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    基于機器學(xué)習(xí)的輪胎慢漏氣實時預(yù)警方法

    2023-05-12 11:31:02郭嘉強黃敬周武時瑞浩陳文慶
    汽車工程師 2023年5期
    關(guān)鍵詞:胎壓漏氣輪胎

    郭嘉強 黃敬 周武 時瑞浩 陳文慶

    (廣州汽車集團股份有限公司汽車工程研究院,廣州 511434)

    1 前言

    輪胎壓力監(jiān)測系統(tǒng)(Tire Pressure Monitoring System,TPMS)[1]對胎壓和胎溫等進(jìn)行全天候?qū)崟r檢測,并在滿足一定的時間要求和一定的閾值條件時發(fā)出報警。目前,該系統(tǒng)對輪胎的快速漏氣具備較好的判斷能力,但當(dāng)輪胎慢速漏氣發(fā)生時,輪胎壓力下降至報警胎壓通常需要較長時間,慢漏氣期間行駛不僅會加速輪胎磨損、容易引起爆胎,且影響車輛操縱穩(wěn)定性和行車安全,容易造成嚴(yán)重的交通事故[2]。因此,提前發(fā)現(xiàn)輪胎慢漏氣現(xiàn)象具有重要意義。

    文獻(xiàn)[3]以某整車企業(yè)純電動汽車的遠(yuǎn)程通信終端(Telematics BOX,TBOX)實時采集的輪胎時間序列數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),經(jīng)過數(shù)據(jù)預(yù)處理、構(gòu)建派生字段,提出基于權(quán)重函數(shù)的輪胎慢漏氣預(yù)警算法,基于67 臺慢漏氣的車輛樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練和模型預(yù)測,準(zhǔn)確率接近80%。但是,如何進(jìn)一步提高模型預(yù)測準(zhǔn)確率、縮短模型預(yù)測時間,需要進(jìn)一步研究。

    本文基于TBOX 實時采集輪胎數(shù)據(jù),提出一種基于機器學(xué)習(xí)的輪胎慢漏氣實時預(yù)警方法,通過數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征值構(gòu)建、數(shù)據(jù)樣本標(biāo)注、模型訓(xùn)練、模型評估、模型選優(yōu)、模型參數(shù)優(yōu)化和預(yù)測模型工程化等步驟[4],實現(xiàn)對車輛慢漏氣的實時預(yù)警,并通過對模型預(yù)測結(jié)果進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,驗證深度學(xué)習(xí)模型的可行性和可靠性。

    2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

    2.1 數(shù)據(jù)采集

    本文基于車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)(由車載網(wǎng)絡(luò)終端、車聯(lián)網(wǎng)平臺、大數(shù)據(jù)平臺等組成),按照GB/T 32960—2016《電動汽車遠(yuǎn)程服務(wù)與管理系統(tǒng)技術(shù)規(guī)范》[5]的要求,將TPMS 的數(shù)據(jù)通過CAN 總線傳輸至TBOX,并經(jīng)移動網(wǎng)絡(luò)以一定周期實時傳輸至由Hadoop 和Spark 等組成的企業(yè)大數(shù)據(jù)平臺,實現(xiàn)胎壓系統(tǒng)狀態(tài)、輪胎壓力、輪胎溫度、輪胎系統(tǒng)告警等TPMS 時間序列數(shù)據(jù)采集[6]。

    2.2 數(shù)據(jù)清洗

    為了提升模型的預(yù)測精度,需對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗,包含系統(tǒng)偶發(fā)故障時發(fā)出的無效值或異常值、車輛各輪胎胎壓完全相同等不可能的數(shù)據(jù)組合、補胎過程中胎壓監(jiān)測系統(tǒng)測得的胎壓數(shù)據(jù)、車端已識別的快漏氣等數(shù)據(jù)。采用滑動窗口均值[7]對胎壓數(shù)據(jù)進(jìn)行均值濾波,以消除異常數(shù)據(jù),滑動窗口大小為3幀數(shù)據(jù)。

    2.3 胎壓溫度數(shù)據(jù)補償

    輪胎內(nèi)氣體溫度對輪胎壓力有較大影響[8],數(shù)據(jù)建模前需消除溫度對胎壓變化的影響,根據(jù)理想氣體定律得出胎壓溫度補償模型,同時將不同溫度下的胎壓數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為25 ℃時的等效胎壓。如圖1所示,通過胎壓溫度補償,可消除溫度影響,且如果輪胎并未漏氣,則補償壓力曲線會更為平滑。胎壓溫度補償計算過程如下:

    圖1 溫度補償前、后胎壓對比

    理想氣體定律為:

