[發明專利]一種混合動力電動汽車行駛狀態的智能識別方法

無效

• 申請號: 200810239168.2
• 申請日: 2008-12-11
• 公開（公告）號: CN101419679A
• 公開（公告）日: 2009-04-29
• 發明（設計）人: 張欣;田毅;宋建鋒
• 申請（專利權）人: 北京交通大學
• 主分類號: G06N3/02
• 分類號: G06N3/02;G06N3/08;B60L11/00
• 代理公司: 北京市商泰律師事務所
• 代理人: 吳克宇;毛燕生

1.一種混合動力電動汽車行駛狀態的智能識別方法，其特征在于：采用神 經網絡識別汽車行駛工況，其工作過程分為兩個階段：

第一個階段為學習期，通過在PC機中用matlab編寫程序來實現，其方法步 驟為：

步驟1：首先輸入現有汽車主干道、快速路的國家或者地方標準行駛工況， 然后分別對汽車主干道、快速路的行駛工況進行分段，每一小段作為一個樣本， 而且每個樣本的時間可以重疊；若設定每個小樣本的采樣時間為t_s秒，每隔t_f秒 鐘進行一次采樣，t_s＝n_it_f，則其劃分結果為0～t_s秒為一段工況，t_f～(t_f+t_s)秒 為一段工況，2t_f～(2t_f+t_s)秒為一段工況，......，(n·t_f)～(n·t_f+t_s)秒為一段工 況，并把每種工況分段后的結果進行存儲；若主干道工況分為n1段，則把主干 道工況的存儲為數組v_z1，v_z2，......v_zn1；若快速路工況分為n2段，快速路工況 存儲為數組v_k1，v_k2，......，v_kn2；

步驟2：對每一小段工況數組進行處理，首先通過工況的速度計算加速度， 當加速度為正時存儲為數組a_z1，a_z2，......，a_zn1，a_k1，a_k2，......，a_kn2，......， 當加速度為負時存儲為數組r_z1，r_z2，......，r_zn1，r_k1，r_k2，......，r_kn2，......， 以及每個采樣點的速度和加速度的乘積存儲為數組va_z1，va_z2，......，va_zn1，va_k1， va_k2，......，va_kn2，......，再對速度和正加速度的數組計算其數據的最大值、平 均值以及標準差，對負加速度的數組計算其數據的最小值、平均值和標準差，對 加速度和速度乘積的數組計算其數據的平均值；再對速度、正加速度、負加速度、 速度和加速度的乘積的數組進行節點劃分和數據統計，并計算每部分占總時間的 百分比；

步驟3：采用上述步驟2中計算得到的參數，作為神經網絡學習的訓練樣本 x₁、x₂……x_k，即輸入層；采用y₁代表主干道工況，y₂代表快速路工況，……， y_m代表第m種工況，作為神經網絡的輸出層；然后采用公式(1)進行計算，求 得神經網絡各連接權上的權值w_im、b_m；

ym=Σi=1kwimxi-bm---(1)]]>

第二個階段為工作期，通過在PC機中采用C編寫行駛狀態智能識別程序， 然后下載到智能識別控制器中實現，其方法步驟為：

步驟4：首先對速度進行限幅濾波法處理：當前采集到車速與前一次求得的 車速進行對比，若變化量大于v_c，則取前一次計算得到的車速，若變化小于v_c， 則取當前采集得到的車速；然后對速度進行遞推平均濾波法處理：若在第一階段 中速度的采樣頻率為t_f秒鐘一次，則取前n_c次的車速的平均值作為當前車速；

步驟5：存儲一定時間的車速，形成車速數組；若在第一階段中選用t_s秒的 樣本進行神經網絡權值計算，則在汽車行駛過程中在每次采樣后存儲前t_s秒內的 車速，形成一個具有n_i個速度值的數組作為一個速度片斷；

步驟6：對上述速度片斷按照第一階段中的步驟2進行計算，得到神經網絡 計算所需的各項參數；

步驟7：然后采用公式(1)進行神經網絡計算，即得到當前汽車行駛狀態y_m。