一种电动车大数据分析优化系统与方法与流程

技术特征：

1.一种电动车大数据分析优化系统，其特征在于：包括电动车数据库、算法模块组件和控制参数数据库；

其中所述的电动车数据库接收并存储了电动车控制器通过支持3G通信的移动数据模块传送来的数据，所存储的数据根据算法进行定义；

所述的算法模块组件是根据行车安全算法、乘驾舒适性分析算法和效率节能算法，经过软件模块化编程实现的行车安全管理模块、乘驾舒适性分析模块和效率节能模块；其中，乘驾舒适性分析模块由加速踏板过深/过浅分析单元、司机加速习惯分析单元、加速不平顺分析单元、制动踏板过深/过浅分析单元和制动不平顺分析单元组成；

所述的控制参数数据库是经过算法模块组件运算后生成的一组数据，数据以单个数值或数组形式表示存储，并通过移动数据模块传递给电动车控制器；

系统中各算法模块组件对电动车数据库进行访问，并根据算法采用的逻辑策略，生成新的控制参数并在系统的控制参数数据库中留存直至被新的控制参数覆盖。

2.基于权利要求1的电动车大数据分析优化系统的一种优化方法，其特征在于，根据安全、舒适性和高效三个优化目标，采用以下7个算法：

①行车安全管理算法：通过对系统存储的所有单体电池的电压随时间变化关系进行分析来预测电池寿命；

②加速踏板过深/过浅分析算法：通过对电动车的加速踏板的开度的过深和过浅的判断，来评价加速度控制参数的强弱程度；

③司机加速习惯分析算法：通过猛踩油门的频次来分析司机驾驶时的加速习惯；

④加速不平顺分析算法：通过比较功率不稳定时的加速踏板波动情况和转速波动情况，来分析电动功率不稳定的原因；

⑤制动踏板过深/过浅分析算法：通过比较制动踏板开度变化率与加速踏板的开度变化率的差异，来分析制动踏板控制参数的强弱程度；

⑥制动不平顺事件分析算法，通过比较制动过程中的最大最小加速度与平均加速度的差异，来分析制动踏板控制参数的平滑性；

⑦效率节能算法：通过分析冷却设备从启动到达到冷却效果的时间性能，实现对冷却设备开启时间的优化，其中冷却设备包括水泵和风扇；

其中，算法①优先级最高，算法⑦优先级最低，对于生成的同一组控制参数，采用优先级最高的控制参数。

3.如权利要求2所述的电动车大数据分析优化方法，其特征在于：行车安全的管理通过以下方式实现：对系统存储的所有单体电池的电压随时间变化关系分别按照如下三个公式进行计算并分析：

均值公式

（1-1）

V_i：单体电压，N：单体电池总数

累计误差公式

（1-2）

Soe：误差和，：标准电压,V_i:单体电压

变化率积分公式

E_i= （1-3）

E_i：单体电池变压变化率，

：采样相邻时间差，

：相邻时间差对应的电压差

通过公式（1-2）得到电池组与标准参数的累计误差值，大致可以确定电池组整体的状态；如果小于累计误差门限 ，则进一步根据公式（1-1）得到平均单体电池电压，通过计算各个单体电压与平均电压值的绝对偏差 ，根据 初步确诊该节电池的状态；对偏差 超过设定的偏差门限 的单体电池，将该节电池的故障状态设置为“待确诊”，否则设置为“正常”；对“待确诊”的单体电池进一步分析，通过该单体电池的存储时间点的电压数值，根据公式（1-3）计算该节电池的电压变化率 ；如果该电池电压变化率高于限定的变化率lim，则将该节电池故障状态设置为“确诊”。

4.如权利要求2所述的电动车大数据分析优化方法，其特征在于：加速踏板过深/过浅分析通过以下方式实现：通过比较数据库中电机实际转速比过浅过深分析所需最低转速大的转速样本，计算相邻两个转速点的差值；当差值小于起始目标值n0 r/min时，开始统计此时的差值；当转速差值降低到目标结束值n1 r/min以下时，计算从n0 r/min至n1 r/min的时间差，并计算其均值，得到算术加速度a0，该数值反映降速/加速过程的稳定程度，数值越小，加速过程就越平稳；当转速达到n1r/min后，继续对此后 时间范围内的转速差进行采样比较，其中=2×，并计算此段时间计算得到的平均加速度a1；如果a1小于a0的1/2时，那么统计 这段时间内的平均踏板开度；如果踏板开度小于设定的踏板过浅门限，则确定电机驱动扭矩在小踏板开度下过大；如果踏板开度大于设定的踏板过深门限，则确定电机驱动扭矩在大踏板开度下过小；确定加速踏板过深/过浅后，查询数据库中存储的电机控制参数，对电机控制参数根据不等式公式（1-4）进行倍数放大，根据不等式（1-5）进行/缩小：

