用于预测车辆制动衬片寿命的方法和系统以及存储介质与流程

本发明涉及车辆技术领域，尤其涉及一种用于预测车辆制动衬片寿命的方法和系统以及存储介质。

背景技术：

通常，车辆制动衬片的寿命是指车辆制动衬片的剩余磨损量。随着用户对车辆安全性的要求越来越高，对于掌握车辆制动衬片磨损状态的要求也越来越严格。

目前，针对车辆制动衬片磨损寿命的预测还没有形成一套完整方法，业内大部分是依靠车辆制动衬片上的机械报警器用作更换摩擦片的依据，或者需要另外增加如传感器等硬件设备来监测车辆制动衬片的磨损量，然后这将导致较高的成本投入。在大部分民用车辆上通常都是在摩擦片几乎完全磨损后，制动液面大幅下降，报警器才会触发警示，这并不具备预警的功能。此外，在一些高端车辆上是采用感应摩擦片厚度的传感器，然而使用此类传感器势必会增加成本投入和系统的复杂性。例如，现有技术中还存在着未能使用户及时获知车辆制动衬片的寿命健康状况的问题。

技术实现要素：

有鉴于此，本发明提供了用于预测车辆制动衬片寿命的方法和系统以及存储介质，从而有效解决或缓解了现有技术中存在的上述问题和其他方面的问题中的一个或多个。

首先，根据本发明的第一方面，它提供了用于预测车辆制动衬片寿命的方法，所述方法包括步骤：

定义车辆制动衬片寿命预测模型脚本文件；

将所述制动衬片寿命预测模型脚本文件存储在车辆端；

获取车辆运行数据；以及

根据存储在车辆端的所述制动衬片寿命预测模型脚本文件来处理所述车辆运行数据，以获得车辆制动衬片的磨损量并根据所述磨损量获得车辆制动衬片的寿命预测值。

在根据本发明的用于预测车辆制动衬片寿命的方法中，可选地，所述方法还包括步骤：将所述制动衬片寿命预测模型脚本文件存储在车辆服务云端，并将所述制动衬片寿命预测模型脚本文件从所述车辆服务云端下载存储在所述车辆端。

在根据本发明的用于预测车辆制动衬片寿命的方法中，可选地，所述制动衬片寿命预测模型脚本文件被下载存储在所述车辆端的车载信息娱乐系统、车身控制模块、电子制动控制模块、底盘域控制单元、整车控制单元或电子液压制动系统控制单元中。

在根据本发明的用于预测车辆制动衬片寿命的方法中，可选地，所述方法还包括步骤：将所获得的所述磨损量和所述寿命预测值从所述车辆端上传到车辆服务云端。

在根据本发明的用于预测车辆制动衬片寿命的方法中，可选地，所述方法还包括步骤：将存储在所述车辆服务云端的所述磨损量和所述寿命预测值发送到移动终端或所述车辆端的车载人机交互系统。

在根据本发明的用于预测车辆制动衬片寿命的方法中，可选地，所述车辆运行数据包括车辆行驶速度、车辆行驶时间、车辆加速度、车辆行驶距离、制动主缸压力、环境温度。

在根据本发明的用于预测车辆制动衬片寿命的方法中，可选地，所述车辆运行数据经由can总线获得。

在根据本发明的用于预测车辆制动衬片寿命的方法中，可选地，所述根据存储在车辆端的所述制动衬片寿命预测模型脚本文件来处理所述车辆运行数据包括：

根据所述车辆运行数据来计算出车辆行驶坡度和制动能量；

根据所述车辆行驶坡度、所述制动能量和车辆的特征参数分别计算出在车辆制动工况、行驶工况及停车工况下的车辆制动衬片的温度；以及

根据车辆制动衬片的磨损特征以及计算出的车辆制动衬片的温度来计算出车辆制动衬片的所述磨损量和所述寿命预测值。

其次，根据本发明的第二方面，它提供了用于预测车辆制动衬片寿命的系统，其包括处理器和用于存储指令的存储器，所述指令在由所述处理器执行时实现如以上任一项所述用于预测车辆制动衬片寿命的方法。

另外，根据本发明的第三方面，还提供了存储介质，其用于存储指令，所述指令在被执行时实现如以上任一项所述用于预测车辆制动衬片寿命的方法。

从与附图相结合的以下详细描述中，将会清楚地理解根据本发明的各技术方案的步骤、特点、特征以及优点等。例如，采用本发明技术方案无需增加额外的硬件设备即可非常方便、高效地实现对车辆制动衬片磨损量的实时预测，并提供车辆制动衬片寿命预测，从而使得用户可通过车载人机交互系统或移动终端实时地获取车辆制动衬片的寿命健康信息，这不仅提高了车辆的主动安全性，而且也为用户带来了更佳的使用体验。当然，应当理解的是，这些描述仅是为了举例说明而给出的，因此不应理解为限制本发明的范围。

