一种OBDII诊断的车载动态限载自检测方法及系统

1.一种OBDII诊断的车载动态限载自检测方法，其特征在于：包括以下步骤：
(1)分别检测在汽车空载和带载两种情况下，车辆起动加速时段的扭矩，并记录数据；
(2)验证检测数据的完整性，建立车载质量M的计算模型；
(3)根据计算模型建立方程组，求解扭矩系数和摩擦系数的估计值；
(4)对扭矩系数和摩擦系数的估计值进行误差检验；
(5)将合格的扭矩系数和摩擦系数的估计值带入计算模型，实时计算车辆运行中超载情况，并做出判断。
2.根据权利要求1所述的OBDII诊断的车载动态限载自检测方法，其特征在于：所述的步骤(1)包括：
当汽车空载时，空载质量为M0，分别检测初段7‑27KM/h、中段27‑47KM/h和高段47‑
67KM/h这三个加速时段发动机扭矩输出值作为第一组采样数据；检测间隔时间ΔT为1秒，同时记录加速时间长度；
当汽车带载时，带载质量为M1，分别检测7‑27KM/h、中段27‑47KM/h和高段47‑67KM/h这三个加速时段发动机扭矩输出值作为第二组采样数据；检测间隔时间ΔT为1秒，同时记录加速时间长度。
3.根据权利要求1所述的OBDII诊断的车载动态限载自检测方法，其特征在于：
所述的步骤(2)中数据完整性包括：加速起始时刻、加速终止时刻，加速时段的发动机扭矩采样值，加速时间段的检测次数N。
4.根据权利要求1所述的OBDII诊断的车载动态限载自检测方法，其特征在于：所述的步骤(2)中，车载质量M的计算模型为：
其中，T0为加速初始时刻，V0为起始时刻T0时的初始速度，T1为加速终了时刻，V(T1)为加速终了时刻T1的速度，T(t)为t时刻的扭矩，k为扭矩系数，μ摩擦系数，g重力加速度，加速时长T＝T1‑T0；
对时间离散化处理，车载质量M的计算模型为：
其中，N为加速过程中扭矩检测次数，Δt转矩扭矩检测间隔时间，ti为扭矩检测时刻。
5.根据权利要求1所述的OBDII诊断的车载动态限载自检测方法，其特征在于：
所述的步骤(3)的具体方法为：
交叉使用步骤(1)中的空载和带载两组数据带入计算模型，即将两组数据种分别选择一个加速时段的采样数据带入质量计算模型构建一个二元一次方程组，则每个方程组有两个方程和两个未知数k和μ，共建立九个方程组，分别求解9组扭矩系数和摩擦系数的计算值：k1和μ1,k2和μ2，…，k9和μ9；
取计算值的平均值为估计值，即得到扭矩系数的估计值 和摩擦系数的估计值
6.根据权利要求5所述的OBDII诊断的车载动态限载自检测方法，其特征在于：方程组以加速初段方程组为例，求解扭矩系数和摩擦系数的估计值的方法为：
其中，TM0(ti)为空载时初段加速的扭矩检测值，TM1(ti)为带载时初段加速的扭矩检测值，T01和T00为空载时加速初段起始时间和终了时间，T11和T10为带载时加速初段起始时间和终了时间。
7.根据权利要求1所述的OBDII诊断的车载动态限载自检测方法，其特征在于：所述的
2
步骤(4)中对扭矩系数和摩擦系数的估计值进行误差检验方法为：将质量计算误差平方d
2
和阈值平方t进行比较，若满足阈值条件：
2 2
d≤t   (公式5)
则扭矩系数和摩擦系数的估计值合格；
其中，质量计算误差 为无量纲标准参数，M1，M2，
M3为将扭矩系数的估计值 和摩擦系数的估计值 和三组空载质量M0加速数据带入步骤2)中的计算模型中得到的质量计算值，M4，M5，M6为将扭矩系数的估计值 和摩擦系数的估计值和三组带载质量M1加速数据带入步骤2)中的计算模型中得到的质量计算值，n＝6为样本随机采集个数，满足n值不小于4的判断；
采用参数的随机采样法进行阈值报警参数判断，根据传感器数据采集误差服从均值λ
2
＝0和标准方差σ＝1的正态分布，参数的随机采样法中，阈值平方t 可以通过以下公式得出：
式中，α是未超过阈值的先验概率，σ为高斯分布的标准方差，参数维度m取值为1。
8.根据权利要求1所述的OBDII诊断的车载动态限载自检测方法，其特征在于：所述的步骤(5)的具体方法为：
将误差检验合格的扭矩系数和摩擦系数带入计算模型，进行限载检测，计算实时带载数据，根据计算模型得出汽车载重M，并判断是否小于汽车限载Mmax值，如小于则继续检测，如大于则发出限载报警信号。
9.一种实施权利要求1‑8任一项所述的OBDII诊断的车载动态限载自检测方法的OBDII诊断的车载动态限载自检测系统，其特征在于：包括
5G T‑BOX下位机，通过OBDII总线与车载ECU系统进行通信连接，获取车辆动力系统的状态信息数据，并将数据传输至限载检测模块；
限载检测模块，建立车载质量M的计算模型，对车辆超载情况进行实时计算；
报警模块，通过5G通信与限载检测模块进行通信，接收限载检测模块发出的车载超限报警信号。

暂无

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