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相比传统汽车,混合动力车驱动系统更加复杂,具有多个能量源,其能量流具有多路特性,所以在其控制中,及时获得相关数据,并对数据进行完整的分析显得尤为重要。能流图作为统计数据的整理和分析工具,目前已在很多能源领域得到广泛应用,但在汽车上的应用尚少。本文参照当前国际上普遍采用的能流图结构,以从实际运行的混合动力车上采集的数据,绘制典型的混合动力车的能流图,并予以分析。该方法已成功应用于国内某混合动力车。 相似文献
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城市快速路的大力修建,互通立交作为城市快速路的关键节点,其选型及设计对整体通行能力影响巨大。结合互通设计实例,探讨城市快速路互通式立体交叉方案设计,为类似的工程提供了一定的借鉴经验。 相似文献
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为加强对重点营运车辆异常驾驶行为的监督与检测,本文基于时间序列符号化算法(TSA)
与多尺度卷积神经网络模型(MCNN)提出一种组合模型TSA-MCNN,用于识别重点营运车辆异常驾驶行为。首先,对北斗数据进行预处理,并基于营运车辆存在多种车型、多种速度限制、多种异常驾驶行为的特点划分4种异常驾驶行为,构建异常样本数据集。其次,构建TSA-MCNN模型识别样本数据集,其过程分为两阶段,第1阶段,针对重点营运车辆的特点,引入能够粗粒化处理数据特征的时间序列符号化算法与能够多通道参数输入的多尺度卷积神经网络进行组合,并基于Keras库完成TSA-MCNN模型的搭建;第2阶段,利用样本数据集作为模型的输入变量,完成模型的训练、测试与识别。最后,以广河高速重点营运车辆北斗数据验证TSA-MCNN模型的性能,
同时,与异常识别传统算法的卷积神经网络(CNN)模型与动态时间扭曲-K最近邻(DTW-KNN)模型进行对比分析。验证结果表明:TSA-MCNN模型整体识别准确率为97.25%,相对于CNN模型与DTW-KNN模型提高了20.50%与5.63%。其中,TSA-MCNN模型对于正常驾驶行为、超速驾驶行为、紧急停车行为、临时停车行为、低速驾驶行为的识别精确率相对于CNN模型(DTW-KNN模 型)分别提高了26%(13%)、26%(6%)、23%(5%)、28%(3%)、0(0),说明该模型对于重点营运车辆异常驾驶行为的识别具有良好的性能。 相似文献
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为满足无人水下航行器(UUV)快速机动的需求,将倾斜转弯(BTT)技术应用于其自动驾驶仪设计.由于航行器运动过程中存在通道间耦合以及外界干扰,故可将系统表示成具有非匹配不确定性的关联大系统形式.根据变结构局部模型跟踪原理和参考模型设计方法,利用左特征向量和Lyapunov稳定性理论设计切换函数及变结构控制系统.对所设计的系统进行仿真验证,结果表明该控制系统对系统关键状态具有较好的稳态跟踪性能,满足倾斜转弯UUV机动要求,且结构简单易于工程实现. 相似文献
380.