CN114965898A - 重型车氮氧化物和二氧化碳排放的远程在线监测方法 - Google Patents

重型车氮氧化物和二氧化碳排放的远程在线监测方法 Download PDF

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杨妍妍
卢洋
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Abstract

本发明提供了一种重型车氮氧化物和二氧化碳排放的远程在线监测方法，包括：实时采集目标重型车在预设周期内的实际运行数据；利用实际运行数据，分别计算目标重型车在不同工况模式下的NOx和CO2的排放数据；根据在不同工况模式下的NOx的排放数据，计算目标重型车在预设周期内的NOx的综合排放数据；根据在不同工况模式下的CO2的排放数据，计算目标重型车在预设周期内的CO2的综合排放数据；根据NOx的综合排放数据和CO2的综合排放数据，对目标重型车的实际运行排放进行远程在线监测。

Description

重型车氮氧化物和二氧化碳排放的远程在线监测方法
技术领域
本发明涉及基于车载终端的远程在线排放测试领域，特别涉及一种重型车氮氧化物和二氧化碳排放的远程在线监测方法。
背景技术
随着城市快速建设的影响，移动源排放数量明显增加。据统计，空气污染中的氮氧化物(NOx)有45％来自于移动源的排放。移动源中重型车是主要排放来源，占移动源氮氧化物排放的60％以上。车辆的油耗直接影响CO2的排放，重型车的燃油消耗约是乘用车的19倍，在移动源中占有较大份额。
机动车在实际道路运行工况下与实验室NOx和油耗的排放测试结果存在严重差异，油耗结果直接影响CO2的排放。重型车的实际道路工况的NOx和油耗的控制效果不理想，部分车型的NOx和油耗远远超出车辆公告的NOx和油耗。主要原因是重型车的实际运行工况油耗、实际运行工况NOx排放与实验室测试之间存在很大差异，不能完全反映出重型车实际运行工况排放特征，无法对重型车实际运行工况的NOx和CO2排放进行规范地监测，从而无法实现对重型车的节能环保性能进行客观评价。
发明内容
有鉴于此，本发明旨在提出一种重型车氮氧化物和二氧化碳排放的远程在线监测方法，以解决重型车实际运行工况下的NOx和CO2排放的规范监测，从而实现对重型车在实际运行工况下的性能评价。
为了实现上述目的，本发明提供了一种重型车氮氧化物和二氧化碳排放的远程在线监测方法，包括：实时采集目标重型车在预设周期内的实际运行数据；利用实际运行数据，分别计算目标重型车在不同工况模式下的NOx和CO2的排放数据；根据在不同工况模式下的NOx的排放数据，计算目标重型车在预设周期内的NOx的综合排放数据；根据在不同工况模式下的CO2的排放数据，计算目标重型车在预设周期内的CO2的综合排放数据；根据NOx的综合排放数据和CO2的综合排放数据，对目标重型车的实际运行排放进行远程在线监测。
根据本发明的实施例，其中，利用实际运行数据，分别计算目标重型车在不同工况模式下的NOx和CO2的排放数据，包括：针对在不同工况模式下的每种工况模式，计算目标重型车在每种工况模式下的实际运行数据的逐秒运行工况；基于预设规则，将逐秒运行工况按照每种工况模式规则进行分组，得到在每种工况模式下的多组运行工况数据；利用多组中的每组运行工况数据，分别计算目标重型车在每种工况模式下的NOx和CO2的排放数据。
根据本发明的实施例，其中，基于预设规则，将逐秒运行工况按照每种工况模式规则进行分组，得到在每种工况模式下的多组运行工况数据，包括：对所述逐秒运行工况进行K均值聚类，确定所述逐秒运行工况在每种工况模式下的K个聚类中心，K为大于等于1的整数；
计算逐秒运行工况与每个聚类中心的距离，确定逐秒运行工况与每个聚类中心的距离中的最小距离；将与最小距离对应的逐秒运行工况划分至与最小距离对应的聚类中，得到在每种工况模式下的多组运行工况数据。
根据本发明的实施例，其中，基于预设规则，将逐秒运行工况按照每种工况模式规则进行分组，得到在每种工况模式下的多组运行工况数据，包括：将目标重型车在预设周期内的实际运行数据的逐秒运行工况满足每种工况模式的预设参数区间的数据进行提取，得到在每种工况模式下的多组运行工况数据。
根据本发明的实施例，其中，利用多组中的每组运行工况数据，分别计算目标重型车在每种工况模式下的NOx和CO2的排放数据，包括：利用在每种工况模式下的每组运行工况数据，计算目标重型车针对每组运行工况数据对应的NOx比排放和CO2比排放；根据目标重型车针对每组运行工况数据对应的NOx比排放，计算目标重型车在每种工况模式下的NOx的排放数据；根据目标重型车针对每组运行工况数据对应的CO2比排放，计算目标重型车在每种工况模式下的CO2的排放数据。
根据本发明的实施例，其中，根据在不同工况模式下的NOx的排放数据，计算目标重型车在预设周期内的NOx的综合排放数据，包括：分别确定在不同工况模式下的NOx的排放权重；利用在不同工况模式下的NOx的排放权重，分别对在不同工况模式下的NOx的排放数据进行排放加权计算，得到目标重型车在预设周期内的NOx的综合排放数据。
根据本发明的实施例，其中，分别确定在不同工况模式下的NOx的排放权重，包括：确定满足在不同工况模式下的每个工况点的目标重型车的发动机功率值；根据每个工况点的目标重型车的发动机功率值，计算在不同工况模式下的累积功；根据在不同工况模式下的累积功，分别计算在不同工况模式下的NOx的排放权重。
根据本发明的实施例，其中，实时采集目标重型车在预设周期内的实际运行数据，包括：通过安装在目标重型车上的车载终端实时采集所在述预设周期内的实际运行数据；接收由车载终端发送的实际运行数据。
根据本发明的实施例，其中，实际运行数据包括：车速、大气压力、发动机最大基准扭矩、发动机净输出扭矩、摩擦扭矩、发动机转速、发动机燃料流量、传感器输出的NOx排放数据、流量传感器读取的进气量、反应剂余量、油箱液位、发动机冷却液温度和经纬度。
根据本发明的实施例，其中，不同工况模式包括标准工况模式和实际道路运行工况模式。
根据本发明的实施例，通过基于远程在线监测技术，实时采集重型车的实际运行数据，并结合在不同工况模式下监测重型车的NOx和CO2排放数据，实现对重型车在实际道路运行工况下的NOx和CO2排放的规范精准监测，从而实现对重型车的节能环保性能的客观评价。
附图说明
图1示意性示出了根据本发明实施例的重型车氮氧化物和二氧化碳排放的远程在线监测方法的流程图；
