一种汽车油箱油量估算系统及方法与流程

1.本发明属于汽车技术领域，尤其涉及一种汽车油箱油量估算系统及方法。


背景技术：

2.目前基本所有的燃油车，监测、指示当前油箱油量所采用的方案都是一致或类似的：通过安装在油箱内的油杆或油浮传感器去检测当前油位液面位置，通过查询油箱标定好的“液位—百分比”曲线，得到剩余油量的百分比，最后以格数的方式显示在仪表盘上。
3.上述方法发展应用上非常成熟广泛，但也存在不足：
4.1、只能通过油表指针指示当前剩余油量的格数，不能得到当前油量的直观表征量，即所剩油量的体积，单位为l；
5.2、车辆在路况不好或倾斜的道路上或加减速行驶时，因为油位的震动或倾斜，导致油杆的测量值严重失真。
6.公开号为cn106908113a的专利所提供的方法，在动态下，尤其是差路况时，对油量的检测误差会增大；
7.公开号为cn208520439u的专利所提供的方案，超声波在测量液位时同样易受车辆姿态或路况干扰；
8.公开号为cn105402174a的专利，方案设计上使用了较多的物理硬件；
9.公开号为cn103968910b的专利，油量补偿完全依托于联网后和后台监控中心的数据交互，这在基站覆盖少的区域很容易受信号影响导致数据处理滞后，甚至因联网中断直接导致所述方法失效。
10.综合上述，油量的估算或检测系统，设计上无法满足下列实际需求：
11.1)硬件设计简单，使用太多检测传感器件会增加系统重量及成本等；
12.2)估算精度不受车辆姿态、行驶状态、路况等的影响；
13.3)可靠性高，不受外界因素干扰，如网络环境等。


