导读:本文包含了行驶工况识别论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:LVQ神经网络,行驶工况,模型训练,综合工况
行驶工况识别论文文献综述
王跃飞,章楠,孙召辉,吴源,刘白隽[1]（2019）在《基于LVQ模型的汽车行驶工况识别算法》一文中研究指出为了解决汽车行驶工况的识别问题,设计了一种基于学习向量量化模型的汽车行驶工况识别算法。选取典型工况作为初始样本,对典型工况进行分块以扩充识别样本空间。选取并计算能够充分表征工况特征的特征参数,对所有的特征参数值进行归一化处理后形成对应的标准特征参数向量。构建学习向量量化神经网络工况识别模型,给出用于模型训练的训练流程以及用于工况识别的识别流程。试验结果表明:设计的工况识别算法能够有效地对汽车的实际行驶工况进行实时识别,识别精度达到88%。(本文来源于《农业装备与车辆工程》期刊2019年05期）
石琴,仇多洋,吴冰,李一鸣,刘炳姣[2]（2018）在《基于粒子群优化支持向量机算法的行驶工况识别及应用》一文中研究指出实车采集4种典型行驶工况数据,采用随机数法提取并扩充行驶工况识别训练及测试样本,利用多元统计理论对数据进行处理,基于粒子群优化的支持向量机(PSO-SVM)算法来进行行驶工况识别,分析了识别周期及更新周期对行驶工况在线识别精度的影响。将行驶工况识别技术应用在插电式混合动力汽车的能量管理策略中。仿真结果表明,相对于未采用行驶工况识别技术以及采用传统SVM算法进行工况识别的能量管理策略,基于PSO-SVM算法工况识别的能量管理策略使整车燃油经济性分别提高9.836%和4.348%,并且电池荷电状态(SOC)变化相对平稳,有利于提高系统效率和延长电池寿命。(本文来源于《中国机械工程》期刊2018年15期）
张袅娜,郭孔辉,丁海涛[3]（2017）在《基于多源信息融合的行驶工况识别及其在整车转矩分配中的应用》一文中研究指出传统的行驶工况判别方法多采用单参数或者双参数进行判别,为提高工况识别精度,针对混合动力汽车双动力源的特点,提出一种多源信息融合的汽车行驶工况识别方法,基于Daubechies小波对多传感器采集到的时间序列进行分解,利用单支小波重构的方法获得每个传感器不同频段下分解信号的数据特征信息,然后基于变属性权重的模糊C-均值聚类方法将不同传感器不同频段的数据特征信息进行一次聚类识别;最后对不同频段下同一工况的隶属度值加权,采用SOM自组织映射网络进行二次聚类融合实现最终的行驶工况识别。将本文所提方法应用于混合动力汽车整车转矩分配中,不同工况下调用不同的转矩分配叁层前馈神经网络模型,以提高整车的经济性能。试验结果验证了本文所提方法的有效性。(本文来源于《机械工程学报》期刊2017年24期）
郑舒阳[4]（2015）在《基于驾驶意图识别与行驶工况识别的地下矿车控制策略》一文中研究指出随着交通运输业的发展,汽车保有量快速增加,世界正面临能源紧张和排放污染的紧迫局势,各国纷纷致力于“节能减排”的研究。目前的研究已经从减小乘用车、轻型车的燃油消耗开始,扩大到非公路重型车辆燃油经济性的提高上。电传动矿用自卸车是矿山运输中重要的运输工具,其运载能力强单车燃油消耗量大,在矿石开采成本中燃油成本占很大比重,因此针对矿用汽车燃油经济性的研究具有重要意义。电传动系统是电传动矿用自卸车运行的核心机构,在牵引工况控制能量从柴油机、发电机传递至轮边牵引电机,在制动工况利用制动电阻将轮边牵引电机再生发电的制动能量以热的形式消耗掉。因此电传动系统性能极大地影响了地下矿车的动力性、平顺性和燃油经济性。本文针对地下矿用自卸车的电传动系统控制策略进行研究以提高地下矿车的燃油经济性。首先从人-车-路闭环的角度对地下矿车传统恒功率控制算法深入分析,探究影响车辆燃油经济性的因素。