整车测试的数据处理方法和装置与流程

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种整车测试的数据处理方法和装置。

背景技术：

整车测试是根据测试标准，模拟车辆在一定工况条件下的工作情况。通过对车辆进行整车测试，可以对车辆的动力性、平顺性、制动性、经济性以及稳定性进行评估，从而利于后续的开发设计。具体来说，整车测试的检测的内容可以包括：车辆外检、汽车底盘测功、汽车排气检测、汽车燃油消耗量检测、悬架装置性能检测、发动机综合性能检测、车轮平衡度检测、转向轮最大转向角检测、车轮定位检测、汽车底盘间隙检测、车速表指示误差检测、汽车制动性检测、汽车侧滑量检测、灯光检测、喇叭噪声级检测等。

在试验数据的分析中，所获得的采样数据可能复杂多样，因而难以进行快速有效地数据分析。

技术实现要素：

本发明实施例解决的问题是如何对整车试验中的测试数据进行处理，实现数据的快速而有效地分析。

为解决上述问题，本发明实施例提供一种整车测试的数据处理方法，包括：

获取整车原始采样数据；

将所述整车原始采样数据分别与预设数据格式标准进行比较，当所述整车测试数据与预设数据格式标准不一致时，对所述整车测试数据进行相应规整处理。

可选的，所述将所述整车原始采样数据分别与预设数据格式标准进行比较，当所述整车测试数据与预设数据格式标准不一致时，对所述整车测试数据进行相应规整处理，包括：

检测所述原始采样数据中不同参数的采样周期是否相同；

当所述原始采样数据中不同参数的采样周期不相同时，将所述原始采样数据的采样时间划分为标准采样周期，并计算所述原始采样数据中不同参数采样点的采样数据y1为：

$y_1=\frac{x-x_i}{x_i-x_j}{y}_i+\frac{x-x_i}{x_j-x_i}{y}_j;$

其中，x_i为原始采样数据中采样点i的采样时刻，x_j为所述采样点i的相邻采样点j的采样时刻，y_i为所述原始采样数据中对应所述采样时刻x_i的采样数据，y_j所述原始采样数据中对应所述采样时刻x_j的采样数据，x为标准采样周期，所述采样点数据y₁所对应的采样点位于所述采样点i与所述采样点j之间。

可选的，所述将所述整车原始采样数据分别与预设数据格式标准进行比较，当所述整车测试数据与预设数据格式标准不一致时，对所述整车测试数据进行相应规整处理，包括：

判断所述原始采样数据中参数的单位是否是预设的标准单位；

当所述原始采样数据中参数的单位不是预设的标准单位时，将所述参数的数值乘以转换系数，并将所述原始采样数据中参数的单位转换为所述预设的标准单元。

可选的，所述将所述整车原始采样数据分别与预设数据格式标准进行比较，当所述整车测试数据与预设数据格式标准不一致时，对所述整车测试数据进行相应规整处理包括：

将所述原始采样数据中累加油耗的单位转换为预设单位；

将所述累加油耗采样点的采样数据减去前一采样点的采样数据，并且当所述采样点的采样数据小于前一采样点的采样数据时，将所述采样点的采样数据减去所述前一采样点的采样数据并加上所述油耗的量程，得到所述采样点的采样数据。

可选的，所述将所述整车原始采样数据分别与预设数据格式标准进行比 较，当所述整车测试数据与预设数据格式标准不一致时，对所述整车测试数据进行相应规整处理，包括：

检测所述原始采样数据的采样点是否为野点；

当判断所述原始采样数据的采样点为野点时，删除所述野点所对应的采样数据，并计算所述野点所对应的采样数据为：

$y_2=\frac{x-x_a}{x_a-x_b}{y}_a+\frac{x-x_a}{x_b-x_a}{y}_b;$

其中，x_a为所述野点相邻采样点a的采样时刻，x_b为所述野点相邻采样点b的相邻采样点b的采样时刻，y_a为所述原始采样数据中对应所述采样时刻x_a的采样数据，y_b所述原始采样数据中对应所述采样时刻x_b的采样数据，x为标准采样周期。

