一种车辆运行工况模式识别方法技术

本发明专利技术提供了一种车辆运行工况模式识别方法，包括以下步骤：S1、获取车辆运行状态信息；S2、基于道路工况和驾驶工况对步骤S1中获取的车辆运行状态信息进行网格单元划分，并选取初始单元数据；S3、建立车辆行驶工况参数化模型，包括道路工况参数化模型和驾驶风格参数化模型；S4、复合步骤S2中网格单元划分后的行驶工况信息，构建马尔科夫链转移矩阵；S5、通过MCMC方法对步骤S4得到的各工况转移矩阵进行采样迭代，计算输出稳定的行驶工况比例分布；S6、联合实车试验，验证MCMC方法对车辆系统运行模式的识别效果；本发明专利技术基于实车试验数据，提升具有参数时变以及非线性特性的车辆系统运行工况模式识别精度，有效实现了路面与驾驶员风格的一致性识别。

【技术实现步骤摘要】
一种车辆运行工况模式识别方法
本专利技术属于汽车制造
，尤其是涉及一种车辆运行工况模式识别方法。
技术介绍
车辆电动化、智能化、网联化以及共享化是汽车工业发展的必然趋势，自动驾驶车辆底盘性能的提升仍是当今国际学术界与工业界研究的热点与难点问题。自动驾驶车辆能够依据车辆运动状态与周围环境等，自主判定车辆运行工况，进而可主动的实时调控车辆底盘性能使其具有最佳的整车动力学性能。与此同时，驾驶员与路面信息输入作为车辆外界的核心输入来源，其信息的精确一致性识别，对合理高效地获取车辆运行工况，研究各工况特性对自动驾驶车辆底盘协同控制、能源管理及整车疲劳耐久性等方面的影响差异，将对自动驾驶整车性能的开发具有显著意义。由于车辆运行环境的复杂性及驾驶员心理波动的不确定性，使得基于数据的环境友好型循环模型得到了广泛研究；然而，目前相关资料在识别车辆运行模式过程中多采用单一或多个相互独立的行驶工况信息进行分析，未能实现驾驶员与道路等级信息的一致性识别，且对应的实车试验数据相对较少；因此，亟需一种车辆运行工况模式识别方法。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术旨在提出一种车辆运行工况模式识别方法，以解决上述驾驶员与道路等级信息的一致性识别问题，进一步提升具有参数时变以及非线性特性的车辆系统运行工况模式识别精度，基于实车试验数据，有效实现路面与驾驶员风格的一致性识别。为达到上述目的，本专利技术的技术方案是这样实现的：一种车辆运行工况模式识别方法，包括以下步骤：S1、获取车辆运行状态信息；S2、基于道路工况和驾驶工况对步骤S1中获取的车辆运行状态信息进行网格单元划分，并选取初始单元数据；S3、建立车辆行驶工况参数化模型，包括道路工况参数化模型和驾驶风格参数化模型；S4、复合步骤S2中网格单元划分后的行驶工况信息，构建马尔科夫链转移矩阵；S5、通过MCMC方法对步骤S4得到的各工况转移矩阵进行采样迭代，计算输出稳定的行驶工况比例分布；S6、联合实车试验，验证MCMC方法对车辆系统运行模式的识别效果。进一步的，步骤S1中获取的车辆运行状态信息包括悬架动行程、纵向加速度、横向加速度、垂向加速度、侧向加速度、油门开度和车速。进一步的，步骤S2中获取的初始单元数据为50m。进一步的，步骤S3中建立车辆行驶工况参数化模型包括同步执行的步骤A和步骤B：步骤A具体包括：A1、获取道路工况相关状态参数，包括车速、纵向加速度、横向加速度、垂向加速度和悬架动行程；A2、建立道路工况参数化模型；A3、判定路面等级工况；步骤B具体包括：B1、获取驾驶工况相关状态参数，包括车速、纵向加速度、侧向加速度和油门开度B2、建立驾驶风格参数化模型；B3、判定驾驶风格类型。进一步的，步骤A2中建立道路工况参数化模型包括如下步骤：A201、道路工况的表征，具体公式为：；式中，IRI指数是单位行驶里程内标准1/4车辆模型悬架动行程的累积量，z是悬架动行程，单位为mm，L是车辆行驶里程，单位为m；A202、确定车速与悬架动行程累积量关系，具体公式为：；且；式中，IRI0为车辆以80km/h行驶测得的悬架动行程累计量，v是车速。进一步的，步骤B2中建立驾驶风格工况参数化模型包括如下步骤：B201、对步骤B1中获取的驾驶工况相关状态参数，利用状态参数的均值、最大值及标准差作为评价指标对驾驶风格进行表征；B202、利用PCA方法对步骤B201中的评价指标进行PCA降维处理，以提高驾驶风格分类的识别效率，具体包括如下步骤：B2021、对原始数据进行标准化处理，具体公式为：；式中，i=1,2,3…n;j=1,2,3…12；xij为原始数据，xj为原始数据第j个变量的均值；σj为原始数据第j个变量的标准差；B2022、构建协方差矩阵，具体公式为：；pij为标准化处理后的数据，pi、pj为标准化处理后数据第i或j个变量的均值，n为原始数据的样本量，sij为标准化处理后数据的协方差；B2023、求取协方差矩阵的特征值λi及相应的特征向量ai；B2024、计算主成分贡献率τj及累积贡献率ηj；B2025、计算主成分值lj：lj=ajT*P。进一步的，步骤B3中，利用K-Mean算法，并基于PCA降维结果选取3个指标作为聚类依据分析驾驶风格，具体算法流程如下：B301、从数据中随机选择3个样本作为聚类中心；B302、计算样本li与聚类中心μj的距离dij,并将该样本划分为距离该样本最小的聚类中心所对应的类别：；式中，μj表示聚类中心；B303、重新计算各类样本点的聚类中心：；式中，Cj为聚类簇；B304、判断聚类中心是否发生变化，聚类中心发生变化则重复步骤B302和步骤B303，否则输出聚类结果。进一步的，步骤S4中构建马尔科夫链转移矩阵采用公式为：；式中，Nij为离散数据中车辆由行驶状态i变到状态j的次数，Ni为离散数据中车辆处于行驶状态i的次数。相对于现有技术，本专利技术所述的一种车辆运行工况模式识别方法具有以下有益效果：（1）本专利技术所述的一种车辆运行工况模式识别方法基于实车试验数据，可较好实现复杂行驶工况下路面与驾驶员风格反应的车辆运行模式精确在线识别；（2）本专利技术所述的一种车辆运行工况模式识别方法可有效解决驾驶员与道路等级信息的一致性识别难题，进一步提升具有参数时变以及非线性特性的车辆系统运行工况模式识别精度。附图说明构成本专利技术的一部分的附图用来提供对本专利技术的进一步理解，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。在附图中：图1为本专利技术实施例所述的一种车辆运行工况模式识别方法流程图；图2为本专利技术实施例所述的车速及道路类型对悬架动行程累积量关系示意图；图3为本专利技术实施例所述的主成分贡献累计率示意图；图4为本专利技术实施例所述的K-Mean聚类分析结构图；图5为本专利技术实施例所述的不同网格单元的国际平整度指数比较示意图；图6为本专利技术实施例所述的车速与时间变化波动图；图7为本专利技术实施例所述的悬架动行程与时间变化波动图；图8为本专利技术实施例所述的纵向加速度与时间变化波动图；图9为本专利技术实施例所述的横向加速度与时间变化波动图；图10为本专利技术实施例所述的油门开度与时间变化波动图；图11为本专利技术实施例所述的垂向加速度与时间变化波动图；图12为本专利技术实施例所述的MCMC采样迭代过程图。具体实施方式需要说明的是，在不冲突的情况下，本专利技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。在本专利技术的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种车辆运行工况模式识别方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1、获取车辆运行状态信息；/nS2、基于道路工况和驾驶工况对步骤S1中获取的车辆运行状态信息进行网格单元划分，并选取初始单元数据；/nS3、建立车辆行驶工况参数化模型，包括道路工况参数化模型和驾驶风格参数化模型；/nS4、复合步骤S2中网格单元划分后的行驶工况信息，构建马尔科夫链转移矩阵；/nS5、通过MCMC方法对步骤S4得到的各工况转移矩阵进行采样迭代，计算输出稳定的行驶工况比例分布；/nS6、联合实车试验，验证MCMC方法对车辆系统运行模式的识别效果。/n

