纯电动汽车行驶工况的构建方法及装置制造方法及图纸

本申请涉及一种纯电动汽车典型行驶工况的构建方法及装置，在构建电动汽车典型行驶工况的过程中所使用的数据量较少，仅仅需要汽车行驶的GPS速度数据就能够构建出与与实际行驶能耗相贴近的典型行驶工况；由于驾驶风格对于电动汽车的能耗影响较大，本申请在进行典型行驶工况的构建过程中，首先确定驾驶风格类别，再对行驶工况进行二次分类，确定驾驶速度类别，在最终所构建的行驶工况中能够包含原始驾驶数据的各个行驶类别，更能反映行驶工况的真实性；在运动学片段挑选的时候，对单位里程能耗进行了加权，可以让所挑选的运动学片段的单位里程能耗更加贴合所在类平均值。位里程能耗更加贴合所在类平均值。位里程能耗更加贴合所在类平均值。

【技术实现步骤摘要】
纯电动汽车行驶工况的构建方法及装置


[0001]本申请涉及汽车行驶工况
，具体地，涉及一种纯电动汽车行驶工况的构建方法及装置。

技术介绍

[0002]汽车行驶工况是描述某一地区某一类车辆在特定的交通环境下，车辆行驶特征的速度
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时间曲线，时间步长为1s，汽车行驶工况的研究对于汽车工业来说非常重要，可用于车辆排放和油耗等性能评估，为汽车动力系统参数匹配、控制策略优化提供参考。尤其是在电动汽车已经成为汽车发展必不可挡的大趋势下，发布一份专门针对于电动汽车的行驶工况尤其重要，可以对电动汽车的续航里程的标定标准的制定提供必要的参考。
[0003]目前比较成熟的行驶工况主要有美国的FTP75、欧洲的NEDC、日本的JAPAN10
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15。不同地区的交通状况、驾驶模式不尽相同，使得不同地区的汽车行驶工况存在差异，汽车能耗测试的结果与当地实际行驶工况存在较大偏差。

技术实现思路

[0004]为了克服现有技术中的至少一个不足，本申请实施例提供一种纯电动汽车行驶工况的构建方法及装置。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种纯电动汽车典型行驶工况的构建方法，其特征在于，包括：获取汽车在一段时间内的行驶数据，所述行驶数据包括所述汽车在每个时刻的速度数据；将所述行驶数据划分为多个运动学片段；确定每个所述运动学片段的行驶特征参数；所述行驶特征参数包括单位里程能耗比；基于所述行驶特征参数对所述多个运动学片段进行分类，确定每个所述运动学片段的行驶类别；每个所述运动学片段的行驶类别包括驾驶风格类别和驾驶速度类别；确定所述单位里程能耗比的权重，基于所述单位里程能耗比的权重和所述行驶特征参数，在属于同一个行驶类别的所述运动学片段中选择用于组成典型工况的多个运动学片段；将每个所述行驶类别对应的所述组成典型工况的多个运动学片段，拼接构成纯电动汽车典型行驶工况。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，其中，基于所述行驶特征参数对所述多个运动学片段进行分类，确定每个所述运动学片段的行驶类别，包括：对所述多个运动学片段的行驶特征参数进行一次聚类，确定每个所述运动学片段的驾驶风格类别，所述驾驶风格类别包括激进型驾驶风格和保守型驾驶风格；对所述多个运动学片段的行驶特征参数进行二次聚类，确定每个所述运动学片段的驾驶速度类别，所述驾驶速度类别包括低速、中速和高速。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述一次聚类中的行驶特征参数包括：加速度绝对值均值、加速度绝对值标准差、冲击度绝对值均值和冲击度绝对值标准差。4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述二次聚类中的行驶特征参数包括：运动学片段时间、包含怠速的平均速度、不包含怠速的平均速度、运行距离、最大车速、最大加速度、最大减速度、平均加速度、平均减速度、怠速时间比例、加速时间比例、减速时间比例、匀速时间比例和单位里程比能耗。5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，其中，对所述多个运动学片段的行驶特征参数进行一次聚类，确定每个所述运动学片段的驾驶风格类别，包括：确定所述驾驶风格类别的个数；采用基于种群的随机优化技术算法确定多个初始聚类中心，所述多个初始聚类中心的个数与所述驾驶风格类别的个数相同；所述基于种群的随机优化技术算法中采用交叉算子；基于所述多个初始聚类中心，采用k
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means聚类方法对所述多个运动学片段的行驶特征参数进行聚类，确定每个所述运动学片段的驾驶风格类别。6.如权利要求2所述的方法，其特征在于，其中，对所述多个运动学片段的行驶特征参数进行二次聚类，确定每个所述运动学片段的驾驶速度类别，包括：确定所述驾驶速度类别的个数；采用基于种群的随机优化技术算法确定多个初始聚类中心，所述多个初始聚类中心的个数与所述驾驶速度类别的个数相同；所述基于种群的随机优化技术算法采用交叉算子...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵轩，袁晓磊，刘冲，杨玉州，孔令琛，
申请(专利权)人：长安大学，
类型：发明
国别省市：