新能源燃料電池電動車氣壓值信號的實時監控方法
【專利摘要】本發明公開了一種新能源燃料電池電動車氣壓值信號的實時監控方法，屬于信號與信息處理【技術領域】。該方法包括以下步驟：步驟一：通過安裝在新能源電車電瓶下的傳感器采集電瓶當前的氣壓測量值Ck；步驟二：采用無損卡爾曼濾波UKF(Unscented?Kalman?Filter)技術對采集的氣壓測量值進行濾波；步驟三：對經過濾波處理后的數據進行判斷，并對不符合實際情況的濾波值進行修正；步驟四：存儲得到修正后的氣壓值并進行繪制和顯示。本方法能夠及時準確的反應電車實際的能源值，從而方便實時了解電車當前的能源剩余量及時給車補充燃料，避免電池出現過充或過放現象。
【專利說明】新能源燃料電池電動車氣壓值信號的實時監控方法
【技術領域】
[0001]本發明屬于信號與信息處理【技術領域】，涉及一種新能源燃料電池電動車氣壓值信號的實時監控方法。
【背景技術】
[0002]當前，隨著能源緊缺的問題愈發突出，人們越來越關注生態環保和節能技術，電動汽車隨之備受看好。伴隨著國內霧霾污染的加劇，政府及民眾都已經認識到了霧霾污染的危害性，而新能源汽車幾乎可以解決汽車尾氣污染甚至是實現汽車尾氣的零排放，因此大力推廣新能源汽車也已經獲得了政府部門的重視，未來新能源汽車的發展必將走上新的更快的軌道上來，同時，隨著近些年來技術的發展，基于氫能源的燃料電池電動車得到了快速發展。
[0003]新能源燃料電池的氣壓值是通過安裝在氣瓶下的傳感器測量并返回的。但是，由于傳感器本身的精度存在誤差，會使得傳感器測出的氣壓值與真實值間存在誤差；此外，汽車在運行過程中會出現急剎或因道路不平而造成的顛簸等情況，這些情況也會使傳感器輸出不符合實際的錯誤氣壓值或出現陡升陡降的氣壓點，如附圖3中的標注。陡升可能是由于實際在給電車加氣引起的，也有可能是外界干擾造成的，此時需要對氣壓值進行判斷；而陡降點則是因外界干擾引起的點也是要濾除的點。在實際情況中，除加氣外電車的氣壓值應呈現下降趨勢。如果不能實時檢測燃料剩余量的真實狀態，就有可能會引起電池的過充或過放，對昂貴的電池造成損傷。
[0004]因此，如何對新能源燃料電池電動車的氣壓監控值信號進行實時修正和監控，以使得氣壓值信號更加準確顯得至關重要。
【發明內容】
[0005]有鑒于此，本發明的目的在于提供一種新能源燃料電池電動車氣壓值信號的實時監控方法，該方法針對新能源燃料電池電車的氣瓶氣壓值實時監控，濾除掉傳感器不精確造成的干擾、修正汽車運行中造成的錯誤波動點，并判斷出實際加氣點，及時準確的反應電車實際的能源值，從而方便實時了解電車當前的能源剩余量及時給車補充燃料，避免電池出現過充或過放現象。
[0006]為達到上述目的，本發明提供如下技術方案:
[0007]—種新能源燃料電池電動車氣壓值信號的實時監控方法，包括以下步驟:步驟一:通過安裝在新能源電車電瓶下的傳感器采集電瓶當前的氣壓測量值Ck ;步驟二:采用無損卡爾曼濾波UKF(Unscented Kalman Filter)技術對采集的氣壓測量值進行濾波；步驟三:對經過濾波處理后的數據進行判斷，并對不符合實際情況的濾波值進行修正；步驟四:存儲得到修正后的氣壓值并進行繪制和顯示。
[0008]進一步，在步驟二中，假設卡爾曼濾波的狀態方程Xk等于前一狀態的最優值Xlri與一高斯噪聲Wk的和，測量方程為裝在新能源電車電瓶下的傳感器返回的電瓶當前氣壓值Ck和一高斯噪聲ek的和，將狀態方程和測量方程作為無損卡爾曼濾波的輸入控制量，即:
[0009]狀態方程為:Xk = f (Xk^1) +wk,測量方程為:Zk = Ck+ek ;同時,估計誤差Wk的協方差Qk、測量誤差ek的協方差Rk也作為無損卡爾曼濾波的輸入變量；經過無損卡爾曼濾波后，輸出去噪后的最優值Vk及協方差Pk。
