基于模糊控制的汽车续航里程计算方法与流程

本发明涉及汽车制造技术，特别涉及基于模糊控制的汽车续航里程计算方法。

背景技术：

电动汽车相对传统汽车的优势在于没有尾气排放，故而对空气没有污染。由于没有发动机的噪音，故而整车NVH(Noise、Vibration、Harshness，噪声、振动与声振粗糙度)水平较好，乘客的整体驾驶感受要优于传统汽车。由于电机扭矩的相应速度要高于发动机很多，加速性很好，使得纯电动汽车很受欢迎。但是困扰纯电动汽车的问题较多，最突出的问题就是充电时间较长和续航里程较短。

技术实现要素：

本发明的一个实施例提供了基于模糊控制的汽车续航里程计算方法，所述方法提高了续航里程的精确度。并且，所述基于模糊控制的汽车续航里程计算方法包括：

实时采集固定时长的汽车速度信息的数据片段，确定所述数据片段的特征参数；

通过所述特征参数计算所述数据片段与预设的各聚类中心的距离，将最小距离对应的聚类中心的能耗确定为所述数据片段的能耗E_i，其中i为正整数，且i为所述数据片段的编号；

计算当前总能耗E_cost＝∑E_i；

计算当前剩余能量E_rest＝E_total-E_cost，其中，E_total为所述汽车电池总能量；

根据S_rest＝l·E_rest确定当前续航里程S_rest，其中，l＝l₀+A·(E_total-E₀)，且l₀为电流最小参数，A为放电系数，E₀为电池放电终止能量。

根据上述的各实施例，本发明通过预先统计汽车各种行驶工况的数据片段的能耗，在骑车行驶过程中，实时采集固定时长的速度信息数据片段，并通过聚类算法确定采集到的数据片段所属行驶工况类型，进而将该行驶工况类型的聚类中心的能耗确定为实时采集的该数据片段的能耗，从而确定当前电池剩余能量，再根据单位剩余能量能行驶的里程计算当前电池剩余能量续航里程，该方法对环境的变化具有较强的抗干扰能力，大大提高了续航里程的精确度。

附图说明

以下附图仅对本发明做示意性说明和解释，并不限定本发明的范围。

图1为本发明技术方案流程图。

具体实施方式

为了对发明的技术特征、目的和效果有更加清楚的理解，现对照附图说明本发明的具体实施方式，在各图中相同的标号表示相同的部分。

在本文中，“示意性”表示“充当实例、例子或说明”，不应将在本文中被描述为“示意性”的任何图示、实施方式解释为一种更优选的或更具优点的技术方案。

为使图面简洁，各图中的只示意性地表示出了与本发明相关部分，而并不代表其作为产品的实际结构。另外，以使图面简洁便于理解，在有些图中具有相同结构或功能的部件，仅示意性地绘示了其中的一个，或仅标出了其中的一个。

在本文中，“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”等仅用于表示相关部分之间的相对位置关系，而非限定这些相关部分的绝对位置。

在本文中，“第一”、“第二”等仅用于彼此的区分，而非表示重要程度及顺序、以及互为存在的前提等。

在本文中，“相等”、“相同”等并非严格的数学和/或几何学意义上的限制，还包含本领域技术人员可以理解的且制造或使用等允许的误差。除非另有说明，本文中的数值范围不仅包括其两个端点内的整个范围，也包括含于其中的若干子范围。

图1为本发明实施例提供的一种基于模糊控制的汽车续航里程计算方法的流程示意图，其包括以下步骤，该方法包括：

步骤101：实时采集固定时长的汽车速度信息的数据片段，确定各数据片段的特征参数。

本步骤中，每个数据片段i的特征参数优选包括：平均速度v_i、加速比例a_i、减速比例b_i，则每个数据片段可用三维向量(v_i,a_i,b_i)表示。其中，加速比例a_i和减速比例b_i分别通过汽车加速踏板的变化来判断，例如，可以通过统计每个数据片段的固定时长中加速踏板加速的时长，用加速时长与所述固定时长的比值作为加速比例；统计每个数据片段的固定时长中加速踏板减速的时长，用减速时长与所述固定时长的比值作为减速比例。

