[发明专利]一种基于张量融合交通信息的汽车全局工况动态重构方法

说明书

本发明涉及一种基于张量融合交通信息的汽车全局工况，通过现有交通信息数据库获取规划路线的各路段当前时刻交通信息；应用张量模型存储云端所述交通信息，判断当前时刻所述交通信息的张量模型是否完整，若不完整，则应用张量填充算法构建张量完整交通信息数据库；将全局路段分n个路段分别构建各路段工况，第1至n路段工况依序排列组成全局工况。实现汽车工况结合实时道路交通信息，能够真实反映当前道路车辆真实排放因子和排放量，还进一步为新能源汽车动力电池能量管理提供了工况参考。

技术领域

本发明属于汽车工况技术领域，更加具体地说，涉及汽车全局工况构建领域。

背景技术

车辆行驶工况用于描述车辆的行驶特征，可以表示为车速随时间变化的曲线。行驶工况对于确定车辆燃油消耗，尾气排放量，新车型的开发和评价等方面具有重要影响。目前，常用的行驶工况主要分为欧洲行驶工况(EDC)，美国行驶工况(USDC)和日本行驶工况(JDC)。在工况构建方法中，主要有短行程法、聚类法和马尔科夫法等。然而，实际行车过程中，实时交通信息对于道路车辆行驶工况具有决定性影响，现有技术中，由于技术限制，车辆行驶过程中实时获得道路交通信息很难实现，道路车辆行驶工况未实时结合道路交通信息。

但是，随着移动互联网和智能交通领域的发展，实时获取当前道路交通信息成为可能，因此，本发明为解决上述技术问题，提出了一种基于交通信息融合的工况构建方法，结合马尔科夫状态转移矩阵和张量填充理论，实现了道路车辆全局工况在线重构。同时道路交通信息更新后实时更新全局工况，提高了全局工况构建精度。

此外，由于结合了当前道路交通信息，全局工况动态重构不仅可以真实反映当前道路车辆真实排放因子和排放量，该构建方法不仅为实时测试车辆的排放参数，性能参数等传统应用提供了实时数据，还进一步为新能源汽车的开发和实时全局能量管理提供了解决方案。

发明内容

本发明中提及的“当前”表达正在构建的含义。

本发明涉及的一种基于张量融合的汽车全局工况动态重构方法，如图1所示，其重构方法为主要分为五个部分：第一部分为实时交通数据信息输入：将道路交通线圈采集信息上传到云端的云端交通信息下载至本地数据库作为当前时刻交通信息，并存储为交通信息张量模型结构，所述交通信息张量模型跟随当前时刻交通信息定期更新，更新频率根据实际情况按需设置，优选为没300s更新一次。第二部分为张量填充算法的应用：当交通信息张量模型缺失时应用张量填充算法恢复缺失信息，在获得完整交通信息张量模型后，再次应用张量填充算法提高路段交通信息精度。第三部分为速度片段数据库的构建：首先，采集不同道路的行驶工况，根据划分准则将行驶工况分为若干个速度片段，所述划分准则由本领域技术人员根据实际情况调整确定。然后根据所述速度片段的平均速度划分速度状态簇，构建基于速度状态簇的速度片段数据库。第四部分为路段工况循环构建：以速度状态簇为基础，路段平均速度为约束，马儿科夫状态转移矩阵为方法构建基于当前时刻交通信息的各路段工况，各路段工况最终顺次组成构建全局工况。第五部分为构建全局工况定时更新：当云端实时交通信息更新后，初始化构建参数，包括初始化Global＝0，即当前时刻已构建道路全局工况距离为0，初始化当前路段计数i＝1，即路段从1开始计算。并根据云端交通信息获取道路路段数n，即当前车辆位置至目的地终点的道路路段数，其中，D_i为当前所在第i道路路段实际长度，d₀存储当前所在第i道路路段构建长度。初始准备完成后，依据流程图更新当前时刻全局工况。

该工况构建方法首次将实时交通信息应用到工况构建中，为新能源汽车的设计和全局能量管理提供了数据支持。应用动态规划能量管理控制策略，将动态规划算法应用到实时能量管理策略中，快速计算动力电池最优SOC轨迹，为预测能量管理策略提供全局最优能量轨迹参考。

具体地，本发明的一种汽车全局工况动态重构方法，依次包括如下步骤,

一、通过现有交通信息数据库获取规划路线的各路段当前时刻交通信息；