可选的，所述将所述整车原始采样数据分别与预设数据格式标准进行比较，当所述整车测试数据与预设数据格式标准不一致时，对所述整车测试数据进行相应规整处理，包括：

检测所述原始采样数据的采样点是否为噪音点；

当判断所述原始采样数据的采样点为噪音点时，通过二乘平滑法更新所述噪音点所对应的采样数据。

可选的，所述将所述整车原始采样数据分别与预设数据格式标准进行比较，当所述整车测试数据与预设数据格式标准不一致时，对所述整车测试数据进行相应规整处理，包括：

检测所述原始采样数据中的参数是否包含瞬时油耗；

当所述原始采样数据中参数不包含所述瞬时油耗时，计算所述瞬时油耗：

FC＝0.1554(0.866HC+0.429CO+0.273CO₂)/D；

其中，FC为瞬时油耗，HC为碳氢化合物的排放量、CO为一氧化氮的排放量、CO₂为二氧化氮的排放量，D代表汽油的密度。

可选的，所述将所述整车原始采样数据分别与预设数据格式标准进行比较，当所述整车测试数据与预设数据格式标准不一致时，对所述整车测试数 据进行相应规整处理，包括：

将所述原始采样数据中参数列的列名与预设的标准参数列的列名进行对比；

当所述原始采样数据中参数列的列名与预设的标准参数列的列名不一致时，将所述原始采样数据中参数列的列名修改为所述预设的标准参数列的列名。

可选的，所述将所述整车原始采样数据分别与预设数据格式标准进行比较，当所述整车测试数据与预设数据格式标准不一致时，对所述整车测试数据进行相应规整处理，包括：

选取采样起始点检测范围；

将所述检测范围根据标准采样周期等分为多份，并计算每一份试验车速线；

分别比较所述多份试验车速线和标准车速线之间的吻合度，并选择所述吻合度最高的试验车速线的起始点作为采样起始点；

将所述采样起始点累加所述标准采样周期确定采样终止点。

可选的，所述分别比较所述多份试验车速线和标准车速线之间的吻合度，并选择所述吻合度最高的试验车速线的起始点作为采样起始点包括：

通过计算比较所述多份试验车速线和标准车速线之间的吻合度，并选择所述差值最小的试验车速线的起始点作为采样起始点；

其中，fi(t)为以采样点xi为实际采样点的车速随时间t变化的变化函数，g(t)为标准车速随时间t变化的变化函数，x为测试时间，i为所述试验车速线的份数。

为了解决上述的技术问题，本发明实施例还公开了一种整车测试的数据处理装置，包括：

获取单元，用于获取整车原始采样数据；

比较单元，用于将所述整车原始采样数据分别与预设数据格式标准进行 比较；

规整单元，用于当所述整车测试数据与预设数据格式标准不一致时，对所述整车测试数据进行相应规整处理。

可选的，所述比较单元用于检测所述原始采样数据中不同参数的采样周期是否相同；

所述规整单元用于当所述原始采样数据中不同参数的采样周期不相同时，将所述原始采样数据的采样时间划分为标准采样周期，并计算所述原始采样数据中不同参数采样点的采样数据y₁为：

$y_1=\frac{x-x_i}{x_i-x_j}{y}_i+\frac{x-x_i}{x_j-x_i}{y}_j;$

其中，x_i为原始采样数据中采样点i的采样时刻，x_j为所述采样点i的相邻采样点j的采样时刻，y_i为所述原始采样数据中对应所述采样时刻x_i的采样数据，y_j所述原始采样数据中对应所述采样时刻x_j的采样数据，x为标准采样周期，所述采样点数据y₁所对应的采样点位于所述采样点i与所述采样点j之间。

可选的，所述比较单元用于判断所述原始采样数据中参数的单位是否是预设的标准单位；

所述规整单元用于当所述原始采样数据中参数的单位不是预设的标准单位时，将所述参数的数值乘以转换系数，并将所述原始采样数据中参数的单位转换为所述预设的标准单元。

可选的，所述规整单元用于将所述原始采样数据中累加油耗的单位转换为预设单位，并将所述累加油耗采样点的采样数据减去前一采样点的采样数据，并且当所述采样点的采样数据小于前一采样点的采样数据时，将所述采样点的采样数据减去所述前一采样点的采样数据并加上所述油耗的量程，得到所述采样点的采样数据。

可选的，所述比较单元用于检测所述原始采样数据的采样点是否为野点；所述规整单元用于当判断所述原始采样数据的采样点为野点时，删除所述野点所对应的采样数据，并计算所述野点所对应的采样数据为：

$y_2=\frac{x-x_a}{x_a-x_b}{y}_a+\frac{x-x_a}{x_b-x_a}{y}_b;$

其中，x_a为所述野点相邻采样点a的采样时刻，x_b为所述野点相邻采样点b的相邻采样点b的采样时刻，y_a为所述原始采样数据中对应所述采样时刻x_a的采样数据，y_b所述原始采样数据中对应所述采样时刻x_b的采样数据，x为标准采样周期。

