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        基于OBD—Ⅱ數(shù)據(jù)的轎車(chē)運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)與道路試驗(yàn)

        2018-10-21 10:20:55羅明黃珊珊狄振華段飛
        汽車(chē)實(shí)用技術(shù) 2018年17期
        關(guān)鍵詞:運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)采集

        羅明 黃珊珊 狄振華 段飛

        摘 要:在機(jī)動(dòng)車(chē)保有量不斷增長(zhǎng)的背景下,為實(shí)現(xiàn)緩堵保暢和節(jié)能減排的目標(biāo),對(duì)運(yùn)行汽車(chē)狀態(tài)數(shù)據(jù)的研究分析就顯得尤為重要。文章采用自編軟件,利用車(chē)載診斷系統(tǒng)(OBD-Ⅱ)采集汽車(chē)運(yùn)行數(shù)據(jù),并進(jìn)行大樣本對(duì)比分析,為汽車(chē)排污預(yù)測(cè)、防污措施建議等研究工作提供了數(shù)據(jù)保證。

        關(guān)鍵詞:OBD-Ⅱ;運(yùn)行狀態(tài);數(shù)據(jù)采集

        中圖分類(lèi)號(hào):U473.4 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:B 文章編號(hào):1671-7988(2018)17-124-03

        Abstract: In the context of increasing vehicle ownership, it is particularly important to study and analyze the vehicle status data in order to achieve the goals of slow plugging, smooth maintenance, energy conservation and emission reduction. This article includes software, using the on-board diagnostic system (OBD-Ⅱ) car running data, and carry on comparative analysis of the large sample for car pollution forecast, anti-fouling measures suggested that provides data to ensure such as research work.

        Keywords: OBD-Ⅱ; Running state; The data collection

        CLC NO.: U473.4 Document Code: B Article ID: 1671-7988(2018)17-124-03

        前言

        OBD-Ⅱ(On-Board Diagnostic Ⅱ) 車(chē)載診斷系統(tǒng)是現(xiàn)代汽車(chē)廣泛使用的一種故障自診斷技術(shù),它可以檢測(cè)汽車(chē)運(yùn)行狀態(tài)和控制參數(shù)等數(shù)據(jù)[1]。這些數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)目前被世界各大汽車(chē)制造廠商廣泛支持。支持該標(biāo)準(zhǔn)的汽車(chē)的 ECU 具有監(jiān)測(cè)發(fā)動(dòng)機(jī)控制系統(tǒng)和排放系統(tǒng)的能力,當(dāng)汽車(chē)的某個(gè)系統(tǒng)發(fā)生故障,便會(huì)產(chǎn)生相應(yīng)的故障代碼。通過(guò)一定的程序可以從 ECU 中獲取故障碼,這樣就可以準(zhǔn)確的確定故障的性質(zhì)和部位。此外,還增加了范圍廣泛的監(jiān)測(cè)系統(tǒng),使得對(duì)汽車(chē)實(shí)時(shí)工況的監(jiān)測(cè)成為可能[2]。

        1 基于運(yùn)行車(chē)輛狀態(tài)數(shù)據(jù)采集和編譯系統(tǒng)

        本文使用的后臺(tái)數(shù)據(jù)采集分析軟件采用C++語(yǔ)言編寫(xiě),編譯調(diào)試環(huán)境為Visual Studio 2017,如圖1。采集車(chē)輛運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)的OBD設(shè)備采用GPRS發(fā)送模塊將數(shù)據(jù)打包發(fā)送至后臺(tái)處理,采集車(chē)輛運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)的OBD設(shè)備與車(chē)輛ECU進(jìn)行通訊,GPRS接收模塊通過(guò)串口和后臺(tái)電腦相連[3],如圖2。在初始化階段軟件對(duì)串口OBD設(shè)備進(jìn)行參數(shù)配置,以保證軟件與ECU能正常通訊;在數(shù)據(jù)采集階段軟件通過(guò)發(fā)送OBDII診斷請(qǐng)求,同步獲取各PID實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),當(dāng)所有PID數(shù)據(jù)獲取完畢,按一定格式寫(xiě)入文件,如此反復(fù),直到用戶停止數(shù)據(jù)采集。

        2 車(chē)輛狀態(tài)數(shù)據(jù)采集道路試驗(yàn)設(shè)計(jì)

