汽车行驶工况构建
中国汽车行驶工况标准
中国汽车行驶工况标准中国汽车行驶工况标准是指用于评估汽车燃料经济性和排放性能的一套测试方法和条件。
这些标准旨在保证汽车在不同的行驶工况下具有准确的燃料经济性和排放性能数据，以便消费者能够更好地了解汽车的实际使用情况。
中国汽车行驶工况标准主要包括两个方面的内容，即燃料经济性测试和排放性能测试。
其中，燃料经济性测试主要用于评估汽车在不同行驶工况下的燃料消耗量，以及相应的综合燃料经济性。
而排放性能测试则用于评估汽车在不同行驶工况下的排放物含量，包括碳氢化合物、一氧化碳、氮氧化物等。
中国汽车行驶工况标准中规定了一系列不同的行驶工况，以模拟真实的道路行驶情况。
这些行驶工况包括城市工况、郊区工况和高速工况等。
其中，城市工况是模拟城市道路上的行驶情况，包括低速行驶、急加速和急刹车等；郊区工况是模拟郊区道路上的行驶情况，包括中低速行驶和中速加速等；高速工况是模拟高速公路上的行驶情况，主要包括稳定高速行驶和中高速加速等。
根据中国汽车行驶工况标准的规定，每个行驶工况都有一定的时间和速度要求。
例如，在城市工况下，车辆需要在0-50km/h的速度范围内进行行驶，而且需要满足一定的加速度和刹车度。
而在高速工况下，车辆需要在80-120km/h的速度范围内进行行驶，并且需要保持稳定的速度和加速度。
除了速度要求外，中国汽车行驶工况标准还规定了其他一些测试条件。
例如，在进行燃料经济性测试时，车辆需要使用指定的燃料，并且需要满足一定的载荷条件。
而在进行排放性能测试时，车辆需要在一定的环境温度和湿度条件下进行测试，以确保测试结果的准确性和可比性。
中国汽车行驶工况标准的制定对于保护环境、提高汽车燃料经济性和排放性能具有重要意义。
通过对汽车在不同行驶工况下的测试评估，可以为消费者提供更准确、可靠的汽车燃料经济性和排放性能数据，帮助他们做出更明智的购车决策。
同时，这些标准也对汽车生产企业提出了更高的要求，促使其不断提升汽车技术水平，开发更具节能环保特性的新能源汽车产品。
城市公交车行驶工况的构建
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｉ ｄ ｎ ｔ ｅ ｃｔ ｕ ，Ｗ ｉｈ ｔ ｅ ｉ ｔ ｏ ｕ ｔ ｎ ｏ ｈ ｏ ｃ ｐ ｆ ｔ ｅ ｃ ｖ ｒ ｇ ａ ｅ ａ ｄ ｓｒ ｃ ： ｓ ａ ｃ ｓ ｍａ ｅ ｏ ｈ ｉｙ ｂ ｓ ｔ ｈ ｎ ｒ ｄ ｃ ｉ ｆｔ ｅ ｃ ｎ ｅ ｔｏ ｈ ｏ ｅ ａ ｅ ｒ ｔ ｎ ｏ ｆ ｅ ｕ ｎ ｙ ｏ ｅ ｔ ｎ ｉ ｒ ｆ ｉ ｍｅ ｈ ｄ ｈ ｙ ｉａ ｕ ｌ ｒ ｆｉ ｏ ｔ ｓ ａ ｅｓ ｌ ｃ ｅ ｒ ｑ ｅ ｃ ｆｓ ｃ ｉ ｔ ａ ｆ ｔ ｏ ，ｔ ｅｔ ｐ ｃ ｌ ｂ ｉ ｔａ ｆ ｒ ｕ ｅ ｒ ｅｅ ｔ ｄ． Ｉ ｖ ｓ ｉ ａ ｉ ｎ ｒ ａ － ｏ ｎ ｃ ｐ ｃ ｃ ｎ ｅ ｔ ｔｏ ｓａ ｅ ｃ ｒ ｇ ｒｅ ｕ ｎ ｂ ｓ ｌ ｅ ｎ ｃ ｕ ｌ ｐ ｒ ｔ ｎ ｄ ｔ ｒ ｏ ｌ ｃ ｅ ｉ ｄ ｏ ｔｏ ｕ ｉ ｓａ ｄ ａ ｔ ａ ｅ ａ ｉ ａ ａ ａ ｅｃ ｌ ｔ ｄ．Ｔｈ ａ ｅ ｓ ｄ ｐ ｉ ｃｐ ｌ ｏ ｐ ｓｔ ｎ ａ ａ ｙ ｉ ｎ ｏ ｏ ｅ ｅｐ ｐ ｒｕ ｅ ｒ ｎ ｉ ａ ｍ ｏ ｉ ｏ ｎ ｌ ｓｓ ｃ ｉ
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（ ｃ ｏ ｌｏ ａ ｈｎ ｒ ｎ ｔｍｏ ｉ ｇｎ ｅｉｇ， ｆｉ ｉｅ ｓｔ ｆ ｃ ｎ ｌｇ ，Ｈｅｅ ３ ０ ９ Ｃｈｎ ） Ｓ ｈ ｏ ｆＭ ｃ ｉｅｙａ ｄ Ａｕ ｏ ｂｌ Ｅｎ ｉｅ ｒｎ Ｈｅｅ Ｕｎｖ ｒｉｙｏ ｅ Ｔｅ ｈ ｏｏ ｙ ｆｉ ０ ０ ， ｉａ ２
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哈尔滨市私人乘用车出行特征及行驶工况的构建
