CN114781245A - 基于油耗强相关参数修正的瞬态汽车油耗估计方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于油耗强相关参数修正的瞬态汽车油耗估计方法及系统，属于汽车能耗估算技术领域，所述方法基于车辆稳态行驶状态下的车辆参数数据建立车辆油耗稳态模型，基于车辆非稳态行驶状态下的车辆参数数据，采用数据分析方法进行特征分类，针对不同特征类别分别筛选得到该类别下与稳态模型估计油耗误差强相关的车辆参数，建立车辆分段式油耗瞬态修正模型，对车辆油耗稳态模型进行误差修正，最终得到车辆分段式瞬态油耗模型。能够实现车辆不同驾驶状态下的瞬态油耗精确估计，可全面反映车辆信息，提高模型准确度。

Description

基于油耗强相关参数修正的瞬态汽车油耗估计方法及系统

技术领域

本发明涉及汽车能耗估算技术领域，特别是涉及一种基于油耗强相关参数修正的瞬态汽车油耗估计方法及系统。

背景技术

节能减排、智能控制这两个概念在汽车技术飞速发展的时代越来越多的受到人们的重视。其中，一个性能优异的瞬态燃油消耗模型，可以准确的估计车辆的燃油消耗，方便人们对于车辆能耗和排放的进一步评价和控制，对于提高车辆的燃油经济性、排放性能，优化车辆能耗、排放的智能控制有十分重要的作用。

现有的车辆油耗估计模型主要有两种，一种是基于车辆发动机万有特性曲线图或多项式结构的稳态燃油消耗模型，这类模型仅涉及车辆发动机转速和转矩两项参数结构简单，使用方便，但由于车辆稳态状态与正常运行状态的差异，这类模型的估计误差过高。另一种是瞬态模型，常见的瞬时油耗模型分为两类:一类是基于车辆动力学的结构化油耗模型，另一类是基于机器学习的数据驱动油耗模型。基于车辆动力学的结构化模型基于车辆瞬态油耗与状态参数之间的动力学和数学关系建立，普适性强，但结构复杂，精度相对较低，涉及车辆参数众多，在参数标定和模型使用中有较大难度。基于机器学习的数据驱动油耗模型精度高，但需要大量的数据进行模型搭建，且数据标定费时费力，除此之外，由于其“黑箱原理”的模型结构，导致模型无法反应任何状态参数对油耗的影响。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于油耗强相关参数修正的瞬态汽车油耗估计方法及系统，能够反应车辆状态参数对油耗的影响，并且提高模型准确度。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

本发明提供了一种基于油耗强相关参数修正的瞬态汽车油耗估计方法，所述基于油耗强相关参数修正的瞬态汽车油耗估计方法包括：

采集车辆不同行驶状态下的车辆参数数据；所述车辆不同行驶状态包括车辆稳态行驶和车辆非稳态行驶；所述车辆参数数据包括车辆行驶参数数据和动力系统参数数据；所述车辆行驶参数数据包括车速、车辆加速度和加速踏板角度；所述动力系统参数数据包括节气门开度、发动机转速、发动机转矩、档位信息和实际油耗值；

基于车辆稳态行驶状态下的车辆参数数据，结合多项式拟合方法，建立车辆油耗稳态模型；

采用主成分分析法和聚类分析法，对车辆在非稳态行驶状态下的车辆参数数据进行初步分类，并对初步分类后的车辆参数数据进行类别重构，确定车辆在非稳态行驶状态下的车辆参数数据的特征类别；

将不同特征类别的车辆在非稳态行驶状态下的车辆参数数据输入至所述车辆油耗稳态模型进行初步油耗估计，确定油耗误差；并采用距离相关系数对车辆参数数据和油耗误差进行相关性分析，确定油耗误差强相关参数；

