[发明专利]一种基于长短时融合的电-液集成转向系统能量管理方法

权利要求书

1.一种基于长短时融合的电-液集成转向系统能量管理方法，其特征在于，包含以下步骤：

1采集实际道路行驶数据或使用开放的驾驶数据库，并从中提取方向盘转矩T、方向盘转矩变化率转向能量W以及转向功率信息，采用滤波算法对数据进行预处理；

2根据步骤1中处理好的方向盘转矩变化率和转向功率将所有数据分为N类转向工况，并根据各工况对应的方向盘转矩变化率和转向功率的频率确定两者在不同工况下对应的混合高斯分布函数；

3采用隐马尔可夫理论，训练对应各工况的工况识别模型，实际应用时，实时采集步骤1中同样的数据信息序列，并将实时数据信息序列输入至训练好的工况识别模型中，选取当前时刻对应概率最大的工况作为当前识别出的工况；

4根据步骤3中识别得到的工况，从步骤3中确定的各工况对应的混合高斯分布函数，找出其对应的方向盘转矩变化率和转向功率的混合高斯分布函数；

5根据步骤4中确定的混合高斯分布函数，和当前方向盘转矩T和转向能量W为起始时刻预测未来长时域内的转矩和能量轨迹；

6建立动态规划求解模型，代入步骤5中预测的转矩和能量轨迹信息，采用动态规划算法求解出最优的转向模式序列；

7在计算电液复合转向模式下系统实际转向能耗时，在内层采用等效油耗最小策略求解短时域内对应最低能耗的转矩分配系数，作为外层模式规划求解模型中的每一步规划目标的计算依据；

8根据步骤6和步骤7导出最终的转向模式序列和序列中电液复合模式下对应的转矩分配系数，完成电-液集成转向系统的能量管理，其中步骤6中求解出的转向模式序列作为未来模式切换控制的依据，步骤7中求解得到的转矩分配系数作为电液复合转向模式下各子系统控制目标的计算依据。

2.根据权利要求1所述的一种基于长短时融合的电-液集成转向系统能量管理方法，其特征在于，所述步骤1中的滤波算法选用限幅限速滤波算法，具体步骤如下：

11对采集的数据按时间进行编号，并做限幅滤波处理，记录下异常数据编号，滤波计算如下：

式中，X为采集的数据向量，ΔX为采集的数据幅值上限变量，X_k为编号为k的数据向量，X_k-1为编号为k-1的数据向量；

12对采集的数据按步骤11中的编号，做限速滤波处理，记录下异常数据编号，滤波计算方法如下：

式中，X_k-2为编号为k-2的数据向量；

13并行执行步骤11和12，合并步骤11和12中所有异常数据编号，剔除异常数据，用异常数据前面一个正常数据按照之前的变化率进行数据填充；

所述步骤2中方向盘转矩变化率和转向功率在N种工况下对应的混合高斯分布函数表示为：

式中，和分别为h(h＝1,2,...,N)工况下转矩变化率和转向功率对应的混合高斯分布函数，λ_r和λ_q分别为转矩变化率和转向功率对应的混合高斯分布函数中各高斯分布的系数，和分别为转矩变化率的均值和方差，和分别为转向功率的均值和方差，R和Q分别为转矩变化率和转向功率对应的混合高斯分布函数中高斯分布的个数，exp为自然常数e的指数函数，G为单个的高斯分布函数。

3.根据权利要求1所述的一种基于长短时融合的电-液集成转向系统能量管理方法，其特征在于，所述步骤3中工况识别模型训练步骤为：

31将N种工况定为隐马尔可夫模型的隐藏状态H，将处理好的方向盘转矩T、方向盘转矩变化率转向能量W以及转向功率信息作为对应的观测变量O，表示为：

32将现有数据中的80％用于训练工况识别模型，20％用于验证模型，并以15个采样序列作为输入数据序列，采用EM算法训练出工况识别模型参数λ，完成各工况识别模型的训练。