基于模糊判断下汽车不同状态的运行工况

黄梦圆

摘 要：对汽车不同状态下的运行工况进行判断，有助于对汽车状态进行有效的评估，在文中主要就基于模糊判断

的汽车不同状态的运行工况进行分析。

关键词：模糊判断；汽车；运行工况

1 背景

1.1 概述

车辆运行工况也叫作汽车运行工况，主要为某个类型车辆制指定用来代表特定环境的车辆行驶速度—时间历程。具体来说，主要是调查车辆行驶的实际状况，同时分析试验数据，采取统计学方法，是一种重要的汽车工业技术。通过建立与实际相符的车辆运行工况，并将基础数据提供给交通控制风险测定、新车型技术开发与评估、燃油消耗量与污染物排放量的确定等工作。

1.2 国外研究现状

对汽车运行工况标准而言，国际上主要有三种运行工况具备代表性，分别是欧洲运行工况、美国运行工况、日本运行工况。比如瞬态工况是美国 FTP工况的代表、模态工况是 ECE 工况的代表，这些汽车运行工况是联系汽车油耗与交通系统行为的重要桥梁。交通系统是一种非线性系统，非常复杂，人、车、路是主要组成部分，并且有着自适应性、动态性、随机性等特点。国内外很多学者对不同城市运行工况进行了深入分析，在研究欧洲 ECE工况、美国 FTP工况之后，从各地区实际特点出发，开发了爱丁堡运行工况、悉尼运行工况、法国运行工况、墨尔本运行工况等。

2 模糊判断

车辆在运行情况下一般分为四种运行工况状态的转换。即：稳态工况，加速工况，减速

工况和怠速工况。在设计汽车运行工况之初，对汽车运行工况的判断是必要的。汽车运行工况的判断是一种时变性和非线性的系统，容易受到很多因素的影响，建立起来的数学模型精确度不高，选择常用汽车工况判断方法，则很难保证判断的准确性，同时也无法将运行工况变化情况确定下来。而模糊控制方法对研究对象数学模型依赖程度不大，不会受到模型参数不精确性质的影响，有着较强的可调节性与可操作性。所以，通过采取模糊控制方法，对汽车运行工况实行模糊判断，在判断的过程中，利用负荷与转速两个变量进行模糊判断。在模糊逻辑工具箱中能够实现 Mamdani 型模糊推理系统、 Sugrno 型模糊推理系统这两种类型的模糊推理系统。模糊推理主要分为五个重要部分，分别是输入变量的模糊化、前提中模糊算子、从前提到结果的蕴涵关系、模糊规则结果的聚类和反模糊化。

最后得出：当汽车在良好的路况下运行，也就是每 10转，转速在 ± 1r/min范围内变化，表示工况稳定，反之则表示工况不稳定。如果汽车运行的路面比较复杂，将（σμ） ≥ 88.0A，每 10转，转速在 ± 1r/min范围内波动，则很难判断工况处于稳定状态，若是通过多次的试验，每 10转，控制转速在 ±1.5r/min范围内变化，则表示合理，能够有效控制汽车。并与稳定域（σμ） ≥ 88.0A结合起来，得到 1K =0.005。所以， 1K的范围是 0.005 ～ 0.01。

3 车辆不同状态下运行工况设计

3.1 数据的采集

在汽车运行工况设计方法中，常使用的评价指标主要为 VA概率的分布，以微行程的方式划分与组合时间序列，并选择模糊逻辑、算法等方式来优化。在针对不同状态下行驶的汽车，我们在设计其汽车运行工况之初时，把设计工况与参考工况的 VA相关度，制定工况历经时间、平均速度、急速时间比例以及稳态时间比例，当成平均指标来进行比对。通过具体的对比来建造汽车工况数学模型。在设计运行工况组合时，采取了程序实现方法、算法相关理论知识及满意准则模型。

3.1.1 满意度准则模型

作为一种新的数学模型，满意准则模式能够将工程实际问题与需要反映出来。这种模型没有采取寻找多目标问题最优解的思维方式，准则是决策者满意，寻找多目标问题的满意解。

3.1.2 数据预处理

根据满意准则模型，将模型里面设计变量 X确定下来，X为运行工况的速度—时间函数，通过在实际路面上的所观察记录的数据作出与之对应的曲线图。国内外常采用速度与加速度（VA）的二维分布分析方法，以此分析和设计车辆运行工况。在对 VA二维分布图进行分析以后，车辆行驶速度与加速度分布状况能够直观清楚的呈现出来，让组合与设计车辆运行工况时有了行之有效的方法，因此在具体的数据记录过程中重点采集 VA相关度。设计与实验具体运行工况时，在进行反复试验以后，要将试验数据准确记录下来，如工况与参考工况的 VA相关度、工况历经时间、平均速度、油耗、汽车行驶速度、加速度和经纬度等。在记录数据时，由于会平滑掉较大的正加速度因此不能使采集频率过低。在现实环境里行车时，由于内外部环境变化速度很快，会对信号的采集与传输带来严重的影响，造成信号采集后出现失真的问题，对之后信号分析结果带来不利影响，造成最终满意度估计结构出现错误。内外部环境在变化过程中会出现干扰信号，叫做伪迹或噪音。所以对信号进行分析之前，必须要先做好信号的预处理，避免信号受到伪迹或噪音的影响。

