车辆起步工况驾驶性品质评价方法研究∗

黄 伟，刘海江，李 敏，童荣辉，周 雷

(1.同济大学机械与能源工程学院，上海 201804； 2.上海汽车集团股份有限公司，上海 200041)

前言

通过评价车辆驾驶性品质作为控制策略标定的依据已逐步被各主机厂采用[1]。目前对车辆驾驶性品质评估多采用主观评价方法[2]，但它存在单个主观评价人员的评价结果稳定性较差，准确性难以保证，而多名评价人员共同评价成本过高的问题，因此，解决主观评价存在的缺陷，实现稳定且准确的车辆驾驶性品质评价具有很高的实用价值。

陈海军等[3-4]考虑了滑摩功和冲击度与双离合器压力的关系，采用线性二次型最优控制方法解决了起步工况中双离合器压力的控制问题。吴明翔[5]提出了滑摩功和冲击度对离合器摩擦转矩与发动机输出转矩的最优匹配控制策略的影响。严忆泉等[6]考虑了驾驶员意图、离合器接合状态和滑摩功等影响因素，利用神经网络自适应学习功能设计了模糊神经控制策略，解决了自动变速车辆的起步控制问题。吴光强等[7]考虑了控制离合器主从动盘的转速差、离合器接合速度等参数的协同起步控制策略。HUANG Q等[8]采用了评价等级进行起步评价，并建立了评价指标和评价等级之间的联系。赵振和等[9-11]对起步工况驾驶性品质评价指标进行了研究，提出了起步时间、起步冲击等评价指标；雷云龙等[12-13]通过对AMT车辆进行研究，基于层次分析方法确定指标权重和利用仿真技术构建了起步策略的驾驶性品质评价体系，但因权重确定的主观性，其评价结果准确性难以保证。上述方法均是针对具体问题提出来的，都有自身的优点和缺点，对车辆驾驶性品质评价方法的研究有一定参考价值，但评价结果稳定性差和保证评价模型预测准确性的问题仍未很好解决。

针对上述问题，本文中提出了基于模糊神经网络的起步工况驾驶性品质评估方法。通过分析起步控制机理，确定了响应延迟、加速时间、冲击度、加速度峰值、振荡、转速波动等多维评价指标，参与到评价模型的构建和车辆驾驶性品质的评估中。由于评价模型考虑了多个评价指标和模糊神经网络中权值等参数均由学习所得，得到的评估结果更稳定、准确。该研究为驾驶性品质评价提供了新方法，对整车控制策略的标定优化工作有很高的实用价值。

1 起步控制机理的驾驶性品质指标分析

为分析影响驾驶性品质的因素，以文献[14]中提出的如图1所示的DCT起步控制系统为分析目标。不同起步意图I会通过控制系统，反馈得到发动机转速与离合器转速比ice及发动机实际转速与驾驶员意图的目标转速偏差Δn，将转速偏差Δn作为起步控制目标，推导出离合器目标接合速度vc_r，升速换算(即根据齿轮减速机构的速比和速度转换机构的半径换算)出目标接合转速nm_r。通过电动机控制离合器位置，进而控制目标接合速度与实际接合转速差值Δnm，经减速计算，得到离合器实际接合速度vc，最后得到发动机实际转速和转速比ice，实现不同起步意图下发动机实际转速nr与目标转速ng偏差Δn的反馈控制。

图1 起步控制系统

在离合器接合过程中，因标定的离合器接合速度不合理，会造成起步过程中平顺性与响应问题[15]，这将严重影响车辆驾驶性品质。不同起步意图下，离合器接合速度过快，会引起起步冲击、振荡和发动机转速波动较大等问题，造成车辆在起步过程发生喘振，严重时会导致发动机熄火；离合器接合速度过慢，会造成起步延迟，发挥最大动力所需响应时间过长，破坏起步的响应特性。在离合器逐步接合过程中，从动盘在滑摩阶段会出现振动情况，引起车身出现一种低频纵向抖动现象。

2 起步工况驾驶性品质评价指标的确定

驾驶性品质评价指标是在保证车辆传动系寿命前提下，从平顺特性、响应特性两个维度来确定相关指标[16-17]。通过上节对驾驶性品质指标的分析，确定了起步冲击度、起步加速度峰值、振荡、发动机转速波动、起步响应延迟和起步加速时间等指标，其具体定义如下。

