基于新能源汽车大数据的事故特征模式匹配追踪分析

针对传统新能源汽车事故分析存在受限因素多、相互关联复杂度高、资源消耗大、事故原因较难下定论的问题,以新能源汽车全生命周期数据为例,提出一套事故数据模式特征匹配追踪的方法。通过构造高斯高阶导数滤波器,对模板信号的高阶微分特征进行抽取并形成多维特征模板,再用滤波器组与目标信号作卷积,将两者作相关性运算,计算其相关系数,把相关系数理解成概率并作为匹配程度的度量,计算联合概率最终完成模板信号的匹配程度计算,实现目标信号的匹配追踪。验证表明该方法科学有效,能够区分正常车辆和事故车辆,可以为新能源汽车安全预警提供有效依据。     

道路交通安全风险辨识与分析方法综述

道路交通安全风险辨识及分析的准确性、全面性, 是实现风险主动防控的基础和关键环节, 直接影响道路交通安全管理的精细化水平。从影响因素和分析方法2个方面对道路交通安全风险相关研究进行综述和评论。针对人的不安全行为、车辆的不安全状态、道路的不安全条件、外界环境刺激等单因素风险, 以及多因素间的关联耦合风险辨识, 梳理了安全风险理论分析法、系统安全分析法、大数据与人工智能分析方法等道路交通安全风险分析方法。研究表明: 安全风险理论分析法、系统安全分析法等以定性分析为主的方法侧重于对道路交通安全风险要素的全面、系统梳理, 具有简单、直观、易操作等优势, 但在多因素交织影响下的道路交通事故定量化剖析和事故成因深度挖掘方面存在较多局限性; 基于多源数据挖掘技术的大数据与人工智能分析方法在海量信息感知、高效计算处理等方面优势明显, 可基于多元数据对交通安全风险进行综合分析、精准挖掘, 刻画多因素耦合下的事故风险特征、探究事故发生规律, 是当前较为主流的研究方向。并提出道路交通安全风险研究领域存在的不足之处及未来研究发展方向, 主要包括多源异构数据的动态采集与融合、智能网联环境下的道路交通安全风险辨识、考虑时空异质性的可移植的道路交通安全风险识别模型研究等。      

一段典型山区高速公路的事故频次建模研究

山区高速公路是道路交通系统中的一个重大安全隐患。文中通过对一段典型山区高速公路上事故频次建模,获得了对主要风险因素的安全效应评价;通过数据预处理及对其中"过度离散"和"零膨胀"特征的观察与统计检验,建立了基于零膨胀负二项回归技术的事故预测模型;对比传统泊松和负二项模型,该模型具有更好的数据拟合度和鲁棒性。研究结果表明陡坡、弯道、季节、隧道等是影响山区高速公路事故发生的主要因素。同时提出了一种计算"零事故状态"下各因素相对重要性的方法。     

连续数据环境下的道路交通事故风险预测模型

针对现有研究多基于病例对照的欠采样方法,即每起事故从连续交通流数据中按一定比例抽取对照的非事故数据构建模型,而该类模型在连续数据环境中的预测精度存在缺陷的状况,对城市交通连续观测并动态调控的技术环境（简称连续数据环境）开展道路交通事故风险预测模型构建研究。首先提出基于全样本交通流数据,结合“调整事故分类阈值”的方法解决事故风险预测研究中的非平衡数据分类问题;而后采用上海市城市快速路2014年5,6月的线圈检测交通流数据及历史事故数据开展实证研究,以受试者工作特征曲线下面积为评价指标,对比基于全样本和抽样样本构建的常用事故风险预测模型（逻辑回归、随机森林）的整体预测能力;以灵敏度和特异度的几何均数为评价指标,对比3种分类阈值计算方式（约登指数法、事故占比法和交叉点法）对事故/非事故综合预测精度的影响。结果表明：在连续数据环境下,采用全样本数据建模能使模型整体预测能力提高13.06%;基于约登指数法进行分类阈值计算可使模型的事故/非事故综合预测精度最佳。     

