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.     

基于轮胎侧偏刚度变化率的车辆质心侧偏角融合估计算法

针对车辆在高速紧急避让工况下质心侧偏角难以直接测量的问题,提出一种基于轮胎侧偏刚度变化率的质心侧偏角融合估计算法。在车辆二自由度动力学模型的基础上,提出一种轮胎侧偏刚度估计方法,构建基于改进扩展卡尔曼滤波的质心侧偏角估计算法。根据质心侧偏角和车辆纵向、侧向加速度的关系,构建基于积分法的质心侧偏角估计算法;结合两种估计算法的特点,采用轮胎侧偏刚度的一阶微分表征车辆的非线性程度,设计了一种适用于不同车辆动态特性及路面条件的融合估计算法。Carsim/Simulink联合仿真结果表明,该融合估计算法在不同的车辆动态特性和不同路面条件下具有良好的估计精度和实时性,对传感器信号的噪声、误差鲁棒性强。     

载货汽车多侧翻指标关联性分析与实用化表征方法研究

以优化载货汽车实用化侧翻预警指标表征方法为目的,针对3种侧翻指标(侧向加速度、侧倾角、横向载荷转移率)展开理论关联性分析和动力学仿真试验验证。基于简化的车辆侧倾动力学模型,推导3种侧翻指标关联模型,在Matlab/Simulink中建立基于某轻型载货汽车实际参数的非线性多自由度动力学模型,设置车速与转向角独立变化的2组阶跃转向工况,研究车辆侧翻指标定量关联性及实用化表征方法。通过最终稳定点的分布拟合得到侧倾角和横向载荷转移率与侧向加速度之间的线性数值化模型,进而验证了提出利用侧向加速度间接表征侧倾角和横向载荷转移率的实用化侧翻预警指标表征方法。结果表明:随着方向盘转角和车速的提高,侧倾角和横向载荷转移率与侧向加速度在整个仿真过程中能够快速趋于稳态。通过此法计算出的车辆侧倾角和横向载荷转移率,为后续车辆侧翻预警控制系统的设计提供了良好的指标基础。     

汽车质心侧偏角观测器试验验证

提出了一种综合运动学和动力学模型估算车辆质心侧偏角的方法。引入非线性因子表征车辆的非线性状态程度,在此基础上提出了一种简化的非线性轮胎侧向力计算方法,考虑轮胎侧偏刚度补偿,基于单轨模型建立Kalman滤波器实时估计出车辆质心侧偏角。搭建基于轮速传感器、侧向加速度和横摆角速度组合传感器、方向盘转角传感器、MicroAutoBox和GPS系统的试验验证系统,在高附着路面条件下进行蛇形操纵和双移线操纵试验。试验结果表明:所设计的估计算法能在一定程度上反映车辆的实际状态,实时性和估计精度能满足稳定性控制系统的要求。     

基于多信息数据融合滤波的坡度识别算法

为了对大坡度、大坡度变化率路面的坡度值进行准确快速识别,提出一种基于多信息数据融合滤波的坡度识别算法.分析了目前不同坡度识别算法的优劣,分别建立了基于动力学、考虑坡度变化率的加速度传感信息坡度识别模型、基于GPS的坡度识别模型.应用交互多模型卡尔曼滤波算法(I MM-KF),将3种坡度识别模型进行联合滤波估计,在不同运行工况下自适应调节坡度识别模型的参与比例.以轮毂电动机车辆的多传感信息为载体,构建了dSPACE试验平台并完成试验.结果表明:在定坡度变化率、连续变化坡度、驻坡等工况下,所提出的算法的坡度识别结果出现小幅震荡后能够快速准确跟随实际值,提高了车辆坡道识别的精度和鲁棒性.     

基于云和高斯过程的网联车辆协同式道路参数估计

近年来智能网联汽车发展迅速,云端预先存储的道路参数信息对于提升网联汽车的悬架控制以及检测路面不规则度至关重要。目前关于道路参数估计的工作大多在单个车辆上完成,此类算法对于车辆模型不确定性以及测量误差较敏感。针对该问题,提出了一种新的协同式估计架构,该架构能够充分利用多个同质的网联汽车的测量信息以提高估计精度。首先,在云端利用前方行驶的全部车辆的数据对高斯过程模型进行训练以通过众包方式获取道路参数的估计结果。然后,该结果以未测量的方式发送到后方相邻车辆,后方单个车辆结合自车车载传感器（如加速度计、横摆角速度以及侧倾角速度）和由云端获取的基于众包高斯过程估计结果,使用卡尔曼滤波对该估计结果进一步优化。进而估计结果被发送到云端以更新高斯过程模型。大量的仿真实验结果表明,以该种方式使用云端估计的道路参数作为额外的未测量信息能够提高道路参数的估计精度,验证了该算法的有效性。     

