CN109993848A - 一种离合器磨损状态预测方法、装置及车辆 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种离合器磨损状态预测方法、装置及车辆，该方法包括：获取离合器的当前工况和当前时间段内的离合器的可观察状态的参数序列；将所述可观察状态的参数序列转换为符合隐马尔科夫模型输入数据格式的可观察状态的输入参数；所述隐马尔科夫模型通过离合器的各历史工况下的各历史磨损状态及各历史磨损状态对应的可观察状态的训练数据分别训练得到；将所述可观察状态的输入参数输入到与所述当前工况对应的各预测磨损状态对应的隐马尔科夫模型中，分别输出离合器的各预测磨损状态的概率值数据；根据所述各预测磨损状态的概率值数据，预测所述离合器的磨损状态。本发明实施例可以在车辆驾驶过程中预测离合器的磨损状态，便于提前规避驾驶风险。

Description

一种离合器磨损状态预测方法、装置及车辆

技术领域

本发明涉及汽车技术领域，特别涉及一种离合器磨损状态预测方法、装置及车辆。

背景技术

随着DCT(Dual Clutch Transmission，双离合变速箱)自动变速器在市场上占有的比例越来越高，而变速器的核心零部件为离合器，因此整车在不同的工况下驾驶过程中，存在着离合器的摩擦片磨损导致的驾驶风险；尤其当离合器磨损严重时，整车驾驶过程中随时面临着驾驶风险。

而现有技术无法在驾驶过程中预测离合器的磨损状态，因而也无法在离合器磨损严重前采取相应措施避免驾驶风险。

发明内容

有鉴于此，本发明旨在提出一种离合器磨损状态预测方法，以在驾驶过程中预测离合器的磨损状态，提前规避驾驶风险。

为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：

一种离合器磨损状态预测方法，包括：

获取离合器的当前工况和当前时间段内的离合器的可观察状态的参数序列；

将所述可观察状态的参数序列转换为符合隐马尔科夫模型输入数据格式的可观察状态的输入参数；其中，所述隐马尔科夫模型通过离合器的各历史工况下的各历史磨损状态及各历史磨损状态对应的可观察状态的训练数据分别训练得到；

将所述可观察状态的输入参数输入到与所述当前工况对应的各预测磨损状态对应的隐马尔科夫模型中，分别输出离合器的各预测磨损状态的概率值数据；

根据所述各预测磨损状态的概率值数据，预测所述离合器的磨损状态。

进一步的，所述方法还包括：

当预测的所述磨损状态满足预设条件时，执行与所述预设条件对应的离合器调整策略。

进一步的，在所述获取离合器的当前工况和当前时间段内的离合器的可观察状态的参数序列的步骤之前，所述方法还包括：

分别获取离合器在各历史工况下的各历史磨损状态及各历史磨损状态对应的可观察状态的参数序列；

分别根据各所述历史工况下的各历史磨损状态对应的可观察状态的参数序列转换为可观察状态的训练数据；

分别确定各所述历史工况下的各历史磨损状态对应的隐马尔科夫模型的模型参数的初值；所述模型参数包括初始概率参数、状态转移矩阵和混淆矩阵；

分别根据各所述历史工况下的各历史磨损状态对应的可观察状态的训练数据，对各隐马尔科夫模型进行训练，确定各所述历史工况下的各历史磨损状态对应的隐马尔科夫模型的模型参数。

进一步的，当所述隐马尔科夫模型为自回归连续隐马尔科夫模型时；

所述分别根据各所述历史工况下的各历史磨损状态对应的可观察状态的参数序列转换为可观察状态的训练数据的步骤，包括：

通过自回归模型，将各所述历史工况下的各历史磨损状态对应的可观察状态的参数序列转换为可观察状态的训练数据；所述可观察状态的训练数据包括预设阶数的自回归系数；

所述分别确定各所述历史工况下的各历史磨损状态对应的隐马尔科夫模型的模型参数的初值的步骤，包括：

分别确定各所述历史工况下的各历史磨损状态对应的隐马尔科夫模型的模型参数的初值；所述模型参数包括初始概率参数、状态转移矩阵和混淆矩阵；所述混淆矩阵包括高斯概率密度函数的权值参数、均值参数和方差参数。

