CN115031988A

CN115031988A - 一种车辆速度-坡度复合测试工况循环的开发方法

Info

Publication number: CN115031988A
Application number: CN202210491554.0A
Authority: CN
Inventors: 李菁元; 胡熙; 于晗正男; 马琨其; 刘昱; 梁永凯; 安晓盼
Original assignee: China Automotive Technology and Research Center Co Ltd; CATARC Automotive Test Center Tianjin Co Ltd
Current assignee: China Automotive Technology and Research Center Co Ltd; CATARC Automotive Test Center Tianjin Co Ltd
Priority date: 2022-04-29
Filing date: 2022-04-29
Publication date: 2022-09-09
Also published as: JP2023164240A; JP7387834B2

Abstract

本发明提供了一种车辆速度‑坡度复合测试工况循环的开发方法，包括以下步骤：S1、对车辆实际道路数据进行处理筛选和特征计算，通过建立分速度范围的工况片段库，区分车辆差异化的行驶情景；S2、建立既能够保持和工况片段库时长特征的一致性，又能满足后续片段组合流程的规范性的规则，合并速度区范围，完成对工况区间的和区间循环结构的设计；S3、通过距离验证，为高速工况区间选择符合设计结果的运动片段。本发明有益效果：建立分速度范围的工况片段库并根据各库的工况特征进行工况区间设计，令测试工况可以真实有效地反映不同工况情景的时间分布情况，以及各情景代表的实际道路速度‑坡度情况，从而实现对车辆差异化行驶情景的区分。

Description

一种车辆速度-坡度复合测试工况循环的开发方法

技术领域

本发明属于交通运输领域，尤其是涉及一种车辆速度-坡度复合测试工况循环的开发方法。

背景技术

车辆测试工况是汽车行业一项重要的共性基础技术。是评估车辆排放能耗等性能的测试规范及限值标准的基础，也是车辆技术标定和优化的基准。

在车辆实际道路行驶过程中，坡度对能耗、排放和其他性能的影响显著。目前我国车辆在试验室转毂上进行油耗及排放测试时所采用的测试工况均为速度循环，即单一的速度随时间变化的曲线，测试结果无法反映坡度对车辆性能的影响。需要加入与速度同步随时间变化的坡度循环，开发包含速度、和坡度信息的测试工况，实现对车辆性能更加全面的评估。

但是，车辆在差异化的行驶情景下实时采集的坡度、速度信息之间关联性较低。目前存在的坡度循环开发过程大部分是对单一速度循环开发技术路线的延续，无法解决速度和坡度数据以及时间之间复杂的耦合问题。输出工况虽包含速度和坡度信息，但是无法有效反映道路速度-坡度复合特征。

发明内容

有鉴于此，本发明旨在提出一种车辆速度-坡度复合测试工况循环的开发方法，以解决现有工况无法反映道路坡度对车辆性能影响的问题，通过对车辆实际道路行驶采集数据进行处理和分析，建立反映速度-坡度道路特征的工况片段库，以此为基础构建的速度-坡度复合工况循环可以真实有效地反映速度和坡度对车辆性能的综合影响。将它作为测试工况，可以通过试验室转毂试验实现对车辆油耗、排放等性能的更加全面准确的评估。

为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：

一种车辆速度-坡度复合测试工况循环开发方法，包括以下步骤：

S1、对车辆实际道路数据进行处理筛选和特征计算，通过建立分速度范围的工况片段库，区分车辆差异化的行驶情景；

S2、建立既能够保持和工况片段库时长特征的一致性，又能满足后续片段组合流程的规范性的规则，合并速度区范围，完成对工况区间的和区间循环结构的设计；

S3、通过距离验证，为高速工况区间选择符合设计结果的运动片段；

S4、通过速度-坡度复合特征验证，为非高速的工况区间选择符合设计结果的运动片段进行组合，建立工况区间备选循环集合；

S5、通过复合卡方检验选择跨区间最优循环组合，构建测试工况循环。

进一步的，在步骤S1中的所述的分速度范围的工况片段库的建立包括以下几个步骤：

A1、对采集数据进行频率变换，形成逐秒的速度-坡度数据；对逐秒数据进行切割，建立运动和怠速片段库：以速度超过1km/h的时间作为起点，降低至1km/h的时间为终点，规定为一个运动片段；从运动片段的终点开始，到速度再次超过1km/h为止，规定为该运动片段对应的怠速片段；

