車輛加速升擋工況駕駛性評(píng)價(jià)研究

莫易敏，毛萬(wàn)鑫，張 偶,蔣華梁

(1.武漢理工大學(xué) 機(jī)電工程學(xué)院，湖北 武漢 430070；2.上汽通用五菱股份有限公司，廣西 柳州 545007)

汽車駕駛性研究是衡量汽車在駕駛過程中性能表現(xiàn)的重要手段。加速和換擋過程性能對(duì)用戶駕駛過程的影響巨大，對(duì)車輛加速和換擋工況駕駛性作出準(zhǔn)確的評(píng)價(jià)有利于整車駕駛性開發(fā)與優(yōu)化。目前駕駛性評(píng)價(jià)方法主要有主觀評(píng)價(jià)法、客觀評(píng)價(jià)法。主觀評(píng)價(jià)法被各大車企廣泛采用，即由專業(yè)評(píng)車人員試駕，根據(jù)量化等級(jí)進(jìn)行打分，其評(píng)價(jià)結(jié)果受個(gè)人因素影響較大，且評(píng)價(jià)過程難重復(fù)。由于受到不同評(píng)價(jià)者或者乘員的不同駕駛經(jīng)歷、不同駕駛習(xí)慣和心理及身體因素不同的影響，往往存在著較大的隨機(jī)性和不確定性[1]?？陀^評(píng)價(jià)是指根據(jù)車輛行駛過程的相應(yīng)物理參數(shù)，定義并通過車輛測(cè)試獲得相應(yīng)數(shù)據(jù)，計(jì)算相應(yīng)的評(píng)價(jià)指標(biāo)值，用于駕駛性分析并完成評(píng)價(jià)。

文獻(xiàn)[2]通過起步控制機(jī)理分析，確定了起步和加速工況的駕駛性指標(biāo)，提出了基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的起步和加速工況駕駛性品質(zhì)評(píng)價(jià)方法。文獻(xiàn)[3]對(duì)重型車輛駕駛性進(jìn)行定量評(píng)價(jià)，采用主觀評(píng)分并分析。文獻(xiàn)[4]通過完整換擋過程中的車輛變化分析，量化規(guī)定了7個(gè)客觀評(píng)價(jià)指標(biāo)用于駕駛性評(píng)價(jià)。文獻(xiàn)[5]通過對(duì)汽車駕駛性能主觀評(píng)價(jià)，然后根據(jù)試驗(yàn)獲得客觀性能指標(biāo)參數(shù)，運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)分析法分析指標(biāo)參數(shù)與主觀評(píng)價(jià)的關(guān)聯(lián)度。文獻(xiàn)[6]對(duì)緊湊型SUV(sport utility vehicle)和混合動(dòng)力汽車的駕駛性進(jìn)行了研究，將駕駛性的響應(yīng)延遲和加速度峰值等特征量作為評(píng)價(jià)指標(biāo)。文獻(xiàn)[7]以DCT(dual clutch transmission)典型動(dòng)力升擋工況為例建立了換擋品質(zhì)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，構(gòu)建了以理想換擋過程為參考的換擋品質(zhì)評(píng)價(jià)模型，并驗(yàn)證其評(píng)價(jià)結(jié)果與主觀評(píng)價(jià)結(jié)果一致性良好。

筆者對(duì)加速換擋過程進(jìn)行分析，針對(duì)駕駛性分析定義相應(yīng)的評(píng)價(jià)指標(biāo)，對(duì)駕駛過程的性能水平進(jìn)行量化。

1 工況分析

1.1 換擋工況

車輛駕駛過程中，工況變化較為復(fù)雜，加速及換擋作為常見的重要工況，換擋品質(zhì)和加速性能對(duì)整車影響較大。汽車換擋是非常頻繁的，換擋過程不可避免會(huì)引起沖擊振動(dòng)，產(chǎn)生動(dòng)載荷，引起結(jié)合元件熱負(fù)荷[8]。車輛換擋工況可以大致概括為：加速升擋、急松升擋、急踩降擋、滑行降擋等。換擋過程會(huì)造成動(dòng)力傳動(dòng)系統(tǒng)的沖擊，若沖擊較為嚴(yán)重，會(huì)引起動(dòng)力及傳動(dòng)系統(tǒng)的動(dòng)載荷大幅增加，影響傳動(dòng)系統(tǒng)壽命。

變速器類型眾多，由于結(jié)構(gòu)及工作原理的不同，其評(píng)價(jià)也需要從不同方向出發(fā)。如無(wú)級(jí)變速器(continuously variable transmission, CVT)，其傳動(dòng)比改變是通過改變鋼帶連接的滑輪間距，改變滑輪的有效傳動(dòng)半徑，從而改變傳動(dòng)比。該傳動(dòng)可實(shí)現(xiàn)速比的無(wú)級(jí)變化，動(dòng)力傳輸持續(xù)且順暢。