哈尔滨市私人乘用车出行特征及行驶工况的构建陈汉;吴晓刚【摘要】GPS was used to collect driving date of private passenger vehicles in actual operation in Harbin.Travel characteristics of private passenger vehicles in Harbin downtown were built,including travel mileage distribution,travel frequency distribution and travel timedistribution.Characteristic values of driving cycle were obtained by principal component analysis and cluster analysis.The results show that Harbin private passenger vehicles' daily average travel mileage is 27.36 km,daily average travel frequency is 2.51 times,daily average travel time is 110.43 minutes.The driving cycle built can well reflect the operation characteristics of passenger vehicles in Harbin,through the comparison analysis on characteristic parameters between independent samples and the whole driving cycle.Finally,the research results have an important significance for matching performance and market promotion of the new energy vehicles.%利用GPS采集的哈尔滨私人乘用车实际道路出行数据,构建哈尔滨市区私人乘用车的出行特征,包括出行里程分布、出行频次分布及出行时间分布,并运用主成分分析及聚类分析得到行驶工况的特征值.构建结果表明:哈尔滨城区私人乘用车日均出行里程为27.36 km,日均出行频次为2.51次,日均出行时间为110.43分钟.通过与部分单体样本的行驶工况特征参数对比可知,所构建的行驶工况很好地反映哈尔滨市乘用车的出行特征,研究成果对于新能源汽车的性能匹配和市场推广有着重要的意义.【期刊名称】《哈尔滨理工大学学报》【年(卷),期】2017(022)004【总页数】6页(P81-86)【关键词】乘用车;出行特征;行驶工况;主成分分析;聚类分析【作者】陈汉;吴晓刚【作者单位】哈尔滨理工大学电气与电子工程学院,黑龙江哈尔滨150080;哈尔滨理工大学电气与电子工程学院,黑龙江哈尔滨150080【正文语种】中文【中图分类】U469.13新能源汽车由于具有节能减排和更易于产业化的优点，其技术得到大力的推广[1]。
随机数在汽车行驶工况构建中的应用
随机数在汽车行驶工况构建中的应用随机数在汽车行驶工况构建中具有重要的应用价值。
汽车行驶工况模拟是指通过模拟车辆在实际行驶过程中的各种工况参数，对汽车进行性能测试和优化设计。
而随机数则可以模拟车辆在实际道路上行驶时的不确定性和随机性，使得行驶工况更加真实可靠。
随机数可以用于模拟车辆在不同路况下的行驶速度。
道路上的行驶速度受到许多因素的影响，如车辆自身特性、驾驶员行为以及道路状况等。
为了准确模拟不同的行驶工况，可以通过生成随机数来模拟车辆的速度变化。
例如，可以根据实际道路上的车速数据，通过分析得到车速的概率分布，然后使用随机数生成器按照这个概率分布生成车速数据，从而模拟真实的行驶速度。
随机数还可以用于模拟车辆在不同路况下的行驶距离。
车辆在行驶过程中，每个时间段内所行驶的距离也是随机的。
通过生成随机数，可以模拟车辆在不同路况下的行驶距离变化。
例如，在城市道路上，车辆行驶的距离可能会受到交通信号灯、道路拥堵等因素的影响。
可以通过随机数生成器生成服从特定概率分布的随机数，来模拟车辆在这些不确定条件下的行驶距离。
随机数还可以用于模拟车辆在不同环境条件下的行驶工况。
车辆在行驶过程中，环境条件的变化也会对车辆性能产生影响。
例如，气温、湿度、海拔高度等因素都会对车辆的性能参数产生影响。
通过生成随机数，可以模拟不同环境条件下的车辆行驶工况。
例如，可以根据实际气象数据，通过随机数生成器生成服从特定概率分布的随机数，来模拟不同气温、湿度等环境条件下的行驶工况。
