车辆油耗分析方法、装置、设备及存储介质与流程

1.本发明涉及汽车技术领域，尤其涉及一种车辆油耗分析方法、装置、设备及存储介质。


背景技术：

2.在汽车开发过程中，需要对汽车的油耗水平进行分析，而在汽车运行过程中，影响汽车油耗的因素有很多，例如，车况、路况和司机驾驶行为等，因此需要基于众多数据对汽车油耗进行分析。而目前无法有效地处理汽车在运行过程中的众多数据，导致无法准确地对汽车油耗水平进行分析。
3.上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。


技术实现要素：

4.本发明的主要目的在于提供一种车辆油耗分析方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术无法有效地处理汽车在运行过程中的众多数据，导致无法准确地对汽车油耗水平进行分析的技术问题。
5.为实现上述目的，本发明提供了一种车辆油耗分析方法，所述方法包括以下步骤：
6.获取目标车辆在运行过程中的车辆运行信息；
7.根据所述车辆运行信息获取所述目标车辆在运行过程中的工况分布数据；
8.基于所述工况分布数据构建所述目标车辆的工况分布图，并根据所述工况分布图对所述目标车辆的油耗进行分析。
9.可选地，所述获取目标车辆在运行过程中的车辆运行信息，包括：
10.获取目标车辆在运行过程中的运行文件；
11.对所述运行文件进行处理，获得候选数据；
12.对所述候选数据进行数据清洗，获得所述目标车辆在运行过程中的车辆运行信息。
13.可选地，所述对所述运行文件进行处理，获得候选数据，包括：
14.对所述运行文件进行读取，获得所述目标车辆在运行过程中的车辆内部数据和外部设备数据；
15.分别对所述车辆内部数据和所述外部设备数据进行字段识别；
16.根据字段识别结果分别对所述车辆内部数据和所述外部设备数据进行处理，获得候选数据。
17.可选地，所述对所述候选数据进行数据清洗，获得所述目标车辆在运行过程中的车辆运行信息，包括：
18.获取所述目标车辆对应的数据参考信息；
19.根据所述数据参考信息确定异常参考范围和筛选参考范围；
20.根据所述异常参考范围生成异常识别策略；
21.根据所述异常识别策略对所述候选数据进行数据清洗；
22.根据所述筛选参考范围对数据清洗后的候选数据进行筛选，获得所述目标车辆在运行过程中的车辆运行信息。
23.可选地，所述根据所述车辆运行信息获取所述目标车辆在运行过程中的工况分布数据，包括：
24.获取所述目标车辆的变速箱型号；
25.根据所述变速箱型号查找预先构建的变速箱文件，获得所述目标车辆的变速箱的档位信息；
26.根据所述档位信息和所述车辆运行信息对所述目标车辆的运行过程进行档位分析，获得档位分布信息；
27.根据所述档位分布信息对所述目标车辆的运行过程进行工况分析，获得工况分布数据。
28.可选地，所述根据所述变速箱型号查找预先构建的变速箱文件，获得所述目标车辆的变速箱的档位信息之前，还包括：
29.获取各待测车辆的变速箱信息，以及各待测车辆的变速箱的型号信息；
30.根据所述变速箱信息获取各待测车辆的初始档位信息；
31.对所述初始档位信息进行预处理，获得各待测车辆的目标档位信息；
32.生成空白文件，并将各目标档位信息，以及各目标档位信息对应的型号信息写入所述空白文件，获得变速箱文件。
33.可选地，所述基于所述工况分布数据构建所述目标车辆的工况分布图，并根据所述工况分布图对所述目标车辆的油耗进行分析，包括：
34.根据所述工况分布数据设置切片矩阵范围；
35.根据所述切片矩阵范围对所述工况分布数据进行数据切片；
36.基于数据切片后的工况分布数据构建所述目标车辆的工况分布图，并根据所述工况分布图对所述目标车辆的油耗进行分析。
37.此外，为实现上述目的，本发明还提出一种车辆油耗分析装置，所述车辆油耗分析装置包括：
38.信息获取模块，用于获取目标车辆在运行过程中的车辆运行信息；
