重型半挂牵引车典型循环工况研究.pdf

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汽车实用技术
2015年第1期
没计研究
AUTOMOBILE APPLIED TECHNOLOGY
2015NO.1
重型半挂牵引车典型循环工况研究
辛乾,杨卓帆
(陕西重型汽车有限公司,陕西西安710200)
摘要:随着市场对车辆燃油经济性及排放水平的要求不断提升,设计符合客户实际使用情况的行驶循环工况变得
越发重要;本文通过对客户车辆的跟踪数据采集,在获得大量行驶工况数据的基础上,获得速度,加速度等特征参
数,利用多元统计理论构建了能够广泛应用于高速物流运输模拟的典型循环工况。
关键词:循环工况;燃油经济性;多元统计理论
中图分类号:U461.8文献标识码:A文章编号:1671-7988(2015)01-76-03
Heavy tractor-typical driving cycle research
Xin Qian, Yang Zhuofan
(Shaanxi Heavy-duty Truck Co, Ltd, Shaanxi Xi'an 710200)
Abstract: As for fuel economy and emission levels upgrade requirements, to find a vehicle driving cycle that can fit the
customers actual traffic condition become increasingly important; In this paper, based on the traffic condition data that get
by the customers vehicle tracking, get the speed and acceleration and other charactcristic parameters, Constructed the driving
cycle, which can be widely used in the simulation of high-speed transport, by multivariate statistical theory
Keywords: driving cycle; fuel economy; multivariate statistical theory
CLC NO: 0461.8 Document Code: A Article ID: 1671-7988(2015)01-76-03
和扭矩、发动机负荷率、离合器、接合/分离信号、GPS坐标
前言
等一系列参数,从而对车辆的运行情况有一个全面的了解
随着我国物流业的飞速发展,物流市场日趋繁荣,客户
便于行驶工况的合理构建。
对运输车辆燃油经済性的要求也日益提高。而在车辆研发过
在数据采集中,主要采用了一下两种方法:一方面通过
程中,选择合理有效的行驶循环工况对于改进汽车各项性能,技术人员携带试验设备对客户运营过程进行实地跟踪并采集
尤其是车辆燃油经济性和排放有重要意义。因此世界各国相关参数,此方法数精度较高,但时间上效率较低:此外
都对汽车行驶循环工况展开了深入研究,并提出了遺合本国我们也利用了客户车辆上安装的车载智能服务终端读取车辆
国情的循环路谱,如以美国FTP( Federal Test Procedure)为代和发动机ECU的各项参数,可获得大量相关数据,为共型工
表的瞬态工况和欧洲ECE( Economic Commission for Europe)为况的构建提供充分的基础数据量。
代表的模态工况。
1.2构建方法
目前,针对行驶循环工况的合理构建问题,国内外众多
1、数据采集与构建方法选取
科研机构都进行过深入细致的研究,提出了多种理论方法
其中主要包括以下方法
1.1数据采集
短行程分析、定步长分析法、速度-加速度分析法和马尔
对于多种不同地域,不同載荷,不同驾驶习惯的客户进可夫分析法叫,
行了大量的数据采集。主要获取了车辆的车速、发动机转速
考虑到数据处理的可操作性以及高速物流运输的工况特
作者简介:字乾,硕土研究生,就职于陕西重型汽车有限公可,た点,本文选取短行程法作为构建重型半挂牵引车典型循环工
要研究方向为车辆燃油经济性。
况的方法,该方法的构建步骤如下
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汽车实用技术
2015年第1期
首先,对总的试验数据进行统计分析,计算其判定准则本文定义了运行时间,加速时间,减速时间,怠速时间,匀
数:最高速度、平均速度、速度标准差、平均加速度、平均速时间,最大速度,平均速度,速度标准差,最大加速度,
减速度,怠速比例、匀速比例、加速比例、减速比例等14最大加速度,加速度标准偏差,加速度段平均加速度和减速
个特征参数:然后,将总试验数据进行短行程的划分,将每度段平均减速度共14个参数,将其作为个反映短行程特征
一个短行程视为一个候选工况;接着,用 Mat lab等分析软件的评价准则数。用这些参数分析原始数据,最终够建出牵引
分别计算每一个候选工况的14个特征参数,接着计算每个候车典型循环工况。
选工况特的特征参数与总体数据特征参数的相关性,将所有2.3特征值矩阵标准化
候选工况按照相关系数从大到小的顺序依次排列:最后,在
由于本文定义的各个参数之间单位并不完全统一,故而
满足所要建立行驶循环工况长度的条件下,依次将相关系数在量纲上存在差异,一方面会导致各参数的分散程度较大,
最大的若干个短行程进行合并,得到的工况即为反映车辆实另一方面也会出现方差较大的指标对总方差的影响会大于其
际运行特征的行驶工况。其基本流程见图1
他参数。故需要在进行下一步数据处理前对特征参数就矩阵
总长度为N
进行标准化,使得每一列都成为均值是0.方差是1的标准
试数分为m个短行
化矩阼
2.3主成分分析方法
计试验数
的行驶特知
计算各个短行释Ai的
若采用少数的几个特征值作为指标变量对短行程进分
行驶特值Bi
类,则会丢失大量信息,造成聚类结果不准确。由于这些特
征值之间往往不是完全独立的,而是存在一定程度的相关性,
求各个特征矩阵Bi
即这些指标所体现的信息存在某种程度的重叠。基于以上的
jB的相关系数ki
原因,本文用多元分析中的主成分分析来解决这一问题。主
依次取出相关
成分分析是将原来众多具有相关性的指标化为少数几个相互
系数技人的j个
短行程知陌C
独立的综合指标的一种统计方法,它主要起到降维和简化数
据结构的作用?。这可以帮助我们方便的将原始数据构成相
互独立的新变量,并在变量中选取4个主成分用于聚类分析
度要
2.4主要特征参数选取
?C为取终的
聚类分析是按照相似性将变量或者样品进行分类。相似
行循
性的度量方式包括距离(样品之间)和相似系数(变量之间),聚
类分析就是基于相似程度的大小,使得关系密切的变量(样品
聚集到一个小的分类单元,然后逐步扩大,使得关系疏远的
2、数据处理
聚合到一个大的分类单位,直到所有的样品(或变量)都聚集
完毕。本节首先对上节主成分分析所获得的新短行程总体
2.1短行程的分割
车辆的运行特征除了取决于地理位置和道路