【技术实现步骤摘要】
本专利技术主要涉及新能源汽车，具体涉及一种基于pso-mcmc法的车辆行驶时间序列模拟方法及系统。
技术介绍
1、目前，新能源汽车产业得到了迅速发展，越来越多的汽车制造公司倾向于细分市场、细分场景的定制化产品开发，这驱动企业需要收集大量的用户实际行驶时间序列数据来分析用户在不同使用场景的典型工况，来为汽车产品开发过程中的性能匹配、能耗优化及可靠性验证提供精准的工况输入。目前车辆行驶数据获取方式主要为车队的大规模数据采集，然而受到测试时间、成本及资源等因素的影响，往往只能对全寿命周期内的小部分行驶时间序列进行测试。如何根据小样本的实测数据预测出车辆全寿命周期的行驶时间序列是当前亟需解决的关键技术问题之一。
2、近年来，国内学者对时间序列模拟方面进行了一系列研究，现有的模拟预测方法都取得了一定的成果。相关研究如采用mcmc方法进行风光发电功率时间序列模拟（罗钢，石东源，陈金富，等.风光发电功率时间序列模拟的mcmc方法.电网技术，2014,38（2）：321-327）；通过持续与波动蒙特卡罗(persistence and variation-monte carlo，pv-mc)法，考虑风电功率状态的持续和波动特性，来进行风电功率序列建模（于鹏，黎静华，文劲宇，等.含风电功率时域特性的风电功率序列建模方法.中国电机工程学报，2014，34(22):3715-3723）；基于车辆行驶大样本数据库和马尔科夫链进行车辆行驶工况构建（曹骞，李君，刘宇，等. 基于大数据和马尔科夫链的行驶工况构建.东北大学学报(自然科学版)，201
3、从目前的研究进展来看，对于时间序列模拟方法的研究大多集中在电力行业的电功率模拟，针对汽车行业车辆行驶工况模拟的研究应用极少；其次，主要以单变量的时间序列模拟研究较多，在多变量特别是多个因素耦合影响的多变量时间序列模拟研究较少。车辆的行驶时间序列不仅包含车速信息，同时也包含道路坡度信息，且二者具有一定的关联关系。考虑车辆行驶数据测试成本、测试周期等制约因素，现阶段迫切需要开发一种基于实际小样本数据测试与用户虚拟模拟预测相融合的方法，来降低企业对车辆运行工况数据的测试成本、节约测试资源和缩短测试周期。
技术实现思路
1、本专利技术要解决的技术问题就在于：针对现有技术存在的技术问题，本专利技术提供一种能够降低企业对车辆运行工况数据的测试成本、节约测试资源和缩短测试周期的基于pso-mcmc法的车辆行驶时间序列模拟方法及系统。
2、为解决上述技术问题，本专利技术提出的技术方案为：
3、一种基于pso-mcmc法的车辆行驶时间序列模拟方法，包括步骤：
4、s1、获取车辆行驶小样本数据，得到原始车辆速度-坡度时间序列信息；
5、s2、依次对原始车辆速度-坡度时间序列信息进行预处理、特征参数提取及收敛性检验，得到满足要求的样本量；
6、s3、根据样本数据构造目标函数，再基于粒子群优化算法求解目标函数最小值，得到速度、坡度的最优划分状态数；
7、s4、根据速度、坡度的最优划分状态数，分别建立速度和坡度对应的二维状态转移模型，计算得到状态转移矩阵及累积状态转移矩阵；
8、s5、根据状态转移矩阵及累积状态转移矩阵，通过马尔科夫链蒙特卡洛法进行用户虚拟样本量扩展预测，直至输出满足序列长度的速度-坡度二维行驶时间序列。
9、优选地，步骤s2的具体过程为：
10、s21、对车辆速度-坡度原始时间序列信息短行程切割后进行同步预处理，包括数据清洗、离异点剔除和断点修复，再根据设定限值对时间序列的异常数据与异常片段进一步剔除；
11、s22、提取并计算预处理后的速度-坡度时间序列的特征参数；
12、s23、根据用户累计里程进行数据分段，计算特征参数并进行无量纲化；计算相对误差，检验其收敛情况，若不收敛，则增加小样本采集的时间序列长度，直至样本量满足要求。
13、优选地，在步骤s22中，与速度相关特征参数包括平均车速、速度标准差、加速段平均加速度、减速段平均减速度、加速度标准差及相对正加速度；与坡度相关的特征参数包括平均坡度、坡度标准差、平均上坡坡度、平均上坡正速率、平均上坡负速率、平均下坡坡度、平均下坡正速率和平均下坡负速率。
14、优选地，步骤s3的具体过程为：
15、s31、采用核密度估计法分别计算样本数据中速度、坡度时间序列的概率密度函数pdf曲线；设定滞后步长，计算速度和坡度的自相关函数acf曲线，并构造目标函数；
16、s32、根据粒子群优化算法求解目标函数最小值，得到速度、坡度的最优划分状态数n、m。
17、优选地，在步骤s31中，目标函数：
18、其中，为速度或坡度的pdf曲线残差平方和；为速度或坡度的acf曲线残差平方和；=1或2，当取1时为速度，取2时为坡度；
19、残差平方和为：
20、其中，为函数的自变量，acf曲线计算中为滞后步长，pdf曲线计算中为速度或坡度随机变量；为自变量的可能取值的样本个数；为生成的虚拟序列处对应的函数值；为原测试时间序列处对应的函数值；值越小即表示2条函数曲线越接近。
21、优选地，步骤s4的具体过程为：
22、s41、根据速度最优划分状态数n和坡度最优划分状态数m，将时间序列转换成离散状态点；
23、s42、基于离散状态点建立速度状态转移概率模型，计算速度累计概率转移矩阵；
24、s43、基于离散状态点建立考虑速度的坡度状态转移概率模型，计算速度累计概率转移矩阵。