A2、对A1中建立的片段库进行补充、优化和筛选，建立工况片段库；

A3、对A2中建立的工况片段库进行划分，建立分速度范围的工况片段库，反映各区分情景下的速度-坡度工况特征。

进一步的，在步骤A2中，所述的工况片段库的建立包括以下步骤：

A21、根据运动片段的逐秒车速v_i(km/h)计算对应的逐秒加速度a_i(m/s²)，计算公式如下：

a_i＝(v_i+1-v_i-1)/7.2

A22、基于速度要求对片段进行筛选：若运动片段的最大速度v_max<5km/h或>130km/h，最大加速度a_max>4.5m/s²，或最小减速度a_min<-4.5m/s²，则剔除该运动片段及其对应的怠速片段；

A23、对于筛选后的运动片段，采用稳健局部加权法对逐秒坡度(％)进行滤波平滑的处理，降低干扰信号对坡度的影响；

基于坡度要求对片段进行筛选：若运动片段的最大坡度s_max>15％或最小坡度s_min<-15％；若片段中坡度为0的秒数占片段时长的比例>5％，则剔除该运动片段及其对应的怠速片段；

A24、根据筛选后运动片段的逐秒坡度S_i(％)计算逐秒坡度变化率ΔS_i(％)，计算公式如下：

ΔS_i＝(S_i+1-S_i-1)/2。

进一步的，在步骤A3中，所述的分速度范围的工况片段库的建立包括以下步骤：

A31、对于A2处理筛选后的运动片段，计算其速度和坡度工况特征参数：

平均速度v_m(km/h)：运行片段中所有采样点速度的平均值；

运动时长l_sm(s)：运行片段的总体持续秒数；

怠速时长l_si(s)：对应怠速片段的总体持续秒数；

加速时间l⁺ _sm(s)：片段中加速度a≥0.1m/s²的采样点秒数；

平均加速度a⁺ _m(m/s²)：片段中所有加速采样点的加速度平均值；

减速时间l^－ _sm(s)：片段中a≤-0.1m/s²的采样点秒数；

平均减速度a^－ _m(m/s²)：片段中所有减速采样点的加速度平均值；

上坡比例p_up(％)：片段坡度S≥0.1的采样点秒数和运动时长的比例；

平均上坡坡度s⁺ _m(％)：片段中所有上坡时间采样点的坡度平均值；

下坡比例p_down(％)：片段坡度S≤-0.1的采样点秒数和运动时长的比例；

平均下坡坡度s^－ _m(％)：片段中所有上坡时间采样点的坡度平均值；

A32、将平均车速v_m≥i*5km/h且<(i+1)*5km/h(i＝0,1,2…20)的运动片段及对应的怠速片段划分入第i个速度范围片段库；

A33、对于A32中划分形成的每个范围库i，根据库中N_i个片段的特征参数计算其对应的总体工况特征，计算公式如下：

平均运动时长(s)：

平均车速(km/h)：

平均加速度(m/s²)：

平均减速度(m/s²)：

上坡比例(％)：

平均上坡坡度(％)：

下坡比例(％)：

平均上坡坡度(％)：

进一步的，在步骤S2中的所述的工况区间及区间循环结构的设计包括以下几个步骤：

B1：根据S1中形成的各速度范围库中的运动片段总时长L_i(s)以及所有怠速片段总时长Idlet(s)，计算各速度范围及怠速工况的时间比例；

B2、根据B1所得比例，结合工况循环时长，计算各速度范围lv_i(s)及怠速工况的循环时长Idlec(s)；结合运动片段的平均时长L0_i，计算范围循环包含的初始运动片段数量N₀；

