CN119442116A 基于远程数据的scr异常判定方法、装置及电子系统 （中汽研汽车检验中心（天津）有限公司）

司基于远程数据的SCR异常判定方法、装置及涉及一种基于远程数据的SCR异常判定方法、装预设正常状态下的第一重型车远程监控数据和并生成SCR系统的正常状态数据集和SCR系统的态数据集构建SCR系统工作状态判定模型，以利用SCR系统工作状态判定模型判定待测车辆的化标准，从而难以准确判断SCR系统的工作状态2获取SCR系统在预设正常状态下的第一重型车远程监控数据和在预设异常状态下的第基于所述第一重型车远程监控数据生成所述SCR系统的正常状态数据集，且基于所述第二重型车远程监控数据生成所述SCR系统的异利用所述正常状态数据集和异常状态数据集构建SCR系统工作状态判定模型，以利用所述SCR系统工作状态判定模型判定待测车辆的SCR系统在预设正常状态下的第一重型车远程监控数据和在预设异常状态下的第二重型车远程过滤所述第一重型车远程监控数据中的离群值和异从所述第一数据过滤值中筛选出满足预设有效的条件的第一有效数据，并数据过滤值中筛选出满足所述预设有效的条件的3.根据权利要求2所述的基于远程数据的SCR述第一重型车远程监控数据生成所述SCR系统的正常状态数据集，基于所述第二重型车远获取所述第一重型车远程监控数据的第一SC定位所述第一有效数据的中位值作为所述第一SC计算所述第一SCR尿素消耗片段的第一表征参数，并基于所述第一表征参数形成所述获取所述第二重型车远程监控数据的第二SC定位所述第二有效数据的中位值作为所述第二S计算所述第二SCR尿素消耗片段的第二表征参数，并基于所述第二表征参数形成所述4.根据权利要求1所述的基于远程数据的SCR异常判定方法将所述正常状态数据集中的所有SCR尿素消耗片段按照预设比例随机划分，得到正常将所述异常状态数据集中的所有SCR尿素消耗片段按照预设比例随机划分，得到异常利用所述正常状态训练数据集和所述异常状态训练数据集进行模型训练，得到初始利用所述正常状态校验数据集和所述异常状态校验数据集校验所述初始SCR系统工作基于所述模型预测失败率量化模型预测误差，并重新训练所述初始SCR系统工作状态判定模型，直至所述模型预测误差满足预设收敛条件，得到所述SCR系统工作状态判定模3基于预设采样频率获取待测车辆的多组重型车远基于所述多组重型车远程监控数据确定所述待测车辆的多个SCR尿素消耗片段，并计依次将所述每个SCR尿素消耗片段对应的所述表征参数输入至预先构建的SCR系统工作状态判定模型，得到所述待测车辆的多个初始SCR系统工作状态，并基于所述多个初始判定模型由SCR系统的正常状态数据集和异常状态数据集训6.根据权利要求5所述的基于远程数据的SCR异常判获取模块，用于获取SCR系统在预设正常状态下的第一重型车远程监控数据和在预设生成模块，用于基于所述第一重型车远程监控数据生成所述SCR系统的正常状态数据构建模块，用于利用所述正常状态数据集和异常状态数据集构建SCR系统工作状态判计算模块，用于基于所述多组重型车远程监控数据确定所述待测车辆的多个SCR尿素判定模块，用于依次将所述每个SCR尿素消耗片段对应的所述表征参数输入至预先构系统工作状态判定模型由SCR系统的正常状态数据集和异常状态数据集训练得4[0001]本发明涉及电数字数据处理技术领域，特别涉及一种基于远程数据的SCR异常判[0006]本发明第一方面实施例提供一种基于远程数据的SCR异常判定方法，应用于模型控数据生成所述SCR系统的正常状态数据集，且基于所述第二重型车远程监控数据生成所作状态判定模型，以利用所述SCR系统工作状态判定模型判定待测车辆的SCR系统工作状5车远程监控数据的第二SCR尿素消耗片段；定位所述第二有效数据的中位值作为所述第二常状态数据集中的所有SCR尿素消耗片段按照预设比例随机划分，得到异常状态训练数据[0010]本发明第二方面实施例提供一种基于远程数据的SCR异常判定方法，应用于模型程监控数据；基于所述多组重型车远程监控数据确定所述待测车辆的多个SCR尿素消耗片的所述表征参数输入至预先构建的SCR系统工作状态判定模型，得到所述待测车辆的多个初始SCR系统工作状态，并基于所述多个初始SCR系统工作状态得到所述待测车辆的最终[0012]本发明第三方面实施例提供一种基于远程数据的SCR异常判定装置，应用于模型述第一重型车远程监控数据生成所述SCR系统的正常状态数据集，且基于所述第二重型车6获取单元，用于获取所述第二重型车远程监控数据的第二SCR尿素消耗片段；第二定位单用于计算所述第二SCR尿素消耗片段的第二表征参数，并基于所述第二表征参数形成所述述正常状态数据集中的所有SCR尿素消耗片段按照预设比例随机划分，得到正常状态训练于所述模型预测失败率量化模型预测误差，并重新训练所述初始SCR系统工作状态判定模[0016]本发明第四方面实施例提供一种基于远程数据的SCR异常判定装置，应用于模型次将所述每个SCR尿素消耗片段对应的所述表征参数输入至预先构建的SCR系统工作状态型由SCR系统的正常状态数据集和异常状态数据集训练得[0021]本发明实施例可以根据SCR系统在预设正常状态下的第一重型车远程监控数据和在预设异常状态下的第二重型车远程监控数据生成相应的正常状态数据集和异常状态数7SCR系统工作状态判定模型判定待测车辆的SCR系统工作状态，提高了SCR系统工作状态判[0023]本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得图2为根据本发明一个实施例的尿素液位数据台阶状分布特征及SCR尿素消耗片图4为根据本发明实施例提供的一种基于远程数据的SCR异常判定装置的结构示图5为根据本发明实施例提供的另一种基于远程数据的SCR异常判定方法的流程图7为根据本发明实施例提供的另一种基于远程数据的SCR异常判定装置的结构[0025]下面参考附图描述本发明实施例的基于远程数据的SCR异常判定方法、装置及电中，可以根据SCR系统在预设正常状态下的第一重型车远程监控数据和在预设异常状态下8在步骤S101中，获取SCR系统在预设正常状态下的第一重型车远程监控数据和在重型车远程监控数据和异常状态下的第二重型车[0032]预设异常状态可以指由于各种原因导致尿素的消耗水平过低，SCR系统无法对发[0034]在一些实施例中，获取第一重型车远程监控数据和第二筛选处理来提取有效数据，有效数据是指SCR系统温度大于200ec且连续10分钟不低于180基于第二重型车远程监控数据生成SCR系统的异常状态[0037]进一步地，本发明实施例可以利用定位中值法获取不同工作状态下的SCR尿素消取第一重型车远程监控数据的第一SCR尿素消耗片段；定位第一有效数据的中位值作为第9作为尿素液位突变位置起始时刻，以第二尿素液位稳定位置的第一个标准差为0的时刻作changeratioratio进而形成SCR系统的正常状态数[0041]在步骤S103中，利用正常状态数据集和异常状态数据集构建SCR系统工作状态判[0042]作为一种可能实现的方式，本发明实施例可以基于SCR系统工作正常及异常状态SCR尿素消耗片段的SCR系统工作状态判定模型，从而在后续需要对待测车辆的SCR系统工作状态进行判定时，只需获得待测车辆的重型车远程监控数据即可得到待测车辆的SCR系所有SCR尿素消耗片段按照预设比例随机划分，得到异常状态训练数据集和异常状态校验工作状态判定模型；利用正常状态校验数据集和异常状态校验数据集校验初始SCR系统工[0044]在构建SCR系统工作状态判定模型时，本发明实施例可以以尿素液位变化量SCR系统正常状态和SCR系统异常状态两种工作状态作为模型的输出。