25、优选地，在步骤s42中，
26、
27、其中，表示时刻状态转移到时刻状态的概率；表示概率函数；和分别表示和时刻的状态；表示顺序相继过程的转移次数；
28、
29、其中，。
30、优选地，在步骤s43中，
31、
32、其中，，为车速离散状态数；为坡度离散状态数；表示车速为状态下，坡度在时刻状态转移到时刻状态的概率；坡度在某车速状态下的累积状态转移矩阵参照同理求得。
33、优选地，步骤s5的具体过程为：
34、s51、初始化车速和坡度的状态、，选取模拟序列的初始车速和初始坡度均为0；
35、s52、由当前状态抽样下一时刻状态，生成虚拟状态序列；
36、s53、将生成的虚拟状态序列进行状态解码，生成虚拟速度-坡度时间序列。
37、优选地，步骤s52具体为：由蒙特卡洛法产生均匀分布随机数，，将与速度累计概率转移矩阵的第行进行比较；若，则选取为车速下一时刻的状态；将与矩阵的第行进行比较；若，则选取为坡度下一时刻的状态；通过和生成虚拟状态序列。
38、优选地，步骤s53中，状态解码计算公式如下：
39、
40、其中，为本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于PSO-MCMC法的车辆行驶时间序列模拟方法，其特征在于，包括步骤：
2.根据权利要求1所述的基于PSO-MCMC法的车辆行驶时间序列模拟方法，其特征在于，步骤S2的具体过程为：
3.根据权利要求2所述的基于PSO-MCMC法的车辆行驶时间序列模拟方法，其特征在于，在步骤S22中，与速度相关特征参数包括平均车速、速度标准差、加速段平均加速度、减速段平均减速度、加速度标准差及相对正加速度；与坡度相关的特征参数包括平均坡度、坡度标准差、平均上坡坡度、平均上坡正速率、平均上坡负速率、平均下坡坡度、平均下坡正速率和平均下坡负速率。
4.根据权利要求1-3中任意一项所述的基于PSO-MCMC法的车辆行驶时间序列模拟方法，其特征在于，步骤S3的具体过程为：
5.根据权利要求4所述的基于PSO-MCMC法的车辆行驶时间序列模拟方法，其特征在于，在步骤S31中，目标函数：
6.根据权利要求1-3中任意一项所述的基于PSO-MCMC法的车辆行驶时间序列模拟方法，其特征在于，步骤S4的具体过程为：
7.根据权利要求6
8.根据权利要求7所述的基于PSO-MCMC法的车辆行驶时间序列模拟方法，其特征在于，在步骤S43中，
9.根据权利要求8所述的基于PSO-MCMC法的车辆行驶时间序列模拟方法，其特征在于，步骤S5的具体过程为：
10.根据权利要求9所述的基于PSO-MCMC法的车辆行驶时间序列模拟方法，其特征在于，步骤S52具体为：由蒙特卡洛法产生均匀分布随机数，，将与速度累计概率转移矩阵的第行进行比较；若，则选取为车速下一时刻的状态；将与矩阵的第行进行比较；若，则选取为坡度下一时刻的状态；通过和生成虚拟状态序列。
11.根据权利要求10所述的基于PSO-MCMC法的车辆行驶时间序列模拟方法，其特征在于，步骤S53中，状态解码计算公式如下：
12.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序在被处理器运行时执行如权利要求1-11中任意一项所述方法的步骤。
13.一种基于PSO-MCMC法的车辆行驶时间序列模拟系统，包括相互连接的存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序在被处理器运行时执行如权利要求1-11中任意一项所述方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种基于pso-mcmc法的车辆行驶时间序列模拟方法，其特征在于，包括步骤：
2.根据权利要求1所述的基于pso-mcmc法的车辆行驶时间序列模拟方法，其特征在于，步骤s2的具体过程为：
3.根据权利要求2所述的基于pso-mcmc法的车辆行驶时间序列模拟方法，其特征在于，在步骤s22中，与速度相关特征参数包括平均车速、速度标准差、加速段平均加速度、减速段平均减速度、加速度标准差及相对正加速度；与坡度相关的特征参数包括平均坡度、坡度标准差、平均上坡坡度、平均上坡正速率、平均上坡负速率、平均下坡坡度、平均下坡正速率和平均下坡负速率。
4.根据权利要求1-3中任意一项所述的基于pso-mcmc法的车辆行驶时间序列模拟方法，其特征在于，步骤s3的具体过程为：
5.根据权利要求4所述的基于pso-mcmc法的车辆行驶时间序列模拟方法，其特征在于，在步骤s31中，目标函数：
6.根据权利要求1-3中任意一项所述的基于pso-mcmc法的车辆行驶时间序列模拟方法，其特征在于，步骤s4的具体过程为：
7.根据权利要求6所述的基于pso-mcmc法的车辆行驶时间序列模拟方法，其特征在于，在步骤s4...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘海潮，陈致初，唐雄辉，胡勇峰，张思玉，沈丁建，刘佳祥，周懿熠，张昶，闵浩，刘传德，
申请(专利权)人：湖南中车时代电驱科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。