商用車輛是交通運輸領域碳排放的主要來源，占整個行業能源消耗的70-75%（Improving the sustainability of passenger vehicles, 2022）。國際清潔交通委員會（ICCT）的數據顯示，商用車輛排放在道路運輸中的占比持續上升，這成為實現中國“雙碳”（碳峰值和碳中和）戰略目標的重要障礙（Strategies to Align Global Road, 2023; Delgado et al., 2017）。這一挑戰因商用車輛固有的動力系統特性而變得更加復雜。它們典型的低功率重量比導致在實際運行中瞬時功率需求出現顯著波動，從而使燃油消耗對瞬態運行條件更加敏感�；诘妆P測功機和路上測試的實證研究表明，在瞬態條件下燃油消耗顯著惡化，與穩態運行相比，燃油消耗增加了15%到30%（Yeow and Cheah, 2021; Peng et al., 2022）。這種由瞬態引起的燃油損失被認為是提高整體燃油經濟性的關鍵限制因素，因此對瞬態燃油消耗現象的機制理解成為推進商用車輛能源效率研究的基本優先事項（Liu and Jin, 2023a; Zembi et al., 2025）。
瞬態運行條件下燃油效率的惡化主要源于兩個因素：人為駕駛模式和動力系統響應特性。駕駛員指令的功率需求的隨機性是導致瞬態燃油消耗變化的主要因素（Huang et al., 2018）。具體來說，油門調節行為（例如，激進的加速/減速和次優的檔位選擇）會在關鍵發動機運行參數（速度、扭矩）中引起高頻擾動，從而導致非線性的燃油消耗響應（Zhang et al., 2023; Ma et al., 2024; Yao et al., 2020）。Wang等人（Ma and Wang, 2022）使用便攜式排放測量系統（PEMS）對10輛乘用車進行的實驗研究表明，燃油經濟性與速度呈U形關系，在50-70公里/小時的巡航條件下燃油消耗最低。Ping等人（2019）利用無監督聚類技術進行的補充研究確定了三種不同的駕駛員類型，高消耗組的加速強度比節能駕駛員高出23-41%，油門位置變化率也更高。盡管有這些發現，現有研究仍存在三個關鍵的知識空白：（i）對與消耗惡化模式相對應的車輛運行范圍的表征不足（例如，在城市走走停停條件下的加速瞬態）；（ii）對底盤-道路相互作用對能量轉換效率的影響量化有限；（iii）缺乏通用的條件-消耗映射框架。這些限制從根本上制約了能源管理策略的優化（Nan et al., 2022; Tk and Ps, 2024）。最近的研究開始通過將數據驅動建模與強化學習相結合來解決這些空白，從而實現高保真度的訓練環境，并提高能源管理系統對實際駕駛的適應性（Zhang et al., 2024a; Lei et al., 2025a）。
發動機轉速和扭矩既是運行狀態的基本指標，也是燃油噴射映射的關鍵控制變量（Tang et al., 2021; Ankobea-Ansah et al., 2022; Liu et al., 2025）。發動機運行條件與控制參數之間的內在耦合會對瞬態燃油經濟性產生復雜非線性影響�；趥鹘y速度-扭矩圖的控制策略在瞬態運行期間對動態參數交互（例如，進氣壓力-排氣溫度耦合）的適應性有限（Liu and Jin, 2023b; Hong and Burghout, 2024）。實證研究表明，進氣壓力波動會導致燃燒相位延長（ΔCA50 > 5°），從而顯著影響瞬態燃油消耗（Wei et al., 2019; Benajes et al., 2017）。熱力學分析顯示：（1）中速柴油發動機中有25%的能量通過排氣熱損失（Yao et al., 2019）；（2）通過優化冷卻劑/潤滑系統熱管理，在重型應用中可以提高3-5%的燃油經濟性（Gao et al., 2019）。基于WLTC的仿真評估進一步確定了七個提升瞬態效率的杠桿點，包括λ優化（Δηcombustion ≈ 2.1%）和減少附件負載（Feng et al., 2022）。當前研究的局限性包括：（1）將條件參數交互簡化為單一系統（Balazadeh et al., 2025; Liao et al., 2024）；（2）在引入速度-扭矩對之外的額外輸入變量時模型不確定性增加（Madhusudhanan et al., 2023）。為了克服這些限制，綜合熱能管理（ITEM）采用深度強化學習共同優化動力系統的能量分配和熱調節，從而在不同氣候條件下提高燃油經濟性（Zhang et al., 2024b）。Lei等人（Lei et al., 2025b）通過仿真到現實工具鏈（HIL/VIL）驗證的DSAC策略示例表明，這種方法需要解耦運行參數以隔離瞬態影響——這是優化發動機控制策略和改善瞬態條件下發動機燃油經濟性的關鍵步驟。同時，像氨-氫協同燃料這樣的無碳替代品正在被探索用于重型運輸的脫碳（Lei et al., 2024a）。
當前關于瞬態燃油消耗的研究存在兩個主要方法論限制：（1）發動機測功機測試采用靜態邊界參數化（Zhu et al., 2022; Amati et al., 2025; Ma et al., 2022），無法捕捉車輛運行狀態、駕駛員輸入、發動機瞬態和控制系統交互之間的實時耦合動態；（2）現有的評估框架主要使用循環平均燃油指標（Cunanan et al., 2021; Garcí et al., 2025），忽略了瞬態能量轉換路徑的關鍵檢查。這些限制阻礙了對動態運行期間動力系統瞬態響應的精確表征。車輛能量流測試為效率分析提供了堅實的框架。熱力學量化顯示，只有30%的燃油化學能量轉化為有效工作輸出（Burnete et al., 2022; Dahham et al., 2022），其余能量分配在熱耗散（45 ± 5%）、附件負載（15 ± 3%）和瞬態補償（10 ± 2%）之間。第一定律分析表明，瞬態效率下降最多可達15%（García et al., 2020; Zamboni et al., 2017），這歸因于燃燒相位延遲（2-8°CA）和渦輪增壓器響應延遲（300-800 ms）。在標準化的瞬態循環（CHTC-中國重型商用車輛測試循環/WHTC）下，進氣/排氣系統損失相對于穩態增加了18-22%（Pielecha et al., 2020; Zhang et al., 2022）。因此，瞬態能量流映射是闡明動態運行期間燃油消耗惡化機制的基本方法。為了彌合開發與部署之間的差距，雙層遷移學習框架促進了跨平臺知識轉移和能源管理策略的在線適應，使商用車輛能夠實現智能生命周期控制（Zhang et al., 2025）。
本研究建立了一個以CHTC能量流測試為中心的方法論框架。通過系統的數據清洗和特征提取，針對駕駛員功率瞬態和燃油到能量轉換效率的下降，識別出特征運行模式。特別是對于瞬態燃油損失事件，進行了機制分析，以：（1）解構特定條件的車輛動態特征；（2）隔離發動機瞬態響應異常；（3）通過敏感性分析量化關鍵影響參數的權重。由此產生的范式提供了：
•瞬態效率惡化機制的第一性原理解釋
•用于商用車輛動力系統瞬態能源效率優化的驗證控制導向指標。
