JP2023145303A - 作業条件の切り替えの車両の燃料消費量に対する影響の評価方法 - Google Patents

Abstract

【課題】本発明は、作業条件の切り替えの車両の燃料消費量に対する影響の評価方法を提供する。【解決手段】最小二乗サポートベクトルマシン及びクラスターアルゴリズムに基づいて、典型的な車両の決定方法を提案し、新較正と旧較正の車両に対するシャーシダイナモメーターと実道路の燃料消費量テストについて、温度補正係数及び作業条件ブロックの重みを利用して実道路での燃料消費量の値を計算して、複雑な実道路環境での自動車の真の燃料消費量を決定できる作業条件ブロック方法を提案し、最後に、新較正と旧較正の車両の、作業条件の切り替えの前と後の燃料消費量の差分値の計算方法を提案する。【選択図】図１

Description

本発明は、交通輸送の分野に属し、特に、作業条件の切り替えの車両の燃料消費量に対する影響の評価方法に関する。

作業条件は、自動車業界の共通の基礎技術の１つであり、車両の開発と較正の基礎であり、車両の燃料消費量や排出量テスト規制値を制定する根拠でもある。車両の保有量、道路構造、交通状況などの要因が変化し続けるのに伴って、作業条件も変化している。各国は、現在の実道路での車両走行状況を表すための自国の作業条件曲線を一定期間ごとに更新する。車両の燃料消費量や排出量規制の重要な構成部分として、作業条件曲線の切り替えは２つの場面に影響を及ぼし、この２つの場面は、まずは、作業条件の変化及び企業較正策略の変更による燃料消費量の型式認証の変化であり、次は、企業較正策略の変更による実燃料消費量の違いである。現在、中国の国内外では、経験と部分的なテストデータと理論分析のみに応じて、上記の影響を大まかに決定する。作業条件変化の認証及び実燃料消費量に対する影響を決定するのに効果的な評価方法が不足しているため、政府の政策策定の根拠が不足することにより、企業の開発が盲目的になりすぎ、かつ、それぞれ独自で開発するため、多くの冗長な投入が行われるが、その効果は僅かである。また、ユーザの燃料消費量と実燃料消費量との違いも、ユーザからの広範な苦情に繋がり、政府の信頼性に影響を与える。上記の影響を如何に正確に評価するかは、政府の効果的な監督管理、企業の車両モデルの設計及び民衆の承認に対して重要な意味を持つ。

これに鑑みて、本発明は、作業条件の切り替えの影響の評価方法がないという問題を解決するために、作業条件の切り替えの車両の燃料消費量に対する影響の評価方法を提案することを目的とし、本特許は、作業条件の型式認証に対する影響の評価及び作業条件の車両の実燃料消費量に対する影響の評価の２つの部分をカバーする体系的な作業条件の影響の評価方法を提供する。当該方法は、政府の効果的な監督管理、企業の車両モデルの実際の性能の評価、及び車両の実燃料消費量に対する民衆の承認度の向上を容易にする。

上記の目的を達成するために、本発明の技術案は、次のように実現される。

作業条件の切り替えの車両の燃料消費量に対する影響の評価方法であって、
車両の特徴パラメータを選択して、無次元化するステップＳ１と、
無次元化後の車両の特徴パラメータに基づいて、最小二乗サポートベクトルマシンを使用して燃料消費量を予測し、各パラメータの重みを決定するステップＳ２と、
各パラメータの重み及びクラスター分析に基づいて、典型的な車両を決定するステップＳ３と、
新作業条件に応じて車両の較正を行い、新較正と旧較正の車両のシャーシダイナモメーター燃料消費量テストを実施して、新較正と旧較正の車両の新作業条件と旧作業条件の４項目のシャーシダイナモメーター燃料消費量の値を得るステップＳ４と、
フリートをセットアップして、実道路での燃料消費量テストを行うステップＳ５と、
実道路の作業条件分布を決定するステップＳ６と、
温度補正係数を決定するステップＳ７と、
実道路の作業条件分布による燃料消費量を計算するステップＳ８と、
実道路での燃料消費量を計算して、新較正と旧較正の車両の２項目の実燃料消費量の値を得るステップＳ９と、
新較正と旧較正の車両の新作業条件と旧作業条件の４項目のシャーシダイナモメーター燃料消費量の値及び新較正と旧較正の車両の２項目の実燃料消費量の値に基づいて、典型的な車両の認証燃料消費量の差分値、典型的な車両のシャーシダイナモメーター較正燃料消費量の差分値、典型的な車両の実際とシャーシダイナモメーター較正燃料消費量の差分値、典型的な車両の実燃料消費量の差分値をそれぞれ計算するステップＳ１０と、
典型的な車両のシャーシダイナモメーター較正燃料消費量の差分値、典型的な車両の実際とシャーシダイナモメーター較正燃料消費量の差分値、典型的な車両の実燃料消費量の差分値に基づいて、各タイプの車両の、シャーシダイナモメーター較正燃料消費量の差分値、実際とシャーシダイナモメーター燃料消費量の差分値、及び実燃料消費量の差分値をそれぞれ計算するステップＳ１１と、を含む。

