[發明專利]一種動態診斷、提取柴油車實際運行NOX高排放惡劣工況的方法和裝置在審
| 申請號： | 201811317198.0 | 申請日： | 2018-11-07 |
| 公開（公告）號： | CN109443779A | 公開（公告）日： | 2019-03-08 |
| 發明（設計）人： | 馮謙;李孟良;李菁元;王長園;秦孔建;曹麗娟;賀可勛;銀增輝;王鳳濱;王計廣;呂赫;方熙宇;沈姝;劉辰;汪洋;安曉盼 | 申請（專利權）人： | 中國汽車技術研究中心有限公司 |
| 主分類號： | G01M15/10 | 分類號： | G01M15/10 |
| 代理公司： | 北京卓嵐智財知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 11624 | 代理人： | 郭智 |
| 地址： | 300300 *** | 國省代碼： | 天津;12 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 柴油車 惡劣工況 高排放 動態診斷 方法和裝置 在線監控系統 車載終端 環境保護能力 促進作用 技術支持 監測平臺 汽車產業 實時保存 實時采集 運行參數 診斷接口 整體提升 標定 優化 數據庫 監管 升級 汽車 | ||
1.一種動態診斷、提取柴油車實際運行NOX高排放惡劣工況的方法，其特征在于：A：柴油車的OBD診斷接口安裝的車載終端在線監控系統實時采集柴油車實際運行的車速、柴油機運行狀態參數、NOX濃度信號；
B：采集的柴油車實際運行的車速、柴油機運行狀態參數、NOX濃度信號通過GPRS技術實時上傳到云監測平臺；
C：根據在云監測平臺中設計的柴油車實際運行NOX高排放惡劣工況的診斷模型，診斷NOX高排放片段；
D：根據在云監測平臺中設計的自動提取NOX高排放惡劣工況的計算模型將所述NOX高排放片段存入數據存儲空間，形成NOX排放惡劣工況庫。
2.如權利要求1所述的一種動態診斷、提取柴油車實際運行NOX高排放惡劣工況的方法，其特征在于：
所述步驟A中實時采集柴油車實際運行的車速、柴油機運行狀態參數、NOX濃度信號的數據采集及采集頻率要求應滿足：車速的采集數據頻率為1Hz。
3.如權利要求1所述的一種動態診斷、提取柴油車實際運行NOX高排放惡劣工況的方法，其特征在于：
所述步驟B中的所述云監測平臺能實時動態診斷車載終端在線監測系統數據信號的真實性、診斷柴油車實際運行NOX高排放、提取NOX高排放惡劣工況、進行惡劣工況的存儲。
4.如權利要求3所述的一種動態診斷、提取柴油車實際運行NOX高排放惡劣工況的方法，其特征在于：
所述步驟B中的所述云監測平臺還可以對采集的數據信息合理性進行診斷，包括行駛車速、發動機轉速、NOX濃度數據有效性數據參數進行判斷，并實時監測NOX濃度數據的隨車速、SCR入口溫度的變化情況，甄別是否存在OBD篡改等行為。
5.如權利要求3所述的一種動態診斷、提取柴油車實際運行NOX高排放惡劣工況的方法，其特征在于：
所述步驟B中的所述云監測平臺還可以對NOX傳感器電路連接故障進行自我診斷；基于OBD診斷接口采集的CAN總線信息來判斷NOX傳感器是否有電路連接的故障；所述故障包括短路故障、開路故障、傳感器供電電壓是否在合理范圍內、NOX信號是否超過NOX的最大可信值。
6.如權利要求1所述的一種動態診斷、提取柴油車實際運行NOX高排放惡劣工況的方法，其特征在于：
所述C中根據在云監測平臺中設計的柴油車實際運行NOX高排放惡劣工況的診斷模型，診斷NOX高排放片段包括診斷算法①和診斷算法②兩種，兩種算法同時診斷NOX高排放工況，至少通過一種算法診斷出來的NOX高排放工況，即可判定為NOX高排放工況；
其中診斷算法1包括：
步驟1.1：微觀運行模態工況劃分；
步驟1.2：計算短工況NOX歸一化C-WTVC的NOX比排放；
步驟1.3：計算NOX相對排放因子；
步驟1.4：高油耗片段診斷；
診斷算法2包括：診斷瞬時NOX濃度CNOx排放超標工況。
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