ADCSM:一种细粒度汽车行驶工况模型构建方法

摘要：

汽车行驶工况体现了汽车道路行驶的运动学特征,现有的行驶工况构建方法往往存在着构建粒度不细、精度不高的问题.为了解决工况构建的粒度和精度问题,提出了一种细粒度汽车行驶工况模型构建方法(Construction method of Automobile Driving Cycles based on SOM and Markov model,ADCSM).首先行驶数据进行Daubechies-4阶小波分析降噪,划分短行程,对短行程提取了10个特征,将短行程特征输入SOM神经网络,然后聚类到(1?3)神经网络中,得到聚类结果序列,并建立了马尔可夫模型,最终通过ADCSM算法完成工况构建.对所构建的工况进行了验证,并将所得工况与传统的K-means聚类构建方法的结果进行了比较分析.实验结果表明,ADCSM最终误差为4.07％,而传统的K-means误差为8.77％,ADCSM利用了SOM神经网络聚类的方法,比传统K-means方法聚类精度更高,并具备了工况自学习能力.ADCSM利用马尔可夫模型方法体现了城市行驶状况的转换关系,与传统K-means行驶工况构建方法相比粒度更细,故合成的行驶工况效果更好,更能反映城市特征.

关键词：汽车行驶工况、小波分析、SOM神经网络、马尔可夫模型

所属期刊栏目：48

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金;中央高校基本科研业务费专项;中央高校基本科研业务费专项;南京市科技计划;十三五装备领域基金;中国工程院咨询研究项目;国家社会科学基金;国家重点研发计划;国家电网有限公司总部科技项目

在线出版日期：2021-07-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：289-294,316