WO2019110246A1 - Verfahren und vorrichtung zum berechnen des kraftstoffverbrauches eines kraftfahrzeuges - Google Patents
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Definitions
- the present invention relates to a method for calculating the
- the present invention also relates to a corresponding device, a corresponding
- the fuel consumption is that amount of
- DE102010038539A1 relates to a consumption display system for a vehicle, in particular a motor vehicle, with at least one display for displaying consumption information, with means for detecting the current one
- the arithmetic unit stores at least one detected by the navigation system start and end point pair or each driven route and at least one respectively detected between start and end point consumption value and displays on demand on the display. Disclosure of the invention
- the invention provides a method for calculating the fuel consumption of a motor vehicle, a corresponding device, a corresponding computer program and a corresponding storage medium according to the independent claims.
- An advantage of this solution is the possibility of calculating realistic, truthful fuel consumption values.
- a basic idea here is to measure the fuel level of the fuel tank of the vehicle and to filter such fuel level readings from the series of measurements that deviate too much from the actual fuel level of the fuel tank to gain a more stable average.
- Interval limits and the regression buffer calculated a standard deviation of the fuel level and, depending on this case, a re-start of the regression is performed.
- distance which the motor vehicle traveled since the last deletion of its fault memory is stored together with the measured values in the regression buffer, and the restart is also carried out as a function of this stored distance.
- a corresponding embodiment is based on the finding that the fuel freeze does indeed work well in cases in which the car in question is permanently driven with the dongle plugged in and the filtered fuel level drops over time. However, once the tank is empty and the car is refueled at the gas station, the filtered fuel level will rise rapidly. This is a borderline case, the additional one
- Treatment is needed to keep the regression values correct. Another Borderline occurs when the car is operated without a dongle. In this case, the starting fuel level of a new trip will be significantly lower than the final fuel level of the previous trip. In both cases, the current regression can not be continued without further. Rather, it must be reset and rebuilt from future filtered fuel readings.
- Figure 1 the application of an interval boundary filter.
- Figure 2 the use of regression.
- Figure 3 shows the treatment of borderline cases in the regression.
- Figure 4 the calculation of the simulated energy demand.
- Figure 5 shows the relationship between driving speed and fuel consumption per 100 km of driving distance.
- Figure 6 shows the relationship between driving speed and fuel consumption per hour.
- Figure 7 shows the use of the average slope if the regression is not sufficiently accurate.
- FIG. 8 shows the transition between average slope and regression.
- FIG. 9 shows an inventive control device.
- Fuel level (11) of the relevant motor vehicle can be used.
- a basic idea here is to determine the fuel level V A at the starting point A and the fuel level V B at the end point B of the journey.
- the delta between the two values should correspond to the fuel consumed. Combined with the distance AB, this delta can be used to calculate the average fuel consumption B g while driving from A to B according to the following formula: VA W] - VB W]
- Tank volume V of the car to calculate the absolute fuel delta in liters for the ride.
- the following formula can be used to calculate the average fuel consumption for driving from A to B:
- the fuel level may differ significantly from the actual fuel level of the tank.
- the amount of deviation is often determined by the current position of the car (top or bottom)
- the fuel level under these assumptions at the start of the journey may be 3 liters above and at the end of the trip 3 liters below the correct value. Overall, this would result in a 6 liters too high consumption. For a one-hour drive, the calculated fuel level delta would thus be 9 liters, which would be 300% of the correct value.
- Fuel consumption would be estimated at 18 l / 100 km in this case. For shorter trips, the relative error would be even higher.
- the main problem that causes this deviation is the insufficient accuracy of the fuel level, which was the basis for the consumption calculation.
- the example calculation makes it clear that a very precise knowledge of the fuel level for an accurate indication of the fuel level
- Fuel consumption is of great importance. To achieve this goal, there are various techniques that can be used in the invention.
- a basic idea illustrated in FIG. 1 consists of detecting a plurality of successive measured values of the fuel level (11) and the values outside of certain interval limits (12) by the calculated value
- a challenge in implementing this algorithm is to properly choose the number and timing of fuel level (11) measurements and interval limits (12) used to filter the fuel level values.
- a preferred embodiment of the invention reads the fuel level (11) periodically at intervals of 10 seconds and stores the measured values in a list whose length is limited to 24 values. This setting results in a "read window" of 4 minutes. Experiments have shown that when using 6 values (over 1 minute) to
- Average score does not significantly improve the accuracy of the result, whereas with 12 values (2 minutes) there are some improvements. With 18 values, there is a significant improvement in accuracy. 24 values also prove to be sufficient for cars with higher deviation.
