一种车辆的空气滤芯剩余寿命估算方法、装置及系统与流程

测量装置的制造及其应用技术1.本发明用于车辆的空调控制，更具体涉及一种车辆的空气滤芯剩余寿命估算方法、装置及系统。背景技术：2.随着车辆的不断普及，用户对用车安全的要求越来越高，这其中就包括对车内空气质量的要求的不断提升。因此，提升和净化车内空气质量已成为整车厂满足用户需求的一个重要方面。车内空气质量控制涉及众多外部因素和车辆的多个功能、器件，外部因素主要有当地空气质量、车辆行驶里程、用车时长等；车辆功能及器件主要包括空调控制、空气净化功能、内外循环等功能及空气滤芯、离子发生器、pm2.5传感器等器件。3.在上述器件中，空气滤芯作为最基础最直接最可靠的空气质量控制器件，在车辆空气质量改善方面至关重要，因此用户总是希望能保持空气滤芯的清洁干净。要保持空气滤芯的清洁，一个简单的方法就是当空气滤芯到达一定寿命值后，能及时更换新的空气滤芯。目前车辆空气滤芯寿命计算方法主要有两种，一种是简单的根据里程和用车时间计算；一种是配置相关寿命传感器对空气滤芯寿命进行监控。4.当前市面上大部分车辆采用的都是第一种空气滤芯寿命计算方式，到达一定值后，车辆提示用户进行车辆保养。该路方式存在的问题是无法及时、准确的进行空气滤芯寿命计算，换早了浪费资源，换晚了影响车辆使用。5.通过配置有空气滤芯寿命监测系统的空气滤芯寿命计算方式，能准确且及时的计算空气滤芯的寿命，使用非常方便，但是存在成本高，中低端车型无法普及的问题。技术实现要素：6.针对目前存在的空气滤芯寿命计算方式要不成本高、要不时机不及时且提醒不准确问题，本发明提出了一种车辆的空气滤芯剩余寿命估算方法、装置及系统，且该算法基于车辆大数据云平台实现，能够及时、准确的计算空气滤芯剩余寿命，且不增加单车成本。7.本发明是通过如下的技术方案实现：8.本发明提供了一种车辆的空气滤芯剩余寿命估算方法，应用于大数据云平台，所述方法包括：9.获取车辆在本次计算周期内的空气滤芯修正因子值和车辆在本次计算周期内的行驶里程；10.基于在上一计算周期计算出的空气滤芯的剩余寿命以及所获取到的空气滤芯修正因子值行驶里程，确定空气滤芯的剩余寿命。11.优选地，车辆在本次计算周期内的空气滤芯修正因子值包括：车辆本次计算周期内的车辆使用时长因子a1、车载空气净化功能开启后的外循环占比因子a2、用车地点空气质量因子a3和车载空气净化功能开启的使用时长因子a4。12.优选地，基于在上一计算周期计算出的空气滤芯的剩余寿命以及所获取到的空气滤芯修正因子值行驶里程，确定空气滤芯的剩余寿命的步骤包括：13.基于在上一计算周期计算出的空气滤芯的剩余寿命和获取到的空气滤芯修正因子值，得到空气滤芯修正因子对空气滤芯剩余寿命的影响值；14.基于空气滤芯修正因子对空气滤芯剩余寿命的影响值和获取到的行驶里程，确定空气滤芯的剩余寿命。15.优选地，基于空气滤芯修正因子对空气滤芯剩余寿命的影响值和获取到的行驶里程，确定空气滤芯的剩余寿命的步骤包括：16.通过公式：[0017][0018]计算空气滤芯的剩余寿命dj；d0为预先标定的空气滤芯最大寿命值；dj-1为在空气滤芯更换后的第j-1个计算周期计算出的空气滤芯的剩余寿命，xi为第i个空气滤芯修正因子的权重，ai为第i个空气滤芯修正因子值，mj为车辆本次计算周期内的行驶里程；j＝0时，mj＝0；i＝1、2、、、m，m个空气滤芯修正因子的权重之和为1；[0019]为空气滤芯修正因子对空气滤芯剩余寿命的影响值。[0020]优选地，通过公式：[0021]xi＝(xi当前-xi标准)/xi标准[0022]计算车辆在本次上电后的第i个空气滤芯修正因子值xi；xi标准为预先通过实验出的第i个空气滤芯修正因子在一个计算周期内的标定值，xi当前为本次计算周期内采集到的多个第i个空气滤芯修正因子值的均值。