引入油門(mén)開(kāi)度的汽車(chē)?yán)m(xù)航測(cè)試工況構(gòu)建研究

付志成 郭振昕 賈松霖 李國(guó)興

摘要： ?現(xiàn)有的用于續(xù)航測(cè)試的車(chē)速-時(shí)間汽車(chē)行駛工況未能考慮油門(mén)開(kāi)度對(duì)油耗測(cè)試的影響，導(dǎo)致測(cè)定油耗相較于實(shí)際油耗偏差較大。引入油門(mén)開(kāi)度構(gòu)建汽車(chē)行駛工況可以綜合考慮負(fù)荷與車(chē)速變化對(duì)行車(chē)油耗的影響。通過(guò)劃分車(chē)速-油門(mén)開(kāi)度行駛片段，利用主成分分析、聚類(lèi)分析和相關(guān)性分析等方法篩選行駛片段，拼接行駛片段構(gòu)建車(chē)速-油門(mén)開(kāi)度-時(shí)間三維工況曲線(xiàn)。研究發(fā)現(xiàn)，相較于二維工況曲線(xiàn)，基于三維工況曲線(xiàn)測(cè)定油耗與實(shí)測(cè)油耗的偏差減少了12.673%。

關(guān)鍵詞： ?汽車(chē)行駛工況；油門(mén)開(kāi)度；車(chē)速；主成分分析；聚類(lèi)分析；相關(guān)性分析；百公里燃油消耗量

DOI ?： ??10.3969/j.issn.1001-2222.2024.01.010

中圖分類(lèi)號(hào)： U467.498 ??文獻(xiàn)標(biāo)志碼： ?B ??文章編號(hào)： ??1001-２２２２（２０24）０1-００61-０6

世界主流的汽車(chē)?yán)m(xù)航測(cè)試工況標(biāo)準(zhǔn)是一段描述汽車(chē)行駛特征的速度-時(shí)間曲線(xiàn)。NEDC和WLTC標(biāo)準(zhǔn)試驗(yàn)工況廣泛應(yīng)用于車(chē)輛綜合油耗測(cè)試。然而，我國(guó)地域廣闊，道路交通狀況各有特點(diǎn)，汽車(chē)行駛時(shí)的負(fù)荷變化不定。研究表明，官方標(biāo)定的百公里油耗往往存在“虛低”的情況［1］。因此，研究更加符合實(shí)際的汽車(chē)行駛工況并準(zhǔn)確測(cè)出汽車(chē)的綜合油耗十分有必要。

目前，世界主流的汽車(chē)?yán)m(xù)航測(cè)試工況標(biāo)準(zhǔn)主要有NEDC工況和WLTC工況等。由歐盟委員會(huì)提出的NEDC（new european driving cycle）工況曾被廣泛應(yīng)用于汽車(chē)?yán)m(xù)航測(cè)試工作［2］。測(cè)量NEDC油耗的常用方法是在底盤(pán)測(cè)功機(jī)上測(cè)試NEDC循環(huán)下的整車(chē)油耗［3］。郭濤［4］的研究表明，汽車(chē)實(shí)際油耗與 NEDC 法規(guī)認(rèn)證結(jié)果存在較大偏差。全球輕型汽車(chē)測(cè)試循環(huán)WLTC （worldwide harmonized light vehicles test cycle）相比NEDC工況擁有更多的加速和減速狀態(tài)，更加全面地考慮了實(shí)際因素［5］。王霞等［6］通過(guò)WLTC循環(huán)工況測(cè)試，研究整車(chē)油耗和負(fù)荷加載的關(guān)系。黃國(guó)海等［7］通過(guò)運(yùn)用AVL CRUISE軟件測(cè)定某一款SUV在WLTC工況下的燃油消耗率，為本研究的油耗測(cè)試試驗(yàn)提供了參考。

