動(dòng)力系統(tǒng)車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)上傳方式研究

吳銘淞

(上汽集團(tuán)商用車技術(shù)中心，上海 200438)

0 前言

車聯(lián)網(wǎng)是指車輛上的車載設(shè)備通過無線通信技術(shù)，對(duì)信息網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)中的所有車輛動(dòng)態(tài)信息進(jìn)行有效利用，在車輛運(yùn)行中提供不同的功能服務(wù)。從車聯(lián)網(wǎng)的定義可以看出，車聯(lián)網(wǎng)必須具備車載無線通訊的硬件、對(duì)信息平臺(tái)數(shù)據(jù)的有效利用和最終提供的功能服務(wù)。

車聯(lián)網(wǎng)正從車企主導(dǎo)的功能型車載信息服務(wù)階段，向“智能網(wǎng)聯(lián)”為特征的3個(gè)新型階段演進(jìn)，即從智能網(wǎng)聯(lián)服務(wù)階段，到多方參與的車路網(wǎng)云協(xié)同服務(wù)階段，再到未來的智慧出行服務(wù)階段[1]。車載無線通訊硬件已經(jīng)全面升級(jí)為第四代移動(dòng)通信技術(shù)(4G)，甚至部分已經(jīng)達(dá)到第五代移動(dòng)通信技術(shù)(5G)，數(shù)據(jù)上傳速率得到大幅提升。作為車聯(lián)網(wǎng)最基礎(chǔ)功能的車端數(shù)據(jù)上傳的硬件瓶頸已經(jīng)消除，但如何有效利用突然增加的大量數(shù)據(jù)卻成為新的問題。從車端數(shù)據(jù)上傳內(nèi)容來看，一般分為實(shí)時(shí)性數(shù)據(jù)和事件型數(shù)據(jù)兩大類。實(shí)時(shí)性數(shù)據(jù)如車輛控制器局域網(wǎng)絡(luò)(CAN)總線相關(guān)信號(hào)數(shù)據(jù)、全球定位系統(tǒng)(GPS)數(shù)據(jù)和時(shí)間戳數(shù)據(jù)等，被要求按照固定的時(shí)間間隔進(jìn)行上報(bào)。一般而言，在第三代移動(dòng)通信技術(shù)(3G)階段，要求5～10 s間隔上報(bào)數(shù)十個(gè)參數(shù)；在升級(jí)到4G階段后，常用要求為1 s間隔上報(bào)幾百個(gè)參數(shù)。對(duì)于事件型數(shù)據(jù)，如診斷故障信息、車輛控制信息等數(shù)據(jù)，上傳要求按照實(shí)際事件發(fā)生或控制信號(hào)詢問時(shí)進(jìn)行上報(bào)?？梢钥闯觯S著車聯(lián)網(wǎng)邁入4G時(shí)代，實(shí)時(shí)性數(shù)據(jù)上傳需求的硬件限制被釋放，大量的車端數(shù)據(jù)被上傳至后臺(tái)服務(wù)器進(jìn)行記錄。但是，隨著大量數(shù)據(jù)的上傳，信息平臺(tái)數(shù)據(jù)的有效利用問題已暴露出來。首先，分析后臺(tái)數(shù)據(jù)需要先下載大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行回放，工作量大、效率低；其次，由于車端控制的特點(diǎn)，尤其是底盤和動(dòng)力控制，以1 s為間隔的數(shù)據(jù)上報(bào)速度還是太慢，并不能反映出車端的實(shí)時(shí)狀態(tài)；再次，如果采用最低滿足車端數(shù)據(jù)分析的時(shí)間間隔上傳，比如以0.1 s間隔上傳數(shù)據(jù)，則會(huì)導(dǎo)致后臺(tái)數(shù)據(jù)量大大增加，形成通信流量阻滯。所以，當(dāng)前車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)信息的有效利用方式，面臨著高速、大數(shù)據(jù)量、高實(shí)時(shí)性的上傳需求，與當(dāng)前主要以車身和診斷為基礎(chǔ)功能的車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)上傳方式之間存在矛盾。

新一代車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)上傳方式，一方面須做到對(duì)車端高速數(shù)據(jù)具備可辨識(shí)性，另一方面又要求不對(duì)上傳帶寬占有和后臺(tái)服務(wù)器產(chǎn)生壓力，同時(shí)上傳數(shù)據(jù)又要具有一定的直觀性。因此，設(shè)計(jì)合理的數(shù)據(jù)輕量化上傳方法是解決該問題的方案之一。

