电控标定数据处理方法、装置及计算机可读存储介质与流程

1.本发明涉及电子智能技术领域，具体而言，涉及一种电控标定数据处理方法、装置及计算机可读存储介质。


背景技术：

2.目前，在车辆框架确定后，例如，在发动机、整车、系统的算法(控制策略)、外围器件确定以后，为了得到满意的整车性能及满足用户要求和达到预定标准，可以对软件数据进行优化，这一优化的过程即可以简称为数据标定。在相关技术中，对车辆进行数据标定时，一般采用人工方式参考某一相关项目数据进行标定。但采用该人工方式参考某一相关项目数据进行标定时，存在数据标定效率低下，以及数据标定结果准确性低的问题。
3.针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。


技术实现要素：

4.本发明实施例提供了一种电控标定数据处理方法、装置及计算机可读存储介质，以至少解决相关技术中，采用人工方式参考某一相关项目数据进行标定时，存在数据标定效率低下，以及数据标定结果准确性低的技术问题。
5.根据本发明实施例的一个方面，提供了一种电控标定数据处理方法，包括：获取多种历史项目对应的历史项目数据，其中，所述多种历史项目对应于多种车型，所述历史项目数据包括对应车型所包括属性的电控数据；获取目标项目中的待标定数据，确定所述目标项目中的待标定数据的属性；基于所述目标项目中的待标定数据的属性，从所述多种历史项目中选择目标历史项目，并获取所述目标历史项目对应的目标历史项目数据；基于所述目标历史项目数据，对所述目标项目中的待标定数据进行标定，获得所述目标项目的目标标定数据。
6.可选地，解析所述多种历史项目对应的历史项目数据，对解析后的所述多种历史项目对应的历史项目数据进行属性设定，获得所述多种历史项目对应的历史项目数据的属性；将所述目标项目中的待标定数据的属性和所述多种历史项目对应的历史项目数据的属性进行比对，得到比对结果；基于所述比对结果，确定所述目标历史项目，并获取所述目标历史项目对应的目标历史项目数据。
7.可选地，基于所述比对结果，确定与所述目标项目中的待标定数据的属性存在对应属性的历史项目为初步目标历史项目；将所述初步目标历史项目所包括的属性与所述目标项目中的待标定数据的属性进行比对，得到所述初步目标历史项目分别对应的数量值，其中，所述数量值为所述初步目标历史项目所包括的属性与所述待标定数据的属性相对应的数量；从所述初步目标历史项目中选择所述数量值大于预定数量阈值的历史项目为所述目标历史项目；获取所述目标历史项目对应的目标历史项目数据。
8.可选地，在所述目标历史项目为多个的情况下，对所述多个目标历史项目的目标历史项目数据进行统计，得到统计值；基于所述统计值对所述待标定数据进行标定，获得所
述目标项目的目标标定数据。
9.可选地，确定所述待标定数据的数据类型；确定与所述数据类型对应的目标数据统计方式；采用所述目标数据统计方式，对所述多个目标历史项目的目标历史项目数据进行统计，得到统计值。
10.可选地，基于所述多种历史项目对应的历史项目数据，确定所述待标定数据的数据范围；基于所述统计值和所述数据范围，对所述待标定数据进行标定，得到所述目标项目的目标标定数据。
11.可选地，依据预定查验条件对所述目标标定数据进行查验；在所述目标标定数据满足所述预定查验条件的情况下，将所述目标标定数据发送至所述目标项目所对应的车辆控制器。
12.根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种电控标定数据处理装置，包括：第一获取模块，用于获取多种历史项目对应的历史项目数据，其中，所述多种历史项目对应于多种车型，所述历史项目数据包括对应车型所包括属性的电控数据；第二获取模块，用于获取目标项目中的待标定数据，确定所述目标项目中的待标定数据的属性；第三获取模块，用于基于所述目标项目中的待标定数据的属性，从所述多种历史项目中选择目标历史项目，并获取所述目标历史项目对应的目标历史项目数据；标定模块，用于基于所述目标历史项目数据，对所述目标项目中的待标定数据进行标定，获得所述目标项目的目标标定数据。
13.根据本发明实施例的又一方面，还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行中任意一项所述的电控标定数据处理方法。
14.根据本发明实施例的再一方面，还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序；所述处理器，用于执行所述存储器中存储的计算机程序，所述计算机程序运行时使得所述处理器执行任意一项所述的电控标定数据处理方法。
15.在本发明实施例中，通过获取多种历史项目对应的历史项目数据，其中，多种历史项目对应于多种车型，历史项目数据包括对应车型所包括配置项的电控数据；获取目标项目中的待标定数据，确定目标项目中的待标定数据的属性；基于目标项目中的待标定数据的属性，从多种历史项目中选择目标历史项目，并获取目标历史项目对应的目标历史项目数据；基于目标历史项目数据，对目标项目中的待标定数据进行标定，获得目标项目的目标标定数据，即采用从多种历史项目中选择目标历史项目，获取目标历史项目对应的目标历史项目数据；并基于目标历史项目数据，对目标项目中的待标定数据进行标定，获得目标项目的目标标定数据，达到了对待标定数据进行快速准确进行标定的目的，从而实现了基于成熟的历史项目数据，对待标定数据进行智能标定的技术效果，进而解决了采用人工方式参考某一相关项目数据进行标定时，存在数据标定效率低下，以及数据标定结果准确性低的技术问题。
附图说明
16.此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本技术的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
17.图1是根据本发明实施例提供的电控标定数据处理方法的流程图；
18.图2是根据本发明可选实施方式提供的数据范围的直方图；
