[发明专利]基于微行程间隔时长预测的智能起停控制方法在审
| 申请号： | 201710124970.6 | 申请日： | 2017-03-03 |
| 公开（公告）号： | CN106762316A | 公开（公告）日： | 2017-05-31 |
| 发明（设计）人： | 隗海林;包翠竹;李明达;豆雪珊;田崇河;郭运珍;李洪雪 | 申请（专利权）人： | 吉林大学 |
| 主分类号： | F02N11/08 | 分类号： | F02N11/08 |
| 代理公司： | 长春市四环专利事务所(普通合伙)22103 | 代理人： | 张建成 |
| 地址： | 130012 吉*** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 基于 微行 间隔 预测 智能 控制 方法 | ||
1.一种基于微行程间隔时长预测的智能起停控制方法，其特征在于：包括工况数据采集模块、有效速度序列特征提取模块、数据训练模块、微行程间隔时长预测模块和控制模块；
工况数据采集模块对速度工况数据的采集和存储；
有效速度序列特征提取模块对采集的工况数据进行分析判断数据的有效性，确定有效速度时间序列的长度，并提取特征；
数据训练模块采集并存储的数据将作为训练样本，对训练样本数据提取特征并判断其所属类别，将训练数据的特征和类别信息输入支持向量机模型进行学习，保存学习到的模型；
微行程间隔时长预测模块对实时采集的数据提取相同特征，并使用训练得到的模型预测微行程间隔时长类别；
控制模块根据微行程间隔时长预测的结果关闭发动机或保持怠速状态，并根据实际情况对预测结果进行判断。
2.根据权利要求1所述的一种基于微行程间隔时长预测的智能起停控制方法，其特征在于：所述的工况数据采集模块在车辆行驶的过程中实时采集车辆速度时间序列。
3.根据权利要求1所述的一种基于微行程间隔时长预测的智能起停控制方法，其特征在于：所述的有效速度序列特征提取模块通过中值滤波方法去除实时采集的速度数据中由于设备波动原因出现的数据噪音，并循环确定固定长度的有效速度时间序列，在根据速度时间序列提取速度特征，速度均值、方差、加速度均值、方差、加速时间百分比、减速时间百分比、匀速时间百分比以及单位时间内停车次数。
4.根据权利要求1所述的一种基于微行程间隔时长预测的智能起停控制方法，其特征在于：所述的数据训练模块根据训练数据的实际情况对训练数据分类，微行程间隔时长超过10s为需要关闭发动机类，小于等于10s为无需关闭发动机类，将训练数据的特征和类别输入支持向量机模型进行训练并保存模型。
5.根据权利要求1所述的一种基于微行程间隔时长预测的智能起停控制方法，其特征在于：所述的微行程间隔时长预测模块对实时时间速度序列数据提取特征，使用训练得到的支持向量机模型对实时数据进行分类。
6.根据权利要求1所述的一种基于微行程间隔时长预测的智能起停控制方法，其特征在于：控制模块根据预测的结果控制发动机的启动和关闭。
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