起动工况驾驶性评价指标特征点识别方法∗

黄 伟，刘海江，李 敏

(同济大学机械与能源学院，上海 201804)

前言

车辆起动工况的性能通过发动机转速持续波动情况来描述[1]。转速信号中峰值、波动量和起动的开始与截止时刻等信息反映了其驾驶性品质[2]，因此，准确识别这些特征点是计算驾驶性评价指标的关键。但不同车辆因控制策略、传动系差异和起动瞬间路面激励引起干扰等因素，造成转速的波形差异性较大，为特征点的准确识别带来困难。因此，研究评价指标特征点的识别方法，对于后续构建驾驶性评价模型和车辆性能开发意义重大。

波形处理有曲率法和小波法等方法[3－5]。曲率法通过分析波形的曲率变化来识别特征点，但难识别不明显的波形；小波法很难确定合理的基函数和阈值。经验模态分解(empirical mode decomposition，EMD)在特征提取方面也得到广泛应用[6－8]，但经验模态会产生虚假的IMF分量而使部分模态成分的波形失真。关于起动工况转速波形特征点识别相关研究，张建伟等[9]的研究描述了车辆起动转速波形的特征，为后续的特征点的识别提供了先决条件。刘丹丹等[10－11]提出了曲线离散化、分段化的特征识别方法，在离散化的曲线上根据条件判断进行特征点识别。Gehler等[12－13]提出了特征融合的方法，通过多个特征的融合，实现对特征点的判断。上述研究对驾驶性评价指标特征点的识别方法研究有一定指导作用，但对波动信号特异性强和易受外界干扰造成指标特征点识别不准确的问题仍未得到很好解决。

本文中提出一种形态-EMD组合滤波和D-S证据与句法模式相结合的识别方法进行评价指标特征点的识别。根据起动工况转速波动的特点，改进了形态和EMD结合的滤波方法，并将D-S证据与句法模式相结合，实现了起动工况驾驶性评价指标特征点的准确识别，结果表明该方法科学有效，为特征点识别提供了新的思路。

1 起动工况特征点的确定和转速信号的处理

1.1 起动工况特征点的确定

图1 起动工况转速曲线形态

起动工况驾驶性评价指标包括电动机工作时间、起动时间、回归怠速时间、转速超调和转速下冲[14－16]。起动工况转速曲线的形态如图1所示。其中：电机起动时间Tc反映了起动机引起的转速形态变化；起动时间Tq反映了发动机引起的转速形态变化；回归稳态怠速时间Tr为控制系统调节引起的转速形态变化；转速超调Ho为起动过程转速出现的最大凸峰；转速下冲Hu为从最大凸峰到稳定怠速过程，转速出现一个波谷。分解车辆起动过程，转速波动的特征点包括a，b，c，d和e。其中，特征点a为起动初始点；特征点b为发动机的介入点(即发动机首次着火时间)；特征点c为最大波峰特征点；特征点d为最大波谷特征点；特征点e为稳定怠速状态特征点，当起动控制合理时，波谷特征点d可能不会出现，此时特征点d和e重合。

1.2 转速信号的处理

用于起动工况驾驶性研究的转速波动信号频率范围分布在0－10 Hz[17]。采集转速信号时，由于振动、起动瞬间的路面激励等影响因素引起的干扰，使正常信号中掺杂了噪声，严重影响了识别特征点的准确性，因此，在识别特征点之前，须除去信号中各种干扰。

起动工况转速信号属于非平稳信号，对于非平稳信号，经验模态[18]具有自适应分解和多尺度分析的优势。但经验模态会产生虚假的IMF分量而使部分模态成分的波形失真，同样会影响评价指标特征点识别的准确性。而形态滤波能最大限度地保留信号特征[19－21]，通过对信号局部极值点的计算自适应地产生结构元素来对信号进行多尺度形态滤波，再进行去噪，有效地抑制了部分模态成分的波形失真。因此，本文中提出了改进形态与EMD联合的滤波方法，应用到转速信号的处理中，其步骤如下。

步骤1：确定转速信号 X(t)的局部极大值X(t)Δi和局部极小值 X(t)∇i，并计算相邻极大值间的间隔 dΔi和相邻极小值间的间隔 d∇i。

步骤2：构造结构元素集合。研究表明，结构元素形状的选择对滤波结果影响很小[22－24]。为计算简单和保持信号的形状特征，采用直线型结构元素集合并以步长为2生成一系列长度尺寸作为结构元素尺度，结构元素集合表示为

