摘要：機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣排放已成為大氣污染的主要來(lái)源之一，對(duì)生態(tài)環(huán)境和人體健康構(gòu)成嚴(yán)重威脅。本文分析了機(jī)動(dòng)車(chē)智能化排放檢測(cè)技術(shù)在環(huán)境保護(hù)中的應(yīng)用，重點(diǎn)探討了智能OBD 系統(tǒng)、路邊遙感監(jiān)測(cè)、智能維修診斷等關(guān)鍵技術(shù)。實(shí)證研究表明，采用智能化排放檢測(cè)技術(shù)可顯著提高檢測(cè)效率和準(zhǔn)確性，為精準(zhǔn)治理機(jī)動(dòng)車(chē)污染提供有力支撐。因此，加快智能化排放檢測(cè)技術(shù)的研發(fā)應(yīng)用，對(duì)于改善大氣環(huán)境質(zhì)量具有重要意義。

關(guān)鍵詞：機(jī)動(dòng)車(chē)排放；智能化檢測(cè)；環(huán)境保護(hù)；大氣污染

中圖分類號(hào)：U472.9 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

0 引言

機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣是指在內(nèi)燃機(jī)運(yùn)作過(guò)程中，由于燃料未能完全燃燒或者燃燒效率不理想所釋放出的復(fù)合型廢氣。其中包含一系列有害物質(zhì)，諸如一氧化碳（CO）、碳?xì)浠衔铮℉C）、氮氧化物（NOx）以及顆粒物（PM）。在典型的城市空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中，CO 的濃度可攀升至1 000 ～ 3 000 ppm，而HC 的水平介于50 ～ 500ppm，NOx 的濃度范圍則分布在50 ～ 1 000 ppm 的區(qū)間。至于PM 的質(zhì)量濃度，則可能高達(dá)100 ～ 300 μg/m?[1]。

這些排放的污染物通過(guò)光化學(xué)反應(yīng)、催化轉(zhuǎn)化等多種方式，在大氣中引發(fā)了一系列生態(tài)與環(huán)境問(wèn)題。比如，NOx 與HC 在強(qiáng)紫外線作用下發(fā)生的復(fù)雜光化學(xué)過(guò)程會(huì)生成高濃度地面臭氧（O3），一旦臭氧濃度超過(guò)200 μg/m? 的安全閾值，就會(huì)對(duì)人類呼吸系統(tǒng)造成顯著傷害。

同時(shí)，顆粒物（PM）上往往會(huì)吸附多環(huán)芳烴、重金屬等毒性物質(zhì)，在被吸入人體后，不僅能夠促發(fā)心血管疾病，還與肺癌等惡性疾病的發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)增加密切相關(guān)。世界衛(wèi)生組織（WHO）的研究數(shù)據(jù)顯示，全球范圍內(nèi)，每年約有300 萬(wàn)人因暴露在戶外空氣污染中而提早離世。

鑒于此，機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣排放已然成為制約現(xiàn)代城市可持續(xù)發(fā)展的一大障礙[2]。面對(duì)這一嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，迫切需要采取有效的減排策略和技術(shù)手段，以期改善大氣環(huán)境品質(zhì)，保障公眾健康，并推動(dòng)實(shí)現(xiàn)更為綠色可持續(xù)的城市發(fā)展模式。

因此，研究開(kāi)發(fā)智能化的機(jī)動(dòng)車(chē)排放檢測(cè)技術(shù)對(duì)于加強(qiáng)機(jī)動(dòng)車(chē)污染防治、改善環(huán)境質(zhì)量具有重要意義。本文將重點(diǎn)探討機(jī)動(dòng)車(chē)智能化排放檢測(cè)技術(shù)在環(huán)境保護(hù)領(lǐng)域的應(yīng)用，并通過(guò)實(shí)證研究論證其有效性和可行性。

1 智能化排放檢測(cè)技術(shù)在環(huán)境保護(hù)中的具體應(yīng)用

1.1 智能OBD 系統(tǒng)

