熊万全,汪胜华,徐 磊,黄渝童,王尚礼
(中国汽车工程研究院股份有限公司,重庆 401122)
环境问题日益突出,中国郑重承诺双碳目标,有关法规要求愈加严格[1-3],各行业开展双碳研究,汽车的节能减排是双碳目标的重要工作,滑行试验道路载荷[2]测定为汽车排放和油耗测试的基础。汽车滑行道路载荷的减小对汽车整车动力经济性能优化有重要意义,所以对滑行试验的研究至关重要,滑行试验数据的重复性是最重要的环节。
GB 18352.5—2013轻型汽车污染物排放限值及测量方法(中国第五阶段)(下文简称国五)要求滑行试验至少往返各进行 4次,对于重复性的要求指标统计准确度P≤2%[1]。GB 18352.6—2016轻型汽车污染物排放限值及测量方法(中国第六阶段)(下文简称国六)要求滑行试验至少有往返3次的数据,数据重复性符合统计精度Pj≤0.03[2]。GB/T 27840—2021重型商用车辆燃料消耗量测量方法要求滑行试验次数不少于 4次,试验数据的统计准确度P在30km/h~70km/h的速度范围内不应大于4%,在其他速度点不应大于5%[3]。GB/T 12536—2017汽车滑行试验方法要求滑行试验至少往返各进行3次,初速度为50 km/h时的同方向的滑行距离S的差异不应超过5%[4]。曾海鹏等人开展了车辆道路滑行法及其数据处理研究,为了保证测试精度,试验数据符合统计准确度P≤2%,建议应开展不少于6次滑行试验[5]。韩宗奇研究用滑行试验法测定汽车空气阻力系数,强调需要进行多次重复试验,剔除明显不合适的数据(某数值与相邻的两数平均值相比,若超过 2倍或者小于50%),每次往返试验的数据要取都取,要舍都舍,有效试验至少要包含5个往返数据[6]。辛运等基于轻型车国六标准的道路滑行阻力试验,从 8次试验中,选取其中 5组试验数据,使统计精度Pj≤0.03[7]。张富兴等对汽车滑行做了大量研究得出结论,在充分热车的情况下,轻型汽车通常需要进行6~15次滑行试验才能满足统计准确度P≤2%的要求[8]。对重型汽车滑行试验方法的研究中发现,重型汽车的滑行试验即使在不少于 8次的情况下,其统计准确度也很难小于2%,对于总质量更大的重型车,要保证统计准确度,难度进一步加大[9]。
汽车滑行试验为排放、油耗测试提供阻力依据,各汽车厂家都在想办法减小阻力以节能减排。公告认证试验时,汽车厂家都力争获得滑行阻力较小的曲线和系数[10]。
在实际工作中,一般需要做 8~10组数据,有时需要更多组数据,并从中筛选,才能满足统计准确度P≤2%的要求,工作量很大[8-9,11],为了减少数据处理工作量,赫圣杰等开发软件实现了自动筛选。
同一辆车不同时段的测试数据差别较大,相对标准偏差(Relative Standard Deviation, RSD)大于5%,可信度较低,这给检测人员带来了困扰。检测结果具有较高的重复性是最基本、最重要的要求。
综上,笔者在有关研究的基础上,针对滑行试验的重复性进行系统研究,提出一种高效、普适性高、试验初速度要求更严格、重复性更好、试验数据处理效率更高的热车方法和试验方法。笔者开展了电动倒三轮、乘用车、特种车的试验验证,试验结果能满足有关法规[1-4]要求。现以乘用车为例,从试验条件、热车、试验和数据处理等进行说明和论证。
研究对象有关参数如表1所示。
表1 研究对象及参数
试验设备信息如表2所示。
表2 试验设备
试验道路状况如表3、图1和图2所示。
表3 试验道路
图1 中国汽研大足试验基地直线性能道
图2 道路面状况(无遮挡物、清洁、干燥)
1.车辆状态及条件确认
记录车辆标识码(Vehicle Identification Number, VIN)检测确认轮胎型号、轮胎花纹深度、胎压、试验质量、道路平直、道路干燥、道路清洁、环境风速、环境温度、车辆状态、走合里程、车辆干净、车辆门窗舱门关闭、空调关闭、卫星数量等是否符合标准及技术文件的要求[2,12,13]。为了保证试验质量,要求同一车道上只有一辆车试验,相邻车道不允许有车辆试验。让滑行试验经验丰富的人员进行热车和试验。
从表1、表3、表4可知,满足标准和技术文件要求,有关测试检查如图2—图8所示。
图8 VBOX显示9个卫星
表4 环境参数
图3 走合里程确认
图4 胎压确认
图5 质量及轮荷测量
图6 风速仪