[0023]优选地，所述方法还包括：[0024]基于空气滤芯在本次计算周期计算出的剩余寿命和历史n个连续计算周期计算出的剩余寿命，判断空气滤芯是否需要更换；[0025]若确定空气滤芯需要更换，推送提示用户更换空气滤芯的信息。[0026]本发明还提供了一种车辆的空气滤芯剩余寿命估算装置，应用于大数据云平台包括：[0027]获取模块，用于获取车辆在本次计算周期内的空气滤芯修正因子值和车辆在本次计算周期内的行驶里程；[0028]确定模块，用于基于在上一计算周期计算出的车辆剩余寿命以及获取模块所获取到的空气滤芯修正因子值和行驶里程，确定空气滤芯的剩余寿命。[0029]优选地，确定模块包括：[0030]第一确定单元，用于基于在上一计算周期计算出的空气滤芯的剩余寿命和获取模块所获取到的空气滤芯修正因子值，得到空气滤芯修正因子对空气滤芯剩余寿命的影响值；[0031]第二确定单元，用于基于空气滤芯修正因子对空气滤芯剩余寿命的影响值和获取模块获取到的行驶里程，确定空气滤芯的剩余寿命。[0032]优选地，第二确定单元通过公式：[0033][0034]计算空气滤芯的剩余寿命dj；d0为预先标定的空气滤芯最大寿命值；dj-1为在空气滤芯更换后的第j-1个计算周期计算出的空气滤芯的剩余寿命，xi为第i个空气滤芯修正因子的权重，ai为第i个空气滤芯修正因子值，mj为车辆本次计算周期内的行驶里程；j＝0时，mj＝0；i＝1、2、、、m，m个空气滤芯修正因子的权重之和为1；[0035]为空气滤芯修正因子对空气滤芯剩余寿命的影响值。[0036]优选地，获取模块通过公式：[0037]xi＝(xi当前-xi标准)/xi标准[0038]计算车辆在本次上电后的第i个空气滤芯修正因子值xi；xi标准为预先通过实验出的第i个空气滤芯修正因子在一个计算周期内的标定值，xi当前为本次计算周期内采集到的多个第i个空气滤芯修正因子值的均值。[0039]优选地，所述车辆的空气滤芯剩余寿命估算装置还包括：[0040]判断模块，用于基于空气滤芯在本次计算周期计算出的剩余寿命和历史 n个连续计算周期计算出的剩余寿命，判断空气滤芯是否需要更换；[0041]推送模块，用于若确定空气滤芯需要更换，推送提示用户更换空气滤芯的信息。[0042]本发明还提供了一种车辆的空气滤芯剩余寿命估算系统，包括：大数据云平台及车辆；[0043]车辆每次上电后，将其自身在当次上电后的累计行驶里程、车辆使用时长、车载空气净化功能开启的使用时长、车载空气净化功能开启后的外循环占比和用车地点空气质量上传至大数据云平台；[0044]大数据云平台基于所接收到的数据，分别计算车辆在本次计算周期内的行驶里程和多个空气滤芯修正因子值；[0045]大数据云平台再基于在上一计算周期计算出的车辆的剩余寿命、车辆在在本次计算周期内的多个空气滤芯修正因子值和车辆在本次计算周期内的行驶里程，确定空气滤芯的剩余寿命。[0046]本发明具有以下优点：[0047]在将车辆里程作为空气滤芯寿命基础衡量标准的基础上，考虑到用户使用习惯和车辆使用时长以及车辆所处行驶环境污染好坏对空气滤芯剩余寿命的影响，将车辆使用时长因子a1、外循环占比因子a2、用车地点空气质量因子a3及空气净化功能使用时长因子a4等作为其计算的修正因子，比起常规仅基于里程或者用车时长来估算空气滤芯剩余寿命的方式，估算出的空气滤芯的剩余寿命会更精确；比起具备空气滤芯寿命电子监测系统的寿命计算方式，不增加任何单车硬件成本，且不存在相关功能硬件故障，降低了用车成本；该方法主要实施端为大数据云平台，可实现算法的不断迭代升级，基本不受车辆端相关控制器的算力、存储空间等软硬件性能影响和制约。