我國(guó)地域廣闊，道路交通狀況各有特點(diǎn)，汽車(chē)行駛時(shí)的負(fù)荷變化不定，上述工況標(biāo)準(zhǔn)無(wú)法準(zhǔn)確描述我國(guó)各個(gè)地域的真實(shí)路況特征。田宇等［8］通過(guò)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，分析太原市的汽車(chē)行駛數(shù)據(jù)，擬合出更能反映太原市輕型車(chē)的區(qū)域性工況曲線(xiàn)。徐權(quán)奎等［9］基于PSPICE電路仿真方法，發(fā)現(xiàn)汽車(chē)的綜合油耗不僅與車(chē)速有關(guān)，也與油門(mén)開(kāi)度有密切聯(lián)系。王程玉等［10］等使用MATLAB和Cruise平臺(tái)進(jìn)行同負(fù)載情況下驅(qū)動(dòng)控制策略的仿真驗(yàn)證。孫冬野等［11］通過(guò)研究AMT汽車(chē)啟動(dòng)過(guò)程，發(fā)現(xiàn)當(dāng)汽車(chē)經(jīng)歷不同行駛場(chǎng)合，需要改變汽車(chē)油門(mén)開(kāi)度以產(chǎn)生相應(yīng)的發(fā)動(dòng)機(jī)扭矩，這會(huì)直接影響汽車(chē)的綜合油耗。因此，基于傳統(tǒng)的汽車(chē)行駛工況速度-時(shí)間曲線(xiàn)標(biāo)定的油耗與用戶(hù)反饋的實(shí)際油耗存在較大偏差。

將油門(mén)開(kāi)度參數(shù)引入汽車(chē)行駛工況構(gòu)建可以綜合考慮負(fù)荷與車(chē)速變化對(duì)行車(chē)油耗的影響。為此，提出“車(chē)速-油門(mén)開(kāi)度-時(shí)間”三維汽車(chē)行駛工況曲線(xiàn)的構(gòu)建方案，綜合描述車(chē)速和油門(mén)開(kāi)度的變化規(guī)律，以提高汽車(chē)綜合油耗評(píng)估的準(zhǔn)確性。

1 ??模型方案

傳統(tǒng)的汽車(chē)?yán)m(xù)航測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)工況均為速度-時(shí)間曲線(xiàn)，而實(shí)際行車(chē)油耗受到車(chē)速、油門(mén)開(kāi)度、輪胎半徑和傳動(dòng)系統(tǒng)特性等因素影響。汽車(chē)實(shí)際燃油消耗量如式（1）所示［12］：

B= 3 600nrF（u，θ） 9 550ηi ?g ?H ?u ??。 ?（1）

式中： B為汽車(chē)實(shí)際燃油消耗量；n為發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速；r為輪胎滾動(dòng)半徑；F（u，θ）為汽車(chē)行駛阻力，是關(guān)于車(chē)速u(mài)和路面坡度θ的函數(shù)；i ?g 為各擋位對(duì)應(yīng)的傳動(dòng)比；H ?u 為燃料熱值;η 為總效率。

對(duì)于不同車(chē)速 u的變化需求，發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速n與傳動(dòng)比參數(shù)i ?g 的確定主要取決于車(chē)輛傳動(dòng)系統(tǒng)特性。車(chē)輛行駛阻力F（u，θ） 的變化可由油門(mén)開(kāi)度的動(dòng)態(tài)變化來(lái)表征［12］。因此，將油門(mén)開(kāi)度參數(shù)引入汽車(chē)行駛工況構(gòu)建并選取合適的換擋策略可以綜合考慮負(fù)荷與車(chē)速變化對(duì)行車(chē)油耗的影響。為此，提出“車(chē)速-油門(mén)開(kāi)度-時(shí)間”三維汽車(chē)行駛工況曲線(xiàn)的構(gòu)建方案（以下簡(jiǎn)稱(chēng)三維工況），綜合描述車(chē)速和油門(mén)開(kāi)度的變化規(guī)律，以提高汽車(chē)綜合油耗評(píng)估的準(zhǔn)確性。

該方案以車(chē)速為主要依據(jù)，劃分出數(shù)個(gè)汽車(chē)行駛片段并記錄對(duì)應(yīng)油門(mén)開(kāi)度數(shù)據(jù)。通過(guò)主成分分析、聚類(lèi)分析、相關(guān)性分析篩選出能夠真實(shí)反映汽車(chē)行駛特征的片段，并拼接成為工況曲線(xiàn)。模型框架如圖1所示。三維行駛工況與傳統(tǒng)的車(chē)速-時(shí)間二維行駛工況曲線(xiàn)的構(gòu)建方法相類(lèi)似，區(qū)別在于劃分汽車(chē)行駛片段時(shí)增加了油門(mén)開(kāi)度數(shù)據(jù)。因此，本研究構(gòu)建的三維工況曲線(xiàn)在車(chē)速-時(shí)間平面的投影與傳統(tǒng)的車(chē)速-時(shí)間二維行駛工況曲線(xiàn)等效。

