一种基于GA-BP神经网络的纯电动汽车换挡品质评价方法

摘要

本发明公开了一种基于GA‑BP神经网络的纯电动汽车换挡品质评价方法，包括如下步骤：步骤一、采集评价指标数据，包括换挡时间t，换挡成功率η，换挡冲击度j，纵向速度变化率ω；步骤二、对上述指标数据确定标准尺度值，对所述评价指标的权重进行量化处理得出权值；步骤三、根据所述标准尺度值和所述权重值进行综合得分计算，综合得分W＝∑W

说明书

技术领域

本发明涉及电动汽车换挡品质评价领域，具体涉及一种基于GA-BP神经网络的纯电动汽车换挡品质评价方法。

背景技术

基于长期以来汽车换挡品质评价采用人工主观评价，缺乏客观性和稳定性的现状，而且缺乏一种成熟的专门针对纯电动车的换挡品质评价的系统和方法，电动汽车与传统汽车相比：1、发动机的噪声消除了，来源于变速箱的噪声和振动便被放大；2、电动汽车由于电机和电源的缘故动力性偏差，故换挡选择很重要，换挡的评价要更加兼顾动力性；3、电动汽车排放为0，故不需要考虑其排放问题；如图1所示，电动车AMT的换挡过程采用的是借助电机的特性，通过控制电机模式实现同步换挡，具体过程分为以下几个阶段：1、请求换挡阶段，TCU通过加速踏板和车速及当前挡位等信号进行判断，当满足换挡情况下，向VCU发出换挡请求，VCU判断后向其授权，TCU根据情况决定是否换挡；2、电机降扭阶段，由于采用无离合器换挡，这里为了顺利摘挡，电机进行降扭，为换挡做准备；3、摘挡阶段，电机降扭完成后，变速器开始摘挡；4、电机调速阶段，摘挡完成后，为了换挡的完成，要使目标啮合的两个齿的线速度相等，达到同步状态，故要进行对电机的调速；5、挂挡阶段，当转速差满足一定范围时，TCU控制换挡机构进行换挡，但此时可能由于剩余扭矩的作用，可能此时的相对加速度差别较大，会使换挡产生较大冲击，甚至失败；6、转矩恢复阶段，变速器换挡成功后，要满足目标挡位的动力要求，故要尽快恢复扭矩。这里的换挡品质就是依据换挡过程和电动汽车特点及换挡品质要求制定的。

在申请号为200710056088.9的中国专利申请中，发明人为了克服车辆换挡品质主观评价的不足，提供了通过神经网络模型训练数据样本，对换挡品质进行评价，但在该申请中，发明人对输出进行的评价只是人为的通过驾驶员进行实时评定，通过试驾进行打分得出输出数据，但由于具有很强的主观性，对换挡品质的好坏不能够客观全面评估。

因此，基于上述现有技术中的问题，需要提出一种用于纯电动汽车无离合器AMT的换挡品质评价的指标和方法。

发明内容

本发明设计开发了纯电动汽车换挡品质评价方法，本发明的发明目的是通过主观评价值进行修正，能够对纯电动汽车换挡品质进行更准确优化评价。

本发明提供的技术方案为：

一种基于GA-BP神经网络的纯电动汽车换挡品质评价方法，包括如下步骤：

步骤一、采集评价指标数据，包括换挡时间t，换挡成功率η，换挡冲击度j，纵向速度变化率ω；

步骤二、对上述指标数据确定标准尺度值，对所述评价指标的权重进行量化处理得出权值；

步骤三、根据所述标准尺度值和所述权值进行综合得分计算，综合得分公式为W＝∑W_iR_i，式中，W_i为第i个评价项的得分，R_i第i个评价项的权值，W为综合得分；

步骤四、对上述综合得分W进行修正，得到修正后的评价得分W′，W′的修正公式为

式中，t为换挡时间，V为行驶车速，V₁、V₂、V₃为经验标定车速，R₁、R₂、R₃为经验标定常数，r为车轮半径，n为变速箱输出轴转速；

步骤五、建立基于三层GA-BP神经网络建立评价模型，得到换挡品质；其中，确定三层GA-BP神经网络的输入层向量x＝{x₁,x₂,x₃,x₄}，得到输出层向量y＝{y₁}，输入层向量映射到中间层，所述中间层向量o＝{o₁,o₂,…,o_m}，式中，m为中间层节点个数，x₁为换挡时间系数、x₂为换挡成功率系数、x₃为换挡冲击率系数、x₄为纵向速度变化率系数，y₁为修正后的评价得分。

优选的是，在所述步骤五中，对GA-BP神经网络中的权值和阈值进行优化，包括如下步骤：

步骤a、初始化BP神经网络中的权值和阈值；

步骤b、对所述权值和阈值进行适应度计算，适应度计算公式为

式中，y_k是BP神经网络的期望输出，是BP神经网络的预测输出，z为训练样本的个数；

步骤c、当适应度计算结果满足输出条件时获得最后权值和阈值；当适应度计算结果不满足输出条件时，进行遗传操作计算，直到使适应度计算结果满足输出条件；

步骤d、计算权值和阈值的误差，进行权值和阈值的更新，得到输出结果。

优选的是，所述遗传操作包括：

选择操作计算，计算公式为式中，f_i为个体i的适应度值，n为种群个数；

交叉操作计算，计算公式为a_mj＝(1-b)a_mj+a_njb，a_mj＝(1-b)a_mj+a_njb，式中，一组配对的染色体a_m和a_n在第j个基因位进行单点交叉操作运算，b为0～1之间的随机数；以及

