馬洪龍，丁建勛，王桂龍，郭 勝，蔡少波

（1.合肥工業(yè)大學(xué) 交通運輸工程學(xué)院，安徽，合肥 230009；2.合肥工業(yè)大學(xué) 機(jī)械與汽車工程學(xué)院，安徽，合肥 230009）

隨著汽車數(shù)量的增加，城市道路汽車行駛工況越來越復(fù)雜，汽車行駛工況的變化對汽車的燃油消耗、污染物的排放、環(huán)境的保護(hù)等都有很大的影響，因此，對我國城市道路行駛工況的研究具有重要的現(xiàn)實意義。近些年，國內(nèi)外學(xué)者對行駛工況進(jìn)行了深入研究。瑞典Lund大學(xué)Ericsson[1]教授領(lǐng)導(dǎo)的課題組對影響行駛工況的關(guān)鍵因素及對汽車的油耗與排放有明顯影響的因素進(jìn)行了研究；李孟良[2-5]等人對上海、北京和廣州3個城市進(jìn)行了為期兩年的車輛實際行駛工況調(diào)查研究、試驗和數(shù)據(jù)采集與分析，用實測的方式研究了中國典型城市乘用車的行駛工況；馬志雄[6]等人研究了動態(tài)聚類法在車輛實際行駛工況開發(fā)中的應(yīng)用。

目前，車輛行駛工況通常用聚類的方法進(jìn)行構(gòu)建，雖然有很高的聚類精度，但行駛工況數(shù)據(jù)中含有的波動性的、不規(guī)則性的部分，會導(dǎo)致聚類精度降低。小波分析是一種新的信號分析方法，具有多分辨分析的特點，在時域與頻域都有良好的表征信號局部特征能力，它被廣泛運用于信號處理、圖像處理、地震勘探等方面。但是，利用小波分析對行駛工況數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的并不多。而事實上，利用小波分析對數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪、濾波后，可以使原始數(shù)據(jù)更有規(guī)則性，更能反映真實情況。本文運用小波變換對構(gòu)建的行駛工況數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮重構(gòu)，并對重構(gòu)后的數(shù)據(jù)進(jìn)行了特征參數(shù)分析。理論分析及試驗結(jié)果表明，小波重構(gòu)后的數(shù)據(jù)用于行駛工況的構(gòu)建，能有效提高所構(gòu)建行駛工況的精度。

1 構(gòu)建行駛工況的基本理論與方法

1.1 主成分分析

在實際問題中，不同變量之間是有一定相關(guān)性。當(dāng)變量較多且變量間有一定的相關(guān)性時，分析問題的復(fù)雜性就會增加。主成分分析是設(shè)法將原來變量重新組合成一組新的互相無關(guān)的幾個變量來代替原來變量，同時根據(jù)實際需要從中取幾個較少的綜合變量盡可能多地反映原來變量的信息。

1.2 FCM聚類

FCM聚類是用隸屬度確定每個數(shù)據(jù)點屬于某個聚類的程度的一種聚類算法,通過迭代使各樣本距離模糊聚類中心的距離加權(quán)和最小。

設(shè)目標(biāo)函數(shù)式為

算法流程：

（3）按下式計算隸屬度

（4）聚類中心按下式修正

（5）誤差計算

如果e＜ξ，算法結(jié)束；否則k=k+1，轉(zhuǎn)步驟（3）。

（6）算法結(jié)束后，由得到的隸屬度矩陣確定數(shù)據(jù)所屬的類，顯示最后聚類結(jié)果。

1.3 小波分析

運用小波變換對行駛工況數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以得到小波系數(shù)，對得到的高頻系數(shù)進(jìn)行閾值處理，對不同尺度的信號選擇不同的閾值。各尺度保留絕對值大于等于閾值的系數(shù)。

2 道路行駛工況的構(gòu)建

2.1 試驗原則及數(shù)據(jù)采集

本文選取合肥市典型道路為數(shù)據(jù)采集對象。選取屯溪路、明光路、環(huán)湖東路進(jìn)行樣本采集。采樣時間為上午7:30～11:30和下午13:00～18:00，對采樣路線連續(xù)采樣兩周，包括了車流量的高峰期與非高峰期以及工作日與非工作日的各個時段。試驗選擇駕駛經(jīng)驗豐富的駕駛員，駕駛員采用固定路線跟車法，跟隨測試路段上的車流行駛進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。

