【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及汽车能耗监测，尤其涉及车载仪表系统的能耗监测与管理系统。
技术介绍
1、随着汽车工业的快速发展，车辆的能源效率和环境影响成为了公众和制造商关注的焦点。传统的车辆能耗监测主要集中在基本的运行参数上，如速度、油耗等，而对于车辆内部复杂系统的细致监测和能源管理仍存在显著的技术空白。特别是对于一些关键部件和单元，如润滑系统、发动机内部和排气系统，它们在车辆的整体能耗和性能中发挥着重要作用，但由于技术限制，这些部分的详细能耗监测和状态诊断一直是一个挑战。
2、此外，现有技术在提供能耗数据和驾驶反馈时往往缺乏深度和精确性。虽然一些高级车型开始采用更复杂的传感器和数据分析技术，但这些系统通常无法全面评估车辆的能源使用效率，尤其是在实时诊断关键部件的健康状态方面还有待提高。因此，存在一种对于更全面、更智能的车辆能耗监测与管理系统的需求，该系统应能够提供更深入的能耗数据分析，并给出针对性的节能建议。
3、综上所述，现有的车辆能耗监测系统尚未能充分满足市场对于高效、智能和全面能耗管理的需求，因此，开发一种集成了先进光谱分析技术的车载仪表系统，能够实现对车辆能耗的全面监测和优化管理，是汽车工业发展中的一个重要创新方向。
技术实现思路
1、基于上述目的，本专利技术提供了车载仪表系统的能耗监测与管理系统。
2、车载仪表系统的能耗监测与管理系统，包括以下模块：
3、能耗监测模块：利用多传感器集成技术，实时收集车辆的能源使用数据；
4、光
5、数据处理与分析模块：对能耗监测模块以及光谱分析能耗诊断模块收集的数据进行分析，识别节能潜力，提供能耗优化建议；
6、仪表界面模块：提供实时能耗信息、能耗优化建议以及光谱分析的诊断结果；
7、控制策略模块：基于数据处理与分析模块的建议，自动或手动调整车辆的运行参数。
8、进一步的，所述能耗检测模块中的能源使用数据包括油耗、电耗、温度、车速。
9、进一步的，所述多传感器包括流量传感器、温度传感器、压力传感器和速度传感器，多传感器分布在车辆的关键位置，关键位置包括燃料系统、排气系统、电池组和发动机；
10、传感器实时收集多种数据，包括燃料消耗量、电池电量使用、发动机温度和车辆速度，多种数据通过车辆的数据总线实时传输至ecu，ecu对收集到的数据进行同步，确保数据的时间一致性，最终通过仪表界面模块进行显示。
11、进一步的，所述光谱分析能耗诊断模块具体包括：
12、光谱传感器的部署：在润滑系统、发动机内部、排气系统中安装专用的光谱传感器，光谱传感器捕获从润滑系统、发动机内部、排气系统中反射或发射的光谱信号；
13、光谱数据的捕获与传输：当车辆运行时，光谱传感器实时捕获润滑油系统、发动机内部和排气系统发射或反射的光谱数据，光谱数据传输到车辆的ecu；
14、数据分析与状态诊断：ecu使用预先设定的光谱分析算法来分析光谱数据，通过比较实时数据与标准光谱特征，识别出润滑系统的油质变化、发动机内部的磨损情况，以及排气系统的效率；
15、效率评估与预警：基于光谱分析的结果，评估各系统的运行效率和健康状态，若发现任何指标异常，将发出预警，通知驾驶员或维护团队，指标异常包括润滑油质量低下、发动机效率降低或排气效率降低。
16、进一步的，所述光谱传感器的部署具体包括：
17、润滑系统中：光谱传感器安装在油路的关键节点，关键节点包括接近油泵出口或靠近主轴承供油点；
18、发动机内部中：光谱传感器安装在发动机缸盖或近燃烧室区域，以捕获发动机内部燃烧过程的光谱信息；
19、排气系统中：光谱传感器安装在排气管的上游部分，包括接近排气歧管或催化转换器。
20、进一步的，所述光谱分析算法具体包括：
21、光谱数据的特征提取算法：对收集到的光谱数据进行特征提取，识别出关键的波峰、波谷特征，所述特征提取利用小波变换的信号处理技术，以区分不同化学成分的光谱特征。
22、数据比较与模式识别算法：ecu内部存储有针对润滑油、发动机内部和排气系统的标准光谱特征数据库，使用模式识别算法，ecu将实时光谱数据与标准光谱特征数据库的标准特征进行比较，以检测偏差；
23、状态与效率诊断：
24、针对润滑系统，分析油质的光谱特征变化，包括由油品老化或污染引起的特征偏移；
25、在发动机内部，识别磨损金属粒子的光谱特征，该光谱特征表明磨损或损坏；
26、对于排气系统，评估排放气体的光谱特征，包括co2和nox的浓度，以判断催化转换器的效率和排放水平；
27、根据分析结果，ecu生成关于油质状态、发动机磨损和排气效率的诊断报告，并通过仪表界面模块呈现。
