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摘要：本文通过同一汽车在三个不同的时间段内，在福州市不同地点进行数据采集，并通过数据预处理、运动学片段划分完成福州市汽车行驶工况构建前期工作。随后使用主成分分析方法结合K-means聚类方法构建福州市汽车行驶工况，并对比欧洲NEDC行驶工况，为科学地制定符合福州实际的车辆污染控制策略提供了依据。

关键词：数据预处理；汽车行驶工况；主成分分析；K-means聚类

引言

汽车行驶工况定义是指从一个怠速状态的开始到另一个怠速开始之间的车速区间，包括怠速、加速、匀速、减速的过程。在本世纪初，我国对汽车产品能耗/排放的认证是直接采用了欧洲NEDC行驶工况。但随着经济发展，我国的汽车保有量也快速增长，截至2019年6月全国机动车保有量达3.4亿辆，其中汽车2.5亿辆，占机动车总量的74.58%。同时，我国的道路交通状况也在不断变化，据2019年度《中国主要城市道路网密度监测报告》，截止2018年底，全国36个主要城市道路网总体平均密度为5.96千米／平方千米，相较于2018年平均密度5.89千米／平方千米，总体增长1.24%。

由此，我国汽车与以NEDC工况为基准所优化标定的汽车的实际油耗与法规认证结果偏差越来越大，尤其是NEDC行驶工况怠速时间比和平均速度这两项工况特征。怠速一般是指离合器不在工作状态，发动机长期空转的状态，怠速状态会使汽车出现耗油量增大、磨损发动机、污染排放增高等问题。因此，基于各个城市自身和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。

本次原始数据为同一汽车在三个不同的时间段内，在福州市不同的地点进行数据采集，利用工作频率为1HZ的数据采集器采集汽车在道路上的行驶数据，分别对GPS车速、X轴加速度、Y轴加速度、Z轴加速度、经纬度、发动机转速、瞬时油耗、油门踏板开度等多项数据采集了185726，145826，164915个数据并加以记录。

1 原始数据预处理

采集感应器工作时，经常会受到路况、信号、交通、行驶状况等外界因素的影响，而产生信号间断等误差。在实际行驶工况曲线构建中，随机误差数据会对构建工况的最终结果和走势造成不良影响，因此在数据分析前，需要对原始数据进行预处理，原始数据间断分布情况与加速度分布情况如图1.1～图1.2所示。

1.2 汽车行驶加速度分布图

分析图1.1可知，间断时间大于1s是存在间断点，间断点相对于总数据占比较少。间断点的间断时间在2s处较多，说明存在一个丢失数据，间断时间大概在3s处，曲线变化率接近平稳，表明间断时间主要以2s与3s为主。因此间断时间3s为一个重要节点，将时间不连续划分为两种情况：第一种为3s内的被动信号丢失，即通过信号不良地段时导致的信号丢失，第二种为3s以上的主动信号丢失，即大于3s时信号的丢失认定为异常信号丢失。

针对3s内的信号丢失，采用插值拟合的方式进行补全；针对3s以上的信号丢失则对运动学片段进行删除。

由图1.2可知，大多数加速度数值位于-2～1.5m/s²的区间，由于汽车剧烈加速不常出现，需要对汽车的加速度设定一个上限，根据家用汽车的百米加速度不会超过7s，设定加速度上限为4m/s²；考虑到急刹的情况存在，查询资料后设置加速度下限为-8m/s²，因此对加速度在-8～4m/s²以外的运动学片段进行删除。

同时对怠速异常点，即最高车速小于10km/h且持续时间超过180秒的运动学片段进行删除，对瞬时位移和速度大于35m和120km/h的运动学片段进行删除。最终，第一时间段删除64784个数据，补充221个数据，有效数据为121162个；第二时间段删除59614个数据，补充204个数据，有效数据为86415个；第三时间段删除67327个数据，补充244个数据，有效数据为97832个。

2 运动学片段划分与分析

基于运动学片段构建汽车行驶工况曲线是常用的方法之一，因此划分运动学片段是构建汽车行驶工况过程的关键部分。本文对于运动学片段定义是指从一个怠速状态的开始到另一个怠速开始之间的车速区间，包括怠速、加速、匀速、减速的过程。因此对于运动学片段的选取，本文首先采用正常怠速区简化选取的方法，即对于车速小于10km/h的缓慢行车段先进行归零处理；随后设置行驶状态指示器Ri，划分怠速区和行驶区，分别以0，1替代；最后通过相邻行驶状态指示器Ri+1-Ri由0变为-1时说明进入新的怠速区，表明运动学片段截取完成，整体过程如图2.1所示。

