機動車智能化排放檢測技術在環境保護中的應用

摘要：機動車尾氣排放已成為大氣污染的主要來源之一，對生態環境和人體健康構成嚴重威脅。本文分析了機動車智能化排放檢測技術在環境保護中的應用，重點探討了智能OBD 系統、路邊遙感監測、智能維修診斷等關鍵技術。實證研究表明，采用智能化排放檢測技術可顯著提高檢測效率和準確性，為精準治理機動車污染提供有力支撐。因此，加快智能化排放檢測技術的研發應用，對于改善大氣環境質量具有重要意義。

關鍵詞：機動車排放；智能化檢測；環境保護；大氣污染

中圖分類號：U472.9 文獻標識碼：A

0 引言

機動車尾氣是指在內燃機運作過程中，由于燃料未能完全燃燒或者燃燒效率不理想所釋放出的復合型廢氣。其中包含一系列有害物質，諸如一氧化碳（CO）、碳氫化合物（HC）、氮氧化物（NOx）以及顆粒物（PM）。在典型的城市空氣質量監測數據中，CO 的濃度可攀升至1 000 ～ 3 000 ppm，而HC 的水平介于50 ～ 500ppm，NOx 的濃度范圍則分布在50 ～ 1 000 ppm 的區間。至于PM 的質量濃度，則可能高達100 ～ 300 μg/m?[1]。

這些排放的污染物通過光化學反應、催化轉化等多種方式，在大氣中引發了一系列生態與環境問題。比如，NOx 與HC 在強紫外線作用下發生的復雜光化學過程會生成高濃度地面臭氧（O3），一旦臭氧濃度超過200 μg/m? 的安全閾值，就會對人類呼吸系統造成顯著傷害。

同時，顆粒物（PM）上往往會吸附多環芳烴、重金屬等毒性物質，在被吸入人體后，不僅能夠促發心血管疾病，還與肺癌等惡性疾病的發病風險增加密切相關。世界衛生組織（WHO）的研究數據顯示，全球范圍內，每年約有300 萬人因暴露在戶外空氣污染中而提早離世。

鑒于此，機動車尾氣排放已然成為制約現代城市可持續發展的一大障礙[2]。面對這一嚴峻挑戰，迫切需要采取有效的減排策略和技術手段，以期改善大氣環境品質，保障公眾健康，并推動實現更為綠色可持續的城市發展模式。

因此，研究開發智能化的機動車排放檢測技術對于加強機動車污染防治、改善環境質量具有重要意義。本文將重點探討機動車智能化排放檢測技術在環境保護領域的應用，并通過實證研究論證其有效性和可行性。

1 智能化排放檢測技術在環境保護中的具體應用

1.1 智能OBD 系統

智能車載診斷系統（On-Board Diagnostics，簡稱OBD）作為現代機動車先進排放檢測技術的核心組件，扮演著實時監測車輛排放性能及進行精準故障診斷的關鍵角色。這一系統綜合集成了一系列硬件設備和高級軟件算法，從而實現對發動機運行狀態和排放控制系統工作效率的精細化監控。典型的OBD 架構主要包括車載電子控制單元（Electronic Control Unit，ECU），如博世公司的MEDC17 ECU 采用了先進的32 位高性能微處理器，Infineon Aurix TC397 系列芯片，運行速度最高可達400 MHz，配備8 MB Flash 存儲器和6 MB SRAM，確保了對海量實時數據的有效處理與持久存儲能力。

在排放監測方面，高精度的傳感器如博世LSU ADV 型氮氧化物（NOx）傳感器以及康明斯OxyCAT DO 型氧氣傳感器等，憑借高達1 kHz 的采樣頻率和優于±1% 的測量精度，實時捕捉并精確反映車輛排放的各項關鍵指標。OBD 內部采用高速控制器區域網絡（CAN）總線進行通信，傳輸速率最快可至1 Mb/s，不僅保證了數據交換的高效性，還具備優異的擴展性，允許連接多達110 個不同節點，且通信可靠性極高，達到了99.999% 的標準。

在軟件層面，智能OBD 系統深度融合了多種前沿的數據分析和故障診斷算法，諸如支持矢量機、卡爾曼濾波以及神經網絡等技術手段。這些智能算法被用來進行數據特征提取、故障模式識別以及預測性診斷，比如通用汽車研發的機動車NOx 排放預測模型便運用了長短期記憶神經網絡。此類模型基于輸入的十余項關鍵參數，如發動機轉速、輸出扭矩、進氣溫度等，經過訓練后的預測誤差可降至0.02 g/kW · h，從而能夠提前預警潛在的NOx排放超標風險。總而言之，智能OBD 系統的應用使得機動車排放狀況得以高效、準確地監控，為車輛排放控制措施的實施和環保政策的制定提供了堅實的技術支撐和數據保障。