基于所述油耗误差强相关参数以及车辆在非稳态行驶状态下的车辆参数数据的特征类别，结合多项式方法，确定车辆分段式油耗瞬态修正模型；

采用所述车辆分段式油耗瞬态修正模型对所述车辆油耗稳态模型进行误差修正，确定车辆分段式瞬态油耗模型；采用所述车辆分段式瞬态油耗模型估计瞬态汽车油耗。

可选地，所述基于车辆稳态行驶状态下的车辆参数数据，结合多项式拟合方法，建立车辆油耗稳态模型，具体包括：

将发动机转矩和发动机转速进行不同幂次的组合，得到多个车辆油耗初始稳态模型；

基于贝叶斯准则，对多个车辆油耗初始稳态模型进行筛选，得到车辆油耗稳态模型；所述车辆油耗稳态模型为多个车辆油耗初始稳态模型中贝叶斯指数最小的模型。

可选地，所述贝叶斯指数的计算公式为：

其中，K为车辆油耗稳态模型的输入变量个数，n为车辆稳态行驶状态下的车辆参数数据的个数，SSE为稳态油耗模块的油耗估算残差平方和；

所述车辆油耗初始稳态模型的表达式为：

其中，FC_s为车辆稳态油耗估计值，i＝0,1,2,3，j＝0,1,2,3，L_ij为稳态项系数，T_e为发动机转矩，n_e为发动机转速，M_i为发动机转矩的最高幂次，M_j为发动机转速的最高幂次。

可选地，所述采用主成分分析法和聚类分析法，对车辆在非稳态行驶状态下的车辆参数数据进行初步分类，具体包括：

对车辆在非稳态行驶状态下的车辆参数数据进行归一化处理和主成分分析，提取方差百分比累计大于85％的车辆在非稳态行驶状态下的车辆参数数据作为主成分；

基于Davies Bouldin准则，选取DBI指数最小的类别数作为分类类别数，并基于所述分类类别数，采用k均值聚类算法对提取主成分后的车辆参数数据进行数据分类。

可选地，所述车辆分段式油耗瞬态修正模型的表达式为：

其中，FC_u为油耗瞬态误差修正值，P_ij、Q_ij和γ_ij分别为瞬态修正模块的各项系数，k为基于聚类分析对车辆非稳态行驶状态下的车辆参数进行类别重构分类的类别数目；A₁,A₂,…,A_k和B₁,B₂,…,B_k分别为第1,2,…,k类工况车辆分段式油耗瞬态修正模型的输入参数；M_i1,M_i2,…,M_ik和M_j1,M_j2,…,M_jk分别为第1,2,…,k类工况车辆分段式油耗瞬态修正模型输入参数的最高幂次。

可选地，所述车辆分段式瞬态油耗模型的计算公式为：

其中，FC_s为车辆稳态油耗估计值，FC_t为车辆瞬态油耗估计值。

为实现上述目的，本发明还提供了一种基于油耗强相关参数修正的瞬态汽车油耗估计系统，所述基于油耗强相关参数修正的瞬态汽车油耗估计系统包括：

数据采集单元，用于采集车辆不同行驶状态下的车辆参数数据；所述车辆不同行驶状态包括车辆稳态行驶和车辆非稳态行驶；所述车辆参数数据包括车辆行驶参数数据和动力系统参数数据；所述车辆行驶参数数据包括车速、车辆加速度和加速踏板角度；所述动力系统参数数据包括节气门开度、发动机转速、发动机转矩、档位信息和实际油耗值；

车辆油耗稳态模型建立单元，用于基于车辆稳态行驶状态下的车辆参数数据，结合多项式拟合方法，建立车辆油耗稳态模型；

特征类别单元，用于采用主成分分析法和聚类分析法，对车辆在非稳态行驶状态下的车辆参数数据进行初步分类，并对初步分类后的车辆参数数据进行类别重构，确定车辆在非稳态行驶状态下的车辆参数数据的特征类别；

油耗误差强相关参数确定单元，用于将不同特征类别的车辆在非稳态行驶状态下的车辆参数数据输入至所述车辆油耗稳态模型进行初步油耗估计，确定油耗误差；并采用距离相关系数对车辆参数数据和油耗误差进行相关性分析，确定油耗误差强相关参数；

车辆分段式油耗瞬态修正模型确定单元，用于基于所述油耗误差强相关参数以及车辆在非稳态行驶状态下的车辆参数数据的特征类别，结合多项式方法，确定车辆分段式油耗瞬态修正模型；

车辆分段式瞬态油耗模型确定单元，用于采用所述车辆分段式油耗瞬态修正模型对车辆油耗稳态模型进行误差修正，确定车辆分段式瞬态油耗模型；采用所述车辆分段式瞬态油耗模型估计瞬态汽车油耗。

