【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于汽车自动变速驱动系统的，具体涉及一种基于工况数据的混合换挡规律优化方法。
技术介绍
1、传统燃油汽车一般需要配备变速器来调节发动机输出特性，从而满足整车动力需求。随着新能源汽车尤其是纯电动汽车的兴起，一些乘用车及轻型车辆可以直接采用电机进行驱动。但是，对于工况复杂的公路客车、自卸车等中重型商用车，仍需要采用电机匹配多挡变速器的传动方案，在不同工况下，通过切换不同挡位来切换驱动电机的工作点，以此来满足整车在起步、爬坡时对大扭矩的需求。因此，换挡规律的选择对于驱动系统输出特性的影响尤为重要，将直接影响整车动力性、经济性等关键指标。
2、根据换挡规律制定的参数不同，传统换挡规律可分为单参数换挡规律、双参数换挡规律以及三参数换挡规律。其中，以车速和加速踏板开度作为控制参数的双参数换挡规律在工程领域应用较为广泛。
3、对于换挡规律的制定，最基本的方法是基于主观经验的逻辑阈值规则实现车辆挡位切换，显然这种方法对行驶工况适应能力不足。
4、另一种方法是电机或发动机的效率图、外特性等数据分别制定了以动力性与经济性为目标的两种换挡规律；在实际应用时，通过外接按钮或内置规则对两种规律进行切换。尽管该方法在工况适应能力方面有所提升，但是其切换时机的选择又成为新的问题，为了实现较好的效果，需要对驾驶员意图等进行复杂的在线辨识或需要驾驶员进行准确及时地判断。
5、也有一些方法将车辆信息、预测工况、驾驶预期等信息收集，进行在线的优化计算，一般需要采用神经网络算法等将大量数据信息进行实时计算，从而
6、公布号为cn108333921a的专利技术专利公开了“基于动态规划算法的汽车换挡规律优化方法”，该专利所公开的技术是通过建立发动机燃油消耗特性map图，给定三种驾驶循环工况和汽车参数数据，以挡位为状态变量，以换挡控制命令为控制变量，以整个驾驶循环燃油消耗为最优目标函数，建立动态方程。比较了相同工况下基于动态规划的换挡规律和基于动力性的换挡规律得到的油门开度数据，并调节基于动态规划的换挡曲线，使油门开度大小在保证燃油经济性的前提下尽可能的接近基于动力性换挡规律的油门开度，从而保证汽车行驶的动力性，最终得到既满足动力性也满足燃油经济性的换挡规律曲线。该方法虽然通过发动机数据和工况数据离线求解出了最优经济性换挡规律，但是其结合动力性需求的调整过程仍需要人工经验反复标定，且一旦出现新的一组工况数据，又需要重新进行计算。
7、公布号为cn116201890a的专利技术专利公开了一种“一种多挡amt纯电动城市客车自适应换挡规律设计方法”，该专利公开的技术是基于车辆参数与特征，以不同加速踏板开度下的换挡车速为优化目标，开展基于多目标粒子群算法的换挡规律优化，建立mopso换挡规律；同时以实际工况下城市客车载荷与加速度变化为输入，以换挡点速度调整量为输出，构建了双输入/单输出的模糊控制器来实现换挡规律的调节。该方法虽然能够使换挡规律兼顾动力性与经济性，但是其需要在线进行多目标粒子群和模糊控制算法的求解，在一般车辆上的实时性是难以保证的。
8、可以看到，采用上述方法，或采用其他现有方法的组合方案，在工程化应用时均会存在一定问题。尤其面对商用车复杂环境、多变工况时，在驱动性能、挡位切换控制以及算法实时性等方面无法兼顾。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种高效的基于工况数据的混合换挡规律优化方法。
2、为解决上述技术问题，本专利技术提供一种基于工况数据的混合换挡规律优化方法，包括以下步骤：
3、获取目标车型的典型工况信息；
4、根据典型工况信息，结合建立的价值函数，生成最佳控制轨迹；
5、根据最佳控制轨迹，确定全局最优控制律；
6、根据全局最优控制律，在坐标系下获得换挡点；
7、通过k均值聚类算法对换挡点进行聚类，得到聚类中心；
8、根据聚类中心拟合生成换挡曲线；
9、基于换挡曲线，确定最佳换挡时机并执行换挡操作。
10、优选地，根据典型工况信息，结合建立的价值函数，生成最佳控制轨迹，具体包括以下步骤：
11、根据典型工况信息的状态变量和控制变量，建立价值函数；
12、根据价值函数，利用动态规划算法生成最佳控制轨迹。
13、优选地，所述价值函数的公式为：
14、