分布式驱动电动汽车纵向车速非线性自适应估计

基于分布式驱动电动汽车,提出了一种纵向车速非线性自适应估计算法.该算法使用车辆加速度传感器信息和各车轮滑移率反馈值对车辆纵向车速进行估计.从理论上证明了纵向速度估计误差收敛.根据各车轮滑移率的大小确定各轮速估计误差在估计算法中的反馈修正比例.使用带遗忘因子的递推最小二乘算法在坡道路面对路面坡度进行了在线实时估计,进而使用坡度估计值修正纵向加速度传感器信息,实现了坡度自适应纵向车速估计.该方法具有计算量小、估计精度高的优点.通过多工况的实车试验验证了算法的有效性.     

基于双层结构的商用车质量辨识算法

针对山区路面商用车整车质量辨识问题,设计了一种汽车质量辨识算法.基于车辆纵向动力学模型提出了基于双层结构的商用车质量辨识算法：上层为基于倾角传感器的路面坡度估计算法;下层为基于带时变遗忘因子的递归最小二乘法的整车质量辨识算法.使用TruckSim软件平台分析了汽车悬架对上层算法的影响,并进行了实车试验.试验结果表明,所提出的质量辨识算法能够有效地估计路面坡度和整车质量,估计准确,收敛速度快,修正后的整车质量均方根误差平均值从209.97 kg减小到117.43 kg.     

基于粒子群优化的主动稳定杆系统自抗扰控制

为了提高车辆的抗侧倾能力，设计了液压马达驱动式主动稳定杆控制系统，提出了基于粒子群优化（PSO）算法的分层控制策略。上层自抗扰控制器（ADRC）计算出整车所需反侧倾力矩，整车所需要的反侧倾力矩经过分配器分配到前后轴，下层三闭环比例-积分-微分控制器（PID）接收到所要提供的反侧倾力矩后计算出控制电流输入到伺服阀，从而驱动马达输出轴旋转并通过稳定杆产生主动力矩，实现车辆的主动防侧倾控制。为了使控制器有更好的控制效果，采用PSO算法整体优化上、下层控制，优化后的ADRC和PID参数再输入到整车模型中，为了使仿真接近实际效果，把实验测得的横向稳定杆扭转刚度也代入到模型中。在C级路面上采用蛇形和双移线工况进行仿真，通过将PSO优化的自抗扰系统与被动系统、PID控制系统和未优化的自抗扰控制系统对比进行仿真验证。仿真数据表明：侧倾角的大小直接影响车辆侧倾稳定性，采用PSO算法优化的分层控制策略能显著降低车辆的侧倾角，有效抑制过度的车身侧倾运动带来的不稳定性；主动控制的稳定杆比传统被动式稳定杆能更好地给车辆提供所需要的反侧倾力矩，提高了车辆抗侧倾能力；优化后的ADRC控制器比被动系统和未优化的ADR...     

基于自适应无迹卡尔曼滤波的分布式驱动电动汽车车辆状态参数估计

以精确估计车辆状态参数为目标,提出了一种基于自适应无迹卡尔曼滤波的车辆状态参数估计算法,采用非线性三自由度车辆模型,将模糊控制与无迹卡尔曼滤波算法相结合,实现对系统测量噪声的自适应调整,通过对方向盘转角,纵向加速度和横向加速度等低成本传感器信息融合实现对质心侧偏角和横摆角速度的状态估计.应用CarSim与Matlab/Simulink建立分布式驱动电动汽车整车模型并且联合仿真对估计算法的有效性进行验证.结果表明自适应无迹卡尔曼滤波比无迹卡尔曼滤波更能有效准确地进行车辆状态参数估计,在双移线工况中,质心侧偏角估计精度提高了6.7%,横摆角速度估计精度提高了4.8%.      

一种小型化超宽带微带带通滤波器

研究一种小型化超宽带微带带通滤波器。该滤波器采用2个开路枝节线和2个短路枝节线,其中开路枝节和短路枝节两两组成枝节线对。在2个枝节线对之间,利用一段均匀微带线进行连接。滤波器的输入输出采用直接馈电的设计,以保证宽带滤波器所需的强耦合。通过对该滤波器的参数进行仿真研究,设计实现了一个带宽在110％左右的超宽带滤波器。试制样品的测试结果与仿真结果吻合良好,表明该滤波器在中心频率为1．90GHz时,可实现103oA的相对带宽。通带内的最小插入损耗为0．20dB（在1．52GHz处）,匹配均优于-20dB。第一个寄生通带的频率高于6GHz,是中心频率的3．2倍左右,而且该滤波器的电尺寸小,在其通带中心频率处,只有0．21×0．18λg^2     