    式中,P為溫度為T時采集的胎壓數(shù)據(jù);V為輪胎中空氣體積;N為輪胎中空氣的物質(zhì)的量;R為熱力學(xué)常數(shù);T為輪胎中空氣的絕對溫度。

    假定由放氣引起的任何輪胎尺寸變化可忽略,且輪胎體積固定,則式(1)可改寫為:

    式(2)右側(cè)的所有量為固定值,故壓力與溫度成正比。引入2 個新的量:補償胎壓壓力C和標(biāo)稱溫度T0,可建立以下關(guān)系:

    選擇預(yù)設(shè)固定值,例如25 ℃作為標(biāo)稱溫度T0,則可將不同溫度下的胎壓數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為25 ℃時的等效胎壓p:

    式中,P0=100 kPa為大氣壓力;temp為胎溫。

    2.4 缺失數(shù)據(jù)插值

    由圖1 可以看出,受輪胎振動或傳感器采集誤差等的影響,胎壓溫度補償后胎壓仍存在波動,通過大數(shù)據(jù)統(tǒng)計得出該波動值的絕對值為PT=10 kPa。車輛停車休眠期間因無胎壓數(shù)據(jù)采集,當(dāng)此時間段內(nèi)胎壓變化值大于閾值PT,且停車重新起動時車端胎壓無低壓預(yù)警時,缺失數(shù)據(jù)需要按照等差數(shù)列方式進(jìn)行數(shù)據(jù)插值。

    3 特征工程

    3.1 慢漏氣數(shù)據(jù)片段標(biāo)注

    選取低壓報警車輛數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)中可能包含快漏氣和慢漏氣,本文主要針對慢漏氣故障進(jìn)行預(yù)警,需要標(biāo)記慢漏氣故障數(shù)據(jù),同時剔除快速漏氣故障數(shù)據(jù)。

    假設(shè)數(shù)據(jù)預(yù)處理后某輪胎慢漏氣片段時間序列數(shù)據(jù)集為[t0,p0],[t1,p1],…,[tn-1,pn-1],其中n為數(shù)據(jù)集樣本的數(shù)量,若滿足下面2個條件之一,則該次漏氣故障視為慢漏氣故障:

    a. 第ti時刻與第ti-1時刻的胎壓變化率小于20 kPa/min(該閾值由各企業(yè)TPMS 軟件標(biāo)定得出)。

    b.第ti時刻與第ti-1時刻時間差小于30 min;當(dāng)二者時間差大于30 min,且ti時刻胎壓不低于車端的胎壓低壓報警閾值(車輛休眠期間不回傳數(shù)據(jù),這期間胎壓降低到低壓報警閾值),則不視為慢速漏氣。

    針對基于上述規(guī)則處理后的胎壓數(shù)據(jù),進(jìn)行慢漏氣數(shù)據(jù)片段標(biāo)注:自車輪胎胎壓互減,將任意一個差值的絕對值連續(xù)3次大于閾值PT的時刻作為車輛慢漏氣數(shù)據(jù)片段的起始點,胎壓第一次低壓報警的前一時刻作為慢漏氣數(shù)據(jù)片段的終點。為了便于數(shù)據(jù)建模,車輛慢漏氣期間,每輛車分別只選取一個慢漏氣和一個正常輪胎數(shù)據(jù)片段,如圖2所示,右后輪胎標(biāo)記為慢漏氣輪胎,左后輪胎為正常輪胎,為了縮短模型預(yù)測時間,盡早預(yù)測,截取的慢漏氣數(shù)據(jù)片段是起始點和終點之間的部分?jǐn)?shù)據(jù)片段。基于該方法從大數(shù)據(jù)平臺抽取1 000 臺發(fā)生過慢漏氣的車輛,將其數(shù)據(jù)標(biāo)注為數(shù)據(jù)樣本。

    圖2 輪胎慢漏氣數(shù)據(jù)片段標(biāo)注示意

    3.2 特征值選擇

    基于3.1 中數(shù)據(jù)預(yù)處理后輪胎慢漏氣片段n個時間序列數(shù)據(jù),進(jìn)行輪胎慢漏氣特征值計算。

    3.2.1 胎壓累計變化量

    用Δp表示該慢漏氣數(shù)據(jù)片段胎壓的累計變化量,采用慢漏氣數(shù)據(jù)片段終點前3 個數(shù)據(jù)和起始點連續(xù)采集3個胎壓數(shù)據(jù)的均值差計算:

    3.2.2 胎壓變化率

    用k表示慢漏氣數(shù)據(jù)片段曲線的斜率、b表示截距,di、Di分別表示誤差、誤差平方和,pˉ、tˉ為均值,采用最小二乘法擬合直線,通過最小化誤差的平方和尋找數(shù)據(jù)的最佳函數(shù)匹配,使求得的數(shù)據(jù)與實際數(shù)據(jù)之間誤差的平方和最?。?/p>

