摘 要：目前通常用聚类的方法构建行驶工况，虽然聚类法有很高的精度，但是构建汽车行驶工况的数据含有波动性、不规则性的部分。为了进一步提高构建精度，首先用FCM聚类方法对行驶工况数据进行聚类，然后采用小波变换对构建好的工况进行压缩重构。理论分析及试验结果表明，与用传统方法构建的行驶工况相比，小波变换得到的行驶工况能有效提高所构建行驶工况的精度。
关键词：数据采集；汽车试验；小波变换；行驶工况；FCM聚类
中图分类号：U461.8文献标文献标识码：A文献标DOI：10.3969/j.issn.2095-1469.2014.01.08
Abstract：At present， Clustering Algorithm has been widely used in the construction of the urban vehicle driving cycle. Though Clustering Algorithm has high accuracy， driving cycle data contains fluctuant and irregular parts. In order to further improve the building accuracy， the paper first used Fuzzy C Means（FCM） Algorithm to cluster， and then employed wavelet transformation to compress and reconstruct the urban vehicle driving cycle. The theoretical analysis and experimental results indicate that the driving cycle obtained from wavelet transformation can fully improve the building accuracy in comparison with the traditional method.
Key words：data collection； automotive test； wavelet transformation； driving cycle； fuzzy c means（FCM） clustering
随着汽车数量的增加，城市道路汽车行驶工况越来越复杂，汽车行驶工况的变化对汽车的燃油消耗、污染物的排放、环境的保护等都有很大的影响，因此，对我国城市道路行驶工况的研究具有重要的现实意义。近些年，国内外学者对行驶工况进行了深入研究。瑞典Lund大学Ericsson[1]教授领导的课题组对影响行驶工况的关键因素及对汽车的油耗与排放有明显影响的因素进行了研究；李孟良[2-5]等人对上海、北京和广州3个城市进行了为期两年的车辆实际行驶工况调查研究、试验和数据采集与分析，用实测的方式研究了中国典型城市乘用车的行驶工况；马志雄[6]等人研究了动态聚类法在车辆实际行驶工况开发中的应用。
目前，车辆行驶工况通常用聚类的方法进行构建，虽然有很高的聚类精度，但行驶工况数据中含有的波动性的、不规则性的部分，会导致聚类精度降低。小波分析是一种新的信号分析方法，具有多分辨分析的特点，在时域与频域都有良好的表征信号局部特征能力，它被广泛运用于信号处理、图像处理、地震勘探等方面。但是，利用小波分析对行驶工况数据进行分析的并不多。而事实上，利用小波分析对数据进行去噪、滤波后，可以使原始数据更有规则性，更能反映真实情况。本文运用小波变换对构建的行驶工况数据进行压缩重构，并对重构后的数据进行了特征参数分析。理论分析及试验结果表明，小波重构后的数据用于行驶工况的构建，能有效提高所构建行驶工况的精度。
1 构建行驶工况的基本理论与方法
1.1 主成分分析
在实际问题中，不同变量之间是有一定相关性。当变量较多且变量间有一定的相关性时，分析问题的复杂性就会增加。主成分分析是设法将原来变量重新组合成一组新的互相无关的几个变量来代替原来变量，同时根据实际需要从中取几个较少的综合变量尽可能多地反映原来变量的信息。
1.2 FCM聚类
运用小波变换对行驶工况数据进行分析，可以得到小波系数，对得到的高频系数进行阈值处理，对不同尺度的信号选择不同的阈值。各尺度保留绝对值大于等于阈值的系数。
2 道路行驶工况的构建
2.1 试验原则及数据采集
本文选取合肥市典型道路为数据采集对象。选取屯溪路、明光路、环湖东路进行样本采集。采样时间为上午7：30～11：30和下午13：00～18：00，对采样路线连续采样两周，包括了车流量的高峰期与非高峰期以及工作日与非工作日的各个时段。试验选择驾驶经验丰富的驾驶员，驾驶员采用固定路线跟车法，跟随测试路段上的车流行驶进行数据采集。
