專利名稱：基于虛擬儀器的電動汽車數據采集與管理系統(tǒng)的制作方法
技術領域：
本發(fā)明涉及一種基于虛擬儀器的電動汽車數據采集與管理系統(tǒng)。
背景技術：
隨著石油等非可再生資源的日益消耗以及人們環(huán)保意識的普遍提高，節(jié)能與環(huán)保已成為當今世界的兩大主題。在此背景下應運而生的，具有低油耗、少排放、高效益優(yōu)勢的電動汽車，已然成為汽車工業(yè)研究和應用的“熱點”之一。通過對電動汽車車載CAN網絡內的行車數據進行分析處理，可有效掌握汽車運行狀態(tài)，并為動力系統(tǒng)控制策略的優(yōu)化提供依據。因此，對于電動汽車行車數據的采集與分析管理就顯得尤為重要。而就目前已有的數采系統(tǒng)在數據的分析管理方面明顯存在以下不足一、未能以所采數據為基礎進行循環(huán)工況的自動生成；二、無法完成循環(huán)工況的在線識別。因此，需要采用基于虛擬儀器的電動汽車CAN網行車數據綜合管理系統(tǒng)，全面實現行車數據的采集、傳輸、存儲、顯示，實現循環(huán)工況自動生成以及工況在線識別。
發(fā)明內容
本發(fā)明針對以上問題的提出，而研制基于虛擬儀器的電動汽車數據采集與管理系統(tǒng)。本發(fā)明采用的技術手段如下一種基于虛擬儀器的電動汽車數據采集與管理系統(tǒng)，其特征在于包括車載數據采集系統(tǒng)和上位機數據管理系統(tǒng)；所述車載數據采集系統(tǒng)包括用于完成車載數據采集系統(tǒng)與上位機數據管理系統(tǒng)之間的無線通信的無線傳輸模塊；用于完成基于CAN協議的數據收發(fā)的CAN協議控制模塊；用于完成CAN協議控制模塊邏輯電平與車載CAN總線差分式電平的轉換的CAN總線驅動模塊；位于CAN協議控制模塊和CAN總線驅動模塊之間，用于消除噪聲，提高電路抗干擾能力的高速光電耦合器；用于將數字信號處理器所采數據進行實時存儲的SD存儲模塊；負責接收衛(wèi)星定位數據的GPS定位模塊；通過CAN協議控制模塊對車載CAN總線上的數據進行實時采集，并對采集到的數據及GPS定位數據進行打包處理，然后通過無線傳輸模塊將該數據包封裝為IP包后發(fā)送到上位機數據管理系統(tǒng)的數字信號處理器；上位機數據管理系統(tǒng)為包括用于完成車載數據采集系統(tǒng)與上位機數據管理系統(tǒng)之間的無線通信的數據收發(fā)模塊；用于完成所采數據的實時解析、實時顯示、實時存儲、實時曲線繪制與歷史曲線繪制的數據處理模塊；用于自動生成汽車行駛道路的工況的行駛工況自動生成模塊；用于完成汽車行駛工況的實時在線識別的行駛工況在線識別模塊。車載CAN總線上的數據幀通過CAN總線驅動模塊完成車載CAN總線差分式電平到 CAN協議控制模塊邏輯電平的轉換，轉換后的數據幀通過高速光電耦合器降噪后，進入CAN 協議控制模塊，然后CAN協議控制模塊控制其中的報文接收過濾器將接收到的數據幀中的 ID標識符與用戶所設的ID標識符進行匹配，若匹配成功，則數據幀通過過濾器并被送入報文接收緩沖器；若匹配失敗，則該數據幀被放棄接收。所述無線傳輸模塊內置TCP/IP協議棧，當其接收到數字信號處理器輸入的數據包后即將其封裝成IP包，該IP包除包含前述數據包外，還包含車載數據采集系統(tǒng)的IP地址和端口號以及作為IP包接收終端的上位機數據管理系統(tǒng)所在的IP地址和服務端口號， IP包封裝完成之后，無線傳輸模塊即通過基于TCP/IP協議的GPRS網絡及hternet網絡向上位機數據管理系統(tǒng)所在的服務端口發(fā)出連接請求，若對方應答同意，則雙方建立連接，此時，無線傳輸模塊將IP包發(fā)送到相應的上位機數據管理系統(tǒng)中。上位機數據管理系統(tǒng)啟動后，數據收發(fā)模塊首先通過TCP偵聽函數在用戶指定的服務端口創(chuàng)建監(jiān)聽端，該指定服務端口與封裝在前述IP包內的上位機數據管理系統(tǒng)服務端口相同，當車載數據采集系統(tǒng)向服務端口請求連接時，該監(jiān)聽端應答同意，于是建立車載數據采集系統(tǒng)與上位機數據管理系統(tǒng)的遠程連接，并返回車載數據采集系統(tǒng)的IP地址，數據收發(fā)模塊將該IP進行編號操作，作為車載數據采集系統(tǒng)的身份標識，之后，數據收發(fā)模塊從TCP連接中讀取數據，并解析出原始的數據包，包括CAN總線數據幀與衛(wèi)星定位數據幀。接著，數據收發(fā)模塊根據車載數據采集系統(tǒng)的編號對數據包進行賦予相同的編號后，便將該數據包送入數據處理模塊。上位機數據管理系統(tǒng)啟動后，若用戶發(fā)出創(chuàng)建數據庫指令，則數據處理模塊將通過創(chuàng)建數據庫函數在用戶指定的路徑下創(chuàng)建所需數據庫。該創(chuàng)建數據庫指令的觸發(fā)，由用戶是否點擊上位機數據管理系統(tǒng)前面板的相應布爾按鈕決定。