基于gprs的电动汽车道路行驶工况自学习

提出了一种基于gprs的道路行驶工况数据的远程采集方法，并将其应用在电动汽车的实际运行中，获得电动汽车道路试验原始数据库．同时将自组织映射(som)神经网络引入到行驶工况的自学习中，通过som网络对原始数据进行运动学片段的聚类分析，构建出了电动汽车在实际运行中的3种典型工况，为电动汽车基于行驶工况的自适应优化控制策略提供了基础环节．所构建的行驶工况和其他行驶工况相比具有一般规律，表明应用som网络能够很好地实现道路行驶工况的自学习功能．