        本文采用道路試驗(yàn)采集的實(shí)車(chē)數(shù)據(jù),是建立行駛工況和運(yùn)行參數(shù)模型的原始資料。為了體現(xiàn)城市交通環(huán)境中汽車(chē)的行駛特征,設(shè)計(jì)了行駛速度—時(shí)間曲線、車(chē)速—耗油率等曲線。理論上,試驗(yàn)采集數(shù)據(jù)的時(shí)間越長(zhǎng),樣本容量越大,分析結(jié)果就越具有代表性。然而測(cè)試費(fèi)用就越高。一般來(lái)說(shuō),汽車(chē)道路試驗(yàn)主要包括試驗(yàn)規(guī)劃、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析與建模和模型驗(yàn)證4個(gè)過(guò)程。

        試驗(yàn)線路的選擇直接關(guān)系到所構(gòu)建的行駛工況的真實(shí)性。為保證試驗(yàn)的真實(shí)性,本試驗(yàn)按照道路在城市中的地位、作用、交通性質(zhì)、交通速度以及交通流量等指標(biāo),道路可以劃分為快速路、主干路、次干路和支路四種類(lèi)型。汽車(chē)行駛狀況主要受道路等級(jí)、交通強(qiáng)度(汽車(chē)流量、周轉(zhuǎn)量和飽和度)、交叉口密度(路段內(nèi)交叉口型式和數(shù)量)和時(shí)間四大因素的影響。在城市中,同一道路等級(jí)不同的交通強(qiáng)度必然對(duì)應(yīng)著不同的行駛工況;一定的交通強(qiáng)度范圍內(nèi),同樣等級(jí)的道路,行駛工況受交叉口密度影響較大。道路交通狀況調(diào)查,是汽車(chē)行駛選擇最基礎(chǔ)的前期階段。道路調(diào)查的目的是從路網(wǎng)中篩選出代表性試驗(yàn)線路,以少量實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)獲得全局特征的統(tǒng)計(jì)結(jié)果。據(jù)此,選取的試驗(yàn)線路全長(zhǎng)52.7 公里,其中快速路16.23 公里,占全長(zhǎng)30.9%;主干路26.98 公里,占全長(zhǎng)51.3%;次干路9.49 公里,占全長(zhǎng)17.98%。

        具體形式路線為:陜西交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院→未央路→北大街→鐘樓→南大街→環(huán)城南路西段→太白北路→太白立交→南二環(huán)西段→灃惠南路→科技六路→西三環(huán)南段→西三環(huán)北段→北三環(huán)西段→文景路→鳳城四路→陜西交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院。此路線的設(shè)計(jì)充分考慮到了西安市區(qū)的道路狀況,采用環(huán)狀道路測(cè)試,道路類(lèi)型和路面擁堵情況涵蓋了城市交通狀況的主要類(lèi)型,既有城市中軸線的擁堵路面,也有環(huán)線和快速干道。

        本文采用平均車(chē)流統(tǒng)計(jì)法,分別選取低峰、平峰和高峰三個(gè)時(shí)段進(jìn)行道路試驗(yàn),同時(shí)觀測(cè)記錄天氣、溫度、風(fēng)速、能見(jiàn)度等信息。為了獲得精度較高的模型,試驗(yàn)數(shù)據(jù)量需達(dá)到一定值。根據(jù)試驗(yàn)數(shù)據(jù)量與結(jié)果準(zhǔn)確性的關(guān)系,結(jié)合國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn),本次道路試驗(yàn)連續(xù)進(jìn)行7天。未考慮到城市道路的實(shí)際用車(chē)情況,為了盡可能的模擬城市交通的狀況,本次試驗(yàn)選取一周7天為試驗(yàn)周期,涵蓋五個(gè)工作日和兩個(gè)公休日。采用的環(huán)狀試驗(yàn)道路也能盡可能大的擬合城市交通運(yùn)行狀況。