图2示意性示出了根据本发明实施例的利用实际运行数据分别计算目标重型车在不同工况模式下的NOx和CO2的排放数据的方法流程图；
图3示意性示出了根据本发明实施例的不同K值下的聚类误差图；
图4示意性示出了根据本发明实施例的每种稳态工况模式的工况中心点的差异图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明作进一步的详细说明。
在相关技术中，研究人员将车联网远程在线监测技术广泛应用到重型车远程排放监测中。在大气防治计划中，相关研究人员提出强化对营运车辆的环保监管，积极推进重型车加装具备实时诊断功能的车载运城通讯终端。在重型车排放法规GB17691-2018《重型柴油车污染物排放限值及测量方法》中也提出了对重型车实际运行监管的要求，除实际道路测试PEMS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，特别增加了远程在线监测的要求。但是，在重型车车联网检测技术的应用中，发明人发现目前还没有一个规范的、便捷的重型车实际运行工况的NOx和CO2排放的远程在线监测方法，以便对重型车的节能环保性能进行客观评价。
为此，针对车联网远程在线监测技术尚未建立一套科学、有效的重型车NOx和CO2排放的远程在线监测方法，本发明基于车联网远程在线监测技术，提出一种依据重型车在实际道路运行工况下，融合不同工况模式标准进行重型车NOx和CO2的排放监测，实现便捷精准地对重型车在实际道路运行工况中重型车NOx和CO2的排放监测，以便对重型车的节能环保性能做出客观评价。
图1示意性示出了根据本发明实施例的重型车氮氧化物和二氧化碳排放的远程在线监测方法的流程图。
如图1所示，该方法包括操作S110～S150。
在操作S110，实时采集目标重型车在预设周期内的实际运行数据。
在操作S120，利用实际运行数据，分别计算目标重型车在不同工况模式下的NOx和CO2的排放数据。
在操作S130，根据在不同工况模式下的NOx的排放数据，计算目标重型车在预设周期内的NOx的综合排放数据。
在操作S140，根据在不同工况模式下的CO2的排放数据，计算目标重型车在预设周期内的CO2的综合排放数据。
在操作S150，根据NOx的综合排放数据和CO2的综合排放数据，对目标重型车的实际运行排放进行远程在线监测。
根据本发明的实施例，实时采集目标重型车在预设周期内的实际运行数据后，可以对实际运行数据进行预处理，以生成满足不同工况模式要求的数据。
根据本发明的实施例，对实际运行数据进行预处理可以包括：对实际运行数据进行清洗，主要对有数据条缺失、数据条重复、数据项缺失、数据项无效等数据进行剔除。例如，数据条缺失可以为影响连续计算变化率的数据；数据条重复可以为重复超过1条累积重复条数的数据，可以删除重复数据条；数据项缺失可以为对本发明直接相关的数据的缺失情况进行判断；数据项无效可以为数据超出阈值范围或数据超出5秒无变化的数据。
根据本发明的实施例，目标重型车可以为需要利用监测实际运行工况的不同工况模式下的NOx和CO2排放数据的重型车，可以以单日为预设周期，也可以以预设几日、月为预设周期，在此不做限定。
根据本发明的实施例，实时采集目标重型车在预设周期内的实际运行数据可以包括：通过安装在所述目标重型车上的车载终端实时采集所在述预设周期内的实际运行数据；接收由所述车载终端发送的所述实际运行数据。
根据本发明的实施例，车载终端能实时采集、记录、传输重型车实时运行的数据信息的终端，并通过安装在车载终端内的存储卡传输至车联网监控平台。重型车远程车联网车载终端采集重型车的实际运行数据项按照重型车远程监测标准的数据项和频率的要求采集，将车载终端采集的数据发送到监控平台。采集频率可以为1Hz。
根据本发明的实施例，车载终端采集的实际运行数据可以包括：车速、大气压力、发动机最大基准扭矩、发动机净输出扭矩、摩擦扭矩、发动机转速、发动机燃料流量、传感器输出的NOx排放数据、流量传感器读取的进气量、反应剂余量、油箱液位、发动机冷却液温度和经纬度。例如，表1示意性示出了车载终端采集的实际运行数据项。如表1所示。
表1
序号 数据项
1 车速
2 大气压力(直接测量或估计值)
3 发动机最大基准扭矩
4 发动机净输出扭矩
5 摩擦扭矩(作为发动机最大基准扭矩的百分比)
6 发动机转速
7 发动机燃料流量
8 NO<sub>X</sub>传感器输出
9 SCR入口温度(如适用)
10 SCR出口温度(如适用)
11 DPF压差(如适用)
12 空气质量流量传感器读取的进气量
13 反应剂余量
14 油箱液位
15 发动机冷却液温度
16 经纬度
根据本发明的实施例，车联网监控平台能够接收车载终端采集、发送的实际运行数据，并可以对数据进行处理、存储等相关任务，车联网监控平台具备相关可视化的UI界面。
根据本发明的实施例，不同工况模式可以包括标准工况模式和实际道路运行工况模式。
根据本发明的实施例，标准工况模式可以包括《GB17691-2018-重型柴油车污染物排放限值及测量方法》中要求的发动机循环工况模式，以及《GB/T38146.3-汽车行驶工况》中要求的发动机工况模式。
根据本发明的实施例，可以以目标重型车为单车，预设周期为单日，对目标重型车进行NOx和CO2的排放的远程在线监测。
根据本发明的实施例，针对不同工况模式，可以为目标重型车的发动机处于瞬态和稳态运行时的不同工况。
根据本发明的实施例，对于目标重型车为瞬态运行工况下，可以包括对应的不同工况模式，即瞬态标准工况模式和瞬态实际道路运行工况模式(Real-road DrivingTransient Cycle，RDTC)，瞬态标准工况模式可以包括发动机瞬态循环工况模式(WorldHarmonised Transient Cycle，WHTC)和发动机瞬态工况模式(China Engine TransientCycle，CETC)。
根据本发明的实施例，对于目标重型车为稳态运行工况下，可以包括对应的不同工况模式，即稳态标准工况模式和稳态实际道路运行工况模式(Real-road DrivingSteady Cycle，RDSC)，稳态标准工况模式可以包括发动机稳态循环工况模式(WorldHarmonised Steady Cycle，WHSC)和发动机稳态工况模式(China engine steady statetest cycle，CESC)。
根据本发明的实施例，利用实际运行数据可以分别计算重型机处于瞬态和稳态时的不同工况模式下的NOx和CO2的排放数据。
例如，图2示意性示出了根据本发明实施例的利用实际运行数据分别计算目标重型车在不同工况模式下的NOx和CO2的排放数据的方法流程图。
