一种基于商用车的自称重算法研究及实现

本文针对商用车自称重这一问题,提出一种基于车辆纵向动力学和积分法的自称重算法。本文使用Matlab/Simulink进行算法模型搭建,使用ControlDesk进行实验控制与自动化测试。在车辆纵向动力学的基础上,进行一次积分处理,即对系统和计算误差做一次平均处理,用以减小算法模型中的积累误差,提高计算精度。同时,利用带有遗传因子的递归最小二乘法对整车的质量进行估计,能够有效提高算法精确度。通过手动挡配置商用车进行算法实车试验,实验结果表明,算法误差在6%以内,算法具有强鲁棒性、适用范围广、计算结果精度高、收敛快等优点。     

基于小波和粒子群算法的HEV行驶状况辨识方法研究

针对混合动力汽车(HEV)行驶状况(道路坡度和整车载荷)变化难以有效识别,导致驱动系统控制策略不能有效满足驾驶员意图问题,以混联式HEV为研究对象,提出了基于小波滤波和粒子群算法的HEV行驶状况辨识方法。首先建立了汽车行驶状况辨识模型,采用最小二乘法确立了优化目标函数,其次研究了基于小波滤波和粒子群算法的HEV行驶状况辨识原理,最后进行了行驶状况粒子群智能算法辨识试验。在采集实车数据的基础上,对实车数据进行小波滤波,并运用行驶状况辨识方法对道路坡度和整车载荷进行了辨识,并对辨识结果进行小波滤波,结果表明,试验工况下整车载荷辨识的相对误差绝对平均值为2.71%,道路坡度辨识的相对误差绝对平均值为3.85%,验证了所提出方法的有效性。     

基于曲线拟合和网络拓扑的综合地图匹配算法

为了使车辆导航系统能给人们提供精确可靠的车辆位置信息,提出了1种减少车辆定位误差的综合地图匹配算法.该算法将基于曲线拟合和网络拓扑关系的2种地图匹配算法结合起来,采用误差圆法、最小二乘法及投影法,解决基于曲线拟合算法在靠近的平行路段匹配率不佳的问题.用北京市物流电动车的GPS数据进行多个样本的实验验证,匹配率均在95%以上,单点平均匹配时间在5 ms以内,与基于曲线拟合的地图匹配算法相比,综合算法复杂度降低,准确度和实时性提高.结果表明,综合算法可以应用到实际地图匹配工作中,尤其对于相互靠近的平行路段有明显的优势.     

基于RLS和UKF算法的锂电池SOC估算研究

电池的荷电状态估计是锂电池管理系统重要的参数之一,在电池能量优化,电池安全及系统可靠性优化方面发挥着重要的作用。文章以二阶Thevenin等效电路作为电池模型,通过递推最小二乘法(RLS)对电池参数进行辨识,采用无迹卡尔曼滤波算法估计电池的SOC(State of charge)。并将估计的结果与试验测量结果进行比较,仿真结果显示,RLS与UKF的联合估计方法可有效估计电池的SOC值,使估算偏差值基本保持在2%以内。     

基于OptiStruct的重型车板簧支架优化设计

针对重型车板簧支架的优化问题,为了减轻质量,增强支架刚度,文章利用HyperMesh平台建立重型车板簧支架的有限元模型,在OptiStruct中进行有限元分析,最后借助OptiStruct优化工具进行了拓扑优化.优化后对板簧支架进行详细的模型设计,并与原结构的有限元结果进行对比,结果表明,优化后的结构质量减轻了约15％,转弯工况下应力降低11.4％,材料的分布更为合理,该优化设计为重型车板簧支架的设计提供了依据.     

