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龙图腾网获悉郑州轻工业大学申请的专利基于数据驱动和非线性模型的汽车油箱剩余油量预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115526075B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211194188.9，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权基于数据驱动和非线性模型的汽车油箱剩余油量预测方法是由赵登峰;钟玉东;侯俊剑;谢贵重;何文斌;王良文;付志军;姚雷;周放;王新生;房占鹏设计研发完成，并于2022-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数据驱动和非线性模型的汽车油箱剩余油量预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于数据驱动和非线性模型的汽车油箱剩余油量预测方法，首先利用油箱的物理模型以及不同剩余油量下油位在油箱中的位置，计算出不同油位位置油箱剩余空间的体积，依据油箱的总容积确定对应剩余油量，以此确定若干测量点，利用这些测量点构造汽车静止时油箱剩余油量与油位位置间的非线性模型；再将与油耗相关的车载数据集输入BP神经网络中进行训练，得到数据驱动模型，用于预测汽车的实时油耗；上述非线性模型和数据驱动模型联合作用时，可以实时预测油箱的剩余油量。本发明通过非线性模型和数据驱动模型对油箱的剩余油量进行实时精准预测，避免了车辆处于非静止、非水平地面行驶时油位信息预测不准的问题，提高了油位预测精度。

本发明授权基于数据驱动和非线性模型的汽车油箱剩余油量预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数据驱动和非线性模型的汽车油箱剩余油量预测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1通过测量汽车油箱物理模型的尺寸参数，包括油箱的高度h、总长度l、宽度d、厚度t，利用三维建模软件精准的建立油箱的三维CAD模型，为车辆静止状态下油箱剩余油量预测的非线性模型的建立提供CAD模型； S2构建静止状态下油箱剩余油量预测的非线性模型； S3建立汽车行驶状态下油箱剩余油量预测模型； 步骤S2具体为： S2.1获得多个待计算剩余油量的测量点，并建立水平面 通过油位传感器检测当油位液面分别在18h、14h、38h、12h、58h、34h、78h的情况，获得7个待计算剩余油量的测量点，然后再用各个测量点所在位置建立水平面，依据水平面以下部分油箱的形状和结构参数，获得7个测量点位置及以下部分所占油箱部分的空间； S2.2计算测量点处的油箱剩余油量 根据测量点所在位置建立的水平面、油箱结构和尺寸参数，将油箱的CAD模型导入有限元分析软件，计算由不同测量点液面位置及其水平面以下空间的体积，利用体积计算公式通过网格划分和数值积分技术计算出不同测量点液面位置及以下油箱部分空间的体积，从而获得每一个液面测量点位置所对应的剩余油量V1、V2、V3、V4、V5、V6、V7； S2.3建立汽车静止状态下油箱剩余油量的非线性模型 利用上述7个测量点及其对应的剩余油量，建立汽车静止状态下油箱剩余油量的非线性模型，所述非线性模型的建立过程如下：首先利用已知的测量点液面高度及对应的剩余油量，通过非线性插值建立区间非线性模型，获得液面高度和剩余油量之间的非线性模型，表达式为 其中，fV为待预测的剩余油量，hx为待预测的油位位置高度，hii＝1～7为S2.2中已知的7个测量点的液位高度； 步骤S3具体为： S3.1构建汽车油耗的数据驱动模型，即：利用BP神经网络建立车辆行驶状态数据与油耗之间的映射关系； S3.2进一步修正数据驱动模型 当车辆由行驶状态进入静止状态之后，利用静止状态下剩余油量预测的非线性模型再次去估算车辆行驶一段距离之后的剩余油量，计算出在这段行驶里程内车辆的油耗值，用这一油耗值去修正数据驱动模型； S3.3构建剩余油量实时精准预测模型 用于油耗预测的数据驱动模型经过多次修正之后即可得到车辆的实时油耗预测模型，从而达到实时精准预测车辆的实时油耗目的，而车辆在静止状态下的剩余油量利用S2中的非线性模型进行计算，车辆在行驶过程中的剩余油量，通过静止状态下的剩余油量减去车辆的实时油耗进行计算，进而预测出车辆在行驶状态下油箱的剩余油量。

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