B3、制订规则合并速度范围，形成k个工况区间，累加计算第j(j＝1,2…k)个区间循环应该包含的运动片段数Nc_j以及循环时长lc0_j；累加Nc_j计算循环包含的运动片段总数NC，怠速片段总数NC+1；

B4、建立工况区间片段库，根据库中片段的特征参数计算各区间片段库的总体工况特征。

进一步的，在步骤B3中，制定规则具体如下：

从低到高根据各速度范围的N₀，判别是否合并相邻速度范围；

对于30km/h以下的速度范围，若1.75≤N₀≤3，则确定该速度范围为一个工况区间，规定Nc_j＝2；若N₀>3，规定Nc_j＝4；

对于30km/h以上的速度范围，若1.75≤N₀≤3.5，则确定该速度范围为一个工况区间，规定Nc_j＝2；若N₀>3.5，规定Nc_j＝4；

若0.5≤N₀<1.75，则将该速度范围与之后的范围依次合并，直至合并范围的N₀累加值>1.75，确定合并范围为一个工况区间，并规定Nc_j＝2；

若N₀＜0.5，则将该速度范围与之后的所有范围合并，确定为高速工况区间(j＝k)，并规定Nc_k＝1。

进一步的，在步骤S3中所述的符合设计结果的高速工况区间运动片段选择包括以下几个步骤：

C1、定义S2中平均车速最高的工况区间为高速工况区间，从区间片段库中选择特征参数和库总体工况特征之间的无量纲化距离最小的样本，作为高速区间的工况循环；

C2、根据选择片段的时长，结合怠速工况时长，调整其他工况区间循环的时长。

进一步的，在步骤S4中的所述的非高速的工况区间备选循环集合的建立包括以下几个步骤：

D1、形成满足要求的两片段组合集合；

D2、形成满足要求的四片段组合集合；

在步骤D1中满足要求的两片段组合集合的形成包括以下步骤：

D11：对于非高速的每个工况区间，对区间片段库中的样本进行两两组合后随机抽取，形成大量的两片段组合；

D12：计算每个组合样本的速度-坡度复合特征参数，筛选出和区间库总体工况特征之间吻合度满足要求的两片段组合样本集合；

D13：对于在B2中规定应该包含2个运动片段的工况区间，从D12的组合集合中选择时长和区间工况循环时长吻合度满足要求的两片段组合样本，建立该工况区间的备选循环集合；

在步骤D2中满足要求的四片段组合集合的形成包括以下步骤：

D21：对于在B2中规定应该包含4个运动片段的工况区间，对D12的组合集合中的样本再次进行两两组合，形成大量的四片段组合；

D22：对于在B2中规定应该包含4个运动片段的工况区间，从D21的组合集合中选择时长和区间工况循环时长吻合度满足要求的四片段组合样本，建立该工况区间的备选循环集合。

进一步的，在步骤S5中的所述的测试工况循环的构建包括以下几个步骤：

E1：从各非高速的工况区间的备选工况循环集合中抽取样本进行跨区间的随机组合，形成若干非高速工况循环的集合；

E2：计算集合中各循环样本的速度(v)-加速度(a)及坡度(s)-坡度变化率(Δs)的逐秒的联立分布，以及非高速工况运动片段库的总体V-A及S-ΔS分布；以此为基础进行速度和坡度的复合卡方检验：选择卡方值最小的循环样本作为非高速区间的工况循环；

