汽车行驶工况

汽车行驶工况（精选8篇）

汽车行驶工况 篇1

1 数据采集

1.1 测试系统

本研究的行驶工况测试系统由测试车辆、AM-2600S机动车道路实验数据处理系统和AM-400电喷式汽油机流量传感器组成。车速由安装在车头的OS-Ⅱ光电车速传感器测得, 燃油消耗量由串联在供油管上的AM-400电喷式汽油机流量传感器测得。测试系统每1 s采样一次。所有设备与仪器集装成一体, 安装在车内, 如图1所示。

试验车辆为昌河爱迪尔CH7111A微型面包车, 车况良好。该车为5座, 手动换挡。

1.2测试路线及时间

以交通流量调查结果和城市道路级别划分为主要依据, 并结合交通研究领域的“路段频率和覆盖率”概念来确定路段, 在查阅大量的资料后拟订了本课题研究的实验路线如下:

实验路线1:屯溪路与马鞍山路交叉口―工大北门口―屯徽立交, 屯桐交叉口―金屯立交―五里屯立交。

实验路线2:五里墩-屯溪路-屯溪路桥-明光路-胜利路-站前路-火车站。

实验路线3:火车站-南二环砀山路-环湖东路-东流路-徽州大道-四牌楼。

实验路线4:四牌楼-徽州大道-芜湖路-马鞍山路-工大东门。

4条测试路线基本包括了合肥市的各类道路并满足基于此行驶工况下汽车排放数据的采集和处理。

每条测试路段连续采样14 d, 包括星期六和星期日。采样时间为每天上午07∶30～11∶30, 下午13∶00～18∶00。驾驶员采用固定路线跟车法, 跟随测试路段上的平均车流行驶, 保持一定车距, 不强行超车, 不脱档滑行, 正常驾驶进行数据采集。在所选择道路上每天往返行驶12次。对4条测试线路上的不同道路进行数据采集并归类。测试车辆紧跟车流, 从而能够代表被测道路的真实行驶特征。

1.3数据采集

实验数据的采集工作, 主要通过一套安装在测试车辆上的车载数据采集装置 (主要由记录仪、速度传感器、储存记忆卡等部分组成) 来完成。当车辆行驶时, 速度传感器将路面上的各种信号传递给记录仪, 然后与记录仪所记下的行驶时间和行驶距离一并转存到记录仪内的储存记忆卡上。

采集的数据是构建车辆行驶工况所需要的原始数据。在发动机点火时开始采集, 熄火时停止采集 (见图2) 。

2 行驶模式和行驶段的定义

为了分析行驶特性, 并生成有代表性的形式循环, 有必要使用一些统计学的方法处理在真实路段行驶而得到的大量原始数据。

行驶数据被分成下面4种典型的行驶模式。

1) 怠速工况。发动机工作但车速为零的连续过程。

2) 加速工况。汽车的加速度大于0.1 m/s2的连续过程。

3) 减速工况。汽车的加速度小于-0.1 m/s2的连续过程。

4) 匀速工况。汽车的加速度的绝对值小于0.1 m/s2且车速不为零的连续过程。

行驶段定义为从一个怠速工况开始, 结束于下一个怠速工况开始的过程。

3 行驶数据的评价准则数

为了具体的描述行驶工况, 本文选取了10个特征参数:平均路面功率, kW;平均行驶速度, km/h;平均速度, km/h, 怠速比例, %, 加速比例, %;减速比例, %;匀速比例, %;平均加速度, m/s2;最大减速度, m/s2;最大加速度, m/s2。

表1给出了合肥市道路实际行驶特征参数的统计分析结果。

4 合肥市道路行驶工况的分布规律

图3和图4分别给出了市区和市郊的数据点分布。可以看出市区图中工况点主要集中在10～20 km/h的低速范围内, 其余速度范围内的工况点很少;而市郊图中在高速区成山脊状隆起。在高速条件下市郊的匀速工况比例比市区高, 而且市郊加减速度的幅值和比例都比较高。相反, 市区的怠速比例比市郊高很多, 绝大多数工况点的加减速度都不大, 即多数工况都处于小加减速状态。说明了市区道路的拥挤, 车流的不畅通, 红绿灯多, 难有高速度和高加速度的情况;而市郊正相反, 高速匀速工况很多, 同时较大的加减速工况也很多。

5 合肥市道路代表性行驶工况

1) 对实验所得的大量统计数据进行加工处理, 得到每一行驶段的特征参数。

2) 对各个行驶段的参数进行统计分析, 得到基于全部采样数据和全部测试段的准则数平均值。

3) 按照行驶段的平均行驶距离或平均行驶时间以及测试距离或时间的目标要求, 确定合成循环所需的行驶段数目。

4) 从全部行驶数据中, 随机抽取给定数目的行驶段。若这些行驶段准则数的平均值与全部测试数据准则数的平均值相对误差小于所给定的误差范围, 则选中;若不满足要求, 则放弃, 继续抽取新的行驶段, 直到满足要求为止。由这些行驶段所构成的行驶状况即为所合成的代表性行驶工况。

根据以上原则, 我们从由实测数据划分的行驶段中, 先按市区行驶段和市郊行驶段分别合成合肥市市区道路代表性行驶工况和合肥市市郊道路代表性行驶工况, 再用所有的行驶段合成合肥市道路代表性行驶工况, 如图5、图6、图7所示。

6 合肥市道路行驶工况与标准测试循环工况比较

用前面定义的10个特征参数来分析这些行驶工况, 表2给出了合成的市区道路代表性行驶工况和市郊道路代表性行驶工况的分析结果, 并将其与标准的美国FTP75, 欧洲的ECE15及日本的10-15工况进行对比。

从表2可以看出合肥市的行驶工况有它自己的特征。例如, 在市区平均速度和平均行驶速度, 都比美国的FTP75低得多, 但比较接近于欧洲的ECE15和日本的10工况模式。怠速比例和匀速比例都明显低于ECE15、FTP75和日本的10工况模式, 但加速比例和减速比例却明显高于这三者。这些特征主要是因为中国道路交通条件要比其他国家复杂, 市区道路中影响汽车行驶的因素太多。

而在市郊平均行驶速度比欧洲的ECE15的高速公路和美国的EPA高速公路低, 但比较接近与日本的15工况模式。

7 合肥市道路行驶工况与部分城市道路行驶工况的比较

表3列出了合肥市城市道路行驶工况与北京市、天津市、大连市、上海市、广州市等城市综合工况的比较。

从表3可看出, 合肥市各工况与北京市、天津市工况比较相近, 与大连市、上海市、广州市综合工况相差较大。比较可以看出, 由于国内城市交通中混合交通流较为严重, 普遍存在较高的加、减速时间比率及较低的匀速时间比例, 反映出国内城市道路汽车行驶工况的一般规律和特点。

8 结束语

以跟车法采集车辆行驶数据, 以加速度时间曲线所定义的行驶运动学片段代表行驶状况, 并用一些特征参数对其进行描述, 通过随机组合、误差比较的方法得到的行驶工况, 可以真实的反应车辆的实际操作状态。通过合肥市道路行驶工况与标准测试循环工况的比较, 可以看出国内的道路行驶状况与标准测试循环工况有很大差距, 直接运用欧洲的行驶工况ECE15作为中国的测试循环工况并不合适;通过合肥市道路行驶工况与部分城市道路行驶工况的比较, 可以看出国内各个地区的道路汽车行驶工况比较接近, 完全可以研究出适合我国道路状况的行驶工况。

参考文献

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[2]李孟良, 朱西产, 张建伟, 等.典型城市车辆行驶工况构成的研究[J].汽车工程, 2005, 27 (5) :558-560.

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[4]赵慧, 张镇顺, 熊永达.香港城区汽车行驶工况的研究[J].环境科学学报, 2000, 20 (3) :12-16.

[5]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.

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[7]蔡士源.Excel VBA语法字典[M].北京:中国青年出版社, 2005 (9) :106-112.

[8]谭浩强, 袁玫, 薛淑斌.Visual Basic程序设计[M].北京:清华大学出版社, 2005.

汽车行驶工况 篇2

禁止标志：

1．  禁喇叭    No horn.

2．  禁闯红灯  No joywalking.

3．  禁止通行  No passing. No Through Traffic.

4．  禁止越线  Keep in lane.

5．  禁止汽车  Auto Not Permitted.

6．  不准回转  No U Turn

7．  不准入内  No Entry

8．  不准停车  No Parking

9．  不准等候  No Waiting

10．不准左转 Keep Right

11．不准右转 Keep Left

12．不准超车 No Overhead

13．不准掉头 No Turns

14．禁止鸣笛 No tooting

指示标志：

1．  慢(快)车道 Slow(Quick) Lane

2．  单行道   One Way Only, Single Lane

3．  双车道   Two-way Traffic

4．  高速公路 Freeway(FWY), highway

5．  公路     Express way

6．  收费站   Toll Station

7．  高架道路 Elevated road

8．  入口     Entrance;

9．  出口     Exit

10.  由此而入  Enter here

11．绕路而行 Detour

12．大路     Avenue

13．林荫大道 Boulevard(Blvd)

14．小路     Path

15．人行道   Pavement

16．宁静区   Silent Zone

17．徒步区   Walking area

18．拱桥     Arch bridge

19．停车处   Parking Lot(Zone)

20．地下道   Underpass

警示标志：

1．  窄路     Narrow road

2．  滑路     Slippery road

3．  斜坡     Steep hill

汽车行驶工况 篇3

香港主要有山地、丘陵、台地和平原四种地貌类型, 其中山地是香港的主要地貌类型, 花岗岩山地分布面积最广, 约占全港陆地面积的70%。 (《中学地理教学参考》1996年第9期) 香港作为国际大都市, 车流量巨大, 同时路网密集、道路狭窄, 地面起伏波动较大的山区道路是香港最典型道路, 典型山区道路行驶的汽车在怠速、匀速、减速和加速运行状态直接影响油耗和排放状况。本文选取香港港岛典型山区道路, 采用车载便携式尾气检测系统, 对汽车排放污染物进行研究, 检验国际大都市典型山区道路汽车行驶工况的油耗和污染排放水平具有重要意义。

1 研究方法

1.1 测试系统设计

汽车排放的检测可以在转鼓试验台上按事先给定的行驶模式模拟在实际道路行驶中的状况, 通过定容取样系统 (CVS) 测定各种排放物的质量, 其中的行驶模式就称为行驶工况 (driving cycle) 代表了车辆在被检测地区的道路行驶中典型的车速变化规律[3]。

本测试系统由油耗测试系统、速度测试系统和尾气排放系统等三个系统组成 (如图1) 。

油耗测试系统是由发动机连接油耗测量装置, 油耗测量装置通过数据收集装置, 将油耗数据传送到电脑。汽车速度是通过微波测速传感器连接数据收集装置, 将速度数据传送到电脑。尾气排放分析系统是通过尾气分析装置, 将汽车行驶过程中每秒排出的CO、HC、NOx、CO2、O2等五种气体和空燃比 (A/F) 记录下来传送到电脑当中。电脑按照预先设定的计算程序, 将收集得到的数据进行计算, 得出汽车行驶过程中的油耗情况, 以及尾气排放情况。

1.2 测试车辆与仪器

本研究测试车辆是日本尼桑Tiida型双排5座自动挡轿车。该车2005年生产, 1.5升排量, 直列4缸汽油发动机, 欧IV排放标准, 最大转速功率为6 000。测试车辆是目前香港普遍使用的车型, 低油耗、低排放。