技术实现要素：

14.本发明的目的旨在提升汽车油箱油量的测量精度、提高油量测量系统的抗干扰能力，可较好地解决上述硬件及成本问题和估算精度问题，更好的估算油箱油量、续航里程等。其中硬件及成本问题，通过对油箱和油杆传感器进行标定，得到“液位—油量曲线”，然后通过本文方法不断迭代，更新油量值；解决估算精度问题，则通过稳态不断校正和非稳态连续数据融合解决。
15.本发明提供了一种汽车油箱油量估算方法，包括以下步骤：
16.步骤一：系统检测当前整车所处的俯仰角、横滚角(即油箱的当前姿态)并计时或计时清零，若在连续时间t内，姿态变化很小，车辆的俯仰角和横滚角不超过系统预设的阈值时，则车辆姿态是平稳的非倾斜的，此时油杆在水平状态、时间t内的测量值已稳定且可信度高，执行步骤2；若检测到俯仰角或横滚角超过设定阈值，则计时清零，执行步骤3；
17.步骤二：读取油杆传感器测量值vi，连续测量n次后，求v1～vn的均值或平滑滤波值得到当前液位l，通过液位l与油量q的关系q＝f(l)，即“油量—液位曲线”得到油量值q0，并保存作为步骤3的初始条件；
18.步骤三：实现卡尔曼滤波器：由瞬时油耗建立预测方程模型，由油杆测量数据建立量测方程模型，通过卡尔曼滤波算法融合预测值和量测值，估算出当前油量的最优值；
19.设系统的状态变量为x，则x(k)＝q(k)，
20.其中：q(k)为k时刻油量q的值；
21.步骤四：将步骤三中估算出的当前油量的最优值发送至油量显示模块；
22.步骤五：循环执行上述过程，不断更新油箱油量。
23.优选的，所述步骤三中，预测模型方程为：
24.q(k)＝q(k-1)
–
r(k-1)
·
δt w(k-1)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)
25.其中，q(0)＝q0；r为发动机的瞬时油耗，为已知量从can总线上获取；δt为卡尔曼滤波器的计算周期；w为过程噪声。
26.优选的，所述步骤三中，量测模型方程为：
27.z(k)＝q(k) v(k)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)
28.其中，z(k)为k时刻的观测值，v(k)为测量噪声；
29.通过上述可得：
30.状态转移矩阵a＝1，输入控制矩阵b＝-δt，输入控制量为r(k)，观测矩阵h＝1。
31.优选的，所述步骤三中，卡尔曼滤波器计算公式：
32.状态先验估计
33.x(k|k-1)＝ax(k-1|k-1) bu(k-1)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)
34.方差先验估计
35.p(k|k-1)＝ap(k-1|k-1)a
t
q
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(4)
36.计算卡尔曼增益
37.kg(k)＝p(k|k-1)h
t
[hp(k|k-1)h
t
r]-1
ꢀꢀꢀ
(5)
[0038]
状态后验估计
[0039]
x(k|k)＝x(k|k-1) kg(k)[z(k)-hx(k|k-1)]
ꢀꢀꢀꢀ
(6)
[0040]
方差校正
[0041]
p(k|k)＝(i-kg(k)h)p(k|k-1)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(7)
[0042]
上述，(3)～(7)算式中，除了矩阵q与矩阵r，其余均为已知量或待计算量；关于q、r：测量噪声协方差r可由有感传感器的数据手册获得，过程噪声协方差q可取较小的值，如0.001；不断迭代上述(3)～(7)五个过程，可得到油量q的最优线性估计值。
[0043]
优选的，所述步骤四中，同步将当前油量的最优值通过远程通讯模块发送至远程车辆控制中心。
[0044]
本发明还公开一种汽车油箱油量估算系统，采用上述的汽车油箱油量估算方法，包括：油杆采集模块、行车姿态采集模块、can模块、mcu处理单元模块、油量显示模块、远程通讯模块；
[0045]
油杆采集模块用于采集车辆油箱内的油面液位高度；
[0046]
行车姿态采集模块用于采集车辆行驶过程中的俯仰角和横滚角；
[0047]
can模块用于读取can总线上ecu发出的车辆瞬时油耗和发动机转速；
[0048]
mcu处理单元模块用于接收油杆采集模块、行车姿态采集模块、can模块上传的数据并根据数据进行逻辑运算处理处理估算剩余的油量数据，mcu处理单元模块还用于将油量数据发送至油量显示模块，mcu处理单元模块还用于与远程车辆控制中心数据通讯；
[0049]
油量显示模块用于显示mcu处理单元估算出的油量数据；
[0050]
远程通讯模块用于mcu处理单元模块与远程车辆控制中心之间的数据通讯；
[0051]
油杆采集模块、行车姿态采集模块、can模块、油量显示模块均电连接至mcu处理单元模块，mcu处理单元模块通过远程通讯模块无线通讯连接至远程车辆控制中心。
[0052]
优选的，所述油杆采集模块的采集方式包括定期采集和实时采集。
[0053]
优选的，所述行车姿态采集模块包括陀螺仪。
[0054]
本发明的有益效果是：
[0055]
本发明对绝大部分车辆，硬件上无需做任何改动即可实现该发明涉及的方法，即没有任何成本的增加，但通过该发明提供的方法，直接提高了油量测量系统的抗干扰能力，使油箱油量的检测更加准确直观，间接对整车续航的估算更加科学严谨。
附图说明
[0056]
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对本发明实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0057]
图1表示一种汽车油箱油量估算方法及系统的总体流程图。
具体实施方式
[0058]
下面将对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0059]
在本发明实施例的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明实施例和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。此外，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；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。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实施例中的具体含义。
[0060]
如图1所示，本发明提供了一种汽车油箱油量估算方法，包括以下步骤：
