車輛起步工況駕駛性品質評價方法研究?

黃 偉，劉海江，李 敏，童榮輝，周 雷

(1.同濟大學機械與能源工程學院，上海 201804； 2.上海汽車集團股份有限公司，上海 200041)

前言

通過評價車輛駕駛性品質作為控制策略標定的依據已逐步被各主機廠采用[1]。目前對車輛駕駛性品質評估多采用主觀評價方法[2]，但它存在單個主觀評價人員的評價結果穩定性較差，準確性難以保證，而多名評價人員共同評價成本過高的問題，因此，解決主觀評價存在的缺陷，實現穩定且準確的車輛駕駛性品質評價具有很高的實用價值。

陳海軍等[3-4]考慮了滑摩功和沖擊度與雙離合器壓力的關系，采用線性二次型最優控制方法解決了起步工況中雙離合器壓力的控制問題。吳明翔[5]提出了滑摩功和沖擊度對離合器摩擦轉矩與發動機輸出轉矩的最優匹配控制策略的影響。嚴憶泉等[6]考慮了駕駛員意圖、離合器接合狀態和滑摩功等影響因素，利用神經網絡自適應學習功能設計了模糊神經控制策略，解決了自動變速車輛的起步控制問題。吳光強等[7]考慮了控制離合器主從動盤的轉速差、離合器接合速度等參數的協同起步控制策略。HUANG Q等[8]采用了評價等級進行起步評價，并建立了評價指標和評價等級之間的聯系。趙振和等[9-11]對起步工況駕駛性品質評價指標進行了研究，提出了起步時間、起步沖擊等評價指標；雷云龍等[12-13]通過對AMT車輛進行研究，基于層次分析方法確定指標權重和利用仿真技術構建了起步策略的駕駛性品質評價體系，但因權重確定的主觀性，其評價結果準確性難以保證。上述方法均是針對具體問題提出來的，都有自身的優點和缺點，對車輛駕駛性品質評價方法的研究有一定參考價值，但評價結果穩定性差和保證評價模型預測準確性的問題仍未很好解決。

針對上述問題，本文中提出了基于模糊神經網絡的起步工況駕駛性品質評估方法。通過分析起步控制機理，確定了響應延遲、加速時間、沖擊度、加速度峰值、振蕩、轉速波動等多維評價指標，參與到評價模型的構建和車輛駕駛性品質的評估中。由于評價模型考慮了多個評價指標和模糊神經網絡中權值等參數均由學習所得，得到的評估結果更穩定、準確。該研究為駕駛性品質評價提供了新方法，對整車控制策略的標定優化工作有很高的實用價值。

1 起步控制機理的駕駛性品質指標分析

為分析影響駕駛性品質的因素，以文獻[14]中提出的如圖1所示的DCT起步控制系統為分析目標。不同起步意圖I會通過控制系統，反饋得到發動機轉速與離合器轉速比ice及發動機實際轉速與駕駛員意圖的目標轉速偏差Δn，將轉速偏差Δn作為起步控制目標，推導出離合器目標接合速度vc_r，升速換算(即根據齒輪減速機構的速比和速度轉換機構的半徑換算)出目標接合轉速nm_r。通過電動機控制離合器位置，進而控制目標接合速度與實際接合轉速差值Δnm，經減速計算，得到離合器實際接合速度vc，最后得到發動機實際轉速和轉速比ice，實現不同起步意圖下發動機實際轉速nr與目標轉速ng偏差Δn的反饋控制。

圖1 起步控制系統

在離合器接合過程中，因標定的離合器接合速度不合理，會造成起步過程中平順性與響應問題[15]，這將嚴重影響車輛駕駛性品質。不同起步意圖下，離合器接合速度過快，會引起起步沖擊、振蕩和發動機轉速波動較大等問題，造成車輛在起步過程發生喘振，嚴重時會導致發動機熄火；離合器接合速度過慢，會造成起步延遲，發揮最大動力所需響應時間過長，破壞起步的響應特性。在離合器逐步接合過程中，從動盤在滑摩階段會出現振動情況，引起車身出現一種低頻縱向抖動現象。

2 起步工況駕駛性品質評價指標的確定

駕駛性品質評價指標是在保證車輛傳動系壽命前提下，從平順特性、響應特性兩個維度來確定相關指標[16-17]。通過上節對駕駛性品質指標的分析，確定了起步沖擊度、起步加速度峰值、振蕩、發動機轉速波動、起步響應延遲和起步加速時間等指標，其具體定義如下。

