基于主成分和聚类分析的汽车行驶工况构建

基于城市汽车实际道路行驶采集的数据,运用主成分和K-means聚类分析,对汽车行驶工况进行构建并分析误差.首先,对5种类型的原始数据,依次进行时间不连续数据、尖点数据、毛刺噪声数据以及怠速异常数据等预处理;其次基于预处理后的数据,对运动学片段进行划分,同时引入14个相关的运动特征指标,采用主成分分析进行降维处理并选取了具有代表性的5个主成分,基于K-means聚类分析算法将其运动学片段按照拥堵路况、一般拥堵路况和通畅路况分为3类,再根据聚类结果选取最优工况片段,从而得到最终的工况曲线.最后,对汽车行驶工况与所采集数据源的各运动特征值进行误差分析,验证了所构建的汽车行驶工况的合理性.     

组合优化聚类与马尔科夫链的城市环卫车辆行驶工况构建方法

为客观描述城市环卫车的实际行驶特征,基于3辆市政环卫车连续一周实际道路行驶数据,提出一种组合优化聚类与马尔科夫链的城市环卫车辆行驶工况构建方法. 首先对特征参数矩阵做均值化处理,增强参数降维后每一个主成分中所包含的特征参数信息;其次利用k均值聚类将不同运行特征的运动学片段划分到不同类的样本集内,以马尔科夫链法在每一类样本集中做状态预测,按时间比例合成代表工况. 最后,基于运动学参数对所构建的代表工况进行有效性检验. 结果表明,所构建的福州市环卫车辆行驶工况相较于C-WTVC国家标准工况,能更客观地反映福州市环卫车辆的实际运行情况.     

基于改进蚁群算法的行驶工况构建及精度分析

文章以合肥市典型道路为例,选取5条城市道路进行数据采集,采用主成分分析与遗传变异改进的蚁群算法(ant colony optimization,ACO)相结合的方法,构建了合肥市典型行驶工况。在划分了运动学片段的基础上,利用主成分分析法对13个运动学特征参数进行降维处理,以排名前3的主成分为聚类因子,用改进的蚁群算法对运动学片段样本进行分类,通过组合类内运动学片段,完成代表性工况的构建,并对代表性工况进行精度分析。研究结果表明,与K-means聚类法、系统聚类法相比,改进的ACO能够有效提高行驶工况的构建精度。     

基于LLEKM和马尔科夫链的城市轻型车行驶工况构建

为客观描述机动车在道路上的运行特征,针对传统城市道路标准行驶工况构建方法的弊端,提出一种基于局部线性嵌入与K均值聚类(LLEKM)和马尔科夫链的汽车工况构建方法,并对该方法的应用准确性进行研究。首先,结合道路交通条件对实测样本数据进行除噪平滑处理,根据运动学片段定义将其划分为1 754个运动学片段,并选取16个运动学参数构建特征参数矩阵。其次,利用局部线性嵌入算法降维约简特征参数矩阵,解决了由数据压缩重构导致的线性结构丢失的问题;通过K均值聚类分析,计算不同类型数据集中各行驶状态时间占比的差异性,得到相应类型下城市道路汽车的行驶特点。然后,以每类中各相邻行驶状态的统计量确定状态转移概率矩阵,采用马尔科夫链方法从每类中选取特征参数误差最小的运动学片段,按照时间比例合成代表工况。最后,以厦门市3个月内同一辆轻型汽车的行驶数据为例展开实证分析,验证所提方法的准确性。研究结果表明:与样本数据和传统方法构建的工况相比,所提方法构建的轻型车行驶工况主要特征参数与样本数据吻合度更好,平均相对误差从9.69%降低到4.47%;提出方法的速度-加速度联合概率分布误差明显降低,行驶工况构建精度得到了提高;对比分析现行方法构建的标准工况,该方法能更加真实地反映厦门市轻型车的实际运行状况。     

