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申请/专利权人：合肥工业大学

摘要：本发明公开了一种考虑ECG的制动工况新能源汽车底盘动态响应品质评价方法，包括：1通过实验获取ECG信号RR区间值、主观评分以及底盘动态响应信号；2通过对RR区间值与底盘动态响应信号进行时频特性分析，获得ECG指标以及客观评价指标；3构建考虑ECG信号的制动工况特征辨识模型，筛选能够表征工况特征的ECG指标；4对底盘动态响应指标与ECG信号指标进行权重分析，筛选制动工况下的客观评价指标；5利用支持向量机，构建车辆制动工况底盘动态响应品质的评价模型。本发明能为底盘结构与控制器参数设计优化提供参考依据，并能有效地提升模型的评价精度，从而大幅度降低在实际工程中的测试和标定成本，提升新能源车辆的乘坐舒适性。

主权项：1.一种考虑ECG的制动工况新能源汽车底盘动态响应品质评价方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：根据新能源汽车制动工况响应特征，构建N个不同的子工况集，其中，Xn表示第n个子工况；步骤2：对N个子工况进行实验，得到N个子工况下的实验结果，其中，Sn表示第n个子工况下的实验结果集，包括：第n个子工况下的整车纵向加速度信号an、速度信号vn、ECG信号的RR区间值RRn、评分结果rn；步骤3：对第n个子工况下的RR区间值RRn进行时频特性分析，得到第n个子工况下的时域分析指标，包括：RR区间的标准差SDNNn、相邻RR区间差异的均方根值RMSSDn、相邻RR区间差异的标准差SDSDn、RR区间的平均绝对偏差MAD_RRIn、相邻RR区间的差值的平均值MAD_RRIn、全频段总功率TPn、极低频占总功率之比pvLFn、低频占总功率之比pLFn、高频占总功率之比pHFn；步骤4：以S为随机森林分类模型的输出标签，以N个子工况下的时域分析指标作为随机森林分类模型的输入特征，对随机森林分类模型进行训练，得到基于ECG信号的制动工况辨识模型及其每个子工况下的时域分析指标的权重系数；步骤5：从时域分析指标的权重系数中选取权重最高的前K个时域分析指标，作为最佳时域分析指标，并将K个最佳时域分析指标所对应的权重系数记为，其中，pi表示第i个最佳时域分析指标所对应的权重系数；步骤6：根据第n个子工况下的整车纵向加速度信号an、速度信号vn，计算第n个子工况下的J个客观性评价指标：步骤7：以第i个最佳时域分析指标为随机森林回归模型的输出标签，以N个子工况下的客观性评价指标作为随机森林回归模型的输入特征，对第i个随机森林回归模型进行训练，得到基于ECG信号的第i个动力学指标筛选模型及其各个客观性评价指标的权重系数，其中，pij表示第i个动力学指标筛选模型输出的第j个客观性评价指标所对应的权重系数；步骤8：利用式14计算第j个客观性评价指标的最终权重系数Pj： 14步骤9：从J个客观性评价指标所对应的权重系数中，筛选出权重系数最高的前s个客观性评价指标，作为制动工况底盘动态响应品质客观性评价指标；步骤10：以N个子工况下的评分结果作为支持向量机回归模型的输出标签，以制动工况底盘动态响应品质客观性评价指标作为支持向量机回归模型的输入特征，对支持向量机回归模型进行训练，得到制动工况底盘动态响应品质的评价模型，用于评价汽车底盘的动态响应品质。

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