基于云推理的汽车经济性巡航车速规划研究

【摘要】本论文在研究了现有汽车自适应巡航技术的基础上，基于云推理机制提出一种规划汽车燃油经济性巡航车速的方法。汽车的经济车速是随行驶路况、装载质量、风速及风向和气候环境的变化而变化。在道路状况良好、顺风行驶、车型风阻系数小、发动机功率利用率高、无篷布和载重量较轻时，其经济车速就高，反之则低。研究者所在研究室曾经以发动机万有特性曲面为参考对经济性巡航控制方法进行了研究，以发动机较低燃油消耗率对应的经济转速为控制目标，能够提高一定的燃油经济性，但是当发动机装配到车辆上，在道路上行驶时，就会涉及到变速箱匹配、空气阻力、道路状况、轮胎压力等变量的干涉，因此单纯从提高发动机的经济性方面考虑，并不能实现最大限度上提高整车燃油经济性。所以，本论文提出以汽车的百公里平均燃油消耗量为燃油经济性的评价指标，建立汽车百公里平均燃油消耗量云模型，提取对应较低汽车百公里平均燃油消耗量的车速作为经济性巡航速度，并将其作为经济性巡航车速规划的目标速度，进行经济性巡航速度变化轨迹规划。即根据汽车巡航时的道路条件及气候环境参数等信息，研究基于云模型的汽车经济性巡航车速预测模型，在不同行驶阻力工况间切换时，规划经济性巡航速度的变化轨迹。控制车辆始终以经济车速巡航行驶，提高车辆的燃油经济性。本论文首先基于CarSim软件，根据路面信息及道路设计要求，构建仿真虚拟道路；基于CarSim软件，建立包含驾驶员外部输入模型、整车结构参数模型和外部环境参数模型（包括空气动力学）三部分的整车动力学模型；基于CarSim仿真建立能够反映整车燃油经济性的原始遍历仿真试验数据库，利用Matlab软件编程对原始试验数据库进行数据处理，建立汽车百公里平均燃油消耗量数据库。其次采用云模型、云变换、云推理等相关理论，根据遍历仿真建立的汽车百公里平均燃油消耗量数据库，确定云模型的输入、输出语言变量，并挖掘其特征参数；对云模型输入、输出变量进行概念划分及概念跃升，确定输入及输出变量的概念树，生成汽车百公里平均燃油消耗量云模型规则库；基于云推理机制和规则库的自动提取程序，生成输入与输出变量间的映射关系，根据此映射关系可以提取出不同行驶阻力条件下的经济车速，将这些经济车速规划出经济性巡航速度变化轨迹。最后，本文基于CarSim的仿真试验结果证明，当车辆以此经济性巡航速度变化轨迹巡航时，比定速105km/h巡航时百公里平均燃油消耗量降低4.83%。
【作者】杨玉林；
【导师】张立斌；
【作者基本信息】吉林大学，载运工具运用工程，2014，硕士
【关键词】经济性巡航；云推理；经济车速规划；

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