基于CAN总线数据的商用车重量边界预测

芦 鑫，王 勃，许晓明，李靖宇，冯泽功

（陕西汉德车桥有限公司 技术中心，陕西 西安 710201）

随着市场宏观经济形势发生重大变化，商用车市场产销量均出现大幅下滑，寻找商用车新的增长极成为各大主机厂面临的重要挑战之一[1]。为应对市场挑战，聚焦细分市场、精细化设计已成为商用车发展的主流趋势，路谱采集、控制器局域网（Controller Area Network, CAN）总线数据应用、大数据分析等手段已逐渐深入商用车产品设计流程；而影响车辆运行性能的因素集中在运行工况、运行路况以及车辆载重三方面，其中车辆的载重对其影响程度最大，进而得到了广泛的关注与研究[2]。其中陕西汉德车桥有限公司李旭明等对商用车自称重系统的方法进行了介绍与分析，但未进行实际的应用和研究[3]；吉林大学夏冰等根据功率平衡也对低速并处于加速状态的重型车辆给出了车辆重量的预测模型，但未对车辆的最大质量作出预测和研究[4]。

基于以上原因，本文基于商用车CAN总线数据系统所采集的车速、发动机转速和输出功率比，结合车辆传动系统效率和迎风面积建立了商用车重量边界预测模型；并利用该模型对某型 4×2快递牵引车的最大质量进行了预测，并将预测结果与车辆实际称重数据进行对比研究分析，对预测模型的准确性进行了检验。

1 CAN总线数据介绍

CAN总线技术作为一种高效可靠的支持设备分布式控制以及实时控制的串行通信网络，其具备通讯实时性强、开发周期短、应用可靠且灵活，进而被广泛应用于汽车制造、航空航天、机床母机等机械装备制造领域；所产生的CAN总线数据已广泛应用于对应领域技术开发前端设计边界设定、设备运行状态监控、产品升级改进方向划定等方向，尤其在商用车领域应用的最为广泛[4]。

商用车技术领域CAN总线技术常用于以下用途：1）通过车辆驾驶行为和能耗水平的分析研究，制定合理的驾驶准则，实现车辆运行成本最低化和收益最大化；2）通过 CAN总线数据对车辆运行工况、路况以及相关零部件运行状态的实时监控，实现车辆可靠性的动态监控分析，在提高车辆运行可靠性的同时车辆设计的市场适用性和精准性得到了大幅的提升；3）通过对不同区域车辆运行工况及路况特点分析，有针对性进行营销和售后服务，从而实现精准营销与售后服务。本文通过CAN总线数据对车辆的最大重量进行精准预测，从而实现细分车型的动力匹配准确性有效改善，在降低生产成本的同时车辆可靠性得到大幅提升。

2 商用车重量边界预测方法

2.1 预测流程分析

采用CAN总线数据进行车辆重量预测的工作主要包括车辆原始数据的采集处理和模型预测两方面内容。其中数据采集处理包括从车辆CAN总线端口进行原始数据的采集和通过数据差分将原始数据采集时间点划归统一，然后建立数据预测模型对车辆最大重量进行预测。具体流程如图1所示。

图1 商用车重量预测流程

2.2 预测模型建立

根据相关基础性研究可知，车辆的重量边界与发动机输出扭矩n、发动输出扭矩比率Tp、车辆传动效率s、车速v、空气阻力系数CD以及车辆迎风面积A有关。同时为了排除CAN数据与车辆实际运行工况之间的差异造成的误差，需确定车辆发动机输出扭矩的修正系数Tf，计算公式如式（1）所示。

式中，a1、a2、a3和a4为发动机转矩曲线修正系数，可根据车辆适配发动机特性以及实际工况予以确定，待完成发动机输出扭矩修正系数Tf的计算后，可根据车辆最大重量与发动机输出扭矩n、发动输出扭矩比率Tp、车辆传动效率s、车速v、空气阻力系数CD以及车辆迎风面积A之间的关系建立车辆最大重量预测模型，具体如式（2）所示。

式中，m为车辆的最大重量，t，此处为车辆全时段重量预测值前10%的均值；v为车辆运行速度，km/h，此处选择速度为车辆最高挡位或此稿挡位下大于10 km/h的部分；n为发动机输出扭矩，Nm，此处选择发动机输出扭矩大于10%的部分；g为重力加速度，取值9.8 m/s2。

3 商用车重量预测结果与分析

3.1 原始数据采集与分析

选择某型 4×2快递牵引车作为研究对象进行CAN总线数据的采集，根据采集结果可知发动机输出扭矩n的信号采集频次为0.1 Hz，发动机转速信号和车辆运行速度信号的采集频次均为0.5 Hz，采用数据线性插值进行数据处理，使的三者的信号采集频率均为1 Hz，从而减小有效数据容量以便于后续参数计算与最大重量的预测分析，插值结果如图2(a)—图2(c)所示。

图2 原始数据插值计算结果

3.2 商用车重量预测

通过式（1）对该型4×2快递牵引车发动机全转速段的发动机输出扭矩修正系数Tf进行计算，计算结果如图3所示。

图3 发动机输出扭矩修正系数T_f计算曲线

并根据式（2）对该型车辆的最大重量进行多天全时段预测，并将所有预测结果进行拟合正态分布，结果如图4所示。即在97.73%的置信区间内车辆的最大预测质量为37.9 t。

图4 某型4×2快递牵引车最大重量预测结果

3.3 预测结果对比分析

为了进一步对预测结果的准确性作出分析，选择该型4×2快递牵引车连续16天的实际重量进行称取，结果如表1所示。从中可知该车辆的最大实际质量为35.6 t，与预测的最大质量37.9 t轻2.3 t，仅相差6.5%。进而可知该预测模型准确，具有较高的实用价值。

表1 某型4×2快递牵引车实际重量分布

4 结论

车辆的最大重量对于车辆的运行可靠性以及经济性影响重大，根据可靠的最大重量值进行合理的动力匹配可有效改善车辆的运行效率与可靠性，有效提升车辆的市场竞争能力，基于此本文采用车辆最大重量与运行数据之间的数值关系建立商用车重量边界预测模型，利用车辆CAN总线数据对某型4×2快递牵引车的最大质量进行预测，并与车辆实际最大质量进行对比分析，结果表明，在 97.73%的置信区间内车辆的最大预测质量为37.9 t，与实际质量相差6.5%，预测结果准确，具有较高的实用价值。