摘要：通过采用多元线性回归的方法，提出一种基于发动机进气温度、发动机冷却液温度、汽车行驶速度、发动机瞬时喷油量来估算汽车外部环境温度的方法，可适用于一些精度要求不高的场合（如精度要求不超过±2.5℃） 。

    为实现某些系统的控制需求，如向用户提供温度显示、向空调系统提供外部温度数值，以实现更精准的控制和准确的车外环境温度显示，当前国内外普遍的设计是配备一个专用的外部温度传感器，一般此传感器安装于前保险杠处，需占据一定安装空间、有一定的实物成本。然而，在整车的控制中，并非所有场合均需要很高的精确度，如对于某些用户无法明显感受到差异的功能场合，结合相关专业人员的研究川，可知对温度的检测允许有一定范围的偏差。本文提出一种基于整车现有信号来估算外部温度的方法，可用于精度要求不高的场合。
    多元线性回归分析是研究变量间相关关系的一种统计方法，假设变量Y为进行预测和控制的对象，根据数据分析确定因变量Y依赖于P个自变量X1、X2...XP变化。如果它们之间具有某种线性关系，则问题可归结加元线性回归模型。根据研究，发现发动机舱对进气的影响存在一定的线性关系，故本文采用了多元线性回归的方法来估算车辆外部温度。

    1 外温估算系统设计
    本算法结合热力学有关知识，提出通过发动机进气温度TIAT、发动机冷却液温度TcT、汽车行驶速度Ve、发动机瞬时喷油量Fu来估算车辆外部环境温度TOAT，估算结果可用于一些精度要求不高的功能。
    对TOAT的估算包含初值估算和在汽车行驶过程中的估算，而汽车行程时的估算需要基于初值进行。
    1.1初值设定
    TOAT的初值定义为在车辆从OFF上电至ON时，对外温的估计值。
    当车辆放置一段时间后，如果这段时间足够长，则发动机舱及发动机冷却液已足够冷却，在车辆刚上电时，TORT与TUT是接近或完全一样的，此时采用TIAT作为TOAT的初值；如果时间不长，则采用上一次熄火前的输出值作为本次的外温预测初值。初值设定的表达式见式（1）。

    式中：TONT1----上次输出值；telapse----上次熄火到本次起动的时间间隔；Tk----标定的时间常数。

    1.2车辆行驶中的外温估算
    1）估算理论分析
    图1为发动机舱热传递示意图。在实车上，外部空气变成发动机的进气时，主要被发动机舱进行了加热，假定发动机舱对外部空气造成的影响量为△T，则外温的表达式为式（2），从式（2）可以看出求解△T为预测TOAT的关键。

                  TOAT=TIAT+△T    （2）
    对于已定的车型，在特定的微小时间段内对进入发动机的气体进行定量分析，可知进气气温上升速率正比于发动机舱温度与进气温度的差值，如式（3）。其中a为常数、T为当前发动机舱温度、Ta为当前进气温度。

    解式（3）可得式（4），其中t为时间，TO为初值。

    根据式（4） 、用MATLAB作图查看其规律，如图2所示，当取t=0～2 、T=80、T0=20时，不同a所对应的Ta与时间关系示意图，a为常数项，其取值和汽车前舱物理结构相关，不同的车辆有所不同。从图2中可以看出，当a值一定时，在较短时间内（2s），发动机舱对进气的影响是近似线性的。
    2）车辆行驶中的估算参数选择
    根据对图2的分析，在特定发动机舱温度时，进气与时间的变化关系为线性；而在实车上可以从ECM获取发动机进气温度，它即是发动机舱对外部空气加热的结果，故可推理对于式（2） 、ATLA定为一线性表达式；此推理基于的前提是进气被加热的时间比较短，即对应于整车行驶过程的工况。

