基于K-均值聚类算法的西安市汽车行驶工况合成技术研究

为提供排放试验所需的车速曲线,基于划分的短行程数据,采用K-均值聚类算法构建了西安市汽车行驶合成工况。首先对采集的原始数据进行短行程划分并进行特征提取,针对提取的高维特征向量之间的冗余性和非线性关系,采用核主分量分析法进行降维。然后基于K-均值的聚类算法,对降维后特征向量进行划分,按照离聚类中心最近的原则选择各聚类的短行程样本,将其合成为平均速度为21.51 km/h、持续时间为1 166 s、距离为6.9 km的西安市汽车行驶工况。对比表明,西安市汽车行驶工况接近于日本J10-15标准,但加速度参数要高很多。

西安市纯电动城市客车行驶工况研究

给出了西安市纯电动城市客车行驶工况开发的流程、路线、数据采集及合成方法,合成出西安市纯电动城市客车综合行驶工况(XiBUS)。基于主成分分析与聚类分析法,解析西安市纯电动城市客车拥堵行驶、一般行驶、通畅行驶3类典型代表工况,分析了西安市纯电动城市客车综合行驶工况及ECE(Economic Commission for Europe)工况与试验数据总体之间的误差,将合成的西安市纯电动城市客车工况与ECE工况做了仿真对比分析,并将西安市纯电动城市客车行驶工况与典型城市工况做了对比分析。结果表明,合成的西安纯电动公交工况(XiBUS)误差最小,更接近西安市纯电动城市客车实际工况,ECE工况误差较大,不能反映西安纯电动城市客车实际工况;XiBUS工况与ECE工况差别较大,XiBUS比ECE工况对客车的能耗要求更高。