重型车辆低负荷工况开发

胡 熙 李菁元 刘 昱 汪晓伟

(中汽研汽车检测中心(天津)有限公司，天津 300300)

0 概述

重型车污染物防治是机动车绿色发展的核心问题，对排放测试体系进行完善是重型车污染治理的重要途径。重型车在市区行驶或执行专门作业时，常出现持续低负荷运行情景，此时后处理系统效率低，NOx排放显著升高[1]，有必要在排放测试体系中加强对该情景的关注。

发动机测试工况是排放测试体系的重要组成部分，对测试结果、限值以及控制技术的发展有重要影响。将反映我国重型车低负荷运行情景的测试工况引入对排放水平的评估认证中，可以针对性地促进控制该情景排放的发动机技术的发展，从而有效地降低重型车实际道路排放。

我国目前缺乏针对重型车低负荷运行工况的系统性研究和相应成果。现阶段采用的重型车发动机排放认证工况World Harmonized Transient Cycle (WHTC)[2]主要反映常规运行情景，且循环由短行程组合构成，时长受限。图1为样本发动机在WHTC工况下的冷起动测试结果。图中浅橘色和浅蓝色线代表了循环在排温低于250 ℃时的低负荷运行工况，该工况对应的持续过程用黑框标注。可以看出，WHTC工况中的低负荷过程均未超过100 s，不足以验证后处理系统的热管理效果。

图1 WHTC工况下的发动机台架试验情况

1 技术路线

本文参考国内外工况开发先进经验，提出了一套重型车发动机台架测试用低负荷工况构建方法，主要包括以下步骤：

(1)数据采集及预处理。

建立覆盖多种车型、用途和运行情景的重型车队，同时对车队车辆信息进行记录。让车队通过长期稳定的自主行驶采集大量实际道路运行数据，制定规则剔除不合理的车速、加速度及噪声数据。将逐秒车速数据切分成短行程，再拼接连续短行程建立移动窗口库。

(2)低负荷窗口定义及筛选。

计算库中窗口样本的平均负荷。应用最小二乘法将该库的负荷总体分布拟合为多个正态分布的组合；辨识并提取和重型车低负荷驾驶情景符合度较高，且对现有典型发动机工况的补充性较好的样本集合。根据集合分布情况定义低负荷上限，选择合格样本建立低负荷窗口库。

(3)典型低负荷情景定义。

计算库中窗口样本的关键负荷特征参数，通过聚类分析将其划分成代表不同类型低负荷驾驶情景的样本集合。对每个集合按照离聚类中心的距离依次评估样本，为每一类情景挑选出若干合格样本，分别建立典型低负荷窗口库。

(4)从整车到发动机的工况转换。

开发从整车到发动机的传动系统转换模型，将各典型窗口库中样本对应的车速工况以及记录下的车辆信息输入模型，并调整输入的质量参数令模型输出的窗口理论循环功和实际结果吻合。通过模型转换输出转速(%)-负荷(%)的标准发动机工况，生成低负荷工况库，用于后续工况构建。

(5)工况循环构建。

从工况库中选择若干能够覆盖多种低负荷行驶情景的窗口样本，综合对评估目标和时长压缩的需求进行调整后，组合生成低负荷工况循环。整体工况开发流程如图2所示。

图2 低负荷工况开发流程

2 数据处理

2.1 数据采集

建立能够包含多种车型、用途，覆盖多地域、道路类型、交通状况、运行时段的重型商用车队，利用自由行驶的方法采集车辆运行数据。车队及采集的数据情况如表1所示。

表1 车队采集数据情况

采集参数包括逐秒车速(km/h)、发动机转速(r/min)、输出转矩(%)和负荷(CAN：Engine Percentage Load at Current Speed)。同时，对车队中的车辆信息（表2）进行记录，用于后期将整车工况转换成发动机工况。

表2 车队信息表

2.2 数据整理

2.2.1 数据清洗

数据采集过程中经常会出现GPS实时信号误差，为保证后续工况构建的可靠性，从1HZ的车速值入手，对采集的数据进行清洗。

首先，辨识出传输错误导致的车速值落在0～145 km/h区间外以及车速值缺失的异常时间点，对其相邻2 s采集的各项参数数据进行插值，用插值后的结果代替该点;其次，如果2个相邻时间点的车速值间出现了不符合重型车常规性能和驾驶情景的过大加速度值，则采用3次样条法在这2个时间点之间插入若干秒，将各秒间的加速度控制在正常范围内，用插值结果代替原有的2个时间点;最后，通过波动分析辨识并剔除车辆在停车和驾驶时产生的车速噪声信号，提高工况循环的平滑度，保证在该工况下进行台架试验的可操作性和可重复性。

