基于短行程法的轻型乘用车行驶工况构建

针对轻型车行驶特征与能耗的关联性进行分析时直接进行大量实测数据比对会造成数据分析时间倍增及比对结果失真。机动车行驶工况是车辆实际道路行驶特征的集中体现,是分析机动车油耗及排放的重要手段。以私家车和出租车为轻型车研究对象,在采集了大量车辆的实际行驶数据的基础上采用短行程法为构建方法分别构建了私家车和出租车的行驶工况。最后对所构建的工况的有效性进行了验证,分别比对了所构建的私家车和出租车行驶工况和实际行驶工况的速度及加速度概率分布,结果显示了良好的一致性,表明了所构建的轻型车行驶工况在表征车辆实际道路行驶特征方面的有效性。     

基于K-均值聚类和支持向量机的电动汽车行驶工况研究

针对现有行驶工况难以反映车辆真实驾驶情况的问题,以国内典型大中型城市——西安市为例,对电动汽车行驶工况构建方法进行研究.根据西安市道路布局,设计了城市道路行驶工况数据采集方案;提出了一种K-均值聚类和支持向量机相结合的半监督分类模型,构建了西安工况;最后将西安工况与原始试验数据和国际标准行驶工况进行对比.研究结果表明:西安工况与实际道路行驶数据特征参数的相对误差均小于5％,平均相对误差仅为2.66％,构建的行驶工况能够真实反映西安市车辆的运动特征;且由于动力系统的差异,电动汽车工况比内燃机车工况更为激进.     

中国乘用车工况构建

依托“中国工况”项目，对我国乘用车行驶工况进行深入研究. 在全国41 个城市采集乘用车共计1 600 万km的行驶数据，收集各城市交通量大数据用于权重因子开发；利用权重因子对采集数据进行加权，获取代表我国驾驶特征的、统一的速度-加速度分布，以其为基准，使用卡方检验选择最优短片段组合作为我国乘用车行驶工况(CLTC). 对比CLTC工况特征与其他典型工况及实测数据GIS加权结果，CLTC工况更符合我国实际.     

城市公交车行驶工况的构建

以城市公交车为研究对象,运用覆盖率、路段频度等方法,选取城市典型的公交运行线路,并进行大量的实验和实际运行数据的采集。利用主成分析和聚类分析构建行驶工况,研究表明,将众多反映道路交通特征的运动学片段特征值用主成分析法压缩成代表原始数据80%以上信息的3个或4个公因子的方法是可行的,接着用聚类分析提炼这些运动学片段。根据统计分析的概率随机选择并重组实际运动学片段,并以典型公交线路为研究对象进行分析,得出一个基于实际公交车速度的行驶工况,构建能反映典型公交线路交通状况的工况。     

基于聚类和马尔可夫链的货车实际工况构建方法研究

针对货车法规工况与实际使用工况的油耗等性能相差较大问题,利用车联网平台获取目标样车实车行驶数据,提出基于高斯混合模型聚类和马尔可夫链结合的货车实际工况构建方法。通过主成分分析、高斯混合模型聚类分析将运动学片段分类,类中以速度区间划分行驶状态,采用Laplace Smoothing方法来估计状态转移概率,利用马尔可夫链法合成类内候选工况,选择类内最佳工况,构建目标货车实际行驶工况。结果表明：与原始数据相比,所建工况速度-加速度联合概率密度分布吻合较好,整体特征参数平均相对误差为4.32%;与实测百公里油耗相比,法规工况和所建工况的仿真油耗相对误差分别为26.33%、4.86%。所建工况精度较高,能够有效反映车辆实际行驶特征及油耗性能,可以为车辆的精细化设计和实际道路整车性能评价提供条件和依据。     

基于动态混合度的储能式有轨电车能量管理策略

为了提高混合储能式有轨电车的系统效率和运行经济性，基于动态混合度和系统效率之间的关系，提出了基于动态混合度在线凸规划的混合储能式有轨电车能量管理策略. 首先基于混合储能式有轨电车各系统参数，对各部件进行建模；其次采用在线凸规划法求解，得到了系统每一时刻的最优动态混合度；最后以有轨电车的典型工况为例，在RT-LAB实时仿真平台研究动态混合度对系统效率的影响. 研究结果表明动态混合度同系统效率之间存在凸函数关系:在相同参数条件下，基于动态混合度的在线凸规划能量管理策略较传统的功率跟随式能量管理策略系统瞬时效率最高提升9.6%；当完成整条线路运行，可节省电量2 886.2 kJ，运行经济性提升3.29%.      

