CN109443779A - 一种动态诊断、提取柴油车实际运行nox高排放恶劣工况的方法和装置 - Google Patents

一种动态诊断、提取柴油车实际运行nox高排放恶劣工况的方法和装置 Download PDF

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Abstract

本发明请求保护一种动态诊断、提取柴油车实际运行NOX高排放恶劣工况的方法和装置，通过在柴油车的OBD诊断接口安装车载终端在线监控***，实时采集柴油车运行参数，GPRS技术实时上传到云监测平台，并实时保存到数据库，实现对柴油车实际运行NOX高排放恶劣工况进行动态诊断和提取。本发明提出基于车载终端在线监控***实现动态诊断、提取柴油车实际运行NOX高排放恶劣工况的方法和装置，为企业针对柴油车实际运行的NOX高排放恶劣工况区进行优化标定提供技术支持，不仅能更加高效地监管柴油车的NOX排放，提高全社会的环境保护能力，积极地推动汽车相关产品的优化升级，对汽车产业水平的整体提升具有积极的促进作用。

Description

一种动态诊断、提取柴油车实际运行NOX高排放恶劣工况的方 法和装置
技术领域
本发明是一种基于车载终端在线监控***实现动态诊断、提取柴油车实际运行NOX高排放恶劣工况的方法和装置，属于柴油车实际运行NOX高排放恶劣工况动态诊断和提取技术。
背景技术
目前，我国面临最严重问题就是环境污染的问题，最受关注的就是大气污染。大气污染与人民的日常生活息息相关，直接或间接的对人民的身体造成伤害。大气污染的主要来源：燃料燃烧、工业生产过程的排放、交通运输过程的排放、农业活动排放。其中交通运输中的机动车尾气污染量所占比例超过20％，对于一些污染大气的特殊污染物，机动车尾气污染量占比会更大，在北京、上海、杭州和深圳的机动车排放成为首要来源，占比分别达到31.1％、29.2％、28.0％和41.0％。
根据环保部出台的《中国机动车环境管理年报》(2017)数据，2016年我国机动车NOX排放577.8万吨，颗粒物53.4吨，汽车是机动车污染排放总量的主要贡献者，氮氧化物NOX和颗粒物PM超过90％。按燃料分类，全国柴油车排放的NOX接近汽车排放总量的70％左右，PM超过90％。
在2017年的大气防治计划中，环保管理部门提出强化对营运车辆的环保监管，积极推进柴油车加装具备实时诊断功能的车载远程通讯终端(OBD+GPRS)；针对现阶段国四、国五车辆恶意篡改OBD、柴油车解除限扭功能、不添加车用尿素等导致排放控制***失效的恶意违法行为。
而在国六重型排放法规和相关法规制定中，也特别地体现了对这些方面的重视，除PEMS实际道路测试成为基本要求之外，考虑到客观上排放控制***失效确实不易被察觉，特别增加了车辆远程排放管理的要求，以便及时发现、维护以减少排放超排量。
我国一直在采取各种方法和措施监管机动车实际排放，陆续颁布了多项汽车排放法规，特别是在2017年，国家政府或地方政府紧密发布或即将发布的与柴油车实际排放监管相关的标准文件或征求意见稿多达八项。其中，在2017年4月，GB3847发布征求意见稿；7月，发布HJ 845-2017《在用柴油车排气污染物测量方法及技术要求》；10月，发布HJ 857-2017《重型柴油车、气体燃料车排气污染物车载测量方法及技术要求》；特别是在2017年12月，北京环保局同时发布了DB11/965-2017《重型汽车排气污染物排放限值及测量方法(车载法第IV、V阶段)》、DB11/1475-2017《重型汽车排气污染物排放限值及测量方法(OBD法第Ⅳ、Ⅴ阶段)》、DB11/1476-2017《重型汽车氮氧化物快速检测方法及排放限值》，并于2017年12月20实施。
这些标准法规都涉及到柴油车实际运行排放的检测，表明环保部门对柴油车的实际排放监管越来越重视，也越来越严格。这些法规的实施对柴油车的实际排放形成了全方位监管。