装载在测试车辆上的尾气自动分析仪 (Auto Gas Emissions Analyzer) 是由Autologic生产, 可测量CO、CO2、HC、O2, 、NOx等五种气体浓度以及空燃比, 本研究只关注尾气中CO、HC和NOx等三种污染气体及空燃比。尾气自动分析仪由采样软管与汽车排气管连接。其中, CO、CO2和HC是采用非色散红外分析法测出;O2和NOx是由电化学传感器测出, 燃油消耗是由燃料流量计测量, 车速由Corrsys-Datron微波速度传感器测量。

2 测试过程

本次的测试路线选择在香港港岛典型山区道路区域进行, 按照坐标点A-B-C-D顺序行驶, 以蒲飞路为起点先后经过士美非路、科士街、金钟道、红棉路、罗便臣道、般咸道最后回到起点士美非路 (如图2) 。这条路线属香港典型的山区道路, 测试线路全长10.11 km, 平均速度21.80 km/hr, 全程耗时23分钟。选择的这条路线与Lee, C.P对香港典型山区路段工况特征分析高度吻合, 具有香港典型山区道路工况的特征[4]。

本线路的测试在2010年10月12日至15日进行, 均选择了每天上午8∶00-9∶00的繁忙时间段进行。对本路线进行了5次测试, 最后选择了正常行驶条件下的3组代表性数据进入分析。

Tong研究了汽车运行四种阶段模式:[5]加速阶段Accelerating mode (a>0.1 m/s2) , 车辆加速度大于0.1 m/s2;减速阶段Decelerating mode (a<-0.1m/s2) , 车辆加速度为负且绝对值大于0.1 m/s2;匀速阶段Cruise mode (-0.1 m/s2≤a≤0.1 m/s2) , 车辆速度变化的绝对值小于或等于0.1 m/s2;怠速阶段Idle mode (V=0;a=0 m/s2) 加速度和车速为零。一个完整的行驶周期是指在速度时间变化曲线上, 以怠速模式开始, 又以怠速模式结束的任何一段, 但不含怠速段。

3 油耗与排放结果分析

3.1 单位油耗与排放分析

在测试中获得了行驶时间、行驶距离、消耗燃料重量、尾气中各项污染物百分比浓度等数据, 将这些数据采用具体方法进行计算和转化[6]。通过计算获得汽车在香港港岛典型山区道路单位时间、单位距离和单位油耗的排放数据 (表1) 。

根据汽油机排放欧IV排放标准, 单位距离CO、NOx和HC排放分别应当是1.0 g/km、0.08 g/km和0.10 g/km。从本路段测试结果来看, 香港港岛典型山区道路汽车的NOx和HC排放都低于欧IV标准;由于本路段是山区道路, 坡度较大、坡路多, 因而CO单位距离排放高出欧IV标准的2倍。

3.2 分阶段油耗与排放分析

本次测试的路段多次平均耗时23分钟, 其中有37.09%的时间为加速状态, 30.09%的时间是减速状态, 21.75%时间是怠速状态, 11.08%的时间是匀速状态。经过分析得出香港港岛典型山区道路汽车油耗和三种尾气的排放水平 (表2) 。

加速运行工况下污染物的排放量远高于其他运行工况[7]。本研究分析来看, 加速阶段时间只占总耗时的37.09%而油耗和三种气体排放分别占总油耗的57.3%和64.34%、73.75%、56.56%。加速和减速两个阶段占总时间的67.18%, 而油耗是总油耗79%, CO、NOx和HC排放分别是各自总排放的85.03%、87.93%和78.46%。可见香港港岛典型山区道路的坡度设计、地形地貌、交通流量、交通信号配时对汽车油耗和污染气体排放有直接影响。

3.3 车辆瞬时排放分析

测试结果如图3所示, 从中可以发现, CO排放一般出现在车辆从怠速到加速的时间点, 测试中有4次CO排放超过0.5 g/s, 4次都出现在车辆速度瞬时变化最快的时间点, 其中CO排放峰值在687秒的时候, 车辆瞬时速度变化最为剧烈。

从道路坡度变化与CO排放之间关系来看 (如图4) , 二者之间并不存在规律性关系, CO排放与瞬时坡度变化即坡的长短有关, 其中前两次CO排放最多出现在短坡加速时点。

空燃比 (A/F) 与NOx的排放关系最为密切, 从瞬时空燃比与NOx排放之间的关系来看 (如图5) , 测试过程中NOx排放均小于0.008 g/s。当燃空比超过60的时候NOx排放也达到峰值, 说明发动机燃料不充足时NOx排放最多, 发动机工作性能与NOx排放多少有关。

4 结论

从汽车运行分阶段来看, 香港典型山区道路汽车在瞬时加速和减速阶段的油耗和三种气体排放量均远远大于匀速和怠速阶段。车辆从怠速到加速的时间点瞬时速度变化最为剧烈, CO排放最多;道路坡度变化与CO排放之间并不存在规律性关系, CO排放与瞬时坡度变化即坡的长短有关;山区道路行驶过程中发动机燃料不充足时NOx排放最多。

在山区道路设计、地形地貌和驾驶习惯对车辆油耗以及CO、NOx和HC排放有直接关系, 可以通过坡道加宽、坡道延长、减少坡道红绿灯等措施以及学会缓和的驾驶操作使得车辆在山区道路行驶过程中减少速度变化频率, 从而减少油耗以及CO、NOx和HC排放。

参考文献

[1]张弢.我国机动车尾气排放研究的情况和发展趋势[J].资源开发与市场, 2013 (2) :159-162.

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[3]赵慧, 张镇顺, 熊永达.香港城区汽车行驶工况的研究[J].环境科学学报, 2000, 20 (3) :312-315.

[4]Lee, C.P..Development of driving cycles for characterizing vehicular emission factors[D].The Hong Kong Polytechnic University, 2006.

[5]吴亮.香港繁忙市区汽车行驶工况污染物排放研究[J].交通节能与环保.2014, 10 (3) :32-36.

汽车行驶工况 篇4

关键词：纯电动汽车,行驶工况,比能耗,优化

0 引言

在现有技术水平下,电池能量存储密度还达不到燃油的水平,电动汽车续驶里程短成为电动汽车发展的瓶颈[1]。通过对电动汽车传动系参数的优化来降低其能耗,可以提高电动汽车的续驶里程。与传统内燃机汽车采用百公里油耗来评价其燃油经济性相似,纯电动汽车采用单位里程能量消耗来评价其能耗特性[2],利用行驶工况来计算能量消耗的方法最先是由美国通用汽车研究实验室的Sovran等[3]在1981年提出的,用来研究传统汽车在美国环境保护局(EPA)规定的行驶工况下的燃油消耗。利用实车测试得到长沙市行驶工况后,可以方便地将前述方法应用到计算电动汽车的能量消耗上。本文根据长沙市行驶工况,并考虑到汽车质量对能耗的影响,分析了纯电动汽车的比能耗,并得出了行驶工况下纯电动汽车比能耗的影响参数。由于电池电势随着电池荷电状态的减小而减小,故最大输出功率也随之减小[4],这制约了纯电动汽车的动力性和经济性,因此纯电动汽车传动系参数的优化应考虑电池的放电特性。

1 长沙市区行驶工况调查

针对长沙市行驶工况对纯电动汽车性能的影响,以所设计的纯电动汽车的基础车采集数据。该基础车整车质量、电动机功率和转矩与所设计的纯电动汽车比较接近,因此可利用调查数据对所设计的纯电动汽车进行分析[5]。图1所示是长沙市两种行驶工况车速曲线。图2所示是两种行驶工况坡度曲线。表1为两种行驶工况下数据样本总体情况。

2 比能耗分析

电动汽车的比能耗是单位质量、单位里程电动汽车消耗的总能量,即单位里程能耗除以质量,其计算表达式为[2]

$e{}_0=\frac{e}{\frac{m}{1000}}$ (1)

$e=\frac{1}{3600}\frac{E}{s}$ (2)

式中,m为汽车总质量,kg;e0为电动汽车的比能耗,kW·h/(km·t);e为长沙市行驶工况单位里程能耗,kW·h/km,即电动汽车平均每行驶1km所消耗的电池电量[2];E为长沙市行驶工况能量消耗,kJ;s为相应工况行驶距离,km。

汽车行驶方程[6]为

Ft=Ff+Fw+Fi+Fj (3)

Ff=mgfcos α (4)

Fi=mgsin α (5)

Fw=CDAv2a/21.15 (6)

$F{}_{\text{j}}=\frac{1}{3.6}\delta m\frac{\text{d}v{}_{\text{a}}}{\text{d}t}$ (7)

式中,Ft为驱动力;Ff为滚动阻力;Fw为空气阻力;Fi为坡度阻力;Fj为加速阻力,单位均为N;f为滚动阻力系数;α为道路坡道角;CD为空气阻力系数;A为迎风面积,m2;va为汽车行驶速度,km/h;δ为旋转质量换算系数。

针对前面分析的长沙市行驶工况,在某个采样点处,作用在汽车上的微小驱动动能为

$\text{δ}E=\frac{1}{1000}F{}_{\text{t}}\text{d}s=\frac{1}{3600}F{}_{\text{t}}v{}_{\tau }\text{d}t$ (8)

式中,vτ为某个采样点处的实际车速,km/h;dt为常量,即采样频率的倒数,0.1s;δ E为某采样点处的微小驱动能,kJ。

2.1驱动状态下的能耗特性分析

汽车处于驱动状态,所消耗的能量用来克服道路阻力、空气阻力和加速阻力。行驶工况下,在每个采样点0.1s内,可以认为车速是均匀的,因此对整个工况进行驱动能量求和并换算到电池组的能耗为

ηEV=ηbηmηt (10)

式中,E1为行驶工况下汽车驱动工况内的电池系统能耗,kJ;N1为行驶工况下驱动工况内的总采样点数;vd为在驱动状态下相应采样点处的车速,km/h;τ为行驶工况下驱动工况内的采样序数;ηEV为整车效率[7];ηb为动力电池组效率;ηm为驱动电动机效率;ηt为车辆传动系统效率。

2.2制动状态下的能耗分析

制动时,汽车的动能减小,一部分用于克服道路阻力和空气阻力,一部分则转变为汽车制动器的热能,汽车制动时的能耗可表示为

$\begin{array}{l}E{}_2=(\frac{1}{3.6}){}^2\times \frac{1}{10{}^3}\frac{1}{\eta {}_{\text{E}\text{V}}}\cdot \\ {\displaystyle \sum _{i=1}^j(}\frac{1}{2}mv{}_{\text{t}}^2-\frac{1}{2}mv{}_0^2)(11)\end{array}$

式中,j为制动区段数;vt、v0分别为某制动区段的末速度和初速度,km/h;E2为制动能耗,kJ。

对于纯电动汽车,滚动阻力和空气阻力所消耗的能量无法加以回收利用。汽车的制动力主要由机械制动器摩擦制动力和电动机制动力两部分组成。摩擦制动力做功是将汽车的动能转变为热能,逸散于大气中,这种能量转换过程是单向不可逆的,因此无法加以利用,只有电动机制动力所做的功才可以被利用[5]。因此,纯电动汽车制动时的能耗为总动能的减小值与电动机制动能量回收值之差:

式中,κ为电动机制动力占总制动力的百分比,参考文献[5],取κ=0.5;ηc为飞轮惯量经发电动机给蓄电池充电的效率,与电动机发电特性和电池充电特性有关,参考文献[5],取ηc=0.8;N2为行驶工况制动状态下的总采样点数;vb为在制动状态下相应采样点处的车速,km/h;E′2为行驶工况下纯电动汽车的制动能耗,kJ。