2.2 運動學(xué)片段劃分及特征參數(shù)

車輛在城市道路的行駛過程中，機(jī)動車與非機(jī)動車可能在同一條車道上行駛，彼此相互干擾，因此兩個相鄰數(shù)據(jù)往往有一定的波動。為了便于數(shù)據(jù)的研究和處理，我們定義運動學(xué)片段，即車輛從一個怠速開始到下一個怠速開始的運動過程。在數(shù)據(jù)處理過程中，我們將行駛工況按下面的原則定義。

（1）怠速工況：發(fā)動機(jī)工作并且速度v=0的行駛狀態(tài)。

（2）加速工況：車輛加速度a≥0.36 m/s2并且速度v≠0的行駛狀態(tài)。

（3）減速工況：車輛加速度a≤-0.36 m/s2并且速度v≠0的行駛狀態(tài)。

對汽車的運行狀態(tài)進(jìn)行描述的參數(shù)有很多，如果選擇過多的參數(shù)表征汽車的行駛狀態(tài)，會使計算變得復(fù)雜，可能給分析工作帶來不必要的困難；如果參數(shù)選擇過少，可能不足以描述真實的汽車運行狀態(tài)。綜上考慮，本文定義了Pa(加速比例)、Pd(減速比例 )、Pc(勻速比例)、Pi(怠速比例 )、Vm(平均速度)、Vmax(最大速度)、Amax(最大加速度)、Amin(最小加速度)、Vsd(速度標(biāo)準(zhǔn)偏差)、Asd(加速度標(biāo)準(zhǔn)偏差)。

對采集來的13 000多組數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理后，將數(shù)據(jù)分成96個運動學(xué)片段，再分別計算各個運動學(xué)片段的特征參數(shù)，見表1。

表1 總體及各運動學(xué)片段特征參數(shù)值

2.3 主成分分析及聚類分析

用SPSS高級統(tǒng)計軟件對各運動學(xué)片段的全部特征值參數(shù)進(jìn)行主成分分析，得到新的綜合變量，并對這些新綜合變量進(jìn)行FCM聚類。主成分得分見表2。

表2 各主成分得分

本文代表性工況的持續(xù)時間選取為1 000 s左右。根據(jù)相關(guān)系數(shù)大小和各類別的時間長度比，F(xiàn)CM聚類法從第1類選取片段44、65，從第2類選取片段36、56、84、89，從第3類選取片段6、64，從而可以得到合肥市行駛工況。對構(gòu)建的行駛工況，本文采用Daubechies離散小波對試驗數(shù)據(jù)進(jìn)行3尺度分解，進(jìn)而對行駛工況數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮重構(gòu)，從而得到去除噪聲后的行駛工況，用Matlab擬合工況，如圖1所示。

從圖1可以看出進(jìn)行小波變換后，行駛工況數(shù)據(jù)趨于平穩(wěn)，信號較為光滑。

2.4 基于特征參數(shù)的誤差分析

將小波重構(gòu)后和重構(gòu)前得到的特征參數(shù)與試驗數(shù)據(jù)的特征參數(shù)進(jìn)行比較，結(jié)果見表3。

由表3可知，小波重構(gòu)后得到的特征參數(shù)與試驗數(shù)據(jù)特征參數(shù)的平均相對誤差為9.02%，而重構(gòu)前的平均相對誤差為11.21%，相比重構(gòu)前提高了2.19%。

3 結(jié)論

（1）運用小波的壓縮重構(gòu)和FCM聚類法相結(jié)合的方法，提出了道路行駛工況構(gòu)建的一種新方法，為實際汽車行駛工況的構(gòu)建提供了一種新思路。

（2）通過小波的壓縮重構(gòu)，消除了路面干擾因素的影響，從而使構(gòu)建的行駛工況更加貼近合肥市的實際交通狀況。

（3）為后續(xù)的動力匹配研究，以及獲得汽車在合肥相對準(zhǔn)確的油耗和排放仿真數(shù)據(jù)打下了一定的基礎(chǔ)。

表3 特征參數(shù)相對誤差值

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