[发明专利]一种汽车起重机典型行驶工况构建方法

说明书

本发明提供了一种汽车起重机典型行驶工况构建方法，涉及汽车起重机技术领域。本发明所述的汽车起重机典型行驶工况构建方法，包括：采集汽车起重机的运行数据，对所述运行数据进行预处理，提取行驶速度‑时间片段；根据所述行驶速度‑时间片段获得正常行驶工况的短行驶速度‑时间片段，确定所述短行驶速度‑时间片段的特征参数；根据所述特征参数构建主成分样本矩阵，对所述主成分样本矩阵进行聚类分析，获得短行驶速度‑时间片段样本库；根据所述短行驶速度‑时间片段样本库构建所述汽车起重机的典型行驶工况。本发明所述的技术方案，获取正常行驶的短行驶速度‑时间片段数据以构建汽车起重机的典型行驶工况，提高了工况聚类和工况构建的精度。

技术领域

本发明涉及汽车起重机技术领域，具体而言，涉及一种汽车起重机典型行驶工况构建方法。

背景技术

汽车起重机行驶工况是指汽车起重机在道路下行驶的速度-时间曲线，主要用于测试汽车起重机的油耗和排放等性能，匹配动力系统，以达到平衡起重机动力经济性的目的。

近年来，针对乘用车行驶工况构建展开了一系列研究，通常研究者采用试验车在指定的试验路线上行驶，再对采集到的数据进行短行驶片段切割、聚类算法以及短行驶片段组合方法，获得精度较高的典型行驶工况。汽车起重机与乘用车行驶工况存在较大差异，行驶过程启停频繁，行驶数据包含正常行驶工况、作业区域行驶工况和作业工况，难以通过常规的路试试验获取常用的行驶工况，导致的问题包括但不限于：不能精准定位客户发动机载荷分布，无法针对性优化发动机程序及附件匹配，难以平衡动力性经济性。

发明内容

本发明解决的问题是如何构建汽车起重机典型行驶工况。

为解决上述问题，本发明提供一种汽车起重机典型行驶工况构建方法，包括：采集汽车起重机的运行数据，对所述运行数据进行预处理，提取行驶速度-时间片段；根据所述行驶速度-时间片段获得正常行驶工况的短行驶速度-时间片段，确定所述短行驶速度-时间片段的特征参数；根据所述特征参数构建主成分样本矩阵，对所述主成分样本矩阵进行聚类分析，获得短行驶速度-时间片段样本库；根据所述短行驶速度-时间片段样本库构建所述汽车起重机的典型行驶工况。

本发明所述的汽车起重机典型行驶工况构建方法，通过获取正常行驶的短行驶速度-时间片段数据构建主成分样本矩阵，对主成分样本矩阵进行聚类分析，根据聚类获得的短行驶速度-时间片段样本库构建汽车起重机的典型行驶工况，提高了工况聚类和工况构建的精度。

可选地，所述采集汽车起重机的运行数据包括：通过所述汽车起重机的车载T-Box记录所述汽车起重机的所述运行数据；通过CAN总线采集所述运行数据，并发送至大数据分析平台。

本发明所述的汽车起重机典型行驶工况构建方法，可通过大数据分析平台对大量客户的实际行驶数据进行线下处理，体现汽车起重机实际工作情况。

可选地，所述对所述运行数据进行预处理，提取行驶速度-时间片段包括：剔除所述运行数据中的异常数据，根据剔除所述异常数据后的所述运行数据确定所述行驶速度-时间片段。

本发明所述的汽车起重机典型行驶工况构建方法，通过从大数据分析平台获取运行数据，剔除运行数据中的异常数据，根据剔除异常数据后的运行数据确定行驶速度-时间片段，实现运行数据的预处理和行驶速度-时间片段的提取，提高了工况聚类和工况构建的精度。

可选地，所述根据所述行驶速度-时间片段获得正常行驶工况的短行驶速度-时间片段包括：根据分割点将所述行驶速度-时间片段划分为多个短行驶速度-时间片段，其中，所述分割点为所述行驶速度-时间片段中加速度a＝0m/s²，速度v＝0m/s的怠速状态；确定每个所述短行驶速度-时间片段的片段时长t₁和低速占比T_v，删除所述片段时长t₁小于预设时间t或所述低速占比T_v大于预设占比T的所述短行驶速度-时间片段，获得所述正常行驶工况的短行驶速度-时间片段。