[發明專利]一種基于貪心算法的汽車工況構建方法

在審

• 申請號: 201911380856.5
• 申請日: 2019-12-27
• 公開（公告）號: CN113052196A
• 公開（公告）日: 2021-06-29
• 發明（設計）人: 鄧雨捷;張文瑞;張文強;蔣海峰;王寶華
• 申請（專利權）人: 南京理工大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06F17/18;G07C5/08
• 代理公司: 南京理工大學專利中心 32203
• 代理人: 薛云燕

本發明公開了一種基于貪心算法的汽車工況構建方法。該方法為：首先采集汽車的實際道路行駛數據對原始數據中的異常數據進行處理；然后從數據中提取出汽車在采樣期間的完整運動學片段，并選取特征參數對運動學片段進行表征；接著采用主成分分析法，對信息重疊的特征參數進行降維，并根據各主成分得分，采用經過初始聚類中心優化的K?means算法進行片段分類，從各分類中提取出代表性運動學片段；最后基于貪心算法的原理，利用代表性運動學片段構建出最優汽車行駛工況。本發明能夠準確反映城市實際的汽車行駛情況，提高了汽車工況標定的精確度。

技術領域

本發明屬于交通工程數據處理技術領域，特別是一種基于貪心算法的汽車工況構建方法。

背景技術

汽車行駛工況(Driving Cycle)又稱車輛測試循環，是描述汽車行駛的速度-時間曲線，體現汽車道路行駛的運動學特征，是汽車行業的一項重要的共性基礎技術，是車輛能耗/排放測試方法和限值標準的基礎，也是汽車各項性能指標標定優化時的主要基準。目前，歐、美、日等汽車發達國家，均采用適應于各自的汽車行駛工況標準進行車輛性能標定優化和能耗/排放認證。

本世紀初，我國直接采用歐洲的NEDC行駛工況對汽車產品能耗/排放的認證，有效促進了汽車節能減排和技術的發展。近年來，隨著汽車保有量的快速增長，我國道路交通狀況發生很大變化，政府、企業和民眾日漸發現以NEDC工況為基準所優化標定的汽車，實際油耗與法規認證結果偏差越來越大，失去了車輛性能標定優化和能耗/排放認證的意義。另外，歐洲在多年的實踐中也發現NEDC工況的諸多不足，轉而采用世界輕型車測試循環方法進行汽車工況標定。但該工況標定方法怠速時間比和平均速度這兩個最主要的工況特征，與我國實際汽車行駛工況的差異更大。作為車輛開發、評價的最為基礎的依據，開展深入研究，制定反映我國實際道路行駛狀況的測試工況，顯得越來越重要。

另一方面，我國地域遼廣，各個城市的發展程度、氣候條件及交通狀況的不同，使得各個城市的汽車行駛工況特征存在明顯的差異。因此，基于城市自身的汽車行駛數據進行城市汽車行駛工況的構建研究也越來越迫切，為了使所構建的汽車行駛工況與該市汽車的行駛情況盡量吻合，在理想情況下能夠代表該市汽車的行駛情況，研究能夠準確反映城市實際的汽車行駛情況的汽車行駛工況構建方法是十分有必要的。

發明內容

本發明的目的在于提供一種能夠準確反映汽車的行駛情況的基于貪心算法的汽車工況構建方法。

實現本發明目的的技術解決方案為：一種基于貪心算法的汽車工況構建方法，包括以下步驟：

步驟1、采集汽車的實際道路行駛數據；

步驟2、對原始數據中的異常情況數據進行處理；

步驟3、從數據中提取出汽車在采樣期間的完整運動片段，并選取特征參數對運動學片段進行表征；

步驟4、采用主成分分析法，對信息重疊的特征參數進行降維，然后采用經過初始聚類中心優化的K-means算法進行運動學片段的分類，從各分類中提取出代表性運動學片段；

步驟5、基于貪心算法的原理，利用代表性運動學片段構建出最優汽車行駛工況。

進一步地，步驟1所述的采集汽車的實際道路行駛數據，具體如下：

通過傳感器、GPS信號采集汽車的實際道路行駛數據，采樣頻率為1Hz；

采集的數據包括精確到秒的采樣時間、GPS車速、汽車所在位置經緯度、汽車油門踏板開合度、發動機轉速。

進一步地，步驟2所述的對原始數據中的異常情況數據進行處理，具體如下：