さらに、燃料消費量を予測し、各パラメータの重みを決定するステップＳ２は、
特徴パラメータをトレーニングセットとして、１００ｋｍあたりの燃料消費量を目標セットとして選択し、最小二乗サポートベクトルマシンを使用して、燃料消費量に対する予測・トレーニングを行うステップＡ１と、
トレーニングするたびに、特徴パラメータのうちの１つをそれぞれ除去し、最後に、ＲＭＳＥエラー評価にしたがって予測精度低下率を決定するステップＡ２と、
予測精度低下率に基づいて各特徴パラメータの重みを計算し、ここで、重みの値が大きいほど、最終的な燃料消費量の予測に対するこのパラメータの重要性が高いことを表すステップＡ３と、を含む。

さらに、ステップＳ６における実道路の作業条件分布は、
新較正と旧較正の典型的な車両モデルから実際に収集されたデータのそれぞれを短いセグメントに分割して、エアコンをつけるセグメントを削除するステップＢ１と、
最大速度に基づいて低速、中速、高速の３つの速度区間に分割し、各速度区間の出力需要の分布状況を計算するステップＢ２と、
異なる速度区間の出力需要をいずれも５段階に分割して、速度－出力マトリックスの作業条件ブロック分布を取得するステップＢ３と、を含む。

さらに、ステップＳ９における実道路での燃料消費量は、温度補正係数での計算を経た後の実道路の作業条件分布による燃料消費量を、マイレージで重み付けした後の計算値である。

さらに、ステップＳ１０における典型的な車両の認証燃料消費量の差分値は、新較正の車両モデルの作業条件切り替え後のシャーシダイナモメーター燃料消費量の値と、旧較正の車両モデルの作業条件切り替え前のシャーシダイナモメーター燃料消費量の値との差である。

さらに、ステップＳ１０における典型的な車両のシャーシダイナモメーター較正燃料消費量の差分値は、新較正の車両モデルの作業条件切り替え後のシャーシダイナモメーター燃料消費量の値と、旧較正の車両モデルの作業条件切り替え後のシャーシダイナモメーター燃料消費量の値との差である。

さらに、ステップＳ１０における典型的な車両の実際とシャーシダイナモメーター較正燃料消費量の差分値は、新較正の車両の実燃料消費量の値と、新較正と新作業条件でのシャーシダイナモメーター燃料消費量の値との差である。

さらに、ステップＳ１０における典型的な車両の実燃料消費量の差分値は、新較正の車両の実燃料消費量の値と、旧較正の車両の実燃料消費量の値との差である。

さらに、ステップＳ１１における各タイプの車両のシャーシダイナモメーター較正燃料消費量の差分値は、典型的な車両のシャーシダイナモメーター較正燃料消費量の差分値×車両の保有量×年間平均走行マイレージであり、
ステップＳ１１における各タイプの車両の実際とシャーシダイナモメーター燃料消費量の差分値は、典型的な車両の実際とシャーシダイナモメーターとの差分値×車両の保有量×年間平均走行マイレージであり、
ステップＳ１１における各タイプの車両の実燃料消費量の差分値は、典型的な車両の実燃料消費量の差分値×車両の保有量×年間平均走行マイレージである。

従来技術と比べ、本発明に記載の作業条件の切り替えの車両の燃料消費量に対する影響の評価方法は、次の利点を有する。

（１）本発明に記載の作業条件の切り替えの車両の燃料消費量に対する影響の評価方法は、車両全体の特徴パラメータを基に、最小二乗サポートベクトルマシンモデル及びクラスター分析を利用して、典型的な車両を決定する方法を提案した。そして、新較正と旧較正の車両に対してシャーシダイナモメーターと実道路の燃料消費量テストを行い、速度－出力分布に応じて、作業条件ブロック方法を体系的に提案し、温度補正係数及び作業条件ブロックの重みを利用して実道路での燃料消費量の値を計算し、複雑な実道路環境での自動車の真の燃料消費量を効果的に決定でき、最後に、作業条件を切り替える前と後の、新較正と旧較正の車両の燃料消費量の差分値の計算方法を提案した。上記をまとめると、本発明は、作業条件の型式認証に対する影響の評価と、作業条件の切り替えの車両の実燃料消費量に対する影響の評価との２つの部分を効果的にカバーすることができる。

本発明の一部を構成する図面は、本発明をさらに理解させるために提供され、本発明の模式的な実施例及びその説明は、本発明を解釈するために用いられるだけで、本発明を不適切に限定するものではない。
本発明の実施例に係る全体構造のフローチャートである。 本発明の実施例に係るシルエット係数分布の模式図である。 本発明の実施例に係る実際の走行速度－出力分布の模式図である。 本発明の実施例に係るショートストロークセグメント構成の模式図である。 本発明の実施例に係る天津市の２０２０年温度変化の模式図である。

