摘要：機動車尾氣排放已成為大氣污染的主要來源之一，對生態(tài)環(huán)境和人體健康構(gòu)成嚴重威脅。本文分析了機動車智能化排放檢測技術(shù)在環(huán)境保護中的應(yīng)用，重點探討了智能OBD 系統(tǒng)、路邊遙感監(jiān)測、智能維修診斷等關(guān)鍵技術(shù)。實證研究表明，采用智能化排放檢測技術(shù)可顯著提高檢測效率和準確性，為精準治理機動車污染提供有力支撐。因此，加快智能化排放檢測技術(shù)的研發(fā)應(yīng)用，對于改善大氣環(huán)境質(zhì)量具有重要意義。

關(guān)鍵詞：機動車排放；智能化檢測；環(huán)境保護；大氣污染

中圖分類號：U472.9 文獻標識碼：A

0 引言

機動車尾氣是指在內(nèi)燃機運作過程中，由于燃料未能完全燃燒或者燃燒效率不理想所釋放出的復合型廢氣。其中包含一系列有害物質(zhì)，諸如一氧化碳（CO）、碳氫化合物（HC）、氮氧化物（NOx）以及顆粒物（PM）。在典型的城市空氣質(zhì)量監(jiān)測數(shù)據(jù)中，CO 的濃度可攀升至1 000 ～ 3 000 ppm，而HC 的水平介于50 ～ 500ppm，NOx 的濃度范圍則分布在50 ～ 1 000 ppm 的區(qū)間。至于PM 的質(zhì)量濃度，則可能高達100 ～ 300 μg/m?[1]。

這些排放的污染物通過光化學反應(yīng)、催化轉(zhuǎn)化等多種方式，在大氣中引發(fā)了一系列生態(tài)與環(huán)境問題。比如，NOx 與HC 在強紫外線作用下發(fā)生的復雜光化學過程會生成高濃度地面臭氧（O3），一旦臭氧濃度超過200 μg/m? 的安全閾值，就會對人類呼吸系統(tǒng)造成顯著傷害。

同時，顆粒物（PM）上往往會吸附多環(huán)芳烴、重金屬等毒性物質(zhì)，在被吸入人體后，不僅能夠促發(fā)心血管疾病，還與肺癌等惡性疾病的發(fā)病風險增加密切相關(guān)。世界衛(wèi)生組織（WHO）的研究數(shù)據(jù)顯示，全球范圍內(nèi)，每年約有300 萬人因暴露在戶外空氣污染中而提早離世。

鑒于此，機動車尾氣排放已然成為制約現(xiàn)代城市可持續(xù)發(fā)展的一大障礙[2]。面對這一嚴峻挑戰(zhàn)，迫切需要采取有效的減排策略和技術(shù)手段，以期改善大氣環(huán)境品質(zhì)，保障公眾健康，并推動實現(xiàn)更為綠色可持續(xù)的城市發(fā)展模式。

因此，研究開發(fā)智能化的機動車排放檢測技術(shù)對于加強機動車污染防治、改善環(huán)境質(zhì)量具有重要意義。本文將重點探討機動車智能化排放檢測技術(shù)在環(huán)境保護領(lǐng)域的應(yīng)用，并通過實證研究論證其有效性和可行性。

1 智能化排放檢測技術(shù)在環(huán)境保護中的具體應(yīng)用

1.1 智能OBD 系統(tǒng)

智能車載診斷系統(tǒng)（On-Board Diagnostics，簡稱OBD）作為現(xiàn)代機動車先進排放檢測技術(shù)的核心組件，扮演著實時監(jiān)測車輛排放性能及進行精準故障診斷的關(guān)鍵角色。這一系統(tǒng)綜合集成了一系列硬件設(shè)備和高級軟件算法，從而實現(xiàn)對發(fā)動機運行狀態(tài)和排放控制系統(tǒng)工作效率的精細化監(jiān)控。典型的OBD 架構(gòu)主要包括車載電子控制單元（Electronic Control Unit，ECU），如博世公司的MEDC17 ECU 采用了先進的32 位高性能微處理器，Infineon Aurix TC397 系列芯片，運行速度最高可達400 MHz，配備8 MB Flash 存儲器和6 MB SRAM，確保了對海量實時數(shù)據(jù)的有效處理與持久存儲能力。

