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龙图腾网获悉中国重汽集团济南动力有限公司申请的专利一种基于工况预测的AMT换挡策略选择方法、系统、设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119042313B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411064164.0，技术领域涉及：F16H61/02；该发明授权一种基于工况预测的AMT换挡策略选择方法、系统、设备及介质是由高海龙;韩伟;兰海龙;李泽;王志飞;李颖华设计研发完成，并于2024-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于工况预测的AMT换挡策略选择方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于工况预测的AMT换挡策略选择方法、系统、设备及介质，属于车辆换挡控制技术领域，所述方法步骤如下：确定信号特征参数并采集车辆行驶数据构建样本信号矩阵；对样本信号矩阵进行数据标准化；使用主成分分析方法对标准化样本信号矩阵进行参数降维，得到降维样本信号矩阵；对降维样本信号矩阵进行聚类分析，输出行驶工况分类结果，为各行驶工况分类结果设定AMT换挡策略；获取实际工况的实时车辆行驶数据，对工况分类结果进行更新，对工况进行预测，将预测的工况与行驶工况分类结果进行匹配，选择对应的AMT换挡策略进行换挡控制。本发明缩短换挡时间的同时，降低车辆冲击度保证车辆的平顺性，提升换挡品质。

本发明授权一种基于工况预测的AMT换挡策略选择方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于工况预测的AMT换挡策略选择方法，其特征在于，包括如下步骤： S1.确定CAN信号特征参数并采集对应的车辆行驶数据构建样本信号矩阵； S2.对样本信号矩阵进行数据标准化，得到标准化样本信号矩阵； S3.使用主成分分析方法对标准化样本信号矩阵进行分析，实现CAN信号特征参数降维，得到基于降维后CAN信号特征参数的降维样本信号矩阵； S4.对降维样本信号矩阵进行聚类分析，输出行驶工况分类结果，为各行驶工况分类结果设定AMT换挡策略； S5.获取实际工况的降维后CAN信号特征参数对应的实时车辆行驶数据，对工况分类结果进行更新，对工况进行预测，将预测的工况与行驶工况分类结果进行匹配，选择对应的AMT换挡策略进行换挡控制； 步骤S4具体步骤如下： S41.以降维样本信号矩阵Z中行向量作为工况信号； S42.任选一个工况信号，计算选择的工况信号与降维样本信号中所有工况信号的累计距离； S43.计算工况信号累计的个数、平均值、方差以及离心率； S44.选择K-Means聚类方法，以工况信号个数、平均值、方差以及离心率作为输入进行初步的聚类分析，得到微簇； S45.通过创建邻接矩阵和判断微簇相交的条件来识别并合并相似的工况信号形成宏簇，再对宏簇中的各微簇进行处理； S46.对各行驶工况类别及其CAN信号特征参数进行分析，提取各行驶工况类别的特征； S47.基于各行驶工况类别的特征设定对应的AMT换挡策略； 步骤S45具体步骤如下： S451.为各微簇创建邻接矩阵，其中邻接矩阵的维数与微簇的数量相同； S452.根据邻接矩阵中的元素判断两个微簇是否相交； 若是，判定两个微簇相交，进入步骤S453； 若否，判定两个微簇不相交，进入步骤S454； S453.将相交的两个微簇具有相似的工况信号，设定为相似微簇； S454.将相似微簇进行合并得到宏簇； S455.将各宏簇统一区域划分，并计算每个区域的聚类密度，并将聚类密度低于阈值的区域设定为低密度区，以及将聚类密度高于阈值的区域设定为高密度区； S456.将位于低密度区的微簇丢弃，而将高密度区的微簇激活； S457.计算各宏簇中各激活的微簇的权重，并对各微簇进行加权归一化处理；步骤S5具体步骤如下： S51.获取实际工况的p维度的CAN信号特征参数对应的实时车辆行驶数据； S52.按照步骤S1进行样本信号矩阵的构建，按照步骤S2进行样本信号矩阵标准化，再按照步骤S3进行降维以及按照步骤S4聚类，再使用聚类结果对行驶工况类别进行更新； S53.将实时工况的降维的CAN信号特征参数与各行驶工况类别进行比对，实现工况预测； S54.将预测的工况与行驶工况分类结果进行匹配，选择匹配的行驶工况类别对应的AMT换挡策略进行输出，进行换挡控制。

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