附图说明

以下将结合附图和实施例来对本发明的技术方案作进一步的详细描述，但是应当知道，这些附图只是出于解释目的而设计的，仅意在概念性地说明此处的描述内容，而不必要依比例进行绘制。

图1是一个根据本发明用于预测车辆制动衬片寿命的方法实施例的基本步骤示意图。

图2是另一个根据本发明用于预测车辆制动衬片寿命的方法实施例中的流程示意图。

具体实施方式

首先，需要说明的是，以下将以示例方式来具体说明本发明的用于预测车辆制动衬片寿命的方法和系统以及存储介质的步骤、构成、特点和优点等，然而所有的描述仅是用来进行说明的，而不应将它们理解为对本发明形成任何的限制。此外，对于在本文所提及的实施例中予以描述或隐含的任意单个技术特征，或者被显示或隐含在各附图中的任意单个技术特征，本发明仍然允许在这些技术特征(或其等同物)之间继续进行任意组合或者删减而不存在任何的技术障碍，从而也应当认为这些根据本发明的更多实施例是在本文的记载范围之内。

请参考图1，通过这个附图示意性地显示出了一个根据本发明的用于预测车辆制动衬片寿命的方法实施例的基本流程，下面就首先对此进行详细说明。

如图1所示，该方法实施例可以包括以下步骤：

首先，在步骤s11中，定义车辆制动衬片寿命预测模型脚本文件，该脚本文件即车辆制动衬片寿命计算模型，它将在随后步骤中用于进行解析并获得车辆制动衬片的磨损量及寿命预测值。作为举例说明，对于上述脚本文件来讲，可以根据车辆运行数据（例如车辆行驶速度、车辆行驶时间、车辆加速度、车辆行驶距离、制动主缸压力、环境温度）来获得车辆运行时的制动能量/热能，由于这样的制动能量/热能将被施加到车辆制动衬片上，因此可以根据其对于车辆制动衬片的影响（例如温度的上升将会对车辆制动衬片的磨损量及其寿命造成影响，此类性能参数可以例如从车辆制动衬片的供应商等处获得）来进行衬片寿命预估。在构建上述的车辆制动衬片寿命计算模型时，可以采用例如matlab等工具来完成。可以理解的是，在根据本发明所公开的以上设计思想下，本领域技术人员完全能够理解并实现上述的该脚本文件。在下文中，将会以更多的示例方式更加详细地讨论这些技术内容。

其次，在步骤s12中，可以将上述的制动衬片寿命预测模型脚本文件存储在车辆端，例如将其存储在车辆端的车载信息娱乐系统、车身控制模块、电子制动控制模块、底盘域控制单元、整车控制单元、电子液压制动系统控制单元或者其他的任何适宜的器件、单元或装置中。对于以上示例性指出的这些模块、单元或系统来讲，由于不同的车辆制造厂商可能为其设定了不尽相同的命名，因此需要将本发明理解为应当涵盖了与以上这些模块、单元或系统相同、相近或相类似的模块、单元或系统。在可选情形下，本申请提议可将制动衬片寿命预测模型脚本文件创新性地存储在车辆端的车载信息娱乐系统中，从而可以借助于车载信息娱乐系统中的底层数据分析器来进行实时数据分析，以便根据车辆制动衬片寿命预测模型脚本文件进行解析来得到车辆制动衬片的磨损量及寿命预测值。

接下来，在步骤s13中，获取车辆运行数据，这样的车辆运行数据可以包括但不限于车辆行驶速度、车辆行驶时间、车辆加速度、车辆行驶距离、制动主缸压力、环境温度。作为举例说明，可以通过例如can总线等来实时获得此类车辆运行数据。

然后，在步骤s14中，根据存储在车辆端的制动衬片寿命预测模型脚本文件来对上述的车辆运行数据进行分析处理，例如这可以通过以上讨论的车载信息娱乐系统中的底层数据分析器等车辆端的器件、单元或装置来完成，从而获得车辆制动衬片的磨损量，并且根据所获得的磨损量来推算得到车辆制动衬片的寿命预测值。

此外，在可选情形下，可以在上述步骤s14中采用以下方式来根据制动衬片寿命预测模型脚本文件对车辆运行数据进行具体处理：

首先，根据例如通过can总线等所得到的车辆运行数据，计算出车辆行驶坡度和制动能量；

然后，根据所计算出的车辆行驶坡度、制动能量以及车辆的特征参数（例如轮胎滚动半径、制动器尺寸、车辆制动衬片的摩擦系数等）来分别计算出车辆制动衬片在车辆制动工况、行驶工况及停车工况下的温度；

