基于核主元约简与半监督核模糊聚类的车辆行驶工况判别.pdf

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1、第51卷第2期机械工程学报Vol.51No.22015年1月JOURNALOFMECHANICALENGINEERINGJan.2015DOI：10.3901/JME.2015.02.096基于核主元约简与半监督核模糊聚类的*车辆行驶工况判别1,2211张袅娜丁海涛于海芳刘姝阳(1.长春工业大学电气与电子工程学院长春130012；2.吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室长春130012)摘要：为有效利用汽车行驶工况中与类别属性间的统计特征，提高汽车行驶工况判别的准确性与快速性，首先选择车速和踏板信号的数据信息构建特征集，利用相关性分析和核主元分析对特征集中

2、能敏感反映工况类别的特征数据信息进行二次特征提取，按累计贡献率大于90%的标准进行主要特征量的选择,实现输入变量的二次约简；利用小波核函数的非线性映射能力构建半监督核模糊C均值聚类方法进行车辆行驶工况的判别。通过长春某混合动力公交车试验结果表明，该方法更全面准确地反映了工况特性，有效降低了输入特征参数的维数，更加准确有效地提取了不同工况条件下汽车行驶状态的数据特征，通过半监督核模糊C均值聚类算法中加入少量的训练样本来引导聚类过程，聚类精度可达到98.75%。关键词：核主元；半监督；核模糊C均值聚类；行驶工况判别中图分类号：U469DrivingCycleD

3、istinguishingBasedontheKernelPrincipalComponentandSemi-supervisedKernelFuzzyCMeansClusteringAlgorithm1,2211ZHANGNiaonaDINGHaitaoYUHaifangLIUShuyang(1.ElectronicandElectricalEngineeringInstitute,ChangchunUniversityofTechnology,Changchun130012;2.StateKeyLaboratoryofAutomotiveSimulat

4、ionandControl,JilinUniversity,Changchun130012)Abstract：Inordertoutilizethestatisticcharacteristicsamongtheinformationthatassociatedwithcategoriesinvehicledrivingcycleeffectively,thespeedandthepedalsignaldatainformationareselectedtoconstructfeaturesettoimprovetheaccuracyandrapidity

5、ofdistinguishingthevehicledrivingcyclefirstly.Then,torealizethesecondreductionoftheinputvariables,secondfeaturewhichsensitivelyreflectscharacteristicdatainformationofdrivingcyclecategoryisextractedthroughthecorrelationanalysisandthekernelprincipalcomponentanalysis.Accordingtothest

6、andardofaccumulationcontributionratethatgreaterthan90%,themainfeatureischosentoachievesecondaryreductionofinputvariables.Thenonlinearmappingabilityofthewaveletkernelfunctionisadoptedtoestablishsemi-supervisedkernelfuzzyCmeansclusteringalgorithmfortheworkingconditionjudgments.Theex

7、perimentalresultsshowthatthisalgorithmcanreflectthedrivingcyclecharacteristicsmorecomprehensivelyandaccurately.Inaddition,thedimensionoftheinputcharacteristicparametersisreducedeffectively.Andthedatacharacteristicsofvehicledrivingconditionareextractedunderdifferentworkingcondition

8、smoreaccuratelyandavailably.Simul