CN119469816A - 基于燃料消耗量的车辆故障检测方法及装置 - Google Patents
基于燃料消耗量的车辆故障检测方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN119469816A CN119469816A CN202510062668.7A CN202510062668A CN119469816A CN 119469816 A CN119469816 A CN 119469816A CN 202510062668 A CN202510062668 A CN 202510062668A CN 119469816 A CN119469816 A CN 119469816A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- fuel consumption
- predicted
- vehicle
- fault
- predicted fuel
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 239000000446 fuel Substances 0.000 title claims abstract description 438
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims abstract description 90
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims abstract description 113
- 239000003638 chemical reducing agent Substances 0.000 claims abstract description 71
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 40
- QGZKDVFQNNGYKY-UHFFFAOYSA-N Ammonia Chemical compound N QGZKDVFQNNGYKY-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 105
- 239000007789 gas Substances 0.000 claims description 84
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 63
- 229910021529 ammonia Inorganic materials 0.000 claims description 41
- XSQUKJJJFZCRTK-UHFFFAOYSA-N Urea Chemical compound NC(N)=O XSQUKJJJFZCRTK-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 24
- 239000004202 carbamide Substances 0.000 claims description 24
- 238000002347 injection Methods 0.000 claims description 14
- 239000007924 injection Substances 0.000 claims description 14
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 13
- 239000007864 aqueous solution Substances 0.000 claims description 12
- 125000004435 hydrogen atom Chemical group [H]* 0.000 claims description 6
- 238000010531 catalytic reduction reaction Methods 0.000 claims description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 abstract description 11
- 230000004044 response Effects 0.000 abstract description 8
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 abstract description 6
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 abstract description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 9
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 9
- 239000001257 hydrogen Substances 0.000 description 9
- 229910052739 hydrogen Inorganic materials 0.000 description 9
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 6
- 230000008569 process Effects 0.000 description 6
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 6
- UFHFLCQGNIYNRP-UHFFFAOYSA-N Hydrogen Chemical compound [H][H] UFHFLCQGNIYNRP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 5
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 5
- 238000001816 cooling Methods 0.000 description 5
- 230000006870 function Effects 0.000 description 5
- 102100035115 Testin Human genes 0.000 description 4
- 101710070533 Testin Proteins 0.000 description 4
- 238000005336 cracking Methods 0.000 description 4
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 4
- 238000006722 reduction reaction Methods 0.000 description 4
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 4
- 239000012080 ambient air Substances 0.000 description 3
- 238000002485 combustion reaction Methods 0.000 description 3
- 230000007257 malfunction Effects 0.000 description 3
- IJGRMHOSHXDMSA-UHFFFAOYSA-N Atomic nitrogen Chemical compound N#N IJGRMHOSHXDMSA-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N Carbon dioxide Chemical compound O=C=O CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 239000003570 air Substances 0.000 description 2
