汽車行駛工況研究與構建

丁偉 田松文

1、商丘師范學院電子電氣工程學院 2、河南工業職業技術學院汽車工程學院

行駛工況是汽車行駛速度隨時間變化的關系曲線[1]。本研究運用PCA和FCM結合的方法，以各數據與聚類中心的隸屬度為依據。

1 循環工況構建

運動學片段（短行程）即從一個怠速開始到下一個怠速開始[2]。定義時間（T）、怠速時間（Ti）、加速時間（T1）、減速時間（T2）、勻速時間（T3）、距離（L）、最高速度（V1）、平均速度（V2）、最大加速度（Amax）、最小加速度（Amin）、加速段的平均加速度（Aa-means）、減速段的平均加速度（Ad-means）12 個短行程特征參數。對采集的數據進行PCA 處理，主成分累計貢獻率如表1。

表1 各主成分累計貢獻率

前3 個主成分特征值累積貢獻率為81.7%，可以代表所有的特征參數[3]。

運用模糊C- 均值聚類對短行程在前3 個主成分上的得分進行聚類[3]，如圖1 所示，聚類界限清晰。

圖1 短行程聚類結果

構建工況時間大約為1200s[4]。根據各類短行程與其模糊加權后聚類中心的距離大小，構建的工況如圖2 所示。

圖2 鄭州市乘用車代表性工況

2 工況驗證

將構建的工況與原始數據進行比較，P1、P2、P3、P4分別為加速、減速、怠速、勻速比例。特征參數誤差均小于10%，符合精度要求[3-4]。

表2 特征參數誤差

3 結論

本研究構建的工況精度符合要求，具有一定的代表性，可以用此方案構建車輛代表性循環工況。