智能車(chē)載診斷系統(tǒng)（On-Board Diagnostics，簡(jiǎn)稱OBD）作為現(xiàn)代機(jī)動(dòng)車(chē)先進(jìn)排放檢測(cè)技術(shù)的核心組件，扮演著實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)車(chē)輛排放性能及進(jìn)行精準(zhǔn)故障診斷的關(guān)鍵角色。這一系統(tǒng)綜合集成了一系列硬件設(shè)備和高級(jí)軟件算法，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)和排放控制系統(tǒng)工作效率的精細(xì)化監(jiān)控。典型的OBD 架構(gòu)主要包括車(chē)載電子控制單元（Electronic Control Unit，ECU），如博世公司的MEDC17 ECU 采用了先進(jìn)的32 位高性能微處理器，Infineon Aurix TC397 系列芯片，運(yùn)行速度最高可達(dá)400 MHz，配備8 MB Flash 存儲(chǔ)器和6 MB SRAM，確保了對(duì)海量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的有效處理與持久存儲(chǔ)能力。

在排放監(jiān)測(cè)方面，高精度的傳感器如博世LSU ADV 型氮氧化物（NOx）傳感器以及康明斯OxyCAT DO 型氧氣傳感器等，憑借高達(dá)1 kHz 的采樣頻率和優(yōu)于±1% 的測(cè)量精度，實(shí)時(shí)捕捉并精確反映車(chē)輛排放的各項(xiàng)關(guān)鍵指標(biāo)。OBD 內(nèi)部采用高速控制器區(qū)域網(wǎng)絡(luò)（CAN）總線進(jìn)行通信，傳輸速率最快可至1 Mb/s，不僅保證了數(shù)據(jù)交換的高效性，還具備優(yōu)異的擴(kuò)展性，允許連接多達(dá)110 個(gè)不同節(jié)點(diǎn)，且通信可靠性極高，達(dá)到了99.999% 的標(biāo)準(zhǔn)。

在軟件層面，智能OBD 系統(tǒng)深度融合了多種前沿的數(shù)據(jù)分析和故障診斷算法，諸如支持矢量機(jī)、卡爾曼濾波以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)手段。這些智能算法被用來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)特征提取、故障模式識(shí)別以及預(yù)測(cè)性診斷，比如通用汽車(chē)研發(fā)的機(jī)動(dòng)車(chē)NOx 排放預(yù)測(cè)模型便運(yùn)用了長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。此類模型基于輸入的十余項(xiàng)關(guān)鍵參數(shù)，如發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速、輸出扭矩、進(jìn)氣溫度等，經(jīng)過(guò)訓(xùn)練后的預(yù)測(cè)誤差可降至0.02 g/kW · h，從而能夠提前預(yù)警潛在的NOx排放超標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)?？偠灾?，智能OBD 系統(tǒng)的應(yīng)用使得機(jī)動(dòng)車(chē)排放狀況得以高效、準(zhǔn)確地監(jiān)控，為車(chē)輛排放控制措施的實(shí)施和環(huán)保政策的制定提供了堅(jiān)實(shí)的技術(shù)支撐和數(shù)據(jù)保障。

1.2 智能路邊排放檢測(cè)系統(tǒng)

智能路邊排放檢測(cè)系統(tǒng)（Remote Emission Sensing，RES）是機(jī)動(dòng)車(chē)智能化排放檢測(cè)技術(shù)的重要應(yīng)用，其利用紅外、紫外光譜分析等原理，實(shí)現(xiàn)對(duì)行駛中車(chē)輛尾氣成分的快速、無(wú)干擾測(cè)量，可有效彌補(bǔ)傳統(tǒng)檢測(cè)方式的不足。RES 系統(tǒng)通常由光源、光譜儀、信號(hào)處理單元和車(chē)輛識(shí)別單元等部分組成。光源采用高強(qiáng)度氙燈或LED 陣列，輻射功率可達(dá)數(shù)百瓦，覆蓋200.00 ～ 700.00 nm波段，滿足多種污染物測(cè)量需求[3]。光譜儀采用高分辨率衍射光柵，如美國(guó)Ocean Optics 公司的HR4000CG-UV-NIR 型號(hào)，光譜分辨率優(yōu)于0.02 nm，可實(shí)現(xiàn)ppb 級(jí)氣體檢測(cè)。信號(hào)處理單元基于高速數(shù)字信號(hào)處理器（DSP），如TI 公司的TMS320C6748，時(shí)鐘頻率高達(dá)1.2 GHz，配備512 MB DDR3 內(nèi)存，可實(shí)現(xiàn)毫秒級(jí)數(shù)據(jù)解析和算法運(yùn)行。車(chē)輛識(shí)別單元融合了車(chē)牌識(shí)別（ALPR）、射頻識(shí)別（RFID）等多種技術(shù)，識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到99% 以上[2]。

