一种基于车联网的轴间差速器疲劳载荷分析方法及系统技术方案

本发明专利技术属于数据处理技术领域，具体涉及一种基于车联网的轴间差速器疲劳载荷分析方法，包括以下步骤：在车联网数据中提取相关数据，并对提出的数据赋予对应的中文标签；对提取的车联网数据进行预处理；获取预处理后的数据，对数据进行数据特征计算；基于数据特征计算的结果，进行差速器疲劳载荷分析计算。克服了现有技术的不足，基于车联网大数据，提出轴间差速器疲劳载荷分析的统计方法，解决了真实用户的轴间差速器在不同载荷区间下的使用时长，为耐久性台架试验，提供测试输入。提供测试输入。提供测试输入。

【技术实现步骤摘要】
一种基于车联网的轴间差速器疲劳载荷分析方法及系统


[0001]本专利技术属于数据处理
，具体涉及一种基于车联网的轴间差速器疲劳载荷分析方法及系统。

技术介绍

[0002]汽车的耐久性能是汽车最重要的性能之一，载荷谱又是提高汽车零部件耐久性能的关键，因此载荷谱的应用越来越受到车企重视。目前主流地中重型卡车的驱动形式是6
×
4或者8
×
4，其中轴间差速器是这种车型配置的核心零件，作用是将变速箱传递的1份扭矩变成了2份相同的扭矩，驱动2个车桥前进；同时当车辆行驶在一些比较崎岖的路面时，轴间差速器还会自动调整2个车桥的转速以适应不同的路面。轴间差速器作为汽车驱动桥的关键部件，对保证整车的动力传递和可靠性起着关键作用，因此轴间差速器的耐久性试验显得尤为重要。传统的轴间差速器耐久性台架试验，大多数都是依据习惯或者经验对轴间差速器进行相关试验，而没有合理地考虑用户的使用情况。有些试验结果与用户实际失效模式差别较大。因此迫切需要研究制订与用户使用条件相关的汽车轴间差速器台架耐久性试验方法。
[0003]汽车轴间差速器的耐久性试验需要大量用户在实际使用过程中轴间差速器的疲劳载荷作为输入。基于车联网大数据，可以很方便获取大量用户在实际使用过程中轴间差速器的疲劳载荷，但如何合理、快速处理轴间差速器的疲劳载荷是一个需要解决的工程问题，因此，急需一种基于车联网数据的轴间差速器疲劳载荷分析方法。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种基于车联网的轴间差速器疲劳载荷分析方法及系统，克服了现有技术的不足，基于车联网大数据，提出轴间差速器疲劳载荷分析的统计方法，解决了真实用户的轴间差速器在不同载荷区间下的使用时长，为耐久性台架试验，提供测试输入。
[0005]为解决上述问题，本专利技术所采取的技术方案如下：
[0006]一种基于车联网的轴间差速器疲劳载荷分析方法，包括以下步骤：
[0007]步骤1、在车联网数据中提取相关数据，并对提出的数据赋予对应的中文标签；
[0008]步骤2、对提取的车联网数据进行预处理；
[0009]步骤3、获取预处理后的数据，对数据进行数据特征计算；
[0010]步骤4、基于数据特征计算的结果，进行差速器疲劳载荷分析计算。
[0011]进一步，步骤1中所述在车联网数据中提取相关数据，包括GPS时间、仪表里程、GPS车速、仪表车速、发动机转速、发动机扭矩、发动机摩擦扭矩、离合器踏板开关、后轴左轮速以及后轴右轮速数据。
[0012]进一步，步骤1中提取相关数据后，计算数据中的VIN值，若数据中的VIN值超过阈值，则说明数据多样，进入步骤二，反之则停止计算。
[0013]进一步，步骤2中所述对提取的车联网数据进行预处理，具体包括以下步骤：
[0014]步骤21、根据车辆网获取的车辆动态数据匹配相应的车辆静态数据；
[0015]步骤22、将车辆网数据中时间数据由10位时间戳格式转换为字符串格式；
[0016]步骤23、根据VIN值和时间，去除重复数据；
[0017]步骤24、按照VIN值拆分数据，并且按照时间列进行升序排列，得到不同车辆的时序数据。
[0018]进一步，步骤3中所述对数据进行数据特征计算，包括以下步骤：
[0019]步骤31、对ABS数据进行处理：若左轮或右轮的ABS值出现空值时，采用另一侧轮在相同时间的ABS值进行填充，若左轮和右轮的ABS值同时出现空值时，则去掉时间的ABS值；
[0020]步骤32、根据左右车辆的转速计算左右车轮的平均转速，并以该平均转速作为后轴速度；
[0021]步骤33、考虑档位估算问题，结合变速器型号的静态数据，计算匹配相应档位的变速器速比；
[0022]步骤34、通过发动机转速除以变速器速比得到后桥输入轴转速；
[0023]步骤35、计算后桥输出轴转速；
[0024]步骤36、计算轴间差速器转速差值；
[0025]步骤37、计算后桥输入扭矩。
[0026]进一步，步骤33中所述计算匹配相应档位的变速器速比，具体步骤包括：
[0027]步骤331、使用发动机转速与汽车行驶速度的转换公式，得到变速器速比计算值；
[0028]步骤332、通过变速器型号，匹配变速器静态参数，得到变速器的真实速比；通过选取不同档位速比中间值的方法，确定不同档位速比范围，同时结合变速器速比计算值，确定变速器的档位；