随机数还可以用于模拟车辆在不同驾驶员行为下的行驶工况。
不同的驾驶员驾驶风格不同，这也会对车辆的性能产生影响。
通过生成随机数，可以模拟不同驾驶员行为下的车辆行驶工况。
例如，可以根据实际驾驶行为数据，通过随机数生成器生成服从特定概率分布的随机数，来模拟不同驾驶风格下的行驶工况。
随机数在汽车行驶工况构建中具有重要的应用价值。
通过使用随机数来模拟车辆在实际道路上的不确定性和随机性，可以使得行驶工况更加真实可靠。
上海市行驶工况构建与研究
图1本文行驶工况构造步骤2原始行驶数据处理与分析以每个怠速初始点为节点对运动学片段进行划分，即从一个怠速的开始到下一个怠速的开始作为一个运动学（10.092、-6.960、-0.283、0.474）。
图2最高速度与概率图st其中T i为运动学片段的目标时长，片段平均怠速时长，T mean，st为运动学片段平均时长。
设定的目标工况时长为1800片段时间与整体数据库总时间之比，时长可计算出低中速工况的目标时间，可得，T为970秒。
根据分类后的低速运动学片段统计可得图3累积频率图将满足条件的片段分别组合后，各个候选组合的速加速度贡献率与原数据整体的速度-加速度贡献率作相关性分析，利用卡方检验找出卡方值χ2最小的候选组卡方值越小，候选组合与总体样本特征偏差越小，于符合。
因此最终可以得到最符合目标要求的中低速工况高速状态运动片段分为五类截断。
由五类截断在高速片确定目标高速工况中各类截断形成高速工况备选方其中两小片段结合点处两者误差不超过。
结合处点的速度取值为前一截断末速度与后一截断初速度的平均值。
避免结合点处前一截断末加速度与后一片段初加将满足要求的截断分别组合后，各个候选组合的速加速度贡献率作相关性利用卡方检验找出卡方值最小的候选组合，卡方值越趋于符合。
因此最终可以得到最符合目标要求的高速工况运动片段图5目标行驶工况图对比欧洲NEDC工况，上海市车辆道路行驶工况加减速时间比例较高，平均速度较低。
7结束语本文通过大数据采集，提取运动学片段，通过算法设计与编程计算得出上海市乘用车的行驶工况，反映出上海城区的车辆道路行驶工况与欧洲NEDC工况存在较大差异，欧洲NEDC工况不能反映上海市的实际道路状况。
本文所设计的上海市行驶工况的构建方法简单、可靠，为更好地分析本地机动车排放及制定相应的控制策略作出了贡献，为我国车辆道路行驶工况的深入研究奠定了基础。
参考文献:[1]袁素粉.城市车辆行驶工况的研究及传动系统的优化匹配[D].汉理工大学，2013.[2]蔺宏良，余强，张雪莉.市区道路车辆行驶工况研究进展[J].机械科学与技术，2014，33（2）：282-288.[3]GB-18352.3-2005，轻型汽车污染物排放限值及测量方法[S].北京：中国人民共和国国家环境保护总局，国家质量监督检验检疫总局，2005.[4]王海鲲，陈长虹，黄成，等.上海市城区典型道路行驶特征研究[J].交通环保，2005，26（3）：35-39.图4速度-加速度贡献率分布图。
《轻型汽车道路行驶工况》编制说明
《轻型汽车道路行驶工况》编制说明一、工作简况1.1任务来源《轻型汽车道路行驶工况》团体标准是由中国汽车工程学会批准立项。
文件号中汽学函【2018】号，任务号为：2018-27。
本标准由中国汽车工程学会环境保护技术分会提出，中国汽车技术研究中心有限公司、东风汽车集团股份有限公司乘用车公司、日产（中国）投资有限公司等单位起草。
1.2编制背景与目标我国GB18352-2016轻型汽车污染物排放限值及测量方法（中国第六阶段）标准中引入了实际行驶污染物排放（Real Driving Emission）测试，简称RDE，用以监控车辆实际行驶过程的排放水平。
RDE试验复杂、受边界条件影响较大，标定周期长，给企业车型的开发标定造成了较大困难。
标致、博世、本田、丰田等公司为了增加RDE测试通过率，利用欧洲的激烈行驶工况RTS95在转毂上进行RDE试验研究，从而减少由天气、交通、驾驶性等带来的试验失效，达到了降低RDE标定的成本和周期的效果。
RTS95工况基于欧洲行驶工况数据开发，与我国实际道路有较大差异，对比我国和欧洲道路行驶片段的相对正加速度（Relative positive acceleration，RPA）80%分位线可以看出，在低速区间存在显著差异，依据RTS95工况进行标定开发时存在过度设计，导致开发难度很大。
目前我国缺乏类似RTS95工况的道路行驶工况。