1.2 加速升擋過程

以加速升擋為例，動(dòng)力升擋測(cè)試工況下，車輛為自動(dòng)擋車輛，起步時(shí)處于1擋，控制油門踏板開度為50%保持不變，車輛加速，擋位上升時(shí)，CVT變速箱中鋼帶連接的滑輪間距變化，傳動(dòng)比發(fā)生改變。油門開度50%的加速過程相關(guān)信息數(shù)據(jù)如圖1所示。

圖1 油門開度50%的加速過程

如圖1所示，測(cè)試時(shí)在短時(shí)間內(nèi)將油門踏板踩至50%開度并保持不變，車輛起步加速直至此油門開度下的最大速度。這個(gè)過程中，發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速?gòu)牡∷匍_始增加，然后在換擋位置部分回落，然后繼續(xù)上升。車輛加速度達(dá)到峰值后，有所降低，即后段加速的速率較前段更平緩。換擋時(shí)，傳動(dòng)比的改變導(dǎo)致發(fā)動(dòng)機(jī)負(fù)荷變化，轉(zhuǎn)速會(huì)下降，負(fù)荷穩(wěn)定后，轉(zhuǎn)速繼續(xù)上升，最后達(dá)到穩(wěn)定。

2 實(shí)車測(cè)試

2.1 試驗(yàn)車輛及道路

測(cè)試車輛為某公司SUV車型，車況良好，相關(guān)車輛信息如表1所示。

表1 試驗(yàn)車輛性能參數(shù)

整車磨合里程為3 000～10 000 km，試驗(yàn)道路應(yīng)為干燥、平直的水泥或?yàn)r青路面。水平試驗(yàn)道路縱向坡度不超過±1%，橫向坡度不超過±3%，長(zhǎng)度不小于1 000 m。

試驗(yàn)車輛性能良好，通過加速升擋工況的測(cè)試，獲取其駕駛過程中的車速、加速度、油門開度等信息，通過其數(shù)據(jù)信號(hào)分析可對(duì)其駕駛性進(jìn)行相應(yīng)的分析。

2.2 試驗(yàn)設(shè)備

車輛實(shí)車測(cè)試通過AVL-DRIVR軟件[9]及其所配套的數(shù)據(jù)采集儀(DMU2)完成，需要安裝的試驗(yàn)設(shè)備如DMU2數(shù)據(jù)采集儀、加速度傳感器、振動(dòng)傳感器等，采集駕駛過程中的車速信號(hào)、加速度信號(hào)、油門踏板開度等信息，用于駕駛性分析計(jì)算。加速度信號(hào)由加速度傳感器采集得到，由一個(gè)三軸加速度傳感器(裝載在副駕駛座椅滑軌末端)和兩個(gè)單軸加速度傳感器(分別裝于駕駛位座椅頭枕處和懸掛下擺臂處)采集得到。車輛加速換擋工況測(cè)試系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 車輛加速換擋工況測(cè)試結(jié)構(gòu)圖

加速度傳感器的采樣頻率為100 Hz，其余信號(hào)從CAN(controller area network)總線中進(jìn)行讀取。試驗(yàn)道路為某主機(jī)廠試驗(yàn)場(chǎng)地，道路條件符合相應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)要求。

3 信號(hào)處理

3.1 原始信號(hào)

汽車加速度信號(hào)由傳感器測(cè)試得到，由于車身振動(dòng)、發(fā)動(dòng)機(jī)及底盤噪聲、空氣動(dòng)力噪聲及傳感器振動(dòng)等，所測(cè)加速度信號(hào)質(zhì)量受到很大的影響，有可能無(wú)法分辨出加速、換擋過程中的加速度信號(hào)變化趨勢(shì)，信號(hào)出現(xiàn)尖峰、突變等，信號(hào)質(zhì)量較差。50%開度時(shí)的加速度原始信號(hào)如圖3所示。

圖3 50%開度時(shí)的加速度原始信號(hào)

由于加速度信號(hào)中包含了很多有用信息，如加速度信號(hào)的最大值和均方根值等可以表征車輛的動(dòng)力性、舒適性等，該數(shù)據(jù)對(duì)于駕駛性評(píng)價(jià)和分析而言是不可或缺的。因此如何有效抑制噪聲、突出有效信號(hào)成了駕駛性分析中的重要步驟[10]。

