田 毅 張 欣 張 昕 張 良

1.裝甲兵工程學(xué)院，北京，100072 2.北京交通大學(xué)，北京，100044 3.酒泉衛(wèi)星發(fā)射中心鐵路管理處，酒泉，732750

0 引言

目前，已有研究人員對汽車運(yùn)行狀態(tài)識別進(jìn)行了研究，但只是對有限的幾種典型運(yùn)行工況進(jìn)行識別，識別模型的準(zhǔn)確度不高，而且也沒有針對我國汽車運(yùn)行狀態(tài)識別進(jìn)行實車實驗。

2002年，Lin等［1］以美國和韓國的6種典型運(yùn)行工況來代表汽車的不同運(yùn)行狀態(tài)，采用Hamming神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了汽車運(yùn)行狀態(tài)識別模型。2005年，Langari等［2］采用LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對美國LOS的運(yùn)行工況進(jìn)行識別。在我國，2007年，羅玉濤等［3］采用“工況塊”的概念，將工況的平均行駛車速和行駛距離作為特征參數(shù)，通過模糊分類器對汽車運(yùn)行工況進(jìn)行了識別。2009年，周楠等［4］采用循環(huán)平均車速、循環(huán)行駛平均車速等10個參數(shù)，采用簡單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對北京、紐約、長春、上海等地汽車運(yùn)行工況進(jìn)行了識別，并建立了一個基于工況識別的自適應(yīng)能量管理算法。2009年，Zhang等［5］采用18個參數(shù)，建立了基于SVM的汽車運(yùn)行狀態(tài)識別模型，對我國上海和廣州的運(yùn)行工況進(jìn)行了識別。2010年，田毅等［6］采用13個參數(shù)，建立了基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的汽車運(yùn)行狀態(tài)識別模型，對不同敏感性參數(shù)的汽車運(yùn)行工況進(jìn)行了識別，但是其輸入?yún)?shù)選擇過多，而且沒有對汽車實際運(yùn)行車速進(jìn)行識別。

本文采用文獻(xiàn)［7］中選擇出的汽車運(yùn)行狀態(tài)特征參數(shù)最優(yōu)子集，共8個參數(shù)，針對我國汽車運(yùn)行狀態(tài)，建立一個基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的汽車運(yùn)行狀態(tài)識別模型，并通過實車實驗對模型進(jìn)行了驗證。

1 汽車運(yùn)行狀態(tài)特征參數(shù)統(tǒng)計分析

汽車運(yùn)行狀態(tài)特征參數(shù)最優(yōu)子集中的8個參數(shù)如表1所示［7］。

表1 汽車運(yùn)行狀態(tài)特征參數(shù)的特征參數(shù)最優(yōu)子集

表1中，r1、r2為有關(guān)減速度的特征參數(shù)之間的邊界，r1＝-0.6m／s2，r2＝ -0.96m／s2；a2為有關(guān)加速度的特征參數(shù)之間的邊界，a2＝1.03m／s2。

首先對汽車運(yùn)行狀態(tài)特征參數(shù)樣本X′中的參數(shù)進(jìn)行歸一化處理，將數(shù)據(jù)控制在（0，1）范圍內(nèi)，歸一化公式為

式中，xkn為第k個樣本中第n個參數(shù)歸一化后的結(jié)果；X′kn為第k個樣本中第n個參數(shù)；minX′n、maxX′n分別為樣本中第n個參數(shù)的最小值和最大值；m為樣本的數(shù)量。

繪制汽車運(yùn)行狀態(tài)特征參數(shù)最優(yōu)子集中各參數(shù)的統(tǒng)計直方圖并確定各參數(shù)的隸屬度函數(shù)。

圖9～圖12分別為運(yùn)行狀態(tài)特征參數(shù)最優(yōu)參數(shù)子集中波動參數(shù)部分參數(shù)N100s、LN100s在主干道和快速路上的直方圖。可以發(fā)現(xiàn)，N100s、LN100s在主干道和快速路上的分布雖然不夠集中，但還是可以用一個隸屬度函數(shù)表示的。

圖13～圖16分別為運(yùn)行狀態(tài)特征參數(shù)最優(yōu)參數(shù)子集中分段參數(shù)部分ηr1-r2、ηa3在主干道和快速路上的直方圖。由于ηr1-r2是指減速度小于r1大于r2的時間占總時間的百分比，ηa3是指加速度大于a2的時間占總時間的百分比，因此在測試樣本數(shù)據(jù)中，ηr1-r2、ηa3中具有大量的零點。在建立直方圖時，需要去除這些零點才能保證隸屬度函數(shù)的正確性。從圖13到圖16可以發(fā)現(xiàn)，ηr1-r2和ηa3在主干道和快速路上的分布也比較集中，可以采用一個隸屬度函數(shù)表示。

