[发明专利]一种新能源汽车的行驶工况构建方法

说明书

本发明实施例提供了一种新能源汽车的行驶工况构建方法，以解决现有技术中构建的新能源汽车的行驶工况曲线准确性不高的问题。该方法包括：从车联网平台采集对新能源汽车的行驶数据；对行驶数据进行运动学片段划分，并选取用于描述运动学片段的特征参数；利用PCA算法对运动学片段数据进行第一次降维处理；利用t‑SNE降维算法对第一次降维处理后的运动学片段数据进行第二次降维处理；利用FCM算法对第二次降维处理后的运动学片段数据进行模糊聚类；提取模糊聚类后的各类代表性运动学片段，并合成为一条关于新能源汽车的标准行驶工况曲线。

技术领域

本发明属于新能源汽车行驶工况分析领域，具体涉及一种基于新能源车联网的车辆行驶工况分析方法，为新能源汽车的研发提供理论支撑与依据。

背景技术

车辆行驶工况又称汽车运转循环，是对车辆的实际行驶状况进行调查，并对试验数据进行分析，运用多元统计理论建立的典型工况，用于代表某一类型车辆在特定交通环境下的行驶速度和时间历程。车辆行驶工况作用在于检测和评价车辆能量消耗、新车型的技术开发评估，动力匹配设计。

现有车辆行驶工况分析方法论研究普遍采用定义运动学片段基础上进行分析，包括运动学片段特征定义与计算、主成分分析算法、聚类算法，再进行运动学片段组合的方法，拟合出具有一定研究代表性的工况来反映实际道路的交通状况。

现有方法优点在于研究行驶工况的流程与思路相对成熟，不足之处包括：传统燃油车车端CAN线信号采集质量与频率不理想；因数据质量、频率与信号项维度受限，相应带来反应行驶工况特征也受限；新能源车辆由于整车架构与动力设备不同于传统燃油车，对驾驶行为、方式、行驶工况、交通路况等因素都产生较大的影响；试验路段与时机的选择会影响数据的效度，评价结果受异常情况数据影响大。

发明内容

本发明实施例提供了一种新能源汽车的行驶工况构建方法，以解决现有技术中构建的新能源汽车的行驶工况曲线准确性不高的问题。

本发明的技术方案为：

本发明实施例提供了一种新能源汽车的行驶工况构建方法，包括：

从车联网平台采集对新能源汽车的行驶数据；

对行驶数据进行运动学片段划分，并选取用于描述运动学片段的特征参数；

利用PCA算法对运动学片段数据进行第一次降维处理；

利用t-SNE降维算法对第一次降维处理后的运动学片段数据进行第二次降维处理；

利用FCM算法对第二次降维处理后的运动学片段数据进行模糊聚类；

提取模糊聚类后的各类代表性运动学片段，并合成为一条关于新能源汽车的标准行驶工况曲线。

优选地，对行驶数据进行运动学片段划分的步骤具体为：

按照预设规则将行驶数据划分为多个运动学片段；

再对所划分的运动学片段进行剔除与删除处理，并将剩余的运动学片段作为主成分分析对象；

其中，进行运动学片段划分时，所划分的任意一个运动学片段均满足：

行程起始点t1时刻V_t1＝0，且行程起始点的前一秒车速V_t1-1＞0；和

行程结束点t2时刻V_t2＞0，且行程结束点的下一秒车速V_t2+1＝0；

对于所划分的每个运动学片段，若其数据特征中包含有加速度＞4m/s²、加速度＜-4.5m/s²、怠速时间＞900s、运行时间T＜10s、或最大车速v_max＜3.6km/h，则将对应的运动学片段进行剔除处理；以及