重型車輛低負荷工況開發

胡 熙 李菁元 劉 昱 汪曉偉

(中汽研汽車檢測中心(天津)有限公司，天津 300300)

0 概述

重型車污染物防治是機動車綠色發展的核心問題，對排放測試體系進行完善是重型車污染治理的重要途徑。重型車在市區行駛或執行專門作業時，常出現持續低負荷運行情景，此時后處理系統效率低，NOx排放顯著升高[1]，有必要在排放測試體系中加強對該情景的關注。

發動機測試工況是排放測試體系的重要組成部分，對測試結果、限值以及控制技術的發展有重要影響。將反映我國重型車低負荷運行情景的測試工況引入對排放水平的評估認證中，可以針對性地促進控制該情景排放的發動機技術的發展，從而有效地降低重型車實際道路排放。

我國目前缺乏針對重型車低負荷運行工況的系統性研究和相應成果。現階段采用的重型車發動機排放認證工況World Harmonized Transient Cycle (WHTC)[2]主要反映常規運行情景，且循環由短行程組合構成，時長受限。圖1為樣本發動機在WHTC工況下的冷起動測試結果。圖中淺橘色和淺藍色線代表了循環在排溫低于250 ℃時的低負荷運行工況，該工況對應的持續過程用黑框標注。可以看出，WHTC工況中的低負荷過程均未超過100 s，不足以驗證后處理系統的熱管理效果。

圖1 WHTC工況下的發動機臺架試驗情況

1 技術路線

本文參考國內外工況開發先進經驗，提出了一套重型車發動機臺架測試用低負荷工況構建方法，主要包括以下步驟：

(1)數據采集及預處理。

建立覆蓋多種車型、用途和運行情景的重型車隊，同時對車隊車輛信息進行記錄。讓車隊通過長期穩定的自主行駛采集大量實際道路運行數據，制定規則剔除不合理的車速、加速度及噪聲數據。將逐秒車速數據切分成短行程，再拼接連續短行程建立移動窗口庫。

(2)低負荷窗口定義及篩選。

計算庫中窗口樣本的平均負荷。應用最小二乘法將該庫的負荷總體分布擬合為多個正態分布的組合；辨識并提取和重型車低負荷駕駛情景符合度較高，且對現有典型發動機工況的補充性較好的樣本集合。根據集合分布情況定義低負荷上限，選擇合格樣本建立低負荷窗口庫。

(3)典型低負荷情景定義。

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

(4)從整車到發動機的工況轉換。

開發從整車到發動機的傳動系統轉換模型，將各典型窗口庫中樣本對應的車速工況以及記錄下的車輛信息輸入模型，并調整輸入的質量參數令模型輸出的窗口理論循環功和實際結果吻合。通過模型轉換輸出轉速(%)-負荷(%)的標準發動機工況，生成低負荷工況庫，用于后續工況構建。

(5)工況循環構建。

從工況庫中選擇若干能夠覆蓋多種低負荷行駛情景的窗口樣本，綜合對評估目標和時長壓縮的需求進行調整后，組合生成低負荷工況循環。整體工況開發流程如圖2所示。

圖2 低負荷工況開發流程

2 數據處理

2.1 數據采集

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、運行時段的重型商用車隊，利用自由行駛的方法采集車輛運行數據。車隊及采集的數據情況如表1所示。

表1 車隊采集數據情況

采集參數包括逐秒車速(km/h)、發動機轉速(r/min)、輸出轉矩(%)和負荷(CAN：Engine Percentage Load at Current Speed)。同時，對車隊中的車輛信息（表2）進行記錄，用于后期將整車工況轉換成發動機工況。

表2 車隊信息表

2.2 數據整理

2.2.1 數據清洗

數據采集過程中經常會出現GPS實時信號誤差，為保證后續工況構建的可靠性，從1HZ的車速值入手，對采集的數據進行清洗。

首先，辨識出傳輸錯誤導致的車速值落在0～145 km/h區間外以及車速值缺失的異常時間點，對其相鄰2 s采集的各項參數數據進行插值，用插值后的結果代替該點;其次，如果2個相鄰時間點的車速值間出現了不符合重型車常規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個時間點之間插入若干秒，將各秒間的加速度控制在正常范圍內，用插值結果代替原有的2個時間點;最后，通過波動分析辨識并剔除車輛在停車和駕駛時產生的車速噪聲信號，提高工況循環的平滑度，保證在該工況下進行臺架試驗的可操作性和可重復性。

