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    電動自行車運行循環(huán)工況的建立

    2024-06-03 08:32:02朱應(yīng)陳葉震濤唐三兵
    中國標(biāo)準(zhǔn)化 2024年5期
    關(guān)鍵詞:電動自行車

    朱應(yīng)陳 葉震濤 唐三兵

    摘 要:本文介紹了建立電動自行車運行循環(huán)工況的作用和意義,分析了當(dāng)前國內(nèi)外相關(guān)測試方法現(xiàn)狀,指出建立專用測試方法的必要性。通過對我國8個典型地區(qū)的電動自行車路況情況進(jìn)行采集,獲得大量反映中國電動自行車實際道路行駛特征的數(shù)據(jù),據(jù)此形成了典型地區(qū)乃至全國的運行循環(huán)特征,并應(yīng)用該結(jié)果開展了不同方法的續(xù)行里程比對,從而驗證了相關(guān)參數(shù)的適宜性和方法的可行性。

    關(guān)鍵詞:電動自行車,底盤測試,道路工況曲線,運行循環(huán),續(xù)行能力

    DOI編碼:10.3969/j.issn.1002-5944.2024.05.040

    0 引 言

    電動自行車運行循環(huán)工況,能夠?qū)敉獾缆饭r轉(zhuǎn)化為室內(nèi)設(shè)備參數(shù),避開氣候和道路條件限制和不利影響,為技術(shù)人員方便快捷地開展道路測試提供技術(shù)依據(jù)。我國是世界電動自行車生產(chǎn)和使用的第一大國。電動自行車社會保有量已達(dá)3.5億輛,年產(chǎn)量超過4550萬輛[1]。開展道路工況檢測對于評價車輛的動力性和經(jīng)濟(jì)性(如續(xù)行里程和能量消耗率),以及推動行業(yè)低碳發(fā)展具有重要意義。然而,國內(nèi)電動自行車基于底盤的道路工況測試方法尚未建立,無法準(zhǔn)確高效地測試車輛續(xù)行能力,不能滿足行業(yè)需要和用戶關(guān)切。隨著電動自行車智能化和網(wǎng)聯(lián)化發(fā)展,通過采集道路騎行大數(shù)據(jù)并作分析,為研究建立典型城市道路工況提供了有效手段?;谒⒌倪\行循環(huán)工況曲線,讓企業(yè)足不出戶掌握電動自行車實際道路性能成為可能,從而推動產(chǎn)品革新和技術(shù)進(jìn)步。

    1 運行循環(huán)測試方法現(xiàn)狀

    在電動自行車領(lǐng)域,國內(nèi)廣泛使用的是電驅(qū)動型的電動自行車,并未建立基于底盤的運行循環(huán);國外產(chǎn)品主要為電助力自行車,行駛方式以腳踏騎行為主、電機(jī)助力為輔,其功能結(jié)構(gòu)設(shè)計有別于國內(nèi)電動自行車,同樣也未查詢到相關(guān)運行循環(huán)。在摩托車領(lǐng)域,全球多個國家聯(lián)合開展WMTC(World-wide Motorcycle Test Cycle)項目,形成了世界摩托車排放測試循環(huán)的技術(shù)法規(guī)(簡稱“WMTC循環(huán)”);聯(lián)合國歐洲經(jīng)濟(jì)委員會(ECE)出臺了ECER47法規(guī),其中兩輪輕便摩托車按照“type1”循環(huán)進(jìn)行排放測試(簡稱“ECE循環(huán)”);中國國家標(biāo)準(zhǔn)GB/ T 24157—2017規(guī)定了電動摩托車?yán)m(xù)駛里程的底盤測試方法,其中附錄C.2針對電動輕便摩托車建立了運行循環(huán)[2](簡稱“GB循環(huán)”),依然采用了“ECE循環(huán)”參數(shù)[3]。

    鑒于與國內(nèi)外電動助力車、電動輕便摩托車存在產(chǎn)品差異,國內(nèi)電動自行車的運行循環(huán)測試沒有可以直接采用的國際或國家標(biāo)準(zhǔn),因而,建立專用的試驗方法顯然十分必要。

    2 研究方案的建立

    研究總體思路為:確定采樣條件、建立單車數(shù)學(xué)模型、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析、建立運行循環(huán)。具體流程如圖1所示。

    2.1 確定采樣條件

    (1)采樣車型的選擇:選擇具有智能網(wǎng)聯(lián)功能的電動自行車,利用自身的數(shù)據(jù)記錄和傳輸功能采集道路數(shù)據(jù)。目前各品牌車型的報文發(fā)送頻率不盡相同,有的甚至達(dá)到10 s/次以上,不利于特征參數(shù)(如加速度、停車次數(shù)等)的采集。鑒于該情況,結(jié)合當(dāng)前該類車型應(yīng)用現(xiàn)狀,選擇頻率優(yōu)于5 s/次的車型進(jìn)行研究。

