本发明专利技术公开了一种基于数字孪生技术的车辆动力系统的监控方法及装置，方法包括分别获取每一车辆动力系统对应的实时运行数据，车辆动力系统包括发动机系统、变速器系统与后处理系统；分别构建车辆动力系统的仿真模型，仿真模型包括发动机系统仿真模型、变速器系统仿真模型与后处理系统仿真模型；获取每一仿真模型对应的仿真运行数据；基于数字孪生技术将实时运行数据与仿真运行数据进行比对；根据比对结果生成对应的预测监控信息；基于预测监控信息对车辆动力系统进行预定的维护与预警处理。本发明专利技术实施例提供的基于数字孪生技术的车辆动力系统的监控方法及装置，通过配置对车辆动力系统的监控策略，实现了动力系统全生命周期的故障预测与健康管理。故障预测与健康管理。故障预测与健康管理。
【技术实现步骤摘要】
一种基于数字孪生技术的车辆动力系统的监控方法及装置
[0001]本专利技术涉及车辆动力系统监控
，尤其是涉及一种基于数字孪生技术的车辆动力系统的监控方法及装置。
技术介绍
[0002]传统燃油汽车主要包括发动机系统、变速器系统、后处理系统等多个动力系统部件，对于车辆动力系统的监控主要通过设于各部件中的分布式控制器，实时获取车辆的各项工况状态参数，最终实现车辆动力系统的数据处理与交互。
[0003]但是，这种车辆动力系统的监控方法工作效率较低，管控不及时，只有当车辆已经出现问题时才会报警，无法提前发现和预警一些潜在故障与危险，亦无法实现对车辆动力系统全生命周期的故障预测与健康管理，难以满足对车辆的精细化、智能化与灵活化的高标准监控需求。
技术实现思路
[0004]本专利技术提供一种基于数字孪生技术的车辆动力系统的监控方法及装置，以解决现有的车辆动力系统的监控方法工作效率较低，管控不及时的技术问题，通过构建基于数字孪生技术的监控方法，优化了对车辆动力系统的监控策略，实现了动力系统全生命周期的故障预测与健康管理，推进了车辆智能化监控的进程。
[0005]为了解决上述技术问题，本专利技术实施例提供了一种基于数字孪生技术的车辆动力系统的监控方法，包括：
[0006]分别获取每一车辆动力系统对应的实时运行数据，其中，所述车辆动力系统至少包括发动机系统、变速器系统与后处理系统；
[0007]分别构建车辆动力系统的仿真模型，其中，所述仿真模型至少包括发动机系统仿真模型、变速器系统仿真模型与后处理系统仿真模型；
[0008]获取每一所述仿真模型对应的仿真运行数据；
[0009]基于数字孪生技术将所述实时运行数据与所述仿真运行数据进行比对；
[0010]根据所述比对结果生成对应的预测监控信息；
[0011]基于所述预测监控信息对与所述预测监控信息相关的所述车辆动力系统进行预定的维护与预警处理。
[0012]作为其中一种优选方案，所述发动机系统仿真模型至少包括燃烧均匀性模型、燃烧效率模型与热管理异常模型；
[0013]所述变速器系统仿真模型至少包括变速器载荷模型、部件损伤模型与寿命预测模型；
[0014]所述后处理系统仿真模型至少包括转化效率模型、GPF捕集模型、老化性能模型与排放性能模型。
[0015]作为其中一种优选方案，所述基于数字孪生技术将所述实时运行数据与所述仿真
运行数据进行比对，具体为：
[0016]分别对所有所述实时运行数据与所有所述仿真运行数据进行融合处理；
[0017]提取融合后的所有所述实时运行数据的第一参数特征，并提取融合后的所有所述仿真运行数据的第二参数特征；
[0018]比对所述第一参数特征与所述第二参数特征，以得到对应的比对结果数据。
[0019]作为其中一种优选方案，所述根据所述比对结果生成对应的预测监控信息，具体为：
[0020]对所述比对结果数据进行大数据分析；
[0021]将所述分析结果与各类型数据的历史信息进行比对分析，以生成对应的预测监控信息。
[0022]作为其中一种优选方案，所述对所述比对结果数据进行大数据分析，具体为：
[0023]基于车辆的云端大数据对所述比对结果进行大数据分析，其中，所述云端大数据至少包括地图数据、天气数据与交通数据。
[0024]本专利技术另一实施例提供了一种基于数字孪生技术的车辆动力系统的监控装置，包括控制器，所述控制器被配置为：
[0025]分别获取每一车辆动力系统对应的实时运行数据，其中，所述车辆动力系统至少包括发动机系统、变速器系统与后处理系统；
[0026]分别构建车辆动力系统的仿真模型，其中，所述仿真模型至少包括发动机系统仿真模型、变速器系统仿真模型与后处理系统仿真模型；
[0027]获取每一所述仿真模型对应的仿真运行数据；
[0028]基于数字孪生技术将所述实时运行数据与所述仿真运行数据进行比对；
[0029]根据所述比对结果生成对应的预测监控信息；
[0030]基于所述预测监控信息对与所述预测监控信息相关的所述车辆动力系统进行预定的维护与预警处理。
[0031]作为其中一种优选方案，所述发动机系统仿真模型至少包括燃烧均匀性模型、燃烧效率模型与热管理异常模型；