3.1.3 原始数据库

在数据记录后，通过上文所述的模糊判断对具体的运行工况进行状态的判断，同时对记录下的具体的数据进行计算，如怠速时间比例和稳态时间比例等。建立原始数据库多次计算以减小汽车工况设计中的误差值。建立原始数据库方法：将挡位信息提取出来，选择基于平面二维信息的挡位检测仪，在试验时对挡位信息进行采集，并将原始试验数据库生成出来。产生的所有试验数据都要先转换格式，将挡位信息加进去，消除异常点，并完成数据点平滑、怠速数据点速度置零等处理后，将试验原始数据库生成出来。

3.2 算法的设计

在设计运行工况时，为让相邻微行程有更加准确的速度，并确保函数曲线的完整性和清晰度，将以满意准则模型为基础，重新对算法适应度函数进行设计，同时分析处理推广定义微行程原始数据库中的相关信息为参考工况信息，把推广定义微行程聚类数据库当做搜索数据库，选择一种算法实现对模型的求解。可以选择估计算法，也就是借助回归模型，将满意度相关参数和满意值变化的映射关系建立起来，以此将主流算法估计出来，比如支持向量机回归模型、线性回归模型等。这里面前者对于警觉度的估计，精度通常很高，不过有很多的参数需要调整，并且模型训练速度也不快，而后者虽然训练过程简单，可以得到稳定的结果，不过估计精度却一般。

3.3 数据仿真

建立的动态模型的仿真，主要采用两种典型的信号，分别为正弦信号与随机信号，其中前者属于较为理想的转速波动形式，在实际使用过程中，需要注意的参数是周期与幅值。周期表示信号变化的频率，从正弦信号波形来看，周期在达到某个值以后，汽车转速会根据这个波形发生变化。为确保判断的准确性，要结合实际运行状况，并且只能对加速工况、减速工况进行判断。幅值表示两次波动转速差值的变化，并且这种变化对所有工况的阈值有着极大的影响。所以，正弦信号表示了实现道路路面陡度变化最理想的状况，用作仿真信号可以得到最理想的试验值。与实际道路陡度变化最接近的是随机信号，用作仿真，可以保证更加精确的判断。根据设计者满意值的差异，借助估计算法工具箱求解了问题，将不同状态下的汽车工况设计出来。将各状态下两个函数微行程平均距离、速度、时间等计算出来，将每种微行程的前两个指标及三个指标分别绘图，几种微行程所显示的特征较为相似，不能对其类别加以明显区分。

3.4 数据的编码、解码

计算出基于满意度状态下的函数后，为将状态间关系更好的说明出来，应制定序列号编码规则，编码所有的状态。数据分离要由状态编码取代，以极大似然估计的方法，首先把速度一维信息分段，然后根据分段速度与加速度特征分成六类。分类有着一定的主观性，各类运行工况的特征有着明显差异。实行状态编码，根据速度、加速度二维信息做好二维编码，同时把二维编码以一维编码的方式来压缩，如此可以更加全面客观的将汽车运行信息反映出来。将上文中的编码进行估计，利用速度和加速度状态表达汽车运行工况的状态转移关系，建立状态转移矩阵。利用状态转移速度 -时间规则，运行工况状态时间序列里的状态转移概率，形成状态转移矩阵。之后将得到的状态序列数据进行解码。

4 总结

总之，在设计运行工况时，为让相邻微行程速度更好过渡与对接，以满意准则模型为基础，重新对算法适应度函数进行设计，同时分析处理推广定义微行程原始数据库中的相关信息为参考工况信息，把推广定义微行程聚类数据库当做搜索数据库，根据设计者满意值的差异，借助遗传算法工具箱求解了问题，将与北京市交通特征相符的乘用车瞬态运行工况设计了出来。对车辆运行工况而言，先是调查了汽车行驶的实际状况，分析试验数据以后，以统计学方法为基础建立而成，是一种重要的汽车工业技术。对于车辆运行工况的设计，世界范围内很多高校、研究所都进行了深入研究，然而不足的地方依然存在。

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