纵横向运动耦合时车辆状态估计算法研究

考虑到车辆纵向运动和横向运动的主要耦合因素,提出了一种利用扩展卡尔曼滤波理论间接测量车辆行驶状态参数的方法.首先,研究了卡尔曼滤波理论及其算法的具体流程,建立了基于Dugoff轮胎模型的耦合三自由度动力学模型,结合基于横向加速度反馈的预瞄最优曲率驾驶员模型,建立了"人-车"闭环整车系统;其次,搭建了基于扩展卡尔曼滤波理论的车辆行驶状态估计器仿真平台;最后,对某车型给定蛇形路径行驶工况进行了仿真.结果 表明:该驾驶员模型能很好地跟踪车辆的横向轨迹,且前轮转向适当,易于实现;借助车辆易测得的纵向、横向加速度信息,结合扩展卡尔曼滤波算法能准确地估计运动耦合条件下车辆的纵向速度、横向速度和横摆角速度,且误差控制在5％以内.     

基于NACKF的分布式驱动电动汽车轮胎侧向力与质心侧偏角估计

针对传统容积卡尔曼滤波算法在进行车辆关键状态估计时要求噪声统计特性已知的问题,提出一种噪声自适应容积卡尔曼滤波（Noise adaptive cubature Kalman filter, NACKF）算法来进行车辆关键状态的估计。基于次优无偏极大后验估计器对量测噪声协方差进行实时更新并将其嵌入到标准容积卡尔曼算法中实现自适应容积卡尔曼滤波。针对车辆不同子系统间耦合特性对滤波精度的影响,构建双重自适应容积卡尔曼滤波器分别进行侧向力与质心侧偏角的估计,两者在估计过程中互为输入构成闭环反馈,利用分布式模块化结构弱化系统耦合特性对估计精度的影响,实现轮胎侧向力与质心侧偏角的实时准确估计。利用Simulink-Carsim联合仿真平台进行仿真验证和实车试验验证。结果表明,基于双重自适应容积卡尔曼滤波的估计算法相对标准容积卡尔曼滤波估计精度更高,较好地改善了传统容积卡尔曼滤波器在噪声先验统计特性未知条件下非线性滤波精度下降的问题。     

基于多基站IMMKF-DOA辅助车辆协同定位算法研究

针对传统卡尔曼滤波算法在进行车辆实时运动过程中难以精准定位问题,提出一种基于运动状态自适应的交互多模型卡尔曼滤波(Interacting multiple model Kalman filter,IMMKF)与多基站到达方向(Direction-of-arrival,DOA)相融合进行车辆位置实时估计算法。基于无偏估计器对测量噪声协方差进行实时更新并将其嵌入标准卡尔曼滤波算法中实现自适应交互多模型卡尔曼滤波。针对车辆不同运动状态及动态行驶环境对车辆定位估计精度的影响,构建自适应交互多模型卡尔曼滤波器与多基站信息融合算法进行车辆位置实时估计,考虑不同车速与不同基站数等行驶工况下车辆定位精度的变化趋势,实现车辆实时位置的准确估计。利用PreScan-Simulink联合仿真平台进行虚拟仿真验证和实车试验验证。结果表明,基于交互多模型卡尔曼滤波与到达方向角的融合算法相对标准的卡尔曼滤波估计精度高,较好地改善了传统单一模型的卡尔曼滤波算法在进行车辆实时运动状态估计过程中精准定位问题,实车试验验证了提出算法对车辆定位精度较传统卡尔曼滤波算法的精度提高了一个数量级,实现了更精确的车辆位置估计。     

车辆质心侧偏角容积卡尔曼滤波软测量方法

准确可靠的车辆行驶状态信息对于车辆路径跟踪和稳定性控制都十分重要。针对车辆质心侧偏角软测量问题,提出了一种基于自适应容积卡尔曼滤波（Adaptive Cubature Kalman Filter,ACKF）的车辆质心侧偏角耦合估计方法。建立了三自由度车辆动力学模型、轮胎模型和轮速耦合模型,基于ACKF设计了智能车行驶状态估计方法,其中在ACKF中设计了含自适应渐消矩阵的滤波增益,用来提高估计结果对于测量噪声的自适应性。此外,将轮速耦合关系应用到ACKF的测量更新中,利用传感器测量信息的冗余度提高估计结果的精度与可靠性。进行了基于CarSim/Simulink联合仿真模型的仿真试验,结果表明,所提出的估计方法在实际应用中整体估计精度相比EKF分别提升了9.83%和7.12%。     