19.图3是根据本发明可选实施方式提供的数据范围的曲线箱型图；
20.图4是根据本发明可选实施方式提供的传动模型的数据列表图；
21.图5是根据本发明可选实施方式提供的排温模型的数据列表图；
22.图6是根据本发明实施方式提供的电控标定数据处理方法的流程示意图；
23.图7是根据本发明实施方式提供的属性配置方式示意图；
24.图8是根据本发明实施例提供的电控标定数据处理装置的结构示意图。
具体实施方式
25.为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，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，都应当属于本发明保护的范围。
26.需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
27.术语说明
28.数据标定，在本技术中所汽车的数据标定，是在发动机、整车、系统的算法(控制策略)、外围器件确定以后，为了得到满意的整车性能及满足用户要求和达到预定标准，对软件数据进行优化的过程。
29.ecu(electronic control unit)，即电子控制单元，又称“行车电脑”、“车载电脑”等。从用途上讲则是汽车专用微机控制器。
30.dcm(data conservation format)是一种标定数据文件格式，文件后缀是“.dcm”。
31.vvt(variable valve timing)，即可变气门正时，是一种用于汽车活塞式发动机中的技术。vvt技术可以调节发动机进气排气系统的重叠时间与正时(其中一部分或者全部)，降低油耗并提升效率。
32.egr(exhaust gas re-circulation)，即废气再循环的简称，废气再循环是指把发动机排出的部分废气回送到进气歧管，并与新鲜混合气一起再次进入气缸。
33.gpf(gasoline particulate filter)，汽油机颗粒捕集器。
34.根据本发明实施例，提供了一种电控标定数据处理方法的方法实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
35.图1是根据本发明实施例的电控标定数据处理方法的流程图，如图1所示，该方法
包括如下步骤：
36.步骤s102，获取多种历史项目对应的历史项目数据，其中，多种历史项目对应于多种车型，历史项目数据包括对应车型所包括属性的电控数据；
37.步骤s104，获取目标项目中的待标定数据，确定目标项目中的待标定数据的属性；
38.步骤s106，基于目标项目中的待标定数据的属性，从多种历史项目中选择目标历史项目，并获取目标历史项目对应的目标历史项目数据；
39.步骤s108，基于目标历史项目数据，对目标项目中的待标定数据进行标定，获得目标项目的目标标定数据。
40.在本发明实施例中，通过从多种历史项目中选择目标历史项目，并获取目标历史项目对应的目标历史项目数据；并基于目标历史项目数据，对目标项目中的待标定数据进行标定，获得目标项目的目标标定数据，达到了对待标定数据进行快速准确进行标定的目的，从而实现了基于成熟的历史项目数据，对待标定数据进行智能标定的技术效果，进而解决了采用人工方式参考某一相关项目数据进行标定时，存在数据标定效率低下，以及数据标定结果准确性低的技术问题。
41.作为一种可选的实施例，上述所指的多种历史项目对应于多种车型中，上述多种车型可以对应于不同的车辆型号，也可以对应于同一车辆型号的不同配置，即不同配置的同一车辆型号对应于本技术的多种车型。另外，上述指的不同配置可以是对应于不同的硬件配置，也可以对应于不同的软件配置，还可以是不同硬件和不同软件的组合配置等。
42.作为一种可选的实施例，在基于上述目标项目中的待标定数据的属性，从上述多种历史项目中选择目标历史项目，并获取上述目标历史项目对应的目标历史项目数据时，可以采用多种处理方式，例如，可以采用以下方式：解析上述多种历史项目对应的历史项目数据，对解析后的上述多种历史项目对应的历史项目数据进行属性设定，获得上述多种历史项目对应的历史项目数据的属性；将上述目标项目中的待标定数据的属性和上述多种历史项目对应的历史项目数据的属性进行比对，得到比对结果；基于上述比对结果，确定上述目标历史项目，并获取上述目标历史项目对应的目标历史项目数据。
43.可选地，为实现上述多种历史项目对应的历史项目数据的规划化的存储，上述多种历史项目对应的历史项目数据可以采用预定的数据库格式进行存储，以及预定的程序语言进行编码。因此，在获取上述多种历史项目对应的历史项目数据后，可以对获取的上述历史项目数据进行解析，对解析后的上述多种历史项目对应的历史项目数据进行属性设定，得到上述多种历史项目对应的历史项目数据的属性。例如，在对多种历史项目对应的历史项目数据进行存储时，即在获取到车辆的ecu中的数据后，可以采用比较成熟的a2l文件、hex格式文件或dcm文件将该数据存储到预定的数据库中。其中，a2l文件定义了采用该数据库的数据进行标定的过程中，上位机与ecu之间的通信所需的信息，hex格式文件为机器语言。对历史项目数据进行解析，将机器语言转化为后续可用于进行属性设定的语言，便于后续对历史项目数据进行统一的属性设定，属性识别以及属性比较。
44.可选地，在对历史项目数据进行属性设定，获得上述多种历史项目对应的历史项目数据的属性后，可以将上述目标项目中的待标定数据的属性和上述多种历史项目对应的历史项目数据的属性进行比对，得到比对结果；基于上述比对结果，确定上述目标历史项目，并获取上述目标历史项目对应的目标历史项目数据。采用将目标项目中的待标定数据
的属性和上述多种历史项目对应的历史项目数据的属性进行比对的方式，从上述多种历史项目中确定出目标历史项目，基于多种历史项目的属性比对，相对于相关技术中仅基于某一项目直接进行数据标定而言，由于采用比较的方式可以选择出更多的与待标定数据对应的参考，因此，能够使得待标定数据的属性所参考的目标历史项目是更针对于该待标定数据的，因此，能够有效地提升作为参考的可靠性。
