出租车驾驶员驾驶行为对油耗的影响及潜力分析

本文基于北京市出租车实际运行数据,研究城市快速路基本路段不同工况、服务水平下驾驶行为对出租车油耗的影响,分析各条件下生态驾驶节能潜力.应用方差分析方法,分析不同条件下驾驶行为对出租车油耗的影响.研究结果表明,出租车在城市快速路基本路段加、减速频繁;随服务水平提高,加速、匀速工况下车辆油耗升高,减速工况下车辆油耗降低;低服务水平下加速工况油耗是车辆油耗的主要来源.考虑各条件下油耗对出租车总油耗的贡献,提出生态驾驶行为节能潜力计算方法.分析结果表明,加速工况下生态驾驶节能潜力最高,出租车在快速路基本路段取生态驾驶行为的综合节能潜力可达 11.18%.     

纯电动公交车进出站节能驾驶策略的设计与仿真

针对公交车进出站过程速度波动明显，能耗较高的问题，本文采集纯电动公交车自然驾驶 数据，以进出站速度随距离的变化关系、进出站加速度分布区间及进出站时间3个指标分析公交 车进出站驾驶行为参数特性。统计进出站百公里能耗及瞬时能耗与加速度的变化趋势，分析进 出站的能耗特征。在此基础上，将进出站路段划分为定速段、调整段和恢复段，并依据进站时站 内已经停靠公交车的影响，将进出站场景分为3类。进出站实质上是“减速-加速”过程，提出以加 速特征参数表征的加速策略和恒减速策略，以此分别针对3类进出站场景提出几种节能驾驶策 略，最后，基于AVL CRUISE仿真验证节能驾驶策略的有效性。结果表明，相比自然驾驶情况，本 文提出的进出站节能驾驶策略在纯电动公交车进出站过程中节省电能达到12.17%~44.43%，具有 可观的节能潜力。     

基于油耗的公交车绿色车速引导策略

为减少公交车行驶油耗,提出了公交车绿色车速引导策略。根据公交线路信息、公交车行驶状态及公交车油耗特性,该策略优化控制了公交车的行驶速度。通过该策略,在控制公交车的行驶轨迹、提升行驶效率的同时,可避免多余的加、减速过程,有效减少公交车交叉口停靠时间和公交车行驶油耗。基于公交车GPS数据,分析了公交车实际运行特性,确定了公交车最佳绿色控制速度,建立了绿色引导模型。并通过仿真实验,验证了该模型的效果。     

大型货运车辆生态驾驶及节油潜力评估

改善驾驶行为、推广生态驾驶是未来降低机动车辆燃油消耗和污染排放的重要潜在方式.分析由车辆远程在线监控技术(OBD)获取的199辆大型货车在观测的4 d内的位置、速度、油耗等微观运行状态的逐秒数据，提出判定急加速、过急加速、急减速、过急减速和超长怠速等5种不良驾驶行为的统计方法，并建立面板数据固定效应回归模型分析5种不良驾驶行为对大型货车油耗的影响，进而定量评估改善不良驾驶行为的节油潜力.研究结果表明，超长怠速和过急减速行为会显著增加大型货车的油耗，减少超长怠速时间和过急减速行为的节油潜力分别可达2.6%和3.8%.     

大型货运车辆生态驾驶及节油潜力评估

改善驾驶行为、推广生态驾驶是未来降低机动车辆燃油消耗和污染排放的重要潜在方式.分析由车辆远程在线监控技术(OBD)获取的199辆大型货车在观测的4 d内的位置、速度、油耗等微观运行状态的逐秒数据，提出判定急加速、过急加速、急减速、过急减速和超长怠速等5种不良驾驶行为的统计方法，并建立面板数据固定效应回归模型分析5种不良驾驶行为对大型货车油耗的影响，进而定量评估改善不良驾驶行为的节油潜力.研究结果表明，超长怠速和过急减速行为会显著增加大型货车的油耗，减少超长怠速时间和过急减速行为的节油潜力分别可达2.6%和3.8%.     

