基于数据挖掘的车辆变速系统多目标挡位决策方法及装置

本发明涉及车辆变速系统，具体涉及基于数据挖掘的车辆变速系统多目标挡位决策方法及装置。

背景技术：

1、车辆变速器自动换挡决策方法是指各挡位随控制参数变化的规律，直接影响了车辆行驶的动力性和燃油的经济性。传统的换挡决策方法通常是基于理论分析模型的性能参数优化和基于经验学习的换挡决策，但是这些方法大多不能很好地适应道路环境的变化及驾驶习惯的差异。

2、为了使自动变速换挡适应复杂的道路环境及不同的驾驶习惯，国内外学者对挡位决策方法进行了广泛的研究。夏光等分别对拥堵工况及驾驶员驾驶习惯对自动变速换挡策略进行优化分析。卢汉等针对坡道换挡规律适应性问题，研究了适应坡道行驶的自动变速汽车性能综合最优换挡规律优化方法。张炳力等针对双离合自动变速器车辆，制定了综合换挡规律，并分析了在城市拥挤道路、紧急制动、加速超车、弯道和坡道等特殊工况时出现不合理换挡现象的原因。陈飞等通过发动机外特性的研究，理论计算并分析了双离合自动变速器车辆在上坡行驶过程中动力不足及频繁换挡的问题。lei yulong等通过在自动变速器车辆中识别各种行驶工况，并调整控制策略提高其对外界环境的适应性。上述换挡决策方法研究总体是基于理论模型分析的，通过对不同道路环境和驾驶意图的识别，进而优化换挡规律参数，取得了一定的成效。

3、随着计算机技术的发展，从车辆行驶过程中采集的大量数据中挖掘重要的特征信息，以此获得换挡规律，从而获得换挡决策方法。其中，刘永刚等分别提出了基于知识的换挡控制策略以及基于数据驱动的无模型自适应控制方法。秦大同等提出了一种通过挖掘熟练驾驶员行驶数据，通过对比6种机器学习算法，选取随机森林算法生成换挡规律。kuncheng等利用采集熟练驾驶员的行驶数据，构建了一种适应不同驾驶意图和复杂驾驶环境的车辆自动变速系统换挡决策方法。jihao feng等基于驾驶数据和机器学习方法，提出了一种考虑油耗、长期-短期驾驶行为和驾驶环境的智能换挡决策系统。

4、综上可知，基于数据挖掘的换挡决策方法是智能化发展的一个重要方向。然而，如何根据实时行驶数据，准确、快速地做出换挡决策，以实现车辆的最佳动力性和经济性，仍是当前研究的热点和难点。传统的换挡决策方法往往基于固定的换挡曲线或规则，难以适应复杂多变的行驶工况。因此需要提供基于数据挖掘的车辆变速系统多目标挡位决策方法。

