基于多道瞬态瑞雷波法的水泥混凝土抗压强度推定模型研究

采用多道瞬态瑞雷波法对不同尺寸的水泥混凝土试件上的振动信号进行采集,利用时域分析法分析振动信号中体波和面波的分离情况,确定了合适的试件尺寸和震源位置,利用相位变换广义互相关函数法和全波形能量法分别得到了不同龄期水泥混凝土的振动信号的波速和能量衰减因子,结合同条件养生试块的抗压强度试验值,建立了基于波速及衰减因子的强度推定模型,可为水泥混凝土抗压强度的快速、无损估算提供参考。     

基于互相关和Hilbert的多设备测试数据延时研究及优化

针对利用多台设备采集试验数据时数据难以同步的问题,提出一种检测设备试验数据时间延迟估计的优化算法,结合测试数据去除趋势、互相关函数及其Hilbert变换之间的差值幅值,根据差值幅值在窗口范围内达到峰值的取样点计算延迟时间.仿真结果表明,该方法与直接互相关函数计算相比具有更好的锐度.采用多个陀螺仪测量车内同一点的车辆状态...     

基于海事卫星时延和频偏的远海飞行器跟踪方法

针对海上飞行器难以实现实时安全定位的问题,研究利用海事卫星时频数据对海上飞行器进行跟踪的方法,实现主动地跟踪远海飞行器的轨迹.介绍并分析现有自适应转弯模型的缺点以及交互式多模型算法(IMM)在测量数据为时延和频偏情况下存在的问题.在此基础上提出基于时延约束的自适应转弯模型,该模型通过引入时延数据建立转弯速率估计器,估计目标可能的位置和对应的转弯速率,进而估计出目标的速度矢量.简要地介绍了频偏的计算模型以及粒子滤波算法,给出了远海飞行器跟踪的算法流程图.使用Matlab进行了二维对比分析,并使用专业的仿真软件卫星工具包(STK)搭建远海飞行仿真环境,生成仿真的飞行参数、卫星时延以及频偏等数据用以验证模型的可行性.仿真结果表明:①在测量数据为时延和频偏的情况下,传统交互式多模型算法难以适用,容易出现滤波发散;而自适应转弯模型能够很好地估计目标的轨迹,且不需要人为设置转弯速率.②使用该模型可以较为完整地得到远海飞行器的轨迹,且平均经纬度误差在0.2°以下,最大经纬度误差约等于0.8°.      

基于改进自适应无迹卡尔曼滤波的锂电池SOC估计

针对传统无迹卡尔曼滤波算法在估计电池荷电状态中存在收敛速度较慢、容易发散等问题,提出了一种改进的自适应无迹卡尔曼滤波算法,该算法在传统无迹卡尔曼滤波算法基础上引入了衰减因子和自适应调节因子,提高估计精度和收敛速度。以二阶RC模型为基础,运用最小二乘法对模型参数进行辨识,采用基于UT变换的自适应无迹卡尔曼滤波器算法实现对锂电池SOC的估计。搭建锂电池充放电试验平台,测试试验结果表明,该算法对锂电池SOC估计精度小于1%,在估计精度及收敛速度上均优于传统无迹卡尔曼滤波算法。     

基于多传感器信息融合的汽车行驶状态估计

为了保证汽车的主动安全控制,需要准确地估计车辆行驶状态信息。针对目前汽车状态估计中由于技术条件限制和成本过高造成的部分参数无法测量或不易测量的问题,本文中利用低成本传感器,基于信息融合技术进行汽车行驶状态估计。建立了包括横摆、横向和纵向的3自由度非线性汽车动力学模型,同时为降低噪声对系统影响,建立了自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)的信息融合算法,给出车辆状态最小方差意义下的融合结果。利用纵向加速度、侧向加速度和转向盘转角等低成本传感器信号融合得到所需的难以测量的质心侧偏角、横摆角速度和纵向车速。通过Matlab/Simulink-CarSim联合仿真和实车试验对所研究的估计算法进行了试验验证。试验结果表明:该算法能够准确地估计汽车质心侧偏角、横摆角速度和纵向车速,且相比于无迹卡尔曼滤波(UKF),本算法提高了估计精度和实时性。     

车轮动平衡的数字检测方法及其比较

介绍了车轮动平衡机的结构和检测原理；列举了互相关和傅立叶变换两种算法的应用及特点；通过试验从精度和计算时间两方面进行了比较。试验结果表明采用傅立叶变换求解不平衡量的幅值和相位可以获得良好的效果。     

