一种基于混合动力汽车的分布式安全监控方法技术

本发明专利技术公开了一种基于混合动力汽车的分布式安全监控方法，包括：步骤一、按照采样周期，通过传感器获取汽车的行驶速度V、发动机功率P、汽车加速度a以及异常位置点数量M；步骤二、依次将参数进行归一化，确定三层BP神经网络的输入层向量x＝{x1,x2,x3,x4}；其中，x1为行驶速度系数、x2为发动机功率系数、x3为加速度系数、x4为车内异常位置点数量系数；步骤三、所述输入层向量映射到中间层，所述中间层向量y＝{y1,y2,…,ym}；m为中间层节点个数；步骤四、得到输出层向量o＝{o1,o2,o3}；o1为发动机转速控制信号、o2为电池仓进气流量调节信号，o3为报警系统报警信号，其神经元值为

【技术实现步骤摘要】
一种基于混合动力汽车的分布式安全监控方法
本专利技术涉及一种基于混合动力汽车的分布式安全监控方法，属于汽车领域。
技术介绍
混合动力汽车(HybridVehicle)是指车辆驱动系统由两个或多个能同时运转的单个驱动系统联合组成的车辆，车辆的行驶功率依据实际的车辆行驶状态由单个驱动系统单独或共同提供。通常所说的混合动力汽车，一般是指油电混合动力汽车(HybridElectricVehicle，HEV)，即采用传统的内燃机(柴油机或汽油机)和电动机作为动力源，也有的发动机经过改造使用其他替代燃料，例如压缩天然气、丙烷和乙醇燃料等。随着世界各国环境保护的措施越来越严格，混合动力车辆由于其节能、低排放等特点成为汽车研究与开发的一个重点，并已经开始商业化。近年来，随着混合动力汽车的推广，混合动力汽车的安全性受到了人们的几大关注，随着混合动力汽车的推广应用，导致混合动力汽车自燃事件日益增加，近年来，我国报道过多起新能源公交车、汽车起火、自燃事件，导致车辆烧毁甚至人员死亡的严重后果，给交通公司以及死者家属带来了严重的伤害。车辆自燃以及车辆火灾事件主要体现在汽车能源上，包括电池、发动机、可燃气体等方面。混合动力汽车由于尾部设置有发动机舱和高压电器舱使其形成密闭且狭小的空间，发动机工作时，在高温高压状态下，内路电气线路以及管路容易出现线路老化、漏电等问题，甚至造成火灾，另外，其他一些人为或非人为携带可燃气体乘车，气体挥发或发生泄漏会导致燃烧，甚至造成车辆自燃。同时，在发动机高温状态下，动力源电池会释放处大量的可燃和助燃气体，在电池箱体内部濒临燃烧，如不及时控制，势必带来火灾或车辆自燃。
技术实现思路
本专利技术设计开发了一种基于混合动力汽车的分布式安全监控方法，通过BP神经网络对汽车发动机以及电池仓的工作状态进行实时监测，在出现异常时进行预警，提高汽车的安全性。本专利技术的另一专利技术目的，能够快速确定异常位置点，进一步提高汽车行驶的安全性，防止汽车自燃和火灾的发生。本专利技术提供的技术方案为：一种基于混合动力汽车的分布式安全监控方法，包括：步骤一、按照采样周期，通过传感器获取汽车的行驶速度V、发动机功率P、汽车加速度a以及异常位置点数量M；步骤二、依次将参数进行归一化，确定三层BP神经网络的输入层向量x＝{x1,x2,x3,x4}；其中，x1为行驶速度系数、x2为发动机功率系数、x3为加速度系数、x4为车内异常位置点数量系数；步骤三、所述输入层向量映射到中间层，所述中间层向量y＝{y1,y2,…,ym}；m为中间层节点个数；步骤四、得到输出层向量o＝{o1,o2,o3}；o1为发动机转速控制信号、o2为电池仓进气流量调节信号，o3为报警系统报警信号，其神经元值为当o3为1时，汽车正常行驶，当o3为0时，报警系统进行报警。