基于行车数据的汽车工况在线辨识方法研究OA

汽车行车工况的在线辨识和预估,被广泛认为是提升电动汽车能效的有效工具;但基于目前的研究,相关内容很少。所以,论文以国标规定的标准工况为基础,展开了对工况辨识算法的研究。运用主成分分析的方法,得到了适用于不同车型工况辨识的评价得分计算方法,检测出了不同车型评价的分区间,基于评价的分区间确定了每个车型的得分阈值;最后,针对得分值相近,但是分类类别不同的微行程片段进行分析,确定了原始数据特征参数缺失对分类准确度的影响。进而得到了基于原始数据特征参数的综合判断方法。该方法可实现国标数据对应工况的全覆盖辨识,在实际运行工况的辨识中,准确度达到92%。