基于Hilbert-Huang变换的制动意图聚类识别.pdf

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1、汽车工程2016年(第38卷)第5期AutomotiveEngineering2016(V01．38)No．5基于HilbeIt—Huang2016094变换的制动意图聚类识别木唐先智，王波，杨树军，马雷(燕山大学车辆与能源学院，秦皇岛066004)[摘要]为了进一步提高电动汽车再生制动系统对驾驶员制动意图的识别准确率，从而使电动汽车能在制动的过程中回收更多的能量，提出了基于Hilbert—Huang变换(HHT)的电动汽车制动意图聚类识别方法。建立了HHT的数学模型，基于HHT在时频域中进一步探寻中等制动和平缓制动两种制动意图下制动踏板行程信号的特征。建立了制动踏板行程信号特征提取模

2、型，运用Hilbert局部边际能量谱得到局部特征能量，从而对信号特征进行提取，获取信号的特征向量=建立基于模糊c均值聚类算法的制动意图识别模型，并分别进行了离线实验和实时实验。结果表明所提出的基于HHT的制动意图模糊C均值聚类识别方法能更好地分辨中等制动和平缓制动意图，提高了识别准确率，并具有较好的实时性。关键词：电动汽车；制动意图；Hilbert-Huang变换；聚类识别ClusterIdentificationofBrakingIntentionBasedonHilben—HuangTransf0珊TangXianzhi，WangBo，YangShujun&MaLeiCD如酽o，K

3、^￡cknndEM’蹦，yⅡwh∽踟i"e"ify，pin^uⅡngdⅡo066004[Abstract]Forfhrtherenhancingidenti6cationaccuracyrateonthebrakingintentionofdriversoastomakeelectricVehiclerecovermoreenergy，aclusteridentificationmethodofbrakingintentionfbrelect打cvehiclesispro—posedbasedonHilberf—Huangtransform(HHT)．Amathematicalmode

4、lforHHTisbuilt，andbasedonHHTthebrakepedalsignalfbaturesunderbothmoderateandgentlebrakingintentionsarefurtherexploredintime／f}equencydomains．Anextractionmodelforbrakepedaltravels唔nalfeatureissetup，Hilbertma增inalene增yspectrumisusedtoacquirelocalf色atureenergy，andhencethesignalf色aturesareextractedwi

5、thcorrespondingeigenvectorsob—tained．ThenthebrakingintentionidentificacionmodelisestablishedbasedonfuzzyC—Ineansclusteringalgorithm，andhothomineandreal．timeexperimen【sarepe—’omledrespectively．Theresultsshowthattheidentj“cationmeth—odproposedcanbetterdistinguishmoderateandgentlebrakingintentions，

6、raiseidentificationratewithbetterreal—timeperfofmance．Keywords：electricVehicles；braI【ingintention；HiIbert-Huangtransfom；clusteriden“6cation日IJ吾电动汽车制动控制策略对再生制动和机械制动在制动过程中使用比例的分配依据是驾驶员的制动意图卜2I。驾驶员制动意图识别准确与否直接影响到电动汽车再生制动的能量回收率。因此，如何能够准确地识别驾驶员制动意图是电动汽车再生制动技术需要解决的重要问题∞。J。国外制动意图识别技术主要应用在电动汽车再生制动系统和制动辅

7、助系统上，研究开展较早，很多汽车企业已经把制动意图识别技术应用到量产车型中。但是，国外各大汽车企业都没有公开关于电动汽车制动意图识别的核心技术细节"一。。。国家自然科学基金青年基金(515054】4)、河北省高等学校科学研究项目(z2015081)和燕山大学博士基金(B794)资助。原稿收到日期为2015年12月24日，修改稿收到日期为2016年3月3日。汽车工程2016年(第38卷)第5期时间长度内能量的累积，描述了累积的能量随频率分布的情况