2.3纯电动汽车的比能耗计算

根据前两节分析,对驱动工况和制动工况下的能耗求和,得到行驶工况下纯电动汽车比能耗(单位:kW·h/(km·t))表达式:

3 传动系参数优化设计

3.1整车主要参数和设计要求

整车主要参数和主要设计性能指标如表2所示。

3.2确定设计变量

对于纯电动汽车传动系,当驱动电动机和电池组确定后,最终影响其动力性和经济性的参数是传动系的总传动比,而传动系的设计需确定其主减速比和变速器各挡传动比,因此取优化设计变量为

x=(x1,x2,x3)=(i0,ig1,ig2) (14)

3.3行驶工况下优化目标函数的建立

由于动力电池的能量密度与燃油相比要小得多,电动汽车的续驶里程比较短[8],因此传动比的优化应以提高电动汽车的续驶里程为主要目标,同时兼顾汽车的动力性。以设计的纯电动汽车分别在环线行驶工况和市内行驶工况下的比能耗和动力因数来分别衡量其经济性和动力性,建立了两种行驶工况下的三目标优化函数,使设计的电动汽车在行驶工况下具有良好的动力性和经济性。

3.3.1 比能耗分目标函数的建立

以电动机的转矩和转速建立与传动比有关的电动机效率关系式,采用精度较高的二元拉格朗日插值法计算,由实验数据绘制电动机效率表格,如图3所示,用下式可插值计算任意一点ηm(n,T)处的电动机效率:

$\begin{array}{l}\eta {}_{m1}=\frac{n-n{}_1}{a}\eta (n{}_2,{\rm T}{}_2)+\frac{n{}_2-n}{a}\eta (n{}_1,{\rm T}{}_2)\\ \eta {}_{m2}=\frac{(n-n{}_1)}{a}\eta (n{}_2,{\rm T}{}_1)+\frac{(n{}_2-n)}{a}\eta (n{}_1,{\rm T}{}_1)\\ \eta {}_m=\frac{({\rm T}-{\rm T}{}_1)}{b}\eta {}_{m1}+\frac{({\rm T}{}_2-{\rm T})}{b}\eta {}_{m2}(15)\end{array}$

式中,n、T分别为某采样点处电动机的转速和转矩;a、b分别为设定的电动机转速步长和转矩步长。

$\begin{array}{l}{\rm T}(i{}_0,i{}_{\text{g}i})=(mgf\cos \alpha +\frac{C{}_{\text{D}}A}{21.15}v{}_{\tau }^2+\\ mg\sin \alpha )r/(i{}_{\text{g}i}i{}_0\eta {}_{\text{t}})i=1,2(16)\end{array}$

n=i0igivτ/(0.377r) (17)

式中,r为车轮半径,m。

将式(16)、式(17)代入式(15),再将所得式子代入式(13),得到行驶工况下的经济性目标函数:

F1(x)=e1(i0ig1,i0ig2) (18)

F2(x)=e2(i0ig1,i0ig2) (19)

式中,e1(i0ig1,i0ig2)、e2(i0ig1,i0ig2)分别为环线工况和市内工况比能耗。

3.3.2 动力因数分目标函数的建立

动力因数一般是衡量汽车驱动能力的一个标准。由于所设计的电动机具有低转速时恒扭矩、高转速时恒功率的特点,且电动汽车动力因数随车速的增加而减小,因此,以电机在恒转矩范围内,车速达到最大时获得的动力因数来建立测试工况下的动力性分目标函数,则有

$F{}_3(x)=D=\frac{F{}_{\text{t}}-F{}_{\text{w}}}{mg}=\frac{\frac{{\rm T}{}_{\text{m}}i{}_{0}i{}_{\text{g}}\eta {}_{\text{Τ}}}{r}-\frac{C{}_{\text{D}}Av{}_{\text{e}}^2}{21.15}}{mg}(20)$

式(20)取二挡的最大动力因数时,Tm为174N·m;ve=0.377ner/(i0ig2);ne为电动机基速,2500r/min。整理后得到

F3(x)=0.031 285i0ig2-0.045 678/(i0ig2)2 (21)

3.4约束条件的建立

(1)根据实车结构,为了避免安装过程中主减速器与其他零部件发生干涉,对主减速比进行限制:

(2)过小的传动比将导致齿轮加工困难,甚至无法加工,因此对二挡传动比的下限进行限制:

g3(x)=ig2-0.900≥0 (23)

(3)由电动机最高转速和最高稳定车速来确定二挡速比的上限[9]:

$g{}_4(x)=i{}_{0}i{}_{\text{g}2}-0.377\frac{n{}_{\max }r}{v{}_{\max }}\le 0$ (24)

式中,nmax为电动机最高转速。

(4)由电动机最高转速对应的最大输出转矩Tv max和最高稳定车速对应的行驶阻力Fv max来确定二挡速比的下限[9]:

$g{}_5(x)=i{}_{0}i{}_{\text{g}2}-\frac{F{}_{v\max }r}{\eta {}_{\text{Τ}}{\rm T}{}_{v\max }}=i{}_{0}i{}_{\text{g}2}-\frac{(mgf+\frac{C{}_{\text{D}}Av{}_{\max }^2}{21.15})r}{\eta {}_{\text{Τ}}{\rm T}{}_{v\max }}\ge 0$ (25)

(5)由电动机最大输出转矩Tmax和最大坡道角αmax对应的行驶阻力Fαmax确定一挡速比的下限:

$\begin{array}{l}g{}_6(x)=i{}_{0}i{}_{\text{g}1}-\frac{F{}_{\alpha {}_{\max }}r}{\eta {}_{\text{Τ}}{\rm T}{}_{\max }}=i{}_{0}i{}_{\text{g}1}-\\ \frac{mg(f\text{c}\text{o}\text{s}\alpha {}_{\max }+\sin \alpha {}_{\max })+\frac{C{}_{\text{D}}Av{}_i^2}{21.15})r}{\eta {}_{\text{Τ}}{\rm T}{}_{\max }}\ge 0(26)\end{array}$

式中,vi为设计的爬坡车速,20km/h。

(6)一挡驱动状况下,最大驱动力必须小于或等于地面对汽车轮胎的附着力,确定一挡速比上限:

$g{}_7(x)=i{}_{0}i{}_{\text{g}1}-\frac{F{}_{\text{z}}\phi r}{{\rm T}{}_{\max }\eta {}_{\text{Τ}}}\le 0$ (27)

式中,Fz为地面对驱动轮的法向反作用力;φ为附着系数,参考文献[6]取0.75。

(7)相邻两挡传动比比值过大,会造成换挡困难,一般认为比值不宜大于[7]2.0,取一挡和二挡的传动比比值范围为

(8)由车辆从静止连续换挡全力加速到60km/h的时间[10]建立一挡和二挡传动系传动比的关系:

$\begin{array}{l}g{}_{10}(x)=\frac{1}{3.6}({\displaystyle {\int }_0^{v{}_1}\frac{\delta {}_{1}m}{F{}_{\text{t}1}-F{}_{\text{f}}-F{}_{\text{W}}}}\text{d}v+\\ {\displaystyle {\int }_{v{}_1}^{60}\frac{\delta {}_{2}m}{F{}_{\text{t}2}-F{}_{\text{f}}-F{}_{\text{W}}}}\text{d}v)\le 10(29)\end{array}$

其中,Ft1为一挡时电机的最大驱动力;Ft2 为二挡时电机的最大驱动力。电机转速小于或等于基速时:Ft1=TmaxηTi0ig1/r,N;Ft2=TmaxηTi0ig2/r,N。大于基速时,Ft1=TvηTi0ig1/r,N;Ft2=TvηTi0ig2/r,N。Tv为电动机输出最大恒功率(Pm)时的输出转矩,Tv=9550Pm/n,N·m;n为电动机转速,n=i0igv/(0.377r),r/min;v1为一挡和二挡驱动力曲线的交点处对应的车速。

由电池放电特性决定传动比下限,电池组的工作电压和内阻受多个因素影响,数值随电池状态(state of charge,SOC)时时变化,放电过程中电势减小,内阻增大。所采用的20A·h单体锂离子电池放电试验特性如图4和图5所示。

当电池组电势小于放电中值电压,电池SOC接近下限值时,为保证车辆仍具有一定的动力性和经济性,要求电动机运行在基速时可以发挥电动机的最大效率,且车辆在一挡爬坡时仍具有一定的爬坡功率,或二挡高速行驶时还能平衡车辆行驶的阻力功率,取电池放电电势为放电中值电压与放电终止电压的平均值,保证一挡时,电动机运行在恒扭矩区基速点:

g11(x)=Pbmaxηm-Pe0≥0 (30)

Pbmax=2U2/(9Ri nt) (31)

${\rm P}{}_{\text{e}0}=mg(f\cos \alpha {}_{\max }+\sin \alpha {}_{\max })v{}_{\text{e}1}+\frac{C{}_{\text{D}}Av{}_{\text{e}1}^3}{21.15}$ (32)

$v{}_{\text{e}1}=0.377\frac{rn{}_{\text{e}}}{i{}_{0}i{}_{\text{g}1}}$ (33)

其中,U为电池电动势;Rint为电池内阻;Pb max为相应电池的最大放电功率[11]。

保证行驶工况下电动机运行在高速,汽车行驶在二挡时能平衡道路行驶阻力功率:

g12(x)=Pbmaxηm-Pe1≥0 (34)

${\rm P}{}_{\text{e}1}=mgfv{}_{\max }+\frac{C{}_{\text{D}}Av{}_{v{}_{\max }}^3}{21.15}$ (35)

3.5多目标优化策略和优化方法

求解多目标优化问题的基本思想是将各个分目标函数构造成一个评价函数:

F(x)={F1(x),F2(x),…,Ft(x)} (36)

从而将多目标(向量)优化问题转化为求解评价函数的单目标(标量)优化问题。构造评价函数的方法主要有线性加权法、规格化加权法、功效系数法、乘除法和主要目标法[12]。针对文中的三目标优化函数,引入加权系数,建立新的优化目标函数为

F(x)=ω1F1(x)+ω2F2(x)+ω3F3(x) (37)

式中,ω1、ω2、ω3为加权系数,均是大于零的数。

粒子群算法具有计算简单、收敛性良好等优点,既适合科学研究,又特别适合工程应用。基于模拟退火的粒子群优化算法在搜索过程中具有概率突跳的能力,能够有效地避免搜索过程陷入局部极小解,其基本原理为[13]:首先初始化一群随机粒子,然后粒子们就追随当前的最优粒子在解空间搜索,即通过迭代找到最优解。假设d维搜索空间中的第i个粒子的位置和速度分别为X(i)=(xi,1xi,2 … xi,d)和v(i)=(vi,1vi,2 … vi,d),在每一次迭代中,粒子通过跟踪两个最优解来更新自己,第一个就是粒子本身所找到的最优解,即个体极值Pi=(pi,1pi,2 … pi,d);另一个是整个种群目前找到的最优解,即全局最优解Pg。然后根据公式${\rm T}F(p{}_i)=\text{e}{}^{-(f(p{}_i)-f(p{}_g))/\theta }/{\displaystyle \sum _{i=1}^{{\rm N}}\text{e}}{}^{-(f(p{}_i)-f(p{}_g))/\theta }$来确定当前温度下各pi的适配值,N为粒子数目,采用轮盘赌策略从所有pi中确定全局最优的某个替代值p′g,然后根据下式更新各微粒的速度和位置:

vi,j(γ+1)=ϕ[vi,j(γ)+c1r1(pi,j-

xi,j(γ))+c2r2(p′g,j-xi,j(γ))] (38)

xi,j(γ+1)=xi,j(γ)+vi,j(γ+1) j=1,2,…,d (39)

