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基于多模信息的怠速起停系统控制策略研究

包翠竹  
【摘要】:怠速起停系统设计的初衷是节能减排,但在实际应用过程中由于受到交通控制信号、交通拥堵等多种因素的影响,安装起停系统的车辆经常出现短时怠速、频繁起停现象,不仅使起停系统的节能优势无法充分发挥,还会增加设备磨损、降低驾驶舒适性。以至于很多驾驶员往往关闭这一功能。本研究综合分析交通控制信号、交通环境、行驶工况等多种影响因素,提出通过预测怠速工况的方法控制发动机起停,有效地减少无效怠速起停的次数,提升起停系统的燃油经济性。本研究以提升怠速起停系统燃油经济性为目的,围绕怠速工况预测、制定起停控制策略展开研究。主要研究内容如下:1)实际城市道路下怠速工况分析为了充分考虑道路环境、行驶工况等因素对车辆怠速起停的影响,选取了上海、武汉、沈阳、长春四个城市作为试验地点,采集了大量行车数据进行系统分析。通过对相关研究的总结分析以及车辆的实际测量确定了无效怠速的时间阈值。根据所确定的无效怠速时间阈值,分析不同城市、不同时段的怠速及无效怠速的分布规律,不同怠速情况下的速度分布规律,为后续算法的提出和改进提供基于实际数据的分析基础,为模型验证提供数据支持。2)基于交通控制信号的起停控制方法综合考虑交通控制信号对起停系统的影响,提出基于交通控制信号获取的起停控制方法,本文基于车载单目摄像机构建了交通控制信号识别系统。该系统可以有效地识别车辆行驶过程中前方的信号灯及倒计时信息,并根据距离估计模型实时计算车辆与信号灯之间的距离,从而预测车辆的怠速情况控制车辆起停。在检测信号灯时选择合适的颜色空间,研究分析多种视觉特征并确定了合适的特征向量,提出了WKNN模型识别信号灯和倒计时。并根据图像识别结果制定起停控制策略,试验结果表明,改进后的起停控制策略能够有效提升起停系统燃油经济性,高峰时段平均提升11.64%;平峰时段平均提升9.63%。3)基于时空学习的怠速工况预测方法基于实际行车数据的分析,提出根据怠速工况预测的结果控制车辆起停,提出基于时空学习的怠速工况预测方法。为了确定适合怠速预测的基础模型,分别使用生成式模型Marcov模型和判别式模型LS-SVM模型进行预测。在使用Marcov模型进行预测时,对比了不同时间尺度、不同状态分类的预测效果,确定了Marcov模型的最优模型参数;在使用LS-SVM模型进行预测时分析了短时行驶工况特征、核函数对预测的影响,确定了LS-SVM模型的最优模型参数。对比两种方法确定了LS-SVM作为怠速工况预测基础模型,并针对无效怠速分布的特点对预测模型进行改进,提出了基于时空学习的LS-SVM怠速工况预测方法,根据预测结果制定起停控制策略,验证试验表明,改进后的起停系统较传统起停系统,燃油经济性明显提升,高峰时段平均提升17.09%,平峰时段平均提升5.40%;并有效地减少了无效怠速起停次数,高峰时段平均减少74.43%的无效怠速起停,平峰时段平均减少53.33%的无效怠速。4)基于工况相似性的权重自适应怠速工况预测方法为了进一步提升怠速预测的准确性,提出基于工况相似性的权重自适应怠速工况预测模型。根据怠速相关的区间行驶工况特征使用最大期望算法对行驶工况聚类,确定行驶工况的6个类别,在进行怠速工况预测时,对待预测工况提取相同的区间行驶工况特征,确定待预测工况与每个类别行驶工况的相似度,每个类别内的行驶工况单独完成预测,预测结果以相似度为权重确定最终的预测结果。综合考虑交通控制信号、怠速工况预测结果等多种信息,提出基于多模信息的怠速起停控制策略,试验表明基于多模信息的起停控制策略,较传统起停系统,燃油经济性明显提升,无效怠速次数明显下降。高峰时段燃油经济性平均提升23.17%,无效怠速起停平均减少93.59%;平峰时段燃油经济性平均提升8.79%,无效怠速起停平均减少74.17%。论文所提出的基于多模信息的怠速起停控制策略,综合考虑了交通控制信号信息、短时行驶工况、区间行驶工况以及时间、空间等多种模态的信息,预测车辆怠速工况,并根据预测结果控制车辆起停,有效减少无效起停的次数,提升起停系统的燃油经济性。


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