2.2.2 移動窗口庫建立

將車輛從一次停車到下一次起步開始的運動定義為怠速片段，一次起步到下一次停車的運動定義為運動片段。一個怠速片段和其后續的運動片段組成一個短行程[3]，如圖3所示。

圖3 短行程示意圖

拼接10個連續的短行程形成一個移動窗口，如圖4所示。移動窗口持續時間長，可以反映重型車持續運行作業情景，以窗口庫作為工況構建基礎，更為科學合理，窗口庫的情況如表1最后一行所示。

圖4 移動窗口示例

計算窗口樣本的平均負荷，各類型車的分布情況如圖5所示：環衛車和物流車在15%以下的低負荷區間的分布頻率較高；物流車在10%附近出現較高峰值。在市內運行的物流車和環衛車在25%～30%區間出現了較低峰值，和同樣在市內運行的公交車分布峰值接近。公交車負荷水平顯著偏高；專用作業的攪拌車負荷水平顯著偏低，集中在10%以下區間。

圖5 各類重型車的窗口負荷分布情況

可以看出，我國重型車在實際運行作業過程中常出現持續低負荷運行情景，此時發動機長期處于低排溫狀態，后處理系統對NOx的催化控制效率顯著降低，導致排放率遠高于其他工況。

3 低負荷工況庫建立

車隊窗口庫平均負荷的總體分布情況如圖6所示：圖中每個方框對應的縱坐標值代表落在對應橫坐標區間的樣本數量。

圖6 窗口庫平均負荷分布情況分析

3.1 低負荷窗口定義和篩選

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

式中，yj為平均負荷落在(j-1,j](%)區間內的窗口數量；xj為該區間的中心值，即0.5×j(%)；ai、bi和ci為第i個正態分布的權重、期望和標準差參數。

擬合結果為雙峰分布，擬合確定度(R-squar)達到98.1%，如圖6中實曲線所示。組成它的2個正態分布如其他2條曲線所示。

虛曲線代表的正態分布期望值為28.2%，和WHTC工況的負荷均值30.8%接近，進一步說明點線曲線代表的期望值約為9.8%的分布對常規工況補充性較好，它對應的樣本集合可以代表低負荷運行情景。將該分布的95%分位數22.8%定義為低負荷工況的判斷條件，提取負荷低于該值的樣本形成低負荷窗口庫，約占總體比例44.2%。

3.2 典型情景窗口庫建立

計算庫中樣本的最大負荷、平均負荷、負荷中位數、負荷標準差、負荷上升頻率和上升時間比例6個參數用于描述它們負荷特征的差異，其中：

負荷上升頻率=發生在窗口內的負荷上升過程數量(次)/窗口總里程(km/h)；

上升時間比例=發生在窗口內的負荷上升過程的時長總和(s)/窗口總時長(s)；

根據這些參數對低負荷窗口庫進行分類：首先通過歸一計算消除各參數取值范圍的影響，然后通過肘部分析法確定類數為3，最后應用K-means聚類方法將庫中樣本劃分為3類。各類中樣本負荷特征相似，分別代表特定類型的低負荷駕駛情景[4]。

樣本離聚類中心點的距離越近，對該類型情景的代表性越好。以此排序依次評估樣本，舍棄怠速或熄火時間過長及數據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試可行性的合理樣本，形成典型低負荷情景窗口庫。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)代表發動機持續低負荷運行的典型情景；(b)代表負荷從高降低的典型情景；(c)代表了負荷從低升高的典型情景。

圖7 典型低負荷窗口樣例

3.3 工況轉換和低負荷工況庫建立

由于采樣設備的原因和其他不可抗因素影響，在低負荷情景下采集到的發動機原始負荷信息的精確度較低，不能滿足標準化測試工況構建的需求[5]。

為此，應用包括參數轉化及輸入、擋位選擇、工況轉換和輸出多個模塊的傳動系統模型[6]，結合記錄下的車輛信息，將窗口樣本對應的更為準確的車速工況轉換生成由標準化轉速(%)-負荷(%)定義的標準發動機工況。模型轉換流程如圖8所示。

