一种基于大数据管理模式的变速器控制系统的制作方法
【技术领域】
[0001]本实用新型涉及变速器技术领域，具体的说，是一种基于大数据管理模式的变速器控制系统。
【背景技术】
[0002]大数据(big data)，是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。
[0003]在维克托.迈尔-舍恩伯格及肯尼斯.库克耶编写的《大数据时代》中，大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的4V特点 -Volume (大量)、Velocity (高速)、Variety (多样)、Value (价值)。
[0004]对于“大数据”(Big data)研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
[0005]根据维基百科的定义，大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。
[0006]大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
[0007]从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
[0008]随着云时代的来临，大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。《著云台》的分析师团队认为，大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce —样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
[0009]大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。
[0010]最小的基本单位是bit，按顺序给出所有单位:bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。
[0011]它们按照进率1024 (2的十次方)来计算:
[0012]lByte = 8bit
[0013]1KB = 1，024Bytes = 8192bit
[0014]1MB = 1，024KB = 1，048, 576Bytes
[0015]1GB = 1，024MB = 1，048, 576KB
[0016]1TB = 1，024GB = 1，048, 576MB
[0017]1PB = 1，024TB = 1，048, 576GB
[0018]1EB = 1，024PB = 1，048，576TB
[0019]1ZB = 1，024EB = 1，048, 576PB
[0020]1YB = 1，024ZB = 1，048，576EB
[0021]IBB = 1，024YB = 1，048, 576ZB
[0022]1NB = 1，024BB = 1，048, 576YB
[0023]1DB = 1，024NB = 1，048, 576BB
[0024]容量(Volume):数据的大小决定所考虑的数据的价值的和潜在的信息；
[0025]种类(Variety):数据类型的多样性；
[0026]速度(Velocity):指获得数据的速度；
[0027]可变性(Variability):妨碍了处理和有效地管理数据的过程。
[0028]真实性(Veracity):数据的质量。
[0029]复杂性(Complexity):数据量巨大，来源多渠道。
[0030]有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是成为赢得克争的关键。
[0031]大数据的价值体现在以下几个方面:1)对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销；2)做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型；3)面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时倶进充分利用大数据的价值。
[0032]不过，“大数据”在经济发展中的巨大意义并不代表其能取代一切对于社会问题的理性思考，科学发展的逻辑不能被煙没在海量数据中。著名经济学家路德维希?冯?米塞斯曾提醒过:“就今日言，有很多人忙碌于资料之无益累积，以致对问题之说明与解决，丧失了其对特殊的经济意义的了解。”这确实是需要警惕的。
[0033]双离合器自动变速器(Dual-Clutch Transmiss1n，简称DCT)是一种新型的自动变速器，它将变速器的档位按照奇、偶数分别布置在与两个离合器相联结的两个输入轴上，通过离合器的交替切换完成换挡过程，实现无冲击的动力换挡。
[0034]自动变速箱控制单元(1^^)，常用于411')1\0(:1\00'等自动变速器。实现自动变速控制，使驾驶更简单。主要功能包括:目标档位(速比)决策:基于驾驶环境和驾驶员识别的策略使车辆更加经济型，舒适性也得到提高；执行机构控制；故障诊断，处理等。
[0035]现有技术中，中央处理器作为整个自动变速箱的核心控制单元，不仅承载了变速箱控制策略的软件还存储了变速箱所有的特性参数，而这些特性参数是永久不可更改的。也就是说每个变速箱和中央控制器之间是一一对应的。一旦变速箱出现不可修复的故障，则必须在更换变速箱的同时更换中央控制器。同样，当中央控制器损坏的时候也要相应地更换变速箱。
【实用新型内容】
[0036]本实用新型的目的在于提供一种基于大数据管理模式的变速器控制系统，采用大数据技术，将多个变速器控制系统电路的控制信息进行集合，并合并整理出多种优化的控制策略，使得每一台变速器都能找到对应的最优控制策略，最终形成最优的运行状态，极大的提高变速器的运行性能，并增加变速器的运行寿命；同时本实用新型亦克服现有技术的不足之处，通过添加辅助存储器(随机存储器)记录并携带变速器的关键信息，简化了变速器中TCU的更新和维修操作，由于随机存储器的加入可进一步的提高整个控制系统的处理性能，使得在进行变速器控制时更加得心应手，从而优化了变速器的性能。
[0037]本实用新型通过下述技术方案实现:一种基于大数据管理模式的变速器控制系统，主要由变速器控制系统电路和大数据系统组成，所述大数据系统连接变速器控制系统电路，所述大数据系统包括数据采集器、数据清洗系统、分布式计算机及大数据存储服务器，所述大数据存储服务器连接数据清洗系统，所述数据清洗系统连接数据采集器，所述数据采集器连接分布式计算机，所述分布式计算机通过Internet与变速器控制系统电路连接，在所述大数据存储服务器内还设置有大数据数据库。
[0038]进一步的为更好地实现本实用新型，所述变速器控制系统电路包括中央处理器、阀体电路、信号输入电路、扩展存储电路及供电电路，所述信号输入电路连接中央处理器，所述中央处理器连接阀体电路，所述供电电路连接中央处理器，所述扩展存储电路连接中央处理器，所述分布式计算机通过Internet与中央处理器连接。
[0039]进一步的为更好地实现本实用新型，特别设置成下述结构:在所述中央处理器上设置有EEPR0M，所述扩展存储电路包括RAM接口电路及随机存储器，所述随机存储器连接RAM接口电路，所述RAM接口电路连接EEPROM。
[0040]进一步的为更好地实现本实用新型，特别设置成下述结构:所述信号输入电路包括速度传感器、数字量输入电路及模拟量输入电路，所述中央处理器分别连接速度传感器、数字量输入电路及模拟量输入电路。
[0041]进一步的为更好地实现本实用新型，特别设置成下述结构:所述阀体电路包括阀体供电电路、电磁阀控制电路及多路阀控制电路，所述中央处理器分别连接阀体供电电路、电磁阀控制电路及多路阀控制电路。
[0042]进一步的为更好地实现本实用新型，特别设置成下述结构:所述随机存储器采用静态随机存储器或/和动态随机存储器。
[0043]本实用新型与现有技术相比，具有以下优点及有益效果:
[0044]本实用新型采用大数据技术，将多个变速器控制系统电路的控制信息进行集合，并合并整理出多种优化的控制策略，使得每一台变速器都能找到对应的最优控制策略，最终形成最优的运行状态，极大的提高变速器的运行性能，并增加变速器的运行寿命；同时本实用新型亦克服现有技术的不足之处，通过添加辅助存储器(随机存储器)记录并携带变速器的关键信息，简化了变速器中TCU的更新和维修操作，由于随机存储器的加入可进一步的提高整个控制系统的处理性能，使得在进行变速器控制时更加得心应手，从而优化了变速器的性能。
[0045]本实用新型用随机存储器把变速器特性参数能永久保存，T⑶在初次上电的时候，将自动读取该随机存储器里的数据并存入其EEPROM中。这些数据断电后不会被删除。本实用新型的特点是即使TCU损坏时，只需换下TCU，而不用更换整个变速箱。
【附图说明】
[0046]图1