融合智能通讯信息的混合动力汽车未来工况预测系统技术方案

本发明专利技术提供一种融合智能通讯信息的混合动力汽车未来工况预测系统，属于智能交通技术领域，包括智能通讯系统、工况数据采集单元、未来工况预测模块和预测结果输出模块，其特征在于：还包括工况数据筛选模块、行驶工况划分模块、采样时间反馈单元、在线预测结果分析模块和预测结果在线修正模块。该工况预测系统能准确获取与本车未来工况信息最为接近的前车工况信息，并以此为基础进行本车未来工况预测，预测结果具有实时性好、准确率高、可参考性强的优点，特别适合应用在固定线路运行的混合动力车辆。

Prediction system of hybrid vehicle's future working condition based on intelligent communication information

The present invention provides a hybrid fusion communication intelligent future condition prediction system, which belongs to the technical field of intelligent transportation, including intelligent communication system, data acquisition unit, the future working condition prediction module and the prediction result output module comprises a condition data filter module, driving module, sampling time feedback unit the prediction results, online analysis module and the prediction results of online correction module. The condition prediction system can accurately obtain the information for the future car condition before the car close to the condition information, and as a basis for the future car condition prediction, the prediction results have good real-time and high accuracy, can refer to the advantages, especially suitable for hybrid vehicle applications running in fixed line.

【技术实现步骤摘要】
融合智能通讯信息的混合动力汽车未来工况预测系统
本专利技术涉及一种汽车行驶工况预测系统，特别涉及一种融合智能通讯信息的混合动力汽车未来工况预测系统，属于智能交通