专道公交车经济驾驶的车速引导机制与计算

通过车路协同系统,减少车辆行驶过程中加速、减速怠速工况次数是实现经济驾驶的一种新方法。结合油耗理论、驾驶行为和车速引导等知识体系,设计出一套不同于传统车速引导的公交车经济驾驶车速引导机制与计算方法。机制与算法在后续研究中,通过VISSIM仿真与驾驶模拟器平台实验和实际实地实验验证了其合理性,结果显示实现经济驾驶的效果良好。     

双车道公路平曲线段径向加速度相关实验研究

车辆的径向加速度是车辆在弯道上行驶时驾驶行为的重要表征,通过对加速度的分析,可对驾驶员加速和刹车的行为进行定量描述.通过对双车道公路平曲线处的车辆运行车速现场进行行车实验,获得车辆转弯时的径向加速度,利用Matlab软件建立了车辆加速度与平曲线线形之间的数学模型.实验结果表明,平曲线处车辆行驶时的加、减速行为：车辆从直线进入到曲线时逐渐以较大的减速度减速至该圆曲线半径所对应的运行车速;当汽车离开曲线时,会适当加速至期望车速,然后做匀速行驶.     

实际道路运行条件下公交车颗粒物排放测量与分析

在实际道路运行条件下,测量了一辆公交车颗粒物(PM)排放的粒数及质量浓度.分析了不同行驶工况下颗粒物排放浓度随粒径大小变化的分布特征,研究了转速和加速度两个工况参数对颗粒物排放的影响关系.结果表明:实际行驶工况下公交车PM排放的主体在1.5 μm以下,其中300 nm以下的PM占粒数排放总量的88%,300 nm～1.5 μm 之间的PM占质量排放总量的84%;加速工况下PM粒数排放相对于匀速工况激增5～6倍,质量排放激增10倍以上;急加速工况会产生最严重的PM排放,浓度高达1.0×108 个/cm3;实际道路运行条件下公交车的颗粒物粒数和质量排放因子分别为2.72×1014个/km和0.468 g/km.     

武广客运专线路基压实动态检测

目前,新建铁路客运专线路基压实检测速度较慢,对后续施工影响较大．结合武广客运专线路基压实过程,运用WS-5922数据采集仪和安装在振动压路机振动轮轴上的加速度传感器,实时采集碾压过程中压路机的振动加速度,分析振动压路机振动加速度与路基压实质量力学指标Ev2,K30,Evd之间的关系．研究表明,对B组填料,当振动平均加速度大于3m／s^2时,路基基床底层压实质量符合现行规范的指标要求,据此提出了基于振动压路机振动加速度的动态检测方法．     

基于python的汽车运行状态参数对油耗影响的聚类

随着汽车保有量持续不断上升,石化燃料消耗量也随之不断增加,汽车节能问题引人关注。为找出车辆运行工况和发动机工作状态参数对油耗的影响。文章通过OBD检测仪获取车辆运行状态参数,即怠速比例(I R)、匀速比例(C R)、加速比例(A R)、减速比例(R R)、平均速度(v A)、平均转速(N A)、热车时间(T H)、平均节气门开度变化率(P A)、平均节气门开度(T A)和平均油耗(F A)等行程片段的数据,利用Python编程语言平台,使用K-means算法对其进行聚类分析,使用轮廓系数法和手肘法确定聚类数,根据聚类结果可分析出车辆在市区内运行时,在车辆运行工况一组聚类中,处于怠速比例高的簇中,匀速比例较少,频繁地加减速行驶以致于一部分能量以加速阻力或制动时的热能形式消失,导致油耗较高。在发动机工作状态参数一组聚类中,油耗高的簇是由于其平均车速较低,发动机处于低负荷运行状态所致。     

交通路网中重型柴油车油耗和排放多层次分析

利用车载尾气检测系统（PEMS）进行北京市交通路网中重型柴油车实时油耗、排放和行驶数据收集,并从微观、中观和宏观三个层次对动态交通网络中的油耗和排放规律及其影响因素进行深入分析. 行驶特征分析表明：重型柴油车在低、中速状态下行驶时间最长;在中速状态下行驶里程最长;同时匀速工况下的行驶时间和里程所占比例最高. 油耗和排放分析表明：重型柴油车（国III）平均油耗水平为18.6L／100km,NOx和PM污染水平分别为4.63g／km和0.087g／km. 其中在微观层次,高速和高加速是引起车辆瞬时高油耗和排放的主要原因;在中观层次,怠速和低速行驶是造成单位距离高油耗和排放的主要原因;在宏观层次,行驶里程是总油耗和排放评估的一个重要影响参数.     