基于二分法的车辆状态参数融合估计

为提高车辆状态参数估计的精度和可靠性,提出一种基于二分法的车辆状态参数融合估计方法。首先,设计了基于车辆3自由度动力学模型的扩展卡尔曼滤波算法和由数据驱动的径向基神经网络车辆状态参数估计算法。然后,为了进一步提高估计算法的可靠性和减小单一算法的估计误差,提出将模型驱动的估计算法和数据驱动的估计算法相补偿的融合估计方法,基于二分法设置扩展卡尔曼滤波和径向基神经网络估计结果的权重,利用估计算法的融合提高估计精度。最后通过MATLAB/Simulink与CarSim的联合仿真和实车在环试验对该融合方法的有效性进行了验证。结果表明,估计结果变化趋势与实际相符,所提出的融合算法的估计精度比单一扩展卡尔曼滤波算法和径向基神经网络算法有明显的提升。     

对高速公路移动目标跟踪的多传感器采集数据融合

针对目前多传感器数据融合算法存在的问题,提出了一种基于冗余信息的多传感器数据融合算法。此算法利用分布式融合结构的优点和强跟踪滤波对于机动目标获得局部状态估计值,通过提取各局部状态估计之间存在的冗余信息建立局部状态估计间的相互支持度,从而实现对其权系数动态的合理分配;通过理论分析和Monte-Carlo仿真表明,本文提出的算法得到的融合估计效果明显地优于利用单传感器测量数据得到的滤波估计结果,算法受外界随机干扰的影响较小,也证明了用分布式融合结构和强跟踪滤波对机动目标的局部状态估计值可信度高,基于冗余信息的多传感器数据融合算法具有较好的鲁棒性。     

基于模型融合与自适应无迹卡尔曼滤波算法的锂离子电池SOC估计

为提高电动汽车动力电池SOC的估计精度,本文中对锂离子电池模型与参数辨识算法、自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)算法和基于电池模型融合的SOC估计算法进行研究。建立了具有明确物理意义的电池电路模型,采用基于遗传算法(GA)的模型参数辨识算法,设计了基于AUKF的电池SOC估计方法,并基于贝叶斯信息准则,提出了电池模型融合方法,实现了基于模型融合与AUKF的电池SOC估计。仿真结果验证了该方法具有较高的精度。     

考虑动力学模型系统误差补偿的智能车GNSS/IMU组合定位算法

为了解决智能车动态组合定位过程中，因动力学模型与实际模型之间存在偏差导致滤波精度下降的问题，针对智能车全球导航卫星系统(GNSS)/惯性测量单元(IMU)组合定位系统，结合非线性预测滤波(NPF)和自适应滤波的优点，提出了一种考虑动力学模型系统误差实时估计和补偿的自适应非线性预测滤波(ANPF)算法。首先，根据NPF算法原理，通过最小化预测观测残差与系统误差的加权平方和，估计动力学模型系统误差；其次，结合自适应滤波原理，利用状态预测残差向量构造自适应因子，设计了一种自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)算法，用于估计系统状态向量，并通过自适应因子抑制动力学模型系统误差和线性化误差对系统状态估计精度的影响，克服NPF对系统状态估计精度有限的缺陷；再次，对动力学模型系统误差的估计误差和由动力学模型系统误差引起的系统噪声的等效协方差阵进行了分析和推导，以补偿动力学模型系统误差对系统状态估计的影响；最后，通过车载GNSS/IMU组合定位系统试验，从算法精度、鲁棒性和实时性方面对提出的算法和其他滤波算法的性能进行了验证和对比分析。研究结果表明:提出的自适应算法继承了NPF算法简易性和高实时性的优点，同时克服了NPF算法估计精度有限的缺陷，具有较好的滤波解算精度，水平定位精度小于1.0 m，算法单次平均执行时间约为0.013 9 ms，在精度和实时性的平衡方面显著优于其他滤波方法。     

基于LGSVL/Apollo的网络延迟攻击下自动驾驶车辆定位估算

为提高网络延迟攻击下自动驾驶车辆定位估计算法的精确度,研究了延迟模型下自动驾驶车辆定位的无偏差有限脉冲响应(UFIR)估计器设计方法,并仿真实验.搭建延迟攻击下的车辆运动学模型,拓展模型至有限长度的时间窗口,推导UFIR算法按批处理式与迭代式表达形式,分析Apollo系统各功能模块的数据流动,基于LG开源自动驾驶仿真器...     

基于自适应卡尔曼滤波的轮速信号处理技术

分析了轮速信号的检测误差,建立了轮速估计的系统状态空间模型,采用了用于轮速估计的自适应卡尔曼滤波算法.利用MATLAB进行了仿真,验证了算法的有效性.实车试验表明,滤波后的轮速信号延时小,响应速度快,平滑效果比较理想,可以用来直接估计车速.     

Robust control of anti-lock brake system

A robust control algorithm for an anti-lock brake system is proposed. The method used is based on static-state feedback of longitudinal slip and does not involve controller scheduling with changing vehicle speed or road adhesion coefficient estimation. An improvement involving scheduling of longitudinal slip reference with longitudinal acceleration measurement is included. Electromechanical braking actuators are used in simulations, and the algorithm used in this study is shown to have high performance on roads with constant and varying adhesion coefficients, displaying nice robustness properties against large vehicle speed and road adhesion coefficient variations. Guidelines are provided for tuning controller gains to cope with unknown actuator delay and measurement noise.     