2.2 运动学片段划分及特征参数
车辆在城市道路的行驶过程中，机动车与非机动车可能在同一条车道上行驶，彼此相互干扰，因此两个相邻数据往往有一定的波动。为了便于数据的研究和处理，我们定义运动学片段，即车辆从一个怠速开始到下一个怠速开始的运动过程。在数据处理过程中，我们将行驶工况按下面的原则定义。
对采集来的13 000多组数据进行预处理后，将数据分成96个运动学片段，再分别计算各个运动学片段的特征参数
2.3 主成分分析及聚类分析
用SPSS高级统计软件对各运动学片段的全部特征值参数进行主成分分析，得到新的综合变量，并对这些新综合变量进行FCM聚类。主成分得分见表2。
本文代表性工况的持续时间选取为1 000 s左右。根据相关系数大小和各类别的时间长度比，FCM聚类法从第1类选取片段44、65，从第2类选取片段36、56、84、89，从第3类选取片段6、64，从而可以得到合肥市行驶工况。对构建的行驶工况，本文采用Daubechies离散小波对试验数据进行3尺度分解，进而对行驶工况数据进行压缩重构，从而得到去除噪声后的行驶工况，用Matlab拟合工况，如图1所示。
2.4 基于特征参数的误差分析
将小波重构后和重构前得到的特征参数与试验数据的特征参数进行比较，结果见表3。
由表3可知，小波重构后得到的特征参数与试验数据特征参数的平均相对误差为9.02%，而重构前的平均相对误差为11.21%，相比重构前提高了2.19%。
3 结论
（1）运用小波的压缩重构和FCM聚类法相结合的方法，提出了道路行驶工况构建的一种新方法，为实际汽车行驶工况的构建提供了一种新思路。
（2）通过小波的压缩重构，消除了路面干扰因素的影响，从而使构建的行驶工况更加贴近合肥市的实际交通状况。
（3）为后续的动力匹配研究，以及获得汽车在合肥相对准确的油耗和排放仿真数据打下了一定的基础。
参考文献（References）
ERICSSON E. Variability in Urban Driving Patterns[J]. Transportation Research Part D，2000，5（5）：337-354.
李孟良，朱西产，张建伟，等. 典型城市车辆行驶工况构成的研究[J]. 汽车工程，2005，27（5）：557-560.
Li Mengliang，Zhu Xichan，Zhang Jianwei，et al. A Study on the Construction of Driving Cycle for Typical Cities in China[J]. Automotive Engineering，2005， 27（5）：557-560.（in Chinese）
张建伟，李孟良，艾国和，等. 车辆行驶工况与特征的研究[J]. 汽车工程， 2005，27（5）：220-245.
Zhang Jianwei，Li Mengliang，Ai Guohe，et al. A Study on the Features of Existing Typical Vehicle Driving Cycles[J]. Automotive Engineering，2005，27（5）：220-245. （in Chinese）
马志雄，李孟良，朱西产，等. 乘用车实际行驶工况开发方法的研究[J]. 武汉理工大学学报（信息与管理工程版） ，2004，26（3）：182-188.
Ma Zhixiong，Li Mengliang，Zhu Xichan，et al. Study of the Methodology for Car Driving Cycle Development[J]. Journal of Wuhan University of Technology（Information & Management Engineering），2004，26（3）：182-188. （in Chinese）
朱西产，李孟良，马志雄，等. 车辆行驶工况开发方法[J]. 江苏大学学报（自然科学版），2005，26（2）：110-113.
Zhu Xichan，Li Mengliang，Ma Zhixiong，et al. Metho-dology for Driving Cycles Development[J]. Journal of Jiangsu University（Natural Science Edition），2005，26（2）：110-113. （in Chinese）
马志雄，朱西产，李孟良，等. 动态聚类法在车辆实际行驶工况开发中的应用[J]. 武汉理工大学学报，2005，27（11）：69-71.