基于主成分分析与BP 神经元网络的驾驶能耗组合预测模型研究

近年来交通领域能源消耗问题备受关注,本文从微观交通能耗预测出发,以实现北京市快速路基础路段的油耗预测为目的,基于出租车车载OBD/GPS终端,提取驾驶员微观驾驶行为数据,建立基于主成分分析与BP神经元网络的油耗组合预测模型,实现北京市快速路基础路段油耗的准确预测.结果表明：速度均值及标准差、最大车速、工况百分比、加速度及减速度均值、行驶距离和动能对油耗影响程度相对较高;同时模型能够实现城市快速路基础路段能耗的有效预测,预测精度达到92.46%.该方法的研究为城市交通能源消耗的监管与把控提供了支持.     

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。     

网联环境下信号交叉口车速控制策略及优化

为实现车辆在信号交叉口区域的节能减排及提高道路通行效率,本文构建基于目标车速关联的油耗排放模型,建立生态驾驶诱导车速控制策略。在加减速通过场景下以油耗、排放和通行时间为优化目标,以道路限速和不停车通过车速为约束,利用多目标遗传算法优化生态驾驶目标车速;基于MATLAB与交通仿真软件VISSIM进行不同算法渗透率及道路饱和度场景下的联合仿真,将仿真结果导入微观排放模型MOVES测算能耗排放。仿真结果表明：控制策略与无控制时相比,在高算法渗透率、低道路饱和度场景下,车辆平均速度提高13.8%,怠速工况比例下降 33%,中速巡航工况比例上升18%,能耗及N2O、NOX、HC、CH4排放分别减少6.6%及12.2%、4.0%、 6.3%、2.9%,CO排放增加2.5%。最后,依据仿真得到不同控制策略下的速度轨迹在底盘测功机上完成实车实验,实验结果表明,基于交通流优化的控制策略与无控制场景相比,能耗及 CO、 CO2、PN排放分别减少53.1%及47.6%、50.4%、39.8%,NOX排放增加13.6%。     

考虑驾驶风格的闭环反馈车速引导方法研究

信号交叉口的车速控制不当会降低车辆的燃油经济性甚至引起追尾碰撞事故,车路协同环境下的车速引导系统可以有效提高信号交叉口处的通行效率和燃油经济性。现有车速引导研究大多忽略了驾驶员风格的差异性,将导致驾驶员无法准确跟踪引导速度。针对该问题,建立考虑驾驶风格的闭环反馈车速引导模型。首先,分析不同风格驾驶员车辆最大纵向加速度的概率分布;其次,研究闭环反馈车速引导方法,使驾驶员更准确地跟踪引导车速;然后,基于机会约束规划方法优化闭环反馈车速引导模型,使模型更加符合驾驶员的不同风格;最后,在MATLAB/ Simulink环境中设计仿真场景,对激进型、适中型和保守型3种闭环反馈车速引导模型进行仿真分析。仿真结果表明：相较于传统车速引导模型,本文模型可使不同风格的驾驶员更容易跟踪引导车速,其中,激进型和适中型车速引导模型可以使车辆以更短的时间通过交叉路口,保守型车速引导模型可以提高车辆在绿灯相位通过交叉口的概率。本文方法可以有效地提高信号交叉口的通行效率。     

分道路类型的不同速度行驶工况开发方法

针对传统行驶工况建立方法存在的问题,提出基于逐秒浮动车数据的分道路类型和速度的行驶工况的建立方法,并提出利用机动车功率分布选择短行程的方法。应用上述方法建立的行驶工况能够反映不同交通状态之下油耗和排放测算的机动车行为特征。