基于行驶数据挖掘的DCT车辆平直道路换挡规律研究

针对基于车辆动力学制定的换挡规律适应性差,基于多维数据结合智能算法训练的挡位决策模型无法直接应用于实车等问题,提出了一种通过挖掘熟练驾驶员驾车行驶数据提取平直道路换挡规律的方法。首先,通过试验采集海量行驶数据,接着利用小波去噪、spearman相关性分析和信息增益计算提取平直道路行驶的3个最主要特征,最后通过对比6种机器学习算法在各挡位下对决策值(升挡、降挡和保持)的分类精度,选取精度最高的随机森林算法生成车速-加速踏板位置-发动机角加速度三参数换挡规律。仿真结果表明:该方法可有效收集平直道路下的熟练驾驶员换挡策略,提取的换挡规律油耗水平接近经济性换挡且动力性较好。