- Detect interval limits (12) for filtering the values A preferred embodiment of the invention calculates the standard deviation s of the values from the list described above. The algorithm uses 3 s as the interval width.
- Figure 2 therefore outlines an additional filter operating on a linear
- Regression (16) based.
- the purpose of this fuel regression (16) is to stabilize the calculated fuel level and to ensure that it is during the journey decreases continuously.
- the regression (16) can be used to interpolate the measured values.
- Fuel level (11) serve as a dependent variable of the regression (16). Their accuracy thus increases with the number of available measured values.
- Fuel level values a deviation of +/- 0.05 liters.
- a persistent regression buffer (17) or cache can be reused to initialize the regression (16) for subsequent trips.
- an appropriate algorithm should be able to deliver realistic fuel consumption for trips as short as 10 minutes. This is based on the further assumption that the car in question consumes about 0.5 liters for 10 minutes, resulting in a minimum deviation of ⁇ 20%.
- detection of fuel level discrepancies (11) is implemented based on the deviation found between the expected and current fuel levels or the non-dongle travel distance (19). If either of these conditions is detected, the regression (16) is reset. The most suitable threshold for the detection of such
- Mismatch depends on the stability of the filtered fuel level values. If this threshold is set too low, for some vehicles whose measured fuel level (11) has a high deviation, a corresponding algorithm could unjustifiably reset the regression (16). If, on the other hand, the threshold is set too high, the fuel level mismatch detection will not be reset in the case of minor refueling (eg 2 to 3 liters) or smaller "measurement gaps" (eg journeys of less than 30 to 40 km).
- a preferred implementation therefore uses the standard deviation (18) calculated from the interval limits (12) and the current size of the regression buffer (17) to adapt the described fuel mismatch threshold. In this way, the interval is made sufficiently narrow for smaller data volumes and cars with higher deviation and narrower for larger data volumes and cars with less deviation.
- the limits of the described detection are at 2 to 3 liters under favorable assumptions (large database and a car with lower
- Regression buffer (17) just saved this route (19). The corresponding value at the start of the journey can thus be easily compared with the stored data. If the difference exceeds 2 km, the
- FIG. 4 uses route (14),
- Engine coolant temperature (21) and engine speed (22) of the motor vehicle to simulate its cumulative energy demand (20).
- a basic idea here is that the use of this energy requirement (20) as an independent variable of the regression (16) gives more accurate results than the one used
- the vehicle speed has a big impact on the car
- FIGS. 5 and 6 The relationship between Vehicle speed in km / h and fuel consumption (15) is visualized in FIGS. 5 and 6, with FIG. 5 representing the consumption in liters per 100 km and FIG. 6 in liters per hour of driving time.
- FIGs 7 and 8 illustrate in their synopsis another variant of the method (10) according to the invention. Here is the average
- This method (10) can be used, for example, in software or hardware or in a mixed form of software and hardware, for example in one
- Control unit (30) be implemented, as the schematic representation of Figure 9 illustrates.
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Abstract
Verfahren (10) zum Berechnen eines Kraftstoffverbrauches (15) eines Kraftfahrzeuges, gekennzeichnet durch folgende Merkmale: - während einer Fahrt des Kraftfahrzeuges werden wiederholt Messwerte eines Kraftstoffpegels (11) des Kraftfahrzeuges ermittelt, - die Messwerte werden anhand von Intervallgrenzen (12) gefiltert, - anhand der gefilterten Messwerte wird eine auf die Fahrt bezogene Pegeldifferenz (13) des Kraftstoffpegels (11) berechnet und - anhand der Pegeldifferenz (13) und einer von dem Kraftfahrzeug bei der Fahrt zurückgelegten Fahrstrecke (14) wird der Kraftstoffverbrauch (15) berechnet.
Description
Beschreibung
Titel
Verfahren und Vorrichtung zum Berechnen des Kraftstoffverbrauches eines Kraftfahrzeuges
Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zum Berechnen des
Kraftstoffverbrauches eines Kraftfahrzeuges. Die vorliegende Erfindung betrifft darüber hinaus eine entsprechende Vorrichtung, ein entsprechendes
Computerprogramm sowie ein entsprechendes maschinenlesbares
Speichermedium.
Stand der Technik
In der Kraftstofftechnik wird als Kraftstoffverbrauch diejenige Menge von
Kraftstoff bezeichnet, die beim Zurücklegen einer bestimmten Strecke durch ein Kraftfahrzeug verbraucht wird. Bei Straßenfahrzeugen wird in Europa gewöhnlich der Durchschnittsverbrauch auf einer Strecke von 100 Kilometern als
Vergleichsgröße herangezogen.