- 238000003491 array Methods 0.000 description 2
- 229910052799 carbon Inorganic materials 0.000 description 2
- 238000011217 control strategy Methods 0.000 description 2
- 238000004134 energy conservation Methods 0.000 description 2
- 239000007788 liquid Substances 0.000 description 2
- 239000000463 material Substances 0.000 description 2
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 230000000930 thermomechanical effect Effects 0.000 description 2
- 239000002699 waste material Substances 0.000 description 2
- OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N Carbon Chemical compound [C] OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 229910002092 carbon dioxide Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000001569 carbon dioxide Substances 0.000 description 1
- 230000003197 catalytic effect Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000010790 dilution Methods 0.000 description 1
- 239000012895 dilution Substances 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 238000000802 evaporation-induced self-assembly Methods 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 1
- 238000000691 measurement method Methods 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- DOTMOQHOJINYBL-UHFFFAOYSA-N molecular nitrogen;molecular oxygen Chemical compound N#N.O=O DOTMOQHOJINYBL-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 229910052757 nitrogen Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 239000000376 reactant Substances 0.000 description 1
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 1
- 238000005507 spraying Methods 0.000 description 1
- 238000010792 warming Methods 0.000 description 1
Landscapes
- Combined Controls Of Internal Combustion Engines (AREA)
Abstract
本申请涉及新能源车辆诊断技术领域，特别涉及一种基于燃料消耗量的车辆故障检测方法及装置，其中，方法包括：基于车辆后处理装置中还原剂的还原剂信息，计算发动机燃料的预测燃料消耗量；判断预测燃料消耗量是否大于实际燃料消耗量；如果大于，且差值大于第一阈值，则基于预测燃料消耗量确定车辆发生故障时的故障检测结果为流量计故障或试验台故障；如果小于，且差值小于第二阈值，则基于预测燃料消耗量确定故障检测结果为泄露故障、传感器故障或试验台故障。由此，解决了相关技术中，判断条件复杂，需要系统具备较高的处理能力和响应速度，且可能无法涵盖所有可能的故障情况，从而导致漏检，更无法应对各种复杂的工况和环境条件等问题。
Description
技术领域
本申请涉及新能源车辆诊断技术领域，特别涉及一种基于燃料消耗量的车辆故障检测方法及装置。
背景技术
氨作为一种可再生零碳燃料，燃烧后不产生二氧化碳，大规模使用氨燃料可大幅降低工业和交通运输业的碳排放量，有助于遏制全球变暖。由于氨燃料发动机的技术还不够成熟，仍处于研发和试验阶段，导致在使用过程中出现一些未知的问题和故障。
相关技术中，可以通过获取车辆中燃料电池的当前功率值、当前压力值和当前流量值以及对应的历史压力值和历史流量值确定压力误差值和流量误差值，进而确定燃料电池的故障检测结果；也可以通过设定减压阀与燃料电池之间的流路为第一流路，通过引入燃料电池开机-停机状态以及燃料电池实时功率变化率等判断条件，确定燃料电池氢系统的故障检测结果。
然而，相关技术中，判断条件复杂，需要系统具备较高的处理能力和响应速度，且这些判断条件可能无法涵盖所有可能的故障情况，从而导致漏检，更无法应对各种复杂的工况和环境条件，亟需改进。
发明内容
本申请提供一种基于燃料消耗量的车辆故障检测方法及装置，以解决相关技术中，判断条件复杂，需要系统具备较高的处理能力和响应速度，且这些判断条件可能无法涵盖所有可能的故障情况，从而导致漏检，更无法应对各种复杂的工况和环境条件等问题。
本申请第一方面实施例提供一种基于燃料消耗量的车辆故障检测方法，包括以下步骤：基于车辆后处理装置中还原剂的还原剂信息，计算发动机燃料的预测燃料消耗量；判断所述预测燃料消耗量是否大于所述发动机燃料的实际燃料消耗量；如果所述预测燃料消耗量大于所述发动机燃料的实际燃料消耗量，且所述预测燃料消耗量与所述实际燃料消耗量的差值大于第一阈值，则基于所述预测燃料消耗量确定所述车辆发生故障时的故障检测结果为流量计故障或试验台故障；如果所述预测燃料消耗量小于所述实际燃料消耗量，且所述预测燃料消耗量与所述实际燃料消耗量的差值小于第二阈值，则基于预测燃料消耗量确定所述故障检测结果为泄露故障、传感器故障或试验台故障。
通过上述技术方案，可以先计算计算发动机燃料的预测燃料消耗量，进而通过判断预测燃料消耗量和实际燃料消耗量的大小确定车辆发生故障时的故障检测结果，通过考虑车辆后处理装置中的还原剂信息，可以更精确地预测发动机的燃料消耗量，并通过设定第一阈值和第二阈值作为判断故障的依据，及时发现燃料消耗量的异常变化，有助于快速定位故障点，提高维修效率，简单明了，易于实施。
可选地，在本申请的一个实施例中，所述基于车辆后处理装置中还原剂的还原剂信息，计算发动机燃料的预测燃料消耗量，包括：在所述还原剂信息中包含液氨数据的情况下，基于第一预测燃料消耗量计算公式计算所述预测燃料消耗量；在所述还原剂信息包含尿素数据的情况下，基于第二预测燃料消耗量计算公式计算所述预测燃料消耗量。
通过上述技术方案，可以针对车辆后处理装置中还原剂信息中的液氨数据和尿素数据，分别采用不同的预测燃料消耗量计算公式计算计算预测燃料消耗量，避免了使用统一的计算公式可能导致的误差，提高了预测的准确性和可靠性，从而更全面地反映还原剂对燃料消耗量的贡献。
可选地，在本申请的一个实施例中，在计算所述发动机燃料的预测燃料消耗量之前，还包括：获取所述发动机燃料中的氨气纯度、燃料密度；检测尾气中的密度和浓度、的密度和浓度和的密度和浓度；根据所述的密度和浓度、所述的密度和浓度和所述的密度和浓度为分别计算所述发动机燃料尾气中单位里程排放质量、尾气中单位里程排放质量和尾气中单位里程排放质量。