机动车污染排放控制的管理重点已基本转向实际运行监管，正在逐渐形成全时空、多种检测技术的监控网络。应对这种趋势，对企业而言，现阶段重型国四、国五柴油车就要应对政府部门的实时排放监管的要求，重型国六的法规要求更多、更复杂。
目前，极可能存在情况，发动机实验室台架、整车PEMS认证都通过了，但可能在经过遥测点位超标或者在某些地域某个时刻的瞬间工况浓度超过排放限值而判为超标。
现在的趋势是要求车辆在全工况符合监管要求，车辆在实际运行中的排放情况存在很多未知，而这些未知可能是柴油车超标的最大风险。
因而，应对政府全时空下的柴油车NOX排放达标监管，了解柴油车实际运行NOX排放情况，并针对可能发生超标风险的NOX高排放恶劣工况进行实时动态诊断和提取，以达到针对NOX高排放恶劣工况区域进行控制策略优化的目的，对企业显得尤为重要。
本发明主要结合法规HJ 857-2017《重型柴油车、气体燃料车排气污染物车载测量方法及技术要求》、DB11/965-2017《重型汽车排气污染物排放限值及测量方法(车载法第Ⅳ、Ⅴ阶段)》、DB11/1475-2017《重型汽车排气污染物排放限值及测量方法(OBD法第Ⅳ、Ⅴ阶段)》和DB11/1476-2017《重型汽车氮氧化物快速检测方法及排放限值》中的限值要求，不同标准对NOX排放的限值要求，见表1。本发明利用车载终端在线监控***监测柴油车实际运行的工况、NOX浓度等参数，发明一种动态诊断NOX排放存在超标风险的方法，并实时动态诊断和提取NOX高排放的恶劣工况，为针对NOX高排放恶劣工况区域进行控制策略优化提供技术支持。
表1不同法规的测试方法和限值要求
发明内容
为了对柴油车实际运行NOX排放情况进行更好的追踪记录，并针对可能发生超标风险的NOX高排放恶劣工况进行实时动态诊断和提取，本发明请求保护一种动态诊断、提取柴油车实际运行NOX高排放恶劣工况的方法和装置。
本发明首先请求保护一种动态诊断、提取柴油车实际运行NOX高排放恶劣工况的方法，其特征在于：
A：柴油车的OBD诊断接口安装的车载终端在线监控***实时采集柴油车实际运行的车速、柴油机运行状态参数、NOX浓度信号；
B：采集的柴油车实际运行的车速、柴油机运行状态参数、NOX浓度信号通过GPRS技术实时上传到云监测平台；
C：根据在云监测平台中设计的柴油车实际运行NOX高排放恶劣工况的诊断模型，诊断NOX高排放片段；
D：根据在云监测平台中设计的自动提取NOX高排放恶劣工况的计算模型将所述NOX高排放片段存入数据库，形成NOX排放恶劣工况库。
优选的，所述步骤A中实时采集柴油车实际运行的车速、柴油机运行状态参数、NOX浓度信号的数据采集及采集频率要求应满足：车速的采集数据频率为1Hz。
进一步地，所述步骤B中的所述云监测平台能实时动态诊断车载终端在线监测***数据信号的真实性、诊断柴油车实际运行NOX高排放、提取NOX高排放恶劣工况、进行恶劣工况的存储。
同时，所述步骤B中的所述云监测平台还可以对采集的数据信息合理性进行诊断，包括行驶车速、发动机转速、NOX浓度数据有效性数据参数进行判断，并实时监测NOX浓度数据的随车速、SCR入口温度的变化情况，甄别是否存在OBD篡改等行为。
优选的，所述步骤B中的所述云监测平台还可以对NOX传感器电路连接故障进行自我诊断；基于OBD诊断接口采集的CAN总线信息来判断NOX传感器是否有电路连接的故障；所述故障包括短路故障、开路故障、传感器供电电压是否在合理范围内、NOX信号是否超过NOX的最大可信值。
本发明还请求保护一种动态诊断、提取柴油车实际运行NOX高排放恶劣工况的装置，其特征在于，包括：车载在线监控***、云监测平台和数据库存库，其中，
车载在线监控***安装在柴油车的OBD诊断接口处，用于实时采集柴油车实际运行的车速、柴油机运行状态参数、NOX浓度信号；
