混合动力电动汽车减速器载荷谱编制方法、介质和设备技术

本发明专利技术公开了一种混合动力电动汽车减速器载荷谱编制方法、介质和设备，获取汽车载荷数据，进行预处理后，根据动力源模式和道路工况进行分类；根据分类结果进行载荷数据特征参数计算，确定出混合动力电动汽车各种工况下的最优样本数，进一步确定各道路工况下减速器扭矩载荷样本，叠加后获得发动机和驱动电机对减速器的最优样本载荷；通过雨流计数法对减速器的最优样本载荷进行雨流计数统计获得雨流矩阵，外推后得到外推雨流矩阵，即对应汽车减速器的全寿命二维载荷谱，最后将二维载荷谱转化为一维载荷谱后，通过载荷谱编制方法，生成混合动力电动汽车减速器的载荷谱。本发明专利技术能够针对多变复杂工况下的混合动力电动汽车进行减速器载荷谱编制。速器载荷谱编制。速器载荷谱编制。

【技术实现步骤摘要】
混合动力电动汽车减速器载荷谱编制方法、介质和设备


[0001]本专利技术属于工程机械
，特别涉及一种混合动力电动汽车减速器载荷谱编制方法、介质和设备。

技术介绍

[0002]随着经济的快速发展，我国混合动力电动汽车作为新能源汽车发展的重要过渡产品的销量保持着快速增长，是目前阶段使用体验最佳的新能源汽车产品。在车辆研制过程中，需要对传动系统进行强度和疲劳试验，而载荷谱是零部件可靠性设计的基础。
[0003]现针对混合动力电动汽车的研究，主要以提高发动机热效率或者减速器的设计优化，而对有关于混合动力电动汽车减速器疲劳寿命方面的研究较少。减速器作为混合动力汽车传动系中的关键零部件，其一旦失效，车辆将无法正常行驶，所以对混合动力电动汽车减速器的疲劳研究就显得十分必要，相对于传统燃油汽车减速器疲劳问题，由于动力源存在差异，其在减速器载荷谱编制、载荷特性以及疲劳寿命分析预测等方面均有所不同，因此不能完全照搬来解决混合动力电动汽车的减速器疲劳寿命问题。
[0004]编制载荷谱已成为混合动力电动汽车动力传动系疲劳寿命预测、强度校核的数据基础，目前载荷谱编制研究与应用在传统机械尤其是传统燃油汽车上已经有较大的发展。但对于近几年才开始大力发展的混合动力电动汽车，对于其传动系统的疲劳耐久性研究相对较少，而其核心部件减速器的载荷谱的编制方法、应用研究甚少。因此，对混合动力电动汽车减速器进行基于载荷谱的疲劳寿命研究，具有相当重要的意义。

