基于粒子群算法的汽车时域载荷外推方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于粒子群算法的汽车时域载荷外推方法及装置，应用于车辆耐久试验领域，该方法包括：采集车辆在公共道路的载荷信号数据；根据在公共道路的载荷信号数据建立时域载荷外推计算模型，时域载荷外推计算模型包括超阀值概率分布函数和超阀值概率密度函数；采用粒子群算法对所述超阀值概率密度函数进行求解，并根据对超阀值概率密度函数的求解结果进行时域载荷外推，得到车辆在全生命周期内的载荷信号数据。通过本发明专利技术解决了时域外推方法所得到的载荷信号数据不准确的技术问题。方法所得到的载荷信号数据不准确的技术问题。方法所得到的载荷信号数据不准确的技术问题。

Time domain load extrapolation method and device of vehicle based on particle swarm optimization algorithm

【技术实现步骤摘要】
基于粒子群算法的汽车时域载荷外推方法及装置


[0001]本专利技术属于车辆耐久试验领域，尤其涉及一种基于粒子群算法的汽车时域载荷外推方法及装置。

技术介绍

[0002]汽车在研发阶段会在试车场内进行大量的整车耐久道路试验。而采集汽车在公共道路的载荷信号是制定汽车在试车场内进行整车耐久道路试验的重要输入。汽车整车的设计寿命一般为24万公里到30万公里，而汽车在公共道路进行载荷信号采集往往由于时间及费用的限制条件，最多只能采集几万公里的载荷信号，所以采集得到的汽车在公共道路的载荷信号需要进行外推，从而估算出汽车在整个生命周期内的载荷信号，才能更加合理的应用于制定整车耐久道路试验规范。
[0003]时域外推方法是直接在时域信号上进行外推，时域信号极值符合广义帕累托分布，进行时域信号外推的核心步骤就是求解广义帕累托分布概率密度函数对应的参数。而以往求解广义帕累托分布概率密度函数的参数往往不是解空间内的最优解、且精度不够，会导致通过时域外推方法所得到的载荷信号数据不准确。

技术实现思路

[0004]鉴于现有技术存在上述技术问题，本本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于粒子群算法的汽车时域载荷外推方法，其特征在于，包括：采集车辆在公共道路的载荷信号数据；根据所述在公共道路的载荷信号数据建立时域载荷外推计算模型，其中，所述时域载荷外推计算模型包括超阀值概率分布函数和超阀值概率密度函数；采用粒子群算法对所述超阀值概率密度函数进行求解，并根据对所述超阀值概率密度函数的求解结果进行时域载荷外推，得到所述车辆在全生命周期内的载荷信号数据。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集车辆在公共道路的载荷信号数据，包括：在所述车辆上布置轮心六分力传感器和三向加速度传感器、在所述车辆的传动轴上布置非接触式传动轴扭矩传感器、以及在所述车辆的悬架杆件上布置杆件力传感器；规划在公共道路行驶的合计里程及在每种公共道路的行驶路线，其中，所述合计里程中，城市道路的里程占比为，高速道路的里程占比为，郊区道路的里程占比为，国省道道路的里程占比为，坏路道路的里程占比为，山区道路的里程占比为，其中：；在所述车辆行驶于所述公共道路过程中，通过如下任意一种方式采集在公共道路的载荷信号数据：所述车辆上布置的轮心六分力传感器采集轮心六分力信号、通过适应于车辆上布置的三向加速度传感器采集轮心三向加速度信号、通过所述车辆的传动轴上布置的非接触式传动轴扭矩传感器采集传动轴扭矩信号、以及通过所述车辆的悬架杆件上布置杆件力传感器采集杆件力信号；对所述在公共道路的载荷信号数据进行检查和清洗。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：设定所述车辆在全生命周期内的目标里程；根据所述目标里程和所述车辆在多种公共道路上行驶的合计里程，确定对所述在公共道路的载荷信号进行外推的倍数N。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述在公共道路的载荷信号数据建立时域载荷外推计算模型，包括：定义所述在公共道路的载荷信号数据；定义阀值参数、形状参数以及尺寸参数；定义大于所述阀值参数的载荷信号数据为超阀值；根据所述公共道路的载荷信号数据、所述阀值参数、所述形状参数以及所述尺寸参数，建立所述超阀值概率分布函数和所述超阀值概率密度函数。5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述采用粒子群算法对所述超阀值概率密度函数进行求解，包括：步骤1：均匀随机产生粒子构成粒子群集合，其中，所述粒子群集合中每一个粒子包括位置向量及速度向量；步骤2：计算所述粒子群集合中每...

【专利技术属性】
技术研发人员：丁鼎，韩广宇，张永仁，卢放，马德慧，
申请(专利权)人：岚图汽车科技有限公司，
类型：发明
国别省市：