基于大數據分析的汽車燃油經濟性能優化

摘要：大數據分析技術不僅可以幫助汽車制造商和研發團隊收集和分析海量車輛數據，還可以通過數據挖掘和智能計算發現潛在的性能優化空間。探討大數據分析在汽車燃油經濟性優化中的作用及應用，通過研究數據采集和分析、預測和優化、實時監控和調整、用戶反饋和改進等方面的內容，為汽車行業的相關研究和實踐提供技術參考。

關鍵詞：汽車燃油經濟性；大數據分析；數據采集；優化策略

0 前言

隨著汽車成為現代社會不可或缺的交通工具，燃油經濟性問題備受關注。燃油消耗不僅影響著車輛的運行成本，還對環境和經濟產生重大影響。因此，如何通過技術手段對汽車的燃油經濟性進行優化，成為汽車行業和科研界的熱點之一。對此，大數據分析技術的發展提供了新的途徑，借助大數據分析不僅可以幫助汽車制造商和研發團隊收集和分析海量的車輛數據，還可以通過數據挖掘和智能算法發現潛在的優化空間，從而提高汽車的燃油經濟性［1］。本文旨在探討大數據分析在汽車燃油經濟性優化中的作用和應用，并提出相應的優化策略，以期為汽車燃油經濟性優化研究提供理論指導。

1 汽車燃油經濟性對環境和經濟的影響

1. 1 燃油消耗與環境污染

在全球范圍內，汽車尾氣排放是空氣污染的主要原因之一，其中CO2是溫室氣體的主要排放物之一，對全球氣候變化產生深遠影響。根據統計數據，約有75% 的CO2 排放來自交通運輸，而其中又以車輛的燃油消耗為主要來源［2］。此外，汽車燃油的不完全燃燒還會產生CO、NOx和顆粒物等，對空氣質量和生態環境造成危害。大量的燃油消耗也導致了自然資源的過度開采和一系列的環境問題。因此，優化燃油經濟性可以減少汽車尾氣排放，降低全球溫室氣體排放量，減緩氣候變化的進程，保護大氣和生態環境。

1. 2 燃油消耗與個人經濟負擔

隨著石油資源的日益枯竭和油價的波動式上漲，車輛的使用成本也隨之升高。相關數據顯示，燃油消耗成本在車輛使用成本中占比很大。對于個人車主和企業車隊而言，燃油成本是不可忽視的開支［3］。此外，高價燃油會影響交通運輸成本、商品價格以及生產成本等多個環節，最終影響整體經濟發展。

2 大數據分析在汽車燃油經濟性優化中的作用

2. 1 數據采集和分析

借助車載傳感器、全球衛星定位系統（GPS）、車載通信設備和云端存儲技術可實現對全球各地車輛運行數據的集中采集和管理，實現對車輛行駛速度、車速、發動機轉速、燃油耗情況等多維度數據信息的收集，可以發現車輛燃油經濟性的潛在影響因素和規律，識別不同駕駛模式、路況、車速等因素對燃油消耗的影響程度，找出影響燃油經濟性的關鍵因素，并定向改進汽車設計和技術，提高車輛的燃油經濟性。

2. 2 預測和優化

通過對車輛運行數據的長期積累和分析，結合機器學習和數據挖掘技術，可以建立預測模型，對未來的燃油消耗情況進行預測，有利于車主和車隊對燃油成本進行合理預計和測算。同時，基于預測結果，通過智能算法和模型構建可以進行燃油經濟性的優化調整，最大程度地提高燃油經濟性，實施燃油經濟性的優化策略。

2. 3 實時監控和調整

在大數據技術的支持下，實時監控系統可以對車輛的燃油耗情況、行駛狀況等數據進行監測，及時發現燃油消耗的異常情況或非常規工況，比如急加速、急上坡、長時間空轉等，為車輛維護提供數據支持和決策依據，從而降低車輛故障率，提高車輛的燃油經濟性和可靠性。此外，基于大數據分析的實時監控還可以幫助汽車制造商和研發團隊開展遠程診斷和維護，對車輛的燃油經濟性進行綜合評估和診斷。