DE102010038539A1 betrifft ein Verbrauchsanzeigesystem für ein Fahrzeug, insbesondere Kraftfahrzeug, mit wenigstens einem Display zum Darstellen von Verbrauchsinformationen, mit Mitteln zum Erfassen des aktuellen
Energieverbrauchs des Fahrzeugs, mit einer Recheneinheit zum Erzeugen der auf dem Display darzustellenden Verbrauchsinformationen in Abhängigkeit des erfassten Energieverbrauchs sowie mit einem mit der Recheneinheit
verbundenen Navigationssystem. Dabei ist vorgesehen, dass die Recheneinheit wenigstens ein durch das Navigationssystem erfasstes Start- und Zielpunkt-Paar oder die jeweils gefahrene Strecke sowie mindestens einen jeweils zwischen Start- und Zielpunkt erfassten Verbrauchswert speichert und bei Bedarf auf dem Display anzeigt.
Offenbarung der Erfindung
Die Erfindung stellt ein Verfahren zum Berechnen des Kraftstoffverbrauches eines Kraftfahrzeuges, eine entsprechende Vorrichtung, ein entsprechendes Computerprogramm sowie ein entsprechendes Speichermedium gemäß den unabhängigen Ansprüchen bereit.
Ein Vorzug dieser Lösung besteht in der eröffneten Möglichkeit zur Berechnung realistischer, wahrheitsgemäßer Kraftstoffverbrauchswerte. Ein Grundgedanke liegt hierbei darin, den Kraftstoffstand des Kraftstofftanks des Fahrzeugs zu messen und solche Kraftstoffstand messwerte aus der Messreihe zu filtern, die zu stark von dem tatsächlichen Kraftstoffstand des Kraftstofftanks abweichen, um einen stabileren Mittelwert zu gewinnen.
Durch die in den abhängigen Ansprüchen aufgeführten Maßnahmen sind vorteilhafte Weiterbildungen und Verbesserungen des im unabhängigen
Anspruch angegebenen Grundgedankens möglich. So kann etwa eine
Regression anhand eines persistenten Puffers bereits gefilterter Messwerte vorgesehen sein. Auf diese Weise lässt sich die Genauigkeit der Berechnung steigern.
Gemäß einem weiteren Aspekt kann vorgesehen sein, dass anhand der
Intervallgrenzen und des Regressionspuffers eine Standardabweichung des Kraftstoffpegels berechnet und abhängig von dieser fallweise ein Neustart der Regression durchgeführt wird. Zudem kann vorgesehen sein, dass gemeinsam mit den Messwerten im Regressionspuffer jeweils diejenige Strecke gespeichert wird, welche das Kraftfahrzeug seit der letzten Löschung seines Fehlerspeichers zurückgelegt hat, und der Neustart ferner abhängig von dieser gespeicherten Strecke durchgeführt wird. Einer entsprechenden Ausgestaltung liegt die Erkenntnis zugrunde, dass die Brennstoffregression zwar in Fällen gut funktioniert, in denen das betrachtete Auto dauerhaft mit eingestecktem Dongle gefahren wird und der gefilterte Kraftstoffstand mit der Zeit fällt. Sobald jedoch der Tank leer ist und das Auto an der Tankstelle betankt wird, wird der gefilterte Kraftstoffstand schnell steigen. Dies ist ein Grenzfall, der zusätzlicher
Behandlung bedarf, um die Regressionswerte korrekt zu halten. Ein anderer
Grenzfall liegt vor, wenn das Auto ohne Dongle betrieben wird. In diesem Fall wird der Start- Kraftstoffstand einer neuen Fahrt deutlich niedriger sein als der End- Kraftstoffstand der vorhergehenden Fahrt. In beiden Fällen kann die laufende Regression nicht ohne Weitere fortgeführt werden. Sie muss vielmehr zurückgesetzt und aus zukünftigen gefilterten Kraftstoffstandwerten erneut aufgebaut werden.
Gemäß einem weiteren Aspekt kann schließlich vorgesehen sein, dass anhand von Fahrstrecke, Motorkühlmitteltemperatur und Motordrehzahl des
Kraftfahrzeuges dessen kumulativer Energiebedarf simuliert und als
unabhängige Variable zur Regression herangezogen wird. Diese Variante trägt dem Umstand Rechnung, dass der eingangs beschriebene Ansatz von der vereinfachenden Vorstellung ausgeht, dass das Auto mit einer konstanten Nutzlast, bei konstanter Geschwindigkeit und konstanter Beschleunigung, mit einem warmen Motor, deaktivierter Start- Stopp-Automatik, ohne Schaltvorgänge, mit konstantem internem Stromverbrauch (für Klimatisierung usw.), in einer
Umgebung mit einer konstanten Höhe, konstanten Temperatur, konstantem Luftdruck, konstanten anderweitigen Wetterbedingungen und konstanten Straßeneigenschaften betrieben wird. In realen Situationen ändern sich alle diese Faktoren mit der Zeit, was zu einer nichtlinearen Kraftstoffniveau- Regressionskurve führt.
