带弯道信息的城市复合行驶工况构建方法研究

doi:10.19562/j.chinasae.qcgc.2021.10.014

摘要/Abstract

摘要：

针对车辆能耗评价用城市行驶循环缺少弯道工况的问题，制定出了基于短行程分析的城市弯道行驶工况构建方法。采取优化后的数据处理方法获得准确的弯道工况数据并进行弯道片段分割；使用主成分分析法对实验数据进行压缩降维；使用K-均值聚类算法将所有的弯道片段分类以获得代表性弯道工况，依据相似度将代表性弯道片段添加进传统典型城市综合工况，从而获得带有弯道信息的城市复合行驶工况。结果表明，具有弯道工况信息的复合行驶工况比传统车辆循环工况更能体现车辆在城市中的实际行驶特征。

关键词: 车辆行驶工况, 弯道工况, 数据优化, 主成分分析, K?均值聚类

Abstract:

In view of the lack of the condition of driving on curve in urban driving cycle for the evaluation of vehicle energy consumption， a construction method of driving on curve condition in cities is formulated based on short trip analysis. The processing method of optimized data is used to obtain accurate curved road condition data with curved road divided into segments. Principal component analysis is used to compress the experimental data with its dimension lowered. K?means clustering algorithm is utilized to classify all the curved road segments for obtaining the representative driving on curve conditions and the representative curved road segments are added into the traditional typical urban comprehensive driving cycle based on the degree of similarity， so as to obtain an urban compound driving cycle covering curved road information. The results indicate that the urban compound driving cycle with the information of driving on curve condition can better embody the real driving characteristics of vehicles in cities than traditional vehicle driving cycle.

Key words: vehicle driving cycle, condition of driving on curve, data optimization, principal component analysis, K?means clustering

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图/表 18

图1

图2

图3

图4

图5

表1

各弯道工况特征参数"

工况	$S$ /m	$v m a x$ / （km·h^-1）	$v m i n$ / （km·h^-1）	…	$K m i n$ /m^-1	$K m$ /m^-1	$K s d$ /m^-1
1	41.060 7	13.951	5.76	…	0.000 85	40.165 5	50.874 4
2	67.724 4	10.08	6.372	…	0.001 48	0.294 59	31.405
…	…	…	…	…	…	…	…
32	91.932	21.42	7.015	…	0.000 14	3.714 57	317.615
33	75.846	13.36	6.588	…	0.000 1	1.099 98	397.784
…	…	…	…	…	…	…	…
63	33.692	6.78	3.4	…	0.009 44	0.100 46	24.572 2
64	14.952	3.72	1.99	…	0.022 25	0.121 63	9.988 62

表1

表2

图6

表3

表4

表5

图7

表6

转弯代表性片段的特征参数"

类别	工况片段	$S$ /m	$v m a x$ / （km·h^-1）	…	$t$ /s	$R m$ /m	$K m$ /m^-1
第1类	63	33.692 00	6.78	…	8	26.943 17	0.100 464
	56	14.883 06	4.22	…	8	25.346 48	0.180 278
	57	14.377 74	3.39	…	8	24.722 42	0.087 123
第2类	2	67.724 46	10.08	…	8	18.222 05	0.294 596
	3	60.843 07	9.49	…	8	24.285 10	38.347 16
	7	84.477 90	15.42	…	6	24.977 44	0.833 62
第3类	9	86.080 17	24.04	…	6	39.045 38	0.390 44
	40	108.955 8	22.21	…	7	75.602 70	0.326 978
	32	91.932 01	21.42	…	6	54.046 76	3.714 57

表6

表7

图8

表8

待替换片段数据"

片段1	$t / s$	40	41	42	43	44	45	46
片段1	$v / (k m ? h - 1)$	15.02	15.33	15.41	15.60	15.69	15.69	15.65
片段2	$t / s$	78	79	80	81	82	83	84
片段2	$v / (k m ? h - 1)$	15.33	15.76	16	16.42	16.13	15.76	15.57

表8

图9

图10

参考文献 34

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主成分	特征值	贡献率	累计贡献率
1	6.136 758	0.278 944	0.278 944
2	4.500 363	0.204 562	0.483 505
3	3.580 212	0.162 737	0.646 242
4	2.394 267	0.108 831	0.755 073
5	1.339 000	0.060 864	0.815 937
6	1.083 981	0.049 272	0.865 209
…	…	…	…
18	0.008 454	0.000 384	0.999 665
19	0.004 092	0.000 186	0.999 851
20	0.002 392	0.000 109	0.999 960
21	0.000 887	4.03×10^-5	1
22	6.51×10^-16	2.96×10^-17	1

第1类	第2类	第3类
-1.748 610	-0.542 750	2.927 849
-1.339 050	1.576 608	-0.303 550
0.874 499	-1.455 420	0.742 283
-0.097 570	-0.009 660	0.137 011
0.032 616	0.181 409	-0.273 480
-0.248 320	0.176 807	0.091 376

工况	第1类	第2类	第3类
1	40.405 170	18.095 920	47.383 870
2	12.242 570	1.559 115	21.976 000
3	18.434 990	2.269 753	32.552 760
4	185.368 500	172.768 700	147.131 100
5	13.735 400	4.170 215	31.685 040
…	…	…	…
60	4.913 065	21.394 240	17.791 980
61	5.043 046	34.638 070	31.702 240
62	1.263 347	13.020 350	18.785 690
63	1.217 729	9.276 866	21.404 620
64	4.179 408	14.995 220	34.383 630

片段	速度	时间	X	Y
63	6.780	822	2 923.052	-2 428.640
	4.890	823	2 926.716	-2 425.300
	3.700	824	2 929.240	-2 422.300
	…	…	…	…
	4.350	828	2 926.146	-2 409.630
	4.660	829	2 923.052	-2 406.190
	4.430	830	2 919.307	-2 402.850
…	…	…	…	…
30	21.420	1 040	-4 060.270	1 450.612
	20.484	1 041	-4 065.820	1 450.612
	…	…	…	…
	8.028	1 045	-4 080.140	1 448.650
	6.984	1 046	-4 081.470	1 448.053

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