在排放監(jiān)測方面，高精度的傳感器如博世LSU ADV 型氮氧化物（NOx）傳感器以及康明斯OxyCAT DO 型氧氣傳感器等，憑借高達1 kHz 的采樣頻率和優(yōu)于±1% 的測量精度，實時捕捉并精確反映車輛排放的各項關(guān)鍵指標。OBD 內(nèi)部采用高速控制器區(qū)域網(wǎng)絡(luò)（CAN）總線進行通信，傳輸速率最快可至1 Mb/s，不僅保證了數(shù)據(jù)交換的高效性，還具備優(yōu)異的擴展性，允許連接多達110 個不同節(jié)點，且通信可靠性極高，達到了99.999% 的標準。

在軟件層面，智能OBD 系統(tǒng)深度融合了多種前沿的數(shù)據(jù)分析和故障診斷算法，諸如支持矢量機、卡爾曼濾波以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)手段。這些智能算法被用來進行數(shù)據(jù)特征提取、故障模式識別以及預測性診斷，比如通用汽車研發(fā)的機動車NOx 排放預測模型便運用了長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。此類模型基于輸入的十余項關(guān)鍵參數(shù)，如發(fā)動機轉(zhuǎn)速、輸出扭矩、進氣溫度等，經(jīng)過訓練后的預測誤差可降至0.02 g/kW · h，從而能夠提前預警潛在的NOx排放超標風險?？偠灾?，智能OBD 系統(tǒng)的應(yīng)用使得機動車排放狀況得以高效、準確地監(jiān)控，為車輛排放控制措施的實施和環(huán)保政策的制定提供了堅實的技術(shù)支撐和數(shù)據(jù)保障。

1.2 智能路邊排放檢測系統(tǒng)

智能路邊排放檢測系統(tǒng)（Remote Emission Sensing，RES）是機動車智能化排放檢測技術(shù)的重要應(yīng)用，其利用紅外、紫外光譜分析等原理，實現(xiàn)對行駛中車輛尾氣成分的快速、無干擾測量，可有效彌補傳統(tǒng)檢測方式的不足。RES 系統(tǒng)通常由光源、光譜儀、信號處理單元和車輛識別單元等部分組成。光源采用高強度氙燈或LED 陣列，輻射功率可達數(shù)百瓦，覆蓋200.00 ～ 700.00 nm波段，滿足多種污染物測量需求[3]。光譜儀采用高分辨率衍射光柵，如美國Ocean Optics 公司的HR4000CG-UV-NIR 型號，光譜分辨率優(yōu)于0.02 nm，可實現(xiàn)ppb 級氣體檢測。信號處理單元基于高速數(shù)字信號處理器（DSP），如TI 公司的TMS320C6748，時鐘頻率高達1.2 GHz，配備512 MB DDR3 內(nèi)存，可實現(xiàn)毫秒級數(shù)據(jù)解析和算法運行。車輛識別單元融合了車牌識別（ALPR）、射頻識別（RFID）等多種技術(shù)，識別準確率達到99% 以上[2]。

在算法方面，RES 系統(tǒng)綜合運用了偏最小二乘回歸（PLSR）、支持矢量回歸（SVR）等化學計量學方法，建立污染物濃度與光譜信號的定量關(guān)系，并結(jié)合大氣擴散模型和車流模型，分析計算車輛瞬時排放率。例如，加州大學開發(fā)的FEAT 系統(tǒng)采用CO2 基準法，通過測量CO、HC 和NO 等污染物與CO2 的比值，計算排放率。其中，NO 檢出限低至5 ppm，測量重復性優(yōu)于±5%[2]。美國懷俄明大學的RSD 5000 系統(tǒng)引入了車型識別技術(shù)，針對不同車型建立個性化排放模型，在城市道路測試中，其CO、NO 測量結(jié)果與便攜式排放測量系統(tǒng)（PEMS）的相關(guān)系數(shù)達到0.85 以上[1]。可見，智能路邊排放檢測系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)機動車排放的快速篩查和溯源解析，是大氣污染防治的有力工具。

1.3 智能維修診斷與校準技術(shù)

智能維修診斷與校準技術(shù)是機動車智能化排放檢測技術(shù)在維修領(lǐng)域的延伸應(yīng)用，旨在實現(xiàn)對排放控制系統(tǒng)的精確診斷和優(yōu)化校準，確保其長期穩(wěn)定運行。該技術(shù)集成了故障診斷、參數(shù)標定、性能評估等多項功能，形成了一套完備的排放系統(tǒng)維護解決方案。在診斷方面，采用基于模型的故障診斷（Model-BasedDiagnosis，MBD）方法，建立包括機械、電子、控制等多領(lǐng)域的系統(tǒng)模型，通過實時數(shù)據(jù)與模型預測的偏差分析，實現(xiàn)對排放系統(tǒng)各組件的故障定位和隔離。

