汽车行驶工况的构建对于车辆能耗、 排放测试， 以及汽车性能指标优化有着重要意义。而欧洲 NEDC 工况、世界 WLTC 工况等为基准的行驶工况构建并不完全适用我国汽车行驶 工况的构建， 基于此， 制定反映我国实际道路行驶状况的工况显得越来越重要。
数据预处理（问题一） 首先， 利用高德地图的 API 接口， 批量导入数据文件中的经纬 度信息， 绘制出一辆车在连续一周内的行驶轨迹图。 对行驶轨迹图进行分析可得： 本文测 试车俩行驶主要路段在福州境内。 其次， 由于 GPS 信号在车辆过隧道或进入高层建筑时存 在漂移和信号不稳定的情况， 故删除 x 、 y 、 z 三轴的加速度， 并通过计算相邻数据的速 度间隔和时间间隔之比， 得到该车辆的加速度。 在完成数据初步处理后， 对问题一要求中 的不良数据类型进行分情况处理： （1） 对于时间不连续的数据， 做删除和修正处理， 其 操作分别为， 将时间间隔大于 3 秒的数据进行删除， 和对时间间隔为 2 秒的数据进行插值 补充； （2） 对于加、 减速度异常数据， 设定加、 减速度的阈值对其进行删除处理； （3） 对于长时间（时间持续大于 180 秒） 停车、 堵车等怠速行驶状态进行删除处理。 最后， 得 到三个数据文件的剩余记录数， 分别为 174917， 131141， 145319。 经数据预处理后， 保留 了约 85%的原始采集数据， 有助于构建准确的汽车行驶工况。
运动学片段的提取（问题二） 根据查阅文献， 依据现有研究对怠速状态的判定标准为 汽车的速度满足 v 1km/ h ， 并且加速度满足 ai 0.1m s2， 本文采取该标准来判定怠速 状态。 运动学片段的提取步骤为： （1） 对怠速状态的第一个初始时刻进行标记， 以此为 约束条件， 用 MATLAB 分别标记出怠速状态的起始点位和终止点位； （2） 对时间间隔不 为 1 秒的数据进行删除操作， 保证了运动学片段的连续性； （3） 根据标记点位， 对时间 连续的运动学片段进行提取。 得到三个数据文件的运动学片段数量， 分别为 674 个， 413 个， 374 个。
汽车行驶工况的构建（问题三） 首先， 通过查阅文献对福州的发展程度、 交通状况有 了初步了解， 为问题三的模型构建奠定了理论基础； 其次， 为了构建一条时间间隔为 1200-1300 秒的行驶工况曲线， 本文提出了两种汽车行驶工况模型， 为： （1） 基于改进的 k-means 聚类和隐马尔科夫链的汽车行驶工况模型， （2） 多目标 0-1 线性规划的汽车行驶 工况模型； 然后， 确定汽车运动特征评估体系， 综合各方考量， 本文提出了 16 个特征指 标， 即： 平均速度、 平均行驶速度、 怠速时间比、 片段持续时间、 加速时间比、 减速时间 比、 匀速时间比、 最高速度、 最大加速度、 最大减速度、 平均加速度、 平均减速度、 速度3 标准差、 加速度标准差、 减速度标准差、 行驶距离； 最后， 对特征指标计算其与实际数据 的相对误差进行模型检验， 通过实验发现： 本文提出的两种模型， 其相对误差均小于 8.032%， 基本满足工业背景需要。 但是， 多目标 0-1 线性规划的汽车行驶工况模型相较于 改进的 k-means 聚类和隐马尔科夫链的汽车行驶工况模型性能较弱， 与真实值间的相对误 差较大， 故本文采用基于改进的 k-means 聚类和隐马尔科夫链的汽车行驶工况模型作为本 文的汽车行驶工况模型。
最后， 关于构建汽车行驶工况模型， 本文提出了几点想法： （1） 可以从曲线拟合的 角度， 考虑求解高阶拟线性方程组； （2） 可以根据汽车行驶工况曲线和道路路径分类（由 GPS 根据经纬度解析地址， 由解析出的地址作为道路路径分类标准）对瞬时油耗进行分析。
关键词： 改进 k-means； 隐马尔科夫链； 转移矩阵； 多目标线性规划； 汽车工况
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