[發明專利]一種電動汽車工況數據生成方法和能耗評價工況生成方法

有效

• 申請號: 202010616715.5
• 申請日: 2020-06-30
• 公開（公告）號: CN111873804B
• 公開（公告）日: 2023-06-30
• 發明（設計）人: 曹德本;常振中;楊振耀;鄭國強;付利軍
• 申請（專利權）人: 德力新能源汽車有限公司
• 主分類號: B60L3/12
• 分類號: B60L3/12
• 代理公司: 北京超凡宏宇專利代理事務所(特殊普通合伙) 11463
• 代理人: 于彬

1.一種電動汽車能耗評價工況生成方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1：利用采樣時間內的車輛行駛信息數據庫，對車輛行駛短行程的特征值進行分析處理，并生成車輛工況圖，具體的：

步驟1.1：定義車輛行駛的短行程運動學片段，運動學片段由一個怠速段和一個運行段組成，且運行段中至少包含一個加速和一個減速狀態，運動段的定義為平均車速大于3.3km/h或者最大車速大于15km/h的一段運動過程，怠速段的定義為平均車速小于3.3km/h而且最大車速小于15km/h的一段運動過程；

步驟1.2：在步驟1.1選取的運動學片段中進行運動學特征值選取，具體的，所選取的特征值為：運動學片段的時長、加速期間平均加速度、減速期間平均減速度、勻速速度、勻速速度標準差、勻速時長、最大速度、怠速時間、整體加速度方差共9個運動學特征值：

步驟1.3：對步驟1.2獲得的9個運動學特征值進行主成分分析，具體的：

步驟1.3.1：分別對9個運動學特征值進行標準化處理；

步驟1.3.2：根據特征參數的標準化矩陣計算每個運動學特征值的相關系數矩陣；

步驟1.3.3：求出每個運動學特征值的相關系數矩陣的特征值和相應的特征向量；

步驟1.3.4：計算每個運動學特征值的累積貢獻率，選擇重要的主成分；

步驟1.3.5：計算每個運動學特征值主成分得分；

步驟1.4：采用K均值聚類算法對步驟1.3得到的每個運動學特征值主成分進行聚類分析，具體的：

步驟1.4.1：根據實際問題確定分類數k，并在每一類中確定初始聚類中心；

步驟1.4.2：計算各個樣本到聚類中心之間的距離，距離較近的歸入一類；

步驟1.4.3：通過計算確定每一類的中心位置，并將該位置確定為新的聚類中心；

步驟1.4.4：按新的聚心重新進行分類，重復步驟1.4.2、1.4.3的操作，隨著重復次數的增多，聚類中心不再發生偏移，聚類結果趨于穩定，即完成聚類分析；

步驟1.4.5：按照聚類分析的結果合成車輛工況圖；

步驟2：利用采樣時間內的車輛行駛信息數據庫，計算整車能量流和能耗；步驟2.1：定義車輛行駛過程中電池輸出能量為：

其中U_bat為電池輸出電壓，即Hld_Bms_BatteryVoltage信號，I_bat為電池輸出電流，其小于0代表電池放電，即Hld_bms_BatteryCurrent信號，t為采樣時間；

步驟2.2：定義車輛驅動過程中電機輸入的總能量為：

其中U_motor為電機輸入電壓，即DClink_Voltage信號，I_motor為電機輸入電流，即DClink_Current信號，兩者同號時為驅動過程，t為采樣時間；

步驟2.3：定義車輛驅動過程中電機輸出的總能量為：

其中T_tq為電機輸出轉矩，即ControllerTorque信號，n為電機輸出轉速，即MotorSpeed信號，兩者同號時為驅動過程，t為采樣時間；

步驟2.4：定義DCDC輸入的總能量為：

W₄＝∑U_DCDCinI_DCDCint；

其中U_DCDCin為DCDC輸入電壓，即DCDC1_Input_Vol信號，I_DCDCin為DCDC輸入電流，即DCDC1_Input_Cur信號，t為采樣時間；

步驟2.5：定義DCDC輸出的總能量為：

W₅＝∑U_DCDCoutI_DCDCoutt；

其中U_DCDCout為DCDC輸出電壓，即DCDC1_Output_Vol信號，I_DCDCout為DCDC輸出電流，即DCDC1_Output_Cur信號，t為采樣時間；

步驟2.6：定義車輛制動過程中電機輸入的再生制動能量為：

其中T_tq為電機輸出轉矩，即ControllerTorque信號，n為電機輸出轉速，即MotorSpeed信號，brk為制動踏板標志位，gas為加速踏板行程，只有在制動踏板踩下同時加速踏板沒有踩下時，電機會進行制動能量的回收，t為采樣時間；

步驟2.7：定義車輛制動過程中電機輸出的再生制動能量為：

W₇＝∑_{brk＞0.8gas≤5.0}U_motorI_motort；

其中U_motor為電機輸入電壓，即DClink_Voltage信號，I_motor為電機輸入電流，即DClink_Current信號，brk為制動踏板標志位，gas為加速踏板行程，只有在制動踏板踩下同時加速踏板沒有踩下時，電機會進行制動能量的回收，t為采樣時間；