进一步的，所述可观察状态包括以下内容中的至少一种：离合器压力、离合器摩擦力、离合器结合点、离合器转速。

相对于现有技术，本发明所述的离合器磨损状态预测方法具有以下优势：

(1)本发明所述的离合器磨损状态预测方法可以在车辆驾驶过程中预测离合器的磨损状态，便于驾驶员或车辆提前规避驾驶风险。

(2)本发明所述的离合器磨损状态预测方法可以在离合器的磨损状态满足预设条件时，例如离合器的磨损状态加重时，调整离合器以避免磨损状态加重，提高离合器寿命。

(3)本发明所述的离合器磨损状态预测方法可以采用自回归连续隐马尔科夫模型进行预测，相对离散型马尔科夫模型而言，实时性预测更准确。

本发明的另一目的在于提出一种离合器磨损状态预测装置，以在驾驶过程中预测离合器的磨损状态，提前规避驾驶风险。

为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：

一种离合器磨损状态预测装置，包括：

当前参数获取模块，用于获取离合器的当前工况和当前时间段内的离合器的可观察状态的参数序列；

当前参数处理模块，用于将所述可观察状态的参数序列转换为符合隐马尔科夫模型输入数据格式的可观察状态的输入参数；其中，所述隐马尔科夫模型通过离合器的各历史工况下的各历史磨损状态及各历史磨损状态对应的可观察状态的训练数据分别训练得到；

模型计算模块，用于将所述可观察状态的输入参数输入到与所述当前工况对应的各预测磨损状态对应的隐马尔科夫模型中，分别输出离合器的各预测磨损状态的概率值数据；

磨损状态预测模块，用于根据所述各预测磨损状态的概率值数据，预测所述离合器的磨损状态。

进一步的，所述装置还包括：

离合器调整模块，用于当预测的所述磨损状态满足预设条件时，执行与所述预设条件对应的离合器调整策略。

进一步的，所述装置还包括：

历史参数获取模块，用于分别获取离合器在各历史工况下的各历史磨损状态及各历史磨损状态对应的可观察状态的参数序列；

历史参数处理模块，用于分别根据各所述历史工况下的各历史磨损状态对应的可观察状态的参数序列转换为可观察状态的训练数据；

模型设置模块，用于分别确定各所述历史工况下的各历史磨损状态对应的隐马尔科夫模型的模型参数的初值；所述模型参数包括初始概率参数、状态转移矩阵和混淆矩阵；

模型训练模块，用于分别根据各所述历史工况下的各历史磨损状态对应的可观察状态的训练数据，对各隐马尔科夫模型进行训练，确定各所述历史工况下的各历史磨损状态对应的隐马尔科夫模型的模型参数。

进一步的，当所述隐马尔科夫模型为自回归连续隐马尔科夫模型时；

所述历史参数处理模块包括：

自回归参数处理单元，用于通过自回归模型，将各所述历史工况下的各历史磨损状态对应的可观察状态的参数序列转换为可观察状态的训练数据；所述可观察状态的训练数据包括预设阶数的自回归系数；

所述模型设置模块包括：

自回归模型设置单元，分别确定各所述历史工况下的各历史磨损状态对应的隐马尔科夫模型的模型参数的初值；所述模型参数包括初始概率参数、状态转移矩阵和混淆矩阵；所述混淆矩阵包括高斯概率密度函数的权值参数、均值参数和方差参数。

进一步的，所述可观察状态包括以下内容中的至少一种：离合器压力、离合器摩擦力、离合器结合点、离合器转速。

所述离合器磨损状态预测装置与上述离合器磨损状态预测方法相对于现有技术所具有的优势相同，在此不再赘述。

本发明实施例还提出了一种车辆，包括上述任一所述的离合器磨损状态预测装置。

所述车辆与上述离合器磨损状态预测方法相对于现有技术所具有的优势相同，在此不再赘述。

附图说明

构成本发明的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1为本发明实施例所述的一种离合器磨损状态预测方法的步骤流程图；

图2为本发明实施例所述的离合器磨损状态的转移示意图；

图3为本发明实施例所述的另一种离合器磨损状态预测方法的步骤流程图；

图4为本发明实施例所述的一种离合器的可观察状态的数据处理示意图；

图5为本发明实施例所述的一种离合器的可观察状态的自回归系数的示意图；

图6为本发明实施例所述的一种隐马尔科夫模型的训练方法示意图；

图7为本发明实施例所述的一种离合器磨损状态预测方法的示意图之一；

图8为本发明实施例所述的一种离合器磨损状态预测方法的示意图之二；

图9为本发明实施例所述的一种离合器磨损状态预测装置的结构框图。

具体实施方式

需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。

参照图1所示，本发明实施例提供了一种离合器磨损状态预测方法，具体可以包括步骤101-104：

步骤101：获取离合器的当前工况和当前时间段内的离合器的可观察状态的参数序列。

在本发明实施例中，可以通过车辆中各类传感器获取上述离合器的当前工况。示例性地，离合器的工况可以包括creep(起步)、launch(起步加油门)、power up/down(踩油门升档与降档)、coast up/down(松油门升档与降档)。

