曹正策　岳　翔　張　旭　張振闖　楊　奎

（武漢理工大學(xué)汽車零部件技術(shù)湖北省協(xié)同創(chuàng)新中心，武漢430070）

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基于EMT純電動公交車的行駛工況研究和構(gòu)建*

曹正策岳翔張旭張振闖楊奎

（武漢理工大學(xué)汽車零部件技術(shù)湖北省協(xié)同創(chuàng)新中心，武漢430070）

【摘要】結(jié)合武漢24路EMT純電動公交車的實際行駛工況，將采集到的行駛數(shù)據(jù)進(jìn)行了短行程劃分，計算出能反映該車行駛特征的12個特征值，并采用主成分分析法對特征值進(jìn)行降維處理；采用聚類分析法對短行程進(jìn)行了分類，在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了該車在城市交通擁堵、順暢和綜合道路條件下的行駛工況及其擋位圖。對所構(gòu)建的行駛工況進(jìn)行了有效性驗證，表明所構(gòu)建工況能夠很好地反映EMT純電動公交車在實際道路中的運行特征，可以作為臺架試驗的測試工況對整車和相關(guān)零件進(jìn)行性能測試。

1　前言

車輛的行駛工況可用于測評整車的動力性與經(jīng)濟(jì)性，為整車的動力匹配和控制策略的制定提供參考，更可作為臺架試驗的測試工況，以模擬車輛的實際運行狀況進(jìn)行產(chǎn)品的改進(jìn)。目前國內(nèi)外對傳統(tǒng)公交車在不同道路條件下的行駛工況研究較多，而對電動公交車行駛工況研究較少。隨著純電動公交車在城市運行中所占比例的增高，對其進(jìn)行行駛工況的研究和構(gòu)建具有重要意義［1，2］。

為此，本文以武漢24路EMT純電動公交車為研究對象，通過分析其行駛特征構(gòu)建了該車在城市交通擁堵、順暢和綜合道路條件下的行駛工況，并驗證了所構(gòu)建行駛工況的有效性。

2　EMT純電動公交車行駛工況研究

2.1試驗樣車

試驗樣車為武漢24路EMT純電動公交車，其整車參數(shù)如表1所列。

表1　武漢24路EMT純電動公交車整車參數(shù)

2.2行駛路線

武漢24路EMT純電動公交車行駛路線如圖1所示。該車往返總時長為1.5～2 h，單程公交線路全長12.782 km，共20站，平均站距為639.1 m。沿線既有交通擁堵路段，又有交通順暢路段，覆蓋了所有交通類型。

圖1　武漢24路EMT純電動公交車行駛路線

2.3數(shù)據(jù)采集

武漢24路EMT純電動公交車的行駛數(shù)據(jù)均來源于因泰斯特的遠(yuǎn)程監(jiān)控平臺。遠(yuǎn)程監(jiān)控平臺可通過行車記錄儀對該公交車進(jìn)行實時監(jiān)控并及時獲取信息。對5輛24路EMT純電動公交車進(jìn)行了數(shù)據(jù)采集，采集時間段為每天早上5點到晚上9點，共采集1個月，采集時間段基本覆蓋了武漢市內(nèi)車流量的高峰期和非高峰期。數(shù)據(jù)采集過程中，每隔1 s采集1次,共采集到500多萬條信息。經(jīng)綜合考慮，篩選出具有代表性的60多萬條數(shù)據(jù)，并采用短行程分析法對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。

2.4行駛工況分析

2.4.1短行程劃分

為系統(tǒng)高效地對試驗數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，考慮到EMT純電動公交車具有頻繁起動和停車、無怠速等特點，在采集的數(shù)據(jù)中將相鄰兩個公交車站之間的行駛片段定義為1個短行程片段，從而將數(shù)據(jù)劃分為若干個短行程片段。利用Matlab軟件對采集到的60多萬條數(shù)據(jù)進(jìn)行了短行程片段分割，除去一些異常情況后共獲得9 265個有效的短行程片段［3］。

2.4.2特征值的降維

在已分割的短行程片段中，選擇能反映EMT純電動公交車行駛特征的12個特征值作為評價指標(biāo)，如表2所列。每個短行程片段的12個特征值可通過相關(guān)公式計算得到［4］。