なお、矛盾しない限り、本発明の実施例及び実施例における特徴は互いに組み合わせることができる。

なお、本発明の説明において、「中心」、「縦方向」、「横方向」、「上」、「下」、「前」、「後」、「左」、「右」、「垂直」、「水平」、「頂」、「底」、「内」、「外」などの用語によって示される方位又は位置関係は、図面に示される方位又は位置関係に基づいたものであり、本発明の説明を容易にし、及び説明を簡略化するためのものにすぎず、示される装置又は素子が、必ず特定の方位を有し、特定の方位で構成や操作されることを指示又は暗示するものではなく、したがって、本発明を限定するものとして理解することはできない。また、「第１」、「第２」などの用語は、単に記述のためのものであるが、相対的な重要性を指示したり暗示したりするか、又は、示される技術的特徴の数を暗示するものと理解されるべきではない。したがって、「第１」、「第２」などで修飾された特徴は、これらの特徴のうちの１つ以上を明示的又は暗黙的に含むことができる。本発明の記述において、「複数」は、特に明記しない限り、２つ以上を意味する。

なお、本発明の説明において、特に明確に定義及び限定しない限り、「取り付け」、「連結」、「接続」などの用語は、広義に理解されるべきであり、例えば、固定的な接続であっても、着脱可能な接続であっても、又は一体的な接続であってもよく、機械的接続であっても、電気的接続であってもよく、直接的に接続されてもよいし、中間媒体を介して間接的に接続されてもよく、２つの素子の内部の連通であってもよい。当業者は、本発明における上記の用語の具体的な意味を具体的な状況に応じて理解することができる。

以下、図面を参照しながら、実施例と合わせて本発明を詳細に説明する。
名詞解釈

無次元化：無次元化（ｎｏｎｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｉｚｅ又はｄｉｍｅｎｓｉｏｎｌｅｓｓ）とは、実験や計算を簡素化するために、適切な変数で置き換えることにより、物理量に関する方程式の一部又は全ての単位を削除することを指し、科学研究における重要な処理の考え方である。

最小二乗法：最小二乗法は、エラー推定、不確実性、体系的な識別及び予測、予報などのデータ処理の多くの学科分野で広く使用されている数学ツールである。

図１～図５に示すように、作業条件の切り替えの車両の燃料消費量に対する影響の評価方法は、
車両の特徴パラメータを選択して、無次元化するステップＳ１と、
無次元化後の車両の特徴パラメータに基づいて、最小二乗サポートベクトルマシンを使用して燃料消費量を予測し、各パラメータの重みを決定するステップＳ２と、
各パラメータの重み及びクラスター分析に基づいて、典型的な車両を決定するステップＳ３と、
新作業条件に応じて車両の較正を行い、新較正と旧較正の車両のシャーシダイナモメーター燃料消費量テストを実施して、新較正と旧較正の車両の新作業条件と旧作業条件の４項目のシャーシダイナモメーター燃料消費量の値を得るステップＳ４と、
フリートをセットアップして、実道路での燃料消費量テストを行うステップＳ５と、
実道路の作業条件分布を決定するステップＳ６と、
温度補正係数を決定するステップＳ７と、
実道路の作業条件分布による燃料消費量を計算するステップＳ８と、
実道路での燃料消費量を計算して、新較正と旧較正の車両の２項目の実燃料消費量の値を得るステップＳ９と、
新較正と旧較正の車両の新作業条件と旧作業条件の４項目のシャーシダイナモメーター燃料消費量の値及び新較正と旧較正の車両の２項目の実燃料消費量の値に基づいて、典型的な車両の認証燃料消費量の差分値、典型的な車両のシャーシダイナモメーター較正燃料消費量の差分値、典型的な車両の実際とシャーシダイナモメーター較正燃料消費量の差分値、典型的な車両の実燃料消費量の差分値をそれぞれ計算するステップＳ１０と、
典型的な車両のシャーシダイナモメーター較正燃料消費量の差分値、典型的な車両の実際とシャーシダイナモメーター較正燃料消費量の差分値、典型的な車両の実燃料消費量の差分値に基づいて、各タイプの車両の、シャーシダイナモメーター較正燃料消費量の差分値、実際とシャーシダイナモメーター燃料消費量の差分値、及び実燃料消費量の差分値をそれぞれ計算するステップＳ１１と、を含む。

本発明は、車両全体の特徴パラメータを基に、最小二乗サポートベクトルマシンモデル及びクラスター分析を利用して、典型的な車両を決定する方法を提案した。そして、新較正と旧較正の車両に対してシャーシダイナモメーターと実道路の燃料消費量テストを行い、速度－出力分布に応じて、作業条件ブロック方法を体系的に提案し、温度補正係数及び作業条件ブロックの重みを利用して実道路での燃料消費量の値を計算し、複雑な実道路環境での自動車の真の燃料消費量を効果的に決定でき、最後に、作業条件を切り替える前と後の、新較正と旧較正の車両の燃料消費量の差分値の計算方法を提案した。上記をまとめると、本発明は、作業条件の型式認証に対する影響の評価と、作業条件の切り替えの車両の実燃料消費量に対する影響の評価との２つの部分を効果的にカバーすることができる。

燃料消費量を予測し、各パラメータの重みを決定するステップＳ２は、
特徴パラメータをトレーニングセットとして、１００ｋｍあたりの燃料消費量を目標セットとして選択し、最小二乗サポートベクトルマシンを使用して、燃料消費量に対する予測・トレーニングを行うステップＡ１と、
トレーニングするたびに、特徴パラメータのうちの１つをそれぞれ除去し、最後に、ＲＭＳＥエラー評価にしたがって予測精度低下率を決定するステップＡ２と、
予測精度低下率に基づいて各特徴パラメータの重みを計算し、ここで、重みの値が大きいほど、最終的な燃料消費量の予測に対するこのパラメータの重要性が高いことを表すステップＡ３と、を含む。

