本發(fā)明屬于車氮氧化物排放預測，尤其涉及一種用于虛擬標定的車氮氧化物排放模型訓練方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、本部分的陳述僅僅是提供了與本發(fā)明相關(guān)的背景技術(shù)信息，不必然構(gòu)成在先技術(shù)。

2、為了滿足當前形勢下汽車產(chǎn)品的快速開發(fā)需求，虛擬標定技術(shù)作為一種先進的標定方法和技術(shù)，能夠在不依賴實車和實際測試條件的情況下完成標定流程，從而有效降低成本和縮短開發(fā)周期。其中，高精度模型是虛擬標定系統(tǒng)成功搭建及應用的基礎和前提。

3、nox排放因子是用于評估和量化車輛在特定條件下氮氧化物排放水平的重要參數(shù)，對構(gòu)建氮氧化物排放模型具有重要意義?，F(xiàn)有技術(shù)中提供了一種計算瞬時nox排放因子的方法，其基于逐秒收集的尾氣中nox體積濃度、發(fā)動機進氣速率和燃油流量數(shù)據(jù)。但是，在計算瞬時nox排放因子的過程中，將汽油發(fā)動機的空燃比設置為固定值，這樣可能會忽略汽油發(fā)動機的空燃比在發(fā)動機輸出功率變化時的瞬時波動，從而導致計算結(jié)果產(chǎn)生一定的偏差；同時，在計算汽油發(fā)動機的空燃比時，需要有效的發(fā)動機進氣速率數(shù)據(jù)。這樣導致目前的車氮氧化物排放模型的預測結(jié)果與rde（real?drive?emission，實際行駛污染物排放，是指車輛在實際道路上行駛時的污染物排放）數(shù)據(jù)偏差較大，無法指導輕型車的氮氧化物排放最小化的實際控制。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供一種用于虛擬標定的車氮氧化物排放模型訓練方法及系統(tǒng)，其能夠提高車氮氧化物排放模型的預測結(jié)果精度，為輕型車的氮氧化物排放最小化的實際控制來提供指導方案。

2、為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案：

3、本發(fā)明的第一個方面提供了一種用于虛擬標定的車氮氧化物排放模型訓練方法。

4、在一個或多個實施例中，提供了一種用于虛擬標定的車氮氧化物排放模型訓練方法，包括：

5、獲取各測試車輛實際行駛污染物排放測試數(shù)據(jù)，提取對應發(fā)動機特性參數(shù)、駕駛特性參數(shù)和外部特性參數(shù)并作為特征參數(shù)初始集合；

6、根據(jù)各測試車輛的特征參數(shù)初始集合中的各特征參數(shù)對氮氧化物排放量的影響程度，從特征參數(shù)初始集合中篩選出關(guān)鍵輸入特征參數(shù)；

7、對提取的駕駛特性參數(shù)進行聚類確定出駕駛行為風格類型，根據(jù)駕駛行為風格類型對應的關(guān)鍵輸入特征參數(shù)及車輛的瞬時nox排放因子測量值構(gòu)成的數(shù)據(jù)樣本集合，訓練駕駛行為風格類型對應的車氮氧化物排放模型；

8、基于駕駛行為風格類型對應的車氮氧化物排放模型及已知關(guān)鍵輸入特征參數(shù)，得到駕駛行為風格類型對應的車輛瞬時nox排放因子計算值；

9、根據(jù)駕駛行為風格類型格對應的車輛瞬時nox排放因子計算值、發(fā)動機排氣速率、發(fā)動機燃料速率和修正系數(shù)之間的關(guān)系，確定出不同駕駛行為風格類型對應的修正系數(shù)，以用于車輛氮氧化物排放的虛擬標定。

10、作為本發(fā)明的第一個方面的一種實施方式，車輛瞬時nox排放因子計算值、發(fā)動機排氣速率、發(fā)動機燃料速率和修正系數(shù)之間的關(guān)系表達式為：

11、

12、其中，為車輛的瞬時?nox?排放因子；為選擇性催化還原系統(tǒng)下游nox濃度；為發(fā)動機排氣速率；為發(fā)動機燃油速率；為發(fā)動機燃料流量；為nox的分子量；為汽油密度；為排氣密度；為修正系數(shù)。

