CN114136390A - 一种包含道路坡度的汽车行驶工况开发装置及开发方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种包含道路坡度的汽车行驶工况开发装置及开发方法，包括采集数据处理模块、运动片段库划分及权重系数确定模块、坡度工况以及速度工况特征参数提取模块、工况构建模块和电子设备。本发明所述的一种包含道路坡度的汽车行驶工况开发装置及开发方法通过实际采集车辆行驶过程中的车速以及坡度等数据，提取坡度工况以及速度工况的特征参数。通过极值检验、均值检验以及离差平方和最小检验的方法筛选出同时满足坡度工况以及速度工况特征参数的代表性运动片段，从而构建包含坡度工况的汽车行驶工况。使用该工况作为测试工况，可以通过试验室转鼓试验实现对山区城市车辆实际行驶的油耗及排放水平的准确评估。

Description

一种包含道路坡度的汽车行驶工况开发装置及开发方法

技术领域

本发明属于交通运输领域，尤其是涉及一种包含道路坡度的汽车行驶工况开发装置及开发方法。

背景技术

目前我国汽车油耗及排放测试所采用的行驶工况均为速度-时间工况，由于不涉及道路坡度信息，因此不能反映坡度变化对于整车油耗及排放的影响。坡度的变化势必会引起整车牵引力的改变，进而导致发动机工况点的变化，最终造成整车油耗及排放的改变。因此，使用简单的速度-时间汽车行驶工况无法准确评估山区城市车辆实际行驶的油耗及排放特征，因此需要开发出一种包含坡度工况的汽车行驶工况。

发明内容

有鉴于此，本发明旨在提出一种包含道路坡度的汽车行驶工况开发装置，解决现有汽车行驶工况无法准确评估山区城市车辆实际行驶的油耗及排放特征的问题。

为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：

一种包含道路坡度的汽车行驶工况开发装置，包括采集数据处理模块、运动片段库划分及权重系数确定模块、坡度工况以及速度工况特征参数提取模块、工况构建模块和电子设备，所述采集数据处理模块、运动片段库划分及权重系数确定模块、坡度工况以及速度工况特征参数提取模块、工况构建模块之间依次信号连接，所述采集数据处理模块、运动片段库划分及权重系数确定模块、坡度工况以及速度工况特征参数提取模块、工况构建模块均信号连接至电子设备；

所述电子设备包括处理器和存储器，存储器通信连接至处理器，存储器用于存储处理器执行的指令。

相对于现有技术，本发明所述的一种包含道路坡度的汽车行驶工况开发装置具有以下优势：

(1)本发明所述的一种包含道路坡度的汽车行驶工况开发装置，结构简单，设计合理，通过各个模块分别对车辆运行片段进行切割、清洗和补充、计算不同速度区间的权重系数、提取坡度工况以及速度工况特征参数、筛选出不同速度区间的典型运动片段，最终构建包含道路坡度的汽车行驶工况，，从而有效解决了行驶工况无法准确评估山区城市车辆实际行驶的油耗及排放特征的问题。

本发明的另一目的在于提出一种包含道路坡度的汽车行驶工况开发方法，以通过实际采集车辆行驶过程中的车速以及坡度等数据，构建包含坡度工况的汽车行驶工况，其中坡度与车速随时间同步变化。使用该工况作为测试工况，可以通过试验室转鼓试验实现对山区城市车辆实际行驶的油耗及排放水平的准确评估。