技术实现思路

[0005]本专利技术的第一目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种混合动力电动汽车减速器载荷谱编制方法，该方法能够针对多变复杂工况下的混合动力电动汽车进行减速器载荷谱编制，基于该方法编制的载荷谱能够准确的对混合动力电动汽车的减速器齿轮进行疲劳寿命的预测。
[0006]本专利技术的第二目的在于提供一种存储介质。
[0007]本专利技术的第三目的在于提供一种计算设备。
[0008]本专利技术的第一目的通过下述技术方案实现：一种混合动力电动汽车减速器载荷谱编制方法，包括：
[0009]S1、获取混合动力电动汽车在各种典型道路工况下的载荷数据；
[0010]S2、对载荷数据进行预处理；
[0011]S3、根据动力源模式和道路工况，对载荷数据进行分类；
[0012]S4、根据载荷数据分类结果，进行载荷数据特征参数计算，然后确定出混合动力电动汽车各种工况下的最优样本数；
[0013]S5、根据混合动力电动汽车各种工况下的最优样本数确定各道路工况下减速器扭矩载荷样本，并且叠加后获得混合动力电动汽车中发动机和驱动电机对减速器的最优样本
载荷；
[0014]S6、通过雨流计数法，对混合动力电动汽车中发动机和驱动电机对减速器的最优样本载荷进行雨流计数统计，获得雨流矩阵，并且进行外推后得到外推雨流矩阵，即得到各道路工况外推后的载荷谱；
[0015]S7、按照扭矩方式，将各道路工况外推后的载荷谱分类进行叠加，得到全工况下的发动机扭矩、驱动电机正扭矩、驱动电机负扭矩外推载荷谱；
[0016]S8、针对S7中获取到的外推载荷谱转化为一维载荷谱；
[0017]S9、选择载荷谱编制方法，生成混合动力电动汽车减速器的载荷谱。
[0018]优选的，步骤S1中，载荷数据包括发动机扭矩信号、驱动电机扭矩信号、档位信号和车速信号；
[0019]典型道路工况包括城市道路工况、省道道路工况、山路道路工况和高速道路工况；
[0020]步骤S2中，载荷数据的预处理包括载荷数据的奇异点去除处理、平稳性检验处理以及无效载荷数据去除；
[0021]奇异点去除处理指的是：将发动机扭矩载荷数据中的奇异点数据进行去除；
[0022]平稳性检验处理指的是：针对载荷数据进行平稳性检验，将未通过平稳性检验的载荷数据进行去除；
[0023]无效载荷数据去除处理指的是：将载荷数据对应扭矩值和无效载荷阈值进行比较，若小于无效载荷阈值，则将其定义为无效载荷，并且进行去除；
[0024]无效载荷阈值ΔSA为：
[0025]ΔSA＝(X
max
+X
min
)Δ％；
[0026]其中，X
max
为随机载荷数据中的最大的扭矩值，X
min
为随机载荷数据中的最小的扭矩值，Δ为无效载荷的省略比例。
[0027]优选的，步骤S3中，根据动力源模式和道路工况，对获取的载荷数据即载荷
‑
时间历程进行分类，分类得到以下各类数据：
[0028]城市工况纯电模式驱动电机扭矩、城市工况发动机模式发动机扭矩、城市工况混动模式驱动电机扭矩、城市工况混动模式发动机扭矩、城市工况动能回收模式驱动电机扭矩、省道工况纯电模式驱动电机扭矩、省道工况发动机模式发动机扭矩、省道工况混动模式驱动电机扭矩、省道工况混动模式发动机扭矩、省道工况动能回收模式驱动电机扭矩、山路工况纯电模式驱动电机扭矩、山路工况发动机模式发动机扭矩、山路工况混动模式驱动电机扭矩、山路工况混动模式发动机扭矩、山路工况动能回收模式驱动电机扭矩、高速工况纯电模式驱动电机扭矩、高速工况发动机模式发动机扭矩、高速工况混动模式驱动电机扭矩、高速工况混动模式发动机扭矩、高速工况动能回收模式驱动电机扭矩。
[0029]更进一步的，步骤S4中，针对步骤S3分类得到的各类载荷数据中的每组数据，分别计算载荷数据特征参数，包括载荷极值的均值和载荷极值的标准差；其中：
[0030]载荷极值的均值μ
x
计算公式为：
[0031][0032]其中，x
i
为载荷极值，n为载荷极值个数；
[0033]载荷极值的标准差σ
x
计算公式为：
[0034][0035]更进一步的，步骤S4中在计算得到载荷数据特征参数后，通过以下方式确定出混合动力电动汽车各种工况下的最优样本数：
[0036]步骤S41、首先确定出混合动力电动汽车各种工况下各动力源模式的最优样本数，如下：
[0037]确定基于载荷极值的均值的最优样本数N
μi
为：
[0038][0039]式中，S(x)表示样本n组极值均值的标准差；ε
r2
表示样本的标准差；
[0040]确定基于载荷极值的标准差的最优样本数N
σi
为：
[0041][0042]式中，S
′
(x)表示样本极值标准差的标准差；
[0043]确定基于循环载荷循环疲劳损伤的最优样本数N
Di
为：
[0044][0045]式中，s表示载荷极值样本的方差，表示载荷极值样本的均值，t
γ