技术实现思路

1、针对现有技术存在的不足，本发明提出基于数据挖掘的车辆变速系统多目标挡位决策方法及装置，用于解决上述技术问题。

2、第一方面，提供了基于数据挖掘的车辆变速系统多目标挡位决策方法，包括：

3、获取车辆行驶数据，并进行同步预处理，获取预处理结果；

4、根据所述预处理结果，获取换挡规律分析结果；

5、根据所述换挡规律分析结果，获取平直路段的换挡规律结果；

6、对所述平直路段的换挡规律结果进行仿真分析，获取换挡决策结果。

7、进一步的，获取车辆行驶数据，并进行同步预处理，获取预处理结果，包括：

8、通过多个传感器，获取车辆行驶数据；

9、对所述行驶数据进行同步化处理，获取处理结果；

10、对所述处理结果采用变分模态分解算法，获取噪声处理结果；

11、对所述噪声处理结果采用压缩感知正交匹配追踪重构算法，获取缺失值处理结果；

12、对所述缺失值处理结果进行提取，获取预处理结果。

13、进一步的，对所述处理结果采用变分模态分解算法，获取噪声处理结果，包括：

14、通过计算

15、获取噪声处理结果；

16、其中，uk(t)表示模态函数，wk表示基频带，λ是拉格朗日算子，α是罚参数，f是原始信号。

17、进一步的，对所述缺失值处理结果进行提取，获取预处理结果，包括：

18、对所述缺失值处理结果进行剔除，分别获取坡道路段数据剔除结果和弯曲路段数据剔除结果；

19、根据所述坡道路段数据剔除结果和所述弯曲路段数据剔除结果，获取预处理结果。

20、进一步的，根据所述预处理结果，获取换挡规律分析结果，包括：

21、根据所述预处理结果，分别获取动力性换挡规律计算结果和经济型换挡规律计算结果；

22、根据所述动力性换挡规律计算结果和经济型换挡规律计算结果，获取换挡规律分析结果。

23、进一步的，根据所述预处理结果，获取动力性换挡规律计算结果，包括：

24、通过计算获取动力性换挡规律计算结果；

25、其中，ua(n)表示第n档的车速。

26、进一步的，根据所述预处理结果，获取经济型换挡规律计算结果，包括：

27、通过计算min|ge(n+1)-ge(n)|，获取经济型换挡规律计算结果；

28、其中，ge(n)表示第n档的燃油消耗率。

29、进一步的，根据所述换挡规律分析结果，获取平直路段的换挡规律结果，包括：

30、根据所述换挡规律分析结果，获取换挡点提取结果；

31、对所述换挡点提取结果采用移动最小二乘法，获取换挡面拟合；

32、根据所述换挡面拟合，获取平直路段的换挡规律结果。

33、进一步的，对所述平直路段的换挡规律结果进行仿真分析，获取换挡决策结果，包括：

34、对所述平直路段的换挡规律结果进行仿真分析，分别获取升档决策对比结果和降挡决策对比结果；

35、根据所述升档决策对比结果和所述降档决策对比结果，获取换挡决策结果。

36、第二方面，提供了基于数据挖掘的车辆变速系统多目标挡位决策方法的装置，包括：

37、预处理结果模块，被配置为获取车辆行驶数据，并进行同步预处理，获取预处理结果；

38、换挡规律分析结果模块，被配置为根据所述预处理结果，获取换挡规律分析结果；

39、平直路段的换挡规律结果模块，被配置为根据所述换挡规律分析结果，获取平直路段的换挡规律结果；

40、换挡决策结果模块，被配置为对所述平直路段的换挡规律结果进行仿真分析，获取换挡决策结果。

41、采用上述技术方案的发明，具有如下优点：

42、本发明的智能挡位决策方法通过数据挖掘处理技术，能够准确、快速地分析行驶数据，得出兼顾车辆动力性和经济性的换挡策略。相比传统的基于固定换挡曲线或规则的换挡决策方法，本发明具有更高的适应性和准确性，能够更好地满足复杂多变的行驶工况需求。

技术特征：

1.基于数据挖掘的车辆变速系统多目标挡位决策方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于数据挖掘的车辆变速系统多目标挡位决策方法，其特征在于，获取车辆行驶数据，并进行同步预处理，获取预处理结果，包括：

3.根据权利要求2所述的基于数据挖掘的车辆变速系统多目标挡位决策方法，其特征在于，对所述处理结果采用变分模态分解算法，获取噪声处理结果，包括：

4.根据权利要求2所述的基于数据挖掘的车辆变速系统多目标挡位决策方法，其特征在于，对所述缺失值处理结果进行提取，获取预处理结果，包括：

5.根据权利要求1所述的基于数据挖掘的车辆变速系统多目标挡位决策方法，其特征在于，根据所述预处理结果，获取换挡规律分析结果，包括：

6.根据权利要求5所述的基于数据挖掘的车辆变速系统多目标挡位决策方法，其特征在于，根据所述预处理结果，获取动力性换挡规律计算结果，包括：

7.根据权利要求5所述的基于数据挖掘的车辆变速系统多目标挡位决策方法，其特征在于，根据所述预处理结果，获取经济型换挡规律计算结果，包括：

8.根据权利要求1所述的基于数据挖掘的车辆变速系统多目标挡位决策方法，其特征在于，根据所述换挡规律分析结果，获取平直路段的换挡规律结果，包括：

9.根据权利要求1所述的基于数据挖掘的车辆变速系统多目标挡位决策方法，其特征在于，对所述平直路段的换挡规律结果进行仿真分析，获取换挡决策结果，包括：

10.基于数据挖掘的车辆变速系统多目标挡位决策方法的装置，其特征在于，包括：

技术总结本发明涉及车辆变速系统技术领域，公开了基于数据挖掘的车辆变速系统多目标挡位决策方法及装置，包括获取车辆行驶数据，并进行同步预处理，获取预处理结果；根据预处理结果，获取换挡规律分析结果；根据换挡规律分析结果，获取平直路段的换挡规律结果；对平直路段的换挡规律结果进行仿真分析，获取换挡决策结果。上述的基于数据挖掘的车辆变速系统多目标挡位决策方法及装置，通过数据挖掘处理技术，能够准确、快速地分析行驶数据，得出兼顾车辆动力性和经济性的换挡策略。相比传统的基于固定换挡曲线或规则的换挡决策方法，本发明具有更高的适应性和准确性，能够更好地满足复杂多变的行驶工况需求。技术研发人员：曾剑峰,杜鹏飞,王勇,许华超,周湘阳,赖跃,魏智勇,邓忠宝,乐洋,王思渝,梅雪源受保护的技术使用者：重庆电子工程职业学院技术研发日：技术公布日：2024/8/1