2. 4 用戶反饋和改進

使用大數據分析技術對車輛用戶進行實時監控和反饋采集，汽車制造商可以了解用戶對車輛燃油經濟性的真實感受和需求，并針對用戶的反饋意見，調整車輛設計和技術參數，提高車輛燃油經濟性。同時，通過推送實時路況、燃油耗提醒、節能駕駛建議等功能，汽車制造商可以引導用戶合理駕駛，實現車輛的智能學習和工況優化，為車輛燃油經濟性的不斷提升和用戶體驗的改善提供數據支持。

3 大數據分析技術在汽車燃油經濟性優化中的應用

3. 1 數據采集與處理技術

傳感器、GPS 系統、車載通信設備等技術的發展，使得汽車可以實現對車輛行駛過程中高效采集大量數據，不僅包括車速、燃油耗、發動機轉速等基本參數，還包括車輛周邊的環境信息、駕駛行為等多維度數據，進而形成海量的車輛運行數據［4］。

首先，通過對車輛累計里程、電量和燃油耗進行參數極值和均值的統計分析，汽車制造商能夠了解汽車的運行情況和能源利用情況（如圖1 所示）。

其次，為確定車輛的動力性能和能源補給情況，可以對轉速、扭矩、充電次數以及每次充電時間進行統計和分析（如圖2 所示）。

再次，通過對駕駛習慣、空調使用情況、加速度分布等數據進行分析，可以全面了解車主的駕駛行為和車輛的能源消耗情況（如圖3 所示）。

最后，怠速、百公里能耗、總能耗和故障等數據統計可用于評估車輛的使用情況和可靠性，如圖4所示。

綜合上述數據，可以利用大數據分析技術對汽車的燃油經濟性進行優化，并制定相應的節能減排方案，從而提高汽車的運行效率和環境友好性。常用的關鍵技術包括控制器局域網（CAN）總線數據采集、GPS 定位系統、行車記錄儀等。在數據采集和處理過程中，關鍵技術包括數據清洗和去重、數據標準化和格式轉換、數據存儲和傳輸等。同時，在車聯網和云計算等技術得到飛速發展的前提下，可以實現車輛運行數據的實時采集、存儲和傳輸，為數據分析和應用提供重要的基礎支撐。

3. 2 數據挖掘與分析技術

在汽車燃油經濟性的優化過程中，數據挖掘與分析技術有助于從海量數據中發現潛在的規律和趨勢，分析燃油消耗的影響因素和優化空間。通過數據挖掘和分析技術，可以發現駕駛行為、路況、動力系統運行狀態等因素對燃油經濟性的影響規律；通過高級數據分析方法，如聚類分析、因子分析、多元回歸分析等，可以發現不同變量之間的相關性和影響程度。

3. 3 智能算法與模型構建

借助大數據分析可以構建預測模型、優化模型和智能算法，以實現對燃油經濟性的預測和優化。例如，利用機器學習算法建立預測模型，采用車輛動力性經濟性模型庫（以下簡稱“動力經濟庫”）等，可以通過歷史數據對車輛的燃油消耗進行預測。圖5 為車輛動力經濟庫架構示意圖。

經濟模型庫包括發動機模型、傳動系統、車身模型、控制器模型等［5］。動力經濟庫可以模擬車輛在不同工況下的動力和經濟性能，快速評估動力和經濟是否達到預期指標，并為項目開發初期的性能優化提供數據支持。動力經濟庫是基于TongYuan 基礎庫和Modelica 標準庫構建的，庫中的組件分為駕駛員、傳動系統、動力系統、控制器和其他模型5 大類，基于這些組件構建的系統模型可以被廣泛應用于各種應用場景。用戶可以根據不同的應用場景調整每個組件的參數，構建不同工況下的系統仿真模型，并支持通過繼承和更新的方式替換關鍵組件，以構建自定義模型，為用戶提供豐富的工況仿真功能。