39.工况分析模块，用于根据所述车辆运行信息获取所述目标车辆在运行过程中的工况分布数据；
40.油耗分析模块，用于基于所述工况分布数据构建所述目标车辆的工况分布图，并根据所述工况分布图对所述目标车辆的油耗进行分析。
41.此外，为实现上述目的，本发明还提出一种车辆油耗分析设备，所述车辆油耗分析设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的车辆油耗分析程序，所述车辆油耗分析程序配置为实现如上文所述的车辆油耗分析方法的步骤。
42.此外，为实现上述目的，本发明还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有车辆油耗分析程序，所述车辆油耗分析程序被处理器执行时实现如上文所述的车辆油耗分析方法的步骤。
43.本发明通过获取目标车辆在运行过程中的车辆运行信息，根据所述车辆运行信息获取所述目标车辆在运行过程中的工况分布数据，基于所述工况分布数据构建所述目标车辆的工况分布图，并根据所述工况分布图对所述目标车辆的油耗进行分析；由于本发明通过获取目标车辆在运行过程中的车辆运行信息，从而得到了目标车辆在实际驾驶运行过程中的运行数据，根据所述车辆运行信息获取所述目标车辆在运行过程中的工况分布数据，从而得到了目标车辆在运行过程中的工况分布情况，从而直观地展示了目标车辆在运行过程中的工况运行情况，根据工况分布图对目标车辆的油耗进行分析，有效地提升了对车辆油耗的分析效率，大大提升了整车开发的开发效率。
附图说明
44.图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的车辆油耗分析设备的结构示意图；
45.图2为本发明车辆油耗分析方法第一实施例的流程示意图；
46.图3为本发明车辆油耗分析方法第一实施例的目标车辆在运行过程中的油门占比图；
47.图4为本发明车辆油耗分析方法第一实施例的目标车辆在运行过程中的车速占比图；
48.图5为本发明车辆油耗分析方法第一实施例的目标车辆在运行过程中的档位占比图；
49.图6为本发明车辆油耗分析方法第一实施例的目标车辆在运行过程中的转速占比图；
50.图7为本发明车辆油耗分析方法第一实施例的目标车辆在运行过程中的油门-扭矩分布图；
51.图8为本发明车辆油耗分析方法第一实施例的目标车辆在运行过程中的车速-转速分布图；
52.图9为本发明车辆油耗分析方法第一实施例的目标车辆在运行过程中的扭矩-转速分布图；
53.图10为本发明车辆油耗分析方法第一实施例的目标车辆在运行过程中的水温折线图；
54.图11为本发明车辆油耗分析方法第一实施例的目标车辆在运行过程中的海拔折线图；
55.图12为本发明车辆油耗分析方法第一实施例的转速-扭矩分布分析图；
56.图13为本发明车辆油耗分析方法第一实施例的数据切分后的工况分布示意图；
57.图14为本发明车辆油耗分析方法第二实施例的流程示意图；
58.图15为本发明车辆油耗分析方法第三实施例的流程示意图；
59.图16为本发明车辆油耗分析装置第一实施例的结构框图。
60.本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
61.应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
62.参照图1，图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的车辆油耗分析设备结构示意图。
63.如图1所示，该车辆油耗分析设备可以包括：处理器1001，例如中央处理器(central processing unit，cpu)，通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(display)、输入单元比如键盘(keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如无线保真(wireless-fidelity，wi-fi)接口)。存储器1005可以是高速的随机存取存储器(random access memory，ram)，也可以是稳定的非易失性存储器(non-volatile memory，nvm)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
