вычисления общей массы транспортного средства, которую получают из устройства, которое само по себе известно, например, такого, как электронная тормозная система (ЭТС), во избежание ложных срабатываний.
В предпочтительном варианте, аномалии, зарегистрированные вне заранее определенного интервала времени и/или диапазона, выражаемого в километрах, предшествующего активации упомянутого первого флага, исключаются из сравнения.
Иными словами, чем длительнее время или длиннее расстояние между регистрацией события и активацией вышеупомянутого флага, тем ниже корреляция между этим событием и обнаруживаемым чрезмерным расходом, вследствие чего выгодно отфильтровывать «более старые» (в терминах времени и/или расстояния в километрах) записи.
В соответствии с предпочтительным вариантом изобретения, получают заранее определенный пятый набор входных параметров, связанный с идеальной эксплуатацией транспортного средства.
Заменяя, по меньшей мере, один из входных параметров пятого набора соответствующим входным параметром третьего набора параметров, оценивают чрезмерный расход топлива, связанный с манерой вождения транспортного средства. Когда третий набор параметров также включает в себя вышеупомянутый балл манеры вождения, его также следует заменить идеальным значением, включенным в состав пятого набора параметров.
В преимущественном варианте можно вычислить чрезмерный расход топлива из–за неидеальной манеры эксплуатации транспортного средства, и этот чрезмерный расход предпочтительно показывают водителю в процентах, например – посредством бортового компьютера транспортного средства, или упомянутый показатель можно сделать доступным по специальному URL–адресу для Internet. Выясняется, что эта информация гораздо убедительнее, чем демонстрация простого балла.
Предпочтительные варианты изобретения, образующие неотъемлемую часть данного описания, описаны в формуле изобретения.
КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ
Дополнительные задачи и преимущества данного изобретения станут ясными из нижеследующего подробного описания варианта осуществления изобретения (и его разновидностей) и из прилагаемых чертежей, приводимых лишь в качестве неограничительного примера, при этом:
на фиг.1 показана блок–схема последовательности операций согласно первому варианту осуществления данного изобретения, который обеспечивает мониторинг и пример определения причины чрезмерного расхода;
на фиг.2 показана блок–схема последовательности операций согласно второму варианту осуществления данного изобретения, который обеспечивает мониторинг и определение причины чрезмерного расхода в соответствии с дополнительной процедурой, которую можно проводить параллельно с процедурой согласно фиг.1; на фиг.3 показана архитектура сети, которая воплощает данное изобретение;
на фиг.4 показан отчет, связанный с системой для мониторинга и определения причин чрезмерного расхода топлива автопарком в соответствии с блок–схемами последовательностей операций согласно фиг.1 и 2.
Блоки, показанные пунктиром на блок–схеме последовательности операций, являются необязательными.
Одинаковые позиции – цифры и буквы – на чертежах обозначают одинаковые элементы или компоненты.
В контексте данного описания, термин «второй» компонент не влечет за собой наличие «первого» компонента. Эти термины фактически употребляются как метки для улучшения ясности, и их не следует понимать в ограничительном смысле.
Элементы и признаки, раскрываемые в различных предпочтительных вариантах осуществления, включая чертежи, можно объединять друг с другом, не выходя, однако, за рамки описываемого ниже объема защиты данной заявки.
ПОДРОБНОЕ ОПИСАНИЕ ПРОИЛЛЮСТРИРОВАННЫХ ВАРИАНТОВ ОСУЩЕСТВЛЕНИЯ
Объект данного изобретения «способ» можно осуществлять непрерывно.
Обращаясь к фиг.1, отмечаем, что проводят, по меньшей мере, следующие этапы:
1. первое получение, по меньшей мере,
• первого набора входных параметров, связанного с условиями окружающей среды и выполнения задания,
• второго набора входных параметров, связанного с техническими характеристиками транспортного средства, и
• третьего набора входных параметров, связанного с манерой вождения транспортного средства;
2. оценку первого ожидаемого расхода топлива во времени на основе упомянутых первого, второго и третьего наборов входных параметров;
3. второе получение измеренного расхода топлива во времени;
4. сравнение, предпочтительно – в реальном масштабе времени, упомянутого ожидаемого расхода топлива с упомянутым измеренным расходом топлива, тем самым получая значение ошибки во времени;
5. проверку того, происходит ли резкое возрастание упомянутого значения ошибки (5 = Да), и если так, то
6. активацию флага, обозначающего состояние чрезмерного расхода топлива.