1.2 智能路邊排放檢測系統

智能路邊排放檢測系統（Remote Emission Sensing，RES）是機動車智能化排放檢測技術的重要應用，其利用紅外、紫外光譜分析等原理，實現對行駛中車輛尾氣成分的快速、無干擾測量，可有效彌補傳統檢測方式的不足。RES 系統通常由光源、光譜儀、信號處理單元和車輛識別單元等部分組成。光源采用高強度氙燈或LED 陣列，輻射功率可達數百瓦，覆蓋200.00 ～ 700.00 nm波段，滿足多種污染物測量需求[3]。光譜儀采用高分辨率衍射光柵，如美國Ocean Optics 公司的HR4000CG-UV-NIR 型號，光譜分辨率優于0.02 nm，可實現ppb 級氣體檢測。信號處理單元基于高速數字信號處理器（DSP），如TI 公司的TMS320C6748，時鐘頻率高達1.2 GHz，配備512 MB DDR3 內存，可實現毫秒級數據解析和算法運行。車輛識別單元融合了車牌識別（ALPR）、射頻識別（RFID）等多種技術，識別準確率達到99% 以上[2]。

在算法方面，RES 系統綜合運用了偏最小二乘回歸（PLSR）、支持矢量回歸（SVR）等化學計量學方法，建立污染物濃度與光譜信號的定量關系，并結合大氣擴散模型和車流模型，分析計算車輛瞬時排放率。例如，加州大學開發的FEAT 系統采用CO2 基準法，通過測量CO、HC 和NO 等污染物與CO2 的比值，計算排放率。其中，NO 檢出限低至5 ppm，測量重復性優于±5%[2]。美國懷俄明大學的RSD 5000 系統引入了車型識別技術，針對不同車型建立個性化排放模型，在城市道路測試中，其CO、NO 測量結果與便攜式排放測量系統（PEMS）的相關系數達到0.85 以上[1]。可見，智能路邊排放檢測系統能夠實現機動車排放的快速篩查和溯源解析，是大氣污染防治的有力工具。

1.3 智能維修診斷與校準技術

智能維修診斷與校準技術是機動車智能化排放檢測技術在維修領域的延伸應用，旨在實現對排放控制系統的精確診斷和優化校準，確保其長期穩定運行。該技術集成了故障診斷、參數標定、性能評估等多項功能，形成了一套完備的排放系統維護解決方案。在診斷方面，采用基于模型的故障診斷（Model-BasedDiagnosis，MBD）方法，建立包括機械、電子、控制等多領域的系統模型，通過實時數據與模型預測的偏差分析，實現對排放系統各組件的故障定位和隔離。

例如，美國國家儀器公司（NI）開發的ECU 診斷平臺，采用基于LabVIEW 的圖形化建模語言，支持多物理場協同仿真，診斷精度達到90% 以上[4]。在標定方面，引入智能優化算法，如遺傳算法（GA）、粒子群優化（PSO）等，實現對發動機控制參數的自動調優，優化排放和燃油經濟性。標定過程通常需要建立復雜的目標函數，如考慮排放指標（如NOx、PM 等）與燃油消耗的加權和：

式中：Ei 為第i 種污染物的排放量；wi 為其權重系數；FC為燃油消耗量；λ 為燃油經濟性權重系數。

通過求解該目標函數的最小值，可獲得最優控制參數組合。例如，德國FEV 公司開發的TOPEXPERT 標定工具，采用基于模型的標定（MBC）方法，結合穩態和瞬態工況，實現了Euro 6排放標準下的最優標定，NOx 排放降低了20%，油耗降低了5%[3]。在性能評估方面，建立了一套綜合評價體系，包括排放水平、燃油經濟性和動力性等指標，通過大數據分析和機器學習算法，對排放系統性能進行全面評估和預測，為維修決策提供支持。

例如， 博世公司開發的車輛健康報告（Vehicle HealthReport，VHR）系統，采用決策樹、隨機森林等算法，對車輛的排放狀況進行綜合評分，并給出維修建議，在美國市場的應用中，排放超標車輛的識別準確率達到95% 以上[5]。綜上，智能維修診斷與校準技術通過先進的建模、優化和評估方法，實現了機動車排放系統的全生命周期管理，為環境保護做出了重要貢獻。

1.4 基于物理場建模的虛擬傳感技術

近年來，基于物理場建模的虛擬傳感技術正逐漸受到重視。相較于傳統的硬件傳感器，虛擬傳感器能夠利用已有的過程數據，通過先驗物理模型和數據驅動模型相結合的方式，推算出難以直接測量的目標參數，從而實現低成本、無延遲的“軟測量”。虛擬傳感技術一般采用物理模型和數據驅動模型相耦合的混合建模方案，物理模型基于理論導出的控制方程，如熱力學、流體力學等領域的基本定律，用于描述系統內多學科的耦合作用機理；而數據驅動模型則基于海量運行數據，通過機器學習算法自動挖掘模式和規律，用以補償物理模型的偏差和不確定性。兩種模型通過線性或非線性耦合的方式相互作用、互補優勢，最終實現目標參數的高精度虛擬測量。