E3：构建速度-坡度工况循环。

进一步的，在步骤E3中的速度-坡度工况循环的构建包括以下步骤：

E31：按速度从低到高排列E2中的循环包含的运动片段，并在它们之间添加固定时长的怠速片段，构建非高速区间的测试工况循环；

E32：在非高速区间循环后添加S3中的高速工况片段和一个固定时长的怠速片段，构建速度-坡度复合测试工况循环；

E33：输出工况循环，计算并验证工况特征。

相对于现有技术，本发明所述的一种车辆速度-坡度复合测试工况循环的开发方法具有以下有益效果：

(1)本发明所述的一种车辆速度-坡度复合测试工况循环的开发方法，建立分速度范围的工况片段库并根据各库的工况特征进行工况区间设计，令测试工况可以真实有效地反映不同工况情景的时间分布情况，以及各情景代表的实际道路速度-坡度情况，从而实现对车辆差异化行驶情景的区分；

(2)本发明所述的一种车辆速度-坡度复合测试工况循环的开发方法，片段随机组合流程的操作复杂度和资源占用量较高。为此，在工况区间设计步骤中，制定合理的速度范围合并规则，在和工况片段库的时长特征保持较高一致性的前提下，将高速区间循环包含的运动片段数量规定为1，其他区间规定为2或4，从而将上述随机组合流程作规范化为1次或2次的两两组合，提高工况开发的效率和稳定性；

(3)本发明所述的一种车辆速度-坡度复合测试工况循环的开发方法，速度、坡度实时数据间的关联度较低，为了解决它们之间的耦合问题，在工况区间备选循环集合的建立步骤中，加入以上述片段两两组合为基础的速度-坡度复合特征验证流程，保证区间循环可以满足对速度-坡度复合工况特征的吻合度要求。

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车辆速度-坡度复合测试工况循环的开发方法的分速度区间的工况片段库建立流程示意图；

图2为本发明实施例所述的一种车辆速度-坡度复合测试工况循环的开发方法的工况区间及区间循环结构的设计流程示意图；

图3为本发明实施例所述的一种车辆速度-坡度复合测试工况循环的开发方法的速度范围合并流程示意图；

图4为本发明实施例所述的一种车辆速度-坡度复合测试工况循环的开发方法的高速工况区间的速度-坡度循环样例示意图；

图5为本发明实施例所述的一种车辆速度-坡度复合测试工况循环的开发方法的速度-坡度工况循环的构建流程示意图；

图6为本发明实施例所述的一种车辆速度-坡度复合测试工况循环的开发方法的车辆速度-坡度复合测试循环工况样例示意图。

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。

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：

局部加权法：以一个点x为中心，向前后截取一段长度为frac的数据，对于该段数据用权值函数w做一个加权的线性回归，记(x,y^)(x,\hat{y})(x,y)为该回归线的中心值，其中y^\hat{y}y^为拟合后曲线对应值。对于所有的n个数据点则可以做出n条加权回归线，每条回归线的中心值的连线则为这段数据的lowess曲线。

无量纲化：通过一个合适的变量替代，将一个涉及物理量的方程的部分或全部的单位移除，以求简化实验或者计算的目的。

卡方检验：统计样本的实际观测值与理论推断值之间的偏离程度，实际观测值与理论推断值之间的偏离程度就决定卡方值的大小，如果卡方值越大，二者偏差程度越大；反之，二者偏差越小；若两个值完全相等时，卡方值就为0，表明理论值完全符合。

如图1至图6所示，一种车辆速度-坡度复合测试工况循环开发方法，包括以下步骤：

S2、建立即能够保持工况片段库时长特征的一致性，又能满足后续片段组合流程的规范性的规则，合并速度区范围，完成对工况区间的和区间循环结构的设计；

S4、通过速度-坡度复合特征验证，为非高速的工况区间选择符合设计结果的运动片段进行组合，建立工况区间备选循环集合。

根据本发明提供的方法开发的速度-坡度复合车辆测试工况循环可以更加有效地反映车辆实际道路行驶时速度-坡度情况。将它作为测试工况，可以通过试验室转毂试验实现对车辆油耗、排放等性能的更加全面准确的评估，从而为政府的标准制定、企业车型产品开发和试验设计提供技术支撑。

