本发明专利技术公开了一种尿素泵的泵压确定方法及装置、计算机可读存储介质。其中，该方法包括：在检测到尿素泵的第一特征信息后，采集尿素泵的第二特征信息，其中，第一特征信息包括：尿素泵的泵冲程周期信息、尿素泵的电流信息，第二特征信息包括：尿素泵在泵冲程周期内的特征点上的电流信息以及特征点对应的时间信息、尿素泵的供电电压；基于第二特征信息确定尿素泵的泵压模拟方式；基于泵压模拟方式获取尿素泵的模拟泵压；根据模拟泵压以及感测泵压确定尿素泵在工作时的目标泵压，其中，感测泵压为感测部件检测到的尿素泵的泵压。本发明专利技术解决了相关技术中由于传感器压力测量出现偏差造成的喷射精度低的技术问题。的喷射精度低的技术问题。的喷射精度低的技术问题。
【技术实现步骤摘要】
尿素泵的泵压确定方法及装置、计算机可读存储介质
[0001]本专利技术涉及车辆
，具体而言，涉及一种尿素泵的泵压确定方法及装置、计算机可读存储介质。
技术介绍
[0002]后置的选择性催化转化装置(Selective Catalytic Reduction，简称SCR)被用于进行发动机尾气氮氧化物的处理，从而降低排放向大气中的氮氧化物含量。尿素泵被用来供给尿素，泵压由压力传感器测得，当压力传感器测量出现偏差时会影响喷射精度，进而影响尾气排放。
[0003]针对上述相关技术中在对尿素泵进行泵压测量时，容易出现测量偏差的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
[0004]本专利技术实施例提供了一种尿素泵的泵压确定方法，以至少解决由于传感器压力测量出现偏差造成的喷射精度低的技术问题。
[0005]根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种尿素泵的泵压确定方法，包括：在检测到尿素泵的第一特征信息后，采集所述尿素泵的第二特征信息，其中，所述第一特征信息包括：所述尿素泵的泵冲程周期信息、所述尿素泵的电流信息，所述第二特征信息包括：所述尿素泵在泵冲程周期内的特征点上的电流信息以及所述特征点对应的时间信息、所述尿素泵的供电电压；基于所述第二特征信息确定所述尿素泵的泵压模拟方式，其中，所述泵压模拟方式为预先设置的用于对所述尿素泵进行泵压模拟的方式；基于所述泵压模拟方式获取所述尿素泵的模拟泵压；根据所述模拟泵压以及感测泵压确定所述尿素泵工作时的目标泵压，其中，所述感测泵压为感测部件检测到的所述尿素泵的泵压。
[0006]可选地，在检测到尿素泵的特征信息之前，所述尿素泵的泵压确定方法还包括：响应于建压指令，对所述尿素泵施加压力。
[0007]可选地，在检测到尿素泵的特征信息之前，所述尿素泵的泵压确定方法还包括：采集所述尿素泵的供电信息；基于所述供电信息确定所述尿素泵供电正常。
[0008]可选地，所述尿素泵的泵压确定方法还包括：在未检测到尿素泵的第一特征信息时，判断在多个泵冲程周期中是否检测到所述尿素泵的电流参数，得到判断结果；在所述判断结果表示在所述多个泵冲程周期中未检测到所述尿素泵的电流参数时，确定所述尿素泵的模拟泵压异常，并输出异常信息。
[0009]可选地，基于所述第二特征信息确定所述尿素泵的泵压模拟方式，包括：在所述特征点为一个的情况下，确定所述泵压模拟方式为多元线性拟合方式；在所述特征点为至少两个时，确定所述泵压模拟方式为多元线性拟合方式和基于卷积神经网络模型的拟合方式。
[0010]可选地，基于所述泵压模拟方式获取所述尿素泵的模拟泵压，包括：在所述特征点
为一个的情况下，利用所述多元线性拟合方式对所述第二特征参数进行多元线性拟合，得到所述模拟泵压；在所述特征点为至少两个时，分别利用所述多元线性拟合方式和所述基于卷积神经网络模型的拟合方式对所述第二特征参数进行拟合，得到拟合结果，基于所述拟合结果得到所述模拟泵压。
[0011]可选地，该方法还包括：确定所述模拟泵压与所述感测泵压之间的泵压差值；在所述泵压差值大于预定阈值的情况下，确定所述感测部件异常，并输出异常信息。
[0012]可选地，根据所述模拟泵压以及感测泵压确定所述尿素泵工作时的目标泵压，包括：利用所述模拟泵压对所述感测泵压进行校验，得到校验结果；在所述校验结果表示所述模拟泵压对所述感测泵压的压差小于预定差值时，确定所述感测泵压为目标泵压；在所述校验结果表示所述模拟泵压对所述感测泵压的压差不小于预定差值时，确定所述模拟泵压为目标泵压。
[0013]根据本专利技术实施例的另外一个方面，还提供了一种尿素泵的泵压确定装置，包括：第一采集单元，用于在检测到尿素泵的第一特征信息后，采集所述尿素泵的第二特征信息，其中，所述第一特征信息包括：所述尿素泵的泵冲程周期信息、所述尿素泵的电流信息，所述第二特征信息包括：所述尿素泵在泵冲程周期内的特征点上的电流信息以及所述特征点对应的时间信息、所述尿素泵的供电电压；第一确定单元，用于基于所述第二特征信息确定所述尿素泵的泵压模拟方式，其中，所述泵压模拟方式为预先设置的用于对所述尿素泵进行泵压模拟的方式；获取单元，用于基于所述泵压模拟方式获取所述尿素泵的模拟泵压；第二确定单元，用于根据所述模拟泵压以及感测泵压确定所述尿素泵工作时的目标泵压，其中，所述感测泵压为感测部件检测到的所述尿素泵的泵压。