64.本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构并不构成对车辆油耗分析设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
65.如图1所示，作为一种存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及车辆油耗分析程序。
66.在图1所示的车辆油耗分析设备中，网络接口1004主要用于与网络服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于与用户进行数据交互；本发明车辆油耗分析设备中的处理器1001、存储器1005可以设置在车辆油耗分析设备中，所述车辆油耗分析设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的车辆油耗分析程序，并执行本发明实施例提供的车辆油耗分析方法。
67.本发明实施例提供了一种车辆油耗分析方法，参照图2，图2为本发明一种车辆油耗分析方法第一实施例的流程示意图。
68.本实施例中，所述车辆油耗分析方法包括以下步骤：
69.步骤s10：获取目标车辆在运行过程中的车辆运行信息。
70.应当理解的是，本实施例方法的执行主体可以是具有数据处理、网络通信以及程序运行功能的车辆油耗分析设备，例如计算机等，或者是其他能够实现相同或相似功能的装置或设备，此处以上述车辆油耗分析设备(以下简称油耗分析设备)为例进行说明。
71.需要说明的是，运行过程可以是目标车辆在模拟行驶运行的过程，也可以是实际行驶运行的过程。上述车辆运行信息可以是目标车辆在运行过程中的运行数据的相关信息，车辆运行信息可以是目标车辆的车载控制器采集的数据，也可以是油耗分析设备通过运行试验设备采集的数据，车辆运行信息可包括目标车辆在运行过程中的车速信息、油门信息、水温信息、扭矩信息、转速信息、油耗信息、里程信息、怠速时长信息等。
72.应当理解的是，为了准确地获取目标车辆在行驶运行过程中的相关数据信息，本实施例油耗分析设备通过读取目标车辆的车载控制器发送的运行数据文件和外部试验设备发送的运行数据文件，根据读取结果对运行数据文件中的字段进行识别，根据识别结果获取目标车辆在运行过程中的车辆运行信息。
73.在具体实现中，油耗分析设备预先通过控制目标车辆进行模拟行驶试验，并通过外部连接的运行试验设备采集目标车辆的外部数据，通过目标车辆的车载控制器采集目标
车辆的内部数据，分别对内部数据和外部数据进行数据处理，从而获得目标车辆在运行过程中的车辆运行信息。
74.步骤s20：根据所述车辆运行信息获取所述目标车辆在运行过程中的工况分布数据。
75.需要说明的是，工况分布数据可以是目标车辆在运行过程中的变速箱档位分布数据，例如工况分布数据可以是目标车辆的变速箱的空档占比数据、前进挡占比数据等。
76.应当理解的是，为了准确地了解目标车辆在运行过程中的车辆工况分布情况，本实施例油耗分析设备根据车辆运行信息对目标车辆在整个运行过程中的档位切换情况进行分析，从而确定目标车辆在运行过程中各档位的分布情况，根据各档位的分布情况对目标车辆在整个运行过程中的工况进行分析，从而获得目标车辆在运行过程中的工况分布数据。
77.步骤s30：基于所述工况分布数据构建所述目标车辆的工况分布图，并根据所述工况分布图对所述目标车辆的油耗进行分析。