Иными словами, упомянутый флаг активируют, когда производная ошибки превышает первый заранее определенный порог.
Следовательно, этап мониторинга возвращает некую разновидность предупреждения, когда упомянутый флаг активен.
Это предупреждение может быть показано водителю, чтобы сообщить об аномалии расхода, и/или может быть использовано для других приложений, как описывается ниже.
В предпочтительном варианте, когда флаг переключен в активный режим, система может вычислить процентное смещение между ожидаемым расходом и измеренным расходом, количественно выражая его в процентах или в литрах на 100 км и – предпочтительно – показывая его водителю в виде надлежащего отчета.
Когда способ мониторинга осуществляют непрерывно, тогда – если по окончании верификации не обнаруживается, что значение ошибки внезапно увеличивается (5 = нет), и при этом ошибка меньше второго порога, – осуществляют сброс. Упомянутый флаг деактивируется, а процедура снова начинается сначала, в противном случае она снова начинается сначала без деактивации упомянутого флага.
Иными словами, чтобы сбросить флаг в нуль, не только производная ошибки должна стать приблизительно нулевой, очевидно, проходя через отрицательную тенденцию, но и сама ошибка должна попасть в пределы некоторого определенного допуска, идентифицируемого вышеупомянутым вторым порогом. Упомянутый второй порог можно задать или вычислить, например посредством некоторого самообучающегося алгоритма, который принимает в качестве входных данных и измеренный расход, и оцененный расход.
В предпочтительном варианте, оценку ожидаемого расхода также осуществляют с помощью самообучающегося алгоритма, так что в этом случае второй порог можно охарактеризовать как заранее определенное фиксированное защитное значение, например, ±0,5%. Этот защитный порог, в сущности, служит для того, чтобы учесть параметры, на поддающиеся точному определению, которые нельзя вычислить при расчете ожидаемого расхода.
В соответствии с данным изобретением, помимо мониторинга как такового, процедуру можно проводить для идентификации причины, приводящей к внезапному увеличению упомянутой ошибки.
Поэтому проводят следующие дополнительные этапы:
7. получение пятого набора входных параметров, связанного с хранимыми записями, относящимися к событиям, касающимся аномалий и отклонений в условиях эксплуатации двигателя и/или транспортного средства;
8. если присутствует, по меньшей мере, одна запись,
9. проверку, в процессе которой сравнивают момент запоминания упомянутой записи (каждой из упомянутых записей) с моментом упомянутой активации упомянутого первого флага, чтобы идентифицировать причинную связь между запомненной аномалией (аномалиями) или отклонением (отклонениями) условий эксплуатации и увеличением ошибки расхода; иными словами, идентифицируют событие, которое с наибольшей вероятностью генерировало чрезмерный расход топлива.
В этом случае, этап 9 тоже может включать в себя этап демонстрации водителю предупреждающего сообщения, которое включает в себя значение чрезмерного расхода топлива, выражаемое либо в процентах, либо в литрах на 100 км.
В этом случае флаг тоже деактивируют, когда упомянутая ошибка больше не увеличивается, а ее значение снова становится ниже упомянутого второго заранее определенного порога.
На фиг.2 показана блок–схема последовательности операций, которая предусматривает совместное проведение этапов 1—6 блок–схемы согласно фиг.1 для проведения дополнительной процедуры идентификации причины, которая привела к упомянутому внезапному увеличению ошибки вследствие неправильной эксплуатации транспортного средства.
Поэтому проводят следующие дополнительные этапы:
7'. получение пятого набора входных параметров, связанного с идеальной эксплуатацией транспортного средства;
2'. оценку второго ожидаемого расхода топлива во времени на основе упомянутых первого, второго и пятого наборов входных параметров;
9'. осуществление сравнения между упомянутым первым и упомянутым вторым ожидаемыми расходами топлива, и если имеется смещение, большее, чем некоторый заранее определенный порог, то причину чрезмерного расхода топлива идентифицируют как неправильную эксплуатацию транспортного средства; этап 9' может включать в себя этап демонстрации водителю предупреждающего сообщения, которое включает в себя значение чрезмерного расхода топлива, выражаемое либо в процентах, либо в литрах на 100 км, и которое включает в себя указание на неправильную манеру вождения.
