[發(fā)明專利]一種混合動力車輛行駛工況的工況預測方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710645984.2
• 申請日: 2017-08-01
• 公開（公告）號: CN107527113B
• 公開（公告）日: 2021-03-23
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 王偉達;項昌樂;韓立金;周澤慧;馬越
• 申請（專利權(quán)）人: 北京理工大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京隆源天恒知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11473
• 代理人: 閆冬

本發(fā)明公開了一種車輛行駛工況的工況預測方法，該方法包括：用若干個歷史數(shù)據(jù)點表示歷史工況信息，對這些歷史數(shù)據(jù)點進行函數(shù)曲線擬合，擬合得到的函數(shù)代表了短期內(nèi)歷史工況的變化趨勢；然后利用這個函數(shù)在時間坐標上的差值結(jié)果，得到未來時域內(nèi)的工況預測值；其中當前時刻tc的車輛當前的行駛狀態(tài)以及行駛過的歷史工況，是由車載傳感器提供；Δt表示兩次預測的時間間隔，每次預測結(jié)果都是根據(jù)最近的歷史工況唯一確定的，預測結(jié)果之間沒有相互影響。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種車輛行駛工況的工況預測方法，尤其是一種混合動力車輛行駛工況的工況預測方法。

背景技術(shù)

工況預測(一般指車速預測)是通過建立預測算法，在車輛實際行駛過程中利用歷史信息，預測未來短期內(nèi)的工況信息。預測算法代表了車輛歷史工況和未來工況的某種聯(lián)系，應(yīng)用這種聯(lián)系，可以得到未來的工況信息。工況預測的結(jié)果有多種形式，現(xiàn)有的預測形式主要包括基于SOC、基于需求功率、需求轉(zhuǎn)矩的預測，本發(fā)明直接對行駛工況進行預測，實現(xiàn)真正意義上的行駛工況預測，可直接提升汽車路徑導航、碰撞預警及節(jié)能輔助駕駛系統(tǒng)等系統(tǒng)性能。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的主要目的是提供一種車輛行駛工況的工況預測方法，尤其是一種混合動力車輛行駛工況的工況預測方法，從而實現(xiàn)車速的信息準確預測。

本發(fā)明的目的可以通過以下途徑來實現(xiàn):

一種車輛行駛工況的工況預測方法，該方法包括：

用若干個歷史數(shù)據(jù)點表示歷史工況信息，對這些歷史數(shù)據(jù)點進行函數(shù)曲線擬合，擬合得到的函數(shù)代表了短期內(nèi)歷史工況的變化趨勢；

然后利用這個函數(shù)在時間坐標上的差值結(jié)果，得到未來時域內(nèi)的工況預測值；其中

當前時刻tc的車輛當前的行駛狀態(tài)以及行駛過的歷史工況，是由車載傳感器提供；Δt表示兩次預測的時間間隔，每次預測結(jié)果都是根據(jù)最近的歷史工況唯一確定的，預測結(jié)果之間沒有相互影響。

本發(fā)明的工況預測方法，進一步地，其中采用7個歷史數(shù)據(jù)點表示歷史工況信息，并利用7個歷史數(shù)據(jù)點進行函數(shù)曲線擬合。

本發(fā)明的工況預測方法，進一步地，其中進一步利用實際工況的變化趨勢作為先驗知識，建立波形預測方法，實現(xiàn)對未來工況信息的準確預測。

本發(fā)明的工況預測方法，進一步地，其中波形預測方法包括：首先，對典型工況進行一定的統(tǒng)計分析，統(tǒng)計多種情況下工況變化的趨勢，基于這些工況變化趨勢建立工況識別數(shù)據(jù)庫；然后，通過計算當前工況與數(shù)據(jù)庫中已知數(shù)據(jù)的相似程度，找到與當前工況最為相近的已知工況片段，并將該片段的未來工況信息作為當前工況的預測結(jié)果，完成工況預測。

本發(fā)明的工況預測方法，進一步地，其中利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法來找到與實際工況最為相近的已知工況數(shù)據(jù)，應(yīng)用車速連續(xù)變化的趨勢對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓練，通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將這種趨勢擬合成數(shù)學函數(shù)的形式，此函數(shù)輸入為歷史車速，輸出則是未來車速的預測值，這樣就實現(xiàn)了根據(jù)歷史信息來預測未來工況。

本發(fā)明的工況預測方法，進一步地，其中，首先，根據(jù)預測的需求，建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要的先驗信息是各層神經(jīng)元的數(shù)量，本方法的車輛行駛工況在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算過程中是以模擬信號波形的方式表達的，輸入、輸出層根據(jù)波形的采樣點數(shù)目決定輸入、輸出單元的維數(shù)，輸入層的神經(jīng)元個數(shù)等于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入向量維度，輸出層的神經(jīng)元個數(shù)等于輸出向量的維度；與此同時，輸出向量的長度與預測區(qū)域的時間長度相等；在明確了采樣時間長度和預測區(qū)域的時間長度后，可以確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱層神經(jīng)元個數(shù)。

本發(fā)明的工況預測方法，進一步地，其中隱層神經(jīng)元的個數(shù)通過三種經(jīng)驗公式1-3確定，然后根據(jù)實際需要進行調(diào)整選擇：

m＝log₂n 公式2