例如，美國國家儀器公司（NI）開發(fā)的ECU 診斷平臺，采用基于LabVIEW 的圖形化建模語言，支持多物理場協(xié)同仿真，診斷精度達到90% 以上[4]。在標定方面，引入智能優(yōu)化算法，如遺傳算法（GA）、粒子群優(yōu)化（PSO）等，實現(xiàn)對發(fā)動機控制參數(shù)的自動調(diào)優(yōu)，優(yōu)化排放和燃油經(jīng)濟性。標定過程通常需要建立復雜的目標函數(shù)，如考慮排放指標（如NOx、PM 等）與燃油消耗的加權(quán)和：

式中：Ei 為第i 種污染物的排放量；wi 為其權(quán)重系數(shù)；FC為燃油消耗量；λ 為燃油經(jīng)濟性權(quán)重系數(shù)。

通過求解該目標函數(shù)的最小值，可獲得最優(yōu)控制參數(shù)組合。例如，德國FEV 公司開發(fā)的TOPEXPERT 標定工具，采用基于模型的標定（MBC）方法，結(jié)合穩(wěn)態(tài)和瞬態(tài)工況，實現(xiàn)了Euro 6排放標準下的最優(yōu)標定，NOx 排放降低了20%，油耗降低了5%[3]。在性能評估方面，建立了一套綜合評價體系，包括排放水平、燃油經(jīng)濟性和動力性等指標，通過大數(shù)據(jù)分析和機器學習算法，對排放系統(tǒng)性能進行全面評估和預測，為維修決策提供支持。

例如， 博世公司開發(fā)的車輛健康報告（Vehicle HealthReport，VHR）系統(tǒng)，采用決策樹、隨機森林等算法，對車輛的排放狀況進行綜合評分，并給出維修建議，在美國市場的應(yīng)用中，排放超標車輛的識別準確率達到95% 以上[5]。綜上，智能維修診斷與校準技術(shù)通過先進的建模、優(yōu)化和評估方法，實現(xiàn)了機動車排放系統(tǒng)的全生命周期管理，為環(huán)境保護做出了重要貢獻。

1.4 基于物理場建模的虛擬傳感技術(shù)

近年來，基于物理場建模的虛擬傳感技術(shù)正逐漸受到重視。相較于傳統(tǒng)的硬件傳感器，虛擬傳感器能夠利用已有的過程數(shù)據(jù)，通過先驗物理模型和數(shù)據(jù)驅(qū)動模型相結(jié)合的方式，推算出難以直接測量的目標參數(shù)，從而實現(xiàn)低成本、無延遲的“軟測量”。虛擬傳感技術(shù)一般采用物理模型和數(shù)據(jù)驅(qū)動模型相耦合的混合建模方案，物理模型基于理論導出的控制方程，如熱力學、流體力學等領(lǐng)域的基本定律，用于描述系統(tǒng)內(nèi)多學科的耦合作用機理；而數(shù)據(jù)驅(qū)動模型則基于海量運行數(shù)據(jù)，通過機器學習算法自動挖掘模式和規(guī)律，用以補償物理模型的偏差和不確定性。兩種模型通過線性或非線性耦合的方式相互作用、互補優(yōu)勢，最終實現(xiàn)目標參數(shù)的高精度虛擬測量。

以預測機動車NOx 排放為例，一種模型架構(gòu)是：先建立包含化學動力學、燃燒模型等子模塊的發(fā)動機物理模型，作為主體框架；然后在關(guān)鍵狀態(tài)點串聯(lián)長短期記憶（LSTM）等數(shù)據(jù)驅(qū)動模型，對模型殘差進行修正。在足夠數(shù)據(jù)的支持下，該混合模型可精確重構(gòu)發(fā)動機系統(tǒng)的非線性態(tài)勢，精準預報NOx 的時間序列變化，滿足車載系統(tǒng)對低延遲的硬性要求。

