基于3B-MAW方法的PEMS測試工況研究

鐘祥麟　李騰騰　張超　于全順

摘要：為研究美國2區/3區移動平均窗口法（2 bin/3 bin-moving average window， 2B/3B-MAW）與我國便攜式排放測試系統（portable emission measurement system，PEMS）方法的差異，選擇3輛樣車按照3B-MAW的測試方法開展測試和數據分析，并對其中2輛樣車按國六排放標準進行PEMS測試，對比分析不同試驗方法的車輛運行工況特征和差異。結果表明：車輛采用3B-MAW測試方法測試的實際道路運行負荷概率分布符合隨機事件特征；將低負荷區和中高負荷區合并考核更符合車輛的實際運行情況；試驗時間不少于6 h的運行工況能夠代表車輛運行的隨機特征。

關鍵詞：重型車；PEMS；2B/3B-MAW；運行工況；概率分布

中圖分類號：X734.2文獻標志碼：A文章編號：1673-6397（2023）04-0028-07

引用格式：鐘祥麟，李騰騰，張超，等.基于3B-MAW方法的PEMS測試工況研究［J］.內燃機與動力裝置，2023，40（4）：28-34.

ZHONG Xianglin， LI Tengteng， ZHANG Chao， et al.Study on PEMS test cycle based on 3B-MAW method［J］.Internal Combustion Engine & Powerplant， 2023，40（4）：28-34.

0 引言

重型柴油車國六排放標準已于2021年7月1日全面實施，為了更好地監管和考核車輛的真實排放，國六排放標準推出了便攜式排放測試系統（portable emission measurement system，PEMS）試驗測試項目[1]。與傳統的轉鼓試驗相比，PEMS試驗采用真實的應用場景和道路環境，更真實可靠地反映由于環境、交通、駕駛模式等因素導致的汽車排放變化[2-8]。

目前，世界各國正在積極推進下一階段汽車排放標準的編制工作。2022年11月10日，歐盟委員會提出了歐七排放標準提案，該提案針對PEMS測試方法和限值升級的占比較大，并建議重型車歐七排放標準在2027年7月1日起實施[9]。2022年12月20日，美國環保署（environmental protection agency，EPA）通過了《控制新型機動車的空氣污染：重型發動機和車輛標準》，該標準中針對PEMS測試提出了新的測試方法和限值標準，提出采用2區移動平均窗口法（2 bin-moving average window， 2B-MAW）取代當前的非標準循環（not-to-exceed，NTE）方法[10]。2B-MAW方法借鑒了加州空氣資源委員會（California air resources board，CARB）在2021年9月9日發布的《2004年及后續型號重型柴油發動機和車輛的加利福尼亞州廢氣排放標準和測試程序》新修正案中提出的3區移動平均窗口法（3 bin-moving average window， 3B-MAW） [11]。在歐洲提案和美國下一階段PEMS測試方法中，針對車輛的行駛工況均有一個典型改變：測試過程中對車輛行駛工況不做特殊規定，車輛按通常的用途進行駕駛。

利用PEMS 對整車排放進行評估主要采用移動平均窗口法（moving average window，MAW）[12-14]。目前我國和歐洲的重型車排氣污染物車載測量方法均采用以瞬態循環（world harmonized transient cycle，WHTC）的循環功劃定窗口的功基窗口法。而CARB提出的3B-MAW法為時間平均窗口法，將窗口時間設為300 s，窗口的起始點按時間順序在數據中每個有效數據開始，窗口時間步長Δt=1 s，向后平移并彼此重疊。

為研究美國2B/3B-MAW方法與我國PEMS測試方法的不同，本文中選擇3輛樣車按照3B-MAW的測試方法開展測試和數據分析，同時針對其中2輛樣車按國六排放標準進行PEMS測試，對比分析不同試驗方法車輛運行工況的特征和差異，為我國下階段重型車整車排放測試標準的制定提供技術參考。

1 試驗設備及方法

1.1 試驗樣車和試驗設備

本文中試驗樣車均滿足國六排放標準，試驗車輛基本參數和加載情況如表1所示。

采用HORIBA公司OBS-ONE-GS12/PN車載排放測試設備對試驗樣車行駛過程中的主要排放污染物進行測試，該設備測量原理及量程如表2所示。

測試設備與整車的連接方式如圖1所示，其中GAS模塊用于測試氣態排放物CO、CO2、NOx，粒子數量（particle number，PN）模塊用于測試顆粒物數量。