[0032]所述变速器系统仿真模型至少包括变速器载荷模型、部件损伤模型与寿命预测模型；
[0033]所述后处理系统仿真模型至少包括转化效率模型、GPF捕集模型、老化性能模型与排放性能模型。
[0034]作为其中一种优选方案，所述控制器还被配置为：
[0035]分别对所有所述实时运行数据与所有所述仿真运行数据进行融合处理；
[0036]提取融合后的所有所述实时运行数据的第一参数特征，并提取融合后的所有所述仿真运行数据的第二参数特征；
[0037]比对所述第一参数特征与所述第二参数特征，以得到对应的比对结果数据。
[0038]作为其中一种优选方案，所述控制器还被配置为：
[0039]对所述比对结果数据进行大数据分析；
[0040]将所述分析结果与各类型数据的历史信息进行比对分析，以生成对应的预测监控信息。
[0041]作为其中一种优选方案，所述控制器还被配置为：
[0042]基于车辆的云端大数据对所述比对结果进行大数据分析，其中，所述云端大数据至少包括地图数据、天气数据与交通数据。
[0043]相比于现有技术，本专利技术实施例的有益效果在于以下所述中的至少一点：通过配置车辆动力系统的监控策略，优化了车辆动力系统的数据获取、传输及处理过程，在这其中，首先获取与车辆动力息息相关的各动力系统对应的实时运行数据，再构建与物理动力系统相对应的虚拟的仿真模型，并获取相关的仿真数据，接着通过数字孪生技术对二者的运行数据进行统筹分析，动态监控车辆的动力系统性能概况，最终得到最优的监控结果策略，实现对车辆动力系统的维护与预警。一方面，对物理动力系统的状态进行监测，实时对收集的物理数据进行仿真分析，找出针对当前仿真的动力系统模型的最优参数，反馈给车辆从而实现对动力系统的有效维护；另一方面，随着车辆的使用、老化、损坏等因素，车辆动力系统的状态不断变化，利用仿真的动力系统模型，能够实现对物理动力系统实际存在的风险以及失效做出预警和失效的相关结果，从而实现对车辆动力系统全生命周期的故障预测与健康管理，进而实现了对车辆的精细化、智能化与灵活化的高标准的监控需求。
附图说明
[0044]图1是本专利技术其中一种实施例中的基于数字孪生技术的车辆动力系统的监控方法的流程示意图；
[0045]图2是本专利技术其中一种实施例中的基于数字孪生技术将实时运行数据与仿真运行数据进行比对的流程示意图；
[0046]图3是本专利技术其中一种实施例中的根据比对结果生成对应的预测监控信息的流程示意图；
[0047]图4是本专利技术其中一种本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于数字孪生技术的车辆动力系统的监控方法，其特征在于，包括：分别获取每一车辆动力系统对应的实时运行数据，其中，所述车辆动力系统至少包括发动机系统、变速器系统与后处理系统；分别构建车辆动力系统的仿真模型，其中，所述仿真模型至少包括发动机系统仿真模型、变速器系统仿真模型与后处理系统仿真模型；获取每一所述仿真模型对应的仿真运行数据；基于数字孪生技术将所述实时运行数据与所述仿真运行数据进行比对；根据所述比对结果生成对应的预测监控信息；基于所述预测监控信息对与所述预测监控信息相关的所述车辆动力系统进行预定的维护与预警处理。2.如权利要求1所述的基于数字孪生技术的车辆动力系统的监控方法，其特征在于，所述发动机系统仿真模型至少包括燃烧均匀性模型、燃烧效率模型与热管理异常模型；所述变速器系统仿真模型至少包括变速器载荷模型、部件损伤模型与寿命预测模型；所述后处理系统仿真模型至少包括转化效率模型、GPF捕集模型、老化性能模型与排放性能模型。3.如权利要求1所述的基于数字孪生技术的车辆动力系统的监控方法，其特征在于，所述基于数字孪生技术将所述实时运行数据与所述仿真运行数据进行比对，具体为：分别对所有所述实时运行数据与所有所述仿真运行数据进行融合处理；提取融合后的所有所述实时运行数据的第一参数特征，并提取融合后的所有所述仿真运行数据的第二参数特征；比对所述第一参数特征与所述第二参数特征，以得到对应的比对结果数据。4.如权利要求3所述的基于数字孪生技术的车辆动力系统的监控方法，其特征在于，所述根据所述比对结果生成对应的预测监控信息，具体为：对所述比对结果数据进行大数据分析；将所述分析结果与各类型数据的历史信息进行比对分析，以生成对应的预测监控信息。5.如权利要求4所述的基于数字孪生技术的车辆动力系统的监控方法，其特征在于，所述对所述比对结果数据进行大数据分析，具体为：基于车辆的云端大数据对所述比对结果进行大数据分析，其中，所述云端大数据至少包括地图...
【专利技术属性】
技术研发人员：苏庆鹏，梁晓华，吕永，石皓，
申请(专利权)人：广州汽车集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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