优选的是，所述异常位置点的确定包括如下步骤：步骤1、按照采样周期，通过传感器采集车内温度Ti、烟雾浓度以及CO浓度Ccoi从小到大依次排列，得到车内温度矩阵T＝[T1，T2，T3，…Ti,…TN]、烟雾浓度矩阵Cy＝[Cy1，Cy2,Cy3…Cyi…CyN]，CO浓度矩阵Cco＝[Cco1,Cco2,Cco3…Ccoi…CcoN]；步骤2、将车内温度、烟雾浓度以及CO浓度进行归一化后得到归一化后的温度矩阵、烟雾浓度矩阵以及CO浓度矩阵；步骤3、获取位置一一对应的且归一化后的温度、烟雾浓度以及CO浓度，进行异常位置点确定，确定异常位置点的经验公式θi为：其中，λ为安全评估系数，优选的是，所述安全评估系数的经验公式为：其中，为第i个传感器测量的烟雾浓度测量值，Cymax为烟雾浓度最大测量值，为测量周期内烟雾浓度的平均值，Ccoi为第i个传感器测量的CO浓度测量值，Ccomax为CO浓度最大测量值，为测量周期内CO浓度的平均值，Ti为第i个传感器测量的车内温度测量值，Tmax为车内温度最大测量值，为测量周期内车内温度平均值。优选的是，所述步骤二中进行归一化的公式为：其中，xj为输入层向量中的参数，Xj分别为测量参数V、P、a、N，j＝1,2,3,4；Xjmax和Xjmin分别为相应测量参数中的最大值和最小值。优选的是，所述中间层节点个数m满足：其中，n为输入层节点个数，p为输出层节点个数。优选的是，的所述中间层及所述输出层的激励函数均采用S型函数fj(x)＝1/(1+e-x)。优选的是，所述电池仓进气流量的经验公式为：其中，f为校正系数，k1为电池仓内部阻力系数，Cp为电池单体的比热容，m为电池组质量，Ti为电池组的测量温度，T0为电池组的初始温度，q为电池的生热效率，t为电池的工作时间，kc为进气口收缩系数，A2进气口横截面积，L为电池模块与电池仓的间距，V为电池容积，V0为电池仓最大气体容积，vb为电池单体体积，Pi为电池仓内测量压力，P0为电池仓内初始压力。本专利技术所述的有益效果：本专利技术设置报警模块，通过对车内温度、烟雾浓度以及CO浓度进行分布式多点实时监测，能够快速确定异常位置点，进一步提高汽车行驶的安全性，防止汽车自燃和火灾的发生，同时通过BP神经网络对汽车发动机以及电池的工作状态进行实时监测，在出现异常时进行预警，提高汽车的安全性。通过CAN总线系统对汽车的实时工作状态进行检测，能够精确采集汽车的状态信息，实现整车传感信号共享，使汽车行驶的安全性更高。附图说明图1为本专利技术所述的分布式监控系统的结构示意图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术做进一步的详细说明，以令本领域技术人员参照说明书文字能够据以实施。如图1所示，本专利技术提供一种基于混合动力汽车的分布式安全监控方法，分布式安全监控系统随汽车点火启动而打开，分布式安全监控系统具体包括：CAN总线通信电路、主控制模块和多个CAN网络。其中，CAN总线通信电路，包括至少一个CAN控制器和CAN收发器，具有接收、发送功能并能够完成报文滤波；主控制模块，其连接CAN总线通信电路，能够监测系统的工作状态并且有效地控制系统的运行；多个CAN网络，其连接CAN总线通信电路，各个网络能够独立完成相应的数据处理和实现与CAN总线通信电路之间的通信功能其中，主控制模块能够控制CAN网络中的一个或多个完成功能调试、功能控制和传感器的数据采集，并能够监听CAN总线通信电路的状态；在上位机控制系统中，各CAN网络独立完成相应的数据采集、处理、存储以及显示等任务，数据通信时网络节点是“平等主体”，采用点对点方式通信，同时每个CAN网络均可作为上位机与CAN总线的连接点，其中，主控制模块能够控制CAN网络中的一个或多个工作，CAN总线的软件实现主要由SJA1000的初始化、数据的接收以及发送三个部分构成。