基于一致性的新能源汽车安全预警方法研究

动力电池系统是影响新能源汽车运行安全的主要因素之一。为实现新能源汽车实时安全风险预警,以海量新能源汽车动力电池系统实车运行数据为研究对象,构建了多维度、多层次的新能源汽车安全风险预警模型和综合分析方法。在此基础上,建立了“值率模”安全风险预警体系。基于典型事故案例分析,结果表明“值率模”预警体系可以有效识别并定位新能源汽车动力电池系统的安全风险。     

基于驾驶行为和信息熵的道路交通安全风险预估

为了精准有效地进行交通事故预防预警，基于车辆OBD驾驶行为数据及信息熵理论，提出了城市道路交通安全风险预估方法。首先，分析异常驾驶行为高发位置与道路交通事故发生位置的关联性；其次，构建以道路交通安全熵为一级指标，急加速率、急减速率、急转弯率、超速率、高速空挡滑行率为二级指标的道路交通安全风险预估指标体系，提出了基于改进熵权法的道路交通安全熵计算方法；然后，基于密度聚类、K-means聚类提出了道路交通安全风险等级数确定方法，并基于K-means聚类建立了风险等级阈值计算方法。研究结果表明：异常驾驶行为高发位置与交通事故发生位置具有一致性；通过对log对数底数选择优化、二级指标零值处理、指标权重分段计算3个步骤改进的熵权法，可弥补log对数函数无法计算零值指标熵值的缺陷，避免指标权重为负、指标熵值与权重反映信息不一致的现象；两步聚类避免了孤立数据点对安全风险等级划分的影响。以重庆市4条城市道路（总长约38 km）进行实例验证后得出，道路交通安全熵与交通事故表征的道路交通安全状态趋势一致；道路交通安全风险等级可划分为高、低风险2级，道路交通安全熵优化阈值为0.042，最后，风险等级划分准确率为87.88%。研究成果可为道路交通安全风险点辨识、交通事故预防预警提供有效的技术支持。     

基于安全可靠性的多类用户交通分配模型

为探究出行安全对用户出行选择行为的影响,提出了考虑事故风险成本和旅行时间的多类用户交通分配模型。针对事故发生的随机性特征,定义了路径出行安全可靠性概念,并以此计算用户的事故风险成本预算,体现出行者的安全偏好。基于考虑事故机会和事故风险的基础事故预测模型,针对路段和交叉口的不同特征,分别定义了路段和交叉口的事故风险成本分布。构建的交叉口事故风险成本模型,体现了交叉口不同转向的事故风险成本的差异性。为了求解基于安全可靠性的多类用户交通分配模型,采用路径配流法和相继平均法设计了相应的求解算法,并通过算例分析了模型和算法的有效性。研究结果表明：安全可靠性在用户出行选择中具有重要影响。当在广义出行费用中考虑事故风险成本时,出行者会更多地选择事故风险成本较小的路径;不同风险倾向的用户会有不同的选择特征,保守型出行者倾向于选择路径事故风险成本标准差相对较小的路径,即事故风险成本波动小的路径,而中立型出行者倾向于选择事故风险成本均值相对较低的路径;考虑交叉口的事故风险成本与否会直接影响流量分配结果,即路径交叉口数量和转向的差异性同样会影响出行者的选择。所提出的模型对于客流预测和网络安全评价与管理具有潜在的应用价值。     

公路安全性评价

从安全评价的起源、定义出发,探讨了公路安全性评价的定义、媒介、方法及所适用的不同工作阶段。公路安全性评价定性方法主要是规范符合性检查、公路安全审核。定量方法主要是基于数学、统计方法寻求交通安全与其影响因素的定量关系。定量的安全评价方法可以选择以下媒介:事故、速度、冲突、驾驶负荷等。定量的评价方法有:事故多发段判别、事故预测、速度一致性、冲突技术、驾驶负荷一致性等。介绍了事故多发段判别、事故预测、速度一致性的最新研究成果,并提出冲突技术、驾驶负荷一致性等安全性评价方法的下一步研究工作。     

危险品公路运输安全保障关键技术研究进展

危险品公路运输事故突发性强,给交通运营安全带来巨大风险.根据危险品公路运输过程安全关键技术的研究内容,分别梳理了危险品运输事故致灾机理、运输风险评价、运输路径优化、智能应急防控等国内外研究进展,并做了总结归纳;通过总结相关研究理论方法和计算模型,提出针对运输过程车-路-环协同智能防控的系统架构.随着智慧交通技术不断推广,危险品运输的安全智能防控技术将成为未来的研究重点,根据运输过程中的环境、车辆、路况等数据信息融合后进行危险事故状态预判,在事故发生前及时做出预警及主动防控,有效保障运输安全,因此新兴通信技术的应用将全面提升危险品公路运输的安全保障能力.      

