一种车载滤清器滤芯剩余寿命的预测方法及系统与流程

1.本发明涉及车载滤清器技术领域，特别是涉及一种车载滤清器滤芯剩余寿命的预测方法及系统。


背景技术：

2.车载滤清器是减小汽车发动机的磨损的重要部件，车载滤清器的滤芯需要及时更换，以保证汽车发动机正常运行。目前，判断车载滤清器滤芯更换的契机有两种方式，一种是按照车辆维护说明，滤芯在使用固定里程或者使用固定时间后对滤芯进行维护。这种方法存在一下弊端：如果车辆工况很好，滤芯在使用固定里程或者使用固定时间后性能仍合格，滤芯到达使用寿命就被更换掉，造成资源浪费现象。如果车辆工况很差，就有可能出现滤芯使用不到固定里程或固定时间时，就已经堵塞，不及时更换滤芯会造成发动机进气不畅，引发发动机油耗升高，进而损害发动机。
3.另一种是设置压力报警开关，检测滤芯处的流阻最大值是否到达了流阻值阈值，判断是否更换滤芯。滤芯的流阻值代表了滤芯的使用寿命，在车辆行驶的过程中，滤芯的流阻值受到介质流量的影响，呈现波浪形的变化。而介质的流量受到发动机的负载状态影响，发动机的负载状态受到驾驶员驾驶习惯、车辆载重、车辆运行姿态等多种因素的影响。压力报警开关使用某一个时刻的某一种状态去衡量整个滤芯的流阻，造成契机判断不准确，比如，在驾驶员猛踩油门时，发动机的负载增大，滤芯的流阻值增大，并高于流阻值阈值，此时，滤芯性能完好，但是压力报警开关产生误报。
4.因此，亟需一种准确判断车载滤清器滤芯更换契机的技术。


技术实现要素：

5.本发明的目的是提供一种车载滤清器滤芯剩余寿命的预测方法及系统，能够提高确定车载滤清器滤芯更换契机的准确性和自动化程度。
6.为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
7.一种车载滤清器滤芯剩余寿命的预测方法，包括：
8.确定当前里程段内车载滤清器处的有效流阻值为当前有效流阻值；
9.根据当前有效流阻值更新有效流阻值序列；所述有效流阻值序列包括多个有效流阻值；
10.利用线性回归算法，对更新后的有效流阻值序列中多个有效流阻值进行处理，得到线性回归方程；
11.根据所述线性回归方程，确定车载滤清器滤芯的剩余寿命。
12.可选的，
13.所述有效流阻值序列中多个有效流阻值对应的里程段的长度均相等；
14.所述有效流阻值序列中除第一个有效流阻值外，任一有效流阻值对应里程段的起点为前一有效流阻值对应里程段的终点；
15.所述有效流阻值序列中除最后个有效流阻值外，任一有效流阻值对应里程段的终点为后一有效流阻值对应里程段的起点。
16.可选的，所述确定当前里程段内车载滤清器处的有效流阻值为当前有效流阻值，具体包括：
17.按照预设频率获取车载滤清器处的实时流阻值，直至车辆行驶的里程达到所述当前里程段的长度；
18.将多个所述实时流阻值划分为多个实时流阻值序列；
19.确定每个实时流阻值序列对应的理论流阻值；
20.利用k-means算法对多个所述理论流阻值进行聚类处理，得到多个聚类中心；
21.确定多个聚类中心对应的最大有效流阻值为当前里程段内车载滤清器处的有效流阻值。
22.可选的，所述确定每个实时流阻值序列对应的理论流阻值，具体包括：
23.确定任一实时流阻值序列为当前实时流阻值序列；
24.删除所述当前实时流阻值序列中的最大值和最小值，得到更新后的当前实时流阻值序列；
25.确定更新后的当前实时流阻值序列中多个实时流阻值的平均值，为更新后的当前实时流阻值序列对应的理论流阻值。
26.可选的，所述利用k-means算法对多个所述理论流阻值进行聚类处理，得到多个聚类中心，具体包括：
27.确定数值相等的理论流阻值的种类相同；
28.确定多个所述理论流阻值中每个种类对应的理论流阻值的数量；
29.将不同种类的理论流阻值作为纵坐标，将纵坐标对应种类包含的的理论流阻值的数量作为横坐标，构建二维流阻数据；
30.将横坐标最大的二维流阻数据作为第一聚类中心；
31.将纵坐标最大的二维流阻数据作为第二聚类中心；
32.令迭代次数n＝1；
33.确定任一二维流阻数据为当前二维流阻数据；
34.计算当前二维流阻数据分别与第一聚类中心的距离为第一距离；
35.计算当前二维流阻数据分别与第二聚类中心的距离为第二距离；