13、作為本發(fā)明的第一個方面的一種實施方式，所述發(fā)動機特性參數(shù)包含四個變量：發(fā)動機冷卻液溫度、排氣溫度、發(fā)動機轉(zhuǎn)速和進氣溫度；所述駕駛特性參數(shù)包含?vsp（vehicle?specific?power?，即車輛比功率）、車速和加速度；所述外部特性參數(shù)包含環(huán)境溫度、環(huán)境壓力和坡度。

14、作為本發(fā)明的第一個方面的一種實施方式，利用borutashap?算法從特征參數(shù)初始集合中篩選出關(guān)鍵輸入特征參數(shù)。

15、作為本發(fā)明的第一個方面的一種實施方式，篩選出的關(guān)鍵輸入特征參數(shù)包括發(fā)動機轉(zhuǎn)速和車速。

16、作為本發(fā)明的第一個方面的一種實施方式，所述駕駛行為風格類型包括平靜、正常和激烈駕駛風格。

17、本發(fā)明的第二個方面提供了一種用于虛擬標定的車氮氧化物排放模型訓練系統(tǒng)。

18、在一個或多個實施例中，一種用于虛擬標定的車氮氧化物排放模型訓練系統(tǒng)，包括：

19、特征參數(shù)初始集合構(gòu)建模塊，其用于獲取各測試車輛實際行駛污染物排放測試數(shù)據(jù)，提取對應發(fā)動機特性參數(shù)、駕駛特性參數(shù)和外部特性參數(shù)并作為特征參數(shù)初始集合；

20、關(guān)鍵輸入特征參數(shù)篩選模塊，其用于根據(jù)各測試車輛的特征參數(shù)初始集合中的各特征參數(shù)對氮氧化物排放量的影響程度，從特征參數(shù)初始集合中篩選出關(guān)鍵輸入特征參數(shù)；

21、車氮氧化物排放模型訓練模塊，其用于對提取的駕駛特性參數(shù)進行聚類確定出駕駛行為風格類型，根據(jù)駕駛行為風格類型對應的關(guān)鍵輸入特征參數(shù)及車輛的瞬時nox排放因子測量值構(gòu)成的數(shù)據(jù)樣本集合，訓練駕駛行為風格類型對應的車氮氧化物排放模型；

22、瞬時nox排放因子計算模塊，其用于基于駕駛行為風格類型對應的車氮氧化物排放模型及已知關(guān)鍵輸入特征參數(shù)，得到駕駛行為風格類型對應的車輛瞬時nox排放因子計算值；

23、修正系數(shù)確定模塊，其用于根據(jù)駕駛行為風格類型格對應的車輛瞬時nox排放因子計算值、發(fā)動機排氣速率、發(fā)動機燃料速率和修正系數(shù)之間的關(guān)系，確定出不同駕駛行為風格類型對應的修正系數(shù)，以用于車輛氮氧化物排放的虛擬標定。

24、作為本發(fā)明的第二個方面的一種實施方式，在所述修正系數(shù)確定模塊中，車輛瞬時nox排放因子計算值、發(fā)動機排氣速率、發(fā)動機燃料速率和修正系數(shù)之間的關(guān)系表達式為：

25、

26、其中，為車輛的瞬時?nox?排放因子；為選擇性催化還原系統(tǒng)下游nox濃度；為發(fā)動機排氣速率；為發(fā)動機燃油速率；為發(fā)動機燃料流量；為nox的分子量；為汽油密度；為排氣密度；為修正系數(shù)。

27、作為本發(fā)明的第二個方面的一種實施方式，所述發(fā)動機特性參數(shù)包含四個變量：發(fā)動機冷卻液溫度、排氣溫度、發(fā)動機轉(zhuǎn)速和進氣溫度；所述駕駛特性參數(shù)包含?vsp（vehicle?specific?power?，即車輛比功率）、車速和加速度；所述外部特性參數(shù)包含環(huán)境溫度、環(huán)境壓力和坡度。

