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        重型車輛低負(fù)荷工況開發(fā)

        2023-10-30 11:12:02李菁元汪曉偉
        商用汽車 2023年4期
        關(guān)鍵詞:重型車樣例后處理

        胡 熙 李菁元 劉 昱 汪曉偉

        (中汽研汽車檢測(cè)中心(天津)有限公司,天津 300300)

        0 概述

        重型車污染物防治是機(jī)動(dòng)車綠色發(fā)展的核心問題,對(duì)排放測(cè)試體系進(jìn)行完善是重型車污染治理的重要途徑。重型車在市區(qū)行駛或執(zhí)行專門作業(yè)時(shí),常出現(xiàn)持續(xù)低負(fù)荷運(yùn)行情景,此時(shí)后處理系統(tǒng)效率低,NOx排放顯著升高[1],有必要在排放測(cè)試體系中加強(qiáng)對(duì)該情景的關(guān)注。

        發(fā)動(dòng)機(jī)測(cè)試工況是排放測(cè)試體系的重要組成部分,對(duì)測(cè)試結(jié)果、限值以及控制技術(shù)的發(fā)展有重要影響。將反映我國(guó)重型車低負(fù)荷運(yùn)行情景的測(cè)試工況引入對(duì)排放水平的評(píng)估認(rèn)證中,可以針對(duì)性地促進(jìn)控制該情景排放的發(fā)動(dòng)機(jī)技術(shù)的發(fā)展,從而有效地降低重型車實(shí)際道路排放。

        我國(guó)目前缺乏針對(duì)重型車低負(fù)荷運(yùn)行工況的系統(tǒng)性研究和相應(yīng)成果。現(xiàn)階段采用的重型車發(fā)動(dòng)機(jī)排放認(rèn)證工況World Harmonized Transient Cycle (WHTC)[2]主要反映常規(guī)運(yùn)行情景,且循環(huán)由短行程組合構(gòu)成,時(shí)長(zhǎng)受限。圖1為樣本發(fā)動(dòng)機(jī)在WHTC工況下的冷起動(dòng)測(cè)試結(jié)果。圖中淺橘色和淺藍(lán)色線代表了循環(huán)在排溫低于250 ℃時(shí)的低負(fù)荷運(yùn)行工況,該工況對(duì)應(yīng)的持續(xù)過程用黑框標(biāo)注。可以看出,WHTC工況中的低負(fù)荷過程均未超過100 s,不足以驗(yàn)證后處理系統(tǒng)的熱管理效果。

        圖1 WHTC工況下的發(fā)動(dòng)機(jī)臺(tái)架試驗(yàn)情況

        1 技術(shù)路線

        本文參考國(guó)內(nèi)外工況開發(fā)先進(jìn)經(jīng)驗(yàn),提出了一套重型車發(fā)動(dòng)機(jī)臺(tái)架測(cè)試用低負(fù)荷工況構(gòu)建方法,主要包括以下步驟:

        (1)數(shù)據(jù)采集及預(yù)處理。

        建立覆蓋多種車型、用途和運(yùn)行情景的重型車隊(duì),同時(shí)對(duì)車隊(duì)車輛信息進(jìn)行記錄。讓車隊(duì)通過長(zhǎng)期穩(wěn)定的自主行駛采集大量實(shí)際道路運(yùn)行數(shù)據(jù),制定規(guī)則剔除不合理的車速、加速度及噪聲數(shù)據(jù)。將逐秒車速數(shù)據(jù)切分成短行程,再拼接連續(xù)短行程建立移動(dòng)窗口庫。

        (2)低負(fù)荷窗口定義及篩選。

        計(jì)算庫中窗口樣本的平均負(fù)荷。應(yīng)用最小二乘法將該庫的負(fù)荷總體分布擬合為多個(gè)正態(tài)分布的組合;辨識(shí)并提取和重型車低負(fù)荷駕駛情景符合度較高,且對(duì)現(xiàn)有典型發(fā)動(dòng)機(jī)工況的補(bǔ)充性較好的樣本集合。根據(jù)集合分布情況定義低負(fù)荷上限,選擇合格樣本建立低負(fù)荷窗口庫。

        (3)典型低負(fù)荷情景定義。

        計(jì)算庫中窗口樣本的關(guān)鍵負(fù)荷特征參數(shù),通過聚類分析將其劃分成代表不同類型低負(fù)荷駕駛情景的樣本集合。對(duì)每個(gè)集合按照離聚類中心的距離依次評(píng)估樣本,為每一類情景挑選出若干合格樣本,分別建立典型低負(fù)荷窗口庫。