表2　短行程片段特征值

因12個特征值之間存在一定程度的相關(guān)性，不是相互獨立的，若選取全部的特征值進(jìn)行行駛片段的運動學(xué)歸類和行駛工況的構(gòu)建，會增加歸類計算的復(fù)雜程度，相反，過少地選取特征值，會由于評價指標(biāo)過少而影響歸類的準(zhǔn)確性和行駛工況的真實性。因此，需要利用主成分分析方法對12個特征值進(jìn)行降維處理。

主成分分析的原理是選取盡可能少的相互無關(guān)的主成分作為評價指標(biāo)來代替12個特征值，在盡可能有效反映EMT純電動公交車行駛特征的前提下，簡化短行程片段的歸類和行駛工況的構(gòu)建過程，并保證歸類的準(zhǔn)確性和行駛工況的真實性［5］。

以EMT純電動公交車的12個特征值為樣本，選取9 265個短行程片段構(gòu)建1個9 265×12的矩陣進(jìn)行主成分分析，得到12個主成分Mm（m=1,2,…,12），然后通過計算主成分的貢獻(xiàn)率確定盡可能少的主成分?jǐn)?shù)量（即有效主成分），再通過計算12個特征值在有效主成分上的載荷確定有效主成分所代替的特征值。

貢獻(xiàn)率是每個主成分的信息量占全部主成分信息量的比重。如圖2所示，前3個主成分M1、M2、M3的貢獻(xiàn)率分別為51.53％、18.50％和12.80％，累計貢獻(xiàn)率分別為51.53％、70.03％和82.83％。選擇累計貢獻(xiàn)率超過80％的前3個主成分代替原來的12個特征值反映EMT純電動公交車行駛特征，其它主成分可忽略不計［6］。

圖2　主成分貢獻(xiàn)率和累計貢獻(xiàn)率

載荷是特征值與主成分的相關(guān)系數(shù)。比較某一特征值在前3個主成分上的載荷絕對值，若該特征值在某一主成分上的載荷絕對值最大，說明該特征值與該主成分的相關(guān)性最高，則選擇該主成分來代替該特征值。表3為前3個主成分的載荷，依次比較每個特征值在前3個主成分上的載荷絕對值，分析相關(guān)性可知：

a.第1類主成分M1主要代替加速時間比例Pa、減速時間比Pd、勻速時間比例Pc、停車時間比例Pi、最高車速vmax、平均車速vm、速度標(biāo)準(zhǔn)偏差vsd；

b.第2類主成分M2代替最大加速度amax、最小加速度amin、加速度標(biāo)準(zhǔn)偏差asd；

c.第3類主成分M3代替加速階段的平均加速度aa和減速階段的平均減速度ad；

表3　前3個主成分的載荷

2.4.3短行程片段的歸類

采用聚類分析法進(jìn)行短行程片段的歸類，其原理是將相似程度較大的短行程片段分到一類，代表EMT純電動公交車在同一種交通條件下的行駛特征［7］。

本文采用歐式距離法計算不同短行程片段之間的主成分距離，進(jìn)而衡量它們之間的相似程度。主成分距離越近，短行程片段相似程度越高。

歐式距離法的計算式為：

式中，dxy為兩個短行程片段的主成分距離；xi、yi分別為不同短行程片段的前3個主成分值。

通過聚類分析法可將9 265個短行程分為兩類，第1類包括5 294個短行程片段，第2類包括3 971個短行程片段。分別計算兩類短行程片段的12個特征值，且在全部短行程片段的范圍內(nèi)求取12個綜合特征值，即綜合短行程的特征值，如表4所列。

表4　兩類短行程和綜合短行程的特征值

由表4可知：

a.第1類短行程的停車時間比例Pi為40.54％，遠(yuǎn)高于第2類的停車時間比例9.78％，而第1類短行程的其它時間比例Pa、Pd、Pc均小于第2類，綜合短行程中的4個時間比例始終處于第1類與第2類之間。

b.第2類短行程的最高車速為50.37 km/h，高于第1類短行程的最高車速35.63 km/h，綜合短行程中最高車速為50.37 km/h，與第2類短行程相同。

