利用Matlab 由发动机map数据制作逆发动机map图

依据Carsim中导出的Tor=G(spd,Thr)二维表数据，制作Thr=F(spd,Tor)二维表，灵感来自B站up忠厚老实的老王。

 

其中：Tor为发动机转矩(Engine torque)，spd发动机转速(Engine,speed)，Thr为节气门开度(Throttle).

主要思路：将原二维数组重整，即spd、Thr、Tor三个变量的关系一一对应，将其分别放入三个行向量中，最后，利用matlab自带的scatteredInterpolant进行散点插值，从而得出Thr=F(spd,Tor)二维表。完整代码如下： 

%% 读取数据
filename = '125KWengine.xls';
sheet = 1;
xlRange = 'A1:K23';
data = xlsread(filename,sheet,xlRange);
%% 手动取出有效数据
[r,c]=size(data);
spd=data(4:r,1)';
thr=data(1,2:c);
torque_table=data(4:r,2:c);
[r1,c1]=size(torque_table);

%% 将数据转成行向量
%参数：
% x_thr 节气门行向量，维度:1*(r1*c1)
% y_spd 转速行向量,维度:1*(r1*c1)
% z_tor 转矩行向量,维度:1*(r1*c1)
z_tor=torque_table(:,1)';
for i=2:c1
    z_tor=cat(2,z_tor,torque_table(:,i)');
end

y_spd=kron(ones(1,c1),spd);

thr_temp=kron(ones(r1,1),thr);
x_thr=thr_temp(:,1)';
for j=2:c1
    x_thr=cat(2,x_thr,thr_temp(:,j)');
end
%% 散点插值 得出 x_thr=F(y_spd,z_tor);
F=scatteredInterpolant(y_spd',z_tor',x_thr','linear');
%  F=scatteredInterpolant(x_thr',y_spd',z_tor','nearest');
% surf(x_thr',y_spd',F(x_thr',y_spd'));
%% 新表制作
%spd使用原数据
%Torque依据原数据扭矩值最大最小值，重新给出
Torque=-60:10:250;
Throttle=zeros(length(spd),length(Torque));
for i=1:length(spd)
    for j=1:length(Torque)
        Throttle(i,j)=F(spd(i),Torque(j));
        %Throttle(i,j)=griddata(y_spd',z_tor',x_thr',spd(i),Torque(j),'natural');
    end
end
%% 后续处理
% 将Throttle二位数组中，大于1的元素置1，小于零的元素置0
index1=find(Throttle<0);
Throttle(index1)=0;
index2=find(Throttle>1);
Throttle(index2)=1;

outdata=cell(2);
outdata{1,1}=0;
outdata{1,2}=Torque;
outdata{2,1}=spd';
outdata{2,2}=Throttle;
outdata=cell2mat(outdata);

surf(Torque,spd,Throttle);

 补充一下二位数组重组思路：

 导入的数据为carsim中125kw的发动机数据，第一行为节气门，第一列为发动机转速，表中其余数据为发动机转矩。我在代码里将扭矩前两行为零的数据剔除了(这样做结果会好一些)。

 最终结果：

 本文章主要是提供一种思路，具体效果如何自行判断吧。

水平有限，第一次写稿，如有问题欢迎交流。