濟南市輕型車行駛工況構建研究

山東交通學院 趙 順，成 欽

汽車行駛工況是指在某一特定環(huán)境下汽車行駛的速度與時間之間的變化規(guī)律，它是測定或者評價機動車污染物排放量和燃油消耗水平的重要依據(jù)，與此同時，對新車型的技術開發(fā)認證、車輛參數(shù)匹配、控制策略的制定和節(jié)能減排的發(fā)展具有重要的價值。目前世界范圍內汽車行駛工況主要有美國行駛工況、歐洲行駛工況、日本行駛工況，我國一直采用的是歐洲行駛工況，但是，我國幅員遼闊，各城市之間的道路規(guī)劃情況、交通擁堵情況、環(huán)境狀況等與歐洲有著明顯的差異，采用歐洲行駛工況并不能反映我國的實際道路情況。

濟南市地處山東省中部是全國重要的交通樞紐，地形東西狹長，濟南市東、西、南三面鄰山，東西方向為主要的交通流向。濟南市獨特的交通特點可代表某些沿直線方向發(fā)展的城市的實際交通路況，因此構建濟南市輕型車行駛工況可以為中國汽車的道路行駛工況的構建提供有利依據(jù)。本文根據(jù)濟南市輕型車實際道路行駛工況，采用自主駕駛法采集試驗數(shù)據(jù)，利用Matlab軟件進行了短行程劃分及特征值計算，并采用主成分分析法對各短行程片段的特征值進行了降維處理，采用聚類分析法對所有短行程進行了分類，構建了濟南市輕型車行駛工況。

1 試驗方案及數(shù)據(jù)采集

1.1 數(shù)據(jù)采集方法

目前，國內外在構建車輛實際道路行駛工況時采用的數(shù)據(jù)采集方法主要有3種：車輛跟蹤法、循環(huán)路線法、自主駕駛法。本文采用自主駕駛法，此方法隨機性強，不用提前規(guī)劃試驗線路，但是需要多臺車輛同時試驗以獲取不同車型的大量數(shù)據(jù)，且試驗周期較長。完全自主駕駛最能反映人們的日常駕駛行為、習慣，所采集的數(shù)據(jù)隨機性強、覆蓋面廣、代表性強，能最大程度上反映實際道路情況。

1.2 試驗規(guī)劃

（1）試驗設備。本試驗使用的車載數(shù)據(jù)采集終端是由中國汽車技術研究中心開發(fā)研制的工況數(shù)據(jù)記錄儀，該設備可安裝GPRS手機卡和SD存儲卡，該數(shù)據(jù)采集設備外部接線口分別與車輛的OBD接口和GPS定位設備連接，設備的采樣頻率為1 Hz，采集的數(shù)據(jù)包括車輛速度、經(jīng)緯度、發(fā)動機轉速、瞬時油耗和節(jié)氣門開度等28項數(shù)據(jù)，并以文本的形式存儲到SD卡中，通過GPRS流量將采集的數(shù)據(jù)實時上傳到中國汽車技術研究中心的數(shù)據(jù)監(jiān)控統(tǒng)計平臺。

（2）試驗對象。本文研究對象為輕型車，指最大質量≤3.5 T的M類汽車和N類汽車。在試驗車輛選取之前，針對濟南市車輛的類型、保有量進行了調研，對車輛的品牌、動力類型、發(fā)動機排量、變速器類型、車齡等基本情況進行了調研，根據(jù)調研結果選取了70輛輕型車作為試驗對象。車輛品牌覆蓋了自主品牌、德系、法系、日系、美系和韓系等車型；在變速器類型方面，包括自動變速器，雙離合變速器、無級變速器、手動變速器；在車齡方面覆蓋了各車齡段的車輛，其中5年內的車輛占據(jù)了83%；在發(fā)動機排量方面以1.6 L及以下的輕型車為主，占據(jù)了車輛總數(shù)的67%；駕駛人年齡分布方面，以35歲以上的經(jīng)驗豐富的駕駛人為主。

2 數(shù)據(jù)分析

2.1 短行程劃分

汽車的行駛過程一般包括加速、減速、勻速、怠速等4種不同的行駛狀態(tài)。在工況構建過程中需要針對運動學片段定義一些特征參數(shù)（例如：平均速度、最高速度、最大加速度、加速模式比例等）去評價運動學片段的有效性等，其中部分特征參數(shù)的定義設計車輛行駛的加速、減速、勻速、怠速等4種模式，因此本課題對運動學片段的模式劃分如下：