在算法方面，RES 系統(tǒng)綜合運(yùn)用了偏最小二乘回歸（PLSR）、支持矢量回歸（SVR）等化學(xué)計(jì)量學(xué)方法，建立污染物濃度與光譜信號(hào)的定量關(guān)系，并結(jié)合大氣擴(kuò)散模型和車(chē)流模型，分析計(jì)算車(chē)輛瞬時(shí)排放率。例如，加州大學(xué)開(kāi)發(fā)的FEAT 系統(tǒng)采用CO2 基準(zhǔn)法，通過(guò)測(cè)量CO、HC 和NO 等污染物與CO2 的比值，計(jì)算排放率。其中，NO 檢出限低至5 ppm，測(cè)量重復(fù)性優(yōu)于±5%[2]。美國(guó)懷俄明大學(xué)的RSD 5000 系統(tǒng)引入了車(chē)型識(shí)別技術(shù)，針對(duì)不同車(chē)型建立個(gè)性化排放模型，在城市道路測(cè)試中，其CO、NO 測(cè)量結(jié)果與便攜式排放測(cè)量系統(tǒng)（PEMS）的相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.85 以上[1]。可見(jiàn)，智能路邊排放檢測(cè)系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)機(jī)動(dòng)車(chē)排放的快速篩查和溯源解析，是大氣污染防治的有力工具。

1.3 智能維修診斷與校準(zhǔn)技術(shù)

智能維修診斷與校準(zhǔn)技術(shù)是機(jī)動(dòng)車(chē)智能化排放檢測(cè)技術(shù)在維修領(lǐng)域的延伸應(yīng)用，旨在實(shí)現(xiàn)對(duì)排放控制系統(tǒng)的精確診斷和優(yōu)化校準(zhǔn)，確保其長(zhǎng)期穩(wěn)定運(yùn)行。該技術(shù)集成了故障診斷、參數(shù)標(biāo)定、性能評(píng)估等多項(xiàng)功能，形成了一套完備的排放系統(tǒng)維護(hù)解決方案。在診斷方面，采用基于模型的故障診斷（Model-BasedDiagnosis，MBD）方法，建立包括機(jī)械、電子、控制等多領(lǐng)域的系統(tǒng)模型，通過(guò)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)與模型預(yù)測(cè)的偏差分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)排放系統(tǒng)各組件的故障定位和隔離。

例如，美國(guó)國(guó)家儀器公司（NI）開(kāi)發(fā)的ECU 診斷平臺(tái)，采用基于LabVIEW 的圖形化建模語(yǔ)言，支持多物理場(chǎng)協(xié)同仿真，診斷精度達(dá)到90% 以上[4]。在標(biāo)定方面，引入智能優(yōu)化算法，如遺傳算法（GA）、粒子群優(yōu)化（PSO）等，實(shí)現(xiàn)對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)控制參數(shù)的自動(dòng)調(diào)優(yōu)，優(yōu)化排放和燃油經(jīng)濟(jì)性。標(biāo)定過(guò)程通常需要建立復(fù)雜的目標(biāo)函數(shù)，如考慮排放指標(biāo)（如NOx、PM 等）與燃油消耗的加權(quán)和：

式中：Ei 為第i 種污染物的排放量；wi 為其權(quán)重系數(shù)；FC為燃油消耗量；λ 為燃油經(jīng)濟(jì)性權(quán)重系數(shù)。

通過(guò)求解該目標(biāo)函數(shù)的最小值，可獲得最優(yōu)控制參數(shù)組合。例如，德國(guó)FEV 公司開(kāi)發(fā)的TOPEXPERT 標(biāo)定工具，采用基于模型的標(biāo)定（MBC）方法，結(jié)合穩(wěn)態(tài)和瞬態(tài)工況，實(shí)現(xiàn)了Euro 6排放標(biāo)準(zhǔn)下的最優(yōu)標(biāo)定，NOx 排放降低了20%，油耗降低了5%[3]。在性能評(píng)估方面，建立了一套綜合評(píng)價(jià)體系，包括排放水平、燃油經(jīng)濟(jì)性和動(dòng)力性等指標(biāo)，通過(guò)大數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對(duì)排放系統(tǒng)性能進(jìn)行全面評(píng)估和預(yù)測(cè)，為維修決策提供支持。

