(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202110735254.8 (22)申请日 2021.06.30 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 113392471 A (43)申请公布日 2021.09.14 (73)专利权人 华南农业大 学 地址 510642 广东省广州市天河区五山路 483号 (72)发明人 吴伟斌　王海林　韩重阳　高婷　 冉晓　雷芳　侯俊伟　曾治亨　 李杰　唐婷　郑泽锋　高昌伦　 (74)专利代理 机构 广州市华学知识产权代理有 限公司 4 4245 专利代理师 郑浦娟(51)Int.Cl. G06F 30/15(2020.01) G06F 30/27(2020.01) G06F 17/18(2006.01) G06F 119/04(2020.01) (56)对比文件 CN 112948975 A,2021.0 6.11 KR 102056212 B1,2020.01.23 US 2016009269 A1,2016.01.14 沈健等.基于道路载荷谱的轮边电驱动减速 系统齿轮轻量 化优化设计. 《机 械强度》 .2017, (第04期),第83 5-841页. 审查员 余月好 (54)发明名称 混合动力电动汽 车减速器载荷 谱编制方法、 介质和设备 (57)摘要 本发明公开了一种混合动力电动汽车减速 器载荷谱编制方法、 介质和设备， 获取汽车载荷 数据， 进行预处理后， 根据动力源模式和道路工 况进行分类； 根据分类结果进行载荷数据特征参 数计算， 确定出混合动力电动汽 车各种工况下的 最优样本数， 进一步确定各道路工况下减速器扭 矩载荷样 本， 叠加后获得发动机和驱动电机对减 速器的最优样本载荷； 通过雨流计数法对减速器 的最优样本载荷进行雨流计数统计获得雨流矩 阵， 外推后得到外推雨流矩阵， 即对应汽车减速 器的全寿命二维载荷谱， 最后将二维载荷谱转化 为一维载荷谱后， 通过载荷谱编制方法， 生成混 合动力电动汽 车减速器的载荷谱。 本发明能够针 对多变复杂工况下的混合动力电动汽车进行减 速器载荷谱编制。 权利要求书4页 说明书15页 附图6页 CN 113392471 B 2022.11.29 CN 113392471 B 1.一种混合动力电动汽车减速器载荷谱编制方法， 其特 征在于， 包括： S1、 获取混合动力电动汽车在各种典型道路工况 下的载荷数据； S2、 对载荷数据进行 预处理； S3、 根据动力源 模式和各种典型道路工况， 对载荷数据进行分类； S4、 根据载荷数据分类结果， 进行载荷数据特征参数计算， 包括载荷极值的均值和载荷 极值的标准差， 然后确定出混合动力电动汽车 各种典型道路工况 下的最优样本数； S5、 根据混合动力电动汽车各种典型道路工况下的最优样本数确定各种典型道路工况 下减速器扭矩载荷样本， 并且叠加后获得混合动力电动汽车中发动机和驱动电机对减速器 的最优样本载荷； S6、 通过雨流计数法， 对混合动力电动汽车中发动机和驱动电机对减速器的最优样本 载荷进行雨流计数 统计， 获得雨流矩阵， 并且进 行外推后得到外推雨流矩阵， 即得到各种典 型道路工况外推后的载荷谱； S7、 按照扭矩方式， 将各种典型道路工况外推后的载荷数据的分类进行叠加， 得到全工 况下的发动机扭矩、 驱动电机正扭矩、 驱动电机负扭矩外推载荷谱； S8、 针对S7中获取到的外推载荷谱转 化为一维载荷谱； S9、 选择载荷谱编制方法， 生成混合动力电动汽车减速器的载荷谱； 步骤S1中， 载荷数据包括发动机扭矩信号、 驱动电机扭矩信号、 档位信号和车速信号； 典型道路工况包括城市道路工况、 省道 道路工况、 山路道路工况和高速道路工况； 步骤S4中在计算得到载荷数据特征参数后， 通过以下方式确定出混合动力电动汽车各 种典型道路工况 下的最优样本数： 步骤S41、 首先确定出混合动力电动汽车各种典型道路工况下各动力源模式的最优样 