ステップＳ６における実道路の作業条件分布は、
新較正と旧較正の典型的な車両モデルから実際に収集されたデータのそれぞれを短いセグメントに分割して、エアコンをつけるセグメントを削除するステップＢ１と、
最大速度に基づいて低速、中速、高速の３つの速度区間に分割し、各速度区間の出力需要の分布状況を計算するステップＢ２と、
異なる速度区間の出力需要をいずれも５段階に分割して、速度－出力マトリックスの作業条件ブロック分布を取得するステップＢ３と、を含む。

ステップＳ９における実道路での燃料消費量は、温度補正係数での計算を経た後の実道路の作業条件分布による燃料消費量を、マイレージで重み付けした後の計算値である。

ステップＳ１０における典型的な車両の認証燃料消費量の差分値は、新較正の車両モデルの作業条件切り替え後のシャーシダイナモメーター燃料消費量の値と、旧較正の車両モデルの作業条件切り替え前のシャーシダイナモメーター燃料消費量の値との差である。

ステップＳ１０における典型的な車両のシャーシダイナモメーター較正燃料消費量の差分値は、新較正の車両モデルの作業条件切り替え後のシャーシダイナモメーター燃料消費量の値と、旧較正の車両モデルの作業条件切り替え後のシャーシダイナモメーター燃料消費量の値との差である。

ステップＳ１０における典型的な車両の実際とシャーシダイナモメーター較正燃料消費量の差分値は、新較正の車両の実燃料消費量の値と、新較正と新作業条件でのシャーシダイナモメーター燃料消費量の値との差である。

ステップＳ１０における典型的な車両の実燃料消費量の差分値は、新較正の車両の実燃料消費量の値と、旧較正の車両の実燃料消費量の値との差である。

ステップＳ１１における各タイプの車両のシャーシダイナモメーター較正燃料消費量の差分値は、典型的な車両のシャーシダイナモメーター較正燃料消費量の差分値×車両の保有量×年間平均走行マイレージであり、
ステップＳ１１における各タイプの車両の実際とシャーシダイナモメーター燃料消費量の差分値は、典型的な車両の実際とシャーシダイナモメーターとの差分値×車両の保有量×年間平均走行マイレージであり、
ステップＳ１１における各タイプの車両の実燃料消費量の差分値は、典型的な車両の実燃料消費量の差分値×車両の保有量×年間平均走行マイレージである。

本発明では、作業条件の切り替え前が旧作業条件であり、切り替え後が新作業条件であり、旧較正とは、旧作業条件を使用して車両を較正することを言い、新較正とは、新作業条件を使用して車両を較正することを言うことに留意されたい。

本実施例において、作業条件の切り替えの車両の燃料消費量に対する影響の評価方法は、次のステップを含む。

Ｓ１、車両の特徴パラメータを選択して、無次元化する。

本実施例において、エンジンの最大出力、最大出力に対応する回転速度、最大トルク、最大トルクに対応する回転速度、変速機の変速段数及び一次伝達率などの特徴パラメータを選択して、無次元化を行う。

Ｓ２、最小二乗サポートベクトルマシンを使用して燃料消費量を予測し、各パラメータの重みを決定する。

以上の無次元化された特徴パラメータを入力とし、燃料消費量を出力とし、最小二乗サポートベクトルマシンを利用して燃料消費量を予測し、予測精度低下率に基づいて各パラメータの重みを決定する。

Ｓ３、典型的な車両を選択する。

決定された各パラメータの重みを基に、車両のクラスター分析を行い、クラスターの中心からのユークリッド距離が最も近い点によって代表される車両モデルを選択して、典型的な車両モデルとする。

Ｓ４、新作業条件に応じて車両の較正を行い、シャーシダイナモメーター燃料消費量テストを実施する。

切り替え後の作業条件に応じて、典型的な車両モデルを再較正し、新較正と旧較正の典型的な車両に対して、作業条件の切り替え前と切り替え後の４組のシャーシダイナモメーター燃料消費量テストを行い、ここで、軽自動車の切り替え前の作業条件とは、ＷＬＴＣ作業条件を言い、切り替え後の作業条件とはＣＬＴＣ－Ｐ作業条件を言い、本特許は、軽自動車に適用するが、軽自動車に限定されるのではない。

Ｓ５、フリートをセットアップして、道路での燃料消費量テストを行う。

新較正と旧較正の典型的な車両モデルのそれぞれについて、フリートをセットアップして、実道路での燃料消費量テストを行い、燃料消費量、エアコンのつけと消し、環境温度などのデータを記録する。

Ｓ６、実道路の作業条件分布を決定する。

新較正と旧較正の典型的な車両モデルから実際に収集されたデータのそれぞれを短いセグメントに分割し、エアコンをつけるセグメントを削除し、最大速度に基づいて低速、中速、高速の３つの速度区間に分割し、各速度区間の出力需要の分布状況を計算し、異なる速度区間の出力需要をいずれも５段階に分割して、速度－出力マトリックスの作業条件ブロック分布を取得する。