附图说明[0048]图1是车辆数据上传架构图；[0049]图2是基于大数据的空气滤芯寿命算法架构图；[0050]图3是修正因子中标准值算法示意图；[0051]图4是空气滤芯寿命计算人机交互流程图。具体实施方式[0052]下面对本发明作进一步描述。以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例仅用于解释本发明，并非限定本发明的范围。[0053]现有技术中，针对单纯依靠车辆的行驶里程和用车时间来估算空气滤芯的剩余寿命的方式精度很低，本发明实施例提供了一种利用车辆大数据对车辆的空气滤芯剩余寿命进行估算的方法，该实施例中，车辆通过周期性的将需求的几类车载数据上传至大数据云平台，大数据云平台基于一段时间内的车载数据来估算空气滤芯的剩余寿命，这种估算方式可以在节约硬件成本基础上提高空气滤芯剩余寿命的估算精度。[0054]如图1所示，为实现上述方法，需要车辆执行数据上传，车辆数据上传时，主要包括如下内容：[0055]车辆数据采集[0056]适用于本发明实施例中的车辆，需具备车辆数据采集及上传相关设备，包括通过4g/5g与大数据云平台通信的车辆端通信模块，与车辆端通信模块通过can、以太网等连接的车机和空调等相关控制器。[0057]车辆的各控制器需要将相关信号实时发送给车辆端通信模块。满足本发明算法的车辆数据至少应包含车辆行驶信息和空调使用信息，车辆行驶信息包括行驶里程、车辆上下电状态、车辆位置等，空调使用情况包括空调开关状态、内外循环状态、空气净化功能开关状态信息等。[0058]1.车辆数据上传[0059]收到车辆各控制器发送的实时信号后，车辆端通信模块根据一定规则 (时间或者报文数量)将车端数据上传大数据云平台。当部分数据因网络、故障等原因未及时上传大数据云平台时，功能恢复正常后需要补充上传该部分数据。[0060]对于车辆来说，其只需要在上电后，按照预先设定的间隔时间周期性的将上述这些数据上传到大数据云平台即可，车辆本身的硬件不需要做任何更改，不会增加车辆的硬件成本。[0061]如图2所示，大数据云平台在接收到车端数据之后，进行如下处理。[0062]本发明实施例提出的空气滤芯剩余寿命估算的算法基本思路是预先设定一个空气滤芯寿命标准值d0(该值可标定，可根据试验结果确定最终值，如5000km)，再根据四个空气滤芯修正因子方面的因素，对其寿命标准值进行修正，空气滤芯修正因子包括车辆使用时长因子a1、车载空气净化功能开启后的外循环占比因子a2、用车地点空气质量因子a3、车载空气净化功能开启的使用时长因子a4；每个空气滤芯修正因子都有一个预设的权重xi，通过修正因子和权重的共同作用最终得到空气滤芯的真实寿命值,则该寿命与车辆当前的行驶里程mj的差值即为当前空气滤芯的实际剩余寿命d，单位为km。该算法公式可表达为其中，当j为 0时，规定d0＝d0，不按照上述公式计算，表示新换的空气滤芯剩余寿命为标准值；mj表示更换空气滤芯后车辆在第j个计算周期内行驶的真实里程累计值；j＝0时，mj＝0，表示更换空气滤芯后车辆还没有行驶里程；i＝1，2，，， m，表示修正因子序号，本实施例中，m＝4；j＝0，1，2，3，…，n，表示开始计算空气滤芯剩余寿命的周数。其中，每更换一次该空气滤芯，j的值从零计算。[0063]本实施例中，考虑到驾驶员个人使用车辆习惯，以及车辆驾驶过程中所处环境的好坏，设计了上述四个空气滤芯修正因子。具体来说，如若驾驶员个人使用习惯较好，在开车过程，驾驶员长期习惯于开启外循环；或者，车辆长期行驶于环境好的地区；在这些情况下，同样的行驶里程下，空气滤芯实际过滤吸附的污染物相对于不经常开启外循环的车辆或长期处于污染重环境中行驶的车辆所过滤吸附的污染物更少，其实际剩余寿命应当被延长。