Kurze Beschreibung der Zeichnungen
Ausführungsbeispiele der Erfindung sind in den Zeichnungen dargestellt und in der nachfolgenden Beschreibung näher erläutert. Es zeigt:
Figur 1 die Anwendung eines Intervallgrenzen- Filters. Figur 2 die Verwendung von Regression.
Figur 3 die Behandlung von Grenzfällen im Rahmen der Regression.
Figur 4 die Berechnung des simulierten Energiebedarfes.
Figur 5 die Beziehung zwischen Fahrgeschwindigkeit und Kraftstoffverbrauch pro 100 km Fahrstrecke.
Figur 6 die Beziehung zwischen Fahrgeschwindigkeit und Kraftstoffverbrauch pro Stunde. Figur 7 die Verwendung der durchschnittlichen Steigung, wenn die Regression nicht ausreichend genau ist.
Figur 8 den Übergang zwischen durchschnittlicher Steigung und Regression. Figur 9 ein erfindungsgemäßes Steuergerät.
Ausführungsformen der Erfindung Zur Ermittlung des Kraftstoffverbrauchs für eine bestimmte Fahrt kann der
Kraftstoffpegel (11) des betreffenden Kraftfahrzeuges verwendet werden. Eine Grundidee besteht hierbei darin, den Kraftstoffstand VA am Startpunkt A und den Kraftstoffstand VB am Endpunkt B der Fahrt zu ermitteln. Das Delta zwischen beiden Werten sollte dem verbrauchten Kraftstoff entsprechen. Kombiniert mit der Fahrstrecke AB kann dieses Delta gemäß folgender Formel zur Berechnung des durchschnittlichen Kraftstoffverbrauchs B g während der Fahrt von A nach B verwendet werden:
VA W] - VB W]
B AB 100
100 km AB [km]
Für den Fall, dass das Auto keinen Kraftstoffstand in Litern, sondern
entsprechende Prozentwerte pA bzw. pB liefert, benötigt man zusätzlich das
Tankvolumen V des Autos, um das absolute Brennstoffdelta in Litern für die Fahrt zu berechnen. In diesem Fall lässt sich folgende Formel verwenden, um den durchschnittlichen Kraftstoffverbrauch für die Fahrt von A nach B zu berechnen:
B AB 100
100 km]
Die obigen Formeln sind vergleichsweise einfach und überschaubar. Die Berechnung liefert anhand von lediglich drei Messungen direkt den
durchschnittlichen Kraftstoffverbrauch. Die Genauigkeit des berechneten Wertes hängt linear von der Genauigkeit der Eingangswerte ab. Um einen genauen Kraftstoffstand zu erhalten, ist daher sicherstellen, dass die Eingabewerte genau genug sind. Dies wird erstens dadurch erschwert, dass Messungen bei verschiedenen Autos ein unterschiedliches Verhalten bezüglich Fehlerrate und sporadischer„Ausreißer“ aufweisen. Zweitens ist zu beachten, dass die
Sensorablesungen im Auto Messwerte nur innerhalb eines bestimmten
Genauigkeitsbereichs liefern. Insbesondere kann der Kraftstoffstand deutlich vom tatsächlichen Kraftstoffniveau des Tanks abweichen. Der Betrag der Abweichung wird oft von der aktuellen Position des Autos (oben oder unten), der
Fahrbahnbeschaffenheit (Steine oder Stöße), der Beschleunigung bzw.
Verzögerung, etwaigen Abbiegemanövern (links oder rechts), der
Außentemperatur oder ähnlichen Faktoren beeinflusst. Im Durchschnitt weisen die von handelsüblichen Autos gelieferten Messwerte eine Abweichung von ± 3 Litern auf. Im besten Fall liegt die Abweichung unter 1 Liter. Im Extremfall für einige Autos kann die Abweichung 10 Liter überschreiten.