    (2)采樣區(qū)域的選擇:目前具有智能網(wǎng)聯(lián)功能的電動自行車應(yīng)用較少,給采樣區(qū)域的選擇帶來一定限制。同時,我國西部地區(qū)地勢起伏較大,電動自行車相較電動摩托車不具動力優(yōu)勢,因此用量也較少。對我國電動自行車主要使用地區(qū)進(jìn)行調(diào)研后,我們選擇代表我國東部、南部、北部不同交通特點的地區(qū)進(jìn)行采集,包括上海、杭州、南寧、深圳、海口、東莞、北京和天津等8個城市。確定了采樣區(qū)域后,按每城市≥10輛、每輛≥5組采集,確保樣本數(shù)據(jù)具有分析體量。

    (3)采樣參數(shù)的選擇:采樣參數(shù)至少包含定位時間、速度、里程等信息。條件允許時,建議包含經(jīng)緯度信息,便于核驗車輛行駛狀態(tài)(如車輛在城區(qū)位置、途經(jīng)紅綠燈次數(shù)等)。

    (4)采樣里程的選擇:根據(jù)單次使用里程的分布特征,樣本避開兩類極端用途,包括短程用途(3km內(nèi),居所附近,起停過于頻繁)和遠(yuǎn)程用途(10km以上,主要為郊區(qū),紅綠燈較少),選擇用戶需求較大的單次里程在4~10 km范圍作為樣本。

    (5)采樣速度的選擇:因電動自行車車速限值為25 km/h[4],采樣優(yōu)選最高車速25 km/h數(shù)據(jù)。注意排除異常行駛數(shù)據(jù),包括全程高速行駛(全程20~25km/h幾乎不停車)、全程低速行駛(均在20 km/h以下)、單次停車過長(超過2 min)、報文丟幀等。

    2.2 建立單車數(shù)學(xué)模型

    以某單車為例,調(diào)取該車某時段的采樣參數(shù),如表1所示。

    對表1數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,建立道路行駛過程中的8項關(guān)鍵過程參數(shù),如表2所示。

    借鑒輕便摩托車的“GB循環(huán)”和“ECE循環(huán)”模式,擬建立電動自行車的雙等速循環(huán)曲線,如圖2所示。該循環(huán)的底盤操作主要有7項操作步驟(1停車→2加速→3等速→4減速→5等速→6減速→7停車)。

    歸納總結(jié)出適用圖2的12項運行循環(huán)特征參數(shù),相關(guān)參數(shù)主要源于表2關(guān)鍵過程參數(shù)的計算,如表3所示。構(gòu)建運行循環(huán)特征的主要步驟如下:

    (1)計算單次起停平均里程(確定圖2的曲線面積)。計算單組數(shù)據(jù)的騎行總里程和停車次數(shù),二者之商即為單次起停里程;對多組數(shù)據(jù)匯總統(tǒng)計,形成單次起停平均里程。

    (2)計算最高車速里程(確定圖2的“3下方面積”)。設(shè)定待統(tǒng)計的最高車速區(qū)間(如νm a x-1~νmax),計算各組數(shù)據(jù)的最高車速用時占比、各單循環(huán)用時,二者乘積即最高車速用時;對多組數(shù)據(jù)匯總統(tǒng)計,最高車速用時與最高車速的乘積即為最高車速里程。

    (3)計算中速里程(確定圖2 的“ 5下方面積”)。由于最高車速里程和中速里程占據(jù)了單次起停平均里程的主體,通過單次起停平均里程與最高車速里程之差的計算,近似形成中速里程(忽略加減速段里程)。

    (4)計算平均加(減)速度(確定圖2的“2、4、6的斜率”)。對單組數(shù)據(jù)中的起、停特征進(jìn)行加(減)速度采樣,形成各組數(shù)據(jù)的平均加速度和平均減速度;對多組數(shù)據(jù)匯總統(tǒng)計,形成總體樣本的平均加速度和平均減速度。

    (5)確定各段速度及相應(yīng)時間。在上述步驟(1)至(4)對里程和加減速特征確定的基礎(chǔ)上,不難確定各段速度及相應(yīng)時間,具體計算方法見表3。

    3 數(shù)據(jù)采集和分析

    首先,依據(jù)前述采樣條件,由參研的整車生產(chǎn)企業(yè)按表1建立各城市各車型的道路騎行數(shù)據(jù)庫。其次,根據(jù)表2和表3的計算規(guī)則,開發(fā)出能夠批量分析多組數(shù)據(jù)的軟件,并將各地區(qū)數(shù)據(jù)導(dǎo)入,自動計算形成表3所示的運行循環(huán)特征參數(shù),以地區(qū)為單位進(jìn)行數(shù)據(jù)合成。最后,加強(qiáng)對軟件分析結(jié)果的核驗,包括:(1)對樣本數(shù)據(jù)有效性的核驗。由于每輛車樣本數(shù)據(jù)有數(shù)千幀報文,核驗工作量巨大,可通過軟件成圖的方式總體瀏覽,剔除不符合采樣條件的異常數(shù)據(jù),確保樣本質(zhì)量。(2)對車輛狀態(tài)判斷的核驗。確定關(guān)于停車、加減速、最高車速等基本狀態(tài)的識別是否有誤報。(3)對關(guān)鍵參數(shù)計算的核驗。針對運行循環(huán)曲線的構(gòu)成主體(單次起停平均里程、最高車速里程和中速里程等),抽樣選擇若干組數(shù)據(jù)對照分析結(jié)果進(jìn)行核驗,確保軟件功能的準(zhǔn)確性。

