一种基于云数据平台的电动车功效分析方法与系统与流程

本发明涉及电动车电机领域，具体涉及一种基于云数据平台的电动车功效分析方法与系统。

背景技术：

传统方法中，对于新能源汽车的电机效率与车速之间的关系，首先要获取车辆的基本参数(整车质量、最高车速、最大功率等)，然后用测功机模拟路况，并获取不同车速下电机的效率，最后分析对比不同车速下对应的电机效率。这类方法过程较多，每个环节都会引入不同的误差，而且工况不能反映坡道情况、驾驶员操作习惯等信息，因此其结果与实际相差较大。而基于现如今车联网的发展，如何推进新能源汽车电机检测中的发展，降低模拟测试中存在的各类误差，就是本发明所要解决的问题。

技术实现要素：

为了避免车辆模拟测试过程中多环节引入的不同误差，本发明提出了一种基于云数据平台的电动车功效分析方法，包括步骤：

s1：提取云数据平台中电动车的运行数据，所述运行数据包括电机的输入电压、输入电流、输出转速、输出扭矩和电动车的车速；

s2：根据运行数据利用第一公式组进行车辆耗电状态和回收状态下的效率分析；

s3：根据分析结果建立电机效率与车速模型；

s4：根据电机效率与车速模型获取电机目标效率下的车速区间。

进一步地，所述电动车的运行数据为车辆通过车联网上传并存储的运行数据，包括各车型不同路况下的运行数据。

进一步地，所述第一公式组为：

式中，p为电机的输出功率，t为电机的输出扭矩，n为电机的输出转速，f为电机的扭力，r为作用半径，v为电动车的车速，u为电机的输入电压，i电机的输入电流，t为时间，η耗电为耗电状态下的电驱动效率，η回收为能量回收状态下的电驱动效率，η综合为电驱动综合效率。

进一步地，所述电机效率与车速模型可表示为公式：

式中，ηi为第i组运行数据在车速vi、电机输出转速ni、输出扭矩ti下的电机效率。

进一步地，所述步骤s2后还包括步骤：

s21：根据分析结果进行线性拟合。

本发明还提出了一种基于云数据平台的电动车功效分析系统，包括：

数据提取模块，用于提取云数据平台中电动车的运行数据，所述运行数据包括电机的输入电压、输入电流、输出转速、输出扭矩和电动车的车速；

效率分析模块，用于根据运行数据利用第一公式组进行车辆耗电状态和回收状态下的效率分析；

模型构建模块，用于根据分析结果建立电机效率与车速模型；

区间筛选模块，用于根据电机效率与车速模型获取电机目标效率下的车速区间。

进一步地，所述电动车的运行数据为车辆通过车联网上传并存储的运行数据，包括各车型不同路况下的运行数据。

进一步地，所述第一公式组为：

式中，p为电机的输出功率，t为电机的输出扭矩，n为电机的输出转速，f为电机的扭力，r为作用半径，v为电动车的车速，u为电机的输入电压，i电机的输入电流，t为时间，η耗电为耗电状态下的电驱动效率，η回收为能量回收状态下的电驱动效率，η综合为电驱动综合效率。

进一步地，所述电机效率与车速模型可表示为公式：

式中，ηi为第i组运行数据在车速vi、电机输出转速ni、输出扭矩ti下的电机效率。

进一步地，还包括数据拟合模块，用于对分析结果进行线性拟合。

与现有技术相比，本发明至少含有以下有益效果：

(1)本发明所述的一种基于云数据平台的电动车功效分析方法与系统，通过对云数据平台储存的车辆运行数据进行电机效率与车速模型的构建，从而避免了模拟测试中因为过程较多导致的误差引入；

(2)采用云数据平台，可以对不同车型不同路况做出准确的分析，适用性广不受车型路况条件限制；

(3)根据分析结果，可以针对不同车型给出更高电机效率的车速区间。

附图说明

图1为一种基于云数据平台的电动车功效分析方法与系统的方法步骤图；

图2为一种基于云数据平台的电动车功效分析方法与系统的系统结构图；

图3为电机效率-车速对应关系图。

具体实施方式

以下是本发明的具体实施例并结合附图，对本发明的技术方案作进一步的描述，但本发明并不限于这些实施例。

实施例一

为了更准确获取不同车速下的电机效率，避免现有技术通过测功机进行路况模拟时造成的误差引入过多，如图1所示，本发明提出了一种基于云数据平台的电动车功效分析方法，包括步骤：

