吳銘淞

(上汽集團商用車技術中心，上海 200438)

0 前言

車聯網是指車輛上的車載設備通過無線通信技術，對信息網絡平臺中的所有車輛動態(tài)信息進行有效利用，在車輛運行中提供不同的功能服務。從車聯網的定義可以看出，車聯網必須具備車載無線通訊的硬件、對信息平臺數據的有效利用和最終提供的功能服務。

車聯網正從車企主導的功能型車載信息服務階段，向“智能網聯”為特征的3個新型階段演進，即從智能網聯服務階段，到多方參與的車路網云協同服務階段，再到未來的智慧出行服務階段[1]。車載無線通訊硬件已經全面升級為第四代移動通信技術(4G)，甚至部分已經達到第五代移動通信技術(5G)，數據上傳速率得到大幅提升。作為車聯網最基礎功能的車端數據上傳的硬件瓶頸已經消除，但如何有效利用突然增加的大量數據卻成為新的問題。從車端數據上傳內容來看，一般分為實時性數據和事件型數據兩大類。實時性數據如車輛控制器局域網絡(CAN)總線相關信號數據、全球定位系統(GPS)數據和時間戳數據等，被要求按照固定的時間間隔進行上報。一般而言，在第三代移動通信技術(3G)階段，要求5～10 s間隔上報數十個參數；在升級到4G階段后，常用要求為1 s間隔上報幾百個參數。對于事件型數據，如診斷故障信息、車輛控制信息等數據，上傳要求按照實際事件發(fā)生或控制信號詢問時進行上報?？梢钥闯觯S著車聯網邁入4G時代，實時性數據上傳需求的硬件限制被釋放，大量的車端數據被上傳至后臺服務器進行記錄。但是，隨著大量數據的上傳，信息平臺數據的有效利用問題已暴露出來。首先，分析后臺數據需要先下載大量的數據進行回放，工作量大、效率低；其次，由于車端控制的特點，尤其是底盤和動力控制，以1 s為間隔的數據上報速度還是太慢，并不能反映出車端的實時狀態(tài)；再次，如果采用最低滿足車端數據分析的時間間隔上傳，比如以0.1 s間隔上傳數據，則會導致后臺數據量大大增加，形成通信流量阻滯。所以，當前車聯網數據信息的有效利用方式，面臨著高速、大數據量、高實時性的上傳需求，與當前主要以車身和診斷為基礎功能的車聯網數據上傳方式之間存在矛盾。

新一代車聯網數據上傳方式，一方面須做到對車端高速數據具備可辨識性，另一方面又要求不對上傳帶寬占有和后臺服務器產生壓力，同時上傳數據又要具有一定的直觀性。因此，設計合理的數據輕量化上傳方法是解決該問題的方案之一。

本文通過數學分析并搭建系統試驗的方法，通過規(guī)律統計的數據上傳方式來實現對一些動力系統高速數據變量的輕量化上傳，使數據具備可辨識性和功能利用。

1 基礎理論和技術方案

1.1 基礎理論

本文研究目的是通過使用車端控制器將實時性變量進行計算并完成初步的規(guī)律統計再上傳，以實現車聯網對高速數據變量的辨識和功能利用。規(guī)律性統計的數學方法非常多，本文采用最基礎的正態(tài)分布和趨勢線分析模型，并拓展至抽樣分布、密度函數和卡方分布等更為復雜的數學模型，以應對需要更為精確的應用場景[2]。計算正態(tài)分布均值u和樣本方差σ的基本公式如下：

(1)

(2)

式中：u為樣本的均值；xi為樣本值；n為采集的樣本數；σ為樣本方差。

正態(tài)分布特性曲線如圖1所示，圖中u為均值，σ為樣本方差。

圖1 正態(tài)分布特性曲線

以正態(tài)分布模型為例，在數據采集時，車端控制器對采集數據的均值和樣本方差進行統計計算，周期性地選取一小段時間的數據，并將計算結果進行上傳。例如，車端控制器采用100 ms間隔的數據采樣方式對發(fā)動機負荷數據進行模型統計，每隔3 min對統計結果進行上傳。通過對采用直接上傳和統計后上傳的數據上傳量進行比較，發(fā)現在3 min內，數據量由1 800個浮點數降低為2個浮點數，數據傳輸量大幅下降。但是，由于采用這種計算方式的數據運算工作量大、浮點數運算多，同時上傳量僅為統計的最終結果而丟失了所有數據細節(jié)，無法保留原始數據的信息支持擴展分析[3]。因此，需要在具體實施技術方案中對該數學方法進行模型轉化，在達到數據輕量化的同時降低計算量，并保留數據細節(jié)。