基于仿真與實(shí)測(cè)可以實(shí)現(xiàn)油門(mén)開(kāi)度與汽車(chē)的行駛阻力［12］信息的轉(zhuǎn)換，所建工況可以遷移拓展用于相近車(chē)型的續(xù)航測(cè)試評(píng)估。

1） 數(shù)據(jù)的采集與預(yù)處理

工況構(gòu)建所需的數(shù)據(jù)為特定區(qū)域采集的汽車(chē)行駛速度、經(jīng)緯度信息和油門(mén)開(kāi)度等數(shù)據(jù)，采樣時(shí)長(zhǎng)在100 h以上。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行如下預(yù)處理。首先，剔除異常數(shù)據(jù)并進(jìn)行時(shí)基校準(zhǔn)；然后，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降噪處理，基于統(tǒng)計(jì)學(xué)規(guī)律，運(yùn)用移動(dòng)平均濾波器過(guò)濾試驗(yàn)數(shù)據(jù)中存在錯(cuò)誤或異常（偏離期望值）的數(shù)據(jù)，即數(shù)據(jù)噪聲；最后，進(jìn)行怠速時(shí)間處理，采用領(lǐng)域判定法，將車(chē)速小于10 km/h的數(shù)據(jù)按怠速處理并去除各個(gè)怠速數(shù)據(jù)中超過(guò)180 s的數(shù)據(jù)部分［13］。

2） 劃分“車(chē)速-油門(mén)開(kāi)度”運(yùn)動(dòng)學(xué)片段

以汽車(chē)的速度特征作為劃分運(yùn)動(dòng)學(xué)片段的參考標(biāo)準(zhǔn)。將汽車(chē)行駛過(guò)程中連續(xù)兩個(gè)怠速狀態(tài)之間（時(shí)間區(qū)間應(yīng)該大于20 s）的運(yùn)行片段定義為運(yùn)動(dòng)學(xué)片段，以便于對(duì)汽車(chē)行駛特征進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。本研究依據(jù)上述每條數(shù)據(jù)中的車(chē)速數(shù)據(jù)劃分運(yùn)動(dòng)學(xué)片段。同時(shí)保留每一條車(chē)速數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的實(shí)時(shí)油門(mén)開(kāi)度數(shù)據(jù)。

選取怠速時(shí)間比、加速時(shí)間比、減速時(shí)間比、勻速時(shí)間比、平均速度、平均行駛速度、速度標(biāo)準(zhǔn)差、加速度標(biāo)準(zhǔn)差8個(gè)特征參數(shù)來(lái)描述運(yùn)動(dòng)學(xué)片段和整體。其中，怠速時(shí)間比為汽車(chē)停止行駛時(shí)間與工況曲線(xiàn)總時(shí)長(zhǎng)之比；加速時(shí)間比為汽車(chē)加速度大于0.1 m/s2時(shí)間占比；減速時(shí)間比為汽車(chē)加速度小于-0.1 m/s2的時(shí)間占比；巡航/勻速時(shí)間比為汽車(chē)加速度的絕對(duì)值小于0.1 m/s2時(shí)間占總時(shí)間的比例。

3） 主成分分析

因?yàn)檫\(yùn)動(dòng)學(xué)片段中包含大量描述車(chē)速的特征參數(shù)，為了減少計(jì)算復(fù)雜度，優(yōu)化算法，需要采取降維措施來(lái)處理這些數(shù)據(jù)。常用的方法有因子分析法、主成分分析法等。由于因子分析對(duì)數(shù)據(jù)要求較高，只有當(dāng)變量通過(guò)KMO相關(guān)性檢驗(yàn)時(shí)才能夠繼續(xù)，而主成分分析能夠在保留絕大部分信息的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)降維，因此，本研究選擇使用主成分分析法對(duì)運(yùn)動(dòng)學(xué)片段進(jìn)行數(shù)據(jù)降維。