    設(shè)擬合直線為:

    設(shè)誤差為:

    采用最小二乘法擬合直線:

    對式(8)求偏導(dǎo),可得:

    3.2.3 胎壓標(biāo)準(zhǔn)差

    用標(biāo)準(zhǔn)差(Standard Deviation,STD)Dst反映慢漏氣數(shù)據(jù)片段胎壓偏離平均值的離散程度:

    4 模型構(gòu)建

    4.1 隨機森林模型

    隨機森林(Random Forest,RF)算法是一種基于分類回歸樹(Classification and Regression Tree,CART)和引導(dǎo)聚集(Bootstrap aggregating,Bagging)方法的集成算法,能夠提供良好的預(yù)測性能[9]。研究表明,RF 算法具有較強的抗噪聲和過擬合能力[10]。因此從現(xiàn)有的機器學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練模型邏輯回歸(Logistic Regression,LR)、RF、向量機(Support Vector Machine,SVM)、梯度提升決策樹(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT)等模型中選取RF 算法建立輪胎慢漏氣預(yù)測模型?;跇?biāo)注數(shù)據(jù)樣本和3.2 節(jié)部分特征值計算的數(shù)據(jù)集表示為:

    式中,m為每個樣本的特征數(shù)量;Xi為特征值;yi為慢漏氣標(biāo)志符,yi=0 表示輪胎正常,yi=1 表示輪胎漏氣。

    數(shù)據(jù)集示例如表1所示。

    表1 數(shù)據(jù)集示例

    將數(shù)據(jù)集按照7∶3的比例隨機劃分為訓(xùn)練集和測試集,1 000 臺車輛樣本數(shù)據(jù)劃分的訓(xùn)練集包括700 個漏氣片段和700 個正常片段,測試集包括300個漏氣片段和300個正常片段。

    其中訓(xùn)練集SL記為:

    式中,L為訓(xùn)練集的數(shù)量。

    具體的RF算法如圖3所示,步驟如下:

    圖3 RF模型算法框架

    a.采用自舉法(Bootstrap)對訓(xùn)練集SL進(jìn)行隨機采樣,得到數(shù)量為K的子訓(xùn)練樣本集合{T1,T2,...,TK}和數(shù)量為K的測試樣本集合;

    b.利用步驟a 得到的新的訓(xùn)練集分別建立多個分類決策樹模型M1、M2、……、MK;

    c.將測試集代入訓(xùn)練好的決策樹模型中,得到K個分類結(jié)果分別為分類A、分類B……;

    d.將所有決策樹的投票結(jié)果匯總,最多的類別作為RF模型的預(yù)測結(jié)果。

    4.2 模型評估

    為了評估訓(xùn)練模型,引入混淆矩陣、準(zhǔn)確率、精確率、召回率、F1 分值、受試者工作特征曲線(Receiver Operating Characteristic Curve,ROC)等評價指標(biāo),將測試數(shù)據(jù)集(300個漏氣片段,300個正常片段)輸入訓(xùn)練好的模型進(jìn)行測試驗證,結(jié)果如圖4和圖5所示。

    圖4 RF模型訓(xùn)練指標(biāo)評估

    RF 模型指標(biāo)評估結(jié)果中混淆矩陣真正例數(shù)量為300 個,假正例數(shù)量為0,真負(fù)例數(shù)量為0,假負(fù)例數(shù)量為300 個,預(yù)測全部正確;預(yù)測準(zhǔn)確率為100%,召回率為100%,F(xiàn)1 分值為1.00,查準(zhǔn)率為100%;正常的F1 分值為1;慢漏氣的F1 分值為1。以上指標(biāo)表明,選擇的RF模型表現(xiàn)較好。

    由圖5 可以看出,ROC 曲線下面積(Area Under Curve,AUC)為1.00,選擇的RF模型表現(xiàn)良好。

    4.3 模型參數(shù)調(diào)優(yōu)

    首先利用隨機參數(shù)選擇模型確定模型參數(shù)的大致范圍,然后用交叉驗證法與網(wǎng)格搜索法對模型算法進(jìn)行精確搜索[11],RF 模型需調(diào)優(yōu)超參數(shù)包含決策樹數(shù)量、決策樹最大深度、最小葉子節(jié)點樣本數(shù)量等,經(jīng)多輪優(yōu)化,最優(yōu)的模型參數(shù)為:決策樹數(shù)量為50 棵、樹最大深度為6 層、最小葉子節(jié)點樣本數(shù)量為15個等。選取其中一棵決策樹如圖6所示。

