一种汽车工况构建中的数据预处理方法

张璇，刘鹏

（长安大学汽车学院，陕西 西安 710064）

一种汽车工况构建中的数据预处理方法

张璇，刘鹏

（长安大学汽车学院，陕西 西安 710064）

为了构建西安市主城区混合动力公交车行驶工况，使用车载GPS采集仪对K36路公交车进行实时数据采集。对比采集到的车速—时间曲线与公交车实际运行情况，发现二者有较大出入。参考精度较高的GPS采集仪的结果，得出原因是采集设备的精度不够。为满足构建工况的要求，对异常数据进行修正处理，对修正的方法作以介绍。

行驶工况；GPS采集仪；精度；修正处理

CLC NO.: U467 Document Code: A Article ID: 1671-7988 (2017)10-258-04

引言

汽车行驶工况又称汽车运转循环，是对于某一类车辆用来描述一定交通环境下汽车行驶特征的速度—时间历程。行驶工况是对车辆的实际行驶状况进行大样本采集，并对样本数据进行理论分析，运用多元统计理论方法建立起来的典型工况。研究行驶工况的现实意义在于测定汽车燃油消耗量和污染物排放水平、新车型的技术开发评估以及测定在交通控制方面的风险等，是汽车工业的一项核心技术【1】。

欧洲、美国和日本等汽车工业发达国家和地区对工况的研究在上个世纪已陆续开展，已经开发出多种典型工况，比较有代表性的如：欧洲ECE-EUDC工况、美国FTP-75行驶循环、Japan10.15循环等。

我国交通管理部门早期在制定油耗标准及排放法规时，多直接引入欧洲工况，或者只做一些细节修改。由于不同地区、国家和城市的交通环境差异较大，造成同一汽车在不同地方实际运行表现出不同的性能，特别是汽车的排放性和经济性差别较大，国外工况或者国内其他地区的行驶工况并不能反映本地区的实际交通环境，因此，开发本地区的典型工况势在必行。在此背景下，对西安市主城区公交车进行数据采集，力图构建西安市繁华商业区公交车典型工况。

1、线路选择

为了使选择的线路能够反映西安主城区的交通环境，需对该区域所有运营公交车进行统计分析，统计参数为站点频数。所谓站点频数，就是经过该站的公交线路数，将每条公交线路途经站点的站点频数相加，再除以站点数，就得出了该条线路平均站点频数，将这一平均值定义为站点强度，以此作为选择线路的参考指标。统计表格如表1。

表1 站点强度统计分析表

通过大量的统计工作，得到了繁华商业区所有运营公交线路站点强度排序表，如表2所示。

表2 公交线路站点排序表

K36路站点强度在所有该区域运营公交线路中排列第7位，其运行区间位于西安市北二环和南二环之间的南北中轴线上，如图1所示，基于其行驶数据建立的行驶工况能够反映该区域的交通环境，其车型为苏州金龙生产的海格KLQ6129GCHEV1A，为气电混合动力，与所研究方向一致，因此最终选定K36路为实验线路。

图1 K36路公交车运行图

2、采集设备

本次实验使用Race Technology公司生产的DL1-sport。这是一种车载GPS装置，可以实时采集车速随时间变化的速度-时间历程，它是目前世界上定位精度最高的一种系统，利用14颗低轨道卫星实现全球导航定位，可以直接测量地球表面上任何一点的三维坐标（经度、纬度、高度），可以高速度、高精度以及全天候地为用户提供测站的实时三维位置、三维速度和时间，并具有良好的抗干扰性。而且这种车载GPS装置是为了行车的需要而安装的，其功能模块也比较单一【2】。

实物及使用原理图如图2所示。打开电源开关，Power On灯亮，将天线固定在车体上方不会遮挡信号传输的地方，由于本次试验车型为气电混合动力车型，车顶中部有天然气罐，同时为了不影响公交车的正常运营，将天线固定在车顶最后面。1min左右后，卫星成功将车辆定位，GPS Lock灯亮，这时按下红色按钮，Logging灯亮，采集开始。Status为状态指示灯，在采集仪工作期间，其一直闪烁。如果不闪烁，则设备出现故障，需立刻停止采集。