基于聚类和比功率分布的西安城市公交行驶工况研究

车辆行驶工况是评价车辆油耗、排放等各项性能指标的重要测试依据。采集所选西安城市公交线路实际运行数据,以站点强度和线路强度为数据分配依据,建立了西安城市公交线路工况构建的原始数据总样本。采用聚类法将样本数据分为拥堵、一般、通畅这3类,基于比功率分布构建出3类工况,并以3类数据的时间比例构建出西安城市公交行驶综合工况;从比功率分布和特征值两个角度对综合工况进行验证,并将其与ECE工况和CCBC工况进行了对比分析。结果表明:所建综合工况与样本数据的比功率分布误差为0.003 3,特征值平均误差为0.083,均远小于ECE工况和CCBC工况与样本数据的误差,能准确地反映西安市公交车实际运行状况和排放特征。     

基于车辆能耗状态的济南市道路行驶工况构建

为指导车辆设计及优化整车动力系统性能,对道路坡度、瞬时比功率、车速等反映车辆能耗的关键因素进行分析,在建立运动学片段特征值的基础上,运用主成分分析方法及快速聚类分析方法分析了运动学片段特征值,构建了候选工况,综合运用相关系数、相对误差及关键参数概率分布选出了代表性行驶工况,该代表性工况即为构建的济南市道路行驶工况.研究结果表明,以车速信息为基础的特征值与总体样本的相对误差平均值为2.82%,反映道路坡度和能耗状态的特征值与总体样本误差平均值为3.40%,表明构建的工况特征值能够表征车辆实际道路行驶状态.      

城市道路汽车行驶工况构建方法

为了优化汽车行驶性能, 制定了反映中国实际道路行驶状况的测试工况, 以轻型汽车道路实测数据为数据源, 提出了城市道路汽车行驶工况构建方法; 数据采集覆盖主要时段和道路, 剔除了异常数据, 并引入多尺度小波变换对车速降噪; 利用3层小波分解过滤地面扰动的影响, 保留车速关键信息; 基于9种与行驶特性密切相关且具有代表性的特征参数建立汽车运动学片段特征体系; 分别利用主成分分析和自编码器对特征降维处理, 使用K-means++聚类算法确定运动学片段, 并引入Silhouette函数筛选聚类结果以替代人工选择, 确定聚类类别为2类; 以与相应聚类中心的距离为指标, 筛选出各类别中最能反映本类别特性的200个运动学片段, 作为候选运动学片段, 最终以基于最小性能值的评估方法确定代表性运动学片段, 完成了汽车行驶工况的构建, 分别得到主成分分析和自编码器2种降维处理对应的汽车行驶工况曲线。计算结果表明: 以主成分分析和自编码器2种处理方法为基础构建的汽车行驶工况对数据源均体现了较高的代表性与合理性, 基于主成分分析降维最终得到的数据与数据源的相对误差绝对值多数低于10%, 其中平均速度、平均行驶速度、怠速时间比、加速时间比、减速时间比、平均加速度、加速度标准差、平均减速度的相对误差分别为0.75%、5.50%、9.14%、9.80%、9.98%、8.45%、6.17%、7.73%, 仅速度标准差的相对误差较大, 为24.31%, 与自编码器方法得到的结果相比具有更强的综合代表性, 更适合用于汽车行驶工况的构建。      