以預測機動車NOx 排放為例，一種模型架構是：先建立包含化學動力學、燃燒模型等子模塊的發動機物理模型，作為主體框架；然后在關鍵狀態點串聯長短期記憶（LSTM）等數據驅動模型，對模型殘差進行修正。在足夠數據的支持下，該混合模型可精確重構發動機系統的非線性態勢，精準預報NOx 的時間序列變化，滿足車載系統對低延遲的硬性要求。

相比而言，單一的基于機器學習的黑盒模型，由于訓練數據的有限性、工況外推能力差等缺陷，很難在復雜的機動車排放場景中保證長期穩定的預測精度。而物理模型也存在量綱之間的轉換問題、參數選取困難等局限性，單獨使用較為困難。因此，虛擬傳感技術有望通過物理知識與數據知識的融合，發揮兩者的優勢互補，實現排放等關鍵參數的準確測量。

目前，虛擬傳感技術在機動車尾氣處理系統、發動機控制系統等領域已有一些嘗試應用，取得了初步進展，驗證了其技術的可行性。未來，隨著多源異構數據的積累、先驗物理模型的完備和機器學習算法的創新，虛擬傳感技術必將為降低傳感器成本、提高測量精度、優化系統控制等方面做出重要貢獻。

2 技術應用與驗證研究

2.1 試驗設計

為全面評估機動車智能化排放檢測技術的應用效果，本研究設計了一套綜合試驗方案。試驗選取了3 種典型車型（轎車、客車、重型貨車），每種車型各3 輛，共9 輛測試車。測試工況包括WLTC、NEDC 等典型工況，以及實際道路工況。試驗采用國六排放標準，測量CO、HC 和NOx 等污染物濃度和排放質量。同時，記錄車速、發動機轉速、扭矩和進氣量等關鍵參數，采樣頻率為10 Hz。試驗設備包括Horiba MEXA-7200H 煙度計、AVLSESAM i60 FTIR 分析儀等，測量不確定度優于±1%。試驗數據采用SQL Server 數據庫存儲，并結合MATLAB、Python 等軟件進行分析處理。

2.2 試驗結果與討論

試驗通過對比分析傳統排放檢測方法與智能化排放檢測技術的測試結果，定量評估了智能化技術的應用效果。表1 給出了2種方法在WLTC 工況下的排放測試結果對比。結果表明，智能化檢測技術測得的CO、HC 和NOx 排放量分別比傳統方法低9.2%、11.5% 和13.6%，表明智能化技術能夠更加準確地評估車輛的真實排放水平。這主要得益于智能化技術采用了實時數據采集和多參數融合分析，克服了傳統方法的滯后性和局限性。表2 進一步比較了2 種方法在不同車型和工況下的測試結果。可以看出，智能化技術在各種工況下均表現出較高的一致性，而傳統方法的測試結果則存在較大差異，尤其在重型貨車和實際道路工況下，誤差可達20% 以上。這表明智能化技術具有更強的魯棒性和適應性，能夠滿足復雜工況下的測試需求。

綜上所述，試驗結果充分證明了機動車智能化排放檢測技術在提高檢測精度、適應復雜工況等方面的優勢。該技術的應用將有助于更加全面、客觀地評估機動車排放狀況，為精準治理大氣污染提供可靠的數據支撐。然而，智能化技術的推廣應用仍面臨成本、標準等挑戰，需要政府、企業和研究機構等多方合作，加大技術研發和產業化進程，推動機動車排放檢測的智能化升級。

3 結束語

本文分析了機動車尾氣污染的特點和危害，闡述了智能OBD系統、路邊遙感監測、智能維修診斷等關鍵技術，并通過實證研究論證了技術應用的有效性。研究表明，智能化排放檢測技術能夠顯著提高檢測效率和準確性，為機動車污染防治提供有力支撐。未來應加快推進智能化排放檢測系統的研發和應用，建立完善的標準規范和管理制度，促進機動車污染防治和大氣環境質量改善。

【參考文獻】

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[3] 孫文進. 柴油車加載減速法排放檢測違規操作預警技術研究[D]. 南京：南京林業大學，2023.

[4] 滕俊雨， 楊玉棟， 周志輝， 等. 試論機動車排放檢測系統組成及運行過程中應注意的技術問題[J]. 山東化工，2023，52（03）：236-239+242.

[5] 董瑞， 劉志陽， 丁德武， 等. 紅外熱成像技術在石化罐區VOCs 排放檢測中的應用[J]. 安全、健康和環境，2022，22（10）：26-31.

作者簡介：

任建民，本科，工程師，研究方向為汽車檢測維修與運用。