數據庫一旦創(chuàng)建，之后對數據庫進行各種操作的路徑將不會改變，直至下次用戶觸發(fā)創(chuàng)建數據庫指令；數據處理模塊接收到前述數據包后，首先以編號作為行號，將不同編號的數據包存入二維數組的不同位置中，之后，數據處理模塊進行拆包操作，解析CAN總線數據幀與衛(wèi)星定位數據幀；數據處理模塊將CAN總線數據幀按照相應的CAN網協議進行數據解析，并將解析后的數據分別顯示在上位機數據管理系統(tǒng)前面板的相應控件中，實現數據實時監(jiān)測與故障實時報警，與此同時，數據處理模塊通過數據庫寫入函數將解析后的CAN總線數據分別存入數據庫中的相應位置；數據處理模塊將前述衛(wèi)星定位數據幀解析為具體的經度、緯度、數據記錄時刻，并將其分別顯示在上位機數據管理系統(tǒng)前面板的相應控件中，與此同時，數據處理模塊通過數據庫寫入函數將解析后的衛(wèi)星定位數據分別存入數據庫中的相應位置。數據處理模塊還以實時時間為橫坐標，以用戶選擇的某一編號的解析后的某一數據為縱坐標，繪制數據實時曲線并將其顯示在上位機數據管理系統(tǒng)前面板相應控件中；若用戶發(fā)出繪制歷史曲線指令，則數據處理模塊將通過數據庫讀取函數，從數據庫中獲取用戶選擇的某一編號的某一數據，并以該數據為縱坐標，以用戶選擇的某一時間段為橫坐標，繪制數據歷史曲線，并將其顯示在上位機數據管理系統(tǒng)前面板的相應控件中。行駛工況自動生成模塊控制過程如下第一步提取N個運動學片段并計算每個運動學片段的能夠充分表征運動學片段特征的M個特征參數，行駛工況自動生成模塊邏輯認定車速為零、發(fā)動機轉速不為零的行駛狀態(tài)為怠速狀態(tài)且相鄰兩個怠速狀態(tài)之間的行駛過程為一個運動學片段，即車輛從一個怠速狀態(tài)的開始到下一個怠速狀態(tài)的開始、包括一個怠速部分和一個行駛部分的行駛過程為一個運動學片段；基于上述邏輯，行駛工況自動生成模塊首先通過數據庫讀取函數，讀取用戶選擇的某一編號的車速、發(fā)動機轉速及相應的數據記錄時刻，并通過對車速及發(fā)動機轉速的考察，從大量數據中劃分出N個運動學片段，其中第i個記為運動學片段Ni，i = 1，2…N，接著將每一個運動學片段對應的車速及數據記錄時刻存入N個不同的數組；之后，行駛工況自動生成模塊通過片段M的車速及數據記錄時刻，計算出每個片段的M個特征參數，并將第i個片段Ni對應的M個特征參數存入特征參數數組ParamN的第i行，同時將行號I存入第i行的第M+1列作為第i個運動學片段的編號；第二步標準化采用各類數據標準化方法對第一步所述的特征參數數組ParamN的NXM列個特征參數進行標準化計算標準化完成之后，將各數據存入標準特征值數組^dParamN中；第三步主成分分析采用主成分分析方法對所選的M個特征參數進行降維處理，即用較少的幾個綜合參數來代替原來較多的參數，而且使這些較少的綜合參數既能盡量多地反映原來較多參數所反映的信息，同時它們之間又是彼此獨立的；主成分分析的計算步驟如下(6)計算標準特征值數組的相關系數矩陣R ；(7)計算相關系數矩陣R的特征值與特征向量，之后，將計算所得的特征值與對應的特征向量分別按照由大到小的順序排列；(8)根據⑵中所述特征值計算主成分貢獻率及累計貢獻率，將累計貢獻率 >85%的前m個特征值存入特征值數組中Eigm;將特征值對應的特征向量存入特征向量數組中Em ；(9)根據(3)中所述的特征值數組與特征向量數組，計算主成分載荷，得到各主成分在各特征參數上的載荷，并將各載荷數據存入載荷數組P中；(10)根據前述標準特征值數組MdParamN與載荷數組P，計算各主成分得分，得到第i個運動學片段的特征參數在各主成分中的得分，并將各得分數據存入得分數組&01^ 中N行m列，同時將各行編號I存入第m+1列；第四步聚類分析對第三步得到的m個主成分的得分數組，進行K-means聚類分析，根據城市道路交通狀況及車流量確定了 5個工況類別，分別為市中心，記為Class1 ；中心周邊，記為 Class2 ；近郊區(qū)，記為Class3 ；遠郊區(qū)，記為Class4 ；高速公路，記為Class5 ；聚類分析計算步驟如下
(6)從得分數組kore中隨機選取不同的5行、m列數據作為5個初始聚類中心， 分別記為 C1^ C2> C3、C4、C5 ；(7)計算得分數組^ore中第i行、前m列數據Xi與第j個中心…之間的歐式距離、，若Clij < dir其中i = l，2...N;j，r = 1，2...5 ;j乒r，則將Xi劃分到第j類中，并以…作為第j類數組Paran^的第一行，將第t次計算得到的Xi及其對應于kore中的行編號I插入第j類數組ParamNj的第t+Ι行，由此，可得到5個二維數組ParamN1、ParamN2、 ParamN3> ParamN4> ParamN5 ；( 重新計算 5 類的中心C:、<、C*3、C:、C5* ；(9)在規(guī)定的聚類迭代次數內判斷C; =Cy是否成立，若成立，則當前<、<、 c3\ <、4為最終5類的中心；若聚類迭代次數達到指定值，但=C/乃不成立，則停止聚類迭代，當前得到的<、<、c;、C4, <為最終5類的中心；若未達到聚類迭代次數且 < =。