CN113158125A - 一种基于车联网的柴油车NOx排放评测方法 - Google Patents

一种基于车联网的柴油车NOx排放评测方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种基于车联网的柴油车NOx排放评测方法，包括以下步骤：实时采集柴油车的信息；通过汽车实际运行排放性能评价测试算法对实时采集柴油车的信息排放性能进行评测；对不同方式的评测结果进行加权求和计算综合评测结果。本发明所述的方法可以实现动态实时的柴油车在线排放性能评测，实现对柴油车在实际道路交通环境中的排放性能进行科学、快速评测，服务于政府部门对柴油车排放的监管或交通管控决策，并为企业在不同区域交通工况下优化柴油车排放控制策略提供技术支撑。

Description

一种基于车联网的柴油车NOx排放评测方法
技术领域
本发明属于柴油车NOx排放技术领域，尤其是涉及一种基于车联网的柴油车NOx排放评测方法。
背景技术
本发明是一种基于车联网监测大数据的柴油车实际运行在线排放性能评测方法，属于车联网监测大数据对柴油车实际排放性能评测方法开发。
目前，我国面临最严重问题就是环境污染的问题，最受关注的就是大气污染。大气污染与人民的日常生活息息相关，直接或间接的对人民的身体造成伤害。大气污染的主要来源：燃料燃烧、工业生产过程的排放、交通运输过程的排放、农业活动排放。其中交通运输中的机动车尾气污染量所占比例超过20％，对于一些污染大气的特殊污染物，机动车尾气污染量占比会更大，在北京、上海、杭州和深圳的机动车排放成为首要来源，占比分别达到31.1％、 29.2％、28.0％和41.0％。
根据环保部出台的《中国移动源环境管理年报》(2020)数据，2019年全国柴油车NOx、颗粒物排放量分别为553.2万吨、6.9万吨，分别占七成排放总量的88.9％、99％以上。
在2017年的大气防治计划中，环保管理部门提出强化对营运车辆的环保监管，积极推进柴油车加装具备实时诊断功能的车载远程通讯终端 (OBD+GPRS)；针对现阶段国四、国五车辆恶意篡改OBD、柴油车解除限扭功能、不添加车用尿素等导致排放控制系统失效的恶意违法行为。
而在国六重型排放法规GB17691-2018《重型柴油车污染物排放限值及测量方法(中国第六阶段))中也要求了对柴油车实际运行监管的重视，除PEMS 实际道路测试成为基本要求之外，考虑到客观上排放控制系统失效确实不易被察觉，特别增加了车辆远程排放管理的要求，以便及时发现、维护以减少排放超排量。
这些标准法规都涉及到柴油车实际运行排放的检测，表明环保部门对柴油车的实际排放监管越来越重视，也越来越严格。这些法规的实施对柴油车的实际排放形成了全方位监管。
机动车污染排放控制的管理重点已基本转向实际运行监管，正在逐渐形成全时空、多种检测技术的监控网络。政府部门如何进行科学监管和评测，是目前国家和地方环保部门正在积极讨论的问题。企业如何提升柴油车的性能才能满足国家全方位的监管要求，如何降低柴油车排放超标风险，也是企业一直在研究的问题。
本发明开发一种基于车联网监测大数据的柴油车实际运行在线排放性能评测方法，为环保部门对柴油车实际运行排放进行评测，为企业对产品进行研发验证提供技术支撑和依据。
发明内容
有鉴于此，本发明旨在提出一种基于车联网的柴油车NOx排放评测方法，以解决柴油车在实际使用中受城市道路复杂交通工况的影响，而缺失科学、客观的柴油车实际运行排放性能评测方法的问题。
为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：
一种基于车联网的柴油车NOx排放评测方法，包括以下步骤：
S1、实时采集柴油车的信息；
S2、通过汽车实际运行排放性能评价测试算法对实时采集柴油车的信息排放性能进行评测；
S3、对不同方式的评测结果进行加权求和计算综合评测结果；
柴油车实际运行排放性能评价测试算法包括：
基于标准检测方法的工况评测算法，用于得到基于标准检测方法的工况的NOx浓度评测结果；
基于运行城市区域工况评测算法，用于得到运行城市区域的工况的NOx 浓度评测结果；
基于典型车辆用途工况评测算法用于得到典型车辆用于的工况中的NOx 浓度评测结果；
基于出行链实际运行工况评测算法用于得到出行链实际运行的工况中的NOx浓度评测结果。