Zum Zwecke der Erläuterung sei angenommen, dass ein Auto bei einer
Geschwindigkeit von 50 km/h durchschnittlich 6 Liter pro 100 km Fahrleistung verbraucht. Wenn das Auto eine Stunde mit der genannten Geschwindigkeit gefahren wird, verbraucht es somit 3 Liter Kraftstoff. Ferner sei angenommen, dass dieses Auto Kraftstoffstand messungen mit einer Abweichung von ± 3 Litern liefert. Versucht man, den durchschnittlichen Kraftstoffverbrauch mit der obigen „Grundformel“ zu berechnen, wird das Ergebnis höchstwahrscheinlich stark vom realen Durchschnittsverbrauch abweichen.
Im ungünstigsten Fall kann der Kraftstoffstand unter diesen Annahmen bei Fahrtantritt 3 Liter über und bei Fahrtende 3 Liter unter dem richtigen Wert liegen. Insgesamt ergäbe sich so ein um 6 Liter zu hoher Verbrauch. Für eine einstündige Fahrt betrüge das berechnete Kraftstoffniveau- Delta somit 9 Liter, was 300 % des korrekten Wertes entspräche. Der durchschnittliche
Kraftstoffverbrauch würde in diesem Fall mit 18 I /100 km beziffert. Bei kürzeren Fahrten wäre der relative Fehler noch höher.
Das Hauptproblem, das diese Abweichung verursacht, ist die unzureichende Genauigkeit des Kraftstoffstandes, welcher der Verbrauchsberechnung zugrunde gelegt wurde. Die Beispielrechnung macht deutlich, dass eine sehr genaue Kenntnis des Kraftstoffstandes für eine akkurate Angabe des
Kraftstoffverbrauches von großer Wichtigkeit ist. Um dieses Ziel zu erreichen, gibt es verschiedene Techniken, die im Rahmen der Erfindung angewendet werden können.
Ein in Figur 1 illustrierter Grundgedanke besteht hierbei darin, mehrere aufeinanderfolgende Messwerte des Kraftstoffpegels (11) zu erfassen und die Werte außerhalb bestimmter Intervallgrenzen (12) um den berechneten
Mittelwert herauszufiltern. In den meisten Fällen liegt der Durchschnitt der auf diese Weise gefilterten Werte näher am tatsächlichen Kraftstoffstand. Anhand der so berechneten Pegeldifferenz (13) und der vom Kraftfahrzeug bei der Fahrt zurückgelegten Fahrstrecke (14) lässt sich nach obiger Vorschrift der
Kraftstoffverbrauch (15) berechnen.
Eine Herausforderung bei der Implementierung dieses Algorithmus besteht darin, die Anzahl und den Zeitpunkt der Messungen des Kraftstoffpegels (11) sowie Intervallgrenzen (12), die verwendet werden, um die Kraftstoffpegelwerte zu filtern, geeignet zu wählen. Eine bevorzugte Ausführungsform der Erfindung liest den Kraftstoffpegel (11) dabei periodisch im Abstand von 10 Sekunden und speichert die Messwerte in einer Liste, deren Länge auf 24 Werte begrenzt ist. Diese Einstellung führt zu einem„Lesefenster“ von 4 Minuten. Experimente haben gezeigt, dass bei Heranziehung von 6 Werten (über 1 Minute) zur
Durchschnittsberechnung die Ergebnisgenauigkeit nicht signifikant verbessert wird, wohingegen mit 12 Werten (2 Minuten) gewisse Verbesserungen zu verzeichnen sind. Mit 18 Werten ergibt sich eine signifikante Verbesserung der Genauigkeit. 24 Werte erweisen sich auch für Autos mit höherer Abweichung als ausreichend.
Wenn man, bevor man den ersten Durchschnitt berechnet, die Liste zunächst vervollständigt, liegen erste Ergebnisse mit einer Verzögerung von 4 Minuten vor. Um die Zeit zu reduzieren, die benötigt wird, um die Intervallgrenzen (12) zu initialisieren, beginnt eine verbesserte Ausführungsform bereits damit, die Liste
zu verwenden, wenn 12 Messwerte (nach 2 Minuten) vorliegen. Die
nachfolgenden Berechnungen erfolgen einmal pro Minute. Nach jeder
Berechnung eines gefilterten Mittelwertes werden die ältesten 6 Werte aus der Liste entfernt, sodass während der kommenden Minute 6 neue Werte
gespeichert werden können.