        (4)從整車到發(fā)動(dòng)機(jī)的工況轉(zhuǎn)換。

        開發(fā)從整車到發(fā)動(dòng)機(jī)的傳動(dòng)系統(tǒng)轉(zhuǎn)換模型,將各典型窗口庫中樣本對(duì)應(yīng)的車速工況以及記錄下的車輛信息輸入模型,并調(diào)整輸入的質(zhì)量參數(shù)令模型輸出的窗口理論循環(huán)功和實(shí)際結(jié)果吻合。通過模型轉(zhuǎn)換輸出轉(zhuǎn)速(%)-負(fù)荷(%)的標(biāo)準(zhǔn)發(fā)動(dòng)機(jī)工況,生成低負(fù)荷工況庫,用于后續(xù)工況構(gòu)建。

        (5)工況循環(huán)構(gòu)建。

        從工況庫中選擇若干能夠覆蓋多種低負(fù)荷行駛情景的窗口樣本,綜合對(duì)評(píng)估目標(biāo)和時(shí)長(zhǎng)壓縮的需求進(jìn)行調(diào)整后,組合生成低負(fù)荷工況循環(huán)。整體工況開發(fā)流程如圖2所示。

        圖2 低負(fù)荷工況開發(fā)流程

        2 數(shù)據(jù)處理

        2.1 數(shù)據(jù)采集

        建立能夠包含多種車型、用途,覆蓋多地域、道路類型、交通狀況、運(yùn)行時(shí)段的重型商用車隊(duì),利用自由行駛的方法采集車輛運(yùn)行數(shù)據(jù)。車隊(duì)及采集的數(shù)據(jù)情況如表1所示。

        表1 車隊(duì)采集數(shù)據(jù)情況

        采集參數(shù)包括逐秒車速(km/h)、發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速(r/min)、輸出轉(zhuǎn)矩(%)和負(fù)荷(CAN:Engine Percentage Load at Current Speed)。同時(shí),對(duì)車隊(duì)中的車輛信息(表2)進(jìn)行記錄,用于后期將整車工況轉(zhuǎn)換成發(fā)動(dòng)機(jī)工況。

        表2 車隊(duì)信息表

        2.2 數(shù)據(jù)整理

        2.2.1 數(shù)據(jù)清洗

        數(shù)據(jù)采集過程中經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)GPS實(shí)時(shí)信號(hào)誤差,為保證后續(xù)工況構(gòu)建的可靠性,從1HZ的車速值入手,對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗。

        首先,辨識(shí)出傳輸錯(cuò)誤導(dǎo)致的車速值落在0~145 km/h區(qū)間外以及車速值缺失的異常時(shí)間點(diǎn),對(duì)其相鄰2 s采集的各項(xiàng)參數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行插值,用插值后的結(jié)果代替該點(diǎn);其次,如果2個(gè)相鄰時(shí)間點(diǎn)的車速值間出現(xiàn)了不符合重型車常規(guī)性能和駕駛情景的過大加速度值,則采用3次樣條法在這2個(gè)時(shí)間點(diǎn)之間插入若干秒,將各秒間的加速度控制在正常范圍內(nèi),用插值結(jié)果代替原有的2個(gè)時(shí)間點(diǎn);最后,通過波動(dòng)分析辨識(shí)并剔除車輛在停車和駕駛時(shí)產(chǎn)生的車速噪聲信號(hào),提高工況循環(huán)的平滑度,保證在該工況下進(jìn)行臺(tái)架試驗(yàn)的可操作性和可重復(fù)性。

        2.2.2 移動(dòng)窗口庫建立

        將車輛從一次停車到下一次起步開始的運(yùn)動(dòng)定義為怠速片段,一次起步到下一次停車的運(yùn)動(dòng)定義為運(yùn)動(dòng)片段。一個(gè)怠速片段和其后續(xù)的運(yùn)動(dòng)片段組成一個(gè)短行程[3],如圖3所示。

        圖3 短行程示意圖

        拼接10個(gè)連續(xù)的短行程形成一個(gè)移動(dòng)窗口,如圖4所示。移動(dòng)窗口持續(xù)時(shí)間長(zhǎng),可以反映重型車持續(xù)運(yùn)行作業(yè)情景,以窗口庫作為工況構(gòu)建基礎(chǔ),更為科學(xué)合理,窗口庫的情況如表1最后一行所示。