为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：

一种包含道路坡度的汽车行驶工况开发方法，包括以下步骤：

S1、通过采集数据处理模块对车辆运行片段切割、清洗和补充；

S2、通过运动片段库划分及权重系数确定模块确定低速、中速、高速运动片段库划分及权重系数；

S3、通过坡度工况以及速度工况特征参数提取模块提取坡度工况以及速度工况的特征参数；

S4、通过工况构建模块构建含道路坡度的汽车行驶工况。

进一步的，在步骤S1中的所述车辆运行片段切割、清洗和补充包括以下步骤：

A1、根据采集数据的车速及发动机转速通过判定原则判定车辆怠速及运动状态；

A2、通过判定原则对怠速和运动片段进行切割；

A3、通过运动片段数据缺失率、最大加减速度和最大车速的要求对运动片段进行清洗和补充；

A4、分别计算怠速片段和运动片段的总时长，得出车辆怠速和运动的时间比例；

在步骤A1中的所述判定原则包括以下步骤：

A11、判断车速<1km/h且发动机转速>0rpm，是，则判定车辆处于怠速状态，否，则进行下一步；

A12、判断车速≥1km/h且发动机转速>0rpm，是，则判定车辆处于运动状态，否，则切换下一个车辆运行片段。

进一步的，在步骤A3中的运动片段清洗和补充包括以下步骤：

A31、判断运动片段的最大加速度a_max是否大于6m/s²或运动片段的最小减速度a_min是否小于-6m/s²，是，则直接剔除该运动片段，否，则进行下一步；

A32、判断运动片段的最大速度是否小于5km/h或是否大于120km/h，是，则直接剔除该运动片段，否，则进行下一步；

A33、判段缺失率是否大于等于5％，是，则直接剔除该运动片段，否，则进行下一步；

A34、采用三次B样条差值的方法对缺失的包括车速和坡度数据进行补充。

进一步的，在步骤S2中的低速、中速、高速运动片段库划分及权重系数确定包括以下步骤：

B1、划分低速、中速、高速运动片段库；

B2、确定低速、中速、高速区间权重系数；

在步骤B1中的低速、中速、高速运动片段库划分包括以下步骤：

B11、判断运动片段的平均速度是否大于0km/h且是否小于等于30km/h，是，则为低速运动片段库，否，则进行下一步；

B12、判断运动片段的平均速度是否大于30km/h且是否小于等于40km/h，是，则为中速运动片段库，否，则进行下一步；

B13、判断运动片段的平均速度是否大于40km/h，是，则为高速运动片段库，否，则切换下一个运动片段。

进一步的，在步骤S3中的坡度工况以及速度工况的特征参数提取包括以下步骤：

C1、坡度工况特征参数提取；

C2、速度工况特征参数提取。

进一步的，在步骤S4中的含道路坡度的汽车行驶工况构建包括以下步骤：

D1、筛选典型运动片段；

D2、确定组成低速、中速、高速工况的运动片段数量及时长；

D3、构建运动片段组合及工况。

进一步的，在步骤D1中的典型运动片段筛选包括以下步骤：

D11、进行极值检验，根据运动片段的极值参数信息对运动片段进行检验和筛选；

D12、进行均值检验，根据运动片段的均值参数信息对运动片段进行检验和筛选；

D13、利用离差平方和最小原理分别筛选出低速、中速、高速典型运动片段。

进一步的，在步骤D2中的组成低速、中速、高速工况的运动片段数量及时长确定包括以下步骤：

D21、分别计算低速、中速、高速典型运动片段库的中各运动片段的平均时长，确定组成低速、中速、高速工况的运动片段数量；

D22、对低速、中速、高速区间的运动片段的持续时间进行统计；

D23、计算对应持续时间下的运动片段数量，对运动片段的持续时间进行排序，并计算出运动片段持续时间的累积频率分布；

D24、根据不同速度区间确定的运动片段数量，将累计分布进行若干等分，计算得到每个等分中的50％分位点所对应的持续时间，即为运动片段的时长。

进一步的，在步骤D3中的运动片段组合及工况构建包括以下步骤：

D31、分别在低速、中速、高速运动片段库中选择出运动片段，根据运动片段数量，随机组合，形成若干低速、中速、高速工况；

D32、挑选出同时符合坡度-坡度变化率联合分布以及速度-加速度联合分布的低速、中速、高速工况；

D33、统计车辆出行规律，确定车辆启动阶段怠速的平均时长，作为工况起点处怠速工况，根据运动片段之间间隔的数量，分别在运动片段之间以及终点处添加怠速片段；

D34、构建包含道路坡度的汽车行驶工况。

相对于现有技术，本发明所述的一种包含道路坡度的汽车行驶工况开发方法具有以下优势：

(1)本发明所述的一种包含道路坡度的汽车行驶工况开发方法，本发明通过实际采集车辆行驶过程中的车速以及坡度等数据，提取坡度工况以及速度工况的特征参数。通过极值检验、均值检验以及离差平方和最小检验的方法筛选出同时满足坡度工况以及速度工况特征参数的代表性运动片段，从而构建包含坡度工况的汽车行驶工况，其中坡度与车速随时间同步变化。使用该工况作为测试工况，可以通过试验室转鼓试验实现对山区城市车辆实际行驶的油耗及排放水平的准确评估。

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一种包含道路坡度的汽车行驶工况开发装置及开发方法其坡度工况特征参数示意图；

图2为本发明实施例所述的一种包含道路坡度的汽车行驶工况开发装置及开发方法其速度工况的特征参数示意图；

图3为本发明实施例所述的一种包含道路坡度的汽车行驶工况开发装置及开发方法其低速区间运动片段时长确定示例示意图；

图4为本发明实施例所述的一种包含道路坡度的汽车行驶工况开发装置及开发方法其含道路坡度的汽车行驶工况示例示意图。

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。

名词解释：

三次B样条差值：即三次样条插值(Cubic Spline Interpolation)，简称Spline插值，是通过一系列形值点的一条光滑曲线，数学上通过求解三弯矩方程组得出曲线函数组的过程；