通过上述技术方案，可以在计算发动机燃料的预测燃料消耗量之前，先获取发动机燃料中的氨气纯度、燃料密度，并检测尾气中的多种气体（、和）的密度和浓度，进而计算发动机燃料尾气中单位里程排放质量，从而更精确地预测发动机燃料的燃烧效率和燃料消耗量，有助于更准确地评估发动机的性能和燃料消耗情况。
可选地，在本申请的一个实施例中，其中，所述第一预测燃料消耗量计算公式可以但不限于为：
，
所述第二预测燃料消耗量计算公式可以但不限于为：
，
其中，为试验整车燃料消耗量，单位m3/100km；为试验进行的次数，；为以摩尔分数或体积分数表示的燃料的氨气纯度，单位％；为在0℃、101.325kPa的标准参比条件下的燃料密度，单位kg/m3；为第次试验尾气中的单位里程质量，单位g/km；为第次试验尾气中的单位里程质量，单位g/km；为第次试验尾气中的单位里程质量，单位g/km；为第次试验（Selective Catalytic Reduction，选择性催化还原技术）中的单位里程喷射量，单位g/km；为第次试验中尿素水溶液单位里程喷射量，单位g/km；为尿素水溶液的氢原子占总质量的质量分数；为氨燃料系数。
通过上述技术方案，可以得到第一预测燃料消耗量计算公式和第二预测燃料消耗量计算公式，公式中包含了多个关键参数，这些参数的引入使得预测更加全面和准确，也能够更真实地反映实际运行过程中的燃料消耗情况，进而减少不必要的燃料浪费，实现节能减排的目标。
可选地，在本申请的一个实施例中，所述基于车辆后处理装置中还原剂的还原剂信息，计算发动机燃料的预测燃料消耗量，包括：检测所述车辆的行驶工况；基于所述行驶工况与所述还原剂信息，计算所述车辆发动机燃料在不同速度区间的至少一个初始燃料消耗量；基于所述至少一个初始燃料消耗量确定所述预测燃料消耗量。
通过上述技术方案，可以根据车辆的行驶工况和还原剂信息，计算不同速度区间的至少一个初始燃料消耗量，进而确定预测燃料消耗量，通过结合行驶工况，并针对不同速度区间进行初始燃料消耗量的计算，可以更细致地分析燃料消耗量的变化情况，有助于更准确地反映车辆在不同行驶条件下的燃料消耗特性，得预测结果更加贴近实际，提高了预测的精准度。
本申请第二方面实施例提供一种基于燃料消耗量的车辆故障检测装置，包括：第一计算模块，用于基于车辆后处理装置中还原剂的还原剂信息，计算发动机燃料的预测燃料消耗量；判断模块，用于判断所述预测燃料消耗量是否大于所述发动机燃料的实际燃料消耗量；第一确定模块，用于在所述预测燃料消耗量大于所述发动机燃料的实际燃料消耗量，且所述预测燃料消耗量与所述实际燃料消耗量的差值大于第一阈值时，基于所述预测燃料消耗量确定所述车辆发生故障时的故障检测结果为流量计故障或试验台故障；第二确定模块，用于在所述预测燃料消耗量小于所述实际燃料消耗量，且所述预测燃料消耗量与所述实际燃料消耗量的差值小于第二阈值时，基于预测燃料消耗量确定所述故障检测结果为泄露故障、传感器故障或试验台故障。
通过上述技术方案，可以先计算计算发动机燃料的预测燃料消耗量，进而通过判断预测燃料消耗量和实际燃料消耗量的大小确定车辆发生故障时的故障检测结果，通过考虑车辆后处理装置中的还原剂信息，可以更精确地预测发动机的燃料消耗量，并通过设定第一阈值和第二阈值作为判断故障的依据，及时发现燃料消耗量的异常变化，有助于快速定位故障点，提高维修效率，简单明了，易于实施。
可选地，在本申请的一个实施例中，所述第一计算模块，包括：第一计算单元，用于在所述还原剂信息中包含液氨数据的情况下，基于第一预测燃料消耗量计算公式计算所述预测燃料消耗量；第二计算单元，用于在所述还原剂信息包含尿素数据的情况下，基于第二预测燃料消耗量计算公式计算所述预测燃料消耗量。
通过上述技术方案，可以针对车辆后处理装置中还原剂信息中的液氨数据和尿素数据，分别采用不同的预测燃料消耗量计算公式计算计算预测燃料消耗量，避免了使用统一的计算公式可能导致的误差，提高了预测的准确性和可靠性，从而更全面地反映还原剂对燃料消耗量的贡献。
可选地，在本申请的一个实施例中，还包括：获取模块，用于在计算所述发动机燃料的预测燃料消耗量之前，获取所述发动机燃料中的氨气纯度、燃料密度；检测模块，用于检测尾气中的密度和浓度、的密度和浓度和的密度和浓度；第二计算模块，用于根据所述的密度和浓度、所述的密度和浓度和所述的密度和浓度为分别计算所述发动机燃料尾气中单位里程排放质量、尾气中单位里程排放质量和尾气中单位里程排放质量。
通过上述技术方案，可以在计算发动机燃料的预测燃料消耗量之前，先获取发动机燃料中的氨气纯度、燃料密度，并检测尾气中的多种气体（、和）的密度和浓度，进而计算发动机燃料尾气中单位里程排放质量，从而更精确地预测发动机燃料的燃烧效率和燃料消耗量，有助于更准确地评估发动机的性能和燃料消耗情况。
可选地，在本申请的一个实施例中，其中，所述第一预测燃料消耗量计算公式可以但不限于为：
，
所述第二预测燃料消耗量计算公式可以但不限于为：
，
其中，为试验整车燃料消耗量，单位m3/100km；为试验进行的次数，；为以摩尔分数或体积分数表示的燃料的氨气纯度，单位％；为在0℃、101.325kPa的标准参比条件下的燃料密度，单位kg/m3；为第次试验尾气中的单位里程质量，单位g/km；为第次试验尾气中的单位里程质量，单位g/km；为第次试验尾气中的单位里程质量，单位g/km；为第次试验中的单位里程喷射量，单位g/km；为第次试验中尿素水溶液单位里程喷射量，单位g/km；为尿素水溶液的氢原子占总质量的质量分数；为氨燃料系数。
通过上述技术方案，可以得到第一预测燃料消耗量计算公式和第二预测燃料消耗量计算公式，公式中包含了多个关键参数，这些参数的引入使得预测更加全面和准确，也能够更真实地反映实际运行过程中的燃料消耗情况，进而减少不必要的燃料浪费，实现节能减排的目标。
可选地，在本申请的一个实施例中，所述第一计算模块，包括：检测单元，用于检测所述车辆的行驶工况；第三计算单元，用于基于所述行驶工况与所述还原剂信息，计算所述车辆发动机燃料在不同速度区间的至少一个初始燃料消耗量；确定单元，用于基于所述至少一个初始燃料消耗量确定所述预测燃料消耗量。
通过上述技术方案，可以根据车辆的行驶工况和还原剂信息，计算不同速度区间的至少一个初始燃料消耗量，进而确定预测燃料消耗量，通过结合行驶工况，并针对不同速度区间进行初始燃料消耗量的计算，可以更细致地分析燃料消耗量的变化情况，有助于更准确地反映车辆在不同行驶条件下的燃料消耗特性，得预测结果更加贴近实际，提高了预测的精准度。
本申请第三方面实施例提供一种车辆，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现如上述实施例所述的基于燃料消耗量的车辆故障检测方法。
本申请第四方面实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上的基于燃料消耗量的车辆故障检测方法。
本申请第五方面实施例提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，该程序被执行时实现如上的基于燃料消耗量的车辆故障检测方法。
本申请实施例可以先计算计算发动机燃料的预测燃料消耗量，进而通过判断预测燃料消耗量和实际燃料消耗量的大小确定车辆发生故障时的故障检测结果，通过考虑车辆后处理装置中的还原剂信息，可以更精确地预测发动机的燃料消耗量，通过设定第一阈值和第二阈值作为判断故障的依据，能够及时发现燃料消耗量的异常变化，有助于快速定位故障点，提高维修效率，简单明了，易于实施。由此，解决了相关技术中，判断条件复杂，需要系统具备较高的处理能力和响应速度，且这些判断条件可能无法涵盖所有可能的故障情况，从而导致漏检，更无法应对各种复杂的工况和环境条件等问题。
本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。
附图说明
本申请上述的和/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明显和容易理解，其中：
图1为根据本申请一个实施例提供的一种基于燃料消耗量的车辆故障检测试验系统的方框示意图；
图2为根据本申请实施例提供的一种基于燃料消耗量的车辆故障检测方法的流程图；
图3为根据本申请一个实施例提供的基于燃料消耗量的车辆故障检测方法的工作原理的流程图；
图4为根据本申请实施例提供的基于燃料消耗量的车辆故障检测装置的方框示意图；