可选的，所述比较单元用于检测所述原始采样数据的采样点是否为噪音点；所述规整单元用于当判断所述原始采样数据的采样点为噪音点时，通过二乘平滑法更新所述噪音点所对应的采样数据。

可选的，所述比较单元用于检测所述原始采样数据中的参数是否包含瞬时油耗；所述规整单元用于当所述原始采样数据中参数不包含所述瞬时油耗时，计算所述瞬时油耗：FC＝0.1554(0.866HC+0.429CO+0.273CO₂)/D；其中，FC为瞬时油耗，HC为碳氢化合物的排放量、CO为一氧化氮的排放量、CO₂为二氧化氮的排放量，D代表汽油的密度。

可选的，所述比较单元用于将所述原始采样数据中参数列的列名与预设的标准参数列的列名进行对比；所述规整单元用于当所述原始采样数据中参数列的列名与预设的标准参数列的列名不一致时，将所述原始采样数据中参数列的列名修改为所述预设的标准参数列的列名。

可选的，所述规整单元用于：

选取采样起始点检测范，并将所述检测范围根据标准采样周期等分为多份，并计算每一份试验车速线；

分别比较所述多份试验车速线和标准车速线之间的吻合度，并选择所述吻合度最高的试验车速线的起始点作为采样起始点；

将所述采样起始点累加所述标准采样周期确定采样终止点。

可选的，所述规整单元还用于通过计算比较所述多份试验车速线和标准车速线之间的吻合度，并选择所述差值最小的试验车速线的起始点作为采样起始点；

其中，f_i(t)为以采样点x_i为实际采样点的车速随时间t变化的变化函数，g(t)为标准车速随时间t变化的变化函数，x为测试时间，i为所述试验车速线的份数。

与现有技术相比，本发明实施例的技术方案具有以下有益效果：

当整车测试数据与预设数据格式标准不一致时，对所述整车测试数据进行相应规整处理，便于后续数据处理分析，从而可以提高数据分析的效率，增强数据分析结果的有效性。

进一步，检测原始采样数据中不同的采样周期是否相同。当采样周期不同时，将所述原始采样数据的采样时间列按照标准采样周期重新划分，得到需要进行计算的采样点，通过对所述需要计算的采样点相邻两端原始数据中的采样点进行插值计算，得到所述需要计算的采样点的采样数据，从而完成采样数据的采样频率的规整统一，便于后续数据处理分析，可以提高数据分析的效率，增强数据分析结果的有效性。

进一步，通过将所述原始采样数据中的参数单位与标准单位进行对比，并乘以转换系数，实现对采样数据单位的规整统一，从而便于后续数据处理分析，提高数据分析的效率，增强数据分析结果的有效性。

进一步，由于测试工具的规格限制，当累加油耗参数的数据值达到一定阈值后，会将其所达到的阈值转换为量程值，因此在计算瞬时油耗时，就可能出现累加油耗参数的前一采样时刻的采样数值大于后一采样时刻的采样数值，即瞬时油耗为负值。通过在计算瞬时油耗时，补充所述量程值，可以避免出现得到的瞬时油耗的采样数据为负值的情况，避免出现数据错误，从而便于后续数据统计分析，快速地得到准确有效的分析结果。

进一步，当判定所述采样点的采样数据为野点时，通过对所述野点相邻两端原始数据中的采样点进行插值计算，得到所述野点的采样数据，从而剔除了采样数据中的野点，避免野点干扰出现数据错误，从而便于后续数据统计分析，快速地得到准确有效的分析结果。

进一步，当判定所述原始采样数据的采样点为噪音点时，通过二乘平滑法更新所述噪音点所对应的采样数据，避免噪音点干扰出现数据错误而影响 测试，从而便于后续数据统计分析，快速地得到准确有效的分析结果。

进一步，当所述原始采样参数中不包括瞬时油耗参数时，通过检测车辆的排放气体中碳氢化合物、一氧化氮以及二氧化氮的含量以及汽油的密度，计算出车辆的瞬时油耗，从而补充了瞬时油耗参数，方便在后续的数据分析中对数据的运算处理，从而快速地得到准确有效的分析结果。

进一步，通过将所述原始采样数据中参数列的列名与预设的标准参数列的列名进行对比，并在不一致时，将所述原始采样数据中参数列的列名修改为所述预设的标准参数列的列名，实现了对参数名称的统一规整，从而方便在后续的数据分析中对数据的运算处理，快速地得到准确有效的分析结果。

