混合动力汽车驾驶风格识别的研究

• 作者: 余卓平 沈沛鸿 詹骁文 赵治国 郝景贤
• 来源期刊: 汽车工程
• 关键词: 驾驶风格识别 主成分分析 K-均值聚类 支持向量机
• 年，卷（期）: 2017,（12）
• 页码范围: 1444-1450
• 页数: 7页
• 字数: 4274字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2017.12.014

摘要

鉴于驾驶员驾驶风格对混合动力汽车燃油经济性和排放性能有重要影响,本文中旨在通过对驾驶风格进行分类和识别,提高整车控制策略对驾驶风格的适应性,以改善整车的燃油经济性.首先以某款混合动力汽车为对象,对不同驾驶员的驾驶风格进行了实车道路试验和数据采集,接着采用主成分分析提取出表征驾驶风格的综合特征参数,并应用K-均值聚类对驾驶风格进行了聚类分析,最后在此基础上利用支持向量机算法对驾驶风格进行了识别.结果表明,驾驶风格的识别精度达到了90%以上,为混合动力汽车能量管理策略的进一步自适应优化奠定了基础.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	余卓平	同济大学新能源汽车工程中心	233	4149	34.0	53.0
2	赵治国	同济大学新能源汽车工程中心	108	763	13.0	23.0
3	郝景贤	同济大学新能源汽车工程中心	3	10	2.0	3.0
7	詹骁文	同济大学新能源汽车工程中心	3	7	1.0	2.0
8	沈沛鸿	同济大学新能源汽车工程中心	6	20	3.0	4.0