在提取运动学片段后，我们发现有部分运动学片段存在“尖点”的问题，如图2.2所示。

“尖点”表明运动时间很短，最大速度较低，由于“尖点”持续较短，一般低于10s，无法实现怠速、加速、匀速和减速的四个行车阶段，因此进行删除处理。同时，对于运动学片段需要增加两条限定条件：一是行程片段需要能够反映一定的道路类型或服务水平；二是要对行程片段的衔接部分进行速度的限制，以方便合成工况时将衔接速度差控制在一定范围内。定步长运动学片段的截取可以理解为是广义上的短行程划分，其划分是根据事先规定好的一定时间步长值截取实验数据，将截取的运动学片段直接作为备选工况。

最终对福州市三个时间段中的汽车行驶运动学片段筛分，结果为第一时间段建立了977个运动学片段；第二时间段建立了552个运动学片段；第三时间段建立了425个运动学片段。

3 福州市汽车行驶工况建模

3.1 建模分析

由于一个路段可能包含多种不同的交通特征，短行程具有相同的交通特征，因此将路段分割为不同短行程，并将具有相同交通特征的短行程归为一类，每一类别代表某一种类型道路的交通特征。针对我国混合交通特点，考虑行驶工况构建简单的特性，采用传统短行程方法对汽车整个行驶工况进行构建，将代表不同交通特征的短行程组合，建立整个城市平均交通状况代表性行驶工况。

3.2 运动学片段主成分分析

主成分分析是将原有变量重组成新的几个综合变量，同时根据实际需要从中取出较少的综合变量尽可能多地反映原来变量的信息的统计方法，也是数学上用来降维的一种方法。在汽车行驶数据处理过程中，运动学片段中的各个特征参数是构建汽车行驶工况的重要依据，虽然每个特征参数都能反映汽车行驶状态的部分信息，但部分特征参数间存在一定的相关性，因此这些特征参数表征的信息会有所重叠。例如行驶时间、平均速度和行驶距离等特征信息，所以有必要对运动学片段中各参数进行主成分分析，实现降维的目的。

用SPSS对1578个运动学片段进行主成分分析，得到12个主成分（用Mm表示，m=1，2…，12）。用主成分的得分代替特征参数来描述原运动学片段的行驶工况，从而达到了降维的目的。各主成分的特征值、贡献率、累积贡献率以及载荷矩阵如表3.1、3.2、3.3所示。

相关系数矩阵特征值所表达的含义为，对应主成分涵盖特征参数信息的能力，特征值如果较小，尤其在小于1的情况下，说明该特征值对应主成分所涵盖的信息较原特征参数涵盖的信息少，达不到降维的目的。因此，需特征值排名较高的主成分纳入下一步分析，通常情况下所选主成分特征值应该大于1。由表3.3可知，前8个主成分几乎包含了所有特征参数代表的道路交通运行特征，其中主成分M1、M2、M3、M4特征值累积贡献率均达到99%，且4个主成分特征值都大于1，所以选取主成分M1、M2、M3、M4作为下一步分析的基础。

3.3 运动学片段K-means聚类分析

K-means聚类也称快速聚类法，拥有占用内存小、分析速度快、计算量小的优点，因此比较适合对大样本数据进行聚类分析。K-means聚类分析法的分类思想如下：首先选取n个类并确定分类过程的聚类中心，接着统计各样本与聚类中心间的最小距离，并将每种样本分配到它最接近的聚类中心，之后不停的统计聚类中心和调整各样本的类别，使相同类内拥有较高的相似度，不同类间的相似程度比较低。最终聚类分析结果如表3.4和表3.5所示：

由于4号聚类点出现一个单独异常数据，所以予以删除处理。将各类别中的运动学片段组合成运动学片段族，3个运动学片段族分别代表了交通特征的3类。所以将运动学特征片段分为：低速段，中速段，高速段。

将运动学片段进行分类后，本文采用一种基于总体特征参数偏差来对片段进行排序，对不同类别中的代表运动学片段筛选，进而筛选出最具代表性的运动学片段，最终拼接成福州市代表汽车行驶工况曲线，对比欧洲的NEDC行驶工况，如图3.3所示。

通过对比构建的福州市和欧洲标准汽车行驶工况曲线对比，欧洲行驶工况与福州市行驶工况之间具有较大的差距，欧洲行驶工况的匀速时间比例较高，加减速所占时间比例偏低。表明我国道路交通状况较欧洲，道路交通堵塞严重，有更多的加减速。

4 结论

因此通过对比福州市代表汽车行驶工况和欧洲汽车行驶工况曲线，表明欧洲工况评价我国乘用车的油耗和排放水平，不符合我国的实际情况，若按照欧洲工况来评价我国乘用车的油耗量和污染物排放量，将导致发动机的最佳性能指标下降，油耗上升，污染物排放量增大。建议我国各城市建立并发展符合我国道路的车辆行驶工况，从而为科学地制定符合我国实际的车辆污染控制策略提供依据。

参考文献：

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[4]张锐. 城市道路汽车行驶工况的构建与研究[D].合肥工业大学，2009.

作者简介：张英豪（1996.5--）男，汉族，浙江嘉兴人，技术员，本科，研究方向：公路工程。