进一步，确定采样起始点的检测范围，并根据标准采样周期可以将所述检测范围划分为多段，从而对应地得到多份以不同采样点作为采样起始点的试验车速线。通过比较这些试验车速线与标准车速线之间的吻合度，可以得到一条与标准车速线最为接近的试验车速线，从而确定其起始点为整车测试的采样起始点，进而根据采样持续时间得到采样终止点，可以快速地得到准确有效的分析结果。

附图说明

图1是本发明实施例的一种整车测试的数据处理方法；

图2是本发明实施例的另一种整车测试的数据处理方法；

图3是本发明实施例的再一种整车测试的数据处理方法；

图4是本发明实施例的又一种整车测试的数据处理方法；

图5是本发明实施例的另一种整车测试的数据处理方法；

图6是本发明实施例的再一种整车测试的数据处理方法；

图7是本发明实施例的又一种整车测试的数据处理方法；

图8是本发明实施例的另一种整车测试的数据处理方法；

图9是本发明实施例的再一种整车测试的数据处理方法；

图10是本发明实施例的一种整车测试的数据处理装置的结构示意图。

具体实施方式

在试验数据的分析中，所获得的采样数据可能复杂多样，因而难以进行快速有效地数据分析。例如在车辆测试中，目前主要是基于新欧洲行驶工况(New European Driving Cycle，NEDC)标准对整车进行测试。由于试验原始采样数据需要通过众多不同的数据采集设备进行采集，而且数据采集设备的厂家可能各不相同，所以采集数据的格式会具有复杂的多样性，因此给数据分析工作造成了不便，延缓了测试分析的进程。

本发明实施例公开了一种整车测试的数据处理方法，以解决上述的技术问题。为使本发明的上述目的、特征和优点能够更为明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施例做详细的说明。

参照图1，本发明实施例的一种整车测试的数据处理方法，可以包括：

步骤S101，获取所述整车原始采样数据。

在具体实施中，可以根据测试的需要，按照预设的标准工况执行整车测试，并获取相应的整车

原始采样数据。例如，可以是新欧洲驾驶循环(New European Driving Cycle，NEDC)标准工况，美国驾驶循环(United State Driving Cycle，USDC)标准工况，或者日本驾驶循环(Japan Driving Cycle，JDC)标准工况。

步骤S102，将所述整车测试数据分别与预设数据格式标准进行比较，当所述整车测试数据与预设数据格式标准不一致时，对所述整车测试数据进行相应规整处理。

采用上述数据处理方法，通过将获取的整车原始采样数据分别与预设数据格式标准进行比较，当所述整车测试数据与预设数据格式标准不一致时，对所述整车测试数据进行相应规整处理，以统一所述原始采样数据的数据规格，减少后续数据处理中的不便。

在具体实施中，可以采用多种方法对数据进行规整处理，为使本领域技术人员更好地理解本发明实施例，以下通过具体的实施方式举例说明本发明实施例中是如何对数据进行规整处理的。

本发明实施例还公开了另一种整车测试的数据处理方法。相对于图1所示实施例的整车测试的数据处理方法，本实施例可用于对所述整车原始采样数据的采样频率的规整。这是由于原始数据的采样周期是由数据采集设备确定，比如原始数据中瞬时油耗的采样周期可能就是通过油耗仪确定采样频率的。可见仪器的采样周期不稳定，会造成不同参数的采样周期不一样，所以需要对其进频率归一化操作。

如图2所示，所述整车测试的数据处理方法可包括如下步骤：

步骤S201，获取整车原始采样数据。

步骤S202，检测所述原始采样数据中不同参数的采样周期是否相同。

当所述原始采样数据中不同参数的采样周期相同时，执行步骤S203；当所述原始采样数据中不同参数的采样周期不相同时，执行步骤S204。

步骤S203，保持所述采样周期。

步骤S204，将所述原始采样数据的采样时间划分为标准采样周期，并通过中线插值计算所述原始采样数据中不同参数采样点的采样数据。

在具体实施中，所述标准采样周期可以是根据参数分析的精度要求预先设定。

在具体实施中，可以计算所述原始采样数据中不同参数采样点的采样数据y₁为：

$y_1=\frac{x-x_i}{x_i-x_j}{y}_i+\frac{x-x_i}{x_j-x_i}{y}_j;---\left(1\right)$

其中，x_i为原始采样数据中采样点i的采样时刻，x_j为所述采样点i的相邻采样点j的采样时刻，y_i为所述原始采样数据中对应所述采样时刻x_i的采样数据，y_j所述原始采样数据中对应所述采样时刻x_j的采样数据，x为标准采样周期，所述采样点数据y₁所对应的采样点位于所述采样点i与所述采样点j之间。

