本发明涉及汽车运行维护技术领域，具体为一种根据汽车实时数据进行配件磨损预测的方法。
背景技术：
发动机机活塞-缸套的磨损状态是决定发动机使用寿命的主要因素之一。由于气缸壁的非均匀磨损导致气缸内的高温高压气体泄漏到曲轴箱，引起曲轴箱内气体的压力和温度升高，其磨损量越大，泄漏气体越多，曲轴箱内气压越高，因此，需要对活塞-缸套的磨损量进行测量，传统上都是通过刻痕法、放射性同位素法、铁谱法和光谱法等对活塞-缸套的磨损量测量，上述方法无法满足磨损量实时测量要求，而后来采用的电容测量法则存在传感器测点数量多，测量装置复杂等缺点。
因此需要一种对发动机机活塞-缸套的磨损状态进行预测的方法。
技术实现要素：
本发明的目的在于提供一种根据汽车实时数据进行配件磨损预测的方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种根据汽车实时数据进行配件磨损预测的方法，包括以下步骤：
s1短时间磨损预测
(1)获取发动机活塞的数据信息；
(2)获取汽车的行驶信息，所述行驶信息为汽车发动机转速u和该转速的持续时间t；
(3)依据采集到的信息对发动机活塞进行磨损预算；其预算公式为v＝kpx,其中，v代表磨损体积，p代表接触载荷，x代表滑行距离，k代表磨损系数；
(4)将预算得到的磨损体积记录；
s2累计磨损预测
(1)确定起始时间和结束时间；
(2)获取起始时间至结束时间之间时间段内记录的所有磨损体积；
(3)依据记录的磨损体积对一段时间内的总磨损体积进行估算，其公式为v总＝v1+v2+v3+…+vn-1+vn。
优选的，所述滑行距离的确定，根据汽车的行驶信息估算发动机活塞的滑行距离，其估算公式为x＝utl，其中，u代表发动机转速，t代表发动机转速u持续时间，l代表活塞的运行行程(该数据为已知固定数据)。
优选的，所述数据信息包括发动机活塞的接触接触载荷和发动机活塞的磨损系数。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：本方法依据大量的数据对发动机进行估算；其中短时磨损预测适用于短时间使用汽车对发动机造成磨损的估算；而累计磨损预测则适合长时间磨损量的估算，且累计磨损量由汽车使用过程中记录的短时磨损量累加得出，所得出的结果相对准确；本方法有利于车主较准确的了解汽车的磨损，有利于车主有准备的安排汽车保养维护。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例，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。
本发明提供的根据汽车实时数据进行配件磨损预测的方法，包括以下步骤：
s1短时间磨损预测
(1)获取发动机活塞的数据信息；
(2)获取汽车的行驶信息，所述行驶信息为汽车发动机转速u和该转速的持续时间t；
(3)依据采集到的信息对发动机活塞进行磨损预算；其预算公式为v＝kpx,其中，v代表磨损体积，p代表接触载荷，x代表滑行距离，k代表磨损系数；
(4)将预算得到的磨损体积记录；
所述滑行距离的确定，根据汽车的行驶信息估算发动机活塞的滑行距离，其估算公式为x＝utl，其中，u代表发动机转速，t代表发动机转速u持续时间，l代表活塞的运行行程(该数据为已知固定数据)。
所述数据信息包括发动机活塞的接触接触载荷和发动机活塞的磨损系数。
s2累计磨损预测
(1)确定起始时间和结束时间；
(2)获取起始时间至结束时间之间时间段内记录的所有磨损体积；
(3)依据记录的磨损体积对一段时间内的总磨损体积进行估算，其公式为v总＝v1+v2+v3+…+vn-1+vn。
本方法依据大量的数据对发动机进行估算；其中短时磨损预测适用于短时间使用汽车对发动机造成磨损的估算；而累计磨损预测则适合长时间磨损量的估算，且累计磨损量由汽车使用过程中记录的短时磨损量累加得出，所得出的结果相对准确；本方法有利于车主较准确的了解汽车的磨损，有利于车主有准备的安排汽车保养维护。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。