汽车行驶工况研究与构建

丁伟 田松文

1、商丘师范学院电子电气工程学院 2、河南工业职业技术学院汽车工程学院

行驶工况是汽车行驶速度随时间变化的关系曲线[1]。本研究运用PCA和FCM结合的方法，以各数据与聚类中心的隶属度为依据。

1 循环工况构建

运动学片段（短行程）即从一个怠速开始到下一个怠速开始[2]。定义时间（T）、怠速时间（Ti）、加速时间（T1）、减速时间（T2）、匀速时间（T3）、距离（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）、减速段的平均加速度（Ad-means）12 个短行程特征参数。对采集的数据进行PCA 处理，主成分累计贡献率如表1。

表1 各主成分累计贡献率

前3 个主成分特征值累积贡献率为81.7%，可以代表所有的特征参数[3]。

运用模糊C- 均值聚类对短行程在前3 个主成分上的得分进行聚类[3]，如图1 所示，聚类界限清晰。

图1 短行程聚类结果

构建工况时间大约为1200s[4]。根据各类短行程与其模糊加权后聚类中心的距离大小，构建的工况如图2 所示。

图2 郑州市乘用车代表性工况

2 工况验证

将构建的工况与原始数据进行比较，P1、P2、P3、P4分别为加速、减速、怠速、匀速比例。特征参数误差均小于10%，符合精度要求[3-4]。

表2 特征参数误差

3 结论

本研究构建的工况精度符合要求，具有一定的代表性，可以用此方案构建车辆代表性循环工况。