[0061]
步骤一：系统检测当前整车所处的俯仰角、横滚角(即油箱的当前姿态)并计时或计时清零，若在连续时间t内，姿态变化很小，车辆的俯仰角和横滚角不超过系统预设的阈
值时，则车辆姿态是平稳的非倾斜的，此时油杆在水平状态、时间t内的测量值已稳定且可信度高，执行步骤2；若检测到俯仰角或横滚角超过设定阈值，则计时清零，执行步骤3；
[0062]
步骤二：读取油杆传感器测量值vi，连续测量n次后，求v1～vn的均值或平滑滤波值得到当前液位l，通过液位l与油量q的关系q＝f(l)，即“油量—液位曲线”得到油量值q0，并保存作为步骤3的初始条件；
[0063]
步骤三：实现卡尔曼滤波器：由瞬时油耗建立预测方程模型，由油杆测量数据建立量测方程模型，通过卡尔曼滤波算法融合预测值和量测值，估算出当前油量的最优值；
[0064]
设系统的状态变量为x，则x(k)＝q(k)，
[0065]
其中：q(k)为k时刻油量q的值；
[0066]
步骤四：将步骤三中估算出的当前油量的最优值发送至油量显示模块；
[0067]
步骤五：循环执行上述过程，不断更新油箱油量。
[0068]
进一步的，所述步骤三中，预测模型方程为：
[0069]
q(k)＝q(k-1)
–
r(k-1)
·
δt w(k-1)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)
[0070]
其中，q(0)＝q0；r为发动机的瞬时油耗，为已知量从can总线上获取；δt为卡尔曼滤波器的计算周期；w为过程噪声。
[0071]
进一步的，所述步骤三中，量测模型方程为：
[0072]
z(k)＝q(k) v(k)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)
[0073]
其中，z(k)为k时刻的观测值，v(k)为测量噪声；
[0074]
通过上述可得：
[0075]
状态转移矩阵a＝1，输入控制矩阵b＝-δt，输入控制量为r(k)，观测矩阵h＝1。
[0076]
进一步的，所述步骤三中，卡尔曼滤波器计算公式：
[0077]
状态先验估计
[0078]
x(k|k-1)＝ax(k-1|k-1) bu(k-1)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)
[0079]
方差先验估计
[0080]
p(k|k-1)＝ap(k-1|k-1)a
t
q
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(4)
[0081]
计算卡尔曼增益
[0082]
kg(k)＝p(k|k-1)h
t
[hp(k|k-1)h
t
r]-1
ꢀꢀꢀ
(5)
[0083]
状态后验估计
[0084]
x(k|k)＝x(k|k-1) kg(k)[z(k)-hx(k|k-1)]
ꢀꢀꢀꢀ
(6)
[0085]
方差校正
[0086]
p(k|k)＝(i-kg(k)h)p(k|k-1)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(7)
[0087]
上述，(3)～(7)算式中，除了矩阵q与矩阵r，其余均为已知量或待计算量；关于q、r：测量噪声协方差r可由有感传感器的数据手册获得，过程噪声协方差q可取较小的值，如0.001；不断迭代上述(3)～(7)五个过程，可得到油量q的最优线性估计值。
[0088]
进一步的，所述步骤四中，同步将当前油量的最优值通过远程通讯模块发送至远程车辆控制中心。
[0089]
本发明还公开一种汽车油箱油量估算系统，采用上述的汽车油箱油量估算方法，包括：油杆采集模块、行车姿态采集模块、can模块、mcu处理单元模块、油量显示模块、远程通讯模块；
[0090]
油杆采集模块用于采集车辆油箱内的油面液位高度；
[0091]
行车姿态采集模块用于采集车辆行驶过程中的俯仰角和横滚角；
[0092]
can模块用于读取can总线上ecu发出的车辆瞬时油耗和发动机转速；
[0093]
mcu处理单元模块用于接收油杆采集模块、行车姿态采集模块、can模块上传的数据并根据数据进行逻辑运算处理处理估算剩余的油量数据，mcu处理单元模块还用于将油量数据发送至油量显示模块，mcu处理单元模块还用于与远程车辆控制中心数据通讯；
[0094]
油量显示模块用于显示mcu处理单元估算出的油量数据；
[0095]
远程通讯模块用于mcu处理单元模块与远程车辆控制中心之间的数据通讯；
[0096]
油杆采集模块、行车姿态采集模块、can模块、油量显示模块均电连接至mcu处理单元模块，mcu处理单元模块通过远程通讯模块无线通讯连接至远程车辆控制中心。
[0097]
进一步的，所述油杆采集模块的采集方式包括定期采集和实时采集。
[0098]
进一步的，所述行车姿态采集模块包括陀螺仪。
[0099]
实施例
[0100]
具体实施中：一、常用油箱油杆对液位的检测，在静态下的测量精度和置信度都比较高，但当液位振动剧烈变化时，测量精度会变差甚至于引入足以使测量结果失真的误差；二、发动机电控单元ecu对瞬时油耗的计算是比较精确的；三、有了油箱的三维模型，可得到“油量—液位高度”的标定数据。
[0101]
基于以上三点，本发明提供以下油箱油量的估算方法：当车辆的俯仰角和横滚角小于系统预设的阈值时，使用油杆测量数据通过油箱的标定数据得到当前的油量并保存作为动态时的油量估算的初始值；当发动机启动后，由瞬时油耗建立状态方程模型，由油杆测量数据建立量测方程模型，通过卡尔曼滤波算法，估算出当前油量的最优值。循环执行上述过程，不断更新油箱油量。
[0102]
实施过程：当车辆在水平方向上倾斜度较小且车辆静止时，使用油杆的静态测量数据更新油量数据；当车辆行驶后，通过建立空间状态模型，对瞬时油耗与油杆的测量数据通过卡尔曼滤波做数据融合，估算出当前油量；车辆停止后，再次使用油杆的静态数据校准油量，以此往复，得到实时的油量。
[0103]
综上所述，本发明提供了一种汽车油箱油量估算方法及系统，通过对油箱和油杆传感器进行标定，得到“液位—油量曲线”，然后通过本文方法不断迭代，更新油量值，通过稳态不断校正和非稳态连续数据融合解决估算精度问题，因此本发明拥有广泛的应用前景。
[0104][0105]
本说明书中的各个实施方式采用递进的方式描述，各个实施方式之间相同或相似的部分互相参见即可，每个实施方式重点说明的都是与其他实施方式的不同之处。
[0106]
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域普通技术人员应当理解：其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明技术方案的范围。