基于STAR-CCM＋的某重型车前挡风玻璃除霜分析及优化

通过STAR-CCM＋软件对某重型车前挡风玻璃进行了除霜分析,以求出挡风玻璃附近气流的速度、车内流场的分布以及不同时间节点的霜层厚度,结果显示该车的除霜效果达不到设计要求,需对其除霜出风口进行优化设计。随后,对优化后的结构再次进行除霜分析计算,结果表明,优化除霜出风口后的除霜效果能很好地满足国家相关标准要求,分析方法及结果能够为重型车的空调除霜系统设计提供理论依据。     

基于电阻偏差估计的SOH算法研究

电池健康状态(State of Health, SOH)作为电池管理系统的重要一部分,反映电池当前状态下的容量能力,对于电动汽车的续驶里程乃至电池组的使用寿命及安全性起着至关重要的作用。在此背景下,提出一种线性回归最小二乘求解电池等效模型与实际电池组内阻偏差,进而获取电池组健康状态SOH的方法。首先,基于Thevenin等效模型,进行等效参数辨识;随后,建立电池组电阻观测器,基于驾驶循环数据通过最小二乘法计算等效电阻偏差;然后,基于等效电阻偏差与SOH的对应关系获取当前驾驶循环的SOH;最后,建立试验对算法的精度和适用性进行仿真测试验证。     

混合动力发动机在线扭矩估算算法研究

为了满足混合动力发动机扭矩管理控制策略的需要,建立了基于平均值模型和A/N—Te模型的发动机在线扭矩估算算法。在试验过程中,针对进气歧管压力响应滞后于节气门快速变化的问题,提出了预估算进气歧管压力估计进气流量的方法,消除了进气歧管内压力滞后的影响,完善了原始算法。通过台架试验得到发动机输出扭矩实测值,将实测扭矩与估算扭矩相比较,验证了算法的准确性。     

基于改进扩展卡尔曼滤波算法的SOC估算

在电动车、储能系统和移动设备等领域中,电池管理系统是保障电池组性能和安全性的关键技术之一,而电池荷电状态（SOC）估算是其重要的组成部分。文章重点针对18650型号的磷酸铁锂电池（单体电池）SOC估算展开研究和设计,首先选择双阶远程控制（RC）模型作为电池模型,通过电池容量标定实验、开路电压（OCV）-SOC标定实验、混合功率脉冲特性（HPPC）实验确定了双阶RC模型的各个动态参数,在MATLAB/Simulink中搭建动力电池仿真模型,验证了所选模型的可靠性。然后,为了解决单体电池SOC估算精度和成本等问题,以扩展卡尔曼滤波（EKF）算法为基础提出了一种改进方法,即在预测第k个时间步的误差协方差矩阵时,引入了时变渐消因子,在更新方差Q和R时引入自适应分子。最后,通过不同循环工况对提出的算法进行仿真分析,结果显示,提出的算法提升了SOC估算的精度,实用性强。     

基于优化高斯过程回归算法的锂离子电池可用容量估算

为了解决应用数据驱动算法估算锂离子电池可用容量时存在的电池老化特征提取不准确、可用容量衰退趋势跟踪精度低及模型要求训练数据量大等问题,提出一种基于优化高斯过程回归算法的锂离子电池可用容量估算方法,实现锂离子电池强非线性全衰退过程可用容量精确估算。首先,提取电池表面平均温度、容量增量曲线峰值及峰值对应电压作为表征电池老化状态的健康因子,通过灰色关联度分析法和熵权值法对所选健康因子进行合理性评估;然后,用2个单一核函数构造高斯过程回归算法复合核函数,并利用鲸鱼优化算法完成复合核函数的参数寻优,基于优化后的高斯过程回归模型实现锂离子电池可用容量估算;最后,通过对比不同核参数寻优算法,证明鲸鱼优化算法在参数寻优方面的先进性,并通过与传统的高斯过程回归、支持向量机、径向基神经网络等机器学习算法进行可用容量估算对比,证明模型的有效性。研究结果表明:基于复合核函数和鲸鱼优化算法参数寻优可以有效改善高斯过程回归模型性能,所建立的优化高斯过程回归模型能够基于较少训练数据实现电池容量的精确估算,并能够有效追踪锂离子电池非线性长周期衰退趋势;对不同电池数据也具备较好的自适应能力,可用容量估算最大误差低于1.56%。     

基于拓扑优化的某客车空气弹簧支座改进研究

针对某客车空气弹簧支座局部应力偏高问题,采用有限元分析和拓扑优化方法进行改进.应用最小二乘法对拓扑优化后多锯齿形边界进行曲线拟合,形成光滑的可加工边界.同时参考拓扑优化结果对塞焊孔进行改进设计,并将改进后的支座导入整车模型,进行CAE分析.结果表明,新结构最大应力和平均应力水平比原结构有明显改善,并使支座的质量减轻了18.6％.     