不成立，則返回(2)繼續(xù)執(zhí)行；(10)最終得到聚類完成的第1類數組ParamN1、第2類數組ParamN2、第3類數組 ParamN3、第 4 類數組 ParamN4、第 5 類數組 ParamN5 ；第五步計算每一個工況類別特征參數的平均值由于Paran^中編號I對應的行數據與原特征參數數組ParamN中編號I對應的行數據反映同一個運動學片段，因此，聚類完成之后，行駛工況自動生成模塊根據第j類數組 ParamNj中的編號I，可獲知特征參數數組ParamN中第i行特征參數即第i個運動學片段所屬的類別；據此，行駛工況自動生成模塊便將特征參數數組ParamN中的N行數據分成了 5 類，并存入二維數組 TempClass1^ TempClass2、TempClass3、TempClass4、TempClass5 中；接著，行駛工況自動生成模塊對TempClassp其中j = 1，2. .. 5，中的加速時間比例、減速時間比例、怠速時間比例、平均速度進行考察，進而確定出TempClasi^j = 1,2.. . 5與Classj, j = 1,2. . . 5的對應關系，并將數組TempClassj, j = 1,2. . . 5命名為與之對應的Class」， j = 1，2... 5，之后，對數組Clasi^，j = 1,2...5中的前M列特征參數分別按列計算其平均值，并將所得的結果存入特征參數平均值數組AverageP中，其中第k，k= 1,2...5行為第 j，j =k類的特征參數平均值，第六步確定每一個工況類別的最具代表性運動學片段行駛工況自動生成模塊取ClaSiij，其中j = 1,2...5,的每一行的前M個元素與特征參數平均值數組AverageP的第k，k = j行的元素進行相關系數的計算，若Classj中第 r行與特征參數平均值數組AverageP的第k行計算所得的相關系數最大，則認為第r行第 M+1列元素代表的運動學片段M為Clasi^.類中最具代表性的運動學片段；第七步計算每一個工況類別最具代表性的運動學片段的個數IV其中j = 1， 2. . . 5 ；第八步繪制工況圖并將典型工況數據存入數據庫
5行駛工況自動生成模塊通過數據庫讀函數，獲取第七步所述的Σ 個運動學片段
7=1
的車速，并以該車速為縱坐標，以典型行駛工況時間為橫坐標，通過繪圖函數繪制行駛工況圖并將其顯示在上位機數據管理系統(tǒng)前面板的相應控件中，同時，行駛工況自動生成模塊通過數據庫寫函數將Σ5j=1nj個運動學片段的Μχ Σ5j=1nj個特征參數存入數據庫中。行駛工況在線識別模塊控制過程如下第一步行駛工況在線識別模塊首先提取經前述數據處理模塊控制過程的第二步解析完成的數據，接著，進行運動學片段的劃分并計算該運動學片段的M個特征參數，其劃分及計算方法同前述行駛工況自動生成模塊控制過程的第一步相同，第二步將第一步所得的M個特征參數分別與前述AverageP的第k，k = 1，2. . . 5，行進行相關系數的計算，若M個特征參數與AverageP的第j，1 < j < 5行計算所得的相關系數最大，則認為當前運動學片段屬于第j類，即汽車當前行駛工況屬于Clasi^.類。本發(fā)明的效果和益處是本發(fā)明充分利用車載CAN總線傳輸快、接入方便的特點以及TCP/IP連接穩(wěn)定可靠的優(yōu)勢，并結合基于LabVIEW的虛擬儀器技術，全面實現電動汽車行車數據的實時采集、實時分析、實時存儲、實時顯示；本發(fā)明具有的行駛工況自動生成模塊，提高了工況構建效率，節(jié)省了人力資源消耗，并為基于行駛工況而開展的各類研究打下堅實基礎；本發(fā)明具有的行駛工況在線識別模塊，實現了汽車行駛工況的在線、實時識別，為電動汽車控制策略的實時調整提供了可靠依據，進而提高了燃油經濟性、動力性和平順性。
圖1是本發(fā)明的系統(tǒng)結構示意圖；圖2是本發(fā)明車載數據采集系統(tǒng)控制過程流程圖；圖3是本發(fā)明上位機數據管理系統(tǒng)收發(fā)模塊控制過程流程圖；圖4是本發(fā)明上位機數據管理系統(tǒng)行駛工況自動生成模塊控制過程流程圖；圖5是本發(fā)明上位機數據管理系統(tǒng)行駛數據處理模塊和行駛工況在線識別模塊控制過程流程圖。
具體實施例方式如圖1至圖5所示該基于虛擬儀器的電動汽車數據采集與管理系統(tǒng)，包括車載數據采集系統(tǒng)和上位機數據管理系統(tǒng)；所述車載數據采集系統(tǒng)包括用于完成車載數據采集系統(tǒng)與上位機數據管理系統(tǒng)之間的無線通信的無線傳輸模塊15 ；用于完成基于CAN協議的數據收發(fā)的CAN協議控制模塊6 ；用于完成CAN協議控制模塊邏輯電平與車載CAN總線差分式電平的轉換的CAN總線驅動模塊2 ；位于CAN協議控制模塊和CAN總線驅動模塊之間，用于消除噪聲，提高電路抗干擾能力的高速光電耦合器(標號3所示的高速光電耦合器1、標號4所示高速光電耦合器幻；用于將數字信號處理器所采數據進行實時存儲的SD存儲模塊8 (SD卡)；負責接收衛(wèi)星定位數據的GPS定位模塊10 ；通過CAN協議控制模塊6對車載CAN總線1上的數據進行實時采集，并對采集的數據進行打包處理，然后通過無線傳輸模塊發(fā)送到上位機數據管理系統(tǒng)18的數字信號處理器12 (即DSP)；還包括CAN總線驅動模塊2和電源模塊5 ；其中，數字信號處理器12內置了 CAN協議控制模塊6、SPI 7、串口 1、串口 2、CPU13、存儲器19 ；上位機數據管理系統(tǒng)為包括用于完成車載數據采集系統(tǒng)與上位機數據管理系統(tǒng)之間的無線通信的數據收發(fā)模塊；用于完成所采數據的實時解析、實時顯示、實時存儲、實時曲線繪制與歷史曲線繪制的數據處理模塊；用于自動生成汽車行駛道路的工況的行駛工況自動生成模塊；用于完成汽車行駛工況的實時在線識別的行駛工況在線識別模塊。