28、作為本發(fā)明的第二個方面的一種實施方式，所述駕駛行為風格類型包括平靜、正常和激烈駕駛風格。

29、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：

30、本發(fā)明利用車氮氧化物排放模型將（1-losses）該修正系數(shù)與特征變量車輛速度和發(fā)動機轉(zhuǎn)速相關(guān)聯(lián)，解決了不同車輛?rde?測試的運行條件動態(tài)變化，使用相同的修正系數(shù)較難獲得準確的計算結(jié)果的問題，基于不同駕駛行為風格類型對應的關(guān)鍵輸入特征參數(shù)及車輛的瞬時nox排放因子測量值形成的數(shù)據(jù)樣本集合，對應訓練不同駕駛行為風格類型所對應的車氮氧化物排放模型，提升了排放模型的精度，使其能夠有效應用于虛擬標定，為廣泛場景下構(gòu)建高精度的虛擬標定排放模型提供了科學和智能的技術(shù)手段。

技術(shù)特征：

1.一種用于虛擬標定的車氮氧化物排放模型訓練方法，其特征在于，包括：

2.如權(quán)利要求1所述的用于虛擬標定的車氮氧化物排放模型訓練方法，其特征在于，車輛瞬時nox排放因子計算值、發(fā)動機排氣速率、發(fā)動機燃料速率和修正系數(shù)之間的關(guān)系表達式為：

3.如權(quán)利要求1所述的用于虛擬標定的車氮氧化物排放模型訓練方法，其特征在于，所述發(fā)動機特性參數(shù)包含四個變量：發(fā)動機冷卻液溫度、排氣溫度、發(fā)動機轉(zhuǎn)速和進氣溫度；所述駕駛特性參數(shù)包含車輛比功率、車速和加速度；所述外部特性參數(shù)包含環(huán)境溫度、環(huán)境壓力和坡度。

4.如權(quán)利要求1所述的用于虛擬標定的車氮氧化物排放模型訓練方法，其特征在于，利用borutashap算法從特征參數(shù)初始集合中篩選出關(guān)鍵輸入特征參數(shù)。

5.如權(quán)利要求1或4所述的用于虛擬標定的車氮氧化物排放模型訓練方法，其特征在于，篩選出的關(guān)鍵輸入特征參數(shù)包括發(fā)動機轉(zhuǎn)速和車速。

6.如權(quán)利要求1所述的用于虛擬標定的車氮氧化物排放模型訓練方法，其特征在于，所述駕駛行為風格類型包括平靜、正常和激烈駕駛風格。

7.一種用于虛擬標定的車氮氧化物排放模型訓練系統(tǒng)，其特征在于，包括：

8.如權(quán)利要求7所述的用于虛擬標定的車氮氧化物排放模型訓練系統(tǒng)，其特征在于，在所述修正系數(shù)確定模塊中，車輛瞬時nox排放因子計算值、發(fā)動機排氣速率、發(fā)動機燃料速率和修正系數(shù)之間的關(guān)系表達式為：

9.如權(quán)利要求7所述的用于虛擬標定的車氮氧化物排放模型訓練系統(tǒng)，其特征在于，所述發(fā)動機特性參數(shù)包含四個變量：發(fā)動機冷卻液溫度、排氣溫度、發(fā)動機轉(zhuǎn)速和進氣溫度；所述駕駛特性參數(shù)包含車輛比功率、車速和加速度；所述外部特性參數(shù)包含環(huán)境溫度、環(huán)境壓力和坡度。

10.如權(quán)利要求7所述的用于虛擬標定的車氮氧化物排放模型訓練系統(tǒng)，其特征在于，所述駕駛行為風格類型包括平靜、正常和激烈駕駛風格。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明屬于車氮氧化物排放預測技術(shù)領(lǐng)域，為解決目前的車氮氧化物排放模型無法指導輕型車的氮氧化物排放最小化的實際控制的問題，提供用于虛擬標定的車氮氧化物排放模型訓練方法及系統(tǒng)。其中，用于虛擬標定的車氮氧化物排放模型訓練方法包括根據(jù)駕駛行為風格類型格對應的車輛瞬時NOx排放因子計算值、發(fā)動機排氣速率、發(fā)動機燃料速率和修正系數(shù)之間的關(guān)系，確定出不同駕駛行為風格類型對應的修正系數(shù)，以用于車輛氮氧化物排放的虛擬標定。其能夠提高車氮氧化物排放模型的預測結(jié)果精度，為輕型車的氮氧化物排放最小化的實際控制來提供指導方案。

技術(shù)研發(fā)人員：趙霏陽,陳好,于文斌,陳嘉楠
受保護的技術(shù)使用者：山東大學
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/9