增程式电动车自适应工况辨识策略研究

为提高增程式电动车的自适应能量管理策略中工况辨识的准确性,通过分析样本特征参数与庞特里亚金极小值原理最优协态变量的相关性,选择有效特征参数,经过主成分分析后,建立样本数据库.对车辆进行在线工况辨识,将辨识的最优协态变量经过电池SOC修正后作为车辆当前协态变量,实现对车辆能量管理策略的自适应优化.结果表明,相比当前工况辨...     

基于岭回归方法的船舶操纵运动建模

基于自航模试验的系统辨识方法是一种有效的船舶操纵运动建模方法.通过对舵角和转艏角速度试验数据的分析,用岭回归方法确定了船舶操纵运动数学模型中的模型参数,进行了操纵运动预报仿真并同自航模试验数据对比,数值仿真结果验证了方法的有效性.     

一种高效的简化可辨识矩阵集成算法

基于可辨识矩阵的约简算法,需要生成许多无用的元素,因而算法效率不高.针对这一问题,基于动态思想,设计了一个新的集成算法,新算法在生成可辨识矩阵的过程中不用生成大量的无用元素,减少了存储量和计算量,从而使算法的效率得到提高.最后给出了一个实例说明新算法的高效性.     

基于T-S模糊模型的非线性系统辨识

研究了非线性多变量系统的T-S模糊辨识问题．提出一种利用测得的输入输出数据来计算非线性动态模糊模型的方法．使用模糊聚类简化了T-S模糊规则及前提参数的生成，采用加权最小二乘算法得出结论参数．将该辨识器用于一类非线性系统的模糊辨识，并与模糊神经网络的辨识结果进行了比较，验证了所提方法的有效性．     

基于T-S模糊模型的船舶柴油机动态辨识

考虑到船舶柴油机模型的非线性和负载的不确定性,用T-S(Takagi-Sugeno)模糊辨识方法建立了船舶柴油机的动态模型。采用模糊聚类简化了T-S模糊规则数的确定和前提中隶属度函数参数的生成,用加权最小二乘算法得出辨识结论中的线性参数。对船舶柴油机在稳态运行工况下作小偏差工况扰动实验,得到在油门尺度和负载变化下柴油机转速、涡轮增压器转速等输出数据,利用该数据建立了描述柴油机动态性能的T-S模糊模型。仿真结果表明,利用该算法能有效地辨识出柴油机转速、涡轮增压器转速、增压压力、空冷器压力等输出在小工况扰动下的变化模型。     

基于LSTM网络的路面不平度辨识方法

路面不平度的辨识是半主动悬架控制等智能底盘技术的难点,目前缺乏成本低、可靠性高且精确快速的方法。本文提出一种新的基于长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络和时序轮心加速度的实时路面不平度等级辨识方法。该方法利用轮心加速度的时序信号,而非传统的统计特征,基于LSTM网络对时序信号的强特征捕捉能力,无需信号预处理就能快速得到路面分类特征,大大减少辨识算法的计算量,可以实现实时辨识。训练集数据可以通过不同功率谱密度等级的白噪声生成路面,然后通过车辆传递特性获得加速度信号,也可集成试验数据。此方法仅需要一个时域加速度信号,且无需复杂预处理,鲁棒性高,能够实现不同车速、减振器阻尼系数、簧上质量和采样时长下的路面不平度等级的快速辨识。     

自动驾驶汽车乘员个性化乘坐舒适性辨识方法

针对自动驾驶车辆轨迹规划控制算法无法满足乘员个性化舒适性问题,结合自然驾驶数据和乘员乘坐舒适性需求,建立乘员个性化舒适性辨识方法。首先确定主观舒适性评价方式,基于标准ISO2631搭建频域和时域加权滤波函数,提取自动驾驶汽车乘员舒适性主客观特征参数,辨识乘员个性化舒适性与自动驾驶车辆行驶规划参数关系;随后搭建自然驾驶数采平台,采集影响舒适性的行驶参数和主客观参数;利用因子分析对行驶参数降维,得到三向运动(横向冲击、纵向加速、垂向振动)、行驶风险和效率影响因子;最后运用加权分析方法辨识模型,并通过卡尔曼滤波算法快速准确识别乘员个性化需求,得到舒适度加权方均根阈值。辨识结果表明:乘员主客观舒适度相关性达85.8%;三向运动因子对乘员舒适性影响大于行驶风险和效率因子;乘员个性化舒适性辨识率高达93.9%。本研究可为搭建考虑乘员舒适性的个性化轨迹规划控制算法提供理论支持。     

水运工程施工危险源辨识研究初探

根据水运行业施工的特点,按照国家和行业有关规定及标准,提出了水运工程施工危险源辨识的依据和方法,为进一步制定适合政府监管的行业管理办法和适合施工企业管理的行业标准提供了依据。     

感应电机参数辨识的计算机实现

基于利用迭代算法进行电机参数辨识的思想,推导出一种计算电机定子电感、互感及漏感的迭代公式,给出了具体的求解算法.通过该方法对电机参数计算值与堵转、空载实验所测参数值比较,结果表明该方法是有效的.     

电力机车异步牵引电机矢量控制方法研究

酝酿间接矢量控制为基本方法，对有用先进的信号处理器为计算、控制中心的方案进行了研究。着重针对影响异步牵引电机高效率，高性能运行的转子时间常数随时间变化的问题，提出了一种新的线自适应辨识方法，并所述系统进行了实验室的小功率拖动实验，达到了预期的效果。