高溫地區(qū)乘用車行駛工況的構(gòu)建與研究

龍會游 嚴杰 袁正 余明明

摘 要：通過采集大量的高溫地區(qū)乘用車道路行駛數(shù)據(jù)，應(yīng)用主成分分析和聚類算法等數(shù)理統(tǒng)計方法，解析出每個運動學(xué)片段的特征參數(shù)和所屬類別，隨機選擇并重組選取的運動學(xué)片段構(gòu)建出相應(yīng)的行駛工況，最后計算所構(gòu)建的高溫地區(qū)行駛工況與原始數(shù)據(jù)樣本的相關(guān)系數(shù)，得出兩者之間相關(guān)系數(shù)大于0.95的結(jié)論。

關(guān)鍵詞：運動學(xué)片段;主成分分析;聚類算法;相關(guān)系數(shù)

1 前言

車輛行駛工況，即汽車運行工況，是指汽車運輸行駛過程中的工作狀況。行駛工況主要目的是用于確定車輛污染物排放量和燃油消耗量、新車型的技術(shù)開發(fā)和評估、以及測定交通控制方面的風(fēng)險等，是汽車工業(yè)一項共性核心技術(shù)[1]。目前，中國工況項目歷時三年時間，在全國41個代表性城市采集了5050輛車共計5500萬公里的車輛行駛數(shù)據(jù)，完成了更加符合我國實際道路行駛狀況[2]。但是，由于高溫地區(qū)的氣候、環(huán)境、人口密度等不同，會影響汽車行駛時的加減速、怠速等工況特征的分布，導(dǎo)致高溫地區(qū)的行駛工況具有一定的獨特性。因此，本文以高溫地區(qū)的乘用車為研究對象，采集了大量的實際道路數(shù)據(jù)，應(yīng)用數(shù)理統(tǒng)計、主成分分析和聚類分析等理論分析構(gòu)建出相應(yīng)的行駛工況，對乘用車在高溫地區(qū)的汽車性能評價具有一定的指導(dǎo)意義。

2 數(shù)據(jù)采集和工況構(gòu)建

2.1 數(shù)據(jù)采集

本文的高溫地區(qū)指全年最高氣溫高于40℃的地區(qū)。為了采集到有效的道路行駛數(shù)據(jù)，以全國各省市1整年的氣象溫度數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，繪制全國溫度分布圖。如圖1所示，高溫地區(qū)的分布范圍主要在重慶和新疆地區(qū)，因此選擇重慶和吐魯番進行實際道路數(shù)據(jù)的采集，完成道路數(shù)據(jù)的搜集。

2.2 工況構(gòu)建

2.2.1 運動學(xué)片段

運動學(xué)片段是構(gòu)成整車行駛工況的基本組成部分[3]。一個運動學(xué)片段可以看作一個具有周期性的運動學(xué)速度-時間曲線圖。如圖2所示，運動學(xué)片段由怠速段和運動段組成，其中怠速段指的是速度一直保持為0的曲線，運動段指的是速度始終大于0的曲線。

將運動學(xué)片段庫按速度區(qū)域劃分為城市區(qū)、市郊區(qū)和高速區(qū)，相應(yīng)的劃分標(biāo)準(zhǔn)如下：

式中，表示每個運動學(xué)片段的最大速度。

2.2.2 特征參數(shù)

特征參數(shù)是表征每個運動學(xué)片段自身特點的一系列統(tǒng)計值[4]。本文主要從速度、加速度等方面進行了統(tǒng)計，特征參數(shù)的統(tǒng)計結(jié)果如表1所示。

2.2.3 主成分分析

主成分分析就是用來分離識別出影響運動學(xué)片段的主要變量和次要變量，化繁為簡進行數(shù)據(jù)處理分析[5]。主成分分析法將多個變量轉(zhuǎn)換出少數(shù)幾個不相關(guān)的變量來，但轉(zhuǎn)換后的變量能比較全面地反映整個數(shù)據(jù)集。這是因為數(shù)據(jù)集中的原始變量之間存在一定的相關(guān)關(guān)系，可用較少的綜合變量來表達各原始變量之間的信息。

2.2.4 聚類分析

聚類分析的基本思想是算法首先隨機的選擇一些對象，對最靠近他們的對象進行歸類，通過迭代的方法，逐次更新各聚類中心的值，直至得到最好的聚類結(jié)果[6]。本文使用的K-Means是聚類算法中的最常用的一種，算法最大的特點是簡單，好理解，運算速度快，但是只能應(yīng)用于連續(xù)型的數(shù)據(jù)，并且一定要在聚類前需要手工指定要分成幾類。

3 數(shù)據(jù)分析結(jié)果

3.1 總體樣本的特征參數(shù)

總體樣本的特征參數(shù)統(tǒng)計結(jié)果如表2所示，其中城市區(qū)的平均速度低，行駛時間短，怠速比例高達23%;高速區(qū)的行駛特征則相反，平均速度高，行駛時間較長，怠速比例僅6%。