长大隧道工程结构安全风险精细化感控研究进展

长大隧道工程是中国重大基础设施重要组成部分,隧道结构周围岩土体性质不确定性高、周边环境敏感、使用条件苛刻,然而目前风险重评估轻控制的研究现状使得结构安全事故仍不断发生,损失严重。基于此,回顾作者所在团队以及国内外相关研究学者近10年来在长大隧道工程结构安全风险管控领域的研究进展,从安全风险时空感知指标、感知方法、感知网络技术、风险预警与控制技术4个主要方面总结风险感控理论与技术研究成果;通过揭示多重复杂环境条件下长大隧道工程结构安全风险特征演化机理,获得风险状态“安全精感”的敏感指标,利用研发的隧道工程结构安全状态的多参数无线感知方法和技术,实现隧道安全风险无线同步“灾变精知”,创建长大隧道工程无线智慧传感网络理论方法,攻克数据传输及超低功耗智慧组网“数据精传”难题,最后提出安全风险动态可视化预警及可恢复控制技术,突破长大隧道工程现场风险管控预警“风险精控”技术瓶颈,最终实现长大隧道工程结构安全风险精细化感控;介绍上述精细化感控体系在超长地铁隧道(连续20 km)、超大断面暗挖隧道(拱北隧道)、寒区隧道(低至-40℃)等重大复杂隧道工程结构安全风险感控中的成功应用案例,并对未来长大隧道工程结构安全风险感控研究热点趋势进行展望。     

分布式大型车辆防撞预警系统设计与实现

大型车辆的交通事故已经成为社会关注的热点问题,减少碰撞风险是交通安全研究的重要内容。根据大型车辆前向碰撞预警、后方碰撞预警和侧向防撞预警的要求,设计了一种全方位防撞预警系统。系统以分布式信息采集、处理和报警平台为基础,通过基于安全距离的算法实现分级预警。实车预警实验表明该系统能够根据安全等级准确地给出报警信息。     

地下轨道交通工程建设的安全风险控制技术研究

针对地下轨道交通工程建设阶段安全风险管控问题,提出了地下工程土建施工过程中的安全风险控制技术标准体系:一是针对周围环境与地下工程关系的风险分级和识别标准;二是在环境调查与岩土工程勘察基础上的安全风险控制设计标准;三是综合、监测、巡视这三种预警形式相结合的安全风险预警体系以及参考标准。     

基于多维度耦合的动力电池安全大数据监控

近年来,在国家政策引导、标杆企业示范以及市场需求推动的共同作用下,我国电动汽车的保有量有了大幅的增加,且每年的总销量仍在不断的突破,随之而来的动力电池安全也成为了一个全行业必须面对的问题。除了在设计验证,生产制造等环节进行安全问题规避外,在车辆运行的过程中依靠监控系统进行车辆运行大数据监控及预警也很有必要。受限于数据采集频率以及数据采集质量等多个因素,目前动力电池安全的监控难度较高,算法不成熟,监控准确率低。分析了影响动力电池安全的可能因素,并且对每种因素可能导致安全事故发生的概率进行分析,对是否可对动力电池安全进行预警做了探索分析,同时基于可能影响电池安全的原因阐述了一种多维度耦合的动力电池安全监控策略。     

基于交通信息的电动汽车制动策略及仿真

为了提高滑行能量回收经济性和踏板制动安全性、舒适性,基于交通信息,提出了电动汽车(EV)制动协调策略。分析了滑行制动的经济性,由交通信息和汽车行驶状态确定滑行制动强度;由道路信息和前方车辆信息建立汽车安全距离模型和碰撞预警策略,利用预警信息对滑行制动和踏板制动强度进行协调。对本策略进行仿真验证。结果表明:利用交通信息的滑行策略,在通行良好工况下综合能耗减少1.1%,拥堵工况下减轻驾驶员的制动疲劳;预警和协调策略避免了频繁预警,减小了紧急避撞触发几率。因此,利用交通信息能够辅助驾驶员进行更加合理的制动。     