4） 聚類(lèi)分析

為了更好地捕捉汽車(chē)的車(chē)速特性，本研究將經(jīng)過(guò)降維處理的數(shù)據(jù)分成不同的類(lèi)別，并采用聚類(lèi)分析對(duì)運(yùn)動(dòng)學(xué)片段進(jìn)行歸類(lèi)。在數(shù)據(jù)量較大時(shí)，相較于其他聚類(lèi)方法，K-means聚類(lèi)適用范圍更廣，操作更簡(jiǎn)單，并且能夠指定聚類(lèi)的數(shù)目。因此，本研究選擇K-means聚類(lèi)。通過(guò)建立 k個(gè)起始點(diǎn)，計(jì)算每個(gè)點(diǎn)與其他點(diǎn)之間的歐幾里德距離，將每個(gè)點(diǎn)分配到最近的點(diǎn)，最終將所有數(shù)據(jù)點(diǎn)歸類(lèi)為k 類(lèi)。根據(jù)汽車(chē)行駛的主要特征，“車(chē)速-油門(mén)開(kāi)度”運(yùn)動(dòng)學(xué)片段被聚類(lèi)成低速段、中速段和高速段［14］。

5） 拼接工況曲線(xiàn)

采用斯皮爾曼相關(guān)性分析，分別計(jì)算上述3組運(yùn)動(dòng)學(xué)片段的各特征參數(shù)與該組片段的整體特征參數(shù)的相關(guān)系數(shù)。在各分組中分別選取相關(guān)性較高的數(shù)個(gè)“車(chē)速-油門(mén)開(kāi)度”運(yùn)動(dòng)學(xué)片段拼接成一條三維汽車(chē)工況曲線(xiàn)。參考行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)工況將城市循環(huán)工況的時(shí)間取為1 200 s左右［15］。

2 ??試驗(yàn)設(shè)計(jì)與工況構(gòu)建

2.1 ??試驗(yàn)與仿真

1） 為了分析不同道路與交通情況對(duì)行車(chē)油耗的影響，將福州市按地形、擁堵情況、道路狀況特點(diǎn)劃分為A區(qū)、B區(qū)、C區(qū)，如圖2所示。

2） 選用車(chē)況良好的3輛試驗(yàn)轎車(chē)進(jìn)行試驗(yàn)，選用由中國(guó)汽車(chē)技術(shù)研究中心提供的車(chē)載設(shè)備采集數(shù)據(jù)。將設(shè)備安裝到試驗(yàn)車(chē)輛的OBD插口，從CAN總線(xiàn)讀取ECU儲(chǔ)存的車(chē)速數(shù)據(jù)和油門(mén)開(kāi)度數(shù)據(jù)；利用GPS采集儀采集車(chē)輛的實(shí)時(shí)經(jīng)緯度參數(shù)。基于以上數(shù)據(jù)構(gòu)建三維工況曲線(xiàn)，同時(shí)分別記錄試驗(yàn)車(chē)輛在3個(gè)區(qū)域行駛時(shí)的平均百公里油耗數(shù)據(jù)。

3） 基于步驟2中構(gòu)建的福州市A，B，C 3個(gè)區(qū)域的三維工況曲線(xiàn)，分別向車(chē)速-時(shí)間平面投影，得到車(chē)速-時(shí)間二維工況曲線(xiàn)。

4） 汽車(chē)換擋策略受到傳動(dòng)系統(tǒng)特性、變速需求與行駛阻力等多種因素的影響，在基于優(yōu)化駕駛質(zhì)量和油耗性能的考慮下，特定車(chē)速與行駛阻力條件下車(chē)輛擋位選取策略將相對(duì)固定，擋位信息可由車(chē)速與油門(mén)開(kāi)度計(jì)算獲?。?6］。

5） 在Cruise軟件中搭建整車(chē)模型，將構(gòu)建的3個(gè)區(qū)域的車(chē)速-油門(mén)開(kāi)度-時(shí)間三維汽車(chē)行駛工況曲線(xiàn)和車(chē)速-時(shí)間二維行駛工況曲線(xiàn)以及步驟4中的換擋信息導(dǎo)入Cruise/M軟件Profile創(chuàng)建整車(chē)性能仿真模型［17］，完成汽車(chē)行駛循環(huán)，記錄各工況的仿真油耗結(jié)果。