云监测平台能够实现对所述车载在线监控***采集数据的接收、诊断、提取工况、数据库存储功能，接收采集的柴油车实际运行的车速、柴油机运行状态参数、NOX浓度信号通过GPRS技术的实时上传，并且进一步根据云监测平台内部设计的柴油车实际运行NOX高排放恶劣工况的诊断模型，诊断NOX高排放片段，存储根据在云监测平台中设计的自动提取NOX高排放恶劣工况的计算模型得到的NOX高排放片段，形成NOX排放恶劣工况库。
本发明针对多项法规中提出的柴油车实际运行NOX排放限值要求，为企业针对NOX高排放恶劣工况区域优化改进控制策略提供技术支持，提出基于车载终端在线监控***实现实时动态诊断、提取柴油车实际运行NOX高排放恶劣工况的方法，通过该方法可以实现对柴油车实际运行NOX高排放恶劣工况进行动态诊断和提取，为企业针对柴油车实际运行的NOX高排放恶劣工况区进行优化标定提供技术支持。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
附图1为本发明请求保护的一种动态诊断、提取柴油车实际运行NOX高排放恶劣工况的方法的工作流程图；
附图2为NOX传感器电路连接相关故障的诊断流程；
附图3为本发明请求保护的一种动态诊断、提取柴油车实际运行NOX高排放恶劣工况的装置的模块结构图。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明做进一步说明。
参照附图1，本发明首先请求保护一种动态诊断、提取柴油车实际运行NOX高排放恶劣工况的方法，通过在柴油车的OBD诊断接口安装车载终端在线监控***，实时采集柴油车实际运行的车速、柴油机运行状态参数、NOX浓度等信号，采集的数据信息通过GPRS技术实时上传到云监测平台，在云监测平台中设计了柴油车实际运行NOX高排放恶劣工况的诊断模型、自动提取NOX高排放恶劣工况的计算模型，并实时保存到数据库，实现对柴油车实际运行NOX高排放恶劣工况进行动态诊断和提取。
该方法具体包括如下几个步骤：
A：柴油车的OBD诊断接口安装的车载终端在线监控***实时采集柴油车实际运行的车速、柴油机运行状态参数、NOX浓度信号；
B：采集的柴油车实际运行的车速、柴油机运行状态参数、NOX浓度信号通过GPRS技术实时上传到云监测平台；
C：根据在云监测平台中设计的柴油车实际运行NOX高排放恶劣工况的诊断模型，诊断NOX高排放片段；
D：根据在云监测平台中设计的自动提取NOX高排放恶劣工况的计算模型将所述NOX高排放片段存入数据库，形成NOX排放恶劣工况库。
所述车载在线监控***应至少满足表2中的数据采集及采集频率要求。(参考DB11/1475-2017《重型汽车排气污染物排放限值及测量方法(OBD法第Ⅳ、Ⅴ阶段)》中附录G)
表2车载在线监控***采集的数据及频率要求
优选的，所述步骤B中的所述云监测平台能实现对所述车载在线监控***采集数据的接收、诊断、提取工况、数据存储和调用功能；可以实时动态诊断车载终端在线监测***数据信号的真实性、诊断柴油车实际运行NOX高排放、提取NOX高排放恶劣工况、进行恶劣工况的存储。
进一步地，所述步骤B中的所述云监测平台还可以对采集的数据信息合理性进行诊断，包括行驶车速、发动机转速、NOX浓度数据有效性数据参数进行判断，并实时监测NOX浓度数据的随车速、SCR入口温度的变化情况，甄别是否存在OBD篡改等行为。
同时，所述步骤B中的所述云监测平台还可以对NOX传感器电路连接故障进行自我诊断；基于OBD诊断接口采集的CAN总线信息来判断NOX传感器是否有电路连接的故障；所述故障包括短路故障、开路故障、传感器供电电压是否在合理范围内、NOX信号是否超过NOX的最大可信值。NOX传感器电路连接相关故障的诊断流程如图2所示。