1.2 試驗方法

EPA的2B-MAW方法是借鑒了CARB的3B-MAW方法，基本試驗和計算方法本質相同。因此本文中按照3B-MAW的試驗方法開展試驗和數據分析。

3B-MAW試驗方法中，車輛按通常用途在實際道路行駛，駕駛工況不做特別規定。數據處理使用基于300 s參考時間的MAW方法，即計算時長為300 s的子集有效數據計算污染物排放質量，如果窗口遇到無效數據，則跳過，繼續包含后續有效數據，直至窗口中有效數據的時間達到300 s。如果無效數據連續時間超過600 s，則窗口終止，待后續再次遇到有效數據時，重新生成新窗口。窗口將以Δt=1 s相互重疊。

發動機負荷比[15]

式中：E1為單位為g /（kW·h）的中國重型商用車瞬態工況 （China world transient vehicle cycle，C-WTVC）認證循環的CO2比排放的數值;Pmax 為單位為kW的發動機最大額定功率的數值；qm，t為單位為g/s的CO2 排放的瞬時質量流量的數值;T為單位為s的數據采樣周期的數值，T=1。

根據每個窗口的發動機負荷百分比將窗口分為3種類型：Bin1、Bin2、 Bin3，其中Bin1為怠速區，Bin2為低負荷區，Bin3為中高負荷區。3個區的定義為：Bin1區，ηL≤6%；Bin2區，6%＜ηL≤20%；Bin3區，ηL＞20%。CARB標準中，負荷百分比計算公式中引用了發動機系族的美國聯邦排放測試工況循環（Federal test procedure，FTP）CO2排放認證結果，本文中，該結果采用我國C-WTVC認證循環的CO2比排放替代。

3B-MAW方法要求每個區的有效窗口數應至少為2 400；2B-MAW方法要求Bin1窗口數至少為2 400，Bin2窗口數至少10 000。2B-MAW方法以MAW歸一化的排放中平均CO2的質量分數w（CO2）為分區劃分依據： Bin1區為怠速區，定義為w（CO2）≤6%； Bin2區為非怠速區，定義為w（CO2）> 6%。歸一化的平均CO2排放率與式（1）中發動機負荷百分比的計算方法一致，因此2B-MAW方法劃分的Bin2分區，從定義上可以理解為3B-MAW方法的“Bin2與Bin3之和”。

按照3B-MAW試驗方法，如果任何區的有效窗口數不足2 400，應按需繼續進行額外時間測試，以達到每個區的最低窗口要求。如果在第1工作日或隨后時間進行的試驗滿足低負荷和中高負荷區的有效窗口要求，但不滿足怠速區有效窗口要求，可以在該工作日結束后使試驗發動機怠速運行最少40 min，最多60 min，以滿足怠速區的有效窗口要求。

基于以上描述，為了理解3B-MAW方法車輛試驗工況的負荷特征，本文中采用3輛試驗車輛，按照3B-MAW的要求進行實際道路測試，為保證每個區的窗口數，每輛樣車的試驗均進行2個工作日。同時對樣車2和樣車3按國六標準要求，進行PEMS試驗，并采用3B-MAW的數據分析方法分析樣車的工況特性，對比2B/3B-MAW和PEMS試驗的工況特征。

2 試驗結果

2.1 試驗工況特征分析

3輛樣車的試驗時間和窗口數如表3所示。

由表3可知：車輛1、2在完成第2個工作日的試驗才滿足Bin1的窗口數要求，車輛3在第2個工作日試驗結束前，增加了40 min怠速時間，才滿足Bin1的窗口數要求； Bin2和Bin3區，窗口數在第1個工作日試驗就已經基本滿足甚至遠超2 400的有效窗口數要求。本文中的3輛樣車，均按通常的使用習慣完成實際道路駕駛，因此如果按照3B-MAW試驗方法在本文中所選擇的城市道路開展試驗，滿足怠速區的有效窗口數花費的試驗時間較長。

試驗樣車遵循車輛的使用用途按通常運行路線開展的實際道路測試，行駛工況并未做特殊限定，考慮到完成3B-MAW試驗所用的時間比較長，因此，采用概率分布的統計方法對比分析3輛樣車的工況特征，3臺樣車所有窗口負荷比和窗口平均車速的概率分布對比如圖2、3所示。

由圖2可知：3輛樣車的負荷比分布基本符合正態分布，只是樣車3的概率峰值偏高，說明3B-MAW試驗的車輛運行負荷變化遵循隨機過程特征。

由圖3可知：3輛樣車的車速概率分布沒有體現典型分布特征，但平均車速分布相對比較均勻，基本覆蓋所有車速范圍，在某些車速范圍出現峰值特征，說明3B-MAW試驗的車輛運行車速能覆蓋所有車輛正常的運行車速區間，根據車輛行駛路線和交通狀況的不同，體現不同車速分布峰值特征。