圖8 從整車到發動機的窗口工況轉換流程

另外，輸入模型的車輛質量參數由車輛本身的整備質量和實時載重兩部分構成，其中實時載重沒有包括在實測道路采集數據中。重型車在作業任務中載重變化的頻率高、范圍大，對發動機工況影響較大[7]，為了保證模型轉換后的工況仍然具有對真實情景的代表性，迭代調整輸入的質量參數來確定并模擬實時載重：根據樣本的逐秒轉速、扭矩工況，積分計算實際窗口循環功；依次將車輛整備質量+i×100(i=0，1，2，3……)(kg)輸入模型獲得理論窗口循環功(內置功能)，理論和實際結果之間偏差小于5%時，說明當前設定反映窗口實時載重，將此時轉換生成的標準發動機工況錄入低負荷工況庫，作為后續工況構建的基礎。

窗口1調整后的循環功對比結果如圖9所示，通過模型轉換生成的標準發動機工況如圖10所示。

圖9 低負荷窗口樣本的循環功

圖10 轉換后的標準低負荷工況樣本

4 低負荷工況構建和驗證

從各典型情景窗口庫轉換生成的工況庫中分別選擇樣本進行組合，保證可以覆蓋多種類型的發動機低負荷運行工況，這些工況分別反映了重型車在多種類型的運行狀態和作業任務中出現的低負荷行駛情景，這些情景分別對發動機及后處理系統功能提出了針對性的評估目標[8]。

對于選擇的窗口樣本，刪除其中對評估目標貢獻不大的過程，再對調整后的樣本進行組合，形成低負荷工況樣例，從而達到在不影響評估效果的前提下減少工況時長，提高測試效率的目的。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個窗口構成，為持續時長5 000 s的轉速(%)-負荷(%)曲線，如圖11所示。

圖11 低負荷工況樣例

選擇康明斯ISX12G 350 12 L 發動機作為測試樣本，進行樣例工況下的臺架試驗，測試方法參照GB 17691-2018 《重型柴油車污染物排放限值及測量方法》中的發動機標準循環試驗規程，試驗結果如圖12所示。圖中上方橘線代表發動機渦輪排溫，藍線代表后處理系統排溫；下方藍線代表發動機的NOx的原始排放率，橘線代表經過后處理系統后的NOx排放流量(g/hr)。

圖12 樣本發動機在工況樣例下的臺架試驗結果

結合圖12說明樣例工況包含的低負荷情景以及對該情景下對發動機性能的評估目標及效果：

(1)持續低負荷過程。

反映重型車輛在作業時常出現的怠速頻繁的行駛情景；為了應對熱控制系統的熱慣性，該過程在曲線中的持續時間較長。此情景下需要評估后處理系統是否能保持穩定的排溫，如方框中藍線所示。

(2)負荷從高降低過程。

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

(3)負荷從低升高過程。

反映車輛持續下坡后開始上坡，或者持續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，需要評估系統是否能有效處理排放量的突然增長。如圓圈所示：代表處理前后排放率的兩條曲線在一段時間內持續重疊，說明在NOx排量開始增長后，后處理系統未能立刻生效。

綜上，構建的低負荷工況樣例可以覆蓋多種典型低負荷運行情景，滿足各情景下對后處理系統性能和策略的評估需求，驗證了本文提出的低負荷工況構建方法的合理性和有效性。

5 結論

本文提出用于發動機臺架測試的低負荷工況開發方法：采集、整理、切割和拼接重型車實際道路數據，建立移動窗口庫；研究窗口庫負荷分布情況，定義低負荷工況，建立低負荷窗口庫；通過聚類分析明確典型低負荷運行情景，通過傳動系統模型轉換形成低負荷工況庫，從庫中選擇合理的窗口組合形成低負荷工況。

按照上述技術路線實現低負荷工況樣例的開發，對樣本發動機進行臺架試驗。結果證明低負荷工況能夠比較全面真實地反映重型車典型低負荷運行情景，從而實現對后處理系統在多情景下排溫穩定保持、排放增長處理等特定性能的測試評估。

將低負荷工況引入對排放水平的評估認證中，對現有的法規工況進行補充，可以令測試結果更加準確全面地代表車輛實際道路行駛狀況，從而將對發動機性能和相關減排技術的評估、標定和開發拓展到對重型車排放影響較大的低負荷情景中，對降低重型車的實際道路排放具有現實意義。