图5为根据本申请实施例提供的车辆的结构示意图。
附图标记：
其中，10-基于燃料消耗量的车辆故障检测试验系统；101-道路模拟冷却风机、102-底盘测功机、103-试验车辆、104-排气分析仪、105-排气分析仪、106-排气分析仪、107-排气管路；40-基于燃料消耗量的车辆故障检测装置；401-第一计算模块、402-判断模块、403-第一确定模块、404-第二确定模块；501-存储器、502-处理器、503-通信接口。
具体实施方式
下面详细描述本申请的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。
下面参考附图描述本申请实施例的基于燃料消耗量的车辆故障检测方法及装置。针对上述背景技术中提到的判断条件复杂，需要系统具备较高的处理能力和响应速度，且这些判断条件可能无法涵盖所有可能的故障情况，从而导致漏检，更无法应对各种复杂的工况和环境条件的问题，本申请提供了一种基于燃料消耗量的车辆故障检测方法，在该方法中，可以先计算计算发动机燃料的预测燃料消耗量，进而通过判断预测燃料消耗量和实际燃料消耗量的大小确定车辆发生故障时的故障检测结果，通过考虑车辆后处理装置中的还原剂信息，可以更精确地预测发动机的燃料消耗量，通过设定第一阈值和第二阈值作为判断故障的依据，能够及时发现燃料消耗量的异常变化，有助于快速定位故障点，提高维修效率，简单明了，易于实施。由此，解决了相关技术中，判断条件复杂，需要系统具备较高的处理能力和响应速度，且这些判断条件可能无法涵盖所有可能的故障情况，从而导致漏检，更无法应对各种复杂的工况和环境条件等问题。
在对本申请实施例提出的基于燃料消耗量的车辆故障检测方法进行介绍之前，先对本申请实施例涉及的一种基于燃料消耗量的车辆故障检测试验系统进行介绍。
具体而言，图1为根据本申请一个实施例提供的一种基于燃料消耗量的车辆故障检测试验系统的方框示意图。
如图1所示，该基于燃料消耗量的车辆故障检测试验系统10包含：道路模拟冷却风机101、底盘测功机102、试验车辆103、排气分析仪104、排气分析仪105、排气分析仪106和排气管路107。
其中，试验车辆103的燃料消耗量试验在底盘测功机102进行，按照相关标准规定对试验车辆103进行准备确认后，接通底盘测功机102电源，使底盘测功机102处于检测状态。随后升起举升器托板，使试验车辆103沿垂直滚筒的方向平稳驶入，将驱动轮置于两滚筒间举升器托板上。并操作底盘测功机102，降下举升器托板。起动发动机，利用试验车辆103带动底盘测功机102滚筒稍作空运转，使底盘测功机102各运动部件的工作温度正常。
进一步地，本申请实施例试验车辆103后端安装的排气分析仪104、排气分析仪105、排气分析仪106在试验车辆103燃料消耗量试验过程中分别进行测量、及的浓度，若同步进行燃料消耗量与尾气排放测试，则需额外布置全流稀释系统与稀采排气分析仪。
另外，本申请实施例在试验车辆103正前方适当位置安装的固定道路模拟冷却风机101，试验时同步开启，用于车辆冷却。
需要说明的是，本申请实施例在正式试验前，可以根据GB/T 27840-2021附录C测定试验车辆103行驶阻力，按附录D的规定记录试验车辆103参数；或按照附录E规定的行驶阻力系数推荐值作为替代方法确定行驶阻力；也可以对试验设备进行预热，对排气分析仪，如排气分析仪104、排气分析仪105、排气分析仪106等，进行查漏，采用标准气体标定分析仪，再用氮气标定分析仪零点；也可以起动试验车辆103运行1-2个完整的行驶工况或采用其他方法对试验车辆103和底盘测功机102充分预热，其中，本申请实施例为了消除或降低背景空气中各含氢组分对试验测量结果的影响，试验前采用排气分析仪采集记录背景空气中各对应组分（、、、燃料消耗量与尾气排放测试同步进行时适用）的浓度；还可以确认试验车辆103的燃料流量计、排气取样系统等测试设备和排气管路107是否无泄漏，可正常运行等，本申请不作具体限制。
具体而言，图2为根据本申请实施例提供的一种基于燃料消耗量的车辆故障检测方法的流程图。
如图2所示，该基于燃料消耗量的车辆故障检测方法包括以下步骤：
在步骤S201中，基于车辆后处理装置中还原剂的还原剂信息，计算发动机燃料的预测燃料消耗量。
可以理解的是，在本申请实施例中，车辆后处理装置可以理解为安装在车辆排气系统中，用于减少尾气中有害物质排放的装置。其可以但不限于包括催化转化器、颗粒捕集器等，本申请不作具体限制。
另外，需要说明的是，本申请实施例车辆后处理装置可以使用还原剂来与尾气中的有害物质发生化学反应，将其转化为无害物质，如，本申请不作具体限制。其中，还原剂可以但不限于包括液氨和尿素等，本申请不作具体限制。
作为一种可能实现的方式，本申请实施例可以先确定车辆后处理装置还原剂的还原剂信息，进而利用还原剂信息计算发动机燃料的预测燃料消耗量。
举例而言，在本申请实施例中，在还原剂信息包含液氨数据的情况下，基于液氨数据计算预测燃料消耗量；在还原剂信息包含尿素数据的情况下，基于尿素数据计算预测燃料消耗量。
可选地，在本申请的一个实施例中，在计算发动机燃料的预测燃料消耗量之前，还包括：获取发动机燃料中的氨气纯度、燃料密度；检测尾气中的密度和浓度、的密度和浓度和的密度和浓度；根据的密度和浓度、的密度和浓度和的密度和浓度为分别计算发动机燃料尾气中单位里程排放质量、尾气中单位里程排放质量和尾气中单位里程排放质量。
在实际执行过程中，本申请实施例在计算发动机燃料的预测燃料消耗量之前，还可以获取发动机燃料中的氨气纯度、燃料密度，并检测尾气中的密度和浓度、的密度和浓度和的密度和浓度，进而根据的密度和浓度、的密度和浓度和的密度和浓度为分别计算发动机燃料尾气中单位里程排放质量、尾气中单位里程排放质量和尾气中单位里程排放质量。
示例性地，本申请实施例尾气中单位里程排放质量的计算公式可以但不限于为：
，
其中，为排气中的密度，单位kg/m3；为单位时间的排气质量，单位kg/s；为排气中的浓度，单位ppm；为环境空气中的浓度，单位ppm；为排气密度（大气密度），单位kg/m3；为单次测量里程，单位km；为采样频率，单位Hz。
尾气中单位里程排放质量的计算公式可以但不限于为：
，
其中，为排气中的密度，单位kg/m3；为单位时间的排气质量，单位kg/s；为排气中的浓度，单位ppm；为环境空气中的浓度，单位ppm；为排气密度（大气密度），单位kg/m3；为单次测量里程，单位km；为采样频率，单位Hz。
尾气中单位里程排放质量计算公式可以但不限于为：
，
其中，为排气中的密度，单位kg/m3；为单位时间的排气质量，单位kg/s；为排气中的浓度，单位ppm；为环境空气中的浓度，单位ppm；为排气密度（大气密度），单位kg/m3；为单次测量里程，单位km；为采样频率，单位Hz。
还可以获取发动机燃料中的氨气纯度、燃料密度，并检测尾气中的密度和浓度、的密度和浓度和的密度和浓度，进而根据的密度和浓度、的密度和浓度和的密度和浓度为分别计算发动机燃料尾气中单位里程排放质量、尾气中单位里程排放质量和尾气中单位里程排放质量。
举例而言，结合图1所示，本申请实施例发动机燃料可以为纯氨燃料，也可以为氨氢燃料，具体可由本领域内技术人员根据实际情况进行设置，本申请不作具体限制。
进一步地，本申请实施例在发动机燃料为纯氨燃料的情况下，可以根据GB/T8570.2-2010的方法测量氨气纯度和燃料密度；在发动机燃料为氨氢燃料的情况下，可以根据GB/T 8570.2-2010及GB/T 37244-2018的方法测量氨气纯度和燃料密度。
进一步地，本申请实施例可以利用排气分析仪、排气分析仪和排气分析仪检测尾气中的密度和浓度、的密度和浓度和的密度和浓度，进而计算发动机燃料尾气中单位里程排放质量、尾气中单位里程排放质量和尾气中单位里程排放质量。
可选地，在本申请的一个实施例中，基于车辆后处理装置中还原剂的还原剂信息，计算发动机燃料的预测燃料消耗量，包括：在还原剂信息中包含液氨数据的情况下，基于第一预测燃料消耗量计算公式计算预测燃料消耗量；在还原剂信息包含尿素数据的情况下，基于第二预测燃料消耗量计算公式计算预测燃料消耗量。其中，第一预测燃料消耗量计算公式可以但不限于为：
，
第二预测燃料消耗量计算公式可以但不限于为：
，