    圖6 決策樹示例

    5 模型上線和預(yù)測結(jié)果分析

    5.1 模型上線

    將訓(xùn)練好的RF 模型部署到采用Spark、Kafka、Clickhouse、Redies 等組成的大數(shù)據(jù)計算集群,以便實現(xiàn)預(yù)測模型對車輛的實時預(yù)測,具體步驟如圖7所示,大數(shù)據(jù)計算平臺基于新采集的車輛胎壓數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)異常值清洗、溫度補償、窗口函數(shù)過濾等數(shù)據(jù)預(yù)處理計算,然后自車輪胎胎壓兩兩相減篩選出任一胎壓差值絕對值連續(xù)N次大于閾值PT的車輛清單,判斷這些車輛是否已經(jīng)在緩存的車輛監(jiān)控清單中,如果不在清單中,新增慢漏氣數(shù)據(jù)片段起始時刻t0,并調(diào)用特征值計算,開始進(jìn)入模型預(yù)測,輸出預(yù)測結(jié)果,同時新增車輛到車輛監(jiān)控清單中,周期循環(huán),直至pn+1-pn>PT時,車輛退出慢漏氣監(jiān)控清單。當(dāng)模型連續(xù)N次預(yù)測輪胎慢漏氣時,慢漏氣預(yù)警信息通過移動網(wǎng)絡(luò)推送給用戶,及時提醒用戶檢查輪胎和進(jìn)行補胎操作。將輪胎慢漏氣模型預(yù)測結(jié)果輸入模型,利用數(shù)據(jù)閉環(huán)持續(xù)進(jìn)行模型訓(xùn)練,可以不斷提高模型的精度。

    圖7 模型線上流程

    5.2 模型預(yù)測結(jié)果分析

    從模型預(yù)測結(jié)果中隨機選取1 596 臺慢漏氣車輛,示例如表2所示。

    表2 模型預(yù)測結(jié)果示例

    以表2 中編號2 的車輛為例,車輛胎壓慢漏氣曲線如圖8 所示,9 月22 日6:26:14 時刻該車輛開始進(jìn)入預(yù)測模型,9 月23 日06:32:00 時刻模型預(yù)測為發(fā)生慢漏氣,持續(xù)時間為24.11 h,9 月29 日18:12:54車端發(fā)出胎壓過低告警,持續(xù)時間為179.78 h,模型預(yù)測平均比車端低壓告警時間提前了155.67 h。

    圖8 車輛胎壓慢漏氣時序

    針對模型預(yù)測慢漏氣的1 596 臺車輛,在模型預(yù)測成功后又發(fā)生輪胎低壓告警的車輛有1 565臺,從這批車輛中隨機抽取200 臺車,經(jīng)過短信核實,有198臺車發(fā)生了慢漏氣故障,綜合以上驗證結(jié)果,訓(xùn)練模型預(yù)測準(zhǔn)確率達(dá)到98%以上。模型慢漏氣第一次預(yù)測時刻和車端第一次輪胎低壓報警數(shù)據(jù)對比分析如圖9 所示,汽車輪胎漏氣到模型成功預(yù)測時間均值接近34.7 h,模型成功預(yù)測時間比車端胎壓低壓告警時間平均提前了106.3 h。

    圖9 輪胎慢漏氣時間對比

    6 結(jié)束語

    本文基于車聯(lián)網(wǎng)實時采集的胎壓系統(tǒng)數(shù)據(jù),提出一種基于機器學(xué)習(xí)的輪胎慢漏氣實時預(yù)警方法,首先對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行異常數(shù)據(jù)清除、滑動窗口均值濾波、溫度補償?shù)阮A(yù)處理,提高了模型精度,其次,采用單車輪胎胎壓自我比較法確定漏氣起始時刻進(jìn)行輪胎慢漏氣片段標(biāo)注,提高了標(biāo)注效率并過濾了正常車輛進(jìn)入計算模型,節(jié)約計算資源,最后構(gòu)建特征工程,選取RF機器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行模型開發(fā)。

    本文提出的機器學(xué)習(xí)算法根據(jù)車型TPMS 軟件標(biāo)定閾值(快漏氣閾值、低壓報警閾值等)不同選取輪胎慢漏氣數(shù)據(jù)樣本進(jìn)入車型輪胎慢漏氣預(yù)測模型算法訓(xùn)練,以便車型輪胎慢漏氣預(yù)測模型參數(shù)與車型TPMS 標(biāo)定值更好地適配;積累模型預(yù)測數(shù)據(jù)構(gòu)建數(shù)據(jù)閉環(huán)重新進(jìn)入模型訓(xùn)練,持續(xù)提高模型預(yù)測精度;模型算法車型驗證準(zhǔn)確率接近98%,預(yù)測胎壓慢漏氣平均時間為34.7 h,比車端低壓告警平均時間提前了106.3 h。

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