进一步地，所述C中根据在云监测平台中设计的柴油车实际运行NOX高排放恶劣工况的诊断模型，诊断NOX高排放片段包括诊断算法①和诊断算法②两种，两种算法同时诊断NOX高排放工况，至少通过一种算法诊断出来的NOX高排放工况，即可判定为NOX高排放工况；
其中诊断算法1包括：
步骤1.1：微观运行模态工况划分；
选用机动车比功率VSP和瞬间速度v作为车辆微观运行模态的表征参数，VSP的计算公式见式(1)
VSP＝v(1.1a+0.132)+0.000302v3 (1)
式中，VSP为发动机比功率，kW/t；v为车辆行驶速度，m/s；a为车辆瞬时加速度，m/s2。
参照MOVES的重型车排放数据分析方法，确定微观运行模态VSP Bin区间划分。根据车辆的不同运行状态(减速；怠速；加速和匀速)及瞬时VSP数据确定车辆的VSP Bin区间。其中车辆的运行状态划分为：减速、怠速、0～40km/h，40～80km/h及80km/h以上5个速度区间段；VSP的划分区间从≤-8kW/t开始，增量为2kW/t，增加至12kW/t以上，一共为12个区间。这样由车辆运行状态和VSP联合分布确定VSP Bin为38个区间，见表2。其中Bin0和Bin1分别表示减速和怠速区间，Bin2-13为低速(小于40km/h)区间，Bin14-25为中速(40-80km/h)区间，Bin26-37为高速(大于80km/h)区间。基于VSP Bin，根据瞬时工况的车速、加速度和VSP按照满足Bin的划分依据，将瞬时的工况点划分到不同的VSP Bin内，瞬时工况点的NOX浓度和发动机转速、扭矩等信息流随工况点划分到相应的Bin内。
基于bin是如何划分工况的，仅仅根据车辆的不同运行状态(减速；怠速；加速和匀速)及瞬时VSP数据确定VSP Bin为38个区间，工况如可划分并未说明清楚。
表3 v-VSP分区
步骤1.2：计算短工况NOX归一化C-WTVC的NOX比排放；
将每5min短片段车辆运行工况和NOX数据划分到v-VSP对应的微观运行模态Bin内，计算每个Bin内的NOX比排放，计算公式见式(2)
ERi为车辆在Bin i下的NOX比排放(g/kWh)；Ej为车辆在Bin i内第j个工况的NOX质量排放率(g/s)；Pj为车辆在Bin i内第j个工况的功率(kW)；Ti为在Bin i内的工况个数。
NOX质量排放率Ej(g/s)的计算公式见式(3)
Ej为车辆在Bin i内第j个工况的NOX质量排放率(g/s)；κ为发动机充气效率，增压发动机参考值为0.95；D为发动机排量(L)；ω为发动机转速(r/min)；P为发动机进气压力(kPa)；Ts为进气标准状态温度，273K；n为四冲程发动机做功一次的发动机转数，2r；R为摩尔气体常数，22.4L/mol；Ps为标准大气压力，101.3KPa；T为空气进气温度(K)；Rfuel为燃油消耗率，g/s；M为混合气平均分子质量28.89g/mol；CNOx为瞬时NOX浓度，ppm；MNO为NO摩尔分子质量，46g/mol。
计算第t个5min短片段NOX归一化到标准工况C-WTVC的比排放，计算公式见式(4)。
Et为第t个短片段的NOX比排放(g/kWh)，Ei为划分到Bin i内工况的NOX比排放(g/kWh)；Pi为C-WTVC标准循环工况按照VSP Bin进行划分后，每个Bin i内的工况比例。
步骤1.3：计算NOX相对排放因子；
本发明引入无量纲参数，NOX相对排放因子，见式(5)。
式中，EFt为第t个5min短片段内的NOX相对排放因子，无量纲；Et为第t个短片段的NOX比排放(g/kWh)；Elimit为设定的限值，本发明参考DB11/1475-2017中的限值要求，国四车的Elimit设为8.4g/kWh，国五车的Elimit设为5g/kWh。
步骤1.4：高油耗片段诊断；
计算第t个5min短片段的NOX相对排放因子，设定NOX相对排放因子限值为1.2(统计经验值，供参考)，NOX相对排放因子超出1.2的第t个5min短片段标记为高排放片段，将该片段标记为FRk,i。