表示t分布在置信度为γ时的百分位数，ε为样本误差；
[0046]S42、根据多准则决策法，采用特征向量法方法确定主观权重，得到主观权重系数，采用熵法确定各本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种混合动力电动汽车减速器载荷谱编制方法，其特征在于，包括：S1、获取混合动力电动汽车在各种典型道路工况下的载荷数据；S2、对载荷数据进行预处理；S3、根据动力源模式和道路工况，对载荷数据进行分类；S4、根据载荷数据分类结果，进行载荷数据特征参数计算，然后确定出混合动力电动汽车各种工况下的最优样本数；S5、根据混合动力电动汽车各种工况下的最优样本数确定各道路工况下减速器扭矩载荷样本，并且叠加后获得混合动力电动汽车中发动机和驱动电机对减速器的最优样本载荷；S6、通过雨流计数法，对混合动力电动汽车中发动机和驱动电机对减速器的最优样本载荷进行雨流计数统计，获得雨流矩阵，并且进行外推后得到外推雨流矩阵，即得到各道路工况外推后的载荷谱；S7、按照扭矩方式，将各道路工况外推后的载荷谱分类进行叠加，得到全工况下的发动机扭矩、驱动电机正扭矩、驱动电机负扭矩外推载荷谱；S8、针对S7中获取到的外推载荷谱转化为一维载荷谱；S9、选择载荷谱编制方法，生成混合动力电动汽车减速器的载荷谱。2.根据权利要求1所述的混合动力电动汽车减速器载荷谱编制方法，其特征在于，步骤S1中，载荷数据包括发动机扭矩信号、驱动电机扭矩信号、档位信号和车速信号；典型道路工况包括城市道路工况、省道道路工况、山路道路工况和高速道路工况；步骤S2中，载荷数据的预处理包括载荷数据的奇异点去除处理、平稳性检验处理以及无效载荷数据去除；奇异点去除处理指的是：将发动机扭矩载荷数据中的奇异点数据进行去除；平稳性检验处理指的是：针对载荷数据进行平稳性检验，将未通过平稳性检验的载荷数据进行去除；无效载荷数据去除处理指的是：将载荷数据对应扭矩值和无效载荷阈值进行比较，若小于无效载荷阈值，则将其定义为无效载荷，并且进行去除；无效载荷阈值ΔSA为：ΔSA＝(X
max
+X
min
)Δ％；其中，X
max
为随机载荷数据中的最大的扭矩值，X
min
为随机载荷数据中的最小的扭矩值，Δ为无效载荷的省略比例。3.根据权利要求1所述的混合动力电动汽车减速器载荷谱编制方法，其特征在于，步骤S3中，根据动力源模式和道路工况，对获取的载荷数据即载荷
‑
时间历程进行分类，分类得到以下各类数据：城市工况纯电模式驱动电机扭矩、城市工况发动机模式发动机扭矩、城市工况混动模式驱动电机扭矩、城市工况混动模式发动机扭矩、城市工况动能回收模式驱动电机扭矩、省道工况纯电模式驱动电机扭矩、省道工况发动机模式发动机扭矩、省道工况混动模式驱动电机扭矩、省道工况混动模式发动机扭矩、省道工况动能回收模式驱动电机扭矩、山路工况纯电模式驱动电机扭矩、山路工况发动机模式发动机扭矩、山路工况混动模式驱动电机扭矩、山路工况混动模式发动机扭矩、山路工况动能回收模式驱动电机扭矩、高速工况纯电模
式驱动电机扭矩、高速工况发动机模式发动机扭矩、高速工况混动模式驱动电机扭矩、高速工况混动模式发动机扭矩、高速工况动能回收模式驱动电机扭矩。4.根据权利要求3所述的混合动力电动汽车减速器载荷谱编制方法，其特征在于，步骤S4中，针对步骤S3分类得到的各类载荷数据中的每组数据，分别计算载荷数据特征参数，包括载荷极值的均值和载荷极值的标准差；其中：载荷极值的均值μ
x
计算公式为：其中，x
i
为载荷极值，n为载荷极值个数；载荷极值的标准差σ
x
计算公式为：5.根据权利要求4所述的混合动力电动汽车减速器载荷谱编制方法，其特征在于，步骤S4中在计算得到载荷数据特征参数后，通过以下方式确定出混合动力电动汽车各种工况下的最优样本数：步骤S41、首先确定出混合动力电动汽车各种工况下各动力源模式的最优样本数，如下：确定基于载荷极值的均值的最优样本数N
μi
为：式中，S(x)表示样本n组极值均值的标准差；ε
r2
表示样本的标准差；确定基于载荷极值的标准差的最优样本数N
σi
为：式中，S
′
(x)表示样本极值标准差的标准差；确定基于循环载荷循环疲劳损伤的最优样本数N
Di
为：式中，s表示载荷极值样本的方差，表示载荷极值样本的均值，t
γ
表示t分布在置信度为γ时的百分位数，ε为样本误差；S42、根据多准则决策法，采用特征向量法方法确定主观权重，得到主观权重系数，采用熵法确定各种动力源模式数据的客观权重系数，采用线性组合赋值法对最优权重进行确定，表达式如下：W＝λ1W
S
+λ2W
o
；其中，W...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴伟斌，王海林，韩重阳，高婷，冉晓，雷芳，侯俊伟，曾治亨，李杰，唐婷，郑泽锋，高昌伦，
申请(专利权)人：华南农业大学，
类型：发明
国别省市：