基于改进K均值和马尔科夫链的公交车行驶工况构建

目的 为填补目前缺少符合重庆城区地形特点的公交车行驶工况空白。方法 提出一种改进的K均值聚类算法与马尔科夫链结合的行驶工况构建方法。通过滤波算法对采集到的重庆城区805路公交车有效行驶数据进行平滑处理,从平滑后的行驶数据中提取出1 721条运动学片段;采用核主成分分析法对各运动学片段的特征参数矩阵进行降维处理,以粒子群算法选择适合的K均值初始聚类中心,并通过改进后的K均值聚类算法对运动学片段进行分类标记;最后通过马尔科夫链筛选出合理的运动学片段,构建出时长为1 310 s的重庆城区公交车行驶工况。结果 将构建的行驶工况与实车采集数据及国内外部分典型工况进行对比,结果表明：所构建的工况与原始数据在速度-加速度的联合分布趋势一致,构建的行驶工况与实车采集数据各特征值误差均小于7%,所构建的工况与原始数据特征高度吻合且能较好地反映出重庆城区公交车怠速时间比例高、加减速频繁等符合区域特点的实际交通状况。结论 构建的工况能为重庆市公交车行驶路线规划、排放及油耗测试等方面提供基础标准,同时其涉及的研究方法能为新能源汽车能量管理、控制策略及其他城市工况构建和城市公交线路优化提供参考。     

一种适合城市混合道路行驶工况的构建方法

针对城市规模和路网扩张带来的城市道路新特点,利用10辆城市乘用车按各自目的地跟随车流自主驾驶,实时采集车辆行驶数据,其路径覆盖城区、环城快速路、环线高速的城市混合道路。基于聚类法和马尔科夫模型,提出一种适合城市混合道路的工况构建方法。运用主成分分析实现特征参数的降维,以Silhouette值确定K值,利用K均值聚类法将2 869个运动学片段分为3类;再将每类行驶工况抽象为一个速度随时间变化的马尔科夫过程,划分成加速、减速、巡航及怠速4种工况并计算其转移概率;根据转移矩阵合成候选工况,以CPV值筛选出目标工况,得到目标工况的整体特征参数平均误差为4.44%。结果表明,所提构建方法能较好适应城市混合道路综合行驶工况的构建。     

基于OBD远程监测数据的高排放柴油车筛选方法研究

文章利用在柴油车上加装的车载远程监测设备,与车载诊断系统(on-board diagnostics, OBD)设备结合,采集车辆实际行驶工况下OBD的相关数据,通过对200辆重型柴油车连续10 d车辆数据分析处理,对影响车辆实际道路工况下NO_x排放的因素进行分析,结果表明,车辆实际道路工况下NO_x排放受车辆速度和加速度的双重影响。将采集到的行驶数据划分为4种工况,计算各工况下车辆的排放强度,运用统计学原理,计算出各行驶工况排放强度的标准差和均值,并得出各行驶工况下的排放强度限值,排放限值与车辆行驶速度成正比。最后筛选各行驶工况中重复车辆占比,结果表明：0～20 km/h速度区间下的筛选成功率最低,仅为48.33%;30～40 km/h和50～70 km/h速度区间下筛选成功率较为接近,在60%左右;成功率最高的工况为70～80 km/h,占到了68.43%;说明70～80 km/h速度区间下筛选出的超限车辆重复率最高,相应的高排放车辆筛选成功率最高。     

基于实际工况的插电式混合动力汽车控制策略优化

为了解决插电式混合动力汽车在实际道路工况行驶下的节油潜力未能充分发挥的问题,在某市选取60辆乘用车,进行了3个月的行驶数据采集。采用中心点划分聚类与马尔科夫随机模型相结合的工况构建法,对采集的行驶数据进行处理,从而构建出符合该城市交通特征的乘用车典型行驶工况。以构建的典型行驶工况为基础,引入ISIGHT优化平台,采用组合优化算法对整车能量管理控制参数进行优化。研究结果表明:控制参数优化后的整车燃油经济性比优化前提高了8.32%,与半实物试验结果的相对误差仅为1.69%,从而验证了优化后控制策略的有效性。     

多源信息融合的插电式混合动力公交车行驶工况构建

为了反映插电式混合动力公交车(PHEB)在实际公交工况运行时的真实油耗,提出了一种基于实时交通信息的工况构建方法.首先,通过车载传感器获取实时交通信息,利用D-S证据理论对获取的多种传感器信息进行多源信息融合.其次,根据实车采集的原始行驶数据,对车速片段进行划分.利用马尔可夫转移矩阵,结合蒙特卡洛方法构建了全局行驶工况...     