Ma Zhixiong，Zhu Xichan，Li Mengliang，et al. Appli-cation of Dynamic Cluster to the Development of Vehicle Real World Driving Cycle[J]. Journal of Wuhan University of Technology，2005，27（11）：69-71.（in Chinese）
张慧哲，王坚. 基于初始聚类中心选取的改进FCM聚类算法[J]. 计算机科学，2009，36（6）：206-209.
Zhang Huizhe，Wang Jian. Improved Fuzzy C Means Clustering Algorithm Based on Selecting Initial Clustering Centers[J]. Computer Science，2009，36（6）：206-209. （in Chinese）
冯晓蒲，张铁峰. 四种聚类方法之比较[J]. 微型机与应用，2010，29（16）：1-3.
Feng Xiaopu，Zhang Tiefeng. Comparison of Four Clustering Methods[J]. Microcomputer & Its Applications，2010，29（16）：1-3. （in Chinese）
姜平，石琴，陈无畏. 基于马尔科夫的城市道路行驶工况构建方法[J]. 农业机械学报，2009，40（11）：26-30.
Jiang Ping，Shi Qin，Chen Wuwei. Driving Cycle Con-struction Methodology of City Road Based on Markov Process[J]. Transactions of the Chinese Society for Agricul-tural Machinery，2009，40（11）：26-30.（in Chinese）
姜平，石琴，陈无畏，等. 基于小波分析的城市道路行驶工况构建的研究[J]. 汽车工程，2011，33（11）：70-73.
Jiang Ping，Shi Qin，Chen Wuwei，et al. A Research on
the Construction of City Road Driving Cycle Based on Wavelet
Analysis[J]. Automotive Engineering，2011，33（11）：70-73. （in Chinese）
邓凯旭，宋宝瑞. 小波变换在金融数据分析中的应用[J]. 数理统计与管理，2006，25（2）： 215-219.
Deng Kaixu，Song Baorui. Applying Wavelet in the Analysis of Financial Data[J]. Application of Statistics and Management，2006，25（2）：215-219. （in Chinese）
徐宣国，梁中梅，韩文民. 大批量定制下的客户订单聚类分析[J]. 中国机械工程，2012，23（14）：1678-1681.
Xu Xuanguo，Liang Zhongmei，Han Wenmin. Customer Order
Cluster Analysis in Mass Customization[J]. China Mechanical
Engineering，2012，23（14）：1678-1681. （in Chinese）
石琴，仇多洋，吴靖. 基于主成分分析和FCM聚类的行驶工况研究[J]. 环境科学研究，2012，25（1）：70-76.
Shi Qin，Qiu Duoyang，Wu Jing. Research of Driving Cycle Based on Principal Component Analysis and Fuzzy C Means Clustering[J]. Research of Environmental Sciences，2012，25（1）：70-76. （in Chinese）
Wang Qidong，Huo Hong，HE K B. Characterization of Vehicle Driving Patterns and Development of Driving Cycles in Chinese Cities[J]. Transportation Research Part D，2008，13（5）：289-297.
王海鲲，陈长虹，黄成，等.上海市城区典型道路行驶特征研究[J].交通环保. 2005，26（3）：35-39.
Wang Haikun，Chen Changhong，Huang Cheng，et al. Investigation of the Characteristics of Driving Pattern in the Urban Area of Shanghai[J]. Environmental Protection in Transportation，2005，26（3）：35-39. （in Chinese）
杜青，杨延相，朱棣，等. 天津市区机动车实际道路行驶特征的研究[J]. 汽车工程，2002，8（4）：200-204.
Du Qing，Yang Yanxiang，Zhu Di，et al. Investigation of Automobile Driving Pattern on Real-Road Condition in Tianjin[J]. Automotive Engineering，2002，8（4）：200-204. （in Chinese）
作者介绍
马洪龙（1987-），男，山东潍坊人。主要从事交通运输节能与安全、运载工具的现代设计理论与方法的研究。
Tel：15605602730
E-mail：mahonglong361@163.com