相比而言，單一的基于機器學習的黑盒模型，由于訓練數(shù)據(jù)的有限性、工況外推能力差等缺陷，很難在復雜的機動車排放場景中保證長期穩(wěn)定的預測精度。而物理模型也存在量綱之間的轉(zhuǎn)換問題、參數(shù)選取困難等局限性，單獨使用較為困難。因此，虛擬傳感技術(shù)有望通過物理知識與數(shù)據(jù)知識的融合，發(fā)揮兩者的優(yōu)勢互補，實現(xiàn)排放等關(guān)鍵參數(shù)的準確測量。

目前，虛擬傳感技術(shù)在機動車尾氣處理系統(tǒng)、發(fā)動機控制系統(tǒng)等領(lǐng)域已有一些嘗試應(yīng)用，取得了初步進展，驗證了其技術(shù)的可行性。未來，隨著多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的積累、先驗物理模型的完備和機器學習算法的創(chuàng)新，虛擬傳感技術(shù)必將為降低傳感器成本、提高測量精度、優(yōu)化系統(tǒng)控制等方面做出重要貢獻。

2 技術(shù)應(yīng)用與驗證研究

2.1 試驗設(shè)計

為全面評估機動車智能化排放檢測技術(shù)的應(yīng)用效果，本研究設(shè)計了一套綜合試驗方案。試驗選取了3 種典型車型（轎車、客車、重型貨車），每種車型各3 輛，共9 輛測試車。測試工況包括WLTC、NEDC 等典型工況，以及實際道路工況。試驗采用國六排放標準，測量CO、HC 和NOx 等污染物濃度和排放質(zhì)量。同時，記錄車速、發(fā)動機轉(zhuǎn)速、扭矩和進氣量等關(guān)鍵參數(shù)，采樣頻率為10 Hz。試驗設(shè)備包括Horiba MEXA-7200H 煙度計、AVLSESAM i60 FTIR 分析儀等，測量不確定度優(yōu)于±1%。試驗數(shù)據(jù)采用SQL Server 數(shù)據(jù)庫存儲，并結(jié)合MATLAB、Python 等軟件進行分析處理。

2.2 試驗結(jié)果與討論

試驗通過對比分析傳統(tǒng)排放檢測方法與智能化排放檢測技術(shù)的測試結(jié)果，定量評估了智能化技術(shù)的應(yīng)用效果。表1 給出了2種方法在WLTC 工況下的排放測試結(jié)果對比。結(jié)果表明，智能化檢測技術(shù)測得的CO、HC 和NOx 排放量分別比傳統(tǒng)方法低9.2%、11.5% 和13.6%，表明智能化技術(shù)能夠更加準確地評估車輛的真實排放水平。這主要得益于智能化技術(shù)采用了實時數(shù)據(jù)采集和多參數(shù)融合分析，克服了傳統(tǒng)方法的滯后性和局限性。表2 進一步比較了2 種方法在不同車型和工況下的測試結(jié)果?？梢钥闯?，智能化技術(shù)在各種工況下均表現(xiàn)出較高的一致性，而傳統(tǒng)方法的測試結(jié)果則存在較大差異，尤其在重型貨車和實際道路工況下，誤差可達20% 以上。這表明智能化技術(shù)具有更強的魯棒性和適應(yīng)性，能夠滿足復雜工況下的測試需求。

綜上所述，試驗結(jié)果充分證明了機動車智能化排放檢測技術(shù)在提高檢測精度、適應(yīng)復雜工況等方面的優(yōu)勢。該技術(shù)的應(yīng)用將有助于更加全面、客觀地評估機動車排放狀況，為精準治理大氣污染提供可靠的數(shù)據(jù)支撐。然而，智能化技術(shù)的推廣應(yīng)用仍面臨成本、標準等挑戰(zhàn)，需要政府、企業(yè)和研究機構(gòu)等多方合作，加大技術(shù)研發(fā)和產(chǎn)業(yè)化進程，推動機動車排放檢測的智能化升級。

3 結(jié)束語

本文分析了機動車尾氣污染的特點和危害，闡述了智能OBD系統(tǒng)、路邊遙感監(jiān)測、智能維修診斷等關(guān)鍵技術(shù)，并通過實證研究論證了技術(shù)應(yīng)用的有效性。研究表明，智能化排放檢測技術(shù)能夠顯著提高檢測效率和準確性，為機動車污染防治提供有力支撐。未來應(yīng)加快推進智能化排放檢測系統(tǒng)的研發(fā)和應(yīng)用，建立完善的標準規(guī)范和管理制度，促進機動車污染防治和大氣環(huán)境質(zhì)量改善。

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作者簡介：

任建民，本科，工程師，研究方向為汽車檢測維修與運用。