45.作为一种可选的实施例，基于比对结果，确定上述目标历史项目，并获取上述目标历史项目对应的目标历史项目数据，可以采用多种处理方式，例如，可以采用以下方式：基于上述比对结果，确定与上述目标项目中的待标定数据的属性存在对应属性的历史项目为初步目标历史项目；将上述初步目标历史项目所包括的属性与上述目标项目中的待标定数据的属性进行比对，得到上述初步目标历史项目分别对应的数量值，其中，上述数量值为上述初步目标历史项目所包括的属性与上述待标定数据的属性相对应的数量；从上述初步目标历史项目中选择上述数量值大于预定数量阈值的历史项目为上述目标历史项目；获取上述目标历史项目对应的目标历史项目数据。通过上述方式，将上述初步目标历史项目所包括的属性与上述目标项目中的待标定数据的属性进行比对，得到上述初步目标历史项目分别对应的数量值，并基于数量值来确定目标历史项目。由于数量值为初步目标历史项目所包括的属性与上述待标定数据的属性相对应的数量，该数量值体现了目标项目与多个历史项目之间的相似度，即在一定程度上体现了多个历史项目中各个历史项目用于作为目标项目参考的可靠性。因此，基于数量值的方式来确定目标历史项目，不仅可以实现各个历史项目从质的层面评估作为参考的可能性，而且能够从量的层面评估作为参考的度量，提升了在判定各个历史项目是否能够作为目标历史项目的准确性，进而提升后续数据标定的准确性。
46.需要说明的是，上述预定数量阈值可以是基于数据标定的标准性要求来确定，确定的方式也可以多种，例如，可以人工确定，也可以基于多个历史项目对应的历史数据进行统计得到。
47.下面采用一个可选例子说明上述基于数量值确定目标历史项目，并获取目标历史项目的目标历史数据。
48.例如，从多种历史项目中选择目标历史项目可以采用多种方式，例如：目标项目中存在待标定数据，数据名称为a1、a2、a3，属性为运动型驾驶模式。目标项目中还存在非标定数据，数据名称为b1、b2、b3，属性为定速巡航类型。
49.历史项目1中存在历史项目数据，数据名称为a1、a2、a3，属性为运动型驾驶模式，还存在数据名称为b1、b2、b3的历史项目数据，属性为自适应巡航类型；
50.历史项目2中存在历史项目数据，上述数据名称为a1、a2，属性为运动型驾驶模式，还存在数据名称为b1、b2的历史项目数据，属性为定速巡航类型；
51.历史项目3中存在历史项目数据，数据名称为a1、a2，属性为运动型驾驶模式，还存在数据名称为b1、b2，b3的历史项目数据，属性为定速巡航类型；
52.历史项目4中存在历史项目数据，数据名称为a1、a2、a3，属性为经济型驾驶模式，还存在数据名称为b1、b2、b3，属性为定速巡航类型；
53.历史项目5中存在历史项目数据，数据名称为c1、c2、c3，属性为运动型驾驶模式，还存在数据，b1、b2、b3的历史项目数据，属性为定速巡航类型；
54.按照目标项目的待标定数据的名称及其对应属性，在历史项目1、2、3、4、5的中进行比对，获得历史项目1、2、3为初步目标历史项目1、2、3；
55.进一步按照目标项目的非待标定名称及其对应属性，在初步目标历史项目1、2、3中进行对比，对应相符的数量分别为：初步目标历史项目1对应数量为3、初步目标历史项目2对应数量为4，初步目标历史项目3对应数量为5。
56.当设定相符的数量阈值为3时，初步目标历史项目1、2、3均满足阈值要求，选取初步目标历史项目1、2、3作为目标历史项目1、2、3；
57.当设定相符的数量阈值为4时，初步目标历史项目2、3满足阈值要求，初步目标历史项目1不满足阈值要求，选取初步目标历史项目2、3作为目标历史项目2、3。
58.通过如上方式，按照目标项目的待标定数据的名称及其对应属性选取初步目标历史项目后，设定相符的数量阈值可以一定程度上体现对目标历史项目与目标项目的相似程度的要求，综合考虑目标历史项目的选取可以有效提升选取的目标历史项目与目标项目的相似性，有利于得出成熟度高的标定结果。
59.作为一种可选的实施例，基于上述目标历史项目数据，对上述目标项目中的待标定数据进行标定，获得上述目标项目的目标标定数据，可以采用多种处理方式，例如，可以采用以下方式：在上述目标历史项目为多个的情况下，对上述多个目标历史项目的目标历史项目数据进行统计，得到统计值；基于上述统计值对上述待标定数据进行标定，获得上述目标项目的目标标定数据。
60.其中，在目标历史项目为多个的情况下，对多个目标历史项目数据进行统计，得到统计值。其中，目标历史项目的数量有多种情况，当获得的目标历史项目的数量低于预定的数量阈值时，输出目标历史项目较少的提示信息。由于待标定数据是基于处理后的目标历史项目对应的目标历史项目数据，选取的目标历史项目过少会导致统计处理的样本过少，得到的统计值缺乏代表性，降低标定结果的准确性。为保证统计值对该历史数据的表征能力，可以设定目标历史项目数量大于预定数量阈值的条件，其中，预定数量预定阈值为一个可设定参数，代表目标历史项目需要满足的数量要求。采用基于上述统计值对上述待标定数据进行标定，获得上述目标项目的目标标定数据的方式，由于统计值能够在一定程度上实现对多个目标历史项目数据的参考，相对于基于一个历史项目对应的数据，或者直接指定的一个历史项目对应的数据而言，能够有效避免数据异常的偶然性，使得目标历史项目数据的参考性提升，进而提升数据标定的准确性。
61.作为一种可选的实施例，在对上述多个目标历史项目的目标历史项目数据进行统计，得到统计值时，依据目标历史项目数据的数据类型的不同，采用不同的数据统计方式，能够在一定程度上使得得到的统计值更为准确。因此，可以先确定上述待标定数据的数据类型；之后确定与上述数据类型对应的目标数据统计方式；采用上述目标数据统计方式，对上述多个目标历史项目的目标历史项目数据进行统计，得到统计值。
62.可选地，对多个目标历史项目的目标历史项目数据进行统计，先确定待标定数据的数据类型，之后确定与数据类型对应的目标数据统计方式进行处理，上述统计方式可以为多种形式。
