The present invention relates to a real-time prediction method of vehicle conditions. This method uses Markov model with optimal prediction conditions to predict the speed. The BP neural network can compensate for the error of speed prediction. The specific step is to record the speed and acceleration of vehicle conditions on a two-dimensional graph, and to mesh it and delete it. A state grid is used to code the state of the working condition into a dimension, and the state transfer probability of the adjacent time is calculated by the formula, the current state is determined to be a numerical value, then a set of random numbers is set up, and the state of the next moment is predicted to be another value according to the formula, so as to find and get the prediction in the form. Speed, using the trained BP neural network and maintaining the speed of compensation according to the actual speed, a new real time prediction method for vehicle conditions is proposed. The method does not require additional hardware or sensors, and the calculation efficiency is guaranteed, and the state transition matrix based on the recorded vehicle working condition data is predicted. Vehicle condition does not require additional hardware cost for vehicle, and has adaptability under different cycle conditions.
【技术实现步骤摘要】
一种车辆工况实时预测的方法
本专利技术涉及一种车辆工况实时预测的方法。
技术介绍
如今,混合动力电动汽车(HEV)因具有改善汽车燃油经济性及减少排放的潜力而被广泛应用,混合动力电动汽车(HEV)及插电式混合动力电动汽车(PHEV)中能量优化管理的性能,无论是在准确性方面还是在计算效率方面,都高度依赖于对未来车辆工况的预测。目前学术界已经提出了多种不同的车辆工况的预测方法,根据是否使用遥感或车载传感器信息等不同情况,这些车辆工况的预测方法可被分为两类。使用遥感或车载传感器信息的工况预测方法具有不同的方法和算法,然而,使用遥感或车载传感器信息的车辆工况预测方法会产生更高的成本,而且车辆整车控制单元(VCU)将更为复杂且计算复杂度更高。为解决此问题,不使用遥感或车载传感器信息的车辆工况预测方法将更为适用。我们分别提出了建立随机马尔可夫链及神经网络的方法,以用于速度预测,实际上,这些车辆工况的预测方法是基于所记录的车辆工况数据而建立的状态转变矩阵来预测车辆工况的,对于车辆不需要额外增加硬件成本,并且具有不同循环工况的自适应性。
技术实现思路
本专利技术提出了一种新型车辆工况实时预测方法,此方法无需额外的硬件或传感器,同时保证了计算效率,其特征在于,用具有优化预测条件的公式(1)马尔可夫模型进行速度预测:P{X(tm+1)=j|X(t1)=x1,X(t2)=x2,...,X(tm)=xm}=P{X(tm+1)=j|X(tm)=xm},j∈I(1)经过训练的BP神经网络对速度预测的误差进行补偿。具体车辆工况实时预测的方法步骤如下:在二维图形上记录车辆工况的速度和加速度,并 ...
【技术保护点】
一种车辆工况实时预测的方法,其特征在于,用具有优化预测条件的公式(1)马尔可夫模型进行速度预测:P{X(tm+1)=j|X(t1)=x1,X(t2)=x2,...,X(tm)=xm}=P{X(tm+1)=j|X(tm)=xm},j∈I (1)经过训练的BP神经网络对速度预测的误差进行补偿。具体车辆工况实时预测的方法步骤如下:1)在二维图形上记录车辆工况的速度和加速度,并将其网格化。2)删除没有状态的网格,并将工况状态编码为一个维度。3)利用公式(2)计算相邻时刻的状态转移概率:Pij=Nij/Ni (2)式中:Nij=从状态i到状态j的转换次数;Ni=从状态i到所有状态的总转换次数;Pij=从状态i到状态j的转换概率。4)将当前状态确定为k0,然后建立一组随机数{r1,r2,r3,...}。5)根据公式(3),将下一时刻的状态预测为k1,
【技术特征摘要】
1.一种车辆工况实时预测的方法,其特征在于,用具有优化预测条件的公式(1)马尔可夫模型进行速度预测:P{X(tm+1)=j|X(t1)=x1,X(t2)=x2,...,X(tm)=xm}=P{X(tm+1)=j|X(tm)=xm},j∈I(1)经过训练的BP神经网络对速度预测的误差进行补偿。具体车辆工况实时预测的方法步骤如下:1)在二维图形上记录车辆工况的速度和加速度,并将其网格化。2)删除没有状态的网格,并将工况状态编码为一个维度。3)利用公式(2)计算相邻时刻的状态转移概率:Pij=Nij/Ni(2)式中:Nij=从状态i到状态j的转换次数;Ni=从状态i到所有状态的总转换次数;Pij=...
【专利技术属性】
技术研发人员:邓跃跃,魏毅,赵向阳,
申请(专利权)人:特百佳动力科技有限公司,
类型:发明
国别省市:上海,31
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