汽车行驶工况是描述汽车在不同工况下运动特征的速度时间曲线，广泛使用于汽车能 效分析、动力性能分析和运动特征分析。我国目前使用欧洲提出的 NEDC 工况，然而由于 汽车行驶工况与地理环境、自然气候、驾驶习惯等具有较大关系，所以国外的汽车行驶工 况标准并不能很好地对我国汽车的实际行驶工况进行分析和预测。与此同时，随着新能源 汽车的快速发展，新能源动力汽车将逐渐取代传统燃油汽车，因此用近 20 年前的标准也 明显无法适应新的发展要求。 所以，构建具有我国特色的汽车行驶工况具有十分重要的意 义。本文按照数据预处理、运动片段提取、汽车运动特征评估体系构建、主成分分析降维、 K-Means 聚类对运动片段进行分类、基于指标偏差的运动片段提取、汽车行驶工况分析、 误差分析这几个步骤，建立了一套完整的汽车行驶工况构建方法， 并按照题目要求解决相 关问题。
针对问题一： 根据题中所提出的五种不良数据类型， 本文对原始数据进行了变速异常 数据处理、数据填充处理及异常怠速和停车状态处理三个步骤，首先，进行变速异常数据 处理，筛选出加速度和减速度超过最大阈值的数据行，予以删除；然后，进行数据填充处 理，找到原始数据中时间不连续的点，统计不连续点之间的间隔，对缺失时间较短的数据 利用缺失前后数据信息进行数据填补；最后，对异常怠速和停车状态进行判别， 对于异常 怠速数据，超过怠速最长时间（180s）以上的数据全部予以删除，对于停车状态，前后保 留 5s 的 0 值余量，把中间数据全部删除。 最终， 经过数据预处理过后，文件 1、文件 2 和 文件 3 剩余的数据总量分别为 177760 行， 141378 行和 154302 行。
针对问题二： 通过对预处理后数据进行分析和参考相关文献， 本文为运动学片段的筛 选制定了 3 条规则： （1）满足运动学片段的基本定义，即从一个怠速状态开始到下一个 怠速状态开始间的行驶区间里，包含加速、 减速和匀速三个过程；（2）片段时长限制， 为保证片段的有效性，运动学片段的时长必须大于 20s；（3）运动学片段数据缺失率限制， 保障片段的完整性， GPS 车速数据缺失率小于 10%；基于 3 条规则对预处理后数据进行运 动学片段提取， 文件 1、文件 2 和文件 3 提取出的运动学片段个数分别为 876,668 和 560。
针对问题三： 本文首先建立能广泛评估汽车运行特征的 11 个运动学指标（运行时间、 平均速度、平均行驶速度、速度标准差、最大速度、 最大加速度、最大减速度、平均加速 度、平均减速度、加速度标准差、运行路程）和 4 个统计学指标（怠速时间比、加速时间 比、减速时间比、匀速时间比），以便描述和比较运动片段、运动工况的运动特征。在此 基础上使用主成分分析法简化数据结构，最终将 15 个运动特征指标降为 3 个综合指标， 且这 3 个综合指标的累计贡献率达到 99%。接着利用 K-Means 聚类方法，以综合指标间的2 距离为分类标准，将提取出的 2104 个运动片段分为 3 类， 3 个聚类集合中分别包含 1904、 184、 16 个运动片段。 在聚类的基础上，本文以一个运动片段的去量纲指标和与该片段所 属聚类集合的去量纲指标和的偏差大小为依据，优先选取偏差小的运动片段作为所属聚类 集合最具代表性的运动片段。按照汽车运行工况时间范围 1200s~1300s 的规定， 最终得到 总长 1268s 的汽车行驶工况曲线， 其中第一类运动片段（低速） 占时 301s、 第二类运动片 段（中速） 占时 392s、 第三类运动片段（高速） 占时 575s。观察所构建汽车行驶工况，发 现提取片段速度时间曲线所包含汽车运动特征信息与通过 15 个指标分析出的三种工况基 本吻合。 同时， 本文比较所构建汽车运行工况指标值与经处理后的采集数据指标值， 各指 标误差率集中在 2%~30%，其中速度标准差误差率为 2.046%、最大速度误差率为 5.651%， 相似系数为 0.983，欧氏距离偏差率为 1.199%。 综合上述结果， 可以说明本文所构建汽车 运行工况具有一定代表性。
关键词： 运动学片段；汽车行驶工况； 主成分分析； K-Means 聚类；欧氏距离偏差
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