本文通過數(shù)學(xué)分析并搭建系統(tǒng)試驗(yàn)的方法，通過規(guī)律統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)上傳方式來實(shí)現(xiàn)對(duì)一些動(dòng)力系統(tǒng)高速數(shù)據(jù)變量的輕量化上傳，使數(shù)據(jù)具備可辨識(shí)性和功能利用。

1 基礎(chǔ)理論和技術(shù)方案

1.1 基礎(chǔ)理論

本文研究目的是通過使用車端控制器將實(shí)時(shí)性變量進(jìn)行計(jì)算并完成初步的規(guī)律統(tǒng)計(jì)再上傳，以實(shí)現(xiàn)車聯(lián)網(wǎng)對(duì)高速數(shù)據(jù)變量的辨識(shí)和功能利用。規(guī)律性統(tǒng)計(jì)的數(shù)學(xué)方法非常多，本文采用最基礎(chǔ)的正態(tài)分布和趨勢(shì)線分析模型，并拓展至抽樣分布、密度函數(shù)和卡方分布等更為復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型，以應(yīng)對(duì)需要更為精確的應(yīng)用場(chǎng)景[2]。計(jì)算正態(tài)分布均值u和樣本方差σ的基本公式如下：

(1)

(2)

式中：u為樣本的均值；xi為樣本值；n為采集的樣本數(shù)；σ為樣本方差。

正態(tài)分布特性曲線如圖1所示，圖中u為均值，σ為樣本方差。

圖1 正態(tài)分布特性曲線

以正態(tài)分布模型為例，在數(shù)據(jù)采集時(shí)，車端控制器對(duì)采集數(shù)據(jù)的均值和樣本方差進(jìn)行統(tǒng)計(jì)計(jì)算，周期性地選取一小段時(shí)間的數(shù)據(jù)，并將計(jì)算結(jié)果進(jìn)行上傳。例如，車端控制器采用100 ms間隔的數(shù)據(jù)采樣方式對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行模型統(tǒng)計(jì)，每隔3 min對(duì)統(tǒng)計(jì)結(jié)果進(jìn)行上傳。通過對(duì)采用直接上傳和統(tǒng)計(jì)后上傳的數(shù)據(jù)上傳量進(jìn)行比較，發(fā)現(xiàn)在3 min內(nèi)，數(shù)據(jù)量由1 800個(gè)浮點(diǎn)數(shù)降低為2個(gè)浮點(diǎn)數(shù)，數(shù)據(jù)傳輸量大幅下降。但是，由于采用這種計(jì)算方式的數(shù)據(jù)運(yùn)算工作量大、浮點(diǎn)數(shù)運(yùn)算多，同時(shí)上傳量?jī)H為統(tǒng)計(jì)的最終結(jié)果而丟失了所有數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)，無法保留原始數(shù)據(jù)的信息支持?jǐn)U展分析[3]。因此，需要在具體實(shí)施技術(shù)方案中對(duì)該數(shù)學(xué)方法進(jìn)行模型轉(zhuǎn)化，在達(dá)到數(shù)據(jù)輕量化的同時(shí)降低計(jì)算量，并保留數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)。

1.2 技術(shù)方案

為了對(duì)上述問題點(diǎn)進(jìn)行優(yōu)化，本文通過轉(zhuǎn)化數(shù)學(xué)模型的方式，采用了塊權(quán)重化分配的模型方案。首先，基于每個(gè)不同的實(shí)測(cè)物理量的實(shí)際數(shù)值范圍，將其物理量范圍分塊并轉(zhuǎn)化為比較容易統(tǒng)一的單位，并在1個(gè)統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)對(duì)實(shí)測(cè)物理量在每個(gè)塊內(nèi)的計(jì)數(shù)進(jìn)行累計(jì)和記錄。通過該過程，系統(tǒng)將實(shí)測(cè)值的浮點(diǎn)數(shù)轉(zhuǎn)化為代表塊分布統(tǒng)計(jì)值的塊權(quán)重?cái)?shù)據(jù)點(diǎn)樣本計(jì)數(shù)的整數(shù)型式。然后，系統(tǒng)將當(dāng)前統(tǒng)計(jì)周期的塊數(shù)據(jù)點(diǎn)樣本計(jì)數(shù)記錄上傳后臺(tái)或本地控制器。最后，系統(tǒng)在后臺(tái)或控制器對(duì)樣本計(jì)數(shù)進(jìn)行存儲(chǔ)和統(tǒng)計(jì)運(yùn)算，生成當(dāng)前循環(huán)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果。同時(shí)，系統(tǒng)將當(dāng)前的塊數(shù)據(jù)點(diǎn)樣本計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)，以進(jìn)一步完成各種后續(xù)的擴(kuò)展統(tǒng)計(jì)應(yīng)用。該算法既保留了足夠多的原始數(shù)據(jù)信息以支持進(jìn)一步的擴(kuò)展分析，又大幅縮減了計(jì)算工作量，并在上傳前將數(shù)據(jù)直接變?yōu)檎麛?shù)，便于后臺(tái)統(tǒng)一存儲(chǔ)和后續(xù)運(yùn)算。同時(shí)，后臺(tái)數(shù)據(jù)分析的直觀性高，對(duì)功能利用的控制極為有利。塊權(quán)重分布的數(shù)據(jù)點(diǎn)樣本計(jì)數(shù)、塊數(shù)據(jù)點(diǎn)樣本計(jì)數(shù)的正態(tài)分布擬合曲線，以及塊數(shù)據(jù)點(diǎn)樣本計(jì)數(shù)的多次項(xiàng)二次曲線擬合如圖2所示。