78.需要说明的是，工况分布图可以是目标车辆在运行过程中的工况数据分布图，例如，工况分布图可以是二维直方图、三维直方图或折线图等，其中，二维直方图可以是目标车辆在运行过程中的油门占比图、车速占比图、档位占比图、转速占比图等，参照图3，图3为目标车辆在运行过程中的油门占比图；参照图4，图4为目标车辆在运行过程中的车速占比图；参照图5，图5为目标车辆在运行过程中的档位占比图；参照图6，图6为目标车辆在运行过程中的转速占比图。
79.三维直方图可以是目标车辆在运行过程中的油门-扭矩分布图、车速-转速分布图(即换档规律图)、扭矩-转速分布图等，参照图7，图7为目标车辆在运行过程中的油门-扭矩分布图；参照图8，图8为目标车辆在运行过程中的车速-转速分布图；参照图9，图9为目标车辆在运行过程中的扭矩-转速分布图。
80.折线图可以是目标车辆在运行过程中的水温折线图或海拔折线图，参照图10，图10为目标车辆在运行过程中的水温折线图；参照图11，图11为目标车辆在运行过程中的海拔折线图。
81.应当理解的是，为了准确地对目标车辆在运行过程中的油耗水平进行分析，本实施例油耗分析设备根据工况分布数据对目标车辆的各工况进行分类，根据分类结果确定各工况对应的视图分类，根据所述视图分类构建各工况对应的工况分布图，例如根据油门工况分布情况绘制油门占比二维直方图，根据车速分布情况绘制车速占比二维直方图，根据扭矩-转速分布情况绘制扭矩-转速分布三维直方图等，根据各工况分布图对目标车辆的油耗水平进行分析。
82.进一步地，为了提升油耗分析效率，上述步骤s30，可包括：
83.根据所述工况分布数据设置切片矩阵范围；
84.根据所述切片矩阵范围对所述工况分布数据进行数据切片；
85.基于数据切片后的工况分布数据构建所述目标车辆的工况分布图，并根据所述工况分布图对所述目标车辆的油耗进行分析。
86.需要说明的是，油耗分析设备分析发动机的工况分布情况时，例如分析转速-扭矩分布情况时，参照图12，图12为转速-扭矩分布分析图，图12只能看到一堆散点，但是散点的
分布密度无法直观地观察出来，因此需要对工况分布数据进行数据切片，切片的方式可以是按转速进行切片，每隔100转，统计各片段的数据量，例如，统计600至700转的数据量、统计700至800转的数据量、统计800-900的数据量等，对转速切片完成后，再对每个转速片段按扭矩进行切分，例如每隔331n
·
m对每个转速片段进行切分，参照图13，图13为数据切分后的工况分布示意图，其中，油耗分析设备可根据工况分布数据确定各工况的分布密度，根据分布密度为各工况添加色带，调整数据切分后的工况分布示意图中各工况的透明度和色带模式。汽车运行时候，转速和扭矩分布区域不通，发动机油耗和动力是不同的，观察分析这些转速-扭矩分布情况主要是为了判断汽车发动机运行时，转速-扭矩分布有没有坐落在比较好的油耗区域。
87.本实施例通过获取目标车辆在运行过程中的车辆运行信息，根据所述车辆运行信息获取所述目标车辆在运行过程中的工况分布数据，基于所述工况分布数据构建所述目标车辆的工况分布图，并根据所述工况分布图对所述目标车辆的油耗进行分析；由于本实施例通过获取目标车辆在运行过程中的车辆运行信息，从而得到了目标车辆在实际驾驶运行过程中的运行数据，根据所述车辆运行信息获取所述目标车辆在运行过程中的工况分布数据，从而得到了目标车辆在运行过程中的工况分布情况，从而直观地展示了目标车辆在运行过程中的工况运行情况，根据工况分布图对目标车辆的油耗进行分析，有效地提升了对车辆油耗的分析效率，大大提升了整车开发的开发效率。
88.参考图14，图14为本发明一种车辆油耗分析方法第二实施例的流程示意图。
89.基于上述第一实施例，在本实施例中，所述步骤s10，包括：
90.步骤s11：获取目标车辆在运行过程中的运行文件。
91.需要说明的是，运行文件可以是目标车辆在运行过程中记录有车辆行驶运行数据的文件，例如运行文件可以是excel文件或csv文件，其中，excel文件与csv文件可以是存储不同频率数据的文件，运行文件可包括外部试验设备采集的记录有外部运行数据的外部文件和目标车辆车载控制器记录的内部运行数据的内部文件。