本發(fā)明的上位機數據管理系統(tǒng)運行在上位機16中。車載CAN總線上的數據幀通過CAN總線驅動模塊完成車載CAN總線差分式電平到CAN協議控制模塊邏輯電平的轉換，轉換后的數據幀通過高速光電耦合器降噪后，進入CAN協議控制模塊，然后CAN協議控制模塊控制其中的報文接收過濾器將接收到的數據幀中的ID標識符與用戶所設的ID標識符進行匹配，若匹配成功，則數據幀通過過濾器并被送入報文接收緩沖器；若匹配失敗，則該數據幀被放棄接收。所述無線傳輸模塊內置TCP/IP協議棧，當其接收到數字信號處理器輸入的數據包后即將其封裝成IP包，該IP包除包含前述數據包外，還包含車載數據采集系統(tǒng)的IP地址和端口號以及作為IP包接收終端的上位機數據管理系統(tǒng)所在的IP地址和服務端口號，IP包封裝完成之后，無線傳輸模塊即通過基于TCP/IP協議的GPRS網絡及hternet網絡向上位機數據管理系統(tǒng)所在的服務端口發(fā)出連接請求，若對方應答同意，則雙方建立連接，此時，無線傳輸模塊將IP包發(fā)送到相應的上位機數據管理系統(tǒng)中。上位機數據管理系統(tǒng)啟動后，數據收發(fā)模塊首先通過TCP偵聽函數在用戶指定的服務端口創(chuàng)建監(jiān)聽端，該指定服務端口與封裝在前述IP包內的上位機數據管理系統(tǒng)服務端口相同，當車載數據采集系統(tǒng)向服務端口請求連接時，該監(jiān)聽端應答同意，于是建立車載數據采集系統(tǒng)與上位機數據管理系統(tǒng)的遠程連接，并返回車載數據采集系統(tǒng)的IP地址，數據收發(fā)模塊將該IP進行編號操作，作為車載數據采集系統(tǒng)的身份標識，之后，數據收發(fā)模塊從TCP連接中讀取數據，并解析出原始的數據包，包括CAN總線數據幀與衛(wèi)星定位數據幀。接著，數據收發(fā)模塊根據車載數據采集系統(tǒng)的編號對數據包進行賦予相同的編號后，便將該數據包送入數據處理模塊。上位機數據管理系統(tǒng)啟動后，若用戶發(fā)出創(chuàng)建數據庫指令，則數據處理模塊將通過創(chuàng)建數據庫函數在用戶指定的路徑下創(chuàng)建所需數據庫。該創(chuàng)建數據庫指令的觸發(fā)，由用戶是否點擊上位機數據管理系統(tǒng)前面板的相應布爾按鈕決定。數據庫一旦創(chuàng)建，之后對數據庫進行各種操作的路徑將不會改變，直至下次用戶觸發(fā)創(chuàng)建數據庫指令；數據處理模塊接收到前述數據包后，首先以編號作為行號，將不同編號的數據包存入二維數組的不同位置中，之后，數據處理模塊進行拆包操作，解析CAN總線數據幀與衛(wèi)星定位數據幀；數據處理模塊將CAN總線數據幀按照相應的CAN網協議進行數據解析，并將解析后的數據分別顯示在上位機數據管理系統(tǒng)前面板的相應控件中，實現數據實時監(jiān)測與故障實時報警，與此同時，數據處理模塊通過數據庫寫入函數將解析后的CAN總線數據分別存入數據庫中的相應位置；數據處理模塊將前述衛(wèi)星定位數據幀解析為具體的經度、緯度、數據記錄時刻，并將其分別顯示在上位機數據管理系統(tǒng)前面板的相應控件中，與此同時，數據處理模塊通過數據庫寫入函數將解析后的衛(wèi)星定位數據分別存入數據庫中的相應位置。數據處理模塊還以實時時間為橫坐標，以用戶選擇的某一編號的解析后的某一數據為縱坐標，繪制數據實時曲線并將其顯示在上位機數據管理系統(tǒng)前面板相應控件中；若用戶發(fā)出繪制歷史曲線指令，則數據處理模塊將通過數據庫讀取函數，從數據庫中獲取用戶選擇的某一編號的某一數據，并以該數據為縱坐標，以用戶選擇的某一時間段為橫坐標，繪制數據歷史曲線，并將其顯示在上位機數據管理系統(tǒng)前面板的相應控件中。如圖1所示，綠色結構為本發(fā)明車載數據采集系統(tǒng)硬件結構，現結合某市電動公交車敘述本發(fā)明各系統(tǒng)控制過程。本發(fā)明從該電動公交車CAN 總線上采集三組數據，分別為電機數據組、電池數據組、發(fā)動機數據組。本發(fā)明車載數據采集系統(tǒng)的控制過程如下第一步按下電源開關16，車載數據采集系統(tǒng)啟動。CPU13發(fā)出指令，完成定時器的初始化、系統(tǒng)時鐘初始化、各中斷控制寄存器和狀態(tài)寄存器初始化、SPI通訊初始化、CAN 協議控制模塊初始化、串口通訊初始化、存儲器初始化。第二步1、CPU13發(fā)出指令，控制CAN協議控制模塊6進入正常工作模式。此時， 車載CAN總線1上的數據幀通過CAN總線驅動模塊2完成車載CAN總線差分式電平到CAN 協議控制模塊邏輯電平的轉換，轉換后的數據幀通過高速光電耦合器1、2降噪后，進入CAN 協議控制模塊6。