一种提高机动车燃油量估算精度的方法
【专利摘要】本发明公开了一种提高机动车燃油量估算精度的方法，包括步骤一：油量检测设备采集油量电压信号；步骤二：复合采样滤波；步骤三：通过GPRS向后台监控中心发送油量信息；步骤四：判断是否需要进行油量补偿，如果是，进入步骤五，否则，进入步骤六；步骤五：进行油量补偿；步骤六：通过油量检测设备上传的油量电压信号，得出此时车辆油箱中的油量值。本发明提高了油量监测精度、提高了油量信号的稳定性。
【专利说明】一种提高机动车燃油量估算精度的方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及一种用于提高机动车燃油量估算精度的方法，特别适合对货车、客车等大容积油箱车辆的燃油量监测精度进行改善。
【背景技术】
[0002]油量监测系统主要由油量检测设备、GPRS传输网络和中心监控软件三部分组成。其中，油量检测设备采集车辆油量传感器的电压信号，并结合GPS信息，通过GPRS网络发送到后台监控中心软件，最终在后台软件中显示里程-油量关系图和时间-油量关系图。
[0003]基于原车油量传感器的油量监测系统，其油量监测精度只能达到70%左右，这主要是受如下两个子问题的影响。
[0004]子问题1.车辆在实际行驶过程中会受加减速、转弯、路面波动以及车身电瓶供压不稳等因素的影响，致使油量检测设备采集到的油量信息含有大量杂波，极大地影响了油量监测精度。
[0005]子问题2.现有技术在实际应用中会出现检测盲区的问题。如图1所示，当车辆油箱中的油面高于传感器的最大检测范围时，会造成油量检测失真的问题。在后台监控软件中会出现如图2所示的里程-油量图，在A到B这段里程变化中，其对应的油量值一直保持不变，此即为油量检测盲区。该问题是由原车油量传感器自身测量范围有限引起的，对油量监测精度会产生较大影响。
【发明内容】
[0006]本发明的目的是为了提高油量监测稳定性及精度，依次解决两个子问题。对于子问题1，本发明中的油量检测设备采用了一种复合采样滤波方法，可以有效滤除车辆在行驶过程中受到的各种油量干扰信号，最终通过GPRS网络每30秒钟向监控中心发送一条油量信号。油量检测设备所用的单片机型号为STM32F107，GPRS模块的型号为SIM900D。
[0007]在后台监控中心软件对数据处理的过程中，通过一套基于里程和百公里油耗的油量补偿方法，可以解决子问题2，进而提高油量监测的精度。里程信息通过GPS模块及单片机计算得到，所用GPS模块型号为HOLUX M-8929。
[0008]一种提高机动车燃油量估算精度的方法，包括以下几个步骤:
[0009]步骤一:油量检测设备采集油量电压信号；
[0010]油量检测设备通过油量信号线采集原车油量传感器和仪表盘之间的油量电压信号;
[0011 ] 步骤二:复合采样滤波；
[0012]每Ims采集一次油量电压信号，然后对其进行滤波，每IOOms得到一条油量电压数据；
[0013]步骤三:通过GPRS向后台监控中心发送油量信息；
[0014]对同一时刻采集到的油量电压数据、位置、海拔、速度及里程信息进行整合，通过GPRS模块每隔30秒向监控中心发送一条数据；
[0015]步骤四:判断是否需要进行油量补偿，如果是，进入步骤五，否则，进入步骤六；
[0016]监控中心对相邻两条油量电压数据中的油量值作差；设AYi = Yi+1-Yi7 Yi表示油量值，如果从Λ Yi到Λ Yi+m的m+l个连续值都为O且m的值大于100，则从Yi到Yi+m的油量值保持不变，进行油量补偿，进入步骤五，否则不用补偿，进入步骤六；
[0017]步骤五:进行油量补偿；
[0018]根据该车最新的百公里油耗及待补偿油量区间段对应的里程值，进行油量补偿，得到修正油量；
[0019]步骤六:通过油量检测设备上传的油量电压信号，得出此时车辆油箱中的油量值。
[0020]本发明的优点在于:
[0021](I)本发明提高了油量监测精度；
[0022](2)本发明提高了油量信号的稳定性；
【专利附图】
【附图说明】
[0023]图1是【背景技术】中油量检测盲区示意图；
[0024]图2是【背景技术】中里程-油量图；
[0025]图3本发明整体技术方案流程图；
[0026]图4本发明采样滤波方法流程图；
[0027]图5本发明油量补偿方法流程图；
[0028]图6本发明油量估算方法处理前的里程-油量图；
[0029]图7本发明油量估算方法处理后的里程-油量图；
【具体实施方式】