例如，原始采样数据中，不同参数的采样周期均不同，如参数A的采样周期为0.15s，参数B的采样周期为0.1s，而标准采样周期为0.1s，因此需要 对参数A进行采样频率的规整。如图3所示的坐标轴中，x轴为时间轴，y轴为数据轴，其中，参数A经过规整后的采样周期为Time[1]＝0，Time[2]＝0.1，Time[3]＝0.2......。以Time[2]所对应的第二个采样点为例说明如何计算所述第二个采样点的采样数据。所述第二个采样点位于原始采样数据中采样点i(0.05，0.1)以及j(0.2，0.4)之间，因此根据上述公式(1)可以计算得到所述第二个采样点的采样数据为0.1。

综上，通过上述实施例中的数据处理方法，可以实现将不同采样频率的参数规整为相同的采样频率，从而可以实现在相同采样周期下采样参数的比较，便于后续数据处理分析，可以提高数据分析的效率，增强数据分析结果的有效性。

参照图3，本发明实施例还公开了另一种整车测试的数据处理方法，本实施例可用于对所述整车原始采样数据中参数的单位进行规整，具体可包括如下步骤：

步骤S301，获取整车原始采样数据。

步骤S302，判断所述原始采样数据中参数的单位是否是预设的标准单位。

当所述原始采样数据中参数的单位为预设的标准单位时，执行步骤S303，否则执行步骤S304。

步骤S303，保持所述原始采样数据中参数的单位。

步骤S304，将所述参数的数值乘以转换系数，并将所述原始采样数据中参数的单位转换为所述预设的标准单元。

例如，如表1所示，设所述原始采样数据中车速的单位是千米/小时，而预设的标准单位是米/秒，则通过检索如下表所示的单位转换表，得到千米/小时与米/秒之间的转换系数为3.6，即可将所述原始采样数据中采样数据的数值乘以所述转换系数，并将所述原始采样数据中参数的单位转换为所述预设的标准单元。还可以从下表所述的单位转换表中相应获取车速参数的单位千米/小时与英里/小时之间的转换系数，或者瞬时油耗的单位中，升/小时分别与毫升/小时、升/小时与升/秒之间的转换系数。

表1

综上，采用上述方法对数据进行处理，根据所述原始采样数据中参数的单位与预设的标准单位之间的转换系数，可以实现对所述采样数据中参数单位的规整，从而便于后续数据处理分析，提高了数据分析的效率，增强数据分析结果的有效性。

参照图4，本发明实施例还公开了一种整车测试的数据处理方法，可用于对通过量程计数的参数，如累加油耗进行单位转化。所述整车测试的数据处理方法可以包括：

步骤S401，获取整车原始采样数据。

步骤S402，将所述原始采样数据中累加油耗的单位转换为预设单位。

步骤S403，判断所述累加油耗采样点的采样数据是否小于前一采样点的采样数据。

在实际应用中，通过量程计数的参数，如累加油耗在当前的采样数据达到累加数值的极限时，会将当前的量程值加1，并将当前的采样数据清零，重新计数，这样就会导致在进行参数的单位转换时，可能出现后一采样时刻的采样数据小于前一采样时刻的采样数据的问题。

当所述累加油耗采样点的采样数据小于或等于前一采样点的采样数据时，执行步骤S404，否则执行步骤S405。

步骤S404，将所述采样点的采样数据减去所述前一采样点的采样数据并加上所述油耗的量程。

步骤S405，将所述采样点的采样数据减去所述前一采样点的采样数据。

在实际应用中，受制于采样设备的制约，当采样数据达到采样数值的累 加极限时，就会将当前采样点的采样数值清零，并将量程累加，以避免超出检测量程。因此在计算瞬时油耗时，就可能出现累加油耗参数的前一采样时刻的采样数值大于后一采样时刻的采样数值，即瞬时油耗为负值。采用上述方法对数据进行处理，通过在计算瞬时油耗时，补充所述量程值，可以避免出现得到的瞬时油耗的采样数据为负值的情况，避免出现数据错误，从而便于后续数据统计分析，快速地得到准确有效的分析结果。

