[發明專利]汽車行駛工況判別系統及其判別方法

有效

• 申請號: 201410193079.4
• 申請日: 2014-05-08
• 公開（公告）號: CN103921743A
• 公開（公告）日: 2014-07-16
• 發明（設計）人: 張裊娜;于海芳;丁海濤;王瑩瑩;姜春霞;張哲;王國亮
• 申請（專利權）人: 長春工業大學
• 主分類號: B60R16/02
• 分類號: B60R16/02
• 代理公司: 長春菁華專利商標代理事務所 22210
• 代理人: 田春梅

技術領域

本發明屬于智能汽車行駛環境感知技術領域，特別涉及一種汽車行駛工況判別系統及其判別方法。

背景技術

汽車行駛工況是描述車輛行駛的速度-時間曲線。汽車行駛工況對于確定車輛尾氣排放量、燃油消耗量、各類新車型技術的開發、整車動力性匹配等提供了重要的理論依據。目前，世界范圍內的行駛工況包括美國行駛工況、歐洲行駛工況和日本行駛工況。我國汽車排放采用歐洲的排放標準，但由于不同的城市道路交通狀況不同，因此汽車的行駛工況也存在差異，采用統一的標準不能準確的反映某一個城市的汽車行駛工況，因此我國一些研究院和高校針對一些經濟發達、環保要求高的城市如北京、上海、天津等地進行了汽車行駛工況的研究工作，構建了針對具體城市道路交通狀況的實際的汽車行駛工況。

常用的構建汽車行駛工況的方法有兩種，一種是利用主成分分析、聚類分析、馬爾科夫分析方法以及模糊神經網絡、遺傳算法等復雜的智能計算方法構建工況；另一種是采用多元統計學方法構建工況，如距離判別方法、費希爾(Fisher)判別方法、貝葉斯(Bayes)判別方法等。第一種智能計算分析方法普遍存在計算過程復雜、計算量大、對設備的運行速率要求較高、在實際汽車行駛過程中對于工況的判斷可能存在延遲的問題，不能滿足實時工況判別的快速性。第二種多元統計學方法對于工況判別不能從總體上計算某一工況出現的概率，并存在錯判的情況，在汽車行駛工況判別的準確性上存在不足。

核主元分析方法借助于核函數，將輸入空間的訓練樣本數據經過非線性映射轉換到特征空間，然后向所選擇的多個主特征矢量方向進行投影，最后可以獲得多個不相關的主元，為特征提取以及模式識別提供了一條有效途徑。核主元分析可以最大限度地抽取指標的信息，具有特征提取速度快，特征信息保留充分的優點。模糊聚類分析作為無監督機器學習的主要技術之一，是用模糊理論對重要數據分析和建模的方法，建立了樣本類屬的不確定性描述，能比較客觀地反映現實世界，它已經有效地應用在大規模數據分析、數據挖掘、矢量量化、圖像分割、模式識別等領域，具有重要的理論與實際應用價值。在眾多模糊聚類算法中，模糊C-均值(FCM)算法應用最廣泛且較成功，模糊C-均值聚類方法通過優化目標函數確定每個樣本所有聚類中心的隸屬度，從而決定樣本的類屬，可實現對樣本數據的自動分類。

發明內容

為了解決汽車行駛工況判別中特征參數的提取、特征參數約簡的問題；以及目前由于汽車控制方法設計所采用的固定工況與實際工況存在的較大差異導致設計的控制方法并不能使車輛在實際工況下達到最佳燃油經濟性和排放性的問題，本發明提供一種汽車行駛工況判別系統及其判別方法，該方法根據特征參數的數據樣本能夠準確判別車輛當前所屬的行駛工況。

本發明解決技術問題所采取的技術方案如下：

汽車行駛工況判別系統，包括嵌入式系統ARM、時鐘芯片、看門狗電路、程序存儲器、數據存儲器、觸摸屏、CAN接口和液晶顯示屏、第一信號調理電路、第二信號調理電路和信號采集電路；信號采集電路通過速度傳感器、踏板位置傳感器獲取與工況判別相關的車速及踏板信息數據，并將數據通過第一信號調理電路變換為CAN接口所需的數字信號；第二信號調理電路用于將CAN接口傳來的數字信號轉換為整車所能識別的模擬數據；CAN接口實現整車與嵌入式系統ARM之間的數據通信，將接收到的第一信號調理電路傳來的數據上傳給嵌入式系統ARM進行工況判別，并將嵌入式系統ARM傳回的數據通過第二信號調理電路傳送給整車；嵌入式系統ARM通過對接收的數據進行特征參數提取，然后采用相關性分析和核主元分析進行二次約簡，通過半監督核模糊C-均值聚類算法中加入總體訓練樣本數的10％個已知類別的訓練樣本來引導聚類過程實現汽車行駛工況的判別；程序存儲器和數據存儲器為嵌入式系統ARM的外擴芯片，分別用于存儲程序和數據；液晶顯示屏用于顯示當前的車速、踏板開度，以及汽車行駛工況信息；觸摸屏通過各種輸入的命令和要求控制相關設備的運行；看門狗電路用于對嵌入式系統ARM電路的監控和復位；時鐘芯片用于為嵌入式系統ARM、程序存儲器、數據存儲器提供需要的時鐘信號。

汽車行駛工況判別方法，包括如下步驟：

1)車速、踏板特征參數的提取

利用嵌入式系統ARM內的車速特征參數提取模塊和踏板特征參數提取模塊計算與工況相關的特征參數；

2)利用相關性分析模塊基于相關分析方法對步驟1)所得到的表征工況的特征參數進行一次約簡

首先將特征參數兩兩分別用序列a(n)和b(n)表示，并根據式(1)在時序n＝i～j的范圍比較這兩個序列的相似程度r：