可选地，所述车辆油耗稳态模型建立单元，具体包括：

组合子单元，用于将发动机转矩和发动机转速进行不同幂次的组合，得到多个车辆油耗初始稳态模型；

筛选子单元，用于基于贝叶斯准则，对多个车辆油耗初始稳态模型进行筛选，得到车辆油耗稳态模型；所述车辆油耗稳态模型为多个车辆油耗初始稳态模型中贝叶斯指数最小的模型；

所述贝叶斯指数的计算公式为：

其中，K为车辆油耗稳态模型的输入变量个数，n为车辆稳态行驶状态下的车辆参数数据的个数，SSE为稳态油耗模块的油耗估算残差平方和；

所述车辆油耗初始稳态模型的表达式为：

其中，FC_s为车辆稳态油耗估计值，i＝0,1,2,3，j＝0,1,2,3，L_ij为稳态项系数，T_e为发动机转矩，n_e为发动机转速，M_i为发动机转矩的最高幂次，M_j为发动机转速的最高幂次。

可选地，所述车辆分段式油耗瞬态修正模型的表达式为：

其中，FC_u为油耗瞬态误差修正值，P_ij、Q_ij和γ_ij分别为瞬态修正模块的各项系数，k为基于聚类分析对车辆非稳态行驶状态下的车辆参数进行类别重构分类的类别数目；A₁,A₂,…,A_k和B₁,B₂,…,B_k分别为第1,2,…,k类工况车辆分段式油耗瞬态修正模型的输入参数；M_i1,M_i2,…,M_ik和M_j1,M_j2,…,M_jk分别为第1,2,…,k类工况车辆分段式油耗瞬态修正模型输入参数的最高幂次。

可选地，所述车辆分段式瞬态油耗模型的计算公式为：

其中，FC_s为车辆稳态油耗估计值，FC_t为车辆瞬态油耗估计值。

根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：

本发明提供了一种基于油耗强相关参数修正的瞬态汽车油耗估计方法及系统，基于车辆稳态行驶状态下的车辆参数数据建立车辆油耗稳态模型；基于车辆非稳态行驶状态下的车辆参数数据，采用数据分析方法进行特征分类，针对不同特征类别分别筛选得到该类别下与稳态模型估计油耗误差强相关的车辆参数，建立车辆分段式油耗瞬态修正模型，对车辆油耗稳态模型进行误差修正，最终得到车辆分段式瞬态油耗模型，实现车辆不同驾驶状态下的瞬态油耗精确估计，可全面反映车辆信息，提高模型准确度。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明基于油耗强相关参数修正的瞬态汽车油耗估计方法流程图；

图2为聚类分析分类后不同特征工况样本点的发动机转矩分布箱线图；

图3为聚类分析分类后不同特征工况样本点的车速分布箱线图；

图4为模型油耗估计值与实验数据对比图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明的目的是提供一种基于油耗强相关参数修正的瞬态汽车油耗估计方法及系统，能够反应车辆状态参数对油耗的影响，并且提高模型准确度。

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

如图1所示，本发明一种基于油耗强相关参数修正的瞬态汽车油耗估计方法，包括以下步骤：

步骤S1：采集车辆不同行驶状态下的车辆参数数据；所述车辆不同行驶状态包括车辆稳态行驶和车辆非稳态行驶；所述车辆参数数据包括车辆行驶参数数据和动力系统参数数据，由车辆CAN总线采集解析，所述车辆行驶参数数据包括车速、车辆加速度和加速踏板角度；所述动力系统参数数据包括节气门开度、发动机转速、发动机转矩、档位信息和实际油耗值。

步骤S2：对不同行驶状态下的车辆参数数据进行预处理。

将采集得到的不同行驶状态下的车辆参数数据作为建模数据，为了提高数据质量，对建模数据进行VSP-2σ异常值剔除以及平均值滤波平滑处理。其中，车辆比功率(VSP，Vehicle Special Power)是车辆单位质量所对应的发动机输出功率，车辆油耗在较小的VSP区间内，近似于正态分布。基于VSP，将建模数据等分为若干小单元，单元宽度取2kw/h，由于数据近似正态分布，95％的数据分布于中心值±2σ区间之内，其他数据可作为异常值剔除，在提高数据质量的同时保留了绝大部分数据信息。