其中,$\text{ϕ}=2/|2-C-\sqrt{C{}^2-4C}|,C=c{}_1+c{}_2$;c1和c2为正的学习因子;r1和r2为0到1之间均匀分布的随机数;并设定初温和退火方式为ω0=f(pg)/ln5,θk+1=λ θk,λ为退火常数;γ为迭代次数。

采用内点罚函数法处理约束的机制,对约束条件进行处理,算法流程如图6所示。

4 优化结果分析

经过编程处理后,得到某组加权因子下的优化结果,如表3所示,可以看出优化后两种工况的比能耗均降低了,二挡的动力因数也提高了,说明优化结果兼顾了汽车的动力性和经济性,特别是经济性指标:比能耗的减小,提高了纯电动汽车的续驶里程,经过推算得到环线工况每百公里的续驶里程增量为1.86km;市内工况每百公里的续驶里程增量为2.79km。这说明文中的优化数学模型是合理的。

5 结论

(1)根据行驶工况对电动汽车的驱动能耗和制动能耗进行详细推导,得出电动汽车比能耗表达式,对于以后新车经济性的分析提供了参考数学模型。

(2)针对长沙市区的环线工况和市内工况建立比能耗和动力因数多目标传动比优化数学模型,使优化结果更加符合城市工况理想值。

(3)考虑了低荷电状态时,电池组的输出功率与一挡时汽车的爬坡功率和二挡时汽车高速行驶时的阻力功率的平衡,保证了所设计的纯电动汽车在电池低荷电状态时的动力性和经济性。

(4)由于纯电动汽车制动能量的回收涉及电池性能、驱动电动机性能、整车控制等各个方面,且纯电动汽车的制动是一个机械制动和电动机制动的联合和变换过程,所以文中κ值和ηc值的确定还需要以后做大量的实车试验和计算,以真实反映电动汽车的制动能量回收。

汽车行驶工况 篇5

在崎岖月面环境中行驶的月球车,经常会遇到月海、月坑、月脉、月谷、月溪等地貌类型。虽然可通过路径规划设计出一条较平坦的无障碍路线,但那只是避开了大的陨石坑和岩石等,而在行进途中仍可能遇到小的石块、陡坡、月坑等障碍。而对于这些数量较多、尺寸较小的障碍,如果采用避障的方法将会耗费很多的时间与功率(节约能耗对于能源有限的月球车来说是很重要的),这就要求月球车在这种非平坦地形情况下能自动调整行走状态或通过地面遥操作,克服地形障碍,安全地行驶至指定目标点。

在月球车运动控制策略方面,不少学者作了相关方面的研究。例如,Iagnemma等[1]对转向-摇臂式月球车在松软月面中的运动控制进行了系统研究;Ishigami等[2]研究了月球车坡道行驶时运动控制问题;陈世荣[3]对摇杆-转向架式月球车月面通过性能进行了研究;邓宗全等[4]结合摇臂式移动系统的结构特点,对月球车行进于崎岖地形时的协调运动控制进行了研究;葛平淑等[5]对六轮月球车路径跟踪控制进行了研究;孙鹏等[6]对深空探测车可变直径车轮牵引通过性进行了分析。在这些研究中,对月球车坡道行驶过程中运动控制策略的研究甚少。月球车驱动的整体协调控制策略可以确保月球车正常的行驶能力,并且在完成路径跟踪的同时节省能量的消耗,降低车轮、机构的磨损,延长月球车的工作时间。

1 月球车坡道行驶地面力学模型

当月球车在坡道上匀速行驶时,其受力情况如图1所示,FDP为挂钩牵引力,Fn为车轮正压力,G为月球车重力,z为车轮轮轴心的下陷量,ϕ为斜坡倾角。L1、L2分别为质心到前后车轮与月面接触点在坡道方向上的距离,H为质心到坡道的垂直距离,这三个参数可通过确定月球车的质心和姿态得到。根据准静力平衡关系,可得

FDP1+FDP2+FDP3=Gsin ϕ (1)

Fn1+Fn2+Fn3=Gcos ϕ (2)

图2所示为月球车车轮在松软月壤上运动时,车轮与月壤的相互作用模型。其中,T为由驱动器施加在车轮转轴上的扭矩,ω为车轮的角速度,v为车轮轮心转轴处的线速度;θ1为接近角,θ2为离去角,θm表示最大应力点的接近角。θm=(c1+c2s)θ1,其中c1、c2与接触面特性有关,一般情况,取c1≈0.4,0≤c2≤0.3,s为车轮滑转率,车轮与土壤作用区内任意一点的剪应力记为τ,正应力记为σ[7]。

根据Ishigami等[8]在Bekker 承压模型和Wong的承压理论基础上提出的承压改进模型,可获得正应力的计算公式:

$\sigma {}_1(\theta )=r{}^n(\frac{k{}_{\text{c}}}{b}+k{}_{\text{ϕ}})(\cos \theta -\cos \theta {}_1){}^n$ (3)

$\sigma {}_2(\theta )=r{}^n(\frac{k{}_{\text{c}}}{b}+k{}_{\text{ϕ}})(\cos (\theta {}_1-\frac{\theta }{\theta {}_{\text{m}}}(\theta {}_1-\theta {}_{\text{m}}))-\cos \theta {}_1){}^n$ (4)

式中,kc为土壤黏性模量;kϕ为土壤剪切模量;r为轮胎半径;b为轮胎宽度;n为变形指数,通常取值为1。

根据Janosi等[9]的塑性土壤剪切模型,可获得剪应力计算公式:

$\tau (\theta )=(c+\sigma (\theta )\tan \phi )(1-\text{e}{}^{-\frac{r}{k}(\theta {}_1-\theta -(1-s)(\sin \theta {}_1-\sin \theta ))})$ (5)

式中,c为土壤的内聚力;φ为土壤的内摩擦角;k为土壤的剪切变形模量。

根据准静力平衡关系可得:

上述模型未知数多,比较复杂,不便于月球车软土动力学仿真模块程序的编写,需对模型进行简化修正。

Iagnemma等[10]在Vincent研究的基础上,提出以直线代替复杂的应力曲线。另外,一般情况下,θ2很小,几乎为0,为了简化计算,进一步假设θ2=0,这样简化后的应力公式可表示为

$\alpha (\theta )=\{\begin{array}{l}\frac{\theta }{\theta {}_{\text{m}}}\alpha {}_{\text{m}}0\le \theta \le \theta {}_{\text{m}}\\ \frac{\theta {}_1-\theta }{\theta {}_1-\theta {}_{\text{m}}}\alpha {}_{\text{m}}\theta {}_{\text{m}}＜\theta \le \theta {}_1\end{array}$

其中,α(θ)为应力(正应力或剪应力),αm为最大应力(正应力或剪应力)。根据Iagnemma的试验,简化后的正应力与实际正应力误差在9.34%之内,剪应力误差在12.15%之内[10]。

这样就可以得到作用力的简化公式:

$\begin{array}{l}F{}_{\text{n}}=\frac{rb}{\theta {}_{\text{m}}(\theta {}_1-\theta {}_{\text{m}})}[\sigma {}_{\text{m}}(\theta {}_1\cos \theta {}_{\text{m}}-\theta {}_{\text{m}}\cos \theta {}_1-\\ \theta {}_1+\theta {}_{\text{m}})+\tau {}_{\text{m}}(\theta {}_1\sin \theta {}_{\text{m}}-\theta {}_{\text{m}}\sin \theta {}_1)](8)\end{array}$

$\begin{array}{l}F{}_{\text{D}\text{Ρ}}=\frac{rb}{\theta {}_{\text{m}}(\theta {}_1-\theta {}_{\text{m}})}[\tau {}_{\text{m}}(\theta {}_1\cos \theta {}_{\text{m}}-\theta {}_{\text{m}}\cos \theta {}_1-\\ \theta {}_1+\theta {}_{\text{m}})-\sigma {}_{\text{m}}(\theta {}_1\sin \theta {}_{\text{m}}-\theta {}_{\text{m}}\sin \theta {}_1)](9)\end{array}$

其中

$\begin{array}{l}\theta {}_1=\arccos (1-z/r)\\ \theta {}_{\text{m}}=(c{}_1+c{}_{2}s)\arccos (1-z/r)\\ \sigma {}_{\text{m}}=(k{}_1+k{}_{2}b)(r/b){}^n(\cos \theta {}_{\text{m}}-\cos \theta {}_1){}^n\\ \tau {}_{\text{m}}=(c+\sigma {}_{\text{m}}\tan \text{ϕ})(1-\text{e}{}^{-\frac{r}{k}}[\theta {}_1-\\ \theta {}_{\text{m}}-(1-s)(\sin \theta {}_1-\sin \theta {}_{\text{m}})])\end{array}$

可以看出,简化后的力学模型的计算过程变得很简洁,只要测出车轮的最大下陷量z,就可以计算出驱动力和正压力,这样便于月球车软土动力学仿真模块程序的编写。

基于Bekker承压模型,车轮静下陷量z可由下式求得[11]:

$z=[\frac{3W}{(3-n)(k{}_{\text{c}}+bk{}_{\text{ϕ}})\sqrt{2r}}]{}^{\frac{2}{2n+1}}=(\frac{3W}{bk\sqrt{2r}(3-n)}){}^{\frac{2}{2n+1}}$ (10)

式中,W为车轮载荷;$k=\frac{k{}_{\text{c}}}{b}+k{}_{\text{ϕ}}$。

实际上,月球车在爬坡过程中,后面车轮往往行驶在前面车轮形成的车辙中,月面的土壤被“扰动”而发生了明显的变形,使得后续车轮接触的月壤的许多特征将不同于月壤处于未扰动和变形前的特征。很多学者在计算前后车轮沉陷量过程中,往往将前后车轮采用相同的计算方法,忽略了月球车实际行驶状况,因此,本文将月球车行驶过程中前后车轮的沉陷量分开计算。

图3所示是Bekker土壤模型的典型载荷-沉陷关系曲线,该图包含了三段曲线:沉陷量z随着载荷P的增加而增加的加载曲线OA;土壤变形没有完全恢复,从而导致一部分不可恢复的塑性变形曲线OB和可恢复的弹性变形BA′的卸载曲线AB;重复加载后,初始阶段沉陷-压力关系曲线为BA,到达A随后则为曲线AC,如此往复。根据载荷-沉陷关系,月球车行驶过程中,前面车轮的载荷-沉陷关系可用OA段来表示,当月面承受载荷到达A点时,对应的沉陷量的大小为OA′,车轮行驶过后,由于弹性土壤的恢复能力,月面下陷深度为OB段;月球车后面的车轮在前面车轮行驶过的月面上行驶时,相当于一个重复加载的过程,沉陷量随载荷的变化曲线为BA-AC,当载荷到达C点时,对应的沉陷量在E点[12]。

对于前面车轮,采用Bekker沉陷模型进行计算:

${\rm P}=(\frac{k{}_{\text{c}}}{b}+k{}_{\phi })z{}^n$

对于后面车轮的沉陷量计算,应该在原有计算的结果上减去前面车轮的沉陷量,并且还需加上弹性土壤的回弹量:

z2=z′2-z1+ze

式中,z2为后面车轮实际沉陷量;z′2为后轮修正前沉陷量;z1为前面车轮沉陷量;ze为土壤的回弹量。

如果后轮重复加载所施加的压力在BA段,则后轮的沉陷量可以通过近似直线的AB段方程来进行计算,AB段直线方程为

P=PA-kAB(zA-z)