92.应当理解的是，油耗分析设备预先通过控制目标车辆进行模拟行驶运行，在目标车辆运行的过程中，目标车辆中的车载控制器(即车辆终端)采集运行过程中的内部运行数据，并将内部运行数据存储至csv文件中，将csv文件发送至油耗分析设备，其中，内部运行数据可以是频率为0.1hz的数据；在目标车辆运行的过程中，外部试验设备采集目标车辆的外部运行数据，并将外部运行数据存储至excel文件中，将excel文件发送至油耗分析设备，其中，外部运行数据可以是频率为1hz的数据，内部运行数据和外部运行数据可以是频率不一样的数据。
93.步骤s12：对所述运行文件进行处理，获得候选数据。
94.需要说明的是，候选数据可以是油耗分析设备从运行文件中提取并识别后获得的数据。
95.应当理解的是，为了提取运行文件中的数据，本实施例油耗分析设备通过提取运行文件中所包含的原始数据，对原始数据进行数据识别，获得候选数据。
96.进一步地，为了提升文件处理效率，上述步骤s12，可包括：
97.步骤s121：对所述运行文件进行读取，获得所述目标车辆在运行过程中的车辆内部数据和外部设备数据；
98.步骤s122：分别对所述车辆内部数据和所述外部设备数据进行字段识别；
99.步骤s123：根据字段识别结果分别对所述车辆内部数据和所述外部设备数据进行处理，获得候选数据。
100.需要说明的是，运行文件可包括excel文件与csv文件。车辆内部数据可以是目标车辆的车载控制器采集的内部运行数据，其中，车辆内部数据可以是存储在csv文件中的数据。上述外部设备数据可以是外部试验设备采集目标车辆的外部运行数据，其中，外部设备数据可以是存储在excel文件中的数据。excel文件与csv文件可以是存储不同频率数据的文件。上述字段识别结果可以是对车辆内部数据和外部设备数据中涉及关键字段的识别结果，其中，关键字段可包括：车速、油门、水温、扭矩、转速、油耗、里程、怠速时长等字段。
101.应当理解的是，本实施例油耗分析设备通过对所述运行文件进行读取，获得所述目标车辆在运行过程中的车辆内部数据和外部设备数据，获取所需的关键字段，根据关键字段分别对所述车辆内部数据和所述外部设备数据进行字段识别，根据字段识别结果从所述车辆内部数据和所述外部设备数据提取与关键字段相关的数据作为候选数据。
102.步骤s13：对所述候选数据进行数据清洗，获得所述目标车辆在运行过程中的车辆运行信息。
103.应当理解的是，为了确保车辆运行信息的准确性，本实施例油耗分析设备对候选数据进行数据清洗，从而将候选数据中异常数据和无效数据进行剔除，从而获得有效的目标数据，根据目标数据获取目标车辆在运行过程中的车辆运行信息。
104.进一步地，为了提升数据处理效率，上述步骤s13，可包括：
105.步骤s131：获取所述目标车辆对应的数据参考信息；
106.步骤s132：根据所述数据参考信息确定异常参考范围和筛选参考范围；
107.步骤s133：根据所述异常参考范围生成异常识别策略；
108.步骤s134：根据所述异常识别策略对所述候选数据进行数据清洗；
109.步骤s135：根据所述筛选参考范围对数据清洗后的候选数据进行筛选，获得所述目标车辆在运行过程中的车辆运行信息。
110.需要说明的是，数据参考信息可以是参考扭矩、参考车速、参考转速等车辆运行参考数据信息。上述异常参考范围可以是用于识别异常数据的数据范围，例如，剔除车速超过200km/h的车速数据。上述异常识别策略可以是用于识别候选数据中的异常数据和无效数据的识别策略。上述筛选参考范围可以是用于识别有效数据的数据范围，例如提取参考扭矩在800-3500之间的众数。上述参考扭矩可以是目标车辆的发动机中用于计算发动机实际扭矩的参数，参考扭矩可以是固定参数，参考如下公式1，公式1为实际扭矩计算公式，其中，n为实际扭矩，n
x
为实际扭矩百分比，ny为摩擦扭矩百分比，n0为参考扭矩。
111.n＝(n
x-ny)/100*n0ꢀꢀ
公式1