36.将当前二维流阻数据添加到第一距离和第二距离中的更小值，所对应的聚类中心对应的簇中，更新当前二维流阻数据并返回步骤“计算当前二维流阻数据分别与第一聚类中心的距离为第一距离”，直至遍历所有二维流阻数据，得到第一簇和第二簇；
37.将第一簇中多个二维流阻数据的平均值作为更新后的第一聚类中心；
38.将第二簇中多个二维流阻数据的平均值作为更新后的第二聚类中心；
39.令迭代次数n的数值增加1并返回步骤“确定任一二维流阻数据为当前二维流阻数据”直至本次迭代时的第一聚类中心等于上一次迭代时的第一聚类中心，本次迭代时的第二聚类中心等于上一次迭代时的第二聚类中心，得到多个所述聚类中心。
40.可选的，所述根据当前有效流阻值更新有效流阻值序列，具体包括：
41.将当前有效流阻值作为有效流阻值序列的最后一个元素添加到有效流阻值序列
中，得到一次更新的有效流阻值序列；
42.判断一次更新的有效流阻值序列中有效流阻值的个数是否大于有效流阻值序列标准元素个数，得到第一判断结果；
43.若所述第一判断结果为否，则更新当前里程段并返回步骤“确定当前里程段内车载滤清器处的有效流阻值为当前有效流阻值”；
44.若所述第一判断结果为是，则删除一次更新的有效流阻值序列中的第一个元素，得到更新后的有效流阻值序列。
45.可选的，所述利用线性回归算法，对更新后的有效流阻值序列中多个有效流阻值进行处理，得到线性回归方程，具体包括：
46.构建初始线性回归方程y＝ax+b；
47.根据更新后的有效流阻值序列中多个有效流阻值、利用公式和确定初始线性回归方程的系数，得到线性回归方程；
48.其中，a和b均为初始线性回归方程的系数；n为有效流阻值序列标准元素个数，xi为更新后的有效流阻值序列中有效流阻值的序号；yi为更新后的有效流阻值序列中的第i个有效流阻值。
49.可选的，所述根据所述线性回归方程，确定车载滤清器滤芯的剩余寿命，具体包括：
50.将所述有效流阻值序列标准元素个数作为自变量，带入到所述线性回归方程，得到因变量作为更新后的有效流阻值序列的有效流阻总值；
51.判断有效流阻总值是否小于第一有效流阻总值阈值，得到第二判断结果；
52.若所述第二判断结果为否，则确定滤芯剩余寿命为0，并发出第一预警信号；所述第一预警信号用于提示驾驶员更换滤芯；
53.若所述第二判断结果为是，则根据所述有效流阻总值，利用公式确定滤芯剩余寿命；
54.其中，aa、a1、a2分别表示滤芯剩余寿命、有效流阻总值和第一有效流阻总值阈值。
55.可选的，在所述根据所述有效流阻总值，利用公式确定滤芯剩余寿命之后，还包括：
56.判断有效流阻总值是否小于第二有效流阻总值阈值，得到第三判断结果；所述第二有效流阻总值阈值小于所述第一有效流阻总值阈值；
57.若所述第三判断结果为否，则发出第二预警信号；所述第二预警信号用于提示驾驶员滤芯剩余寿命不足；
58.若所述第三判断结果为是，则更新当前里程段并返回步骤“确定当前里程段内车载滤清器处的有效流阻值为当前有效流阻值”。
59.一种车载滤清器滤芯剩余寿命的预测系统，包括：
60.当前有效流阻值确定模块，用于确定当前里程段内车载滤清器处的有效流阻值为当前有效流阻值；
61.有效流阻值序列更新模块，用于根据当前有效流阻值更新有效流阻值序列；所述有效流阻值序列包括多个有效流阻值；
62.线性回归方程确定模块，用于利用线性回归算法，对更新后的有效流阻值序列中多个有效流阻值进行处理，得到线性回归方程；
63.剩余寿命确定模块，用于根据所述线性回归方程，确定车载滤清器滤芯的剩余寿命。
64.根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：
65.本发明提供了一种车载滤清器滤芯剩余寿命的预测方法及系统，方法包括：确定当前里程段内车载滤清器处的有效流阻值为当前有效流阻值；根据当前有效流阻值更新有效流阻值序列；有效流阻值序列包括多个有效流阻值；利用线性回归算法，对更新后的有效流阻值序列中多个有效流阻值进行处理，得到线性回归方程；根据线性回归方程，确定车载滤清器滤芯的剩余寿命。本发明通过构建并更新有效流阻值序列，结合线性回归算法，能够确定车载滤清器滤芯的剩余寿命，提高确定车载滤清器滤芯更换契机的准确性和自动化程度。
附图说明
66.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