面向实际交通状态的混合动力汽车能耗和CO2排放模型

由于混合动力汽车与传统燃油车的能耗排放因子具有差异性，导致机动车交通路网能耗排放的量化评估存在不确定性。本文建立混合动力汽车在实际交通状态中的能耗和CO2排放因子测算模型，基于车辆比功率VSP(Vehicle Specific Power)作为车辆行驶状态与能耗排放之间耦合关系的表征参数。通过引入内燃机转速区分内燃机开启和关闭工作状态，并计算内燃机开启状态下VSP对应的平均能耗率，同时，建立能够解析混合动力汽车能耗排放产生机理的VSP分布。通过收集典型行驶工况下车辆测试油耗数据和北京市车辆实际行驶轨迹数据，验证了模型的准确性，并应用模型测算混合动力汽车不同速度区间下的油耗和CO2排放因子。研究结果表明：在城市行驶工况(UDDS)和高速行驶工况(HWY)中，模型测算能耗排放因子与真实值的平均相对误差分别为3.7%和-1.7%，与不考虑内燃机开启状态相比，测算误差减少5.6%和4.3%；在实际交通状态下，采用传统燃油车的测算方法会导致混合动力汽车行驶平均速度为高速区间时油耗和CO2排放量被低估，当行驶平均速度为低速区间时油耗和CO2排放量会被高估。     

考虑转向有轨电车线路的干线绿波优化

为弥补对包含有轨电车的干线绿波优化能力的不足, 提出了一种基于多路径绿波模型的干线绿波优化模型, 确保干线转向有轨电车与干线直行社会车辆的通行效率与独立运行; 确定了转向有轨电车线路的信号相位与干线社会车辆信号相位之间的协调关系, 构建了干线绿波模型的基本约束条件; 考虑有轨电车停车过程的加、减速特性, 以及通过交叉口时清空时间的要求, 建立了有轨电车补充约束条件; 设置了相位顺序控制变量, 增大解空间, 提高了干线绿波优化模型的建模能力; 设置旅行时间变量, 保证社会车辆行驶在路段规定的安全速度之内, 确保有轨电车上、下行总旅行时间一致, 保障调度运行的高效合理; 在满足有轨电车绿波带宽基本要求的条件下, 构建了社会车辆绿波带宽最大化的目标函数; 应用干线绿波优化模型对南京麒麟镇有轨电车干线路段沿线4处交叉口进行了交通信号协调优化。研究结果表明: 干线绿波优化模型能对各交叉口信号相序进行优化, 为有轨电车提供包含转弯相位的绿波; 优化后干线信号周期为142.4 s, 各交叉口相位差分别为0、116.8、52.0、5.7 s, 单方向社会车辆绿波带宽为26.6 s, 上、下行社会车辆绿信比达到37.4%, 有轨电车绿波带宽为10 s, 满足干线系统交通需求。      

直左复线有轨电车干线可变带宽绿波模型

为降低有轨电车在交叉口的停车次数和交通延误，同时兼顾社会车辆通行效率，提出可容纳直行线路、左转线路有轨电车和社会车辆3类绿波系统的干线信号协调控制方法。设计直左轨道分叉交叉口的4种信号相位组合方案，构建社会车辆绿波系统、有轨电车直行线路和左转线路绿波系统的约束条件，以及3个绿波系统的交互性约束条件。基于可变绿波带宽优化模型，提出以社会车辆绿波带宽最大为优化目标的混合整数规划模型，并应用算例对所提模型进行有效性验证。研究结果表明：算例中有轨电车线路绿波带宽为10 s，社会车辆双向绿波带宽不低于34 s，最大绿波带宽为63.6 s。本文模型能够在满足直行与左转复线有轨电车绿波通行的条件下，为干线社会车辆提供最大带宽绿波，有效提升了直左复线有轨电车与干线社会车辆整体的通行效率。     

燃料电池混合动力有轨电车动力系统设计

基于氢能的燃料电池混合动力有轨电车是现代有轨电车的研究热点.结合有轨电车的总体性能需求,对燃料电池混合动力有轨电车进行了系统设计,给出了燃料电池/超级电容混合动力系统的总体方案与拓扑结构,进行了混合动力系统配置和有轨电车牵引性能计算.结果表明,所配置的混合动力系统的输出功率分配可以很好地满足列车在0~35 km/h速度时加速度为1.2 m/s2、最高车速70 km/h的动力性能要求.研制的混合动力系统样机在有轨电车模拟运行工况进行了试验,在试验过程中可以实现多套系统能量的分配管理.      