63.其中，在确定待标定数据的数据类型时，需要获取目标历史数据的关联分布情况；按照目标历史数据关联参数的个数，可以分为多种数据类型。关联参数为对目标历史数据
产生影响的参数，根据具体情况进行数据类型的判断，例如：
64.若目标历史数据不受到其他参数的影响，则数据类型为单值，例如：如启停、巡航、vvt、egr等技术配置项，如水温、海拔、转速、负荷、车速等激活条件或边界值，系统常数、控制策略切换模式、单值滤波、系数修正等；
65.若目标历史数据随某一参数值的变化而变化时，则数据类型为二维数据，例如：目标历史数据中的曲线为xz型，x轴为关联参数，z轴为目标历史数据。一部分传感器特性如水温传感器、炭罐电磁阀、喷油器开启时间的电压修正等，和一些零部件控制输入如增压水泵、空调、风扇、热管理模块等，两者之间存在相关关系。目标历史数据为水温传感器时，水温传感器特性与增压水泵的控制输入相关，随增压水泵的控制输入变化而变化，可以将目标历史数据视为二维类型。
66.另外还有一些目标历史数据与动力总成标定原则相关，例如：起动模块、怠速模块、排放模块，这些功能模块遵循一定的物理规律，例如：起动喷油加浓量会随着水温会逐渐降低；整车目标怠速，会随着水温或起动时间而逐渐降低。这些目标历史数据也可视为二维类型。
67.若目标历史数据随某两个参数值变化而变化时，则数据类型为三维数据，例如：目标历史数据的对应曲线为xyz型，其中x轴可以为如转速、水温、挡位、油门开度等参数，y轴可以为如负荷、扭矩等参数，上述均为实际标定中产生的数据，z轴为目标历史数据。
68.可选地，确定与数据类型对应的目标数据统计方式时，是基于目标历史数据的分布情况确定的，例如：
69.若目标历史数据确定为单值型，选取到了10个目标历史项目a1、a2
…
a10，对应的目标历史数据仅有0和1两种状态，包括8个目标历史数据为1，2个目标历史数据为0；则选取目标数据统计方式时，根据预设统计输出众数的统计方式。若目标历史数据b确定为单值型时，选取到了10个目标历史项目b1、b2
…
b10，对应目标历史数据的数值之间差异较大；则选取目标数据统计方式时，根据预设规则输出中值的统计方式。若目标历史数据c为起动加浓因子，起动加浓因子的对应曲线为xz型，x轴为水温，z轴为起动加浓因子，起动加浓因子随水温变化而变化，确定目标历史数据c为二维数据。选取到了10个目标历史项目c1、c2
…
c10，对应目标历史数据的数值之间差异较小；则选取目标数据统计方式时，根据预设规则输出平均值的统计方式。表5为上述统计方式输出的统计值。可以看到采用如上方式，获得的统计值与目标历史项目数据偏差不大，降低了数据风险。若对应目标历史数据的数值之间差异较大，则选取目标数据统计方式时，根据预设规则输出中值的统计方式。
70.若对应目标历史数据的数值之间差异超出上述建立的数据范围时，则需要超出数据范围的目标历史数据进行剔除，保证数据源的合理性。
71.若影响目标历史项目数据的参数出现如扩轴、少轴、错轴的差异时，则可以采取多种拟合方式，例如线性拟合、二次平方拟合、三次多项式拟合进行统计处理。
72.若目标历史数据为传感器特性曲线或某些特征属性，则可以通过识别数据属性和传感器类型，直接从多种历史项目中精准定位并输出目标标定数据。
73.若目标历史数据确定为三维数据类型，对应曲线为xyz型。当目标历史数据的具体物理意义为功能常闭或常开、驾驶风格类型、寻优后的性能数据，如目标vvt角度、目标轨压等时，选取目标数据统计方式为输出固定值。由于三维数据类型涉及三个维度，更多情况选
用输出平均值或中值的统计方式。为了减低数据风险，统计方式选用输出平均值、中值、平均值或中值结合的方式，是基于目标历史数据的具体物理特征，例如：基本点火角、加浓保护等，采用的是比对中值与平均值的结果，两者取数值小的进行输出；爆震阈值、失火诊断、排温模型等，采用的是比对中值与平均值的结果，两者取数值大的进行输出。
74.其中，预设规则为数据类型对应的多种统计方式，例如：单值对应输出固定值、众数、中值、平均值的统计方式，二维数据对应输出固定值、平均值、中值、拟合曲线值的统计方式，三维数据对应固定值、平均值、中值的统计方式。
75.需要说明的是其他可以依据数据类型进行统计处理的具体实现方式均属于本发明实施例的内容，在此不再一一举例说明。
76.另外，部分目标标定数据需要满足为专一特定规则，随着法规不断升级，电控系统也随之升级，导致标定数据发生变化。按照所需法规进行预设，在目标项目对应的待标定数据满足所需法规的映射条件下，该待标定数据为合规性数据，合规性数据不随目标项目变化而变化，可直接自动预设到目标项目中。同时对于车载诊断系统，比如亮灯策略、故障报出和修复策略等，必须满足法规要求。
77.作为一种可选的实施例，基于上述统计值对上述待标定数据进行标定，得到上述目标项目的目标标定数据，可以采用多种处理方式，例如，可以采用以下方式：基于上述多种历史项目对应的历史项目数据，确定上述待标定数据的数据范围；基于上述统计值和上述数据范围，对上述待标定数据进行标定，得到上述目标项目的目标标定数据。
78.其中，基于多种历史项目对应的历史项目数据，确定待标定数据的数据范围，可以采用多种方式，例如：待标定数据的数据范围可以通过最大值、最小值和正态分布来得到，不同的数值类型对应不同的最大值、最小值和正态分布求取方式。对于单值类型可采用作出正太分布图，直方图获得数据范围，对于二维数据和三维数据可采用曲线箱形图。图2为本发明实施例中所提出的采用直方图求解单值类型数据范围的示意图，图3为本发明实施例中所提出的采用曲线箱形图求解三维数据类型的数据范围的示意图。通过上述方式，即在基于统计值的基础上，再结合待标定数据的数据范围来对待标定数据进行标定，可以降低待标定数据种存在畸点的概率，提高预设后的标定数据的准确度。
79.需要说明的是，数据范围的建立是基于多种历史项目对应的历史项目数据，因为多种历史项目对应的历史项目数据的数量不少于目标历史项目对应的目标历史项目数据的数量，扩大了样本数量，减少了数据范围建立的片面性，降低了误报错的可能性。