同样地，可以通过各类传感器获取上述离合器在当前时间段内的可观察状态的参数序列。上述当前时间段为以当前为基准，向过去的一段时间段；例如距离当前的10秒时间；上述当前时间段的长度可以通过实验测定。

上述可观察状态为可获取的表征上述离合器的工作状态的参数。可选地，上述可观察状态包括以下内容中的至少一种：离合器压力、离合器摩擦力、离合器结合点、离合器转速。当然，上述可观察状态还可以包括离合器转矩等其它参数。

上述离合器压力为推动离合器的摩擦盘与压板压紧或滑移时的压力；例如对于液压型离合器而言，离合器压力为离合器的总泵活塞的压力，即离合器油压。

上述离合器摩擦力为离合器的摩擦盘对压板的摩擦力，通过摩擦力来传递转矩。

上述离合器结合点(touch point，或者称为半结合点)，是指离合器的摩擦盘克服间隙开始真正传扭时候的离合器的特定参数，例如对应离合器的油压活塞的行程(对应活塞压强)，此值可以为1.3至1.8bar(压强单位，1bar＝0.1MPa)；或者对应离合器刚刚开始传递发动机扭矩的起始扭矩，可以为3～5N·m；可以通过调节离合器总泵活塞来调整离合器结合点。

上述可观察状态的参数序列包括上述可观察状态在上述当前时间段内的各个参数的采样值和采样值对应的时间参数。

步骤102：将上述可观察状态的参数序列转换为符合隐马尔科夫模型输入数据格式的可观察状态的输入参数；其中，上述隐马尔科夫模型通过离合器的各历史工况下的各历史磨损状态及各历史磨损状态对应的可观察状态的训练数据分别训练得到。

对于隐马尔科夫模型(HMM)，其模型参数和定义可以参照表1所示：

表1 CHMM模型参数和含义

根据表1所示，隐马尔科夫模型可以用λ,＝[,A Bπ]来表示。

(1)A代表状态转移矩阵，如：

状态转移矩阵为在给定的隐状态的前提下，下一时刻转移到某一个状态下的概率，状态概率的分布一般独立于时间。

示例性地，离合器的磨损状态只可能是由正常-轻微磨损-严重磨损，而不会由严重磨损变得磨损轻微或正常；即转移方向只能想一个方向转移，或者保持原来的隐状态。为了更加形象的说明隐状态转移矩阵之间的转移路径，参照图2所示，示出了左右型的状态转移图。

将从q_t对应的隐状态S_i转移到q_t+1对应的隐状态S_j的概率记为a_ij，即a_ij＝P[q_t+1＝S_j|q_t＝S_i]

示例性地，离合器的隐状态包括：正常S₁、轻微磨损S₂、严重磨损S₃、重度磨损S₄，即N＝4时，

例如，当前时刻隐状态为轻微磨损，下一时刻转换为正常的概率为0；下一时刻仍然为轻微磨损的概率为0.5；下一时刻转换为严重磨损的概率为0.5；下一时刻转换为重度磨损的概率为0。

上述状态转移矩阵的初始化有着均匀初始化、随机初始化等多种方式，还可以通过实验测定、经验选取或统计历史数据获得等多种方式获得初始值。

(2)B代表了观察值的混淆矩阵，如

当此时状态为q_t时，观察值为O_t的概率记为b_j(k)，即

(3)π代表了初始概率参数，当π取π_qi时，代表在初始时所选取的状态概率记为π＝{π_i}，即

π_i＝p[q₁＝S₁],1≤i≤N

示例性地，π＝[1 0 0 0]，即离合器的初始隐状态为正常的概率为100％，为其它隐状态的概率为0。

示例性地，上述可观察状态包括：离合器压力、离合器摩擦力、离合器结合点、离合器转速；此时M＝4。

可以理解的是，当上述隐马尔科夫模型为离散隐马尔科夫模型时，上述可观察状态的输入参数为离散型参数。

当上述隐马尔科夫模型为连续隐马尔科夫模型时，上述可观察状态的输入参数为连续型参数；例如上述可观察状态的输入参数包括预设阶数的自回归系数，是通过自回归模型，拟合上述当前工况下的可观察状态的参数序列得到的。

步骤103：将上述可观察状态的输入参数输入到与上述当前工况对应的各预测磨损状态对应的隐马尔科夫模型中，分别输出离合器的各预测磨损状态的概率值数据。

在不同的工况下，离合器的工作模式不同，需要选用与当前工况对应的多个隐马尔科夫模型；上述多个隐马尔科夫模型分别对应上述当前工况下的多个隐状态。

在本发明实施例中，已知上述可观察状态的输入参数，即对应当前时间段的可观察状态的序列参数的集合O＝(O₁,O₂,O₃,…,O_T)和一个HMM模型的参数λ,＝[,A Bπ]，如何找到一个隐状态转移序列Q＝(q₁,q₂,q₃…q_T)，使其在该状态序列Q中所观察的序列O的概率最大，即求P(O|Q,λ)的概率最大。这属于隐马尔科夫模型的解码问题，可以通过Viterbi(维特比)算法等解码算法输出对应的概率值数据。