实际计算时还需要引入边界条件才能完成计算；一般的计算方法书上都没有说明非扭结边界的定义，但数值计算软件如Matlab都把非扭结边界条件作为默认的边界条件。

离差平方和：离差平方和(Sum of Squares of Deviations)是各项与平均项之差的平方的总和；定义是设x是一个随机变量，令η＝x-Ex,则称η为x的离差，它反映了x与其数学期望Ex的偏离程度。

如图1至图4所示，一种包含道路坡度的汽车行驶工况开发装置，包括采集数据处理模块、运动片段库划分及权重系数确定模块、坡度工况以及速度工况特征参数提取模块、工况构建模块和电子设备，所述采集数据处理模块、运动片段库划分及权重系数确定模块、坡度工况以及速度工况的特征参数提取模块、工况构建模块之间依次信号连接，所述采集数据处理模块、运动片段库划分及权重系数确定模块、坡度工况以及速度工况特征参数提取模块、工况构建模块均信号连接至电子设备；

所述电子设备包括处理器和存储器，存储器通信连接至处理器，存储器用于存储处理器执行的指令。

在本实施例中，一种包含道路坡度的汽车行驶工况开发装置，包括以下模块：采集数据处理模块，用于车辆运行片段的切割、清洗和补充；运动片段库划分及权重系数确定模块，用于根据运动片段的平均速度进行不同速度区间运动片段库的划分，并计算不同速度区间的权重系数。坡度工况以及速度工况特征参数提取模块，用于提取低速、中速、高速片段库的坡度工况以及速度工况特征参数；工况构建模块，用于筛选出不同速度区间的典型运动片段，并结合怠速及运动工况持续时间，最终构建包含道路坡度的汽车行驶工况。

提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述的方法。该电子设备中的处理器能够执行上述方法，因而至少具有与上述方法相同的优势。

提供了一种介质，所述介质上存储有计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行上述的方法。该介质中的计算机指令能够使计算机执行上述方法，因而至少具有与上述方法相同的优势。

一种包含道路坡度的汽车行驶工况开发方法，包括以下步骤：

S1、通过采集数据处理模块对车辆运行片段切割、清洗和补充；

S2、通过运动片段库划分及权重系数确定模块确定低速、中速、高速运动片段库划分及权重系数；

S3、通过坡度工况以及速度工况特征参数提取模块提取坡度工况以及速度工况的特征参数；

S4、通过工况构建模块构建含道路坡度的汽车行驶工况。

本发明通过实际采集车辆行驶过程中的车速以及坡度等数据，提取坡度工况以及速度工况的特征参数。通过极值检验、均值检验以及离差平方和最小检验的方法筛选出同时满足坡度工况以及速度工况特征参数的代表性运动片段，从而构建包含坡度工况的汽车行驶工况，其中坡度与车速随时间同步变化。使用该工况作为测试工况，可以通过试验室转鼓试验实现对山区城市车辆实际行驶的油耗及排放水平的准确评估。

在步骤S1中的所述车辆运行片段切割、清洗和补充包括以下步骤：

A1、根据采集数据的车速及发动机转速通过判定原则判定车辆怠速及运动状态；

A2、通过判定原则对怠速和运动片段进行切割；

A3、通过运动片段数据缺失率、最大加减速度和最大车速的要求对运动片段进行清洗和补充；

A4、分别计算怠速片段和运动片段的总时长，得出车辆怠速和运动的时间比例。

在步骤A1中的所述判定原则包括以下步骤：

A11、判断车速<1km/h且发动机转速>0rpm，是，则判定车辆处于怠速状态，否，则进行下一步；

A12、判断车速≥1km/h且发动机转速>0rpm，是，则判定车辆处于运动状态，否，则切换下一个车辆运行片段。

在步骤A3中的运动片段清洗和补充包括以下步骤：

A31、判断运动片段的最大加速度a_max是否大于6m/s²或运动片段的最小减速度a_min是否小于-6m/s²，是，则直接剔除该运动片段，否，则进行下一步；

A32、判断运动片段的最大速度是否小于5km/h或是否大于120km/h，是，则直接剔除该运动片段，否，则进行下一步；

A33、判段缺失率是否大于等于5％，是，则直接剔除该运动片段，否，则进行下一步；

A35、采用三次B样条差值的方法对缺失的包括车速和坡度数据进行补充。

在本实施例中，车辆运行片段切割、清洗和补充

首先根据采集数据的车速及发动机转速判定车辆怠速及运动状态，若车速<1km/h且发动机转速>0rpm，则判定车辆处于怠速状态；若车速≥1km/h且发动机转速>0rpm，则判定车辆处于运动状态。