本发明的另一目的在于提出一种车辆速度-坡度复合测试工况循环开发方法：建立分速度范围的工况片段库，提高循环对多种工况情景下速度-坡度特征的代表性。制定速度范围合并规则，提高构建的效率和稳定性。以片段组合为基础进行区间循环结构设计，满足循环和速度-坡度复合工况特征的吻合度要求。

在步骤S1中的所述的分速度范围的工况片段库的建立操作包括对采集数据的频率变换和切割，对片段库的补充、优化和筛选，以及进一步的特征计算和速度范围划分。

在本实施例中，包括以下步骤：

A1、对车辆实际道路采集数据进行频率变换和切割，建立运动和怠速片段库；

测试工况循环由逐秒变化的速度(km/h)和坡度(％)数据表征，为了满足工况构建需求，需要将车辆实际道路采集的实时数据进行频率变换，形成逐秒对应的速度-坡度数据。

测试工况循环的构建是通过对片段的组合完成的，为此，切割上述逐秒数据形成片段：将速度超过1km/h的时间(s)作为起点，以速度降低至1km/h的时间为终点，规定为一个运动片段；从运动片段的终点开始，到速度再次超过1km/h为止，规定为该运动片段对应的怠速片段。此外，规定运动片段的时长应≥5s且≤3600s，怠速片段的时长≤200s，否则，剔除这一组片段。

A2、对片段库进行补充、优化和筛选，建立工况片段库；

根据运动片段的逐秒车速v_i(km/h)计计算对应的逐秒加速度a_i(m/s²)计算公式如下：

a_i＝(v_i+1-v_i-1)/7.2

基于速度要求对片段进行筛选：若运动片段的最大速度v_max<5km/h或>130km/h，最大加速度a_max>4.5m/s²，或最小减速度a_min<-4.5m/s²，则剔除该运动片段及其对应的怠速片段。

对于筛选后的运动片段，采用稳健局部加权法(rlowess)对逐秒坡度(％)进行滤波平滑的处理，降低干扰信号对坡度的影响；

基于坡度要求对片段进行筛选：若运动片段的最大坡度s_max>15％或最小坡度s_min<-15％；若片段中坡度为0的秒数占片段时长的比例>5％，则剔除该运动片段及其对应的怠速片段。

根据筛选后运动片段的逐秒坡度S_i(％)计算逐秒坡度变化率ΔS_i(％)，计算公式如下：

ΔS_i＝(S_i+1-S_i-1)/2

A3、计算每个片段的速度和坡度工况特征参数：

平均速度v_m(km/h)：运行片段中所有采样点速度的平均值；

运动时长l_sm(s)：运行片段的总体持续秒数；

怠速时长l_si(s)：对应怠速片段的总体持续秒数；

加速时间l⁺ _sm(s)：片段中加速度a≥0.1m/s²的采样点秒数；

减速时间l^－ _sm(s)：片段中a≤-0.1m/s²的采样点秒数；

平均下坡坡度s^－ _m(％)：片段中所有上坡时间采样点的坡度平均值。

将平均车速v_m≥i*5km/h且<(i+1)*5km/h(i＝0,1,2……20)的运动片段及对应的怠速片段划分入第i个速度范围片段库。对于每个范围库i，根据库中N_i个片段的特征参数计算其对应的总体工况特征，计算公式如下：

平均运动时长(s)：

平均车速(km/h)：

平均加速度(m/s²)：

平均减速度(m/s²)：

上坡比例(％)：

平均上坡坡度(％)：

下坡比例(％)：

平均上坡坡度(％)：

在步骤S2中的所述的工况区间及区间循环结构的设计包括：计算各速度范围及怠速工况的循环时长及其包含的初始片段数量；合并相邻速度范围形成工况区间；计算各工况区间片段库的总体工况特征。