技术介绍
行驶工况是混合动力汽车能量管理策略设计考虑的重要因素之一，对提高整车燃油经济性有着至关重要的作用。开发对未来控制时域内工况进行合理精确预测的系统，进而结合预测能量管理算法实现混合动力系统实时最优控制，已成为混动汽车智能能量管理策略的有效方法。目前行驶工况预测的主要研究是根据车辆自身行驶一定周期后的工况数据后，结合建立的预测模型作出对车辆未来工况的预测。由于依赖车辆运行一定周期的历史数据积累之后作出的工况预测，未来工况预测结果存在滞后性、准确率低，参考性差等问题。如2013年8月14日申请公布的专利技术专利：申请公布号：CN103246943A，基于马尔可夫链的汽车运行工况多尺度预测方法，该方法建立汽车运行工况的马尔可夫链预测模型，根据汽车运行工况的历史信息，通过极大似然估计计算出状态转移矩阵；运用马尔可夫链蒙特卡洛模拟方法，根据获得的状态转移矩阵进行不同时间尺度的汽车运行工况预测；再将不同尺度预测结果在原数据频率下融合，获得汽车运行工况多尺度预测结果。该方法基于汽车自身运行工况的历史信息，通过建立马尔可夫链预测模型完成对汽车工况的多尺度预测，由于汽车自身运行工况的历史信息的对未来工况预测的结果实时性差，且工况预测模型预测结果缺少对误差的深度分析的，不能保证预测模型和预测结果两者预测精度，因此未来工况预测结果存在滞后性、准确率低，参考性差等问题。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种能准确的获取与本车未来工况信息最为接近的前车工况信息，并以此为基础进行未来工况预测，所得预测结果具有实时性好、准确率高，可参考性强的融合智能通讯信息的混合动力汽车未来工况预测系统，其
技术实现思路
为：融合智能通讯信息的混合动力汽车未来工况预测系统，包括智能通讯系统、工况数据采集单元、未来工况预测模块和预测结果输出模块，其特征在于：该工况预测系统还包括工况数据筛选模块、行驶工况划分模块、采样时间反馈单元、在线预测结果分析模块和预测结果在线修正模块；所述的智能通讯系统包括V2V车车通讯系统、V2I车路通讯系统和车载定位系统，可将获取的信息传递给工况数据采集单元，所述的V2V车车通讯系统用于获取周围车辆行驶状态信息，所述的V2I车路通讯系统用于获取交通路况信息，所述的车载定位系统用于获取周围及当前车辆位置信息和行驶路径信息；所述的工况数据采集单元按照采样时间反馈单元提供采样时间长度确定工况数据的采样周期，并将采样周期内的工况数据信息传递给工况数据筛选模块；所述的工况数据筛选模块对工况数据采集单元的数据进行筛选，确定最佳的工况数据获取途径，并将经过最佳筛选途径获取的数据信息输入至行驶工况划分模块；所述的行驶工况划分模块对获取的行驶工况数据进行行驶工况划分，结合行驶工况路网和交通信息确定划分时间窗口长度，并将所划分时间窗口内的工况数据送入未来工况预测模块；所述的采样时间反馈单元接收行驶工况划分模块确定的划分时间窗口长度，并以此作为采样周期送回工况数据采集单元，实现对工况数据采集单元采样时间的反馈调整控制；所述的未来工况预测模块包括工况数据处理模块、样本数据单元、未来工况预测模型和预测模型输出单元，所述的工况数据处理模块接收行驶工况划分模块划分时间窗口内的工况数据，并对数据进行滤波、归一化处理后传递给样本数据单元，所述的样本数据单元确定预测模型的输入数据类型后传递给未来工况预测模型，所述的未来工况预测模型根据样本数据单元的数据作出在线预测结果，并将预测结果送入预测模型输出单元；所述的未来工况预测模型包括最小二乘支持向量机(LS-SVM)工况预测模型、自回归滑动平均误差修正模型(ARMA)和预测模型精度判断单元，未来工况预测模型的构建可通过样本数据单元确定样本训练数据，对建立的LS-SVM工况预测模和ARMA误差修正模型进行离线训练，并利用预测模型精度判断单元对LS-SVM工况预测模和ARMA误差修正模型做出的预测结果进行预测精度判断，当不满足预测精度要求时，进一步调整ARMA误差修正模型，直到预测结果满足预测精度要求时，从而最终确定LS-SVM工况预测与ARMA误差修正相结合带有预测模型精度判断的未来工况预测模型；所述的在线预测结果分析模块，接收当前预测模型输出单元的在线预测结果或当前经过预测结果在线修正模块修正后的预测结果，计算预测结果与未来工况实际结果两者的差值并进行预测结果精度的判断，当不满足预测精度要求时，在下一段的工况预测时，优先通过预测结果在线修正模块对所得的在线预测结果进行误差修正后，作为最终预测结果输入至预测结果输出模块；当满足预测精度要求时，在下一段的工况预测时不进行误差修正，直接将在线预测结果输入至预测结果输出模块；所述的预测结果在线修正模块，可通过再次建立的ARMA误差预测修正模型得到，误差预测修正模型可根据预测结果与实际结果的差值情况对ARMA误差预测修正模型的参数进行调整；所述的预测结果输出模块，把预测模型输出单元的在线预测结果或经过预测结果在线修正模块修正后的预测结果输出。本专利技术与现有技术相比，有益效果如下：(1)相比于依赖车辆自身运行一定周期的历史数据积累之后作出的工况预测，该工况预测系统采用智能通讯系统，结合预测系统中的工况数筛选模块，能准确的获取与本车未来工况信息最为接近的前车工况信息，保证了数据源的有效性和准确性，以此为基础进行工况预测，结果更加接近未来实际工况；(2)该工况预测系统中的行驶工况划分模块结合行驶工况路网和交通信息对获取的行驶工况进行划分，通过将划分时间窗口长度输入至采样时间反馈单元，实现工况数据采集单元对采样时间的闭环反馈调整控制，进而保证了所获取工况数据的实效性；(3)该工况预测系统从两方面更好的保证了预测结果的精确性：系统的未来工况预测模型中加入了误差修正模型和预测模型精度判断，较好的保证了预测模型精度；此外系统的在线预测结果分析模块对当前在线预测结果进行预精度分析，进而通过预测结果在线修正模块对下时间段的工况预测进行修正和调整，进一步保证预测结果准确性；(4)由于固定线路运行的混合动力车辆在利用本系统进行前车行驶工况数据获取、工况划分时更为准确，因此该工况预测系统特别适合应用在固定线路运行的混合动力车辆，如固定线路运行的营运及作业的混合动力车辆，如采用混合动力系统的公交车辆、固定线路物流车、清扫作业车辆等。附图说明图1是本专利技术实施例的工况预测系统结构框图。图2是本专利技术实施例工况预测系统的行驶工况数据筛选模块的具体流程图。图3是本专利技术实施例前车此前Ty段与本车当前Tn段两相同路段的示意图。图4是本专利技术实施例工况预测系统的行驶工况划分时间窗口长度的流程图。图5是本专利技术实施例工况预测系统的未来工况预测模型的建立流程图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术作进一步说明：融合智能通讯信息的混合动力汽车未来工况预测系统结构框图，如图1所示，包括智能通讯系统、工况数据采集单元、未来工况预测模块和预测结果输出模块，其特征在于：该工况预测系统还包括工况数据筛选模块、行驶工况划分模块、采样时间反馈单元、在线预测结果分析模块和预测本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种融合智能通讯信息的混合动力汽车未来工况预测系统，包括智能通讯系统、工况数据采集单元、未来工况预测模块和预测结果输出模块，其特征在于：该工况预测系统还包括工况数据筛选模块、行驶工况划分模块、采样时间反馈单元、在线预测结果分析模块和预测结果在线修正模块；所述的智能通讯系统包括V2V车车通讯系统、V2I车路通讯系统和车载定位系统，可将获取的信息传递给工况数据采集单元，所述的V2V车车通讯系统用于获取周围车辆行驶状态信息，所述的V2I车路通讯系统用于获取交通路况信息，所述的车载定位系统用于获取周围及当前车辆位置信息和行驶路径信息；所述的工况数据采集单元按照采样时间反馈单元提供采样时间长度确定工况数据的采样周期，并将采样周期内的工况数据信息传递给工况数据筛选模块；所述的工况数据筛选模块对工况数据采集单元的数据进行筛选，确定最佳的工况数据获取途径，并将经过最佳筛选途径获取的数据信息输入至行驶工况划分模块；所述的行驶工况划分模块对获取的行驶工况数据进行行驶工况划分，结合行驶工况路网和交通信息确定划分时间窗口长度，并将所划分时间窗口内的工况数据送入未来工况预测模块；所述的采样时间反馈单元接收行驶工况划分模块确定的划分时间窗口长度，并以此作为采样周期送回工况数据采集单元，实现对工况数据采集单元采样时间的反馈调整控制；所述的未来工况预测模块包括工况数据处理模块、样本数据单元、未来工况预测模型和预测模型输出单元，所述的工况数据处理模块接收行驶工况划分模块划分时间窗口内的工况数据，并对数据进行滤波、归一化处理后传递给样本数据单元，所述的样本数据单元确定预测模型的输入数据类型后传递给未来工况预测模型，所述的未来工况预测模型根据样本数据单元的数据作出在线预测结果，并将预测结果送入预测模型输出单元；所述的未来工况预测模型包括最小二乘支持向量机(LS‑SVM)工况预测模型、自回归滑动平均误差修正模型(ARMA)和预测模型精度判断单元，未来工况预测模型的构建可通过样本数据单元确定样本训练数据，对建立的LS‑SVM工况预测模和ARMA误差修正模型进行离线训练，并利用预测模型精度判断单元对LS‑SVM工况预测模和ARMA误差修正模型做出的预测结果进行预测精度判断，当不满足预测精度要求时，进一步调整ARMA误差修正模型，直到预测结果满足预测精度要求时，从而最终确定LS‑SVM工况预测与ARMA误差修正相结合带有预测模型精度判断的未来工况预测模型；所述的在线预测结果分析模块，接收当前预测模型输出单元的在线预测结果或当前经过预测结果在线修正模块修正后的预测结果，计算预测结果与未来工况实际结果两者的差值并进行预测结果精度的判断，当不满足预测精度要求时，在下一段的工况预测时，优先通过预测结果在线修正模块对所得的在线预测结果进行误差修正后，作为最终预测结果输入至预测结果输出模块；当满足预测精度要求时，在下一段的工况预测时不进行误差修正，直接将在线预测结果输入至预测结果输出模块；所述的预测结果在线修正模块，可通过再次建立的ARMA误差预测修正模型得到，误差预测修正模型可根据预测结果与实际结果的差值情况对ARMA误差预测修正模型的参数进行调整；所述的预测结果输出模块，把预测模型输出单元的在线预测结果或经过预测结果在线修正模块修正后的预测结果输出。...