基于此，本标准提出构建一套能够基本覆盖国六RDE实际道路工况的轻型汽车道路行驶工况，为企业的RDE 开发和标定提供支撑。
图1.我国和欧洲RPA80%分位线1.3主要工作过程本标准起草组于2018年3月启动预研工作，2018年6月27日在昆明召开了“中国工况”系列标准立项审查会，会议上由中国汽车技术研究中心有限公司对本标准的任务来源、技术内容、编制说明等进行了简要介绍，并宣布成立标准起草组。
2019年1月组织环保分会专家对标准的技术路线进行了讨论和确定；2020年3月至5月进行了标准编写工作；2020年5月至6月对标准进行了申报、修改及讨论。
汽车运行工况的构建方法
汽车文化丨Automobile culture020车时代AUTO TIME乎每天都在发生着或轻或重的交通事故，其中由于车辆故障跟驾驶行为不当所引发的交通事故所占比例是最多的，所以我们十分有必要对驾驶安全展开动态监测，通过研究可知在车辆运行安全监控中运用汽车行驶安全监测仪即可实现对驾驶安全的动态监测。
1汽车行驶安全监测仪的功能特点(1）可以实时将车辆的左灯、右灯、远光灯、近光灯、倒灯、刹车、车门、车辆启动、车速等情况进行记录。
(2）事故疑点数据。
行驶安全监测仪保持0.2s的间隔进行记录并可以把停车以前20s所对应的行驶速度跟其他相关情况等均存储下来，其记录次数是100次。
(3）行驶安全监测仪可以记录车辆的驾驶时间，最高可连续将360小时的数据给有效记录下来。
2在车辆运行安全监控中运用汽车行驶安全监测仪的相关情况首先企业通过在汽车上安装安全监测仪可以实现更好的掌握员工工作情况，如员工的违规统计跟维修统计等等。
当运用安全监测仪以后，员工出现事故的概率会得到明显下降，如此一来企业因为事故问题而赔付的情况就会减少，企业所受到的负面影响也会大幅下降，这对企业来说无疑是十分有利的。
其次，运用安全监测仪后还可以有效节省车辆燃材料跟油耗、机损等，这主要是因为司机按照标准进行驾驶，会大大减少耗油情况。
第三，安全监测仪可自动为企业创建起所有司机、车辆跟车队等运动情况的数据库，方便企业通过这些数据库更有效的展开管理工作。
3车辆运行数据和低频交通大数据收集每辆被招募的车辆都是按照CATC项目组的要求编号的，车辆的运行时间性质是由特定的CATC车辆以1Hz的速度记录的。
该信息平台创建了一个单独的、按城市命名的子系统数据库，该数据库除了基本的速度、加速度和英里参数外，还包括环境参数(坡度、风向、温度等)。
)共有22个参数，数据传输是离线和在线进行的。
按期间管理数据是通过第一级和第二级筛选器进行的，筛选器控制数据质量并按期间对数据进行分类。
基于运动学片段的城市道路行驶工况构建研究
基于运动学片段的城市道路行驶工况构建研究1. 引言1.1 研究背景城市道路行驶工况是指车辆在城市道路上行驶时所遇到的各种情况和影响，包括道路曲线、坡度、交通流量等。
对城市道路行驶工况进行研究可以帮助优化道路设计和交通管理，提高城市道路的安全性和通行效率。
目前对于城市道路行驶工况的研究大多停留在宏观层面，缺乏对于微观行驶片段的深入分析。
运动学片段是指车辆在短时间内的运动状态，包括速度、加速度、位置等信息。
基于运动学片段的城市道路行驶工况构建方法可以更加精准地描述车辆在城市道路上的实际运行情况，对于了解城市道路的真实情况具有重要意义。
本研究旨在探讨基于运动学片段的城市道路行驶工况构建方法，以提高对城市道路行驶工况的理解和分析能力。
通过对城市道路行驶工况的细致分析，可以为城市道路的设计和管理提供科学依据，促进城市交通的发展和改善。
【研究背景】1.2 研究目的研究目的是为了深入理解城市道路行驶工况，并建立基于运动学片段的道路行驶工况模型，从而为交通规划、道路设计和交通管理提供科学依据。
通过分析运动学片段和城市道路行驶工况的关系，探讨城市道路行驶中的特点和规律，为提高城市道路交通的效率和安全性提供技术支持。
通过研究基于运动学片段的城市道路行驶工况构建方法，探索新的理论和方法，不断完善道路行驶工况模型，提高模型的准确性和实用性。
通过实验结果和案例分析，验证构建方法的有效性和可行性，为城市道路交通管理决策提供科学依据和技术支持。
通过本研究，旨在为城市道路交通管理和规划提供更加科学有效的方法和手段，促进城市交通系统的发展和改善。
1.3 国内外研究现状目前，关于基于运动学片段的城市道路行驶工况构建研究在国内外都受到了广泛的关注。