步驟2.8：定義車輛制動過程中電池實際得到的再生制動能量為：

W₈＝∑_{brk＞0.8gas≤5.0}U_batI_batt；

其中U_bat為電池輸出電壓，即Hld_bms_BatteryVoltage信號，I_bat為電池輸出電流，即Hld_bms_BatteryCurrent信號，brk為制動踏板標志位，gas為加速踏板行程，只有在制動踏板踩下同時加速踏板沒有踩下時，電機會進行制動能量的回收，t為采樣時間；

步驟2.9：分別定義

η_{motor_M}＝W₃/W₂；

η_DCDC＝W₅/W₄；

η_{motor_E}＝W₇/W₆；

η_{motor_bat}＝W₂/W₁；

η_{DCDC_bat}＝W₄/W₁；

其中，η_{motor_M}為電機驅動效率，即電機輸出機械功與輸入電功之比，η_DCDC為DCDC轉化效率，即DCDC輸出電功與輸入電功之比，η_{motor_E}為電機制動效率，即電機輸出電功與輸入機械功之比，η_{motor_bat}為電機輸入能量占電池輸出能量之比，η_{DCDC_bat}為DCDC輸入能量占電池輸出能量之比；

步驟2.10：電機輸出能量經過傳動系統到達車輪，進而轉化為車輛行駛的阻力能耗，取車輛傳動系統傳動效率為97％，車輛行駛的阻力能耗為滾動阻力能耗W_f，空氣阻力能耗W_w，則加速阻力能耗W_a和坡度阻力能耗W_i分別：

W_f＝∑Gfut；

W_i＝∑Gi·ut；

其中G為車身重力，f為道路滾阻系數，u為車速，C_D為風阻系數，A為迎風面積，i為坡度，δ為動質量系數，m為車身質量，η_t取0.97為機械效率；

步驟2.11：定義行駛阻力能耗平衡方程為：

η_tW₃＝W_f+W_w+W_a+W_i；

因此，可得：

η_f＝W_f/η_tW₃；

η_w＝W_w/η_tW₃；

η_a＝W_a/η_tW₃；

η_i＝W_i/η_tW₃；

其中，η_f為滾動阻力能耗占總行駛阻力能耗的比重，η_w為空氣阻力能耗占總行駛阻力能耗的比重，η_a為加速阻力能耗占總行駛阻力能耗的比重，η_i為坡度阻力能耗占總行駛阻力能耗的比重；

步驟3：對步驟2計算的能量流進行能量流特征驗證分析，具體的：

對步驟2計算的能量流在仿真軟件中進行仿真，得到步驟2.1-步驟2.11中能量流分析過程中的各個指標，并將其與實車數據得到的對應指標進行對比，從而對生成工況的能量流特征進行驗證與評價；

步驟4：對步驟2生成的能耗進行數學特征驗證分析，具體的：

將利用步驟1計算的代表車輛工況的9個運動學特征值與利用車輛行駛信息數據庫中原始采樣數據計算得到的代表車輛工況的9個運動學特征值逐個比較，計算其誤差，如果誤差在可接受范圍內，則說明利用步驟1計算的代表車輛工況的9個運動學特征值在數學特征上與原始工況類似，即步驟1所生成車輛工況圖可以用來評價車輛原始工況；步驟5：對車輛行駛工況進行電機工作點特征驗證，具體的：

步驟5.1：生成電機工作點分布圖：

在電機轉速—轉矩點分布圖上描點得到的電機工作點分布圖，按照劃分小網格的方式，每隔100rpm轉速和10Nm轉矩取一個網格點，在每個網格頂點處確定該頂點附近以100rpm轉速間隔和10Nm轉矩間隔確定的歐式距離內電機工作點的個數；其中橫坐標表示電機轉速，坐標點按照100rpm等距取得，縱坐標表示電機轉矩，坐標點按照10Nm等距取得；由橫坐標和縱坐標確定的表格內數值為該坐標表示的電機工作點附近一個給定小范圍區域內的實際電機工作點在給出工況中的出現次數，由此表格形成一個二維矩陣，矩陣中存放的數值為對應轉速和轉矩范圍內電機工作點的個數，用矩陣中所有值除以此矩陣最大值，得到電機在對應電機轉速-轉矩坐標點處工作的頻率矩陣；

步驟5.2：利用電機工作點評價指標進行電機工作點特征驗證，具體的：

根據步驟5.1得到的轉速-轉矩坐標點處兩種工況的頻率矩陣，統計在同一轉速-轉矩坐標點處兩種工況的頻率都大于90％的情況出現次數count90，都大于80％且不同時大于90％的情況出現次數count80，都大于70％且不同時大于80％的情況出現次數count70，都大于60％且不同時大于70％的情況出現次數count60，都大于50％且不同時大于60％的情況出現次數count50，都大于40％且不同時大于50％的情況出現次數count40，這些數據分別與生成工況總的頻率大于90％、介于80％和90％、介于70％和80％、介于60％和70％、介于50％和60％、介于40％和50％坐標點個數相比得到占比rate90、rate80、rate70、rate60、rate50、rate40；這些占比值形成一個行向量，與比重列向量[0.40.20.150.10.10.05]相乘得到一個介于0和1的指標值，即電機工作點評價指標，電機工作點評價指標越接近1說明生成工況的電機工作點特征越接近原始工況。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括以下步驟：

