一种OBD远程监控NOx数据异常清洗方法技术

技术编号：40669585 阅读：5 留言：0更新日期：2024-03-18 19:05

为了解决OBD远程监控中NO<subgt;x</subgt;数据频现多种复杂异常类型，致使显著影响排放计算的准确性问题。本发明专利技术提供了一种OBD远程监控NO<subgt;x</subgt;数据异常清洗方法，包括步骤：1、数据排序；2、时序重复异常识别及处理；3、时序不连续识别及处理；4、筛选界内值数据；5、车速局部离群值异常识别及处理；6、车速恒值异常识别及处理；7、NO<subgt;x</subgt;恒值异常识别及处理；8、NO<subgt;x</subgt;上下文异常值识别及处理；9、NO<subgt;x</subgt;局部离群值异常识别及处理；本发明专利技术深入探究了OBD远程监控数据NO<subgt;x</subgt;参数项的多种典型数据质量问题，确立对NO<subgt;x</subgt;参数项异常情况高效准确的清洗方法。规避问题后，可以计算得出更加准确可靠的重型车NO<subgt;x</subgt;排放因子，帮助识别高排车辆及排放核算，为交通排放监管奠定坚实基础。

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【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于交通环保，具体涉及一种obd远程监控nox数据异常清洗方法。

技术介绍

1、《重型柴油车污染物排放限值及测量方法(中国第六阶段)》对重型车排放远程监控作出规定，以对重型车的环境影响进行严苛控制。不同于便携式排放测试系统（pems）设备复杂、仅限单车测试、对人员技术水平要求高且费时费力等，得益于相关传感器技术及obd-iii的快速发展，obd（车载诊断系统）远程监控可以实现1 hz多参数的在线实时数据采集和远程传输。

2、obd远程监控数据采集项如下：1. 车辆id（vin）；2. 采集时间，yyyy-mm-dd hh:mm: ss；3. 车速，km/h；4. 大气压，kpa；5. 发动机净输出扭矩，%；6. 摩擦扭矩，%；7. 发动机转速，rpm；8. 发动机燃料流量，l/h；9. scr上游nox传感器输出值，ppm；10. scr下游nox传感器输出值，ppm；11. 反应剂余量，%；12. 进气量，kg/h；13. scr入口温度，℃；14. scr出口温度，℃；15. dpf压差，kpa；16. 发动机冷却液温度，℃；17. 油箱液位，%；18. 定位状态；19. 经度，°；20，纬度，°；21. 累计里程，km。

3、逐秒的obd远程监控数据可用于计算重型车实际行驶状态下的排放，识别高排车辆，为监管介入提供数据支撑。然而，由于传感器故障或数据传输异常等问题，obd远程监控数据出现多种形式的异常情况，显著影响排放计算的准确性。其中，nox数据异常问题尤为突出。当前obd远程监控nox

技术实现思路

1、本专利技术的主要目是进一步清晰obd远程监控nox参数项的典型异常问题，提出一种obd远程监控nox数据异常清洗方法，对典型异常问题进行识别及处理，以增加基于obd远程监控数据计算重型车nox排放的准确性。

2、本专利技术采用以下技术方案：

3、一种obd远程监控nox数据异常清洗方法，其特征在于，包括以下步骤：

4、步骤1、数据排序

5、将全部数据依据采集时间参数进行升序排列；

6、步骤2、时序重复异常识别及处理

7、2.1）时序重复异常识别

8、计算相邻两行数据采集时间参数的时间差，若时间差等于0秒，则认为该条数据发生时序重复异常；

9、2.2）时序重复异常处理

10、判别时序重复行是否完全相同；若完全相同，则保留一行；若不完全相同，则使用重复行的平均值填充数据，删除重复行；

11、步骤3、时序不连续识别及处理

12、3.1）时序不连续识别

13、计算相邻两行数据采集时间参数的时间差，若某一条数据与前后数据行的时间差均不等于1秒，则认为是时序不连续；

14、3.2）时序不连续处理

15、删除时序不连续的数据行；

16、步骤4、筛选界内值数据

17、选择与nox排放相关的预设参数（如：车速、发动机转速、发动机燃料流量、scr上游nox传输器输出值、scr下游nox传输器输出值、进气量、发动机冷却液温度、scr入口温度、scr出口温度），筛选预设参数均在《重型车排放远程监控技术规范hj 1239.3-2021》界定值范围内的数据。