为进一步剔除细微噪声数据，通过平均值滤波处理，通过平均各连续采样点的各项参数，牺牲一定的数据精度来提高数据质量。

预处理过后，将建模数据按照时间戳等间隔选择1/5的数据作为验证数据集，剩余数据作为建模训练数据集。

步骤S3：基于稳态行驶状态下的车辆参数数据，建立车辆油耗稳态模型。

考虑模型精度及其实用性，采用多项式拟合的形式建立车辆油耗稳态模型，通过发动机转矩T_e和转速n_e不同幂次的组合，得到精度较高且结构简单的车辆油耗初始稳态模型，其表达式如式(1)所示：

式中，FC_s为车辆稳态油耗估计值，cc/s；i＝0,1,2,3，j＝0,1,2,3，L_ij为稳态项系数，T_e为发动机转矩，N·m；n_e为发动机转速，r/min；M_i为发动机转矩的最高幂次，M_j为发动机转速的最高幂次，M_i＝0,1,2,3、M_j＝0,1,2,3，i和j表示参数幂次，L_ij表示与i和j的幂次相关的稳态项系数，例如，i＝1,j＝2时，对应的稳态项系数为L₁₂。

为获得最优模型结构，考虑结构复杂型及模型精度，基于贝叶斯信息准则(Bayesian Information Criterion,BIC)对不同最高幂次的模块结构进行筛选，BIC指数简化结构如式(2)所示。针对不同的M_i、M_j,计算各结构的BIC指数值，选择其中BIC指数值最小的结构作为车辆油耗稳态模型的最终结构。

式中，K为车辆油耗稳态模型的输入变量个数，n为车辆稳态行驶状态下的车辆参数数据的个数，SSE为稳态油耗模块的油耗估算残差平方和。以2013款现代索纳塔为例，最终得到的车辆油耗稳态模型表达式如式(3)所示。

步骤S4：通过主成分分析和聚类分析方法，对车辆在非稳态行驶状态下的车辆参数数据进行初步分类，而后分析各类别包含样本点的车辆参数特征，按照数据特征对非稳态行驶状态下的车辆参数数据进行重新分类，并作为后续车辆分段式油耗瞬态修正模型分段的依据。

主成分分析是对多维参数的降维处理及特征提取。选择车辆行驶过程中可获得的车辆行驶参数数据和动力系统参数数据，包括车速、车辆加速度、加速踏板角度、节气门开度、发动机转速、发动机转矩、加速踏板角度和档位信息等，对上述参数归一化并进行主成分分析，提取方差百分比累计大于85％的车辆在非稳态行驶状态下的车辆参数数据作为主成分，作为下一步聚类分析的输入数据。

聚类分析是将物理或者抽象的信息集合根据特征区分为相似对象组成的多个不同分类的方法。此次聚类采取k均值聚类算法(k-means clustering algorithm，K-means)。为防止分类过于复杂，选择小于等于5的聚类中心个数，即(2,3,4,5)，而后根据戴维-Bouldin(Davies Bouldin，DBI)准则，采用DBI指数作为评价标准，选择DBI指数最小的分类类别。DBI指数通过衡量聚类各类别的类内紧凑性以及类间的差异性衡量聚类结果的质量，具体表达式可由式(4)和(5)表示：

式中，N为分类类别数；d_i,d_j(i,j∈[1,N])为各类别的类内距离；d_ij为各类别间的类间距离；R_ij为两类类内距离与相对应类间距离的比值系数，R_ij越小代表两类别间相对差异更大同时类内更加紧凑。DBI指数集合了各类别对应的最大的比值系数及其类内距离，DBI指数越小，分类效果越好。参考DBI指数确定分类类别数，通过K-means聚类完成数据分类。

由于主成分分析、聚类分析提取数据特征并分类的预处理步骤复杂，难以用于油耗实时估计。因此，根据离线聚类分析的结果，对不同类别工况包含的样本点的各项参数进行分析，聚类分析分类后不同特征工况样本点的不同参数分布箱线图如图2和图3所示，然后根据相应样本点参数的特征进行类别重构。如类别Ⅰ中95％样本点的发动机转矩T_e＜0，其他类别中98％样本点的发动机转矩T_e≥0，则将发动机转矩T_e＜0的样本点归类于类别Ⅰ，且T_e＜0为类别Ⅰ的数据特征。以2013款现代索纳塔为例，最终得到的类别重构结果如表1所示。