诊断算法2包括：诊断瞬时NOX浓度CNOx排放超标工况；
所述诊断算法②是针对瞬时NOX浓度的诊断，并提取NOX高排放恶劣工况的方法，诊断瞬时NOX浓度CNOx排放超标工况。诊断算法②与诊断算法①同时对NOX排放监测，诊断的方法不同。
通过监测车辆实时NOX浓度，NOX瞬时浓度超出Climit的浓度工况定为超排工况点，以超排工况点为始点向前推移10s(参考值)，截取长度为11s的车辆监控数据流片段，标记为FRc,i。
所述瞬时NOX限值Climit参考DB11/1476-2017对不同排放阶段车辆的瞬时浓度的限值要求，国四排放阶段，Climit为1250ppm；国五排放阶段，Climit为1000ppm；国六排放阶段，Climit为550ppm。
参照附图3，本发明还请求保护一种动态诊断、提取柴油车实际运行NOX高排放恶劣工况的装置。其主要包括：车载在线监控***、云监测平台和数据库存库，其中，
车载在线监控***安装在柴油车的OBD诊断接口处，用于实时采集柴油车实际运行的车速、柴油机运行状态参数、NOX浓度信号；
云监测平台能够实现对所述车载在线监控***采集数据的接收、诊断、提取工况、数据库存储功能，接收采集的柴油车实际运行的车速、柴油机运行状态参数、NOX浓度信号通过GPRS技术的实时上传，并且进一步根据云监测平台内部设计的柴油车实际运行NOX高排放恶劣工况的诊断模型，诊断NOX高排放片段；存储根据在云监测平台中设计的自动提取NOX高排放恶劣工况的计算模型得到的NOX高排放片段，形成NOX排放恶劣工况库。
优选的，所述车载在线监控***安装在柴油车的OBD诊断接口处在实时采集柴油车实际运行的车速、柴油机运行状态参数、NOX浓度信号时数据采集及采集频率要求应满足：车速的采集数据频率为1Hz。
进一步地，所述云监测平台包括诊断算法模块、工况提取模块和数据存储模块；
所述诊断算法模块能实时动态诊断车载终端在线监测***数据信号的真实性、诊断柴油车实际运行NOX高排放、提取NOX高排放恶劣工况、恶劣工况存储。
进一步地，所述诊断算法模块包括信号真实性诊断模块、NOX高排放诊断算法模块，所述信号真实性诊断模块，可对采集的数据信息合理性进行诊断，包括行驶车速、发动机转速、NOX浓度数据有效性等数据参数进行判断，并实时监测NOX浓度数据的随车速、SCR入口温度的变化情况，甄别是否存在OBD篡改等行为。
所述工况提取模块，将诊断的NOX高排放片段FRk,i、FRc,i以及相应的数据流分别以元胞数据的形式存入数据库，形成NOX排放恶劣工况库。
所述数据存储模块，能够实现对诊断的NOX高排放片段FRk,i、FRc,i进行数据库的存储，并通过片段编号进行查询和数据提取模块连接。所述数据存储模块，存储提取的NOX高排放恶劣工况片段以及同步的监测数据流信息，将工况片段数据信息以元胞数据形式进行存储，并进行编号。
进一步地，所述信号真实性诊断模块可对NOX传感器电路连接故障进行自我诊断。基于OBD诊断接口采集的CAN总线信息来判断NOX传感器是否有电路连接的故障。这些故障包括短路故障、开路故障、传感器供电电压是否在合理范围内、NOX信号是否超过NOX的最大可信值等。
所述数据存储模块，诊断算法①提取的工况片段，根据诊断算法的相对NOX排放因子进行提取，满足NOX相对因子的提取要求的工况片段，可以进行相关的车辆的工况分析、发动机工况分析等分析功能；同时，数据存储模块还可以诊断算法②提取的工况片段，根据诊断算法的NOX瞬时浓度进行提取，满足NOX瞬时浓度提取要求的工况片段，可以进行相关的车辆的工况分析、发动机工况分析等分析功能。
所述数据存储模块还可以将存储的数据进行查询并将存储的数据进行提取和下载。
所述NOX高排放诊断模块包括诊断算法①和诊断算法②两种，两种算法同时诊断NOX高排放工况，至少通过一种算法诊断出来的NOX高排放工况，即可判定为NOX高排放工况
