基于城市道路的車輛自行駛工況構(gòu)建

鄭恩娣

(太原科技大學(xué) 應(yīng)用科學(xué)學(xué)院,太原 030024)

汽車行駛工況又稱車輛測試循環(huán),是描述汽車行駛的速度—時間曲線,體現(xiàn)汽車道路行駛的運動學(xué)特征,是車輛能耗/排放測試方法和限值標(biāo)準(zhǔn)的基礎(chǔ)[1]。世界范圍內(nèi)車輛排放測試試用行駛工況主要分為三類:美國行駛工況(USDC)、歐洲行駛工況(EDC)和日本行駛工況(JDC)[2-7],國內(nèi)學(xué)者也進行深入研究。常用行駛工況構(gòu)建方法是短行程法[8],隨機過程選擇法[9],主成分分析法[10]等。隨著道路交通狀況的變化和汽車保有量快速增長,必須建立一個合理的行駛工況作為參考來評價。同時,貼合各地的實際道路情況和人文環(huán)境[11]。

2019年“華為杯”第十六屆研究生數(shù)學(xué)競賽D題給出同一輛車在不同時間段內(nèi)所采集的數(shù)據(jù),具體數(shù)據(jù)見賽題。要求構(gòu)建一條能體現(xiàn)參與數(shù)據(jù)采集汽車行駛特征的汽車行駛工況曲線,且其范圍在已有工況體系內(nèi),說明所構(gòu)建的汽車行駛工況的合理性。

1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

1.1 數(shù)據(jù)的采集

數(shù)據(jù)采用賽題中的數(shù)據(jù),由經(jīng)緯度查詢可知該城市輕型汽車是在某連續(xù)時段行駛于福州市及其周邊地區(qū)道路。其中,GPS車速、經(jīng)緯度由行車記錄儀測得;燃油消耗量由供油管上的油量計測得;空燃比由便攜式五氣體分析儀測得。X、Y、Z軸加速度是以車輛所在位置為坐標(biāo)原點,以車頭所在方向為X軸的正方向,路面切平面的法線所在方向為Z軸正方向建立的坐標(biāo)系。所有的儀器均可以安裝在車內(nèi)。在該時段內(nèi)天氣晴好,對行駛工況的研究無影響。

1.2 構(gòu)造完整時間序列

由于所給數(shù)據(jù)中存在不連續(xù)數(shù)據(jù),先構(gòu)造包含完整時間序列的數(shù)據(jù)(其中只構(gòu)造時間數(shù)據(jù),其余數(shù)據(jù)用0填充)。

1.3 加、減速異常數(shù)據(jù)處理

利用公式a=v′對GPS車速進行差分得到加速度,判斷汽車加、減速度是否異常(普通轎車一般情況下:(0～100)km/h的加速時間大于7 s,緊急剎車最大減速度在(7.5～8)m/s2.

經(jīng)過數(shù)據(jù)查找,發(fā)現(xiàn)加減速異常數(shù)據(jù)存在于起步階段和行駛途中。對于起步階段的加、減速度異常數(shù)據(jù)做插值處理;對于行駛途中的加、減速度異常數(shù)據(jù),將異常點加減速度變?yōu)榧?、減速度的限值,再對前一秒的速度用公式v=v0+at進行重寫。

1.4 尋找怠速段,劃分運動學(xué)片段

尋找怠速段(長時間堵車、斷斷續(xù)續(xù)低速行駛(最高車速小于10 km/h)的視為怠速);根據(jù)怠速段劃分相應(yīng)的運動學(xué)片段。統(tǒng)計每個運動學(xué)片段的怠速段起始、終止時間,運動段起始、終止時間,以及怠速段、運動段、運動學(xué)片段持續(xù)時長,并求怠速時間比(怠速段持續(xù)時長占運動學(xué)片段總時長的比例)。

1.5 對不合理運動學(xué)片段進行刪減

將怠速持續(xù)時長大于180 s的數(shù)據(jù)中距離該運動學(xué)片段中運動段起始時刻大于180 s的數(shù)據(jù)進行提取(在研究運動學(xué)片段時,將怠速段大于180 s的數(shù)據(jù)視為異常);將怠速時間比大于1/3的數(shù)據(jù)進行提取(在研究運動學(xué)片段時,同樣視為異常)。

1.6 經(jīng)緯度異常數(shù)據(jù)處理

經(jīng)緯度異常包含兩種情況:異常處前后數(shù)據(jù)均不處于任何一個運動學(xué)片段;異常處前后數(shù)據(jù)可用(即異常數(shù)據(jù)是單個存在的),在此做插值。

1.7 不連續(xù)數(shù)據(jù)處理

將存在大量(8個及以上)不連續(xù)數(shù)據(jù)的片段進行刪除;將存在少量(小于8個)不連續(xù)數(shù)據(jù)的片段進行差值。

經(jīng)過上述六個步驟,對所記錄數(shù)據(jù)中的各類異常數(shù)據(jù)進行處理后,得到了可以使用的運動學(xué)片段共計1 837段。

2 坐標(biāo)轉(zhuǎn)換,統(tǒng)一坐標(biāo)系

2.1 轉(zhuǎn)換成經(jīng)過平移就可以相互轉(zhuǎn)換的坐標(biāo)系

在汽車行駛數(shù)據(jù)的采集設(shè)備直接記錄的原始采集數(shù)據(jù)中,可以清楚地看到隨著時間的遞增該輛汽車的GPS車速,X、Y、Z軸加速度這些數(shù)據(jù)的變化情況。然而這些數(shù)據(jù)在收集過程中所使用的坐標(biāo)系并不統(tǒng)一,需將其進行轉(zhuǎn)換,統(tǒng)一成經(jīng)過平移就可以相互轉(zhuǎn)換的坐標(biāo)系,具體見圖1.