组合赋权-模糊综合评价的安全驾驶行为分析

驾驶行为日趋复杂化与个性化,使其逐步成为影响交通安全的活跃因素。为了对城市道路中驾驶行为安全风险等级进行评估,减少交通事故的发生,针对传统人或车因子单向给定的评价方法,从驾驶员操纵安全、车辆行驶工况安全两个方面,选取速度、发动机冷却液温度等7个指标构建驾驶行为评估体系。运用K-means聚类分别对两个维度进行聚类分析,将驾驶行为类型进行划分。应用层次分析法(analytic hierarchy process, AHP)与熵权法(entropy weight method, EWM)的组合赋权法求取权重并结合模糊综合评价法对目标层进行评估,将驾驶行为划分为安全型、风险型、危险型。为了获取汽车行驶过程中的运行状态数据,利用车载诊断设备(on board diagnostics, OBD)进行驾驶状态数据采集,分析不同的安全风险等级行为的诱因,为相关车管单位选择和考核驾驶员提供合理依据。     

基于GPRS的电动汽车道路行驶工况自学习

提出了一种基于GPRS的道路行驶工况数据的远程采集方法,并将其应用在电动汽车的实际运行中,获得电动汽车道路试验原始数据库.同时将自组织映射(SOM)神经网络引入到行驶工况的自学习中,通过SOM网络对原始数据进行运动学片段的聚类分析,构建出了电动汽车在实际运行中的3种典型工况,为电动汽车基于行驶工况的自适应优化控制策略提供了基础环节.所构建的行驶工况和其他行驶工况相比具有一般规律,表明应用SOM网络能够很好地实现道路行驶工况的自学习功能.     

基于本地污染源调查的福州市固定燃烧源大气污染物排放清单及特征

大气污染源排放清单既是大气污染防治的出发点,也是最终评价污染控制措施实施效果的落脚点。固定燃烧源是大气污染的重要排放源,该研究通过发表调查获取相关基本信息与活动水平数据,选取合理核算方法与排放因子,采取自下而上的方法建立了福州市2014年固定燃烧源大气污染物排放清单。结果表明,(1)2014年福州市固定燃烧源排放的SO2为3.99万t,NOx为2.80万t,CO为8.87万t,PM10为1.06万t,PM2.5为0.66万t,BC为0.04万t,OC为0.037万t,VOCs为0.70万t;(2)固定燃烧源污染物排放主要为工业燃烧排放;(3)煤炭燃烧是固定燃烧源污染物排放主要来源;(4)电力行业、非金属矿物制品业、黑色金属冶炼和压延加工业是固定燃烧源主要排放行业;(5)从时间特征分析,火电行业污染物排放与夏季、冬季用电高峰是吻合的;从空间分布来看,固定燃烧源污染物排放主要集中在长乐市、福清市、闽清县、罗源县。对清单进行不确定分析发现,固定燃烧源排放清单不确定性较低。建议后期研究可从规范区域排放清单的分类与编码体系,改进统计数据收集和调查口径,建立具有代表性的本地化排放因子着手,减少清单不确定性,建立高分辨率网格化清单,并应用于空气质量模型预报等。     

基于大数据和马尔科夫链的行驶工况构建

为提高代表行驶工况的准确性,对行驶工况构建算法进行了研究.在沈阳市选取10辆乘用车并采用自主驾驶方式收集行驶数据,组建了大样本数据库.首先根据傅里叶变换对原始数据进行了降噪滤波,然后采用改进的Kneser-Ney平滑方法计算状态转移概率矩阵,提出了基于马尔科夫链的行驶工况构建算法,最后开发了沈阳市乘用车代表行驶工况,并将其与数据库总体特征进行对比.结果表明,构建工况与数据库总体的平均偏差为2.46%,所有特征参数偏差均在10%以内,验证了算法的有效性.     

预测NOx排放的化学反应器网络自动生成方法

计算流体力学-化学反应器网络(computational fluid dynamics-chemical reactor network,CFD-CRN)方法是一种预测燃烧室排放的手段，如何快速构建合理的CRN是一个需要解决的问题。为实现CRN的自动划分、构建和求解，基于Python语言开发了CRN自动生成程序并集成了Cantera求解器；对贫预混燃烧器和微混模型燃烧器的NO_x排放进行预测，并与实验数据对比验证，结果表明：给定划分标准，利用CRN自动生成程序可以读取CFD数据，实现快速有效地构建和求解CRN;利用CFD-CRN方法预测NO_x排放，应考虑散热损失以提高预测准确度；在划分标准合理的前提下，减少CFD计算的网格数和CRN的反应器数量依然能保证NO_x预测精度；同一CRN模版对不同工况有一定的适用性，可以用于预测相近工况的NO_x排放。     

城市道路机动车行驶工况本地化特性分析

为了明确作为非标准工况的城市道路机动车行驶工况在车辆排放评估研究中的重要性,从时间特性和空间特性对城市道路机动车行驶工况的本地化特性进行了分析.对采集的南京市道路车载试验时间速度数据提取短行程并构建本地行驶工况,从时间维度比较2009年和2017年的南京本地行驶工况,同时对比国内其他城市的本地行驶工况,从空间维度分析城...     