28、进一步的，所述标准光谱特征数据库具体包括:
29、润滑油的标准光谱特征：
30、新鲜润滑油特征，记录新鲜润滑油的光谱特征，包括特定波长下的吸收峰和发射峰；老化润滑油特征，涉及油品随时间和使用老化后的光谱变化，包括氧化、污染物积累导致的吸收峰变化；污染物质特征，包括常见污染物的光谱标志，用于识别润滑油中的污染程度；
31、发动机内部的标准光谱特征：
32、正常运行特征，描述正常运行状态下的发动机内部材料的光谱反射或发射特征；磨损特征，包括金属磨损产生的特定光谱特征；沉积物特征，记录因燃烧不完全产生的沉积物的光谱特征；
33、排气系统的标准光谱特征：
34、清洁排放特征，展示清洁且高效运行时的排气特征，包括特定气体的标准吸收线；污染排放特征，包括典型污染气体的特征吸收线，用于评估排气系统的效率和排放水平；
35、随着车辆使用和维护经验的积累，数据库定期更新，以反映最新的光谱分析技术和车辆状态变化。
36、进一步的，所述模式识别算法基于svm模型(支持向量机)，svm模型通过找到一个超平面，将不同类别的数据分隔开，对于一个给定的训练样本集其中每个xi是特征空间中的点，yi是类别标签(正常或异常)，svm模型寻找最大化边缘的超平面，表示为：
37、
38、subject to yi(w·xi+b)≥1，for all i＝1,…,n；其中，w是超平面的法向量，b是偏置项。
39、应用于光谱数据分析具体包括：
40、数据预处理：将实时光谱数据和数据库中的标准光谱特征转换为适合svm模型处理的格式，提取特定波长下的吸收率或反射率作为特征向量；
41、模型训练：使用标准光谱特征数据库中的数据对svm模型进行训练，标签为正常或异常；<本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.车载仪表系统的能耗监测与管理系统，其特征在于，包括以下模块：
2.根据权利要求1所述的车载仪表系统的能耗监测与管理系统，其特征在于，所述能耗检测模块中的能源使用数据包括油耗、电耗、温度、车速。
3.根据权利要求2所述的车载仪表系统的能耗监测与管理系统，其特征在于，所述多传感器包括流量传感器、温度传感器、压力传感器和速度传感器，多传感器分布在车辆的关键位置，关键位置包括燃料系统、排气系统、电池组和发动机；
4.根据权利要求3所述的车载仪表系统的能耗监测与管理系统，其特征在于，所述光谱分析能耗诊断模块具体包括：
5.根据权利要求4所述的车载仪表系统的能耗监测与管理系统，其特征在于，所述光谱传感器的部署具体包括：
6.根据权利要求5所述的车载仪表系统的能耗监测与管理系统，其特征在于，所述光谱分析算法具体包括：
7.根据权利要求6所述的车载仪表系统的能耗监测与管理系统，其特征在于，所述标准光谱特征数据库具体包括:
8.根据权利要求7所述的车载仪表系统的能耗监测与管理系统，其特征在于，所述模式识别算法基
9.根据权利要求8所述的车载仪表系统的能耗监测与管理系统，其特征在于，所述数据处理与分析模块具体包括：
10.根据权利要求9所述的车载仪表系统的能耗监测与管理系统，其特征在于，所述将光谱分析结果与能耗模式相结合，以评估系统状态对整体能耗的影响具体包括：
...【技术特征摘要】
1.车载仪表系统的能耗监测与管理系统，其特征在于，包括以下模块：
2.根据权利要求1所述的车载仪表系统的能耗监测与管理系统，其特征在于，所述能耗检测模块中的能源使用数据包括油耗、电耗、温度、车速。
3.根据权利要求2所述的车载仪表系统的能耗监测与管理系统，其特征在于，所述多传感器包括流量传感器、温度传感器、压力传感器和速度传感器，多传感器分布在车辆的关键位置，关键位置包括燃料系统、排气系统、电池组和发动机；
4.根据权利要求3所述的车载仪表系统的能耗监测与管理系统，其特征在于，所述光谱分析能耗诊断模块具体包括：
5.根据权利要求4所述的车载仪表系统的能耗监测与管理系统，其特征在于，所述光谱传感器的部署具体包括：
6.根据权利要求5所述的车载仪表系统的能耗监测...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡印侠，李伟，胡印平，王安，
申请(专利权)人：深圳市欣万旗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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