轻型车典型行驶工况开发研究

陈　铭，　郝利君，　葛蕴珊，　谭建伟，路　尧，　吴　岳，　袁应涛

(1.北京理工大学 机械与车辆学院，北京 100081;2. 陕西柴油机重工有限公司，兴平 713105)



轻型车典型行驶工况开发研究

陈铭1，郝利君1，葛蕴珊1，谭建伟1，路尧1，吴岳1，袁应涛2

(1.北京理工大学 机械与车辆学院，北京 100081;2. 陕西柴油机重工有限公司，兴平 713105)

选取我国4个直辖市进行为期一个月的实际道路行驶工况数据采集，共收集约300小时、1万公里的有效行驶数据.以WLTC工况构建思路，通过统计软件处理及VBA编程计算，对原始数据进行分步处理，最终构建出具有我国城市特点的轻型车典型行驶工况.通过对比特征参数，发现轻型车典型行驶工况与WLTC工况相似度较高，轻型车典型行驶工况平均车速以及RPA相对较低，曲线较为平缓.

行驶工况；轻型车；WLTC工况

为了进一步降低轻型车尾气污染物的排放，从2016年底开始，欧洲将全面采用一套新的排放测试体系WLTP(Worldwide harmonized Light vehicles Test Procedure,全球统一的轻型车排放测试规程)，从而淘汰被认为过时已久的老体系.WLTC(Worldwide harmonized Light duty driving Test Cycle,全球统一的轻型车排放测试工况)将取代NEDC(New European Driving Cycle,新欧洲驾驶循环)作为新规程下的轻型车排放测试循环.新测试循环曲线将更贴近实际道路行驶，更好的模拟了实际道路上的轻型车排放.

文献[1]提到，以下4种最具代表性的方法能解析出反映车辆实际运行特征的行驶工况：以定步长截取和基于短行程开发的行程分析法、速度-加速度矩阵分析法、主成分聚类分析法以及马尔科夫分析法.经过长时间发展，新行驶工况已不满足于单一方法建立，往往以行程分析法为据，矩阵分析法、聚类分析法等为理使构建出的循环更具规范性和代表性.目前，国内使用频率较高的行驶工况以定步长截取法为基础，把全行驶状态作为连续事实和现象用统计的方法来解析[2-3].WLTC测试循环则基于短行程开发，将每个运动学片段筛出归类，通过添加怠速段组合的形式构建出段落，形成循环整体前会根据速度-加速度矩阵分析法等一系列计算方法微调段落.采集数据量庞大，构建思路极为缜密.轻型车典型行驶工况以WLTC构建思路为主体而建立.

截至2014年底，我国汽车保有量达1.54亿辆.汽车保有量继续呈快速增长趋势，在汽车不断方便人们生活的同时，也使尾气排放污染成为目前的热点话题.为了改善我国大气环境，我国正在抓紧制定国VI标准.构建我国新的轻型车典型行驶工况具有很好的实际意义，一方面了解目前我国实际道路行驶情况，另一方面比对以同样思路建立的行驶工况与WLTC工况的差别.

1　工况开发过程及数据采集

行驶工况的开发经过试验方案制定、驾驶数据采集、数据分析处理、测试工况构建这4个基本过程.

选取我国4个直辖市为数据采集城市，即北京、上海、重庆、天津.每日采集在7:00-21:00间,约8小时.将所有城市道路划分为城区、城郊、快速、高速4类，将采集时间区域划分为工作日高峰、工作日非高峰、周末，以跟车的形式在规定时间完成规定道路的数据采集，使所测数据能够真实反映当地城市交通状况，并保证每个城市完成至少1 800公里的数据量.行车数据的获取通过外接GPS设备，记录频率1 Hz，记录数据包括时间、瞬时车速等信息.经统计计算，随着数据量增大，平均车速已不再发生明显变化，样本量稳定，采集的数据量已足够.

2　工况构建

2.1工况构建流程概述

WLTC工况循环5.3版本是目前WLTP规程下最新修订的循环曲线.根据UN/ECE/WP.29(the World Forum for the Harmonization of Vehicle Regulations of the United Nations Economic Commission for Europe)下GRPE(the working party on pollution and energy transport program)组，即联合国欧洲经济委员会下污染与能源工作小组撰写的技术报告[4]，WLTC要求不同功率质量比和最高车速的车辆，按照不同的循环工况进行试验.下文所述所有WLTC循环均以5.3版本第3类车最高设计车速≥135 km/h的循环曲线为准.WLTC循环曲线可拆分为4个速度段，分别为持续589 s的低速段、433 s的中速段、455 s的高速段以及323 s的超高速段.如图1所示.

图1　5.3版本WLTC工况循环曲线

工况构建流程可概括为数据处理过程及构造整体过程.参考WLTC工况构建方法，我国的轻型车典型行驶测试工况数据处理过程可概括为原始数据平滑修正、变换数据分类、设置工况时间、计算各速度段短行程及怠速段数量、计算各速度段短行程及怠速段持续时间.构造整体过程可概括为选取备选短行程、短行程及怠速段位置布置、构建各速度段循环曲线.

