[发明专利]基于云推理的汽车巡航车速规划方法

摘要

本发明涉及一种基于云推理的汽车巡航车速规划方法，以汽车百公里平均燃油消耗量为燃油经济性评价指标。该规划方法流程图首先根据试验数据建立百公里平均燃油消耗量云模型。其次采用云变换、云推理等相关理论，确定云模型输入及输出变量的概念树，生成汽车百公里平均燃油消耗量云模型规则库；基于云推理机制和规则库的自动提取程序，生成输入与输出变量间的映射关系，根据此映射关系提取出不同行驶阻力下的经济车速，将这些经济车速规划出适应行驶阻力变化的经济性巡航速度变化轨迹，汽车始终以行驶阻力所对应的经济车速行驶。因此，本发明能够提高整车的燃油经济性，从而有效的降低汽车百公里平均燃油消耗量，较好地实现节能减排的目的。

主权项

一种基于云推理的汽车巡航车速规划方法，其特征在于，包括以下具体步骤：1)根据试验数据建立汽车百公里平均燃油消耗量数据库，数据库包含以下参数：行驶阻力、车速和百公里平均燃油消耗量；2)建立汽车百公里平均燃油消耗量云模型，云模型输入变量是行驶阻力和车速，输出变量是百公里平均燃油消耗量；3)建立汽车百公里平均燃油消耗量云模型的推理规则库，利用Matlab中的自适应模糊推理系统(Anfis)训练其推理规则，通过编写的Matlab程序实现对云推理规则库的自动提取；所述汽车百公里平均燃油消耗量云模型的推理规则库按以下步骤建立：根据汽车百公里平均燃油消耗量云模型变量概念跃升的结果，每个概念均跃升为7个概念，将这些结果经过排列组合，共产生49条不同的定性推理规则，这些定性推理规则可以形式化的表示为：If(汽车的行驶总阻力为ΣF)and(车速为V)Then(汽车的百公里平均燃油消耗量为Q)；根据汽车百公里平均燃油消耗量数据库中的数据，利用Matlab中的自适应模糊推理系统训练其推理规则，通过编写的Matlab程序实现对云推理规则库的自动提取，并可得到汽车行驶总阻力和汽车车速对汽车百公里平均燃油消耗量影响的三维响应面；所述的三维响应曲面，反映了行驶阻力、车速和百公里平均燃油消耗量之间的映射关系；4)提取经济车速，基于步骤2)建立的汽车百公里平均燃油消耗量云模型及步骤3)的云推理规则，得到某一行驶阻力下的经济车速，再将这个数组包括行驶阻力和经济车速记录下来通过不断改变行驶阻力的大小，得到不同阻力下的经济车速数组，至此建立经济性巡航行驶阻力与车速关系数据库，该数据库包含以下参数：行驶阻力，经济车速；5)规划经济性巡航速度变化轨迹：预测得到前方道路的汽车行驶阻力，在经济性巡航行驶阻力与车速关系数据库中搜索相应的经济性巡航车速，采用三次样条插值的方法规划出基于前方行驶阻力变化的速度变化轨迹；6)实时采集车辆运行数据，包括行驶阻力、车速和百公里平均燃油消耗量，返回步骤1)，实时更新汽车百公里平均燃油消耗量数据库及优化汽车百公里平均燃油消耗量云模型，更新经济性巡航行驶阻力与车速关系数据库。