图7 数显温湿度表
2.热车方法
以车速20 km/h~40 km/h、低负荷沿直线道路行驶一周,行驶距离约为 6 km;连续行驶 30分钟,期间每一个行驶方向应含有急加速到最高车速的90%、以最高车速的 90%行驶、挡位的变化、减速、轻制动和中制动等工况。热车期间,为保证试验数据的重复性,车辆需持续行驶,并关注相关技术状态及参数。与此同时还需选择加速和制动参考物,进行滑行试验所需的滑行道路应尽量重合等。
热车后应立即进行试验,急加速让初速度达到比基准车速高13 km/h~15 km/h时,随即挂上空挡,直至车辆滑行到 0,用 VOBX测试记录车速、距离、时间等参数[9,13]。测试8次(车辆往返一次为一次测试实验),滑行的道路重合≥90%,连续试验,尽量保持初速度相近。
1.环境参数,试验数据确认
从表4可知,试验后的环境参数满足要求。
根据经验,要求滑行试验时间算数平均值不能出现 4个连续增加的数据。如果符合要求,则进行数据处理;如果不符合要求,表明走合里程不够或者热车不充分,需重新注入燃油至整备质量状态,重新热车和试验。从表 5可知,试验时间总值没连续增加,符合要求。
表5 滑行试验时间
2.试验数据评估
规定车速步长为10 km/h,确定与基准车速的速度偏差Δv[1]为5 km/h[2],对每一个基准速度的8个数据,计算RSD,从表6可知,除了车速范围90 km/h→80 km/h的RSD较大外,其余数据均小于2%。其中,车速20 km/h→10 km/h、10 km/h→0 km/h的RSD较大,标准对15 km/h→0 km/h没有要求。
表6 滑行试验时间的相对标准偏差
3.试验数据处理
数据处理时常有异常数据,大多数情况下,某次试验数据只有某一段异常,很多数据可以用。为了保证样本数,对于RSD的评估,至少有6个样本,考虑到试验成本、重复性要求,确定测试8组数,以RSD最小为目标,剔除2个数据。对车速范围90 km/h→80 km/h的8个数据,从表7可知,剔除1个数据后,RSD从2.41%减小到2.12%;在此数据基础上,再剔除 1个数据后,RSD从2.12%减小到1.62%。
表7 车速范围90 km/h→80 km/h数据及相对标准偏差值
从表 8可知,剔除的数据是随机的,表明这种剔除数据的方法有一定的合理性;从表7可知,剔除数据后的RSD明显减小。
表8 剔除后的数据情况
1.第一次剔除
在excel中算出某数据与8个数据平均值差值的绝对值,剔除最大差值绝对值对应的数据,留下7个数据,如表9所示。
E2(筛选结果为10.52,E2表示第E列,第2行。)
=VLOOKUP(LARGE($B$2:$B$9,2),$B$2:$C$9,2,0)
E3(筛选结果为9.96)
=VLOOKUP(LARGE($B$2:$B$9,3),$B$2:$C$9,2,0)后面的数据依次类推。
2.第二次剔除
算出某数据与7个数据平均值差值的绝对值,剔除最大差值绝对值对应的数据,留下6个数据,如表9所示。
表9 剔除数据情况举例
F2(筛选结果为10.40)
=VLOOKUP(LARGE($D$2:$D$8,2),$D$2:$E$8,2,0)
F3(筛选结果为9.96)
=VLOOKUP(LARGE($D$2:$D$8,3),$D$2:$E$8,2,0)后面的数据依次类推。
从图 9可知,与基准车速的速度偏差Δv[1]越大,相对标准偏差RSD越小[2]。
图9 不同Δv对相对标准偏差的影响
不同时段,同一车辆、同一驾驶员在同一车道的滑行试验数据对比,见表 10,相对标准偏差小于5%,有一定的可信度。
表10 (续)
表10 不同时段的数据重复性对比
本文的热车方法、实验方法和数据处理方法提高了实验数据的重复性,保留了一定的样本量,减少了人为因素和人为失误,提高了效率。具体如下:
(1)此热车方法和试验方法的8组试验数据的重复性较好。此数据处理方法剔除的数据是随机的,并保留一定的样本数量,不同时段的试验数据相对标准偏差较小,有一定的合理性。
(2)编制了剔除数据的方法,减少了人为因素和人为失误的影响,提高了效率。
(3)Δv越大,相对标准偏差越小,更容易满足试验数据的重复性要求,建议确定Δv值。
(4)建议让每一次的初速度尽量相近,例如初速度比基准速度大13 km/h~15 km/h。