在燃油液位检测中的应用：精度、可靠性与发展前景

燃油液位的准确数据是影响车辆安全性、路线规划及运营效率的关键因素。在车辆行驶过程中，燃油液位的测量会变得尤为复杂：由于车身倾斜、道路坡度、加速及制动等因素，燃油液位会持续发生变化。为在上述工况下获取可靠数据，现代车辆中会采用复杂的信号处理算法，对安装在燃油箱内的多个传感器所传输的信号进行处理。

在“指数”与俄罗斯国家汽车工程研究院的联合项目中，对在 AnyMath环境中实现的燃油油位确定算法的数学模型正确性进行了验证。

模型的开发和从Simulink到AnyMath的迁移是与“指数”团队合作完成的，而俄罗斯国家汽车工程研究院的专家则负责对结果进行独立验证和分析。

那么，燃油液位确定算法是如何工作的呢？

数字信号处理

燃油液位传感器所传输的信号会因振动和电磁干扰而产生失真。数据处理算法借助数字滤波器消除这种 “噪声”，从而获得纯净且可用于分析的信号。

数据可靠性验证

若某个传感器开始输出异常数值（例如数值骤变或完全无信号输出），系统会自动将该传感器的数据与其他数据来源进行比对。这一机制能够排除错误读数，确保测量的准确性。

基于校准曲线的计算

由于燃油箱形状复杂且其位置会发生变化，燃油液位与传感器信号之间并非始终呈正比关系。算法通过调用校准表格与公式，可准确解读所获取的数据，并将其转换为升（容积单位）或填充百分比（相对量指标）。

驾驶员预警信号

当燃油液位达到临界低水平，或传感器出现工作故障时，系统会通过仪表盘上的相应提示信息向驾驶员发出通知。这有助于防止车辆突然熄火，并及时对故障进行诊断。

凭借上述机制，相关算法能够确保燃油液位指示系统在各种行驶条件下均保持稳定且精准的运行状态。

项目：在AnyMath中迁移和验证模型

在该项目中，“指数”的专家将燃油油位确定算法的模型从MATLAB/Simulink环境迁移到了AnyMath。同时，模型的完整结构得以保留，包括层次结构、功能块的组成、数据类型和离散化参数。

为对比AnyMath 与 Simulink 两个平台上模型的计算结果，团队准备了一套测试场景集。该测试集包含控制系统模块的工作模式信号以及燃油液位传感器的读数，其中既涵盖组件测试的标准场景，也包括带有随机输入干扰的测试场景。

对 AnyMath 与 Simulink 平台上模型运行结果的对比，围绕以下关键指标展开：时间特性、过渡过程、燃油液位稳态值以及生成的预警信号。结果显示，两个平台上的计算结果完全一致，这表明模型迁移的正确性，同时也证实了 AnyMath 平台上算法实现的高精准度。

图 1. Engee 与 Simulink 模型输出信号对比

俄罗斯国家汽车工程研究院专家意见

所进行的测试证实了AnyMath和Simulink中算法仿真结果的收敛性。

AnyMath 可用于数学算法模型的开发，并且能够在不改变现有项目中系统逻辑与结构的前提下，实现从 Simulink 平台的模型迁移。

为推动AnyMath 环境的进一步发展，建议扩大对定点数据类型的支持，并实现面向电子控制单元目标控制器的代码自动生成功能。