例如，针对当前工况下的N个不同预测磨损状态对应的隐马尔科夫模型，分别输入上述可观察状态的输入参数，可以得到优选的隐状态转移序列；根据上述隐状态转移序列，通过马尔科夫预测算法，即前向算法，可以获得对应上述各预测磨损状态对应的概率值数据。

步骤104：根据上述各预测磨损状态的概率值数据，预测上述离合器的磨损状态。

在本发明实施例中，根据上述各预测磨损状态的概率值数据，可以预测上述离合器的磨损状态为上述概率值数据最大时的预测磨损状态。在本发明实施例中，可以预测离合器未来时间段的磨损状态；示例性地，可以预测离合器在下一个0.5秒内的磨损状态；上述未来时间段可以自行设定，本发明实施例中对此不作限制。

如此，在获知了离合器的未来时间段的磨损状态后，可以向驾驶员预警，提前规避风险；还可以提前确认车辆离合器是否需要维修。示例性地，当上述离合器的预测磨损状态保持正常时，可以不进行预警；当离合器的预测磨损状态由正常转为轻微磨损时，同样可以不进行预警；当离合器的预测磨损状态由轻微磨损转为严重磨损时，则需要进行预警。

相对于现有技术，本发明上述的离合器磨损状态预测方法具有以下优势：

本发明上述的离合器磨损状态预测方法可以在车辆驾驶过程中预测离合器的磨损状态，便于驾驶员或车辆提前规避驾驶风险。

参照图3所示，本发明实施例提供了一种离合器磨损状态预测方法，具体可以包括步骤301-309：

步骤301：分别获取离合器在各历史工况下的各历史磨损状态及各历史磨损状态对应的可观察状态的参数序列。

在本发明实施例中，可以分别在多种历史工况下，获取可观察状态的参数序列。因为直接获取的可观察状态的参数序列波动性较大，可以对获取到的可观察状态的参数序列进行分段、分类、降维、去噪等预处理。

示例性地，可以将采集的可观察状态的参数序列按照预设分段时间进行分段，分为多个时间小段；可以认为每一小段参数序列对应了一个短时间的离合器的历史工况；而每一个历史工况包含了至少一个时间小段的参数序列。

对于某一历史工况对应的可观察状态的参数序列，如果难以获知各个时间小段的可观察状态的参数序列对应的离合器的历史磨损状态，则可以通过聚类，例如K-means聚类算法，对各个时间小段的可观察状态的参数序列进行分类，例如分为四类，则属于一类的各个时间小段的可观察状态的参数序列对应离合器的同一历史磨损状态；如此，可以获得上述历史工况的各离合器的历史磨损状态以及各历史磨损状态对应的各个时间小段的可观察状态的参数序列。

当然，在本发明实施例中，参照图4所示，为了避免计算量过大以及模型过拟合的情况，可以预先对上述可观察状态的参数序列进行降维处理，即分级处理。例如，示例性地，上述离合器压力的参数序列中的各参数值可以分为滑移数据与压紧数据两个等级，即离合器压力的参数序列中的各参数值仅存在两种取值；示例性地，上述离合器转速可以分为小、中、大三级；当然，上述离合器转速还可以按照800rpm(即r/min，每分钟转动地圈数)-1000rpm，1000-1200，1200-1400，以每200rpm为过渡，直至3600rpm，即分为14级，即离合器转速的参数序列中的各参数值仅存在14种取值。

在本发明实施例中，还可以通过预先设置的滤波算法对获取的可观察状态的参数序列进行去噪处理，将现实环境中影响车辆运动的因素(如路面状况、车辆振动等因素)滤除掉，这里不再赘述。

在本发明实施例中，在获取离合器的可观察状态的参数序列时，可以获取与上述可观察状态的参数序列对应的离合器的磨损参数；上述磨损参数可以包括以下内容中的至少一种：离合器的摩擦片的粗糙度参数、离合器的摩擦片的磨损厚度参数。

因此可以通过上述磨损参数识别上述离合器的历史磨损状态。例如，当离合器摩擦片的粗糙度参数>＝0.2Ra(表面粗糙度计量单位)时，离合器的历史磨损状态为正常；当0.2Ra>粗糙度参数>＝0.1Ra时，为轻微磨损；当粗糙度参数<0.1Ra时，为严重磨损。又例如，摩擦片的磨损厚度参数<＝10％(磨损厚度与初始厚度的百分比)时，离合器的历史磨损状态为正常；30％>当磨损厚度参数>10％时，为轻微磨损；当磨损厚度参数>＝30％时，为严重磨损。