        圖4 移動(dòng)窗口示例

        計(jì)算窗口樣本的平均負(fù)荷,各類型車的分布情況如圖5所示:環(huán)衛(wèi)車和物流車在15%以下的低負(fù)荷區(qū)間的分布頻率較高;物流車在10%附近出現(xiàn)較高峰值。在市內(nèi)運(yùn)行的物流車和環(huán)衛(wèi)車在25%~30%區(qū)間出現(xiàn)了較低峰值,和同樣在市內(nèi)運(yùn)行的公交車分布峰值接近。公交車負(fù)荷水平顯著偏高;專用作業(yè)的攪拌車負(fù)荷水平顯著偏低,集中在10%以下區(qū)間。

        圖5 各類重型車的窗口負(fù)荷分布情況

        可以看出,我國(guó)重型車在實(shí)際運(yùn)行作業(yè)過程中常出現(xiàn)持續(xù)低負(fù)荷運(yùn)行情景,此時(shí)發(fā)動(dòng)機(jī)長(zhǎng)期處于低排溫狀態(tài),后處理系統(tǒng)對(duì)NOx的催化控制效率顯著降低,導(dǎo)致排放率遠(yuǎn)高于其他工況。

        3 低負(fù)荷工況庫建立

        車隊(duì)窗口庫平均負(fù)荷的總體分布情況如圖6所示:圖中每個(gè)方框?qū)?yīng)的縱坐標(biāo)值代表落在對(duì)應(yīng)橫坐標(biāo)區(qū)間的樣本數(shù)量。

        圖6 窗口庫平均負(fù)荷分布情況分析

        3.1 低負(fù)荷窗口定義和篩選

        將窗口庫視為代表不同負(fù)荷水平的樣本集合的組合,則其分布可視為多個(gè)正態(tài)分布的組合,應(yīng)用最小二乘法擬合多峰正態(tài)分布,公式如下:

        式中,yj為平均負(fù)荷落在(j-1,j](%)區(qū)間內(nèi)的窗口數(shù)量;xj為該區(qū)間的中心值,即0.5×j(%);ai、bi和ci為第i個(gè)正態(tài)分布的權(quán)重、期望和標(biāo)準(zhǔn)差參數(shù)。

        擬合結(jié)果為雙峰分布,擬合確定度(R-squar)達(dá)到98.1%,如圖6中實(shí)曲線所示。組成它的2個(gè)正態(tài)分布如其他2條曲線所示。

        虛曲線代表的正態(tài)分布期望值為28.2%,和WHTC工況的負(fù)荷均值30.8%接近,進(jìn)一步說明點(diǎn)線曲線代表的期望值約為9.8%的分布對(duì)常規(guī)工況補(bǔ)充性較好,它對(duì)應(yīng)的樣本集合可以代表低負(fù)荷運(yùn)行情景。將該分布的95%分位數(shù)22.8%定義為低負(fù)荷工況的判斷條件,提取負(fù)荷低于該值的樣本形成低負(fù)荷窗口庫,約占總體比例44.2%。

        3.2 典型情景窗口庫建立

        計(jì)算庫中樣本的最大負(fù)荷、平均負(fù)荷、負(fù)荷中位數(shù)、負(fù)荷標(biāo)準(zhǔn)差、負(fù)荷上升頻率和上升時(shí)間比例6個(gè)參數(shù)用于描述它們負(fù)荷特征的差異,其中:

        負(fù)荷上升頻率=發(fā)生在窗口內(nèi)的負(fù)荷上升過程數(shù)量(次)/窗口總里程(km/h);

        上升時(shí)間比例=發(fā)生在窗口內(nèi)的負(fù)荷上升過程的時(shí)長(zhǎng)總和(s)/窗口總時(shí)長(zhǎng)(s);

        根據(jù)這些參數(shù)對(duì)低負(fù)荷窗口庫進(jìn)行分類:首先通過歸一計(jì)算消除各參數(shù)取值范圍的影響,然后通過肘部分析法確定類數(shù)為3,最后應(yīng)用K-means聚類方法將庫中樣本劃分為3類。各類中樣本負(fù)荷特征相似,分別代表特定類型的低負(fù)荷駕駛情景[4]。

        樣本離聚類中心點(diǎn)的距離越近,對(duì)該類型情景的代表性越好。以此排序依次評(píng)估樣本,舍棄怠速或熄火時(shí)間過長(zhǎng)及數(shù)據(jù)缺失過大的異常樣本,最終為每一類挑選出若干具有駕駛和測(cè)試可行性的合理樣本,形成典型低負(fù)荷情景窗口庫。部分樣本信息如表3所示。

        表3 典型情景窗口庫樣本信息

        圖7展示了各類典型樣例:(a)代表發(fā)動(dòng)機(jī)持續(xù)低負(fù)荷運(yùn)行的典型情景;(b)代表負(fù)荷從高降低的典型情景;(c)代表了負(fù)荷從低升高的典型情景。