或者，车辆长期频繁行驶在环境污染重的地区，此时空气滤芯过滤吸附的污染物会更多，其剩余寿命可能比在环境污染小的区域更短。基于上述这些原因，本实施例中，设计了空气滤芯修正因子修正空气滤芯的剩余寿命的估算结果。[0064]本实施例中，空气滤芯修正因子的数量多少还可以根据实际需求进行扩展，不仅限于上述四个修正因子。[0065]车辆在上传数据时，只是将其运行过程中的真实值上传到大数据云平台，还需要依赖于大数据云平台利用所接收到的这些数据计算得到所需求的空气滤芯修正因子的具体数值。其中，大数据云平台通过公式：[0066]xi＝(xi当前-xi标准)/xi标准[0067]计算车辆在本次上电后的第i个空气滤芯修正因子值xi；xi标准为预先通过实验出的第i个空气滤芯修正因子在一个计算周期内的标定值，xi当前为本次计算周期内采集到的多个第i个空气滤芯修正因子值的均值。[0068]例如，本实施例中，将一个计算周期j设计为一周，上述四个空气滤芯修正因子的计算过程如下：[0069]1、车辆使用时长修正因子a1[0070]预先设定一个车辆在一个计算周期内的车辆标准使用时长t0(该值可标定，如14h/周)，大数据云平台每天固定时间根据车辆的上、下电状态数据，计算前一天实际的车辆使用时长，通过求平均值计算车辆在一周内的实际用电时长t1。进而得到车辆在这一周内的车辆使用时长修正因子a1计算公式为： a1＝(t1-t0)/t0，a1含义为车辆在这一周内的用电时长超出车辆标准使用时长t0的程度，超出越多，对应的空气滤芯的剩余寿命越短。[0071]2、外循环占比修正因子a2[0072]车辆的外循环占比表示车载空气净化功能开启后的外循环时间与车载空气净化功能开启总时长的比值，预先设定车辆在一个计算周期内的外循环占比标准值p0(该值可标定，如0.6)，大数据云平台每天固定时间根据车辆在前一天的内、外循环状态数据，计算车辆在前一天的外循环占比实际值，通过求平均值计算外循环占比的周实际值p1，车辆外循环占比修正因子a2计算公式为：a2＝(p1-p0)/p0，a2代表含义为超出标准外循环时长的程度，超出越多，空气滤芯寿命越短。[0073]3、用车地点空气质量修正因子a3[0074]车辆的用车地点空气质量标准值c0(该值可标定，如13)，大数据云平台每天固定时间根据车辆上传的车外空气质量(车辆有车外空气质量检测设备)或者根据车辆位置和大数据云平台从网络上获取的当地空气质量(车辆无车外空气质量检测设备)，计算前一天实际的当地空气质量值，通过求平均值计算其周实际值c1，用车地点控制质量修正因子a3计算公式为： a3＝(c1-c0)/c0，a3代表含义为用车环境超出标准空气质量的程度，超出越多，空气滤芯寿命越短。[0075]4、空气净化功能使用时长修正因子a4[0076]车辆的空气净化功能使用时长标准值t2(该值可标定，如7h/周)，大数据云平台每天固定时间根据车辆空气净化功能开启关闭状态数据，计算前一天实际的空气净化功能使用时长，通过求平均值计算其周实际值t3，空气净化功能使用时长修正因子a4计算公式为：a4＝(t3-t2)/t2，代表含义为超出标准空气净化功能时长的程度，超出越多，空气滤芯寿命越短。[0077]上述四个影响因素包括车辆使用时长因子、外循环占比因子、用车地点空气质量因子及空气净化功能使用时长因子对空气滤芯的剩余寿命影响权重不同，其权重可通过试验方式获得。