则沉陷量可表示为

$z=z{}_A-\frac{k{}_{AB}}{{\rm P}{}_A}$

式中,zA为A点即前面车轮对应的沉陷量;kAB为直线AB的斜率,可以通过试验测得;PA为A点即前面车轮对应的载荷。

综上所述,修正后月球车后面车轮的沉陷量可表示为

这样月球车坡道行驶地面力学模型就可以表示为

$\begin{array}{l}{\displaystyle \sum _{i=1}^{3}F}{}_{\text{D}\text{Ρ}i}={\displaystyle \sum _{i=1}^3\frac{rb}{\theta {}_{\text{m}i}(\theta {}_{1i}-\theta {}_{\text{m}i})}}[\tau {}_{\text{m}i}(\theta {}_{1i}\cos \theta {}_{\text{m}i}-\theta {}_{\text{m}i}\cos \theta {}_{1i}-\\ \theta {}_{1i}+\theta {}_{\text{m}i})-\sigma {}_{\text{m}i}(\theta {}_{1i}\sin \theta {}_{\text{m}i}-\theta {}_{\text{m}i}\sin \theta {}_{1i})]=G\sin \phi (12)\end{array}$

$\begin{array}{l}{\displaystyle \sum _{i=1}^{3}F}{}_{\text{n}i}={\displaystyle \sum _{i=1}^3\frac{rb}{\theta {}_{\text{m}i}(\theta {}_{1i}-\theta {}_{\text{m}i})}}[\sigma {}_{\text{m}i}(\theta {}_{1i}\cos \theta {}_{\text{m}i}-\theta {}_{\text{m}i}\cos \theta {}_{1i}-\\ \theta {}_{1i}+\theta {}_{\text{m}i})+\tau {}_{\text{m}i}(\theta {}_{1i}\sin \theta {}_{\text{m}i}-\theta {}_{\text{m}i}\sin \theta {}_{1i})]=G\cos \phi (13)\end{array}$

2 月球车坡道行驶运动控制策略

月球车在坡道上行驶时,其运动控制策略主要是考虑其坡道通过性能和驱动效率。月球车无法通过坡道主要原因是车轮牵引能力不足或者悬架失稳使车体发生倾翻。一般选取月球车所能通过的最大坡道的坡度角ϕmax作为其通过性能的评价指标,当坡度角大于ϕmax时,采取的运动控制策略是避障。当坡度角小于ϕmax时,说明月球车有足够的驱动力爬上坡道,但由于月球车的能源是有限的,为保证月球车系统的能耗最小,应尽可能提高驱动效率,因此采取的运动控制策略是应尽可能在最高驱动效率下运动。

2.1 月球车坡道行驶通过性分析及其运动控制策略

2.1.1 坡道牵引通过性

月球车坡道牵引通过性是指在驱动电机功率足够的情况下,月球车的车轮能产生足够的牵引力来克服坡道阻力以通过坡道的能力。

当月球车在坡道上匀速行驶时,若车轮运动产生的切向力为FT,滚动阻力为FR,则车轮牵引力FDP可表示为

FDP=FT-FR

当驱动电机功率足够时,车轮牵引力主要取决于车轮与路面的附着情况。假定月球车在月面上的最大附着系数为μ,滚动阻力系数为f,则

FT≤Fnμ

FR≤Fnf

FDP=FT-FR≤Fn(μ-f)

FDP1+FDP2+FDP3≤(Fn1+Fn2+Fn3)(μ-f) (14)

将式(1)、式(2)代入式(14),可得

Gsinϕ≤Gcosϕ(μ-f)

tanϕ≤(μ-f)

ϕ≤arctan(μ-f) (15)

由于月球表面引力较小而且地面松软、遍布灰尘,故可认为月球车在月面上的最大附着系数应该达到0.6～0.7,而滚动阻力系数较小,一般为0.2～0.3,这里取μ=0.6,f=0.2,代入式(15),可求得月球车爬坡角度应满足:ϕ≤21.8°。

2.1.2 坡道倾翻稳定性

月球车坡道倾翻稳定性是指在路面附着条件足够的情况下,月球车在坡道上行驶时不发生悬架运动失效或车体倾翻的能力。这里仅讨论纵向坡道倾翻稳定性,选用月球车在上坡时不发生纵向翻倾的最大坡度角ϕmax作为评价指标。

月球车不发生纵向翻倾的条件是月球车的质心落在车轮的支撑范围之内,根据图1中的几何关系,最大坡度角ϕmax可通过以下公式计算:

$\text{ϕ}{}_{\max }=\arctan \frac{L{}_2}{{\rm H}}$ (16)

本文分析所依据的月球车样车模型中,L1=430mm、L2=630mm、H=700mm,代入式(16),可求得月球车爬坡时不发生翻倾的最大坡度角为42.5°。

通过以上分析可得出,月球车能够爬上的最大路面坡度角小于其上坡车体发生翻倾对应的坡度角,因此月球车的上坡通过性主要由其牵引通过性决定。因此,月球车坡路行驶时的运动控制策略之一是:最大坡度角超过21.8°时,应避障。

2.2 月球车坡道行驶车轮驱动效率分析及其运动控制策略

当月球车在坡道上行驶时,为保证足够的车轮牵引力,应考虑增加车轮转速、提高滑转率。然而滑转率增加,车轮下陷也增加,使得运动阻力也增加,从而降低了驱动效率。月球车的能源是有限的,车轮驱动效率降低,月球车前进相同路程消耗的能量也就增加,月球车可以探测的月球环境范围就变小,可见车轮在月壤上的驱动效率对于能源节约有很大影响。因此在保证其通过性的前提下,如何提高驱动效率,使系统能耗最小,是月球车坡路行驶运动控制规划的最终目标。

驱动效率ηr是月球车车轮输出功率与输入功率之比,反映了车轮功率传递过程中的能量损失,可以用下式计算:

$\eta {}_{\text{r}}=\frac{F{}_{\text{D}\text{Ρ}}v}{{\rm T}{}_{\text{r}}\omega {}_{\text{r}}}=\frac{F{}_{\text{D}\text{Ρ}}r(1-s)}{{\rm T}{}_{\text{r}}}$ (17)

式中,ωr为驱动轮角速度;Tr为驱动力矩。

从上式可以看出,影响驱动效率的主要因素有滑转率、车轮的下陷深度。

月球车在松软月面坡道上行驶,当滑转率比较小时,车轮下陷深度较小,驱动效率较高。随着滑转率的增加,车轮下陷深度也随着增加,车轮前进需要克服更大的压实阻力,降低了驱动效率,但是下陷深度增加也使得车轮与月壤正应力、剪切应力以及接触面积增加,牵引力也获得增加,不过牵引力增加的速度小于阻力增加的速度,所以车轮下陷深度增加时牵引力和前进阻力都增加,但驱动效率降低。因此存在一个最佳滑转率,其对应的车轮驱动效率最高。

月球车车轮的滑转率跟车轮转速有关,通过控制驱动电机的给定电压从而控制车轮转速,进而控制滑转率,就可达到控制驱动效率的目的。因此,月球车坡道行驶时的运动控制策略之二是:在具有足够的车轮牵引力下,应控制月球车在最佳滑转率下运动,以保证车轮驱动效率最高。

3 仿真试验

在月球车三维可视化仿真平台中,月球车动力学模型是基于多体动力学仿真系统Vortex实现的,它提供了一个月球车与地面接触的刚性模型。在此基础上,加入用C++编写的软土动力学计算模块、电机驱动控制模块,设置好各模块接口之间的数据传递,可实现联合仿真。系统仿真的物理环境由Vortex来设置,利用Vortex函数来设置仿真环境的重力加速度,大小为月球重力加速度值,以虚拟月面重力场环境。试验条件参数为:车轮载荷30N、车轮半径0.175m、车轮宽度0.135m、车轮齿数24个;月球表面重力加速度设为1.63m/s2;月球土壤特性参数月面黏聚模量kc=1380Pa/mm-1(m为土壤的变形指数,决定kc的可变量纲)、月面摩擦模量kϕ=814 520Pa/mm;Bekker承压指数n=1.0、内摩擦角φ=0.541、剪切变形模量k=0.018、土壤的内聚力c=172.0Pa。

月球车在坡道行驶时的仿真效果如图4所示。

图5、图6所示分别为月球车以0.04m/s的速度爬上20°坡时车轮正压力和车轮牵引力变化仿真曲线。由于仿真平台中月面设置成崎岖不平的,所以月球车爬坡过程中,其三个车轮的正压力、牵引力是波动的。从图中可以看出,在上坡过程中,月球车后轮的正压力、牵引力最大,而中间车轮正压力、牵引力最小。主要原因是月球车爬坡时,由于月球车本身重力的作用,使得后轮受力增大,车轮下陷深度增大,后轮正压力和牵引力都相应增大。而中间车轮与后轮同与副摇臂铰接,可绕主摇臂摆动,所以后轮下陷,中间车轮则往上抬,使得下陷深度减少,中间轮正压力和牵引力相应减小。由于设置的路面是不平的,在30s处坡面有个小突起,所以正压力和牵引力在30s左右时出现较剧烈波动。

1.后轮正压力 2.前轮正压力 3.中间轮正压力

1.后轮牵引力 2.前轮牵引力 3.中间轮牵引力

图7所示为月球车爬坡时车轮正压力随月面坡度角的变化曲线,从图中可以看出,后轮正压力随坡度角增大而增加,而中间轮正压力随坡度角增大而减小。当坡度角为43°左右时,中轮正压力接近为0,就是说车轮将脱离月面,即月球车有失稳倾翻的趋势,这与前面分析的月球车爬坡时不发生翻倾的最大坡度角基本接近。

1.后轮正压力 2.前轮正压力 3.中间轮正压力

图8所示为车轮牵引力随月面坡度角的变化曲线,同样,后轮牵引力随坡度角增大而增加,而中间轮牵引力随坡度角增大而减少。从图中可看出,当坡度角度为20°左右时,中间轮的牵引力约为12N,而车轮载荷30N,根据前面分析,若最大爬坡角度为21.8°,则车轮重力在坡面方向的分力刚好为12N,两者基本一致。

1.后轮牵引力 2.前轮牵引力 3.中间轮牵引力

图9所示为驱动效率与滑转率的关系曲线,从图中可看出,滑转率小时,驱动效率高,达到最大驱动效率后,驱动效率随滑转率增大而下降,因此,存在一个最佳滑转率使得驱动效率最高。图9中最佳滑转率为0.28,此时驱动效率最高达0.78。图10所示为车轮最大驱动效率随月面坡度角的变化曲线,驱动效率随着坡度角的增大而减小。图11所示为最佳滑转率随坡度角的变化曲线,从图中可以看出最佳滑转率随着坡度角的增加而增大。月球车在斜坡面行驶时,车轮的牵引力不仅要克服车轮的月面运动阻力,还要克服车体重量在斜坡面方向的分力,随着坡度角的增加,所需牵引力增大,所以应增加车轮转速提高滑转率。利用最佳滑转率随坡度变化曲线就可以控制不同坡度下月球车的运动速度,从而达到提高驱动效率,节约能量的目的。

1.后轮驱动效率 2.前轮驱动效率 3.中间轮驱动效率

图12为在上海某航天研究所软土实验室进行的月球车爬坡性能试验,左图为试验样车,右图为试验坡道,坡道的车辙是样车通过时留下的。试验结果表明,当月球车以0.04m/s的速度行驶时,月球车能爬上的最大坡度角为22°,与仿真试验的结果基本吻合。