В этом случае флаг тоже деактивируют, когда упомянутая ошибка больше не увеличивается, а ее значение снова становится ниже упомянутого второго заранее определенного порога.
Поскольку манеры вождения могут быть определены на основе нескольких аспектов:
– среднего времени использования круиз–контроля,
– балла манеры вождения,
– как положительного, так и отрицательного ускорений транспортного средства,
– частоты использования тормозов,
– использования стоп–старта, и т.д.,
это дает возможность заменять по одному из идеальных параметров пятого набора за раз соответствующими из третьего набора данных, чтобы оценить воздействие каждого из вышеупомянутых аспектов, демонстрируя водителю сообщение, которое помогает ему или ей целенаправленно скорректировать свою манеру вождения транспортного средства.
Две вышеупомянутые процедуры определения причин чрезмерного расхода, основанные на процедуре мониторинга с этапами 1—6, могут быть проведены параллельно, давая реалистичную картину ситуации.
В предпочтительном варианте, чтобы вычислить ожидаемый расход, строят интерполяционный многочлен, известный как «байесовский гребень», который состоит из линейной регрессии.
Этот многочлен является основой самообучающегося алгоритма.
На фиг.3 показан пример архитектуры сети, адаптированной к воплощению предлагаемого способа.
На борту транспортного средства установлены компоненты ОМВ, МУТС и телематического ящика (Telematic Box).
Средство оценки манеры вождения (ОМВ) – это бортовое устройство или программа, которую может исполнять бортовой компьютер транспортного средства, за счет чего балл водительской манеры вождения вычисляется на основе некоторых параметров, получаемых в реальном масштабе времени.
Средство ОМВ предпочтительно проводит все этапы согласно п.1 формулы изобретения, приведенной в документе EP3168102.
Средство ОМВ предпочтительно подсоединено к дисплею, расположенному на приборной панели транспортного средства, чтобы снабдить водителя обратной связью, информирующей о его или ее манере вождения.
Модуль управления транспортным средством (МУТС) состоит из процессора, соединенного с транспортной сетью, и контролирует функции транспортного средства. Этот процессор принимает информацию из всех бортовых устройств и систем, включая систему «стоп–старт», круиз–контроль, тормоза, систему GPS, системы содействия управлению транспортным средством, и из процессора, управляющего двигателем, в общем случае именуемого блоком управления двигателем (БУД).
В предпочтительном варианте, в МУТС запущено программное обеспечение, определяющее вышеупомянутое средство ОМВ.
МУТС способен осуществлять связь – через так называемый телематический ящик – с набором серверов, управляемых контрольным органом. Контрольным органом может быть фирма–изготовитель транспортных средств или (фирма–)руководитель автохозяйства.
Транспортные средства не обязательно должны быть изготовлены одной и той же фирмой–изготовителем; важно, чтобы МУТС был способен передавать на серверы, по меньшей мере, некоторую часть информации, необходимой для вычисления вышеупомянутого ожидаемого расхода топлива.
Основываясь на положении транспортного средства, серверы способны получать топологию района и тип района (городской, загородный), в котором движется каждое отдельное транспортное средство, чтобы оценить расход топлива, учитывая даже изменения рельефа дороги. В общем случае эту информацию обеспечивают карты – Google Maps™, которые вследствие этого имеются в свободном доступе.
Другие компьютеры, которые сами по себе известны, способны выдавать информацию о метеорологических условиях того же района, в котором движется каждое отдельное транспортное средство, а возможно – и об условиях дорожного движения.
Вся вышеупомянутая информация, в сущности, образует упомянутый первый набор входных параметров.
Серверы также запрограммированы на получение информации о характеристиках транспортного средства, таких, как модель, размер двигателя, и т.д.
Зато третий набор параметров обеспечивается вышеупомянутым телематическим ящиком.
На фиг.4 показан пример скриншота, выдаваемого по группе транспортных средств, к которым применяется объект данного изобретения «способ».
В третьем столбце показан измеренный расход топлива, получаемый серверами из блоков управления отдельными транспортными средствами, имеющихся в соответственных транспортных средствах.
Столбцом, находящимся непосредственно справа, является столбец под названием «Соответствующий данным наклон кривой топлива» (“Data Fuel Slope”), который помечен символом (!!!), поскольку ошибка между измеренным расходом и оцениваемым расходом имеет наклон, т.е., отклонение, превышающее некоторый заранее определенный порог.