圖1 笛卡爾坐標(biāo)轉(zhuǎn)換示意

在汽車行駛過程中,存在坐標(biāo)系X1Y1Z1和坐標(biāo)系X3Y3Z3.其中,坐標(biāo)系X1Y1Z1是車原先位于點O(x0,y0,z0),此時的經(jīng)緯度分別為θ、φ.坐標(biāo)系X2Y2Z2是以汽車所在位置O點所對應(yīng)的海平面為坐標(biāo)原點,與地球球心連線為Z軸正方向所建立的坐標(biāo)系,則O處的經(jīng)緯度也分別為θ、φ,使用大地坐標(biāo)系(由于相對于地球半徑而言汽車行駛過程中的高度差可以忽略不計)。在此可以假設(shè):汽車運動是相對于同一水平面的,將經(jīng)緯度轉(zhuǎn)換為三維坐標(biāo)系后,如下(地球半徑R≈6 371.393 km):

(1)

將在坐標(biāo)系X1Y1Z1中測得的加速度先按X軸旋轉(zhuǎn)θ,之后Y軸旋轉(zhuǎn)θ,之后Z軸旋轉(zhuǎn)φ,得到坐標(biāo)系X3Y3Z3中的加速度值。經(jīng)過的變換如下:

(2)

2.2 統(tǒng)一到起始點的坐標(biāo)系

將每個運動學(xué)片段的坐標(biāo)系統(tǒng)一到起始點的大坐標(biāo)系中:

在每個運動學(xué)片段起始點建立坐標(biāo)系X1Y1Z1,在運動過程中某一時刻所處位置建立坐標(biāo)系X2Y2Z2(方向均與圖1中的坐標(biāo)系X3Y3Z3保持一致),將坐標(biāo)系X2Y2Z2統(tǒng)一到起始點坐標(biāo)系X1Y1Z1中,如圖2所示,具體步驟如下:

(3)

3 運動學(xué)片段的分類

對所有運動學(xué)片段中的怠速段、運動段以及總的運動學(xué)片段中的速度以及最高速度進行K-均值聚類分析,迭代并聚類。經(jīng)過六次迭代,聚類中心不存在變動,因此實現(xiàn)了收斂,最終分為兩類,且任何中心的最大絕對坐標(biāo)變動為0,其中非暢通路段有1 349段和暢通路段有488段。

利用坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換中的坡度,同樣運用K-均值聚類方法,對該城市非暢通路段和暢通路段進行分類,分別分為上坡路段、下坡路段和平路段三類路段進行研究。非暢通路段經(jīng)過四次迭代使得聚類中心不存在變動,實現(xiàn)了收斂,且任何中心的最大絕對坐標(biāo)變動為0;暢通路段經(jīng)過六次迭代使得聚類中心不存在變動,實現(xiàn)了收斂,且任何中心的最大絕對坐標(biāo)變動為0.分類結(jié)果見表2.

4 行駛工況構(gòu)建及合理性的證明

對表1中的六類路段中的運動學(xué)片段的特征參數(shù)分別計算、統(tǒng)計,得到結(jié)果見表2.

表1 六類運動學(xué)片段及個數(shù)

表2 六類運動學(xué)片段的特征參數(shù)

根據(jù)表2中的參數(shù),對六類路段中的行駛工況分別進行擬合,結(jié)果為圖3(a-f).可以看出,在六類路段中的最高速度,加速區(qū)、減速區(qū)、勻速區(qū)速度值及其占比情況。

圖3 六種類型路段汽車行駛工況

接著,利用各類型路段持續(xù)時長以及所占比例擬合總的工況曲線(見圖4),這就是本文“新建工況”。

圖4 汽車行駛工況曲線

新建工況的特征參數(shù)可由圖4中擬合數(shù)據(jù)計算得到,并與查詢得到的其他類型工況特征參數(shù)列表3進行比較,可看出:福州市車輛行駛最高速度高于其他地區(qū),并且在合理的限速范圍內(nèi);平均速度、怠速時間比例、加速時間比例、減速時間比例和勻速時間比例都在我國目前普遍使用的工況范圍內(nèi),可得出福州市道路交通狀況:怠速狀態(tài)時長占比較大,車輛較多,道路擁擠,加速緩慢,車輛提速困難。

表3 各城市汽車行駛工況的參數(shù)比較

5 結(jié)論與討論

本文通過對數(shù)據(jù)分析、處理,建立了能較好的反映該城市的道路狀況和車輛自身行駛情況的汽車行駛工況。該新建工況在數(shù)據(jù)預(yù)處理過程中,將怠速占比較大路段以及怠速異常數(shù)據(jù)進行了提取,這些提取片段可以對道路堵塞,紅綠燈口及其他道路情況進行定位,為今后進一步提出更加符合城市道路實際情況的油耗參數(shù)提供參考。