67.图1为本发明实施例中车载滤清器滤芯剩余寿命的预测方法流程图。
具体实施方式
68.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
69.本发明的目的是提供一种车载滤清器滤芯剩余寿命的预测方法及系统，能够提高确定车载滤清器滤芯更换契机的准确性和自动化程度。
70.为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
71.实施例
72.如图1，本发明提供了一种车载滤清器滤芯剩余寿命的预测方法，包括：
73.步骤101：确定当前里程段内车载滤清器处的有效流阻值为当前有效流阻值；
74.步骤102：根据当前有效流阻值更新有效流阻值序列；有效流阻值序列包括多个有效流阻值；有效流阻值序列中多个有效流阻值对应的里程段的长度均相等；
75.有效流阻值序列中除第一个有效流阻值外，任一有效流阻值对应里程段的起点为前一有效流阻值对应里程段的终点；
76.有效流阻值序列中除最后个有效流阻值外，任一有效流阻值对应里程段的终点为后一有效流阻值对应里程段的起点。
77.步骤103：利用线性回归算法，对更新后的有效流阻值序列中多个有效流阻值进行处理，得到线性回归方程；
78.步骤104：根据线性回归方程，确定车载滤清器滤芯的剩余寿命。
79.步骤101，具体包括：
80.按照预设频率获取车载滤清器处的实时流阻值，直至车辆行驶的里程达到当前里程段的长度；
81.将多个实时流阻值划分为多个实时流阻值序列；
82.确定每个实时流阻值序列对应的理论流阻值；
83.利用k-means算法对多个理论流阻值进行聚类处理，得到多个聚类中心；
84.确定多个聚类中心对应的最大有效流阻值为当前里程段内车载滤清器处的有效流阻值。
85.确定每个实时流阻值序列对应的理论流阻值，具体包括：
86.确定任一实时流阻值序列为当前实时流阻值序列；
87.删除当前实时流阻值序列中的最大值和最小值，得到更新后的当前实时流阻值序列；
88.确定更新后的当前实时流阻值序列中多个实时流阻值的平均值，为更新后的当前实时流阻值序列对应的理论流阻值。
89.其中，利用k-means算法对多个理论流阻值进行聚类处理，得到多个聚类中心，具体包括：
90.确定数值相等的理论流阻值的种类相同；
91.确定多个理论流阻值中每个种类对应的理论流阻值的数量；
92.将不同种类的理论流阻值作为纵坐标，将纵坐标对应种类包含的的理论流阻值的数量作为横坐标，构建二维流阻数据；
93.将横坐标最大的二维流阻数据作为第一聚类中心；
94.将纵坐标最大的二维流阻数据作为第二聚类中心；
95.令迭代次数n＝1；
96.确定任一二维流阻数据为当前二维流阻数据；
97.计算当前二维流阻数据分别与第一聚类中心的距离为第一距离；
98.计算当前二维流阻数据分别与第二聚类中心的距离为第二距离；
99.将当前二维流阻数据添加到第一距离和第二距离中的更小值，所对应的聚类中心对应的簇中，更新当前二维流阻数据并返回步骤“计算当前二维流阻数据分别与第一聚类中心的距离为第一距离”，直至遍历所有二维流阻数据，得到第一簇和第二簇；
100.将第一簇中多个二维流阻数据的平均值作为更新后的第一聚类中心；
101.将第二簇中多个二维流阻数据的平均值作为更新后的第二聚类中心；
102.令迭代次数n的数值增加1并返回步骤“确定任一二维流阻数据为当前二维流阻数
据”直至本次迭代时的第一聚类中心等于上一次迭代时的第一聚类中心，本次迭代时的第二聚类中心等于上一次迭代时的第二聚类中心，得到多个聚类中心。
103.步骤102，具体包括：
104.将当前有效流阻值作为有效流阻值序列的最后一个元素添加到有效流阻值序列中，得到一次更新的有效流阻值序列；
105.判断一次更新的有效流阻值序列中有效流阻值的个数是否大于有效流阻值序列标准元素个数，得到第一判断结果；
106.若第一判断结果为否，则更新当前里程段并返回步骤“确定当前里程段内车载滤清器处的有效流阻值为当前有效流阻值”；
107.若第一判断结果为是，则删除一次更新的有效流阻值序列中的第一个元素，得到更新后的有效流阻值序列。
108.步骤103，具体包括：
109.构建初始线性回归方程y＝ax+b；