    通過對全國8個典型地區(qū)、554組數(shù)據(jù)的匯總計算,形成各地的運行循環(huán)工況曲線,如圖3所示。以上海為例,具體運行循環(huán)工況特征見表4?;?個典型城市數(shù)據(jù),合成全國運行循環(huán)工況,見表5。

    4 不同方法的續(xù)行里程比對

    用底盤測功機(jī)測試車輛續(xù)行里程時,通常采用恒定車速行駛的“等速法”,或者按照運行循環(huán)特征參數(shù)行駛的“工況法”。為進(jìn)一步驗證工況法中運行循環(huán)特征參數(shù)的適宜性,選擇兩款電動自行車,在電驅(qū)動模式下分別按照道路等速法、底盤等速法、底盤工況法進(jìn)行續(xù)行里程測試,具體結(jié)果見表6。

    通過表6可以看出,工況法按照表5設(shè)置運行循環(huán)特征參數(shù),在同等底盤阻力設(shè)置的條件下,其續(xù)行里程結(jié)果與底盤等速法差異不大,且和道路等速法均為接近,說明參數(shù)設(shè)定適宜、相關(guān)方法可行,能夠較好地還原道路騎行工況。

    5 結(jié) 論

    (1)在全國8個典型地區(qū)對電動自行車的行駛特征進(jìn)行采集,共采樣554組數(shù)據(jù),總里程3390km,從樣本數(shù)量、地區(qū)覆蓋等方面,基本可以體現(xiàn)我國的電動自行車實際道路狀況。通過數(shù)學(xué)建模、確定采樣條件和數(shù)據(jù)采集分析,首次建立了我國電動自行車的道路行駛運行循環(huán)特征。

    (2)通過利用在途的智能網(wǎng)聯(lián)電動自行車,以數(shù)學(xué)建模和大數(shù)據(jù)分析的方式獲取各地區(qū)實際道路路況特征,在業(yè)內(nèi)尚屬首創(chuàng)。這將為正確評價我國電動自行車的續(xù)行里程和能量消耗率提供測試基礎(chǔ)。

    (3)基于運行循環(huán)特征的底盤工況法,與底盤等速法和道路等速法分別比對,其續(xù)行里程差異不到4.3%,較好地反映了實際道路續(xù)行能力,為生產(chǎn)企業(yè)和技術(shù)機(jī)構(gòu)足不出戶模擬道路工況帶來實質(zhì)性幫助。

    (4)不足和展望:目前國內(nèi)電動自行車總體較為低端,智能聯(lián)網(wǎng)車型相對較少,樣本數(shù)據(jù)的廣泛采集受到限制。此外,在大量數(shù)據(jù)中如何進(jìn)一步優(yōu)化采樣方案,提升樣本質(zhì)量,也成為今后規(guī)范采集作業(yè)的一項重要考量。相信隨著智能網(wǎng)聯(lián)車型的不斷發(fā)展,標(biāo)準(zhǔn)化工作的不斷推進(jìn),電動自行車運行循環(huán)特征的建立將更趨于完善,從而進(jìn)一步推動產(chǎn)品迭代升級和行業(yè)技術(shù)進(jìn)步。

    參考文獻(xiàn)

    [1]中國自行車協(xié)會.中國自行車協(xié)會召開線上新聞發(fā)布會[EB/OL].(2022-06-17)[2023-11-13].http://www.china-bicycle.com/News/View/a8f6eafa-5e5f-4a1b-a7a1-9a2f67abc0e0.

    [2]全國汽車標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)委員會.電動摩托車和電動輕便摩托車?yán)m(xù)駛里程及殘電指示試驗方法:GB/T 24157—2017[S].北京:中國標(biāo)準(zhǔn)出版社,2017:8-9.

    [3]吳廣順,王青,路林,等.輕便摩托車道路行駛特征及排放測試循環(huán)研究[J].小型內(nèi)燃機(jī)與車輛技術(shù),2019,48(5):61-64.

    [4]中華人民共和國工業(yè)和信息化部.電動自行車安全技術(shù)規(guī)范:GB 17761—2018[S].北京:中國標(biāo)準(zhǔn)出版社,2018:1-3.

    作者簡介

    朱應(yīng)陳,碩士,高級工程師,研究方向為輕型電動車質(zhì)量檢測與標(biāo)準(zhǔn)化等。

    葉震濤,碩士,正高級工程師,研究方向為輕型電動車質(zhì)量檢測與標(biāo)準(zhǔn)化等。

    唐三兵,本科,工程師,研究方向為數(shù)據(jù)分析及軟件開發(fā)。

    (責(zé)任編輯:張瑞洋)

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