最小极值间隔为

最大极值间隔为

步骤3：进行形态滤波。利用结构元素λ对信号X(t)进行一系列处理，得到

式中：yi(t)为λi对信号xi(t)的滤波结果；ωi为权重系数，

步骤4：对经过形态滤波处理后的信号进行经验模态分解。EMD分解是一个将数据根据其本质特征逐层筛分的过程，它将原信号分解为由高频到低频的有限个固有模态函数。本文中参照文献[25]中提出的确定噪声信息和特征信息的方法，计算每个IMF分量的极大值个数和相应的平均周期，取第1个IMF为噪声信息基准，如果其它IMF平均周期为该噪声信息基准的2(k－1)倍，则该IMF分量可判断为噪声信息。因此该方法可从Y(t)中除掉反映噪声信息的高频模态函数(IMF)并保留特征信息和趋势重组为一组新的信号，即

2 起动工况转速信号的识别

不同的车辆因控制策略、传动系差异等因素影响，转速波动曲线差异性较大。车辆起动工况不同转速波形下有时会有特征点不明显的情况，造成识别困难或误识别的问题。句法模式识别(syntactical pattern recognition， SPR)[26－27]是通过判断一个模式中所有子模式之间的组织结构来决定这个模式属于哪种类别的性质进行特征点的判别，在特征识别中被广泛应用，但因基元集内的结构关系表达过于主观，容易引起转速信号特征点的误识别。为使句法模式识别方法能更好应用到转速信号特征点的识别中，在模式表达部分，将多特征融合技术应用到基元集内的结构关系表达中，方便模式的描述。D-S证据理论[28]可实现将多个独立的证据体进行合并，采用D-S证据理论可以将句法模式中的基元作为D-S证据理论中的证据，通过构造相应的基本概率分布函数，对所有的命题赋予一个置信度。每一个基本概率分布函数及其相应的识别框架合称之为一个证据体，每个句法模式中的基元集就相当于一个证据体。因此将D-S证据与句法模式相结合，引入起动工况特征点的识别技术中。转速信号采用基元子模式和正则表达集进行描述，子模式的选择为基于DS证据理论处理的多个基元的融合，并以曲率、波峰、波谷为术语进行描述。从转速信号预处理到指标的特征点准确识别的综合算法具体流程如图2所示，其主要步骤如下。

图2 评价指标特征点识别算法流程图

步骤1：对原始转速信号进行去噪。通过改进形态-EMD组合滤波方法获得有用的转速信号。

步骤2：转速信号分段处理。基于起动控制原理和转速曲线的形态特点，根据特征点将其分段处理为起动机工作段(a－b)、发动机工作正斜率段(bc)、发动机工作负斜率段(c－d)和发动机怠速段(e点之后)。

步骤3：确定基元，基于D-S证据理论构建基元集。特征点a的基元为阈值0和量化正斜率为0；特征点b的基元为阈值范围200±50 r/min和量化正斜率局部最小；特征点c的基元为转速极值；特征点d的基元为转速极小值；特征点e的基元为稳态怠速值。将不同特征点的基元作为证据，依照D-S证据理论建立基元集。证据融合的关键就是将独立的基元作为证据体进行合并，根据识别需求定义组合规则：假设 m1，m2，…，mn是识别框架的基本概率赋值，它们来自n个相互独立的基元，对应基元分别为A1，A2，…，Ak，基元集 A所对应的概率赋值函数为

每个基元识别框架的基本概率赋值分布函数为

式中：mi(j)为实际特征点i赋予目标基元j的基本概率赋值；系为实际特征点 i赋予目标基元j的相关系数；Ns为特征点数。

步骤4：建立特征点识别正则表达集。通过一定规则对基元集的关系进行描述，形成正则表达集。

特征点a的识别定位描述：特征点a的阈值不会变化且该点斜率为0，因此采用时间窗和微分法。

特征点c为起动工况中转速的极大值点，即X(ti)≥X(t)，因此采用与极值法相结合的时间移动窗法，其特征曲线如图3所示。

图3 特征点a和特征点c转速波动形态

特征点b识别定位描述：在确定特征点a和c后，在a和c位置之间采用量化正斜率与阈值相结合的时间移动窗法来精确地定位特征点b，其特征曲线如图4所示。

图4 特征点b转速波动形态

特征点e识别定位描述：由于不同车辆的控制回归稳定怠速的能力不同，其变化很大，可通过判断转速波动的程度来判别发动机转速是否达到稳定怠速状态，因此采用和变异系数fCV相结合的时间移动窗来确定特征点e，其特征曲线如图5所示。变异系数fCV为