Непосредственно справа находится столбец «Балл выключения двигателя, вычисляемый средством оценки манеры вождения» («Балл ВД ОМВ), который показывает балл, вычисляемый средством ОМВ.
Дальше вправо находится столбец «Класс сложности измерения высот», в котором показан класс топологии района, в котором движется транспортное средство. Топологии предпочтительно делятся на категории в связи с характеристиками дорог, которые, в сущности, зависят от изменений профиля и соответствия рельефу местности дороги.
Далее, имеется дополнительная информация, такая, как «Средняя скорость» и «Коммерческая скорость», т.е., рассчитываемая за вычетом условий остановок, «Тип задания», т.е., тип задания, зависящий от типа проезжаемой дороги.
В столбце «Воздействие водителя» показан чрезмерный расход топлива из–за недостаточно оптимальной манеры вождения транспортного средства. Это выражаемое в процентах значение вычисляют, следуя блок–схеме последовательности операций согласно фиг.2.
В следующих столбцах показаны предупреждения, относящиеся к условиям загрузки транспортного средства («Сигнализация о перегрузках»), давлению в шинах («Сигнализация системы контроля воздуха в шинах (СКДВШ)»), воздействию на прицеп и, наконец, различным возможным ошибкам с ДКН, описанным выше.
В соответствии с данным изобретением, система способна вычислять воздействие события сбоя ДКН на расход топлива в соответствии с блок–схемой последовательности операций согласно фиг.1 и показывать это воздействие в процентах.
В последнем столбце справа показан выражаемый в процентах чрезмерный расход топлива, взаимосвязанный с зарегистрированным событием аномалии или сбоя. Когда значение в этом столбце не указано, это означает, что никакая аномалия, обнаруженная и обозначенная в столбце «Сигнализация ДКН», на давала значительное увеличение расхода.
Данное изобретение можно с выгодой осуществить посредством компьютерной программы, содержащей кодирующие средства для проведения одного или нескольких этапов способа, когда эту программу запускают на компьютере. Поэтому понятно, что объем защиты охватывает упомянутую компьютерную программу, а также машиночитаемые средства, которые содержат зарегистрированное сообщение, при этом упомянутые машиночитаемые средства содержат кодирующие средства программы для проведения одного или нескольких этапов способа, когда упомянутую программу запускают на компьютере.
Как будет ясно специалисту в данной области техники, в рамках объема защиты данного изобретения, возможны альтернативные варианты осуществления вышеописанного неограничительного примера, включающие в себя все варианты осуществления, эквивалентные содержанию пунктов формулы изобретения.
Исходя из вышеупомянутого описания, специалист в данной области техники сможет решить задачу изобретения без внесения дополнительных подробностей конструкции.

Claims (37)

1. Способ мониторинга и определения чрезмерного расхода топлива наземным транспортным средством, в частности коммерческим или промышленным транспортным средством, реализуемый сетевой инфраструктурой и включающий в себя, по меньшей мере, следующие этапы, проводимые последовательно, на которых:
(этап 1) осуществляют первое получение, по меньшей мере,
- первого набора входных параметров, связанного с условиями окружающей среды и выполнения задания,
- второго набора входных параметров, связанного с техническими характеристиками транспортного средства, и
- третьего набора входных параметров, связанного с манерой вождения транспортного средства;
причем «манера вождения» транспортного средства подразумевает такие условия, при которых транспортное средство используется водителем - как отрицательное, так и положительное ускорение, прикладываемое к транспортному средству, частоту использования тормозов, использование круиз-контроля, по выбору использование стоп–старта;
(этап 2) оценивают первый ожидаемый расход топлива во времени на основе упомянутых первого, второго и третьего наборов входных параметров;
(этап 3) осуществляют второе получение измеренного расхода топлива во времени;
(этап 4) сравнивают, предпочтительно, в реальном масштабе времени, упомянутый ожидаемый расход топлива с упомянутым измеренным расходом топлива, получая тем самым значение ошибки во времени;
(этап 5) проверяют, происходит ли резкое возрастание упомянутого значения ошибки (5 = Да), и если так, то
(этап 6) активируют флаг, обозначающий состояние чрезмерного расхода топлива;
при этом способ, осуществляемый, когда флаг активен, отличается тем, что включает следующие этапы, проводимые последовательно, на которых:
(этап 7) получают четвертый набор входных параметров, связанный с сохраненными записями, относящимися к событиям, касающимся отклонений и изменений в условиях эксплуатации двигателя и/или транспортного средства,
(этап 8) проверяют: присутствует ли, по меньшей мере, одна запись, затем
(этап 9) сравнивают момент запоминания указанной, по меньшей мере, одной записи с моментом указанной активации указанного первого флага, чтобы идентифицировать причинно-следственную связь между запомненными аномалией/аномалиями или отклонением/отклонениями условий использования и указанного увеличения ошибки;
при этом указанные сохраненные записи включают:
- сообщения (DTC) об ошибках, относящиеся к двигателю и/или транспортному средству, которые размещаются в сети передачи данных транспортного средства и сохраняются в блоке обработки управления двигателем и/или блоке обработки управления транспортным средством; и
- обнаружение превышения минимального порогового значения давления в шинах, отсоединение и повторное подключение прицепа, активацию отбора мощности (PTO).