p= （1-4）

p= （1-5）

a:当前电机控制扭矩相对于电机额定扭矩的比例，取值范围为0-1之间，

p为优化后的电机控制扭矩相对于电机额定值的比例。

5.如权利要求2所述的电动车大数据分析优化方法，其特征在于：司机加速习惯分析通过以下方式实现：通过对采样周期若干天内的加速踏板开度进行分析，从而找出由于参数设置过低导致加速不足的问题；首先计算相邻两次踏板开度的相对增量，如果增量大于设定范围则视为加速事件；如果踩加速踏板在很短的时间T0内达到踏板开度90%及以上，则判定为司机猛踩油门事件；确定该样本范围内的加速事件累计次数值S后，进一步统计猛踩油门事件的次数N，如果猛踩油门事件的比例P在50%至80%之间，其中P=N/S，则视为由于电机驱动扭矩的控制参数过低导致；此时，按照公式（1-6）进行处理：

p= （1-6）

a:当前电机控制扭矩相对于电机额定扭矩的比例，取值范围为0-1之间，

p为优化后的电机控制扭矩相对于电机额定值的比例。

6.根据权利要求2所述的电动车大数据分析优化方法，其特征在于：加速不平顺的分析通过以下方式实现：提取数据库中的电机功率、加速踏板开度和电机转速的数据样本，计算相邻采样点之间的电机功率绝对差值；如果超过功率波动门限值，进一步计算出相邻加速踏板开度的波动率和转速的波动率，如果由于加速踏板波动导致功率波动，则加速踏板导致功率波动累计次数自加1此；同理，若因为电机转速波动导致，则相应的电机转速导致功率波动累计次数加1。

7.如权利要求2所述的电动车大数据分析优化方法，其特征在于：制动踏板过深/过浅的分析通过以下方式实现：以制动踏板从电刹车到气刹车之间的有效时间进行判断，其判断基准为在单位时间内加速踏板开度最大变化率SP_slope和制动踏板开度最大变化率BP_Slope；在大概率事件中的加速踏板开度变化率理应等同于正常情况下的制动踏板开度变化率；当两者的绝对差值|BP_Slope-SP_slope|超过加速踏板变化率的25%的前提下，若制动踏板开度变化率大于加速踏板的开度变化率，判断制动踏板存在过浅问题；若制动踏板开度变化率小于加速踏板开度变化率，判断制动踏板过深；在过深时则将制动踏板的控制参数缩小；过浅则对制动踏板的控制参数进行放大；放大缩小的系数根据公式（1-7）进行：

p= = （1-7）

其中，SP_slope为加速踏板的开度平均变化率，

BP_slope为过深或过浅时制动踏板的平均开度变化率，

p为优化后的控制参数与优化前控制参数的放大缩小系数,

Cb_Before为原有的制动踏板控制参数，

Cb_After为优化后的制动踏板控制参数。

8.根据权利要求2所述的电动车大数据分析优化方法，其特征在于：制动不平顺事件的分析通过以下方式实现：通过判断电机转速与制动踏板开度的关系是否满足随着车辆制动踏板的持续时间增加，该时间段内制动踏板开度不变，电机转速平稳下降即电机转速的加速度恒定的工作状态；如果这段时间内电机转速的加速度最大值a_Max或最小值a_Min，相对于平均加速度a_Ave的比例系数不超过限制值0.8至1.2之间，则判定制动稳定，否则判定为制动不平顺事件，进一步判断该转速点和制动开度下的加速度，如果加速度过低，则判断该转速—制动开度的控制点参数过弱，反之加速度过大，则该控制点参数过强；当不平顺事件的发生概率占制动事件的限定比例时，则确诊为该车辆制动不平顺；通过统计不平顺情况下的各控制点过弱或过强的发生概率超过90%，从而确诊该控制点的不平顺原因；如果控制参数过强，则将该控制点的控制参数按照公式（1-8）减弱；反之按照（1-9）进行加强：

= （1-8）

= （1-9）

其中， Cb_Before为原有的制动踏板控制参数，

Cb_After为优化后的制动踏板控制参数，

a_Max为加速踏板的开度不变期间的最大加速度，

a_Min为制动踏板的开度不变期间的最小加速度，

a_Ave为加速踏板开度不变期间的平均加速度。

9.根据权利要求2所述的电动车大数据分析优化方法，其特征在于：效率节能模块通过以下方法实现对冷却设备开启时间的优化：如果设备开启时温度从TempH降低到TempL的时间差小于整车厂设置的门限值事件出现的概率超过95%，则调整冷却设备的开启时间，使其在更高的电机温度或电池温度开启。