表1 2013款现代索纳塔为例类别重构结果

综上，完成了建模数据的特征分类，得到的类别则作为接下来瞬态修正模型的分段标准。

步骤S5：将不同特征类别的车辆在非稳态行驶状态下的车辆参数数据输入至所述车辆油耗稳态模型进行初步油耗估计，确定油耗误差；并采用距离相关系数对车辆参数数据和油耗误差进行相关性分析，确定油耗误差强相关参数。

具体地，针对不同特征类别，分别确定各类别稳态估计油耗误差强相关参数，建立瞬态修正模块。不同特征类别的样本点油耗特征也不同，在经过车辆油耗稳态模型进行初步油耗估计后，油耗误差较大的影响因素也不同，与油耗误差强相关的参数也略有不同。为了得到更合理的瞬态修正模型，对各项参数与车辆油耗稳态模型估计的油耗误差进行相关性分析，根据相关性和模型的使用性，建立车辆分段式油耗瞬态修正模型。

由于各项参数与油耗之间的相关关系为非线性关系，因此引入距离相关系数，通过计算样本本身的欧几里得距离来衡量变量间的非线性相关程度，利用相应的距离协方差做样本独立性检验。距离相关系数具有以下性质：距离相关系数值介于0与1之间，且当其越接近于1时，参数之间的相关性越强。

S6：为保证模型的精度和实用性，选用相关性最强的两个参数，建立多项式结构模型。而后基于BIC准则，对瞬态模块结构进行简构优化(方式同稳态模型简构优化)，选择BIC指标值最小的结构作为最终车辆分段式油耗瞬态修正模型。

S7：采用所述车辆分段式油耗瞬态修正模型对所述车辆油耗稳态模型进行误差修正，确定车辆分段式瞬态油耗模型；采用所述车辆分段式瞬态油耗模型估计瞬态汽车油耗。具体地，结合稳态基础模型FCs，最终得到车辆分段式瞬态油耗模型。以2013款现代索纳塔为例，其得到的车辆分段式瞬态油耗模型，如式6所示。

式中，FC_t为瞬态油耗估算值，P_ij，Q_ij，γ_ij分别为瞬态模块各项系数，n_e为发动机转速，r/min，a为车辆加速度，m/s²，v为车速，km/h，T_e为发动机转矩，N·m。

步骤S6：对车辆分段式瞬态油耗模型的精度进行检验。

通过五折交叉检验法对车辆分段式瞬态油耗模型的精度进行检验。五折交叉检验法是十分严谨的模型自检验方法：将数据整体分为五份，将其中一份作为检验数据，其余四份作为建模数据进行建模及检验。而后将第一次作为建模数据的四份中的一份做为检验数据，其余四份作为建模数据，进行第二次的建模及检验。如此反复五次，取五次检验结果的平均值作为最终模型检验结果。

为更直接的评估模型的效果，选择两个常用的模型检验评估参数：平均绝对误差百分比MAPE：表达了误差对于实际油耗值的相对大小，表达式如式7所示；均方根误差RMSE：表达了估计油耗与实测油耗的偏差，表达式如式8所示。

其中，N_v为样本点个数，m_m(i)为实际油耗，m_p(i)为模型估计油耗。

基于阿贡实验室2013款现代索纳塔及2015款本田雅阁的实验数据进行建模及检验，可得此瞬态油耗估计方法的MAPE可以控制在10％-12％，总油耗累计误差仅有5％-8％，具体如图4所示。本发明方法简单，涉及参数易得且可灵活选择，实用性和普适性强，可以用做较高精度的车辆经济性研究。

进一步地，本发明还提供了一种基于油耗强相关参数修正的瞬态汽车油耗估计系统，所述基于油耗强相关参数修正的瞬态汽车油耗估计系统包括：

数据采集单元，用于采集车辆不同行驶状态下的车辆参数数据；所述车辆不同行驶状态包括车辆稳态行驶和车辆非稳态行驶；所述车辆参数数据包括车辆行驶参数数据和动力系统参数数据；所述车辆行驶参数数据包括车速、车辆加速度和加速踏板角度；所述动力系统参数数据包括节气门开度、发动机转速、发动机转矩、档位信息和实际油耗值。

