摘要：针对因行驶工况与驾驶风格对剩余续驶里程有显著影响而导致剩余里程估算困难的问题,采用工况识别与驾驶风格识别相结合的方式对电动汽车续驶里程进行估算。通过主成分分析和聚类分析,选出基于大数据、符合郑州市当地交通特征的典型行驶工况片段,并利用选取的典型行驶工况片段,在MATLAB/Simulink下建立主成分分析和学习矢量量化神经网络相结合的工况识别模型、驾驶风格模糊识别模型;通过联合仿真进行剩余续驶里程实时估算,并通过卡尔曼滤波对输出结果进一步优化。仿真分析及半实物测试结果表明,采用融合车、路、人信息的电动汽车续驶里程估算方法,不仅降低了剩余里程估算误差,同时也证实了方法的可行性。

关键词：电动汽车 续驶里程 行驶工况 驾驶风格 

单位：河南科技大学车辆与交通工程学院; 洛阳471003; 河南科技大学机械装备先进制造河南省协同创新中心; 洛阳471003