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摘要
为快速准确地构建汽车运行工况,使用行车记录仪采集设备记录了上海市某辆轻型汽车的行驶数据,连续3次采集了包括3个不同时间段的信息,采样频率为1 Hz。为研究汽车行驶工况,首先使用平滑处理、剔除、划归滑窗法对庞大的汽车运行工况数据进行了预处理,将724处时间不连续的情况进行了调查,分为3类进行不同处理。采用移动平均滤波器Smooth函数进行了平滑处理,以消除速度异常值。将长期停车进行怠速处理后,使用滑窗法处理了怠速数据。然后对运动学片段进行切取并提取特征值,将13个特征降维得到4个主成分。接着在轮廓系数法等3种方法选择类别的基础上,应用K-means聚类分析法,不断验证确定将数据集划分成了3类最优情况,分别为走走停停、高速行驶和低速行驶,与现实情况基本吻合。最后根据每类的时间占比,从中选取最具代表性的15个片段,构建出了时长为1 254 s的汽车运行工况,得到的结果误差很低,误差率不超过10%。此汽车运行工况的构建模型对汽车运行工况数据处理过程十分细致,且能在初始聚类中心的基础上不断寻优。
- 出版日期2020
- 单位上海理工大学