1.2 技術方案

為了對上述問題點進行優(yōu)化，本文通過轉化數學模型的方式，采用了塊權重化分配的模型方案。首先，基于每個不同的實測物理量的實際數值范圍，將其物理量范圍分塊并轉化為比較容易統一的單位，并在1個統計周期內對實測物理量在每個塊內的計數進行累計和記錄。通過該過程，系統將實測值的浮點數轉化為代表塊分布統計值的塊權重數據點樣本計數的整數型式。然后，系統將當前統計周期的塊數據點樣本計數記錄上傳后臺或本地控制器。最后，系統在后臺或控制器對樣本計數進行存儲和統計運算，生成當前循環(huán)的統計結果。同時，系統將當前的塊數據點樣本計數數據進行存儲，以進一步完成各種后續(xù)的擴展統計應用。該算法既保留了足夠多的原始數據信息以支持進一步的擴展分析，又大幅縮減了計算工作量，并在上傳前將數據直接變?yōu)檎麛?，便于后臺統一存儲和后續(xù)運算。同時，后臺數據分析的直觀性高，對功能利用的控制極為有利。塊權重分布的數據點樣本計數、塊數據點樣本計數的正態(tài)分布擬合曲線，以及塊數據點樣本計數的多次項二次曲線擬合如圖2所示。

圖2 數據分布、正態(tài)分布及二次曲線擬合

在數據分布轉化為權重分布過程中，研究人員需要引入塊權重、塊中值、塊計數、塊均值等參數。最基本的過程是需要對各參數進行分塊。分塊的要求是對每個采集的物理量在其量程內分為多個區(qū)間塊，使每個物理量的實際值可以用區(qū)間塊進行標號。如果采用平均分塊，每個塊的區(qū)間表達式為：

(3)

式中：qi為第i個分塊，采用上下區(qū)間范圍的格式來表示；qmin和qmax為當前參量工作的下限值和上限值；n為分的塊的數目；i為n個塊中的第i個塊。當然，針對物理量的特性，也可以進行不平均的分塊方式。

下一步，將分塊區(qū)間轉化為比較容易統一的單位，例如將轉速0～6 000 r/min的物理量范圍，劃分為10個塊，將其轉化為0～1的范圍區(qū)間，0.1為分塊的最小標準。通過對應正態(tài)分布的均值和方差數學模型計算，可轉化為塊均值Z和塊方差σ，正態(tài)分布均值和塊方差公式如下：

(4)

(5)

式中：Zi為塊中值，表示第i個分塊的中值；ki為數據點計數，表示第i個分塊總共具有的數據點樣本數目；m為總有效數據點計數，表示當前參與計算的有效數據樣本的計數總數；n為分塊的數目。

與1.1節(jié)中相同案例的數據上傳量進行對比，上述計算方法每3 min會增加10個整數數據量，增加的量用于上傳塊權重分布的計數。雖然數據上傳量略有增加，但權重分布計數包含了當前數據段的真實權重分布，在后續(xù)數據處理時，可以通過將各數據段的塊權重計數進行累加，以獲得各種拓展時間段的統計結果，大大增加了數據模型的精確度，并可以支持后續(xù)的擴展分析。例如，當需要對前30 min的數據進行分析時，研究人員只需要將前10組上傳數據分別進行累加，對新組數值進行統計即可。

該計算方法也可同步采用基于趨勢線的規(guī)律統計分析方法，以用于參考和對比。通過對塊權重計數進行計算，可求出塊權重計數的擬合二次曲線fi和趨勢線半徑的平方值R2的值：

fi=a2x2+a1x+a0

(6)

(7)

式(6)中：a2為擬合二次曲線的二次項系數；a1為一次項；a0為常數項；x為分塊后的以各塊中值連接成的軸。式(7)中：fi為第i個分塊的塊中值作為x值計算出來的值，對應的是第i個分塊的塊中值在曲線上的y值，其代表擬合后在曲線上對應的樣本計數；yi為第i個分塊的數據樣本計數，其代表擬合前的樣本計數；n為分塊的數目；y為樣本的塊均值[4]。

最后，通過獲取的塊均值、塊方差或者趨勢線半徑，可以指示出當前有效樣本數據的物理分布特性特征，并用以后續(xù)的判斷和控制。

2 方案測試和分析

2.1 測試選題和測試設備

為了應對排放升級，顆粒捕集器逐漸成為必備的后處理系統配置。但是，顆粒捕集器在特殊工況下持續(xù)運行會發(fā)生不能再生直至顆粒捕集器堵塞的現象。上述現象發(fā)生的主要工況包括連續(xù)的低溫冷起動運行、極高和極低負荷運行、快速交變負荷運行等。這些工況在正常使用中連續(xù)出現的可能性盡管非常低，但一旦出現將會使顆粒捕集器堵塞，并誘發(fā)發(fā)動機限扭或拋錨等嚴重故障。所以，對運行工況和駕駛習慣進行統計判斷作為對顆粒捕集器的狀態(tài)預測和再生故障預警是非常重要的。由于判斷工況的許多數據和參數是高速變化的，實時數據量非常大，所以對其進行數據輕量化應用具有現實意義。