        圖7 典型低負(fù)荷窗口樣例

        3.3 工況轉(zhuǎn)換和低負(fù)荷工況庫建立

        由于采樣設(shè)備的原因和其他不可抗因素影響,在低負(fù)荷情景下采集到的發(fā)動(dòng)機(jī)原始負(fù)荷信息的精確度較低,不能滿足標(biāo)準(zhǔn)化測(cè)試工況構(gòu)建的需求[5]。

        為此,應(yīng)用包括參數(shù)轉(zhuǎn)化及輸入、擋位選擇、工況轉(zhuǎn)換和輸出多個(gè)模塊的傳動(dòng)系統(tǒng)模型[6],結(jié)合記錄下的車輛信息,將窗口樣本對(duì)應(yīng)的更為準(zhǔn)確的車速工況轉(zhuǎn)換生成由標(biāo)準(zhǔn)化轉(zhuǎn)速(%)-負(fù)荷(%)定義的標(biāo)準(zhǔn)發(fā)動(dòng)機(jī)工況。模型轉(zhuǎn)換流程如圖8所示。

        圖8 從整車到發(fā)動(dòng)機(jī)的窗口工況轉(zhuǎn)換流程

        另外,輸入模型的車輛質(zhì)量參數(shù)由車輛本身的整備質(zhì)量和實(shí)時(shí)載重兩部分構(gòu)成,其中實(shí)時(shí)載重沒有包括在實(shí)測(cè)道路采集數(shù)據(jù)中。重型車在作業(yè)任務(wù)中載重變化的頻率高、范圍大,對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)工況影響較大[7],為了保證模型轉(zhuǎn)換后的工況仍然具有對(duì)真實(shí)情景的代表性,迭代調(diào)整輸入的質(zhì)量參數(shù)來確定并模擬實(shí)時(shí)載重:根據(jù)樣本的逐秒轉(zhuǎn)速、扭矩工況,積分計(jì)算實(shí)際窗口循環(huán)功;依次將車輛整備質(zhì)量+i×100(i=0,1,2,3……)(kg)輸入模型獲得理論窗口循環(huán)功(內(nèi)置功能),理論和實(shí)際結(jié)果之間偏差小于5%時(shí),說明當(dāng)前設(shè)定反映窗口實(shí)時(shí)載重,將此時(shí)轉(zhuǎn)換生成的標(biāo)準(zhǔn)發(fā)動(dòng)機(jī)工況錄入低負(fù)荷工況庫,作為后續(xù)工況構(gòu)建的基礎(chǔ)。

        窗口1調(diào)整后的循環(huán)功對(duì)比結(jié)果如圖9所示,通過模型轉(zhuǎn)換生成的標(biāo)準(zhǔn)發(fā)動(dòng)機(jī)工況如圖10所示。

        圖9 低負(fù)荷窗口樣本的循環(huán)功

        圖10 轉(zhuǎn)換后的標(biāo)準(zhǔn)低負(fù)荷工況樣本

        4 低負(fù)荷工況構(gòu)建和驗(yàn)證

        從各典型情景窗口庫轉(zhuǎn)換生成的工況庫中分別選擇樣本進(jìn)行組合,保證可以覆蓋多種類型的發(fā)動(dòng)機(jī)低負(fù)荷運(yùn)行工況,這些工況分別反映了重型車在多種類型的運(yùn)行狀態(tài)和作業(yè)任務(wù)中出現(xiàn)的低負(fù)荷行駛情景,這些情景分別對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)及后處理系統(tǒng)功能提出了針對(duì)性的評(píng)估目標(biāo)[8]。

        對(duì)于選擇的窗口樣本,刪除其中對(duì)評(píng)估目標(biāo)貢獻(xiàn)不大的過程,再對(duì)調(diào)整后的樣本進(jìn)行組合,形成低負(fù)荷工況樣例,從而達(dá)到在不影響評(píng)估效果的前提下減少工況時(shí)長(zhǎng),提高測(cè)試效率的目的。選擇窗口信息如表4所示。

        表4 工況窗口信息

        樣例工況由5個(gè)窗口構(gòu)成,為持續(xù)時(shí)長(zhǎng)5 000 s的轉(zhuǎn)速(%)-負(fù)荷(%)曲線,如圖11所示。