进一步的，柴油车的信息包括：实际运行的车速、柴油机运行状态参数、 NOx浓度、经纬度。
进一步的，基于标准检测算法工况评测算法包括：
转鼓C-WTVC工况算法、转鼓CCBC工况算法，用于得到符合性因子测评结果；
加载减速工况算法，用于得到加载减速工况计算超标比例测评结果；
遥感遥测瞬时浓度算法，用于得到遥感遥测工况计算超标比例测评结果。
进一步的，转鼓CCBC工况算法与转鼓C-WTVC工况算法一致；
转鼓C-WTVC工况算法：
101、通过加速计算公式以及比功率VSP计算公式计算车速的加速度以及比功率；
102、联合工况Bin车速、加速度、比功率进行分区得到Bin区间，并将每个窗口归属到Bin区间内，然后对远程监测数据进行分析；
103、通过Bin的比排放公式得到平均NOx比排放，根据排放结果公式得到最终排放结果，对最终排放结果进行评级；
加速度计算公式如下：
Figure RE-GDA0003097646020000041
式中：
a，加速度m/s2；i，采样时刻s；v，车辆速度，km/h；T，工况总时长 s；
比功率VSP计算公式如下：
VSP＝v(1.1a+0.132)+0.000302v3
式中：
VSP，车辆比功率，kW/t；v，车辆行驶速度，m/s；a，车辆瞬时加速度；m/s2；
比排放公式：
Figure RE-GDA0003097646020000042
式中：W—发动机循环功kWh，n—发动机转速r/min，T—发动机扭矩 N·m，i—试验时间s；
最终排放结果公式：
Figure RE-GDA0003097646020000051
式中：Li—某种污染物排放结果g/kWh，Mi—某种污染物排放总质量 g；
评级公式如下：
Figure RE-GDA0003097646020000052
式中：f—在用符合性因子，FC-WTVC—基于C-WTVC的NOx比排放， FLim—标准中NOx排放限值；
符合性因子评级范围:f≤1评分10分，1<f≤1.2评分9分，1.2<f≤ 1.4评分8分，1.4<f≤1.6评分7分，1.6<f≤1.8评分6分，1.8<f≤2评分5分，2<f≤2.2评分4分，2.2<f≤2.4评分3分，2.4<f≤2.6评分2分， 2.6<f≤2.8评分1分，f＞2.8评分0分。
进一步的，加载减速工况算法过程如下：
201、通过远程监测的数据判断并提取发动机负荷大于70％的工况点数据，统计当日发动机负荷大于70％的工况点数据个数和比例；
202、按照10s移动窗口进行筛选有单个工况点比功率大于4kW/ton的窗口；
203、分析窗口的NOX平均浓度大于1200ppm的窗口占比功率大于 4kW/ton的窗口比例n；
204、以一个自然日为统计周期，统计在一个自然日比例n，按照评级范围进行评分；
评级范围：n＝0评10分，0<n≤10％评9分，10％<n≤20％评8分，20％< n≤30％评7分，30％<n≤40％评6分，40％<n≤50％评5分，50％<n≤60％评4分，60％<n≤70％评3分，70％<n≤80％评2分，80％<n≤90％评1分，n ＞90％评0分。
进一步的，遥感遥测工况算法具体过程如下：
301、通过远程OBD监测终端以瞬时浓度进行筛选，且VSP需处于[-5，14]， NOx浓度需大于1500ppm的工况点；
302、若在某工况点NOx的瞬时浓度超过1500ppm，则累计当前点前9s、后10s为超标窗口，以此类推；
303、若超标时段有重叠，则进行求重叠窗口的并集，统计当天总运行时间的占比t，根据评级范围进行评分；
评级范围：
t＝0评分10分，0<t≤0.5％评9分，0.5％<t≤1％评8分，1％<t≤1.5％
评7分，1.5％<t≤2％评6分，2％<t≤2.5％评5分，2.5％<t≤3％评4分， 3％<t≤3.5％评3分，3.5％<t≤4％评2分，4％<t≤4.5％评1分，t＞4.5％评 0分。
进一步的，基于运行城市区域工况算法具体过程如下：
401、以城市行政界线划分，设计运行城市工况构建程序，以自然月为周期，挑选联网车辆在城市运行时间超过80％的车辆；
402、基于远程OBD监测终端的各城市中柴油车的在线运行数据；
403、提取在线运行数据内自然月内的车辆运行工况；
404、构建柴油车在城市在当月的城市区域工况；
405、对于当月城市区域工况评测，选用但不限于上月构建的城市区域工况进行计算；