车辆油耗稳态模型建立单元，用于基于车辆稳态行驶状态下的车辆参数数据，结合多项式拟合方法，建立车辆油耗稳态模型。

特征类别单元，用于采用主成分分析法和聚类分析法，对车辆在非稳态行驶状态下的车辆参数数据进行初步分类，并对初步分类后的车辆参数数据进行类别重构，确定车辆在非稳态行驶状态下的车辆参数数据的特征类别。

油耗误差强相关参数确定单元，用于将不同特征类别的车辆在非稳态行驶状态下的车辆参数数据输入至所述车辆油耗稳态模型进行初步油耗估计，确定油耗误差；并采用距离相关系数对车辆参数数据和油耗误差进行相关性分析，确定油耗误差强相关参数。

车辆分段式油耗瞬态修正模型确定单元，用于基于所述油耗误差强相关参数以及车辆在非稳态行驶状态下的车辆参数数据的特征类别，结合多项式方法，确定车辆分段式油耗瞬态修正模型。

车辆分段式瞬态油耗模型确定单元，用于采用所述车辆分段式油耗瞬态修正模型对车辆油耗稳态模型进行误差修正，确定车辆分段式瞬态油耗模型；采用所述车辆分段式瞬态油耗模型估计瞬态汽车油耗。

进一步地，所述车辆油耗稳态模型建立单元，具体包括：

组合子单元，用于将发动机转矩和发动机转速进行不同幂次的组合，得到多个车辆油耗初始稳态模型。

筛选子单元，用于基于贝叶斯准则，对多个车辆油耗初始稳态模型进行筛选，得到车辆油耗稳态模型；所述车辆油耗稳态模型为多个车辆油耗初始稳态模型中贝叶斯指数最小的模型。

所述贝叶斯指数的计算公式为：

其中，K为稳态模块的输入变量个数，n为车辆稳态行驶状态下的车辆参数数据的个数，SSE为稳态油耗模块的油耗估算残差平方和。

所述车辆油耗初始稳态模型的表达式为：

其中，FC_s为车辆稳态油耗估计值，i＝0,1,2,3，j＝0,1,2,3，L_ij为稳态项系数，T_e为发动机转矩，n_e为发动机转速，M_i为发动机转矩的最高幂次，M_j为发动机转速的最高幂次。

具体地，所述车辆分段式油耗瞬态修正模型的表达式为：

其中，FC_u为油耗瞬态误差修正值，P_ij、Q_ij和γ_ij分别为瞬态修正模块的各项系数，k为基于聚类分析对车辆非稳态行驶状态下的车辆参数进行类别重构分类的类别数目；A₁,A₂,…,A_k和B₁,B₂,…,B_k分别为第1,2,…,k类工况车辆分段式油耗瞬态修正模型的输入参数；M_i1,M_i2,…,M_ik和M_j1,M_j2,…,M_jk分别为第1,2,…,k类工况车辆分段式油耗瞬态修正模型输入参数的最高幂次。

具体地，所述车辆分段式瞬态油耗模型的计算公式为：

其中，FC_s为车辆稳态油耗估计值，FC_t为车辆瞬态油耗估计值。

本发明的技术效果：

与传统稳态模型相比，相对于发动机万有特性曲线图或多项式的稳态模型，由于加入了瞬态修正模型，该模型在瞬态油耗评估中，精度明显提高。与现有其他瞬态油耗模型相比，相对于传统基于动力学的物理模型，多项式的结构使得该模型结构更加简单，稳态模型与瞬态模型最多需要涉及4个发动机或车辆状态参数，需要校准的参数更少，且区分工况的建模以及基于相关性的参数选择保证了更高的精度；相对于基于机器学习的数学模型，在精度相差不大的情况下，该模型不需要过多的时间进行数据标定，使用时对计算机算力的要求也较低，且可以通过最终模型结构分析各项状态参数对瞬态油耗的影响。高精度和简单的模型结构也能保证模型能够更好的嵌合于车载系统或其他复杂的仿真软件中，实用性强。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种基于油耗强相关参数修正的瞬态汽车油耗估计方法，其特征在于，所述基于油耗强相关参数修正的基于油耗强相关参数修正的瞬态汽车油耗估计方法包括：