Ｓ７、温度補正係数を決定する。

実際に道路で温度を収集する条件はコントロールできないため、作業条件ブロックにおける各セグメントの実際に収集された温度及び対応する燃料消費量に基づいて、対応する温度補正係数を算出する必要がある。

Ｓ８、実道路の作業条件分布による燃料消費量を計算する。

収集されたデータに基づいて、各ショートストロークセグメントの燃料消費量を計算し、セグメントに属する作業条件ブロック及び温度補正係数に基づいて、各作業条件ブロックの１００ｋｍあたりの平均燃料消費量を計算する。

Ｓ９、実道路での燃料消費量を計算する。

実際の作業条件ブロックの分布に対応するマイレージを利用して、各作業条件ブロックの平均燃料消費量に重みを付け、最終的に、新較正と旧較正の典型的な車両モデルの実燃料消費量を取得する。

Ｓ１０、典型的な車両の４項目の燃料消費量の差分値を計算する。
典型的な車両の認証燃料消費量の差分値＝新較正と新作業条件での車両のシャーシダイナモメーター燃料消費量の値－旧較正と旧作業条件での車両のシャーシダイナモメーター燃料消費量の値、
典型的な車両のシャーシダイナモメーター較正燃料消費量の差分値＝新較正と新作業条件での車両のシャーシダイナモメーター燃料消費量の値－旧較正と新作業条件での車両のシャーシダイナモメーター燃料消費量の値、
典型的な車両の実際とシャーシダイナモメーター燃料消費量の差分値＝新較正の車両の実燃料消費量－新較正と新作業条件でのシャーシダイナモメーター燃料消費量の値、
典型的な車両の実燃料消費量の差分値＝新較正の車両の実燃料消費量－旧較正の車両の実燃料消費量の値。

Ｓ１１、各タイプの車両モデルの燃料消費量の差分値を計算する。

典型的な車両のシャーシダイナモメーター較正燃料消費量の差分値×車両の保有量×年間平均走行マイレージで、各タイプの車両のシャーシダイナモメーター較正燃料消費量の差分値を得る。

典型的な車両の実際とシャーシダイナモメーターとの差分値×車両の保有量×年間平均走行マイレージで、各タイプの車両の実際とシャーシダイナモメーター燃料消費量の差分値を得る。

典型的な車両の実燃料消費量の差分値×車両の保有量×年間平均走行マイレージで、各タイプの車両の実燃料消費量の差分値を得る。本評価方法は、車両全体の特徴パラメータを基に、最小二乗サポートベクトルマシンモデル及びクラスター分析を利用して、典型的な車両を決定する方法を提案した。そして、新較正と旧較正の車両に対してシャーシダイナモメーターと実道路の燃料消費量テストを行い、速度－出力分布に応じて、作業条件ブロック方法を体系的に提案し、温度補正係数及び作業条件ブロックの重みを利用して実道路での燃料消費量の値を計算し、複雑な実道路環境での自動車の真の燃料消費量を効果的に決定でき、最後に、作業条件を切り替える前と後の、新較正と旧較正の車両の燃料消費量の差分値の計算方法を提案した。以上をまとめると、本発明は、作業条件の型式認証に対する影響の評価及び作業条件の車両の実燃料消費量に対する影響の評価の２つの部分を効果的にカバーすることができる。
実施例１

以下、図面を参照しながら、本発明の方法についてさらに詳細に説明する。図１は、本特許の技術ロードマップであり、具体的なステップは次のとおりである。

特徴パラメータを選択して無次元化する。

２００台の軽自動車の特徴パラメータを選択し、ここで、特徴パラメータは、１）自動車全体の重量、２）自動車の最大総重量、３）出荷時の最高車速、４）ホイールベース、５）最大乗客数、６）エンジンの最大出力、７）最大出力に対応する回転速度、８）最大トルク、９）最大トルクに対応する回転速度、１０）変速機の変速段数、１１）一次伝達率、１２）１００ｋｍあたりの燃料消費量などがあり、表１は、一部の特徴パラメータのデータであり、各特徴パラメータの単位が異なるため、無次元化する必要があり、式（１）は、特徴パラメータの正規化式であり、表２は、正規化後の結果である。

式中、Ｘ_ｉは、ｉ番目の特徴パラメータの標準化データであり、ｘは、ｉ番目の特徴パラメータの生データであり、ｘ_{ｉ，ｍａｘ}は、ｉ番目の特徴パラメータの最大値であり、ｘ_{ｉ，ｍｉｎ}は、ｉ番目の特徴パラメータの最小値である。

最小二乗サポートベクトルマシンを使用して燃料消費量を予測し、各パラメータの重みを決定する。

上記の前の１１個の特徴パラメータをトレーニングセットとし、１００ｋｍあたりの燃料消費量を目標セットとし、最小二乗サポートベクトルマシンを使用して、燃料消費量に対するトレーニング・予測を行い、また、後でトレーニングするたびに、特徴パラメータのうちの１つをそれぞれ除去し、予測を１１回行い、最後に、ＲＭＳＥエラー評価（式（２）など）に応じて決定された予測精度低下率Ｔ_ｉ（式（３）など）を用いて各特徴パラメータの重みを計算し、ここで、重みの値が大きいほど、このパラメータの最終的な燃料消費量の予測に対する重要性が高いことを表し、具体的には表３を参照されたい。