本发明实施例还公开了一种整车测试的数据处理方法，可用于对所述原始采样数据中野点的检测和处理。如图5所示，所述整车测试的数据处理方法可以包括：

步骤S501，获取整车原始采样数据。

步骤S502，检测所述原始采样数据的采样点是否为野点。

在具体实施中，可以通过检测所述原始采样数据是否为乱码或者是否包括0x0，来判定所述原始采样数据的采样点是否为野点。

当判定所述原始采样数据为野点时，执行步骤S503，否则执行步骤S504。

步骤S503，删除所述野点所对应的采样数据，并计算所述野点所对应的采样数据。

在具体实施中，所述计算所述野点所对应的采样数据可以是通过对原始采样数据的数据值进行插值操作，可通过下述公式进行计算所述野点的采样数据y₂：

$y_2=\frac{x-x_a}{x_a-x_b}{y}_a+\frac{x-x_a}{x_b-x_a}{y}_b;---\left(2\right)$

其中，x_a为所述野点相邻采样点a的采样时刻，x_b为所述野点相邻采样点b的相邻采样点b的采样时刻，y_a为所述原始采样数据中对应所述采样时刻x_a的采样数据，y_b所述原始采样数据中对应所述采样时刻x_b的采样数据，x为标准采样周期。

例如，原始采样数据中，如图1所示的坐标轴中，x轴为时间轴，y轴为数据轴，其中，参数A经过规整后的采样周期为Time[1]＝0，Time[2]＝0.1， Time[3]＝0.2......。设Time[2]所对应的第二个采样点为野点，且所述野点位于原始采样数据中采样点i(0.05，0.1)以及j(0.2，0.4)之间，因此根据上述公式(1)可以计算得到所述野点的采样数据为0.1。

步骤S504，保持所述原始采样数据的采样点不变。

综上，采用上述方法对数据进行处理，通过检测所述原始采样数据中的采样点是否为野点，并且在判定为野点时，通过对所述野点相邻两端原始数据中的采样点进行插值计算，得到所述野点的采样数据，从而剔除了采样数据中的野点，避免野点干扰出现数据错误，从而便于后续数据统计分析，快速地得到准确有效的分析结果。

本发明实施例还公开了另一种整车测试的数据处理方法。如图6所示，所述整车测试的数据处理方法可以包括：

步骤S601，获取整车原始采样数据。

步骤S602，检测所述原始采样数据的采样点是否为噪音点。

在具体实施中，所述噪音点是由于检测设备的响应时间太长或者灵敏度问题，在测量过程中可能测出一些不符合实际情况的采样点，从而使得试验计算精度受到影响。

在具体实施中，可以通过对所述原始采样数据中相邻采样点之间的采样数据进行比较的方式检测采样点是否为噪音点，即比较相邻采样点的采样数据之间的差值是否超出了阈值，反映在参数的图像显示上为存在锯齿状，或陡升陡降的现象时，即可判定采样点为噪音点。

步骤S603，通过二乘平滑法更新所述噪音点所对应的采样数据。

步骤S604，保持采样点的采样数据不变。

综上，通过上述方法进行数据处理，可以通过二乘平滑法更新所述噪音点所对应的采样数据，避免噪音点干扰出现数据错误而影响测试，从而便于后续数据统计分析，快速地得到准确有效的分析结果。

本发明实施例还公开了另一种整车测试的数据处理方法。如图7所示，所述整车测试的数据处理方法可以包括：

步骤S701，获取整车原始采样数据。

步骤S702，检测所述原始采样数据中的参数是否包含瞬时油耗。

当所述原始采样数据中参数包含所述瞬时油耗时，执行步骤S703，否则执行步骤S704。

步骤S703，保留所述原始采样数据中的瞬时油耗。

步骤S704，计算所述瞬时油耗。

在具体实施中，可以根据碳平衡原理，通过检测车辆的排放尾气，计算所述瞬时油耗：

FC＝0.1554(0.866HC+0.429CO+0.273CO₂)/D； (3)

其中，FC为瞬时油耗，HC为碳氢化合物的排放量、CO为一氧化氮的排放量、CO2为二氧化氮的排放量，D代表汽油的密度。

综上，采样上述的方法进行数据处理，通过碳平衡原理，通过检测车辆的排放气体中碳氢化合物、一氧化氮以及二氧化氮的含量以及汽油的密度，可以计算出瞬时油耗的油耗量，从而补全所述原始采样数据中缺失的瞬时油耗参数，方便在后续的数据分析中对数据的运算处理，从而快速地得到准确有效的分析结果。