采集车辆不同行驶状态下的车辆参数数据；所述车辆不同行驶状态包括车辆稳态行驶和车辆非稳态行驶；所述车辆参数数据包括车辆行驶参数数据和动力系统参数数据；所述车辆行驶参数数据包括车速、车辆加速度和加速踏板角度；所述动力系统参数数据包括节气门开度、发动机转速、发动机转矩、档位信息和实际油耗值；

基于车辆稳态行驶状态下的车辆参数数据，结合多项式拟合方法，建立车辆油耗稳态模型；

采用主成分分析法和聚类分析法，对车辆在非稳态行驶状态下的车辆参数数据进行初步分类，并对初步分类后的车辆参数数据进行类别重构，确定车辆在非稳态行驶状态下的车辆参数数据的特征类别；

将不同特征类别的车辆在非稳态行驶状态下的车辆参数数据输入至所述车辆油耗稳态模型进行初步油耗估计，确定油耗误差；并采用距离相关系数对车辆参数数据和油耗误差进行相关性分析，确定油耗误差强相关参数；

基于所述油耗误差强相关参数以及车辆在非稳态行驶状态下的车辆参数数据的特征类别，结合多项式方法，确定车辆分段式油耗瞬态修正模型；

采用所述车辆分段式油耗瞬态修正模型对所述车辆油耗稳态模型进行误差修正，确定车辆分段式瞬态油耗模型；采用所述车辆分段式瞬态油耗模型估计瞬态汽车油耗。

2.根据权利要求1所述的基于油耗强相关参数修正的瞬态汽车油耗估计方法，其特征在于，所述基于车辆稳态行驶状态下的车辆参数数据，结合多项式拟合方法，建立车辆油耗稳态模型，具体包括：

将发动机转矩和发动机转速进行不同幂次的组合，得到多个车辆油耗初始稳态模型；

基于贝叶斯准则，对多个车辆油耗初始稳态模型进行筛选，得到车辆油耗稳态模型；所述车辆油耗稳态模型为多个车辆油耗初始稳态模型中贝叶斯指数最小的模型。

3.根据权利要求2所述的基于油耗强相关参数修正的瞬态汽车油耗估计方法，其特征在于，所述贝叶斯指数的计算公式为：

其中，K为车辆油耗稳态模型的输入变量个数，n为车辆稳态行驶状态下的车辆参数数据的个数，SSE为稳态油耗模块的油耗估算残差平方和；

所述车辆油耗初始稳态模型的表达式为：

其中，FC_s为车辆稳态油耗估计值，i＝0,1,2,3，j＝0,1,2,3，L_ij为稳态项系数，T_e为发动机转矩，n_e为发动机转速，M_i为发动机转矩的最高幂次，M_j为发动机转速的最高幂次。

4.根据权利要求1所述的基于油耗强相关参数修正的瞬态汽车油耗估计方法，其特征在于，所述采用主成分分析法和聚类分析法，对车辆在非稳态行驶状态下的车辆参数数据进行初步分类，具体包括：

对车辆在非稳态行驶状态下的车辆参数数据进行归一化处理和主成分分析，提取方差百分比累计大于85％的车辆在非稳态行驶状态下的车辆参数数据作为主成分；

基于Davies Bouldin准则，选取DBI指数最小的类别数作为分类类别数，并基于所述分类类别数，采用k均值聚类算法对提取主成分后的车辆参数数据进行数据分类。

5.根据权利要求1所述的基于油耗强相关参数修正的瞬态汽车油耗估计方法，其特征在于，所述车辆分段式油耗瞬态修正模型的表达式为：

其中，FC_u为油耗瞬态误差修正值，P_ij、Q_ij和γ_ij分别为瞬态修正模块的各项系数，k为基于聚类分析对车辆非稳态行驶状态下的车辆参数进行类别重构分类的类别数目；A₁,A₂,…,A_k和B₁,B₂,…,B_k分别为第1,2,…,k类工况车辆分段式油耗瞬态修正模型的输入参数；M_i1,M_i2,…,M_ik和M_j1,M_j2,…,M_jk分别为第1,2,…,k类工况车辆分段式油耗瞬态修正模型输入参数的最高幂次。