在本实施例中，包括以下步骤：

B1：根据各速度范围库中的运动片段总时长以及所有怠速片段总时长，计算各速度范围及怠速工况的时间比例；

B2、根据B1所得比例，结合工况循环时长，计算各速度范围及怠速工况的循环时长；结合运动片段的平均时长，计算范围循环包含的初始运动片段数量。

本实施例中设定输出的工况循环时长为3600s。统计各速度范围包含的运动片段总时长L_i(s)以及所有库中怠速片段的总时长Idlet(s)，计算各速度范围lv_i(s)循环时长及怠速工况循环时长Idlec(s)；计算公式如下：

lv_i＝3600×L_i/(Idlet+∑_i＝1…20L_i)

Idlec＝3600×Idlet/(Idlet+∑_i＝1…20L_i)

用循环时长lv_i除以库的平均运动时长L0_i，得到该范围循环应该包含的原始运动片段数量N₀；

B3、合并相邻速度范围，形成k个工况区间，累加计算第j(j＝1,2…k)个区间循环应该包含的运动片段数Nc_j以及循环时长lc0_j。

在后续构建流程中，需要从本步骤中形成的各个工况区间的运动片段库中组合抽取样本进行随机组合，形成大量包含Nc_j个样本的片段组合集合，作为工况构建的基础。上述随机组合流程的操作复杂度高，对时间和计算机内存占用量大，且会随着Nc_j的增长的呈级数增长。

为此制订规则，从低到高根据各速度范围的N₀，判别是否合并相邻速度范围。在和初始片段数N₀的情况保持较高一致性的前提下，将合并形成的每个工况区间的Nc_j限定在1、2或4三个数值上。从而将上述流程随机组合流程作简化为1次或2次的两两组合操作，提高工况开发的效率和稳定性。

·对于30km/h以下的速度范围，若1.75≤N₀≤3，则确定该速度范围为一个工况区间，规定Nc_j＝2；若N₀>3，规定Nc_j＝4；

·对于30km/h以上的速度范围，若1.75≤N₀≤3.5，则确定该速度范围为一个工况区间，规定Nc_j＝2；若N₀>3.5，规定Nc_j＝4；

·若0.5≤N₀<1.75，则将该速度范围与之后的范围依次合并，直至合并范围的N₀累加值>1.75，确定合并范围为一个工况区间，并规定Nc_j＝2；

·若N₀＜0.5，则将该速度范围与之后的所有范围合并，确定为高速工况区间(j＝k)，并规定Nc_k＝1。

进一步的，累加Nc_j计算循环包含的运动片段总数为NC，怠速片段总数为NC+1.

在步骤S3中所述的符合设计结果的高速工况区间运动片段选择包括：选择与区间片段库的工况特征吻合度最高的运动片段，作为高速工况区间的循环；根据选择片段的运行时长调整其他工况区间的工况循环时长。

在本实施例中，包括以下步骤：

C1、高速工况区间包含一个运动片段。为了保证高速工况循环能够有效反映车辆在实际道路高速行驶时的速度-坡度情况，需要选择工况特征与高速区间片段库之间吻合度最高的运动片段样本，作为高速工况循环。

计算样本和工况库的8个特征参数之间的无量纲化距离D，作为评估吻合度的量化指标，计算公式如下所示：

选择D值最小的运动片段作为高速区间的工况循环

C2、根据高速片段的运行时长lc_h(s)对其他工况区间的工况循环时长进行调整，计算公式如下：

工况区间j循环时长(s)：lc_j＝lc0_j×(3600-lc_h-Idlet)/∑_j＝1…k-1lc0_j

用怠速工况循环时长Idlec除以怠速片段总数(NC+1)，圆整后获得构成循环的怠速片段固定时长。

在步骤S4中的所述的非高速的工况区间备选循环集合的建立包括：为Nc_j＝2的工况区间形成满足要求的两片段组合集合；为Nc_j＝4的工况区间形成满足要求的四片段组合集合。

