一种新能源汽车的行驶工况构建方法技术

本发明专利技术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。

【技术实现步骤摘要】
一种新能源汽车的行驶工况构建方法
本专利技术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。
技术介绍
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。
技术实现思路
本专利技术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。本专利技术的技术方案为：本专利技术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Vt1＝0，且行程起始点的前一秒车速Vt1-1＞0；和行程结束点t2时刻Vt2＞0，且行程结束点的下一秒车速Vt2+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vmax＜3.6km/h，则将对应的运动学片段进行剔除处理；以及若所划分的运动学片段中的数据存在丢帧，则将对应的运动学片段删除处理。优选地，选取用于描述运动学片段的特征参数的步骤中，所选取的特征参数包括：用于分类的15个片段特征参数以及用于统计分析的13个片段特征参数；用于分类的15个片段特征参数具体为：运行时间T、加速时间Ta、减速时间Td、匀速时间Tc、怠速时间Ti、运行距离S、最大速度vmax、平均速度vm、运行速度vmr、速度标准差vsd、最大加速度amax、加速段平均加速度aa、最大减速度amin、减速段平均减速度ad、加速度标准差asd；用于统计分析的13个片段特征参数包括：0～10km/h速度段的比例P0-10、10～20km/h速度段的比例P10-20、20～30km/h速度段的比例P20-30、30～40km/h速度段的比例P30-40、40～50km/h速度段的比例P40-50、50～60km/h速度段的比例P50-60、60～70km/h速度段的比例P60-70、70～80km/h速度段的比例P70-80、80km/h速度段的比例P80、加速时间比例Pa、减速时间比例Pd、匀速时间比例Pc、怠速时间比例Pi。优选地，用PCA算法对运动学片段数据进行第一次降维处理后得到的初始主成分包括七个，其中，根据PCA算法计算得到的各初始主成分与各所述特征参数的相关系数确定出：第一初始主成分反映的特征参数包括：平均速度V_m、最大速度V_max、运行速度V_mr和速度标准差V_sd；第二初始主成分反映的特征参数包括：怠速时间比例P_i和怠速时间T_i；第三初始主成分反映的特征参数为：加速度标准差a_sd；第四初始主成分反映的特征参数包括：40～50km/h速度段的比例P40-50、50～60km/h速度段的比例P50-60和60～70km/h速度段的比例P60-70；第五初始主成分反映的特征参数包括：加速段平均加速度a_a、减速度段平均减速度a_d、最大加速度a_max和最大减速度a_min；第六初始主成分反映的特征参数包括：10～20km/h速度段的比例P10-20、20～30km/h速度段的比例P20-30和30～40km/h速度段的比例P30-40；第七初始主成分反映的特征参数包括：匀速时间比例P_c、匀速时间T_c、减速度段平均减速度a_d和30～40km/h速度段的比例P70-80。优选地，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后得到的目标主成分为两个，其中，第一目标主成分反映的特征参数包括：平均速度vm、加速段平均加速度aa、最大加速度amax、最小加速度amin、减速时间比例Pd，第二目标主成分反映的特征参数包括：匀速时间比例Pc和怠速时间比例Pi。本专利技术的有益效果为：本方案中提供的方法面向于新能源汽车，车联网平台基于新能源车辆上携带的T-box设备来进行各新能源车辆的实际行车数据采集，车联网平台通过TSP通信协议采集车辆上更稳定、多维、高频的行驶工况相关的实际行车数据来进行；可以规避针对性的试验道路数据，采用大数据多样本方式做整体规律的推断；建立更多维的行驶工况特征；保留PCA过程用于解释特征贡献度的同时，在此基础上做t-SNE降维，在低维空间中采用了t分布替换原来的高斯分布，解决了高维空间映射到低维空间所产生的拥挤问题，优化了过于关注局部特征而忽略全局特征的问题，将更有利于提高聚类效果，简化计算，使行驶工况的构建可行性更好。附图说明图1是本专利技术实施例中方法的流程示意图；图2为本专利技术实施例中构件的行驶工况曲线示意图。具体实施方式参照图1，本实施例提供了一种新能源汽车的行驶工况构件方法，其包括：S1、新能源汽车数据采集车辆上装设的T-box设备通过TPS通信协议将车端的行驶工况相关数据上传到车辆网平台上。本实施例中，选取重庆市某新能源车型车辆作为分析的对象，由于采集到的城市行驶工况数据速度的90％以上分布主要在0-80km/h之间，根据最终聚类分析结果，可将该城市行车工况分为低速和中速两种。S2、对采集到的原始数据运动学片段划分对于选取好的数据样本，按照以下规则进本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种新能源汽车的行驶工况构建方法，其特征在于，包括：/n从车联网平台采集对新能源汽车的行驶数据；/n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；/n利用PCA算法对运动学片段数据进行第一次降维处理；/n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；/n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；/n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。/n

【技术特征摘要】
1.一种新能源汽车的行驶工况构建方法，其特征在于，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。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，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Vt1＝0，且行程起始点的前一秒车速Vt1-1＞0；和
行程结束点t2时刻Vt2＞0，且行程结束点的下一秒车速Vt2+1＝0。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所划分的运动学片段进行剔除与删除处理的步骤具体为：
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vmax＜3.6km/h的数据特征，则将对应的运动学片段进行剔除处理；
若所划分的运动学片段中的数据存在丢帧，则将对应的运动学片段删除处理。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，选取用于描述运动学片段的特征参数的步骤中，
所选取的特征参数包括：用于分类的15个片段特征参数以及用于统计分析的13个片段特征参数；
用于分类的15个片段特征参数具体为：运行时间T、加速时间Ta、减速时间Td、匀速时间Tc、怠速时间Ti、运行距离S、最大速度vmax、平均速度vm、运行速度vmr、速度标准差vsd、最大加速度amax、加速段平均加速度aa、最大减速度amin、减速段平均减速度ad、加速度标准差asd；
用于统计分析的13个片段特征参数包括：0～...

【专利技术属性】
技术研发人员：王贤军，刁冠通，贺小栩，万毓森，李宗华，翟钧，
申请(专利权)人：重庆长安新能源汽车科技有限公司，
类型：发明
国别省市：重庆;50