2.2数据平滑修正

行车中由于GPS的延迟、信号不稳定、过桥洞隧道、输出错误等原因，数据会产生突变、断片、跳跃、跳点等现象.因此，要对原始数据进行平滑、修正处理.使用SPSS软件，采用T4253H方式对所有原始数据进行平滑处理.另外，对怠速时间长度有规定，需删除所有超过900 s的怠速段及其之后的短行程.排除信号微小干扰，修正所有车速小于0.5 km/h的数据点车速为0，修正所有车速在0.5 km/h至1 km/h之间的数据点车速为1 km/h.

2.3设置速度区间及速度段持续时间

WLTP数据收集了包括欧洲、美国、日韩、印度等国采集的数据，数据采集时按城区、郊区及高速的不同道路分类.因欧美与亚洲国家在平均车速上差异明显，按速度区间“低速、中速、高速、超高速”分类比按道路类型分类更加合理.规定每个不含怠速的小片段，片段最高速度为目标车速，目标车速分别处于区间(0,60]、(60,80]、(80,110]、(110,+ ∞)时，该小片段及其连带前段怠速分别归为低速段、中速段、高速段、超高速段.

WLTC工况低速、中速、高速、超高速段持续时间是根据部分WP.29协议的缔约国的交通流量计算得来，包含欧洲10个国家及美国、日本、韩国、印度的数据.设置工况总时间为1 800 s，统计出数据库内在4个速度段的交通流量比例，此比例乘以1 800 s即得到WLTC循环内各速度段时间：低速Dlow=589 s，中速Dmiddle=433 s，高速Dhigh=455 s，超高速Dex-high=323 s.

考虑到WLTP数据具有全球代表性，而我国也作为WP.29协议的缔约国之一，有必要将速度区间及速度段持续时间的设置为与WLTC相同.设置完毕速度区间及速度段持续时间后，将数据再次分类建立各速度段的数据库.

2.4计算各速度段短行程及怠速段数量

定义短行程及怠速段：以第一个速度>0之前一秒的时间点作为起始点，以最后一个速度>0的时间点作为末尾点的段落为一个短行程.夹在两个短行程之间车速始终为0的段落为一个怠速段.各速度段短行程数量NST及怠速段数量NI按以下公式计算：

NST=(D-DavgI)/(DavgST+SavgI)，

(1)

NI=NST+1，

(2)

式中：D为速度段持续时间；DavgI为怠速段平均持续时间；DavgST为短行程平均持续时间.根据平滑修正后的数据，在不同速度段内计算出DavgI及DavgST代入上式得到NST及N1，见表1.

表1　短行程及怠速段数量

2.5计算各速度段短行程、怠速段持续时间

图2、图3为各速度段短行程持续时间、怠速段持续时间-累计频率分布图，由平滑修正后的数据计算得来.

图2　短行程时间-累计频率图

图3　怠速段时间-累计频率图

各速度段短行程、怠速段持续时间算法如下.

分别在各速度段的数据库中计算各速度段怠速比例PI，由此得到工况各速度段行驶过程总时间DsumST,i，怠速总时间DsumI,j.

DsumST=D(1-PI)，

(3)

DsumI,j=DPI，

(4)

式中：i为第i段短行程;j为第j段怠速段.对于NST=1的中速、高速、超高速段：若短行程只有一段,则DST1=DsumST,i.对于低速段：在短行程时间-累计频率图中，将y轴累计频率平均分为i个区间，计算前i-1个区间内短行程持续时间的平均值，将此值作为短行程持续时间DST,1…DST,i-1；剩余的DST,i为行驶时间DsumST,i减去前i-1个短行程持续时间之和.怠速段持续时间DI,i算法相同.表2、表3为计算得到的各速度段短行程、怠速段持续时间.

表2　短行程持续时间

表3　怠速段持续时间

2.6短行程选取及构建

低速段短行程采用直接选取方法.从数据库中筛选出所有符合5个低速段短行程持续时间的备选短行程，结合怠速段，组合出所有可能的低速段，比对特征参数后选择最优的组合，最优组合中的5个短行程即为低速段短行程；中速、高速、超高速段短行程采用拼接方法.特定长度的短行程在数据库中数量较少，特征参数不能很好的代表整体，因此需拼接构建.将需构建的短行程分割为类似于起步、巡航、减速停车的阶段，从该速度段所属数据库中挑选备选片段进行排列组合，对比特征参数后选择最优短行程.

特征参数包括：平均车速v;平均正加速度a;平均负加速度d;加速占比Pa;减速占比Pd;匀速占比Pc;相对正加速度RPA.其中规定如下.

加速度算法：

(5)

加速模式：加速度a>0.14 m·s2的行驶状态.

减速模式：加速度a<-0.14 m·s2的行驶状态.

相对正加速度算法：

(6)

式中：x为行驶里程；T为持续时间.