起步沖擊度反映從觸發加速踏板到加速度達到峰值過程的加速度變化快慢的程度，表示為

式中:J為起步沖擊度，m/s3；v為車輛行駛速度，m/s；a 為車輛縱向加速度，m/s2；t為變化時間，s。

起步加速度峰值是從觸發加速踏板到擋位信號發生變化過程中車輛能達到的最大加速能力，表示為

式中:Amaxpeak為縱向加速度峰值，m/s2；tp為觸發加速踏板時刻，s；tg為換擋時刻，s。

起步響應延遲是從踩下加速踏板到信號傳遞給控制系統和執行系統后車輛開始移動所需的時間，表示為

式中:Tdelay為響應延遲，s；ta＝0.01g為縱向加速度達到0.01g 時刻，s。

起步加速時間是從踩下加速踏板到車輛能達到最大加速度所需的時間，其表示為

式中:Tresponse為響應時間，s；ta＝max_peak為縱向加速度達到峰值時刻，s。

發動機轉速波動是起步過程中發動機轉速最大值與最小值的差值，表示為

式中:Δn為最大轉速波動量，r/min；nmax為發動機達到的最大轉速，r/min；nmin為發動機達到的最小轉速，r/min。

振蕩[18]是起步過程中加速度達到峰值后加速度出現反復的低頻抖動，其表示為

式中:RMS為起步過程縱向加速度振蕩，m/s2；ai為瞬時縱向加速度，m/s2；T為起步過程總時間，s。

3 起步工況駕駛性品質評價模型的構建

3.1 起步工況駕駛性品質評價體系的建立

根據歐洲駕駛工況標準[19]，將起步意圖設定為10%，20%，30%，50%，75%和100%加速踏板行程，依據不同起步意圖和相應指標構建如圖2所示的駕駛性品質評價體系，目標層U為綜合意圖下的駕駛性品質 U＝{U1，U2，…，Un}，其中，Ui為第 i個起步意圖駕駛性品質；Ui＝{Ui1，Ui2，…，Uim}，其中 Uij為第i個起步意圖下第j個評價指標。

3.2 駕駛性品質評價模型的構建

圖2 起步工況駕駛性品質評價體系

模糊神經網絡已在很多領域得到應用[20-22]，但在評價方面的應用研究相對較少。考慮到駕駛性品質評估模型構建過程中主觀評分與客觀指標之間并非簡單的非線性關系，而模糊神經網絡具有自適應調節權重系數和修正模糊子集隸屬度函數的能力。本文中將模糊神經網絡應用到構建起步工況駕駛性品質評價的模型中，不同起步意圖和綜合意圖駕駛性品質評價模型構建的基本架構如圖3所示。其中，輸入層中n為評價指標個數，模糊層中m為樣本總量，推理層yi為第i個評價輸出結果。將評價指標作為輸入層參數，并對評價指標進行模糊化處理、模糊推理評價和去模糊化操作，通過梯度下降優化算法，使駕駛性品質評分yd和評價模型預測評分yc的誤差達到最小。

圖3 駕駛性品質評價模型

起步工況駕駛性品質評價模型構建流程圖如圖4所示，具體步驟如下。

步驟1 獲取訓練和驗證指標數據集。通過相關數據采集設備獲取汽車總線和IMU中與駕駛性評價相關的信號，并將多輛車不同起步意圖的測試數據經過駕駛員意圖識別算法和指標識別算法處理得到評價指標，和對應的主觀評分共同構造指標數據集，80%用于模型訓練，20%用于模型驗證。

步驟2 構建基于模糊神經網絡的駕駛性品質評價模型。在此基礎上，確定不同起步意圖駕駛性品質評價模型的輸入為起步沖擊度、加速度峰值、振蕩、發動機轉速波動、起步響應延遲、起步加速時間等6維指標，輸出為該起步意圖的駕駛性品質評分(1維)，模糊隸屬度函數Sigmoid的個數為12，模糊神經網絡結構設計為6-12-1。以不同意圖的評分為綜合意圖駕駛性品質評價模型的輸入，綜合意圖評分為輸出，模糊神經網絡結構也為6-12-1。

步驟3 駕駛性品質評價模型的訓練與測試。在構建不同起步意圖和綜合意圖駕駛性品質評價模型后，對該網絡中的相關參數進行初始化，根據訓練樣本數據進行模型訓練，并對模糊數據集進行檢驗、調整、優化直到滿足設定閾值，得到最終的駕駛性品質評價模型。

