本文關(guān)鍵詞：基于多傳感器信息融合的行駛工況判別技術(shù)研究　出處：《長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：隨著汽車工業(yè)的發(fā)展,機(jī)動(dòng)車保有量的增加,能源問題和污染問題已經(jīng)成為當(dāng)今社會(huì)關(guān)注的主題,如何發(fā)展新能源和如何有效利用現(xiàn)有能源已經(jīng)成為問題的關(guān)鍵。新能源汽車被認(rèn)為是未來發(fā)展的方向,而混合動(dòng)力汽車則是從燃油汽車向新能源汽車過渡的產(chǎn)品,在很長(zhǎng)的一段時(shí)間內(nèi)混合動(dòng)力汽車都會(huì)是解決能源問題和污染問題的主要途徑。開發(fā)基于混合動(dòng)力的行駛工況和判別技術(shù),是混合動(dòng)力汽車開發(fā)的基礎(chǔ)。更好的行駛工況判別技術(shù),有利于開發(fā)出更優(yōu)秀的能量管理策略,有利于提高汽車的燃油利用率,有利于減少污染物的排放,并且提高車輛的安全和舒適性。本文以開發(fā)高效混合動(dòng)力汽車為目標(biāo),借鑒了先進(jìn)的汽車行駛工況分析方法,采用多傳感器信息融合技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和特征參數(shù)提取,構(gòu)建了4種基本的行駛工況,應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和SOM自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進(jìn)行了行駛工況的判別,使車輛時(shí)刻監(jiān)控自己所處的環(huán)境。本文首先在分析研究國(guó)內(nèi)外行駛工況現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,對(duì)本市的行駛工況進(jìn)行了試驗(yàn)規(guī)劃,應(yīng)用多傳感器技術(shù)進(jìn)行了數(shù)據(jù)采集,并進(jìn)行了分析。將城市的行駛工況分成四類,分別是市內(nèi)擁堵、市內(nèi)暢通、郊區(qū)工況和高速工況。然后應(yīng)用Kruskal-Wallis單因素方差分析方法和相關(guān)性分析方法,對(duì)行駛工況的參數(shù)特征進(jìn)行分析,最終選取了平均車速、平均正加速度、油門踏板平均開度、平均檔位和怠速時(shí)間比例5個(gè)特征參數(shù),作為行駛工況判別的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。最后,建立了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工況判別模型和SOM自組織映射網(wǎng)絡(luò)工況判別模型。將各類行駛工況的訓(xùn)練樣本對(duì)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練,并利用測(cè)試樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的測(cè)試,經(jīng)測(cè)試,這兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的判別準(zhǔn)確率都達(dá)到了90%以上。
【學(xué)位授予單位】：長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：U469.7

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本文編號(hào)：1310954