110.根据更新后的有效流阻值序列中多个有效流阻值、利用公式和确定初始线性回归方程的系数，得到线性回归方程；
111.其中，a和b均为初始线性回归方程的系数；n为有效流阻值序列标准元素个数，xi为更新后的有效流阻值序列中有效流阻值的序号；yi为更新后的有效流阻值序列中的第i个有效流阻值。
112.步骤104，具体包括：
113.将有效流阻值序列标准元素个数作为自变量，带入到线性回归方程，得到因变量作为更新后的有效流阻值序列的有效流阻总值；
114.判断有效流阻总值是否小于第一有效流阻总值阈值，得到第二判断结果；
115.若第二判断结果为否，则确定滤芯剩余寿命为0，并发出第一预警信号；第一预警信号用于提示驾驶员更换滤芯；
116.若第二判断结果为是，则根据有效流阻总值，利用公式确定滤芯剩余寿命；
117.其中，aa、a1、a2分别表示滤芯剩余寿命、有效流阻总值和第一有效流阻总值阈值。
118.在根据有效流阻总值，利用公式确定滤芯剩余寿命之后，还包括：
119.判断有效流阻总值是否小于第二有效流阻总值阈值，得到第三判断结果；第二有效流阻总值阈值小于第一有效流阻总值阈值；
120.若第三判断结果为否，则发出第二预警信号；第二预警信号用于提示驾驶员滤芯剩余寿命不足；
121.若第三判断结果为是，则更新当前里程段并返回步骤“确定当前里程段内车载滤
清器处的有效流阻值为当前有效流阻值”。
122.本发明提供的一种车载滤清器滤芯剩余寿命的预测算法是在智能过滤系统上运行的，智能过滤系统包括传统的过滤系统、安装在过滤系统上的压力传感器和具有滤芯使用里程或使用时间统计功能、数字运算、信息储存、can通信等功能的智能控制器。寿命预测算法分为寿命数据统计、寿命数据处理、寿命预测结果显示三部分。
123.一、寿命数据统计
124.在系统中建立一个数组，数组的下标值代表各个流阻值的10倍数，例如实时流阻值为3.5kpa，就使用flow[35]来代替；此处的系统指的是智能控制器嵌入式软件系统，数组的下标是流阻值，对于空滤而言，数组有100个成员，燃油滤是120个成员，使用数组代表每个流阻值出现的次数。
[0125]
控制器每5s连续读取12次过滤器的流阻值，每次间隔10ms。可以从can线上获取由压力检测设备发出来的can信号，也可以是从安装在智能过滤器上的压力传感器上直接读取；为了获取一个较为准确的数据，需要对这12次数据(即实时流阻值序列)进行处理，处理方式如下：去掉一个最大值，再去掉一个最小值，然后计算剩下10个值的平均值，最后使用平均值保留小数点后1位的数据作为本次采集到的有效数据(即实时流阻值序列对应的理论流阻值)；具体的，每一次数据是一个单独的值，程序会通过2轮对比取到最大值和最小值，得到的数据是一个数值：取最大值和最小值的方法如下：取最大值，给变量max赋值0，然后每个数据与max进行比较，如果数据比max内的值大，则将当前数据赋值给max，全部比完后，max中的数值就是最大值；取最小值，给变量min赋值9999，然后每个数据与mim进行比较，如果数据比min内的值小，则将当前数据赋值给min，全部比完后min中的数值就是最小值。
[0126]
得到本次采集到的有效值(理论流阻值)后，在代表这个有效值的数组内容中加1。也就是就是统计每个流阻的出现次数，出现次数保存在代表流阻的数组当中。例如flow[35]＝10，就代表3.5kpa出现了10次，3.5kpa出现1次，flow[35]中的内容加1。加1指的是数组中成员的值+1，当flow[35]内的值+1后，就为11。
[0127]
二、寿命数据处理
[0128]
车辆每行驶50km就需要对寿命数据统计得到的数组数据进行处理。
[0129]
1、当车辆每行驶50km时，系统会对多个理论流阻值中的数据进行二维k-means计算。因为在滤芯的使用过程中需要关注较大的流阻值，所以选择较大的聚类中心作为这50km的有效流阻值。
[0130]
具体的，k-means算法如下：
[0131]
(1)选择初始化的2个样本作为初始聚类中心；1个聚类中心是下标最大的非0数组，另外一个是值最大的下标的数组成员。
[0132]