4 基于大數據分析的汽車燃油經濟性優化策略

4. 1 駕駛行為優化策略

通過對13 家專業運輸企業的汽車使用情況進行調查研究，發現不同企業在使用同一車型時，百公里燃油消耗量存在一定差異，差值在0.023 4～0.068 1 L/km，其燃油消耗水平的差異范圍為7.46%～22.35%。可以看出，當車輛相同時，駕駛員的駕駛行為和操作技術均會影響汽車運行燃油消耗量。因此，基于大數據分析，制定駕駛行為優化策略是提高汽車燃油經濟性的關鍵一環，優化策略包括推廣節能駕駛、減少急加速、急剎車等不良駕駛習慣，同時引導駕駛員平穩行駛、采用統籌換檔等方式，優化車輛燃油利用率。通過引入智能駕駛輔助系統，如提醒駕駛員踩油門過深、換檔不及時等功能，可以幫助駕駛員優化行車過程，降低燃油消耗。此外，大數據分析還能為車主提供針對性的駕駛行為評估和反饋，通過智能手機端應用或車載系統，駕駛員能及時了解自身駕駛行為對燃油經濟性的影響，激勵駕駛員改善駕駛行為，進一步降低燃油耗。

4. 2 車輛設計與調整策略

空氣動力學對汽車的性能和燃油消耗有直接影響，空氣阻力降低意味著汽車在行駛過程中所受空氣阻力更小，進而汽車的燃油消耗也會相應減少。以一輛質量為1.2 t 的汽車為例，最初空氣阻力系數為0.5，在對車身外形進行優化后，其空氣阻力系數降到0.3 左右，從而實現燃油經濟性的提升。在車輛設計與調整策略方面，大數據分析可以為汽車制造商提供寶貴的指導意見，通過了解車輛不同部件和系統在實際使用中的性能表現，能夠發現可能影響燃油經濟性的問題。大數據分析可以指導汽車制造商進行車輛設計優化、車輛空氣動力學優化、車輛質量優化、動力系統優化等，進一步提高燃油經濟性［6］。

4. 3 車輛維護與保養策略

通過科學規范的保養和維護，不僅能夠延長車輛的使用壽命，還能提升燃油經濟性。相關研究顯示，當一輛運行良好的汽車在水平路面上行駛時，當車速為30 km/h 時開始進行摘檔滑行操作，其滑行距離在200～250 m，在對汽車進行保養維護后，其滑行距離可以增加到250～300 m，燃油耗相應降低7%。這表明，通過對汽車合理的保養維護能夠提升燃油經濟性。通過分析車輛傳感器和維護記錄數據，可以實現對車輛狀況的實時監測和分析，提供合理的維護建議。此外，通過大數據分析還可以實現車輛故障預警功能，能夠及時發現和解決可能影響燃油經濟性的故障問題。大數據分析還能為制定更符合實際情況的維護計劃和政策提供支持，有助于延長車輛壽命和提高燃油經濟性。

4. 4 車輛燃料選擇與管理策略

在燃料選擇方面，可以通過對不同燃料種類和質量的數據進行分析比對，從而選擇更適合車輛的燃料類型，提高車輛燃油經濟性。同時，大數據分析可用于監控車輛用油情況，進行合理的燃油耗測算和燃油消耗分析，給出合理的用油建議，從而優化車輛燃油的使用管理。此外，還可以利用大數據技術實現對車輛加油記錄的分析，并進行用油行為評估，制定合理的加油策略。同樣，大數據分析技術也可以為電動汽車充電策略提供支持，從而實現更加高效、節能的充電管理。

5 結語

通過對數據的深入挖掘和分析，能夠全面了解車輛燃油消耗情況，并預測未來的燃油消耗量，以及制定相應的車輛優化策略。這些舉措有助于減少環境污染、減少能源浪費、減輕個人和企業的用車成本。今后，通過將大數據分析技術與智能汽車、車聯網等技術相結合，可實現對車輛燃油經濟性的性能優化提供更智能、更精準的技術支持，推動車輛燃油經濟性能的不斷提升。

參考文獻

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