Eine ungleich größere Herausforderung besteht darin, die zu verwendenden Intervallgrenzen (12) zu bestimmen. In Bezug auf die Abweichung vom korrekten Kraftstoffstand verhalten sich verschiedene Automodelle stark unterschiedlich. Dies bedeutet insbesondere, dass die am besten geeigneten
Intervallgrenzen (12) für ein bestimmtes Auto zu völlig unterschiedlichen
Ergebnissen führen, wenn sie bei einem anderen Auto angewendet werden. Diese Erwägung lässt die Notwendigkeit dynamisch berechneter
Intervallgrenzen (12) für die Filterung der Werte erkennen. Eine bevorzugte Ausführungsform der Erfindung berechnet die Standardabweichung s der Werte aus der oben beschriebenen Liste. Der Algorithmus verwendet hierbei 3 s als Intervallbreite.
Im Falle des oben beschriebenen Referenzfahrzeuges lässt sich die
hinzunehmende Abweichung auf diesem Wege von ± 3 Litern auf ± 0,75 Liter verringern. Während dieser Ansatz die Genauigkeit des Verfahrens (10) somit bereits deutlich verbessert, erweist er sich dennoch nicht immer als ausreichend, um auch für kürzere Fahrten gute Ergebnisse zu erzielen. Bei einer 20-minütigen Fahrt, bei welcher das Auto 1 Liter Kraftstoff verbraucht, beträgt der mögliche Fehler mehr als 50 %. Ein weiteres Problem besteht darin, dass auch die gefilterten Werte steigen können, während das Auto fährt. Ist dies der Fall, so scheint der Gesamtverbrauch während der Fahrt zu sinken, was praktisch unmöglich ist. Diese Überlegungen machen deutlich, dass eine noch höhere Genauigkeit von Vorteil ist.
Um die Genauigkeit der Kraftstoffverbrauchsberechnung weiter zu verbessern, skizziert Figur 2 daher einen zusätzlichen Filter, der auf einer linearen
Regression (16) basiert. Der Zweck dieser Kraftstoff- Regression (16) ist es, den berechneten Kraftstoffstand zu stabilisieren und sicherzustellen, dass er während
der Fahrt kontinuierlich abnimmt. Zusätzlich kann die Regression (16) zur Interpolation der Messwerte verwendet werden.
Aus Gründen der Einfachheit sei hierbei angenommen, dass das Auto für eine bestimmte Zeit Kraftstoff mit einer konstanten Kraftstoffrate verbraucht. (Durch äußere Umstände bedingte Abweichungen von dieser Annahme bilden den Gegenstand späterer Ausführungen.) Gemäß dieser modellhaften Vereinfachung kann die seit Fahrtantritt verstrichene Zeit als unabhängige und der
Kraftstoffpegel (11) als abhängige Variable der Regression (16) dienen. Deren Genauigkeit steigt somit mit der Anzahl verfügbarer Messwerte. Eine bevorzugte Ausführungsform setzt hierbei mindestens 1,5 bis 2 Liter Pegeldifferenz zwischen dem ersten und letzten Datenpunkt voraus, um Werte zu liefern, die stabil genug sind. Wenn diese Differenz 3 Liter erreicht, weisen die geschätzten
Kraftstoffpegelwerte eine Abweichung von +/- 0,05 Litern auf.
Unter der Annahme, dass eine erfindungsgemäße App verwendet wird, um aufeinanderfolgende Fahrten mit demselben Auto lückenlos aufzuzeichnen, kann ein persistenter Regressionspuffer (17) oder -cache wiederverwendet werden, um die Regression (16) für nachfolgende Fahrten zu initialisieren. Bei einem Fehler von 0,1 Liter sollte ein entsprechender Algorithmus in der Lage sein, den realistischen Verbrauch bereits für Fahrten einer Länge von lediglich 10 Minuten zu liefern. Dies gilt unter der weiteren Annahme, dass das betreffende Auto für 10 Minuten etwa 0,5 Liter verbraucht, was zu einer Mindestabweichung von ± 20 % führt.
In der weiter verbesserten Ausgestaltung gemäß Figur 3 wird eine Erkennung von Diskrepanzen des Kraftstoffpegels (11) auf der Grundlage der Abweichung, die zwischen dem erwarteten und dem aktuellen Kraftstoffniveau oder der ohne Dongle zurückgelegten Strecke (19) festgestellt wird, implementiert. Wenn eine dieser beiden Bedingungen erkannt wird, wird die Regression (16) zurückgesetzt. Die am besten geeignete Schwelle für die Erkennung einer derartigen
Fehlanpassung hängt von der Stabilität der gefilterten Kraftstoffniveauwerte ab. Wenn diese Schwelle zu niedrig gewählt ist, könnte bei einigen Fahrzeugen, deren gemessener Kraftstoffpegel (11) eine hohe Abweichung aufweist, ein entsprechender Algorithmus die Regression (16) ungerechtfertigt zurücksetzen.