[0014]可选地，所述尿素泵的泵压确定装置还包括：施压单元，用于在检测到尿素泵的特征信息之前，响应于建压指令，对所述尿素泵施加压力。
[0015]可选地，所述尿素泵的泵压确定装置还包括：第二采集单元，用于在检测到尿素泵的特征信息之前，采集所述尿素泵的供电信息；第三确定单元，用于基于所述供电信息确定所述尿素泵供电正常。
[0016]可选地，所述尿素泵的泵压确定装置还包括：判断单元，用于在未检测到尿素泵的第一特征信息时，判断在多个泵冲程周期中是否检测到所述尿素泵的电流参数，得到判断结果；第四确定单元，用于在所述判断结果表示在所述多个泵冲程周期中未检测到所述尿素泵的电流参数时，确定所述尿素泵的模拟泵压异常，并输出异常信息。
[0017]可选地，所述第一确定单元，包括：第一确定模块，用于在所述特征点为一个的情况下，确定所述泵压模拟方式为多元线性拟合方式；第二确定模块，用于在所述特征点为至少两个时，确定所述泵压模拟方式为多元线性拟合方式和基于卷积神经网络模型的拟合方式。
[0018]可选地，所述第二确定单元，包括：第一拟合模块，用于在所述特征点为一个的情况下，利用所述多元线性拟合方式对所述第二特征参数进行多元线性拟合，得到所述模拟泵压；第二拟合模块，用于在所述特征点为至少两个时，分别利用所述多元线性拟合方式和所述基于卷积神经网络模型的拟合方式对所述第二特征参数进行拟合，得到拟合结果，基于所述拟合结果得到所述模拟泵压。
[0019]可选地，该装置还包括：第五确定单元，用于确定所述模拟泵压与所述感测泵压之
间的泵压差值；第六确定单元，用于在所述泵压差值大于预定阈值的情况下，确定所述感测部件异常，并输出异常信息。
[0020]可选地，所述第二确定单元，包括：校验模块，用于利用所述模拟泵压对所述感测泵压进行校验，得到校验结果；第三确定模块，用于在所述校验结果表示所述模拟泵压对所述感测泵压的压差小于预定差值时，确定所述感测泵压为目标泵压；第四确定模块，用于在所述校验结果表示所述模拟泵压对所述感测泵压的压差不小于预定差值时，确定所述模拟泵压为目标泵压。
[0021]根据本专利技术实施例的另外一个方面，还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序被处理器运行时控制所述计算机存储介质所在设备执行上述中任一项所述的尿素泵的泵压确定方法。
[0022]根据本专利技术实施例的另外一个方面，还提供了一种处理器，所述处理器用于运行计算机程序，其中，所述计算机程序运行时执行上述中任一项所述的尿素泵本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种尿素泵的泵压确定方法，其特征在于，包括：在检测到尿素泵的第一特征信息后，采集所述尿素泵的第二特征信息，其中，所述第一特征信息包括：所述尿素泵的泵冲程周期信息、所述尿素泵的电流信息，所述第二特征信息包括：所述尿素泵在泵冲程周期内的特征点上的电流信息以及所述特征点对应的时间信息、所述尿素泵的供电电压；基于所述第二特征信息确定所述尿素泵的泵压模拟方式，其中，所述泵压模拟方式为预先设置的用于对所述尿素泵进行泵压模拟的方式；基于所述泵压模拟方式获取所述尿素泵的模拟泵压；根据所述模拟泵压以及感测泵压确定所述尿素泵工作时的目标泵压，其中，所述感测泵压为感测部件检测到的所述尿素泵的泵压。2.根据权利要求1所述的尿素泵的泵压确定方法，其特征在于，在检测到尿素泵的特征信息之前，所述尿素泵的泵压确定方法还包括：响应于建压指令，对所述尿素泵施加压力。3.根据权利要求1所述的尿素泵的泵压确定方法，其特征在于，所述尿素泵的泵压确定方法还包括：在未检测到尿素泵的第一特征信息时，判断在多个泵冲程周期中是否检测到所述尿素泵的电流参数，得到判断结果；在所述判断结果表示在所述多个泵冲程周期中未检测到所述尿素泵的电流参数时，确定所述尿素泵的模拟泵压异常，并输出异常信息。4.根据权利要求1所述的尿素泵的泵压确定方法，其特征在于，基于所述第二特征信息确定所述尿素泵的泵压模拟方式，包括：在所述特征点为一个的情况下，确定所述泵压模拟方式为多元线性拟合方式；在所述特征点为至少两个时，确定所述泵压模拟方式为多元线性拟合方式和基于卷积神经网络模型的拟合方式。5.根据权利要求4所述的尿素泵的泵压确定方法，其特征在于，基于所述泵压模拟方式获取所述尿素泵的模拟泵压，包括：在所述特征点为一个的情况下，利用所述多元线性拟合方式对所述第二特征参数进行多元线性拟合，得到所述模拟泵压；在所述特征点为至少两个时，分别利用所述多元线性拟合方式和所述基于卷积神经网络模型的拟合方式对所述第二特征参数进...
【专利技术属性】
技术研发人员：牟大伟，宋国梁，张军，侯郭顺，赵姗姗，
申请(专利权)人：潍坊潍柴动力科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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