此時，CAN協議控制模塊6控制其中的報文接收過濾器將接收到的數據幀中的ID標識符與用戶所設(通過編程語言實現)的ID標識符進行匹配，若匹配成功，則數據幀通過過濾器并被送入CAN協議控制模塊6內的報文接收緩沖器；若匹配失敗，則該數據幀被放棄接收。2、CPU13發(fā)出指令，驅動GPS定位模塊10進入工作狀態(tài)。此時，GPS定位模塊10 將接收到的衛(wèi)星定位數據幀通過串口 2輸入存儲器19內的臨時緩沖區(qū)。上述1、2同時進行，互不干涉。第三步CPU13發(fā)出指令，將報文接收緩沖器中的CAN總線數據幀與存儲器臨時緩沖區(qū)中的衛(wèi)星定位數據幀封裝成一個數據包。第四步1、CPU13發(fā)出指令，控制第三步所述數據包通過串口 1輸入無線傳輸模塊15。無線傳輸模塊15內置TCP/IP協議棧，當其接收到串口 1輸入的數據包后即將其封裝成IP包，該IP包除包含前述數據包外，還包含車載數據采集系統(tǒng)的IP地址(如 ***. 和服務端口號(如8888)以及作為IP包接收終端的上位機數據管理系統(tǒng)(運行在上位機18中)所在的IP地址(如###· ###. ###. ###)和服務端口號(如9999)。 IP包封裝完成之后，無線傳輸模塊15即通過基于TCP/IP協議的GPRS網絡及hternet網絡向上位機數據管理系統(tǒng)所在的服務端口發(fā)出連接請求，若對方應答同意，則雙方建立連接。此時，無線傳輸模塊15將IP包發(fā)送到相應的上位機數據管理系統(tǒng)中。2、CPU13發(fā)出指令，控制第三步所述數據包通過SPI 7存入SD卡8中。上述1、2同時進行，互不干涉。本發(fā)明上位機數據管理系統(tǒng)為運行在上位機18中的基于LabVIEW的虛擬儀器系統(tǒng)，該系統(tǒng)功能的實現由后面板的程序框圖及前面板的控件界面協作完成。數據收發(fā)模塊控制過程如下上位機數據管理系統(tǒng)啟動后，數據收發(fā)模塊首先通過TCP偵聽函數在用戶指定的服務端口，即前述9999端口，創(chuàng)建監(jiān)聽端。當車載數據采集系統(tǒng)向服務端口 9999請求連接時，該監(jiān)聽端應答同意，于是建立車載數據采集系統(tǒng)與上位機數據管理系統(tǒng)的遠程連接，并返回車載數據采集系統(tǒng)的IP地址，即前述***. ***. ***. ***，數據收發(fā)模塊將該IP進行編號操作(如編號m)，作為車載數據采集系統(tǒng)的身份標識。之后，數據收發(fā)模塊從TCP連接中讀取數據，并解析出原始的數據包，包括CAN總線數據幀與衛(wèi)星定位數據幀。接著，數據收發(fā)模塊根據車載數據采集系統(tǒng)的編號對數據包進行賦予相同的編號(即編號m)后，便將該數據包送入數據處理模塊。數據處理模塊控制過程如下第一步創(chuàng)建數據庫上位機數據管理系統(tǒng)啟動后，若用戶發(fā)出創(chuàng)建數據庫指令， 則數據處理模塊將通過創(chuàng)建數據庫函數在用戶指定的路徑下創(chuàng)建所需數據庫。該創(chuàng)建數據庫指令的觸發(fā)，由用戶是否點擊上位機數據管理系統(tǒng)前面板的相應布爾按鈕決定。數據庫一旦創(chuàng)建，之后對數據庫進行各種操作的路徑將不會改變，直至下次用戶觸發(fā)創(chuàng)建數據庫指令。第二步數據實時解析、實時顯示與實時存儲數據處理模塊接收到數據收發(fā)模塊傳來的數據包后，首先以編號m作為行號，將不同編號的數據包存入二維數組的不同位置中。之后，數據處理模塊進行拆包操作，解析CAN總線數據幀與衛(wèi)星定位數據幀1、數據處理模塊將CAN總線數據幀按照電動公交車規(guī)定的CAN網協議進行數據解析，可分別得到電機相關數據、電池相關數據、發(fā)動機相關數據。之后，數據處理模塊將解析后的各項數據分別賦給相應的數據顯示控件，令其顯示在上位機數據管理系統(tǒng)前面板的相應控件中，實現數據實時監(jiān)測與故障實時報警。與此同時，數據處理模塊通過數據庫寫入函數將解析后的各項數據分別存入數據庫中的相應位置(如將車速數據存入表m的車速列，發(fā)動機轉速存入表m的發(fā)送機轉速列)。2、數據處理模塊將衛(wèi)星定位數據幀解析為具體的經度、緯度、數據記錄時刻，并將解析后的各項數據分別賦給相應的數據顯示控件，令其顯示在上位機數據管理系統(tǒng)前面板的相應控件中。與此同時，數據處理模塊通過數據庫寫入函數將解析后的衛(wèi)星定位數據分別存入數據庫中的相應位置(如將經度存入表m的經度列，數據記錄時刻存入表m的數據記錄時刻列)。上述1、2同時進行，互不干涉。第三步數據實時曲線繪制數據處理模塊通過設置繪圖函數的橫坐標為實時時間，縱坐標為用戶選擇的編號m的解析后的某一數據(如車速)實現車速數據曲線實時繪制，并將可視化曲線通過上位機數據管理系統(tǒng)前面板的圖形顯示控件予以顯示。第四步數據歷史曲線繪制若用戶發(fā)出繪制歷史曲線指令，則數據處理模塊將通過數據庫讀取函數，從數據庫中獲取用戶選擇的編號m的某一數據(如車速)，并通過設置繪圖函數的縱坐標為車速，橫坐標為用戶選擇的某一時間段(如χ月χ日X:XX時-y月 y日y:yy時)實現車速歷史曲線的繪制，并將可視化曲線通過上位機數據管理系統(tǒng)前面板的圖形控件予以顯示。