上述识别规则可以通过实验测定、经验设定，参照图4所示，还可以通过聚类算法等多种其它方法，例如K-means聚类算法来确定。例如，通过上述聚类算法，对属于一类的各个时间小段对应的离合器的磨损参数进行统计，分别获得各类对应的离合器的磨损参数的界限值，即各历史磨损状态对应的离合器的磨损参数的界限值，也就是上述识别规则。

当然，在本发明实施例中，还可以在已知离合器的摩擦片的历史磨损状态的情况下，通过实验获取上述可观察状态的参数序列。

步骤302：分别根据各上述历史工况下的各历史磨损状态对应的可观察状态的参数序列转换为可观察状态的训练数据。

步骤303：分别确定各上述历史工况下的各历史磨损状态对应的隐马尔科夫模型的模型参数的初值；上述模型参数包括初始概率参数、状态转移矩阵和混淆矩阵。

当上述隐马尔科夫模型为离散型隐马尔科夫模型时，上述模型参数中的初始概率参数和状态转移矩阵初值可以按照上述步骤102的描述进行设定；而混淆矩阵B可以预设一个初始值，通过训练来确定。

可选地，当上述隐马尔科夫模型为自回归连续隐马尔科夫模型时；

上述分别根据各上述历史工况下的各历史磨损状态对应的可观察状态的参数序列转换为可观察状态的训练数据的步骤302，可以包括：

通过自回归模型，将各上述历史工况下的各历史磨损状态对应的可观察状态的参数序列转换为可观察状态的训练数据；上述可观察状态的训练数据包括预设阶数的自回归系数；

上述分别确定各上述历史工况下的各历史磨损状态对应的隐马尔科夫模型的模型参数的初值的步骤303，可以包括：

分别确定各上述历史工况下的各历史磨损状态对应的隐马尔科夫模型的模型参数的初值；上述模型参数包括初始概率参数、状态转移矩阵和混淆矩阵；上述混淆矩阵包括高斯概率密度函数的权值参数、均值参数和方差参数。

在本发明实施例中，采用自回归模型，可以通过考虑到时间等变量的因素，提高模型的准确性。示例性地，可以采用九阶自回归模型获取九阶AR(自回归)系数。也就是说，上述可观察状态的参数序列中每一个参数可以采用前面九个参数及对应的AR系数线性表示。

参照图5所示，M＝3时，离合器压力、离合器摩擦力和离合器结合点三个可观察状态对应的AR系数的示意图；横轴中的第一项始终为1，后面的9个数据分别对应着通过自回归模型所获取的9阶AR系数；纵轴为AR系数的取值。

上述混淆矩阵对应高斯混合模型；上述高斯混合模型的模型参数的初值，即高斯概率密度函数的权值参数、均值参数和方差参数可以预先设定对应的初值；本发明实施例对此并不限制。

此外，还可以通过K-means聚类算法对每一个隐状态的AR系数进行聚类，获得高斯混合模型的模型参数的初值，以提高训练时迭代的收敛速度，降低计算量。示例性地，聚类的中心点的值相当于高斯混合模型中的均值；每个类的各点到中心点的距离之和，可以用于计算高斯混合模型中的方差。

对于自回归连续隐马尔科夫模型(AR-CHMM)，其模型参数中混淆矩阵B可以通过高斯概率密度函数来表示；根据表1和表2所示，连续隐马尔科夫模型可以用下列五元组来表示：

λ＝(π,A,μ_ij,U_ij,c_ij)

表2 B矩阵的参数含义

上述高斯混合模型的权值参数表征了各个高斯混合元，即各可观察状态对隐状态的影响程度，且均值系数值表征高斯混合元的平均值；方差参数，对于多个高斯混合元，一般为协方差参数，表征两个高斯混合元关系的统计量及各个维度偏离其平均值的程度。

对于高斯混合元个数的选取，通过对理论的分析而得知，当所选取的混合元个数过多使得模型精度提高了，但同时使得计算速度变慢。考虑到上述问题，，本文在AR-CHMM的建模中，可以选取四个混合高斯元，能够较好的表达模型的训练精度，即对应的可观察状态数目M＝4。

步骤304：分别根据各上述历史工况下的各历史磨损状态对应的可观察状态的训练数据，对各隐马尔科夫模型进行训练，确定各上述历史工况下的各历史磨损状态对应的隐马尔科夫模型的模型参数。