从图4至图7各速度段速度-加速度频率分布图中可以看出，通过特征参数比对选出的工况速度段，能很好的与数据库相匹配.

图4　低速段速度-加速度频率分布图

图5　中速段速度-加速度频率分布图

图6　高速段速度-加速度频率分布图

图7　超高速段速度-加速度频率分布图

2.7短行程及怠速段位置布置

对于中速、高速、超高速段，短行程仅有1段，怠速段有2段.中速段起始于590 s，中速段之后的怠速段的布置对尾气污染物排放影响很小.为了方便起见，将较长的怠速段放置在短行程前，较短的怠速段放置在短行程后.对于低速段，冷启动过程缸内温度对排放影响较大，短行程及怠速段的布置较为重要.

WLTC对第1个怠速段的解释最接近于路谱数据所有怠速段长度的中位数的怠速段.参照WLTC思路，本次采集数据所有怠速段长度的中位数为20 s，因此,最接近此数的怠速段持续时间为15 s，将此作为第1个怠速段.WLTC对第1个短行程的解释是，模拟一整段行程中最初启动段，需要特征参数以及短行程持续时间的最佳匹配. 国内实际行驶情况与欧美区别较大.城区内，居民的停车区域往往是住宅楼下、住宅小区车库、停车场、写字楼车库.此类道路往往很窄，需要加以更换前进挡、倒挡挪出车位的情况极为普遍.因此,可以做如表4设定.

表4　低速段位置布置

第1个怠速段为最接近路谱数据所有怠速段长度的中位数，思路与WLTC一致.第1个短行程模拟驾驶员移车出车位的行动.第2个怠速段模拟驾驶员将车移出车位后的等待时间.第2个短行程模拟在小区、地下车库、停车场内路段行驶.第3个怠速段模拟通过类似关卡的地点，如小区大门、刷卡点、与主路交汇的岔路口等，需要短暂的驻车.第3个短行程设置为持续时间最长的低速段短行程，考虑到前两个短行程平均速度很低，缸内温度升高速度较慢.第4个怠速段模拟拥堵路况.第4个短行程配合拥堵路况的行驶状态，因此选择剩余短行程中持续时间最短的短行程.第5个怠速段选择剩余两段中较长的一段，仍然是模拟拥堵.最终构建出的中国轻型车行驶测试工况如图8所示.

轻型车典型行驶工况与WLTC工况较为相似.轻型车典型行驶工况的平均车速、RPA相对较低，表明工况曲线比WLTC更为平缓.两者特征参数对比如表5所示.

图8　轻型车典型行驶工况

3　结　论

以WLTC工况构建方法构建出的轻型车典型行驶工况可拆分为4个速度段，每个速度段通过添加短行程与怠速段构建而来，更好地保证了每个速度段和与之相对应数据库的相关性.工况整体与WLTC相似性较大，结构基本一致，曲线较WLTC

趋于平缓，怠速及匀速比例较大，平均车速略低.以这种新方法构建轻型车典型行驶工况，不仅为我国轻型车行驶工况提供新的思路，也可以通过对比WLTC工况，找到我国的实际道路行驶特点.

[1]王军方,丁焰,王爱娟,等.北京市机动车行驶工况研究[J].环境工程技术学报,2012,2(3):240-246.

[2]刘希玲,丁焰.我国城市汽车行驶工况调查研究[J].环境科学研究,2000,13(1):23-27.

[3]朱西产,李孟良,马志雄,等.车辆行驶工况开发方法[J].江苏大学学报,2005,26(2):110-113.

[4]Monica Tutuianu, Alessandro Marotta, Heinz Steven, et al. Development of a World-wide Worldwide harmonized Light duty driving Test Cycle(WLTC)[R]. Informal document GRPE-67-03.2013.

Construction of Typical Driving Test Cycle for Light-duty Vehicle

CHEN Ming1,HAO Li-jun1,GE Yun-shan1,TAN Jian-wei1,LU Yao1,WU Yue1，YUAN Ying-tao2

(1.School of Mechanical Engineering，Beijing Institute of technology, Beijing 100081，China;2. Shanxi Diesel Engine Heavy Industry CO., LTD, Xingping, 713105, China)

The data of the actual road driving cycle were collected from 4 municipalities in our country for a period of one month, and totally effective data about 300 hours, 10000 kilometers were acquired. According to the operating mode in WLTC, with the help of statistical software processing and VBA programming, the original data were processed step by step, and a typical driving condition for the light-duty vehicle was constructed with the characteristics of our country. The contrastive analysis indicated that the typical driving cycle for a light-duty vehicle had a higher similarity with WLTC in cycling condition, but that the lower average speed and the relative positive acceleration made the cycle curve flatter than that in WLTC.

driving cycle; light-duty vehicle; WLTC

1009-4687(2016)02-0004-06

2015-9-17

国家环保公益项目(201409013)资助

陈铭(1991- )，男，硕士.

TK417

A