基于RFID车-车通信的防碰撞预警系统设计

针对路边侧方位停车起步或车门开启时存在与道路上行驶车辆发生碰撞的问题,设计了基于无线射频识别(RFID)车-车通信的防碰撞预警系统.停放车辆通过传感器收集自身转向车轮转动和车门开闭状态的数据,采用RFID技术将收集到的数据信息传输至附近道路的行驶车辆,经道路行驶车辆的电子控制单元(ECU)安全判别后,决定是否生成预警或...     

具有输入时滞的二轮自平衡车自适应滑模控制

对具有输入时滞的二轮自平衡车系统, 设计了一种自适应滑模控制算法; 采用拉格朗日函数建立二轮自平衡车系统的动力学数学模型, 并在系统模型中考虑实际中存在输入时滞, 以及在处理输入时滞时所引入的未知扰动; 对变换后的输入矩阵做奇异值分解, 进一步设计了对扰动参数具有自适应估计能力的自适应滑模控制器; 基于Lyapunov稳定性理论, 保证了闭环系统鲁棒渐近稳定; 试验采用陀螺仪MPU-6050以及加速度传感器构成小车姿态检测装置。分析结果表明: 当控制参数较小时, 系统的超调量较小, 然而系统的调节时间较长; 当控制参数较大时, 系统产生了较明显的超调量, 然而系统的调节时间缩短了; 当外加扰动较小时, 车体速度变化小于0.08 m·s^-1, 倾角角速度变化小于0.6°·s^-1; 当外加扰动较大时, 车体速度变化小于0.10 m·s^-1, 倾角角速度变化小于0.8°·s^-1; 初始倾角为5°时, 车体速度保持在0.005 m·s^-1范围内, 倾角角速度保持在0.022°·s^-1范围内; 初始倾角为10°时, 车体速度保持在0.007 m·s^-1范围内, 倾角角速度保持在0.031°·s^-1范围内。可见, 自适应滑模控制算法能在引入适量干扰和不同初始车体倾角的情况下, 使小车自主调整并迅速恢复稳定状态。     

基于动态多子群协作QPSO算法的RBFNN优化

提出了一种动态多子群协作QPSO算法(Dynamic Multiple Sub-population Collaboration Quantum-behaved Particle Swarm Optimization,简称DMPQPSO),该方法动态构建各子群,并采用混沌策略分2个阶段优化QPSO,同时对各子群的收缩扩张系数分别进行自适应调整.采用该方法优化RBFNN,并将DMPQPSO算法与标准PSO和QPSO算法对比,仿真实验验证了该方法的优化效果.     

基于滑模变结构控制的SUV稳定性研究

针对SUV侧倾稳定性较差的问题,提出了基于滑模变结构控制的方法。首先建立3-DOFSUV横向-侧倾动力学模型;基于理想的质心侧偏角和横摆角速度,分别设计了以期望质心侧偏角、期望横摆角速度和兼顾两期望值为控制目标的基于指数趋近律的滑模控制器;然后基于Matlab/Simulink建立SUV车辆模型与滑模控制策略,选取典型试验工况进行仿真分析。仿真结果表明:兼顾两期望值的控制策略能较好地使车辆的横摆角速度、质心侧偏角、侧倾角的动态响应满足控制要求。     

基于异构模糊神经网络集成算法的自主车导向控制

设计了基于神经网络的自主车导向控制器,建立了异构模糊神经网络控制器的结构,并由实验数据产生训练样本和验证样本集.该控制器通过精确控制2个驱动轮的差动转速实现路径跟踪.实验结果表明,采用异构模糊神经网络集成算法的导向控制器能够稳定地实现跟踪导向路径的控制功能.     

基于人-车-路关系模型的交通事故信息管理研究

对复杂而庞大的交通事故信息进行计算机管理,可以使相关数据的输入、导出、维护、查询及统计变得方便易行。作者结合交通事故统计研究的需求,对交通事故包含的数据变量进行了论证,在Paradox数据库上建立了人、车、路关系模型,并在Delphi软件平台下开发了数据库的客户端界面,由此构建了一个交通事故信息管理系统的基本框架。本文的设计实现了数据的录入、浏览、修改、查询、统计等功能,可用来管理各种交通事故信息,并为交通安全相关性分析提供基本的、有针对性的数据源,亦可通过添加功能模块来对程序进行扩展,用于开展深入的数据分析。     

基于自更新哈希链的安全高效车-地鉴权方案

针对下一代高速铁路无线通信系统LTE-R （long term evolution-railway）对安全性和实时性的特殊需求,基于哈希链技术,提出一种完全基于对称密码体制的的车-地通信鉴权方案. 用户归属服务器（home subscriber sever,HSS）利用身份授权主密钥为车载设备（on-board unit,OBU）生成动态可变的匿名身份（temporary identity,TID）,以在接入认证请求信令中保护车载设备的隐私,同时能够抵挡去同步攻击. 在列车高速移动过程中,方案采用高效的哈希链代替认证向量完成列车和服务网络之间的双向认证,哈希链的本地更新可解决认证向量耗尽导致的全认证重启问题. 此外,通过引入身份证明票据实现基于基站协同的高效无缝切换认证. 安全性和性能分析表明:在同样条件下,所提出的全认证协议、重认证协议和切换认证协议与目前性能最优的LTE （long term evolution）标准协议相比,计算量分别下降41.67%、44.44%和45.45%,通信量分别下降62.11%、50.91%和84.91%,能够满足LTE-R接入网络的安全性和实时性要求.      