并基于上述判定原则对怠速和运动片段进行切割，规定一个怠速片段的时长规定≤300s，一个运动片段以车速为0km/h为起点，以车速再一次为0km/h为终点，规定一个运动片段的时长≥5s且≤3600s。并要求怠速片段和运动片段一对一成组出现。

基于运动片段数据缺失率、最大加减速度和最大车速的要求对运动片段进行清洗和补充，若运动片段的最大加速度a_max>6m/s²或最小减速度a_min<-6m/s²，则直接剔除该运动片段；若运动片段的最大速度<5km/h或>120km/h，则直接剔除该运动片段；若运动片段缺失率≥5％，则直接剔除该运动片段，若缺失率小于5％，则采用三次B样条差值的方法对缺失的包括车速和坡度数据进行补充。剔除运动片段的同时需要将其对应的怠速片段同时剔除。

最终分别计算怠速片段和运动片段的总时长，得出车辆怠速和运动的时间比例。

在步骤S2中的低速、中速、高速运动片段库划分及权重系数确定包括以下步骤：

B1、划分低速、中速、高速运动片段库；

B2、确定低速、中速、高速区间权重系数。

在步骤B1中的低速、中速、高速运动片段库划分包括以下步骤：

B11、判断运动片段的平均速度是否大于0km/h且是否小于等于30km/h，是，则为低速运动片段库，否，则进行下一步；

B12、判断运动片段的平均速度是否大于30km/h且是否小于等于40km/h，是，则为中速运动片段库，否，则进行下一步；

B13、判断运动片段的平均速度是否大于40km/h，是，则为高速运动片段库，否，则切换下一个运动片段。

在本实施例中，低速、中速、高速运动片段库划分及权重系数确定

(1)低速、中速、高速运动片段库划分

根据运动片段的平均速度将运动片段分为低速、中速和高速运动片段库。其中，平均速度大于0km/h且小于等于30km/h的运动片段归为低速运动片段库；平均速度大于30km/h且小于等于40km/h的运动片段归为中速运动片段库；平均速度大于40km/h的运动片段归为高速运动片段库。

(2)低速、中速、高速区间权重系数确定

统计低速、中速、高速运动片段库中所有片段时长总和，获得低速、中速、高速权重系数，结合车辆怠速及运动时间比例，最终获得怠速、低速、中速和高速工况的持续时间。

在步骤S3中的坡度工况以及速度工况的特征参数提取包括以下步骤：

C1、坡度工况特征参数提取；

C2、速度工况特征参数提取。

在本实施例中，坡度工况以及速度工况的特征参数提取

(1)坡度工况特征参数提取

提取各速度运动片段库中每个运动片段的坡度工况特征参数，包括：上坡时间比例、下坡时间比例、上坡平均坡度、上坡最大坡度、下坡平均坡度、下坡最大坡度、上坡平均正速率、下坡平均正速率、上坡平均负速率、下坡平均负速率、上坡最大正速率、下坡最大正速率、上坡最大负速率、下坡最大负速率等14种特征参数以及坡度-坡度变化率的联合分布。

(2)速度工况特征参数提取

提取各速度运动片段库中每个运动片段的速度工况特征参数，包括：平均车速、平均正加速度、平均负加速度、最高车速、最大正加速度、最大负加速度等6种特征参数以及速度-加速度的联合分布。