基于线性自抗扰控制的自动驾驶车辆纵向加速度控制算法研究

为提高自动驾驶车辆纵向加速度控制算法的鲁棒性,基于电动汽车纵向加速度系统仿射模型,提出了具有双观测器结构的线性自抗扰加速度跟踪控制算法,并通过带有遗忘因子的递归最小二乘法对阻力模型进行在线辨识,实现了驱动电机与制动系统之间的协调切换。通过搭建硬件在环(HIL)仿真平台对设计的控制算法进行了鲁棒性和实时性验证,结果表明,所提出的控制算法能够实现对加速度信号快速、稳定跟踪,能够在车辆纵向动力学模型未准确建模状态下对纵向加速度进行有效控制。     

基于桥梁结构安全可靠性的车辆载重限值研究

针对运营阶段桥梁汽车荷载限载管理问题,开展基于安全可靠性的车辆载重限值分析方法研究.通过实测车辆荷载数据统计,分析现阶段载重车辆类型及其荷载分布特征.根据车型比例、车辆超载情况,以及各车型轴组配置对结构响应的影响,建立桥梁限载的典型车型谱系.以可靠性理论为基础,从结构安全角度,提出基于可靠度反问题的车辆载重限值分析方法...     

基于参考线优化算法的智能车辆变道研究

参考线、轨迹规划与横向控制是智能车辆的重要组成部分。智能车辆的行驶需要优良的参考线作为行驶基准,参考线需满足平滑性与紧凑性要求,车辆的变道需要轨迹规划与横向控制。文章提出平滑算法与紧凑算法,对参考线的平滑性与紧凑性进行优化。在轨迹规划与横向控制方面,文章采用五次多项式曲线进行轨迹规划,线性二次型调节器（LQR）进行变道的横向控制;最终通过软件CarSim与Simulink的仿真验证。结果表明,车辆变道的跟踪效果优良,验证算法的可行性与优越性。     

基于无迹Kalman滤波算法的电池内部温度估计

为实时监测车用锂离子动力电池内部温度,提高电池性能,提出了一种非线性无迹Kalman滤波(UKF)估计算法。对某一2.6 Ah三元单体锂离子电池,建立等效可变参数热模型;用状态方程分析法,建立电池内部外部温度的关联并离散化;用递推最小二乘法(RLS)辨识热模型中时间、表面温度、环境温度、输入电流4种热参数,实时更新系统状态与观测方程的参数矩阵,结合UKF算法,实现电池内部温度估计。通过Matlab搭建仿真模型,用混合动力脉冲能力特性(HPPC)、动态应力测试(DST)以及恒流3种工况,来验证算法精度。结果表明：对于这3种工况,该UKF算法均可在1℃内估计电池内部温度。     

基于最小二乘法的高速公路线形拟合方法

目前,高速公路的改扩建项目越来越多,这类项目中首要的任务就是要拟合旧路的平纵线形,本文利用现有的道路专业软件,和基于最小二乘法的原理,实现了广州至清远高速公路改扩建工程中旧路平纵线形的拟合,经分析,其误差满足设计的需要。该拟合方法简单、实用、有效,值得广大设计人员借鉴。     

基于最小二乘法的LabVIEW拟合桥梁挠曲线研究

FBG的测试基本物理量是应变,无法直接测试挠度。但是对于主要承受弯曲的桥梁结构,应变对应着截面弯曲变形的曲率,因此由曲率的大小可以反映弯曲变形的大小。基于该原理,采用最小二乘法由截面的平均曲率分跨拟合桥梁的挠曲线,达到由FBG测试桥梁挠曲线的目的;并通过使用LabVIEW软件编制由曲率拟合挠曲线的专业程序,可以得到任意荷载作用、跨长、支座沉降情况下的挠曲线方程;最后对简支梁在不同荷载作用下的挠曲线进行数值模拟与分析。