15、式中：n是离散行驶工况的总步长数；l是瞬时代价函数；ω是换挡频率的可调惩罚因子；j是价值函数；xk是状态变量；uk是控制变量；pbat是电池功率。
16、优选地，所述状态变量包括电池荷电状态soc和变速箱挡位gear；
17、所述控制变量包括请求扭矩trq和变速器换挡命令shift；
18、状态变量和控制变量的公式为：
19、
20、优选地，所述价值函数的约束条件为：
21、
22、优选地，所述最佳控制轨迹的计算公式如下：
23、
24、优选地，根据全局最优控制律，在坐标系下获得换挡点，具体包括以下步骤：
25、根据全局最优控制律，相应的车速-踏板开度或车速-踏板开度-坡度坐标系下获得换挡点。
26、优选地，通过k均值聚类算法对换挡点进行聚类，得到聚类中心，具体包括以下步骤：
27、确定聚类中心的数量k；
28、随机选择k个点作为初始聚类中心，代表k个簇；
29、计算各个换挡点与各个初始聚类中心的欧拉距离，将换挡点分配到欧拉距离最近的簇中；
30、根据每个簇的换挡点，重新计算新的聚类中心；
31、直至前一聚类中心和当前聚类中心的偏差小于偏差阈值为止。
32、优选地，加权函数的计算公式为：
33、
34、式中：fv(x)是s形函数，是组合高斯函数，其分别表示速度和踏板位置的某一工况中点的比例的加权函数；λ、ak、bk、β是调整参数；
35、欧拉距离的计算公式为：
36、
37、式中：d(x，μ)是考虑权重的聚类距离。
38、优选地，重新计算新的聚类中心的计算公式为：
39、
40、式中：μ′j是新的聚类中心。
41、与现有技术相比，本专利技术的有益效果为：
42、本专利技术针对匹配多挡变速器的汽车驱动系统提供一种工程应用价值高，实用性强，可以同时兼顾多种工况的混合最优换挡规律的控制方法。
43、本专利技术可以针对车辆多种典型工况，分别通过离线最优算法求解出各个工况下的最优换挡点，同时根据各种工况出现的概率分布拟合出权重因子，在进行换挡规律特征点聚类提取时，在传统基于欧本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于工况数据的混合换挡规律优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于工况数据的混合换挡规律优化方法，其特征在于，根据典型工况信息，结合建立的价值函数，生成最佳控制轨迹，具体包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于工况数据的混合换挡规律优化方法，其特征在于，所述价值函数的公式为：
4.根据权利要求3所述的基于工况数据的混合换挡规律优化方法，其特征在于：
5.根据权利要求1所述的基于工况数据的混合换挡规律优化方法，其特征在于，根据全局最优控制律，在坐标系下获得换挡点，具体包括以下步骤：
6.根据权利要求1所述的基于工况数据的混合换挡规律优化方法，其特征在于，通过K均值聚类算法对换挡点进行聚类，得到聚类中心，具体包括以下步骤：
7.根据权利要求6所述的基于工况数据的混合换挡规律优化方法，其特征在于：
8.根据权利要求7所述的基于工况数据的混合换挡规律优化方法，其特征在于，重新计算新的聚类中心的计算公式为：
【技术特征摘要】
1.一种基于工况数据的混合换挡规律优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于工况数据的混合换挡规律优化方法，其特征在于，根据典型工况信息，结合建立的价值函数，生成最佳控制轨迹，具体包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于工况数据的混合换挡规律优化方法，其特征在于，所述价值函数的公式为：
4.根据权利要求3所述的基于工况数据的混合换挡规律优化方法，其特征在于：
5.根据权利要求1所述的基于...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵明杰，吕博，陶明，
申请(专利权)人：北理华创佛山新能源汽车科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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