圖2 數(shù)據(jù)分布、正態(tài)分布及二次曲線擬合

在數(shù)據(jù)分布轉(zhuǎn)化為權(quán)重分布過程中，研究人員需要引入塊權(quán)重、塊中值、塊計(jì)數(shù)、塊均值等參數(shù)。最基本的過程是需要對(duì)各參數(shù)進(jìn)行分塊。分塊的要求是對(duì)每個(gè)采集的物理量在其量程內(nèi)分為多個(gè)區(qū)間塊，使每個(gè)物理量的實(shí)際值可以用區(qū)間塊進(jìn)行標(biāo)號(hào)。如果采用平均分塊，每個(gè)塊的區(qū)間表達(dá)式為：

(3)

式中：qi為第i個(gè)分塊，采用上下區(qū)間范圍的格式來表示；qmin和qmax為當(dāng)前參量工作的下限值和上限值；n為分的塊的數(shù)目；i為n個(gè)塊中的第i個(gè)塊。當(dāng)然，針對(duì)物理量的特性，也可以進(jìn)行不平均的分塊方式。

下一步，將分塊區(qū)間轉(zhuǎn)化為比較容易統(tǒng)一的單位，例如將轉(zhuǎn)速0～6 000 r/min的物理量范圍，劃分為10個(gè)塊，將其轉(zhuǎn)化為0～1的范圍區(qū)間，0.1為分塊的最小標(biāo)準(zhǔn)。通過對(duì)應(yīng)正態(tài)分布的均值和方差數(shù)學(xué)模型計(jì)算，可轉(zhuǎn)化為塊均值Z和塊方差σ，正態(tài)分布均值和塊方差公式如下：

(4)

(5)

式中：Zi為塊中值，表示第i個(gè)分塊的中值；ki為數(shù)據(jù)點(diǎn)計(jì)數(shù)，表示第i個(gè)分塊總共具有的數(shù)據(jù)點(diǎn)樣本數(shù)目；m為總有效數(shù)據(jù)點(diǎn)計(jì)數(shù)，表示當(dāng)前參與計(jì)算的有效數(shù)據(jù)樣本的計(jì)數(shù)總數(shù)；n為分塊的數(shù)目。

與1.1節(jié)中相同案例的數(shù)據(jù)上傳量進(jìn)行對(duì)比，上述計(jì)算方法每3 min會(huì)增加10個(gè)整數(shù)數(shù)據(jù)量，增加的量用于上傳塊權(quán)重分布的計(jì)數(shù)。雖然數(shù)據(jù)上傳量略有增加，但權(quán)重分布計(jì)數(shù)包含了當(dāng)前數(shù)據(jù)段的真實(shí)權(quán)重分布，在后續(xù)數(shù)據(jù)處理時(shí)，可以通過將各數(shù)據(jù)段的塊權(quán)重計(jì)數(shù)進(jìn)行累加，以獲得各種拓展時(shí)間段的統(tǒng)計(jì)結(jié)果，大大增加了數(shù)據(jù)模型的精確度，并可以支持后續(xù)的擴(kuò)展分析。例如，當(dāng)需要對(duì)前30 min的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析時(shí)，研究人員只需要將前10組上傳數(shù)據(jù)分別進(jìn)行累加，對(duì)新組數(shù)值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)即可。

該計(jì)算方法也可同步采用基于趨勢(shì)線的規(guī)律統(tǒng)計(jì)分析方法，以用于參考和對(duì)比。通過對(duì)塊權(quán)重計(jì)數(shù)進(jìn)行計(jì)算，可求出塊權(quán)重計(jì)數(shù)的擬合二次曲線fi和趨勢(shì)線半徑的平方值R2的值：

fi=a2x2+a1x+a0

(6)