        圖11 低負(fù)荷工況樣例

        選擇康明斯ISX12G 350 12 L 發(fā)動(dòng)機(jī)作為測(cè)試樣本,進(jìn)行樣例工況下的臺(tái)架試驗(yàn),測(cè)試方法參照GB 17691-2018 《重型柴油車污染物排放限值及測(cè)量方法》中的發(fā)動(dòng)機(jī)標(biāo)準(zhǔn)循環(huán)試驗(yàn)規(guī)程,試驗(yàn)結(jié)果如圖12所示。圖中上方橘線代表發(fā)動(dòng)機(jī)渦輪排溫,藍(lán)線代表后處理系統(tǒng)排溫;下方藍(lán)線代表發(fā)動(dòng)機(jī)的NOx的原始排放率,橘線代表經(jīng)過后處理系統(tǒng)后的NOx排放流量(g/hr)。

        圖12 樣本發(fā)動(dòng)機(jī)在工況樣例下的臺(tái)架試驗(yàn)結(jié)果

        結(jié)合圖12說明樣例工況包含的低負(fù)荷情景以及對(duì)該情景下對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)性能的評(píng)估目標(biāo)及效果:

        (1)持續(xù)低負(fù)荷過程。

        反映重型車輛在作業(yè)時(shí)常出現(xiàn)的怠速頻繁的行駛情景;為了應(yīng)對(duì)熱控制系統(tǒng)的熱慣性,該過程在曲線中的持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)。此情景下需要評(píng)估后處理系統(tǒng)是否能保持穩(wěn)定的排溫,如方框中藍(lán)線所示。

        (2)負(fù)荷從高降低過程。

        反映車輛開到工作地點(diǎn)然后降速或怠速的行駛情景;主要用于考察在持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)冷卻過程中,后處理系統(tǒng)的持續(xù)運(yùn)作以及保持熱控制效率的能力。如梯形所示:代表后處理系統(tǒng)排溫的藍(lán)線一開始高于渦輪排溫的橘線,說明系統(tǒng)熱控制功能仍在生效,兩者開始重疊時(shí)表示功能失效。

        (3)負(fù)荷從低升高過程。

        反映車輛持續(xù)下坡后開始上坡,或者持續(xù)怠速后開始提速的行駛情景;該情景下普遍存在NOx排放增加快,排溫上升慢的情況,需要評(píng)估系統(tǒng)是否能有效處理排放量的突然增長(zhǎng)。如圓圈所示:代表處理前后排放率的兩條曲線在一段時(shí)間內(nèi)持續(xù)重疊,說明在NOx排量開始增長(zhǎng)后,后處理系統(tǒng)未能立刻生效。

        綜上,構(gòu)建的低負(fù)荷工況樣例可以覆蓋多種典型低負(fù)荷運(yùn)行情景,滿足各情景下對(duì)后處理系統(tǒng)性能和策略的評(píng)估需求,驗(yàn)證了本文提出的低負(fù)荷工況構(gòu)建方法的合理性和有效性。

        5 結(jié)論

        本文提出用于發(fā)動(dòng)機(jī)臺(tái)架測(cè)試的低負(fù)荷工況開發(fā)方法:采集、整理、切割和拼接重型車實(shí)際道路數(shù)據(jù),建立移動(dòng)窗口庫;研究窗口庫負(fù)荷分布情況,定義低負(fù)荷工況,建立低負(fù)荷窗口庫;通過聚類分析明確典型低負(fù)荷運(yùn)行情景,通過傳動(dòng)系統(tǒng)模型轉(zhuǎn)換形成低負(fù)荷工況庫,從庫中選擇合理的窗口組合形成低負(fù)荷工況。

        按照上述技術(shù)路線實(shí)現(xiàn)低負(fù)荷工況樣例的開發(fā),對(duì)樣本發(fā)動(dòng)機(jī)進(jìn)行臺(tái)架試驗(yàn)。結(jié)果證明低負(fù)荷工況能夠比較全面真實(shí)地反映重型車典型低負(fù)荷運(yùn)行情景,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)后處理系統(tǒng)在多情景下排溫穩(wěn)定保持、排放增長(zhǎng)處理等特定性能的測(cè)試評(píng)估。

        將低負(fù)荷工況引入對(duì)排放水平的評(píng)估認(rèn)證中,對(duì)現(xiàn)有的法規(guī)工況進(jìn)行補(bǔ)充,可以令測(cè)試結(jié)果更加準(zhǔn)確全面地代表車輛實(shí)際道路行駛狀況,從而將對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)性能和相關(guān)減排技術(shù)的評(píng)估、標(biāo)定和開發(fā)拓展到對(duì)重型車排放影響較大的低負(fù)荷情景中,對(duì)降低重型車的實(shí)際道路排放具有現(xiàn)實(shí)意義。

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