在步骤S4中的含道路坡度的汽车行驶工况构建包括以下步骤：

D1、筛选典型运动片段；

D2、确定组成低速、中速、高速工况的运动片段数量及时长；

D3、构建运动片段组合及工况。

在步骤D1中的典型运动片段筛选包括以下步骤：

D11、进行极值检验，根据运动片段的极值参数信息对运动片段进行检验和筛选；

D12、进行均值检验，根据运动片段的均值参数信息对运动片段进行检验和筛选；

D13、通过坡度-坡度变化率联合分布以及速度-加速度联合分布，利用离差平方和最小原理分别筛选出低速、中速、高速典型运动片段。

在步骤D2中的组成低速、中速、高速工况的运动片段数量及时长确定包括以下步骤：

D21、分别计算低速、中速、高速典型运动片段库的中各运动片段的平均时长，根据低速、中速和高速工况的持续时间，确定组成低速、中速、高速工况的运动片段数量；

D22、对低速、中速、高速区间的运动片段的持续时间进行统计；

D23、计算对应持续时间下的运动片段数量，按照由短到长的顺序对运动片段的持续时间进行排序，并计算出运动片段持续时间的累积频率分布；

D24、根据不同速度区间确定的运动片段数量，将累计分布进行若干等分，计算得到每个等分中的50％分位点所对应的持续时间，即为运动片段的时长。

在步骤D3中的运动片段组合及工况构建包括以下步骤：

D31、分别在低速、中速、高速运动片段库中选择出运动片段，根据运动片段数量，随机组合，形成若干低速、中速、高速工况；

D32、挑选出同时符合坡度-坡度变化率联合分布以及速度-加速度联合分布的低速、中速、高速工况；

D33、统计车辆出行规律，确定车辆启动阶段怠速的平均时长，作为工况起点处怠速工况，根据运动片段之间间隔的数量，分别在运动片段之间以及终点处添加怠速片段；

D34、构建包含道路坡度的汽车行驶工况。

在本实施例中，含道路坡度的汽车行驶工况构建

(1)典型运动片段筛选

依次在低速、中速和高度运动片段库中进行典型运动片段筛选。首先进行极值检验，根据上下坡最大坡度、上下坡最大正负速率、最高车速、最大加减速度等9个参数对运动片段进行检验和筛选；其次进行均值检验，根据上下坡时间比例、上下坡平均坡度、上下坡平均正负速率、平均车速、平均加速度、平均减速度等11个参数对运动片段进行检验和筛选；最后基于坡度-坡度变化率联合分布以及速度-加速度联合分布，利用离差平方和最小原理最终筛选出低速、中速、高速典型运动片段。

(2)组成低速、中速、高速工况的运动片段数量及时长确定

分别计算低速、中速、高速典型运动片段库的中各运动片段的平均时长，根据低速、中速和高速工况的持续时间，确定组成低速、中速、高速工况的运动片段数量。

为了确定运动片段时长，对低速、中速、高速区间的运动片段的持续时间进行统计，并计算对应持续时间下的运动片段数量，按照由短到长的顺序对运动片段的持续时间进行排序，并计算出运动片段持续时间的累积频率分布。根据不同速度区间确定的运动片段数量，将累计分布进行若干等分，计算得到每个等分中的50％分位点所对应的持续时间，即为运动片段的时长。

(3)运动片段组合及工况构建

根据运动片段时长分别在低速、中速、高速运动片段库中选择出运动片段，并根据运动片段数量，进行随机组合，最终形成若干低速、中速、高速工况。

根据离差平均和最小原理，挑选出同时最符合坡度-坡度变化率联合分布以及速度-加速度联合分布的低速、中速、高速工况。统计车辆出行规律，确定车辆启动阶段怠速的平均时长，作为工况起点处怠速工况，再根据运动片段之间间隔的数量，分别在运动片段之间以及终点处添加怠速片段，最终构建包含道路坡度的汽车行驶工况。

实施例1

以下结合附图，对发明方法做进一步详细说明，具体步骤如下：

车辆运行片段切割、清洗和补充

首先根据采集数据的车速及发动机转速判定车辆怠速及运动状态，若车速<1km/h且发动机转速>0rpm，则判定车辆处于怠速状态；若车速≥1km/h且发动机转速>0rpm，则判定车辆处于运动状态。

并基于上述判定原则对怠速和运动片段进行切割，规定一个怠速片段的时长规定≤300s，一个运动片段以车速为0km/h为起点，以车速再一次为0km/h为终点，规定一个运动片段的时长≥5s且≤3600s。并要求怠速片段和运动片段一对一成组出现。

基于运动片段数据缺失率、最大加减速度和最大车速的要求对运动片段进行清洗和补充，若运动片段的最大加速度a_max>6m/s²或最小减速度a_min<-6m/s²，则直接剔除该运动片段；若运动片段的最大速度<5km/h或>120km/h，则直接剔除该运动片段；若运动片段缺失率≥5％，则直接剔除该运动片段，若缺失率小于5％，则采用三次B样条差值的方法对缺失的包括车速和坡度数据进行补充。剔除运动片段的同时需要将其对应的怠速片段同时剔除。

最终分别计算怠速片段和运动片段的总时长，得出车辆怠速和运动的时间比例，分别为22.11％和77.89％。

低速、中速、高速运动片段库划分及权重系数确定

根据运动片段的平均速度将运动片段分为低速、中速和高速运动片段库。其中，平均速度大于0km/h且小于等于30km/h的运动片段归为低速运动片段库；平均速度大于30km/h且小于等于40km/h的运动片段归为中速运动片段库；平均速度大于40km/h的运动片段归为高速运动片段库。

