Введение 4
1 Изучение темы 5
1.1 Актуальность рассматриваемой темы 5
1.2 Рассмотрение проблемы оптимизации электропотребления
электромотоцикла 6
1.3 Цели и задачи работы оптимизации электропотребления для
электромотоцикла 6
1.4 Объект исследования 6
1.5 Обзор научных статей по рассматриваемой теме 10
1.6 Сравнительный анализ выбранных публикаций по теме исследования ... 12
2.1 Методы решения задач классификаций 16
2.2 Обзор методов задач классификации 17
2.2.1 Решающее дерево 17
2.2.2 Метод ближайших соседей 18
2.2.3 Метод окна Парзена 19
2.2.4 Непараметрическая регрессия. Формула Надарая-Ватсона 20
2.2.5 Метод опорных векторов 21
2.2.6 Метод случайный лес 22
2.3 Python для задач анализа данных 23
2.4 Генерация тестовых данных 24
2.5 Применение стохастических данных 27
2.6 Обзор комплектующих для модуля управления 28
2.7 Модуль управления 30
Вывод по главе 2 31
3 Разработка программы 31
3.1 Структура программы 31
3.2 Описание блоков программы 32
3.2.1 Генератор значений 33
3.2.2 Обработка данных 37
3.2.3 Классификатор случайный лес 41
3.2.4 Получение данных с датчиков 45
Тестирование 47
Выводы по главе 3 48
Заключение 51
Список сокращений 52
Список использованных источников 53
В современном мире электротранспорт завоевывает популярность в повседневном использовании, мировые производители ставят цели на следующее десятилетие выпустить полноценные серийные линейки электроавтомобилей и электромотоциклов. В городах проходят реформы о почти полной электрофикации транспорта, например, в Амстердаме.
Но в данное время электротранспорт без постоянного источника восполняемой энергии является по большей мере городским или локальным транспортом для преодоления небольших участков местности. Это обусловлено низким запасом хода электротранспорта, что не позволяет перемещаться на дальние расстояние и совершать, например, междугородние, патрулирующие
или исследовательские поездки.
Исследования в области оптимизации потребления электроэнергии в электротранспорте являются актуальными, т.к. процент электротранспорта и его разновидность быстро растет и набирает популярность. Так же существует большое количество видов электродвигателей и электропотребление для них разное.
Решение практических задач по оптимизации расхода электроэнергии на электротранспорте является актуальной задачей и поможет улучшить продвижение в решении вопроса дальности хода электротранспорта.
Производители для улучшения характеристики запаса хода своего электротранспорта улучшают химические свойства батареи, работают над улучшением дизайна корпуса и рамы, увеличивают общий объем емкости батареи. В данной работе рассмотрен способ улучшения характеристики запаса хода рассматриваемого электромотоцикла при исходных данных ходовых характеристик и дизайна корпуса и рамы с помощью методов классификации и обработки данных.
Проанализирована актуальность рассматриваемой темы в данной работе, изучены другие статьи и работы по темам оптимизации электропотребления. Объектом исследования выбран электромотоцикл, построенный на базе СФУ, как объект, для которого требуется разработать информационно-аналитический модуль для выполнения задачи оптимизации потребления энергии батареи, что позволит проезжать на большие расстояния при исходных характеристиках двигателя, конструкции и дизайна.
Для решения данной задачи рассмотрены методы классификации, выбран наиболее подходящий - метод «Случайный лес». Выбран язык программирования Python и микрокомпьютер Raspberry PI как вычислительный блок.
Разработана программа для модуля на выбранном языке программирования, которая содержит в себе часть для моделирования с помощью генерации подобранных параметров и часть обработкой входящих данных с датчиков, установленных на электромотоцикле. Успешно протестирована работа программы, выявлены закономерности и качество полученных результатов, предложены варианты дальнейшего использования и развития разработанного модуля.
