本发明涉及车辆排放，尤其涉及一种车辆及其排放预估方法。
背景技术：
：：1、为改善我国车辆对大气环境的污染，重型国六标准《gb17691-重型柴油车污染物排放限值及测量方法》于2021年7月1日正式实施，标准要求国六b阶段车辆应装备符合要求的远程排放管理车载终端，生产企业应保证车辆在全寿命期内，按标准要求进行数据发送。根据生态环境部vecc(vehicle emission control center，机动车排污监控中心)工作会议宣贯，将采用天(遥感检测数据)、地(地区所有检测线检测数据)、人(车联网回传的大数据)、车(执法人员的路检路查结果)综合数据分析模型，对车辆排放情况进行综合性分析治理。按照《大气污染防治法》和《机动车排放召回管理规定》要求，整车排放不达标将面临经济处罚和召回风险。2、国六排放法规对重型柴油和双燃料发动机的氮氧化物排放进行了严格的限制。针对车辆的实际道路氮氧化物排放水平测试方法，法规已有明确规定，即通过在车上安装pems(portable emission measurement system，便携式排放测试系统)，并按市区、市郊和高速的行驶顺序进行实际道路行驶，利用pems进行实时数据采集和分析，可实现整车氮氧化物及其他污染物排放水平的评估和确认。3、然而，由于需要在整车上安装pems，同时必须按照特定的行驶要求才能完成排放水平测试试验，设备成本和试验成本均过高，导致该方式无法适用于针对市场上的大量实际用户车辆进行实时氮氧化物排放水平监测。目前国内主流商用车企，都在积极部署和开发车联网大数据平台，但是，针对重型柴油车辆的氮氧化物排放水平监控和预估的模型开发，尚无有效的适用模型，以及基于用户实际行驶的适用方法。技术实现思路1、本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本发明的第一个目的在于提出一种车辆排放预估方法，该方法不仅适用于用户实际行驶，而且通过对车辆排放水平进行可持续监测和判断，并通过拼接处理数据，能够有效降低模型的误报率。2、本发明的第二个目的在于提出一种车辆。3、为达到上述目的，本发明第一方面实施例提出了一种车辆排放预估方法，该方法包括：对车辆的驾驶循环数据进行数据清洗，驾驶循环数据包括多个数据点，每个数据点包括同一时刻车辆的实际行驶数据；基于数据清洗后的驾驶循环数据构建氮氧化物的比排放数据组，并对比排放数据组进行初次比排放估计以确定氮氧化物的比排放是否超标；确定氮氧化物的比排放超标，以数据点为单位，将比排放数据组中的驾驶循环数据分类至不同的车速组，并从每个车速组中提取预设数量的数据点，以及对提取的所有数据点进行排序得到数据点序列，数据组包括低速组、中速组和高速组；对数据点序列进行拼接处理以构建pems特征数组，并基于pems特征数组进行二次比排放估计以确定氮氧化物的比排放水平。4、根据本发明实施例的车辆排放预估方法，通过对车辆的驾驶循环数据进行数据清洗，驾驶循环数据包括多个数据点，每个数据点包括同一时刻车辆的实际行驶数据，并基于数据清洗后的驾驶循环数据构建氮氧化物的比排放数据组，并对比排放数据组进行初次比排放估计以确定氮氧化物的比排放是否超标，以及通过确定氮氧化物的比排放超标，以数据点为单位，将比排放数据组中的驾驶循环数据分类至不同的车速组，并从每个车速组中提取预设数量的数据点，以及对提取的所有数据点进行排序得到数据点序列，数据组包括低速组、中速组和高速组，并通过对数据点序列进行拼接处理以构建pems特征数组，以及基于pems特征数组进行二次比排放估计以确定氮氧化物的比排放水平。由此，不仅适用于用户实际行驶，而且通过对车辆排放水平进行可持续监测和判断，并通过拼接处理数据，能够有效降低模型的误报率。5、根据本发明的一个实施例，对比排放数据组进行初次比排放估计以确定氮氧化物的比排放是否超标，包括：获取比排放数据组中每个驾驶循环数据的scr下游氮氧化物的总质量和累计功；根据每个驾驶循环数据scr下游氮氧化物的总质量和累计功确定比排放数据组中scr下游氮氧化物的比排放值；识别比排放值超过比排放阈值，确定氮氧化物的比排放超标。