在此基础上提出一种电传动控制策略,对驾驶意图和车辆行驶工况进行识别,综合驾驶员需求和行驶工况对电传动系统功率工作点进行决策,以达到在保障动力性前提下提高燃油经济性的目的。运用模糊识别方法对驾驶员加速意图、制动意图及平稳行驶意图进行识别,并应用实际工况统计数据指导识别参数隶属度函数的确定,提高模糊识别的准确性。基于目前尚无地下矿车行驶工况研究的情况,对地下矿车行驶工况分类进行了研究,依托实际工况数据,运用统计学K-means聚类方法进行工况分析,得到带有车辆驱动功率特征信息的工况分类。应用LVQ神经网络技术,对所建立的4种行驶工况进行识别。最后在恒功率控制策略架构基础之上,提出了基于驾驶意图和行驶工况的地下矿车电传动控制策略。在Maplesim/Simulink环境下研发了电传动地下矿车前向仿真平台,进行多工况仿真实验。结果表明,相较于恒功率控制策略,本文提出的控制策略提高了地下矿车的工况适应性和燃油经济性。(本文来源于《北京科技大学》期刊2015-06-04）
胡晓炜[5]（2015）在《基于工况历史数据的HEV行驶工况识别方法》一文中研究指出随着国内汽车保有量的逐年快速升高,汽车的尾气排放已经成为造成雾霾天气持续出现的主要原因之一。混合动力汽车是在当前新能源汽车基础设施建设条件下能够同时实现节能减排以及满足消费者使用需求的车型。混合动力汽车提高燃油经济性需要根据车辆的实际行驶状况相应调整能量管理策略。本文提出了基于工况历史数据的混合动力城市公交车工况识别方法,并设计了工况历史数据的存储和管理设备。首先,本文基于课题组前期研究的大连市四类典型工况的划分及识别方法,提出了按照路段、时间段对工况历史数据进行处理的方法。在行驶时对车辆的车速进行监测,提取特征参数,将特征参数与四类典型工况的特征参数进行对比,得出工况识别结果,再将工况识别结果按照车辆行驶的经纬度、时间段进行分类管理。车辆在公交线路上不断运行时会逐渐建立起工况历史数据库,根据工况历史数据对车辆的当前行驶路段进行工况识别。然后,针对工况识别的准确率对工况历史数据的处理方法进行了优化。通过调整经纬度网格、时间段划分间隔以及工况历史数据的修正方法,提高了该方法的工况识别准确率。最后,对工况历史数据的存储与管理设备进行设计。该设备能够通过CAN总线对车辆行驶速度进行监测,利用GPS模块获取车辆行驶位置的经纬度信息,并利用SD卡文件管理模块将工况历史数据存储在SD卡中,以及管理目录。对系统运行效果进行了测试后,该系统能够实现工况识别与数据存储管理的功能。(本文来源于《大连理工大学》期刊2015-05-05）
王楠,刘卫国,张君媛,张惠,童宝锋[6]（2015）在《基于视觉传感器的ADAS纵向行驶工况识别方法研究》一文中研究指出汽车先进驾驶辅助系统在应用时要根据不同的车辆行驶工况对车辆进行相应的控制,而准确的车辆行驶工况识别信号是合理的控制策略的基础。为了得到准确的车辆行驶工况识别信号,利用视觉传感器分别对车辆跟踪定位,以及车道线检测技术进行了研究。利用adaboost分类器检测出前方车辆;应用文中提出的基于坐标映射与定比分线并能够抵抗俯仰角干扰的测距方法进行车辆定位,验证结果显示该测距方法误差小于1m;再应用改进后的基于置信度判断与Kalman滤波技术的车道线跟踪检测方法进行车道线检测,并通过实车道路试验对此进行了验证,验证结果显示该车道线检测方法误差小于1°。提出1种基于PreScan的将所应用的车辆跟踪测距与车道线跟踪检测方法相结合的方法,用以实现汽车ADAS纵向行驶工况的识别,并通过PreScan仿真场景验证了该工况识别方法,结果表明该方法能够为ADAS提供准确的工况识别信号。(本文来源于《交通信息与安全》期刊2015年01期）