80.作为一种可选的实施例，在基于上述目标历史项目数据，对上述待标定数据进行标定，获得上述目标项目的目标标定数据之后，还可以包括：依据预定查验条件对上述目标标定数据进行查验；在上述目标标定数据满足上述预定查验条件的情况下，将上述目标标定数据发送至上述目标项目所对应的车辆控制器。
81.其中，依据预定查验条件对目标标定数据进行查验，许多待标定数据之间存在一些物理规律，具体体现为存在固定的数据趋势、互逆性，为避免一些低级错误或畸点出现，可以采用多种查验方式，对于数据趋势的检查可以基于对应数据曲线，按照左高右低、左低右高、上高下低、上低下高、u型、抛物线、垂直相等、水平相等、互逆检查、坐标轴趋势、固定值等多种数据趋势进行查验，例如：
82.若目标标定数据为三维数据类型即xyz型，x轴为速比，高挡到低挡逐渐升高，y轴
为转速，从上到下逐渐升高，目标标定数据为z轴。为了解决驾驶性冲击，理论上挡位越低，转速越高。则该目标标定数据应该符合随转速升高而增加，随挡位增加而降低，可以按照上低下高、左低右高的规则来检查(如图4所示)。
83.若目标标定数据为排温模型数据时，转速和负荷均与目标标定数据关联，应满足随转速增加而增加，同时随负荷增加而增加，则可以按照上低下高、左低右高的规则来检查(如图5所示)
84.若目标标定数据为起动加浓因子时，随着水温升高，喷油量系数逐渐降低，则符合左高右低的检查规则。
85.若目标标定数据为最佳点火角、基本点火角、最小点火角时，根据定义三个目标标定数据之间存在逻辑关系为：最佳点火角要大于等于基本点火角，同时最佳点火角要大于等于最小点火角。三个目标标定数据之间大小关系需要满足要求为，随转速增加而增加，同时随负荷增加而增加。
86.若目标标定数据的趋势不满足要求时，则对该目标标定数据进行提示，等待人工确认；
87.上述合理性角度对目标标定数据进行了查验，需要说明的是数据范围的建立是对目标标定数据进行第一次查验，若仅将符合数据范围这一点纳入考量，则还可能存在在数据范围内的不合理数据。基于专家经验对每一个目标标定数据进行查验条件的预先设定，对目标标定数据进行第二次查验，可以提升数据检查的效率，进一步增加目标标定数据的质量。
88.在本发明实施例中，在目标标定数据满足预定查验条件的情况下，将目标标定数据发送至目标项目所对应的车辆控制器，可以采用如下方式进行输出操作，例如：可以选中目标标定数据，输出保存为目标项目中一部分标定数据；可以批量生成目标项目的全部标定数据。
89.基于上述实施例及可选实施例，提供了一种可选实施方式。图6是根据本发明可选实施方式提供的数据标定流程图，如图6所示，该流程包括如下步骤：
90.(1)获取各个批产项目数据，上传a项目、b项目、c项目等的a2l&hex文件或比较成熟的dcm文件，上传的新数据会以特定形式进行命名表格，然后将相对应的文件名关联信息保存在词表，对数据进行统一、分类。
91.(2)定义与待标定数据相关的数据属性，包括发动机属性、变速器属性、整车属性、零部件属性等多项属性，该属性可以是由ecu控制器内部的系统常数或标定量获取，比如，发动机排量、缸径、冲程、进气歧管容积等，均可以实现属性与ecu标定量的映射索引。
92.1.设定发动机属性，表1为本发明可选实施方式的发动机属性表
93.表1
94.序号属性名称序号属性名称序号属性名称1发动机排量10vvt类型20进气歧管容积2点火顺序11进排气vvt开启21增压器泄压阀3缸径、冲程12egr类型22冷却液保护限4外特性扭矩、功率13增压器类型23机油温度保护5倒拖扭矩14进气流量计类型24发动机最高转
6压缩比15gpf类型25飞轮齿数7正时信号类别17高压喷射压力26机油泵类型8排气背压18vvl类型27节温器类型9最大增压压力19长短管类型
ꢀꢀ
95.2.设定变速器属性，表2为本发明可选实施方式的变速器属性表
96.比如，变速器类型与ecu在驾驶性标定模块中的开关选择、变速器速比可以从驾驶性标定图中的坐标轴提取出来，换挡规律可以根据总线信号输出获取等。
97.表2
98.序号属性名称备注1变速器类型at、dct、mt、cvt2各挡速比变速器传动比数值3主减速比主减速比数值4变速器换挡规律经济、运动、舒适、雨雪、越野、坡5扭矩需求类型限扭、增扭、降扭、转速请求等6变速器最大承受扭矩扭矩值
99.3.设定零部件属性，表3为本发明可选实施方式的零部件属性表
100.建立零部件特性曲线索引规则，只要确定传感器或执行器类型，即可定位出相应传感器特性值，比如电压类、电阻类、电流类、占空比类等。
101.表3
102.序号属性名称序号属性名称序号属性名称1进气压力传感器特性8喷油器特性15egr温度传感器特性2进气压力传感器特性9轨压传感器特性16gpf压力传感器特性3节气门开度特性10高压油泵特性17gpf排温传感器特性4爆震传感器特性11低压油泵特性18egr压力传感器特性5曲轴位置传感器特性12前氧传感器特性19增压传感器特性6凸轮轴位置传感器特性13后氧传感器特性20炭罐电磁阀特性7冷却液温度传感器特性14轮速传感器特性21二次空气泵特性
103.4.设定整车属性，表4为本发明可选实施方式的整车属性表
104.表4
105.序号属性名称备注1驾驶模式运动、舒适、经济、越野等2起停类型12v、48v、hev等3巡航类型定速巡航、自适应巡航等4环境温度信号类型ecu读取、can获取等5空调扭矩信号类型ecu读取、can获取等6风扇类型单级、两级、无级7电子水泵类型单级、无级8混动类型hev、48v、phev、纯电9热管理系统电子节温器、智能热管理模块
10发电机类型普通发电机、智能发电机11其他控制器类型esp、apa等12催化器诊断策略振幅诊断、加浓减稀诊断13怠速扭矩储备扭矩值14蒸发系统诊断类型 15坏路诊断类型传感器法、软件法16氧传感器老化诊断类型软件法、传感器法17排放法规国五、国六、rde18gpf再生期间仪表显示碳载量分类分级