[0010]進一步，在步驟三中，在得到經過UKF濾波的濾波值Vk后，還需進一步對得到的數據進行判斷:首先，判斷此時的濾波值是否為加氣點，在實際情況中只有對燃料電池汽車加氣時，燃料電池汽車的氣瓶電壓值才呈現突然增加的狀態，除此之外，氣瓶氣壓值均呈現出下降趨勢；其次，對不滿足實際情況的濾波值修正，即若濾波值Vk不是實際加氣值，但是又高于前一時刻值Vlri，此時需要確定出錯的數值并進行修正。
[0011]進一步，在步驟三中，采用滑動窗對得到的數據進行判斷，需要等待下一時刻的值νκ+1來判斷出錯的數值然后對錯誤數據進行修正。
[0012]本發明的有益效果在于:本方法針對新能源燃料電池電車的氣瓶氣壓值實時監控，濾除掉傳感器不精確造成的干擾、修正汽車運行中造成的錯誤波動點，并判斷出實際加氣點，及時準確的反應電車實際的能源值，從而方便實時了解電車當前的能源剩余量及時給車補充燃料，避免電池出現過充或過放現象。
【專利附圖】
【附圖說明】
[0013]為了使本發明的目的、技術方案和有益效果更加清楚，本發明提供如下附圖進行說明:
[0014]圖1為UKF濾波器的框圖；
[0015]圖2為本發明的濾波修正流程圖；
[0016]圖3為無處理的電車氣瓶氣壓；
[0017]圖4為經過UKF濾波后的數據；
[0018]圖5為經過本發明處理后的電車氣瓶氣壓；
[0019]圖6為實時監控系統的具體實施框圖；
[0020]圖7為濾波修正模塊的實施框圖。
【具體實施方式】
[0021 ] 下面將結合附圖，對本發明的優選實施例進行詳細的描述。
[0022]本發明所述的新能源燃料電池電動車氣壓值信號的實時監控方法，包括以下步驟:步驟一:通過安裝在新能源電車電瓶下的傳感器采集電瓶當前的氣壓測量值Ck ;步驟二:采用無損卡爾曼濾波UKF(Unscented Kalman Filter)技術對采集的氣壓測量值進行濾波；步驟三:對經過濾波處理后的數據進行判斷，并對不符合實際情況的濾波值進行修正；步驟四:存儲得到修正后的氣壓值并進行繪制和顯示。
[0023]在本實施例中，以重慶恒通新能源燃料公交車為例，對氣壓值測量信號的濾波修正的系統圖如圖6所示:
[0024]其高壓氫氣瓶是公交車上盛放氫氣燃料的裝置，傳感器則安裝在高壓氫氣瓶下。傳感器每隔2秒返回一個電瓶的氣壓值。后臺接收到傳感器傳回的氣壓數據進行存儲，然后濾波修正模塊再對存儲的氣壓值進行濾波，濾除掉噪聲造成的干擾，并修正其中錯誤的氣壓值。把燃料電池電車氣壓值實時顯示在后臺顯示屏上。
[0025]本實施例中的濾波修正模塊對得到的初始數據濾波、修正過程如圖7所示。
[0026]首先，假設卡爾曼濾波的狀態方程Xk等于前一狀態的最優值Xlri與一高斯噪聲Wk的和；測量方程是裝在新能源電車電瓶下的傳感器返回電瓶當前的氣壓值Ck和一高斯噪聲ek的和。并把狀態方程和測量方程作為UKF的輸入控制量。無損卡爾曼濾波的過程如圖1所示。
[0027]狀態方程為:
[0028]Xk = f (Xh) +Wk
[0029]測量方程為:Zk = Ck+ek
[0030]此外，估計誤差Wk的協方差Qk、測量誤差ek的協方差Rk也是UKF的輸入變量。經過UKF濾波后，輸出去噪后的最優值Vk及協方差Pk。經過UKF去噪后的濾波值，再經過修正模塊才能輸出滿足實際情況的真實值。濾波修正過程如圖2所示。
[0031]具體步驟如下:
[0032]I)首先進行了一次抽樣，即間隔15個點(時間間隔為30秒)存儲電瓶的氣壓值Ck。并把估計值和測量值及誤差的協方差輸入到UKF濾波器，輸出的值認為是去噪后的最優值VkO
[0033]2)如果Vk-Vlri≥A時，則認為Vk是電車的真實加氣。其中A值由研究電車加氣行為分析得出。
