基于无迹卡尔曼滤波的汽车状态参数估计

由于部分汽车状态参数无法直接通过传感器获得,为了提高这些参数的估计精度以准确判断汽车行驶过程中的状态变化,增强控制系统的鲁棒性,文中提出了基于无迹卡尔曼滤波的汽车状态参数估计方法.该方法在传统卡尔曼滤波算法的基础上,采用无迹卡尔曼滤波算法对汽车质心侧偏角、横摆角速度、路面附着系数等状态参数进行估计,并运用Simulink与Carsim进行联合仿真.结果表明,无迹卡尔曼滤波算法响应快,估计精度较扩展卡尔曼滤波高,能满足车辆高级动力学控制系统的控制需要.     

基于强跟踪滤波的车辆非线性状态估计

针对车辆稳定性控制过程中较难直接测得的车辆关键状态参数,提出基于强跟踪滤波理论的多传感器线性组合状态最优估计算法.建立包含纵向、侧向及侧倾运动的汽车4自由度非线性动力学模型和状态估计模型,并运用多传感器线性最优融合强跟踪滤波估计器,对汽车关键状态进行仿真分析.分析结果表明,采用该方法可以解决由于模型不确定性造成状态估计值偏离系统真实状态的现象,并能有效抑制滤波发散,具有较大范围的自适应跟踪能力.该方法为汽车先进控制系统中的状态参数估计提供了一种准确且低成本的实时软测量技术.     

大跨径桥梁的动态监控模型研究

考虑到大跨径桥梁的安全监控模型应结合其动态特性而建立,探讨了把风速、温度、车流量等外界影响因素作为大桥变形的状态参数,采用自适应卡尔曼滤波,建立大跨径桥梁的动态监控模型,并对大桥变形速率分量进行分析．通过对南京长江第二大桥的分析,表明动态监控模型具有较好的效果和应用价值．     

引入多速率模型的变结构机动目标跟踪

变结构多模型方法(VSMM)能够根据目标机动的实际情况实时确定结构不断变化的模型集合,取代传统IMM方法中的固定模型集.使参与状态估计的模型分布更集中,模型数量相对较少,从而提高算法的跟踪精度.多速率模型(Multirate)能够对原始测量数据进行多分辨分解,有效的抑制量测噪声,从而提高原始数据的信噪比.文章将多速率模型引入变结构多模型方法,提出一种新的机动目标跟踪算法多速率变结构多模型方法(MRVSMM),该方法分别从改善原始数据与改善模型集合两方面对传统IMM方法进行了突破.同时,采用多个多速率模型,并将多个模型的滤波结果相互交织实现对机动目标的全速率跟踪.仿真实验证明,该算法较传统的IMM方法跟踪精度得到了一定程度的提高.     

机器人多传感器多速率采样控制系统研究

论述了机器人多传感器多速率采样控制系统的设计问题。讨论了采样速率的选择原则，描述连续域被控对象经多速率采样后的数学模型，并推导出有约束最优控制的设计方法，最后给出两关节机械手多速率采样控制系统的设计实例。仿真结果表明，该方法实用可行，设计结果较同运算量的单速率采样系统为优。     

802.11多速率无线局域网中的竞争窗口控制算法

针对此类网络的饱和吞吐量模型,分析了速率调整无法降低帧冲突的原因以及发送节点的尝试发送帧概率对网络性能的影响.基于发送节点的尝试发送帧概率和竞争窗口大小之间的关系,提出了一个802.11多速率无线局域网中控制竞争窗口的方法,该方法通过估计局域网中的平均连续空闲时隙数来控制竞争窗口,因此能够主动减少由于节点数量大造成的帧冲突,从而提高网络性能.模拟实验表明,在802.11多速率无线局域网中,竞争窗口控制算法的引入可以在已有的速率调整算法的基础上使网络性能大大提高,获得更好的吞吐量和公平性.     

基于二流理论的路网宏观交通状态判断模型

为了建立服务于交通控制的路网宏观交通状态判断模型,首先提出了路网宏观交通状态参数的选取原则,确定了路网宏观交通状态参数;然后运用二流理论推导出路网宏观交通状态参数之间的函数关系,建立了路网宏观交通状态判断模型,在此基础上提出了最佳路网容量的计算方法;最后利用最小二乘法对模型参数进行标定.利用VISSIM仿真软件模拟路网...     