步骤405中的计算过程与转鼓C-WTVC工况算法一致。
进一步的，基于典型行业车辆工况算法具体过程如下：
501、以城市行政界线划分，设计不同行业柴油车在不同城市区域的工况构建程序；
502、以自然月为周期，挑选不同行业联网车辆在某城市运行时间超过 80％的车辆，根据联网车辆总数，每各行业车辆不少于该行业联网车辆的20％，每各行业车辆不少于30辆；
503、基于通过远程OBD监测终端的各城市中不同行业柴油车的在线运行数据；
504、提取在线运行数据的自然月内的车辆运行工况数据；
505、对于当月典型行业车辆工况评测；
步骤505中评测过程与转鼓C-WTVC工况算法一致。
进一步的，基于出行链实际运行工况算法具体过程如下：
601、通过远程OBD监测终端按照出行链，计算每个出行链的NOx比排放；
602、以自然日为准，提取当日出行链中NOx比排放的中值当做车辆当天出行链排放结果；
603、按照当天联网车辆的排放结果，并根据评分结果由低到高进行排序。
进一步的，权重比例占比如下：基于标准检测方法工况评测算法占45％、基于运行城市区域工况评测算法占25％、基于典型车辆用途工况评测算法占 20％、基于出行链实际运行工况评测算法10％。
相对于现有技术，本发明所述的一种基于车联网的柴油车NOx排放评测方法具有以下有益效果：
本发明所述的一种基于远程在线监测大数据的柴油车实际运行排放性能评测方法，通过该方法可以实现动态实时的柴油车在线排放性能评测，实现对柴油车在实际道路交通环境中的排放性能进行科学、快速评测，服务于政府部门对柴油车排放的监管或交通管控决策，并为企业在不同区域交通工况下优化柴油车排放控制策略提供技术支撑。
附图说明
构成本发明的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1为本发明实施例所述的评测算法示意图；
图2为本发明实施例所述的C-WTVC车速工况示意图；
图3为本发明实施例所述的CCBC车速工况曲线示意图；
图4为本发明实施例所述的权重比例示意图；
图5为本发明实施例所述的评测流程示意图。
具体实施方式
需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”等的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。
在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以通过具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。
如图1至图5所示，1.一种基于车联网的柴油车NOx排放评测方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1、实时采集柴油车的信息；
S2、通过汽车实际运行排放性能评价测试算法对实时采集柴油车的信息排放性能进行评测；
S3、对不同方式的评测结果进行加权求和计算综合评测结果；
柴油车实际运行排放性能评价测试算法包括：
基于标准检测方法的工况评测算法，用于得到基于标准检测方法的工况的NOx浓度评测结果；
基于运行城市区域工况评测算法，用于得到运行城市区域的工况的NOx 浓度评测结果；
基于典型车辆用途工况评测算法用于得到典型车辆用于的工况中的NOx 浓度评测结果；
基于出行链实际运行工况评测算法用于得到出行链实际运行的工况中的NOx浓度评测结果。
所述远程OBD监测终端，兼具GPS功能，能采集、记录、传输车辆的实时运行车速、CAN线中的发动机转速、扭矩百分比、进气流量、NOx浓度等信息，并通过安装在终端内的SIM卡传输至监控云平台；远程OBD监测终端应按照相关柴油车远程监测标准的数据项和频率的要求采集、发送数据到监控云平台，见表1，(参考GB17691-2018《重型柴油车污染物排放限值及测量方法(中国第六阶段))》中附录Q，或其他相关的标准要求)。
表1远程OBD监测终端采集的数据及频率要求
Figure RE-GDA0003097646020000101
Figure RE-GDA0003097646020000111
所述监控云平台，能够实现对所述数据采集终端发送数据的接收、数据计算分析、计算模型诊断分析、状态报警等功能，并具备可视化的UI界面。
所属云平台包含柴油车实际运行排放性能评测模型。