模型预测失败率定义为校验数据中SCR系统工作状态判定不正确的SCR尿素消耗片段数量步骤S301：对SCR系统工作正常状态和异常状态下的重型车远程监控数据进行滤[0049]本发明实施例可以获取SCR系统工作正常状态下的第一重型车远程监控数据及异无法对发动机排气中的NOx排放进行有效处理[0053]本发明实施例可以分别对第一重型车远程监控数据和第二重型车远程监控数据来提取有效数据，有效数据是指SCR系统温度大于200ec且连续10分钟不低于180ec的重型[0055]本发明实施例可以利用定位中值法获取不同工作状态下重型车远程监控数据对获取尿素液位突变位置，以第一尿素液位稳定位置的最后一个标准差为0的时刻作为尿素液位突变位置起始时刻，以第二尿素液位稳定位置的第一个标准差为0的时刻作为尿素液changeratioratio进而形成SCR系统的正常状态数[0059]在构建SCR系统工作状态判定模型时，本发明实施例可以以尿素液位变化量SCR系统正常状态和SCR系统异常状态两种工作状态作为模型的输出。模型预测失败率定义为校验数据中SCR系统工作状态判定不正确的SCR尿素消耗片段数量预设正常状态下的第一重型车远程监控数据和在预设异常状态下的第二重型车远程监控[0067]生成模块102，用于基于第一重型车远程监控数据生成SCR系统的正常状态数据[0071]筛选模块，用于从第一数据过滤值中筛选出满足预设有效的条件的第一有效数[0073]其中，第一获取单元，用于获取第一重型车远程监控数据的第一SCR尿素消耗片[0081]第二划分单元，用于将异常状态数据集中的所有SCR尿素消耗片段按照预设比例[0082]训练单元，用于利用正常状态训练数据集和异常状态训[0083]校验单元，用于利用正常状态校验数据集和异常状态校验数据集校验初始SCR系工作状态判定模型，直至模型预测误差满足预设收敛条件，得到SCR系统工作状态判定模预设正常状态下的第一重型车远程监控数据和在预设异常状态下的第二重型车远程监控重型车远程监控数据，并利用重型车远程监控数据对待测车辆的SCR系统工作状态进行在[0090]在步骤S502中，基于多组重型车远程监控数据确定待测车辆的多个SCR尿素消耗[0091]进一步地，本发明实施例可以分别对每组重型车远程监[0092]在步骤S503中，依次将每个SCR尿素消耗片段对应的表征参数输入至预先构建的[0093]作为一种可能实现的方式，本发明实施例可以以待测车辆的SCR尿素消耗片段的据一定采样频率下，如1Hz的频率下多次获得的重型车远程监控数据进行待测车辆的SCR[0097]待测车辆的SCR系统工作状态判定依据如此设定的主要原因是：依托待测车辆远一SCR尿素消耗片段的SCR系统工作状态判定模型进行判定时，可能会出现将SCR尿素消耗以为了减少因模型误差等多方面因素所引起的单一SCR尿素消耗片段判定失误导致待测车辆SCR系统工作状态识别错误，最后取待测车辆所有SCR尿素消耗片段的SCR系统状态判定并每隔1Hz的采样频率获取待测车辆的重型车远程监控数据，其中，数据累计里程不少于[0102]将所述表征参数依次代入至SCR系统工作状态判定模型，得到多个工作状态的判为判定为SCR系统工作异常的SCR尿素消耗片段占比超过50%，所以本发明实施例可以将待测车辆的SCR系统工作状态识别为SCR系统工作异常，与所选取的重型车的SCR系统工作状[0104]综上所述，本发明实施例可以获取SCR系统正常及异常状态下的重型车远程监控程的比值（NDratio进而形成SCR系统工作正常及异常状态下的数据集；利用支持向量机[0105]根据本发明实施例提出的基于远程数据的SCR异常判定方法，可以根据待测车辆的重型车远程监控数据得到待测车辆的SCR尿素消耗片段的表征参数，并将表征参数输入型由SCR系统的正常状态数据集和异常状态数据集训练得[0115]需要说明的是，前述对基于远程数据的SCR异常判定方法实施例的解释说明也适[0116]根据本发明实施例提出的基于远程数据的SCR异常判定装置，可以根据待测车辆的重型车远程监控数据得到待测车辆的SCR尿素消耗片段的表征参数，并将表征参数输入[0118]处理器802执行程序时实现上述实施例中提供的基于远程数据的SCR异常判定方[0121]存储器801可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储器（non_volatilememory例如至少一个磁盘存储器。和处理器802可以通过总线相互连接并完成相互间的通信。总线可以是工业标准体系结构（IndustryStandardArch