尹安东,赵韩,周斌,江昊,路瑞刚[7]（2014）在《基于行驶工况识别的纯电动汽车续驶里程估算》一文中研究指出本文中采用主成分分析和模糊聚类相结合的行驶工况识别方法进行纯电动汽车续驶里程的估算。首先选取20个具有代表性的循环工况数据,将其划分为215个工况片段,并选用12个特征参数对其进行主成分分析、模糊C聚类分析和行驶工况识别;然后在MATLAB/Simulink下建立纯电动汽车整车模型,进行行驶工况识别、整车能量消耗和续驶里程仿真估算;最后在转鼓试验台上进行ECE15工况下实车测试验证,结果表明:续驶里程仿真估算值与测试值的最大绝对误差为1.905km,平均绝对误差为0.742km,相对误差小于3%。(本文来源于《汽车工程》期刊2014年11期）
罗玉涛,胡红斐,沈继军[8]（2007）在《混合动力电动汽车行驶工况分析与识别》一文中研究指出对不同行驶工况下混合动力电动汽车的匹配和控制策略优化结果进行了分析,发现工况的平均功率和平均功率的标准差对混合动力汽车的混合度有很大的影响.在同一混合度下,针对不同的工况采用不同的可调参数可得到不同的燃油经济性和最终稳定的电池荷电状态值.提出了"工况块"的概念,用工况的平均行驶车速和行驶距离作为特征参数,将统计的理论工况进行分类,通过模糊控制器,对实际工况进行模糊分析,将其划为对应的某一类.为更准确地反映行驶工况,还提出以时间、距离、最大车速等10个参数作为工况的相关特性参数,用聚类分析的方法对车辆行驶工况的类别进行了更细致的分析和辨识.在上述工况识别的基础上,提出了一种能根据实时工况的变化作出自适应调整的混合动力汽车控制策略.(本文来源于《华南理工大学学报(自然科学版)》期刊2007年06期）
行驶工况识别论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
实车采集4种典型行驶工况数据,采用随机数法提取并扩充行驶工况识别训练及测试样本,利用多元统计理论对数据进行处理,基于粒子群优化的支持向量机(PSO-SVM)算法来进行行驶工况识别,分析了识别周期及更新周期对行驶工况在线识别精度的影响。将行驶工况识别技术应用在插电式混合动力汽车的能量管理策略中。仿真结果表明,相对于未采用行驶工况识别技术以及采用传统SVM算法进行工况识别的能量管理策略,基于PSO-SVM算法工况识别的能量管理策略使整车燃油经济性分别提高9.836%和4.348%,并且电池荷电状态(SOC)变化相对平稳,有利于提高系统效率和延长电池寿命。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
行驶工况识别论文参考文献
[1].王跃飞,章楠,孙召辉,吴源,刘白隽.基于LVQ模型的汽车行驶工况识别算法[J].农业装备与车辆工程.2019
[2].石琴,仇多洋,吴冰,李一鸣,刘炳姣.基于粒子群优化支持向量机算法的行驶工况识别及应用[J].中国机械工程.2018
[3].张袅娜,郭孔辉,丁海涛.基于多源信息融合的行驶工况识别及其在整车转矩分配中的应用[J].机械工程学报.2017
[4].郑舒阳.基于驾驶意图识别与行驶工况识别的地下矿车控制策略[D].北京科技大学.2015
[5].胡晓炜.基于工况历史数据的HEV行驶工况识别方法[D].大连理工大学.2015
[6].王楠,刘卫国,张君媛,张惠,童宝锋.基于视觉传感器的ADAS纵向行驶工况识别方法研究[J].交通信息与安全.2015
[7].尹安东,赵韩,周斌,江昊,路瑞刚.基于行驶工况识别的纯电动汽车续驶里程估算[J].汽车工程.2014
[8].罗玉涛,胡红斐,沈继军.混合动力电动汽车行驶工况分析与识别[J].华南理工大学学报(自然科学版).2007