18、步骤5、车速局部离群值异常识别及处理

19、5.1）车速局部离群值异常识别

20、若某参数中数据在《重型车排放远程监控技术规范hj 1239.3-2021》规定的该参数界定值范围内，并显著偏移跳跃，则认为发生局部离群值异常；

21、识别车速参数局部离群值异常的步骤：利用blackman窗函数的卷积平滑法及预设倍数标准差区间识别区间外的局部离群值；识别时序中断异常，去除时序中断位置的被识别的局部离群值；

22、进一步的，所述blackman窗函数公式如下：

23、

24、其中表示窗口在位置的值，表示窗口长度。

25、5.2）车速局部离群值异常处理

26、局部离群值两侧数据取平均值平滑填充异常位置；

27、步骤6、车速恒值异常识别及处理

28、6.1）车速恒值异常识别

29、若某参数中数据在《重型车排放远程监控技术规范 hj 1239.3-2021》规定的该参数界定值范围内，并长时间（预设值，如连续15秒及以上，cn 110907190 b）保持同一值，则认为是恒值异常；

30、识别车速参数恒值异常的步骤：识别时序中断异常，依据时序中断位置，标记连续时间序列片段；遍历每一个连续时间序列片段，识别长时间保持同一值的恒值异常；依据车速参数项在每一个连续时间序列片段使用下面公式计算加速度，若恒值异常发生在怠速条件下（速度<0.5 km/h且加速度∈(-0.15,0.15) m/s2)，则不计入恒值异常范围；

31、

32、其中，表示秒的加速度（m/s2），表示秒的车速（km/h）；

33、6.2）车速恒值异常处理

34、将识别到的车速恒值异常片段删除；

35、步骤7、nox恒值异常识别及处理

36、利用上述相同的恒值异常识别与处理方法；

37、步骤8、nox上下文异常值识别及处理

38、8.1）nox上下文异常值识别

39、若该参数中数据在《重型车排放远程监控技术规范hj 1239.3-2021》规定的该参数界定值范围内，并连续相等或超过预设值数量（如3个）大于异常边界预设值（如2500ppm），则认为发生上下文异常；

40、识别上下文异常的步骤：识别连续相等或超过预设值数量大于异常边界预设值的片段，每一片段前后预设数量（如前面3个后面5个）的数据一并纳入上下文异常值范围；

41、8.2）nox上下文异常值处理

42、将识别到的nox上下文异常值片段删除；

43、步骤9、nox局部离群值异常识别及处理

44、9.1）nox局部离群值异常识别

45、识别nox参数项局部离群值异常的步骤：利用blackman窗函数的卷积平滑法及预设倍数标准差区间识别区间外的局部离群值；识别时序中断异常，将局部离群值异常划分为两种类型：非时序中断位置局部离群值异常与时序中断位置局部离群值异常；

46、9.2）nox局部离群值异常处理

47、对于两种类型的局部离群值异常采取两类本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种OBD远程监控NOx数据异常清洗方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种OBD远程监控NOx数据异常清洗方法，其特征在于，步骤3.1）所述的时序不连续为某一条数据与前后数据行的时间差均不等于1秒。

3.根据权利要求1所述的一种OBD远程监控NOx数据异常清洗方法，其特征在于，步骤5）和步骤9）所述局部离群值异常识别是利用Blackman窗函数的卷积平滑法及预设倍数标准差区间识别区间外的局部离群值，并判别分类局部离群值是否发生在时序中断位置以采取不同的处理方法。

4.根据权利要求1所述的一种OBD远程监控NOx数据异常清洗方法，其特征在于，步骤6）和步骤7）所述恒指异常识别步骤逻辑：首先标记连续时间序列片段；其次遍历每一个连续时间序列片段，识别长时间保持同一值的恒值异常；最后去除发生在车辆怠速条件下的恒指异常。

【技术特征摘要】

1.一种obd远程监控nox数据异常清洗方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种obd远程监控nox数据异常清洗方法，其特征在于，步骤3.1）所述的时序不连续为某一条数据与前后数据行的时间差均不等于1秒。

3.根据权利要求1所述的一种obd远程监控nox数据异常清洗方法，其特征在于，步骤5）和步骤9）所述局部离群值异常识别是利用blackman...

【专利技术属性】
技术研发人员：毛洪钧，赵肖阳，张启钧，彭剑飞，
申请(专利权)人：南开大学，
类型：发明
国别省市：

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