[0078]试验车辆统一要求：全新空气滤芯，车辆其他状态完全相同，试验道路及其他自然环境完全相同；[0079]参照组：车速60kmph，内循环，空气质量一定，不开启空气净化功能，试验5000km；[0080]第一组：车速100kmph，内循环，空气质量一定，不开启空气净化功能，试验5000km；[0081]第二组：车速60kmph，外循环，空气质量一定，不开启空气净化功能，试验5000km；[0082]第三组：车速60kmph，内循环，空气质量差，不开启空气净化功能，试验5000km；[0083]第四组：车速60kmph，内循环，空气质量一定，开启空气净化功能，试验5000km；[0084]最终根据试验结果评估四个因素对空气滤芯寿命影响，根据与参照组的差别比值，确定四个权重值，四个空气滤芯修正因子的权重和为1。任何一个权重应为小于1的正数。[0085]上述四个空气滤芯修正因子的值均根据实际值与标准值关系计算而来，因此标准值的计算方法对于本发明空气滤芯寿命算法至关重要。[0086]四个空气滤芯修正因子标准值可通过大数据云平台对车辆大数据分析获得，最终计算结果为包含五个维度的表格，维度包括车型、地区、月份、温度范围、空气质量范围。在计算修正因子时按照具体实施车辆信息查表获得当期的标准值。[0087]大数据云平台根据车辆上传的大数据，一定周期更新一次该表格值，计算方式为根据分类取统计平均值。如车型1、重庆地区、6月、温度区间28-35℃、空气质量区间良以上，当前统计大数据样本车型20000辆，根据统计用车时长、外循环时长、空气质量及净化功能时长平均值统计，即可分析出上述四个标准值。[0088]此外，空气滤芯寿命标准值按照行业标准可取5000km，具体车型实施时，可通过以下两种方式对其准确性进行修正。[0089]实车试验法：可通过车辆开发阶段的实车测试，验证空气滤芯在一定外界条件下的寿命，根据多次试验结果设定合理的空气滤芯寿命标准值。[0090]大数据标定法：大数据对选定的几批试验车型设定不同的空气滤芯寿命标准值，再通过本发明所述算法计算其剩余寿命，最终在到达更换期后对其进行对比，可得到更准确的标准值，将其设置为合理的空气滤芯寿命标准值即可。[0091]图3是本实施例中空气滤芯剩余寿命估算的人机交互流程，主要包括如下内容：[0092]1、空气滤芯寿命信息同步[0093]大数据云平台根据车辆数据，在每周固定时间(该时间可设置)计算空气滤芯的剩余寿命，并将该剩余寿命的信息同步到用户端，包括车机端和车控app端，当车机、车控app开启后显示相关信息。[0094]2、空气滤芯更换信息提示推送[0095]大数据云平台根据车辆行驶里程和空气滤芯寿命计算结果，判断是否到达更换空气滤芯时间，当d(j)值绝对值小于或等于一预定值(100km)且连续出现n次(如2次)时，判定空气滤芯到达更换时间，推送更换信息到用户端，包括车机端和车控app端，当车机、车控app开启后显示相关信息。[0096]3、空气滤芯更换完成信息设置[0097]当用户完成空气滤芯更换后，可通过车机、车控app端设置空气滤芯状态为已更换，大数据云平台收到该信息后，将j值置为0，mj置为0，重新开始计算空气滤芯的剩余寿命。[0098]本发明实施例上述方法，在将车辆里程作为空气滤芯寿命基础衡量标准的基础上，考虑到用户使用习惯和车辆使用时长以及车辆所处行驶环境污染好坏对空气滤芯剩余寿命的影响，将车辆使用时长因子a1、外循环占比因子 a2、用车地点空气质量因子a3及空气净化功能使用时长因子a4等作为其计算的修正因子，比起常规仅基于里程或者用车时长来估算空气滤芯剩余寿命的方式，估算出的空气滤芯的剩余寿命会更精确；比起具备空气滤芯寿命电子监测系统的寿命计算方式，不增加任何单车硬件成本，且不存在相关功能硬件故障，降低了用车成本；该方法主要实施端为大数据云平台，可实现算法的不断迭代升级，基本不受车辆端相关控制器的算力、存储空间等软硬件性能影响和制约。