起步冲击度反映从触发加速踏板到加速度达到峰值过程的加速度变化快慢的程度，表示为

式中:J为起步冲击度，m/s3；v为车辆行驶速度，m/s；a 为车辆纵向加速度，m/s2；t为变化时间，s。

起步加速度峰值是从触发加速踏板到挡位信号发生变化过程中车辆能达到的最大加速能力，表示为

式中:Amaxpeak为纵向加速度峰值，m/s2；tp为触发加速踏板时刻，s；tg为换挡时刻，s。

起步响应延迟是从踩下加速踏板到信号传递给控制系统和执行系统后车辆开始移动所需的时间，表示为

式中:Tdelay为响应延迟，s；ta＝0.01g为纵向加速度达到0.01g 时刻，s。

起步加速时间是从踩下加速踏板到车辆能达到最大加速度所需的时间，其表示为

式中:Tresponse为响应时间，s；ta＝max_peak为纵向加速度达到峰值时刻，s。

发动机转速波动是起步过程中发动机转速最大值与最小值的差值，表示为

式中:Δn为最大转速波动量，r/min；nmax为发动机达到的最大转速，r/min；nmin为发动机达到的最小转速，r/min。

振荡[18]是起步过程中加速度达到峰值后加速度出现反复的低频抖动，其表示为

式中:RMS为起步过程纵向加速度振荡，m/s2；ai为瞬时纵向加速度，m/s2；T为起步过程总时间，s。

3 起步工况驾驶性品质评价模型的构建

3.1 起步工况驾驶性品质评价体系的建立

根据欧洲驾驶工况标准[19]，将起步意图设定为10%，20%，30%，50%，75%和100%加速踏板行程，依据不同起步意图和相应指标构建如图2所示的驾驶性品质评价体系，目标层U为综合意图下的驾驶性品质 U＝{U1，U2，…，Un}，其中，Ui为第 i个起步意图驾驶性品质；Ui＝{Ui1，Ui2，…，Uim}，其中 Uij为第i个起步意图下第j个评价指标。

3.2 驾驶性品质评价模型的构建

图2 起步工况驾驶性品质评价体系

模糊神经网络已在很多领域得到应用[20-22]，但在评价方面的应用研究相对较少。考虑到驾驶性品质评估模型构建过程中主观评分与客观指标之间并非简单的非线性关系，而模糊神经网络具有自适应调节权重系数和修正模糊子集隶属度函数的能力。本文中将模糊神经网络应用到构建起步工况驾驶性品质评价的模型中，不同起步意图和综合意图驾驶性品质评价模型构建的基本架构如图3所示。其中，输入层中n为评价指标个数，模糊层中m为样本总量，推理层yi为第i个评价输出结果。将评价指标作为输入层参数，并对评价指标进行模糊化处理、模糊推理评价和去模糊化操作，通过梯度下降优化算法，使驾驶性品质评分yd和评价模型预测评分yc的误差达到最小。

图3 驾驶性品质评价模型

起步工况驾驶性品质评价模型构建流程图如图4所示，具体步骤如下。

步骤1 获取训练和验证指标数据集。通过相关数据采集设备获取汽车总线和IMU中与驾驶性评价相关的信号，并将多辆车不同起步意图的测试数据经过驾驶员意图识别算法和指标识别算法处理得到评价指标，和对应的主观评分共同构造指标数据集，80%用于模型训练，20%用于模型验证。

步骤2 构建基于模糊神经网络的驾驶性品质评价模型。在此基础上，确定不同起步意图驾驶性品质评价模型的输入为起步冲击度、加速度峰值、振荡、发动机转速波动、起步响应延迟、起步加速时间等6维指标，输出为该起步意图的驾驶性品质评分(1维)，模糊隶属度函数Sigmoid的个数为12，模糊神经网络结构设计为6-12-1。以不同意图的评分为综合意图驾驶性品质评价模型的输入，综合意图评分为输出，模糊神经网络结构也为6-12-1。

步骤3 驾驶性品质评价模型的训练与测试。在构建不同起步意图和综合意图驾驶性品质评价模型后，对该网络中的相关参数进行初始化，根据训练样本数据进行模型训练，并对模糊数据集进行检验、调整、优化直到满足设定阈值，得到最终的驾驶性品质评价模型。