Ist die Schwelle dagegen zu hoch gewählt, so wird die Kraftstoffniveau- Fehlanpassungserfassung im Falle geringfügiger Nachbetankungen (z. B. 2 bis 3 Liter) oder kleiner„Messlücken“ (z. B. Fahrten einer Länge unter 30 bis 40 km) nicht zurückgesetzt. Eine bevorzugte Implementierung verwendet daher die Standardabweichung (18), die aus den Intervallgrenzen (12) und der aktuellen Größe des Regressionspuffers (17) berechnet wird, um die beschriebene Kraftstofffehlanpassungsschwelle zu adaptieren. Auf diese Weise wird das Intervall für kleinere Datenmengen und Autos mit höherer Abweichung hinreichend breit und für größere Datenmengen und Autos mit geringerer Abweichung schmaler gehalten.
Die Grenzwerte der beschriebenen Erkennung liegen bei 2 bis 3 Litern unter günstigen Annahmen (große Datenbasis und ein Auto mit niedrigerer
Kraftstoffstand-Messabweichung). Diskrepanzen unterhalb dieser Schwelle werden anhand eines zweiten Kriteriums erkannt: der ohne Dongle
zurückgelegten Strecke (19). Es handelt sich dabei um diejenige Strecke (19), welche das Kraftfahrzeug seit der letzten Löschung seiner gespeicherten Fehlerkodes ( diagnostic trouble codes, DTC) zurückgelegt hat ( distance since DTC cleared). Gemeinsam mit jedem Messwert wird hierzu im
Regressionspuffer (17) eben diese Strecke (19) gespeichert. Der entsprechende Wert bei Fahrtantritt kann somit auf einfache Weise mit den hinterlegten Daten verglichen werden. Wenn die Differenz 2 km überschreitet, wird die
Regression (16) zurückgesetzt.
Die Ausführungsform der Figur 4 verwendet Fahrstrecke (14),
Motorkühlmitteltemperatur (21) und Motordrehzahl (22) des Kraftfahrzeuges, um dessen kumulativen Energiebedarf (20) zu simulieren. Ein Grundgedanke hierbei ist, dass die Verwendung dieses Energiebedarfes (20) als unabhängige Variable der Regression (16) genauere Ergebnisse liefert als die zurückgelegte
Fahrstrecke (14) allein. Jeder zusätzliche Gesichtspunkt, der diese
„Energiesimulation“ optimiert, trägt dazu bei, die Genauigkeit der Berechnung des Kraftstoffverbrauches (15) zu verbessern.
So hat etwa die Fahrzeuggeschwindigkeit großen Einfluss auf den
Energiebedarf (20) eines bestimmten Fahrzeugs. Die Beziehung zwischen
Fahrzeuggeschwindigkeit in km/h und Kraftstoffverbrauch (15) wird in den Figuren 5 und 6 visualisiert, wobei Figur 5 den Verbrauch in Liter pro 100 km und Figur 6 in Liter pro Stunde Fahrzeit darstellt.
Die Figuren 7 und 8 verdeutlichen in ihrer Zusammenschau eine weitere Variante des erfindungsgemäßen Verfahrens (10). Hier wird die durchschnittliche
Steigung (24) des Kraftstoffpegels (1 1 ) anhand eines Steigungspuffers (25) berechnet und einer Schätzung (23) der Pegeldifferenz (13) zugrunde gelegt. Somit kann die Pegeldifferenz (13) übergangsweise durch diese Schätzung (23) angenähert werden, bis die Güte der Regression (16) einen vollständigen Übergang erlaubt.
Dieses Verfahren (10) kann beispielsweise in Software oder Hardware oder in einer Mischform aus Software und Hardware beispielsweise in einem
Steuergerät (30) implementiert sein, wie die schematische Darstellung der Figur 9 verdeutlicht.
Claims
1. Verfahren (10) zum Berechnen eines Kraftstoffverbrauches (15) eines
Kraftfahrzeuges,
gekennzeichnet durch folgende Merkmale:
- während einer Fahrt des Kraftfahrzeuges werden wiederholt Messwerte eines Kraftstoffpegels (11) des Kraftfahrzeuges ermittelt,
- die Messwerte werden anhand von Intervallgrenzen (12) gefiltert,
- anhand der gefilterten Messwerte wird eine auf die Fahrt bezogene Pegeldifferenz (13) des Kraftstoffpegels (11) berechnet und
- anhand der Pegeldifferenz (13) und einer von dem Kraftfahrzeug bei der Fahrt zurückgelegten Fahrstrecke (14) wird der Kraftstoffverbrauch (15) berechnet.