對樣車2、3按文獻[1]中的試驗方法完成PEMS試驗，并采用3B-MAW方法進行數據分析，得到窗口負荷比和平均車速的概率分布對比，結果如圖4、5所示。由圖4、5可知，樣車2、3的負荷比和車速均出現了明顯的離散特征。這是因為文獻[1]的PEMS試驗方法規定了市區、市郊和高速3種工況，所以概率分布出現離散特征。從以上對比可以看出，3B-MAW的試驗方法相比于文獻[1]的PEMS方法，工況覆蓋相對更為全面。

試驗車輛3B-MAW試驗負荷比和300 s內的車速的箱線圖分布如圖6所示。

由圖6可知：負荷比和車速箱線圖與圖2、3的分布特征相對應，基本相對中位數對稱，由于樣車3的負荷比數據過于集中，因此在圖6a）中表現有較多異常值；試驗中3輛樣車的負載和車速決定了最大負荷比均不超過60%，由于試驗的負荷分布基本符合正態分布特征，車輛實際運行達到的最大負荷越低，相對應的負荷比低于20%所覆蓋的窗口數據范圍越大；本次試驗3輛樣車，負荷比為20%的箱線依次位于中位線以下（樣車1）、接近中位線（樣車2）、上四分位以上（樣車3），負荷比低于6%的窗口占比很小，均在四分位數以下。因此，如果以負荷比為20%作為低負荷與中高負荷區的分界線，由于實際運行負載不同，不同車輛的Bin2和Bin3區窗口數可能差異很大。所以按照EPA的2B-MAW方法，將Bin2區和Bin3區合并，可能更加適合客觀試驗評價。

2.2 試驗時間分析

根據以上試驗，完成1組3B-MAW試驗至少需要1～2個工作日，試驗效率比較低。對3輛樣車試驗的試驗數據分別截取3 h和6 h的數據，與總時間試驗數據對比，研究不同試驗時間窗口負荷比的概率分布。不同時間的負荷比累積概率分布如圖7所示。

由圖7可知：相比樣車3，樣車1、2的總時間試驗累積概率分布曲線更接近直線，也就是說窗口負荷比概率分布越符合正態分布，其累積分布曲線越接近直線；相比于總時間，6 h的累積曲線變化不大，與總時長的累積曲線變化基本一致，但如果試驗時間縮短至3 h，累積分布曲線出現較大變化。因此試驗時間越長，試驗車輛的負荷分布越符合正態分布特征，更能代表實際道路測試時車輛運行的隨機事件屬性。但增加試驗時間對于試驗結果的影響是非線性的，本文中研究表明，試驗時間不少于6 h基本能夠滿足車輛工況負荷充分隨機的試驗目標。

3 結論

1）3B-MAW方法的典型特征為通過長時間試驗使車輛運行工況的分布更符合隨機事件特征，能夠更好地代表車輛實際運行情況；由于3階段工況的區分，導致PEMS試驗非典型的試驗工況分布，負荷和車速概率分布變化離散。

2）不同試驗車輛實際道路試驗時，最高負荷差異較大，因此選擇負荷率為20%作為低負荷區與中、高負荷區的分界點；當涉及某個具體試驗車輛的試驗結果時，出現低負荷區和高負荷區的窗口數差異非常大的問題，因此EPA的2B-MAW方案中，將3Bin中的Bin2和Bin3區，合二為一作為非怠速區統一評價排放，也許更符合車輛的實際情況。

3）改變采樣試驗時間直接影響車輛道路試驗時的負荷比分布特征，試驗時間不少于6 h，基本能夠覆蓋車輛的隨機工況特征。

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Study on PEMS test cycle based on 3B-MAW method

ZHONG Xianglin， LI Tengteng， ZHANG Chao，YU Quanshun

CATARC Automotive Test Center （Tianjin） Co.， Ltd.， Tianjin 300300，China

Abstract：To study the differences between the 2 bin/3 bin moving average window （2B/3B-MAW） method in the United States and the portable emission measurement system （PEMS） method in China， three vehicles are selected to conduct testing and data analysis according to the 3B-MAW testing method. Two of the vehicles are tested according to CHINA 6， and the operating characteristics and differences of the vehicles under different testing methods are compared and analyzed. The results show that the probability distribution of the actual vehicle running condition tested by the 3B-MAW testing method conformed to the characteristics of random events. When combining low-load-bin with medium/high-load-bin for assessment， it is more in line with the actual operating conditions of the vehicle. The test time shall not be less than 6 h， which could represent the random characteristics of vehicle operation.

Keywords：heavy duty vehicle; PEMS; 2B/3B-MAW; operating conditions; probability distribution

（責任編輯：劉麗君）

收稿日期：2023-04-13

第一作者簡介：鐘祥麟（1974—），男，天津人，工學博士，高級工程師，主要研究方向為機動車排放控制技術，E-mail：zhongxianglin@catarc.ac.cn。