所述柴油车实际运行排放性能评测模型，嵌入到监管云平台中，通过设计的计算流程、方法、规则等对车辆的实时数据进行计算，实现对柴油车的实际运行排放性能进行评测。
如图1所示，所述柴油车实际运行排放性能评测算法包括：基于标准检测方法工况评测算法、基于运行城市区域工况评测算法、基于典型车辆用途工况评测算法、基于出行链实际运行工况评测算法，按照不同评测方法进行加权求和计算综合评测结果。评测对象包含单车、车企、车型、发动机型号、用车大户(拥有车辆数量超过10辆(含10辆)的用户，根据管理要求进行用车大户的定义)。
一、所述基于标准检测方法工况评测算法，即根据标准检测方法中的工况，提取柴油车实际运行工况与标准工况相近的工况，进行NOx排放评测。
基于标准检测算法工况评测算法包括：
转鼓C-WTVC工况算法、转鼓CCBC工况算法，用于得到符合性因子测评结果；
加载减速工况算法，用于得到加载减速工况计算超标比例测评结果；
遥感遥测瞬时浓度算法，用于得到遥感遥测工况计算超标比例测评结果。
1、所述转鼓C-WTVC工况算法：
如图2所示，基于C-WTVC的车速曲线，对车速进行加速度和VSP的计算；
加速度计算公式如下：
Figure RE-GDA0003097646020000121
式中：
a，加速度，m/s2；i，采样时刻，秒(s)；v，车辆速度，km/h；T，工况总时长，秒(s)；
比功率VSP计算公式如下：
VSP＝v(1.1a+0.132)+0.000302v3
式中：VSP，车辆比功率，kW/t；v，车辆行驶速度，m/s；a，车辆瞬时加速度；m/s2；
本发明建立基于“车速-加速度-VSP”的联合工况Bin，本发明案例按照一定的间隔进行分区但不限于，例如将车速分为[0，5)，[5，10)，
[10，15)……[75，80)16个车速区间；取加速度(-2.25，2.25)，间隔0.3m/s2 分为15个区间；取VSP(-16，16)，间隔2kW/t分为16个区间。工况Bin按照车速-加速度-比功率区间进行编码，具体编码方式见表2；
表2工况Bin编码方式
Figure RE-GDA0003097646020000122
Figure RE-GDA0003097646020000131
按照该编码方式，将工况分为16*15*15＝3600个Bin区间。
本发明将C-WTVC的车速分别计算每秒钟中的加速度a、比功率VSP，然后分别按照10s移动平均窗口的方式计算每个10s窗口的车速v、加速度a、比功率VSP平均值，分别按照每个窗口计算的结果，将窗口划分到所属的 Bin区间Ci，j，k，则该窗口归属于该Bin区间，依次进行划分，分别将C- WTVC市区、公路、高速工况中的每个移动平均窗口归属到不同Bin内，然后统计市区、公路、高速的工况落入不同Bin内的窗口编号和窗口个数比例 (以市区为例，市区工况窗口落入Ci，j，k的个数与市区工况窗口总个数比例)。
以自然日为单位，对远程监测数据进行分析，若当日车辆子启动单次连续运行时间小于30分钟，则不进行计算。以车辆当日开始传输数据为始点，按照10s移动平均窗口计算车速v、加速度a、比功率VSP的平均值，工况窗口分别投入到不同Bin内。
Bin内NOx比排放计算，计算Bin内每个工况窗口的比排放，该Bin的比排放通过计算落入该Bin内的工况窗口的平均NOx比排放(g/kWh)。
Figure RE-GDA0003097646020000132
式中：
W—发动机循环功(kWh)，n—发动机转速(r/min)，T—发动机扭矩(N·m)，i—试验时间(s)；
最终排放结果由以下公式计算得到；
Figure RE-GDA0003097646020000141
式中：
Li—某种污染物排放结果(g/kWh)；Mi—某种污染物排放总质量 (g)。
分别按照C-WTVC市区、公路、高速工况在落入Bin内的分布情况，依次按照市区、工况、高速工况窗口落入的Bin编号，计算当日运行数据在不同道路类型下的比排放，采用Bin内比排放乘以该道路类型的在该Bin的窗口个数比例，得到该道路类型下的加权比排放。
按照车型类型，参照GB/T 27840进行市区、公路、高速工况比例的确定，对不同道路类型下的加权比排放在依据道路类型比例系数进行加权，得到该车实际运行中基于C-WTVC工况的NOx比排放。