其中，为试验整车燃料消耗量，单位m3/100km；为试验进行的次数，；为以摩尔分数或体积分数表示的燃料的氨气纯度，单位％；为在0℃、101.325kPa的标准参比条件下的燃料密度，单位kg/m3；为第次试验尾气中的单位里程质量，单位g/km；为第次试验尾气中的单位里程质量，单位g/km；为第次试验尾气中的单位里程质量，单位g/km；为第次试验中的单位里程喷射量，单位g/km；为第次试验中尿素水溶液单位里程喷射量，单位g/km；为尿素水溶液的氢原子占总质量的质量分数；为氨燃料系数。
本领域内技术人员可以理解的是，本申请实施例可以根据还原剂中的不同还原剂信息计算预测燃料消耗量，具体而言，本申请实施例在还原剂信息中包含液氨数据的情况下，通过第一预测燃料消耗量计算公式计算预测燃料消耗量；在还原剂信息包含尿素数据的情况下，基于第二预测燃料消耗量计算公式计算预测燃料消耗量。其中，第一预测燃料消耗量计算公式可以但不限于为：
，
第二预测燃料消耗量计算公式可以但不限于为：
，
其中，为试验整车燃料消耗量，单位m3/100km；为试验进行的次数，；为以摩尔分数或体积分数表示的燃料的氨气纯度，单位％；为在0℃、101.325kPa的标准参比条件下的燃料密度，单位kg/m3；为第次试验尾气中的单位里程质量，单位g/km；为第次试验尾气中的单位里程质量，单位g/km；为第次试验尾气中的单位里程质量，单位g/km；为第次试验中的单位里程喷射量，单位g/km；为第次试验中尿素水溶液单位里程喷射量，单位g/km；为尿素水溶液的氢原子占总质量的质量分数；为氨燃料系数，当燃料仅为纯氨时，；当燃料为氨氢混合时，需要根据氨氢所占比例进行计算后得出。
进一步地，在本申请实施例中，中的单位里程喷射量的计算公式可以但不限于为：
，
其中，为后处理装置中的浓度，单位ppm。
另外，本申请实施例为了保证后处理装置的完整性，不破坏后处理装置管路，不采用测量仪器获取后处理装置中的喷氨浓度，而采用控制策略软测量的方法后处理装置中的浓度。其中，本申请实施例根据控制策略获得的计算公式可以但不限于为：
，
其中，为前馈喷氨的浓度，由控制单元获得，单位ppm；为PI（Proportional-Integral Controller，比例-积分控制器）控制P调节参数；为PI控制I调节参数；为目标浓度与实际氮氧传感器测量的浓度的差值。
举例而言，结合图1，本申请实施例在还原剂信息中包含液氨数据，且装有氨裂解装置的情况下，可以通过额外在系统中的反应剂供给系统中安装质量流量计，在裂解系统中的氨供给系统中安装质量流量计，结合第一预测燃料消耗量计算公式计算预测燃料消耗量。
可选地，在本申请的一个实施例中，基于车辆后处理装置中还原剂的还原剂信息，计算发动机燃料的预测燃料消耗量，包括：检测车辆的行驶工况；基于行驶工况与还原剂信息，计算车辆发动机燃料在不同速度区间的至少一个初始燃料消耗量；基于至少一个初始燃料消耗量确定预测燃料消耗量。
可以理解的是，在本申请实施例中，车辆的行驶工况采用GB/T38146 .2-2019《中国汽车行驶工况第2部分：重型商用车辆》中规定的CHTC工况（China heavy-dutycommercial vehicle test cycle，中国重型商用车辆行驶工况）。其中，城市客车采用CHTC-B行驶工况；普通客车采用CHTC-C行驶工况；货车采用CHTC-LT行驶工况（GVW（GrossVehicle Weight，最大设计总质量）≤5500kg）或CHTC-HT行驶工况（GVW>5500kg）；半挂牵引车采用CHTC-TT行驶工况；自卸车采用CHTC-D行驶工况。
作为一种可能实现的方式，本申请实施例可以检测车辆的行驶工况，并基于行驶工况与述还原剂信息，计算车辆发动机燃料在不同速度区间的至少一个初始燃料消耗量，进而确定预测燃料消耗量。
举例而言，结合图1，本申请实施例在试验前，先检测车辆的行驶阻力、对试验设备进行预热，对排气分析仪进行查漏以及确认连接车辆的燃料流量计，排气取样系统等测试设备及排气管路无泄漏且可正常运行。
进一步地，本申请实施例在试验过程中，车辆的换挡策略及减速行驶时参照GB/T27840-2021的要求进行操作。车辆试验应运行三个完整的CHTC行驶工况，并在每个完整的CHTC行驶工况结束后分别记录试验结果。在相邻的两个完整CHTC行驶工况之间，车辆及相关设备应继续运行或采用其他方法以保持热机状态。
进一步地，本申请实施例可以基于行驶工况与述还原剂信息，计算车辆发动机燃料在不同速度区间的至少一个初始燃料消耗量，进而确定预测燃料消耗量。其中，初始燃料消耗量可以理解为车辆进行CHTC行驶工况燃料消耗量试验时的每次试验结果，预测燃料消耗量可以理解为车辆进行CHTC行驶工况不同速度区间燃料消耗量试验时的燃料消耗量和综合燃料消耗量。其主要内容可以为：
本申请实施例计算多次完整CHTC行驶工况综合燃料消耗量试验结果第95百分位分布的标准差，并与多次试验结果中综合燃料消耗量最高值与最低值之差作比较，若，则重复性检验通过；反之，则重复性检验未通过。其中，在本申请实施例中，，其中，为第95百分位分布的标准差，单位g/100km；为三次完整CHTC行驶工况综合燃料消耗量试验结果的算术平均值，单位g/100km；
其中，在本申请实施例中，重复性检验通过可以理解为三次试验结果的平均值即为车辆CHTC行驶工况不同速度区间的燃料消耗量和综合燃料消耗量；重复性检验未通过可以理解为通过采用多次试验结果中综合燃料消耗量较高的两个CHTC完行驶工况试验结果的平均值作为车辆CHTC行驶工况不同速度区间的燃料消耗量和综合燃料消耗量。
在步骤S202中，判断预测燃料消耗量是否大于发动机燃料的实际燃料消耗量。
可以理解的是，本申请实施例可以通过发动机前端氨流量计测量发动机燃料的实际燃料消耗量，也可以通过车辆的燃油计量系统或其他测试设备测量发动机燃料的实际燃料消耗量，具体可由本领域内技术人员根据实际情况进行设置，本申请不作具体限制。
作为一种可能实现的方式，本申请实施例可以通过比较预测燃料消耗量和实际燃料消耗量来判定车辆是否发生故障，并确定车辆发生故障时的故障检测结果。
在步骤S203中，如果预测燃料消耗量大于发动机燃料的实际燃料消耗量，且预测燃料消耗量与实际燃料消耗量的差值大于第一阈值，则基于预测燃料消耗量确定车辆发生故障时的故障检测结果为流量计故障或试验台故障泄露故障。
在一些实施例中，本申请实施例在预测燃料消耗量大于发动机燃料的实际燃料消耗量，且预测燃料消耗量与实际燃料消耗量的差值大于第一阈值的情况下，判定车辆发生故障，并确定车辆发生故障时的故障检测结果为流量计故障或试验台故障。其中，第一阈值可由本领域内技术人员根据实际情况进行设置，本申请不作具体限制。
可以理解为，本申请实施例在预测燃料消耗量远大于氨流量计所测得的实际燃料消耗量时，可以确定车辆发生故障时的故障检测结果可以但不限于为流量计故障或试验台故障等，本申请不作具体限制。
在步骤S204中，如果预测燃料消耗量小于实际燃料消耗量，且预测燃料消耗量与实际燃料消耗量的差值小于第二阈值，则基于预测燃料消耗量确定故障检测结果为泄露故障、传感器故障或试验台故障。
在一些实施例中，本申请实施例在预测燃料消耗量小于发动机燃料的实际燃料消耗量，且预测燃料消耗量与实际燃料消耗量的差值小于第二阈值的情况下，判定车辆发生故障，并确定车辆发生故障时的故障检测结果为泄露故障、传感器故障或试验台故障。其中，第二阈值可由本领域内技术人员根据实际情况进行设置，本申请不作具体限制。
可以理解为，本申请实施例在预测燃料消耗量远小于氨流量计所测得的实际燃料消耗量时，可以确定车辆发生故障时的故障检测结果可以但不限于为泄露故障、传感器故障或试验台故障等，本申请不作具体限制。
下面结合图1和图3所示，以多个具体的实施例对本申请实施例提出的基于燃料消耗量的车辆故障检测方法进行介绍。
实施例一：
本申请实施例通过测量配备氨裂解装置的纯氨发动机的车辆燃料消耗量，确定车辆发生故障时的故障检测结果。其主要步骤为：
步骤S301：测量氨气纯度和燃料密度。
其中，本申请实施例可以根据GB/T 8570.2-2010的方法测量氨气纯度和燃料密度。
步骤S302：行驶工况选取。
其中，本申请实施例可以采用CHTC工况。
步骤S303：记录行驶数据。
其中，本申请实施例在试验前对排气分析仪进行查漏以及确认连接车辆的燃料流量计，排气取样系统等测试设备及排气管路无泄漏且可正常运行；在试验过程中，车辆的换挡策略及减速行驶时参照GB/T 27840-2021的要求进行操作。车辆试验应运行三个完整的CHTC行驶工况，并在每个完整的CHTC行驶工况结束后分别记录试验结果。在相邻的两个完整CHTC行驶工况之间，车辆及相关设备应继续运行或采用其他方法以保持热机状态。
