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    基于最小誤差分析法的城市道路汽車行駛工況構建方法研究*

    2022-04-15 09:11:22葛于杰顧友霖魏曉穎
    南方農(nóng)機 2022年8期
    關鍵詞:原始數(shù)據(jù)特征參數(shù)運動學

    葛于杰 , 嚴 明 , 陳 建 , 顧友霖 , 徐 鑫 , 魏曉穎

    (揚州大學機械工程學院,江蘇 揚州 225000)

    0 引言

    汽車行駛工況又稱車輛測試循環(huán),是汽車行駛時速度關于時間變化的曲線[1-2],該曲線體現(xiàn)了汽車道路行駛的運動學特征,是汽車行業(yè)一項重要且共性的基礎技術[3],同時也是汽車各項性能指標標定優(yōu)化時的主要基準[4-5]?,F(xiàn)今,我國主要采用的是新歐洲駕駛周期(New European Driving Cycle, NEDC)汽車行駛工況[6],但由于我國擁有汽車人數(shù)的增加和城市道路復雜性的變化,NEDC已經(jīng)不再適用于我國道路實際情況,因此建立適合于我國各地實際道路情況的汽車行駛工況迫在眉睫。

    針對汽車行駛工況的構建,He等[7]提出了一種基于實時交通信息的全局行駛工況構建方法;Wang等[8]針對不同數(shù)據(jù)采用馬爾可夫鏈構建了汽車行駛工況;Tong[9]引入汽車特定功率指標構建了香港電動巴士的行駛工況;Shen等[10]利用主成分分析和k-means構建上?;旌蟿恿卉嚨男旭偣r;Zhao等[11]采用主成分分析和數(shù)值統(tǒng)計的方法構建了長春市汽車行駛工況;Günther等[12]利用新穎的微行程模型構建了德國漢堡地區(qū)的汽車行駛工況;Mayakuntla等[13]設計了一種基于“行程段”的汽車行駛構建汽車行駛工況方法,在印度的城市取得了較好的應用。

    本研究基于福州市汽車道路行駛數(shù)據(jù),首先利用刪除或插值補充的方式對異常數(shù)據(jù)進行預處理,同時根據(jù)運動學片段的定義進行運動學片段劃分,并引入特征參數(shù)構建汽車運動特征體系;接著為簡化計算數(shù)據(jù),采用主成分分析將特征參數(shù)降維并利用k-means聚類算法將運動學片段分為低速、中速和高速三類;最后利用最小誤差分析法構建汽車工況,并將綜合參數(shù)值CPV作為工況合理性的評價指標,驗證本研究構建的行駛工況的合理性。

    1 數(shù)據(jù)預處理及運動學片段劃分

    1.1 數(shù)據(jù)采集

    數(shù)據(jù)采集是在福州市道路上進行的,分為三份數(shù)據(jù)文件,將三組數(shù)據(jù)按經(jīng)緯度繪制成汽車行駛路線圖,如圖1所示。從行駛路線圖可以看出,測試路段覆蓋范圍廣泛,采樣的時間和距離也較長,保證了樣本數(shù)據(jù)的多樣性和代表性,真實體現(xiàn)出城市道路行駛狀況,符合構建城市道路汽車工況載荷譜的要求。

    圖1 汽車行駛路線圖

    1.2 異常數(shù)據(jù)的處理

    1)對于長期停車不熄火和采集設備在停車時所采集的異常數(shù)據(jù),本研究采用移動平均濾波,對實驗數(shù)據(jù)進行過濾處理,去除信號采集傳感器獲得數(shù)據(jù)中的噪聲數(shù)據(jù)。

    2)對于長時間堵車、斷斷續(xù)續(xù)低速行駛情況,本研究將其按照怠速情況來處理,設定一種鄰域判定的方法。取某一個點,與它周圍n個點進行速度大小判斷,如果車速都小于10 km/h則判定為長時間堵車、斷續(xù)低速行駛狀態(tài),將這一點數(shù)據(jù)按照怠速輸出處理。