[0030]下面将结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。
[0031]本发明是一种提高机动车燃油量估算精度的方法，流程如图3所示，包括以下几个步骤:
[0032]步骤一:油量检测设备采集油量电压信号；
[0033]油量检测设备通过油量信号线采集原车油量传感器和仪表盘之间的油量电压信号。
[0034]步骤二:复合采样滤波；
[0035]每Ims采集一次油量电压信号，然后对其进行滤波，最后每IOOms得到一条油量电压数据。
[0036]步骤三:通过GPRS向后台监控中心发送油量信息；
[0037]对同一时刻采集到的油量电压数据、位置、海拔、速度及里程信息进行整合，通过GPRS模块每隔30秒向监控中心发送一条数据。
[0038]步骤四:判断是否需要进行油量补偿，如果是，进入步骤五，否则，进入步骤六；
[0039]对相邻两条油量电压数据中的油量值作差。定义AYi = Yitl-Yi, Yi表示油量值，如果从Λ Yi到Λ Yi+m的m+l个连续值都为O且m的值大于100，则认为从Yi到Yi+m这一段油量值是保持不变的，即为需要进行油量补偿的区间段，进入步骤五，反之则不用补偿，进入步骤六。
[0040]步骤五:进行油量补偿；
[0041]根据该车最新的百公里油耗及待补偿油量区间段对应的里程值，进行油量补偿，得到修正油量。
[0042]步骤六:通过油量检测设备上传的油量电压信号，得出此时车辆油箱中的油量值。
[0043]所述的步骤二复合采样滤波中，具体的复合采样滤波方法为:
[0044]针对车辆加减速、转弯、启停等因素所引起的大幅值脉冲杂波和车身供压不稳等因素所引起的高频杂 波，本发明提出了一套复合采样滤波方法，可以对车辆在行驶过程中受到的各种油量信号干扰起到良好的过滤效果。
[0045]如图4所示，复合采样滤波方法包括如下步骤:
[0046]步骤1:采样
[0047]油量检测设备每Ims采集一次油量信号，然后对IOOms内采集到的100条油量信号进行最大值采样。
[0048]步骤2:滤波
[0049]步骤2包括以下三个子步骤:
[0050]步骤2.1:限幅递推中位值平均滤波
[0051]通过步骤I的采样，单片机每IOOms接收一条数据，把连续采集的10个数据看成一个队列，新接收的数据与上一条数据作差并取绝对值，如果结果大于等于0.2V，则认为新数据是噪声干扰，进行抛除；如果结果小于0.2V就放入队尾，同时抛除原来队首的数据。然后抛掉这10个数据中的最大值和最小值，再对剩下的八个数据求均值，最后用该平均值代替这条新接收的数据。
[0052]通过上述滤波处理，得到油量数据组A。
[0053]步骤2.2:一阶滞后滤波
[0054]经过步骤2.1的滤波处理后，再对数据组A进行一阶滞后滤波，即采用本次采样值与上次滤波输出值进行加权，得到有效滤波值，使得输出对输入有反馈作用。一阶滞后滤波表达式为:
[0055]Bn = α.Αη+(1-α ).Blri
[0056]式中，Bn表示本次滤波结果，Bn^1表示上次滤波结果，An表示对数据组A的新采样值，α为滤波系数，根据实际经验，取0.5。
[0057]最后，通过一阶滞后滤波得到油量数据组B。
[0058]步骤2.3:卡尔曼滤波
[0059]经过步骤2.2的滤波处理后，再对数组B进行卡尔曼滤波。记数据组B中的第k条油量电压值为观测值Zk，由卡尔曼滤波计算得到的第k条油量电压值为xk。
[0060]根据车辆油箱内油量的液位变化特性可知，油面在短时间内是不变的，故可得状态方程为:
[0061]Xk = Xk-!+ ω
[0062]量测方程为:
[0063]zk = Xk+ υ k
[0064]式中，Xk为状态变量，Zk为观测变量，ω k和uk分别为过程激励噪声和观测噪声，它们为相互独立、正态分布的白噪声，即P (ω)~N (O，Q)，P ( U )~N (O，R)，Q、R分别为过程
激励噪声和观测噪声的方差。
[0065]定义xk_(_代表先验，~代表估计)为在已知第k步之前状态情况下第k步的先验状态估计。定义Xk为已知测量变量Zk时第k步的后验状态估计。由此定义先验估计误差和后验估计误差:
[0066]ef = Xk-Xk-
[0067]ek = Xk-Xk
[0068]先验估计误差的协方差:Pk_ = E [ek_ek_T]。
[0069]后验估计误差的协方差:Pk = E [ekekT]。