统计低速、中速、高速运动片段库中所有片段时长总和，获得低速、中速、高速权重系数，结合车辆怠速及运动时间比例，最终获得怠速、低速、中速和高速工况的持续时间。基于采集数据分析可得，怠速、低速、中速和高速的权重系数分别为22.11％、24.28％、30.89％和22.72％，设定低速电驱总成载荷工况的持续时间为,1800s，根据权重系数，可计算得到怠速、低速、中速和高速的工况持续时间分别为：398s、437s、556s和409s。

坡度工况以及速度工况的特征参数提取

提取每个运动片段的坡度工况特征参数，包括：上坡时间比例P_up、下坡时间比例P_down、上坡平均坡度

上坡最大坡度G_up，max、下坡平均坡度

下坡最大坡度G_down，max、上坡平均正速率

下坡平均正速率

上坡平均负速率

下坡平均负速率

上坡最大正速率G'⁺ _up，max、下坡最大正速率G'⁺ _down，max、上坡最大负速率G'^- _up，max、下坡最大负速率G'^- _down，max等14种特征参数，如图1所示。

当坡度≥0.1％时，定义为上坡；当坡度≤-0.1％时，定义为下坡。

上坡时间比例P_up为运动片段中上坡总时长与运动片段总时长的比例；下坡时间比例P_down为运动片段中下坡总时长与运动片段总时长的比例。

上坡平均坡度

为运动片段中所有上坡数据点的坡度算数平均数；下坡平均坡度

为片段中所有下坡数据点的坡度算数平均数。

上坡最大坡度G_up，max为运动片段中所有上坡数据点的99％分位点；下坡最大坡度G_down，max为片段中所有上坡数据点的99％分位点。

并且基于坡度和坡度变化率得到坡度-坡度变化率联合分布。

坡度变化率计算公式如下：

其中G_i’为第i秒的瞬时坡度变化率，其中规定第零秒和最后一秒的坡度变化率为0。

上坡平均正速率

为运动片段中所有坡度≥0.1％且坡度变化率>0％/s数据点的坡度变化率算数平均数；下坡平均正速率

为运动片段中所有坡度≤-0.1％且坡度变化率>0％/s数据点的坡度变化率算数平均数；上坡平均负速率

为运动片段中所有坡度≥0.1％且坡度变化率<0％/s数据点的坡度变化率算数平均数；下坡平均负速率

为运动片段中所有坡度≤-0.1％且坡度变化率<0％/s数据点的坡度变化率算数平均数。

上坡最大正速率G'⁺ _up，max为运动片段中所有坡度≥0.1％且坡度变化率>0％/s数据点的坡度变化率的99％分位点；下坡最大正速率G'⁺ _down，max为运动片段中所有坡度≤-0.1％且坡度变化率>0％/s数据点的坡度变化率的99％分位点；上坡最大负速率G'^- _up,max为运动片段中所有坡度≥0.1％且坡度变化率<0％/s数据点的坡度变化率的99％分位点；下坡最大负速率G'^- _down,max为运动片段中所有坡度≤-0.1％且坡度变化率<0％/s数据点的坡度变化率的99％分位点。

提取每个运动片段的速度工况特征参数，包括：平均车速

平均正加速度

平均负加速度

最高车速v_max、最大正加速度a⁺ _max、最大负加速度a^- _max等6种特征参数，如图2所示。

平均车速

为运动片段中所有瞬时车速的算术平均数。

加速度计算公式如下：

其中a_i为第i秒的加速度，其中规定第零秒和最后一秒的加速度为0。

平均车速

为运动片段中所有加速度>0数据点的加速度算术平均数；平均车速

为运动片段中所有加速度<0数据点的加速度算术平均数。

最高车速v_max为运动片段中所有瞬时车速的99％分位点；最大正加速度a⁺ _max为运动片段中所有加速度>0数据点的加速度的99％分位点；最大负加速度a^- _max为运动片段中所有加速度<0数据点的加速度的99％分位点。

并且基于速度和加速度得到速度-加速度联合分布。

最终得到低速、中速、高速各速度区间坡度工况以及速度工况的各特征参数的取值情况，其中低速区间的各特征参数取值情况如表1所示。

表1低速区间的各特征参数取值

含道路坡度的汽车行驶工况构建

分别在低速、中速和高速运动片段库中，通过极值检验、均值检验以及离差平方和最小检验对各速度区间内的运动片段进行筛选，从而得到低速、中速、高速典型运动片段。

极值检验：将上坡最大坡度G_up，max、下坡最大坡度G_down，max、上坡最大正速率G'⁺ _up，max、下坡最大正速率G'⁺ _down，max、上坡最大负速率G'^- _up，max、下坡最大负速率G'^- _down，max以及最高车速v_max、最大正加速度a⁺ _max、最大负加速度a^- _max等作为限值条件，若该运动片段中的任一坡度工况以及速度工况的特征参数超出限值，则直接将该运动剔除。

