基于改进最小二乘法的永磁无刷电机参数辨识

针对遗忘因子最小二乘法辨识结果容易发生波动的缺点,通过引入选择控制器,提出了一种改进最小二乘法电机参数辨识器,当电机参数发生改变时,利用选择控制器进行切换辨识算法及对辨识器进行初始化,实现对参数更快、更准、更稳的实时在线辨识。仿真试验结果表明改进最小二乘法参数辨识器克服了遗忘因子最小二乘法辨识器辨识结果的波动现象,其辨识速度更快,精度更高,稳定性更好,并且在电机不同转速下均能很好地在线辨识出电机参数。     

一种基于幂级数展开和最小二乘法的高速公路稳态速度-密度平衡关系式的辨识算法

提出了一种新的辨识Markos Papageorgiou提出的高速公路交通流模型中稳态速度-密度平衡关系式的算法.该算法分为两个步骤,第1步,利用幂级数的原理,将该关系式由非线性模型转换成线性模型;第2步,采用最小二乘法辨识线性模型,并在此基础上获得非线性模型的所有参数,从而达到辨识稳态速度-密度平衡关系式的目的.理论分析和仿真结果均表明,与传统的非线性辨识算法相比,该算法大大提高了模型辨识的运算速度,同时可以实现任意的辨识精度.     

电动客车AMT换挡执行机构状态估计及参数辨识EI北大核心CSCD

为了改善AMT换挡执行机构参数时变下的换挡性能,在考虑系统模型高度非线性、系统噪声特性未知的情况下,本文中提出了一种基于非线性H∞算法的分层状态估计和参数辨识方法。首先,通过实验发现了换挡执行机构参数时变的问题,并针对换挡执行机构建立了非线性模型。然后,设计了分层状态估计和参数辨识器,上、下两层估计器均基于非线性H∞算法设计。上层估计器对执行机构的状态进行估计,并将结果转移到下层估计器;下层估计器利用上层估计器处理完的状态量作为量测量,利用系统模型作为量测方程对系统参数进行辨识;上、下层估计器的协同运行对换挡执行机构的状态进行估计,对结构参数和电性能参数进行辨识。最后,设计了一种基于自动标定的状态估计和参数辨识流程,在对换挡位置值进行标定修正的同时实现对换挡执行机构的参数辨识。实验结果表明,本文提出的分层状态估计和参数辨识方法能准确的对换挡执行机构的状态、参数进行估计和辨识。修正参数后,系统的换挡性能得到改善。     

汽车半主动悬架的模型参考自适应控制

在1／4车辆动力学模型的基础上，基于李雅普诺夫稳定性理论，以天棚阻尼半主动悬架为参考模型，设计了半主动悬架模型参考自适应控制器。自适应控制器包括可调前置控制器和状态反馈控制器两个部分。推导了自适应控制律与相应的约束条件。仿真结果表明：该控制器对于模型参数的不确定性具有良好的鲁棒特性。自适应控制器不仅明显降低了车身加速度，提高了平顺性，同时也使汽车的行驶安全性获得了改善，悬架动变形稍有增大。     

采用准中性转向参考模型的操纵稳定性控制技术

设计了一种提高车辆操纵稳定性的准中性转向参考模型。该模型在零侧偏角参考模型的基础上增加了中性转向特性以驾驶员一车辆闭环系统的稳定性。分别用这两种参考模型进行车辆制动时运动参数变化的仿真试验，试验表明准中性转向参考模型可以提高车辆制动时的操纵稳定性。     

一种改进的动力电池阻抗参数和荷电状态分层在线联合估计方法

传统的电池模型参数和荷电状态SOC联合估计算法通常采用双层架构:一个递推估计器辨识所有模型参数,另一个递推估计器推测SOC。由于待辨识参数较多,该算法往往存在调参麻烦、鲁棒性不高等问题。为解决该问题,本文中提出一种基于3层架构的阻抗参数和SOC在线联合估计算法,将欧姆内阻和极化参数分开辨识,以降低问题的复杂度。另外,通过分析1阶RC模型建模误差的动态特征,引入一个基于1阶惯性环节的集总误差模型,提高了1阶RC模型的精度。两组实车运行工况数据的验证结果表明:所提出算法的鲁棒性比传统算法明显提高,精度也有所提升;25和-20℃工况下的SOC估计误差能分别快速收敛到2%和3%以内。同时,敏感性分析结果表明,该算法对初始误差也具有较好的鲁棒性。     