[0099]参照图4，本发明实施例还提供了一种车辆的空气滤芯剩余寿命估算装置，包括：[0100]获取模块101，用于获取车辆在本次计算周期内的空气滤芯修正因子值和车辆在本次计算周期内的行驶里程；[0101]确定模块102，用于基于在上一计算周期计算出的车辆剩余寿命以及获取模块所获取到的空气滤芯修正因子值和行驶里程，确定空气滤芯的剩余寿命。[0102]优选地，确定模块102包括：[0103]第一确定单元1021，用于基于在上一计算周期计算出的空气滤芯的剩余寿命和获取模块所获取到的空气滤芯修正因子值，得到空气滤芯修正因子对空气滤芯剩余寿命的影响值；[0104]第二确定单元1022，用于基于空气滤芯修正因子对空气滤芯剩余寿命的影响值和获取模块获取到的行驶里程，确定空气滤芯的剩余寿命。[0105]优选地，第二确定单元1022通过公式：[0106][0107]计算空气滤芯的剩余寿命dj；d0为预先标定的空气滤芯最大寿命值；dj-1为在空气滤芯更换后的第j-1个计算周期计算出的空气滤芯的剩余寿命，xi为第i个空气滤芯修正因子的权重，ai为第i个空气滤芯修正因子值，mj为车辆本次计算周期内的行驶里程；j＝0时，mj＝0；i＝1、2、、、m，m个空气滤芯修正因子的权重之和为1；[0108]为空气滤芯修正因子对空气滤芯剩余寿命的影响值。[0109]优选地，获取模块101通过公式：[0110]xi＝(xi当前-xi标准)/xi标准[0111]计算车辆在本次上电后的第i个空气滤芯修正因子值xi；xi标准为预先通过实验出的第i个空气滤芯修正因子在一个计算周期内的标定值，xi当前为本次计算周期内采集到的多个第i个空气滤芯修正因子值的均值。[0112]优选地，所述车辆的空气滤芯剩余寿命估算装置还包括：[0113]判断模块103，用于基于空气滤芯在本次计算周期计算出的剩余寿命和历史n个连续计算周期计算出的剩余寿命，判断空气滤芯是否需要更换；[0114]推送模块104，用于若确定空气滤芯需要更换，推送提示用户更换空气滤芯的信息。[0115]本发明上述装置，是与上述方法相对应的装置，其能够达到与上述方法相同的技术效果。即，在将车辆里程作为空气滤芯寿命基础衡量标准的基础上，考虑到用户使用习惯和车辆使用时长以及车辆所处行驶环境污染好坏对空气滤芯剩余寿命的影响，将车辆使用时长因子a1、外循环占比因子a2、用车地点空气质量因子a3及空气净化功能使用时长因子a4等作为其计算的修正因子，比起常规仅基于里程或者用车时长来估算空气滤芯剩余寿命的方式，估算出的空气滤芯的剩余寿命会更精确；比起具备空气滤芯寿命电子监测系统的寿命计算方式，不增加任何单车硬件成本，且不存在相关功能硬件故障，降低了用车成本；该方法主要实施端为大数据云平台，可实现算法的不断迭代升级，基本不受车辆端相关控制器的算力、存储空间等软硬件性能影响和制约。[0116]本发明还提供了一种车辆的空气滤芯剩余寿命估算系统，包括：大数据云平台及车辆；[0117]车辆每次上电后，将其自身在当次上电后的累计行驶里程、车辆使用时长、车载空气净化功能开启的使用时长、车载空气净化功能开启后的外循环占比和用车地点空气质量上传至大数据云平台；[0118]大数据云平台基于所接收到的数据，分别计算车辆在本次计算周期内的行驶里程和多个空气滤芯修正因子值；[0119]大数据云平台再基于在上一计算周期计算出的车辆的剩余寿命、车辆在在本次计算周期内的多个空气滤芯修正因子值和车辆在本次计算周期内的行驶里程，确定空气滤芯的剩余寿命。









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