基于多元回归的司机驾驶行为对油耗的影响

朱江苏，王继磊，吕文芝，刘刚，赵伟

1.内燃机可靠性国家重点实验室，山东 潍坊 261061；2.潍柴动力股份有限公司 发动机研究院，山东 潍坊 261061

0 引言

随着全球能源供给的日益紧张和汽车产业的飞速发展，燃油价格持续上涨，汽车运营成本不断增加，汽车的燃油经济性成为人们关注的焦点［1-2］。截至2018年，我国各类车辆保有量达2.17亿辆［3-4］，预计到2020年汽车石油燃料消耗将占国家整个石油消耗量的55%，因此对汽车节油技术的研究势在必行。

汽车燃油经济性的影响因素很多，包括汽车自身特性、道路交通条件和自然环境等［5］。诸多研究者研究开发节能型车辆［6-12］、节油装置［13-16］等来提升汽车的燃油经济性；文献［17-18］研究交通设施对经济性的影响；文献［19-23］通过建立驾驶行为模型，优化驾驶行为，达到节油的目的。

本文通过车载终端采集车辆运行过程的实时数据，提取与汽车油耗相关性较高的若干项特征值，通过多元回归分析法，分析车辆由于驾驶行为不同而导致的油耗差异。通过规范驾驶员的驾驶行为，达到降低整车油耗的目的。

1 建立多元回归模型

1.1 多元回归分析的基本原理

多元回归是多元统计分析中的重要方法，广泛应用于众多自然科学领域的研究中。多元回归分析法是以相关性原理为基础处理变量间相关关系的数理统计方法，该方法研究1个随机变量y与2个或2个以上一般变量x1，x2，…，xp之间的依存关系，并利用现有数据，进行统计分析，发现变化规律［24-25］。本文通过建立多元线性回归模型，评价司机驾驶行为的优劣。

1.2 建立多元归回模型

1.2.1 数据采集及提取

由于条件所限，选取整车配置相近的X3000牵引车，发动机为WP13，12挡变速器，车辆配置情况如表1所示，其中：最高挡为直接挡的变速器1～12挡传动比分别为 15.53、12.08、9.39、7.33、5.73、4.46、3.48、2.71、2.10、1.64、1.28、1.00；最高挡为超速挡的变速器 1～12 挡传动比分别为 12.10、9.41、7.31、5.71、4.46、3.48、2.71、2.11、1.64、1.28、1.00、0.78。 由 14 名驾驶员驾驶 14 辆安装车载终端的车辆，行驶在路面及环境条件相同的道路上，实时采集汽车行驶过程中的油耗、车速、转速、扭矩、油门、挡位等数据。提取处理的特征参数主要包括：车速、车速标准差、车速增加变化率、油门开度、油门开度标准差、油门开度增加变化率、转速、扭矩、挡位、油耗等。

表1 车辆配置情况

1.2.2 数据处理

特征参数得分

式中：wi为某项指标统计区间的运行占比，Gi为特征参数在第i个区间的赋值。

将每项特征参数按运行区间的占比分段赋值，由式（1）计算得分。以车速为例，按照10 km/h区间进行统计，然后对每个速度区间进行赋值，如表2所示。每个特征参数得分计算结果如表3所示。

表2 车速区间划分、运行占比及赋值

表3 特征参数得分

1.2.3 显著影响因素分析

自变量为车速、车速标准差、车速增加变化率、油门开度、油门开度标准差、油门开度增加变化率、转速、扭矩、挡位，因变量为单位质量的百公里油耗。为了排除对油耗影响不显著的因素，利用回归分析法逐步对各因素进行显著性检验，当某参数的显著性检验结果小于0.05时，认为该参数对油耗有显著性影响，回归分析结果如表4所示。

表4 回归分析结果

1.2.4 建立回归模型

根据表4的回归分析，得到油门开度、油门开度增加变化率、转速、扭矩及挡位等对整车油耗有显著影响的因素及各因素的回归系数。其中：油门开度表征司机是否能够根据路面条件、挡位等适当调整油门开度，以保持较小的平均油门开度，降低油耗；油门开度增加变化率表征司机控制整车加速的剧烈程度；挡位表征司机是否及时换挡、是否存在低挡高转速行驶情况；转速和扭矩表征司机驾驶车辆是否运行在最佳经济区。根据各显著性影响因素建立司机的驾驶行为模型

式中：BDr为驾驶行为得分；A为油门开度，%；d A/d t为油门开度增加变化率；ik为挡位速比；n为转速，r/min；T为扭矩，N·m。

1.2.5 相关性分析

14辆车的驾驶行为得分（由式（2）计算）与实际油耗的拟合曲线如图1所示。从图1中可以看出：驾驶行为得分BDr越大，驾驶行为越差，油耗越高。

分析司机驾驶行为与油耗的相关性，有

式中：Q为单位质量百 km油耗，L/（100 km·t）；r（BDr，Q）为Q与 BDr的相关性系数；Cov（（BDr，Q））为 Q与 BDr的协方差；Var（BDr）、Var（Q）分别为 BDr、Q的方差。

根据式（3）分析 Q、BDr的相关性，得 r（BDr，Q）=0.87。当 r（BDr，Q）=0.8～1.0时，可判断 Q与 BDr具有较强的线性相关性。因此认为司机驾驶行为模型与油耗之间存在较高的相关性。

基于数据库样本数据，建立司机驾驶行为与油耗的关系

式中k、b为拟合系数。

图1 驾驶行为得分与实际油耗的拟合曲线

2 模型验证

选取4辆车2 d的运行工况，根据式（2）（4）得到各相关参数得分及油耗，同潍柴数据库中车辆油耗与司机驾驶行为得分进行对比，如图2所示。从图2中可以看出：模型计算车辆的数据均位于数据库车辆油耗与司机驾驶行为得分拟合曲线附近，说明所建模型的精度较好。

选取驾驶行为得分最高的车辆，将其驾驶行为、油门开度、油门开度变化率、挡位等得分对油耗的影响与数据库中的车辆驾驶行为得分对油耗的影响进行对比，如图3所示。

图2 模型计算结果与数据库中驾驶行为得分及油耗的对比

图3 得分最高车辆与数据库车辆驾驶行为得分对油耗的影响对比

相比于数据库车辆：图3a）中驾驶行为得分较高的车辆整车油耗较高；图3b）中驾驶行为得分较高车辆司机的油门开度得分较高，油耗较大，说明司机大油门开度运行车辆时间较长，平均油门开度较大，建议司机根据路面条件选择合适的挡位，减小平均油门开度，降低油耗；图3c）中司机的油门增加变化率得分较低，油耗较小，说明司机驾驶柔和，建议司机继续保持；图3d）中挡位得分较高，油耗较大，说明司机采用低挡位行驶的工况较多，建议司机提高运行挡位，降低换挡转速，降低消耗。

根据式（2）计算4辆车的驾驶行为得分，由式（4）计算油耗，与每辆车的实际油耗对比如表5所示，模型计算油耗与实际油耗的误差在10%以内，说明所建模型具有较高精度。

表5 司机驾驶行为模型误差

3 结语

1）基于多元回归分析得到油门开度、油门开度增加变化率、挡位、转速及扭矩等对整车油耗有显著影响的因素，建立司机驾驶行为模型，并证明了司机驾驶行为与车辆油耗的强相关性。

2）选取多个整车运行数据，通过模型计算的车辆油耗与实际油耗的误差在10%以内，验证了该模型的准确性。