傳統(tǒng)的鹽湖鹵水濃縮蒸發(fā)需要大面積的蒸發(fā)池，鹵水中的水分揮發(fā)到空氣中無法回收，且生產(chǎn)周期往往很長，在一定程度上影響了鹽化工產(chǎn)品的生產(chǎn)效率[6]。采用膜蒸餾技術(shù)先處理模擬鹵水探索最佳操作條件，在最佳操作工藝下處理鹵水，在得到鹽湖中的礦物鹽同時得到淡水，既可用于鹽化工生產(chǎn)又緩解了當(dāng)?shù)厮Y源短缺。

c.第2類短行程的平均車速為9.72 km/h，明顯高于第1類短行程的平均車速22.85 km/h，綜合短行程的平均車速為15.84 km/h，介于第1類與第2類之間。

d.其它特征值的差別較小。

由上述分析可知，第1類短行程反映的是EMT純電動公交車在交通擁堵條件下的行駛特征；第2類短行程反映的是EMT純電動公交車在交通順暢條件下的行駛特征；綜合短行程反映的是EMT純電動公交車在綜合交通條件下的行駛特征。

3　武漢24路EMT純電動公交車行駛工況建立

基于短行程片段的歸類結(jié)果，構(gòu)建武漢24路EMT純電動公交車在交通順暢、交通擁堵和綜合交通條件下的3種行駛工況。

在構(gòu)建城市交通擁堵條件下的行駛工況時，首先計算第1類短行程中每個短行程片段前3個主成分xi，同時計算此類短行程的前3個主成分zi，最后求取xi與zi的主成分相關(guān)系數(shù)，將相關(guān)系數(shù)最高的幾個短行程片段擬合成1個1 000～1 500 s的行駛工況。該方法同樣適用于構(gòu)建交通順暢條件下的行駛工況［8］。

相關(guān)系數(shù)計算式為：

在構(gòu)建綜合交通條件下的行駛工況時，考慮短行程片段的數(shù)量和時間長度，選擇從第1類和第2類短行程中各選取若干主成分相關(guān)系數(shù)最高的短行程片段擬合為1個1 000～1 500 s的行駛工況。

3.1行駛工況和擋位圖

為更準(zhǔn)確地評價EMT純電動公交車的運行狀態(tài)，構(gòu)建了武漢24路EMT純電動公交車的行駛工況和擋位圖。圖3和圖4為構(gòu)建的武漢24路EMT純電動公交車在交通擁堵條件下的行駛工況和擋位圖。

圖3　武漢24路EMT純電動公交車在交通擁堵條件下的行駛工況

由圖3可看出，該車在武漢市交通擁堵條件下的行駛工況由6個短行程片段組成，總時長為1 380 s，平均車速為9.58 km/h，最高車速為36.07 km/h，表明由于車流量大、混行交通嚴(yán)重，該車通行困難，常處于中、低速行駛狀態(tài)，停車時間長。由圖4可看出，在交通擁堵條件下，該車長時間處于中低速行駛，變速器經(jīng)常處于I、II擋，且擋位變化不頻繁。

圖4　武漢24路EMT純電動公交車在交通擁堵條件下的擋位圖

構(gòu)建的武漢24路EMT純電動公交車在交通順暢條件下的行駛工況和擋位圖分別如圖5和圖6所示。

圖5　武漢24路EMT純電動公交車在交通順暢條件下的行駛工況

圖6　武漢24路EMT純電動公交車在交通順暢條件下的擋位圖

由圖5可看出，該車在交通順暢條件下的行駛工況由8個短行程片段組成，該工況總時長為1 210 s，平均車速為23.57 km/h，最高車速為50.00 km/h，表明該車通行順暢，常處于中、高速行駛狀態(tài)，停車時間短。由圖6可看出，在交通順暢條件下，由于該車長時間處于中高速行駛，變速器經(jīng)常處于III擋，其次是II、IV擋，很少處于I擋，且擋位變化較頻繁。