如圖3所示，基于自主開發(fā)的智能網關控制器(ICGM)，搭建后臺服務器來對塊權重統計上傳功能進行測試。系統包含動力系統控制器(ECM)、智能網關控制器(包括網關和遠程通訊系統(Tbox)功能的ICGM)或數據實時采集模塊(RMU)、車載娛樂顯示終端和后臺云服務器。

圖3 測試方案系統架構簡圖

通過選取合適的動力系統控制參數作為駕駛行為和工況的分析輸入，在塊權重統計后的數據再使用、上傳，以及后臺分析，可以支持發(fā)動機顆粒捕集器狀態(tài)和再生情況的預測和故障預警。

2.2 方案測試

首先，對于顆粒捕集器功能影響較大的數據和參數進行列舉和分類。對于發(fā)動機負荷上升的速率過快導致產生的顆粒物大幅增加，發(fā)動機負荷過低或快速變化導致無法進行顆粒物的模型檢測等數據，都需要達到百毫秒級的運算精度。表1為影響顆粒捕集器功能的主要車輛工況參數。

表1 影響顆粒捕集器功能的主要車輛工況參數

其次，如表2所示，采用智能網關控制器對選取參數進行0.1 s為周期的讀取和運算，依據以下約定的平均分塊方式，對某實時數據參數進行判斷，并計入相應的塊內，每3 min將塊權重的塊數據點計數ki上傳1次(總有效數據點計數為1 800)。在運算中，將10個塊的塊中值Zi分別定義為0.05、0.15、0.25、0.35、0.45、0.55、0.65、0.75、0.85、0.95，進一步減少了計算量。其中，負荷-油門變化率使用0.1 s的負荷差值來表達。

表2 工況參數權重分塊設定

隨后，服務器對塊權重計數數據進行實時正態(tài)分布參數計算，并采用其結果進行實時判斷。圖4示出了負荷參數的塊權重正態(tài)和多項式分布數例，分別為持續(xù)低負荷、交變負荷、持續(xù)高負荷、穩(wěn)定中等負荷。結合負荷變化率，可以進一步確認負荷的變化特點。

圖4 負荷參數的塊權重正態(tài)和多項式分布數例

最后，服務器結合各參數的交叉統計結果，設計工況判斷條件。如出現顆粒捕集器已經高載且連續(xù)工作在過低負荷、快速交變負荷、持續(xù)過高負荷等不利于再生工況下，則在用戶端和后臺進行針對性提醒，保證車輛和用戶安全。表3為某工況參數統計結果判斷條件舉例。

表3 某工況參數統計結果判斷條件舉例

2.3 結果分析

通過采用分塊權重計數的上傳方式，在系統將適用的高速信號進行數據處理后，數據的上傳量縮減至1%左右，達到了數據高效上傳、存儲及利用的目的。

試驗采用正態(tài)分布作為統計方式案例，通過相關參數分析了不同統計結果所對應的工況特點，以支持對工況特點的實時準確判斷。

通過提取分塊權重計數統計數據，系統在每21 min、當前再生循環(huán)、當前非再生循環(huán)時間段內，生成新的權重計數數據，并進行正態(tài)分布參數計算，實現了對中長期的工況特點進行實時統計分析的目的。圖5為對前24 min的原始數據進行處理的結果，表現了發(fā)動機負荷數據的轉化、規(guī)律體現和上傳。

圖5 發(fā)動機負荷數據的轉換、規(guī)律體現和上傳

3 結論

(1)通過對適用變量進行數據統計后上傳的方式，可以使用極少的上傳數據量獲取車端高速數據的有效特征，達到高速數據輕量化上傳的目的。

(2)采用塊權重統計的方案，可以大幅減少上傳數據，同時又保留了當前數據段的真實權重分布，可以支持后續(xù)擴展分析，并使數據模型具有足夠的精確度。

(3)通過統計后上傳的方式，使高速數據具備一定的統計意義，可以用于控制和目視檢查，并大幅減少了下載和分析數據的工作量。

(4)對于統計后上傳的數據，其統計結果可以即時參與當前狀態(tài)的分析和控制，也可以通過存儲和累積，實現數據的中長期特征分析。