如图2所示，该方法可以包括操作S210～S230。
根据本发明的实施例，针对不同工况模式下的每种工况模式，
在操作S210，计算目标重型车在每种工况模式下的实际运行数据的逐秒运行工况。
在操作S220，基于预设规则，将逐秒运行工况按照每种工况模式规则进行分组，得到在每种工况模式下的多组运行工况数据。
在操作S230，利用多组中的每组运行工况数据，分别计算目标重型车在每种工况模式下的NOx和CO2的排放数据。
根据本发明的实施例，例如，计算目标重型车在每种工况模式下的实际运行数据的逐秒运行工况可以包括：目标重型车发动机逐秒的瞬时NOx排放率ei、发动机瞬时功率wi、归一化转速系数nnorm、转速变化率
Figure BDA0003673947670000071
和负荷变化率
Figure BDA0003673947670000072
具体地，
目标重型车发动机逐秒的瞬时NOx排放率ei的计算公式如式(1)。
ei＝0.001587×ci×(Qair+Df×Qfuel，i)/3600 (1)
其中，i为发动机逐秒的时间，i∈{1，2，...，}；ei为发动机逐秒的NOx排放率(g/s)；ci为NOx的瞬时浓度(ppm)；Qair为发动机瞬时进气量(kg/h)；Df为燃料密度(kg/L)，柴油为0.85kg/L；Qfuel，i为发动机逐秒的瞬时燃料流量(L/h)。
目标重型车发动机瞬时功率wi的计算公式如式(2)。
Figure BDA0003673947670000073
其中，wi为发动机逐秒的瞬时功率(kW)；ni为发动机逐秒的瞬时转速(r/min)；T为发动机逐秒的参考扭矩(N·m)；qi为净输出扭矩百分数，无量纲。
目标重型机发动机归一化转速系数nnorm的计算公式如式(3)。
Figure BDA0003673947670000074
其中，nnorm为归一化转速系数；ni为发动机逐秒的瞬时转速(r/min)；nidle为发动机逐秒的怠速转速(r/min)；nrate为发动机额定转速(r/min)。
处于瞬态运行工况下，目标重型车发动机转速变化率
Figure BDA0003673947670000075
的计算公式如式(4)。
Figure BDA0003673947670000081
其中，ani为瞬态运行工况下发动机逐秒的转速变化率，无量纲；nnorm为归一化转速系数，无量纲；Tt为工况总时长(s)。
处于稳态运行工况下，目标重型车发动机转速变化率a′ni的计算公式如式(5)。
Figure BDA0003673947670000082
其中，a′ni稳态运行工况下发动机逐秒的转速变化率(r/s2)；ni+1为第i+1秒发动机瞬时转速(r/min)；ni-1为第i-1秒发动机瞬时转速(r/min)；Tt为工况总时长(s)。
需要说明的是，可以将目标重型车在稳态运行工况下的发动机的转速率a′ni的转速变化率绝对值小于0.02r/s2的工况视为转速稳态工况。处于瞬态运行工况下，目标重型车发动机负荷变化率ati的计算公式如式(6)。
Figure BDA0003673947670000083
其中，ati为瞬态运行工况下发动机逐秒的负荷变化率；ti+1为第i+1秒发动机瞬时负荷百分数；ti-1为第i-1秒发动机瞬时负荷百分数；Tt为工况总时长(s)。
需要说明的是，负荷百分数t，是发动机在某一转速达到的最大扭矩百分数。在本发明中，负荷百分数t与对应瞬态运行工况下的净输出扭矩百分数q的数值相同。
处于稳态运行工况下，目标重型车发动机负荷变化率a′ti的计算公式如式(7)。
Figure BDA0003673947670000091
其中，a′ti为稳态运行工况下发动机逐秒的负荷变化率；t′i+1为第i+1秒发动机瞬时负荷百分数；t′i-1为第i-1秒发动机瞬时负荷百分数；Tt为工况总时长(s)。
需要说明的是，负荷百分数t′，是发动机在某一转速达到的最大扭矩百分数。在本发明中，负荷百分数t′与在稳态运行工况下的净输出扭矩百分数q的数值相同；可以将目标重型车在稳态运行工况下发动机逐秒的负荷变化率a′ti的绝对值小于5％的工况视为负荷稳态工况。根据本发明的实施例，处于瞬态运行工况下，针对于每种工况模式，对每种工况模式按照上述公式(4)和(6)进行发动机转速变化率和负荷变化率的计算，基于每种工况模式中的转速、负荷、转速变化率和负荷变化率为参数进行分组，得到瞬态运行工况下，在每种工况模式下的多组运行工况数据。每组运行工况数据可以包括多个逐秒运行工况数据。
根据本发明的实施例，处于稳态运行工况下，针对每种工况模式，对每种工况模式按照上述公式(3)和(7)进行归一化转速系数和负荷变化率的计算，得到针对逐秒对应的稳态运行工况下的归一化转速区间和负荷区间，基于每种标准工况模式的归一化转速区间和负荷区间为参数进行分组，得到稳态运行工况下，在每种标准工况模式下的多组运行工况数据。每组运行工况数据可以包括多个逐秒运行工况数据。
根据本发明的实施例，针对每种工况模式下，基于每种工况模式下每组的工况权重系数，以及每组中逐秒的运行工况数据，计算每种工况模式下目标重型车的NOx和CO2的排放数据。
根据本发明的实施例，将每种工况模式下目标重型车的NOx的排放数据按照预设规则进行处理，可以得到针对该目标重型车在预设周期为单日内的NOx的综合排放数据。
根据本发明的实施例，同理，可以将每种工况模式下目标重型车的CO2的排放数据按照同样的预设规则进行处理，可以得到针对该目标重型车在预设周期为单日内的CO2的综合排放数据。
根据本发明的实施例，预设规则可以根据目标重型车为瞬态或是稳态的运行工况的实际需求进行设定，在此不作限定。
根据本发明的实施例，根据得到的针对该目标重型车在预设周期为单日内的NOx的综合排放数据和在预设周期为单日内的CO2的综合排放数据，对目标重型车的实际运行排放进行远程在线监测。
根据本公开的实施例，通过基于远程在线监测技术，实时采集重型车的实际运行数据，并结合在不同工况模式下监测重型车的NOx和CO2排放数据，实现对重型车在实际道路运行工况下的NOx和CO2排放的规范精准监测，从而实现对重型车的节能环保性能的客观评价。
根据本公开的实施例，基于预设规则，将逐秒运行工况按照每种工况模式规则进行分组，得到在每种工况模式下的多组运行工况数据，包括：
对所述逐秒运行工况进行K均值聚类，确定所述逐秒运行工况在每种工况模式下的K个聚类中心，K为大于等于1的整数；计算逐秒运行工况与每个聚类中心的距离，确定逐秒运行工况与每个聚类中心的距离中的最小距离；将与最小距离对应的逐秒运行工况划分至与最小距离对应的聚类中，得到在每种工况模式下的多组运行工况数据。