所述诊断算法①，步骤1：微观运行模态工况划分。选用机动车比功率VSP和瞬间速度v作为车辆微观运行模态的表征参数，VSP的计算公式见式(1)。
所述诊断算法①，步骤2：计算短工况NOX归一化C-WTVC的NOX比排放。将每5min短片段车辆运行工况和NOX数据划分到v-VSP对应的微观运行模态Bin内，计算每个Bin内的NOX比排放，计算公式见式(2)。计算第t个5min短片段NOX归一化到标准工况C-WTVC的比排放，计算公式见式(4)。
所述诊断算法①，步骤3：计算NOX相对排放因子。本发明引入无量纲参数，NOX相对排放因子，见式(5)。
所述诊断算法①，步骤4：高油耗片段诊断。计算第t个5min短片段的NOX相对排放因子，设定NOX相对排放因子限值为1.2(统计经验值，供参考)，NOX相对排放因子超出1.2的第t个5min短片段标记为高排放片段，将该片段标记为FRk,i。
所述诊断算法②，诊断瞬时NOX浓度CNOx排放超标工况。通过监测车辆实时NOX浓度，NOX瞬时浓度超出Climit的浓度工况定为超排点，以超排点为始点向前推移10s(参考值)，截取长度为11s的车辆监控数据流片段，标记为FRc,i。
所述瞬时NOX限值Climit参考DB11/1476-2017对不同排放阶段车辆的瞬时浓度的限值要求，国四排放阶段，Climit为1250ppm；国五排放阶段，Climit为1000ppm；国六排放阶段，Climit为550ppm。
本发明专利提供以上实施案例仅仅是为了描述本发明的目的，而并非要限制本发明的范围。本发明的范围由所附权利要求限定。不脱离本发明的精神和原理而做出的各种等同替换和修改，均应涵盖在本发明的范围之内。

Claims (12)

1.一种动态诊断、提取柴油车实际运行NOX高排放恶劣工况的方法，其特征在于：A：柴油车的OBD诊断接口安装的车载终端在线监控***实时采集柴油车实际运行的车速、柴油机运行状态参数、NOX浓度信号；
B：采集的柴油车实际运行的车速、柴油机运行状态参数、NOX浓度信号通过GPRS技术实时上传到云监测平台；
C：根据在云监测平台中设计的柴油车实际运行NOX高排放恶劣工况的诊断模型，诊断NOX高排放片段；
D：根据在云监测平台中设计的自动提取NOX高排放恶劣工况的计算模型将所述NOX高排放片段存入数据存储空间，形成NOX排放恶劣工况库。
2.如权利要求1所述的一种动态诊断、提取柴油车实际运行NOX高排放恶劣工况的方法，其特征在于：
所述步骤A中实时采集柴油车实际运行的车速、柴油机运行状态参数、NOX浓度信号的数据采集及采集频率要求应满足：车速的采集数据频率为1Hz。
3.如权利要求1所述的一种动态诊断、提取柴油车实际运行NOX高排放恶劣工况的方法，其特征在于：
所述步骤B中的所述云监测平台能实时动态诊断车载终端在线监测***数据信号的真实性、诊断柴油车实际运行NOX高排放、提取NOX高排放恶劣工况、进行恶劣工况的存储。
4.如权利要求3所述的一种动态诊断、提取柴油车实际运行NOX高排放恶劣工况的方法，其特征在于：
所述步骤B中的所述云监测平台还可以对采集的数据信息合理性进行诊断，包括行驶车速、发动机转速、NOX浓度数据有效性数据参数进行判断，并实时监测NOX浓度数据的随车速、SCR入口温度的变化情况，甄别是否存在OBD篡改等行为。
5.如权利要求3所述的一种动态诊断、提取柴油车实际运行NOX高排放恶劣工况的方法，其特征在于：
所述步骤B中的所述云监测平台还可以对NOX传感器电路连接故障进行自我诊断；基于OBD诊断接口采集的CAN总线信息来判断NOX传感器是否有电路连接的故障；所述故障包括短路故障、开路故障、传感器供电电压是否在合理范围内、NOX信号是否超过NOX的最大可信值。
6.如权利要求1所述的一种动态诊断、提取柴油车实际运行NOX高排放恶劣工况的方法，其特征在于：