为了令循环能够有效反映各区间工况情景代表的实际道路速度-坡度情况，通过复合特征验证，从上述集合中选择同时满足速度-坡度复合工况特征吻合度要求的样本，生成备选循环集合。

在本实施例中，包括以下步骤：

D1、形成满足要求的两片段组合集合；

应用MATLAB的combntns函数为工况区间库j中N_j个片段形成包含共(N_j*(N_j-1)/2)个两片段组合样本的全集合，进一步的，应用randperm函数从集合中随机抽取min(1500000,N_j*(N_j-1)/20)个组合样本；计算每个样本在速度和坡度方面的7个特征参数和对应的区间库总体工况特征之间的偏差度，作为评估吻合度的量化指标，筛选出各参数偏差度均在8％以内的组合，累加计算组合时长。

对于应包含运动片段数量Nc_j为2的工况区间，选择时长和工况区间循环时长lc_j偏差在5％内的两片段组合样本，形成工况区间的备选循环集合。

D2、形成成满足要求的四片段组合集合。

对于应包含运动片段数量Nc_j为4的工况区间，以上述特征吻合度满足要求的两片段组合样本集合为基础，再次进行两两随机组合，形成大量的四片段组合，累加计算组合时长。选择时长和工况区间循环时长lc_j偏差在5％内的四片段组合样本，形成该区间备选工况循环集合。

在步骤S5中的所述的速度-坡度复合测试工况循环的构建包括：通过跨区间随机组合形成非高速工况循环集合；通过速度和坡度的复合卡方检验选择最优非高速工况循环；构建速度-坡度复合工况循环并进行验证。

在本实施例中，包含以下步骤：

E2：对于集合中每个循环样本，计算其落在每个跨度为[5km/h-0.5m/s²]的速度(v)-加速度(a)区间的秒数和其总时长的比值，即该循环的联立速度分布va。同理，计算非高速的所有工况运动片段的总体分布VA。

对于集合中的每个循环样本，计算其在各个跨度为[1％-0.2％]的坡度(s)-坡度变化率(Δs)区间的秒数和其总时长的比值，即该循环的联立坡度分布sΔs。同理，计算非高速的所有工况运动片段的总体分布SΔS。

以上述工况区间分布为基础，计算各个循环样本的速度和坡度分布的卡方值，计算公式如下：

(i＝1,2,3…22，j＝1,2,3…18)

(i＝1,2,3…28，j＝1,2,3…22)

选择上述卡方值之和最小的样本，作为非高速区间的工况循环。

E3：构建速度-坡度工况循环：按速度从低到高排列上述循环包含的运动片段，并在首尾及片段间间添加固定时长的怠速片段，形成非高速区间的速度-坡度测试工况循环，进一步的，在循环后添加高速工况片段和一个固定时长的怠速片段，完成车辆速度-坡度复合测试循环工况的构建。

实施例1

以下结合附图,对发明方法做进一步详细说明。

(1)数据采集及预处理

在典型城市建立车队，在实际道路上长期自由运行采集速度-坡度实时数据，作为工况构建的基础。采集数据频率为4hz，即1秒采集4组随时间同步变化的速度-坡度数据。计算4组数据的算术平均值，作为该秒对应的速度-坡度数据。切割上述逐秒数据形成运动和怠速库片段；进一步对片段库进行补充、优化和筛选，建立工况片段库。处理流程如图1所示。