本发明实施例还公开了另一种整车测试的数据处理方法。如图8所示，所述整车测试的数据处理方法可以包括：

步骤S801，获取整车原始采样数据。

步骤S802，判断所述原始采样数据中参数列的列名与预设的标准参数列的列名是否一致。

当所述原始采样数据中参数列的列名与预设的标准参数列的列名一致时，执行步骤S803，否则执行步骤S804。

步骤S803，保留所述原始采样数据中参数列的列名。

步骤S804，将所述原始采样数据中参数列的列名修改为所述预设的标准参数列的列名。

综上，采样上述的方法进行数据处理，可以对所述原始采样数据中参数列的列名进行统一规整，从而使其与预设的标准参数列的列名保持一致，方便后续对采样数据的分析。

本发明实施例还公开了另一种整车测试的数据处理方法。如图9所示，所述整车测试的数据处理方法可以包括：

步骤S901，获取整车原始采样数据。

步骤S902，选取采样起始点检测范围。

所述采样起始点的检测范围为进行整车测试时，采样起始点的可能范围。例如，在具体实施中，对于基于NEDC测试标准进行的整车测试，通过目前已有的测试数据分析以及现场的测试观测，可以判定检测设备记录起始时刻与驾驶员NEDC测试开始时刻的前后误差都在2s之内，同时，又由于NEDC标准工况规定试验车辆开始必须有11s的怠速时间，因此便可将采样起始点的搜索范围定在试验车速数据中第一个不为零的测量点前的13s到前9s这个区间之内。

步骤S903，将所述检测范围根据标准采样周期等分为多份，并计算每一份试验车速线。

例如，以采样起始点检测范围在试验车速数据中第一个不为零的测量点前的13s到前9s这个区间之内为例，设采样周期为0.1s，这样可能的采样起始点就在第一个车速不为零的测量点之前130个点到前90个点之间，也就是说会有40条不同的试验车速线。根据这40条不同的试验车速线，可以得到40个对应的车速函数f_i(t)，i＝40。

步骤S904，分别比较所述多份试验车速线和标准车速线之间的吻合度，并选择所述吻合度最高的试验车速线的起始点作为采样起始点。

在具体实施中，可以采用如下公式进行计算，比较所述多份试验车速线和标准车速线之间的吻合度，并选择所述差值最小的试验车速线的起始点作为采样起始点：

${\∫}_{t=0}^x{(f_i\left(t\right)-g\left(t\right))}^2\mathrm{dt};---\left(4\right)$

其中，f_i(t)为以采样点xi为实际采样点的车速随时间t变化的变化函数，g(t)为标准车速随时间t变化的变化函数，x为测试时间，i为所述试验车速线的份数。

以i＝40为例，只需要求出40组上述的积分，并从中找出最小的积分值对应的f_i(t)，f_i(t)所对应的第一个采样点便是所述采样的起始点。

步骤S905，将所述采样起始点累加所述标准采样周期确定采样终止点。

以NEDC整车测试为例，在具体实施中，由于NEDC标准规定整个试验持续1180s，因此当通过所述步骤S904，计算得到所述采样起始点后，那么采样启示点后的第11800个测量点便是整车测试的采样终止点。

在实际的测试中，由于很难保证设备采样的开始和结束的时刻就是驾驶员进行整车测试的起始和终止时刻，所以需要对数据记录的起始点和终止点进行判断。采样上述的方法进行数据处理，可以通过确定采样起始点的检测范围，并按照采样周期划分为多条试验车速线，并判断试验车速线和标准车速线之间的吻合度，可以确定采样起始点，进而确定采样的终止点，可以快速地得到准确有效的分析结果。

可以理解的是，在具体实施中，根据实际情况，可以对上述实施例中的采样得到的各种采样数据进行规整处理，因此，可以对采样得到的数据采用上述一个实施例中的方法对采样数据进行处理，也可以采用上述多个实施例中的方法对数据进行相应处理，根据需要，还可以采用其他的规整方法对采样数据进行规整处理，以便于进行快速有效地整车测试和数据分析处理。

本发明实施例还公开了一种整车测试的数据处理装置。如图10所示，所述整车测试的数据处理装置可以包括：

获取单元1001，用于获取整车原始采样数据；

比较单元1002，用于将所述整车原始采样数据分别与预设数据格式标准进行比较；

规整单元1003，用于当所述整车测试数据与预设数据格式标准不一致时，对所述整车测试数据进行相应规整处理。

在具体实施中，所述比较单元1002可用于检测所述原始采样数据中不同参数的采样周期是否相同；

所述规整单元1003用于当所述原始采样数据中不同参数的采样周期不相同时，将所述原始采样数据的采样时间划分为标准采样周期，并计算所述原始采样数据中不同参数采样点的采样数据y₁为：