(7)

式(6)中：a2為擬合二次曲線的二次項(xiàng)系數(shù)；a1為一次項(xiàng)；a0為常數(shù)項(xiàng)；x為分塊后的以各塊中值連接成的軸。式(7)中：fi為第i個(gè)分塊的塊中值作為x值計(jì)算出來的值，對(duì)應(yīng)的是第i個(gè)分塊的塊中值在曲線上的y值，其代表擬合后在曲線上對(duì)應(yīng)的樣本計(jì)數(shù)；yi為第i個(gè)分塊的數(shù)據(jù)樣本計(jì)數(shù)，其代表擬合前的樣本計(jì)數(shù)；n為分塊的數(shù)目；y為樣本的塊均值[4]。

最后，通過獲取的塊均值、塊方差或者趨勢(shì)線半徑，可以指示出當(dāng)前有效樣本數(shù)據(jù)的物理分布特性特征，并用以后續(xù)的判斷和控制。

2 方案測(cè)試和分析

2.1 測(cè)試選題和測(cè)試設(shè)備

為了應(yīng)對(duì)排放升級(jí)，顆粒捕集器逐漸成為必備的后處理系統(tǒng)配置。但是，顆粒捕集器在特殊工況下持續(xù)運(yùn)行會(huì)發(fā)生不能再生直至顆粒捕集器堵塞的現(xiàn)象。上述現(xiàn)象發(fā)生的主要工況包括連續(xù)的低溫冷起動(dòng)運(yùn)行、極高和極低負(fù)荷運(yùn)行、快速交變負(fù)荷運(yùn)行等。這些工況在正常使用中連續(xù)出現(xiàn)的可能性盡管非常低，但一旦出現(xiàn)將會(huì)使顆粒捕集器堵塞，并誘發(fā)發(fā)動(dòng)機(jī)限扭或拋錨等嚴(yán)重故障。所以，對(duì)運(yùn)行工況和駕駛習(xí)慣進(jìn)行統(tǒng)計(jì)判斷作為對(duì)顆粒捕集器的狀態(tài)預(yù)測(cè)和再生故障預(yù)警是非常重要的。由于判斷工況的許多數(shù)據(jù)和參數(shù)是高速變化的，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)量非常大，所以對(duì)其進(jìn)行數(shù)據(jù)輕量化應(yīng)用具有現(xiàn)實(shí)意義。

如圖3所示，基于自主開發(fā)的智能網(wǎng)關(guān)控制器(ICGM)，搭建后臺(tái)服務(wù)器來對(duì)塊權(quán)重統(tǒng)計(jì)上傳功能進(jìn)行測(cè)試。系統(tǒng)包含動(dòng)力系統(tǒng)控制器(ECM)、智能網(wǎng)關(guān)控制器(包括網(wǎng)關(guān)和遠(yuǎn)程通訊系統(tǒng)(Tbox)功能的ICGM)或數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集模塊(RMU)、車載娛樂顯示終端和后臺(tái)云服務(wù)器。

圖3 測(cè)試方案系統(tǒng)架構(gòu)簡(jiǎn)圖

通過選取合適的動(dòng)力系統(tǒng)控制參數(shù)作為駕駛行為和工況的分析輸入，在塊權(quán)重統(tǒng)計(jì)后的數(shù)據(jù)再使用、上傳，以及后臺(tái)分析，可以支持發(fā)動(dòng)機(jī)顆粒捕集器狀態(tài)和再生情況的預(yù)測(cè)和故障預(yù)警。

2.2 方案測(cè)試

首先，對(duì)于顆粒捕集器功能影響較大的數(shù)據(jù)和參數(shù)進(jìn)行列舉和分類。對(duì)于發(fā)動(dòng)機(jī)負(fù)荷上升的速率過快導(dǎo)致產(chǎn)生的顆粒物大幅增加，發(fā)動(dòng)機(jī)負(fù)荷過低或快速變化導(dǎo)致無法進(jìn)行顆粒物的模型檢測(cè)等數(shù)據(jù)，都需要達(dá)到百毫秒級(jí)的運(yùn)算精度。表1為影響顆粒捕集器功能的主要車輛工況參數(shù)。

表1 影響顆粒捕集器功能的主要車輛工況參數(shù)