得到车辆NOx比排放后，按照国五、国六车不同分别计算符合因子，国五参考HJ-857功基窗口排放限值、国六参考GB 17691-2018功基窗口排放限值，进行在用符合性因子的计算。
所述在用符合性因子是，实际运行中基于C-WTVC工况的NOx比排放与功基窗口比排放限值的比值，根据表3在用符合性因子进行结果评级。
Figure RE-GDA0003097646020000142
式中：
f—在用符合性因子；FC-WTV—基于C-WTVC的NOx比排放；
FLim—标准中NOx排放限值；
表3在用符合性因子评级
Figure RE-GDA0003097646020000143
Figure RE-GDA0003097646020000151
2、所述转鼓CCBC工况算法
如图3CCBC车速曲线图，如若评测车辆为城市公交车，将C-WTVC换成 CCBC工况进行计算，计算流程与评测方法与转鼓C-WTVC计算方法一致，在用符合性性因子评分参考转鼓C-WTVC工况算法。
3、所述加载减速工况算法
201、通过远程监测的数据判断并提取发动机负荷大于70％的工况点数据，统计当日发动机负荷大于70％的工况点数据个数和比例；
202、按照10s移动窗口进行筛选有单个工况点比功率大于4kW/ton的窗口；
203、分析窗口的NOx平均浓度大于1200ppm的窗口占比功率大于 4kW/ton的窗口比例n；
204、以一个自然日为统计周期，统计在一个自然日比例n，按照表4进行评分。
表4基于加载减速工况算法评级
窗口比例n 评分
n＝0 10
0<n≤10％ 9
10％<n≤20％ 8
20％<n≤30％ 7
30％<n≤40％ 6
40％<n≤50％ 5
50％<n≤60％ 4
60％<n≤70％ 3
70％<n≤80％ 2
80％<n≤90％ 1
n＞90％ 0
4、所述遥感遥测工况算法
301、按照遥测标准，通过远程OBD监测终端以瞬时浓度进行筛选，且 VSP需处于[-5，14]，NOx浓度需大于1500ppm的工况点；
302、若在某工况点NOx的瞬时浓度超过1500ppm，则累计当前点前9s、后10s为超标窗口，以此类推；
303、若超标时段有重叠，则进行求重叠窗口的并集，以一个自然日为统计周期，统计在一个自然日内符合条件的工况时间段，与当天总运行时间的占比t，根据占比t，按照表5对结果进行评分。
表5基于遥测排放工况算法的评分
Figure RE-GDA0003097646020000161
Figure RE-GDA0003097646020000171
二、基于运行城市区域工况算法
401、以城市行政界线划分，设计运行城市工况构建程序，以自然月为周期，挑选联网车辆在城市运行时间超过80％的车辆；
402、基于远程OBD监测终端的各城市中柴油车的在线运行数据；
403、提取在线运行数据内自然月内的车辆运行工况；
404、依据GBT38146.1-2019-中国汽车行驶工况国家标准中附录B中国汽车行驶工况开发一般方法，分别构建柴油车在某城市在当月的城市区域工况；
405、对于当月城市区域工况评测，选用但不限于上月构建的城市区域工况进行计算；
步骤405中的计算过程与转鼓C-WTVC工况算法一致。
所述运行城市区域工况的构建，基于云平台监测的各城市中柴油车的在线运行数据，以城市行政界线划分，设计运行城市工况构建程序，以自然月为周期，挑选联网车辆在某城市运行时间超过80％的车辆，不少于1000辆，提取自然月内的车辆运行工况，对于当月城市区域工况评测，可以选用上月构建的城市区域工况进行计算。
以城市区域工况代替C-WTVC按照转鼓C-WTVC工况算法进行NOx排放结果评测。
三、基于典型行业车辆工况算法
501、以城市行政界线划分，设计不同行业柴油车在不同城市区域的工况构建程序；
502、以自然月为周期，挑选不同行业联网车辆在某城市运行时间超过 80％的车辆，根据联网车辆总数，每各行业车辆不少于该行业联网车辆的20％，每各行业车辆不少于30辆；
503、基于通过远程OBD监测终端的各城市中不同行业柴油车的在线运行数据；
504、提取在线运行数据的自然月内的车辆运行工况数据；
505、对于当月典型行业车辆工况评测；