2. Способ по п.1, отличающийся тем, что включает следующие этапы, проводимые последовательно, возможно, параллельно и независимо от указанных этапов 7-9, на которых:
(этап 7') получают пятый набор входных параметров, связанный с идеальной эксплуатацией транспортного средства;
(этап 2') оценивают второй ожидаемый расход топлива во времени на основе упомянутых первого, второго и пятого наборов входных параметров;
(этап 9') проводят сравнение между указанным первым и указанным вторым ожидаемым расходом топлива, и если имеется отклонение, превышающее заданный порог, то причину дополнительного расхода топлива идентифицируют как неправильное использование транспортного средства.
3. Способ по п.2, отличающийся тем, что упомянутый этап активации упомянутого флага включает с себя этап, на котором демонстрируют водителю процентное смещение между ожидаемым расходом и измеренным расходом, количественно выражая его – предпочтительно – в процентах или в литрах на 100 км.
4. Способ по п.3, отличающийся тем, что аномалию или отклонение условий эксплуатации транспортного средства, обуславливаемую или обуславливаемое упомянутым смещением, также показывают наряду с упомянутым смещением.
5. Способ по п.4, отличающийся тем, что упомянутый этап (этап 9'), на котором осуществляют сравнение, дополнительно включает в себя этап, на котором демонстрируют водителю транспортного средства предупреждающее сообщение, которое включает в себя значение чрезмерного расхода топлива, выражаемое либо в процентах, либо в литрах на 100 км, и которое включает в себя указание на неправильную манеру вождения.
6. Способ по п.5, отличающийся тем, что упомянутое указание оговаривает, по меньшей мере, одну из следующих причин:
– недостаточное среднее время использования круиз–контроля,
– низкий балл манеры вождения,
– как отрицательное, так и положительное ускорение транспортного средства,
– излишнее использование тормозов,
– недостаточное использование стоп–старта.
7. Сетевая инфраструктура для мониторинга и определения чрезмерного расхода топлива наземным транспортным средством, отличающаяся тем, что она содержит:
– блок обработки, установленный на борту транспортного средства и выполненный с возможностью обеспечения упомянутых первого, второго и третьего наборов параметров и измеренного расхода топлива согласно способу по п.1, причем упомянутый первый набор параметров включает в себя географическое положение транспортного средства;
– первый удаленный сервер, выполненный с возможностью обеспечения выдачи топографической информации и информации о метеорологических условиях и условиях дорожного движения в связи с полученным географическим положением;
– базу данных, содержащую информацию, касающуюся технических характеристик, по меньшей мере, упомянутого транспортного средства;
– второй удаленный сервер, выполненный с возможностью обеспечения получения из упомянутого блока обработки упомянутых первого, второго и третьего наборов параметров, а также запрашивания и получения из упомянутого первого сервера упомянутой топографической информации и информации о метеорологических условиях и условиях дорожного движения в связи с полученным и выданным географическим положением, при этом второй сервер также выполнен с возможностью обеспечения доступа к упомянутой базе данных для получения упомянутых технических характеристик транспортного средства и обеспечения проведения всех этапов способа по любому из пп.1-6.
8. Машиночитаемое средство, отличающееся тем, что оно содержит сохраняемую на нем компьютерную программу, которая содержит инструкции, которые, при выполнении программы сетевой инфраструктурой, вызывают выполнение сетевой инфраструктурой всех этапов (1-6, 1-9, 1-9') способа по любому из пп. 1-6.