下位机软件利用微处理器对汽车行驶信息等数据的采集功能，并且根据上位机的控制指令，控制发动机系统，电池厂系统以及报警系统。通过对CAN总线协议进行软件化实现，完成上、下位机之间的数据显示和控制功能。、下位机控制系统主要实现两个功能：其一是通过传感器采集汽车行驶数据，并对测量值进行分析和处理，及时将处理结果发输出给CAN总线，交由上位机分析处理；其二是可以实现与CAN总线的通信功能，既可以满足下位机数据实时传送至上位机，也可以满足实时接收上位机下达的控制信号，实现对下位机控制。作为一种优选，主控本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于混合动力汽车的分布式安全监控方法，其特征在于，在汽车工作时，基于BP神经网络确定报警的工作状态，具体包括如下步骤：步骤一、按照采样周期，通过传感器获取汽车的行驶速度V、发动机功率P、汽车加速度a以及异常位置点数量M；步骤二、依次将参数进行归一化，确定三层BP神经网络的输入层向量x＝{x1,x2,x3,x4}；其中，x1为行驶速度系数、x2为发动机功率系数、x3为加速度系数、x4为车内异常位置点数量系数；步骤三、所述输入层向量映射到中间层，所述中间层向量y＝{y1,y2,…,ym}；m为中间层节点个数；步骤四、得到输出层向量o＝{o1,o2,o3}；o1为发动机转速控制信号、o2为电池仓进气流量调节信号，o3为报警系统报警信号，其神经元值为

【技术特征摘要】
1.一种基于混合动力汽车的分布式安全监控方法，其特征在于，在汽车工作时，基于BP神经网络确定报警的工作状态，具体包括如下步骤：步骤一、按照采样周期，通过传感器获取汽车的行驶速度V、发动机功率P、汽车加速度a以及异常位置点数量M；步骤二、依次将参数进行归一化，确定三层BP神经网络的输入层向量x＝{x1,x2,x3,x4}；其中，x1为行驶速度系数、x2为发动机功率系数、x3为加速度系数、x4为车内异常位置点数量系数；步骤三、所述输入层向量映射到中间层，所述中间层向量y＝{y1,y2,…,ym}；m为中间层节点个数；步骤四、得到输出层向量o＝{o1,o2,o3}；o1为发动机转速控制信号、o2为电池仓进气流量调节信号，o3为报警系统报警信号，其神经元值为当o3为1时，汽车正常行驶，当o3为0时，报警系统进行报警。2.根据权利要求1所述的基于混合动力汽车的分布式安全监控方法，其特征在于，所述异常位置点的确定包括如下步骤：步骤1、按照采样周期，通过传感器采集车内温度Ti、烟雾浓度Cyi以及CO浓度Ccoi从小到大依次排列，得到车内温度矩阵T＝[T1，T2，T3，…Ti,…TN]、烟雾浓度矩阵Cy＝[Cy1，Cy2,Cy3…Cyi…CyN]，CO浓度矩阵Cco＝[Cco1,Cco2,Cco3…Ccoi…CcoN]；步骤2、将车内温度、烟雾浓度以及CO浓度进行归一化后得到归一化后的温度矩阵、烟雾浓度矩阵以及CO浓度矩阵；步骤3、获取位置一一对应的且归一化后的温度、烟雾浓度以及CO浓度，进行异常位置点确定，确定异常位置点的经验公式θi为：其中，λ为安全评估系数，3.根据权利要求...

【专利技术属性】
技术研发人员：张忠洋，高宇，
申请(专利权)人：辽宁工业大学，
类型：发明
国别省市：辽宁,21