所述C中根据在云监测平台中设计的柴油车实际运行NOX高排放恶劣工况的诊断模型，诊断NOX高排放片段包括诊断算法①和诊断算法②两种，两种算法同时诊断NOX高排放工况，至少通过一种算法诊断出来的NOX高排放工况，即可判定为NOX高排放工况；
其中诊断算法1包括：
步骤1.1：微观运行模态工况划分；
步骤1.2：计算短工况NOX归一化C-WTVC的NOX比排放；
步骤1.3：计算NOX相对排放因子；
步骤1.4：高油耗片段诊断；
诊断算法2包括：诊断瞬时NOX浓度CNOx排放超标工况。
7.一种动态诊断、提取柴油车实际运行NOX高排放恶劣工况的装置，其特征在于，包括：车载在线监控***、云监测平台和数据库存库，其中，
车载在线监控***安装在柴油车的OBD诊断接口处，用于实时采集柴油车实际运行的车速、柴油机运行状态参数、NOX浓度信号；
云监测平台能够实现对所述车载在线监控***采集数据的接收、诊断、提取工况、数据库存储功能，接收采集的柴油车实际运行的车速、柴油机运行状态参数、NOX浓度信号通过GPRS技术的实时上传，并且进一步根据云监测平台内部设计的柴油车实际运行NOX高排放恶劣工况的诊断模型，诊断NOX高排放片段，存储根据在云监测平台中设计的自动提取NOX高排放恶劣工况的计算模型得到的NOX高排放片段，形成NOX排放恶劣工况库。
8.如权利要求7所述的一种动态诊断、提取柴油车实际运行NOX高排放恶劣工况的装置，其特征在于，还包括：
所述车载在线监控***安装在柴油车的OBD诊断接口处在实时采集柴油车实际运行的车速、柴油机运行状态参数、NOX浓度信号时数据采集及采集频率要求应满足：车速的采集数据频率为1Hz。
9.如权利要求7所述的一种动态诊断、提取柴油车实际运行NOX高排放恶劣工况的装置，其特征在于，还包括：
所述云监测平台包括诊断算法模块、工况提取模块和数据存储模块；
所述诊断算法模块能实时动态诊断车载终端在线监测***数据信号的真实性、诊断柴油车实际运行NOX高排放、提取NOX高排放恶劣工况、恶劣工况存储。
10.如权利要求9所述的一种动态诊断、提取柴油车实际运行NOX高排放恶劣工况的装置，其特征在于，还包括：所述诊断算法模块包括信号真实性诊断模块、NOX高排放诊断算法模块，所述信号真实性诊断模块，可对采集的数据信息合理性进行诊断，包括行驶车速、发动机转速、NOX浓度数据有效性等数据参数进行判断，并实时监测NOX浓度数据的随车速、SCR入口温度的变化情况，甄别是否存在OBD篡改等行为。
11.如权利要求10所述的一种动态诊断、提取柴油车实际运行NOX高排放恶劣工况的装置，其特征在于，还包括：
所述信号真实性诊断模块可对NOX传感器电路连接故障进行自我诊断。基于OBD诊断接口采集的CAN总线信息来判断NOX传感器是否有电路连接的故障。这些故障包括短路故障、开路故障、传感器供电电压是否在合理范围内、NOX信号是否超过NOX的最大可信值等。
12.如权利要求10所述的一种动态诊断、提取柴油车实际运行NOX高排放恶劣工况的装置，其特征在于，还包括：
所述根据云监测平台内部设计的柴油车实际运行NOX高排放恶劣工况的诊断模型，所述NOX高排放诊断算法模块，设计算法对柴油车的NOX排放进行实时诊断和高排放工况识别，诊断NOX高排放片段；
所述NOX高排放诊断模块包括诊断算法①和诊断算法②两种，两种算法同时诊断NOX高排放工况，至少通过一种算法诊断出来的NOX高排放工况，即可判定为NOX高排放工况；
其中诊断算法1包括：
步骤1.1：微观运行模态工况划分；
步骤1.2：计算短工况NOX归一化C-WTVC的NOX比排放；
步骤1.3：计算NOX相对排放因子；
步骤1.4：高油耗片段诊断；
诊断算法2包括：诊断瞬时NOX浓度CNOx排放超标工况。
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