根据本发明的实施例，对于目标重型车处于瞬态运行工况下，针对处于瞬态运行工况的目标重型车的每种工况模式，例如，以针对处于瞬态运行工况的目标重型车的发动机瞬态循环工况(WHTC)为例。
根据本发明的实施例，基于发动机瞬态循环工况(WHTC)根据前述公式(4)和(6)计算目标重型车的转速变化率和负荷变化率，分别对目标重型车的转速、负荷、转速变化率和负荷变化率进行K均值聚类，得到聚类误差，选择聚类误差的肘点，即可确定最优的聚类数K值，聚类数K值可以表征分别对目标重型车的转速、负荷、转速变化率和负荷变化率具有K个聚类中心，也就是说，将对目标重型车的转速、负荷、转速变化率和负荷变化率按照K均值聚类分为K个聚类组，即，K个簇。
根据本发明的实施例，在本发明中，例如，可以分别进行K＝8，10，...，30，32的均值聚类，不同聚类数下的聚类误差SSE，可以通过计算公式(8)获得，即，如式(8)。
Figure BDA0003673947670000101
其中，ch为第h个簇；p为ch的数据样本点；mh为ch的质心。
根据本发明的实施例，当聚类数K值小于真实聚类数时，由于K值的增大会大幅增加每个簇的聚合程度，所以聚类误差的下降幅度会比较大；而当K值达到真实聚类数时，再增加聚类数K值，得到的聚合程度就会迅速变小，所以聚类误差的下降幅度会骤减，然后随着K值的继续增大而趋于平缓。例如，图3示意性示出了根据本发明实施例的不同K值下的聚类误差图。
如图3所示，当K值<16时，聚类误差变化较大，当K值＞16时，聚类误差逐渐趋缓。综上，在本发明中，可以确定在针对处于瞬态运行工况的目标重型车的发动机瞬态循环工况(WHTC)下，基于转速、负荷、转速变化率、负荷变化率的K均值聚类数为16，得到的聚类中心。例如，表2示意性示出了根据本发明实施例的基于WHTC模式的工况点的聚类中心。如表2所示。
表2
Figure BDA0003673947670000111
需要说明的是，为了统一工况分组数，对发动机瞬态工况模式(CETC)和(RDTC)的均值聚类分成16组。
根据本发明的实施例，基于WHTC模式，K值对应的聚类中心可以为j组，j大于等于1的整数。计算逐秒运行工况与每个聚类j的距离可以利用公式(9)获得。如式(9)。
Figure BDA0003673947670000112
其中，di，j为第i秒运行工况点与聚类中心j的距离，无量纲；nc，j为第j聚类中心的转速系数，无量纲；ni为第i秒工况点的转速系数，无量纲；tc，j为第j聚类中心的负荷百分数，无量纲；tc，i为第i秒工况点的负荷百分数，无量纲；ac，nj为第j聚类中心的转速变化率，无量纲；ani为第i秒工况点的转速变化率，无量纲；ac，tj为第j聚类中心的负荷变化率，无量纲；ati为第i秒工况点的负荷变化率，无量纲。
根据本发明的实施例，根据逐秒工况对应的运行工况数据与基于WHTC工况模式聚类中心的距离di，j，提取该逐秒工况点与聚类中心的最小距离，并将该逐秒工况点划为与该聚类中心一组，进行组号编号，得到在该WHTC工况模式下的多组运行工况数据，每组运行工况数据中包括多个逐秒工况点对应的运行工况数据。
根据本发明的实施例，对于目标重型车处于瞬态运行工况下，针对发动机瞬态工况模式(CETC)和瞬态实际道路运行工况模式(RDTC)的逐秒运行工况进行K均值聚类确定聚类数K值以及计算最小距离，确定CETC和RDTC工况模式下多组运行工况数据的方法与确定基于发动机瞬态循环工况模式(WHTC)下多组运行工况数据的方法相同，在此不再赘述。
根据本发明的实施例，将逐秒运行工况与聚类中心最小距离的分布进行统计，可将最小距离大于阈值分位的逐秒运行工况进行剔除，以减少聚类分组的编号。
根据本公开的实施例，基于预设规则，将逐秒运行工况按照每种工况模式规则进行分组，得到在每种工况模式下的多组运行工况数据，包括：将目标重型车在预设周期内的实际运行数据的逐秒运行工况满足每种工况模式的预设参数区间的数据进行提取，得到在每种工况模式下的多组运行工况数据。
根据本发明的实施例，对于目标重型车为稳态运行工况下，针对发动机稳态循环工况模式(WHSC)，可以通过利用上述公式(3)和(7)计算得出归一化转速系数和负荷百分数，确定归一化转速系数区间和负荷百分数区间进行稳态工况提取。
根据本公开的实施例，具体地，在发动机稳态循环工况模式(WHSC)下，对于重型车发动机实际运行工况中满足稳态转速和负荷且发动机转速的变化率绝对值小于0.02r/s2、发动机扭矩变化率绝对值小于5％的稳态工况点及其NOx排放率和油耗率(CO2)进行提取，获取基于发动机稳态循环工况模式(WHSC)下的13个稳态工况点。例如，表3示意性示出了根据本发明实施例的基于WHSC稳态工况的提取范围表。
表3
Figure BDA0003673947670000131
根据本发明的实施例，对于目标重型车为稳态运行工况下，针对发动机稳态工况模式(CESC)，确定稳态工况点的方法与发动机稳态循环工况模式(WHSC)确定稳态工况点的方法相同。例如，表4示意性示出了根据本发明实施例的基于CESC稳态工况的提取范围表。如表4所示。
表4
Figure BDA0003673947670000132
根据本发明的实施例，对于目标重型车为稳态运行工况下，针对发动机稳态实际道路运行工况模式(RDSC)，根据获取的目标重型机在实际道路不同转速、负荷工况下的比例，基于K均值聚类的方法，对转速、负荷及工况比例进行聚类，获得13个聚类组，得到每个组的聚类中心，通过聚类中心确定稳态工况点。
根据本公开的实施例，利用多组中的每组运行工况数据，分别计算目标重型车在每种工况模式下的NOx和CO2的排放数据，包括：利用在每种工况模式下的每组运行工况数据，计算目标重型车针对每组运行工况数据对应的NOx比排放和CO2比排放；根据目标重型车针对每组运行工况数据对应的NOx比排放，计算目标重型车在每种工况模式下的NOx的排放数据；根据目标重型车针对每组运行工况数据对应的CO2比排放，计算目标重型车在每种工况模式下的CO2的排放数据。
根据本发明的实施例，对于目标重型车处于瞬态运行工况下，基于每个工况模式下确定的16组聚类组，计算目标重型车在每种工况模式下的NOx和CO2的排放数据，例如，以发动机瞬态循环工况模式(WHTC)为例，计算基于WHTC模式下的NOx和CO2的排放数据。