2.2 ??構(gòu)建三維工況曲線(xiàn)

3個(gè)區(qū)域的道路交通特征如表1所示。由表1可知，A，B，C 3個(gè)區(qū)域的地形特性、擁堵程度、道路起伏有較大差異。因此，3個(gè)區(qū)域的汽車(chē)行駛特征具有鮮明差異。

對(duì)496 464條數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，將處理后的470 824條數(shù)據(jù)劃分成2 781個(gè)“車(chē)速-油門(mén)開(kāi)度”運(yùn)動(dòng)學(xué)片段，其中A區(qū)1 530個(gè)，B區(qū)835個(gè)，C區(qū)416個(gè)，并計(jì)算特征值（見(jiàn)表2）。

對(duì)8個(gè)特征值運(yùn)動(dòng)學(xué)片段進(jìn)行主成分分析。圖3示出各個(gè)主成分特征值的碎石圖。由圖可看出，所選的4個(gè)主成分包含大部分特征參數(shù)信息，因此可以提取出4個(gè)主成分。

使用K-means聚類(lèi)算法，可以將主成分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行有效的歸納和整理。最終的聚類(lèi)中心如表3所示。

根據(jù)4個(gè)主要特征，3個(gè)區(qū)域的“車(chē)速-油門(mén)開(kāi)度”運(yùn)動(dòng)學(xué)片段可以劃分為3類(lèi)：低速、中速和高速，具體情況可參見(jiàn)表4。

采用斯皮爾曼相關(guān)性分析，在3個(gè)區(qū)域的低速段、中速段和高速段中分別選取相關(guān)性較高的數(shù)個(gè)“車(chē)速-油門(mén)開(kāi)度”運(yùn)動(dòng)學(xué)片段拼接構(gòu)成三維工況曲線(xiàn)，結(jié)果如圖4所示。

A區(qū)的工況曲線(xiàn)總長(zhǎng)度為1 286 s，汽車(chē)的平均速度為36.43 km/h。A區(qū)在中、低速段的油門(mén)開(kāi)度變化頻繁，表現(xiàn)出負(fù)荷變化較大的特征。B區(qū)的工況曲線(xiàn)總長(zhǎng)度為1 235 s。相較于A區(qū)，B區(qū)在低速段車(chē)速和油門(mén)開(kāi)度的變化頻率更高，表現(xiàn)出頻繁起停的特征；B區(qū)的速度變化范圍更廣，低、中、高速段的速度占比更均勻，汽車(chē)的平均速度更低。C區(qū)的工況曲線(xiàn)總長(zhǎng)度為1 233 s。相較于A區(qū)，C區(qū)的中、高速段占比更高，油門(mén)開(kāi)度的變化頻率更低，車(chē)速和油門(mén)開(kāi)度近似呈正比關(guān)系，汽車(chē)的平均車(chē)速最高。

在3個(gè)三維工況曲線(xiàn)上每隔10 s取一個(gè)特征點(diǎn)，向油門(mén)開(kāi)度-速度坐標(biāo)軸投影可得到3個(gè)區(qū)域車(chē)速和油門(mén)開(kāi)度的關(guān)系（見(jiàn)圖5）。

由圖5可以看出，福州市A，B，C 3個(gè)區(qū)域的速度-油門(mén)開(kāi)度分布的范圍不同。其中A區(qū)主要集中在中低速段，且油門(mén)開(kāi)度變化較大；B區(qū)的速度跨度較大，油門(mén)開(kāi)度變化范圍較小；C區(qū)的車(chē)速和油門(mén)開(kāi)度近似成正比。在相同的車(chē)速下，3個(gè)區(qū)域的油門(mén)開(kāi)度差異較大，這說(shuō)明汽車(chē)的油門(mén)開(kāi)度與車(chē)速的關(guān)系受道路情況的影響較大。

2.3 ??構(gòu)建二維工況曲線(xiàn)