2.2.2 移动窗口库建立

将车辆从一次停车到下一次起步开始的运动定义为怠速片段，一次起步到下一次停车的运动定义为运动片段。一个怠速片段和其后续的运动片段组成一个短行程[3]，如图3所示。

图3 短行程示意图

拼接10个连续的短行程形成一个移动窗口，如图4所示。移动窗口持续时间长，可以反映重型车持续运行作业情景，以窗口库作为工况构建基础，更为科学合理，窗口库的情况如表1最后一行所示。

图4 移动窗口示例

计算窗口样本的平均负荷，各类型车的分布情况如图5所示：环卫车和物流车在15%以下的低负荷区间的分布频率较高；物流车在10%附近出现较高峰值。在市内运行的物流车和环卫车在25%～30%区间出现了较低峰值，和同样在市内运行的公交车分布峰值接近。公交车负荷水平显著偏高；专用作业的搅拌车负荷水平显著偏低，集中在10%以下区间。

图5 各类重型车的窗口负荷分布情况

可以看出，我国重型车在实际运行作业过程中常出现持续低负荷运行情景，此时发动机长期处于低排温状态，后处理系统对NOx的催化控制效率显著降低，导致排放率远高于其他工况。

3 低负荷工况库建立

车队窗口库平均负荷的总体分布情况如图6所示：图中每个方框对应的纵坐标值代表落在对应横坐标区间的样本数量。

图6 窗口库平均负荷分布情况分析

3.1 低负荷窗口定义和筛选

将窗口库视为代表不同负荷水平的样本集合的组合，则其分布可视为多个正态分布的组合，应用最小二乘法拟合多峰正态分布，公式如下：

式中，yj为平均负荷落在(j-1,j](%)区间内的窗口数量；xj为该区间的中心值，即0.5×j(%)；ai、bi和ci为第i个正态分布的权重、期望和标准差参数。

拟合结果为双峰分布，拟合确定度(R-squar)达到98.1%，如图6中实曲线所示。组成它的2个正态分布如其他2条曲线所示。

虚曲线代表的正态分布期望值为28.2%，和WHTC工况的负荷均值30.8%接近，进一步说明点线曲线代表的期望值约为9.8%的分布对常规工况补充性较好，它对应的样本集合可以代表低负荷运行情景。将该分布的95%分位数22.8%定义为低负荷工况的判断条件，提取负荷低于该值的样本形成低负荷窗口库，约占总体比例44.2%。

3.2 典型情景窗口库建立

计算库中样本的最大负荷、平均负荷、负荷中位数、负荷标准差、负荷上升频率和上升时间比例6个参数用于描述它们负荷特征的差异，其中：

负荷上升频率=发生在窗口内的负荷上升过程数量(次)/窗口总里程(km/h)；

上升时间比例=发生在窗口内的负荷上升过程的时长总和(s)/窗口总时长(s)；

根据这些参数对低负荷窗口库进行分类：首先通过归一计算消除各参数取值范围的影响，然后通过肘部分析法确定类数为3，最后应用K-means聚类方法将库中样本划分为3类。各类中样本负荷特征相似，分别代表特定类型的低负荷驾驶情景[4]。

样本离聚类中心点的距离越近，对该类型情景的代表性越好。以此排序依次评估样本，舍弃怠速或熄火时间过长及数据缺失过大的异常样本，最终为每一类挑选出若干具有驾驶和测试可行性的合理样本，形成典型低负荷情景窗口库。部分样本信息如表3所示。

表3 典型情景窗口库样本信息

图7展示了各类典型样例：(a)代表发动机持续低负荷运行的典型情景；(b)代表负荷从高降低的典型情景；(c)代表了负荷从低升高的典型情景。

图7 典型低负荷窗口样例

3.3 工况转换和低负荷工况库建立

由于采样设备的原因和其他不可抗因素影响，在低负荷情景下采集到的发动机原始负荷信息的精确度较低，不能满足标准化测试工况构建的需求[5]。

为此，应用包括参数转化及输入、挡位选择、工况转换和输出多个模块的传动系统模型[6]，结合记录下的车辆信息，将窗口样本对应的更为准确的车速工况转换生成由标准化转速(%)-负荷(%)定义的标准发动机工况。模型转换流程如图8所示。