基于人-车-路-环境的车辆安全运行区域研究

车辆安全运行区域的确定对于提高行车安全具有重要的意义。以高速公路为背景,作者通过综合考虑车辆的行驶状态、驾驶员疲劳程度以及天气状况等因素对车辆的安全运行区域的影响进行了研究。目的是根据车辆当前状态,结合运行参数对危险行驶区域做出警示,减少驾驶员的负担和判断错误。算法部分分别针对跟车模式和超车模式搭建模型,对安全运行距离和区域进行了求取,最后设计了虚拟现实仿真场景对车辆的行驶过程进行了模拟。多次实验表明,本文安全运行区域模型具有很好的稳定性和准确率。     

基于模型预测控制的CACC系统通信延时补偿方法

为确保通信延时条件下协同式自适应巡航控制(CACC)系统的弦稳定性,利用模型预测控制(MPC)和长短期记忆(LSTM)预测方法,研究CACC系统中车辆协同控制下的通信延时补偿方法;基于车辆队列四元素架构理论,构建了包括车辆动力学模型、间距策略、网络拓扑和MPC纵向控制器的系统模型,并综合考虑2范数和无穷范数弦稳定性条件,提出了CACC车辆队列混合范数弦稳定性量化指标,最终形成协同式车辆队列建模与评价体系;设计了一种利用前车加速度轨迹(PVAT)作为开环优化参考轨迹的MPC方法,即MPC-PVAT,通过综合考虑队列的跟驰、安全、通行效率和燃油消耗等性能指标,使目标函数趋于最小代价,从而得到当前时刻的最优控制量,并利用庞特里亚金最大值原理对所设计的优化问题进行快速求解;在MPC-PVAT基础上,提出一种基于长短期记忆(LSTM)网络的通信延时补偿方法,即MPC-LSTM,将跟驰车辆的传感器信息输入LSTM网络来预测其前车的运动状态,从而缓解短暂通信延时对车辆队列稳定性的影响。仿真测试结果表明：MPC-LSTM可容忍的通信延时上界大于1.5 s,比MPC-PVAT提升了0.8 s,比线性控制器提升了1.1 s;在基于实车数据测试中,当通信延时增加到1.2 s时,MPC-LSTM的弦稳定性指标相比MPC-PVAT提升了20.33%,与线性控制器相比稳定性提升了39.35%。可见,在通信延时较大的情况下,MPC-LSTM对通信延时具有很好的容忍性,从而有效地保证了CACC车辆队列的弦稳定性。     

基于宜适应控制理论的汔车多策略交叉控制

由于各种智能控制策略各有其优缺点,因此有机地结合这些控制策略,构成多策略交叉控制器,取长补短,发挥其各自的优势,是提高系统控制性能的有效途径.     

基于RBF神经网络优化模糊规则的USV自适应模糊滑模控制

针对USV运动航向控制问题,利用基于Lyapunov稳定性理论的滑模控制方法设计USV航向控制律.考虑到USV运动系统具有不确定性,利用具有万能逼近性能的模糊系统对USV运动模型中不确定项及外界干扰项进行模糊逼近.为了进一步提高模糊系统的逼近性能,采用具有学习能力快的RBF神经网络对模糊系统进行在线学习,优化模糊规则.仿真结果表明基于RBF网络优化的模糊控制该算法能够实现USV航向连续稳定跟踪.     

中速磁悬浮列车的滑模周期自适应学习控制方法

为了提高中速磁悬浮列车的运行控制性能,考虑到中速磁悬浮列车沿固定线路往返运行时的周期特性,提出了一种基于滑模周期自适应学习的中速磁悬浮列车运行控制算法,对应的滑模周期自适应控制器由等效比例积分微分(PID)和速度前馈控制部分、磁阻力与空气阻力补偿部分以及坡道阻力滑模周期自适应补偿部分组成;采用粒子群优化算法辨识了运行控制器的参数,采用滑模周期自适应学习控制器学习上一周期内的列车运行信息,实时估计并补偿列车运行过程中的坡道阻力,消除坡道阻力对列车运行性能的影响;利用全长5 076 m的中速磁悬浮列车半实物仿真试验线进行了数值仿真,并将设计的滑模周期自适应控制器与PID控制器进行仿真对比。仿真结果显示：滑模周期自适应控制器和PID控制器作用下的列车最大位置跟踪误差分别为0.004和0.007 m,最大速度跟踪误差分别为0.007和0.036 m·s^-1;经过4个迭代周期后,滑模周期自适应控制器已准确地估计了给定的坡道阻力;在控制系统受到扰动的情况下,滑模周期自适应控制器与PID控制器作用下的位置与速度跟踪曲线均有波动,相比于PID控制器,滑模周期自适应控制器控制下的跟踪曲线波动更小。可见,相比于传统的PID控制算法,提出的滑模周期自适应学习控制方法可以提高中速磁悬浮列车的运行控制性能。     