怠速模式：車輛的發(fā)動機連續(xù)工作，但是車速為0 m/s時的車輛行駛狀態(tài)；

加速模式：當速度Vt-Vt-1＞0.15 m/s，且車速大于0 m/s的車輛行駛狀態(tài)；

減速模式：當速度Vt-Vt-1＜-0.15 m/s，且車速大于0 m/s的車輛行駛狀態(tài)；

勻速模式：當速度|Vt-Vt-1|≤0.15 m/s，且車速大于0 m/s的車輛行駛狀態(tài)。

運動學片段指整個車輛行駛的過程中一個速度為0 m/s的點開始到下一個速度為0 m/s的點為止，即車輛行駛過程中兩個相鄰停車點之間的部分。為了方便實際道路行駛工況的構建，在工況構建之前，需對采集的原始數(shù)據(jù)進行運動學片段的劃分，使用Matlab軟件對運動學片段進行劃分，剔除有偏差的數(shù)據(jù)后，最終挑選了2 250個運動學片段。

2.2 特征值計算

經(jīng)查閱大量的文獻，定義了運動片段時間、加速時間、勻速時間等13個用于分類的短行程特征參數(shù)值；定義了加速模式時間比例、0 km/h～10 km/h速度段比例，0 m/s2～1 m/s2加速段比例等21個用于有效性判定的短行程特征參數(shù)值。按照特征值計算方法，對選取的2 250個運動學片段進行特征值的計算，結果見表1所列。

表1 特征值計算結果

2.3 主成分分析

由于各個特征值之間存在一定程度的關聯(lián)性，并非相互獨立，如果采取所有的特征值進行行駛片段的歸類，會大大增加計算的復雜程度，但是，如果選取的特征值數(shù)量過少會影響歸類的準確性，其構建的行駛工況的真實性將會大大降低。因此，需要利用主成分分析法對用于分類的13個特征參數(shù)進行降維處理。

主成分分析就是將原始數(shù)據(jù)中多個具有一定相關性的變量重新進行線性組合，計算出一組無關變量來代替原先的變量，并將所有的線性組合中方差最大的綜合變量定為第一主成分，如果第一主成分不能代表原始數(shù)據(jù)中所包含的信息，繼續(xù)選擇線性組合中方差最大變量為第二主成分，當主成分累計得分超過80%時，確定主成分的個數(shù)。

使用SPSS軟件對表1中特征值矩陣進行主成分分析，分析得到的主成分累積貢獻率見表2所列，由表2可知前4個主成分的累積貢獻率達83.781%＞80%?？梢钥闯銮?個主成分的方差大于1，其后的主成分斜率變小，由此表明前4個主成分代表特征參數(shù)值的絕大參數(shù)信息。

表2 主成分累積貢獻率

表3 主成分載荷矩陣

載荷表示的是特征值與主成分的相關系數(shù)，比較某一個特征值在前4個主成分的載荷絕對值，如果此特征值在某一個主成分上的載荷絕對值最接近1，則表明該特征值與對應的主成分的相關性最高，即選取此主成分來代替該特征值。表3為前4個主成分的載荷，通過分析相關性可知：第1個主成分主要代表行駛里程、加速時間、減速時間、運動片段時間、平均速度、最大速度、勻速時間、平均行駛速度；第2個主成分主要代表減速度平均減速度、最大減速度、加速度平均加速度、最大加速度；第3個主成分主要代表平均速度、怠速時間；第4個主成分主要代表怠速時間。

2.4 聚類分析

聚類分析是一種建立分類的多元統(tǒng)計分析方法，它能夠將一批樣本（或變量）數(shù)據(jù)根據(jù)其諸多特征，按照在性質上的親疏程度在沒有先驗知識的情況下進行自動分類，產(chǎn)生多個分類結果。每類內部個體特征之間具有相似性，不同類間個體特征的差異性較大。經(jīng)過調研分析，濟南市的道路情況可分為3類，主要為市區(qū)擁堵路況，市區(qū)通暢路況，市郊或高速通暢路況。所以在對運動學片段的主成分分析結果進行聚類分析時，采取了較為合適的K-均值聚類法，使用SPSS軟件進行聚類分析為了使聚類結果可信度更高，設置的迭代次數(shù)為50次，經(jīng)過軟件的聚類分析結果可知經(jīng)過21次迭代之后，將2 179個運動學片段分為3類，得到的聚類結果及其特征值見表4所列。

由表4可知，第一類運動學片段的平均車速是三類運動學片段的最低，僅為12.33 km/h，且怠速比例高達65.19%，因此第一類運動學片段代表的是市區(qū)擁堵路況。第三類運動學片段的平均車速為18.81 km/h，介于三類之間，且怠速比例遠低于第一類，由此可知第三類運動學片段代表的為市區(qū)通暢路況。第二類運動學片段的平均車速為45.65 km/h，高于第一類、第三類運動學片段，怠速比例遠低于第一類、第三類，因此第二類運動學片段代表的是市郊或高速通暢路況。

表4 各類別及總樣本綜合特征值

3 行駛工況的構建與分析

3.1 行駛工況構建

本文調研了我國乘用車單次出行的時長約為30 min，該時長既能滿足統(tǒng)計學的代表性，又具備在試驗室內進行機動車污染物排放測試和油耗測試的可行性。因此，濟南市輕型車行駛工況的持續(xù)時間也設置為1 800 s。根據(jù)聚類分析的結果，從3類片段中選取一定數(shù)量的運動學片段合成濟南市輕型車行駛工況。在每一類數(shù)據(jù)庫中根據(jù)各個運動學片段與聚類中心的距離選取片段，計算各類短行程庫中在整個短行程庫占有的比例，結合總持續(xù)時間，計算得出三類短行程在最終工況中所占的時間，計算公式如下：