(2)针对数据集中每个样本，计算它分别到2个聚类中心的距离，并将其分到距离最小的聚类中心所对应的类中。其中x轴代表流阻值也就是数组下标，y轴代表该流阻的出现次数；点a(x1，y1)，点b(x2，y2)，点a到点b距离为：
[0133]
(3)重新计算每个簇的聚类中心，即属于该簇的所有样本的质心；样本的质心就是样本的平均值。这里是二维数据，每个数据都有x轴和y轴。其中x轴代表这个数据出现次数，
y轴代表数据的具体值。例如点(563，4.5)就代表4.5kpa出现了563次。
[0134]
重复上面(2)-(3)两步操作，直到相邻两次计算结果相等，得到两个聚类中心，选择较大的聚类中心为有效流阻的值。
[0135]
2、当车辆收集到500km(10次聚类)的数据后，使用线性回归的方法对进行运算，用线性回归后的运算结果的最后一个点作为最终的有效流阻(即有效流阻总值)。使用线性回归得到的结果比第1步得到的结果更加的平滑，；以后每当车辆行驶50km，就将最初始的数据替换掉，使用新数据补充后重新计算，类似于行车记录仪的循环记录；举个例子：按照时间顺序，依次采集到1、2、3、4、5、6、7、8、9、10共10个数据，其中1是最早采集到的数据，10是最新采集到的数据。等有了新的数据11，控制程序会将数据更换为2、3、4、5、6、7、8、9、10、11共10个数据。这就是用最新的数据替换最早的数据，但还是要保持数据的先后顺序。
[0136]
线性回归算法如下：
[0137]
假设已知有n个点(经过10次聚类后得到的10个最大聚类中心)，设这条直线方程为：y＝a
·
x+b，计算出a和b后，就会将y＝ax+b补充完整。然后取x为10，得出的y就是最后一个点。实际计算的剩余寿命百分比就是用的这个数据。
[0138]
其中，a和b的计算公式如下：
[0139][0140][0141]
3、如果第2步的计算结果小于第二有效流阻总值阈值(为第一有效流阻总值阈值的80％，第一有效流阻总值阈值为滤芯终了寿命的流阻值，例如空滤为6.2kpa，对于同样的发动机而言，终了流阻(第一有效流阻总值阈值)是固定的。这个数据会在产品开发之初由主机设计人员给出)，系统会向can总线发送滤芯寿命小于80％信息，如果结果大于第二有效流阻总值阈值且小于第一有效流阻总值阈值，系统会发送信息提示需要提前准备滤芯，如果结果超过第一有效流阻总值阈值，系统会发送及时更换滤芯的信息。
[0142]
三、寿命预测结果显示
[0143]
为了防止显示的寿命剩余数据出现巨大的波动，程序每10km会更新一次剩余寿命结果，更新内容就是当前的显示内容和计算出来的内容之差的五分之一。五分之一，假设上一次计算结果为akm，这一次计算结果为bkm，则从akm更新至bkm分为5次完成，每次显示|(a-b)|/5。在实际情况中会有这么一种情况：车辆前一刻是满载，后一刻将货物卸掉。这样的差距会造成发动机输出功率的变化，会降低流经滤芯介质的流速，会造成剩余寿命的猛增，为了减少信息对用户的冲击，使用多次更新的方案。预计每50km会更新到上一次计算的结果。
[0144]
四、剩余寿命有3种表达方式：
[0145]
(1)滤芯剩余寿命百分比。类似于电脑、手机提示的电池剩余电量是百分数；计算
方法如下：
[0146]
(2)滤芯可以行驶的剩余里程。使用滤芯剩余寿命百分比算出来的，对于道路车辆可以用此方法：
[0147]
(3)或者滤芯可以运行的剩余时间。使用滤芯剩余使用百分比算出来的，对于非道路车辆可以使用此方法：
[0148]
此外，本发明还提供了一种车载滤清器滤芯剩余寿命的预测系统，包括：
[0149]
当前有效流阻值确定模块，用于确定当前里程段内车载滤清器处的有效流阻值为当前有效流阻值；
[0150]
有效流阻值序列更新模块，用于根据当前有效流阻值更新有效流阻值序列；有效流阻值序列包括多个有效流阻值；
[0151]
线性回归方程确定模块，用于利用线性回归算法，对更新后的有效流阻值序列中多个有效流阻值进行处理，得到线性回归方程；
[0152]
剩余寿命确定模块，用于根据线性回归方程，确定车载滤清器滤芯的剩余寿命。
[0153]
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
[0154]
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。