基于随机森林的DC 600 V供电系统接地故障诊断方法研究

为解决目前DC 600 V供电系统接地故障诊断方法只能诊断出较少的故障模式且通用性较差的问题,文章搭建了DC 600 V供电系统的仿真模型,对供电系统输入端接地、中间直流环节接地、输出端接地等多种故障模式进行了仿真分析,提取了故障波形的关键特征,并采用随机森林分类器方法解决了现有诊断方法通用性较差的问题。验证结果表明,该方法能准确诊断多种接地故障模式,且具有更好的通用性和可维护性。     

基于状态反馈和预瞄前馈的智能车半主动悬架控制

为提高智能车辆的半主动悬架综合控制性能，提出一种基于状态反馈和预瞄前馈的半主动悬架控制方法。首先，以8轮车为研究对象建立11自由度半主动悬架模型，设计LQR状态反馈控制器。然后，为解决状态反馈控制抗路面干扰能力弱和基于固定时序延迟的预瞄反馈控制适用性差的问题，提出一种基于状态反馈和预瞄前馈的控制器：建立车轮运动规划模型和路面预瞄模型，计算出悬架控制系统所需的车轮规划轨迹点序号和控制延迟响应时间；以路面激励和垂向加速度为输入、以前馈阻尼力为输出，设计基于类模糊的预瞄前馈控制器，并与LQR反馈控制器一并构成所提控制器。最后，基于MATLAB/Simulink和Trucksim联合仿真平台，进行匀速转向工况、变速直线工况、变速转向工况和匀速直线工况下的试验验证。结果表明，在垂向加速度、俯仰角加速度、侧倾角加速度均方根值方面，与被动悬架相比，所提控制方法在4种工况下至少降低了23.52%、13.59%、19.35%；与基于固定时序延迟的预瞄反馈控制相比，所提控制方法在前3种工况下至少降低了14.04%、8.09%、13.79%；与基于状态反馈的控制方法相比，所提控制方法在第4种工况下降低了13...     

基于改进纯跟踪的智能车路径跟随方法

为提高智能车的路径跟随精度和行驶平稳性，提出一种基于改进纯跟踪的路径跟随方法。首先建立纯跟踪路径跟随模型，分析纯跟踪模型在初始偏差条件下的控制效果；然后将航向偏差作为反馈变量对纯跟踪方法进行补偿，并以横向偏差和航向偏差为输入、以补偿权重为输出，采用类模糊方法实现补偿权重的动态调节；最后通过实车试验选定控制参数，并验证所提方法的控制性能。结果表明，该方法在不同初始偏差和不同目标行驶速度下能够实现偏差的快速消除，并保证行驶平稳性，具有较好的路径跟随效果，运算耗时较少。