該繪制歷史曲線指令的觸發(fā)，由用戶是否點擊上位機數據管理系統(tǒng)前面板的相應布爾按鈕決定。行駛工況自動生成模塊控制過程如下第一步提取N (千量級為宜)個運動學片段并計算每個運動學片段的M個特征參數行駛工況自動生成模塊邏輯認定車速為零、發(fā)動機轉速不為零的行駛狀態(tài)為怠速狀態(tài)且相鄰兩個怠速狀態(tài)之間的行駛過程為一個運動學片段，即車輛從一個怠速狀態(tài)的開始到下一個怠速狀態(tài)的開始、包括一個怠速部分和一個行駛部分的行駛過程為一個運動學片段?；谏鲜鲞壿?，行駛工況自動生成模塊首先通過數據庫讀取函數，讀取用戶選擇的某一編號的車速、發(fā)動機轉速及相應的數據記錄時刻，并通過對車速及發(fā)動機轉速的考察，從大量數據中劃分出N個運動學片段，其中第i個記為運動學片段Ni (i = 1，2…N)，接著將每一個運動學片段對應的車速及數據記錄時刻存入N個不同的數組。之后，行駛工況自動生成模塊通過片段M的車速及數據記錄時刻，計算出每個片段的M個特征參數，并將第i個片段Ni對應的M個特征參數存入特征參數數組ParamN的第i行，同時將行號I存入第i行的第(M+1)列作為第i個運動學片段的編號。本發(fā)明基于所采集的電動公交車行車數據，選取了下述15個特征參數，即此時M =15。其特征參數分別是運行距離S、最大速度Vmax、平均速度Vm、運行速度Vp速度標準偏差Vsd、運行時間T、加速時間Ta、減速時間Td、勻速時間T。、怠速時間Ti、最大加速度amax、 加速段平均加速度^、最小加速度^lin、減速段平均減速度~、加速度標準偏差\d。第二步標準化由于M個不同的特征參數具有不同的單位和不同的變異程度， 從而對數據的進一步處理造成困難。所以根據下述公式，對第一步所述的特征參數數組 ParamN的N行、前M列個特征參數進行標準化計算，從而消除量綱影響和數據自身變異的影響。
權利要求
1.一種基于虛擬儀器的電動汽車數據采集與管理系統(tǒng)，其特征在于包括車載數據采集系統(tǒng)和上位機數據管理系統(tǒng)；所述車載數據采集系統(tǒng)包括用于完成車載數據采集系統(tǒng)與上位機數據管理系統(tǒng)之間的無線通信的無線傳輸模塊；用于完成基于CAN協議的數據收發(fā)的CAN協議控制模塊；用于完成CAN協議控制模塊邏輯電平與車載CAN總線差分式電平的轉換的CAN總線驅動模塊；位于CAN協議控制模塊和CAN總線驅動模塊之間，用于消除噪聲，提高電路抗干擾能力的高速光電耦合器；用于將數字信號處理器所采數據進行實時存儲的SD存儲模塊； 負責接收衛(wèi)星定位數據的GPS定位模塊；通過CAN協議控制模塊對車載CAN總線上的數據進行實時采集，并對采集到的數據及 GPS定位數據進行打包處理，然后通過無線傳輸模塊將該數據包封裝為IP包后發(fā)送到上位機數據管理系統(tǒng)的數字信號處理器； 上位機數據管理系統(tǒng)為包括用于完成車載數據采集系統(tǒng)與上位機數據管理系統(tǒng)之間的無線通信的數據收發(fā)模塊；用于完成所采數據的實時解析、實時顯示、實時存儲、實時曲線繪制與歷史曲線繪制的數據處理模塊；用于自動生成汽車行駛道路的工況的行駛工況自動生成模塊； 用于完成汽車行駛工況的實時在線識別的行駛工況在線識別模塊。
2.根據權利要求1所述的一種基于虛擬儀器的電動汽車數據采集與管理系統(tǒng)，其特征在于車載CAN總線上的數據幀通過CAN總線驅動模塊完成車載CAN總線差分式電平到CAN 協議控制模塊邏輯電平的轉換，轉換后的數據幀通過高速光電耦合器降噪后，進入CAN協議控制模塊，然后CAN協議控制模塊控制其中的報文接收過濾器將接收到的數據幀中的ID 標識符與用戶所設的ID標識符進行匹配，若匹配成功，則數據幀通過過濾器并被送入報文接收緩沖器；若匹配失敗，則該數據幀被放棄接收。
3.根據權利要求1或2所述的一種基于虛擬儀器的電動汽車數據采集與管理系統(tǒng)，其特征在于所述無線傳輸模塊內置TCP/IP協議棧，當其接收到數字信號處理器輸入的數據包后即將其封裝成IP包，該IP包除包含前述數據包外，還包含車載數據采集系統(tǒng)的IP地址和端口號以及作為IP包接收終端的上位機數據管理系統(tǒng)所在的IP地址和服務端口號， IP包封裝完成之后，無線傳輸模塊即通過基于TCP/IP協議的GPRS網絡及hternet網絡向上位機數據管理系統(tǒng)所在的服務端口發(fā)出連接請求，若對方應答同意，則雙方建立連接，此時，無線傳輸模塊將IP包發(fā)送到相應的上位機數據管理系統(tǒng)中。
4.根據權利要求1所述的一種基于虛擬儀器的電動汽車數據采集與管理系統(tǒng)，其特征在于上位機數據管理系統(tǒng)啟動后，數據收發(fā)模塊首先通過TCP偵聽函數在用戶指定的服務端口創(chuàng)建監(jiān)聽端，該指定服務端口與封裝在前述IP包內的上位機數據管理系統(tǒng)服務端口相同，當車載數據采集系統(tǒng)向服務端口請求連接時，該監(jiān)聽端應答同意，于是建立車載數據采集系統(tǒng)與上位機數據管理系統(tǒng)的遠程連接，并返回車載數據采集系統(tǒng)的IP地址，數據收發(fā)模塊將該IP進行編號操作，作為車載數據采集系統(tǒng)的身份標識，之后，數據收發(fā)模塊從 TCP連接中讀取數據，并解析出原始的數據包，包括CAN總線數據幀與衛(wèi)星定位數據幀，接著，數據收發(fā)模塊根據車載數據采集系統(tǒng)的編號對數據包進行賦予相同的編號后，便將該數據包送入數據處理模塊。
