【摘 要】
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为了解决传统汽车空调自动控制算法路试实验效率低和成本高的问题,本文采用聚类分析方法对路试实验数据进行处理,并通过夏季路试数据进行了验证.将原始数据切分为1,030个片段
【机 构】
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上海交通大学制冷与低温工程研究所,上海,200240安徽江淮汽车集团股份有限公司,安徽合肥,230601;
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为了解决传统汽车空调自动控制算法路试实验效率低和成本高的问题,本文采用聚类分析方法对路试实验数据进行处理,并通过夏季路试数据进行了验证.将原始数据切分为1,030个片段,归类为32个簇,采用重复率分析、离群值分析和动态特征数据提取的方法进行分析,结果表明,在一定的判据下,数据重复率高达49.2％,实验优化尚存大量空间;得出数据中的离群片段等隐含信息.本文为瞬态模型标定提供了仅占原数据14.2％的动态特征明显的训练数据,大大提升了汽车空调瞬态模型的标定效率.
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