        3 試驗(yàn)車(chē)輛選擇

        為保證試驗(yàn)的準(zhǔn)確性,為了更大限度的模擬城市車(chē)輛運(yùn)行狀況的測(cè)試,本次文選取了市面上最常見(jiàn)的車(chē)型為例,測(cè)試的車(chē)型均選取非常有代表性和保有量較大的車(chē)型。其中德系車(chē)包括一汽大眾高爾夫,一汽大眾邁騰,上汽大眾朗逸,斯柯達(dá)速派,昊銳,北京奔馳GLC;美系車(chē)包括別克君威,福特翼虎,福特銳界;日系車(chē)包括豐田漢蘭達(dá),本田CRV;韓系車(chē)包括東風(fēng)起亞智跑;法系車(chē)包括標(biāo)致3008,4008,雪鐵龍C5;國(guó)產(chǎn)汽車(chē)包括比亞迪L5,吉利帝豪;進(jìn)口車(chē)包括奧迪Q5,共計(jì)18輛車(chē)。車(chē)型的排量,發(fā)動(dòng)機(jī)類(lèi)型,變速箱類(lèi)型和車(chē)齡都進(jìn)行了嚴(yán)格的分類(lèi)。此次試驗(yàn)的車(chē)輛選擇了2011年到2016年出廠的七年間的汽車(chē)。排量從1.5L到3.2L,也是城市用車(chē)絕大多是的排量范圍。發(fā)動(dòng)機(jī)類(lèi)型選擇了自然吸氣和渦輪增壓兩種模式,變速箱也選擇了手動(dòng)變速箱,自動(dòng)變速箱,雙離合變速箱。此次試驗(yàn)的車(chē)輛選擇非常豐富,部分車(chē)型及銘牌如圖3。

        4 試驗(yàn)結(jié)果及分析

        本軟件的采集數(shù)據(jù)是以TXT文件生成,可以以EXCEL文件保存,本軟件可以從OBD中讀取車(chē)輛速度,發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速,節(jié)氣門(mén)位置等24組數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)的采集方式以時(shí)間軸為坐標(biāo),每秒鐘抓取兩組數(shù)據(jù),每分鐘可抓取120組數(shù)據(jù),本文采用的環(huán)線測(cè)試道路為52.7KM,每次測(cè)試時(shí)間平均為2小時(shí)34分鐘,可采集有效數(shù)據(jù)約18480組。以未央路北段為例,本文利用OBD數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)測(cè)試系統(tǒng)對(duì)測(cè)試車(chē)輛采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,并與相同時(shí)刻不同車(chē)輛的狀態(tài)采集數(shù)據(jù)結(jié)合,部分原始數(shù)據(jù)記錄如圖4,經(jīng)過(guò)整理后截取的部分?jǐn)?shù)據(jù)如圖5。取其中一些參數(shù)生成運(yùn)動(dòng)曲線,如圖6、7、8所示。

        5 結(jié)束語(yǔ)

        汽車(chē)狀態(tài)遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)與故障診斷不僅適應(yīng)了計(jì)算機(jī)技術(shù)、信息技術(shù)和大交通系統(tǒng)相接軌的趨勢(shì),而且能夠提高汽車(chē)檢修和維修的可靠性,消除不必要的浪費(fèi),提高汽車(chē)行駛的安全系數(shù),具有巨大的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益,因此開(kāi)展這方面的研究意義重大[4]?;贠BD-Ⅱ數(shù)據(jù)的轎車(chē)運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)以現(xiàn)有移動(dòng)通信網(wǎng)為載體,充分考慮汽車(chē)自身移動(dòng)性、小價(jià)值和分散的特點(diǎn),為汽車(chē)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷工作的開(kāi)展做出了重要的前期基礎(chǔ)工作,對(duì)于道路管控、環(huán)境監(jiān)測(cè)等具有一定的現(xiàn)實(shí)意義和較大的推廣價(jià)值。

        參考文獻(xiàn)

        [1] 郭振.基于車(chē)聯(lián)網(wǎng)的車(chē)輛信息采集系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與研究[D].長(zhǎng)安大學(xué),2015.

        [2] 牛曉曉,劉強(qiáng).OBD 車(chē)載診斷系統(tǒng)綜述[J].汽車(chē)零部件,2010,(04): 73-76.

        [3] 屠雨,張鳳登,單冰華.基于汽車(chē)OBD車(chē)聯(lián)網(wǎng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].電子測(cè)量技術(shù),2016,(08):32-36+47..

        [4] 何軍,劉代宏,張雨.基于無(wú)線網(wǎng)-因特網(wǎng)的汽車(chē)狀態(tài)遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)與故障診斷系統(tǒng)研究[J].交通世界,2005:58-61.

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