3.2 去噪方法

加速度信號(hào)中的噪聲以高頻分量為主。小波去噪對(duì)不同的信號(hào)類型適應(yīng)性不強(qiáng)，需要根據(jù)信號(hào)特點(diǎn)設(shè)置合適的小波基函數(shù)，分解層數(shù)和閾值的選擇等；經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(empirical mode decomposition, EMD)去噪方法中直接去掉的高頻分量中依然有可能包含一定的有用信號(hào)，去噪后的信號(hào)會(huì)出現(xiàn)失真現(xiàn)象。針對(duì)這些弊端，需要采用更好的降噪方法對(duì)加速度信號(hào)進(jìn)行處理?？刹捎媒?jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)與小波閾值降噪方法相結(jié)合，先通過EMD將信號(hào)分解為多個(gè)內(nèi)涵模態(tài)分量(intrinsic mode functions, IMF)，將傳統(tǒng)EMD直接去掉的高頻部分內(nèi)涵模態(tài)分量(IMF)通過小波分解進(jìn)行閾值去噪，得到去噪后的高頻信號(hào)，再進(jìn)行EMD重構(gòu)得到兩種方法結(jié)合的去噪信號(hào)。其去噪過程示意圖如圖4所示。

圖4 EMD與小波聯(lián)合去噪過程

首先對(duì)含噪加速度信號(hào)進(jìn)行EMD分解，得到IMF分量，如圖5和圖6所示。

圖5 高頻IMF分量

圖6 低頻IMF分量

然后對(duì)圖5中的高頻分量進(jìn)行小波分解，通過閾值去噪去除高頻噪聲后，再與低頻IMF分量聯(lián)合重組得到去噪信號(hào)。

聯(lián)合去噪得到的信號(hào)較好，能很好地去除掉信號(hào)中包含的噪聲，且能最大限度保存信號(hào)中的有用信息，原信號(hào)中出現(xiàn)的毛刺和加速度波動(dòng)大幅減少，較完整地表現(xiàn)了加速度的變化過程。去噪信號(hào)如圖7所示。去噪后的信號(hào)，毛刺和突變明顯減少，可以更好地用于駕駛過程性能分析。

圖7 50%油門開度時(shí)的加速度去噪信號(hào)

4 評(píng)價(jià)指標(biāo)及體系

加速升擋過程的評(píng)價(jià)應(yīng)包含兩個(gè)維度，一是加速過程的評(píng)價(jià)指標(biāo)，表征車輛的加速能力；二是換擋性能評(píng)價(jià)指標(biāo)，表征車輛換擋過程的平順性和保持動(dòng)力傳遞等能力。

4.1 加速評(píng)價(jià)指標(biāo)

加速工況是車輛最常見的工況之一，加速工況中應(yīng)著重考量其動(dòng)態(tài)性能和舒適性能，如短時(shí)間內(nèi)加速到目標(biāo)車速的能力，加速度波動(dòng)等性能指標(biāo)。以全油門加速為例，測(cè)試時(shí)將油門踏板踩至100%開度，加速度到最大車速。圖8為該工況下車輛加速度、車速、油門和轉(zhuǎn)速之間的關(guān)系。

圖8 100%油門開度時(shí)的車輛性能

加速評(píng)價(jià)指標(biāo)包括：

(1)最高車速。該油門開度下的車輛能達(dá)到的最大速度值，衡量車輛動(dòng)力性。指標(biāo)值越大，說明車輛動(dòng)力性越強(qiáng)。

(2)加速時(shí)間。車輛從速度為零加速到100 km/h所需時(shí)間。若車輛最大速度不足100 km/h，則計(jì)算其起步達(dá)最大速度所需時(shí)間。該指標(biāo)值越大，加速性能越差。

(3)峰值加速度。加速過程中加速度的最大值，如圖8所示。峰值加速度越大，車輛加速的動(dòng)態(tài)性能越好。

(4)加速度增益。駕駛過程中加速度值與油門開度的比值，表征單位油門開度下的加速度增量，指標(biāo)數(shù)值越大表明車輛動(dòng)態(tài)性能越好。

(5)加速度波動(dòng)。相應(yīng)工況下的加速度擾動(dòng)情況，用平均值、均方根、振動(dòng)劑量值及峰值因子4個(gè)指標(biāo)表述。該指標(biāo)值越小，加速度越穩(wěn)定，性能越好。

(6)最大加速度變化率。加速度變化率的最大值，由加速度信號(hào)對(duì)時(shí)間求導(dǎo)可得。該指標(biāo)值越大，性能越好。

4.2 換擋評(píng)價(jià)指標(biāo)

換擋工況是車輛駕駛中常見且較為頻繁的工況，在駕駛中通過換擋調(diào)速可以適應(yīng)不同的路況。換擋過程需要考量的性能指標(biāo)要體現(xiàn)換擋過程對(duì)車輛平順性、動(dòng)力性、舒適性等的影響程度。評(píng)價(jià)指標(biāo)如下：

(1)換擋時(shí)間。完成一次換擋動(dòng)作所需時(shí)間，從換擋指令發(fā)出到換擋完成的時(shí)間。

(2)加速度波動(dòng)。相應(yīng)工況下的加速度擾動(dòng)情況，用平均值、均方根、振動(dòng)劑量值及峰值因子4個(gè)指標(biāo)表述。