其次，如表2所示，采用智能網(wǎng)關(guān)控制器對(duì)選取參數(shù)進(jìn)行0.1 s為周期的讀取和運(yùn)算，依據(jù)以下約定的平均分塊方式，對(duì)某實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)參數(shù)進(jìn)行判斷，并計(jì)入相應(yīng)的塊內(nèi)，每3 min將塊權(quán)重的塊數(shù)據(jù)點(diǎn)計(jì)數(shù)ki上傳1次(總有效數(shù)據(jù)點(diǎn)計(jì)數(shù)為1 800)。在運(yùn)算中，將10個(gè)塊的塊中值Zi分別定義為0.05、0.15、0.25、0.35、0.45、0.55、0.65、0.75、0.85、0.95，進(jìn)一步減少了計(jì)算量。其中，負(fù)荷-油門變化率使用0.1 s的負(fù)荷差值來表達(dá)。

表2 工況參數(shù)權(quán)重分塊設(shè)定

隨后，服務(wù)器對(duì)塊權(quán)重計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)正態(tài)分布參數(shù)計(jì)算，并采用其結(jié)果進(jìn)行實(shí)時(shí)判斷。圖4示出了負(fù)荷參數(shù)的塊權(quán)重正態(tài)和多項(xiàng)式分布數(shù)例，分別為持續(xù)低負(fù)荷、交變負(fù)荷、持續(xù)高負(fù)荷、穩(wěn)定中等負(fù)荷。結(jié)合負(fù)荷變化率，可以進(jìn)一步確認(rèn)負(fù)荷的變化特點(diǎn)。

圖4 負(fù)荷參數(shù)的塊權(quán)重正態(tài)和多項(xiàng)式分布數(shù)例

最后，服務(wù)器結(jié)合各參數(shù)的交叉統(tǒng)計(jì)結(jié)果，設(shè)計(jì)工況判斷條件。如出現(xiàn)顆粒捕集器已經(jīng)高載且連續(xù)工作在過低負(fù)荷、快速交變負(fù)荷、持續(xù)過高負(fù)荷等不利于再生工況下，則在用戶端和后臺(tái)進(jìn)行針對(duì)性提醒，保證車輛和用戶安全。表3為某工況參數(shù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果判斷條件舉例。

表3 某工況參數(shù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果判斷條件舉例

2.3 結(jié)果分析

通過采用分塊權(quán)重計(jì)數(shù)的上傳方式，在系統(tǒng)將適用的高速信號(hào)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理后，數(shù)據(jù)的上傳量縮減至1%左右，達(dá)到了數(shù)據(jù)高效上傳、存儲(chǔ)及利用的目的。

試驗(yàn)采用正態(tài)分布作為統(tǒng)計(jì)方式案例，通過相關(guān)參數(shù)分析了不同統(tǒng)計(jì)結(jié)果所對(duì)應(yīng)的工況特點(diǎn)，以支持對(duì)工況特點(diǎn)的實(shí)時(shí)準(zhǔn)確判斷。

通過提取分塊權(quán)重計(jì)數(shù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，系統(tǒng)在每21 min、當(dāng)前再生循環(huán)、當(dāng)前非再生循環(huán)時(shí)間段內(nèi)，生成新的權(quán)重計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行正態(tài)分布參數(shù)計(jì)算，實(shí)現(xiàn)了對(duì)中長(zhǎng)期的工況特點(diǎn)進(jìn)行實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)分析的目的。圖5為對(duì)前24 min的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的結(jié)果，表現(xiàn)了發(fā)動(dòng)機(jī)負(fù)荷數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)化、規(guī)律體現(xiàn)和上傳。

圖5 發(fā)動(dòng)機(jī)負(fù)荷數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換、規(guī)律體現(xiàn)和上傳

3 結(jié)論

(1)通過對(duì)適用變量進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)后上傳的方式，可以使用極少的上傳數(shù)據(jù)量獲取車端高速數(shù)據(jù)的有效特征，達(dá)到高速數(shù)據(jù)輕量化上傳的目的。

(2)采用塊權(quán)重統(tǒng)計(jì)的方案，可以大幅減少上傳數(shù)據(jù)，同時(shí)又保留了當(dāng)前數(shù)據(jù)段的真實(shí)權(quán)重分布，可以支持后續(xù)擴(kuò)展分析，并使數(shù)據(jù)模型具有足夠的精確度。

(3)通過統(tǒng)計(jì)后上傳的方式，使高速數(shù)據(jù)具備一定的統(tǒng)計(jì)意義，可以用于控制和目視檢查，并大幅減少了下載和分析數(shù)據(jù)的工作量。

(4)對(duì)于統(tǒng)計(jì)后上傳的數(shù)據(jù)，其統(tǒng)計(jì)結(jié)果可以即時(shí)參與當(dāng)前狀態(tài)的分析和控制，也可以通過存儲(chǔ)和累積，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的中長(zhǎng)期特征分析。