分析测试数据从一个全球舰队的燃料电池汽车戴姆勒公司(Daimler AG)

超过100的氢燃料电池汽车戴姆勒公司(Daimler AG)(原名戴姆勒克莱斯勒)测试车队是由普通司机世界各地在实际驾驶环境。发展目的,每个车辆都配备了强大的远程信息处理系统,捕获数据对车辆性能和驱动程序使用模式车辆的GPS坐标,油箱填补水平,车辆速度油门踏板的位置在司机的脚。我们的团队负责翻译积累的数以百万计的驱动文件测试舰队到MATLAB^®基于自动报告和Web应用程序。

戴姆勒工程师使用这些工具来了解车辆使用模式,跟踪燃料消耗,氢气基础设施计划,了解驾驶模式如何影响汽车的性能。通过检查这些数据,戴姆勒不仅可以评估车辆的卫生,还未来的氢燃料站,最好的位置和车辆的识别特征用于创建不同的车辆基地未来的舰队操作。

理解使用模式

车队车辆积极操作在不同的驾驶条件和气候积累不同的数据集进行分析。每辆车通过戴姆勒无线传输数据基础设施中央数据库。我们的团队开发了一个自动化的报告系统,检查车辆的使用,为我们和我们的客户提供舰队使用反馈。

我们使用MATLAB和数据库工具箱™查询中央数据库和检索所有车辆里程表和GPS数据在一个特定的地区。MATLAB脚本过滤掉异常数据,如零分报告的GPS系统和non-drive文件。脚本然后处理所有数据,生成一个阴谋,里程,时间和地理区域(图1)。在此之前,戴姆勒使用Excel来执行这个分析,这一任务需要数百engineer-hours建立,全职员工维护,许多每次手动步骤完成。今天,一个自动化的MATLAB脚本让团队通过Web浏览器访问相同的结果。

图1显示了一个示例舰队里程积累持续和每周的阴谋。这种分析使用GPS数据链接里程积累的区域车辆驱动,使戴姆勒评估地点和客户未来的舰队行动基于区域驾驶模式。运营商的要求,类似的情节可以生成单个车辆提供一个详细视图的活动。

区域里程分析情节揭示突然减少里程年末12月和1月初。通过量化车辆使用的季节性趋势,戴姆勒可以安排车辆维修和诊断程序在节日期间和其他节水。

跟踪燃料消耗

用一个工具,我们开发了MATLAB工具箱™和映射,戴姆勒工程师可以重建任何旅行在测试车辆。工具用户可以跟踪油箱电荷状态(SOC)的电化学能量的总量,以及卫星地理地图。戴姆勒公司最初开发这个脚本生成静态的JPEG图像地图。这个解决方案并不灵活,提供足够的细节图。因此,脚本修改生产锁眼标记语言使用谷歌地球(KML)文件,它提供了更大的灵活性。

示例油耗分析如图2所示跟踪坦克填补水平以及汽车的路线。执行这个分析,MATLAB脚本车辆GPS和油箱SOC相关数据使用映射工具箱的功能。

工程师可以使用这些结果来确定燃料消耗速率的影响驾驶环境。氢燃料站的覆盖图和标准的加油站在地图上,然后他们可以评估当前推动基础设施。

MATLAB脚本,我们开发了还使工程师能够实际位置与车辆性能,简化远程诊断分析全球舰队。例如,当车辆内的燃料电池系统传递一个错误代码,我们可以使用MathWorks工具来确定和可视化在错误发生时车辆的确切位置(图3)。如果我们知道,例如,车辆是在高峰时间在洛杉矶市区,我们可以用我们的知识的操作条件时的事件更有效地排除。

氢气基础设施计划

帮助未来的氢气站在地方他们可以最有效地服务客户,我们识别领域最经常光顾的燃料电池汽车。戴姆勒使用MATLAB,空间直方图映射工具箱,谷歌地球创建基于车辆的GPS数据和地理巷道数据。

网格空间直方图覆盖在一个地理区域,允许戴姆勒本感兴趣的信号和描述卫星地理地图。图4显示了一个基于油箱SOC空间直方图的新加坡。图5中的直方图计算时间车辆的比例在每个网格。结合这些类型的图有助于查明繁忙的地区低燃料的车辆。

带着这些分析的结果,戴姆勒工程师可以推荐新氢气站的位置,使站运营商降低风险通过将燃料发电站附近的高流量地区和让顾客更方便获得氢。

分析驱动模式

戴姆勒燃料电池车辆跨越全球。我们可以分析每个车辆的油门踏板的位置来洞察如何客户驱动不同的车辆类型和模式不同地理区域。例如,pedal-position分析(图6)表明,车辆在加州北部温和的节流阀使用操作,而重型车辆大多是在很轻或加足马力驱动没有太多。这种分析可以提供关于客户的需求反馈给工程师。工程师可以优化控制策略和相应的动力系统。

当与GPS数据,这种分析可以揭示区域驾驶行为的趋势。例如,在德国,我们看到频繁的高速公路开车,踏板的位置推到100%。在新加坡,人们开得更慢,顺利,我们很少看到一个踏板抑郁超过40%。了解这些趋势使得工程师定制控制策略为不同的区域。

一个小团队大问题的答案

一个衡量我们的成功为我们的服务提供有用的结果是增加需求在戴姆勒工程师和管理人员。我们是淹没在请求。能够访问数据库,执行多个分析,策划的结果,并产生深刻的集成MATLAB环境的报道是一个很大的优势。这意味着我们的团队我们可以很容易地添加资源。

我们的工程师只需要知道一个软件package-MATLAB-instead多个应用程序,我们不必花时间整合多样化的工具。相反,我们生成有用的结果。

我们继续改进我们当前的分析和开发新的提供进一步的见解,深入了解燃料电池车辆性能和基础设施。