基于FCM聚类法对行驶工况的构建-论文.pdf

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1、第52卷第9期农业装备与车辆工程2014年9月VoI．52No．9AGRICULTURALEQUIPMENT＆VEHICLEENGINEERINGSeptember2014doi：10．3969／j．issn．1673—3142．2014．09．011基于FCM聚类法对行驶工况的构建杜勇，相臣2马洪龙(1．230009安徽省合肥市合肥工业大学交通运输工程学院；2．230009安徽省合肥市合肥工业大学机械与汽车工程学院)[摘要]主要研究FCM聚类法在车辆行驶工况中的应用。通过对合肥市典型道路的试验，获取大量的实验数据，划分

2、为多个运动学片段．并运用多元统计理论方法及Matlab对数据进行分析和处理，引入l1个表征汽车行驶特性的特征参数进行研究。运用主成分分析这种数理统计理论，同时通过FCM聚类方法，对合肥市道路行驶工况进行分析与仿真，拟合出能够代表合肥市的代表性工况。通过对实验数据的分析表明，拟舍的行驶工况有利地反映了合肥的汽车保有量、城市结构、交通流分布、驾驶行为习惯及道路特征等的情况。[关键词]数据采集；行驶工况；主成分分析；聚类分析【中图分类号]U491．2[文献标志码]A[文章编号]1673—3142(2014)09-0042-04

3、BllilmngofVehicleDrivingCycleBasedonFCMClusteringMethodDuYong，XiangChert2，MaHonglong(1．InstituteofTransportationEngineering，HefeiUniversityofTechnology，HefeiCity，AnhuiProvince230009，China；2．InstituteofMechanicalandAutomotiveEngineering，HefeiUniversityofTechnology

4、，HefeiCity，AnhuiProvince230009，China)[Abstract]The印plieationofFCMclusteringmethodinvehicledrivingcycleismainlystudied．BytypicalroadtestinHefeiCity，alotofexperimen[aldataisgotanddividedintomultiplefragmentskinematics．MultivariatestatisticaltlleoryandMatlabareusedf

5、ordataanalysisandprocessing，11characteristicparametersareintroducedforstudy．PrincipalcomponentanalysistheoryandmathematicalstatisticsareusedtoHefeiroadconditionsforanalysisandsimulation，fittingrepresentativetorepresentHefeiconditions．Theanalysisofexperimentaldata

6、showsthatfittingdrivingconditionsreflectCarparc，urbanconstruction，trafficflowdistribution，drivinghabitsandroadcharacteristicsinHefeiCity．[Keywords]dataacquisition；drivingconditions；principalcomponentanalysis；clusteranalysis0引言数据，构建合肥市代表工况。理论分析及实验结果表明，我们构建的行驶工况与实际

7、道路的交通状目前，我国乘用车保有量也迅速增长，使得能况能很好地吻合。源危机和尾气污染问题日益突出。汽车行驶工况会对汽车的燃油消耗和排放产生很大的影响。对于如1基础理论何降低汽车的燃油消耗和排放，倡导低能耗、低污1．1运动学片段的定义及划分染、低排放为基础的“低碳经济”，构建能代表我国汽车在行驶过程中，受道路状况及交通流量车辆的实际行驶状况的行驶工况具有重要意义。的影响，可能会处于起步、加速、停车的循环之中。典型行驶工况可用来进行燃油消耗量和污染在采集的试验数据中，汽车从一种怠速为零状态物排放的测试。近些年，国内外学者对行

8、驶工况进行驶到下一个怠速为零状态运动过程称为一个运行了深入的探究。马志雄等在实际的车辆行驶工动学片段。如图1所示，汽车的整个运行过程包含况开发中运用动态聚类法的研究【n。瑞典Ericsson许多运动学片段和行驶状态。教授闭主要研究影响汽车燃油消耗与尾气排放的1．2行驶状态的划分相关因素和对行驶工况有明显影响的关键因素