均值检验：以上坡时间比例P_up、下坡时间比例P_down、上坡平均坡度

下坡平均坡度

上坡平均正速率

下坡平均正速率

上坡平均负速率

下坡平均负速率

平均车速

平均正加速度

平均负加速度

作为该特征参数的波动范围。再次筛选出同时满足以上所有特征参数均值波动范围的运动片段。

离差平方和最小检验：基于坡度-坡度变化率联合分布以及速度-加速度联合分布，利用离差平方和最小原理，最终筛选出低速、中速、高速典型运动片段。

对最终筛选出的低速、中速、高速典型运动片段分别各运动片段的平均时长，低速、中速、高度运动片段的平均时长分别为：62.5s、184.3s和410.3s。由于低速、中速、高度持续时间分别为：437s、556s和409s，因此低速、中速、高速运动片段的数量分别为：6.99、3.02和1.00，圆整后分别为7个、3个和1个。

随后对低速、中速、高速区间的运动片段的持续时间进行统计，并计算对应持续时间下的运动片段数量，按照由短到长的顺序对运动片段的持续时间进行排序，并计算出运动片段持续时间的累积频率分布。根据不同速度区间确定的运动片段数量，将累计分布进行若干等分，计算得到每个等分中的50％分位点所对应的持续时间，即为运动片段的时长。以低速区间为例，其片段时长的累计分布如图3所示，7个片段的时长分别为6s、8s、12s、20s、30s、47s、85s。

根据运动片段时长分别在低速、中速、高速运动片段库中选择出运动片段，并根据运动片段数量，进行随机组合，最终形成若干低速、中速、高速工况。再根据离差平均和最小原理，挑选出同时最符合坡度-坡度变化率联合分布以及速度-加速度联合分布的低速、中速、高速工况。统计车辆出行规律，确定车辆启动阶段怠速的平均时长，作为工况起点处怠速工况，再根据运动片段之间间隔的数量，分别在运动片段之间以及终点处添加怠速片段。统计车辆出行规律，确定车辆启动阶段怠速的平均时长为35s，运动片段总计10个间隔，考虑到工况终点共计11个间隔。根据确定的怠速工况时长为398s，去除掉起点处怠速时长，为363s，则每个间隔及终点处的怠速时长应为33s，且怠速工况下坡度为0，最终完成包含道路坡度的汽车行驶工况的构建，如图4所示。

综上所述，本发明通过实际采集车辆行驶过程中的车速以及坡度等数据，提取坡度工况以及速度工况的特征参数。通过极值检验、均值检验以及离差平方和最小检验的方法筛选出同时满足坡度工况以及速度工况特征参数的代表性运动片段，从而构建包含坡度工况的汽车行驶工况，其中坡度与车速随时间同步变化。使用该工况作为测试工况，可以通过试验室转鼓试验实现对山区城市车辆实际行驶的油耗及排放水平的准确评估。

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)

1.一种包含道路坡度的汽车行驶工况开发装置，其特征在于：包括采集数据处理模块、运动片段库划分及权重系数确定模块、坡度工况以及速度工况特征参数提取模块、工况构建模块和电子设备，所述采集数据处理模块、运动片段库划分及权重系数确定模块、坡度工况以及速度工况特征参数提取模块、工况构建模块之间依次信号连接，所述采集数据处理模块、运动片段库划分及权重系数确定模块、坡度工况以及速度工况特征参数提取模块、工况构建模块均信号连接至电子设备；

所述电子设备包括处理器和存储器，存储器通信连接至处理器，存储器用于存储处理器执行的指令。

2.一种包含道路坡度的汽车行驶工况开发方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1、通过采集数据处理模块对车辆运行片段切割、清洗和补充；