步骤S304：计算燃料消耗量。
其中，本申请实施例通过配备氨裂解装置的纯氨发动机，在还原剂信息中包含液氨数据的情况下，通过第一预测燃料消耗量计算公式计算预测燃料消耗量。
步骤S305：重复度计算。
其中，本申请实施例可以计算多次完整CHTC行驶工况综合燃料消耗量试验结果第95百分位分布的标准差，并与多次试验结果中综合燃料消耗量最高值与最低值之差作比较，若，则重复性检验通过；反之，则重复性检验未通过。
步骤S306：故障检测。
其中，本申请实施例通过对比氨流量计所测得的实际燃料消耗量，在预测燃料消耗量与实际燃料消耗量基本一致时，确定车辆不发生故障。
实施例二：
本申请实施例通过测量配备氨氢发动机的车辆燃料消耗量，确定车辆发生故障时的故障检测结果。其主要步骤为：
步骤S301：测量氨气纯度和燃料密度。
其中，本申请实施例可以根据GB/T 8570.2-2010及GB/T 37244-2018的方法测量氨气纯度和燃料密度。
步骤S302：行驶工况选取。
步骤S303：记录行驶数据。
步骤S304：计算燃料消耗量。
其中，本申请实施例通过氨氢发动机，在还原剂信息中包含液氨数据的情况下，通过第一预测燃料消耗量计算公式计算预测燃料消耗量。
步骤S305：重复度计算。
步骤S306：故障检测。
其中，本申请实施例通过对比氨流量计所测得的实际燃料消耗量，在预测燃料消耗量远小于氨流量计所测得的实际燃料消耗量时，确定车辆发生故障时的故障检测结果为泄露故障。
根据本申请实施例提出的基于燃料消耗量的车辆故障检测方法，可以先计算计算发动机燃料的预测燃料消耗量，进而通过判断预测燃料消耗量和实际燃料消耗量的大小确定车辆发生故障时的故障检测结果，通过考虑车辆后处理装置中的还原剂信息，可以更精确地预测发动机的燃料消耗量，通过设定第一阈值和第二阈值作为判断故障的依据，能够及时发现燃料消耗量的异常变化，有助于快速定位故障点，提高维修效率，简单明了，易于实施。由此，解决了相关技术中，判断条件复杂，需要系统具备较高的处理能力和响应速度，且这些判断条件可能无法涵盖所有可能的故障情况，从而导致漏检，更无法应对各种复杂的工况和环境条件等问题。
其次参照附图描述根据本申请实施例提出的基于燃料消耗量的车辆故障检测装置。
图4为根据本申请实施例提供的基于燃料消耗量的车辆故障检测装置的方框示意图。
如图4所示，该基于燃料消耗量的车辆故障检测装置40包括：第一计算模块401、判断模块402、第一确定模块403和第二确定模块404。
其中，第一计算模块401，用于基于车辆后处理装置中还原剂的还原剂信息，计算发动机燃料的预测燃料消耗量。
判断模块402，用于判断预测燃料消耗量是否大于发动机燃料的实际燃料消耗量。
第一确定模块403，用于在预测燃料消耗量大于发动机燃料的实际燃料消耗量，且预测燃料消耗量与实际燃料消耗量的差值大于第一阈值时，基于预测燃料消耗量确定车辆发生故障时的故障检测结果为流量计故障或试验台故障。
第二确定模块404，用于在预测燃料消耗量小于实际燃料消耗量，且预测燃料消耗量与实际燃料消耗量的差值小于第二阈值时，基于预测燃料消耗量确定故障检测结果为泄露故障、传感器故障或试验台故障。
可选地，在本申请的一个实施例中，第一计算模块401，包括：第一计算单元和第二计算单元。
其中，第一计算单元，用于在还原剂信息中包含液氨数据的情况下，基于第一预测燃料消耗量计算公式计算预测燃料消耗量。
第二计算单元，用于在还原剂信息包含尿素数据的情况下，基于第二预测燃料消耗量计算公式计算预测燃料消耗量。
可选地，在本申请的一个实施例中，还包括：获取模块、检测模块和第二计算模块。
其中，获取模块，用于在计算发动机燃料的预测燃料消耗量之前，获取发动机燃料中的氨气纯度、燃料密度。
检测模块，用于检测尾气中的密度和浓度、的密度和浓度和的密度和浓度。
第二计算模块，用于根据的密度和浓度、的密度和浓度和的密度和浓度为分别计算发动机燃料尾气中单位里程排放质量、尾气中单位里程排放质量和尾气中单位里程排放质量。
可选地，在本申请的一个实施例中，其中，第一预测燃料消耗量计算公式可以但不限于为：
，
第二预测燃料消耗量计算公式可以但不限于为：
，
其中，为试验整车燃料消耗量，单位m3/100km；为试验进行的次数，；为以摩尔分数或体积分数表示的燃料的氨气纯度，单位％；为在0℃、101.325kPa的标准参比条件下的燃料密度，单位kg/m3；为第次试验尾气中的单位里程质量，单位g/km；为第次试验尾气中的单位里程质量，单位g/km；为第次试验尾气中的单位里程质量，单位g/km；为第次试验中的单位里程喷射量，单位g/km；为第次试验中尿素水溶液单位里程喷射量，单位g/km；为尿素水溶液的氢原子占总质量的质量分数；为氨燃料系数。
可选地，在本申请的一个实施例中，第一计算模块401，包括：检测单元、第三计算单元和确定单元。
其中，检测单元，用于检测车辆的行驶工况。
第三计算单元，用于基于行驶工况与还原剂信息，计算车辆发动机燃料在不同速度区间的至少一个初始燃料消耗量。
确定单元，用于基于至少一个初始燃料消耗量确定预测燃料消耗量。
需要说明的是，前述对基于燃料消耗量的车辆故障检测方法实施例的解释说明也适用于该实施例的基于燃料消耗量的车辆故障检测装置，此处不再赘述。
根据本申请实施例提出的基于燃料消耗量的车辆故障检测装置，可以先计算计算发动机燃料的预测燃料消耗量，进而通过判断预测燃料消耗量和实际燃料消耗量的大小确定车辆发生故障时的故障检测结果，通过考虑车辆后处理装置中的还原剂信息，可以更精确地预测发动机的燃料消耗量，通过设定第一阈值和第二阈值作为判断故障的依据，能够及时发现燃料消耗量的异常变化，有助于快速定位故障点，提高维修效率，简单明了，易于实施。由此，解决了相关技术中，判断条件复杂，需要系统具备较高的处理能力和响应速度，且这些判断条件可能无法涵盖所有可能的故障情况，从而导致漏检，更无法应对各种复杂的工况和环境条件等问题。
图5为根据本申请实施例提供的车辆的结构示意图。该车辆可以包括：
存储器501、处理器502及存储在存储器501上并可在处理器502上运行的计算机程序。
处理器502执行程序时实现上述实施例中提供的基于燃料消耗量的车辆故障检测方法。
进一步地，车辆还包括：
通信接口503，用于存储器501和处理器502之间的通信。
存储器501，用于存放可在处理器502上运行的计算机程序。
存储器501可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储器（non-volatile memory），例如至少一个磁盘存储器。
如果存储器501、处理器502和通信接口503独立实现，则通信接口503、存储器501和处理器502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（Industry Standard Architecture，简称为ISA）总线、外部设备互连（PeripheralComponent Interconnect，简称为PCI）总线或扩展工业标准体系结构（Extended IndustryStandard Architecture，简称为EISA）总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图5中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
可选地，在具体实现上，如果存储器501、处理器502及通信接口503，集成在一块芯片上实现，则存储器501、处理器502及通信接口503可以通过内部接口完成相互间的通信。
处理器502可能是一个中央处理器（Central Processing Unit，简称为CPU），或者是特定集成电路（Application Specific Integrated Circuit，简称为ASIC），或者是被配置成实施本申请实施例的一个或多个集成电路。
本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上的基于燃料消耗量的车辆故障检测方法。
