考虑驾驶员特性的四轮独立驱动电动汽车转向控制研究

四轮独立驱动电动汽车四轮驱动力矩独立可控,在汽车控制方面相对于传统汽车具有显著优势,通过建立驾驶员不同转向特性参考模型和四轮驱动力矩控制进行考虑驾驶员特性的四轮独立驱动电动汽车转向控制研究。基于驾驶模拟器实验,在对驾驶员转向特性进行分类和建立辨识模型的基础上,采用RBF神经网络建立了驾驶员不同转向特性的参考模型,给出了考虑驾驶员转向特性的整车控制原理,应用驾驶模拟器对所研究的控制方法进行了验证。验证结果表明:参考模型输出能够反映不同转向特性驾驶员期望的车辆响应,通过对四轮驱动力矩合理控制实现汽车跟踪驾驶员期望。     

支持向量机与神经网络在减振器建模中的应用

提出了利用支持向量机回归建立减振器非参数模型的方法。之后,利用支持向量机建立的模型与两类神经网络模型进行了对比。一类是反向传播神经网络,另一类是径向基函数神经网络。这三种模型分别在虚拟减振器与真实减振器上进行了比较。比较结果证明反向传播神经网络对虚拟减振器的辨识结果最好,而支持向量机回归算法对真实减振器的辨识效果最好。其原因是由于真实减振器的试验数据均具有噪声,而支持向量机对噪声具有一定的鲁棒性。     

支持向量机非线性系统模型辨识的研究

采用标准支持向量机(SVM),v-支持向量机,模糊支持向量机,充分发挥其可以任意逼近非线性模型的良好特性对非线性系统进行模型辨识,通过仿真试验表明SVM学习速度快,在小样本情况下具有良好的非线性建模和泛化能力.     

非线性Hammerstein-Wiener模型辨识预测控制

为解决工业过程控制领域中非线性系统的模型辨识与预测控制问题,提出一种基于BP神经网络模型的预测控制策略,采用一种分段最小二乘支持向量机辨识Hammerstein-Wiener模型系数的方法建立非线性预测控制器.利用BP神经网络训练预测控制输入序列和拟牛顿算法求解非线性预测控制律,从而实现了一种基于支持向量机Hammerstein-Wiener辨识模型的非线性预测控制算法.仿真实验验证了该算法的有效性和可行性.     

发动机支持向量机建模及精度影响因素

针对发动机具有非线性、时变性的特点以及采用常规神经网络辨识时的过学习等问题,提出基于支持向量机(SVM)的发动机模型辨识方法。该方法以大量实测数据为基础,采用结构风险最小化准则(SRM),保证网络具有很强的推广特性。以MATLAB为平台,依据实测试验数据,研究核函数、损失函数及惩罚参数对系统辨识精度的影响,确定各参数对模型精度影响的程度。在充分考虑各参数之间交互作用的前提下,利用循环嵌套查找方法,获得使支持向量机网络辨识精度达到最优时的各参数值,并以此建立发动机转矩及油耗模型。研究结果表明:基于支持向量机的发动机模型具有较强的泛化能力,为实现发动机与传动系统共同工作的最佳匹配控制奠定了基础。     

基于支持向量机的非线性系统辨识方法

支持向量机是一种基于结构风险最小化原理的新一代机器学习方法,在分类和回归估计方面已显示出了很好的应用前景.本文在简要介绍支持向量回归新方法的基础上,给出用于非线性系统进行辨识的支持向量机模型和多输入支持向量机的核函数构造方法,并将支持向量机与神经网络的非线性系统辨识效果进行了比较分析.实验结果表明,支持向量机具有比神经网络更强的非线性系统辨识能力和更好的泛化能力.     

