[发明专利]一种基于路况变化的混合动力车工况预测方法和系统

权利要求书

1.一种基于路况变化的混合动力车工况预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1设定路况种类，根据所述路况种类建立各种路况变化的向量；

S2根据所述向量建立转换矩阵，并计算各所述向量对应的车辆工况的密度函数；

S3根据所述转换矩阵和所述密度函数获得时刻t车辆工况v_t由某一路况j产生的概率以及时刻t车辆工况v_t在时刻t+1时路况为j的概率，并通过递推获得时刻t+1时最优的车辆工况矩阵；

S4根据所述转换矩阵和所述密度函数获得车辆工况的数学期望，所述数学期望最大时对应的所述车辆工况矩阵中的车辆工况为最终预测的车辆工况。

2.如权利要求1所述的基于路况变化的混合动力车工况预测方法，其特征在于，所述密度函数根据车辆工况的时间序列获得，所述时间序列为：

v_t-μ_i＝φ(v_t-μ_i)+ε_t

其中，V_t为时刻t时的速度，S_t为与各种路况变化的向量，a为随机的一种路况变化，α＝(μ_i，μ_j，φ，σ²)，μ_i和μ_j分别对应于路况i和路况j下的常数，φ为S_t下的自回归参数，ε_t符合正态分布，并且独立同分布，σ²是表示正态分布中的方差。

3.如权利要求2所述的基于路况变化的混合动力车工况预测方法，其特征在于，所述转换矩阵P为：

表示其为从路况i变化到路况j的转换概率，N为路况的数量。

4.如权利要求3所述的基于路况变化的混合动力车工况预测方法，其特征在于，所述时刻t车辆工况v_t由某一路况j产生的概率为：计算每一路况产生时刻t车辆工况v_t的概率，并将所述概率生成向量其中，θ为表示α和的参数。

5.如权利要求4所述的基于路况变化的混合动力车工况预测方法，其特征在于，所述时刻t车辆工况v_t在时刻t+1时路况为j的概率为：计算每一路况时刻t+1时路况为j的概率，并将所述概率生成向量

6.如权利要求5所述的基于路况变化的混合动力车工况预测方法，其特征在于，所述时刻t+1时最优的车辆工况矩阵为：

其中，η_t为各所述向量对应的车辆工况的密度函数组成的向量，P为转换矩阵，⊙表示点乘。

7.如权利要求3所述的基于路况变化的混合动力车工况预测方法，其特征在于，所述车辆工况的数学期望为：E(v_t+1|s_t+1＝j，v_t；θ)，其中，θ为表示α和的参数。

8.如权利要求5-7任一项所述的基于路况变化的混合动力车工况预测方法，其特征在于，参数θ通过求解以下方程获得：

其中，T为取样时长。

9.一种基于路况变化的混合动力车工况预测系统，其特征在于，包括：

向量建立模块，用于设定路况种类，根据所述路况种类建立各种路况变化的向量；

转换矩阵建立模块，用于根据所述向量建立转换矩阵，并计算各所述向量对应的车辆工况的密度函数；

车辆工况矩阵获取模块，用于根据所述转换矩阵和所述密度函数获得时刻t车辆工况v_t由某一路况j产生的概率以及时刻t车辆工况v_t在时刻t+1时路况为j的概率，并通过递推获得时刻t+1时最优的车辆工况矩阵；

预测工况输出模块，用于根据所述转换矩阵和所述密度函数获得车辆工况的数学期望，所述数学期望最大时对应的所述车辆工况矩阵中的车辆工况为最终预测的车辆工况。