基于大数据的电动轻卡驱动系统可靠性工况构建

钟根丁，程小强，龚春辉

基于大数据的电动轻卡驱动系统可靠性工况构建

钟根丁，程小强，龚春辉

（江铃汽车股份有限公司 江西省多功能乘用车工程研究中心，江西 南昌 330000）

基于车联网T-BOX采集的用户大数据，采用短行程分析法，关联驾驶特性及电驱动系统的特性构建出工况特征参数，采用主成分分析法对特征参数降维，利用K-Means聚类出5类不同典型的工况。结合驱动系统轴系损伤及线性损伤理论，选出具有代表性的短行程，构建新的可靠性工况载荷谱。

大数据；可靠性；聚类分析

前言

2020全年，我国新能源商用车累计完成销量为12.1万辆，其中纯电动商用车销量为11.6万辆，插电式混合动力商用车销量为0.4万辆。综合来看，目前我国新能源商用车市场销售也主要以纯电动商用车为主。驱动系统作为纯电动商用车的核心部件，其可靠性是影响客户满意度的重要因素。当前电驱动系统可靠性规范均是针对额定/最大转速与转矩等极限工况编制的恒应力/低交变试验载荷谱，难以有效反映用户实际运行条件下动态交变载荷的损伤效果[1]。通过对电驱动系统可靠性工况特征研究，制定更合理的可靠性试验载荷谱及规范，对纯电动商用车的电驱动系统的开发与验证具有重要的意义。

本文依托新能源车辆管理平台，以某纯电动轻卡车型的用户行驶数据为基础，通过短行程分析法，构建短行程的特征参数，利用主成分分析及无监督机器学习的聚类方法，在结合电驱动系统的损伤强度对用户实际使用条件下的可靠性工况进行识别，构造新的综合可靠性工况，为验证电驱动系统的可靠性提供数据支撑。……