112.上述参考扭矩可以是目标车辆的发动机实时发送给外部试验设备或车载终端的，由于设备通讯质量的问题，参考扭矩中可存在错误信息，例如，正常扭矩为800-3500，参考扭矩中的错误值可以是6000以上，为了有效地覆盖参考扭矩的错误信息，本实施例油耗分析设备提取参考扭矩在800-3500之间的众数，用来覆盖参考扭矩其他的缺省值，以获取正常的参考扭矩。
113.本实施例通过获取目标车辆在运行过程中的运行文件，对所述运行文件进行处
的字段该字段数据默认为-1，筛选油门开度》80％的数据，并把”车速标记”字段修改为1，标记该段数据。
129.进一步地，为了提升了档位信息处理效率，上述步骤s22之前，还包括：
130.获取各待测车辆的变速箱信息，以及各待测车辆的变速箱的型号信息；
131.根据所述变速箱信息获取各待测车辆的初始档位信息；
132.对所述初始档位信息进行预处理，获得各待测车辆的目标档位信息；
133.生成空白文件，并将各目标档位信息，以及各目标档位信息对应的型号信息写入所述空白文件，获得变速箱文件。
134.需要说明的是，为了减少提升档位信息处理效率，本实施例油耗分析设备对初始档位信息进行预处理，由于变速箱的每个档位都有固定速比，因此，预处理可以是将两个相邻档位的速比求平均值，根据平均值去判断档位，判断方法如下：参照上述公式2，根据公式2进行变化，获得如下公式4，令常数项i0/(r*0.377)＝a，即获得如下公式5，参照公式5，此处以4档举例说明，3档、4档和5档的速比分别为i
g3
、i
g4
和i
g5
，3档和4档速比的平均值为i
g34
；4档和5档速比的平均值为i
g45
，当数据满足i
g34
《n/(v*a)《i
g45
时，判定为4档，因此预处理可以是先求各相邻档位的平均值，对档位速比数据起到去敏作用。
135.n/v＝ig*io/(r*0.377)
ꢀꢀ
公式4
136.n/v＝ig*a
→
ig＝n/(v*a)
ꢀꢀ
公式5
137.本实施例通过获取所述目标车辆的变速箱型号，根据所述变速箱型号查找预先构建的变速箱文件，获得所述目标车辆的变速箱的档位信息，根据所述档位信息和所述车辆运行信息对所述目标车辆的运行过程进行档位分析，获得档位分布信息，根据所述档位分布信息对所述目标车辆的运行过程进行工况分析，获得工况分布数据；由于本实施例根据所述变速箱型号查找预先构建的变速箱文件，获得所述目标车辆的变速箱的档位信息，根据所述档位信息和所述车辆运行信息对所述目标车辆的运行过程进行档位分析，获得档位分布信息，从而准确地识别了目标车辆在运行过程中的各档位的使用情况，根据所述档位分布信息对所述目标车辆的运行过程进行工况分析，获得工况分布数据，从而准确地识别了目标车辆在运行过程中的工况使用情况，确保了数据分析的准确性。
138.此外，本发明实施例还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有车辆油耗分析程序，所述车辆油耗分析程序被处理器执行时实现如上文所述的车辆油耗分析方法的步骤。
139.由于本存储介质采用了上述所有实施例的全部技术方案，因此至少有上述实施例的技术方案所带来的所有有益效果，在此不再一一赘述。
140.参照图16，图16为本发明车辆油耗分析装置第一实施例的结构框图。
141.如图16所示，本发明实施例提出的车辆油耗分析装置包括：
142.信息获取模块10，用于获取目标车辆在运行过程中的车辆运行信息；
143.工况分析模块20，用于根据所述车辆运行信息获取所述目标车辆在运行过程中的工况分布数据；
144.油耗分析模块30，用于基于所述工况分布数据构建所述目标车辆的工况分布图，并根据所述工况分布图对所述目标车辆的油耗进行分析。
145.进一步地，所述信息获取模块10，还用于获取目标车辆在运行过程中的运行文件；
对所述运行文件进行处理，获得候选数据；对所述候选数据进行数据清洗，获得所述目标车辆在运行过程中的车辆运行信息。