Baum-Welch算法解决了上述隐马尔科夫模型的训练或参数估计问题，该问题可以描述为如下：已知一个可观察状态的训练数据O＝(O₁,O₂,O₃,…,O_T)，该算法能够确定隐马尔科夫模型λ＝(A,B,π)的模型参数，使得P(O|λ)的概率值最大，即在此模型参数下，获得上述可观察状态的训练数据O的概率最大。在这种情况下，可以通过对P(O|λ)的局部最大化来得到模型参数。

以下以AR-CHMM模型作为训练示例：

根据上文可知，由采集到的K个可观察状态的训练数据的集合为：

O＝[O⁽¹⁾,O⁽²⁾,…O^(k),…O^(K),]

其中，O^(k)表示为第k个可观察状态的训练数据；T_k为观测时间长度；示例性地，K＝M。

过度概率ε_t(i,j)为已知t时刻处于状态i的可观察状态的训练数据O，状态j在t+1时所处的概率，如下式所示：

ε_t(i,j)＝P(q_t＝i,q_t+＝j|O,λ)

可以应用标定的前向概率及后向概率得到：

其中，前向概率为在t时刻，可观察状态的训练数据O在状态q_i下的输出概率，可以通过前向算法迭代求解；后向概率为在t时刻，可观察状态的训练数据O在状态q_j下的输出概率，可以通过后向算法迭代求解。

利用上式所的标定，可以很快的计算出CHMM模型的状态转移概率：

混合高斯概率γ_t(j,l)为t时刻处于状态j的观测样本序列时第l个混合高斯所输出的概率。即：

其中，G(o_t,μ_jl,U_jl)代表高斯概率密度函数，由此可以得出高斯混合概率密度函数的重估公式：

如此，通过上述Baum-Welch算法，完成了上述自回归连续隐马尔科夫模型的一次训练。

在上述训练过程中，可以对上述训练完成的模型进行评估，评估所训练的模型与所给定的可观察状态的训练数据O的匹配程度；若评估通过，则认为上述模型训练成功；若评估不通过，则继续训练。

参照图6所示，通过设置迭代步数L、迭代误差e，每一步迭代相当于进行一次训练，上述迭代误差e用于评估训练是否成功。具体地，可以通过viterbi算法计算在该训练的模型下，输出可观察状态的训练数据O的概率，P其中为迭代i步对应的模型。可以理解的是，匹配概率越大，则模型训练的越成功。当迭代步数L到一定程度时，匹配概率会收敛；由此可以计算上一步迭代的模型的匹配概率与这一步迭代的模型的匹配概率的差值；当上述差值小于上述迭代误差e时，认为匹配概率收敛，模型训练成功。

步骤305：获取离合器的当前工况和当前时间段内的离合器的可观察状态的参数序列。

步骤306：将上述可观察状态的参数序列转换为符合隐马尔科夫模型输入数据格式的可观察状态的输入参数；其中，上述隐马尔科夫模型通过离合器的各历史工况下的各历史磨损状态及各历史磨损状态对应的可观察状态的训练数据分别训练得到。

步骤307：将上述可观察状态的输入参数输入到与上述当前工况对应的各预测磨损状态对应的隐马尔科夫模型中，分别输出离合器的各预测磨损状态的概率值数据。

步骤308：根据上述各预测磨损状态的概率值数据，预测上述离合器的磨损状态。

参照图7所示，针对自回归的CHMM模型，已知上述可观察状态的输入参数，即对应当前时间段的可观察状态的序列参数的集合O＝(O₁,O₂,O₃,…,O_T)和各个CHMM模型的参数，当N＝4时，存在分别针对四个磨损状态的四个CHMM模型，分别对应离合器正常、轻微磨损、严重磨损和重度磨损。通过Viterbi(维特比)算法等解码算法输出上述各个模型与上述集合O的匹配度，即概率值数据，来预测离合器的磨损状态。

步骤309：当预测的上述磨损状态满足预设条件时，执行与上述预设条件对应的离合器调整策略。

参照图8所示，可以对离合器的可观察状态的数据信号进行处理，包括信号调理、模数转换等，并将转换后的数字信号输入离合器磨损状态预测算法中，对当前离合器磨损状态进行辨识，并预测未来一段时间离合器的磨损状态。

为了减小计算量，当预测到在预设时间段内离合器一直处于正常状态；则可以暂停预测，默认离合器在未来的预设时间段内为正常状态；当超过预设时间段后，则继续预测。例如，预测到离合器在2秒内一直保持正常状态，则可以停止预测，等待两秒后再开始预测。

示例性地，若预测的上述磨损状态为轻微磨损、严重磨损和重度磨损中的任一种，则通过车辆仪表报警，并通过修改与上述磨损状态对应的touch point点(此参数对应轻微磨损、严重磨损和重度磨损都有不同的设置值)进行离合器的自适应调节；若预测的上述磨损状态为正常，则可以不执行调整策略。