基于人-车-路耦合振动系统的儿童乘坐舒适性

根据拉格朗日原理,建立了基于人-车-路耦合振动的12自由度动力学数学模型;借助MATLAB/Simulink平台,分析车速、路面不平度、汽车前后轮迟滞性及左右轮相干性的特点;构建了随机路面激励时域模型;采用时域和频域分析了在不同路面及不同车速下汽车对儿童头部、臀部振动影响。研究表明:通过提高路面等级及车速可以提高儿童的乘坐舒适性;儿童对5～10 Hz的低频及15,23 Hz的中频振动最为敏感;适当地降低座椅刚度、提高阻尼及合理地布置座椅位置可以提高儿童的乘坐舒适性。     

基于ARMAX代理模型的车-桥耦合系统可靠性研究

为探究车-桥耦合系统可靠性的效率和精度,建立列车-桥梁的耦合振动模型,并采用自回归方法模拟轨道不平顺. 回顾ARMAX （auto-regressive moving average exogenous）模型的基本原理,提出了基于ARMAX代理模型的车-桥耦合系统可靠性分析框架;利用代理模型获得列车响应预测值,并与直接蒙特卡罗模拟（monte carlo simulation,MCS）法结果进行对比,探讨了代理模型在分析行车安全时的计算精度和可靠性分析效率. 结果表明:代理模型预测列车竖向和横向加速度响应的效率显著高于MCS法,约为3个数量级;预测竖向、横向车体加速度的精度分别为98.66%、86.55%,求解精度较好,可显著提高车-桥耦合系统可靠性分析的效率.      

基于人-车-路三自由度振动模型的路面平整度评价方法

为了更准确地评价路面的行车舒适性,以乘客的竖向加权加速度均方根值作为平整度评价指标,将人-车-路组成的系统简化成三自由度振动模型,依据牛顿法建立了振动微分方程,采用传递矩阵法对其进行了求解,进而建立了考虑人-车-路相互作用的路面平整度评价方法。结果表明,该评价方法能考虑不同路面类型以及公路等级的影响,对于不同等级路面的评价结果与实际情况一致,而国际平整度指数、功率谱密度和平整度标准差在部分工况下不能很好地描述路面的舒适性。     

基于人-车-路五自由度振动模型的路面平整度评价方法

为了准确评价路面的行车舒适性, 以乘客的竖向加权加速度均方根值作为平整度评价指标, 采用五自由度振动模型, 考虑车路耦合, 用传递矩阵法进行了人-车-路相互作用分析, 研究了车速、车架转动惯量、座椅刚度系数和阻尼系数以及轮胎的刚度系数对加权加速度均方根值的影响, 并建立了基于人-车-路相互作用的路面平整度评价方法。算例结果表明: A、B、C、D四个等级路面的加权加速度均方根值分别为0.3812、0.7963、1.2320和2.9706 m.s^-2, 舒适性评价分级与路面分级时的主观评价分级相一致; 相对于现有方法, 该方法考虑了不同路面类型和行车速度的影响, 体现了车辆的转动, 可评价货车行驶的舒适性。     

基于PC-Crash的车-人碰撞事故仿真与分析

基于多刚体动力学仿真分析软件PC—Crash,建立车一人碰撞事故的再现模型,分别对同一工况下汽车有无ABS刹车防抱死制动系统、不同碰撞初速度以及利用随机函数确定汽车与行人的随机参数,进行大量的数字化仿真试验,分析事故发生后人体头部重要器官与车体前部碰撞点以及损伤程度的分布规律。根据分析结果,从汽车生产厂商保护行人的角度改善车身布置结构,提出有价值的参考意见。     

基于桥梁动力响应的车-桥接触力识别方法

将桥梁划分为欧拉梁单元建立桥梁的振动方程,基于拉格拉日原理建立汽车的振动方程,根据接触点处的接触力将汽车和桥梁系统耦合在一起。求解汽车-桥梁系统耦合方程得到桥梁节点动力响应,由广义正交函数和模态叠加原理确定模态响应及其导数,用正则化方法得到稳定的识别结果。数值模拟结果表明,该方法用于识别车桥接触力是有效的、可行的。