所述典型行业车辆工况算法，基于云平台监测的各城市中不同行业柴油车(公交车、货车、客车、邮政、渣土、环卫)的在线运行数据，以城市行政界线划分，设计不同行业柴油车在不同城市区域的工况构建程序，以自然月为周期，挑选不同行业联网车辆在某城市运行时间超过80％的车辆，根据联网车辆总数，每各行业车辆不少于该行业联网车辆的20％，每各行业车辆不少于30辆，提取自然月内的车辆运行工况数据，依据GB/T 38146.1-2019- 中国汽车行驶工况国家标准中附录B中国汽车行驶工况开发一般方法，分别构建在某城市典型行业车辆运行工况。对于当月典型行业车辆工况评测，采用上月构建的典型行业车辆工况进行计算在用符合性因子。
分别以典型车辆用途工况代替C-WTVC或CCBC工况按照转鼓C-WTVC工况算法进行不同类型车辆NOx排放结果评测。
四、基于出行链实际运行工况算法
601、通过远程OBD监测终端按照出行链，计算每个出行链的NOx比排放；
602、以自然日为准，提取当日出行链中NOx比排放的中值当做车辆当天出行链排放结果；
603、按照当天联网车辆的排放结果，并根据评分结果由低到高进行排序；
按照出行链，计算每个出行链的NOx比排放，以自然日为准，提取当日出行链中NOx比排放的中值当做车辆当天出行链排放结果。按照当天联网车辆的排放结果，依据表6由低到高进行排序、分十个等级、评分。
表6基于出行链实际运行工况算法的评分
Figure RE-GDA0003097646020000191
五、如图4所示，所述综合评测结果，按照上述评分，权重比例进行加权平均，最终得到该车辆的排放评测结果。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于车联网的柴油车NOx排放评测方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1、实时采集柴油车的信息；
S2、通过汽车实际运行排放性能评价测试算法对实时采集柴油车的信息排放性能进行评测；
S3、对不同方式的评测结果进行加权求和计算综合评测结果；
柴油车实际运行排放性能评价测试算法包括：
基于标准检测方法的工况评测算法，用于得到基于标准检测方法的工况的NOx浓度评测结果；
基于运行城市区域工况评测算法，用于得到运行城市区域的工况的NOx浓度评测结果；
基于典型车辆用途工况评测算法用于得到典型车辆用于的工况中的NOx浓度评测结果；
基于出行链实际运行工况评测算法用于得到出行链实际运行的工况中的NOx浓度评测结果。
2.根据权利要求1所述的一种基于车联网的柴油车NOx排放评测方法，其特征在于：柴油车的信息包括：实际运行的车速、柴油机运行状态参数、NOx浓度、经纬度。
3.根据权利要求1所述的一种基于车联网的柴油车NOx排放评测方法，其特征在于：基于标准检测算法的工况评测算法包括：
转鼓C-WTVC工况算法、转鼓CCBC工况算法，用于得到符合性因子测评结果；
加载减速工况算法，用于得到加载减速工况计算超标比例测评结果；
遥感遥测瞬时浓度算法，用于得到遥感遥测工况计算超标比例测评结果。
4.根据权利要求3所述的一种基于车联网的柴油车NOx排放评测方法，其特征在，转鼓CCBC工况算法与转鼓C-WTVC工况算法一致；
转鼓C-WTVC工况算法：
101、通过加速计算公式以及比功率VSP计算公式计算车速的加速度以及比功率；
102、联合工况Bin车速、加速度、比功率进行分区得到Bin区间，并将每个窗口归属到Bin区间内，然后对远程监测数据进行分析；
103、通过Bin的比排放公式得到平均NOx比排放，根据排放结果公式得到最终排放结果，对最终排放结果进行评级；
加速度计算公式如下：
Figure FDA0003002490130000021
式中：
a，加速度m/s2；i，采样时刻s；v，车辆速度，km/h；T，工况总时长s；
比功率VSP计算公式如下：
VSP＝v(1.1a+0.132)+0.000302v3
式中：
VSP，车辆比功率，kW/t；v，车辆行驶速度，m/s；a，车辆瞬时加速度；m/s2；
比排放公式：
Figure FDA0003002490130000031
式中：W—发动机循环功kWh，n—发动机转速r/min，T—发动机扭矩N·m，i—试验时间s；
最终排放结果公式：
Figure FDA0003002490130000032
式中：Li—某种污染物排放结果g/kWh，Mi—某种污染物排放总质量g；
评级公式如下：
Figure FDA0003002490130000033
