一种基于实时路况信息融合的纯电动物流车工况识别方法技术

本发明专利技术公开了一种基于实时路况信息融合的纯电动物流车工况识别方法，包括如下步骤：首先依据车辆实时的运行状态，获取车辆的平均速度、加速度以及驻车时间比例；然后将这些表征纯电动物流车运行状态的重要参数作为特征参数输入模糊控制器；模糊控制器识别出目前的行驶状态符合哪种典型工况；能量管理系统可以依据典型工况提取相应的控制策略，进行整车的实时控制。本发明专利技术将随机的、不确定的实际行驶工况分解为典型的工况模块，鲁棒性强、实时性好、实用性好；以该方法识别得到的典型工况为参考，调用对应的控制策略有利于降低纯电动物流车的能耗，从而达到节约电能和增加行驶里程的目的。

【技术实现步骤摘要】
一种基于实时路况信息融合的纯电动物流车工况识别方法
本专利技术涉及一种纯电动物流车的工况识别方法，尤其是一种基于实时路况信息融合的纯电动物流车工况识别方法，属于电动汽车信息

技术介绍
纯电动物流车行驶工况是其能量管理系统的重要输入参数之一，准确设计不同工况对应的能量管理控制策略可以实现电能的高效应用，节能的同时增加行驶里程。然而实际运行工况是一个随机的、不确定的过程，以这样的随机工况作为输入会影响纯电车辆能量管理控制策略的准确性，同时也会增加纯电动汽车动力系统匹配优化的难度，因此建立一种实用的处理方法将实际工况输入转变为一个标准典型工况显得愈发重要。2007年罗玉涛等人运用模糊分析和聚类分析的相似性原理对混合动力汽车的行驶工况进行识别，但是该研究方法都是采用标准工况循环制定的，标准工况循环只能代表部分的典型工况，并不能很好的贴近纯电动物流车的行驶特性，实时性弱、实用性差。因此需要针对纯电动物流车，建立合理的行驶工况识别方法。
技术实现思路
本专利技术的目的在于：针对现有技术存在的缺陷，提出一种基于实时路况信息融合的纯电动物流车工况识别方法，具有鲁棒性强、实时性好、实用性强的优点。为了达到以上目的，本专利技术提供了一种基于神经网络的纯电动汽车四轮转速独立控制方法，利用Hopfield神经网络分析驾驶员同一时间所有驾驶行为，并以此为依据合理分配四轮车速，驱动车辆平稳行驶；步骤1，运行参数获取：获取纯电动物流车的运行参数，所述运行参数包括平均速度、加速度及驻车时间比；步骤2，行驶工况识别：根据前述步骤中获取的运行参数及典型行驶工况种类，采用模糊控制方法，识别当前行驶状态所属典型行驶工况，并由此确定控制策略；所述典型行驶工况分为典型的快速、中速及慢速三种工况。进一步，所述步骤1中，模糊控制方法的输入参数包括车行驶的平均速度加速度值a、驻车时间比例k，输出参数为典型行驶工况u：。所述输入参数中，平均速度的论域为[0，30]，加速度a的论域为[-1.5，1.5]，驻车时间比例k的论域为[0，1]，输出参数典型行驶工况u的论域为[0，30]。平均速度包括3个模糊子集，具体为：{正大(PB)，正中(PM)，正小(PS)}；加速度a包括5个模糊子集，具体为：{正大(PB)，正中(PM)，零(O)，负中(NM)，负大(NB)}；驻车时间比例k包括3个模糊子集，具体为：{正大(PB)，正中(PM)，正小(PS)}。平均速度的隶属函数为梯形分布函数；对于加速度a，PB，NB的隶属函数为梯形分布函数，PM，O，NM的隶属函数为三角形分布函数；驻车时间比例k的隶属函数为梯形分布函数。典型行驶工况u包括3个模糊子集，具体为：{正大(PB)，正中(PM)，正小(PS)}；其中，在PB集合，物流车的行驶按中速控制方式执行；在PM集合，物流车的行驶按低速控制方式执行；在PS集合，物流车的行驶按慢速控制方式执行。典型行驶工况u的隶属函数为梯形分布函数，解模糊方法采用质心法。与现有技术相比，本专利技术的有益效果包括：1、鲁棒性强：本专利技术中模糊控制策略涉及的输入参数考虑了电动物流车的运行特性，同时隶属函数和控制规则的制定以实际的工程经验作为依据。经仿真验证，该专利技术能够准确判断出当前车辆所处的典型工况。2、实时性好：本专利技术方法中选用的输入参数包括了车辆动态运行信息和路况的实时信息，保证了实时性。3、实用性强：本专利技术方法简便易行，适用于纯电动物流车工况的识别。能够合理得识别出纯电动物流车当前的工况，供能量管理控制系统选择合适的控制方式参考。附图说明下面结合附图对本专利技术作进一步的说明。图1是本专利技术纯电动物流车工况识别方法的原理图。图2是平均速度的隶属函数图。图3加速度值a的隶属函数图。图4驻车时间比例k的隶属函数图。图5典型工况u的隶属函数图。图6是模糊控制器输入输出关系曲面图。其中，图6(a)为输出u与平均速度、驻车比的关系图，图6(b)为输出u与加速度、驻车比的关系图，图6(c)为输出u与平均速度、加速度的关系图。具体实施方式本实施例提供了一种基于实时路况信息融合的纯电动物流车工况识别方法，该方法基于模糊控制器，该工况识别模糊控制器有三个输入参数：汽车行驶的平均速度加速度值a、驻车时间比例k；有一个输出参数即典型工况u：识别的车速控制方式，如图1所示。包括如下步骤：(1)运行参数获取：获取纯电动物流车的运行参数；所述(1)运行参数获取步骤中，运行参数包括汽车行驶的平均速度加速度a和驻车时间比例k。(2)行驶工况识别：根据运行参数和典型行驶工况种类，采用模糊控制方法，识别当前行驶状态所属典型行驶工况，纯电动汽车能量管理系统根据此典型行驶工况确定控制策略。参数平均速度的论域为：[0，30]；将分为3个模糊子集：{正大(PB)，正中(PM)，正小(PS)}；的隶属函数为梯形分布函数。该参数的隶属度函数如图2所示。输入参数加速度值a的论域为：[-1.5，1.5]；将a分为5个模糊子集：{正大(PB)，正中(PM)，零(O)，负中(NM)，负大(NB)}；对于a而言，PB，NB的隶属函数为梯形分布函数，PM，O，NM的隶属函数为三角形分布函数。该参数的隶属度函数如图3所示。输入参数驻车时间比例k的论域为：[0，1]；将k分为3个模糊子集：{正大(PB)，正中(PM)，正小(PS)}；k的隶属函数为梯形分布函数。该参数的隶属度函数如图4所示。输出参数典型工况u的论域为：[0，30]；将u分为3个模糊子集：{正大(PB)，正中(PM)，正小(PS)}；其中，在PB集合，物流车的行驶按中速控制方式执行；在PM集合，物流车的行驶按低速控制方式执行；在PS集合，物流车的行驶按慢速控制方式执行；u的隶属函数为梯形分布函数，解模糊方法采用质心法。该参数的隶属度函数如图5所示。其具体按如下规则进行：1.平均车速高时：判定当前纯电动物流车行驶工况为高速工况。2.平均车速中等时：若驻车时间不长：加速、匀速或微减速状态下判定当前纯电动物流车行驶工况为中速工况；强减速状态下则判定当前纯电动物流车行驶工况为慢速工况。若驻车时间长：在强加速、微加速、匀速状态下判定当前纯电动物流车行驶工况为中速工况；减速状态下则判定当前纯电动物流车行驶工况为慢速工况。3.平均车速慢时：若驻车时间短：在加速状态下判定当前纯电动物流车行驶工况为中速工况；在微减速状态下判定当前纯电动物流车行驶工况为慢速工况；强减速状态下判定当前纯电动物流车行驶工况为低速工况。若驻车时间中等：在强加速状态下判定当前纯电动物流车行驶工况为中速工况；微加速、匀速或微减速状态下判定当前纯电动物流车行驶工况为慢速工况；强减速状态下判定当前纯电动物流车行驶工况为低速工况。若驻车时间长：在加速状态下判定当前纯电动物流车行驶工况为慢速工况；匀速或减速状态下判定当前纯电动物流车行驶工况为低速工况。4.平均车速低时：若驻车时间短：在加速状态下判定当前纯电动物流车行驶工况为慢速工况；匀速或减速状态下判定当前纯电动物流车行驶工况为低速工况。若驻车时间不短：在强加速状态下判定当前纯电动物流车行驶工况为慢速工况；其余状态下为低速工况。除上述实施例外，本专利技术还可以有其他实施方式。凡采用等同替换或等效变换形成的技术方案，均落在本专利技术要求的保护范围。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于实时路况信息融合的纯电动物流车工况识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，运行参数获取：获取纯电动物流车的运行参数，所述运行参数包括平均速度、加速度及驻车时间比；步骤2，行驶工况识别：根据前述步骤中获取的运行参数及典型行驶工况种类，采用模糊控制方法，识别当前行驶状态所属典型行驶工况，并由此确定控制策略；所述典型行驶工况分为典型的快速、中速及慢速三种工况。