基于模糊自适应无迹Kalman滤波的车辆状态参数估计

为了精确估计车辆行驶状态参数,提出了一种基于模糊自适应无迹卡尔曼(Kalman)滤波的车辆状态参数估计方法,将模糊控制引入到无迹卡尔曼滤波算法中,通过模糊控制动态调整系统测量噪声,实现滤波的自适应调节。采用非线性三自由度汽车模型作为车辆状态参数估计模型,以前轮转角和纵向加速度为系统输入向量,以横摆角速度、质心侧偏角及纵向车速为状态向量,以侧向加速度为输出向量。应用Carsim软件和Matlab/Simulink软件进行联合仿真,验证该算法的有效性,结果表明:模糊自适应无迹卡尔曼滤波算法比无迹卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波估计精度高、效果好。     

EKF软测量技术在汽车行驶状态估计中的应用

采用一种基于EKF搭建的软测量算法,对汽车纵向车速、质心侧偏角和横摆角速度动态参数进行估计.建立了估算用的3自由度非线性车辆数学模型,EKF利用低成本传感器测得的纵向加速度、侧向加速度和方向盘转角信号,有效地实现对汽车行驶状态进行较为精确的估计.最后通过Carsim与Matlab/Simulink联合仿真对EKF算法进行了验证,从而证实了EKF软测量技术能够准确、实时地估计汽车动态参数.     

改进粒子滤波算法的车辆状态估计研究

针对传统粒子滤波存在的粒子退化和样本枯竭问题,采用了一种基于模拟退火粒子群优化粒子滤波(SAPSOPF)车辆状态估计算法。首先基于Dugoff轮胎模型建立了汽车7自由度车辆模型。然后利用SAPSO-PF算法通过对低成本传感器测量到的纵向加速度、侧向加速度、方向盘转角和各车轮轮速信号,准确估计车辆的纵向速度、侧向速度以及横摆角速度。并在Carsim和Matlab/simulink环境下以实车场地实验数据进行仿真验证。多工况下的仿真试验结果表明,运用SAPSO-PF算法对车辆纵向速度、侧向速度横摆角速度的估计有良好的准确性。     

汽车巡航系统前方关键目标识别研究

针对巡航系统在弯道行驶路段常出现目标车混乱或丢失的现象,应用扩展卡尔曼滤波理论进行巡航系统前方弯道关键目标识别研究。建立纵向、侧向与横摆的非线性三自由度车辆模型,设计了横摆角速度的扩展卡尔曼滤波器,实现了道路曲率的在线实时估计。建立了弯道关键目标识别模型并给定了关键目标判定依据。采用模糊控制理论,设计了多目标车换道模糊逻辑控制器,预判危险换道车辆,确定了直道行驶的关键目标车。利用MATLAB/Simulink搭建立了三自由度车辆模型的扩展卡尔曼滤波器仿真模块,采用双移线输入实现了车辆横摆角速度与质心侧偏角估计的验证。在Carsim中构建车辆模型、传感器模型及道路模型等仿真环境,实现了与Simulink控制模块的联合仿真,验证了弯道多目标行驶及直道行驶工况下关键目标的准确识别,结果表明:采用扩展卡尔曼滤波理论的弯道目标识别方法能够准确判定弯道关键目标,有效避免系统在弯道路段因目标混乱或丢失而造成的追尾事故。基于模糊控制理论的关键目标模糊判别方法可预判直道行驶危险换道车辆并准确识别关键目标。     

基于AEKF的车辆质量与道路坡度实时估计

针对车辆在实际行驶过程中外界噪声的统计特性无法已知的问题,以车辆纵向动力学模型为基础,提出了自适应扩展卡尔曼滤波(adaptive extended Kalman filter,简称AEKF)的车辆质量及道路坡度估计算法。以动态估计车辆系统中的质量与坡度为研究对象,引入了旋转质量换算系数,建立车辆纵向动力学系统的状态空间模型,考虑了不同时刻的档位匹配与行驶特殊工况的处理。对系统状态方程进行离散化处理,得到系统状态方程与系统测量方程,在扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,简称EKF)的基础上引入带遗忘因子的噪声统计估计器,通过AEKF对状态方程与测量方程实时更新,进行在线估计和校正噪声统计值,从而解决系统的噪声时变问题。本研究算法与EKF算法估计及实测结果的对比分析表明,本研究算法能够很好地对车辆质量和坡度信号进行有效滤波和估计,在短时间内逐渐收敛并逼近实测值,从而能够合理有效地检测车辆在行驶过程中的状态信息。     