    3)對于加、減速異常和由于高層建筑覆蓋或過隧道等GPS信號丟失,造成所提供數(shù)據(jù)中的時間不連續(xù)等情況,本研究采用插補的方法對加、減速異常和時間不連續(xù)的數(shù)據(jù)進行補充。由于一般車輛的百公里加速時間都是大于7 s的,即最大加速度大約為4 m/s2,緊急剎車的最大減速度在7.5 m/s2~8 m/s2之間,故設定加速度在-7.5 m/s2~4 m/s2之間為正常加速度,范圍之外的速度定義為異常數(shù)據(jù),利用插值對速度進行處理,使加速度滿足范圍要求。對于時間不連續(xù)的數(shù)據(jù),設定時間斷點閾值為10 s,對于時間斷點少于10 s的數(shù)據(jù),利用均值插值對數(shù)據(jù)進行補充;對于時間斷點多于10 s的數(shù)據(jù),由于插值后會對工況構建產(chǎn)生影響,所以不予考慮,直接刪除該斷點數(shù)據(jù)。

    4)對于怠速的處理,本研究設定怠速時間閾值為180 s,超過180 s部分的數(shù)據(jù)刪除,以免某一時段怠速時間過長,造成在整體汽車行駛工況時間段內(nèi)低速狀態(tài)較多,各速度段時間分布不均,影響車輛工況構建的準確性[14]。

    1.3 運動學片段劃分

    運動學片段是指相鄰怠速區(qū)間內(nèi)車輛行駛的相關速度信息。經(jīng)由上一節(jié)異常數(shù)據(jù)處理后的數(shù)據(jù)將被劃分為運動學片段,用于汽車工況的構建。為簡化計算量并提高計算精度,刪除運動學片段中時間少于60 s的,最終得到運動學片段劃分數(shù)量如表1所示。

    表1 運動學片段劃分結果

    2 汽車工況構建及評價

    2.1 主成分分析

    本研究所構建的汽車運動學特征體系由9種典型的特征參數(shù)組成,它們分別為平均速度VA、平均行駛速度VR、怠速時間比Zi、加速時間比Za、減速時間比Zd、速度平均偏差VSTD、平均加速度Aa、加速度標準偏差Astd和平均減速度Ad,分別用標號1~9表示。為降低計算時的復雜程度,同時構建出真實的汽車工況曲線,本研究利用spss軟件對9種特征參數(shù)進行主成分分析,得到的總方差解釋如表2所示,從表中可以看出前4個成分占比已經(jīng)達到94.30%,超過限定的85%,故本研究將前4個成分作為本研究的主成分因子。

    表2 總方差解釋

    2.2 k-means聚類

    聚類是指將眾多對象通過一定的規(guī)則分為若干類的過程,本研究通過k-means聚類將運動學片段分為低速A、中速B、高速C分別進行處理,最終組合成汽車工況曲線。迭代36次之后,實現(xiàn)了聚類中心的收斂。通過聚類將2 350個運動學片段分成三個類型,由于數(shù)據(jù)的誤差,丟失3組數(shù)據(jù),最終將2 347個運動學片段分為低速、中速、高速,具體的片段個數(shù)如圖2所示。

    圖2 各類型運動學片段個數(shù)

    2.3 汽車工況曲線的構建

    聚類后將原有數(shù)據(jù)分為低速、中速、高速三種類型,為使最終構建的汽車工況曲線盡可能反映出城市所采集的數(shù)據(jù)源,即使誤差最小化,本研究使用最小誤差分析的方法來構建汽車行駛工況。首先計算得到每類運動學片段各特征參數(shù)的整體參數(shù)值Cmn,接著計算各類片段中每一個運動學片段的各特征參數(shù)cmn,并與Cmn進行誤差比較,在各類中按照誤差大小將運動學片段升序排列,得到基于誤差大小的運動學片段A’、B’、C’,最后根據(jù)式(1)得到每類運動學片段對汽車工況的貢獻時長,擬定的工況總時間為1 200 s。

    式中,tk為k類(k=A’、B’、C’)運動學片段對汽車工況曲線的貢獻時長,Tk為k類運動學片段的總時間,Tall為所有運動學片段的總時間。

    從基于誤差大小的運動學片段A’、B’、C’中抽取各類運動學片段滿足所需的時間要求,各類工況的時間占比如表3所示,總共抽取時間1 225 s,得到的與有效實驗數(shù)據(jù)誤差最小的汽車行駛工況曲線如圖3所示。結合表3可以看出:各個速度階段的時間占比與運動學片段占比相近,中速階段占比最大,這與原數(shù)據(jù)特征相符。