106.(3)根据上述设定的属性，将目标配置属性，该属性和预定规则值(例如，专业经验值)设置固定值关联，不同属性对应不同数值，其中，上述预定规则值可以按照专家经验进行规则设置，预设规则值设置的方式可以有多种，例如：采用生成模板或生成工具，方便人工对关联值得规则设置方式进行更新和保存。图7是本发明可选实施方式的属性配置方式示意图。如图7所示，横坐标为设定的属性，纵坐标为待标定的功能模块，以驾驶性模块进行举例，驾驶性模块对应的配置属性有发动机属性、变速器属性、整车属性，按照具体需求选取上述配置属性中的全部或部分属性，如选取发动机属性作为设定属性，按照发动机属性进行目标历史项目的筛选。
107.进一步的，对于驾驶性模块中更细分的功能子模块或功能参数，如驾驶性模块中的巡航功能模块和起停模块，巡航功能模块可以设定属性为整车属性，起停模块可以设定属性为变速器属性，采用这种方式进行属性设定，巡航功能模块和起停模块选取到的目标历史项目可以为不同的历史项目，依据具体待标定数据的特征和需求，侧重选取的不同属性，针对性地对待标定数据进行具体预设，有利于提高整体项目的数据成熟度。
108.(4)根据设定的属性以及目标配置属性，对入库中的每个标定数据进行属性识别和解析，读取a2l&hex文件，基于系统常数、关键标定量、can总线配置、功能开关指令等进行查询。
109.(5)制定数据预设规则，对入库中的数据进行抽取、统计，获取目标数据在历史数据中的关联分布情况，设计平均值，最大值，最小值，中值，众数，拟合值等多个预设规则。规则举例如下：
110.a.其中，单值对应的预设规则为固定值、众数、中值、平均值
111.标定参数中单值，一般都是以某些技术配置(起停、巡航、vvt、egr等)、激活某项功能的边界或条件(水温、海拔、转速、负荷、车速等)等、系统常数等，这类值在相同或相似总成下，基本不会变化，因此数据预设时，可以自动识别并按照固定值输出。还有一些涉及到所使用的控制策略切换模式、单值滤波、系数修正等，可以自动按照中值或众数来输出。
112.举个例子，表6为本发明可选实施方式中数据单值a在历史项目中的结果表，如表6所示，需要获取目标数据的单值a(该值仅有0和1两种状态)的数据预设，根据上述属性筛选后，有10个项目，其中8个项目的数据为1，其余2个为0，根据预设规则，不属于固定值(数据相同)规则，系统按照统计结果自动识别，以众数规则输出，那么目标数据的单值a的预设后的数据就是1。
113.表6
114.历史项目a-1a-2a-3a-4a-5a-6a-7a-8a-9a-10对应数据1100111111
115.表7为本发明可选实施方式中数据单值a在历史项目中的结果表，如表7所示，如果目标数据的单值a，经过批产数据库统计，如下结果，那么根据专家经验设定的规则，预设a的值应该为10个值的平均值。如果10个值各个差异较大，以中值统计输出。
116.表7
117.历史项目a-1a-2a-3a-4a-5a-6a-7a-8a-9a-10对应数据1.21.311.11.41.21.51.21.11
118.另外，识别到有些单值类型数据的特征，围绕项目属性和装配信息等，比如油门踏板特性、节气门开度特性等，可以直接确定数值。
119.b.其中，二维数据类型对应的预设规则为固定值、平均值、中值、拟合曲线
120.目标历史项目中的二维数据类型，为xz型，输出值随着某一个值的变化而变化，一部分为传感器特性(水温传感器、炭罐电磁阀、喷油器开启时间的电压修正等)和一些零部件控制输入强相关(增压水泵、空调、风扇、热管理模块等)，这些值根据整车或发动机配置的传感器类型，可以在预设时自动识别直接按照固定值来输出。另外还有一些与动力总成标定原则相关，比如起动模块、怠速模块、排放模块，这些标定量也遵循一定的物理规律，比如起动喷油加浓量，随着水温会逐渐降低；整车目标怠速，随着水温或起动时间，也会逐渐降低；因此针对这些功能模块预设时，可以采用历史项目中平均值、中值、拟合曲线进行数学计算并统计输出获取所要的数据。
121.以历史项目中的参数b(起动加浓因子)的预设为例，表8为本发明可选实施方式中二维数据类型的参数b在历史项目中的结果表，如表8所示，z值起动加浓因子在各个项目中的数据值，x值为水温。根据属性筛选出满足目标数据的项目，如果历史项目中，z值全部相同，则输出固定值。如下表中的分布情况，可以按照平均输出，即各个z值在相同x值下的平均值，这样保证目标项目的数据与历史项目偏差不大，数据风险也降低。
122.表8
123.[0124][0125]
表9为本发明可选实施方式中起动加浓因子b的预设后的值所对应的表，如表9所示。
[0126]
表9
[0127]
水温/℃-30-20020406080100统计值1.51.41.21.11.11.081.051
[0128]
如果历史项目中各个z值偏差较大，但在一定范围后，可以按照中值规则预设输出，如果偏差范围更大时，可以将该项目的数据直接剔除，保证数据源的合理性。
[0129]
如果x轴出现差异时(扩轴、少轴、错轴)，系统可以采取多种拟合方式，比如线性、二次平方、三次多项式，进行数据预设。
[0130]
如果是传感器特性曲线或一些特征属性，那么在属性上定义好各传感器类型和项目属性，将直接从历史数据库中精准定位并输出预设值，节省了工程师宝贵时间。
[0131]
c.其中，三维数据类型对应的预设规则为固定值、平均值、中值
[0132]
标定参数中的三维数据类型，对应曲线为xyz型，其中x轴一般为转速、水温、挡位、油门开度等，y轴为负荷、扭矩等，均为根据开发目标，实际标定中产生的数据，因此采用历史项目中的固定值、平均值、中值(从前向后的顺序)进行统计。
[0133]
由于xyz型涉及3个维度，因此在历史项目中，满足固定值的数据极少，一般为某些功能常闭或常开、部分车型的驾驶风格、某些寻优后的性能数据(目标vvt角度、目标轨压等)。其他基本采用平均值或中值，但也需要确保数据的安全，比如基本点火角、加浓保护等的设定规则，采用的是中值与平均值两者取小，而类似于爆震阈值、失火诊断、排温模型等，采用的是中值与平均值两者取大，这样预设后的数据，又不偏离太多，又可以保护发动机及相关零部件的安全，避免因为预设数据的不合理，产生数据风险。