基于EEMD和能量算子解调的发动机瞬时转速计算

针对发动机瞬时转速Hilbert频率解调法端点效应误差大、计算精度低的问题,提出了基于总体经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)和能量算子解调的瞬时转速计算方法。该方法利用EEMD从原始多分量信号中提取包含瞬时转频的单分量信号,再利用能量算子解调法从所提单分量信号中解调出瞬时转频,进而求得瞬时转速,消除了Hilbert变换的端点效应,提高了计算精度。通过试验信号仿真和实测信号的应用研究,证明了本方法的有效性和准确性。     

Closed-loop snowplow applicator control using road condition measurements

Closed-loop control of a snowplow applicator, based on direct measurement of the road surface condition, is a valuable technology for the optimisation of winter road maintenance costs and for the protection of the environment from the negative impacts of excessive usage of de-icing chemicals. To this end, a novel friction measurement wheel is designed to provide a continuous measurement of road friction coefficient, which is, in turn, utilised to control the applicator automatically on a snowplow. It is desired that the automated snowplow applicator deploy de-icing materials right from the beginning of any slippery surface detected by the friction wheel, meaning that no portion of the slippery road surface should be left untreated behind, as the snowplow travels over it at a reasonably high speed.

This paper describes the developed wheel-based measurement system, the friction estimation algorithm and the expected performance of the closed-loop applicator system. Conventional and zero velocity applicators are introduced and their hardware time delays are measured in addition to the time delay of the friction estimation algorithm. The overall performance of the closed-loop applicator control system is shown to be reliable at typical snowplowing speeds if the zero velocity applicator is used.     

雷达探测桥头搭板脱空方法研究

高速公路桥头搭板脱空痛害影响汽车行驶安全,利用地质雷达探测数据,如何提取此类病害信息,是探测研究的关键.采用常规的反射能量的观点来解释脱空病害存在一定难度,而ARMA谱对弱小信号的频谱变化具有较高敏感性,根据雷达波信号穿过脱空区域产生的谱变化和具有时间局部性特征,提出ARMA谱密度期望值的观点和相应的短时窗滚动谱算法,通过对脱空区模型进行数字模拟计算,给出了短时窗口关键参数的选取和脱空区谱密度期望值的响应特征.利用雷达波短时窗谱密度期望值响应参数的变化在许禹高速公路桥梁搭板脱空探测中得到了应用,验证了技术方法的可行性.     

基于振动信号和小波变换的转速测量方法研究

通过分析发动机振动信号的基频与转速之间的数学关系,设计了基于LabVIEW的采集系统,利用小波变换的方法提取振动信号的基频,提出了一种精度高、易于实现的发动机瞬时转速检测算法,并通过试验验证了该方法的可行性.经过与实际转速比较,该算法的误差率在1%以内,准确性和鲁棒性均符合测量求,具有重要的实用价值.     

一种基于加速度及轮速信息的参考车速估计方法

以两轮驱动轿车为研究对象,提出了一种基于加速度及轮速信息的参考车速估计方法。以Kalman滤波为基本算法,结合试验分析,通过估计系统噪声特征和修正量测方程,改进了算法对加速度量测信号静态偏差变化的跟踪能力,提高了参考车速的估计精度。利用该方法估计参考车速具有不依赖大量试验、计算量小的特点,适于实车应用。     

ABS轮速信号测量误差分析及等周期采样方法研究

从理论分析的角度对ABS轮速信号测量的误差进行了研究,指出触发误差是影响轮速测量门槛值高低的主要因素,并通过试验测量了该误差随轮速的变化关系。等角度采样的轮速信号在ABS中需要变换成等控制周期采样的轮速信号。在低速测量场合,当ABS控制周期内没有轮速信号出现时,本文利用了一种基于二阶多项式拟合的预测算法来估计轮速信号,仿真试验结果表明该估计方法是可行且可靠的。     

基于改进近似极大似然估计的弯道车速预警

超速行驶是道路曲线段事故发生的主要致因,基于智能车辆的提前预警系统是行之有效的安全辅助措施。提出了一种新的弯道车速预警算法,其采用改进的近似极大似然估计拟合曲线半径,改进算法采用最小平方估计取代了传统的平均3点估计。通过模拟实验得到,在不同数量的采样点、噪声和弧长下,改进的估计算法的精度都要高于传统的极大似然估计。根据预估的半径,车辆控制器便能得到相应的安全行驶车速。最后论文根据车辆实际车速和安全车速阈值的差值计算了车辆控制器发出预警信号时车辆与曲线入口之间的距离。