根据本发明的实施例，基于WHTC模式下的每组运行工况数据可以包括多个逐秒运行工况，分别利用每组运行工况数据计算每组的NOx比排放Ej，其计算公式为式(10)。如式(10)。
Figure BDA0003673947670000141
其中，ei，j可以利用上述公式(1)获得；wi，j可以利用上述公式(2)获得。
其中，Ej为第j个聚类组中NOx比排放(g/kWh)，j＝{1，2，3……，16}；ei，j为满足第j个聚类组中发动机的逐秒NOx排放率(g/s)；wi，j为满足第j个聚类组中发动机的逐秒功率(kW)。
根据本发明的实施例，利用每组得到的NOx比排放Ej，确定目标重型车发动机基于WHTC模式下的NOx的排放数据EWHTC，其计算公式为式(11)。如式(11)。
Figure BDA0003673947670000142
其中，EWHTC为目标重型车发动机基于WHTC瞬态工况聚类分组的NOx排放；βj为WHTC瞬态工况聚类分组的第j个工况的权重系数。
根据本发明的实施例，基于WHTC瞬态工况模式下，利用目标重型车油耗数据与CO2转换系数，计算目标重型车基于WHTC模式下的CO2的排放。
根据本发明的实施例，基于WHTC瞬态工况模式下的每组运行工况数据可以包括多个逐秒运行工况，分别利用每组运行工况数据计算每组的CO2比排放Fj，其计算公式为式(12)。如式(12)。
Figure BDA0003673947670000151
其中，Fj为第j个聚类组中CO2比排放(g/kWh)，j＝{1，2，3……，16}；η为柴油发动机完全燃烧单位质量柴油转换成CO2的系数，η＝3.1863，无量纲；Qfueli，j为满足第j聚类组的逐秒工况点的燃料流量(L/h)；Df为燃料密度(kg/L)，柴油为0.85kg/L；wi，j为满足第j聚类组逐秒工况点的发动机功率(kW)。wi，j可以利用上述公式(2)获得。
根据本发明的实施例，利用每组得到的CO2比排放Fj，确定目标重型车发动机基于WHTC模式下的CO2的排放数据EFWHTC，其计算公式为式(13)。如式(13)。
Figure BDA0003673947670000152
其中，EFWHTC为目标重型车发动机基于WHTC瞬态工况模式的CO2的排放；βj为WHTC瞬态工况聚类分组的第j个工况的权重系数。
根据本发明的实施例，βj可以基于WHTC瞬态工况模式的每个聚类组中逐秒运行工况的占比确定权重系数。
根据本发明的实施例，计算基于CETC瞬态工况模式下的NOx和CO2的排放数据，与计算基于WHTC瞬态工况模式下的NOx和CO2的排放数据方法相同。具体过程在此不再赘述。
根据本发明的实施例，基于CETC瞬态工况模式下的NOx的排放数据的计算公式可以表示为式(14)。如式(14)所示。
Figure BDA0003673947670000161
其中，ECETC为目标重型车发动机基于CETC瞬态工况聚类分组的NOx的排放；Ej为第j个聚类组中NOx的比排放；λj为CETC瞬态工况聚类分组的第j个工况的权重系数。
根据本发明的实施例，基于CETC瞬态工况模式下，Ej可以参照基于WHTC瞬态工况模式下的公式(10)获得。
根据本发明的实施例，基于CETC瞬态工况模式下，利用目标重型车油耗数据与CO2转换系数，计算目标重型车基于CETC瞬态工况模式下的CO2的排放。
根据本发明的实施例，基于CETC瞬态工况模式下的CO2的排放数据的计算公式可以表示为式(15)。如式(15)所示。
Figure BDA0003673947670000162
其中，EFCETC为目标重型车发动机基于CETC瞬态工况模式的CO2的排放；Fj为第j个聚类组中CO2比排放(g/kWh)，j＝{1，2，3……，16}；λj为CETC瞬态工况聚类分组的第j个工况的权重系数。
根据本发明的实施例，基于CETC瞬态工况模式下，Fj可以参照基于WHTC瞬态工况模式下的公式(12)获得。λj可以基于CETC瞬态工况模式下的每个聚类组中逐秒运行工况的占比确定权重系数。
根据本发明的实施例，计算基于RDTC瞬态工况模式下的NOx和CO2的排放数据，与计算基于WHTC瞬态工况模式下的NOx和CO2的排放数据方法相同。具体过程在此不再赘述。
根据本发明的实施例，基于RDTC瞬态工况模式下的NOx的排放数据的计算公式可以表示为式(16)。如式(16)所示。
Figure BDA0003673947670000171
其中，ERDTC为目标重型车发动机基于RDTC瞬态工况聚类分组的NOx的排放；Ej为第j个聚类组中NOx的比排放；μj为RDTC瞬态工况聚类分组的第j个工况的权重系数。
根据本发明的实施例，基于RDTC瞬态工况模式下，Ej可以参照基于WHTC瞬态工况模式下的公式(10)获得。
根据本发明的实施例，基于RDTC瞬态工况模式下，利用目标重型车油耗数据与CO2转换系数，计算目标重型车基于RDTC瞬态工况模式下的CO2的排放。
根据本发明的实施例，基于RDTC瞬态工况模式下的CO2的排放数据的计算公式可以表示为式(17)。如式(17)所示。
Figure BDA0003673947670000172
其中，EFRDTC为目标重型车发动机基于RDTC瞬态工况模式的CO2的排放；Fj为第j个聚类组中CO2比排放(g/kWh)，j＝{1，2，3……，16}；μj为RDTC瞬态工况聚类分组的第j个工况的权重系数。
根据本发明的实施例，基于RDTC瞬态工况模式下，Fj可以参照基于WHTC瞬态工况模式下的公式(12)获得。μj可以基于RDTC瞬态工况模式下的每个聚类组中逐秒运行工况的占比确定权重系数。
根据本发明的实施例，对于目标重型车处于稳态运行工况下，基于每种工况模式下提取的13个稳态工况点，计算目标重型车在每种工况模式下的NOx和CO2的排放数据，例如，以发动机稳循环工况模式(WHSC)为例，计算基于WHSC模式下的NOx和CO2的排放数据。
根据本发明的实施例，对于基于WHSC模式的每个稳态工况中可以包括多个逐秒运行工况，分别利用每个稳态工况中的多个逐秒运行工况对应的运行工况数据计算每个稳态工况中的NOx比排放Ek，其计算公式为式(18)。如式(18)。
Figure BDA0003673947670000181
其中，ei，k可以利用上述公式(1)获得；wi，k可以利用上述公式(2)获得。
其中，Ek为第k个稳态工况中NOx比排放(g/kWh)，k＝{1，2，3……，13}；ei，k为满足第k个稳态工况中发动机的逐秒NOx排放率(g/s)；wi，k为满足第k个稳态工况中发动机的逐秒功率(kW)。
