模糊模式识别在汽车类型识别中的研究

给出了用模糊技术来识别汽车类型、客车载客量和货车吨位的实用方法．     

最小二乘支持向量机在汽车动态系统辨识中的应用

汽车转向时动态系统参考模型对于汽车稳定性的控制有重要影响．基于最小二乘支持向量机算法,应用网络搜索和交叉验证的方法选择支持向量机参数,并将其应用于汽车转向时的非线性动态系统辨识,取得了良好的辨识效果,建立的参考模型能够较充分地描述汽车动力学行为。     

基于串行RLS的汽车双参数联合辨识

整车质量与质心位置是汽车重要的结构参数,也是试验中必要的量测值和主动安全控制系统必需的工作参数.文中针对汽车实际使用过程中质量经常发生变化的情况,提出一种汽车双参数联合辨识方法.该方法基于两个串行的递推最小二乘(RLS)法,以汽车出厂初始参数为串行RLS辨识算法的初始值,结合蛇行试验辨识质心位置;然后,以辨识所得的质心位置结合双移线试验辨识整车质量,将辨识所得质量序列方差作为门槛值,通过有限次的递推循环,可以使得汽车整车质量、质心至前轴距离两参数的相对误差均收敛到3%以内.文中最后通过ADAMS虚拟试验验证了算法的有效性.     

驾驶员转向特性分类与辨识方法对比研究

针对汽车驾驶员转向特性分类与辨识问题,基于CarSim仿真平台对研究方法进行了初步探索。设计了转向工况仿真试验,采集试验数据,根据车辆最大横摆角速度,使用K-means聚类算法对驾驶员转向特性进行分类。在Matlab软件环境下分别采用学习向量量化(LVQ)神经网络、BP神经网络、支持向量机(SVM)建立驾驶员转向特性辨识模型,并对3种网络建立的辨识模型进行测试试验和比较。试验结果表明:3种辨识方法均具有较高的辨识精度,其中支持向量机方法在汽车驾驶员转向特性辨识方面具有一定的优势。     

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。     

汽车调度问题的数学模型及其解法

研究带有车场的汽车调度问题：有ｓ个发车场，ｔ个收车场，每个发车点派车的吨位有上、下限制．把这个问题归结为一个特殊类型的线性规划问题，给出了一个比较简单的解法．     

汽车侧面碰撞模型的非线性动力学参数辨识

为了在汽车侧面碰撞动力学系统模型中,获得一些无法通过试验方法直接获得的未知系统特性参数,采用了参数辨识技术,它是根据动力学系统在特定的载荷作用下的输出响应,确定动力学模型中的未知特性参数;介绍了一种基于卡尔曼滤波法的非线性动力学参数的辨识方法,并将其应用于汽车侧面碰撞模型的参数辨识中。利用辨识出的模型参数计算出模型的输出响应,该响应与仿真试验数据吻合良好,表明该方法是非线性动力学参数辨识的有效手段。     

车辆横摆转动惯量及轮胎侧偏刚度识别方法的研究

车辆参数辨识在汽车正逆向开发及控制器设计等方面是必要前提与技术难点.目前参数的获取主要有两种方法:通过仪器测量的方法和系统辨识技术.研究了一种能够识别横摆转动惯量及轮胎侧偏刚度的实验辨识方法.该方法通过汽车转向盘转角脉冲输入获得的实验数据,首先采用时域法辨识车辆横摆角速度对转向盘转角和侧向加速度对转向盘转角的传递函数,再通过非线性最小二乘法拟合传递函数中包含的横摆转动惯量和前后轮胎侧偏刚度,使所得频响特性和辨识所得频响特性误差最小,最后通过仿真验证该方法的理论可行性.所提的实验辨识获得横摆角速度和轮胎侧偏刚度参数的优点是无需特制或购买专用测量设备,尤其在实验条件受限情况下,更具有重要的工程实际意义.     

汽车性能数据库的建模

基于人工神经网络在非线性系统辨识中的优越性，依据整车的各项参数、动力性及经济性的试验测试结果，分析了系统辨识精度的评价指标，确定了两隐层BP神经网络的神经元数、初始权值及初始阈值，建立了汽车性能数据库的神经网络模型．该模型可实现正向预测与逆向推理功能，可缩短汽车的研发周期，并利用实例进行了说明与验证．     

用系统辨识方法求汽车操纵稳定性参数

本文给出试用系统辨识方法处理汽车操纵稳定性试验数据的算法。用这种方法,可以在较简单的试验得到的数据基础上,建立汽车转向运动数学模型。然后求得汽车转向稳态响应和瞬态响应的各项参数,判断汽车转向特性。     

基于改进的粒子群优化算法的轮胎参数辨识

轮胎是汽车的重要组成部分,其特性分析是研究汽车动力学的基础,其模型的精度直接影响整车模型仿真的精度,多采用粒子群优化算法对轮胎参数进行辨识.参考自然界生物进化现象,在基本粒子群算法的基础上提出带变异阀值的多种群粒子群算法.该算法采用多个种群同时进化以保证粒子群的多样性,同时可改善全局收敛的可靠性,采用变异阀值可避免优化算法陷于局部收敛现象的发生.将该方法应用于轮胎参数辨识,并与其他优化算法辨识结果进行比较,该方法结果能够更好地与实验数据吻合,证明该方法辨识精度高,在轮胎参数辨识中有较好的应用性.     