將上述構(gòu)建的三維工況曲線(xiàn)在車(chē)速-時(shí)間平面投影得到車(chē)速-時(shí)間二維工況曲線(xiàn)，如圖6所示。

2.4 ??油耗測(cè)試仿真試驗(yàn)

試驗(yàn)車(chē)輛在福州市3個(gè)區(qū)域行駛的實(shí)際油耗（平均百公里油耗數(shù)據(jù)）分別為A區(qū)油耗7.812 L/100 km，B區(qū)油耗8.053 L/100 km，C區(qū)油耗7.588 L/100 km。

仿真測(cè)試表明，汽車(chē)由A區(qū)的三維和二維行駛工況曲線(xiàn)測(cè)定的油耗分別為7.735 L/100 km，6.648 L/100 km，由B區(qū)的三維和二維行駛工況曲線(xiàn)測(cè)定的油耗分別為8.280 L/100 km和6.927 L/100 km，由C區(qū)的三維和二維行駛工況曲線(xiàn)測(cè)定的油耗分別為7.514 L/100 km和6.532 L/100 km。

3 ??結(jié)果分析

3.1 ??速度特征分析對(duì)比

為了檢驗(yàn)三維工況曲線(xiàn)是否具有反映汽車(chē)行駛速度特征的優(yōu)點(diǎn)，分析福州市A區(qū)、B區(qū)和C區(qū)的速度變化特征，如圖7所示。

從圖7可以看出：B區(qū)加減速的比例最大，平均速度最小，這與B區(qū)地處市區(qū)，車(chē)流量較大而道路擁擠的特征相契合；相對(duì)于B區(qū)，A區(qū)的平均速度較高，而低速時(shí)間的比重較低，這符合A區(qū)位于山區(qū)、道路曲折、車(chē)流量稀少的特點(diǎn)；C區(qū)的交通狀況十分優(yōu)越，其勻速行駛的比例最大，平均速度最高，低速行駛的比例最小，這與C區(qū)位于平原且距離市中心較遠(yuǎn)的特點(diǎn)吻合。行駛車(chē)速特征與工況確實(shí)存在相關(guān)性。

3.2 ??油門(mén)開(kāi)度特征分析

為了檢驗(yàn)三維工況曲線(xiàn)是否能夠反映汽車(chē)行駛時(shí)的油門(mén)開(kāi)度特征，對(duì)福州市A區(qū)、B區(qū)和C區(qū)的工況曲線(xiàn)進(jìn)行分析。為了便于定量分析油門(mén)開(kāi)度變化特征，對(duì)油門(mén)開(kāi)度相關(guān)特征進(jìn)行量化定義：加油門(mén)時(shí)間比為油門(mén)開(kāi)度變化率［18］大于0.01 s-1的時(shí)間占比；減油門(mén)時(shí)間比為油門(mén)開(kāi)度變化率小于-0.01 s-1的時(shí)間占比；小油門(mén)時(shí)間比為油門(mén)開(kāi)度小于5%的時(shí)間占比；勻油門(mén)時(shí)間比為油門(mén)開(kāi)度變化率的絕對(duì)值小于0.01 s-1的時(shí)間占比。

對(duì)不同工況下的油門(mén)開(kāi)度特征參數(shù)進(jìn)行對(duì)比，如加油門(mén)時(shí)間比、減油門(mén)時(shí)間比、小油門(mén)時(shí)間比等，結(jié)果如圖8所示。

由圖8可見(jiàn)，福州市A區(qū)的加油門(mén)、減油門(mén)、小油門(mén)時(shí)間比最高，勻油門(mén)時(shí)間比最小，這符合A區(qū)位于山谷丘陵地帶、道路起伏，需要經(jīng)常調(diào)整油門(mén)以提供不同的轉(zhuǎn)矩的特點(diǎn)；B區(qū)的加油門(mén)、減油門(mén)、小油門(mén)時(shí)間比高，勻油門(mén)時(shí)間比少，這符合B區(qū)位于市區(qū)，交通擁堵，需要高頻率地起動(dòng)和減速，會(huì)經(jīng)常調(diào)整油門(mén)開(kāi)度的特點(diǎn)；C區(qū)的加油門(mén)、減油門(mén)、小油門(mén)時(shí)間比少，勻油門(mén)時(shí)間比最高，這符合C區(qū)地處平原且較為偏僻，車(chē)流量較少的特點(diǎn)。