5.根據權利要求1或4所述的一種基于虛擬儀器的電動汽車數據采集與管理系統(tǒng)，其特征在于上位機數據管理系統(tǒng)啟動后，若用戶發(fā)出創(chuàng)建數據庫指令，則數據處理模塊將通過創(chuàng)建數據庫函數在用戶指定的路徑下創(chuàng)建所需數據庫，該創(chuàng)建數據庫指令的觸發(fā)，由用戶是否點擊上位機數據管理系統(tǒng)前面板的相應布爾按鈕決定，數據庫一旦創(chuàng)建，之后對數據庫進行各種操作的路徑將不會改變，直至下次用戶觸發(fā)創(chuàng)建數據庫指令；數據處理模塊接收到前述數據包后，首先以編號作為行號，將不同編號的數據包存入二維數組的不同位置中，之后，數據處理模塊進行拆包操作，解析CAN總線數據幀與衛(wèi)星定位數據幀；數據處理模塊將CAN總線數據幀按照相應的CAN網協議進行數據解析，并將解析后的數據分別顯示在上位機數據管理系統(tǒng)前面板的相應控件中，實現數據實時監(jiān)測與故障實時報警，與此同時，數據處理模塊通過數據庫寫入函數將解析后的CAN總線數據分別存入數據庫中的相應位置；數據處理模塊將前述衛(wèi)星定位數據幀解析為具體的經度、緯度、數據記錄時刻，并將其分別顯示在上位機數據管理系統(tǒng)前面板的相應控件中，與此同時，數據處理模塊通過數據庫寫入函數將解析后的衛(wèi)星定位數據分別存入數據庫中的相應位置。
6.根據權利要求5所述的一種基于虛擬儀器的電動汽車數據采集與管理系統(tǒng)，其特征在于數據處理模塊還以實時時間為橫坐標，以用戶選擇的某一編號的解析后的某一數據為縱坐標，繪制數據實時曲線并將其顯示在上位機數據管理系統(tǒng)前面板相應控件中；若用戶發(fā)出繪制歷史曲線指令，則數據處理模塊將通過數據庫讀取函數，從數據庫中獲取用戶選擇的某一編號的某一數據，并以該數據為縱坐標，以用戶選擇的某一時間段為橫坐標，繪制數據歷史曲線，并將其顯示在上位機數據管理系統(tǒng)前面板的相應控件中。
7.根據權利要求1所述的一種基于虛擬儀器的電動汽車數據采集與管理系統(tǒng)，其特征在于行駛工況自動生成模塊控制過程如下第一步提取N個運動學片段并計算每個運動學片段的能夠充分表征運動學片段特征的M個特征參數，行駛工況自動生成模塊邏輯認定車速為零、發(fā)動機轉速不為零的行駛狀態(tài)為怠速狀態(tài)且相鄰兩個怠速狀態(tài)之間的行駛過程為一個運動學片段，即車輛從一個怠速狀態(tài)的開始到下一個怠速狀態(tài)的開始、包括一個怠速部分和一個行駛部分的行駛過程為一個運動學片段；基于上述邏輯，行駛工況自動生成模塊首先通過數據庫讀取函數，讀取用戶選擇的某一編號的車速、發(fā)動機轉速及相應的數據記錄時刻，并通過對車速及發(fā)動機轉速的考察，從大量數據中劃分出N個運動學片段，其中第i個記為運動學片段Ni，i = 1，2…N，接著將每一個運動學片段對應的車速及數據記錄時刻存入N個不同的數組；之后，行駛工況自動生成模塊通過片段M的車速及數據記錄時刻，計算出每個片段的M個特征參數，并將第i個片段M對應的M個特征參數存入特征參數數組ParamN的第i行，同時將行號I存入第i 行的第M+1列作為第i個運動學片段的編號；第二步標準化采用各類數據標準化方法對第一步所述的特征參數數組ParamN的NXM列個特征參數進行標準化計算標準化完成之后，將各數據存入標準特征值數組^dParamN中；第三步主成分分析采用主成分分析方法對所選的M個特征參數進行降維處理，即用較少的幾個綜合參數來代替原來較多的參數，而且使這些較少的綜合參數既能盡量多地反映原來較多參數所反映的信息，同時它們之間又是彼此獨立的；主成分分析的計算步驟如下(1)計算標準特征值數組的相關系數矩陣R；(2)計算相關系數矩陣R的特征值與特征向量，之后，將計算所得的特征值與對應的特征向量分別按照由大到小的順序排列；(3)根據O)中所述特征值計算主成分貢獻率及累計貢獻率，將累計貢獻率>85%的前m個特征值存入特征值數組Eigm中；將特征值對應的特征向量存入特征向量數組^11中；(4)根據(3)中所述的特征值數組與特征向量數組，計算主成分載荷，得到各主成分在各特征參數上的載荷，并將各載荷數據存入載荷數組P中；(5)根據前述標準特征值數組MdParamN與載荷數組P，計算各主成分得分，得到第i 個運動學片段的特征參數在各主成分中的得分，并將各得分數據存入得分數組kore中N 行m列，同時將各行編號I存入第m+1列；第四步聚類分析對第三步得到的m個主成分的得分數組，進行K-means聚類分析，根據城市道路交通狀況及車流量確定了 5個工況類別，分別為市中心，記為Class1 ；中心周邊，記為Cla^2 ；近郊區(qū)，記為Class ；遠郊區(qū)，記為Clas、；高速公路，記為Clas& ；聚類分析計算步驟如下(1)從得分數組kore中隨機選取不同的5行、m列數據作為5個初始聚類中心，分別 T己 J、j C]_、。