(3)轉(zhuǎn)速變化。換擋完成前后，發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速變化值，轉(zhuǎn)速變化越小即表明換擋時(shí)沖擊越小，平順性越好。

(4)換擋加速度沖擊。換擋過程中，加速度達(dá)到峰值后的最大加速度變化，衡量換擋過程的平順性。

4.3 評(píng)價(jià)體系

實(shí)車測(cè)試時(shí)，通過某車企專業(yè)評(píng)車師駕駛車輛，并對(duì)其各工況駕駛感受進(jìn)行相應(yīng)的評(píng)分。同時(shí)，測(cè)試設(shè)備根據(jù)駕駛過程記錄相應(yīng)數(shù)據(jù)如時(shí)間、車速、加速度、發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速等，處理計(jì)算可得各評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)。根據(jù)加速工況的6個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)值，采用回歸分析，結(jié)合主觀評(píng)價(jià)所得評(píng)分，可以將主客觀結(jié)合進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。加速工況相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)和主觀評(píng)分如表2所示。

根據(jù)表2所測(cè)得的駕駛性客觀指標(biāo)值和主觀評(píng)分值，分別對(duì)6個(gè)駕駛性評(píng)價(jià)指標(biāo)值與主觀評(píng)分分值進(jìn)行相關(guān)性分析。統(tǒng)計(jì)學(xué)上常用相關(guān)系數(shù)r(X,Y)衡量變量之間的線性關(guān)系程度，其計(jì)算公式如下：

表2 主客觀評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)

(1)

根據(jù)式(1)，分別計(jì)算各指標(biāo)與主觀得分的相關(guān)系數(shù)，其結(jié)果如表3所示。

由表3可知，6個(gè)駕駛性客觀評(píng)價(jià)指標(biāo)中，5個(gè)與主觀評(píng)分值中度相關(guān)，加速時(shí)間與主觀評(píng)分呈現(xiàn)高度相關(guān)，可對(duì)其進(jìn)行多元線性回歸分析，將主觀評(píng)分作為因變量，表3中6個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)分別作為X1，X2，…，X6，建立的回歸模型為：

表3 評(píng)價(jià)指標(biāo)與主觀評(píng)分相關(guān)性

Yi=b0+b1X1i+b2X2i+b3X3i+

b4X4i+b5X5i+b6X6i

(2)

式中：i為變量序號(hào)；bk(k=1,2,…,6)為各自變量的回歸系數(shù)；b0為常數(shù)項(xiàng)。

(3)

因此擬合的線性回歸模型為：

Y=37.76+0.01X1-0.77X2-3.59X3+1.76X4-8.24X5-3.79X6

(4)

對(duì)計(jì)算完成的模型進(jìn)行殘差分析，繪制回歸系數(shù)的殘差和置信區(qū)間，結(jié)果如圖9所示。

圖9 模型殘差圖

從圖9可知，模型無(wú)異常點(diǎn)，且殘差值較小，能較好地逼近樣本數(shù)據(jù)。

該回歸模型進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)需要計(jì)算一些統(tǒng)計(jì)量，如判定系數(shù)R2、回歸方差顯著性的統(tǒng)計(jì)量觀測(cè)值F、對(duì)應(yīng)F統(tǒng)計(jì)量的概率P以及誤差方差估計(jì)值。經(jīng)過計(jì)算可得，該回歸模型的判定系數(shù)R2=0.978 5，與1非常接近，說明模型擬合程度較高。同時(shí)F=311.585，P=0.043，F(xiàn)越大，P越小時(shí)回歸方程越顯著。此處的回歸方程擬合程度較高，能基本反映主觀得分與評(píng)價(jià)指標(biāo)之間的線性關(guān)系。

5 結(jié)論

(1)根據(jù)駕駛性評(píng)價(jià)需要，設(shè)計(jì)試驗(yàn)方案，測(cè)量車輛駕駛過程數(shù)據(jù)，并針對(duì)其中加速度信號(hào)采用了EMD聯(lián)合小波分析的方法進(jìn)行降噪，避免了傳統(tǒng)去噪方法適應(yīng)性不強(qiáng)、信號(hào)不完整等缺點(diǎn)。

(2)構(gòu)建加速升擋工況評(píng)價(jià)指標(biāo)6個(gè)，分別為：最高車速、加速時(shí)間、峰值加速度、加速度增益、加速度均方根值、最大加速度變化率，用于駕駛性量化分析的數(shù)據(jù)支持。并與主觀評(píng)分相結(jié)合，通過客觀數(shù)據(jù)模型預(yù)測(cè)主觀評(píng)分，模型判定系數(shù)大于0.95，擬合程度較高，可以為駕駛性主客觀數(shù)據(jù)分析提供思路。