【技术特征摘要】
1.一种车辆运行工况模式识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、获取车辆运行状态信息；
S2、基于道路工况和驾驶工况对步骤S1中获取的车辆运行状态信息进行网格单元划分，并选取初始单元数据；
S3、建立车辆行驶工况参数化模型，包括道路工况参数化模型和驾驶风格参数化模型；
S4、复合步骤S2中网格单元划分后的行驶工况信息，构建马尔科夫链转移矩阵；
S5、通过MCMC方法对步骤S4得到的各工况转移矩阵进行采样迭代，计算输出稳定的行驶工况比例分布；
S6、联合实车试验，验证MCMC方法对车辆系统运行模式的识别效果。


2.根据权利要求1所述的一种车辆运行工况模式识别方法，其特征在于：步骤S1中获取的车辆运行状态信息包括悬架动行程、纵向加速度、横向加速度、垂向加速度、侧向加速度、油门开度和车速。


3.根据权利要求1所述的一种车辆运行工况模式识别方法，其特征在于：步骤S2中获取的初始单元数据为50m。


4.根据权利要求1所述的一种车辆运行工况模式识别方法，其特征在于：步骤S3中建立车辆行驶工况参数化模型包括同步执行的步骤A和步骤B：
步骤A具体包括：
A1、获取道路工况相关状态参数，包括车速、纵向加速度、横向加速度、垂向加速度和悬架动行程；
A2、建立道路工况参数化模型；
A3、判定路面等级工况；
步骤B具体包括：
B1、获取驾驶工况相关状态参数，包括车速、纵向加速度、侧向加速度和油门开度
B2、建立驾驶风格参数化模型；
B3、判定驾驶风格类型。


5.根据权利要求4所述的一种车辆运行工况模式识别方法，其特征在于：步骤A2中建立道路工况参数化模型包括如下步骤：
A201、道路工况的表征，具体公式为：

；
式中，IRI指数是单位行驶里程内标准1/4车辆模型悬架动行程的累积量，z是悬架动行程，单位为mm，L是车辆行驶里程，单位为m；
A202、确定车速与悬架动行程累积量关系，具体公式为：

；
且；式中，IRI0为车辆以80km/h行驶测得的悬架动行程累计
量，v是车速。...

【专利技术属性】
技术研发人员：王振峰，杨建森，李洪亮，许晟杰，董强强，李欣，武振江，韩忠良，
申请(专利权)人：中汽研天津汽车工程研究院有限公司，中国汽车技术研究中心有限公司，
类型：发明
国别省市：天津;12