国内学者在这一领域的研究主要集中在城市道路的特征提取和行驶工况模拟方面。
王et al. (2018) 提出了一种基于车辆运动学片段的城市道路行驶工况建模方法，通过采集车辆在不同路段的运动数据，并对其进行分析和模拟，实现了对城市道路行驶工况的精确描述。
城市高架道路的车辆行驶工况构建方法和系统[发明专利]
![城市高架道路的车辆行驶工况构建方法和系统[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/9e9c540a905f804d2b160b4e767f5acfa1c783d1.png)
专利名称：城市高架道路的车辆行驶工况构建方法和系统专利类型：发明专利
发明人：李丽,秦揽悦,单帅,凌磊,谢亚军
申请号：CN202210096900.5
申请日：20220127
公开号：CN114550446A
公开日：
20220527
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明提供了一种城市高架道路的车辆行驶工况构建方法和系统，其中，所述方法包括以下步骤：获取城市高架道路的路况信息；根据路况信息在城市高架道路中确定城市高架试验道路；获取试验车辆在高架试验道路上的行驶数据；根据行驶数据将试验车辆在高架试验道路上的行驶行程划分为多个短行程；根据城市高架试验道的特征计算每个短行程的特征参数；根据短行程的特征参数和行驶数据构建车辆行驶工况。
本发明能够真实准确地反映城市高架道路的实际交通情况，从而能够构建城市高架道路的车辆行驶工况，以弥补传统行驶工况无法适用于所有地区的不足。
申请人：江苏理工学院
地址：213001 江苏省常州市中吴大道1801号
国籍：CN
代理机构：常州佰业腾飞专利代理事务所(普通合伙)
代理人：陈红桥
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汽车行驶工况研究与构建
HEBEINONGJI机电•教育•推广摘要:在M A T L A B 中编程对采集的行驶工况进行短行程划分、主成分分析(P C A )和模糊C 均值聚类（F C M )，构 建了郑州市乘用车行驶工况，特征参数误差小于10%，符合精度要求，证明构建工况具有代表性。
关键词：乘用车行驶工况;运动学片段;P C A ; FCM汽车行驶工况研究与构建丁伟1田松文21、商丘师范学院电子电气工程学院2、河南工业职业技术学院汽车工程学院行驶工况是汽车行驶速度随时间变化的关系曲线[1]。
本研究运 用PC A 和FCM 结合的方法，以各«与聚类中心的隶属度为依据。
1循环工况构建运动学片段(短行程)即从一个怠速开始到下一个怠速开始 定义时间(T )、怠速时间(T j 、加速时间(1\)、减速时间(T 2)、匀速 时间(T 3)、距离(L )、最高速度(％)、平均速度(V 2)、最大加速度 (A J 、最小加速度(A …J 、加速段的平均加速度减速段 的平均加速度(Ad ^)。
个短行程特征参数。
对采集的数据进行P C A 处理，主成分累计贡献率如表1。
表1各主成分累计贡献率主成分特征值(a )累积贡献率/%Di5.848.4d 2 2.770.9d 3 1.381.7d 40.8088.4d 50.3591.3d 60.3394d 70.2996.4d 80.1997.98d 90.198.8D i o0.0999.6Dn0.0499.93D l 20.009100前3个主成分特征值累积贡献率为81.7%，可以代表所有 的特征参数[3]〇运用模糊C -均值聚类对短行程在前3个主成分上的得分 进行聚类[3]，如图1所示，聚类界限清晰。
构建工况时间大约为1200#。
根据各类短行程与其模糊加 权后聚类中心的距离大小，构建的工况如图2所示。
将构建的工况与原始数据进行比较，h 、P 2、P 3、P 4分别为加速、减速、怠速、匀速比例。
随机数在汽车行驶工况构建中的应用
ｉ ｆｕ ｎ ｅ ｆｕ ｃ ｒａ ｎ ｙ ａ ｄ ｓ ｌ ｖ ｒａｉ ｎ ｎ ｄ ｉｉ ｇ ｓ ｅ ｄ ｏ ｈｅ ｄ ｉｉ ｇ ｃ ｃ ｅ ｎ ｌ ｅ ｃ ｓ ｏ ｎ ｅ ｔｉ ｔ ｎ ｍａ ｌ ａ ｔｏ ｓ ｉ ｒｖｎ ｐ ｅ ｎ ｔ ｒｖｎ ｙ ｌ ｍｏ ｅ． Ｃｏｌｃ ｅ ｉ ｄ１ ｌｅ ｔｄ
第４ ５卷
第 ６期
西
南
交
通
大
学
学
报
Ｖｏ ． ５ Ｎ ． １４ ｏ ６ Ｄ ｃ ０１ ｅ ．２ ０
