基于瞬時最優的西安市某線路公交行駛工況構建

邵攀登，宋偉萍，劉洋，任田園

（長安大學汽車學院，陜西 西安 710064）

前言

汽車行駛工況指的是描述汽車行駛時速度與時間的曲線[1]，是汽車及相關產品在開發和實驗測試過程中重要的輸入條件。早在上世紀美國、日本和歐洲等汽車行業比較發達的國家和地區就已經開發出適合自己的具有地域性的汽車行駛工況。而我國與這些國家和地區的城市結構和地貌分布都不大相同，對此我國近期也制定了符合我國總體道路狀況的中國工況。但是在國內，南北、東西城市的道路狀況也不盡相同，故有必要針對某一地域進行工況構建的研究。

1 數據預處理

1.1 數據收斂判定

本文根據站點強度法從西安市200多條線路中選擇了影響因子最大的一條線路，經過數據采集后得到120采樣數據[2]。

理論上，數據采樣組數越大，構建得到的工況越準確反映實際工況。但是當數據量達到一定值后，繼續加大數據采樣量，工況準確性也不會得到大幅度提高[3]。因此，合理的選擇采樣量，能在保證精度的同時節約工作時間。

因為平均車速、平均運行車速、加速比例、減速比例、勻速比例和怠速比例（V、Vm、Pa、Pd、Pc和Pd）隨著采樣組數的增加而趨于穩定，均可用于表征采樣量是否飽和。定義加速比例穩定度K1、減速比例穩定度K2、勻速比例穩定度K3、怠速比例穩定度K4、平均車速穩定度K5和平均運行車速穩定度K6如式(1)所示，并定義6個特征值穩定度的平均值為綜合穩定度K如式(2)所示。

采樣數據的樣本綜合穩定度K計算結果如圖1所示。綜合穩定度K隨著采樣次數的增加逐漸收斂，定義連續5次或5次以上綜合穩定度的絕對值|K|＜0.0015，樣本數據飽和。由圖1可知，當采樣次數到46次后，樣本數據已達到飽和，故取50組采樣數據作為構建工況的樣本數據。

圖1 綜合穩定度K隨采樣組數變化關系

1.2 短行程劃分

短行程是指車輛從一個怠速點開始到下一個怠速點開始，即一個短行程包括怠速和行駛兩個過程。本文通過對原始數據預處理后將處理后數據劃分為2565個短行程[4]。

2 工況構建

本文基于瞬時最優法完成該線路公交行駛工況的構建，具體流程如下：

圖2 工況構建流程圖

將預處理后的數據按照短行程劃分后，將第一個片段（汽車的起步片段）作為初始片段，而后不斷從劃分的片段中不斷挑選拼接后與樣本數據最相似的片段。

矩陣內積反映了兩個矩陣的夾角θ，表征了兩個矩陣相似程度，cosθ的值越接近1說明兩個矩陣越相似[5]。

當片段長度達到1500s左右時跳出循環，完成工況構建，圖3為構建的工況。

圖3 西安市某線路公交車行駛工況

3 誤差檢驗

本文選取了平均速度Vmean、平均運行車速Vmr、速度標準差Vsd、平均加速度Amean、平均減速度Dmean、加速度標準偏差Asd、加速比例Pa、減速比例Pd、勻速比例Pc、怠速比例Pi共10個影響較大且具有統計意義的特征參數，將其平均誤差作為誤差評估指標[6-7]。

計算構建工況與樣本數據這十個特征值的平均誤差為1.6%，符合該公交線路的實際行駛工況。

4 結論

本文基于瞬時最優法完成了西安市某線路公交行駛工況的構建，對采集到的數據做了收斂判定，最終選取了50組數據作為樣本數據，利用V-A矩陣相似度的概念完成工況構建時的拼接過程。最后，計算了所構建工況與樣本數據的平均特征值誤差，結果為1.6%，說明該工況能夠反映該線路公交的實際行駛狀況。