2. Verfahren (10) nach Anspruch 1,
gekennzeichnet durch folgende Merkmale:
- die Messwerte werden ferner einer Regression (16) unterzogen und
- die Regression (16) erfolgt anhand eines persistenten
Regressionspuffers (17) der gefilterten Messwerte.
3. Verfahren (10) nach Anspruch 2,
gekennzeichnet durch folgende Merkmale:
- anhand der Intervallgrenzen (12) und des Regressionspuffers (17) wird eine Standardabweichung (18) des Kraftstoffpegels (11) berechnet und
- abhängig von der Standardabweichung (18) wird fallweise ein Neustart der Regression (16) durchgeführt.
4. Verfahren (10) nach Anspruch 3,
gekennzeichnet durch folgende Merkmale:
- gemeinsam mit den Messwerten wird im Regressionspuffer (17) jeweils eine Strecke (19) gespeichert, welche das Kraftfahrzeug seit einer Löschung eines Fehlerspeichers des Kraftfahrzeuges zurückgelegt hat, und
- der Neustart wird ferner abhängig von der gespeicherten Strecke (19) durchgeführt.
5. Verfahren (10) nach einem der Ansprüche 2 bis 4,
gekennzeichnet durch folgende Merkmale:
- anhand der Fahrstrecke (14), einer Motorkühlmitteltemperatur (21) und einer Motordrehzahl (22) des Kraftfahrzeuges wird ein kumulativer Energiebedarf (20) des Kraftfahrzeuges simuliert und
- der simulierte Energiebedarf (20) ist eine unabhängige Variable der Regression (16).
6. Verfahren (10) nach einem der Ansprüche 2 bis 5,
gekennzeichnet durch folgende Merkmale:
- anhand eines Steigungspuffers (25) wird eine durchschnittliche Steigung (24) des Kraftstoffpegels (11) berechnet und
- anhand der durchschnittlichen Steigung (24) wird eine Schätzung (23) der Pegeldifferenz (13) vorgenommen.
7. Verfahren (10) nach Anspruch 6,
gekennzeichnet durch folgendes Merkmal:
- abhängig von einer Güte der Regression (16) wird die
Pegeldifferenz (13) während einer Übergangsphase des Verfahrens (10) wahlweise durch die Regression (16) oder die Schätzung (23) ermittelt.
8. Computerprogramm, welches eingerichtet ist, das Verfahren (10) nach einem der Ansprüche 1 bis 7 auszuführen.
9. Maschinenlesbares Speichermedium, auf dem das Computerprogramm nach Anspruch 8 gespeichert ist.
10. Vorrichtung (30), die eingerichtet ist, das Verfahren (10) nach einem der Ansprüche 1 bis 7 auszuführen.
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| DE102017222207.7 | 2017-12-07 | ||
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Citations (4)
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|---|---|---|---|---|
| JPS5863815A (ja) * | 1981-10-13 | 1983-04-15 | Toyota Motor Corp | 燃料残量演算方法 |
| US20040129075A1 (en) * | 2001-02-01 | 2004-07-08 | Fluent Systems, Llc. | Remote fluid level detection system |
| JP2007315884A (ja) * | 2006-05-25 | 2007-12-06 | Nissan Diesel Motor Co Ltd | 車両燃料消費量解析システム及び車両燃料消費量解析方法 |
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Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5863815A (ja) * | 1981-10-13 | 1983-04-15 | Toyota Motor Corp | 燃料残量演算方法 |
| US20040129075A1 (en) * | 2001-02-01 | 2004-07-08 | Fluent Systems, Llc. | Remote fluid level detection system |
| JP2007315884A (ja) * | 2006-05-25 | 2007-12-06 | Nissan Diesel Motor Co Ltd | 車両燃料消費量解析システム及び車両燃料消費量解析方法 |
| DE102010038539A1 (de) | 2010-07-28 | 2012-02-02 | Robert Bosch Gmbh | Verbrauchsanzeigesystem für ein Fahrzeug, Verfahren |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| WALLEBÄCK PETER: "Fuel Level Estimation for Heavy Vehicles Using Kalman Filter", MASTERS THESIS, 24 November 2008 (2008-11-24), XP055560356, Retrieved from the Internet <URL:https://www.vehicular.isy.liu.se/Publications/MSc/08_EX_4184_PW.pdf> [retrieved on 20190221] * |
| WIKIPEDIA: "Wikipedia - Moving-average model", WIKIPEDIA, 11 August 2017 (2017-08-11), XP055558382, Retrieved from the Internet <URL:https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Moving-average_model&oldid=794992888> [retrieved on 20190218] * |
Also Published As
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