２１ ０ ０年 】 ２月
Ｊ ＯＵＲ ＮＡＬ ＯＦ Ｓ ＯＵＴ ＨＷ Ｅ Ｔ ＪＡ０Ｔ Ｇ Ｉ ＥＲ Ｉ Ｙ Ｓ Ｉ ０Ｎ ＵＮ Ｖ Ｓ Ｔ Ｄ ： ０ ３６ ／． ｓ．２ ８２２ ．０ ００ ．２ ＯＩ １ ．９ ９ｊｉ ｎ０ ５ —７４ ２ １ ．６０ ０ ｓ
的 马 尔科 夫 过 程 ． 用最 大似 然 估 计 法 ， 照怠 速 、 速 、 速 和 匀 速 将 实 验 数 据 分 类 ， 成 模 型事 件 集 ， 把 具 利 按 加 减 构 并 有 相似 平 均 速 度 的模 型 事 件 组 合 在 一起 ， 成 ６个不 同 的 状 态 ， 算 出各 个 状 态 之 间 的 转 移 概 率 ． 此 基 础 上 ， 构 计 在 构 造满 足状 态 转 移 概 率 分 布 的 随 机 数 ， 以此 扩 展 行驶 工况 的 长度 ． 析 合 肥 市 行 驶 工 况 实 验 数 据 表 明 ： 型 行 驶 分 典 工 况 的行 驶 特 征 参 数 与 实 验 数 据 的平 均相 对 误 差 为 ７ ８ ％ ， ． １ 比传 统 方 法 降 低 了 １．２ ． ４７％ 关 键 词 ：马 尔科 夫 过 程 ； 机数 ； 驶 工 况 ； 态 转 移 矩 阵 随 行 状
电动汽车城市行驶工况构建方法研究
10.16638/ki.1671-7988.2020.22.004电动汽车城市行驶工况构建方法研究阙海霞，宋若旸，兰海潮，王露，马宗钰(长安大学，陕西西安710054)摘要：为描述西安市电动汽车行驶状况，选取三种方法构建工况：聚类法、V-A矩阵法、马尔科夫法。
对试验获得的数据先进行降噪平滑处理，然后采用短行程法划分运动学片段，最后根据不同方法合成了C-SHT工况、C-VA 工况、C-PKMMC工况。
通过计算三种工况与原始数据的误差，发现C-PKMMC工况的误差最小，为4.94%,而其他俩个分别为7%和9.35%。
可以得到马尔科夫法构建的工况既满足行驶工况合成的要求，同时也提高了行驶工况的精度。
关键词：聚类法；V-A矩阵法；马尔科夫方法；短行程法；相对误差中图分类号：U469.72文献标识码：A文章编号：1671-7988(2020)22-10-04Research on Construction Method of Electric Vehicle Urban Driving ConditionsQue Haixia,Song Ruoyang,Lan Haichao,Wang Lu,Ma Zongyu(Chang'an University,Shaanxi Xi'an710054)Abstract:In order to describe the driving situation of electric vehicles in Xi'an,three methods of constructing working conditions were selected:Clustering method,V-A matrix method,and Markov method.For the data obtained from the experiment,the noise reduction and smoothing process is first performed,and then the short-stroke method is used to divide it into kinematics fragments.Finally,the C-SHT working conditions,C-VA working conditions,and C-PKMMC working conditions are synthesized according to different methods.By calculating the error between the three working conditions and the original data,it is found that the error rate of the C-PKMMC working condition is the smallest,which is4.94%,while the other two are7%and9.35%,respectively.The working