本数， 如下： 确定基于载荷极值的均值的最优样本数Nμi为： 式中， S(x)表示样本b组载荷极值均值的标准差； εr2表示样本 的标准差； μx表示载荷极 值的均值； 确定基于载荷极值的标准差的最优样本数Nσ i为： 式中， S′(x)表示样本载荷极值标准差的标准差； σx表示载荷极值的标准差； 确定基于循环载荷循环疲劳损伤的最优样本数NDi为： 式中， s表示载荷极值样本的方差， 表示载荷极值样本的均值， tγ表示t分布在置信度 为γ时的百分位数， ε为样本误差； S42、 根据多准则决策法， 采用特征向量法方法确定主观权重， 得到主观权重系数， 采用 熵法确定各种动力源模式数据 的客观权重系数， 采用 线性组合赋值法对最优权重进行确 定， 表达式如下：权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 113392471 B 2W＝ λ1WS+λ2Wo； 其中， W为最优权重； WS为主观权重， Wo为客观权重， λ1, λ2分别为主观权重和客观权重的 线性综合系数； 基于最优权 重系数， 求得 各种典型道路工况 下各动力源 模式的最优样本数： Ni＝W1Nμi+W2Nσ i+W3NDi； 其中， Ni为对应工况下动力源模式i下的最优样本数， 即为需要在对应公开下行驶动力 源模式i的最小循环数， W1、 W2和W3分别为载荷极值均值的最优权重、 载荷极值的标准差最优 权重和载荷循环疲劳损伤的最优权 重； S43、 针对于各种典型道路工况， 比较其中各动力源模式下的最优样本数， 将其中最大 的最优样本数作为对应各种典型道路工况 下的最优样本数； 步骤S7中， 对各种典型道路工况外推后的载荷数据的分类进行叠加的过程如下： S71、 先将相同扭矩加载 方式的二维载荷谱转 化到相同尺度下； S72、 然后对各种典型道路工况下相同扭矩加载方式的二维载荷谱进行叠加， 合成后的 二维载荷谱需为 “幅值‑均值”型； 步骤S8中， 采用波动中心法对步骤S7获取到的二维载荷谱进行非零平均应力等效转 换， 将其转化为一 维载荷谱， 具体为： 将二 维载荷谱中的各级载荷均值与其对应的累积频次 乘积之和除以此雨 流矩阵包 含的载荷总频次取 得平均载荷， 其表达式如下： 其中， Xm为经过波动中心法处理后的平均载荷； Xmi为各级载荷均值； Pi为各级载荷均值 对应的频次； ∑Pi为雨流矩阵包 含的载荷总频次； 步骤S9中， 根据整个载荷段的最大值的1、 0.95、 0.85、 0.725、 0.575， 0.425、 0.275、 0.125将整段一维载荷谱进行划分为8个 幅值等级； 然后利用等损伤转换原则， 将雨流矩阵 外推连续累积频次曲线转换为8级程序载荷谱。 2.根据权利要求1所述的混合动力电动汽车减速器载荷谱编制方法， 其特征在于， 步骤 S2中， 载荷数据的预处理包括载荷数据的奇异点去除处理、 平稳性检验处理以及无效载荷 数据去除； 奇异点去除处 理指的是： 将发动机扭矩载荷数据中的奇异点数据进行去除； 平稳性检验处理指的是： 针对载荷数据进行平稳性检验， 将未通过平稳性检验的载荷 数据进行去除； 无效载荷数据去 除处理指的是： 将载荷数据对应扭矩值和无效载荷阈值进行比较， 若 小于无效载荷阈值， 则将其定义 为无效载荷， 并且进行去除； 无效载荷阈值ΔSA为： ΔSA＝(Xmax+Xmin)Δ％； 其中， Xmax为随机载荷数据中的最大的发动机扭矩值或驱动电机扭矩值， Xmin为随机载 荷数据中的最小的发动机扭矩值或 驱动电机扭矩值， Δ为无效载荷的省略比例。 3.根据权利要求1所述的混合动力电动汽车减速器载荷谱编制方法， 其特征在于， 步骤 S3中， 根据动力源模式和典型道路工况， 对获取的载荷数据即载荷 ‑时间历程进行分类， 分 类得到以下 各类数据：权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 113392471 B 3