式中、ｉ＝１、２、３…１１は、削除されるパラメータの順番である。
ｍ＝２００は、選択した車両の数であり、ｊ＝１、２、３…２００である。
Ｙ_ｉｊは、ｉ番目のパラメータが削除されたｊ番目の自動車の予測燃料消費量の値であり、Ｘ_ｊ ^´は、パラメータが削除されていないときの燃料消費量の予測値である。

各パラメータの重みの占有率ｕ_ｉの計算式は、次のとおりである。

典型的な車両を決定する。

ｋ－ｍｅａｎｓクラスター分析を利用して典型的な車両を選択することは、計４つのステップに分けられる。

（１） クラスターの中心ｋの数を決定し、サンプルをｋ個の異なるクラスターに分け、シルエット係数（図２に示すように）に基づいてクラスターの中心の値を決定し、式（５）を参照されたい。

ここで、ａ_ｉは、当該サンプル点から同じクラスター内の他のサンプル点までの平均距離ａ_ｉであり、ａ_ｉが小さいほど、このサンプルが当該クラスターに分類されるべきであることを示し、ｂ_ｉは、当該サンプル点から他のクラスター内のサンプル点までの平均距離ｂ_ｉであり、ｓ_ｉはシルエット係数である。

ｓ_ｉが１に近くなるほど、ａ_ｉがｂｉより遥かに大きく、分類が合理的になることを説明し、ｓ_ｉが－１に近くなるほど、分類が不合理的になることを説明する。

平均シルエット係数を計算して、クラスターの中心ｋの数を決定し、ｋ＝３であるとき、ｓ_ｉ＝０．２８９であり、ｋ＝４であるとき、ｓ_ｉ＝０．３０１である。

クラスターの数としてｋ＝４を選択したことを説明する。

（２） クラスターの中心を選択し、特徴の重みｕ_ｉに基づいて、ユークリッド距離に応じて各クラスターに含まれているサンプル点を決定し、式（６）を参照されたい。

式中、ｄ_ｊは、サンプルからクラスターの中心までのユークリッド距離であり、Ｘ_ｉｋ ^´は、ｋ番目のクラスターの中心に対応するｉ番目の特徴パラメータの値である。

（３）各サンプル点をそれとのユークリッド距離が最も近いクラスターの中心に回帰させて新しいクラスターとし、各クラスターのサンプル点の平均値を求めて、新しいクラスターの中心とする。

（４）クラスターの中心が変化しないまで、ステップ（２）と（３）を繰り返し、クラスターの中心に最も近いサンプル点を選択して、典型的な車両とする。

新作業条件に応じて車両の較正を行い、シャーシダイナモメーター燃料消費量テストを実施し、及びフリートをセットアップして、実際道路でのテストを行う。

選択された典型的な車両に対して、切り替え後の作業条件曲線にしたがって車両の排出と燃料消費量の較正を行って、新較正の車両を取得し、新較正と旧較正の車両のそれぞれに対して旧作業条件と新作業条件での常温シャーシダイナモメーター排出と燃料消費量テストを行う。すると、旧較正の車両の旧作業条件でのシャーシダイナモメーター燃料消費量の値と、旧較正の車両の新作業条件でのシャーシダイナモメーター燃料消費量の値と、新較正の車両の旧作業条件でのシャーシダイナモメーター燃料消費量の値と、新較正の車両の新作業条件でのシャーシダイナモメーター燃料消費量の値との４組の典型的な車両シャーシダイナモメーター燃料消費量結果を得る。また、新較正と旧較正の典型的な車両をそれぞれ１０台ずつ選択してフリートをセットアップし、それには自家用車と事業用車が含まれ、自律走行方法を用いて１年間の実道路での燃料消費量テストを行い、４Ｈｚの周波数を収集し、エンジンのリアルタイム回転速度、トルク、スロットル開度、アクセルペダル及びエアコンの付けと消しなどの燃料消費量に関するデータを記録する。

実道路の作業条件分布を決定する。

車両の実際に収集されたデータ（図３に示すように）をショートストロークセグメントにしたがって分割し、ショートストロークセグメントは、１つのアイドルセグメントと１つの運動セグメントから構成される（図４に示すように）。

ショートストロークセグメントからエアコンをつけるセグメントを削除して、セグメントの最大速度に応じて低速、中速、高速の３つの速度区間に分割し、最大車速がそれぞれ６０ｋｍ／ｈ、８０ｋｍ／ｈ、１２０ｋｍ／ｈを超えないのが分割基準であり、その理由は、車速の上限が都市の幹線道路では６０ｋｍ／ｈで、快速道路では８０ｋｍ／ｈで、高速道路では１２０ｋｍ／ｈであるからである。そして、各速度区間の出力需要の分布状況を計算し、異なる速度区間の出力需要をいずれも５段階に分割し、具体的には、車両の最大出力と実際に収集された出力データに基づいて分割する必要があり、図３の車両を代表として、低速区間を１秒あたりの出力の大きさでソートし、ソートの平均スコアにしたがって５段階に分割するため、低速区間の出力が（－２０，０］、（０，１４．６］、（１４．６，３５．７］、（３５．７，７０．４］及び（７０．４，９８］の５つの区間に分割され、同じ原理で、中速及び高速区間に対しても同様な処理を行って、最終的に速度－出力３×５マトリックス作業条件ブロック分布を取得する。