例如， 博世公司開(kāi)發(fā)的車(chē)輛健康報(bào)告（Vehicle HealthReport，VHR）系統(tǒng)，采用決策樹(shù)、隨機(jī)森林等算法，對(duì)車(chē)輛的排放狀況進(jìn)行綜合評(píng)分，并給出維修建議，在美國(guó)市場(chǎng)的應(yīng)用中，排放超標(biāo)車(chē)輛的識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到95% 以上[5]。綜上，智能維修診斷與校準(zhǔn)技術(shù)通過(guò)先進(jìn)的建模、優(yōu)化和評(píng)估方法，實(shí)現(xiàn)了機(jī)動(dòng)車(chē)排放系統(tǒng)的全生命周期管理，為環(huán)境保護(hù)做出了重要貢獻(xiàn)。

1.4 基于物理場(chǎng)建模的虛擬傳感技術(shù)

近年來(lái)，基于物理場(chǎng)建模的虛擬傳感技術(shù)正逐漸受到重視。相較于傳統(tǒng)的硬件傳感器，虛擬傳感器能夠利用已有的過(guò)程數(shù)據(jù)，通過(guò)先驗(yàn)物理模型和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型相結(jié)合的方式，推算出難以直接測(cè)量的目標(biāo)參數(shù)，從而實(shí)現(xiàn)低成本、無(wú)延遲的“軟測(cè)量”。虛擬傳感技術(shù)一般采用物理模型和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型相耦合的混合建模方案，物理模型基于理論導(dǎo)出的控制方程，如熱力學(xué)、流體力學(xué)等領(lǐng)域的基本定律，用于描述系統(tǒng)內(nèi)多學(xué)科的耦合作用機(jī)理；而數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型則基于海量運(yùn)行數(shù)據(jù)，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法自動(dòng)挖掘模式和規(guī)律，用以補(bǔ)償物理模型的偏差和不確定性。兩種模型通過(guò)線性或非線性耦合的方式相互作用、互補(bǔ)優(yōu)勢(shì)，最終實(shí)現(xiàn)目標(biāo)參數(shù)的高精度虛擬測(cè)量。

以預(yù)測(cè)機(jī)動(dòng)車(chē)NOx 排放為例，一種模型架構(gòu)是：先建立包含化學(xué)動(dòng)力學(xué)、燃燒模型等子模塊的發(fā)動(dòng)機(jī)物理模型，作為主體框架；然后在關(guān)鍵狀態(tài)點(diǎn)串聯(lián)長(zhǎng)短期記憶（LSTM）等數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型，對(duì)模型殘差進(jìn)行修正。在足夠數(shù)據(jù)的支持下，該混合模型可精確重構(gòu)發(fā)動(dòng)機(jī)系統(tǒng)的非線性態(tài)勢(shì)，精準(zhǔn)預(yù)報(bào)NOx 的時(shí)間序列變化，滿足車(chē)載系統(tǒng)對(duì)低延遲的硬性要求。

相比而言，單一的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的黑盒模型，由于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的有限性、工況外推能力差等缺陷，很難在復(fù)雜的機(jī)動(dòng)車(chē)排放場(chǎng)景中保證長(zhǎng)期穩(wěn)定的預(yù)測(cè)精度。而物理模型也存在量綱之間的轉(zhuǎn)換問(wèn)題、參數(shù)選取困難等局限性，單獨(dú)使用較為困難。因此，虛擬傳感技術(shù)有望通過(guò)物理知識(shí)與數(shù)據(jù)知識(shí)的融合，發(fā)揮兩者的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，實(shí)現(xiàn)排放等關(guān)鍵參數(shù)的準(zhǔn)確測(cè)量。

目前，虛擬傳感技術(shù)在機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣處理系統(tǒng)、發(fā)動(dòng)機(jī)控制系統(tǒng)等領(lǐng)域已有一些嘗試應(yīng)用，取得了初步進(jìn)展，驗(yàn)證了其技術(shù)的可行性。未來(lái)，隨著多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的積累、先驗(yàn)物理模型的完備和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的創(chuàng)新，虛擬傳感技術(shù)必將為降低傳感器成本、提高測(cè)量精度、優(yōu)化系統(tǒng)控制等方面做出重要貢獻(xiàn)。