式中，ti是i類工況的持續(xù)時間，Ti為第i類工況中短行程的總持續(xù)時間，Ts是全部短行程的持續(xù)時間，tc為前文確定的濟南市輕型車行駛工況的持續(xù)時間，為1 800 s。

確定了各速度區(qū)間時間長度后，依據(jù)公式2和公式3可以計算出各個車速區(qū)間運動片段和怠速片段數(shù)目。計算結果需圓整，結果見表5所列。

其中，Tst,i為運動片段的平均時間，Tid,i為怠速片段的平均時間，nst,i為運動片段個數(shù)，nid,i為怠速片段個數(shù)。各參數(shù)取值通過數(shù)據(jù)分析獲得。

為了確定需要選擇的短片段時長，對每個速度區(qū)間的運動片段的持續(xù)時間進行統(tǒng)計，并計算對應持續(xù)時間下的運動片段數(shù)量，按照由短到長的順序對運動片段的持續(xù)時間進行排序，然后計算出相應持續(xù)時間下的運動片段數(shù)量所占的比例及運動片段持續(xù)時間的累積頻率分布，最終，確定的低速區(qū)間運動片段時長為：17 s，27 s，35 s，51 s，62 s，92 s，153 s；中速區(qū)間運動片段時長為：78 s，157 s，346 s；高速區(qū)間運動片段時長為：363 s；低速區(qū)間怠速片段時長為：6 s，10 s，14 s，19 s，27 s，36 s，52 s，86 s；中速區(qū)間怠速片段時長為：10 s，21 s，37 s，75 s；高速區(qū)間怠速片段時長為：10 s，16 s。構成總時長為1 800 s的濟南市輕型車行駛工況。

3.2 行駛工況分析

本文構建的濟南市輕型車行駛工況持續(xù)時間為1 800 s，行駛距離為14 416.11 m，平均車速為28.83 km/h，平均行駛速度為38.73 km/h，最大車速為105.3 km/h。

表5 低/中/高速區(qū)間短程及怠速數(shù)目的確定

圖1 濟南市輕型車行駛工況下行駛狀態(tài)比例

圖2 濟南市輕型車行駛工況下速度分布比例

圖1和圖2分別反映的是濟南市輕型車行駛工況下的行駛狀態(tài)比例和速度分布比例，根據(jù)圖1得知，濟南市輕型車在城市道路上行駛時，加減速狀態(tài)比例高達55.33%，其怠速模式比例也遠高于勻速模式比例，濟南市車輛行駛過程中加減速狀態(tài)頻繁、勻速狀態(tài)較少。由圖2得知，車輛速度在0 km/h～10 km/h的比例高達33.00%，且車輛在10 km/h～20 km/h、20 km/h～30 km/h的比例較其他區(qū)間較高，分別為11.44%和12.28%，0 km/h～30 km/h的速度總占比達到56.72%，但是，車輛速度在高于60 km/h的速度區(qū)間內的占比較小，為12.5%。

為了更好地對所構建的濟南市輕型車行駛工況進行分析，將其部分特征值與NEDC、FTP75、Japan15和中國第六階段排放標準所采用的WLTC循環(huán)工況進行對比分析。

行駛工況的速度特征參數(shù)對比見表6所列。從最高車速來看，歐洲的WLTC循環(huán)最高，為131.3 km/h；濟南市輕型車行駛工況分別為105.3 km/h。WLTC的平均速度達到了46.42 km/h，遠高于濟南市輕型車行駛工況的28.83 km/h。另外，F(xiàn)TP75和NEDC工況的平均速度也高于濟南市輕型車行駛工況，從側面反映了歐美國城市內的交通狀況較好，而濟南市的道路情況相對較為擁堵，這與時間特征參數(shù)分析得出的結論一致。

表6 行駛工況的速度特征參數(shù)對比

4 結論

（1）本文通過自主行駛法采集原始試驗數(shù)據(jù)，通過軟件編程提取了2 250個運動學片段并編寫程序計算了各運動學片段的特征值，將特征值進行主成分分析及聚類分析并通過短行程分析法與分類法相結合的工況構建方法構建了總時長為1 800 s的濟南市輕型車行駛工況。

（2）將所構建的濟南市輕型車行駛工況與國內外常用的NEDC、FTP75、Japan15和中國第六階段排放標準所采用的WLTC循環(huán)工況進行對比分析，結果表明：濟南市輕型車行駛工況與WLTC、NEDC、FTP75等工況都存在著較大的差異，濟南市輕型車行駛工況具有其獨特的特點并不能由某種標準工況完全體現(xiàn)。