最后，根据以上计算出的车辆制动衬片的温度，并且结合车辆制动衬片的磨损特征（即，在不同的减速度下，车辆制动衬片的磨损率随着车辆制动衬片温度的特征关系，这可以例如从车辆制动衬片的供应商等处来获得）来计算得到车辆制动衬片的磨损量，并且根据所获得的磨损量来推算得到车辆制动衬片的寿命预测值。

再举例来讲，在一些可选的实施例中，还可以进一步地将以上获得的车辆制动衬片的磨损量和寿命预测值从车辆端上传到车辆服务云端，这可以通过例如操作车载信息娱乐系统等车辆端的器件、单元或装置等来实现，以便使得车辆服务云端能够不断积累完备的数据信息，以供有可能日后需要进行的大数据分析、数据调用等使用。

另外，在一些应用场合下，本发明方法也允许将存储在车辆服务云端的磨损量和寿命预测值进一步发送到移动终端（例如，用户手机、平板电脑等）获知车辆端的车载人机交互系统，以便人们能够及时获知车辆制动衬片的寿命健康状况，解决了现有技术存在的无法实时共享车辆制动衬片数据的问题，这不仅有利于提高车辆的主动安全性，而且也为用户带来了更好的体验。

请再参阅图2，在该图中示意性地图示出了根据本发明方法的另一个实施例的大致流程。除非在本文中特别指出，在前文中关于根据本发明方法的前一实施例中各技术内容的相关说明同样适用于本实施例，由于这些技术内容都已在前文中进行了非常详尽的介绍，因此可以直接参阅前述部分的详细说明。

在这个给出的实施例中，是将制动衬片寿命预测模型脚本文件3首先存储在车辆服务云端1，然后可将该制动衬片寿命预测模型脚本文件3从车辆服务云端1下载存储到车辆端2，这可以是基于用户、车辆维护人员或者其他人员等在车辆端2发送出相应的下载请求，例如可操作车载信息娱乐系统等的操作界面来发送出下载请求信号，该下载请求信号可例如基于3g、4g、wi-fi等任何适宜的无线方式来传送到车辆服务云端1，并且制动衬片寿命预测模型脚本文件3也可基于任何适宜的无线方式来下载传送到车辆端2。采用以上方式，非常有利于在车辆服务云端1对制动衬片寿命预测模型脚本文件3进行更新替换，然后在众多的车辆端2下载更新替换成最新的制动衬片寿命预测模型脚本文件3，这样的数据交互是相当便捷、高效的，以便通过车辆端2中的例如车载信息娱乐系统、车身控制模块、电子制动控制模块、底盘域控制单元、整车控制单元、电子液压制动系统控制单元或者其他的任何适宜的器件、单元或装置4中来基于该制动衬片寿命预测模型脚本文件和车辆运行数据进行分析处理，从而获得车辆制动衬片的磨损量及寿命预测值。

鉴于根据本发明的用于预测车辆制动衬片寿命的方法具有如上所述的显著优于现有技术的技术优势，因此有效克服了现有技术中所存在的弊端和不足之处，其尤其综合集成了现代数据采集技术、信号处理技术、云平台技术和数据处理计算等多种技术，建立了车辆制动衬片磨损寿命预测方案，并且无需增加额外硬件来完成车辆制动衬片实时磨损量的数据计算、交互及寿命预测，从而能够实时监测车辆制动衬片的实时磨损状态等，并由此及时采取更换措施，这对于提高用户满意度、降低成本及提高车辆的主动安全性等均具有重要意义。

另外，本发明还提供用于预测车辆制动衬片寿命的系统，其包括处理器与存储器，该存储器用于存储指令，在该指令由处理器执行时将实现例如前文结合图1、图2示例性描述的根据本发明的用于预测车辆制动衬片寿命的方法。在具体实施例中，可以将上述的处理器和存储器设置在车辆端和车辆服务云端。

最后，本发明还提供一种存储介质，其用于存储指令，所述指令在被执行时用于实现例如前文结合图1、图2示例性描述的根据本发明的用于预测车辆制动衬片寿命的方法。

以上仅以举例方式来详细阐明根据本发明的用于预测车辆制动衬片寿命的方法和系统以及存储介质，这些个例仅供说明本发明的原理及其实施方式之用，而非对本发明的限制，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，本领域技术人员还可以做出各种变形和改进。因此，所有等同的技术方案均应属于本发明的范畴并为本发明的各项权利要求所限定。