6、根据本发明的一个实施例，从每个车速组中提取预设数量的数据点，包括：确定车速组的数据点数量大于等于预设数量，从车速组中顺序提取预设数量的数据点；确定车速组的数据点数量大于等于k*预设数量且小于预设数量，从车速组中随机提取数据点直至提取的数据点数量等于预设数量，其中，0＜k＜1；确定车速组的数据点数量小于k*预设数量，停止构建pems特征数组。7、根据本发明的一个实施例，对数据点序列进行拼接处理以构建pems特征数组，包括：获取数据点序列中相邻两个数据点的车速梯度；确定待生成数据片段中数据点数量的上限值和下限值；根据车速梯度、上限值和下限值对数据点序列进行处理，以生成多个数据片段；根据多个数据片段生成pems特征数组。8、根据本发明的一个实施例，根据车速梯度、上限值和下限值对数据点序列进行处理，以生成多个数据片段，包括：响应于当前数据点与上一数据点处于同一车速组、且当前数据点与上一数据点之间的车速梯度小于等于梯度阈值，则进行如下处理：确定当前数据片段中数据点数量小于上限值，将当前数据点加入当前数据片段；确定当前数据片段中数据点数量大于等于上限值，将当前数据片段加入当前车速组，并将当前数据点加入新的数据片段。9、根据本发明的一个实施例，根据车速梯度、上限值和下限值对数据点序列进行处理，以生成多个数据片段，还包括：响应于当前数据点与上一数据点处于同一车速组、且当前数据点与上一数据点之间的车速梯度大于梯度阈值，则进行如下处理：确定当前数据片段中数据点数量大于等于下限值，将当前数据片段加入当前车速组，并将当前数据点加入新的数据片段；确定当前数据片段中数据点数量小于下限值，则将当前数据片段中的数据点清空，并将当前数据点加入清空后的当前数据片段。10、根据本发明的一个实施例，根据车速梯度、上限值和下限值对数据点序列进行处理，以生成多个数据片段，还包括：响应于当前数据点与上一数据点处于不同的车速组，则进行如下处理：确定当前数据片段中数据点数量大于等于下限值，将当前数据片段加入上一数据点对应的车速组，并将当前数据点加入新的数据片段，以及将新的数据片段临时加入当前数据点对应的车速组；确定当前数据片段中数据点数量小于下限值，将当前数据片段中的数据点清空，并将当前数据点加入清空后的当前数据片段，以及将当前数据片段临时加入当前数据点对应的车速组。11、根据本发明的一个实施例，方法还包括：基于数据清洗后的驾驶循环数据构建氮氧化物的浓度数据组，并对浓度数据组进行浓度排放估计以确定氮氧化物的浓度排放是否超标。12、根据本发明的一个实施例，对浓度数据组进行浓度排放估计以确定氮氧化物的浓度排放是否超标，包括：获取浓度数据组中每个驾驶循环数据的数据点总数以及scr下游氮氧化物的浓度大于等于预设浓度的数据点数与数据点总数的比值；根据每个驾驶循环数据的数据点总数和比值确定浓度数据组中scr下游氮氧化物的浓度大于等于预设浓度的比例；识别比例超过比例阈值，确定氮氧化物的浓度排放超标。13、根据本发明的一个实施例，该方法还包括：基于比排放水平，对数据清洗对应的清洗条件、构建比排放数据组对应的数据条件、初次比排放估计对应的估计条件、构建pems特征数组对应的数据条件和构建浓度数据组对应的数据条件中的至少一个进行修正。14、为达到上述目的，本发明第二方面实施例提出了一种车辆，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的车辆排放预估程序，处理器执行程序时，实现上述的车辆排放预估方法。15、根据本发明实施例的车辆，通过对车辆的驾驶循环数据进行数据清洗，驾驶循环数据包括多个数据点，每个数据点包括同一时刻车辆的实际行驶数据，并基于数据清洗后的驾驶循环数据构建氮氧化物的比排放数据组，并对比排放数据组进行初次比排放估计以确定氮氧化物的比排放是否超标，以及通过确定氮氧化物的比排放超标，以数据点为单位，将比排放数据组中的驾驶循环数据分类至不同的车速组，并从每个车速组中提取预设数量的数据点，以及对提取的所有数据点进行排序得到数据点序列，数据组包括低速组、中速组和高速组，并通过对数据点序列进行拼接处理以构建pems特征数组，以及基于pems特征数组进行二次比排放估计以确定氮氧化物的比排放水平。由此，不仅适用于用户实际行驶，而且通过对车辆排放水平进行可持续监测和判断，并通过拼接处理数据，能够有效降低模型的误报率。16、本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。当前第1页12当前第1页12