[0134]
d.其中，部分数据预设为专一特定规则
[0135]
随着法规不断升级，电控系统也在更新，会导致标定变量发生变化，开发了数据字典功能，满足映射条件下，即可进行预设。同时针对车载诊断系统诊断，比如亮灯策略、故障报出和修复策略等，必须满足法规要求，这些数据并不随项目变化而变化，即为合规性数据，可直接自动预设到目标数据中。
[0136]
e.其中，建立标定数据统计规则，便于设定目标数据边界
[0137]
数据预设基本遵循的“少数服从多数”原则，但仍需要进一步了解该数据优化边界，通过历史数据统计功能实现，单值类型：正太分布图，直方图；二维数据类型(xy)和三维数据类型(xyz)类型：曲线箱线图，参见上述图2、图3，均可以实现每个值在历史项目中的最大、最小值、正态分布，明确了每个标定量的数据范围，进一步保证数据的安全和合理性。
[0138]
(6)设定数据检查规则
[0139]
对预设后的数据，为避免一些低级错误或畸点出现，需要进一步合理性检查，因为许多标定存在一些物理规律，发动机输出扭矩随着油门踏板开度增加而增加；基本点火角随着转速增加、随着负荷降低等等，因此需要对初步预设后的数据进行合理性检查，根据每个标定量设定检查规则，比如左高右低、左低右高、上高下低、上低下高、u型、抛物线、垂直相等、水平相等、互逆检查、坐标轴趋势、固定值等15种检查方式，比如上述图4，横坐标为速比，高挡到低挡逐渐升高，纵坐标为转速，从上到下逐渐升高，该参数是为了解决驾驶性冲击，由于整车传动系间隙等客观存在，理论上挡位越低，间隙和驱动力都在增加，转速越高，传动系间隙对驾驶性越不明显，该参数在控制策略中是减慢发动机输出扭矩，该参数应该符合随转速升高而增加，随挡位增加而降低，可以按照上低下高、左低右高的规则来检查。同样排温模型的数据也可以使用该方式，随转速增加排温增加、随负荷增加排温增加，见上述图5。还有上述例子中提到的起动加浓因子，随着水温升高，喷油量系数就要逐渐降低，符合左高右低的检查规则。另外还有数据互逆的检查，点火角效率曲线、次充模型、最佳模型扭矩等。此外，多个标定量的校验，比如最佳点火角参数要大于等于基本点火角参数要大于等于最小点火角参数等。这些规则均是基于标定专家经验，实现知识资产化。检查后结果可以采取如柱状图形式的可视化方式展示，很容易判断哪些预设的数据出现了问题，标定工程师可以针对可视化方式，如红色或黄色状态灯进行再次确认，提升了数据检查效率和数据质量。
[0140]
(7)根据上述预设规则，针对目标数据的某个功能模块进行预设，以发动机台架标定为例，可以在设定的规则中，筛选与标定相关的配置属性，比如排量、冲程、缸径、最大功率或扭矩等，查询到与目标发动机相同或相类似的数据，进行下载。预设后的数据包括充气模型、扭矩模型、基本点火角、vvt、点火角效率等，该版数据可以直接应用到台架标定中。选中的数据模块输出保存dcm文件，也可以按模块为单位生成一批dcm文件。
[0141]
(8)可选实施例的流程图见图6，获得目标项目对应的目标标定数据包括如下步骤：1)获取历史项目数据；2)解析处理历史项目数据；3)制定待标定数据的属性；4)判断是否满足数据属性规则；5)读取历史项目中满足数据属性的历史数据；6)制定待标定数据的预设规则；7)选择与数据类型对应的统计方式；8)判断是否满足查验要求；9)标定数据自动输出。
[0142]
具体流程如下：
[0143]
s602，获取ecu中的历史数据；
[0144]
s604，解析后对数据进行统一的分类和属性识别，得到多个历史项目及对应的历史项目数据，进入s608；
[0145]
s608，制定目标项目中的待标定数据的数据属性，进入s610；
[0146]
s610，基于目标项目中的待标定数据的属性，判断多种历史项目中是否存在对应
属性，在判断结果为存在满足目标项目中的待标定数据的属性相对应的多种历史项目，进入s612；在判断结果为不存在满足目标项目中的待标定数据的属性相对应的多种历史项目，进入s608，重新进行制定待标定数据的属性；
[0147]
s612，读取历史项目中满足数据属性的历史数据，剔除不满足预设的相似度要求和数量要求的历史项目，获得目标历史项目和对应的目标历史项目数据；
[0148]
s614，制定待标定数据的预设规则，其中，预设规则为数据类型对应的多种统计方式，例如：单值对应输出固定值、众数、中值、平均值的统计方式，二维数据对应输出固定值、平均值、中值、拟合曲线值的统计方式，三维数据对应固定值、平均值、中值的统计方式；
[0149]
s616，选择与数据类型对应的统计方式，首先确定目标历史项目的数据类型，例如：单值类型、二维类型、三维类型，之后确定目标历史项目的统计方式，基于目标历史项目的数据类型，选择相应得到统计方式，例如：单值对应输出固定值、众数、中值、平均值的统计方式，最后结合数据范围选取满足范围的统计值；
[0150]
s618，判断上述统计值是否满足预定的查验条件，在判断结果为不满足预定的查验条件时，进入s614，重新进行统计处理；在判断结果为满足预定的查验条件时，进入s620；
[0151]
s620，标定数据自动输出，满足预定的查验条件的统计值可以作为目标标定数据，输出方式可以有多种，例如：批量输出dcm文件。
[0152]
(9)效果验证，以起动喷油量标定为例，横坐标为水温、纵坐标为轨压，标定需要完成16个点，见表10。表10为本发明可选实施方式中用于对比的传统方式下起动喷油量标定试验次数的数据表，如表10所示，传统标定方式：即使从相近项目移植的数据，针对每个点，平均不少于2次优化，总计44次试验。
[0153]
表10
[0154][0155]