变异操作计算，计算公式为式中，X_min,X_max分别为X_k的上下界，r₂随机数，g为当前迭代次数，G_max为最大进化次数，R为0～1之间的随机数。

优选的是，所述标准尺度表使所述数据服从正态分布，并且落在正态区间内的数值采用插值计算出分值。

优选的是，采用插值计算公式为

式中，x₀,x₁,x₂是插值点，y₀,y₁,y₂为插值点的值，x为待求值点，L(x)为插值计算后的得分。

优选的是，对所述评价指标的权重进行量化处理包括：确定所述评价指标数据的相对重要性，上下相邻两项进行比较，从下至上写出每项权值，对所述权值进行归一化处理。

优选的是，在所述步骤五中，将换挡时间t，换挡成功率η，换挡冲击度j，纵向速度变化率ω进行归一化的公式为：

式中，x_k分别是采集的评价指标数据t、η、j、ω，k＝1,2,3,4；x_min,x_max分别为相应评价指标数据监测参数中的最小值和最大值。

优选的是，在所述步骤五中，所述中间层节点个数为7。

本发明所述的有益效果：

1、面对非线性的评价指标和评价主观标准，本发明采用可以拟合任意非线性映射的BP神经网络评价，采用遗传算法进行优化，适应评价的智能型和自动化，遗传算法优化后的神经网络具有收敛速度快，预测能力强的优点；

2、为了使换挡品质指标的权值更加客观和跟更好的量化，这里采用古林法对其量化，对权值计算的综合得分进行修正，并与专家调查法的主观指标相互校正，作为训练网络的输出，是换挡品质评价更为全面准确。

附图说明

图1为电动汽车常规换挡示意图。

图2为对换挡品质权重分配和主观综合评价的修正为神经网络训练做准备示意图。

图3为遗传算法优化的神经网络的流程图。

图4为评价指标的神经网络结构图。

图5为电动汽车换挡品质评价模型图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步的详细说明，以令本领域技术人员参照说明书文字能够据以实施。

如图2所示，本发明提供了一种基于GA-BP神经网络的纯电动汽车换挡品质评价方法，换挡品质是指在保证车辆动力性和动力传动系寿命的情况下，能够快速和平稳的换挡的程度，集中体现在可靠性，动力性，舒适性和耐久性。这几个品质是相互耦合有的是相互制约的。由于AMT换挡过程复杂，时间较长，冲击大，因此其换挡品质的评价更为复杂。更为广泛的换挡品质评价还涉及振动和噪声，经济性，排放，由于是电动车这里不考虑排放，而从能量守恒的观点，冲击小就意味更好地经济性，而且是更好地舒适性。更小的噪声及振动。

因此换挡品质评价的指标就要从本质上能体现这些特点，而且具有较好的可获得性。

AMT换挡过程比AT更复杂，而且换挡中出于动力的中断会使动力性不足，较长时间的动力中断更会引起车速的较大幅下降，容易引起交替换挡，给换挡带来不便。因此换挡持续时间应该是一个重要的换挡品质指标。

同时换挡的成功率应该是首要保障的，故换挡成功率应该也是一个换挡品质评价指标。

换挡冲击度作为与加速度密切相关的量，是电机转矩变化率快慢的一个很好的表征值，会引起变速箱的齿轮的点蚀，磨损和折断，引起较大的噪声，且具有较好的可测量性，故作为一个重要的指标。

研究表明，汽车的纵向速度波动会给舒适性带来很大影响，故汽车的纵向速度变化率同样应该是一个较为重要的指标。

故评价指标选择：换挡时间t、换挡成功率η、换挡冲击度j、纵向速度变化率ω。

本发明提供了纯电动汽车AMT换挡品质评价方法具体包括如下步骤：

步骤一、试验获取数据，根据使用情况，这里主要是城市公路，(根据使用需要选择测试条件)采用对电动汽车各个挡在相同路况良好的路面上各自以20km/h、40km/h和60km/h的速度各行驶30分钟，并采集数据；

步骤二、采用专家调查法，据实际情况给每个换挡品质制定评价标准尺度表并使其尽量服从正态分布，落在区间内的值则采用插值进行算出其分值，选择区间内任意三点为插值点，分别为x₀,x₁,x₂，确定插值点的值y₀,y₁,y₂，根据差值计算公式求出插值结果L(x)，即为待求分值；