構(gòu)建的武漢24路EMT純電動公交車在綜合交通條件下的行駛工況和擋位圖分別如圖7和圖8所示。

由圖7可看出，該車在綜合交通條件下的行駛工況由第1類短行程中的4個片段和第2類短行程中的3個片段擬合而成。該工況總時長為1 400 s，平均車速為15. 25 km/h，最高車速為50 km/h，表明該工況全面反映了擁堵和順暢道路條件下EMT純電動公交車的行駛狀態(tài)。由圖8可看出，在城市綜合交通條件下，該車變速器的擋位圖涵蓋了在擁堵和順暢道路下?lián)跷蛔兓闆r。

圖7　武漢24路EMT純電動公交車在綜合交通條件下的行駛工況

圖8　武漢24路EMT純電動公交車在綜合交通條件下的擋位圖

3.2武漢24路EMT公交車行駛工況有效性驗證

在進(jìn)行武漢24路EMT純電動公交車行駛工況有效性驗證前，首先針對所構(gòu)建的3種交通條件下的行駛工況計算出12個特征值（表5），然后計算表4與表5中該車在同一交通條件下的12個特征值的相對誤差平均值，若各相對誤差的平均值小于5％，則說明所構(gòu)建的行駛工況有效［9］。經(jīng)計算，3種交通條件下12個特征值的相對誤差平均值分別為2.89％、3.10％和3.28％，均小于5％，表明所構(gòu)建的行駛工況有效。

為進(jìn)一步說明所構(gòu)建行駛工況能有效地反映EMT純電動公交車的實際運行特征，對同一交通條件下的速度比例進(jìn)行了對比，如圖9所示。由圖9可看出，在同一交通條件下，該車的速度比例相似程度較高，故說明所構(gòu)建的行駛工況能夠很好地反映EMT純電動公交車實際運行狀況。

表5　3類交通條件下構(gòu)建的行駛工況特征值

圖9　3種行駛工況下的速度比例對比結(jié)果

4　結(jié)束語

為得到能反映EMT純電動公交車實際運行特征的行駛工況，以武漢24路EMT純電動公交車為研究對象，對采集到的該車行駛數(shù)據(jù)進(jìn)行短行程片段的劃分，選擇和計算出能反映EMT純電動公交車行駛特征的12個特征值，然后采用主成分分析得到3個有效主成分，并通過聚類分析將短行程片段分為兩類。在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了武漢24路EMT純電動公交車在擁堵、順暢和綜合交通條件下的行駛工況和擋位變化圖。最后對所構(gòu)建行駛工況進(jìn)行了有效性驗證，表明所構(gòu)建工況能夠很好地反映EMT純電動公交車在實際道路中的運行特征，可作為EMT純電動公交車的臺架測試工況進(jìn)行整車和相關(guān)零部件的性能測試和改進(jìn)。

參考文獻(xiàn)

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（責(zé)任編輯文楫）

修改稿收到日期為2016年3月18日。

主題詞:EMT純電動公交車行駛工況主成分分析聚類分析

Research and Establishment of Driving Cycles of Pure Electric Buses Based on EMT

Cao Zhengce, Yue Xiang, Zhang Xu, Zhang Zhenchuang, Yang Kui
（Hubei Collaborative Innovation Center for Automotive Components Technology, Wuhan University of Technology, Wuhan 430070）

【Abstract】In combination of the real driving conditions of Wuhan NO.24 electric city bus equipped with EMT, we gather the driving data and divide them into short trips, then calculate 12 characteristic values of the trips that can reflect driving characteristic of this bus, and use the principal component analysis to make dimension-reduction, use clustering analysis to classify the short trips. On this basis, we establish the driving cycles and the shift diagram of this bus based on congested traffic, unimpeded traffic and comprehensive road conditions. Effectiveness of the constructed driving cycle is verified, which shows that, the driving cycles can reflect the operating characteristics of this pure electric city bus equipped with EMT in real road conditions, can be used as test cycle of bench test to test performance of vehicle and related components.

Key words:EMT electric city bus, Driving cycles, Principal component analysis, Clustering analysis

*基金項目:國家科技部“863”基金資助項目（2011AA11A260），武漢市科學(xué)技術(shù)局基金資助項目（2013011801010595）。

中圖分類號:U469.72

文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A

文章編號:1000-3703（2016）04-0022-05