表11为本发明可选实施方式中采用自动预设后起动喷油量标定试验次数的数据表，如表11所示，使用基于批产数据库的数据预设方式，对所有高压直喷发动机的起动喷油量数据进行统计，在满足相同标定开发目标前提下，实际标定优化34次，减少了10次试验，提高了标定效率，尤其是也节省了宝贵的环境仓资源。
[0156]
表11
[0157]
[0158]
基于上述可选实施方式，能够有效实现以下效果：
[0159]
(1)基于多种历史项目数据，实现所有标定数据的集中管理和价值再造，制定与标定相关的数据属性，包括发动机、变速器、整车、零部件等多条与标定息息相关的数据属性，建立数据属性与标定数据的对应的提取和索引规则，比如功能性类型、系统常数、传感器类型等。
[0160]
(2)制定数据预设规则，建立目标项目与历史数据的相关性和映射关系，通过对数据库中历史项目所有数据的统计结果，每个参数均根据专家经验设定预设规则，对于选中的标定参数或标定模块，利用专家定义的规则，如：定值、平均值、众数值、中值、拟合值等，进行预设并输出，提高匹配数据质量实现数据预设自动化、智能化。提升工程师工作效率。
[0161]
(3)建立历史统计规则，确定该数据优化边界，通过历史数据统计功能实现，单值类型：正太分布图，直方图；二维数据和三维类型：曲线箱形图，均可以实现每个值在历史项目中的最大、最小值、正态分布，明确了每个待标定数据的数据范围，进一步保证数据的安全和合理性。
[0162]
(4)制定数据合理性检查规则，结合趋势分析算法及专家经验、开发标准，根据发动机控制模型及物理经验，制定多种典型特征的数据检查规则，对目标数据进行合理性检查和判断，拓展数据认可手段，降低数据释放风险，提升标定效率和数据质量。
[0163]
需要说明的是，上述可选实施方式可以涉及包括但不限于以下的处理范围和实施效果。
[0164]
采用上述可选实施方式，可以高效地为处于项目初始阶段的目标项目提供预设高质量的标定数据，而在相关技术中，通常依赖标定工程师的主观经验进行设定，存在不稳定以及不准确的问题，而采用本可选实施方式能够初步预设的标定数据，使得目标项目初步达成车辆基础驾驶功能和测试功能，便于后续对该预设标定数据进行调整，另外，采用本发明的可选实施方式获得的标定数据，可以提高数据的成熟度，减少后期调整实验所需资源。
[0165]
基于上述可选实施方式获得的标定数据，通过反复测试、优化提升车辆的各项性能，获得大量的过程标定数据和测试文件数据，此过程数据为获得最终标定数据的核心数据，采用本发明可选实施方式获得的高成熟度标定数据，可以有效节约优化性能过程中的时间、资源、人力成本。
[0166]
将标定过程中的重要节点引入人工检查，对基于上述可选实施方式获得的标定数据在整个标定过程中进行系统性的检查，提升现阶段标定质量，并与标定工程师建立反馈机制，及时进行查验和调整，进一步提升数据成熟度。
[0167]
上述可选实施方式获得的标定数据可以为整个车辆的标定数据或车辆部分功能模块的标定数据，由人工进行数据整合，判断数据整合后标定数据的质量是否达到量产标准，判断结果为达到量产标准时可以投入生产。
[0168]
在本发明实施例中，还提供了一种电控标定数据处理装置，图8是根据本发明实施例的电控标定数据处理装置的结构框图，如图8所示，该电控标定数据处理装置包括：第一获取模块81、第二获取模块82、第三获取模块83、标定模块84下面对该装置进行说明。
[0169]
第一获取模块81，用于获取多种历史项目对应的历史项目数据，其中，多种历史项目对应于多种车型，历史项目数据包括对应车型所包括属性的电控数据；第二获取模块82，连接至上述第一获取模块81，用于获取目标项目中的待标定数据，确定目标项目中的待标
定数据的属性；第三获取模块83，连接至上述第二获取模块82，用于基于目标项目中的待标定数据的属性，从多种历史项目中选择目标历史项目，并获取目标历史项目对应的目标历史项目数据；标定模块84，连接至上述第三获取模块83，用于基于目标历史项目数据，对目标项目中的待标定数据进行标定，获得目标项目的目标标定数据。
[0170]
在本发明实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制计算机可读存储介质所在设备执行上述任意一项的电控标定数据处理方法。
[0171]
在本发明实施例中，还提供了一种计算机设备，包括：存储器和处理器，存储器存储有计算机程序；处理器，用于执行存储器中存储的计算机程序，计算机程序运行时使得处理器执行上述任意一项的电控标定数据处理方法。
[0172]
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。
[0173]
在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
[0174]
在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如上述单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
[0175]
上述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
[0176]
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
[0177]
上述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。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或者该技术方案的全部或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中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0178]
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。