4 结论

(1)建立了月球车爬坡地面力学模型,在分析月球车轮地相互作用的基础上,对月球车受力模型进行简化修正,以便于月球车软土动力学仿真模块程序的编写。

(2)在月球车爬坡过程中,考虑后面车轮行驶在前面车轮形成的车辙中时,月面的土壤扰动和变形对车轮最大沉陷量的影响,将月球车行驶过程中前后车轮的沉陷量分开计算,使建立的车轮爬坡地面力学模型更加准确。

(3)通过对月球车坡路行驶过程分析,得出当坡度角大于21.8°时,应进行避障的运动控制策略。而在具有足够的车轮牵引力下,通过控制驱动电机的给定电压,从而控制车轮转速,使月球车在最佳滑转率下行驶,达到使驱动效率最高,系统能耗最小的运动控制策略。

(4)利用月球车三维可视化仿真平台,对月球车爬坡过程和运动控制策略进行仿真验证,并与实验室试验结果进行比较,仿真结果与试验结果、理论分析基本吻合。

摘要：坡道是崎岖月面环境的典型路况,在分析月球车轮地相互作用模型并对其进行修正的基础上,建立月球车坡道行驶地面力学模型。同时考虑前面车轮对月壤扰动变形的影响,提出了月球车行驶过程中前后车轮沉陷量的计算方法。最后通过分析月球车坡路行驶运动过程,得出如下结论:当坡度角大于21.8°时,应进行避障,而当月球车具有足够的车轮牵引力时,应控制车轮转速,使月球车在最佳滑转率下行驶。在月球车三维可视化仿真平台中进行了仿真验证和试验验证。

关键词：月球车,坡道行驶,地面力学模型,运动控制策略

参考文献

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武汉市公交车典型行驶工况的构建 篇6

行驶工况是机动车油耗或排放检测法规的重要组成部分[1,2], 所采用的工况能否真实反映车辆在实际道路上的行驶状态会直接影响到检测结果的准确性和代表性。此外行驶工况也是区域机动车排放污染测算的1个重要修正参数[3], 其中由于道路类型、车流量等不同, 各道路上车辆的行驶状况也会存在很大差异, 因此除了建立区域综合行驶工况外, 还需要针对不同类型道路分别建立对应的行驶工况。目前国内外广泛使用的排放模型MOBILE和MOVES中均内嵌了不同类型道路的行驶工况, 以对预测的排放因子进行修正[4,5]。

公交车由于行驶路线固定、站点停靠频繁等原因, 其行驶特征有别于其他常规车辆。并且随着优先发展公共交通政策的落实, 公交车在油耗和排放污染中所占的比重会越来越高[6], 因此有必要专门针对该类车开展行驶特征分析和工况的开发。基于此, 笔者选取武汉市作为典型城市, 利用该市实测的行驶数据分别建立公交车在不同交通条件下的行驶工况和综合行驶工况, 为当地交通和环保部门的公交运营管理提供参考。

1 行驶工况建立方法

1.1 建立方法选取

行驶工况建立流程主要包括行驶片段分割、特征值选取、候选工况合成、候选工况筛选4个基本步骤。其中行驶片段的分割指将收集到的连续行驶数据分割为多个行驶片段;特征值的选取指采用合适的表征变量来反映行驶片段内车辆的行驶特征;候选工况合成指按照一定的顺序将行驶片段衔接从而组合成一段1 200s左右的候选工况;候选工况筛选指采用一定的判别规则选取行驶特征与整体数据最为接近的候选工况作为最终的行驶工况。

目前国内学者在建立公交车行驶工况时均按照上述4个步骤进行, 区别在于各步骤所采用的方法有所不同, 具体方法分析见表1。如杜爱民等[7]采用“短行程划分+速度/加速度+相关系数+相对误差法”建立了上海市公交车在低速、高速2种状态下的行驶工况和综合工况。王矗等[8]建立了北京市公交车的综合行驶工况, 其中行驶片段的分割采用了定步长截取的方法。郭沛[9]建立了北京市3种线路类型不同平均速度下的公交车行驶工况, 行驶片段特征值的计算采用的是机动车比功率。姜平等[10]建立了合肥市汽车的代表性行驶工况, 其中合成候选工况时采用了马尔科夫方法。

考虑到公交车一般运行在非快速路上, 并且在各站点必然存在怠速停车, 因此在将连续行驶数据进行行驶片段分割时选取短行程划分法;此外在表征车辆行驶特征时速度/加速度指标比机动车比功率指标更为直观, 因此本文最终采用“短行程划分+速度/加速度+相关系数+相对误差”的方法来建立公交车的行驶工况。

1.2 特征值降维方法

为了更好的反映公交车的行驶特征, 采用速度、加速度指标以及二者的组合参数确定特征值共计12个, 具体见表2。这些特征值主要用于短行程的分类和候选工况的合成及筛选, 但由于指标众多, 增加了后续计算的时间和复杂性;同时这些指标也不是绝对独立的, 某些指标之间存在一定的相关性, 容易造成处理结果的失真[16]。因此需要对特征值参数进行降维处理, 从而筛选出既相互独立又能够全面反映公交车行驶特征的指标。目前特征值降维方法主要有因子分析[17]和主成分分析2种方法, 笔者采用主成分分析法, 该方法能够将多个变量通过线性变换构造出尽可能少的新变量 (主成分) , 新变量之间相互独立并能够尽可能多的反映原变量的信息[18]。

1.3 短行程分类方法

为了针对不同类型道路分别建立对应交通条件下的行驶工况, 需要在合成候选工况之前将短行程进行分类。目前短行程的分类方法主要有2种, (1) 依据数据的经纬度信息进行地图匹配, 之后根据道路类型人工分类[9]; (2) 采用聚类方法比较特征值的差异后将行驶特征相似的短行程自动划为1类。其中人工分类方法操作繁琐, 并且人为将连续数据按道路分割后再划分短行程时容易造成数据的浪费, 因此笔者采用动态聚类法进行短行程的分类, 在比较短行程间的相似程度时采用欧氏距离指标[16]。

2 数据描述

2.1 数据采集

综合考虑武汉市路网交通状况和公交线路分布后, 选取205路、508路和583路3条线路, 利用GPS设备开展公交车实际运营状态下逐秒数据的采集。采集线路具体信息见表3, 其中205路车主要行驶在快速路上, 508路车主要通过城市繁华市区且交通流量大的主干路, 而583路覆盖的道路类型更为全面。采样时间为每天06:00~20:00时, 连续采集7d, 覆盖了工作日、非工作日以及高峰、非高峰各个时段, 最终获得有效数据10万余条。

2.2 数据样本量

以采样天数为横轴, 分析每天累积采集样本的平均车速和不同行驶模式下的时间比例见图1、图2。由图1、图2可见, 随着采集天数的增加和数据的积累, 车辆的平均速度趋于稳定, 加速、减速、匀速以及怠速比例的波动也逐渐减小, 因此可以认为最终收集的样本数据能够满足后续的工况构建需求。

3 武汉市公交车行驶工况构建

采用短行程划分方法将收集的公交车行驶数据进行行驶片段分割, 其中时间低于20s的片段做舍弃处理。整个数据的分割过程利用Matlab软件编程实现, 最终得到5 056个有效的短行程。

3.1 特征值的标准化

基于短行程的逐秒速度、加速度可分别计算出其对应的12个特征值。由于各特征值的单位不统一会导致取值范围和分散程度差异较大, 因此在对短行程特征值降维之前需要首先对参数进行标准化, 使得每1个特征值都成为均值是0、方差是1的标准化矩阵, 从而消除各个特征值在量纲和数量级上的差异。进行标准化处理的计算公式如下。

式中, yij为第i个短行程的第j个特征值的标准化值;xij为第i个短行程的第j个特征值的实际测量值;n为短行程的总数目。

3.2 特征值降维结果

特征值的主成分分析结果见图3。其中前4个主成分的贡献率均超过了8%, 累积贡献率达到86.92%, 满足累积贡献率超过85%的标准[16], 因此最终选择前4个主成分进行后续的数据分类和工况合成。

进一步分析这4个主成分与各特征值的相关系数见表4, 可以看出每个主成分可以代表的特征值为:第一主成分主要反映加速时间比例、减速时间比例、最大速度、平均速度、速度标准偏差、最大减速度和加速度标准偏差;第二主成分主要反映匀速时间;第三主成分主要反映最大加速度、加速段平均加速度和减速段平均减速度;第四主成分主要反映怠速时间比例。

3.3 短行程分类结果

基于特征值的4个主成分采用动态聚类方法将短行程划分为3类, 每类短行程的特征值统计结果见表5。由表5可见, 第1类短行程平均速度仅为11.50km/h, 怠速比例高达49.84%, 加减速比例相对较低;第2类短行程平均速度为16.26km/h, 怠速比例为14.25%, 并且加减速比例较高;第3类短行程平均速度为28.20km/h, 怠速比例仅为2.96%, 而匀速比例则高达43.93%。

进一步从最大速度频度和平均速度频度2个角度分析3类短行程之间的差异见图4, 5。由图4可见第1类短行程最高速度主要在50km/h以下, 占该类短行程总数的83.33%;第2类短行程最高速度主要在40km/h以下, 占该类短行程总数的79.52%;第3类短行程最高速度都在20km/h以上, 且主要在40~60km/h之间, 占该类短行程总数的87.81%。由图5可见, 第1类短行程平均速度大多在30km/h以下, 且主要集中在10km/h以下, 占该类短行程总数的60%左右;第2类短行程平均速度同样大多在30km/h以下, 但主要集中在10~20km/h之间, 占该类短行程总数的52%;第3类短行程平均速度都在20km/h以上, 且主要在20~40km/h之间, 占该类短行程总数的89.36%。

由以上分析可以看出, 各类短行程所反映的车辆行驶特征差异明显, 这也表明笔者将短行程划分为3类是合理的。将各类短行程同道路交通条件相匹配可以认为第1类短行程代表了公交车在拥堵道路上的运行状况, 第2类短行程代表了较为畅通道路上的运行状况, 而第3类短行程代表了畅通道路上的运行状况。

3.4 行驶工况建立与验证

采用候选工况合成及筛选交替进行的方法分别建立公交车在3类交通条件下的行驶工况和城市综合工况。以第1类短行程为例说明建立流程, 首先计算各短行程与该类短行程整体样本的特征值主成分相关系数, 按相关系数从大到小排序;之后从相关系数大于0.8的短行程中随机抽选n个短行程合成1个1 200s左右的候选行驶工况;随即比较该候选工况与该类短行程整体样本的特征值主成分之间的相对误差, 如果二者的误差在5%以内即选取该候选工况作为最终工况。

图6 (a) 为武汉市公交车在拥堵道路上的行驶工况, 该工况由3个短行程构成, 总时长为1 455s, 平均车速为5.47km/h, 最高车速为39km/h;图 (b) 为公交车在较畅通道路上的行驶工况, 该工况由9个短行程构成, 总时长为1 170s, 平均车速为16.03km/h, 最高车速为49km/h;图 (c) 为公交车在畅通道路上的行驶工况, 该工况由4个短行程构成, 总时长为1 140s, 平均车速为30.25km/h, 最高车速为57km/h;图 (d) 为公交车的综合行驶工况, 该工况由7个短行程构成, 总时长为1 170s, 平均车速为19.46km/h, 最高车速为55km/h。

最后采用12个特征值的相关系数指标来验证所建立行驶工况的代表性, 其中拥堵、较畅通、畅通3类交通条件下的行驶工况与对应类别短行程整体样本的相关系数分别为0.988, 0.993和0.983, 综合行驶工况与全部短行程样本的相关系数为0.990, 表明所建立的行驶工况能够较好的反映出武汉市公交车的实际行驶特征。