s1：提取云数据平台中电动车的运行数据，所述运行数据包括电机的输入电压、输入电流、输出转速、输出扭矩和电动车的车速；

s2：根据运行数据利用第一公式组进行车辆耗电状态和回收状态下的效率分析；

s3：根据分析结果建立电机效率与车速模型；

s4：根据电机效率与车速模型获取电机目标效率下的车速区间。

其中，所述电动车的运行数据为车辆通过车联网上传并存储的运行数据，包括各车型不同路况下的运行数据。

本发明中所有的运行数据均是由车载车联网系统进行数据采集并上传的，是在车辆日常行驶过程中对不同路况下的运行数据采集，因此其相较于现有的测功机路况模拟测试，其无需耗费大量精力财力进行路况模拟，有着天然的数据源优势。同时，数据来源真实，不会存在过多环节模拟导致引入误差，大大提高了输出结果的准确性。

本实施例以一台新能源公交车为例，通过车载车联网系统采集其在某一路况下的运行数据，包括电机的输入电压u、输入电流i、输出转速n、输出扭矩t和电动车的车速v,当车辆处于驱动状态时，电机的电流为正，扭矩为正，此时是耗电状态；当车辆处于制动状态时，电机的电流为负，扭矩为负，此时是能量回收状态。由常规公式p＝f*v，f＝t/r，可以推导出第一公式组：

式中，p为电机的输出功率，t为电机的输出扭矩，n为电机的输出转速，f为电机的扭力，r为作用半径，v为电动车的车速，u为电机的输入电压，i电机的输入电流，t为时间，η耗电为耗电状态下的电驱动效率，η回收为能量回收状态下的电驱动效率，η综合为电驱动综合效率。

根据根据车辆当前的电压、电流、转速、转矩和车速，构建电机效率-车速模型：

式中，ηi为第i组运行数据在车速vi、电机输出转速ni、输出扭矩ti下的电机效率。

在获得电机效率-车速模型后，根据不同车速下对应的电机效率，采用相应软件(如maltab等)，绘制出电机效率-车速图(如图3所示,横坐标表示车辆速度，纵坐标表示电机效率)，并按某个预定的电机效率区间，找出满足电机效率的速度区间。在电机回收状态、电机耗电状态、电机综合状态下，不同车速下，假如预定设置的电机综合效率要满足x％，即根据综合效率的多项式参数，找出效率大于x％的速度区间v1和v2即可：p>x％＝f多项式(v1,v2)。

实施例二

为了更好的对本发明所述技术内容进行说明，本实施例通过系统结构的方式来对本发明进行阐述，如图2所示，一种基于云数据平台的电动车功效分析系统，包括：

数据提取模块，用于提取云数据平台中电动车的运行数据，所述运行数据包括电机的输入电压、输入电流、输出转速、输出扭矩和电动车的车速；

效率分析模块，用于根据运行数据利用第一公式组进行车辆耗电状态和回收状态下的效率分析；

模型构建模块，用于根据分析结果建立电机效率与车速模型；

区间筛选模块，用于根据电机效率与车速模型获取电机目标效率下的车速区间。

进一步地，所述电动车的运行数据为车辆通过车联网上传并存储的运行数据，包括各车型不同路况下的运行数据。

同时，还包括数据拟合模块，用于对分析结果进行线性拟合。

其中，第一公式组为：

式中，p为电机的输出功率，t为电机的输出扭矩，n为电机的输出转速，f为电机的扭力，r为作用半径，v为电动车的车速，u为电机的输入电压，i电机的输入电流，t为时间，η耗电为耗电状态下的电驱动效率，η回收为能量回收状态下的电驱动效率，η综合为电驱动综合效率。

电机效率与车速模型可表示为公式：

式中，ηi为第i组运行数据在车速vi、电机输出转速ni、输出扭矩ti下的电机效率。

综上所述，本发明所述的一种基于云数据平台的电动车功效分析方法与系统，通过对云数据平台储存的车辆运行数据进行电机效率与车速模型的构建，从而避免了模拟测试中因为过程较多导致的误差引入。

采用云数据平台，可以对不同车型不同路况做出准确的分析，适用性广不受车型路况条件限制；根据分析结果，可以针对不同车型给出更高电机效率的车速区间。

需要说明，本发明实施例中所有方向性指示(诸如上、下、左、右、前、后……)仅用于解释在某一特定姿态(如附图所示)下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应地随之改变。

另外，在本发明中如涉及“第一”、“第二”、“一”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。

在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“连接”、“固定”等应做广义理解，例如，“固定”可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系，除非另有明确的限定。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

另外，本发明各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本发明要求的保护范围之内。

本文中所描述的具体实施例仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。