2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別模型

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊系統(tǒng)的研究有兩個共同之處：第一，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊系統(tǒng)都可由給定的系統(tǒng)輸入輸出數(shù)據(jù)建立系統(tǒng)的非線性輸入輸出關(guān)系；第二，從數(shù)據(jù)處理的形式上看，它們均采用并行處理的結(jié)構(gòu)。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是將模糊邏輯系統(tǒng)同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有機(jī)結(jié)合起來，匯集了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊理論的優(yōu)點，在模式識別方面有極強(qiáng)的優(yōu)勢。

2.1 隸屬度函數(shù)

圖17 直方圖區(qū)域劃分示意圖

其他的運(yùn)行狀態(tài)特征參數(shù)直方圖的分布都相對比較集中，都只用一個隸屬度函數(shù)進(jìn)行表示。正態(tài)型隸屬度函數(shù)具有正態(tài)分布的特點，能夠很好地反映事物的分布特征。通過對汽車運(yùn)行狀態(tài)的訓(xùn)練樣本進(jìn)行統(tǒng)計可以得到各特征參數(shù)的均值向量θi＝ （θi1，θi2，…，θi8）和方差向量σi＝ （σi1，σi2，…，σi8），其中，θin和σin（i＝1，2；n＝1，2，…，8）分別表示第n個特征在第i類狀態(tài)中的均值和方差。本文僅選用主干道和快速路兩種汽車運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行研究，隸屬度函數(shù)表示為

本文選用正態(tài)型隸屬度函數(shù)對輸入模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的任一待識別樣本進(jìn)行模糊化處理。通過對測試樣本進(jìn)行計算，可以得到基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的汽車運(yùn)行狀態(tài)識別模型中的隸屬度函數(shù)的均值和方差。

2.2 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是全部或部分采用模糊神經(jīng)元所構(gòu)成的一類可處理模糊信息的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。按照模糊對象不同可以分為輸入模糊、中間模糊和輸出模糊三種類型。輸入模糊是最常用的一種模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型，具有結(jié)構(gòu)簡單、推理方便、而且便于進(jìn)行二次開發(fā)的特點。本文采用對輸入進(jìn)行模糊處理的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對汽車運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行識別，其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖18所示［6］。該模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)共有4層：輸入層、模糊層、隱含層和輸出層。

第二層為模糊層，它的作用是計算各輸入分量屬于各模糊集合隸屬度函數(shù)的數(shù)值。不同模糊集合的隸屬度函數(shù)如式（2）所示，μ（k）in為計算得到模糊值。

圖18 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

第三層是隱含層，其每個節(jié)點代表一個模糊規(guī)則，它的作用是用來匹配模糊規(guī)則的前件，計算出模糊規(guī)則的適應(yīng)度，從模糊層得到輸入，并把結(jié)果輸出到輸出層，計算公式為

式中，ωin為權(quán)值；κin（x）為權(quán)值的模糊計算函數(shù)。

第四層是輸出層。輸出值的計算公式為

其中，fout為模糊函數(shù)計算結(jié)果，通過對比fout與閾值b，便可以得到汽車當(dāng)前運(yùn)行狀態(tài)。

3 汽車運(yùn)行狀態(tài)識別結(jié)果及分析

本文中對北京、上海、廣州、武漢的主干道和快速路運(yùn)行工況，以及北京主干道和快速路汽車實際運(yùn)行車速進(jìn)行識別，如圖19所示（識別出的汽車運(yùn)行狀態(tài)為1表示主干道；為0表示快速路）。

從圖19可以得到，本文中建立的基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的汽車運(yùn)行狀態(tài)識別模型對北京、上海、廣州、武漢的主干道和快速路典型運(yùn)行工況，以及北京主干道和快速路汽車實際運(yùn)行車速進(jìn)行識別，識別結(jié)果基本正確，識別準(zhǔn)確度為91.74%。在4個城市的典型運(yùn)行工況識別結(jié)果中，只有北京市主干道運(yùn)行工況中的574～744s時出現(xiàn)了錯誤，識別準(zhǔn)確度為82.67%；其余運(yùn)行工況的識別準(zhǔn)確度為100%；在對北京市主干道和快速路汽車實際運(yùn)行車速識別結(jié)果中也存在一些錯誤，總體錯誤時間為952s，識別準(zhǔn)確度為89.08%，識別過程中的錯誤主要是由于識別模型的識別準(zhǔn)確度沒有達(dá)到100%而造成的。

圖19 不同運(yùn)行工況和車速曲線的識別結(jié)果

4 結(jié)語

本文針對不同汽車運(yùn)行狀態(tài)特征參數(shù)的分布規(guī)律，進(jìn)行了區(qū)域劃分，并選擇合理的隸屬度函數(shù)建立了一個基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的汽車運(yùn)行狀態(tài)識別模型。通過對我國北京、上海、廣州、武漢的主干道和快速路的運(yùn)行工況進(jìn)行識別，說明本文建立的基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的汽車運(yùn)行狀態(tài)識別模型具有很好的識別效果。

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