示例性地，当检测到上述磨损状态加重时，例如正常转为轻微磨损，则执行离合器调整策略，避免磨损状态加重，提高离合器寿命。

相对于现有技术，本发明上述的离合器磨损状态预测方法具有以下优势：

(1)本发明上述的离合器磨损状态预测方法可以在车辆驾驶过程中预测离合器的磨损状态，便于驾驶员或车辆提前规避驾驶风险。

(2)本发明上述的离合器磨损状态预测方法可以在离合器的磨损状态满足预设条件时，例如离合器的磨损状态加重时，调整离合器以避免磨损状态加重，提高离合器寿命。

(3)本发明上述的离合器磨损状态预测方法可以采用自回归连续隐马尔科夫模型进行预测，相对离散型马尔科夫模型而言，实时性预测更准确。

参照图9所示，本发明实施例公开了一种离合器磨损状态预测装置，可以包括：

当前参数获取模块901，用于获取离合器的当前工况和当前时间段内的离合器的可观察状态的参数序列；

当前参数处理模块902，用于将上述可观察状态的参数序列转换为符合隐马尔科夫模型输入数据格式的可观察状态的输入参数；其中，上述隐马尔科夫模型通过离合器的各历史工况下的各历史磨损状态及各历史磨损状态对应的可观察状态的训练数据分别训练得到；

模型计算模块903，用于将上述可观察状态的输入参数输入到与上述当前工况对应的各预测磨损状态对应的隐马尔科夫模型中，分别输出离合器的各预测磨损状态的概率值数据；

磨损状态预测模块904，用于根据上述各预测磨损状态的概率值数据，预测上述离合器的磨损状态。

进一步的，上述装置还包括：

离合器调整模块，用于当预测的上述磨损状态满足预设条件时，执行与上述预设条件对应的离合器调整策略。

进一步的，上述装置还包括：

历史参数获取模块，用于分别获取离合器在各历史工况下的各历史磨损状态及各历史磨损状态对应的可观察状态的参数序列；

历史参数处理模块，用于分别根据各上述历史工况下的各历史磨损状态对应的可观察状态的参数序列转换为可观察状态的训练数据；

模型设置模块，用于分别确定各上述历史工况下的各历史磨损状态对应的隐马尔科夫模型的模型参数的初值；上述模型参数包括初始概率参数、状态转移矩阵和混淆矩阵；

模型训练模块，用于分别根据各上述历史工况下的各历史磨损状态对应的可观察状态的训练数据，对各隐马尔科夫模型进行训练，确定各上述历史工况下的各历史磨损状态对应的隐马尔科夫模型的模型参数。

进一步的，当上述隐马尔科夫模型为自回归连续隐马尔科夫模型时；

上述历史参数处理模块包括：

自回归参数处理单元，用于通过自回归模型，将各上述历史工况下的各历史磨损状态对应的可观察状态的参数序列转换为可观察状态的训练数据；上述可观察状态的训练数据包括预设阶数的自回归系数；

上述模型设置模块包括：

自回归模型设置单元，分别确定各上述历史工况下的各历史磨损状态对应的隐马尔科夫模型的模型参数的初值；上述模型参数包括初始概率参数、状态转移矩阵和混淆矩阵；上述混淆矩阵包括高斯概率密度函数的权值参数、均值参数和方差参数。

进一步的，上述可观察状态包括以下内容中的至少一种：离合器压力、离合器摩擦力、离合器结合点、离合器转速。

上述离合器磨损状态预测装置与上述离合器磨损状态预测方法相对于现有技术所具有的优势相同，在此不再赘述。

本发明实施例还提出了一种车辆，包括上述任一上述的离合器磨损状态预测装置。

上述车辆与上述离合器磨损状态预测方法相对于现有技术所具有的优势相同，在此不再赘述。

以上上述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种离合器磨损状态预测方法，其特征在于，包括：

获取离合器的当前工况和当前时间段内的离合器的可观察状态的参数序列；

将所述可观察状态的参数序列转换为符合隐马尔科夫模型输入数据格式的可观察状态的输入参数；其中，所述隐马尔科夫模型通过离合器的各历史工况下的各历史磨损状态及各历史磨损状态对应的可观察状态的训练数据分别训练得到；