[0029]步骤333、在得到变速器档位后，结合变速器速比计算值，匹配相应档位的变速器速比。
[0030]进一步，步骤4中所述差速器疲劳载荷分析计算，包括以下步骤：
[0031]步骤41、将数据按照VIN值切分，然后将不同VIN值的数据分别计算均值mean和标准差std，最后确定数据的上限值mean+3
·
std和数据的下限值mean
‑3·
std，介于上限值和下限值之间的数据视为正常值，超过这个范围外的数据视为异常值，并删除异常值；
[0032]步骤42、将最大值和最小值进行圆整，对转速差值间隔进行区间划分；
[0033]步骤43、在每个轴间差速器转速差值的单元划分区间内，统计后桥输入扭矩的平均值、后桥输出轴转速的平均值以及对应的时长。
[0034]本专利技术还保护了一种基于车联网的轴间差速器疲劳载荷分析系统，包括
[0035]数据读取模块：用于在车联网数据中提取相关数据，并对提出的数据赋予对应的中文标签；
[0036]数据预处理模块：用于对提取的车联网数据进行预处理，包括配置车辆静态参数、10位时间戳转换为字符串格式时间、去掉重复数据和车辆数据的时序化处理；
[0037]数据特征计算模块：用于将车联网数据进行数据特征计算，包括ABS左右轮车速的空值处理、后轴速度计算、变速器速比和档位估算、后桥输入轴转速计算、后桥输出轴转速计算、差速器转速差值计算和后桥输入扭矩计算；
[0038]差速器分析模块：用于基于数据特征计算的结果，进行差速器疲劳载荷分析计算，包括差速器转速差值数据过滤、差速器转速差值数据离散化和差速器分组统计。
[0039]本专利技术与现有技术相比较，具有以下有益效果：
[0040]本专利技术所述一种基于车联网的轴间差速器疲劳载荷分析方法及系统，通过车联网获取车辆的动态数据，并结合车辆的静态数据，计算得到轴间差速器疲劳载荷数据，解决了真实用户的轴间差速器在不同载荷区间下的使用时长，为耐久性台架试验，提供测试输入。
附图说明
[0041]图1为一种基于车联网的轴间差速器疲劳载荷分析方法的流程示意图。
[0042]图2为一种基于车联网的轴间差速器疲劳载荷分析方法中步骤2的流程示意图。
[0043]图3为一种基于车联网的轴间差速器疲劳载荷分析方法中步骤3的流程示意图。
[0044]图4为一种基于车联网的轴间差速器疲本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于车联网的轴间差速器疲劳载荷分析方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1、在车联网数据中提取相关数据，并对提出的数据赋予对应的中文标签；步骤2、对提取的车联网数据进行预处理；步骤3、获取预处理后的数据，对数据进行数据特征计算；步骤4、基于数据特征计算的结果，进行差速器疲劳载荷分析计算。2.根据权利要求1所述的一种基于车联网的轴间差速器疲劳载荷分析方法及系统，其特征在于：步骤1中所述在车联网数据中提取相关数据，包括GPS时间、仪表里程、GPS车速、仪表车速、发动机转速、发动机扭矩、发动机摩擦扭矩、离合器踏板开关、后轴左轮速以及后轴右轮速数据。3.根据权利要求2所述的一种基于车联网的轴间差速器疲劳载荷分析方法，其特征在于：步骤1中提取相关数据后，计算数据中的VIN值，若数据中的VIN值超过阈值，则说明数据多样，进入步骤二，反之则停止计算。4.根据权利要求1所述的一种基于车联网的轴间差速器疲劳载荷分析方法，其特征在于：步骤2中所述对提取的车联网数据进行预处理，具体包括以下步骤：步骤21、根据车辆网获取的车辆动态数据匹配相应的车辆静态数据；步骤22、将车辆网数据中时间数据由10位时间戳格式转换为字符串格式；步骤23、根据VIN值和时间，去除重复数据；步骤24、按照VIN值拆分数据，并且按照时间列进行升序排列，得到不同车辆的时序数据。5.根据权利要求1所述的一种基于车联网的轴间差速器疲劳载荷分析方法，其特征在于：步骤3中所述对数据进行数据特征计算，包括以下步骤：步骤31、对ABS数据进行处理：若左轮或右轮的ABS值出现空值时，采用另一侧轮在相同时间的ABS值进行填充，若左轮和右轮的ABS值同时出现空值时，则去掉时间的ABS值；步骤32、根据左右车辆的转速计算左右车轮的平均转速，并以该平均转速作为后轴速度；步骤33、考虑档位估算问题，结合变速器型号的静态数据，计算匹配相应档位的变速器速比；步骤34、通过发动机转速除以变速器速比得到后桥输入轴转速；步骤35、计算后桥输出轴转速；步骤36、计算轴间差速器转速差值；步骤37、计算后...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭彦颖，郝俊，杨婷婷，李文娜，陈曦，刘欢，于尧，王开石，吴红艳，郭琳琳，于海欢，李媛华，
申请(专利权)人：长春汽车工业高等专科学校，
类型：发明
国别省市：