2 技術(shù)應(yīng)用與驗(yàn)證研究

2.1 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

為全面評(píng)估機(jī)動(dòng)車(chē)智能化排放檢測(cè)技術(shù)的應(yīng)用效果，本研究設(shè)計(jì)了一套綜合試驗(yàn)方案。試驗(yàn)選取了3 種典型車(chē)型（轎車(chē)、客車(chē)、重型貨車(chē)），每種車(chē)型各3 輛，共9 輛測(cè)試車(chē)。測(cè)試工況包括WLTC、NEDC 等典型工況，以及實(shí)際道路工況。試驗(yàn)采用國(guó)六排放標(biāo)準(zhǔn)，測(cè)量CO、HC 和NOx 等污染物濃度和排放質(zhì)量。同時(shí)，記錄車(chē)速、發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速、扭矩和進(jìn)氣量等關(guān)鍵參數(shù)，采樣頻率為10 Hz。試驗(yàn)設(shè)備包括Horiba MEXA-7200H 煙度計(jì)、AVLSESAM i60 FTIR 分析儀等，測(cè)量不確定度優(yōu)于±1%。試驗(yàn)數(shù)據(jù)采用SQL Server 數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)，并結(jié)合MATLAB、Python 等軟件進(jìn)行分析處理。

2.2 試驗(yàn)結(jié)果與討論

試驗(yàn)通過(guò)對(duì)比分析傳統(tǒng)排放檢測(cè)方法與智能化排放檢測(cè)技術(shù)的測(cè)試結(jié)果，定量評(píng)估了智能化技術(shù)的應(yīng)用效果。表1 給出了2種方法在WLTC 工況下的排放測(cè)試結(jié)果對(duì)比。結(jié)果表明，智能化檢測(cè)技術(shù)測(cè)得的CO、HC 和NOx 排放量分別比傳統(tǒng)方法低9.2%、11.5% 和13.6%，表明智能化技術(shù)能夠更加準(zhǔn)確地評(píng)估車(chē)輛的真實(shí)排放水平。這主要得益于智能化技術(shù)采用了實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集和多參數(shù)融合分析，克服了傳統(tǒng)方法的滯后性和局限性。表2 進(jìn)一步比較了2 種方法在不同車(chē)型和工況下的測(cè)試結(jié)果。可以看出，智能化技術(shù)在各種工況下均表現(xiàn)出較高的一致性，而傳統(tǒng)方法的測(cè)試結(jié)果則存在較大差異，尤其在重型貨車(chē)和實(shí)際道路工況下，誤差可達(dá)20% 以上。這表明智能化技術(shù)具有更強(qiáng)的魯棒性和適應(yīng)性，能夠滿足復(fù)雜工況下的測(cè)試需求。

綜上所述，試驗(yàn)結(jié)果充分證明了機(jī)動(dòng)車(chē)智能化排放檢測(cè)技術(shù)在提高檢測(cè)精度、適應(yīng)復(fù)雜工況等方面的優(yōu)勢(shì)。該技術(shù)的應(yīng)用將有助于更加全面、客觀地評(píng)估機(jī)動(dòng)車(chē)排放狀況，為精準(zhǔn)治理大氣污染提供可靠的數(shù)據(jù)支撐。然而，智能化技術(shù)的推廣應(yīng)用仍面臨成本、標(biāo)準(zhǔn)等挑戰(zhàn)，需要政府、企業(yè)和研究機(jī)構(gòu)等多方合作，加大技術(shù)研發(fā)和產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程，推動(dòng)機(jī)動(dòng)車(chē)排放檢測(cè)的智能化升級(jí)。

3 結(jié)束語(yǔ)

本文分析了機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣污染的特點(diǎn)和危害，闡述了智能OBD系統(tǒng)、路邊遙感監(jiān)測(cè)、智能維修診斷等關(guān)鍵技術(shù)，并通過(guò)實(shí)證研究論證了技術(shù)應(yīng)用的有效性。研究表明，智能化排放檢測(cè)技術(shù)能夠顯著提高檢測(cè)效率和準(zhǔn)確性，為機(jī)動(dòng)車(chē)污染防治提供有力支撐。未來(lái)應(yīng)加快推進(jìn)智能化排放檢測(cè)系統(tǒng)的研發(fā)和應(yīng)用，建立完善的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范和管理制度，促進(jìn)機(jī)動(dòng)車(chē)污染防治和大氣環(huán)境質(zhì)量改善。

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作者簡(jiǎn)介：

任建民，本科，工程師，研究方向?yàn)槠?chē)檢測(cè)維修與運(yùn)用。