本申请实施例还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，该程序被执行时实现如上的基于燃料消耗量的车辆故障检测方法。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、 “示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或N个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本申请的描述中，“N个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或N个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本申请的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备（如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统）使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例（非穷尽性列表）包括以下：具有一个或N个布线的电连接部（电子装置），便携式计算机盘盒（磁装置），随机存取存储器（RAM），只读存储器（ROM），可擦除可编辑只读存储器（EPROM或闪速存储器），光纤装置，以及便携式光盘只读存储器（CDROM）。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解，本申请的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，N个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。如果用硬件来实现和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或多项的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列（PGA），现场可编程门阵列（FPGA）等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描述了本申请的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本申请的限制，本领域的普通技术人员在本申请的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。
Claims (10)
1.一种基于燃料消耗量的车辆故障检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
基于车辆后处理装置中还原剂的还原剂信息，计算发动机燃料的预测燃料消耗量；
判断所述预测燃料消耗量是否大于所述发动机燃料的实际燃料消耗量；
如果所述预测燃料消耗量大于所述发动机燃料的实际燃料消耗量，且所述预测燃料消耗量与所述实际燃料消耗量的差值大于第一阈值，则基于所述预测燃料消耗量确定所述车辆发生故障时的故障检测结果为流量计故障或试验台故障；
如果所述预测燃料消耗量小于所述实际燃料消耗量，且所述预测燃料消耗量与所述实际燃料消耗量的差值小于第二阈值，则基于预测燃料消耗量确定所述故障检测结果为泄露故障、传感器故障或试验台故障。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于车辆后处理装置中还原剂的还原剂信息，计算发动机燃料的预测燃料消耗量，包括：
在所述还原剂信息中包含液氨数据的情况下，基于第一预测燃料消耗量计算公式计算所述预测燃料消耗量；
在所述还原剂信息包含尿素数据的情况下，基于第二预测燃料消耗量计算公式计算所述预测燃料消耗量。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在计算所述发动机燃料的预测燃料消耗量之前，还包括：
获取所述发动机燃料中的氨气纯度、燃料密度；
检测尾气中的密度和浓度、的密度和浓度和的密度和浓度；
根据所述的密度和浓度、所述的密度和浓度和所述的密度和浓度为分别计算所述发动机燃料尾气中单位里程排放质量、尾气中单位里程排放质量和尾气中单位里程排放质量。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，其中，
所述第一预测燃料消耗量计算公式为：
，
所述第二预测燃料消耗量计算公式为：
，
其中，为试验整车燃料消耗量，单位m3/100km；为试验进行的次数，；为以摩尔分数或体积分数表示的燃料的氨气纯度，单位％；为在0℃、101.325kPa的标准参比条件下的燃料密度，单位kg/m3；为第次试验尾气中的单位里程质量，单位g/km；为第次试验尾气中的单位里程质量，单位g/km；为第次试验尾气中的单位里程质量，单位g/km；为第次试验选择性催化还原技术中的单位里程喷射量，单位g/km；为第次试验中尿素水溶液单位里程喷射量，单位g/km；为尿素水溶液的氢原子占总质量的质量分数；为氨燃料系数。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于车辆后处理装置中还原剂的还原剂信息，计算发动机燃料的预测燃料消耗量，包括：
检测所述车辆的行驶工况；
基于所述行驶工况与所述还原剂信息，计算所述车辆发动机燃料在不同速度区间的至少一个初始燃料消耗量；
基于所述至少一个初始燃料消耗量确定所述预测燃料消耗量。
6.一种基于燃料消耗量的车辆故障检测装置，其特征在于，包括：
计算模块，用于基于车辆后处理装置中还原剂的还原剂信息，计算发动机燃料的预测燃料消耗量；
判断模块，用于判断所述预测燃料消耗量是否大于所述发动机燃料的实际燃料消耗量；
第一确定模块，用于在所述预测燃料消耗量大于所述发动机燃料的实际燃料消耗量，且所述预测燃料消耗量与所述实际燃料消耗量的差值大于第一阈值时，基于所述预测燃料消耗量确定所述车辆发生故障时的故障检测结果为流量计故障或试验台故障；
第二确定模块，用于在所述预测燃料消耗量小于所述实际燃料消耗量，且所述预测燃料消耗量与所述实际燃料消耗量的差值小于第二阈值时，基于预测燃料消耗量确定所述故障检测结果为泄露故障、传感器故障或试验台故障。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述计算模块，包括：
第一计算单元，用于在所述还原剂信息中包含液氨数据的情况下，基于第一预测燃料消耗量计算公式计算所述预测燃料消耗量；
第二计算单元，用于在所述还原剂信息包含尿素数据的情况下，基于第二预测燃料消耗量计算公式计算所述预测燃料消耗量。
8.一种车辆，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现如权利要求1-5任一项所述的基于燃料消耗量的车辆故障检测方法。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行，以用于实现如权利要求1-5任一项所述的基于燃料消耗量的车辆故障检测方法。
10.一种计算机程序产品，其特征在于，包括计算机程序，该程序被执行时，以用于实现如权利要求1-5任一项所述的基于燃料消耗量的车辆故障检测方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202510062668.7A CN119469816A (zh) | 2025-01-15 | 2025-01-15 | 基于燃料消耗量的车辆故障检测方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202510062668.7A CN119469816A (zh) | 2025-01-15 | 2025-01-15 | 基于燃料消耗量的车辆故障检测方法及装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN119469816A true CN119469816A (zh) | 2025-02-18 |
Family
ID=94573423