区间速率连续Petri网的瞬时引发速率分析

瞬时引发速率（Instant firing speed，IFS）是连续Petrl网模型演变图构造的一个关键参数，其分析正确与否决定着区间速率连续Petri网模型行为分析的正确性．文献[8]仅对无有效冲突情形下的最大引发模式下的IFS进行讨论，未给出任意模式下的IFS求解方法．本文定义了区间速率连续Petri网的标识等价类，提出了区间速率连续Petri网在任意标识下的使能及其瞬时引发速率的有效分析方法；并对基于最大引发速率的有效冲突问题进行讨论，给出了基于优先级的最大引发速率的求解方法；最后给出相应的例子．     

基于mcODM-STA的风电机组变桨系统故障诊断

针对风力发电机组变桨系统故障诊断模型参数难以优化问题,提出了基于状态转移算法优化多类最优间隔分布机(multi-class Optimal Margin Distribution Machine optimized by the State Transition Algorithm,mcODM-STA)的风电机组变桨系统故障诊断方法.该方法选择风电机组功率输出作为主要状态参数,利用Pearson相关系数对风电数据采集与监视控制系统中风电机组历史运行数据进行相关性分析,剔除与功率输出状态参数相关性较低的特征,对余下特征进行二次分析,减少样本特征.将数据集分为训练集和测试集,训练集用来训练所提故障诊断模型,测试集用来进行测试.利用国内风电场实际运行数据进行实验验证.实验结果表明,与其他多种参数优化方法相比,所提方法故障诊断准确率和Kappa系数更高.     

基于人工神经网络的原油管道蜡沉积速率模型

从原油输送管道实际出发 ,利用试验室自制的蜡沉积试验环道对大庆原油进行蜡沉积试验 ,研究了多种因素对原油管道蜡沉积规律的影响 .利用人工神经网络的方法模拟各种影响因素与原油管道蜡沉积速率之间的映射关系 ,建立了多因素非线性影响下的蜡沉积速率模型 .该模型结构为4- 7- 1的三层 BP网络模型 ,它考虑了管壁处的剪切应力、管壁处温度梯度、管壁处蜡分子浓度梯度和原油的动力黏度对管道蜡沉积速率的影响 .利用该模型对实际管道蜡沉积速率进行预测的结果表明 ,利用神经网络方法建立的蜡沉积速率模型预测精度高 ,误差在 2 %以内     

交互式多模型卡尔曼滤波的车辆悬架系统状态估计

针对车辆悬架状态无法准确估计的问题,设计了自适应交互式多模型卡尔曼滤波(IMMKF)状态观测器.首先,建立了标准路面激励模型与四分之一线性化悬架模型;然后,利用递归最小二乘方法与IMMKF理论,设计了不同工况下广义悬架模型自适应IMMKF状态观测器;最后,分析了在标准C级路面激励工况下簧载质量变化对悬架系统状态估计的影响.仿真与台架试验结果表明,在簧载质量变化工况下,所设计的自适应IMMKF状态观测器与传统卡尔曼滤波状态观测器相比其估计精度至少可以提高20%.     

基于非线性观测器的车辆质心侧偏角估计

本文中提出了利用非线性状态空间观测器测量车辆质心侧偏角(VBSSA)的方法。本文首先建立一个非线性双轨模型,并用实验来验证模型的精度。然后通过将这个模型的实时估计的状态矢量进行线性化,推导出一种线性化观测器。结果表明该方法能够比较精确的对车体侧偏角进行估计。     

状态反馈控制及观测器在多桥车辆转向中的应用

建立了多桥车辆的3自由度动力学模型,针对质心侧偏角、车身侧倾角及侧倾角速度难以测量问题,设计了Luenberger观测器,并对Luenberger观测器进行仿真分析,分析结果表明:观测器跟踪性能良好、速度快且误差小。基于Luenberger观测器设计了状态反馈控制器,并对某多桥车辆进行仿真研究,与只前轮转向对比分析,结果表明:采用状态反馈控制器进行转向的多桥车辆各性能指标都显著优于只前轮转向,且具有良好的动态性能和鲁棒性,提高多桥车辆的操纵稳定性及安全性。     

轮毂电机驱动汽车横摆侧倾稳定性联合控制

为提高电动汽车的空间稳定性,开展基于轮毂电机和主动悬架的整车横摆-侧倾运动联合控制.分析了轮毂电机差动驱动联合主动悬架控制对车身横摆-侧倾运动的影响,制定了空间稳定性协同控制策略.以横摆角速度和质心侧偏角为状态变量,设计了基于参考模型的横摆稳定性控制器;以方向盘转角和侧向加速度为状态变量,设计了基于主动悬架侧倾抑制的前馈控制器;以侧倾角速度和侧倾角为状态变量,设计了基于反馈最优控制的侧倾稳定性控制器.建立了四轮驱动转矩和主动悬架力/力矩协调分配规则,通过联合仿真验证了控制策略的有效性.研究表明,轮毂电机差动驱动具有横摆稳定性控制能力和一定的侧倾辅助控制效果,联合主动悬架控制可以改善车辆的横摆-侧倾运动状态,大幅提高整车的空间稳定性.     