S2、通过运动片段库划分及权重系数确定模块确定低速、中速、高速运动片段库划分及权重系数；

S3、通过坡度工况以及速度工况特征参数提取模块提取坡度工况以及速度工况的特征参数；

S4、通过工况构建模块构建含道路坡度的汽车行驶工况。

3.根据权利要求2所述的一种包含道路坡度的汽车行驶工况开发方法，其特征在于：在步骤S1中的所述车辆运行片段切割、清洗和补充包括以下步骤：

A1、根据采集数据的车速及发动机转速通过判定原则判定车辆怠速及运动状态；

A2、通过判定原则对怠速和运动片段进行切割；

A3、通过运动片段数据缺失率、最大加减速度和最大车速的要求对运动片段进行清洗和补充；

A4、分别计算怠速片段和运动片段的总时长，得出车辆怠速和运动的时间比例；

在步骤A1中的所述判定原则包括以下步骤：

A11、判断车速<1km/h且发动机转速>0rpm，是，则判定车辆处于怠速状态，否，则进行下一步；

A12、判断车速≥1km/h且发动机转速>0rpm，是，则判定车辆处于运动状态，否，则切换下一个车辆运行片段。

4.根据权利要求3所述的一种包含道路坡度的汽车行驶工况开发方法，其特征在于：在步骤A3中的运动片段清洗和补充包括以下步骤：

A31、判断运动片段的最大加速度a_max是否大于6m/s²或运动片段的最小减速度a_min是否小于-6m/s²，是，则直接剔除该运动片段，否，则进行下一步；

A32、判断运动片段的最大速度是否小于5km/h或是否大于120km/h，是，则直接剔除该运动片段，否，则进行下一步；

A33、判段缺失率是否大于等于5％，是，则直接剔除该运动片段，否，则进行下一步；

A34、采用三次B样条差值的方法对缺失的包括车速和坡度数据进行补充。

5.根据权利要求2所述的一种包含道路坡度的汽车行驶工况开发方法，其特征在于：在步骤S2中的低速、中速、高速运动片段库划分及权重系数确定包括以下步骤：

B1、划分低速、中速、高速运动片段库；

B2、确定低速、中速、高速区间权重系数；

在步骤B1中的低速、中速、高速运动片段库划分包括以下步骤：

B11、判断运动片段的平均速度是否大于0km/h且是否小于等于30km/h，是，则为低速运动片段库，否，则进行下一步；

B12、判断运动片段的平均速度是否大于30km/h且是否小于等于40km/h，是，则为中速运动片段库，否，则进行下一步；

B13、判断运动片段的平均速度是否大于40km/h，是，则为高速运动片段库，否，则切换下一个运动片段。

6.根据权利要求2所述的一种包含道路坡度的汽车行驶工况开发方法，其特征在于：在步骤S3中的坡度工况以及速度工况的特征参数提取包括以下步骤：

C1、坡度工况特征参数提取；

C2、速度工况特征参数提取。

7.根据权利要求2所述的一种包含道路坡度的汽车行驶工况开发方法，其特征在于：在步骤S4中的含道路坡度的汽车行驶工况构建包括以下步骤：

D1、筛选典型运动片段；

D2、确定组成低速、中速、高速工况的运动片段数量及时长；

D3、构建运动片段组合及工况。

8.根据权利要求7所述的一种包含道路坡度的汽车行驶工况开发方法，其特征在于：在步骤D1中的典型运动片段筛选包括以下步骤：

D11、进行极值检验，根据运动片段的极值参数信息对运动片段进行检验和筛选；

D12、进行均值检验，根据运动片段的均值参数信息对运动片段进行检验和筛选；

D13、利用离差平方和最小原理分别筛选出低速、中速、高速典型运动片段。

9.根据权利要求7所述的一种包含道路坡度的汽车行驶工况开发方法，其特征在于：在步骤D2中的组成低速、中速、高速工况的运动片段数量及时长确定包括以下步骤：

D21、分别计算低速、中速、高速典型运动片段库的中各运动片段的平均时长，确定组成低速、中速、高速工况的运动片段数量；

D22、对低速、中速、高速区间的运动片段的持续时间进行统计；

D23、计算对应持续时间下的运动片段数量，对运动片段的持续时间进行排序，并计算出运动片段持续时间的累积频率分布；

D24、根据不同速度区间确定的运动片段数量，将累计分布进行若干等分，计算得到每个等分中的50％分位点所对应的持续时间，即为运动片段的时长。

10.根据权利要求7所述的一种包含道路坡度的汽车行驶工况开发方法，其特征在于：在步骤D3中的运动片段组合及工况构建包括以下步骤：

D31、分别在低速、中速、高速运动片段库中选择出运动片段，根据运动片段数量，随机组合，形成若干低速、中速、高速工况；

D32、挑选出同时符合坡度-坡度变化率联合分布以及速度-加速度联合分布的低速、中速、高速工况；

D33、统计车辆出行规律，确定车辆启动阶段怠速的平均时长，作为工况起点处怠速工况，根据运动片段之间间隔的数量，分别在运动片段之间以及终点处添加怠速片段；

D34、构建包含道路坡度的汽车行驶工况。

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