conditions constructed by the Markov method meet the requirements of driving condition synthesis,and also improve the accuracy of driving conditions.Keywords:Clustering method;V-A matrix method;Markov method;Short-Stroke method;Relative errorCLC NO.:U469.72Document Code:A Article ID:1671-7988(2020)22-10-04-2-C___刖言汽车作为人们日常生活出行的主要工具，其能量消耗和排放是目前存在的最大问题。
基于运动学片段的城市道路行驶工况构建研究
基于运动学片段的城市道路行驶工况构建研究
随着城市化进程的加快，城市交通问题日益突出，道路拥堵、环境污染等问题成为制
约城市发展的重要因素。
对城市道路行驶工况的研究成为城市交通规划和设计的重要内容
之一。
城市道路行驶工况是指车辆在城市道路上行驶过程中的速度、加速度、行进距离等运
动参数。
通过对城市道路行驶工况的研究，可以分析车辆的行驶特点及其与道路设计的匹
配性，为道路规划和设计提供科学依据。
基于运动学片段的城市道路行驶工况构建研究，是指利用运动学片段的方法来构建城
市道路行驶工况模型的研究。
运动学片段是指车辆在相对较短的路段上运行的时间片段，
通过对车辆在不同路段上的运动学片段进行收集和分析，可以得到整个道路行驶工况的模型。
在构建城市道路行驶工况模型时，需要收集大量的实际交通数据，包括车辆速度、加
速度、车头间距等参数。
这些数据可以通过交通监控系统、测速仪等设备来进行采集。
然后，通过对采集到的数据进行预处理和分析，可以得到不同路段上的运动学片段。
将这些
运动学片段组合起来，构建整个城市道路行驶工况模型。
通过基于运动学片段的城市道路行驶工况构建研究，可以得到道路行驶工况的详细信息，为道路规划和设计提供科学依据。
还可以对不同车辆类型、行驶速度等参数进行分析，为提高道路运输效率和安全性提供参考。
还可以研究车辆之间的相互作用关系，为交通流
模拟和交通管理提供支持。
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汽车行驶工况构建
一、问题背景
汽车行驶工况（Driving Cycle）又称车辆测试循环，是描述汽车行驶的速度-时间曲线（如图1、2，一般总时间在1800秒以内，但没有限制标准，图1总时间为1180秒，图2总时间为1800秒），体现汽车道路行驶的运动学特征，是汽车行业的一项重要的、共性基础技术，是车辆能耗/排放测试方法和限值标准的基础，也是汽车各项性能指标标定优化时的主要基准。
目前，欧、美、日等汽车发达国家，均采用适应于各自的汽车行驶工况标准进行车辆性能标定优化和能耗/排放认证。
本世纪初，我国直接采用欧洲的NEDC行驶工况（如图1）对汽车产品能耗/排放的认证，有效促进了汽车节能减排和技术的发展。
近年来，随着汽车保有量的快速增长，我国道路交通状况发生很大变化，政府、企业和民众日渐发现以NEDC工况为基准所优化标定的汽车，实际油耗与法规认证结果偏差越来越大，影响了政府的公信力（譬如对某型号汽车，该车标注的工信部油耗6.5升/100公里，用户体验实际油耗可能是8.5-10升/100公里）。
另外，欧洲在多年的实践中也发现NEDC工况的诸多不足，转而采用世界轻型车测试循环（WLTC，如图2）。
但该工况怠速时间比和平均速度这两个最主要的工况特征，与我国实际汽车行驶工况的差异更大。
作为车辆开发、评价的最为基础的依据，开展深入研究，制定反映我国实际道路行驶状况的测试工况，显得越来越重要。
另一方面，我国地域辽广，各个城市的发展程度、气候条件及交通状况的不同，使得各个城市的汽车行驶工况特征存在明显的不同。
因此，基于城市自身的汽车行驶数据进行城市汽车行驶工况的构建研究也越来越迫切，希望所构建的汽车行驶工况与该市汽车的行驶情况尽量吻合，理想情况下是完全代表该市汽车的行驶情况（也可以理解为对实际行驶情况的浓缩），目前北京、上海、合肥等都已经构建了各城市的汽车行驶工况。
