[發明專利]一種新能源汽車的行駛工況構建方法

有效

• 申請號: 202110032206.2
• 申請日: 2021-01-11
• 公開（公告）號: CN112885080B
• 公開（公告）日: 2022-06-21
• 發明（設計）人: 王賢軍;刁冠通;賀小栩;萬毓森;李宗華;翟鈞
• 申請（專利權）人: 重慶長安新能源汽車科技有限公司
• 主分類號: G08G1/01
• 分類號: G08G1/01;G06K9/62;G07C5/00;G07C5/08
• 代理公司: 重慶華科專利事務所 50123
• 代理人: 黃啟梅

本發明實施例提供了一種新能源汽車的行駛工況構建方法，以解決現有技術中構建的新能源汽車的行駛工況曲線準確性不高的問題。該方法包括：從車聯網平臺采集對新能源汽車的行駛數據；對行駛數據進行運動學片段劃分，并選取用于描述運動學片段的特征參數；利用PCA算法對運動學片段數據進行第一次降維處理；利用t?SNE降維算法對第一次降維處理后的運動學片段數據進行第二次降維處理；利用FCM算法對第二次降維處理后的運動學片段數據進行模糊聚類；提取模糊聚類后的各類代表性運動學片段，并合成為一條關于新能源汽車的標準行駛工況曲線。

技術領域

本發明屬于新能源汽車行駛工況分析領域，具體涉及一種基于新能源車聯網的車輛行駛工況分析方法，為新能源汽車的研發提供理論支撐與依據。

背景技術

車輛行駛工況又稱汽車運轉循環，是對車輛的實際行駛狀況進行調查，并對試驗數據進行分析，運用多元統計理論建立的典型工況，用于代表某一類型車輛在特定交通環境下的行駛速度和時間歷程。車輛行駛工況作用在于檢測和評價車輛能量消耗、新車型的技術開發評估，動力匹配設計。

現有車輛行駛工況分析方法論研究普遍采用定義運動學片段基礎上進行分析，包括運動學片段特征定義與計算、主成分分析算法、聚類算法，再進行運動學片段組合的方法，擬合出具有一定研究代表性的工況來反映實際道路的交通狀況。

現有方法優點在于研究行駛工況的流程與思路相對成熟，不足之處包括：傳統燃油車車端CAN線信號采集質量與頻率不理想；因數據質量、頻率與信號項維度受限，相應帶來反應行駛工況特征也受限；新能源車輛由于整車架構與動力設備不同于傳統燃油車，對駕駛行為、方式、行駛工況、交通路況等因素都產生較大的影響；試驗路段與時機的選擇會影響數據的效度，評價結果受異常情況數據影響大。

發明內容

本發明實施例提供了一種新能源汽車的行駛工況構建方法，以解決現有技術中構建的新能源汽車的行駛工況曲線準確性不高的問題。

本發明的技術方案為：

本發明實施例提供了一種新能源汽車的行駛工況構建方法，包括：

從車聯網平臺采集對新能源汽車的行駛數據；

對行駛數據進行運動學片段劃分，并選取用于描述運動學片段的特征參數；

利用PCA算法對運動學片段數據進行第一次降維處理；

利用t-SNE降維算法對第一次降維處理后的運動學片段數據進行第二次降維處理；

利用FCM算法對第二次降維處理后的運動學片段數據進行模糊聚類；

提取模糊聚類后的各類代表性運動學片段，并合成為一條關于新能源汽車的標準行駛工況曲線。

優選地，對行駛數據進行運動學片段劃分的步驟具體為：

按照預設規則將行駛數據劃分為多個運動學片段；

再對所劃分的運動學片段進行剔除與刪除處理，并將剩余的運動學片段作為主成分分析對象；

其中，進行運動學片段劃分時，所劃分的任意一個運動學片段均滿足：

行程起始點t1時刻V_t1＝0，且行程起始點的前一秒車速V_t1-1＞0；和

行程結束點t2時刻V_t2＞0，且行程結束點的下一秒車速V_t2+1＝0；

對于所劃分的每個運動學片段，若其數據特征中包含有加速度＞4m/s²、加速度＜-4.5m/s²、怠速時間＞900s、運行時間T＜10s、或最大車速v_max＜3.6km/h，則將對應的運動學片段進行剔除處理；以及