CN115184029A - 基于物网联的智能发动机产品 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于物网联的智能发动机产品，车载终端通过CAN总线与ECU相互通信，车载终端与大数据平台相互通信，车载终端将从ECU采集的发动机运行数据通过物联网发送至大数据平台；大数据平台对发动机实时数据进行分析，从不同维度对数据进行统计、机器算法学***台升级指令更新优化后标定策略；对于分析出来的故障预判分析构建用户维护信息送用户。可实现远程、批量性的安全升级。简化升级流程，提升产品性能优化迭代效率；在大幅降低服务成本的同时，减少对用户用车的影响。
Description
技术领域
本发明涉及一种发动机性能维护技术，特别涉及一种基于物网联的智能发动机产品。
背景技术
传统发动机没有物联网功能，发动机主要依赖于ECU(电子控制单元)控制，生产商及用户难以了解车辆及发动机的实时运行状态及使用情况。产品的市场表现获取困难，服务效率低，产品性能迭代周期长。难以在激烈的市场竞争中，体现出产品优势。
现在新产品上市后的市场表现主要基于用户报修来分析；从出现问题、报出问题到解决问题周期长，且案例分散，无法快速定位问题原因并进行改进迭代。
现在车辆使用过程中，用户并不知道自己驾驶习惯是否引起发动机常用工况在不在发动机经济油耗区域。
现在车辆空气滤清器滤、发动机机油滤清器、柴油滤清器及机油的更换只能按照保养说明书上的定时间和定里程去操作，车辆上的保养指示也仅仅是通过对时间和里程的简单累加获得，并没对车辆的实际状态进行分析后获得。
现有发动机标定数据和整车功能如需升级，需要服务人员一台台到现场进行，服务成本高，影响用户作业效率。
发明内容
针对车辆发动机性能维护问题，提出了一种基于物网联的智能发动机产品。
本发明的技术方案为：一种基于物网联的智能发动机产品，ECU通过发动机各个智能传感实时采集发动机运行数据，ECU控制发动机运行状态；车载终端通过CAN总线与ECU相互通信，采集发动机的实时运行数据，车载终端与大数据平台相互通信，车载终端将发动机运行数据通过物联网发送至大数据平台；大数据平台通过发动机实时数据进行分析，从不同维度对数据进行统计、机器算法学***台获得的优化标定策略再通过车载终端发回ECU，ECU通过大数据平台升级指令更新优化后标定策略；对于分析出来的故障预判分析构建用户维护信息送用户。
进一步，所述大数据平台统计发动机运行数据，当设定的ECU升级条件满足后，大数据平台通过车载终端发出升级指令，用户确认后进入升级状态并完成标定数据的升级，同时升级过程中的ECU状态、刷写时间及刷写结果回传至大数据平台。
进一步，所述标定策略优化中故障码数据误报性故障优化：车载终端采集发动机运行数据，并送到大数据平台，分析数据中故障码数量、比例、类型、具体故障内容，获得的故障判断经由技术人员分析认为此故障是误报故障，修改此项故障标定策略，通过优化标定策略或更新升级此故障对应参数数据。
进一步，所述标定策略优化中故障码数据实际故障改进：车载终端采集发动机运行数据，并送到大数据平台，分析数据中故障码数量、比例、类型、具体故障内容，获得曲轴箱压力超出合理范围故障判断，技术人员分析实际故障是曲轴箱通风管路漏气，是传感器污染导致，更新故障码，并发出更改传感器布置位置避免污染的维护指令。
进一步，所述ECU升级中发动机后处理再生策略优化迭代：使用行驶里程和行驶时间作为再生策略输入，利用平台数据获取大量再生时数据，分析数据中再生间隔、再生时尾气压差和流量关系，从而优化再生策略并利用远程升级优化标定。
进一步，所述维护信息：大数据平台定时采集用户使用状态下的发动机转速、机油温度、冷却液温度及机油压力数据，构建用户使用性能训练数据库，通过数据库数据学习获得用户使用性能标定，根据用户使用场景下的性能标定优化修正其车型对应的标准保养里程和时长，将需要保养的信息推送给驾驶员用户。