【技术特征摘要】
1.一种融合智能通讯信息的混合动力汽车未来工况预测系统，包括智能通讯系统、工况数据采集单元、未来工况预测模块和预测结果输出模块，其特征在于：该工况预测系统还包括工况数据筛选模块、行驶工况划分模块、采样时间反馈单元、在线预测结果分析模块和预测结果在线修正模块；所述的智能通讯系统包括V2V车车通讯系统、V2I车路通讯系统和车载定位系统，可将获取的信息传递给工况数据采集单元，所述的V2V车车通讯系统用于获取周围车辆行驶状态信息，所述的V2I车路通讯系统用于获取交通路况信息，所述的车载定位系统用于获取周围及当前车辆位置信息和行驶路径信息；所述的工况数据采集单元按照采样时间反馈单元提供采样时间长度确定工况数据的采样周期，并将采样周期内的工况数据信息传递给工况数据筛选模块；所述的工况数据筛选模块对工况数据采集单元的数据进行筛选，确定最佳的工况数据获取途径，并将经过最佳筛选途径获取的数据信息输入至行驶工况划分模块；所述的行驶工况划分模块对获取的行驶工况数据进行行驶工况划分，结合行驶工况路网和交通信息确定划分时间窗口长度，并将所划分时间窗口内的工况数据送入未来工况预测模块；所述的采样时间反馈单元接收行驶工况划分模块确定的划分时间窗口长度，并以此作为采样周期送回工况数据采集单元，实现对工况数据采集单元采样时间的反馈调整控制；所述的未来工况预测模块包括工况数据处理模块、样本数据单元、未来工况预测模型和预测模型输出单元，所述的工况数据处理模块接收行驶工况划分模块划分时间窗口内的工况数据，并对数据进行滤波、归一化处理后传递给样本数据单元，所述的样本数据单元确定预测模型的输入数...

【专利技术属性】
技术研发人员：曾小华，王越，朱丽燕，宋大凤，张学义，黄海瑞，王振伟，孙可华，
申请(专利权)人：吉林大学，
类型：发明
国别省市：吉林,22