[0070]用K表示后验估计误差协方差的最小值，则根据卡尔曼滤波器的概率原型，先验估计Xk-和加权的测量变量Zk及其预测Hxk-之差的线性组合便可构成后验状态估计xk。即
Xk = xk_+K(Zk-Hxk-)。通常我们将K称为卡尔曼增益，有
【权利要求】
1.一种提高机动车燃油量估算精度的方法，包括以下几个步骤: 步骤一:油量检测设备采集油量电压信号； 油量检测设备通过油量信号线采集原车油量传感器和仪表盘之间的油量电压信号； 步骤二:复合采样滤波； 每Ims采集一次油量电压信号，然后对其进行滤波，每IOOms得到一条油量电压数据； 步骤三:通过GPRS向后台监控中心发送油量信息； 对同一时刻采集到的油量电压数据、位置、海拔、速度及里程信息进行整合，通过GPRS模块每隔30秒向监控中心发送一条数据； 步骤四:判断是否需要进行油量补偿，如果是，进入步骤五，否则，进入步骤六； 监控中心对相邻两条油量电压数据中的油量值作差；设AYi = Yw-YiAi表示油量值，如果从Λ Yi到Λ Yi+m的m+l个连续值都为O且m的值大于100，则从Yi到Yi+m的油量值保持不变，进行油量补偿，进入步骤五，否则不用补偿，进入步骤六； 步骤五:进行油量补偿； 根据该车最新的百公里油耗及待补偿油量区间段对应的里程值，进行油量补偿，得到修正油量； 步骤六:通过油量检测设备上传的油量电压信号，得出此时车辆油箱中的油量值。
2.根据权利要求1所述的一种提高机动车燃油量估算精度的方法，所述的步骤二复合采样滤波中，复合采样滤波方法包括如下步骤: 步骤1:采样 油量检测设备每Ims采集一次油量信号，然后对IOOms内采集到的100条油量信号进行最大值采样； 步骤2:滤波，包括以下三个子步骤: 步骤2.1:限幅递推中位值平均滤波； 通过步骤I的采样，每IOOms接收一条数据，把连续采集的10个数据设为一个队列，新接收的数据与上一条数据作差并取绝对值，如果结果大于等于0.2V，则认为新数据是噪声干扰，进行抛除；如果结果小于0.2V就放入队尾，同时抛除原来队首的数据；然后抛掉10个数据中的最大值和最小值，对剩下的八个数据求均值，最后用该平均值代替这条新接收的数据，通过上述滤波处理，得到油量数据组A ; 步骤2.2:一阶滞后滤波 经过步骤2.1的滤波处理后，再对数据组A进行一阶滞后滤波，即采用本次采样值与上次滤波输出值进行加权，得到有效滤波值；一阶滞后滤波表达式为:
Bn = α.An+(1-α ).Bn^1 式中，Bn表示本次滤波结果，Blri表示上次滤波结果，An表示对数据组A的新采样值，α为滤波系数，最后，通过一阶滞后滤波得到油量数据组B ; 步骤2.3:卡尔曼滤波 经过步骤2.2的滤波处理后，再对数组B进行卡尔曼滤波；记数据组B中的第k条油量电压值为观测值zk，由卡尔曼滤波计算得到的第k条油量电压值为Xk ； 状态方程为:
Xk = Xk-1+ ω k-1量测方程为:
Zk = Xk+ υ k 式中，Xk为状态变量，Zk为观测变量，《,和Uk分别为过程激励噪声和观测噪声，P (ω)~N(0，Q)，P ( υ )~N(0，R)，Q、R分别为过程激励噪声和观测噪声的方差； 设xk_为在已知第k步之前状态情况下第k步的先验状态估计，Xk为已知测量变量Zk时第k步的后验状态估计，其中_代表先验，~代表估计，则先验估计误差和后验估计误差:eiT=xk-XiTek = Xk-Xk 先验估计误差的协方差:Pk_ = E[ek-ek-T]； 后验估计误差的协方差:Pk = E[ekekT]； 用K表示后验估计误差协方差的最小值，则根据卡尔曼滤波器的概率原型，先验估计xk_和加权的测量变量Zk及其预测Hxk-之差的线性组合便可构成后验状态估计Xk ;即Xk = (Zk-HxkO ;1(为卡尔曼增益，
3.根据权利要求1所述的一种提高机动车燃油量估算精度的方法，所述的步骤五进行油量补偿方法，包括如下步骤: 步骤1:计算该车的百公里油耗K ； 在里程-油量图中，每个点用(里程，油量)坐标进行唯一表示，用Xi表示第i条数据的里程，Yi表示第i条数据的油量，其中Xi的单位为km，Yi的单位为升； 记xn = xi+m+1+ioo，Yn为里程Xn下的平均油量，则该车的百公里油耗
【文档编号】G01F9/00GK103968910SQ201410196768
【公开日】2014年8月6日 申请日期:2014年5月9日 优先权日:2014年5月9日
【发明者】余贵珍, 刘浩, 王云鹏, 于海洋 申请人:北京航空航天大学