进一步，所述维护信息：车载终端采集发动机运行数据，并送到大数据平台，大数据平台通过发动机类型确定发动机标定转速，通过转速数据大小和持续时间判断发动机是否超转速，并将发动机超转速的时间点、地点、持续时间、最高转速记录下来并将通过短信的方式发送给用户。
进一步，所述维护信息：车载终端采集发动机运行数据，并送到大数据平台，大数据平台通过额定转速区间内机油压力数据大小判断机油压力是否过低，并将发生的时间点、地点、持续时间、最低机油压力记录下来并将通过短信的方式发送给用户。
本发明的有益效果在于：本发明基于物网联的智能发动机产品，通过智能传感、车载终端TBOX及物联网、4G通讯等手段，获取发动机实时运行数据；基于智能网联、大数据及机器学习等技术，实现发动机实时状态监测，预测性健康检查、远程服务及产品性能的快速迭代，提升产品价值及市场竞争力。
附图说明
图1为本发明基于物网联的智能发动机产品结构示意图；
图2为本发明产品获得的各故障报出次数排列前10故障示意图；
图3为本发明产品获得的ET系列周排名前10故障示意图；
图4为本发明产品再生过早样例图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
如图1所示基于物网联的智能发动机产品的结构示意图，ECU通过发动机各个智能传感实时采集发动机运行数据，ECU控制发动机运行状态；车载终端(TBOX)通过CAN总线与ECU相互通信，采集发动机的实时运行数据，车载终端与大数据平台相互通信，车载终端将发动机运行数据通过物联网发送至大数据平台。大数据平台通过发动机实时数据进行分析，从不同维度对数据进行统计、机器算法学***台获得的优化标定策略再通过车载终端发回ECU，ECU通过大数据平台升级指令更新优化后标定策略；对于分析出来的故障预判分析构建用户维护信息送用户，实现发动机的智能保养提醒、零部件健康预警、零部件优化建议、远程服务及产品性能主动迭代升级等智能功能。相关信息通过短信或微服务等途径直达用户，为用户提供及时贴心服务。
定时采集用户使用状态下的发动机转速、机油温度、冷却液温度及机油压力数据，构建用户使用性能训练数据库，通过数据库数据学习获得用户使用性能标定，根据用户使用场景下的性能标定优化修正其车型对应的标准保养里程和时长，达到按需保养的目的，并将需要保养的信息推送给驾驶员用户，保证发动机始终处于良好的工作状态。避免过早保养导致的成本增加及过晚保养导致的发动机损坏问题。
发动机标定数据远程升级：基于发动机标定数据升级的需求，通过大数据平台创建升级指令。当大数据平台监测到ECU升级条件满足后，经司机确认动作，ECU进入升级状态并完成标定数据的升级。同时升级过程中的ECU状态、刷写时间及刷写结果回传回大数据平台。如表1、2所示可升级单元显示和历史指令显示：
表1
表2
故障码数据误报性故障优化：TBOX采集发动机运行数据，并送到大数据平台，分析数据中故障码数量、比例、类型、具体故障内容，针对故障码P04007CEGR阀响应慢故障，技术人员分析认为此故障是误报故障，是标定策略问题，通过优化标定策略或更新升级此故障对应参数数据可解决此问题。如图2所示各故障报出次数排列前10故障。
故障码数据实际故障改进型：TBOX采集发动机运行数据，并送到大数据平台，分析数据中故障码数量、比例、类型、具体故障内容，针对曲轴箱压力超出合理范围故障，技术人员分析实际故障是曲轴箱通风管路漏气，是传感器污染导致，更新故障码，并通过更改传感器布置位置避免污染可解决此问题。如图3所示ET系列周排名前10故障。
国六发动机后处理再生策略快速优化迭代：国六发动机尾气后处理模块，有针对尾气中碳烟颗粒进行加热氧化从而达到减少尾气中颗粒排放的目的，针对尾气碳烟颗粒加热氧化的行为称为再生，后处理模块有颗粒捕集器会捕获发动机碳烟颗粒，碳烟颗粒过多会导致发动机效率降低，碳烟颗粒少即再生频繁会导致油耗高不经济，因现有技术中碳烟颗粒不可测量，所以策略中使用行驶里程和行驶时间作为再生策略输入。利用平台数据获取大量再生时数据，分析数据中再生间隔、再生时尾气压差和流量关系，从而优化再生策略并利用远程升级功能优化标定。如图4所示产品再生过早样例图。