146.进一步地，所述信息获取模块10，还用于对所述运行文件进行读取，获得所述目标车辆在运行过程中的车辆内部数据和外部设备数据；分别对所述车辆内部数据和所述外部设备数据进行字段识别；根据字段识别结果分别对所述车辆内部数据和所述外部设备数据进行处理，获得候选数据。
147.进一步地，所述信息获取模块10，还用于获取所述目标车辆对应的数据参考信息；根据所述数据参考信息确定异常参考范围和筛选参考范围；根据所述异常参考范围生成异常识别策略；根据所述异常识别策略对所述候选数据进行数据清洗；根据所述筛选参考范围对数据清洗后的候选数据进行筛选，获得所述目标车辆在运行过程中的车辆运行信息。
148.进一步地，所述工况分析模块20，还用于获取所述目标车辆的变速箱型号；根据所述变速箱型号查找预先构建的变速箱文件，获得所述目标车辆的变速箱的档位信息；根据所述档位信息和所述车辆运行信息对所述目标车辆的运行过程进行档位分析，获得档位分布信息；根据所述档位分布信息对所述目标车辆的运行过程进行工况分析，获得工况分布数据。
149.进一步地，所述工况分析模块20，还用于获取各待测车辆的变速箱信息，以及各待测车辆的变速箱的型号信息；根据所述变速箱信息获取各待测车辆的初始档位信息；对所述初始档位信息进行预处理，获得各待测车辆的目标档位信息；生成空白文件，并将各目标档位信息，以及各目标档位信息对应的型号信息写入所述空白文件，获得变速箱文件。
150.进一步地，所述油耗分析模块30，还用于根据所述工况分布数据设置切片矩阵范围；根据所述切片矩阵范围对所述工况分布数据进行数据切片；基于数据切片后的工况分布数据构建所述目标车辆的工况分布图，并根据所述工况分布图对所述目标车辆的油耗进行分析。
151.本实施例通过获取目标车辆在运行过程中的车辆运行信息，根据所述车辆运行信息获取所述目标车辆在运行过程中的工况分布数据，基于所述工况分布数据构建所述目标车辆的工况分布图，并根据所述工况分布图对所述目标车辆的油耗进行分析；由于本实施例通过获取目标车辆在运行过程中的车辆运行信息，从而得到了目标车辆在实际驾驶运行过程中的运行数据，根据所述车辆运行信息获取所述目标车辆在运行过程中的工况分布数据，从而得到了目标车辆在运行过程中的工况分布情况，从而直观地展示了目标车辆在运行过程中的工况运行情况，根据工况分布图对目标车辆的油耗进行分析，有效地提升了对车辆油耗的分析效率，大大提升了整车开发的开发效率。
152.应当理解的是，以上仅为举例说明，对本发明的技术方案并不构成任何限定，在具体应用中，本领域的技术人员可以根据需要进行设置，本发明对此不做限制。
153.需要说明的是，以上所描述的工作流程仅仅是示意性的，并不对本发明的保护范围构成限定，在实际应用中，本领域的技术人员可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部来实现本实施例方案的目的，此处不做限制。
154.另外，未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明任意实施例所提供的车辆油耗分析方法，此处不再赘述。
155.此外，需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵
盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
156.上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
157.通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如只读存储器(read only memory，rom)/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
158.以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。