电量保持阶段增程器的排放与工作特性的试验研究

利用转鼓试验台测试了某款处于电量保持阶段的增程式混合动力汽车在WLTC循环下的排放特性和排气温度、转速、负荷、冷却水温度与机油温度等特性参数的变化。结果表明:与传统发动机相比,该增程器暖机速度和机油温升明显偏快;增程器启动以及负荷和速度骤变时,气体排放物会明显增多;增程器的首次启动和后续重启会恶化PN排放,且颗粒物粒径呈现核态向积聚态变化的特点;在车辆减速断油工况下,增程器会产生高浓度颗粒物,其浓度比启动时高一个数量级;启动和减速时的颗粒物排放恶化与机油温度和增程器热状态密切相关;在WLTC循环下,该款增程器工作转速主要集中在低转速区域(2 250～2 400 r/min),而负荷则相对集中在40%～60%和90%～100%范围;增程器转速和负荷呈现出随车速(中速、高速和超高速阶段)而变的有一定规律性的运行轨迹。     

路轨两用车辆轨道行驶驱动系统及其控制策略研究

建立了路轨两用消防车轨道行驶的液压驱动系统模型,并针对液压驱动系统中存在的参数不确定和外界干扰等因素,基于李雅普诺夫稳定性理论,以线性最优全状态反馈模型为参考模型,设计了液压驱动系统模型参考自适应控制器.推导了自适应控制律及相应的收敛条件.数值仿真结果表明,该控制器对于模型参数的不确定性具有很好的鲁棒性,能较好地跟踪液压马达的期望转速,且算法简单,控制精度高.     

基于磁流变悬置的整车建模与振动控制的研究

以磁流变悬置动态性能试验结果为数据样本,利用广义回归神经网络(GRNN)辨识方法建立了磁流变悬置的正、逆模型,并将辨识模型用于悬置系统的控制;建立了基于磁流变悬置的整车10自由度动力学模型,以发动机转速和悬置点处的加速度信号为输入,设计了模糊控制器,对磁流变悬置进行半主动控制的仿真。结果表明:该模糊控制器具有较好的宽频隔振效果,悬置点处的振动加速度峰值明显减小,验证了GRNN模型和模糊控制器算法的正确性和有效性。     

基于转速辨识的EPS阻尼控制策略的研究

将基于递推最小二乘算法的转速在线辨识方法引入电动助力转向系统中,以估计助力电动机的转速。利用估计转速结合车速,设计了相应的阻尼特性,提出了阻尼控制策略,并对转速辨识和阻尼特性进行仿真。结果表明,利用递推算法进行转速辨识成本低,可靠性、鲁棒性高;提出的阻尼控制策略有效可行。     

基于事件驱动型传感器网络的场面目标跟踪方法

针对传统机场场面监视手段的固有缺陷,为避免在机场发生航空器/车辆入侵跑道,将事件驱动型传感器网络引入到场面目标监视中,研究了1种基于灰色序列输入扩张状态观测器的场面目标跟踪方法.该方法采用灰色模型对速度序列进行建模,弱化了原始速度序列随机干扰的影响,并结合目标运动模型辨识理论设计了1类扩张状态观测器观测系统状态,实现了场面运动目标跟踪与模型参数辨识,应用仿真算例对模型和方法进行了验证,z轴速度误差峰值不超过2.6 m/s,该方法具有所需数据少、预测精度高和无需先验信息的特点.      

基于单神经元的汽车方向自适应PID控制

针对汽车方向动力学控制存在的非线性和参数时变不确定性问题，提出了一种新的基于单神经元的汽车方向自适应PID控制算法。该算法利用了神经网络的自学习和自适应能力，实现了方向PID控制器的参数在线自整定，从而避免了传统的自适应PID控制必须在线辨识被控系统的参考模型参数而带来的计算工作量大的问题。仿真计算和场地试验验证表明该控制算法可有效地控制汽车按照预期给定的轨迹行驶，且保证了汽车方向闭环控制系统具有较强的适应性和鲁棒性。     

卡特皮勒320L挖掘机电控系统分析

卡特皮勒３２０Ｌ挖掘机的电子控制系统主要由发动机速度控制系统和泵流量控制系统组成。电脑将来自传感器及开关的信号处理后，控制执行元件的动作，从而实现对发动机转速和泵流量的控制，使发动机的输出功率保持在较高的水平。１　电控系统的组成和工作原理３２０Ｌ电控系统如图１所示。图１　３２０Ｌ挖掘机电控系统示意图１．１　调速系统调速系统由速度选择开关、调速作动器、微电脑控制器、加速拉线、减速拉线、反馈传感器、皮带轮组成。速度选择开关共有１０个档位，无负载时，各档位和转速对应关系如表１所示。表１　各档位速度档位…     

