[發明專利]一種純電動汽車行駛工況構建方法

在審

• 申請號: 202110595392.0
• 申請日: 2021-05-28
• 公開（公告）號: CN113297795A
• 公開（公告）日: 2021-08-24
• 發明（設計）人: 趙軒;劉瑞;馬建;王露;楊玉州;余強;王姝
• 申請（專利權）人: 長安大學
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27;G06K9/62;G06Q10/06;G06Q50/30
• 代理公司: 西安通大專利代理有限責任公司 61200
• 代理人: 朱海臨

1.一種純電動汽車行駛工況構建方法，其特征在于，包括以下過程，對純電動汽車行駛工況進行數據采集，將試驗路線劃分為若干個短行程片段，從若干個短行程片段中獲取純電動汽車行駛工況的特征參數；

對純電動汽車行駛工況的特征參數通過核化主成分分析進行非線性降維，通過混合聚類方法對非線性降維后的特征參數進行分類，依據分類結果結合各類別占工況時長權重和皮爾遜相關系數對若干個短行程片段進行篩選，構建多個純電動汽車候選工況；

計算并比較多個純電動汽車候選工況中的特征參數的相對誤差值和SAPD頻率值，構建純電動汽車行駛工況。

2.根據權利要求1所述的一種純電動汽車行駛工況構建方法，其特征在于，具體包括以下步驟，

步驟1，確定試驗路線總長，采用層次分析法確定試驗路線中不同道路的長度和比例，依據試驗路線總長和試驗路線中不同道路的長度和比例進行試驗路線的規劃，在規劃后的試驗路線上采集純電動汽車行駛工況的數據，獲得純電動汽車行駛狀況的車速和時間數據；

步驟2，對步驟1中采集到的純電動汽車行駛狀況的車速和時間數據進行數據預處理；

步驟3，將純電動汽車行駛狀況的車速和時間數據依據行駛速度劃分為若干個短行程片段，獲取每個短行程片段的特征參數；

步驟4，通過核化主成分分析方法對步驟3中獲得的特征參數進行非線性降維，并通過K-Means聚類方法對非線性降維后的短行程片段特征參數進行預分類處理，并結合隨機森林方法進行混合聚類分析，依據分類結果結合各類別占工況時長權重和皮爾遜相關系數對若干個短行程片段進行篩選，構建多個純電動汽車候選工況；

步驟5，確定用于工況評價的多個特征參數，計算多個純電動汽車候選工況中的多個特征參數與步驟2中的純電動汽車行駛工況數據之間的相對誤差值，結合速度-加速度概率分布確定典型代表工況，構建純電動汽車行駛工況。

3.根據權利要求2所述的一種純電動汽車行駛工況構建方法，其特征在于，步驟1中通過車輛追蹤法和車載測量結合的方法，采集純電動汽車行駛數據。

4.根據權利要求2所述的一種純電動汽車行駛工況構建方法，其特征在于，步驟2中，對采集的汽車行駛數據中缺失、異常的數據利用插值法和小波分解和重構方法進行篩選、降噪處理。

5.根據權利要求1所述的一種純電動汽車行駛工況構建方法，其特征在于，步驟3中，所述行駛工況的特征參數包括時間特征參數、速度特征參數和加速度特征參數；

所述時間特征參數包括行駛時間、加速時間、減速時間、巡航時間和停車時間；

所述速度特征參數包括最大速度、平均速度和速度標準差；

所述加速度特征參數包括最大加速度、平均加速度、最小加速度、平均減速度和加、減速度標準差。

6.根據權利要求1所述的一種純電動汽車行駛工況構建方法，其特征在于，步驟4中，所述分類類別為低速類、中速類和高速類。

7.根據權利要求1所述的一種純電動汽車行駛工況構建方法，其特征在于，所述皮爾遜相關系數的公式如下，

式中，X和Y分別代表短行程片段數據和總體試驗數據，r(X,Y)為短行程片段與總體試驗數據的相關系數，為短行程片段各點數據與總體試驗各點數據的協方差，為短行程片段各點數據的平均標準差，為總體試驗各點數據的平均標準差。

8.根據權利要求1所述的一種純電動汽車行駛工況構建方法，其特征在于，所述各類片段所占的時間比例計算公式如下：

式中：t_i為第i類短行程片段在所要構建的代表性工況中的持續時間；

t_drivingcycle為最終構建的代表性工況的持續時間，取1200-1800s之間；

t_overall為所有短行程片段的持續時間總和；

t_i,j為第i類短行程片段中第j個片段數據所占時長；

n_j為第i短行程片段中包含的片段總個數。