式中：N为信号的离散点数；xi(t)为第i个信号。

图5 特征点e转速波动形态

特征点d识别定位描述：特征点d在时域上处于特征点c与特征点e之间，在成功定位特征点c和e的基础上，可在特征点c与特征点e之间寻找特征点d。特征点d的确定有2种情况，就看转速曲线有无谷点：若有谷点，它就是特征点d，如图6所示；若无谷点，则它与特征点e重合，如图7所示。

3 实验结果与讨论

图7 特征点d与e重合的转速波动形态

参照GB/T 12535—2007[29]，本文中对车辆起动工况进行实验和信号采集，选取场地为平整路面。车辆天窗关闭，空调等辅助设备停止工作。利用Vehiclespy3和NeoVI FIRE采集设备从CAN中采集100组差异性较大的转速信号进行识别算法的训练和测试，设置采样率为100 Hz，每一组采样点数为270个。对转速信号进行形态-EMD组合滤波处理，其中，将经过形态处理后的转速信号Y(t)进行EMD处理得到7个IMF曲线，IMF的分解过程是按照频率从高到低，分别计算每个IMF分量的极大值个数和相应的平均周期，如表1所示。依据文献[25]中提出的确定噪声信息和特征信息的方法确定了前3个IMF为噪声信息，予以删除，后4个IMF为保留特征信息，再将它们和趋势项重组为一组新的信号。

表1 各个IMF分量平均周期

为验证本文中所述的驾驶性评价指标特征点识别算法的识别效果，分别选取70，60，50，40和30组起动工况转速波形数据为训练样本，30组数据作为测试样本，根据第2节提出的形态-EMD组合滤波和D-S证据与句法模式相结合的识别算法进行验证，结果如表2所示。由表2可见，在达到一定识别率的情况下，识别误差主要体现在漏识别数上，这是由于训练样本序列覆盖不全面造成的，说明波形差异性较大是影响准确识别指标特征点的主要问题。随着训练样本数的增多，识别准确率也会随之提高，说明识别准确性可通过增加差异性较大的样本来提高。从分析结果看，本文中提出的识别算法能较好地实现特征点的识别。

表2 本文算法识别结果

为验证形态-EMD组合滤波的必要性与有效性，以手动标注出的特征点为准，与未经过滤波处理而直接利用D-S证据与句法模式相结合算法识别处理的结果进行对比，结果如表3所示。从表3看出，经过滤波处理的识别结果明显比未经过处理得到的特征点准确，说明本文中所述的滤波方法能很好地去除发动机转速信号中的影响特征识别的无用信号，留下有用的转速信号。

为进一步验证本文中提出的识别算法的有效性和准确性，以手动标注出的特征点为准，同小波和句法模式结合的识别方法进行对比，结果如表4所示。为使对比结果更直观，表5给出了各特征点识别误差和累计误差。从表4和表5可见，特征点a和c的识别无论何种方法都能准确识别，但是遇到转速特征部分特征不明显的情况如特征点b，d和e，本文中提出的形态-EMD组合滤波和D-S证据与句法模式相结合的识别方法的准确率要高于小波和句法模式结合的识别方法。从整体上看，本文中提出的形态-EMD组合滤波和D-S证据与句法模式相结合的识别算法比基于小波与句法模式结合的识别算法更接近手动标注的真实结果。综上所述，本文中提出的从信号预处理到指标特征点准确识别的综合算法能较为准确地识别转速波形的时域特征，为评价指标特征点的识别提供了新的方法。

4 结论

本文中提出了起动工况驾驶性评价指标特征点的识别算法，获得以下结论。

表3 滤波前后特征点识别结果

表4 不同识别方法的特征点识别结果对比

表5 各特征点识别误差及累计误差

(1)针对车辆起动工况转速波动曲线时域特征，提出了一种驾驶性评价指标特征点识别的形态-EMD组合滤波和D-S证据与句法模式相结合的识别算法，并验证了该方法能解决因特异性强和易受外界干扰使识别指标特征点准确性较差的问题。

(2)根据起动工况转速波动信号特点，改进了形态滤波与EMD联合的滤波方法，可较好地对转速波动信号进行预处理。

(3)将D-S证据理论与句法模式相结合，应用到起动工况特征点的识别技术中，实现了驾驶性评价指标特征点的准确识别。

该研究为驾驶性评估前期特征识别提供了一种新方法，同时对其它工况的特征点的识别具有参考和应用价值。该方法不仅限于转速信号，针对特异性强和易受外界干扰的波动信号的识别也具有参考价值。