图8 从整车到发动机的窗口工况转换流程

另外，输入模型的车辆质量参数由车辆本身的整备质量和实时载重两部分构成，其中实时载重没有包括在实测道路采集数据中。重型车在作业任务中载重变化的频率高、范围大，对发动机工况影响较大[7]，为了保证模型转换后的工况仍然具有对真实情景的代表性，迭代调整输入的质量参数来确定并模拟实时载重：根据样本的逐秒转速、扭矩工况，积分计算实际窗口循环功；依次将车辆整备质量+i×100(i=0，1，2，3……)(kg)输入模型获得理论窗口循环功(内置功能)，理论和实际结果之间偏差小于5%时，说明当前设定反映窗口实时载重，将此时转换生成的标准发动机工况录入低负荷工况库，作为后续工况构建的基础。

窗口1调整后的循环功对比结果如图9所示，通过模型转换生成的标准发动机工况如图10所示。

图9 低负荷窗口样本的循环功

图10 转换后的标准低负荷工况样本

4 低负荷工况构建和验证

从各典型情景窗口库转换生成的工况库中分别选择样本进行组合，保证可以覆盖多种类型的发动机低负荷运行工况，这些工况分别反映了重型车在多种类型的运行状态和作业任务中出现的低负荷行驶情景，这些情景分别对发动机及后处理系统功能提出了针对性的评估目标[8]。

对于选择的窗口样本，删除其中对评估目标贡献不大的过程，再对调整后的样本进行组合，形成低负荷工况样例，从而达到在不影响评估效果的前提下减少工况时长，提高测试效率的目的。选择窗口信息如表4所示。

表4 工况窗口信息

样例工况由5个窗口构成，为持续时长5 000 s的转速(%)-负荷(%)曲线，如图11所示。

图11 低负荷工况样例

选择康明斯ISX12G 350 12 L 发动机作为测试样本，进行样例工况下的台架试验，测试方法参照GB 17691-2018 《重型柴油车污染物排放限值及测量方法》中的发动机标准循环试验规程，试验结果如图12所示。图中上方橘线代表发动机涡轮排温，蓝线代表后处理系统排温；下方蓝线代表发动机的NOx的原始排放率，橘线代表经过后处理系统后的NOx排放流量(g/hr)。

图12 样本发动机在工况样例下的台架试验结果

结合图12说明样例工况包含的低负荷情景以及对该情景下对发动机性能的评估目标及效果：

(1)持续低负荷过程。

反映重型车辆在作业时常出现的怠速频繁的行驶情景；为了应对热控制系统的热惯性，该过程在曲线中的持续时间较长。此情景下需要评估后处理系统是否能保持稳定的排温，如方框中蓝线所示。

(2)负荷从高降低过程。

反映车辆开到工作地点然后降速或怠速的行驶情景；主要用于考察在持续时间较长冷却过程中，后处理系统的持续运作以及保持热控制效率的能力。如梯形所示：代表后处理系统排温的蓝线一开始高于涡轮排温的橘线，说明系统热控制功能仍在生效，两者开始重叠时表示功能失效。

(3)负荷从低升高过程。

反映车辆持续下坡后开始上坡，或者持续怠速后开始提速的行驶情景；该情景下普遍存在NOx排放增加快，排温上升慢的情况，需要评估系统是否能有效处理排放量的突然增长。如圆圈所示：代表处理前后排放率的两条曲线在一段时间内持续重叠，说明在NOx排量开始增长后，后处理系统未能立刻生效。

综上，构建的低负荷工况样例可以覆盖多种典型低负荷运行情景，满足各情景下对后处理系统性能和策略的评估需求，验证了本文提出的低负荷工况构建方法的合理性和有效性。

5 结论

本文提出用于发动机台架测试的低负荷工况开发方法：采集、整理、切割和拼接重型车实际道路数据，建立移动窗口库；研究窗口库负荷分布情况，定义低负荷工况，建立低负荷窗口库；通过聚类分析明确典型低负荷运行情景，通过传动系统模型转换形成低负荷工况库，从库中选择合理的窗口组合形成低负荷工况。

按照上述技术路线实现低负荷工况样例的开发，对样本发动机进行台架试验。结果证明低负荷工况能够比较全面真实地反映重型车典型低负荷运行情景，从而实现对后处理系统在多情景下排温稳定保持、排放增长处理等特定性能的测试评估。

将低负荷工况引入对排放水平的评估认证中，对现有的法规工况进行补充，可以令测试结果更加准确全面地代表车辆实际道路行驶状况，从而将对发动机性能和相关减排技术的评估、标定和开发拓展到对重型车排放影响较大的低负荷情景中，对降低重型车的实际道路排放具有现实意义。