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202510062668.7A Pending CN119469816A (zh) | 2025-01-15 | 2025-01-15 | 基于燃料消耗量的车辆故障检测方法及装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN119469816A (zh) |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2010145309A (ja) * | 2008-12-22 | 2010-07-01 | Rohm Co Ltd | 車両用の燃費計測システム |
| CN104833405A (zh) * | 2014-02-06 | 2015-08-12 | Avl里斯脱有限公司 | 对用于动态的燃料消耗量测量的设备进行功能检验的方法 |
| CN112010183A (zh) * | 2020-09-16 | 2020-12-01 | 湖南三一中型起重机械有限公司 | 一种油耗提醒方法、装置及起重机 |
| CN113036186A (zh) * | 2019-12-25 | 2021-06-25 | 郑州宇通客车股份有限公司 | 一种燃料电池系统及其氢系统瓶阀故障检测方法、装置 |
| CN113281055A (zh) * | 2020-02-19 | 2021-08-20 | 采埃孚股份公司 | 用于评估机动车辆的运行状态的方法和系统 |
| CN114659798A (zh) * | 2020-12-24 | 2022-06-24 | 未势能源科技有限公司 | 一种氢燃料电池汽车氢气消耗测量装置 |
| CN117074036A (zh) * | 2023-07-10 | 2023-11-17 | 中汽研汽车检验中心（天津）有限公司 | 基于氢平衡法的重型氢燃料内燃机汽车燃料消耗量试验方法 |
-
2025
- 2025-01-15 CN CN202510062668.7A patent/CN119469816A/zh active Pending
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2010145309A (ja) * | 2008-12-22 | 2010-07-01 | Rohm Co Ltd | 車両用の燃費計測システム |
| CN104833405A (zh) * | 2014-02-06 | 2015-08-12 | Avl里斯脱有限公司 | 对用于动态的燃料消耗量测量的设备进行功能检验的方法 |
| CN113036186A (zh) * | 2019-12-25 | 2021-06-25 | 郑州宇通客车股份有限公司 | 一种燃料电池系统及其氢系统瓶阀故障检测方法、装置 |
| CN113281055A (zh) * | 2020-02-19 | 2021-08-20 | 采埃孚股份公司 | 用于评估机动车辆的运行状态的方法和系统 |
| CN112010183A (zh) * | 2020-09-16 | 2020-12-01 | 湖南三一中型起重机械有限公司 | 一种油耗提醒方法、装置及起重机 |
| CN114659798A (zh) * | 2020-12-24 | 2022-06-24 | 未势能源科技有限公司 | 一种氢燃料电池汽车氢气消耗测量装置 |
| CN117074036A (zh) * | 2023-07-10 | 2023-11-17 | 中汽研汽车检验中心（天津）有限公司 | 基于氢平衡法的重型氢燃料内燃机汽车燃料消耗量试验方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 占锐: "汽车理论油耗与实际油耗差异分析", 《科协论坛》, 30 November 2009 (2009-11-30) * |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP6422343B2 (ja) | 内燃機関のガスセンサのダイナミック特性を監視する方法および装置 | |
| RU2267619C2 (ru) | Способ контроля работоспособности каталитического нейтрализатора отработавших газов | |
| JP3157061B2 (ja) | 触媒劣化診断システム | |
| RU2598968C2 (ru) | Способ автоматической диагностики системы селективного каталитического восстановления | |
| US20060218895A1 (en) | Method for operating an internal combustion engine and device for executing the method | |
| CN104220710A (zh) | 诊断选择性催化还原催化剂的方法 | |
| US8386204B2 (en) | Method for the diagnosis of the EGR cooler efficiency in a diesel engine | |
| CN103511047A (zh) | NOx传感器合理性监测 | |
| GB2475318A (en) | Method for diagnosing catalytic device by estimating an aging index | |
| CN104847511A (zh) | 诊断排气传感器的方法 | |
| KR20180002057A (ko) | 암모니아 충전 레벨을 이용한 scr 시스템 내에서의 에러 검출 | |
| US20150190749A1 (en) | Method and Apparatus for Estimating the Amount of Reductant Slip in a Selective Catalytic Reduction Device | |
| CN114087056B (zh) | 柴油硫含量预测方法、装置及发动机 | |
| KR20180002058A (ko) | 효율을 이용한 scr 시스템 내에서의 에러 검출 | |
| CN115238651A (zh) | 一种ecu数据分析nox排放值的方法 | |
| US11499468B2 (en) | Systems and methods for using oxygen to diagnose in-range rationality for NOx sensors | |
| CN108035789B (zh) | 汽油车多级三元催化器性能在线监测系统和方法 | |
| CN111173655A (zh) | 一种模拟柴油发动机egr系统失效的方法及装置 | |
| Funk | Real world NOx sensor accuracy assessment and implications for REAL NOx tracking | |
| Song et al. | An experimental and modeling study of reaction kinetics for a Cu-Zeolite SCR catalyst based on engine experiments | |
| CN119469816A (zh) | 基于燃料消耗量的车辆故障检测方法及装置 | |
| CN113775397B (zh) | 一种适用于低热容scr催化器的尿素品质在线检测方法 | |
| CN112664302A (zh) | 一种柴油机后处理系统催化剂中毒的监控方法 | |
| JP5098479B2 (ja) | 内燃機関の排気浄化装置 | |
| CN109779728A (zh) | 柴油机后处理装置催化器内部状态估计方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |