熊萬全,汪勝華,徐 磊,黃渝童,王尚禮
(中國汽車工程研究院股份有限公司,重慶 401122)
環境問題日益突出,中國鄭重承諾雙碳目標,有關法規要求愈加嚴格[1-3],各行業開展雙碳研究,汽車的節能減排是雙碳目標的重要工作,滑行試驗道路載荷[2]測定為汽車排放和油耗測試的基礎。汽車滑行道路載荷的減小對汽車整車動力經濟性能優化有重要意義,所以對滑行試驗的研究至關重要,滑行試驗數據的重復性是最重要的環節。
GB 18352.5—2013輕型汽車污染物排放限值及測量方法(中國第五階段)(下文簡稱國五)要求滑行試驗至少往返各進行 4次,對于重復性的要求指標統計準確度P≤2%[1]。GB 18352.6—2016輕型汽車污染物排放限值及測量方法(中國第六階段)(下文簡稱國六)要求滑行試驗至少有往返3次的數據,數據重復性符合統計精度Pj≤0.03[2]。GB/T 27840—2021重型商用車輛燃料消耗量測量方法要求滑行試驗次數不少于 4次,試驗數據的統計準確度P在30km/h~70km/h的速度范圍內不應大于4%,在其他速度點不應大于5%[3]。GB/T 12536—2017汽車滑行試驗方法要求滑行試驗至少往返各進行3次,初速度為50 km/h時的同方向的滑行距離S的差異不應超過5%[4]。曾海鵬等人開展了車輛道路滑行法及其數據處理研究,為了保證測試精度,試驗數據符合統計準確度P≤2%,建議應開展不少于6次滑行試驗[5]。韓宗奇研究用滑行試驗法測定汽車空氣阻力系數,強調需要進行多次重復試驗,剔除明顯不合適的數據(某數值與相鄰的兩數平均值相比,若超過 2倍或者小于50%),每次往返試驗的數據要取都取,要舍都舍,有效試驗至少要包含5個往返數據[6]。辛運等基于輕型車國六標準的道路滑行阻力試驗,從 8次試驗中,選取其中 5組試驗數據,使統計精度Pj≤0.03[7]。張富興等對汽車滑行做了大量研究得出結論,在充分熱車的情況下,輕型汽車通常需要進行6~15次滑行試驗才能滿足統計準確度P≤2%的要求[8]。對重型汽車滑行試驗方法的研究中發現,重型汽車的滑行試驗即使在不少于 8次的情況下,其統計準確度也很難小于2%,對于總質量更大的重型車,要保證統計準確度,難度進一步加大[9]。
汽車滑行試驗為排放、油耗測試提供阻力依據,各汽車廠家都在想辦法減小阻力以節能減排。公告認證試驗時,汽車廠家都力爭獲得滑行阻力較小的曲線和系數[10]。
在實際工作中,一般需要做 8~10組數據,有時需要更多組數據,并從中篩選,才能滿足統計準確度P≤2%的要求,工作量很大[8-9,11],為了減少數據處理工作量,赫圣杰等開發軟件實現了自動篩選。
同一輛車不同時段的測試數據差別較大,相對標準偏差(Relative Standard Deviation, RSD)大于5%,可信度較低,這給檢測人員帶來了困擾。檢測結果具有較高的重復性是最基本、最重要的要求。
綜上,筆者在有關研究的基礎上,針對滑行試驗的重復性進行系統研究,提出一種高效、普適性高、試驗初速度要求更嚴格、重復性更好、試驗數據處理效率更高的熱車方法和試驗方法。筆者開展了電動倒三輪、乘用車、特種車的試驗驗證,試驗結果能滿足有關法規[1-4]要求。現以乘用車為例,從試驗條件、熱車、試驗和數據處理等進行說明和論證。
研究對象有關參數如表1所示。

表1 研究對象及參數
試驗設備信息如表2所示。

表2 試驗設備
試驗道路狀況如表3、圖1和圖2所示。

表3 試驗道路

圖1 中國汽研大足試驗基地直線性能道

圖2 道路面狀況(無遮擋物、清潔、干燥)
1.車輛狀態及條件確認
記錄車輛標識碼(Vehicle Identification Number, VIN)檢測確認輪胎型號、輪胎花紋深度、胎壓、試驗質量、道路平直、道路干燥、道路清潔、環境風速、環境溫度、車輛狀態、走合里程、車輛干凈、車輛門窗艙門關閉、空調關閉、衛星數量等是否符合標準及技術文件的要求[2,12,13]。為了保證試驗質量,要求同一車道上只有一輛車試驗,相鄰車道不允許有車輛試驗。讓滑行試驗經驗豐富的人員進行熱車和試驗。
從表1、表3、表4可知,滿足標準和技術文件要求,有關測試檢查如圖2—圖8所示。

圖8 VBOX顯示9個衛星

表4 環境參數

圖3 走合里程確認

圖4 胎壓確認

圖5 質量及輪荷測量

圖6 風速儀

圖7 數顯溫濕度表
2.熱車方法
以車速20 km/h~40 km/h、低負荷沿直線道路行駛一周,行駛距離約為 6 km;連續行駛 30分鐘,期間每一個行駛方向應含有急加速到最高車速的90%、以最高車速的 90%行駛、擋位的變化、減速、輕制動和中制動等工況。熱車期間,為保證試驗數據的重復性,車輛需持續行駛,并關注相關技術狀態及參數。與此同時還需選擇加速和制動參考物,進行滑行試驗所需的滑行道路應盡量重合等。
熱車后應立即進行試驗,急加速讓初速度達到比基準車速高13 km/h~15 km/h時,隨即掛上空擋,直至車輛滑行到 0,用 VOBX測試記錄車速、距離、時間等參數[9,13]。測試8次(車輛往返一次為一次測試實驗),滑行的道路重合≥90%,連續試驗,盡量保持初速度相近。
1.環境參數,試驗數據確認
從表4可知,試驗后的環境參數滿足要求。
根據經驗,要求滑行試驗時間算數平均值不能出現 4個連續增加的數據。如果符合要求,則進行數據處理;如果不符合要求,表明走合里程不夠或者熱車不充分,需重新注入燃油至整備質量狀態,重新熱車和試驗。從表 5可知,試驗時間總值沒連續增加,符合要求。

表5 滑行試驗時間
2.試驗數據評估
規定車速步長為10 km/h,確定與基準車速的速度偏差Δv[1]為5 km/h[2],對每一個基準速度的8個數據,計算RSD,從表6可知,除了車速范圍90 km/h→80 km/h的RSD較大外,其余數據均小于2%。其中,車速20 km/h→10 km/h、10 km/h→0 km/h的RSD較大,標準對15 km/h→0 km/h沒有要求。

表6 滑行試驗時間的相對標準偏差
3.試驗數據處理
數據處理時常有異常數據,大多數情況下,某次試驗數據只有某一段異常,很多數據可以用。為了保證樣本數,對于RSD的評估,至少有6個樣本,考慮到試驗成本、重復性要求,確定測試8組數,以RSD最小為目標,剔除2個數據。對車速范圍90 km/h→80 km/h的8個數據,從表7可知,剔除1個數據后,RSD從2.41%減小到2.12%;在此數據基礎上,再剔除 1個數據后,RSD從2.12%減小到1.62%。

表7 車速范圍90 km/h→80 km/h數據及相對標準偏差值
從表 8可知,剔除的數據是隨機的,表明這種剔除數據的方法有一定的合理性;從表7可知,剔除數據后的RSD明顯減小。

表8 剔除后的數據情況
1.第一次剔除
在excel中算出某數據與8個數據平均值差值的絕對值,剔除最大差值絕對值對應的數據,留下7個數據,如表9所示。
E2(篩選結果為10.52,E2表示第E列,第2行。)
=VLOOKUP(LARGE($B$2:$B$9,2),$B$2:$C$9,2,0)
E3(篩選結果為9.96)
=VLOOKUP(LARGE($B$2:$B$9,3),$B$2:$C$9,2,0)后面的數據依次類推。
2.第二次剔除
算出某數據與7個數據平均值差值的絕對值,剔除最大差值絕對值對應的數據,留下6個數據,如表9所示。

表9 剔除數據情況舉例
F2(篩選結果為10.40)
=VLOOKUP(LARGE($D$2:$D$8,2),$D$2:$E$8,2,0)
F3(篩選結果為9.96)
=VLOOKUP(LARGE($D$2:$D$8,3),$D$2:$E$8,2,0)后面的數據依次類推。
從圖 9可知,與基準車速的速度偏差Δv[1]越大,相對標準偏差RSD越小[2]。

圖9 不同Δv對相對標準偏差的影響
不同時段,同一車輛、同一駕駛員在同一車道的滑行試驗數據對比,見表 10,相對標準偏差小于5%,有一定的可信度。

表10 (續)

表10 不同時段的數據重復性對比
本文的熱車方法、實驗方法和數據處理方法提高了實驗數據的重復性,保留了一定的樣本量,減少了人為因素和人為失誤,提高了效率。具體如下:
(1)此熱車方法和試驗方法的8組試驗數據的重復性較好。此數據處理方法剔除的數據是隨機的,并保留一定的樣本數量,不同時段的試驗數據相對標準偏差較小,有一定的合理性。
(2)編制了剔除數據的方法,減少了人為因素和人為失誤的影響,提高了效率。
(3)Δv越大,相對標準偏差越小,更容易滿足試驗數據的重復性要求,建議確定Δv值。
(4)建議讓每一次的初速度盡量相近,例如初速度比基準速度大13 km/h~15 km/h。