基于K-均值聚类分析的城市道路汽车行驶工况构建方法研究

以实时采集的乘用车行驶数据为数据源,进行了城市道路汽车行驶工况构建方法的研究。分别运用运动学片段分析法、主成分分析法和K均值聚类分析法对实测数据进行降维和分类,提出以Silhouette函数实现对聚类结果的筛选,以减少人为选择的误差,并根据聚类中心的大小筛选所需运动学片段构建候选工况。在目标代表工况的遴选方面,提出了综合6个特征参数和最大SAFD差异值的评价标准。最后通过试验验证了该行驶工况构建方法的有效性和精确性。

驾驶行为对纯电动汽车能量消耗的影响分析

基于云度新能源汽车股份有限公司的TSP车辆监控平台,采集3位纯电动出租车驾驶员累积20315km的汽车行驶数据进行分析;结果表明,当相对正加速度RPA(Relative positive acceleration)值越小、加速踏板行程在5%~10%分布比例越小,纯电动出租车的电池能量消耗越低。采用因子分析法对RPA和加速踏板行程分布进行分析,并应用回归分析获取综合评价指标;结果表明,该评价指标可用于对出租车驾驶员的驾驶行为优劣的评价。