2、。3、。4、。5 ；(2)計算得分數組^ore中第i行、前m列數據Xi與第j個中心…之間的歐式距離 dy，若φ,」< dir其中i = l，2...N;j，r = 1,2...5 ;j興r，則將Xi劃分到第j類中，并以…作為第j類數組Paran^的第一行，將第t次計算得到的Xi及其對應于kore中的行編號I插入第j類數組ParamNj的第t+Ι行，由此，可得到5個二維數組ParamN1、ParamN2、 ParamN3> ParamN4> ParamN5 ；C3)重新計算5類的中心C:、<、C*3、C4, C5;(4)在規(guī)定的聚類迭代次數內判斷C;= Cy是否成立，若成立，則當前<、< ,c；、c:、C； 為最終5類的中心；若聚類迭代次數達到指定值，但=C/乃不成立，則停止聚類迭代，當前得到的<、<、c;、C4, <為最終5類的中心；若未達到聚類迭代次數且C; =Cy不成立，則返回(2)繼續(xù)執(zhí)行；(5)最終得到聚類完成的第1類數組ParamN1、第2類數組Parang、第3類數組Parang、第4類數組ParamN4、第5類數組ParamN5 ；第五步計算每一個工況類別特征參數的平均值由于Paran^中編號I對應的行數據與原特征參數數組ParamN中編號I對應的行數據反映同一個運動學片段，因此，聚類完成之后，行駛工況自動生成模塊根據第j類數組 ParamNj中的編號I，可獲知特征參數數組ParamN中第i行特征參數即第i個運動學片段所屬的類別；據此，行駛工況自動生成模塊便將特征參數數組ParamN中的N行數據分成了 5 類，并存入二維數組 TempClass1^ TempClass2、TempClass3、TempClass4、TempClass5 中；接著，行駛工況自動生成模塊對TempClassp其中j = 1，2. .. 5，中的加速時間比例、減速時間比例、怠速時間比例、平均速度進行考察，進而確定出TempClasi^j = 1,2.. . 5與Classj, j = 1,2. . . 5的對應關系，并將數組TempClassj, j = 1,2. . . 5命名為與之對應的Class」， j = 1，2... 5，之后，對數組Clasi^，j = 1,2...5中的前M列特征參數分別按列計算其平均值，并將所得的結果存入特征參數平均值數組AverageP中，其中第k，k= 1,2...5行為第 j，j =k類的特征參數平均值，第六步確定每一個工況類別的最具代表性運動學片段行駛工況自動生成模塊取Clash，其中j = 1，2. . . 5，的每一行的前M個元素與特征參數平均值數組AverageP的第k，k = j行的元素進行相關系數的計算，若Cla^j中第r行與特征參數平均值數組AverageP的第k行計算所得的相關系數最大，則認為第r行第M+1 列元素代表的運動學片段M為Clash類中最具代表性的運動學片段；第七步計算每一個工況類別最具代表性的運動學片段的個數IV其中j = 1，2. . . 5 ；第八步繪制工況圖并將典型工況數據存入數據庫 行駛工況自動生成模塊通過數據庫讀函數，獲取第七步所述的
8.根據權利要求7所述的一種基于虛擬儀器的電動汽車數據采集與管理系統(tǒng)，其特征在于行駛工況在線識別模塊控制過程如下第一步行駛工況在線識別模塊首先提取經前述數據處理模塊控制過程的第二步解析完成的數據，接著，進行運動學片段的劃分并計算該運動學片段的M個特征參數，其劃分及計算方法同前述行駛工況自動生成模塊控制過程的第一步相同，第二步將第一步所得的M個特征參數分別與前述AverageP的第k，k = 1，2. . . 5，行進行相關系數的計算，若M個特征參數與AverageP的第j，1 < j < 5行計算所得的相關系數最大， 則認為當前運動學片段屬于第j類，即汽車當前行駛工況屬于Clasi^.類。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于虛擬儀器的電動汽車數據采集與管理系統(tǒng)，其特征在于包括車載數據采集系統(tǒng)和上位機數據管理系統(tǒng)；所述車載數據采集系統(tǒng)包括無線傳輸模塊，CAN協議控制模塊，CAN總線驅動模塊，高速光電耦合器，SD存儲模塊，GPS定位模塊；通過CAN協議控制模塊對車載CAN總線上的數據進行實時采集，并對采集的數據進行打包處理，然后通過無線傳輸模塊發(fā)送到上位機數據管理系統(tǒng)的數字信號處理器；上位機數據管理系統(tǒng)為包括數據收發(fā)模塊，數據處理模塊，行駛工況自動生成模塊和行駛工況在線識別模塊。該系統(tǒng)實現了汽車行駛工況的在線、實時識別，為電動汽車控制策略的實時調整提供了可靠依據，進而提高了燃油經濟性、動力性和平順性。
文檔編號G05B19/418GK102354197SQ20111028012
公開日2012年2月15日 申請日期2011年9月20日 優(yōu)先權日2011年9月20日
發(fā)明者呂天贈, 周雅夫, 李琳輝, 歐士琪, 胡峰, 連靜, 遲春華 申請人:大連理工大學