分布式驱动电动方程式赛车扭矩分配策略

本文旨在提高分布式驱动电动方程式赛车在高速转弯时的操纵稳定性,提出一种基于模糊神经网络算法的驱动扭矩分配策略。首先,基于车辆二自由度模型设计质心侧偏角观测器获取实际质心侧偏角;其次,以横摆角速度和质心侧偏角作为控制变量,基于模糊神经网络算法设计扭矩分配控制器来控制车辆行驶状态。运用Matlab/Simulink和Carsim仿真软件建立车身稳定性控制系统的联合仿真模型,并对蛇行绕桩与双移线工况进行仿真分析和实车测试。试验结果验证了所提扭矩控制策略的可行性和有效性。     

基于状态估计的无人车前轮转角与横摆稳定协调控制

针对无人车轨迹跟踪问题,提出了一种基于状态估计的无人车前轮转角和横摆稳定协调控制策略.建立了车辆轨迹跟踪模型,利用模型预测控制算法设计了轨迹跟踪控制器,得到实时跟踪参考轨迹所需的前轮转角.根据车辆模型设计了一种基于未知输入观测器的前轮转角估计方法,并将估计结果作为前轮转角跟踪控制的输入量.基于非奇异终端滑模控制设计了前轮转角跟踪方法,通过转向电机扭矩来控制车辆转向以实现轨迹跟踪.同时,设计了车辆横摆稳定控制器,通过控制横摆角速度跟踪误差确保车辆横摆稳定.建立了CarSim-Simulink联合仿真模型并进行仿真实测试.结果表明,未知输入观测器具有较好的前轮转角估计效果,从而为车辆协调控制提供可靠信息源,协调控制策略能够在保证车辆横摆稳定性的同时完成车辆轨迹跟踪.      

汽车稳定性控制系统关键传感器故障诊断

设计了基于解析模型的故障诊断算法实现传感器信号的自诊断功能,首先建立关键传感器的故障诊断算法基本框架,然后利用不同的故障诊断模型分别设计了基于等价方程与基于观测器两种故障诊断算法.等价方程算法利用车辆线性单轨模型及车辆运动学方程,将车辆操纵稳定性控制需求的传感器联系起来,并用于彼此的相互诊断.观测器方法利用车辆非线性单轨模型,通过建立龙贝格观测器提取传感器故障信息.从灵敏度与误报率两方面出发,提出了将两种算法有效融合的算法改进措施,重新制定诊断规则.实车试验的结果表明融合算法能够准确快速地诊断出微小故障,并给出故障等级.     

半被动悬架系统对汽车侧翻稳定性的改善

针对汽车侧翻事故，提出采用半被动悬架系统来改善汽车侧翻稳定性的方法，建立了与系统相对应的模型，并对减振器阻尼档位调节的控制方式进行了讨论，确定了阻尼档位随侧向加速度而变化的关系。对系统的模拟分析得到，若对半被动悬架系统实施相应的控制，汽车在非直线行驶时的最大侧倾角、侧倾角速度和侧倾角加速度分别下降了66．5%、64．3%和65．0%，侧翻因子下降了36．8%，从而改善了汽车的侧倾状态，提高了汽车的侧翻稳定性。     

极限行驶条件下车辆质心侧偏角观测器设计

用非线性车辆模型线性化方法,设计了基于广义卡尔曼滤波器和广义龙贝格观测器的质心侧偏角估计算法.给出考虑了轮胎非线性特性的扩展二自由度车辆模型,用非线性最小二乘法拟合轮胎模型的参数;分析非线性模型的能观性,并通过局部线性化方法,将非线性模型在当前状态处线性化,并得到近似的线性模型;设计了广义卡尔曼滤波器和线性化龙贝格观测器,并证明观测器的稳定性;最后,通过典型的操纵稳定性试验,验证算法的有效性.极限行驶工况下采用非线性模型线性化的方法,能获得更高的估计精度.     

基于K&C试验台的扭力梁与多连杆悬架研究

以某新旧两款商务车为研究对象,该两款车型后悬架分别采用扭力梁式悬架与多连杆式独立悬架,利用KC试验台获取其悬架系统的特性参数,对比分析平行轮跳试验结果中的车轮外倾角以及车轮前束角的差异和特点,然后基于整车基本数据使用汽车仿真软件Carsim分别建立整车模型,进行转向盘转角阶跃输入仿真,并通过整车侧向加速度与横摆角速度的变化来分析两种不同的后悬架对这款车型整车操纵稳定性的影响。结果表明,相对于扭力梁式后悬架,多连杆式后独立悬架能够加快稳态响应,减小谐振幅度,而且在特殊工况下,侧倾现象明显更小,响应速度更快。