    通过式（4）可看出发动机舱温度与进气温度直接相关，而发动机舱温度无法从CAN总线上直接获取，故采用间接变量冷却液温度Tct作为预测△T的自变量之一。
    由发动机原理可知进气都是用于燃烧的，而在其他条件不变时，进气量的多少与进气被加热的情况是直接相关的，采用瞬时喷油量Fu表征进气量的多少，故将Fu作为预测△T的自变量之一。
    为缩小预测偏差，考虑增加一个估算因子。车速高时，空气交换快，发动机舱温度对发动机进气温度的热辐射影响小；车速低时，机舱温度对发动机进气温度影响大。故选车速VA为估算因子之一。
    至此，式（2）可改写成式（5），其中a、b、c、d均为常数项。

    3）车辆行驶中的估算系数确认
    对于式（5），等式右侧的TIAT、Fu、Tct、Ve均为总线数据，而a、b、c、d为预测用的常数，需对a、b、c、d进行求解，写人程序中。
    因分析出来的关系是线性关系，故采用线性回归的方法求解a、b、c、d。第1步，在装有外温传感器的实车上采集不同行驶工况下的TOAT、TIAT、Fu、Tct、Ve；第2步，对采集到的数据进行初步整理（由于这些CAN信号的发送周期不同），让其形成一一对应的关系；第3步，采用有关工具（如6SQ软件）进行多元线性回归分析、求解系数；第4步，查验第3步所得结果的分析误差，如误差太大则查找原因重新分析。
    经过对某车型的实际数据分析，发现TO跨度比较大．，需对其进行分区间回归，否则对TOAT的估算误差将会很大，如图3为将水温分成不同区间组别下外温实际值与预测值的对比图。
    由图3可知，将冷却液温度所分的区间数越多，预测误差将越小；而将冷却液分得组数越多，软件将越复杂。经反复分析，在实际项目上选择分成5个区间，这5个区间分别是35～55℃、56～80℃、81～85℃、86～90℃、91～98℃。在98℃以上和35℃以下，不再用算法进行回归，而是采用上次的输出值或初始值。

    在误差分析过程中，发现水温分组的基础上，若根据当前进气温度与外温差值的大小来采用不同系数，则可进一步缩小预测误差。

    2 估算软件流程
    图4为某车型项目软件算法部分的结构和流程示意，软件分为软人预处理、预测计算、输出处理3个部分。

        输入预处理部分从CAN网上获取进气温度、瞬时喷油量、冷却液温度和车速，由于这些信号的发送周期并不完全相同，故在此部分主要将相关信号进行了时间轴对齐。使得软件每次计算均是采用最新值。
    预测计算部分采用输入预处理输出过来的数据，结合已经存储好的预测系数和预测公式计算外温预测值。
    输出处理部分进行了4层处理或判断，最终进行输出。第1层为按0.5取整，即对预测部分的计算结果进行判断，如果计算值的小数部分大于0.5则向上取整，如果小于0.5则向下取整然后加0.5，这样是为让输出的误差向上偏。第2层为将取整的数据存人输出数据队列。第3层判断数据队列中的8个值是否全部相等且与上次的输出值不同，如果符合则更新输出值。第4层为在输出数有更新时，判断本次输出数据与上次的差值，按0.5度／次的频率更新输出。最后将温度从CAN总线发出。

    3 有效性验证
    完成1～2章所述工作后，通过开发软件以及实车验证，发现预测误差值在预先设定的目标范围内。
    图5为软件输出值与实车外温的对比情况，所输出的1189个数据与实车外温数据相仿，误差在正负1.5以内，可以满足系统的需求。

    4 总结
    本文通过理论分析、数据采集、数据分析与分组设计、多元线性回归、软件设计、算法验证，提出一种外温估算方法，此方法可以根据车上已有的一些总线信号估算当前外温值，但鉴于实车还存在其他的影响噪声，所以该估算方法精度会受到一定限制、估算结果存在一定误差，故只能用于精度要求不是特别高的场合。