基于聚类的半挂牵引车行驶工况构建改进方法

针对传统K-均值聚类算法易陷入局部最优以及最佳聚类数难以确定的问题,提出一种基于高斯混合模型聚类的改进方法。选定淄博市博山-沂源路段作为测试道路,以半挂牵引车为试验车辆,利用车载终端设备采集车辆行车数据。在对原始数据预处理的基础上,以速度为运动学片段划分标准,采用主成分分析和聚类分析对特征参数进行降维分类处理,依据距离聚类中心越近越能代表该类特征的原则选取运动学片段,构建丘陵山区半挂牵引车代表性行驶工况。与传统的K-均值聚类相比,采用高斯混合模型聚类构建的丘陵山区车辆行驶工况特征值误差仅为2.05%,精度更高,更能反映丘陵山区道路线形复杂的特点。与国内采用的半挂牵引车测试工况(CHTC-TT工况)相比,所构工况与之差异明显,表明了开发反映丘陵山区行驶特征的半挂牵引车代表性行驶工况的必要性。     

基于大样本的上海市乘用车行驶工况构建

进行了10辆车12个月连续道路行驶数据采集,获得7 137 017条有效行驶数据,从中提取13 789个实际道路行驶运动学片段,通过主成分分析和聚类分析将运动学片段特征值进行降维和分类处理,利用相关系数提取代表性行驶工况,构建了基于大样本、符合上海市交通特征、长度为1 163s的上海市乘用车行驶工况.结果表明:上海市乘用车行驶工况具有平均速度低、怠速比例高、匀速比例低等特点,与新欧洲测试循环(NEDC)存在较大差异,采用NEDC工况开展的污染物测试不能完全反映上海市的实际交通状况,应建立反映上海市交通特点的乘用车行驶工况.     

基于马尔科夫过程的行驶工况构建中数据处理与分析

在利用马尔科夫过程构建行驶工况的方法中,将车辆的行驶状况看做一个随机过程,只需求得实验数据的状态转移矩阵,便可得到随机过程的统计性质,通过对实验数据进行状态划分、模型事件分类、模型事件集确定,最终可得到实验数据的转移矩阵。文章简述了马尔科夫构建行驶工况的基本原理及实验数据的处理方法和转移矩阵的求法,并利用VBA语言设计了一种数据分析处理程序。     

改进模糊C均值聚类法的车辆实际行驶工况构建

针对模糊C均值(FCM)聚类法的性能依赖于初始聚类中心、迭代容易陷入局部极值、不能确保FCM收敛于一个最优解的问题,利用多岛遗传算法(MIGA)与序列二次规划法(SQP)组合优化,对FCM聚类的初始聚类中心进行优化,从而使聚类结果更加接近最优聚类。采用主成分分析和改进的FCM聚类分析,将运动学片段的特征值进行降维和分类处理,构建出基于大样本、符合郑州市交通特征的行驶工况。与试验数据对比表明:所构建的乘用车行驶工况与试验数据特征参数平均相对误差仅为2.097%,速度-加速度联合分布差异(SAFD_(diff))仅为1.74%,行驶工况拟合精度较高,更能综合反映郑州市交通真实状况。     

基于马氏距离的最终执行元件功能安全失效表征

针对现有最终执行元件功能安全失效分析方法未能切实考虑实际工况的不足,提出了一种基于马氏距离的最终执行元件功能安全失效表征方法。预先获取各状态下最终执行元件的工况参数,构建样本空间,计算其中各样本的马氏距离;其次对马氏距离进行Box-Cox变换,使其满足正态分布后,由3σ准则确定各状态的阈值,构建最终执行元件的失效表征模型;最后利用所设计的检测系统检测工况参数,构建样本向量,通过所构建的失效表征模型实现最终执行元件功能安全失效表征。仿真实验和现场实验结果表明,本文方法能够准确识别出最终执行元件的功能安全失效,为其失效分析提供了一种新的方法。