本实施例中，数据情况如表1所示：

表1：数据采集及预处理情况

(2)速度范围划分

根据平均车速将运动片段及对应的怠速片段划分进不同的速度范围片段库并计算各库的总体工况特征，本实施例的计算结果如表2所示：

表2：各速度范围片段库的工况总体特征

(3)工况区间设计

本实施例中，工况区间及区间循环结构的设计流程如图2所示：计算各速度范围及怠速工况的循环时长和包含的初始片段数量，根据规则合并相邻速度范围形成工况区间。合并流程如图3所示。

本实施例的区间设计过程及结果如表3所示：对40～45和45～50km/h的速度范围，以及50km/h以上的速度范围进行了合并，如表中加粗行所示。最终形成10个工况区间。建立工况区间片段库，根据库中片段样本的特征参数计算区间总体工况特征。

表3：工况区间设计过程及结果

工况循环包含的运动片段总数为29，怠速片段总数为30。

(4)高速工况区间的最优运动片段选择

本实施例中，高速工况区间代表的是50～105km/h的速度范围。从区间运动片段库中选择和工况库的8个特征参数之间无量纲化距离最小的样本作为高速工况区间的循环。片段的速度-坡度循环如图4所示，片段与高速工况的特征参数如表4所示：

表4高速工况区间的特征情况

根据选择片段的时长对其他9个工况区间的工况循环时长进行调整，调整后的结果如表3第8列所示，构成循环的怠速片段固定时长为29s。

(5)非高速的工况区间的备选循环集合建立

根据上述设计结果，对于0～5、30～35、35～40、和40～50km/h的四个工况区间，对其运动片段库中的样本进行两两组合后随机抽取，形成大量的两片段组合。通过特征和时长验证选择满足要求的组合样本，形成区间备选工况循环集合；

对于10～15、15～20、20～25、25～30和5～10km/h的5个工况区间，以其对应的特征吻合度满足要求的两片段组合样本集合为基础，再次进行两两随机组合，形成大量的四片段组合；进一步的，选择时长满足要求的组合样本，形成区间备选工况循环集合。

各非高速工况区间的备选循环集合中的样本数量如表3第9列所示。

(6)跨区间的循环随机组合和复合卡方检验

分别从非高速的9个备选工况循环集合中抽取样本进行跨区间的随机组合，形成若干非高速工况(0～50km/h)的备选循环集合。计算集合中每个循环样本的联立速度分布va以及联立坡度分布sΔs。

计算0～50km/h工况区间运动片段库的总体VA分布。结果如表5所示：

表5 0～50km/h工况区间的速度分布

计算0～50km/h工况区间运动片段库的总体分布SΔS，结果如表6所示：

表6 0～50km/h工况区间的坡度分布

以上述总体VA和SΔS分布为基础，对循环样本集合进行复合卡方检验，选择卡方值结果最小的样本，作为非高速区间的工况循环。

(7)速度-坡度工况循环的构建和验证

按速度从小到大排列上述循环所包含的28个运动片段，在首尾及片段间添加时长为29s的怠速片段，在循环后添加高速工况片段和一个怠速片段，完成车辆速度-坡度复合测试循环工况的构建。从各区间的片段选择组合到循环构建的流程如图5所示。

本实施例中构建的车辆速度-坡度复合测试循环工况样例由速度(km/h)-坡度(％)随时间(s)变化的曲线表征，持续时长为3616s，由10个工况区间构成，包含29个运动片段和30个怠速片段，如图6所示。

计算样例的关键特征参数，与车队采集实际道路数据库的工况特征进行对比验证，结果如表7所示。

表7工况样例的特征情况

表中各参数偏差度均在5％以内，说明本实例所构建的工况样例和车辆实际道路采集数据之间的吻合度良好，能够有效反映车辆实际道路行驶时的速度-坡度情况。验证了本发明所提供的一种车辆速度-坡度复合测试循环工况开发方法的合理性和可操作性。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及方法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的方法和系统，可以通过其它的方式实现。例如，以上所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。上述单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本发明实施例方案的目的。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围，其均应涵盖在本发明的权利要求和说明书的范围当中。

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。