发动机振动主动控制联合仿真及神经网络自适应控制技术的研究

应用AMESim软件建立了发动机-车身振动模型。依据神经网络控制器、辨识器的设计,建立了神经网络自适应控制系统。通过联合仿真试验,验证了所建立的神经网络自适应控制系统的振动控制效果优于LQR及模糊控制。通过计算可控可观矩阵,验证了该控制系统既可控又可观。     

基于Sigmoid-ARX算法的汽油机转矩估计及预测控制

为提高在汽油机控制策略中的转矩估计的实时性和精度,设计了一种汽油机转矩预测模型。该模型使用了以Sigmoid为核函数的ARX算法,并利用赤池(Akaike)最终预测误差法(FPE)和标准均方根误差法,辨识实验测量的节气门开度和转速数据,以此来估计模型参数。利用该转矩模型,设计了一种模型预测控制器(MPC),并进行了验证试验。结果表明:在全工况范围内,该转矩模型的预测相对误差小于4.5%;控制超调量约为6%,能达到3 s内输出预期转矩150 Nm。因而,控制效果良好,实现了汽油机转矩的精确控制。     

汽车液压制动器虚拟综合测试系统

按照国家有关汽车制动安全性能强制性法规的要求，开发了一套采用笔记本电脑和高性能数据采集器构成的汽车制动系虚拟测试系统，可随车测试汽车制动时各个制动液压缸的压力、车轮转速、车体减速度、制动蹄片温度、脚踏力等20个参数的变化情况。     

最优预瞄加速度驾驶员模型参数试验辨识方法研究

研究通过试验辨识获得最优预瞄加速度驾驶员模型物理参数的方法。采用时域辨识方法确定模型传递函数,采用非线性最小二乘法确定传递函数中所包含的物理参数,利用已知目标函数优化预瞄时间和反应时间,针对仿真数据进行了辨识分析。结果表明,该方法对驾驶员模型物理参数的辨识具有良好的效果。     

垂直侧碰电动自行车下的小汽车超速辨识方法

为了更加方便准确地判定在垂直侧碰电动自行车事故中小汽车是否超速,以城市交叉口垂直侧碰事故为例,提出了一种垂直侧碰电动自行车下的小汽车超速辨识方法.以碰撞时刻为分界点,将碰撞事故按照时间顺序分为碰撞前和碰撞后2个阶段,采用逆向还原事故发生的方法,结合抛距与碰撞速度的经验公式提出了小汽车碰撞速度模型,在测得制动痕迹长度的基础上利用动能定理构建了小汽车制动时刻速度模型.运用PC-Crash仿真,结果表明,小汽车制动时刻速度在34~38 km/h时,辨识误差为1.47%;在42~70 km/h时,误差小于1.3%.通过比较可知,辨识精度相对GIDAS最多可提升15.94%,可精确地分析小汽车垂直侧碰电动自行车事故,并辨识小汽车有无超速,但仍需提高在34~38 km/h区间内的辨识精度.      

电动汽车锂电池建模及参数辨识方法研究

介绍多种电池模型及其参数辨识算法,综合考虑辨识复杂程度和精度,提出一种利用一阶RC电路模型、遗忘因子最小二乘优化算法、监控平台电池孪生模型的锂电池建模及参数辨识方法,并进行实车应用验证。结果表明,该方法能够使SOC的估计误差保持在3%以内。     

融合交通特性节点度和LISH模型的公路网关键节点辨识方法

为提高公路网特别是大规模复杂公路网关键节点的辨识效率,基于空间加权网络的度模型和复杂网络中辨识关键节点的LISH模型,以融合交通特性节点度和LISH模型来识别公路网中的关键节点。通过采用重新定义的具有交通特性的节点度,将公路网的交通特性因素加入LISH模型之中,完善了其在公路网关键节点辨识方面的应用条件,从而建立了公路网关键节点辨识的新方法。然后,以陕西省骨干公路网为研究对象,计算得出了陕西省骨干公路网关键节点,验证了模型的可行性和合理性。对比辨识结果表明:该模型对于辨识公路网关键节点较以往模型存在一定的优势,可以为快速获取大规模复杂公路网中的关键节点及与GIS技术结合实现公路网关键节点辨识提供一定的技术手段。