[发明专利]一种基于大数据库样本的汽车行驶工况构建方法及系统

权利要求书

1.一种基于大数据库样本的汽车行驶工况构建方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：获取多个同车型车辆在同地区的实际行驶数据，对实际行驶数据进行数据预处理，获得每个车辆的车速-时间曲线；

步骤2：从每条车速-时间曲线中提取运动特征参数，并对每个车辆的运动特征参数进行筛选获得每辆汽车的P个汽车工况特征，获得所有车辆的汽车工况特征数据集，P为正整数；

步骤3：对汽车工况特征数据集采用式Ⅰ进行相关度分析，依次增加车辆数获得不同车辆数的汽车工况特征对应的收敛系数f(q)，当f(q)收敛至0时q＝m，获取此时的m个车辆；

其中，为第1到第q个车辆的第p个汽车工况特征的平均值，p∈[1,P]，q∈[1,M]，m∈[1,M]，M为总车辆数，M、p、q、m为正整数；

步骤4：获得m个车辆对应的车速-时间曲线，将每条车速-时间曲线通过重构方法转换为行驶工况曲线，获得m条行驶工况曲线；

所述的重构方法包括如下子步骤：

步骤4.1：将每条车速-时间曲线划分为多个运动学片段，提取每个运动学片段的运动特征参数获得特征指标矩阵，根据特征指标矩阵计算每个运动学片段的综合特征以及每个运动学片段类别的综合特征；

步骤4.2：采用核化主成分分析法根据特征指标矩阵计算每个运动学片段的主成分得分矩阵；

步骤4.3：采用K-Means聚类方法对每个运动学片段的主成分得分矩阵进行预分类并采用支持向量机算法对预分类结果进行优化，获得每条车速-时间曲线的运动学片段类别；

步骤4.4：计算每个运动学片段类别所包含的的运动学片段的总时长在实际行驶数据总时长中所占的比例，根据所占比例和目标时长获得每个运动学片段类别的总时长；

从每个运动学片段类别内挑选运动学片段的综合指标与运动学片段类别的综合指标之差最小的一个或多个运动学片段，至每个运动学片段类别内挑选的运动学片段总时长为每个运动学片段类别的总时长，对挑选出来的运动学片段进行拼接，得到该车速-时间曲线对应的行驶工况曲线；

步骤5：将m条行驶工况曲线进行拼接，获得重组车速-时间曲线，将重组车速-时间曲线通过重构方法进行转换，获得代表性行驶工况曲线。

2.如权利要求1所述的基于大数据库样本的汽车行驶工况构建方法，其特征在于，步骤1中数据预处理包括：总体异常车辆数据筛选和单个车辆数据预处理；

所述的总体异常车辆筛选规则为，满足以下两种异常情况则删除所对应车辆数据：其中，N为连续数据点，n_engine为发动机转速，V为车速，Q为瞬时油耗；

所述的单个车辆数据预处理包括：速度异常处理、加减速度异常处理、堵车怠速异常处理和毛刺处理。

3.如权利要求1所述的基于大数据库样本的汽车行驶工况构建方法，其特征在于，所述的运动特征参数为：行驶时间、加速时间、减速时间、匀速时间、怠速时间、最大速度、平均速度、运行速度、速度标准差、最大加速度、平均加速度、最大减速度和平均减速度、加减速度标准差、加速时间比例、减速时间比例、匀速时间比例和怠速时间比例；

所述的汽车工况特征共8个包括：运行速度、加速比例、减速比例、怠速比例、匀速比例、平均速度、加速度段平均加速度和减速度段平均减速度。

4.如权利要求1所述的基于大数据库样本的汽车行驶工况构建方法，其特征在于，所述目标时长为1200s～1800s。