4 公交车行驶工况对比

将构建的武汉市公交车综合行驶工况与其他工况进行对比见表6, 比较对象包括国家规定的商用车燃料消耗测试工况C-WTVC[2], 以及国内其他大型城市的公交车行驶工况[7,8,14,19]。由表5可见, 各城市工况的平均速度基本在15~20km/h之间, 而C-WTVC工况的平均速度为41km/h, 远高于公交车的实际运行速度;此外C-WTVC工况的怠速时间比例仅为9.78%, 与各城市公交车相比偏低;这也表明采用该工况测得的公交车油耗值与现实情况会存在较大偏差, 因此十分有必要针对公交车专门建立行驶工况。

进一步对比国内典型城市的公交车行驶工况可以看出, 北京、上海2个特大型城市的公交车平均速度在15km/h左右, 重庆市则低于15km/h, 表明这3个城市交通拥堵较为严重, 公交车运行速度偏低;而南昌、武汉2市的公交车运行速度则在20km/h左右。各城市公交车加减速时间比例之和差别不大, 大多在50%左右, 仅重庆市偏低, 为35.15%。武汉市公交车的匀速时间比例达到33.33%, 远高于其他城市的平均值20%。此外武汉市公交车的怠速时间比例也是最低的, 其他城市基本在30%左右。由以上分析可以看出, 由于各城市道路建设和公交发展水平不同, 公交车的行驶工况也存在一定差异。

5 结论

1) 基于武汉市公交车实际运行数据, 采用“短行程划分+速度/加速度+相关系数+相对误差”的方法建立了公交车的综合行驶工况;该地区公交车整体运行速度为19.46km/h, 各行驶模式下的时间比例分别为:加速26.39%、减速23.61%、匀速33.33%、怠速16.67%。

2) 考虑交通条件对公交车运营的影响, 采用聚类分析方法建立了武汉市公交车在3种道路交通条件下的行驶工况;其中第1类代表了拥堵道路, 第2类代表了较畅通道路, 第3类代表了畅通道路。

3) 目前测定商用车油耗时采用的C-WTVC工况与所构建的公交车综合工况在平均速度、怠速时间比例方面存在较大差异, 会造成测试结果代表性较差, 因此有必要针对公交车专门开发测试工况。

摘要：利用实测的公交车运行数据, 建立符合公交车运营特点的行驶工况。首先将连续行驶数据进行短行程划分并计算各短行程的特征值;之后采用主成分分析将12个特征值降为4个主成分, 利用相关系数法建立了武汉市公交车的综合行驶工况;同时采用聚类分析对短行程分类, 构建了公交车在拥堵道路、较畅通道路、畅通道路3类交通条件下的行驶工况;各工况同实测数据的相关系数均超过了0.98。研究结果表明, 该地区公交车平均运行速度为19.46km/h, 各行驶模式下的时间比例分别为:加速26.39%、减速23.61%、匀速33.33%、怠速16.67%。此外将所建立综合工况与燃油消耗量测试工况C-WTVC比较, 发现二者在平均速度和怠速时间比例方面存在较大差别。因此有必要针对公交车专门开发测试工况, 从而为交通和环保部门的公交运营管理提供指导。

汽车行驶工况 篇7

行驶工况 (Driving Cycle) 又称汽车运行循环, 是指针对某一类型车辆, 在特定的时间条件和交通环境下描述车辆行驶特征速度-时间的变化规律, 用来评价车辆排放及油耗的特定使用环境, 具有权威性和完整性, 是汽车运用过程中的主要研究对象。研究表明, 车辆的能耗和排放性能对行驶工况极其敏感, 保证法规要求的测试工况与实际行驶工况的一致性对于对减少车辆在实际道路上的排放是至关重要的[1]。我国目前广泛使用的测试循环是欧洲的ECE15, 理论上, 不同国家和不同地域都有适用于各种车型的实际道路工况, 而欧洲的ECE15工况与我国实际道路情况的差异也是相当明显的[2,3,4], 用欧洲的工况对中国的车辆进行排放水平测试、能量消耗检测、动力总成匹配是不适合的。因此, 建立我国的城市道路工况是一项意义重大的研究课题, 然而找到一个快速、准确的工况合成方法是完成这项研究课题的关键点。研究特定线路行驶工况的快速合成方法, 对于城市公交客车建立基于工况自适应的驾驶优化控制策略具有更重要的意义。

本研究以天津市滨海公交503路公交数据为研究对象, 搭建了工况数据采集及分析平台。真实、全面的车辆行驶工况样本数据是工况合成工作的基础, 通过设计合理的车辆行驶工况数据采集方案, 采集了共1400圈超过15万公里的车辆运行数据, 覆盖了不同城市道路类型、不同季节、不同运行时段、不同司机类型及不同附件 (含空调) 使用情况。

1 研究对象与方法

本文采用了天津大学与中通客车新能源工程中心共同开发的车辆行驶工况数据采集平台, 该平台包含两个部分:车载智能信息终端和远程监控统计分析系统, 它们共同实现车辆运行状况的实时在线监控和数据的采集与统计分析。

1.1 研究对象

本研究选择了天津市滨海公交503路3辆配置完全相同的柴油公交客车, 该线路里程总长为70.4km, 从轻轨东海路站至天津西站北广场站, 途径64个站点, 并跨越了新区、城郊、市区三种典型路况。研究选取2013年5月~2015年10月期间的运行数据, 累计监控里程超过15万公里。图1为本文所采集的公交车运行线路图。

1.2 车载智能信息终端

车载智能信息终端通过CCP协议与公交车辆的ECU进行通讯, 实时获取车辆速度和位置信息, 并将数据通过GPRS网络进行实时上传和本地SD卡记录。为了提升本系统的数据采集能力、扩大采集变量的个数并提高数据采集频率、保证所采集的数据连续可信, 本研究在终端原有的J1939通讯协议基础上, 加入支持CCP协议通讯的模块, 能够最大限度提升数据采集的频率和变量支持个数。

1.3 远程监控统计分析系统

远程监控统计分析系统, 主要用于接收车载智能信息终端实时传送来的采集数据, 对数据进行预处理, 进行线路工况的快速合成, 其工作流程如图2所示。对实时接收车载智能信息终端传送的车辆数据, 进行畸剔除、遗失数据重构、有效性判断等预处理。根据GPS位置信息以及运行速度特征, 实时划分片段和进行分类, 再将不同类型的片段写入相应的片段数据库。依据典型特征, 从片段数据库生成备选数据库。

通过实时分类处理工况片段和实时构建备选片段数据库, 将工况合成运算中的基础运算分时到数据接收过程, 可以大大节省后续合成算法中片段优选和比对时间, 是快速合成算法的一个关键环节。另外, 也可以利用车载智能信息终端的运算能力, 将工况片段处理的基础运算前置到车载智能信息终端中, 可为线路工况的在线合成奠定重要基础。

2 工况数据预处理

2.1 工况片段划分

由于503线路单程距离长, 交通状况复杂, 横跨了市区、高速路、郊区三种不同的典型工况 (表1) , 因此为了使合成的工况最大限度接近该线路的实际情况, 将整条线路的工况片段按照三种不同的地理类型来分类, 分别合成三种不同的典型工况, 再将三种工况进行组合得到最终的线路典型工况。

在将整条线路分为三个不同的工况类型之后, 需要从各类数据中提取短行程片段和怠速片段, 分别构建该工况类型的短行程片段数据库和怠速片段数据库。短行程片段定义为车辆从开始运行到结束的行驶部分, 把怠速片段定义为车辆的发动机处于工作状态但车速为零的行驶部分, 如图3所示。

由于根据地域类型切分的工况片段会存在部分误差, 如郊区片段中会出现车辆极低速运行的情况, 而高速片段中也会出现中速运行的情况。因此, 为了使3种工况类型之间的区分更加明显, 对于短行程片段数据库进行进一步修正, 将片段分为低速 (v≤30km/h) , 中速 (30km/h<v≤50km/h) 和高速 (v≥50km/h) 三类, 如图4所示。

通过修正后得到的样本数据片段数据库概况见表2。

在用片段组合的方式合成典型工况之前, 首先要确定需要合成的典型工况的持续时间。本文选取与WLTP测试循环相同的工况时长1800s作为标准, 通过计算得到市区片段持续时间为560s, 高速路片段持续时间为620s, 郊区片段持续时间分别为620s。

2.2 工况片段选取

确定了三种不同工况的持续时间后, 分别对其进行典型工况构建, 在这里, 沿用WLTP的短行程和怠速片段选取方法[6], 计算模型如公式 (1) 和公式 (2) 所示。

在确定了每个工况类型所需片段的个数之后, 采取WLTP提出的累计频率法来选取短行程片段和怠速片段, 如图5所示。

首先通过片段数据库建立累计频率图, 然后将Y轴分为NST+1 (N1+1) 段, 则每一点对应频率函数上的X点即为所需选取的短行程 (怠速) 片段时间。通过此方法得到的结果见表4。

3 典型工况构建

确定了各类工况的备选短行程片段数据库后, 需要将备选短行程数据库中的短行程片段进行随机组合到备选典型行驶工况。在WLTP工况合成算法中[6], 通过计算速度-加速度分布的欧式距离方式, 选取欧式值最小的备选典型行驶工况作为该工况类型的最优工况。利用这种方法, 可以检验备选工况的速度与加速度分布于总体样本的接近程度。这种遍历方法的优势是能够找到与总体样本最接近的行驶工况作为代表这一区域的典型行驶工况, 而且基于累积频率分布的片段选取方法能够覆盖到更多的片段类型, 能够代表实际工况下的车辆运行状态。但是从表4可以看出来, 在市区工况的合成中, 每一组时间长度的片段个数都在200个以上, 这样如果进行遍历寻优的话需要进行3.322×1022次迭代运算, 而如果需要用此方法合成某一个城市或某一个国家的典型行驶工况时, 样本量会更加庞大, 那样, 最终需要进行寻优运算的运算次数是极其庞大的。因此, 本研究针对此问题提出了短行程寻优组合与聚类分析相结合的典型工况合成方法, 在将各时间长度片段随机组合之前先将该组片段进行主成分分析和聚类分析, 选取距离聚类中心最近的若干样本进行组合, 大大减少了迭代计算的次数。

3.1 工况片段归类分析

短行程片段的实质是运动学片段, 国内外的学者对于运动学片段的研究都是采用特征参数法, 本研究中选取23个特征参数的组合来描述短行程片段的特征 (表5) 。

主成分分析是针对多变量分析的常用方法。表5中描述工况片段的参数总共有23个, 在计算过程中, 如果全部利用这些参数势必造成计算量大, 计算耗时的问题, 于是考虑用主成分分析的方法, 对工况片段的特征参数进行降维处理, 即减少变量的个数。以市区工况为例, 在MATLAB程序中选取18个特征参数对备选片段数据库中持续时间为14s的短行程片段进行主成分分析, 前5个主成分的累计贡献率超过了90%, 如果各线性组合可以反映原变量80%以上的信息, 就能够满足车辆实际行驶工况的开发需求。本文为了数据分析的精度, 选取前5个主成分进行分析, 五个主成分所占的贡献率分别是59.83%, 16.02%, 5.82%, 5.55%, 3.79% (图6) 。

得到工况片段运动学参数的主成分后即可利用K均值聚类算法实现工况片段的快速聚类。基于上面对特征参数的主成分分析, 使用K均值聚类的方法将样本进行聚类分析, 选取距离聚类中心的N个片段作为备选片段进行寻优求解。本文使用MATLAB中的k-means函数实现聚类操作, 将短行程片段数据库中不同时间长度的片段进行了聚类分析, 然后根据聚类结果将工况片段重新组合成备选的工况片段数据库。