温度補正係数を決定する。

収集されたデータは、年間ランダム走行データであり、車両の走行温度環境が異なると、最終の燃料消費量の計算に大きな影響を与えるため、燃料消費量を計算するとき、温度影響を補正する必要があり、図５は、天津市の２０２０年の温度変化曲線であり、典型的な車両の異なる温度での燃料消費量の値は表４を参照されたい。

表から分かるように、燃料消費量は、温度が低下するのにつれて上昇し、温度が１５℃以上である場合、燃料消費量の変化の差分値が小さく、現在の燃料消費量規制標準を参照するため、常温（２０，２５］℃である場合の燃料消費量を、１５℃以下の環境温度での燃料消費量を補正するための温度補正基礎とし、温度補正係数の計算式は次のとおりである。

Ｆは、（２０，２５］℃での燃料消費量であり、Ｆ_ｌは、異なる温度での燃料消費量である。

実道路の作業条件ブロックによる燃料消費量を計算する。

各セグメントの平均出力及び平均速度を計算し、各セグメントを対応する作業条件ブロックに組み込み、各セグメントに対応する温度補正係数に基づいて、セグメント燃料消費量を補正し、最終的に、式（８）のように、各作業条件ブロックの燃料消費量Ｆ_ｉｊを計算する。

ここで、Ｆ_ｉｊｎは、ｉ番目の速度区間及びｊ番目の出力区間におけるｎ番目のセグメントの燃料消費量を示し、Ｄは、異なる作業条件ブロックに対応するセグメントの数である。

実道路での燃料消費量を計算する。

各作業条件ブロックに対応する走行マイレージにしたがって、作業条件ブロックに対して加重計算を行い、最終的に旧較正の車両と新較正の車両の実燃料消費量の値を得る。

式中、ｗは、各作業条件ブロックのマイレージ比である。

典型的な車両の４項目の燃料消費量の差分値を計算する。
典型的な車両の認証燃料消費量の差分値＝新較正と新作業条件での車両のシャーシダイナモメーター燃料消費量の値－旧較正と旧作業条件での車両のシャーシダイナモメーター燃料消費量の値、
典型的な車両のシャーシダイナモメーター較正燃料消費量の差分値＝新較正と新作業条件での車両のシャーシダイナモメーター燃料消費量の値－旧較正と新作業条件での車両のシャーシダイナモメーター燃料消費量の値、
典型的な車両の実際とシャーシダイナモメーター燃料消費量の差分値＝新較正の車両の実燃料消費量－新較正と新作業条件でのシャーシダイナモメーター燃料消費量の値、
典型的な車両の実燃料消費量の差分値＝新較正の車両の実燃料消費量－旧較正の車両の実燃料消費量の値。

各タイプの車両全体の燃料消費量の差分値を計算する。
１、各タイプの車両の較正シャーシダイナモメーター燃料消費量の差分値＝較正シャーシダイナモメーター燃料消費量の差分値×車両の保有量×年間平均走行マイレージ。
２、実際とシャーシダイナモメーター燃料消費量の差分値＝新較正の車両の実燃料消費量の値－新較正の車両の新作業条件での燃料消費量の値、各タイプの車両の実際とシャーシダイナモメーター燃料消費量の差分値＝実際とシャーシダイナモメーター燃料消費量の差分値×車両の保有量×年間平均走行マイレージ。
３、実燃料消費量の差分値＝新較正の車両の実燃料消費量の値－旧較正の車両の実燃料消費量の値、各タイプの車両の実燃料消費量の差分値＝実燃料消費量の差分値×車両の保有量×年間平均走行マイレージ。

以上をまとめると、本発明で提案した作業条件の影響の評価方法は、作業条件の切り替えによる問題を効果的に解決することができ、政府の効果的な監督管理、企業の車両モデルの実際の性能の評価、及び車両の実燃料消費量に対する民衆の承認度の向上を容易にするのに有利である。

以上は、本発明の好適な実施例にすぎず、本発明を制限するものではなく、本発明の精神及び原則内で行われたいずれも修正、等価置換、改良等は、いずれも本発明の保護範囲内に含まれるべきである。

Claims (9)