将所述可观察状态的输入参数输入到与所述当前工况对应的各预测磨损状态对应的隐马尔科夫模型中，分别输出离合器的各预测磨损状态的概率值数据；

根据所述各预测磨损状态的概率值数据，预测所述离合器的磨损状态。

2.根据权利要求1所述的离合器磨损状态预测方法，其特征在于，所述方法还包括：

当预测的所述磨损状态满足预设条件时，执行与所述预设条件对应的离合器调整策略。

3.根据权利要求1所述的离合器磨损状态预测方法，其特征在于，在所述获取离合器的当前工况和当前时间段内的离合器的可观察状态的参数序列的步骤之前，所述方法还包括：

分别获取离合器在各历史工况下的各历史磨损状态及各历史磨损状态对应的可观察状态的参数序列；

分别根据各所述历史工况下的各历史磨损状态对应的可观察状态的参数序列转换为可观察状态的训练数据；

分别确定各所述历史工况下的各历史磨损状态对应的隐马尔科夫模型的模型参数的初值；所述模型参数包括初始概率参数、状态转移矩阵和混淆矩阵；

分别根据各所述历史工况下的各历史磨损状态对应的可观察状态的训练数据，对各隐马尔科夫模型进行训练，确定各所述历史工况下的各历史磨损状态对应的隐马尔科夫模型的模型参数。

4.根据权利要求3所述的离合器磨损状态预测方法，其特征在于，当所述隐马尔科夫模型为自回归连续隐马尔科夫模型时；

所述分别根据各所述历史工况下的各历史磨损状态对应的可观察状态的参数序列转换为可观察状态的训练数据的步骤，包括：

通过自回归模型，将各所述历史工况下的各历史磨损状态对应的可观察状态的参数序列转换为可观察状态的训练数据；所述可观察状态的训练数据包括预设阶数的自回归系数；

所述分别确定各所述历史工况下的各历史磨损状态对应的隐马尔科夫模型的模型参数的初值的步骤，包括：

分别确定各所述历史工况下的各历史磨损状态对应的隐马尔科夫模型的模型参数的初值；所述模型参数包括初始概率参数、状态转移矩阵和混淆矩阵；所述混淆矩阵包括高斯概率密度函数的权值参数、均值参数和方差参数。

5.根据权利要求1所述的离合器磨损状态预测方法，其特征在于，所述可观察状态包括以下内容中的至少一种：离合器压力、离合器摩擦力、离合器结合点、离合器转速。

6.一种离合器磨损状态预测装置，其特征在于，包括：

当前参数获取模块，用于获取离合器的当前工况和当前时间段内的离合器的可观察状态的参数序列；

当前参数处理模块，用于将所述可观察状态的参数序列转换为符合隐马尔科夫模型输入数据格式的可观察状态的输入参数；其中，所述隐马尔科夫模型通过离合器的各历史工况下的各历史磨损状态及各历史磨损状态对应的可观察状态的训练数据分别训练得到；

模型计算模块，用于将所述可观察状态的输入参数输入到与所述当前工况对应的各预测磨损状态对应的隐马尔科夫模型中，分别输出离合器的各预测磨损状态的概率值数据；

磨损状态预测模块，用于根据所述各预测磨损状态的概率值数据，预测所述离合器的磨损状态。

7.根据权利要求6所述的离合器磨损状态预测装置，其特征在于，所述装置还包括：

离合器调整模块，用于当预测的所述磨损状态满足预设条件时，执行与所述预设条件对应的离合器调整策略。

8.根据权利要求6所述的离合器磨损状态预测装置，其特征在于，所述装置还包括：

历史参数获取模块，用于分别获取离合器在各历史工况下的各历史磨损状态及各历史磨损状态对应的可观察状态的参数序列；

历史参数处理模块，用于分别根据各所述历史工况下的各历史磨损状态对应的可观察状态的参数序列转换为可观察状态的训练数据；

模型设置模块，用于分别确定各所述历史工况下的各历史磨损状态对应的隐马尔科夫模型的模型参数的初值；所述模型参数包括初始概率参数、状态转移矩阵和混淆矩阵；

模型训练模块，用于分别根据各所述历史工况下的各历史磨损状态对应的可观察状态的训练数据，对各隐马尔科夫模型进行训练，确定各所述历史工况下的各历史磨损状态对应的隐马尔科夫模型的模型参数。

9.根据权利要求8所述的离合器磨损状态预测装置，其特征在于，当所述隐马尔科夫模型为自回归连续隐马尔科夫模型时；

所述历史参数处理模块包括：

自回归参数处理单元，用于通过自回归模型，将各所述历史工况下的各历史磨损状态对应的可观察状态的参数序列转换为可观察状态的训练数据；所述可观察状态的训练数据包括预设阶数的自回归系数；

所述模型设置模块包括：

自回归模型设置单元，分别确定各所述历史工况下的各历史磨损状态对应的隐马尔科夫模型的模型参数的初值；所述模型参数包括初始概率参数、状态转移矩阵和混淆矩阵；所述混淆矩阵包括高斯概率密度函数的权值参数、均值参数和方差参数。

10.一种车辆，其特征在于，包括权利要求6至9中任一所述的离合器磨损状态预测装置。