    圖3 汽車行駛工況曲線

    表3 各類工況時間占比

    2.4 汽車工況構建的評估

    為了對所構造的汽車工況曲線進行合理性評價,本研究使用了綜合參數(shù)值(CPV)作為評價標準[15],計算公式如式(2)所示,CPV是工況與原始數(shù)據(jù)各代表參數(shù)差異率的代數(shù)和,其值越小證明所構建的工況與實際情況越接近。

    式中,VA為原始數(shù)據(jù)平均速度;VR為原始數(shù)據(jù)平均行駛速度;Aa為原始數(shù)據(jù)平均加速度;Ad為原始數(shù)據(jù)平均減速度;Zi為原始數(shù)據(jù)怠速時間比;Za為原始數(shù)據(jù)加速時間比;Zd為原始數(shù)據(jù)減速時間比;VSTD為原始數(shù)據(jù)速度標準差;Astd為原始數(shù)據(jù)加速度標準差; 為合成工況與原始數(shù)據(jù)對應參數(shù)的差異值。

    同時通過對比分析汽車行駛工況與所采集數(shù)據(jù)源的各運動特征參數(shù),評估工況構建的代表性,由于參數(shù)本身的差異性,采用相對誤差的絕對值作為誤差指標,具體公式為:

    式中,ε為各特征值相對誤差;xj為汽車工況的各特征值;Xj為原始數(shù)據(jù)中的各特征值。

    通過上述誤差構建,得到如表4所示數(shù)據(jù),從表中可以看出:大部分特征參數(shù)的誤差都不大于10%,在數(shù)據(jù)上滿足誤差要求,但速度標準差誤差最大,這說明所構建的汽車行駛工況的速度波動性小于原數(shù)據(jù)中的速度波動,造成這種情況的原因主要有兩點:1)基于最小誤差得到的最佳運動學片段,沒有對各個特征值進行權重參數(shù)分配,導致各特征值是按照平均權重進行分配,減弱了速度標準差的權重,導致誤差增大。2)由于在數(shù)據(jù)預處理的時候,刪除了一些秒數(shù)多于180 s和不足60 s的運動學片段,降低了所選運動學片段的真實性,導致所選片段中速度波動性降低,造成速度標準差的相對誤差加大。整體而言,CPV的值較小,其余特征參數(shù)與數(shù)據(jù)源有著良好的符合度,因此所構建的城市汽車行駛工況有著較高的代表性和合理性,可以較好地反映福州地區(qū)的真實道路情況。

    表4 特征參數(shù)誤差及CPV值

    3 結論與展望

    針對某城市汽車行駛工況的構建問題,本研究首先對采集的原始數(shù)據(jù)進行刪除及補充等預處理,并將其劃分運動學片段;其次通過主成分分析將特征參數(shù)降維,同時利用k-means聚類算法將運動學片段劃分為低速、中速、高速三種類型;最后基于最小誤差分析法構建汽車工況曲線,并通過綜合參數(shù)值(CPV)進行誤差評估,得到以下結論:

    1)采用刪除數(shù)據(jù)和插值補充的方式對原始數(shù)據(jù)進行預處理,并基于9種行駛工況參數(shù)構建運動學特征參數(shù)體系,劃分運動學片段,避免因異常數(shù)據(jù)導致的劃分錯誤。

    2)通過引入主成分分析將9種行駛工況參數(shù)降維,并設定聚類中心,通過聚類算法劃分運動學片段,以簡化計算的數(shù)據(jù)量。

    3)基于最小誤差分析法構建出汽車行駛工況曲線,將綜合參數(shù)值(CPV)作為評價標準,得到CPV為1.218 3,在合理誤差范圍內(nèi),可以作為該城市行駛工況的參考。

    本研究所提汽車行駛工況構建方法豐富了工況構建的方法體系,但所構建工況的速度標準差與數(shù)據(jù)源所示的有一定差距,波動性較大。進一步細化速度標準差的提取準則,減少速度標準差的波動性將是下階段研究的重點內(nèi)容,以提高工況構建的代表性與適用性。

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