6.根据权利要求5所述的基于油耗强相关参数修正的瞬态汽车油耗估计方法，其特征在于，所述车辆分段式瞬态油耗模型的计算公式为：

其中，FC_s为车辆稳态油耗估计值，FC_t为车辆瞬态油耗估计值。

7.一种基于油耗强相关参数修正的瞬态汽车油耗估计系统，其特征在于，所述基于油耗强相关参数修正的瞬态汽车油耗估计系统包括：

数据采集单元，用于采集车辆不同行驶状态下的车辆参数数据；所述车辆不同行驶状态包括车辆稳态行驶和车辆非稳态行驶；所述车辆参数数据包括车辆行驶参数数据和动力系统参数数据；所述车辆行驶参数数据包括车速、车辆加速度和加速踏板角度；所述动力系统参数数据包括节气门开度、发动机转速、发动机转矩、档位信息和实际油耗值；

车辆油耗稳态模型建立单元，用于基于车辆稳态行驶状态下的车辆参数数据，结合多项式拟合方法，建立车辆油耗稳态模型；

特征类别单元，用于采用主成分分析法和聚类分析法，对车辆在非稳态行驶状态下的车辆参数数据进行初步分类，并对初步分类后的车辆参数数据进行类别重构，确定车辆在非稳态行驶状态下的车辆参数数据的特征类别；

油耗误差强相关参数确定单元，用于将不同特征类别的车辆在非稳态行驶状态下的车辆参数数据输入至所述车辆油耗稳态模型进行初步油耗估计，确定油耗误差；并采用距离相关系数对车辆参数数据和油耗误差进行相关性分析，确定油耗误差强相关参数；

车辆分段式油耗瞬态修正模型确定单元，用于基于所述油耗误差强相关参数以及车辆在非稳态行驶状态下的车辆参数数据的特征类别，结合多项式方法，确定车辆分段式油耗瞬态修正模型；

车辆分段式瞬态油耗模型确定单元，用于采用所述车辆分段式油耗瞬态修正模型对车辆油耗稳态模型进行误差修正，确定车辆分段式瞬态油耗模型；采用所述车辆分段式瞬态油耗模型估计瞬态汽车油耗。

8.根据权利要求7所述的基于油耗强相关参数修正的瞬态汽车油耗估计系统，其特征在于，所述车辆油耗稳态模型建立单元，具体包括：

组合子单元，用于将发动机转矩和发动机转速进行不同幂次的组合，得到多个车辆油耗初始稳态模型；

筛选子单元，用于基于贝叶斯准则，对多个车辆油耗初始稳态模型进行筛选，得到车辆油耗稳态模型；所述车辆油耗稳态模型为多个车辆油耗初始稳态模型中贝叶斯指数最小的模型；

所述贝叶斯指数的计算公式为：

其中，K为车辆油耗稳态模型的输入变量个数，n为车辆稳态行驶状态下的车辆参数数据的个数，SSE为稳态油耗模块的油耗估算残差平方和；

所述车辆油耗初始稳态模型的表达式为：

其中，FC_s为车辆稳态油耗估计值，i＝0,1,2,3，j＝0,1,2,3，L_ij为稳态项系数，T_e为发动机转矩，n_e为发动机转速，M_i为发动机转矩的最高幂次，M_j为发动机转速的最高幂次。

9.根据权利要求7所述的基于油耗强相关参数修正的瞬态汽车油耗估计系统，其特征在于，所述车辆分段式油耗瞬态修正模型的表达式为：

其中，FC_u为油耗瞬态误差修正值，P_ij、Q_ij和γ_ij分别为瞬态修正模块的各项系数，k为基于聚类分析对车辆非稳态行驶状态下的车辆参数进行类别重构分类的类别数目；A₁,A₂,…,A_k和B₁,B₂,…,B_k分别为第1,2,…,k类工况车辆分段式油耗瞬态修正模型的输入参数；M_i1,M_i2,…,M_ik和M_j1,M_j2,…,M_jk分别为第1,2,…,k类工况车辆分段式油耗瞬态修正模型输入参数的最高幂次。

10.根据权利要求9所述的基于油耗强相关参数修正的瞬态汽车油耗估计系统，其特征在于，所述车辆分段式瞬态油耗模型的计算公式为：

其中，FC_s为车辆稳态油耗估计值，FC_t为车辆瞬态油耗估计值。

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