关于泛化神经网络与支持向量机的研究

人工神经网络(ANN)的泛化特性是神经网络最重要的特性,同时也是最不容易保证的特性。本文对改进泛化的神经网络算法以及新兴的机器学习算法——支持向量机算法进行研究,并分别用BP神经网络、改进泛化能力的神经网络、支持向量机对人体脂肪测试实例进行仿真预测分析,结果表明,支持向量机比神经网络、改进泛化神经网络具有更好的预测(泛化)能力,是人工神经网络的替代方法。     

基于支持向量机的pH中和过程辨识

针对pH中和过程具有强非线性、时变性的特点,提出一种基于支持向量机的pH中和过程模型辨识方法.该方法采用结构风险最小化准则,保证网络具有较强的推广特性,通过求解凸二次规划确保网络结构全局最优化自动生成.利用支持向量机建立辨识pH中和过程辨识模型.仿真结果表明模型辨识精度高,泛化性能好,模型有效且易于实现.     

支持向量机在电液伺服系统辨识建模中的应用

提出了电液伺服系统的支持向量机的辨识建模方法。利用电液伺服系统的可测参量,建立了基于支持向量机的电液伺服系统的模型。以电液位置伺服系统为例,进行了仿真实验。仿真结果表明支持向量机模型具有辨识精度高,推广性能好的优点,从而验证了该方法的正确性和有效性。     

一类混杂系统的模型辨识

针对一类具有切换结构的混杂系统,提出一种基于仿射传播聚类的模型辨识方法。将模型辨识问题等价成对系统数据的分类和分类数据的回归问题。通过仿射传播聚类算法对样本数据进行聚类划分,并分别采用最小二乘支持向量机算法对子样本分别建立模型。仿真结果验证了该方法的有效性和实用性。     

基于PSO参数辨识SVM的中长期径流预测研究

以径向基函数作为核函数,利用微粒群(PSO)算法的全局寻优特性进行支持向量机(SVM)的参数辩识.在微粒群搜索参数前,先对参数进行指数变换,使[0,1]和[1,∞]有着相同的搜索概率.微粒群算法的适应值函数是以支持向量机模型的推广能力为标准的,讨论了测试样本的最小误差和留一法对支持向量机学习方法推广能力的两种估计.最后...     

基于迁移学习和AlexNet的驾驶员行为状态识别方法

为了解决传统基于神经网络算法的驾驶员行为状态识别系统精度过于依赖大量训练样本的问题,本文提出将迁移学习理论和AlexNet引入到驾驶员行为状态的识别研究中。首先对驾驶员行为特征及状态进行深入分析,对驾驶员7种驾驶状态进行了定义,构建了驾驶员状态信息采集系统;然后对基于卷积神经网络的驾驶员状态识别方法研究,建立了驾驶员状态数据集,构建了基于AlexNet卷积神经网络的状态监测系统,通过迁移学习完成了卷积神经网络识别模型。最后通过实验验证了本文提出的驾驶员状态识别算法对7种驾驶员状态识别的有效性。实验表明：该系统准确率达到97.8%,且在实验设备中运行速度达到70帧/分钟,满足较高的准确率要求与实时性要求。     

驾驶员行为意图及特性辨识研究综述

为了更好地提高汽车的主动安全性,实现个性化驾驶,针对汽车电控系统中的驾驶员行为意图及特性辨识问题,阐述了各种电控系统在汽车上的重要作用和驾驶员行为意图及特性辨识研究对于汽车电控系统开发的重要意义,对驾驶员行为意图及特性辨识的国内外研究进展情况进行了概述,提出了展望:为提高汽车电控系统性能,实现智能化控制,需要对汽车驾驶员行为意图及特性进行辨识研究;如何更为合理地对转向、制动、加速特性等综合特性进行合理分类和在线准确辨识,将是一个长期的研究课题。     

基于支持向量机(SVM)的工业过程辨识

将支持向量机应用到典型的时变、非线性工业过程——连续搅拌反应釜的辨识中，并与BP神经网络建模相比较，仿真结果表明了支持向量机的有效性与优越性．支持向量机以其出色的学习能力为工业过程的辨识提出了一种新的途径。     

基于样本修整和支持向量机算法的并网风电机组运行特性研究

针对并网风力机组运行时非线性、耦合性和大惯性的特点,提出了一种基于样本修整和支持向量机算法的系统辨识方法,并通过实例将该方法与单纯的支持向量机算法、BP(back propagation)神经网络算法进行比较.结果表明,样本修整后与修整前相比,训练速度和预测精度都有明显提高,基于样本修整和支持向量机算法的辨识方法具有明显的优越性.     