3.2 主成分分析結(jié)果

應(yīng)用主成分分析技術(shù)，分別對城市區(qū)、市郊區(qū)和高速區(qū)的運動學(xué)片段特征參數(shù)進行統(tǒng)計分析，得到各個特征參數(shù)的成分計算值如表3、表4和表5所示。

各速度區(qū)的主成分貢獻率如圖3所示，其中城市區(qū)和市郊區(qū)的前6個主成分的貢獻率大于90%，而高速區(qū)的前7個主成分的貢獻率大于90%。

3.3 聚類結(jié)果

本文使用MATLAB自帶的K-Means 聚類函數(shù)，對采集的大量運動學(xué)片段數(shù)據(jù)進行不同分類結(jié)果的比較后，最后將城市區(qū)的所有片段分成5類，市郊區(qū)的所有片段分成3類，高速區(qū)的所有片段分成3類。

3.4 類間特征參數(shù)對比

根據(jù)K-Means 聚類函數(shù)計算的結(jié)果，對每一類的特征參數(shù)進行統(tǒng)計，可以得到不同類別數(shù)據(jù)之間的差異。以城市區(qū)的聚類結(jié)果為例，對每一類計算相應(yīng)的特征參數(shù)，得到的結(jié)果如表6所示，不同類別之間的特征參數(shù)差異很大，這些差異也是路面狀況與交通環(huán)境不同的反映[7]。

4 工況曲線構(gòu)建

行駛工況按相應(yīng)類的比例提取運動學(xué)片段，隨機重組選取的運動學(xué)片段，構(gòu)建出相應(yīng)的高溫地區(qū)乘用車行駛工況。工況構(gòu)建的基準(zhǔn)如表7所示，行駛工況的總時間為5400s，每個速度區(qū)的時間長度和怠速時間根據(jù)原始數(shù)據(jù)統(tǒng)計的結(jié)果計算得到。

最終構(gòu)成的行駛工況表現(xiàn)為時間-速度曲線，逐秒表示，1s對應(yīng)一個車速，組合成完整的低溫城市行駛工況如圖4所示。

5 相關(guān)系數(shù)判定

相關(guān)系數(shù)是研究變量之間線性相關(guān)程度的量，一般用字母 r 表示。由于研究對象的不同，相關(guān)系數(shù)有多種定義方式，較為常用的是皮爾遜相關(guān)系數(shù)。依據(jù)相關(guān)現(xiàn)象之間的不同特征，其統(tǒng)計指標(biāo)的名稱有所不同，本文使用的是簡單相關(guān)系數(shù)，反映了兩變量之間的線性相關(guān)關(guān)系。

將城市、市郊和高速行駛工況與采集的原始數(shù)據(jù)樣本的特征參數(shù)值進行相關(guān)系數(shù)分析，結(jié)果如表8所示，各總體樣本和對應(yīng)的工況曲線之間的相關(guān)系數(shù)均大于0.95，驗證了高溫地區(qū)乘用車行駛工況的有效性。

6 結(jié)論

本文在高溫地區(qū)大量乘用車用戶試驗的基礎(chǔ)上，提取不同速度區(qū)的運動學(xué)片段特征，依據(jù)主成分分析和K-means聚類算法將大量的運動學(xué)片段進行了分類，最后按類別比例隨機選取運動學(xué)片段構(gòu)建出高溫地區(qū)乘用車行駛工況，工況由城市區(qū)、市郊區(qū)和高速區(qū)三個部分組成，總時長5400s。通過對比分析原始數(shù)據(jù)和所構(gòu)建工況之間的相關(guān)系數(shù)，得出兩者之間的特征參數(shù)值的相關(guān)系數(shù)大于0.95的結(jié)論，從而驗證了所構(gòu)建工況的合理性。

參考文獻：

[1]李孟良，朱西產(chǎn)，張建偉，等.典型城市車輛行駛工況構(gòu)成的研究[J].汽車工程，2005，27：557-560.

[2]楊延相，蔡曉林，杜青，劉昌文，劉杰.天津市道路汽車行駛工況的研究[J].汽車工程，2002（03）：200-204.

[3]趙強. 商用車快運行駛工況的構(gòu)建與研究[C]. 中國汽車工程學(xué)會.第19屆亞太汽車工程年會暨2017中國汽車工程學(xué)會年會論文集.中國汽車工程學(xué)會：中國汽車工程學(xué)會，2017：1554-1561.

[4]周汽一，張艷輝，鄧陽慶，等.重型普通載貨汽車典型用戶的整車行駛循環(huán)工況研究[J].汽車技術(shù)，2012（03）：39-42.

[5]Long Peng，Guoqing Han，Arnold Landjobo Pagou，Jin Shu. Electric submersible pump broken shaft fault diagnosis based on principal component analysis[J]. Journal of Petroleum Science and Engineering，2020，191.

[6]王駿，王士同，鄧趙紅.聚類分析研究中的若干問題[J].控制與決策，2012，27（03）：321-328.

[7]朱西產(chǎn)，李孟良，馬志雄，張富興，艾國和.車輛行駛工況開發(fā)方法[J].江蘇大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2005（02）：110-113.