根据本发明的实施例，利用每个稳态工况点得到的NOx比排放Ek，确定目标重型车发动机基于WHSC模式下的NOx的排放数据EWHSC，其计算公式为式(19)。如式(19)。
Figure BDA0003673947670000182
其中，EWHSC为目标重型车发动机基于WHSC稳态工况的NOx排放；βk为WHSC稳态工况中的第k个稳态工况的权重系数。
根据本发明的实施例，基于WHSC稳态工况模式下，利用目标重型车油耗数据与CO2转换系数，计算目标重型车基于WHSC模式下的CO2的排放。
根据本发明的实施例，基于WHSC稳态工况模式下的每组运行工况数据可以包括多个逐秒运行工况，分别利用每个稳态工况中的多个逐秒运行工况对应的运行工况数据计算每个稳态工况中的CO2比排放Fk，其计算公式为式(20)。如式(20)。
Figure BDA0003673947670000183
其中，Fk为第k个稳态工况中CO2比排放(g/kWh)，k＝{1，2，3……，13}；η为柴油发动机完全燃烧单位质量柴油转换成CO2的系数，η＝3.1863，无量纲；Qfueli，k为满足第k个稳态工况的逐秒工况点的燃料流量(L/h)；Df为燃料密度(kg/L)，柴油为0.85kg/L；wi，k为满足第k个稳态工况的逐秒工况点的发动机功率(kW)。wi，k可以利用上述公式(2)获得。
根据本发明的实施例，利用每个稳态工况点得到的CO2比排放Fk，确定目标重型车发动机基于WHSC模式下的CO2的排放数据EFWHSC，其计算公式为式(21)。如式(21)。
Figure BDA0003673947670000191
其中，EFWHSC为目标重型车发动机基于WHTSC瞬态工况模式的CO2的排放；βk为WHSC稳态工况聚类分组的第k个工况的权重系数。
根据本发明的实施例，βk可以基于WHSC稳态工况模式的每个稳态工况中逐秒运行工况的占比确定权重系数。
根据本发明的实施例，计算基于CESC稳态工况模式下的NOx和CO2的排放数据，与计算基于WHSC稳态工况模式下的NOx和CO2的排放数据方法相同。具体过程在此不再赘述。
根据本发明的实施例，计算基于RDSC稳工况模式下的NOx和CO2的排放数据，与计算基于WHSC稳态工况模式下的NOx和CO2的排放数据方法相同。具体过程在此不再赘述。
根据本发明的实施例，基于CESC稳态工况模式下的NOx的排放数据的计算公式可以表示为式(22)。如式(22)所示。
Figure BDA0003673947670000192
其中，ECESC为目标重型车发动机基于CESC稳态工况的NOx的排放；Ek为第k个聚类组中NOx的比排放；λk为CESC稳态工况的第k个工况的权重系数。
根据本发明的实施例，基于CESC稳态工况模式下，Ek可以参照基于WHSC稳态工况模式下的公式(18)获得。
根据本发明的实施例，基于CESC稳态工况模式下，利用目标重型车油耗数据与CO2转换系数，计算目标重型车基于CESC稳态工况模式下的CO2的排放。
根据本发明的实施例，基于CESC稳态工况模式下的CO2的排放数据的计算公式可以表示为式(23)。如式(23)所示。
Figure BDA0003673947670000201
其中，EFCESC为目标重型车发动机基于CESC稳态工况模式的CO2的排放；Fk为第k个稳态工况中CO2比排放(g/kWh)，k＝{1，2，3……，13}；λk为CESC稳态工况中的第k个工况的权重系数。
根据本发明的实施例，基于CESC稳态工况模式下，Fk可以参照基于WHSC稳态工况模式下的公式(20)获得。λk可以基于CESC稳态工况模式下的每个稳态工况中逐秒运行工况的占比确定权重系数。
根据本发明的实施例，基于RDSC稳态工况模式下的NOx的排放数据的计算公式可以表示为式(24)。如式(24)所示。
Figure BDA0003673947670000202
其中，ERDSC为目标重型车发动机基于RDSC稳态工况的NOx的排放；Ek为第k个稳态工况中NOx的比排放；μk为RDSC稳态工况的第k个工况的权重系数。
根据本发明的实施例，基于RDSC稳态工况模式下，Ek可以参照基于WHSC稳态工况模式下的公式(18)获得。
根据本发明的实施例，基于RDSC稳态工况模式下，利用目标重型车油耗数据与CO2转换系数，计算目标重型车基于RDSC稳态工况模式下的CO2的排放。
根据本发明的实施例，基于RDSC稳态工况模式下的CO2的排放数据的计算公式可以表示为式(25)。如式(25)所示。
Figure BDA0003673947670000203
其中，EFRDSC为目标重型车发动机基于RDSC稳态工况模式的CO2的排放；Fk为第k个稳态工况中CO2比排放(g/kWh)，k＝{1，2，3……，13}；μk为RDSC稳态工况的第k个工况的权重系数。
根据本发明的实施例，基于RDSC稳态工况模式下，Fk可以参照基于WHSC稳态工况模式下的公式(20)获得。μk可以基于RDSC稳态工况模式下的每个稳态工况中逐秒运行工况的占比确定权重系数。
根据本公开的实施例，根据在不同工况模式下的NOx的排放数据，计算目标重型车在预设周期内的NOx的综合排放数据，包括：分别确定在不同工况模式下的NOx的排放权重；利用在不同工况模式下的NOx的排放权重，分别对在不同工况模式下的NOx的排放数据进行排放加权计算，得到目标重型车在预设周期内的NOx的综合排放数据。
根据本发明的实施例，排放权重可以用χ表示，对于目标重型车处于瞬态运行工况下，可以取基于发动机瞬态循环工况模式(WHTC)、发动机瞬态工况模式(CETC)和瞬态实际道路运行工况模式(RDTC)的排放权重均为
Figure BDA0003673947670000211
即，
Figure BDA0003673947670000212
根据本发明的实施例，得到目标重型车在预设周期内的NOx的综合排放数据可以通过不同工况模式下的排放数据进行排放加权计算，其计算公式为式(26)。如式(26)。
Figure BDA0003673947670000213
即，当
Figure BDA0003673947670000214
时，
Figure BDA0003673947670000215
其中，EWHTC、ECETC和ERDTC均通过上述公式(11)、(14)和(16)获得。
根据本发明的实施例，根据在不同工况模式下的CO2的排放数据，计算目标重型车在预设周期内的CO2的综合排放数据，可参照上述计算目标重型车在预设周期内的NOx的综合排放数据的方法相同。