基于核主成分分析和支持向量机的飞机舱音信号识别

为了提高飞机事故原因的调查准确性与实时性,提出了一种基于核主成分分析和支持向量机的舱音背景声识别方法.首先提取和分析了飞机驾驶舱话音记录器中所记录背景声信号的特征参数,然后分别以多项式核函数、sigmoid核函数和高斯核函数3种核函数作为内积,对3种核函数的降维特性进行了对比分析,最后将核方法与支持向量机结合,实现对舱音背景声的分类识别.实验结果表明:通过基于不同核函数的主成分分析方法与支持向量机的结合比较,确定以高斯核函数为内积的SVM分类方法具有较好的分类效果.     

基于动态双向耦合的高速汽车侧风稳定性控制研究

针对高速汽车在侧风环境下的气动稳定性问题,基于大涡模拟（LES）及五自由度车辆模型,建立了汽车空气动力学与汽车动力学的动态双向耦合分析模型.考虑了主动前轮转向的主动控制（AFS）对高速车辆侧风稳定性的影响;采用调整车辆质心位置的方法验证了动态双向耦合模型的鲁棒性.对在某轿车在有、无驾驶员及有、无AFS控制下的运动及流场特性进行了对比分析.研究结果表明:在侧风作用下车辆的侧向速度及横摆角速度对高速车辆的气动稳定性有着重要影响;在无驾驶员条件下,有AFS控制的车辆仍能回到正常行驶路线,而无AFS控制的车辆无法回到正常行驶路线;在有驾驶员条件下,无AFS控制车辆最大侧向位移为1.1 m,有AFS控制车辆最大侧向位移0.47 m,表明AFS控制有助于提高车辆侧风稳定性.      

基于深度卷积神经网络的地磁导航方向适配性分析

针对地磁导航方向适配性分析时人工提取的特征主观性较强且难以表达深层的结构性特征的问题,提出一种基于深度卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的地磁导航方向适配性分析方法.首先,利用Gabor滤波器的方向选择特性建立了6个典型方向的适配特征图;然后,设计了卷积神经网络对深层次的方向适配特征进行提取,并通过混和粒子群算法(hybrid particle swarm optimization,HPSO)对卷积神经网络的训练参数进行优选;最后,通过仿真实验对所提方法进行了验证.结果表明,该方法可有效避免复杂的计算以及人工特征提取的盲目性,实现了地磁导航方向适配性分析的自动化,且所提方法的准确率高于传统的BP网络和支持向量机,对地磁导航和航迹规划具有指导意义.     

虚幻4驾驶模拟器设计和驾驶员特性分析

深入研究人类驾驶员的驾驶行为和特性,对推动智能汽车向高度自动驾驶发展具有重要意义。采用驾驶模拟器研究驾驶员在复杂交通场景下的驾驶决策和驾驶行为,成为近年来的一个研究热点。基于虚幻四引擎UE4交互式视景仿真技术,通过车辆、道路、建筑、交通灯、行人、路牌等交通元素的驾驶视景仿真环境搭建,开发了CarSim汽车动力学模型和罗技G29力反馈方向盘踏板的具有高拟真度人机交互的驾驶模拟系统。并设计了典型工况下的驾驶模拟试验,通过实时采集驾驶员驾驶数据,对驾驶员特性进行研究。研究结果表明:该驾驶模拟器具有逼真的驾驶体验,利用模糊C聚类算法(FCM,fuzzy C-means),将驾驶员特性进行准确分为6个聚类,可以将驾驶员特性进行准确分类,确立驾驶员特性与驾驶能力的关联,为进一步建立实时驾驶权分配研究奠定了基础。