摘 要

随着我国车辆保有量持续增长，时代环保意识也日益增强，我国已实施了多年的排放控制，但是汽车造成的空气污染却并没有得到有效的控制，同时依据测试循环的汽车优化也没有得到该有的效果。可以得出台架测试循环不能反映出实际驾驶循环，为解决这种差异性，使汽车得到实际的优化，本文参照循环构造方法，依据实车测试数据对驾驶循环进行研究分析,为车辆后期优化做识别应用。

本文将路况分为城镇、市郊与高速公路，对三个路况的测试数据划分微循环，研究并选取特征参数代表各微循环，再以各微循环的特征参数做主成分分析与聚类分析构造出各路况的特征循环。分析特征循环和各路况的总体特征，依据分析在实车循环中识别出各路况，为下一步进行排放、油耗优化提供基础。

关键词：道路工况；特征参数；微循环；主成分分析；聚类分析；特征循环

Abstract

With the continuous growth of China’s car ownership and the increase of environmental protection consciousness, emission control has been performed for years in China. But the air pollution caused by traffic was not controlled availably. At the same time, the optimization of cars according to the current test cycle was in vain. It can be concluded that current standard test cycles cannot reflect the practical driving cycles. For the purpose of solving this difference problem and to get actual optimization, this paper analyzes the driving cycles based on the actual test data by reference of foreign driving cycle construction method and then it would be applied to the recognition in optimization.

This paper divides data into three: urban, suburb and motorway and each of them are divided into micro-cycles. Each micro-cycle is represented by characteristic parameters, which are researched and chose in this paper. Using principal component analysis and cluster analysis method for the characteristic parameters, each of the road conditions owns its characteristic cycles. Judging by the analyzation of characteristic cycles and general characteristic of road conditions, we can recognize different road condition during actual driving, that provides a foundation for the next project of emission and fuel consumption optimization.

Key Words: Road Condition; Characteristic Parameter; Micro-Cycle; Principal Component Analysis; Clustering Analysis; Characteristic Cycle

目 录

第1章 绪论 1

1.1 研究背景与意义 1

1.2 研究现状 3

1.3 研究内容 3

1.4 研究方案 3

第2章 实车发动机特征参数的研究 5

2.1 试验方案 5

2.2 微循环的构成 6

2.3 微循环特征参数 6

2.3.1 特征参数的定义 6

2.3.2 特征参数的计算 7

第3章 不同路况特征循环的构建 8

3.1 主成分分析 8

3.1.1 主成分分析原理 8

3.1.2 主成分分析结果 9

3.2 聚类分析 13

3.2.1 聚类分析的分类 13

3.2.2 K均值聚类的原理 14

3.2.3 聚类分析结果 15

第4章 特征循环的分析与优化 21

4.1 特征循环的分析 21

4.1.1 城镇路段工况分析 21

4.1.2 市郊路段工况分析 22

4.1.3 高速公路路段工况分析 23

4.1.4 特征循环分析的不足 23

4.2 特征循环的分析优化 23

4.3 特征循环的识别 27

第5章 总结与展望 28

5.1 总结 28

5.2 研究展望 28

参考文献 30

致 谢 31

绪论

1.1 研究背景与意义

随着我国社会经济的快速发展，群众生活水平不断提升，车辆刚性需求保持旺盛。截至2016年底，全国机动车保有量达2.9亿辆，其中汽车1.94亿辆，增长率为12.9%，较2015年的11.4%略有提高。汽车给群众带来便利同时，也引发了众多的问题，其中尤为关注的是其排放污染问题。为应对这个问题，我国从1984年开始实施第一个汽车排放限制标准，到1999年制定颁布了4个以欧洲汽车排放为标准的排放控制法规并有对应的测试循环。国内现有最常用的测试循环是2005颁布的ETC瞬态循环与ESC稳态循环。^[1]欧洲稳态测试循环（ESC）和欧洲瞬态测试循环（ETC）采用的是欧盟标准规定的循环标准，是考虑到中国和欧盟各成员国的公路和高速长度、车辆保有量具有相似性，有研究说明测试循环与国内实际的平均速度与平均运行速度较近，因此选择这两个循环是可行的。^[2]

ESC（European Steady Stage Cycle）是13工况稳态测试循环，从ECE-15这个由欧盟在大量机动车实际道路测试的基础上制订的标准循环发展而成，通过结合不同转速、负荷、加减速等工况而成。其选择以发动机怠速和额定转速的55%、60%以及65%为基本转速，在各非怠速的转速下的25%、50%、75%和100%最大转矩共13个工况点，加以不同的权重系数来代表发动机实际运行时的情况。ESC作为台架测量试验操作容易，计算较为简单。但从中可以看出ESC选定的基本转速大多在中高转速，且对每个转速平均排布转矩进行测量，权重倾向于60%额定转速下的工况。

图1.1 ESC循环工况点分布