基于短路/开路枝节线的小型化超宽带滤波器

介绍了一种基于并联枝节线单元的超宽带滤波器.该滤波器由3种基本元件组成：短路枝节线、开路枝节线和连接线.其中,每个短路枝节线和开路枝节线组成一个枝节线对,在枝节线对间利用连接线实现强电磁耦合.在设计中,这3种基本元件的电长度是相同的.通过合理选择各元件的特征阻抗,就能实现带宽在100％左右的超宽带滤波器.此外,该超宽带滤波器还具有较宽的高端阻带.文中首先基于理想传输线模型对该滤波器进行了仿真研究;然后在全波仿真的基础上,利用微带线实现了一个三阶的超宽带滤波器;最后利用平面印制板技术对滤波器进行了实物加工.测试和仿真结果吻合良好.实验结果表明,该滤波器的中心频率为1.775 GHz,相对带宽为97.5％.通带内匹配优于-15 dB,最小插入损耗为0.25 dB（在1.3 GHz处）.第一个寄生通带的频率高于6 GHz,是通带中心频率的3.4倍左右.     

拓扑中滤子与几个概念的刻划

文章进一步探讨了滤子的性质，主要用它刻划了拓扑中的几个重要概念。     

有源滤波与惯性滤波方法的综合应用

针对无源滤波、有源滤波方法对噪声信号去除能力的不足,提出一种新的有源滤波和惯性滤波相结合的滤波方法.分析了由电器元件组成的无源RC滤波器和有源RC滤波器;阐述了惯性滤波的方法及其函数,进行了对污染信号的仿真实验,将无源RC滤波、有源RC滤波及有源RC滤波与惯性滤波结合的方法进行了比较.结果表明,有源RC滤波与惯性滤波结合的滤波方法明显优于前两种滤波方法,而且结构简单,操作方便,效果较好,并降低了算法复杂度,达到比较理想的滤波效果.     

微带线带通滤波器的设计

阐述了工作在中心频率为几个ＧＨｚ带通滤波器的设计过程，介绍了带通滤波器的设计的原理，利用计算机辅助设计工具ＭＡＴＬＡＢ进行数值计算，给出微带线的ＰＢＣ尺寸，并用软件包ＥＥｓｏｆ模拟出带通滤波器参数。     

用于图像处理的自适应多级中值滤波器

研究了一种新的自适应多级中值滤波器（ＡＭＬＭ）在图像处理应用中的一些特性．研究表明：ＡＭＬＭ的细节保护能力介于单向多级中值滤波器（ＭＬＭ－）和双向多级中值滤波器（ＭＬＭ＋）之间,但滤噪能力总是优于ＭＬＭ－,而且大部分情况下优于ＭＬＭ＋．应用于实际噪声图像的滤波结果显示,ＡＭＬＭ优于ＭＬＭ＋及ＭＬＭ－．     

用McClellan变换设计等纹波菱形滤波器组

由于二维菱形滤波器组能够结合人的视觉特性分解信号，因而在子带编码中日益受到人们的重视，有关二维菱形滤波器组的设计和利用菱形滤波器组处理视频信号的报道也逐渐增多．利用切比雪夫优化法设计的零相位菱形滤波器组不仅具有较小的重建误差，而且滤波器本身的性能也可以得到控制．由于该方法利用一维切比雪夫优化和ＭｃＣｌｅｌｌａｎ变换，再加上所设计的滤波器为正交镜像的，因而设计简单。通过实验证明，利用该方法设计的滤波器的性能较为理想。     

X射线检测焊缝缺陷图像的预处理

本文以X射线检测某压力容器得到的焊缝图像为分析对象,针对X射线检测焊缝原始图像具有灰度区间比较窄、缺陷边缘模糊、图像噪声多、缺陷特征有时被淹没等特点,对图像预处理的多种方法进行了实验比较,实验结果表明LUM滤波的方法可以兼顾平滑图像以及锐化图像双重作用,可以较好地增强边缘、抑制噪声、保存细节。     

一种新的混合滤波算法

在超限像素滤波的基础上,融合了均值滤波和中值滤波的优点,提出了基于3种滤波的1种新的混合滤波算法．由实验的图像、均方误差（MSE）、峰值信噪比（PSNR）和Q指标可以看出,这种新的混合滤波算法能有效地滤除图像多种噪声,较好地保护图像的边缘和细节．     

网页中CSS滤镜的妙用

介绍了CSS滤镜的使用方法，通过具体实例分析了几种CSS滤镜的属性，并结合JavaScript脚本来控制滤镜的参数使其产生动态效果，让网页变得更加妙趣横生。