1. 車両の特徴パラメータを選択して、無次元化するステップＳ１と、
   無次元化後の車両の特徴パラメータに基づいて、最小二乗サポートベクトルマシンを使用して燃料消費量を予測し、各パラメータの重みを決定するステップＳ２と、
   各パラメータの重み及びクラスター分析に基づいて、典型的な車両を決定するステップＳ３と、
   新作業条件に応じて車両の較正を行い、新較正と旧較正の車両のシャーシダイナモメーター燃料消費量テストを実施して、新較正と旧較正の車両の新作業条件と旧作業条件の４項目のシャーシダイナモメーター燃料消費量の値を得るステップＳ４と、
   フリートをセットアップして、実道路での燃料消費量テストを行うステップＳ５と、
   実道路の作業条件分布を決定するステップＳ６と、
   温度補正係数を決定するステップＳ７と、
   実道路の作業条件分布による燃料消費量を計算するステップＳ８と、
   実道路での燃料消費量を計算して、新較正と旧較正の車両の２項目の実燃料消費量の値を得るステップＳ９と、
   新較正と旧較正の車両の新作業条件と旧作業条件の４項目のシャーシダイナモメーター燃料消費量の値及び新較正と旧較正の車両の２項目の実燃料消費量の値に基づいて、典型的な車両の認証燃料消費量の差分値、典型的な車両のシャーシダイナモメーター較正燃料消費量の差分値、典型的な車両の実際とシャーシダイナモメーター較正燃料消費量の差分値、典型的な車両の実燃料消費量の差分値をそれぞれ計算するステップＳ１０と、
   典型的な車両のシャーシダイナモメーター較正燃料消費量の差分値、典型的な車両の実際とシャーシダイナモメーター較正燃料消費量の差分値、典型的な車両の実燃料消費量の差分値に基づいて、各タイプの車両の、シャーシダイナモメーター較正燃料消費量の差分値、実際とシャーシダイナモメーター燃料消費量の差分値、及び実燃料消費量の差分値をそれぞれ計算するステップＳ１１と、を含む、
   ことを特徴とする作業条件の切り替えの車両の燃料消費量に対する影響の評価方法。
2. 燃料消費量を予測し、各パラメータの重みを決定するステップＳ２は、
   特徴パラメータをトレーニングセットとして、１００ｋｍあたりの燃料消費量を目標セットとして選択し、最小二乗サポートベクトルマシンを使用して、燃料消費量に対する予測・トレーニングを行うステップＡ１と、
   トレーニングするたびに、特徴パラメータのうちの１つをそれぞれ除去し、最後に、ＲＭＳＥエラー評価にしたがって予測精度低下率を決定するステップＡ２と、
   予測精度低下率に基づいて各特徴パラメータの重みを計算し、ここで、重みの値が大きいほど、最終的な燃料消費量の予測に対するこのパラメータの重要性が高いことを表すステップＡ３と、を含む、
   ことを特徴とする請求項１に記載の作業条件の切り替えの車両の燃料消費量に対する影響の評価方法。
3. ステップＳ６における実道路の作業条件分布は、
   新較正と旧較正の典型的な車両モデルから実際に収集されたデータのそれぞれを短いセグメントに分割して、エアコンをつけるセグメントを削除するステップＢ１と、
   最大速度に基づいて低速、中速、高速の３つの速度区間に分割し、各速度区間の出力需要の分布状況を計算するステップＢ２と、
   異なる速度区間の出力需要をいずれも５段階に分割して、速度－出力マトリックスの作業条件ブロック分布を取得するステップＢ３と、を含む、
   ことを特徴とする請求項１に記載の作業条件の切り替えの車両の燃料消費量に対する影響の評価方法。
4. ステップＳ９における実道路での燃料消費量は、温度補正係数での計算を経た後の実道路の作業条件分布による燃料消費量を、マイレージで重み付けした後の計算値である、
   ことを特徴とする請求項１に記載の作業条件の切り替えの車両の燃料消費量に対する影響の評価方法。
5. ステップＳ１０における典型的な車両の認証燃料消費量の差分値は、新較正の車両モデルの作業条件切り替え後のシャーシダイナモメーター燃料消費量の値と、旧較正の車両モデルの作業条件切り替え前のシャーシダイナモメーター燃料消費量の値との差である、
   ことを特徴とする請求項１に記載の作業条件の切り替えの車両の燃料消費量に対する影響の評価方法。
6. ステップＳ１０における典型的な車両のシャーシダイナモメーター較正燃料消費量の差分値は、新較正の車両モデルの作業条件切り替え後のシャーシダイナモメーター燃料消費量の値と、旧較正の車両モデルの作業条件切り替え後のシャーシダイナモメーター燃料消費量の値との差である、
   ことを特徴とする請求項１に記載の作業条件の切り替えの車両の燃料消費量に対する影響の評価方法。
7. ステップＳ１０における典型的な車両の実際とシャーシダイナモメーター較正燃料消費量の差分値は、新較正の車両の実燃料消費量の値と、新較正と新作業条件でのシャーシダイナモメーター燃料消費量の値との差である、
   ことを特徴とする請求項１に記載の作業条件の切り替えの車両の燃料消費量に対する影響の評価方法。
8. ステップＳ１０における典型的な車両の実燃料消費量の差分値は、新較正の車両の実燃料消費量の値と、旧較正の車両の実燃料消費量の値との差である、
   ことを特徴とする請求項１に記載の作業条件の切り替えの車両の燃料消費量に対する影響の評価方法。
9. ステップＳ１１における各タイプの車両のシャーシダイナモメーター較正燃料消費量の差分値は、典型的な車両のシャーシダイナモメーター較正燃料消費量の差分値×車両の保有量×年間平均走行マイレージであり、
   ステップＳ１１における各タイプの車両の実際とシャーシダイナモメーター燃料消費量の差分値は、典型的な車両の実際とシャーシダイナモメーターとの差分値×車両の保有量×年間平均走行マイレージであり、
   ステップＳ１１における各タイプの車両の実燃料消費量の差分値は、典型的な車両の実燃料消費量の差分値×車両の保有量×年間平均走行マイレージである、
   ことを特徴とする請求項１に記載の作業条件の切り替えの車両の燃料消費量に対する影響の評価方法。
   
   

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