为了更好地理解构建汽车行驶工况曲线的重要性，以某型号汽车油耗为例，简单说明标注的工信部油耗是如何测试出来？标注的工信部油耗并不是该型号汽车在实际道路上的实测油耗，而是基于国家标准（如《GB27840-2011重型商用车辆燃料消耗量测量方法》），在实验室里根据汽车行驶工况曲线，按照一定的标准，经检测、计算得出。
由此可见，标注的工信部油耗是否与实际油耗相吻合，与汽车行驶工况曲线有密切关系。
图1 欧洲NEDC 工况
图2. 世界WLTC 工况
二、目标的提出
在上述背景下，请根据附件（3个数据文件，每个数据文件为同一辆车在不同时间段内所采集的数据）所提供的某城市轻型汽车实际道路行驶采集的数据（采样频率1Hz ），构建一条能体现参与数据采集汽车行驶特征的汽车行驶工况曲线（1200-1300秒），该曲线所体现的汽车运动特征（如平均速度、平均加速度等）能代表所采集数据源的相应特征，两者间的误差越小，说明所构建的汽车行驶工况的代表性越好。
V e h i c l e S p e e d （k m /h ）Time （s ）
V e h i c l e S p e e d （k m /h ）Time （s ）
三、解决的问题
1.数据预处理
由汽车行驶数据的采集设备直接记录的原始采集数据往往会包含一些不良数据值，不良数据主要包括几个类型：
(1) 由于高层建筑覆盖或过隧道等，GPS 信号丢失，造成所提供数据中的时间不连续；
(2) 汽车加、减速度异常的数据（普通轿车一般情况下：0至100km/h 的加速时间大于7秒，紧急刹车最大减速度在7.5~8 m/s 2
）；
(3) 长期停车（如停车不熄火等候人、停车熄火了但采集设备仍在运行等）所采集的异常数据。
(4) 长时间堵车、断断续续低速行驶情况（最高车速小于10km/h ）,通常可按怠速情况处理。
(5) 一般认为怠速时间超过180秒为异常情况，怠速最长时间可按180秒处理。
请设计合理的方法将上述不良数据进行预处理，并给出各文件数据经处理后的记录数。
2.运动学片段的提取
运动学片段是指汽车从怠速状态开始至下一个怠速状态开始之间的车速区间，如图3所示（基于运动学片段构建汽车行驶工况曲线是日前最常用的方法之一，但并不是必须的步骤，有些构建汽车行驶工况曲线的方法并不需要进行运动学片段划分和提取）。
请设计合理的方法，将上述经处理后的数据划分为多个运动学片段，并给出各数据文件最终得到的运动学片段数量。
速度 (k m /h )最高车速
图3 运动学片段的定义
3. 汽车行驶工况的构建
请根据上述经处理后的数据，构建一条能体现参与数据采集汽车行驶特征的汽车行驶工况曲线（1200-1300秒），该曲线的汽车运动特征能代表所采集数据源（经处理后的数据）
的相应特征，两者间的误差越小，说明所构建的汽车行驶工况的代表性越好。
要求：（1）科学、有效的构建方法（数学模型或算法，特别鼓励创新方法，如果采用已有的方法，必须注明来源）；
（2）合理的汽车运动特征评估体系（至少包含但不限于以下指标：平均速度（km/h）、平均行驶速度（km/h）、平均加速度（m/2s）、平均减速度（m/2s）、怠速时间比（%）、加速时间比（%）、减速时间比（%）、速度标准差（km/h）、加速度标准差（m/2s）等）；
（3）按照你们所构建的汽车行驶工况及汽车运动特征评估体系，分别计算出汽车行驶工况与该城市所采集数据源（经处理后的数据）的各指标（运动特征）值，并说明你们所构建的汽车行驶工况的合理性。
四、名词解释与参考文献
1. 部分名词解释
怠速：汽车停止运动，但发动机保持最低转速运转的连续过程。
加速：汽车加速度大于0.1m/s2的连续过程。
减速：汽车加速度小于-0.1m/s2的连续过程。
巡航/匀速：汽车加速度的绝对值小于0.1m/s2非怠速的连续过程。
平均速度：一段时间周期内，汽车速度的算术平均值。
平均行驶速度：汽车在行驶状态下汽车速度的算术平均值，即不包含汽车怠速状态。
怠速时间比：一段时间周期内，怠速状态的累计时间长度占该时间周期总时间长度的百分比。
平均加速度：汽车在加速状态下各单位时间（秒）加速度的算术平均值。
平均减速度：汽车在减速状态下各单位时间（秒）减速度的算术平均值。
加速时间比：一段时间周期内，处在加速状态的累计时间长度占该时间周期总时间长度的百分比。
减速时间比：一段时间周期内，处在减速状态的累计时间长度占该时间周期总时间长度的百分比。
速度标准差：一段时间周期内，汽车速度的标准差，即包括怠速状态。
加速度标准差：一段时间周期内，处在加速状态的汽车加速度的标准差。