基于改进型采样点卡尔曼滤波的矿用电池SOC估计

为了实时、准确地估计矿用电池SOC值,通过采用加权统计线性回归法实现模型函数线性化,将采样点卡尔曼滤波技术应用到矿用电池SOC估计中。针对有限的电池管理系统资源,基于电池状态观测复合模型的状态方程线性和观测方程非线性的特点,提出了将标准卡尔曼滤波和采样点卡尔曼滤波组合的非线性滤波算法;为了使得该算法具有应对突变状态的强跟踪能力和应对模型不准确的鲁棒性,引入了奇异值分解,采用特征协方差矩阵代替误差协方差矩阵,并基于强跟踪原理引入了次优渐消因子。仿真结果表明,基于改进型采样点卡尔曼滤波的矿用电池SOC估计算法兼顾估计精度和运算量,并具有跟踪突变状态和应对模型不准确的鲁棒性,完全适用于资源有限的矿用电池SOC估计;可见,该算法具有良好的实际应用价值。     

基于ASP的VPDM系统研究

分析了虚拟企业对虚拟产品数据管理（VPDM）的需求，结合ASP模式的先进实施理念，提出了基于ASP模式的VPDM系统概念；分析了VPDM与传统PDM之间的区别；并基于B／W／D三段式结构，阐述了基于ASP模式的VPDM体系结构；最后讨论实现该系统的方法和一些关键技术。     

基于MATLAB仿真的SVPWM技术研究

为了给交流异步电机伺服系统提供必要的设计数据,根据SVPWM的基本原理和实现算法,基于MATLAB/Simulink平台搭建了SVPWM仿真模型,将该模型应用到异步电机的矢量控制系统中进行了仿真。结果表明,SVPWM控制方式提高了整个系统运行的稳定性和可靠性。     

管路液力冲击的解析研究

分析阀门开闭引起管路液力冲击的机理,计算换向阀换向时管路实际压力冲击突变值及换向阀阀芯所受液动力并进行实验验证。     

基于插值法的计量泵流量控制算法研究

针对目前国产计量泵实际流量显示不直观、计量精度低等问题,分别用分段插值、拉格朗日插值、牛顿插值、三次样条插值4种算法,对不同压力下多种型号的计量泵实际流量和频率之间的关系进行了理论研究,并用线性回归分析法对所得计算结果进行了分析。分析结果表明,分段插值算法所得标准误差最小,残差图中的离散性最明显,置信区间最小,更真实的反映了实际流量和频率的关系,可大大提高计量泵的计量精度,适合用作计量泵控制器流量控制算法。     

基于PKI技术的PMI的研究与实现

身份认证和权限管理是网络安全的两个核心内容。研发了一个基于公共密钥基础设施技术的权限管理基础设施系统。提出了一个基于属性证书和条件化的基于角色的访问控制、进行权限管理的权限管理基础设施访问控制模型,提供了属性证书的两种提交方式,即“推”模式和“拉”模式,并在此模型的基础上给出了该系统的实现,最后给出了该系统的一个应用实例。实践证明,该系统提供了一个较好的解决方案和实现,基本上能够满足大型应用(上百万用户)的用户需求。     

电火花成形机床微细加工相关探索

首先简要介绍了电火花微细加工目前的发展状况。并概括地分析了商品电火花成形机用于微细加工所具有的一些特殊优势。最后通过微轴的加工实例来证实其进行实用微细加工的可行性。     

基于ADAMS的急回机构的研究

ADAMS软件在分析复杂机构的运动学和动力学方面有着强大的功能.以一急回机构为例,运用ADAMS建立了机构的模型并对其进行了仿真分析,提出了应用仿真技术对平面机构进行运动分析的方法,在理论和实践上具有非常重要的意义.     

基于形态学的边缘检测研究

针对传统形态学边缘检测算子的局限性及适用范围,提出一种新的基于数学形态学的边缘检测方法,该方法在传统的形态学边缘检测算子上加以改进,是一种多尺度多结构元素相结合的形态学边缘检测方法.通过对实验图像的分析表明,在有效取得图像边缘的同时,对椒盐噪声和高斯噪声都有很好的抑制作用,是一种较好的改进算法,具有一定的实用性.     

基于AutoCAD平台的参数化设计的研究

在机械产品设计过程中,机械零部件的结构和形状往往是相同或者是相似的,繁琐重复的设计计算和图纸绘制,降低了设计效率。本文以齿轮设计为例,研究了AutoCAD平台下参数化设计程序实现的方法,并通过ActiveX Automation开发方法,利用参数化设计技术,实现在设计过程中,只需通过修改少量参数,就可以重新由计算机自动生成新的设计图纸。     

基于多媒体视频判读技术的探讨

本文针对电视测量系统在特殊情况下的测量结果的不足,提出一种作为事后处理的新型的视频判读方法。它充分利用多媒体技术,把光测设备的测量信息实时记录于计算机的硬盘(或磁带)中,事后, 完成视频图象自动处理及判读。这种新型的视频判读系统,与传统的胶片判读相比,结构简单,操作使用方便,它将取代摄影判读,促进电视测量技术的进步,有广阔的应用前景。