图2 DL1-sport采集仪

3、数据采集量的确定

在进行试验时，数据采集量的确定将直接影响最终结果的准确性。一般认为采集的数据量越大，分析得出的结果越准确。但是经过理论分析后发现：当采集的数据量达到一定值时，结果的准确性不再随数据量的增加而变化，而是逐渐趋于稳定。同时考虑到数据采集所耗费的财力、人力，采集量也必定是有限的【2】。所以采集的数据量应遵循的原则是：当发现采集到的数据趋于稳定时，说明试验样本的准确性已经达到极限，应立即停止采集。

4、数据采集

汽车工况除了取却于车型、交通环境外，也受天气条件、驾驶员、采样时间段等主客观因素的影响，为此数据采集应覆盖晴天、雨天、雾天等各种天气条件，覆盖青年、中年，男性、女性驾驶员，覆盖工作日与节假日、高峰期与非高峰期，这样最终构建出的行驶工况就能反映公交车的实际运行情况，为此制作记录表3，在采集数据前对上述主客观因素进行详细记录。

表3 GPS工况数据采集记录表

本次试验为期16天，共采集到63组工况数据，经过计算总体数据的平均车速Vm、平均运行车速Vmr,以及加、减、匀、怠速比例Pa、Pd、Pc、Pi，发现数据已经趋于稳定，说明数据量已经满足构建工况的需要【3】。

5、数据修正

采集完数据后，DL1-sport以RUN文件格式将数据存储在Memory Card中，用Race Technology软件打开RUN文件，设置横轴参数为时间，单位为s，纵轴参数为车速,单位为mile/h，结果如图3所示。

对比采集到的数据与车辆实际运行情况后发现，在车辆怠速区段，采集到的车速并不为0，而低速区段的数据与实际情况也有较大出入，因此用精度较高的GPS采集仪对设备进行标定，得出原因为，受采样设备自身精度的影响，在车辆怠速和车速较低时，采集到的数据误差较大，因此，对低速数据进行修正。而为了确定怠速修正及线性修正的上限，采取的办法为试值法，直到修正后数据的平均车速与车辆实际运行情况相符。

图3 车速-时间曲线

最终确定的怠速修正上限为7.2km/h，线性修正上限为15km/h.即7.2km/h以下的车速全部置为0.介于7.2km/h和15km/h之间的车速作线性插值处理，15km/h以上的车速不作处理。

由于数据量较大，因此在Matlab中编辑M函数对数据作修正处理。修正程序如下。V为修正前数据，Vp为修正后数据。

6、结论

（1）进行数据采集后，对比实验结果和车辆实际运行情况，发现误差，用精度较高的GPS采集仪予以标定，确定原因是设备自身精度不够。

（2）为确定怠速修正和线性修正的上限，采用试值法，使修正后的数据得出的平均车速与车辆实际情况相符合。

（3）对于怠速区段中的毛刺予以置零，对尖点作线性插值处理，保证了所构建工况的平顺性。

[1] 张锐.城市道路汽车行驶工况的构建与研究.[D]合肥:合肥工业大学,2009.

[2] 张洁.城市公共汽车行驶工况构建与研究.[D]西安:长安大学, 2011.

[3] 任杰,马彦刚.车辆排放污染的综合控制[J].邢台职业技术学院学报，2003,20（3）:57-58.

A Method of Data Preprocessing in construction of Driving Cycle

Zhang Xuan, Liu Peng
（School of Automobile, Changan University, Shaanxi Xi'an 710064 )

In order to build driving cycle of hybrid bus in urban zone of Xian, use on-board GPS collection apparatus to collect real-time data of K36 bus. In the contrast of velocity-time curve and real driving condition, there are many differences between them.In the reference of result of GPS collection apparatus with higher accuracy, the reason is collection apparatus’s accuracy is low.In order to satisfy requirement of driving cycle building, to amend abnormal data and introduce the method of data amending.

driving cycle; GPS collection apparatus; accuracy; amendment

U467

A

1671-7988 (2017)10-258-04

10.16638/j.cnki.1671-7988.2017.10.088

张璇，(1990-）男，长安大学汽车学院在读硕士，主要研究方向为城市公交工况开发及动力参数匹配。