RU2019126177A 2018-08-22 2019-08-20 Способ и система для определения и мониторинга причины чрезмерного расхода топлива RU2798078C2 (ru)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
IT102018000008155 2018-08-22
IT102018000008155A IT201800008155A1 (it) 2018-08-22 2018-08-22 Metodo e sistema di monitoraggio e di determinazione di una causa di extra-consumo di combustibile

Publications (3)

Publication Number Publication Date
RU2019126177A RU2019126177A (ru) 2021-02-20
RU2019126177A3 RU2019126177A3 (ru) 2022-04-18
RU2798078C2 true RU2798078C2 (ru) 2023-06-15

Family

ID=

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2161814C1 (ru) * 1999-08-17 2001-01-10 Институт автоматики и процессов управления Дальневосточного отделения РАН Устройство следящего управления продольным движением автомобиля
US20150149069A1 (en) * 2012-06-27 2015-05-28 Mitsubishi Electric Corporation Drive-pattern evaluation device and drive-pattern evaluation method
EP2878509A2 (en) * 2013-11-11 2015-06-03 Smartdrive Systems, Inc. Vehicle fuel consumption monitor and feedback systems
WO2017017494A1 (en) * 2015-07-28 2017-02-02 Volvo Truck Corporation Method and device for eco driving assistance
US20180136651A1 (en) * 2015-11-04 2018-05-17 Zoox, Inc. Teleoperation system and method for trajectory modification of autonomous vehicles

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2161814C1 (ru) * 1999-08-17 2001-01-10 Институт автоматики и процессов управления Дальневосточного отделения РАН Устройство следящего управления продольным движением автомобиля
US20150149069A1 (en) * 2012-06-27 2015-05-28 Mitsubishi Electric Corporation Drive-pattern evaluation device and drive-pattern evaluation method
EP2878509A2 (en) * 2013-11-11 2015-06-03 Smartdrive Systems, Inc. Vehicle fuel consumption monitor and feedback systems
WO2017017494A1 (en) * 2015-07-28 2017-02-02 Volvo Truck Corporation Method and device for eco driving assistance
US20180136651A1 (en) * 2015-11-04 2018-05-17 Zoox, Inc. Teleoperation system and method for trajectory modification of autonomous vehicles

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11954651B2 (en) Sensor-based digital twin system for vehicular analysis
CN113748030B (zh) 用于车辆轮胎性能建模和反馈的系统和方法
JP7371359B2 (ja) 車両リスク評価用のデジタルツイン
KR102263337B1 (ko) 클라우드 기반 차량 고장 진단 방법, 장치 및 시스템
US10102531B2 (en) Real time failure analysis and accurate warranty claim assesment
US9600541B2 (en) Method of processing and analysing vehicle driving big data and system thereof
CN105008875B (zh) 基于所感测的振动确定用于机动车辆的矫正动作
US10417841B2 (en) Faster new feature launch
US20100057479A1 (en) System and method to compute vehicle health index from aggregate data
US20180197354A1 (en) Service improvement by better incoming diagnosis data, problem specific training and technician feedback
CN110895414B (zh) 用于确定并监视额外燃料消耗的原因的方法和系统
WO2019171337A1 (en) Vehicle monitoring system and method
US20220284740A1 (en) Method for determining the operating state of vehicle components
SE541828C2 (en) Method and control arrangement for prediction of malfunction of a wheel bearing unit of an axle in a vehicle
EP3613975B1 (en) Method and system for determining a cause of extra-fuel consumption
RU2798078C2 (ru) Способ и система для определения и мониторинга причины чрезмерного расхода топлива
RU2798250C2 (ru) Способ и система для определения причины чрезмерного расхода топлива
KR20160124044A (ko) 차량운행정보를 제공하는 방법 및 장치
CN116235123A (zh) 预测性维护方法和系统
CN113561713B (zh) 基于物联网的胎压异常故障排查方法及系统
CN116256179B (zh) 一种车辆故障诊断方法、系统及存储介质
US20240142332A1 (en) System And Method For Detecting Pressure Loss Rate And Associated Events For Motor Vehicle Tires
US20240246373A1 (en) System and method for real-time estimation of tire rolling resistance force
CN117828540A (zh) 驾驶员评分平台