城市自导向胶轮电车技术特点与应用

为了研究具有自导向功能的胶轮有轨电车在国内外的应用和发展情况,以具有代表性的法国Translohr胶轮导轨电车、重庆跨座式单轨、日本千叶市SAFEGE型悬挂式单轨车辆、法国胶轮地铁MP等为例,分析了车辆技术特点、走行部及相关研究现状.目前对自导向胶轮电车的研究主要集中在导向机理、动力学性能及导向结构创新上.与传统电车相比,自导向胶轮电车使用胶轮可大幅降低噪声,爬坡能力提高约50%,缩小曲线半径且占地空间小,可以节约城市用地和适应不同的城市地形,属于中等运量的交通工具.其研究和应用在我国尚处于起步阶段,进一步研究应集中在轮胎减轻磨耗、可靠高效的导向机构设计及相关设计使用标准制定上.重庆跨座式单轨及上海张江Transport电车运行经验表明,实现车辆系统关键零部件及控制系统的国产化是我国胶轮自导向电车能够得到持续发展的前提条件.      

现代有轨电车无架空线供电技术综述

现代有轨电车的规划、建设,正在中国兴起.本文对国际上现代有轨电车所使用的供电技术进行了综述和分析,可作为建设现代有轨电车的借鉴和参考     

现代有轨电车主要特征与国内外发展研究

从运能、速度、定制的灵活性及使用的舒适性4个方面,将现代有轨电车与传统有轨电车进行对比,分析了现代有轨电车的主要特征。以法国阿尔斯通公司的Citadis系列有轨电车和劳尔公司的Translohr系列有轨电车为例,从尺寸、运能、技术性能、噪音等方面,研究对比了钢轮钢轨和胶轮＋导轨两种制式的有轨电车,介绍了这两种制式的有轨电车尤其是Citadis系列有轨电车的使用情况。针对当前国内现代有轨电车的使用状况,提出了相关建议。     

新型供电方式有轨电车能量管理策略

为了提高混合动力有轨电车制动过程中制动能量的回收效率，提出一种考虑储能系统始末状态的能量管理策略. 在有轨电车从启动到制动的运行过程中，基于极小值原理对混合动力系统进行功率分配，以实现对超级电容荷电状态（state of charge，SOC）安全范围的有效控制，并保证在制动时刻超级电容具有足够的SOC余量来吸收制动功率；同时，将有轨电车启动、运行过程中的牵引控制策略与制动过程的能量回收策略相结合，采用绝缘栅门极晶体管（insulated gate bipolar translator，IGBT）斩波器与制动电阻相结合使用的方式，抑制母线电压的抬升； 最后基于实际的有轨电车运行工况，在MATLAB/Simulink平台下进行了仿真测试. 结果显示，在有轨电车制动时刻，超级电容SOC均能够按照预期下降到0.4左右，且在制动全过程中，有轨电车母线电压始终处于875 V以下，满足母线电压的控制要求.      

燃料电池混合动力系统参数匹配与多目标优化

在满足机车动力性能需求的条件下,运用参数匹配方法对燃料电池系统的重量、体积指标进行了优化. 首先,搭建了机车动力学模型,针对列车运行的加速启动、匀速爬坡、最大时速运行3种关键工况,分别得到3个需求功率峰值;其次,基于传统方法,以最大需求功率峰值为目标,分析了超级电容-动力电池配比;然后,在传统方法基础上,采用改进粒子群算法（improved particle swarm optimization,IPSO）,进行了基于系统重量和体积的多目标优化参数匹配计算,得到了最优解;最后,对传统方法和多目标优化方法进行了对比分析. 研究结果表明:两种方法均能满足列车动力需求;采用多目标优化方法,为同型燃料电池混合动力有轨电车配置2套150 kW燃料电池,124个超级电容（48 V,165 F）和337个动力电池（3.7 V,9 A?h）. 车辆经32.24 s加速可达时速70 km/h,最大爬坡能力为85.5‰,持续爬坡能力为732.5 m;相比较传统方法,重量和体积优化率分别达到83.075%和86.696%.