[0034]3)如果Vk-Vlrl≤B時，則認為Vk值出錯并剔除掉此值。其中B值是由研究電車的實際能耗確定的。
[0035]4)如果a = Vk-Vk^1/ Λ t < O時，認為Vlri時刻的值是準確的值。
[0036]5)反之，如果a = Vk-Vk^1/ Δ t > O,由2)以排除不是加氣點。此時，不能確定是Vk^1還是Vk出錯。還需要通過Vk+1的數值來判斷出錯的數據。若vk+1-vk/ Λ t < O時，則判斷為V1正確，Vk出錯，并對其進行修正；若vk+1-vk/ Λ t > O時，則判斷為Vk正確，Vlri出錯，并對其進行修正。
[0037]6)最后把處理過的數據儲存，繪制出電車氣瓶氣壓的變化曲線。
[0038]如圖3所示，氣瓶氣壓有很多陡降陡升的點，這些點不符合實際。并且圖3是在所有數據已知的情況繪制的，不能實時判斷出錯的數據。
[0039]如圖4所示，數據經過UKF濾波器，與圖3相比數據除去了其中的噪聲曲線變得更平滑。但是仍然不判斷其中出錯的數據。
[0040]圖5是經過本發明濾波修正模塊后，與圖4相比較，已經剔除掉了陡降的點并且修正出錯的數據。圖5中的數據一直是遞減的趨勢，加氣后的走勢也是下降的。
[0041]最后說明的是，以上優選實施例僅用以說明本發明的技術方案而非限制，盡管通過上述優選實施例已經對本發明進行了詳細的描述，但本領域技術人員應當理解，可以在形式上和細節上對其作出各種各樣的改變，而不偏離本發明權利要求書所限定的范圍。
【權利要求】
1.一種新能源燃料電池電動車氣壓值信號的實時監控方法，其特征在于:包括以下步驟: 步驟一:通過安裝在新能源電車電瓶下的傳感器采集電瓶當前的氣壓測量值Ck ；步驟二:采用無損卡爾曼濾波(UKF, Unscented Kalman Filter)技術對采集的氣壓測量值進行濾波； 步驟三:對經過濾波處理后的數據進行判斷，并對不符合實際情況的濾波值進行修正； 步驟四:存儲得到修正后的氣壓值并進行繪制和顯示。
2.根據權利要求1所述的一種新能源燃料電池電動車氣壓值信號的實時監控方法，其特征在于:在步驟二中，假設卡爾曼濾波的狀態方程Xk等于前一狀態的最優值Xlri與一高斯噪聲Wk的和，測量方程為裝在新能源電車電瓶下的傳感器返回的電瓶當前氣壓值Ck和一高斯噪聲ek的和，將狀態方程和測量方程作為無損卡爾曼濾波的輸入控制量，即: 狀態方程為:xk = f (Xk-D+Wk,測量方程為:Zk = Ck+ek ;同時,估計誤差wk的協方差Qk、測量誤差ek的協方差Rk也作為無損卡爾曼濾波的輸入變量；經過無損卡爾曼濾波后，輸出去噪后的最優值Vk及協方差Pk。
3.根據權利要求1所述的一種新能源燃料電池電動車氣壓值信號的實時監控方法，其特征在于:在步驟三中，在得到經過UKF濾波的濾波值Vk后，還需進一步對得到的數據進行判斷:首先，判斷此時的濾波值是否為加氣點，在實際情況中只有對燃料電池汽車加氣時，燃料電池汽車的氣瓶電壓值才呈現突然增加的狀態，除此之外，氣瓶氣壓值均呈現出下降趨勢；其次，對不滿足實際情況的濾波值修正，即若濾波值Vk不是實際加氣值，但是又高于前一時刻值Vlri，此時需要確定出錯的數值并進行修正。
4.根據權利要求3所述的一種新能源燃料電池電動車氣壓值信號的實時監控方法，其特征在于:在步驟三中，采用滑動窗對得到的數據進行判斷，需要等待下一時刻的值VK+1來判斷出錯的數值然后對錯誤數據進行修正。
【文檔編號】G01R31/36GK104076295SQ201410349833
【公開日】2014年10月1日 申請日期:2014年7月22日 優先權日:2014年7月22日
【發明者】賈云健, 趙倩 申請人:重慶大學