【技术特征摘要】
1.一种基于实时路况信息融合的纯电动物流车工况识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，运行参数获取：获取纯电动物流车的运行参数，所述运行参数包括平均速度、加速度及驻车时间比；步骤2，行驶工况识别：根据前述步骤中获取的运行参数及典型行驶工况种类，采用模糊控制方法，识别当前行驶状态所属典型行驶工况，并由此确定控制策略；所述典型行驶工况分为典型的快速、中速及慢速三种工况。2.根据权利要求1所述的基于实时路况信息融合的纯电动物流车工况识别方法，其特征在于：所述步骤1中，运行参数包括汽车行驶的平均速度加速度a和驻车时间比例k。3.根据权利要求1所述的基于实时路况信息融合的纯电动物流车工况识别方法，其特征在于：所述步骤2中，模糊控制方法的输入参数包括车行驶的平均速度加速度值a、驻车时间比例k，输出参数为典型行驶工况u：。4.根据权利要求2所述的基于实时路况信息融合的纯电动物流车工况识别方法，其特征在于：所述步骤1中，输入的运行参数中，平均速度的论域为[0，30]，加速度a的论域为[-1.5，1.5]，驻车时间比例k的论域为[0，1]，输出参数典型行驶工况u的论域为[0，30]。5.根据权利要求4所述的基于实时路况信...

【专利技术属性】
技术研发人员：鞠飞，宋伟，魏崇帆，唐俊安，黄丽丽，王良模，
申请(专利权)人：南京依维柯汽车有限公司，南京理工大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32