摘要：汽车行驶工况是汽车在实际路况下运行状态的反映,是车辆参数匹配和控制策略优化的基础。本文将行驶工况看作随时间变化的马尔可夫过程,通过采集西安市某城市公交运行工况的实际数据,采用特征值将分割的运动学片段划分为不同状态,以极大似然估计法确定了状态转移概率矩阵;通过不同时间尺度下的车速相关性,验证了在小时间尺度下,采样的汽车运行工况数据具备马尔可夫性;基于马尔可夫链构建了西安市城市公交线路备选工况,以平均车速、平均运行车速等10个特征参数为评价指标,筛选出与总体误差最小的备选工况作为典型工况。数理统计分析表明:本文构建的工况与验证数据的特征值误差分别为8.92%和8.43%,速度、加速度和速度-加速度联合概率分布均与验证数据一致。与V-A法构建的工况相比,基于马尔可夫链构建的工况与验证数据的特征值误差、速度概率分布平均误差、加速度概率分布平均误差、速度-加速度联合概率分布平均误差及比功率分布均方根误差都要更小,更能真实有效地反映出实际工况特征。

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