步骤102：通过特征参数计算每个数据片段与预设的各聚类中心的距离，将最小距离对应的聚类中心的能耗确定为该数据片段的能耗E_i，其中i为正整数，且i为该数据片段的编号。

本步骤中，预设的聚类中心为针对每款车型离线确定的，具体计算方法为：

离线采集预设数量的样本数据片段建立样本集合，确定每个样本数据片段的特征参数；

通过每个样本数据片段的特征参数对所述样本集合进行聚类计算，确定每个聚类的聚类中心，其中，聚类数量为预设的汽车行驶工况类型的数量。

这里，离线采集的样本数据片段的特征参数与实时采集的数据片段的特征参数相同；预设的汽车行驶工况类型优选包括拥堵的城市工况、顺畅的高速工况、拥堵的市郊工况和顺畅的市郊工况。

聚类计算的方法有多种，下面以K-means聚类算法为例对本发明中确定聚类中心的方法进行描述：

从样本集合中随机选择K个样本数据片段作为聚类中心，所述K为所述预设的汽车行驶工况类型的数量；

针对所述样本集合中除聚类中心的每个样本数据片段，依次计算该样本数据片段与各聚类中心的距离，并将该样本数据片段划分到距离最近的聚类中心的聚类中，其中，距离的计算方法可以是欧氏距离、或曼哈顿距离，本发明不做限定；

确定每个聚类的中心点，并将确定出的中心点更新为该聚类的新的聚类中心；其中，中心点的计算方法为现有技术，在此不再详述：

针对所述样本集合中每个样本数据片段，依次计算该样本数据片段与各中心点的距离，并将该样本数据片段划分到距离最近的中心点的聚类中；

返回执行所述确定每个聚类的中心点的步骤，直至标准测度函数收敛，所述标准测度函数为其中，d_nk为编号为n的样本数据片段与编号为k的中心点之间的距离，K为聚类的数量，N为样本集合中样本数据片段的数量。

进一步地，本步骤中聚类中心的能耗的计算方法为：

统计样本集合中各样本数据片段消耗的能量；

计算所述每个聚类的平均能耗，聚类的平均能耗为该聚类包含的各样本数据片段的能耗之和与该聚类包含的样本数据片段的数量的比值；

将计算出的每个聚类的平均能耗确定为该聚类的聚类中心的能耗。

其中，统计样本集合中各样本数据片段消耗的能量通过以下方法计算得到：且P＝U(t)·I(t)，则t₂-t₁＝t_l，t_l为样本数据片段对应的固定时长，U(t)为每个样本数据片段的电压函数，I(t)为每个样本数据片段的电流函数。

步骤103：计算当前总能耗E_cost＝∑E_i。

计算当前总能耗的过程为累加过程，即从汽车开始行驶开始，实时采集的每个数据片段的能耗累计之和。

步骤104：计算当前剩余能量E_rest＝E_total-E_cost，其中，E_total为汽车电池总能量。

步骤105：根据S_rest＝l·E_rest确定当前续航里程S_rest，其中，l＝l₀+A·(E_total-E₀)，且l₀为电流最小参数，A为放电系数，l₀与A均为常数，E₀为电池放电终止能量，即电池停止放电时自身剩余的能量，也为常数值。

应用本发明技术方案的模糊控制策进行汽车续航里程的计算，对环境变化具有较强的抗干扰能力，大大提高了续航里程的精确度。

应当理解，虽然本说明书是按照各个实施方式描述的，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施方式中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。

上文所列出的一系列的详细说明仅仅是针对本发明的可行性实施方式的具体说明，而并非用以限制本发明的保护范围，凡未脱离本发明技艺精神所作的等效实施方案或变更，如特征的组合、分割或重复，均应包含在本发明的保护范围之内。