圖8 油門(mén)開(kāi)度特征對(duì)比

3.3 ??綜合油耗對(duì)比

將試驗(yàn)車(chē)輛在三維工況曲線(xiàn)和二維工況曲線(xiàn)下的仿真測(cè)試油耗與試驗(yàn)車(chē)輛在A，B，C 3個(gè)區(qū)域行駛的真實(shí)油耗進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果如圖9所示。

從圖9可以看出：對(duì)于A區(qū)，基于三維行駛工況和二維行駛工況標(biāo)定的油耗相較于實(shí)際油耗的偏差分別為0.986%和14.900%；對(duì)于B區(qū)，基于三維行駛工況和二維行駛工況標(biāo)定的油耗相較于實(shí)際油耗的偏差分別為2.819%和13.982%；對(duì)于C區(qū)，基于三維行駛工況和二維行駛工況標(biāo)定的油耗相較于實(shí)際油耗的偏差分別為0.975%和13.917%。

在A，B，C 3個(gè)區(qū)域，三維工況相對(duì)于二維工況所測(cè)得的油耗的偏差平均減少了12.673%。

4 ??結(jié)束語(yǔ)

本研究提出通過(guò)劃分車(chē)速-油門(mén)開(kāi)度行駛片段，利用主成分分析、聚類(lèi)分析和相關(guān)性分析等方法篩選行駛片段，拼接行駛片段構(gòu)建車(chē)速-油門(mén)開(kāi)度-時(shí)間三維工況曲線(xiàn)的工況構(gòu)建方案。通過(guò)試驗(yàn)對(duì)比分析得出，該方案彌補(bǔ)了傳統(tǒng)的速度-時(shí)間二維工況曲線(xiàn)無(wú)法描述汽車(chē)行駛時(shí)油門(mén)開(kāi)度變化特征的不足。分別測(cè)量了試驗(yàn)車(chē)輛在目標(biāo)區(qū)域行駛的實(shí)際油耗，以及以三維工況和二維工況曲線(xiàn)測(cè)定的油耗值。通過(guò)對(duì)比分析得出，三維工況相對(duì)于二維工況所測(cè)得的油耗的偏差分別減少了13.914%，11.163%，12.942%，平均減少了12.673%。

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Construction of Vehicle Endurance Test Condition by Introducing Throttle Opening

FU Zhicheng，GUO Zhenxin，JIA Songlin，LI Guoxing

（Taiyuan University of Technology，Taiyuan 030024，China）

Abstract： ?The existing velocity-time driving conditions used in endurance test fail to consider the impact of throttle opening on fuel consumption test， resulting in a large deviation between measured and actual fuel consumption. The driving condition constructed by introducing the throttle opening comprehensively considered the influence of load and velocity change on driving fuel consumption. By dividing the driving segments of velocity-throttle opening， the principal component analysis， cluster analysis and correlation analysis were used to screen the driving segments， and the driving segments were spliced to construct the velocity-throttle opening-time three-dimensional curve of working conditions. Compared with the two-dimensional curve of working conditions， the deviation between the measured and actual fuel consumption reduced by 12.673% based on the three-dimensional curve of working conditions.

Key words： ??vehicle driving conditions;throttle opening;vehicle velocity;principal component analysis;cluster analysis;correlation analysis;fuel consumption per 100 km

［編輯： 姜曉博］

收稿日期： ??2023-05-10； [HT6H]修回日期： ??2023-07-30

基金項(xiàng)目： ???國(guó)家自然科學(xué)基金青年基金項(xiàng)目“活塞-缸套彈流碰撞行為的動(dòng)態(tài)流-固耦合建模及狀態(tài)監(jiān)測(cè)研究”（51805353）；山西省回國(guó)留學(xué)人員科研資助項(xiàng)目“導(dǎo)師組模式在來(lái)華留學(xué)研究生培養(yǎng)中的教研實(shí)踐”（HGKY2019041）

作者簡(jiǎn)介： ??付志成（2002—），男，本科，主要從事車(chē)輛工程相關(guān)研究；zhichengfu21@163.com。