式中：f—在用符合性因子，FC-WTVC—基于C-WTVC的NOx比排放，FLim—标准中NOx排放限值；
符合性因子评级范围：f≤1评分10分，1<f≤1.2评分9分，1.2<f≤1.4评分8分，1.4<f≤1.6评分7分，1.6<f≤1.8评分6分，1.8<f≤2评分5分，2<f≤2.2评分4分，2.2<f≤2.4评分3分，2.4<f≤2.6评分2分，2.6<f≤2.8评分1分，f>2.8评分0分。
5.根据权利要求4所述的一种基于车联网的柴油车NOx排放评测方法，其特征在于：加载减速工况算法过程如下：
201、通过远程监测的数据判断并提取发动机负荷大于70％的工况点数据，统计当日发动机负荷大于70％的工况点数据个数和比例；
202、按照10s移动窗口进行筛选有单个工况点比功率大于4kW/ton的窗口；
203、分析窗口的NOx平均浓度大于1200ppm的窗口占比功率大于4kW/ton的窗口比例n；
204、以一个自然日为统计周期，统计在一个自然日比例n，按照评级范围进行评分；
评级范围：n＝0评10分，0<n≤10％评9分，10％<n≤20％评8分，20％<n≤30％评7分，30％<n≤40％评6分，40％<n≤50％评5分，50％<n≤60％评4分，60％<n≤70％评3分，70％<n≤80％评2分，80％<n≤90％评1分，n>90％评0分。
6.根据权利要求4所述的一种基于车联网的柴油车NOx排放评测方法，其特征在于，遥感遥测工况算法具体过程如下：
301、通过远程OBD监测终端以瞬时浓度进行筛选，且VSP需处于[-5,14]，NOx浓度需大于1500ppm的工况点；
302、若在某工况点NOx的瞬时浓度超过1500ppm，则累计当前点前9s、后10s为超标窗口，以此类推；
303、若超标时段有重叠，则进行求重叠窗口的并集，统计当天总运行时间的占比t，根据评级范围进行评分；
评级范围：
t＝0评分10分，0<t≤0.5％评9分，0.5％<t≤1％评8分，1％<t≤1.5％评7分，1.5％<t≤2％评6分，2％<t≤2.5％评5分，2.5％<t≤3％评4分，3％<t≤3.5％评3分，3.5％<t≤4％评2分，4％<t≤4.5％评1分，t>4.5％评0分。
7.根据权利要求3所述的一种基于车联网的柴油车NOx排放评测方法，其特征在于，基于运行城市区域工况算法具体过程如下：
401、以城市行政界线划分，设计运行城市工况构建程序，以自然月为周期，挑选联网车辆在城市运行时间超过80％的车辆；
402、基于远程OBD监测终端的各城市中柴油车的在线运行数据；
403、提取在线运行数据内自然月内的车辆运行工况；
404、构建柴油车在城市在当月的城市区域工况；
405、对于当月城市区域工况评测，选用但不限于上月构建的城市区域工况进行计算；
步骤405中的计算过程与转鼓C-WTVC工况算法一致。
8.根据权利要求1所述的一种基于车联网的柴油车NOx排放评测方法，其特征在于，基于典型行业车辆工况算法具体过程如下：
501、以城市行政界线划分，设计不同行业柴油车在不同城市区域的工况构建程序；
502、以自然月为周期，挑选不同行业联网车辆在某城市运行时间超过80％的车辆，根据联网车辆总数，每各行业车辆不少于该行业联网车辆的20％，每各行业车辆不少于30辆；
503、基于通过远程OBD监测终端的各城市中不同行业柴油车的在线运行数据；
504、提取在线运行数据的自然月内的车辆运行工况数据；
505、对于当月典型行业车辆工况评测；
步骤505中评测过程与转鼓C-WTVC工况算法一致。
9.根据权利要求1所述的一种基于车联网的柴油车NOx排放评测方法，其特征在于，基于出行链实际运行工况算法具体过程如下：
601、通过远程OBD监测终端按照出行链，计算每个出行链的NOx比排放；
602、以自然日为准，提取当日出行链中NOx比排放的中值当做车辆当天出行链排放结果；
603、按照当天联网车辆的排放结果，并根据评分结果由低到高进行排序。
10.根据权利要求1所述的一种基于车联网的柴油车NOx排放评测方法，其特征在于，权重比例占比如下：基于标准检测方法工况评测算法占45％、基于运行城市区域工况评测算法占25％、基于典型车辆用途工况评测算法占20％、基于出行链实际运行工况评测算法10％。
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