多元信息预警系统在头道穴隧道施工过程中的安全评价方法研究

为了解决一般安全评价方法单一性、滞后性以及易受人为主观影响的问题,借助多元信息预警系统实测资料,分析了以往公路隧道施工事故原因,在对传统安全评价方法研究的基础上,结合多元信息预警系统工作机制以及在头道穴隧道施工中的应用,提出了一种隧道施工过程的安全评价方法。随着多元信息预警系统在隧道施工过程中的自动采集和监测,构建的评价方法可以将复杂的风险因素及时转化为直观的安全评价结果,同时能够指出具体风险源,最大限度地保障隧道施工安全。     

基于心理安全距离的行人风险评价及预警算法研究

为实现在机非混行的交通环境下,对动态、随机弱势道路使用者的准确风险评估,基于行车安全场理论提出了考虑行人心理安全距离的碰撞行人风险评价模型.首先通过考虑行驶车辆是否会危及行人的心理安全,提出了心理安全距离的概念,包括心理安全通行距离和心理安全制动距离2个方面,并通过问卷调研挖掘其可能的影响因素进行数值分析;接着将心理安...     

SWB6106EV8纯电动客车总体设计与分析

简要介绍SWB6106EV8纯电动客车的造型、技术参数、整车配置等设计方案,提出纯电动客车在电安全的控制策略;通过对动力系统匹配、控制策略等的分析,提出纯电动客车的动力系统和控制策略的一般设计方法。     

收费还贷公路债务预警系统研究

在分析现有财务预警模型及收费还贷公路特点的基础上,指出现有的财务预警模型对收费还贷公路不适用;提出以贷款偿还期作为收费还贷公路的主要预警指标并给出了计算方法;分析了用灰色GM（1,1）预测模型对通行费进行预测的方法和步骤;建立了灰色预测与单变量模型相结合的收费还贷公路的债务预警模型,并介绍了基于MATLAB的预警模型操作系统;结合《收费公路管理条例》研究了警示程度的确定方法;最后以安徽省某普通收费还贷性公路为例进行了实证．     

数据和知识双驱动下的土压平衡盾构结泥饼事件预警模型

针对施工中结泥饼事件成因机制复杂、预判难度大的问题，从数据建模和知识推理2种角度综合判断盾构结泥饼事件概率。从数据建模角度，采用无阈值递归图转换和极限学习机自编码器技术建立基于施工多维时序数据的结泥饼异常诊断子模型；从知识推理角度，提取土压平衡盾构结泥饼事件规则，形成事件诊断知识库，建立基于历史施工经验的结泥饼事件诊断子模型。基于2个子模型输出结果，采用综合概率法，建立数据和知识双驱动的结泥饼事件预警模型。实际工程应用表明： 数据和知识双驱动的预警模型能够有效预测结泥饼事件，且预警效果优于单一形式的子模型，较子模型的误报率更低，预警时间早于人工发现的结泥饼事件，为工程安全提供了技术保障。     

邻车切入工况下前撞预警系统的驾驶人依赖特性

为提升邻车切入工况下的行车安全,基于驾驶模拟实验平台,研究了驾驶人对前撞预警系统的依赖特性评价方法以改进预警系统的设计。以预警时机(即碰时间TTC)为研究变量,采集了12名驾驶人的实验数据,以制动依赖指数、次任务评分为2项客观指标,以危险度评分、信任度评分为2项主观指标,建立了评价体系模型,实现了对驾驶人系统依赖程度的量化评价。设计了L9(34)正交实验,建立了依赖特性评价回归模型。结果表明:预警时机(TTC)对依赖特性的影响最为显著:过晚的预警时机(TTC=2.4 s)降低系统的有效性;过早的预警时机(TTC=1.2 s)易导致驾驶人对系统过度依赖。因而,适度推迟预警时机(TTC=1.8 s)可以抑制依赖性的产生,提升系统的安全性。