发动机超速提醒：TBOX采集发动机运行数据，并送到大数据平台，大数据平台通过发动机类型确定发动机标定转速，通过转速数据大小和持续时间判断发动机是否超转速，并将发动机超转速的时间点、地点、持续时间、最高转速记录下来并将通过短信的方式发送给用户，隐去了一些敏感信息。
发动机机油压力低提醒：TBOX采集发动机运行数据，并送到大数据平台，大数据平台通过额定转速区间内机油压力数据大小判断机油压力是否过低，并将发生的时间点、地点、持续时间、最低机油压力记录下来并将通过短信的方式发送给用户，隐去了一些敏感信息。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (8)
1.一种基于物网联的智能发动机产品，其特征在于，ECU通过发动机各个智能传感实时采集发动机运行数据，ECU控制发动机运行状态；车载终端通过CAN总线与ECU相互通信，采集发动机的实时运行数据，车载终端与大数据平台相互通信，车载终端将发动机运行数据通过物联网发送至大数据平台；大数据平台通过发动机实时数据进行分析，从不同维度对数据进行统计、机器算法学***台获得的优化标定策略再通过车载终端发回ECU，ECU通过大数据平台升级指令更新优化后标定策略；对于分析出来的故障预判分析构建用户维护信息送用户。
2.根据权利要求1所述基于物网联的智能发动机产品，其特征在于，所述大数据平台统计发动机运行数据，当设定的ECU升级条件满足后，大数据平台通过车载终端发出升级指令，用户确认后进入升级状态并完成标定数据的升级，同时升级过程中的ECU状态、刷写时间及刷写结果回传至大数据平台。
3.根据权利要求1所述基于物网联的智能发动机产品，其特征在于，所述标定策略优化中故障码数据误报性故障优化：车载终端采集发动机运行数据，并送到大数据平台，分析数据中故障码数量、比例、类型、具体故障内容，获得的故障判断经由技术人员分析认为此故障是误报故障，修改此项故障标定策略，通过优化标定策略或更新升级此故障对应参数数据。
4.根据权利要求1所述基于物网联的智能发动机产品，其特征在于，所述标定策略优化中故障码数据实际故障改进：车载终端采集发动机运行数据，并送到大数据平台，分析数据中故障码数量、比例、类型、具体故障内容，获得曲轴箱压力超出合理范围故障判断，技术人员分析实际故障是曲轴箱通风管路漏气，是传感器污染导致，更新故障码，并发出更改传感器布置位置避免污染的维护指令。
5.根据权利要求2所述基于物网联的智能发动机产品，其特征在于，所述ECU升级中发动机后处理再生策略优化迭代：使用行驶里程和行驶时间作为再生策略输入，利用平台数据获取大量再生时数据，分析数据中再生间隔、再生时尾气压差和流量关系，从而优化再生策略并利用远程升级优化标定。
6.根据权利要求1所述基于物网联的智能发动机产品，其特征在于，所述维护信息：大数据平台定时采集用户使用状态下的发动机转速、机油温度、冷却液温度及机油压力数据，构建用户使用性能训练数据库，通过数据库数据学习获得用户使用性能标定，根据用户使用场景下的性能标定优化修正其车型对应的标准保养里程和时长，将需要保养的信息推送给驾驶员用户。
7.根据权利要求1所述基于物网联的智能发动机产品，其特征在于，所述维护信息：车载终端采集发动机运行数据，并送到大数据平台，大数据平台通过发动机类型确定发动机标定转速，通过转速数据大小和持续时间判断发动机是否超转速，并将发动机超转速的时间点、地点、持续时间、最高转速记录下来并将通过短信的方式发送给用户。
8.根据权利要求1所述基于物网联的智能发动机产品，其特征在于，所述维护信息：车载终端采集发动机运行数据，并送到大数据平台，大数据平台通过额定转速区间内机油压力数据大小判断机油压力是否过低，并将发生的时间点、地点、持续时间、最低机油压力记录下来并将通过短信的方式发送给用户。
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|---|---|
| CN (1) | CN115184029A (zh) |
Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104571064A (zh) * | 2015-01-27 | 2015-04-29 | 蒋雨兰 | 一种物联网车载云平台智能管控*** |
| CN106527403A (zh) * | 2016-12-13 | 2017-03-22 | 象翌微链科技发展有限公司 | 车辆智能诊断方法及装置 |
| CN106774272A (zh) * | 2017-01-04 | 2017-05-31 | 江苏大学 | 一种基于云计算平台的车用发动机远程监测、标定及大数据收集***及其工作方法 |
| US20190234336A1 (en) * | 2018-01-30 | 2019-08-01 | Hyundai Motor Company | Vehicle predictive control system based on big data and method thereof |
| CN110412968A (zh) * | 2018-04-28 | 2019-11-05 | 史广佣 | 车辆远程诊断*** |
| CN111552277A (zh) * | 2020-05-29 | 2020-08-18 | 上海挚达科技发展有限公司 | 一种基于物联网的车辆故障诊断方法 |
| CN113076126A (zh) * | 2021-04-28 | 2021-07-06 | 安徽江淮汽车集团股份有限公司 | 远程汽车动力标定方法、装置、设备及存储介质 |
| CN113741196A (zh) * | 2021-09-14 | 2021-12-03 | 江苏海平面数据科技有限公司 | 一种基于车联网大数据的dpf再生周期控制优化方法 |
-
2022
- 2022-07-01 CN CN202210765109.9A patent/CN115184029A/zh active Pending
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104571064A (zh) * | 2015-01-27 | 2015-04-29 | 蒋雨兰 | 一种物联网车载云平台智能管控*** |
| CN106527403A (zh) * | 2016-12-13 | 2017-03-22 | 象翌微链科技发展有限公司 | 车辆智能诊断方法及装置 |
| CN106774272A (zh) * | 2017-01-04 | 2017-05-31 | 江苏大学 | 一种基于云计算平台的车用发动机远程监测、标定及大数据收集***及其工作方法 |
| US20190234336A1 (en) * | 2018-01-30 | 2019-08-01 | Hyundai Motor Company | Vehicle predictive control system based on big data and method thereof |
| CN110412968A (zh) * | 2018-04-28 | 2019-11-05 | 史广佣 | 车辆远程诊断*** |
| CN111552277A (zh) * | 2020-05-29 | 2020-08-18 | 上海挚达科技发展有限公司 | 一种基于物联网的车辆故障诊断方法 |
| CN113076126A (zh) * | 2021-04-28 | 2021-07-06 | 安徽江淮汽车集团股份有限公司 | 远程汽车动力标定方法、装置、设备及存储介质 |
| CN113741196A (zh) * | 2021-09-14 | 2021-12-03 | 江苏海平面数据科技有限公司 | 一种基于车联网大数据的dpf再生周期控制优化方法 |
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