3.2 构建典型工况

通过主成分分析和聚类分析, 重新得到了各个工况类型的备选数据库。在此基础上进行片段随机组合之后的寻优操作, 找到与总体样本的速度-加速度分布欧式距离最近的工况, 得到该地域类型的典型行驶工况。之后将三种不同类型的典型行驶工况进行组合, 得到天津市滨海公交503路的典型行驶工况。

4 结论

本研究依托车辆行驶工况数据采集和分析平台, 提出了基于联合分布检验与聚类分析相结合的工况合成快速方法。并利用改进的WLTP工况合成方法完成了对滨海公交503线路典型行驶工况的构建。由于在工况片段的选取过程中摒弃了传统WLTP方法中依靠计算工况片段速度-加速度分布欧式距离的方式选取工况片段的方法, 采用先对工况片段进行主成分分析和聚类分析, 再将各工况片段随机组合的方法来构建工况, 避免了传统WLTP合成方法中的随机抽样过程, 解决了由此带来的计算量大和合成耗时过长的问题。结果表明, 在处理本文所解决的问题时, 本文所提方法相对传统WLTP方法将极大地减少运算量和运算时间。

摘要：针对WLTP方法在合成车辆行驶工况时的计算量大、耗时过长的问题, 本文提出了基于预归类分析的工况快速合成方法。该方法将整条线路工况分为三个典型地域工况类型, 在数据采集传送过程中, 将数据分类存放于短行程和怠速片段数据库。在合成工况时, 先对工况片段进行主成分和聚类的预归类分析, 再将各工况片段随机组合构建工况, 从而避免WLTP方法由于随机选择工况片段造成的弊端。结果显示, 在合成典型工况时, 本文所提方法的计算量及计算用时大大降低。

关键词：城市公交,工况快速合成,归类分析

参考文献

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汽车行驶工况 篇8

现代汽车非常关注高速行驶乘坐舒适性, 乘用车的噪声振动性能又是舒适性的重要评价指标;而高速行驶工况下车内风噪跟车身的动态密封性能紧密相关, 为了改善道路行驶风噪水平, 最基本的前提工作是检测、分析和改进车身的动态气密性。

而乘用车车身密封技术开发中熟知的车身密封性能试验手段有防尘试验和淋雨试验, 但这两种测试方式分别是用于评价车身对固体和液体的密封性能的, 且是一般的定性判断或描述[1], 未能给出定量的刻画。近几年来公开报道的国内自主乘用车公司应用较多的是汽车静态气密性检测装置, 可以检测和计算得出汽车在静止状态下的车身等效泄漏面积[2]。但是乘用车的使用工况绝大多数情况下都是在行驶过程中, 所以车辆的动态气密性就显得尤为重要, 而且静态气密性解决好了不一定意味着动态气密性就解决好了, 如果动态气密性解决不好, 如门洞密封胶条和车门结合部等处在高速行驶过程中因动态载荷而存在较大缝隙[3], 高速气流将在气流中存在强烈交换作用, 那么车内风噪将会很大[4], 直接影响车辆的舒适性方面的商品性能。

在汽车行驶过程中, 车内的气流与车外的气流要发生交换或流动;如果车窗玻璃全部关闭, 那么气流将在因焊装或涂装工艺处理控制中留下的车身钣金接缝或密封条之间的孔隙中快速流动[5], 很明显, 孔隙较多或较大的车即所谓车身等效孔隙泄漏面积大的车, 气体流动在车速很高时会产生强烈风噪。

为了检测在车辆行驶过程中的车身动态气密性能、帮助车身产品设计工程师诊断和评价动态行驶工况下的车身泄漏的具体位置及计算出等效泄漏面积、最终有效地控制车身动态密封质量, 给出工程化的可行性解决方案, 本研究开发该测试装置及软件系统。

1 设备组合和测点布置

1.1 设备组合

为了检测乘用车高速行驶工况下的气密性水平, 本研究通过空气温度传感器、空气湿度传感器、大气压传感器、空气流量计、车内外压差传感器、车速计及连接软管等, 测量从车外环境进入和从车内流出的空气流量。上述所有数据都是实时测量, 由数据采集器进行整合并显示在计算机软件界面, 并进行实时计算和处理。

乘用车车身动态气密性测量装置所有设备都安装在车内。通常数据采集和处理器放在后排座位, 试验由两人操作 (一人开车, 一人操作设备) 。

测试硬件系统结构如图1所示。

1.2 测点布置

在试验准备工作中, 笔者先降下一个后车窗的玻璃, 用带空气连接管的有弹性的薄铝合金板固定在车窗玻璃位置, 与车窗导槽密封件过盈配合, 并对铝合金板的四周用胶带作密封处理。空气连接管另一头连接车内流量传感器。再用一根测压软管经铝合金板预留的小孔 (小孔四周边缘须涂上密封胶) 接入车内, 测压软管外接压差传感器。与静态气密性测试相比, 需增加车速传感器, 可在驱动轴旁边固定一个激光测速仪, 然后通过BNC线连接在数据采集器上;而大气压传感器和温度传感器则都布置在车内。

1—通讯控制接口;2—车速传感器;3—流量传感器;4—压差传感器;5—大气压传感器;6—温度传感器;7—便携计算机 (含动态采集软件) ;8—数据采集器

2 数据采集和计算分析

2.1 数据采集系统组成

数据采集系统由便携计算机、数据采集器及通讯控制接口和传感器组成。其中, 便携式计算机用于数据采集、控制、存储及数据后处理;传感器则将需要测量的物理量转换成电信号, 使采集系统可以确定测量值。数据采集器将传感器测量信号通过数字通讯传到计算机, 使采集模块与计算机正常通讯, 采集软件实时动态显示测量曲线。

由于Lab VIEW软件[6]在数据采集、通讯协议和仪器控制方面有明显优势故采用该软件, Lab VIEW软件编制的模块寻址如图2所示。软件基本设定有:ADAM模块寻址、参数定义、参数标定、数据存储, 进入后系统会自动寻找ADAM模块, 完成后点击“保存”即可[7]。

然后定义输入和输出通道的参数, 输入通道包含模块名称、参数名称、测量值单位、输入信号方式、显示值对应关系 (MIN值与MAX值) , 小数位数 (精度) 及输入通道。输出通道可以设置输出模块名称、参数名称、单位、输出方式、对应关系 (MIN值与MAX值) 、初始值、偏值系数、PID控制对象及输出通道定义。例如当研究人员要控制±100气压时, 将对应关系改为-100~100, PID控制参数改为“压差1”;如要控制±1 000压力时, 将对应关系改为-1 000~1 000, PID控制参数改为“压差”。

此外, 研究人员还可以对测量通道进行显示的非线性修正来进行标定。用一个标准信号给到模块5~6个数据, 与显示值进行比较, 如果偏差为非线性的, 点击“拟合”, 系统自动生成拟合系数, 再保存到系统中。

该测试方案能够检测汽车高速行驶工况下的车身密封性能, 采集车速、流量、压差信号并且将气温和大气压信号等全部集成为一体, 同时在通讯接口和软件后处理上实现即时数据处理和分析。

2.2 数据实时计算和分析

在检测车身气密性的工程实践中, 静态和动态气密性结果对比如图3所示。

相同车内外气压差条件下, 静态工况下比动态工况下的流量小;那么按式 (1) 计算车身等效泄漏面积[8]。几款乘用车静态和动态气密性结果如表1所示。动态工况下的车身等效泄漏面积也比静态工况大。在气密性测试的开发应用中, 若乘用车在静止状态下, 测得气密性达标;但在高速行驶过程中, 如检查到车身密封胶条与B柱钣金贴合并不好, 运行状态存在较大缝隙, 主观也感受到此处漏风严重、车内风噪明显。所以, 除了首先要控制好静态气密性, 还要严格控制好动态气密性;只有这样, 才使高速行驶工况下的车内风噪达标。

式中:Ae—等效泄漏面积;Q—进气流量;D—试验当前状态下的空气密度;Ps, Ts, Ds—标准状况下的大气压、温度和空气密度值;P, T, ΔP, μ—试验当前状态下的大气压、温度、车内外气压差和流量系数。

由于车身钣金、密封胶条等结合部位的小孔或缝隙形状不规则且面积大小不等, μ值可结合标定试验和理论计算确定[9]。

而且引入自化控制功能之后, 这种动态气密性装置在数据采集功能上可获得不同车速、不同环境等工况下以及车身各部位密封改善状态下的压差, 同时, 也可以按式 (1) 来计算和表征车身的动态气密性。然后本研究根据实时采集到的离散试验数据自动绘制出拟合曲线, 数据采集和软件处理界面如图4所示。研究人员还可获得拟合多项式, 用拟合计算所得的多项式系数可以定量化表征和对比分析试验车的气密性特性, 指明了改进乘用车的动态气密性的方向和途径, 非常有利于提高乘用车高速行驶工况下的驾乘舒适性品质。

另外, 笔者还在计算方法上作了符合工程实际的探索, 根据应用实践和精度控制需求, 借助于LabVIEW的数采界面控制和Matlab数值计算程序进行混合编程[10], 又因三次样条插值函数计算精度高、稳定性好, 可采用这种算法得出分段代数多项式、曲线拟合和进行误差分析, 计算流量 (Q) —压差 (ΔP) 之间关系的样条插值函数及其系数。试验设备采集和计算流程框图如图5所示。

软件后处理界面如图6所示。

3 结束语

本研究开发的动态气密性测量装置不但可以完成过去静态气密性测量工作, 还可更进一步考核车辆高速行驶过程中的车身动态气密性。该套测量系统已成功使用于多个乘用车型项目的气密性能开发工作中。实践证明, 虽然乘用车在静载工况下的气密性满足了目标要求, 但高速行驶过程中车门、车窗、发动机舱盖、行李箱盖等开闭件在动载工况下仍有较明显的泄漏问题, 影响高速行驶风噪品质。在对比了同级别乘用车后, 本研究发现了车身动态气密性的差异, 由此开发出了这套高度集成式的动态气密性测量系统;实测表明:该装置非常适合于快速、准确地分析和解决动态工况下的车身密封性能问题。

动态气密性装置相对于静态气密性装置, 除了功能性的进一步拓展之外, 还做到了小型化和轻量化, 全套测试设备放在车内即可开展工作;而静态气密性装置占地空间较大, 其他风机和变频器等设备只能放在车外。

本文引用格式:

程志伟, 徐文.一类乘用车行驶工况下的气密性自动检测系统[J].机电工程, 2014, 31 (7) :912-915.

CHENG Zhi-wei, XV Wen.An air-tightness automatic measurement system when vehicle is running[J].Journal of Mechanical&Electrical Engineering, 2014, 31 (7) :912-915.

摘要：针对汽车在道路高速行驶工况下车门或玻璃密封条部位漏风仍较严重的问题, 指出了相对于静态工况下的气密性指标—动态气密性, 将是一个更重要的考核指标, 提出了设计和加工动态气密性测试设备的构想, 基于数据采集器建立起了乘用车在行驶工况下的气密性试验设备自动检测系统, 从系统的组成、测量点的布置、软件设置和数据采集方法以及根据测量得到的车内外气压差、流量、温度等参数, 综合使用LabVIEW和Matlab软件快速绘制图形和计算整车等效泄漏面积及误差分析等几个方面进行了详细地说明。研究结果表明, 该系统为乘用车实际行驶工况下动态气密性特性的自动测量提供了一种简单易用的解决办法, 既有理论依据, 也有实践检验。

关键词：等效泄漏面积,动态气密性检测装置,自动数据采集系统

参考文献

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