其中，由于评价要求的严格程度的差异可适当变化，这里仅以符号表示，如表1所示；

表1评价标准尺度表

步骤三、据纯电动汽车的特点和实际重要性，采用A.古林法对各指标的权重进行量化处理，这样各个评价指标的权重更加精细和准确，如表2所示，具体如下：

1、确定各指标的相对重要性，上下相邻两项进行比较；

2、从下至上写出每项权值；

3、对权值进行归一化处理；

表2古林法求权值

这里的W_j为各项换挡指标的权值，R_j为上面一项相对下面一项的比权值，K_j为各项换挡品质指标归一化后的权值；

步骤四、对各挡各车速根据权值和查表所得的各项的得分可算出其综合得分，然后计算得到其最终的加权综合得分W，计算公式为W＝∑W_iR_i，式中，W_i为第i个评价项的得分，R_i第i个评价项的权值，W为综合得分；

步骤五、用上述结果将主观评价的打分标准进行相互评价修正主观的评价，结果如表3所示；

表3换挡品质主观综合评价表

步骤六、利用遗传算法改进后的神经网络(简称GA—BP)进行评价，将这四个评价的项目测得的值归一化后作为输入，将采集的数据利用前面步骤加权得到的综合得分，并且将综合得分进行修正，修正后的评价得分归一化后的数据作为输出，在确定好的网络结构中，进行网络训练，得到输入和输出的一种映射关系，再利用MATLAB的神经网络工具箱进行建模，便可以得到评价模型；

其中，对综合得分W通过如下公式进行修正，得到修正后的评价得分W′，W′的修正公式为

式中，t为换挡时间，单位为s；V为行驶车速，单位为km/h；V₁、V₂、V₃为经验标定车速，单位为km/h；R₁、R₂、R₃为经验标定常数，单位为s²；r为车轮半径，单位为m；n为变速箱输出轴转速，单位为r/min；在本实施例中，V₁＝10km/h，V₂＝30km/h，V₃＝50km/h，R₁＝0.014s²，R₂＝0.114s²，R₃＝0.214s²，π取值3.14。

在另一种实施例中，利用遗传算法对神经网络的权值和阈值进行了优化，它的过程包括：输入数据预处理，BP神经网络结构的确定，遗传算法的优化和BP神经网络的训练四个部分；

(1)数据预处理，包括数据的样本的选择和数据的归一化处理，数据是从试验采集的数据经过处理后选择的，输出的目标是由采集的数据进行加权得分并修正后的评价得分；数据的归一化处理是将数据都同步整合发到(0,1)区间，防止由于各个指标的数值数量级相差太大而引起的误差，这里采用最大最小法，计算公式为式中，x_min,x_max,x_k分别是样本中每个评价的最小值和最大值及样本中的某值，在本实施例中，确定三层GA-BP神经网络的输入层向量x＝{x₁,x₂,x₃,x₄}，x₁为换挡时间系数、x₂为换挡成功率系数、x₃为换挡冲击率系数、x₄为纵向速度变化率系数；

(2)进行神经网络结构的确定，这里有四个评价指标故有四个输入，有综合评定结果一个输出，而双隐形的神经网络结构就可以逼近任意一个非线性函数，这里选择单隐含层结构，隐层的节点数根据编程得到的每次的计算期望结果与实际结果的平均误差最小时对应的节点数，这里选7，如图3～5所示；

(3)确定遗传算法优化BP网络的权值和阈值，包括遗传编码，个体适应度计算和遗传操作；其中，遗传操作包括选择操作计算，交叉操作计算和变异操作计算；

适应度计算函数：式中，y_k是BP神经网络的期望输出，是BP神经网络的预测输出，z为训练样本的个数；

当适应度计算结果满足输出条件时获得最后权值和阈值；当适应度计算结果不满足输出条件时，进行遗传操作计算，直到使适应度计算结果满足输出条件；

遗传操作就算包括选择操作计算，交叉操作计算和变异操作计算：

选择操作计算：每个个体i的选择概率：式中，f_i为个体i的适应度值，n为种群个数；

交叉操作计算：采用实数单点交叉方法，一组配对的染色体a_m和a_n在第j个基因位进行单点交叉操作运算：a_mj＝(1-b)a_mj+a_njb，a_nj＝(1-b)a_nj+a_mjb，式中，b为0～1之间的随机数；

变异操作计算：采用非均匀的变异操作，对某染色体的第K个基因x_k进行非均匀的变异操作有：式中，X_min,X_max分别为X_k的上下界，r₂随机数，g为当前迭代次数，G_max为最大进化次数，R为0～1的随机数；

通过以上操作可以按进行BP网络训练，利用训练好的网络，结合MATLAB中的神经网络工具箱和遗传算法工具箱提供的函数建立基于遗传算法的BP神经网络的电动汽车换挡品质评价的客观模型。

在另一种实施例中，根据使用情况用古林法对各个挡位的权值和各个挡位在各个速度的使用进行量化确定，对常用挡的常用车速的换挡品质采用大权重(如步骤二所述)，采用加权求和的方法得出其综合得分。

尽管本发明的实施方案已公开如上，但其并不仅仅限于说明书和实施方式中所列运用，它完全可以被适用于各种适合本发明的领域，对于熟悉本领域的人员而言，可容易地实现另外的修改，因此在不背离权利要求及等同范围所限定的一般概念下，本发明并不限于特定的细节和这里示出与描述的图例。