步驟A：從CAN總線上采集汽車行駛的原始數據；具體的，CAN總線信號傳輸機制規定了CAN信號分為兩路，分別稱為CAN0、CAN1，CAN0為高壓和動力部件信號，CAN1為低壓和車身部件信號；CAN0信號包括電機控制系統MCU信號、電池控制系統BMS信號和直流逆變器DCDC控制系統信號；CAN1信號包括整車控制器VCU信號、防抱死系統ABS信號、轉向系統EPS信號和VBOX外設傳感器的信號；

步驟B：對步驟A采集的原始數據進行篩選，得到采樣數據，并記錄每組采樣數據的采樣時間間隔和總采樣時間；具體的，CAN0篩選的采樣數據為電機轉速MotorSpeed、電機實際輸出扭矩ControllerTorque、直流母線電壓DC-link_Voltage、直流母線電流DC-link_Current、電池包兩端電壓Hld_Bms_BatteryVoltage、電池總線電流Hld_bms_BatteryCurrent、電池SOCHld_Bms_StateOfCharge、DCDC輸入電壓DCDC1_Input_Vol、DCDC輸入電流DCDC1_Input_Cur、DCDC輸出電壓DCDC1_Output_Vol、DCDC輸出電流DCDC1_Output_Cur和VCU車速GSVehicle_SpeedVSOSig；

CAN1篩選的采樣數據為加速踏板行程GasPedalPosition、制動信號Brake_state、原始車速VehSpdLgt、VBOX車速Speed_Knots、VBOX縱向加速度Longitudial_Accel_G、VBOX經度Position_Longitude和VBOX緯度Position_Latitude；

步驟C：對步驟B得到的每組采樣數據分別進行第一次濾波處理，具體的：

采用低通濾波器對步驟B得到的每組采樣數據分別進行第一濾波處理，低通濾波器的截止頻率為4Hz；

步驟D：對步驟C進行第一次濾波處理后的每組采樣數據分別進行第二次濾波處理，具體的：

采用遞推平均濾波方法對步驟C進行第一次濾波處理后的每組采樣數據分別進行第二次濾波處理，定義N為每組的采樣個數，N＝1,2，……，N，連續取N個采樣值作為一個隊列，隊列的長度固定為N，每次采樣到一個新數據放入隊尾，并棄掉原隊首的一次數據，把隊列中的N個數據進行算術平均運算；

步驟E：采用時間軸插值法對步驟D第二次濾波處理后的每組采樣數據進行時間同步，具體的：

建立元胞數組，用于存放從CAN總線中讀取的采樣數據，第1行存放步驟B中的采樣數據的采樣時間點序列，第2行存放步驟B中的采樣數據的采樣值序列，第3行存放步驟D中的采樣數據的采樣值序列，第4行存放步驟D中的采樣數據的采樣值序列經過插值處理之后得到的采樣值序列；

所述插值處理的插值的時間間隔為0.1秒，所述插值處理的具體方法為：對于采樣時間間隔為0.01秒的采樣數據，首先找到原始采樣時間點中小于插值時間點的最接近時間點在原始采樣時間點序列中的位置并記錄為b，插值得到的數據值為原始采樣值序列中第(b-4)個數據到第(b+5)個數據的平均值；

對于時間間隔為0.02秒的數據，首先找到原始采樣時間點中小于插值時間點的最接近的時間點在原始采樣時間點序列中的位置并記錄為b’，插值得到的數據值為原始采樣值序列中第(b’-2)個數據到第(b’+2)個數據的平均值；

對于時間間隔為0.1秒的數據，根據插值時間點在原始采樣時間點和采樣值中使用拉格朗日線性插值計算插值得到的數據值；

步驟F：對步驟E中進行時間同步后的采樣數據進行加速度校驗，具體的：

步驟F-1：根據步驟E中獲得的VCU車速GSVehicle_SpeedVSOSig和其采樣時間，對VCU車速GSVehicle_SpeedVSOSig進行低通和均值濾波，然后對濾波得到的VCU車速GSVehicle_SpeedVSOSig進行微分，得到車輛加速度；

步驟F-2：根據步驟E中的獲得的VBOX縱向加速度Longitudial_Accel_G和其采樣時間，對VBOX縱向加速度Longitudial_Accel_G進行低通濾波和均值濾波，得到VBOX縱向加速度Longitudial_Accel_G；

步驟F-3：將上述獲得的兩種車輛加速度在同一幅圖像中繪制，并輸出其最大加減速度值，調節濾波參數值，直到兩種車輛加速度值獲得相近的結果；

步驟G：生成采樣時間內的車輛行駛信息數據庫。