$y_1=\frac{x-x_i}{x_i-x_j}{y}_i+\frac{x-x_i}{x_j-x_i}{y}_j;---\left(5\right)$

其中，xi为原始采样数据中采样点i的采样时刻，x_j为所述采样点i的相邻采样点j的采样时刻，y_i为所述原始采样数据中对应所述采样时刻x_i的采样数据，y_j所述原始采样数据中对应所述采样时刻x_j的采样数据，x为标准采样周期，所述采样点数据y₁所对应的采样点位于所述采样点i与所述采样点j之间。

在具体实施中，所述比较单元1002可用于判断所述原始采样数据中参数的单位是否是预设的标准单位；

所述规整单元1003用于当所述原始采样数据中参数的单位不是预设的标准单位时，将所述参数的数值乘以转换系数，并将所述原始采样数据中参数的单位转换为所述预设的标准单元。

在具体实施中，所述规整单元1003可用于将所述原始采样数据中累加油耗的单位转换为预设单位，并将所述累加油耗采样点的采样数据减去前一采样点的采样数据，并且当所述采样点的采样数据小于前一采样点的采样数据时，将所述采样点的采样数据减去所述前一采样点的采样数据并加上所述油耗的量程，得到所述采样点的采样数据。

在具体实施中，所述比较单元1002可用于检测所述原始采样数据的采样点是否为野点。所述规整单元1003可用于当判断所述原始采样数据的采样点为野点时，删除所述野点所对应的采样数据，并计算所述野点所对应的采样数据为：

$y_2=\frac{x-x_a}{x_a-x_b}{y}_a+\frac{x-x_a}{x_b-x_a}{y}_b;---\left(6\right)$

其中，x_a为所述野点相邻采样点a的采样时刻，x_b为所述野点相邻采样点 b的相邻采样点b的采样时刻，y_a为所述原始采样数据中对应所述采样时刻x_a的采样数据，y_b所述原始采样数据中对应所述采样时刻x_b的采样数据，x为标准采样周期。

在具体实施中，所述比较单元1002用于检测所述原始采样数据的采样点是否为噪音点；所述规整单元1003用于当判断所述原始采样数据的采样点为噪音点时，通过二乘平滑法更新所述噪音点所对应的采样数据。

在具体实施中，所述比较单元1002可以用于检测所述原始采样数据中的参数是否包含瞬时油耗；

所述规整单元1003可以用于当所述原始采样数据中参数不包含所述瞬时油耗时，计算所述瞬时油耗：

FC＝0.1554(0.866HC+0.429CO+0.273CO₂)/D；

其中，FC为瞬时油耗，HC为碳氢化合物的排放量、CO为一氧化氮的排放量、CO2为二氧化氮的排放量，D代表汽油的密度。

在具体实施中，所述比较单元1002可用于将所述原始采样数据中参数列的列名与预设的标准参数列的列名进行对比；

所述规整单元1003可用于当所述原始采样数据中参数列的列名与预设的标准参数列的列名不一致时，将所述原始采样数据中参数列的列名修改为所述预设的标准参数列的列名。

在具体实施中，所述规整单元1003可用于：选取采样起始点检测范，并将所述检测范围根据标准采样周期等分为多份，并计算每一份试验车速线；分别比较所述多份试验车速线和标准车速线之间的吻合度，并选择所述吻合度最高的试验车速线的起始点作为采样起始点；将所述采样起始点累加所述标准采样周期确定采样终止点。

在上述的具体实施中，所述规整单元1003还可以用于可以采用如下公式进行计算，比较所述多份试验车速线和标准车速线之间的吻合度，并选择所述差值最小的试验车速线的起始点作为采样起始点：

${\∫}_{t=0}^x{(f_i\left(t\right)-g\left(t\right))}^2\mathrm{dt};---\left(7\right)$

其中，f_i(t)为以采样点x_i为实际采样点的车速随时间t变化的变化函数，g(t)为标准车速随时间t变化的变化函数，x为测试时间，i为所述试验车速线的份数。

本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：ROM、RAM、磁盘或光盘等。

虽然本发明披露如上，但本发明并非限定于此。任何本领域技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，均可作各种更动与修改，因此本发明的保护范围应当以权利要求所限定的范围为准。