根据本发明的实施例，得到目标重型车在预设周期内的CO2的综合排放数据可以通过不同工况模式下的排放数据进行排放加权计算，其计算公式为式(27)。如式(27)。
Figure BDA0003673947670000216
即，当
Figure BDA0003673947670000217
时，
Figure BDA0003673947670000218
其中，EFWHTC、EFCETC和EFRDTC均通过上述公式(13)、(15)和(17)获得。
根据本公开的实施例，对于目标重型车处于稳态运行工况下，分别确定在所述不同工况模式下的NOx的排放权重，包括：确定满足在所述不同工况模式下的每个工况点的所述目标重型车的发动机功率值；根据所述每个工况点的所述目标重型车的发动机功率值，计算在所述不同工况模式下的累积功；根据在所述不同工况模式下的累积功，分别计算在所述不同工况模式下的NOx的排放权重。
根据本发明的实施例，确定满足在不同工况模式下的目标重型车的发动机功率可以包括：计算每个工况模式下符合稳态工况点的多个逐秒发动机功率wi，逐秒发动机功率wi可以利用上述公式2获得。
根据本发明的实施例，基于每个工况点的目标重型车的发动机功率值，确定不同工况模式下的累计功，其计算公式可以为式(28)。如式(28)。
Figure BDA0003673947670000221
其中，Ws为实际道路运行工况符合稳态工况点的累积功(kWh)；wi为符合稳态工况点的逐秒发动机功率(kW)。
根据本发明的实施例，例如，基于发动机稳态循环工况模式(WHSC)，计算该WHSC稳态工况模式下的累积功为Ws1；基于发动机稳态工况模式(CESC)，计算该CESC稳态工况模式下的累积功为Ws2；基于稳态实际道路运行工况模式(RDSC)，计算该RDSC稳态工况模式下的累积功为Ws3。
根据本发明的实施例，基于不同工况模式下的累积功，计算不同工况模式下的排放权重可以包括：车辆实际道路运行工况符合发动机稳态循环工况模式(WHSC)的排放权重χs1；车辆实际道路运行工况符合发动机稳态工况模式(CESC)的排放权重χs2；车辆实际道路运行工况符合稳态实际道路运行工况模式(RDSC)的排放权重χs3。
其计算公式可以为式(29)。如式(29)。
Figure BDA0003673947670000222
Figure BDA0003673947670000231
根据本发明的实施例，得到目标重型车在预设周期内的NOx的综合排放数据可以通过不同工况模式下的排放数据进行排放加权计算，其计算公式为式(30)。如式(30)。
Figure BDA0003673947670000232
其中，EWHSC、ECESC和ERDSC均通过上述公式(19)、(22)和(24)获得。
根据本发明的实施例，得到目标重型车在预设周期内的CO2的综合排放数据可以通过不同工况模式下的排放数据进行排放加权计算，其计算公式为式(31)。如式(31)。
Figure BDA0003673947670000236
其中，EFWHSC、EFCESC和EFRDSC均通过上述公式(21)、(23)和(25)获得。
下面将以预设周期为1天的一辆重型车进行NOx和CO2排放的远程在线监测。
实施例1
该实施例以该重型车处于瞬态运行工况下对NOx和CO2排放进行远程在线监测。
第一步，选取1辆重型车1天的实际运行数据。
第二步，对实际运行数据进行基础数据清洗，剔除数据丢条、数据条重复、数据项缺失、数据项无效的数据条。
第三步，利用实际运行数据计算瞬时工况下的发动机逐秒NOx排放率、功率、转速归一化系数、转速变化率、负荷变化率。
第四步，分别对实际道路工况按照WHTC瞬态工况模式的聚类组进行分组，并进行NOx和CO2排放的计算。
Figure BDA0003673947670000233
Figure BDA0003673947670000234
第五步，分别对实际道路工况按照CETC聚类组进行分组，并进行排放的计算。
Figure BDA0003673947670000235
Figure BDA0003673947670000241
第六步，进行实际道路发动机瞬态工况的聚类分组，基于K均值聚类法，以转速、负荷、转速变化率、负荷变化率为参数进行聚类，聚类为16组，聚类分组及聚类中心见表5。表5示意性示出了该实施例中基于K均值聚类的实际道路工况聚类中心。如表5所示。
表5
Figure BDA0003673947670000242
基于上述聚类中心，对实际道路工况进行分组，NOx和CO2排放的计算。
Figure BDA0003673947670000243
Figure BDA0003673947670000244
第七步，基于确定的权重系数计算该车辆在该周期内的综合NOx和CO2排放。
Figure BDA0003673947670000251
Figure BDA0003673947670000252
因此，得到该车在该周期内的NOx综合排放为7.8g/kWh，CO2的综合排放为588.6g/kWh。
实施例2
该实施例以该重型车处于稳态运行工况下对NOx和CO2排放进行远程在线监测。
第一步，选取1辆重型车1天的实际运行数据。
第二步，对实际运行数据进行基础数据清洗，剔除数据丢条、数据条重复、数据项缺失、数据项无效的数据条。
第三步，利用实际运行数据计算瞬时工况下的发动机逐秒NOx排放率、功率、转速归一化系数。
第四步，提取满足WHSC稳态工况点的工况，进行NOx和CO2排放的计算。
Figure BDA0003673947670000253
Figure BDA0003673947670000254
Figure BDA0003673947670000255
第五步，提取满足中国发动机工况CESC稳态工况点的工况，进行NOx和CO2排放的计算。
Figure BDA0003673947670000256
Figure BDA0003673947670000257
Figure BDA0003673947670000261
第六步，进行实际道路发动机稳态工况点的确定，首先对该车实际道路运行工况比例进行计算。
基于k均值聚类法，以转速、负荷、工况比例进行聚类计算，聚类个数13个，分出13个组，得到的聚类中心见表6。表6示意性示出了该实施例的基于K均值聚类确定工况中心点。
表6
序号 归一化转速系数/％ 负荷百分数/％
1 10 5
2 25 70
3 70 25
4 50 30
5 30 30
6 70 45
7 10 30
8 45 75
9 40 10
10 15 50
11 40 50