圖4 起步工況駕駛性品質評價模型構建流程圖

4 實驗驗證

4.1 實驗設計

通過對評價模型的預測結果進行分析，驗證其有效性。實驗車輛通過與國內某主機廠合作，租用市面上25輛1.5T-DCT汽車，實驗場地為某專用試車場地的高環直線道路，所需數據采集設備包括IMU，Vehicle Spy3，NeoVI Fire和筆記本電腦，其中，IMU為慣性測量設備，用于測量車速和加速度，Neo-VI Fire為汽車多總線接口，用于連接和讀取汽車總線和IMU中的信號；Vehicle Spy3為與NeoVI Fire配套的數據采集軟件系統。實驗人員為4名主觀評價人員，要求車輛的窗戶、空調等處于關閉狀態。在進行不同起步意圖實驗時，數據采集和相應評價同時進行。通過讀取CAN中部分信號和IMU中車速與加速度信號來獲取加速踏板行程、縱向加速度、車速、發動機轉速和制動等信號。每輛實驗車重復4次上述過程，獲取100組不同起步意圖的實驗數據，并通過起步意圖識別算法和指標識別算法來識別不同起步意圖的評價指標，將4名專業評價人員的評價結果做進一步數值處理，得到一組主觀評分作為真值。從100組數據組成的指標數據集中隨機選擇80組用于評價模型訓練，剩余20組用于模型驗證。

4.2 結果分析

按照上節所述方法進行評價模型建模和訓練，優化得到滿足設定閾值的駕駛性品質評價模型后，將未參與模型訓練的20組樣車數據通過評價模型預測評分與處理后的主觀評分進行對比，驗證評價模型的預測效果。樣車綜合意圖和不同起步意圖的駕駛性品質主客觀評分結果如表1所示。從表1可以看出，綜合意圖的主客觀評分最大相差0.62分，發生在樣車(M3)上，最小僅相差0.01分，發生在樣車(M9)和(M16)上；不同起步意圖的主客觀評分最大相差0.69分，發生在車輛(M1)的75%加速踏板行程(U5)下，最小相差0分，發生在樣車(M19)的75%加速踏板行程(U5)下。不管是綜合意圖還是單個起步意圖，模型預測評分與主觀評分誤差能夠保持在1分以內，93%以上的預測評分與主觀評分誤差小于0.5分。因為評價模型考慮了多個評價指標和模糊神經網絡中權值等參數均由學習所得，得到的評估結果更穩定且準確。上述分析說明本文中提出的評價模型在預測準確性方面能克服單個評估人員評價不準確的缺點，其穩定性方面也能滿足駕駛性品質評估的要求。

表1 車輛綜合起步意圖和不同起步意圖的駕駛性品質主客觀評分

為進一步說明評價模型預測評分的有效性，引入合格率作為評判指標，即主客觀評分誤差小于0.5分，則預測評分合格。預測評分合格與主客觀評分的相關系數如表2所示，其中不同起步意圖預測評分合格率最低為90%，最高達到100%，預測評分合格率都達到90%以上，說明所提出的駕駛性品質評價模型有較好的預測效果。為進一步說明主客觀評分具有較好的一致性，利用皮爾森相關系數法對主客觀評分結果進行分析。從表2可以看出，不同起步意圖的主觀評分和預測評分相關系數都達到了0.82以上，具有較高相關性，說明主客觀評分結果具有較好的一致性。參照主觀評分標準[23]，主觀評分為1-10分，車輛得到的評分越高，其駕駛性品質越高，評分小于7分則須對控制參數進行重新標定，因此，可依據評估模型得到的不同起步意圖小于7的評分標定相應的控制參數，直到達到7分或更高的評分。綜上所述，本文中提出的車輛起步工況駕駛性品質評價模型能較為準確地完成駕駛性品質的預測，該研究為駕駛性評價提供了一種新方法，對于整車控制策略的標定優化工作有很高的實用價值。

表2 預測評分合格與主客觀評分相關系數

5 結論

(1)通過對車輛起步控制機理的研究，確定了響應延遲、加速時間、沖擊度、加速度峰值、振蕩和轉速波動等影響起步工況駕駛性品質的指標。

(2)模糊神經網絡具有很強的自學習和自適應能力，故適用于駕駛性品質的評價，使評價結果準確、穩定。

(3)建立了駕駛性品質的評價體系，并基于模糊神經網絡構建的駕駛性品質評價模型，實現了穩定且較準確的起步工況駕駛性品質評價，為駕駛性品質評價提供了一種新的方法。

所提出的評價模型方法同樣可應用到其它性能的評價中，具有廣泛的適用性。