基于PEMS的輕型車熱穩(wěn)狀態(tài)下微觀尾氣排放模型.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、本論文的研究目標(biāo)是基于便攜式排放檢測系統(tǒng)收集到的輕型車尾氣數(shù)據(jù),建立北京市輕型電噴汽油車在熱穩(wěn)定狀態(tài)、無附加功率的情況下在平道運(yùn)行時的微觀尾氣排放預(yù)測模型MEM-P模型。圍繞該研究目標(biāo),首先對國內(nèi)外尾氣模型的研究現(xiàn)狀進(jìn)行綜述,指出當(dāng)前微觀尾氣模型研究中存在的問題及研究發(fā)展方向,然后利用PEMS收集實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),并對實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量控制,為微觀尾氣模型的建立做好準(zhǔn)備。在對測試車輛進(jìn)行分類的基礎(chǔ)上(將車輛分成Tier0,Tier1和高排放車三類

2、,Tier0和Tier1是美國排放標(biāo)準(zhǔn)),通過對實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的分析,確定模型的最終結(jié)構(gòu)和方法,并根據(jù)測試數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)微觀尾氣模型的建立。最后對MEM-P模型,MOBILE和CMEM模型的預(yù)測效果進(jìn)行比較,對模型進(jìn)行誤差分析和關(guān)鍵變量的敏感度分析,并利用模型進(jìn)行交通方案評價的案例分析。 通過研究發(fā)現(xiàn):在現(xiàn)有PEMS技術(shù)條件下,基于PEMS數(shù)據(jù)的輕型汽油車的最佳建模方法是將聚類分析方法和參數(shù)統(tǒng)計方法相結(jié)合,利用各自的優(yōu)點(diǎn);減速和怠速階段的

3、排放適合用聚類分析的方法,加速和勻速階段的排放適合用參數(shù)統(tǒng)計的方法;PEMS數(shù)據(jù)具有自相關(guān)性,利用對不同運(yùn)行模式分別建模和利用反映歷史效應(yīng)的變量對數(shù)據(jù)分段可以消除數(shù)據(jù)的自相關(guān)性;油耗同車輛特定功率(vehiclespecificpower,vsp)之間呈較強(qiáng)的線性關(guān)系,二氧化碳(CO2)同油耗呈線性關(guān)系,利用單位功率排放建模在氮氧化物(NOx)、碳?xì)浠?HC)、一氧化碳(CO)模型形式中占主導(dǎo)地位;模型宏觀排放因子的預(yù)測誤差在-27.

4、8%~9.8%之間,優(yōu)于MOBILE預(yù)測效果;對于建模的兩類車(本文僅針對Tier0和Tier1兩類車建模)的微觀預(yù)測效果,Tier0類車除HC模型預(yù)測結(jié)果偏高外,NOx、CO、CO2和油耗預(yù)測結(jié)果均偏低;Tier1類車,NOx、CO2和油耗預(yù)測結(jié)果偏低,HC、CO的預(yù)測結(jié)果偏高。兩類車的預(yù)測結(jié)果雖然均有誤差,但誤差評價指標(biāo)值均在合理范圍內(nèi),且預(yù)測效果優(yōu)于CMEM。 主要創(chuàng)新點(diǎn)包括: 1.提出基于我國PEMS數(shù)據(jù)分車

5、型的微觀尾氣模型MEM-P模型。結(jié)合聚類分析方法和參數(shù)統(tǒng)計方法,并引進(jìn)反映歷史效應(yīng)的變量;提出一組源于排放原理的模型形式,并融合油耗,車輛特定功率等關(guān)鍵變量;方程統(tǒng)計意義上是穩(wěn)健的。 2.建立實(shí)時交通網(wǎng)絡(luò)中的海量尾氣排放數(shù)據(jù)庫并針對不同層面的應(yīng)用需求實(shí)現(xiàn)對特征數(shù)據(jù)的挖掘。 3.針對PEMS數(shù)據(jù)收集隨機(jī)性的特點(diǎn),提出基于擬合行駛周期的車輛分類方法。 4.在計算車輛特定功率時,利用發(fā)動機(jī)排量作為自變量對關(guān)鍵變量

6、牽引負(fù)載馬力TRLHP的值進(jìn)行估計。 5.針對PEMS數(shù)據(jù)隨機(jī)性的特點(diǎn),使用基于隨機(jī)數(shù)據(jù)的Bootstrap方法對模型的誤差進(jìn)行分析,準(zhǔn)確刻畫出模型誤差的置信區(qū)間,并應(yīng)用六個評價指標(biāo)來全面的分析模型的預(yù)測效果。 通過全文的研究表明,同其他尾氣模型相比,MEM-P模型能夠提高研究算例尾氣排放的預(yù)測精度,且運(yùn)算效率較高,適合微觀交通方案的評價。本論文的研究是我國準(zhǔn)確量化交通網(wǎng)路中的尾氣排放,從交通措施入手控制和降低尾氣排

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