【摘 要】
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车辆行驶工况是评价车辆污染排放水平和燃油消耗水平的重要依据。我国目前的法规主要是借鉴欧洲行驶工况,它并不能很真实的反映我国实际的道路情况和车辆行驶状况。因此,依据我国车辆实际运行状况构建符合中国国情的机动车道路行驶工况具有重要意义。本文以构建济南市城市典型行驶工况为目标,重点进行了以下工作:1.数据采集方法:针对工况构建过程中数据采集方面存在的车辆行驶数据量小、采集数据主观性强等问题,采用了自主行
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车辆行驶工况是评价车辆污染排放水平和燃油消耗水平的重要依据。我国目前的法规主要是借鉴欧洲行驶工况,它并不能很真实的反映我国实际的道路情况和车辆行驶状况。因此,依据我国车辆实际运行状况构建符合中国国情的机动车道路行驶工况具有重要意义。本文以构建济南市城市典型行驶工况为目标,重点进行了以下工作:1.数据采集方法:针对工况构建过程中数据采集方面存在的车辆行驶数据量小、采集数据主观性强等问题,采用了自主行驶的试验方法,并且基于车辆CAN通讯协议实时读取了车辆OBD端口数据来获取车辆基本数据,基于GPS等获取了车辆地球坐标,基于GPRS技术实现了采集数据的实时传输,最大程度上获取真实的车辆实际道路行驶数据;累积采集了185.75万公里的乘用车实际道路行驶数据。通过田野调查法获得1000余份调查问卷,通过分析获取了车辆的活动特征、空调及载客等行为特征。2.数据分析方法:采用了短行程分析法和分类法相结合的数据处理方法。通过数据的月度稳定性分析,确定选择稳定月份的乘用车运行数据进行工况构建;针对数据采集过程中由于设备的不稳定等因素存在的异常数据问题,制定了包含运行时间规则、加速度规则、速度规则、均速比例规则、怠速时长规则和数据缺失率规则的短行程筛选规则用于对数据质量进行控制,保证了工况构建采用数据的合理性和有效性;针对原始数据量大,采用了主成分分析法进行了数据降维处理,在损失数据信息尽可能少的前提下大大降低了数据处理的复杂度;针对K-means聚类分析方法其结果容易陷入局部最优及FCM聚类方法计算复杂程度高,创新性的提出了基于K-means和FCM结合的聚类方法进行了聚类分析,最终进行行驶工况的合成进行计算和实现。3.工况构建与分析:构建了济南市乘用车行驶工况JNTC(Ji Nan Test Cycle),该工况共包含3个速度区间,11个运动片段和12个怠速片段,工况时长共计1800s,并对比了JNTC与WLTC等法规工况的差异以及各工况特征参数与济南市乘用车行驶工况特征的差异,JNTC平均车速(26.2km/h)与WLTC(46.5km/h)相差77.48%;JNTC怠速比例(25.56%)和全球工况(13%)相差49.14%;JNTC最高车速(105.3km/h)与WLTC(131.3km/h)相差24.69%;另外,本研究对比了JNTC与其他法规工况的差异以及各工况特征参数与中国实际工况特征的差异,结果表明JNTC工况与实际采集数据吻合度较高,NEDC、FTP75和WLTC等工况特征与中国实际工况偏差度较大。
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