汽车惯性参数测量研究

为总结和分析汽车惯性参数测量技术的研究进展、发展趋势和提高测量精度,分析了惯性参数对汽车动力学特性的影响,进而从汽车惯性参数的辨识和试验台测量2个方面对汽车惯性参数测量技术进行综述;在辨识汽车惯性参数时,应当根据采用的汽车动力学(操纵、平顺或行驶)模型进行相关的试验,考虑输入和输出试验数据测量精度对辨识结果的影响;汽车惯性参数测量试验装置从传统的单参数测量装置发展到了多参数汽车惯性参数测量装置,主要采用复摆原理或力/运动原理进行测量。试验台的摩擦和支撑系统的刚度是影响测量精度的2个主要因素,采用系统动力学的方法建立汽车惯性参数测量试验台的摩擦和弹性补偿模型,对试验台摩擦和弹性的影响进行分析。结果表明:汽车惯性参数测量试验台开发过程中,采用轻量化设计和测量误差分析技术指导试验台的优化设计是十分必要的;提出的汽车惯性参数测量试验台的摩擦和弹性计算方法,提高了测量精度。     

一种复杂系统的模糊模型结构及递推辨识方法

提出了一种复杂系统的模糊模型结构及辨识方法．该模糊模型利用系统的输入和输出数据,将输入和输出空间视为模糊空间．根据辨识精度将模糊空间划分为ｍ 个子空间,每个子空间由线性模型来表征．由隶属函数将子空间模型联接成全局模型来表征系统的整体特性．隶属函数和子空间的模型参数由递推辨识方法实现．仿真结果表明,这种模型结构可以表达复杂系统的特征和辨识算法的有效性     

一种涵道无人直升机模型参数辨识试验策略

针对样例涵道无人直升机,考虑机体振动等环境因素对输出数据的污染,提出一种样例无人直升机悬停模态下模型参数辨识方法．针对带角速率反馈的广义直升机参数辨识模型．利用直升机角速率、线加速度和操纵量依次独立辨识纵向通道模型参数Iy,Ib和Cr．首先根据传感器输出噪声方差先验信息筛选观测数据,有效剔除由此产生的部分野值样本．然后进一步采用低通滤波器对观测数据进行滤波．通过最小二乘法进行二次辨识．试验结果表明．该方法可显著提高模型参数辨识精度并降低参数估计的标准差．     

一类分布参数系统的辨识

讨论非均质碳酸盐岩气藏的分布参数系统辨识方法．在考察窜流函数与地质特征的关系基础上,建立一般的双重孔隙结构模型并阐述其作用与意义;介绍系统辨识问题的若干新结果,包括稳定泛函和参数可辨识性等;用自共轭算子的谱扰动方法证明结构模型的孔隙度和窜流系数的可辨识性．结果表明,分布参数系统辨识包括参数、边界和结构等的辨识,具有实际应用前景。     

结构时变模态参数辨识的时频分析方法

应用线性和二次时频变换方法，即短时傅里叶变换和魏格纳—维尔分布，进行了时变结构模态参数的辨识．通过对刚度突变和刚度连续变化的单自由度系统时变参数辨识的仿真，论述了两种时频辨识方法的特点．仿真结果表明，时频变换辨识方法是辨识时变模态参数的有效工具，而且魏格纳—维尔分布二次时频表示能得到比基于短时傅里叶变换的谱图更好的辨识结果．     

Wiener模型的集成辨识方法

对一类石油化工生产过程中的Ｗｉｅｎｅｒ模型辨识问题,提出了一种稳态与动态相结合的集成辨识方法．利用稳态信息获取稳态模型的强一致性估计,通过神经网络逼近得到非线性增益的逆函数．然后利用系统的动态信息辨识Ｗｉｅｎｅｒ模型的线性系统的参数,并得到一致性估计．仿真结果表明了该方法的有效性和实用性．     

遗传算法在汽轮机调速系统参数辨识中的应用

分析了常规参数辨识方法在进行汽轮机调速系统参数辨识时存在的局限性,在对华阳后石电厂6号机组（600MW）汽轮机调速系统模型参数进行辨识时,采用了一种基于遗传算法的参数辨识方法,并利用Matlab及其Simulink工具箱予以实现．这种方法对现场试验条件的要求不高,试验时可以根据机组实际情况选择测点,并且可以较好解决非线性环节参数的辨识问题,比较适合于汽轮机调速系统的参数辨识．结果表明,辨识所得的模型参数能够满足电力系统分析对汽轮机调速系统模型准确度的要求．     

基于意图辨识的线控汽车紧急转向控制方法

针对线控转向汽车在紧急转向时,按理想转向传动比控制得到的横摆角速度动态响应慢、超调量大、稳定时间长的问题,提出了一种基于驾驶员转向意图辨识的横摆角速度反馈控制方法.该方法在正常转向时,车辆按照理想转向传动比控制;在紧急转向时,在理想转向传动比控制基础上,叠加横摆角速度反馈控制.车辆紧急转向引入驾驶员转向意图辨识环节,以判定何时叠加横摆角速度反馈控制.转向意图辨识利用多维高斯隐马尔可夫模型建模,通过离线训练参数、在线辨识识别的方式实现.实验验证结果表明:该方法能够有效降低线控汽车瞬态转向响应的超调量、减少稳定时间.     

不确定Gray-Scott系统的参数辨识与时空混沌同步

将离散控制系统的滑动变量零渐近的性质扩展为连续的,应用于描述时空混沌的偏微分方程中,提出了一种实现时空混沌同步和参数辨识的方法．设计了参数辨识器和同步控制器．以不确定Gray-Scott系统为例,验证其有效性．仿真结果表明,参数辨识器中的辨识量能够有效地替代目标系统和响应系统中的未知参数．施加控制器后,两个未知参数的时空混沌系统迅速地达到完全同步．