本文關鍵詞：基于Hilbert-Huang變換的制動意圖聚類識別

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【摘要】：為了進一步提高電動汽車再生制動系統(tǒng)對駕駛員制動意圖的識別準確率,從而使電動汽車能在制動的過程中回收更多的能量,提出了基于Hilbert-Huang變換(HHT)的電動汽車制動意圖聚類識別方法。建立了HHT的數學模型,基于HHT在時頻域中進一步探尋中等制動和平緩制動兩種制動意圖下制動踏板行程信號的特征。建立了制動踏板行程信號特征提取模型,運用Hilbert局部邊際能量譜得到局部特征能量,從而對信號特征進行提取,獲取信號的特征向量。建立基于模糊C均值聚類算法的制動意圖識別模型,并分別進行了離線實驗和實時實驗。結果表明所提出的基于HHT的制動意圖模糊C均值聚類識別方法能更好地分辨中等制動和平緩制動意圖,提高了識別準確率,并具有較好的實時性。
【作者單位】： 燕山大學車輛與能源學院;
【關鍵詞】： 電動汽車 制動意圖 Hilbert-Huang變換 聚類識別
【基金】：國家自然科學基金青年基金(51505414) 河北省高等學�？茖W研究項目(Z2015081) 燕山大學博士基金(B794)資助
【分類號】：U463.5;U469.72
【正文快照】： 前言電動汽車制動控制策略對再生制動和機械制動在制動過程中使用比例的分配依據是駕駛員的制動意圖[1-2]。駕駛員制動意圖識別準確與否直接影響到電動汽車再生制動的能量回收率。因此,如何能夠準確地識別駕駛員制動意圖是電動汽車再生制動技術需要解決的重要問題[3-4]。國外

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