图4 起步工况驾驶性品质评价模型构建流程图

4 实验验证

4.1 实验设计

通过对评价模型的预测结果进行分析，验证其有效性。实验车辆通过与国内某主机厂合作，租用市面上25辆1.5T-DCT汽车，实验场地为某专用试车场地的高环直线道路，所需数据采集设备包括IMU，Vehicle Spy3，NeoVI Fire和笔记本电脑，其中，IMU为惯性测量设备，用于测量车速和加速度，Neo-VI Fire为汽车多总线接口，用于连接和读取汽车总线和IMU中的信号；Vehicle Spy3为与NeoVI Fire配套的数据采集软件系统。实验人员为4名主观评价人员，要求车辆的窗户、空调等处于关闭状态。在进行不同起步意图实验时，数据采集和相应评价同时进行。通过读取CAN中部分信号和IMU中车速与加速度信号来获取加速踏板行程、纵向加速度、车速、发动机转速和制动等信号。每辆实验车重复4次上述过程，获取100组不同起步意图的实验数据，并通过起步意图识别算法和指标识别算法来识别不同起步意图的评价指标，将4名专业评价人员的评价结果做进一步数值处理，得到一组主观评分作为真值。从100组数据组成的指标数据集中随机选择80组用于评价模型训练，剩余20组用于模型验证。

4.2 结果分析

按照上节所述方法进行评价模型建模和训练，优化得到满足设定阈值的驾驶性品质评价模型后，将未参与模型训练的20组样车数据通过评价模型预测评分与处理后的主观评分进行对比，验证评价模型的预测效果。样车综合意图和不同起步意图的驾驶性品质主客观评分结果如表1所示。从表1可以看出，综合意图的主客观评分最大相差0.62分，发生在样车(M3)上，最小仅相差0.01分，发生在样车(M9)和(M16)上；不同起步意图的主客观评分最大相差0.69分，发生在车辆(M1)的75%加速踏板行程(U5)下，最小相差0分，发生在样车(M19)的75%加速踏板行程(U5)下。不管是综合意图还是单个起步意图，模型预测评分与主观评分误差能够保持在1分以内，93%以上的预测评分与主观评分误差小于0.5分。因为评价模型考虑了多个评价指标和模糊神经网络中权值等参数均由学习所得，得到的评估结果更稳定且准确。上述分析说明本文中提出的评价模型在预测准确性方面能克服单个评估人员评价不准确的缺点，其稳定性方面也能满足驾驶性品质评估的要求。

表1 车辆综合起步意图和不同起步意图的驾驶性品质主客观评分

为进一步说明评价模型预测评分的有效性，引入合格率作为评判指标，即主客观评分误差小于0.5分，则预测评分合格。预测评分合格与主客观评分的相关系数如表2所示，其中不同起步意图预测评分合格率最低为90%，最高达到100%，预测评分合格率都达到90%以上，说明所提出的驾驶性品质评价模型有较好的预测效果。为进一步说明主客观评分具有较好的一致性，利用皮尔森相关系数法对主客观评分结果进行分析。从表2可以看出，不同起步意图的主观评分和预测评分相关系数都达到了0.82以上，具有较高相关性，说明主客观评分结果具有较好的一致性。参照主观评分标准[23]，主观评分为1-10分，车辆得到的评分越高，其驾驶性品质越高，评分小于7分则须对控制参数进行重新标定，因此，可依据评估模型得到的不同起步意图小于7的评分标定相应的控制参数，直到达到7分或更高的评分。综上所述，本文中提出的车辆起步工况驾驶性品质评价模型能较为准确地完成驾驶性品质的预测，该研究为驾驶性评价提供了一种新方法，对于整车控制策略的标定优化工作有很高的实用价值。

表2 预测评分合格与主客观评分相关系数

5 结论

(1)通过对车辆起步控制机理的研究，确定了响应延迟、加速时间、冲击度、加速度峰值、振荡和转速波动等影响起步工况驾驶性品质的指标。

(2)模糊神经网络具有很强的自学习和自适应能力，故适用于驾驶性品质的评价，使评价结果准确、稳定。

(3)建立了驾驶性品质的评价体系，并基于模糊神经网络构建的驾驶性品质评价模型，实现了稳定且较准确的起步工况驾驶性品质评价，为驾驶性品质评价提供了一种新的方法。

所提出的评价模型方法同样可应用到其它性能的评价中，具有广泛的适用性。