12 65 60
13 65 5
得到的实际道路稳态工况点与WHSC、CESE稳态工况点的存在差异，例如，图4示意性示出了根据本发明实施例的每种稳态工况模式的工况中心点的差异图。
如图4所示，基于图4的聚类中心，进行稳态工况点的提取，例如，表7示意性示出了该实施例的基于实际道路稳态工况数据范围进行工况提取。如表7所示。
表7
Figure BDA0003673947670000262
Figure BDA0003673947670000271
基于实际道路稳态工况点进行工况提取后，进行NOx和CO2排放的计算。
Figure BDA0003673947670000272
Figure BDA0003673947670000273
Figure BDA0003673947670000274
第七步，基于提取满足不同模式工况的累积功，进行权重系数确定。
Figure BDA0003673947670000275
Figure BDA0003673947670000276
Figure BDA0003673947670000277
第八步，基于确定的权重系数计算该车辆在该周期内的综合NOx和CO2排放。
Figure BDA0003673947670000278
Figure BDA0003673947670000279
因此，得到该车在该周期内的NOx综合排放为7.7g/kWh，CO2的综合排放为562.3g/kWh。
根据本公开的实施例，基于对重型车在预设周期内的实际工况的NOx和CO2的综合排放的远程在线监测，从而可以实现对重型车发动机的节能环保性能的精准客观的评测。
以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种重型车氮氧化物和二氧化碳排放的远程在线监测方法，包括：
实时采集目标重型车在预设周期内的实际运行数据；
利用所述实际运行数据，分别计算所述目标重型车在不同工况模式下的NOx和CO2的排放数据；
根据在所述不同工况模式下的NOx的排放数据，计算所述目标重型车在所述预设周期内的NOx的综合排放数据；
根据所述在不同工况模式下的CO2的排放数据，计算所述目标重型车在所述预设周期内的CO2的综合排放数据；
根据所述NOx的综合排放数据和所述CO2的综合排放数据，对所述目标重型车的实际运行排放进行远程在线监测。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述利用所述实际运行数据，分别计算所述目标重型车在不同工况模式下的NOx和CO2的排放数据，包括：
针对在不同工况模式下的每种工况模式，
计算所述目标重型车在所述每种工况模式下的实际运行数据的逐秒运行工况；
基于预设规则，将所述逐秒运行工况按照每种工况模式规则进行分组，得到在所述每种工况模式下的多组运行工况数据；
利用多组中的每组所述运行工况数据，分别计算所述目标重型车在所述每种工况模式下的NOx和CO2的排放数据。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述基于预设规则，将所述逐秒运行工况按照每种工况模式规则进行分组，得到在所述每种工况模式下的多组运行工况数据，包括：
对所述逐秒运行工况进行K均值聚类，确定所述逐秒运行工况在每种工况模式下的K个聚类中心，K为大于等于1的整数；
计算所述逐秒运行工况与每个所述聚类中心的距离，确定所述逐秒运行工况与每个所述聚类中心的距离中的最小距离；
将与所述最小距离对应的逐秒运行工况划分至与所述最小距离对应的聚类中，得到在所述每种工况模式下的多组运行工况数据。
4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述基于预设规则，将所述逐秒运行工况按照每种工况模式规则进行分组，得到在所述每种工况模式下的多组运行工况数据，包括：
将所述目标重型车在预设周期内的实际运行数据的逐秒运行工况满足所述每种工况模式的预设参数区间的数据进行提取，得到在所述每种工况模式下的多组运行工况数据。
5.根据权利要求2所述的方法，其中，所述利用多组中的每组所述运行工况数据，分别计算所述目标重型车在所述每种工况模式下的NOx和CO2的排放数据，包括：
利用在所述每种工况模式下的每组所述运行工况数据，计算所述目标重型车针对每组所述运行工况数据对应的NOx比排放和CO2比排放；
根据所述目标重型车针对每组所述运行工况数据对应的NOx比排放，计算所述目标重型车在所述每种工况模式下的NOx的排放数据；
根据所述目标重型车针对每组所述运行工况数据对应的CO2比排放，计算所述目标重型车在所述每种工况模式下的CO2的排放数据。
6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据在所述不同工况模式下的NOx的排放数据，计算所述目标重型车在所述预设周期内的NOx的综合排放数据，包括：
分别确定在所述不同工况模式下的NOx的排放权重；
利用在所述不同工况模式下的NOx的排放权重，分别对在所述不同工况模式下的NOx的排放数据进行排放加权计算，得到所述目标重型车在所述预设周期内的NOx的综合排放数据。
7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述分别确定在所述不同工况模式下的NOx的排放权重，包括：
确定满足在所述不同工况模式下的每个工况点的所述目标重型车的发动机功率值；
根据所述每个工况点的所述目标重型车的发动机功率值，计算在所述不同工况模式下的累积功；
根据在所述不同工况模式下的累积功，分别计算在所述不同工况模式下的NOx的排放权重。
8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述实时采集目标重型车在预设周期内的实际运行数据，包括：
通过安装在所述目标重型车上的车载终端实时采集所在述预设周期内的实际运行数据；
接收由所述车载终端发送的所述实际运行数据。
9.根据权利要求1所述的方法，其中，所述实际运行数据包括：车速、大气压力、发动机最大基准扭矩、发动机净输出扭矩、摩擦扭矩、发动机转速、发动机燃料流量、传感器输出的NOx排放数据、流量传感器读取的进气量、反应剂余量、油箱液位、发动机冷却液温度和经纬度。
10.根据权利要求1所述的方法，其中，所述不同工况模式包括标准工况模式和实际道路运行工况模式。
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