数学建模：针对汽车行驶工况构建思路的延伸应用

news2025/4/26 17:28:13

前言：

汽车行驶工况构建的思简单理解为将采集的大量数据进行“去除干扰、数据处理，缩减至1800S的数据”，并可达到等效替换的目的，可以使在试验室快速复现；相应的解决思路、办法可应用在 “通过能量流采集设备大量采集新能源车辆的（各种电压、电流）数据、处理、来支持更合理的定义车辆的动力链匹配、经济模式/动力模式、能量回收策略等”
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一、核心思路的可行性验证

问题本质的一致性：
汽车行驶工况构建的核心逻辑是“数据降维+特征等效”，即通过大数据提炼代表性片段（如1800秒工况曲线），在实验室复现实车场景。这一思路在新能源车辆能量流分析中同样适用，但需注意以下差异：

数据维度升级：新能源车辆需采集电压、电流、SOC（电池荷电状态）、电机扭矩、能量回收功率等多参数，且需关联动力链动态响应；
目标参数扩展：传统工况关注速度-时间曲线，新能源需新增能耗效率、电池寿命、能量回收率等目标；
动态耦合性增强：电机、电池、电控系统（BMS）间的能量交互需建模为耦合系统，而非单一动力源。

结论：该思路可迁移，但需构建多目标优化框架，并引入高维数据特征提取技术。

二、新能源能量流数据的应用场景与优化建议

1. 数据采集与预处理阶段

挑战：新能源车辆数据量大（如CAN总线每秒数百条信号）、噪声多（电流波动、电磁干扰）。
建议方案：
- 多源数据对齐：采用时间戳同步技术，对齐电压、电流、温度等异构数据流；
- 异常值动态过滤：针对电池数据，设计基于电化学模型（如等效电路模型）的异常检测算法，而非简单阈值剔除；
- 工况片段切割：定义能量流特征片段（如“急加速-高放电”“长下坡-高回收”），而非传统速度片段。

2. 特征提取与模型构建

挑战：需从高维数据中提取影响动力链效率的关键特征。
建议方案：
- 物理-数据融合特征工程：
  - 结合车辆动力学模型计算理论能耗，与实际能耗对比提取“效率偏差系数”；
  - 利用电池SOH（健康状态）数据构建衰减关联特征（如“循环次数-内阻变化”）。
- 多模态聚类分析：
  - 将驾驶行为（加速踏板开度）、环境（温度、坡度）、能量流（放电/回馈功率）联合聚类，识别典型工况模式；
  - 示例：定义“城市拥堵-低温低SOC”模式，针对性优化热管理策略。

3. 等效替换与实验室复现

挑战：新能源动力链的强非线性（如电池效率随SOC变化）导致简单时间压缩可能失真。
建议方案：
- 动态加权等效法：
  - 对能量流关键参数（如平均放电功率、回馈能量占比）赋予权重，构建目标函数，生成“能耗等效”片段；
  - 实验室测试时，通过硬件在环（HIL）系统动态调整负载，匹配等效能量流曲线。
- 数字孪生辅助验证：
  - 建立车辆动力链数字孪生模型，对比实测数据与等效片段的电池温升、电机效率差异，迭代优化等效算法。

4. 应用场景落地建议

动力链匹配优化：
- 基于聚类后的典型工况模式，仿真计算不同电机-电池配置的全局效率，推荐最优动力链参数组合。
- 示例：针对山区工况占比高的车型，优先选择高扭矩电机+高倍率电池。
经济/动力模式策略设计：
- 通过马尔可夫决策过程（MDP）建模驾驶模式切换策略，以长期能耗最低为优化目标。
- 实时根据当前工况模式（如识别为“高速巡航”）自动切换至经济模式。
能量回收策略优化：
- 构建“制动意图-回收效率”映射模型，利用强化学习动态调整回收强度（如预判下坡路段时提前增强回收）。
- 结合电池SOH数据，避免高SOC区间强回收导致的过充风险。