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车辆主动悬架自适应LQG控制策略研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对车辆主动悬架的结构原理,建立了其动力学模型。在分析车辆主动悬架状态方程具有时变性的基础上,提出了自适应LQG主动悬架控制策略,通过自适应控制模型能够实现对车辆悬架时变参数和扰动输入参数的辨识。结合LQG控制性能指标函数,在确立簧载质量垂直加速度、悬架动行程和轮胎动行程的加权系数后,通过采用扩展自回归滑动平均模型进行悬架时变参数辨识,实现了主动悬架的自适应LQG控制。仿真结果表明自适应LQG控制策略优于LQG控制,较好地改善了车辆的平顺性。 相似文献
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结合红外辐射理论分别建立了控制柜内部单个和多个元件过热时对壳体内表面的红外辐射模型,得到了壳体内表面总的热流密度分布,并针对受热壳体建立三维热传导模型。基于对壳体表面红外成像测温,运用共轭梯度法进行了导热反问题模拟研究,对控制柜内部元件的发热温度和方位同时进行了识别,最后分析了测量误差对计算结果的影响。得出结论:对单个故障元件的发热温度和方位同时进行反演求解,得到了精确的计算结果;对两个故障元件的发热温度和方位分开求解时,取得了较高的求解精度;对两个故障元件的发热温度和方位同时进行反演求解,也能获得准确的计算结果。测量误差较小时,对过热元件的故障诊断影响较小,故障元件的发热温度受测量误差影响更大。 相似文献
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基于脑电信号对紧急制动行为的分类识别和预测,是开发以人为中心的智能辅助驾驶系统的关键问题。为实现对驾驶过程中紧急制动和正常驾驶行为的分类识别,提出了基于PLV的特征表示方法来构建功能性脑网络,结合对网络特征参数的统计分析,确定显著性差异的特征参数,以及通过对数欧式距离提取脑电信号空域特征,并结合机器学习算法完成对紧急制动和正常驾驶行为的分类识别。实验结果表明,针对17名被试的紧急制动和正常驾驶的分类准确率均高于84%,最高准确率达到95.7%;对功能性脑网络的分析结果表明,在两种驾驶行为过程中,脑区间的交互都涉及全脑区,且在紧急制动过程中,脑区间的交互主要出现在额-中央-颞叶区,这与紧急制动下大脑更专注于判断决策相符。研究结果对理解驾驶过程中,尤其是紧急制动过程中驾驶员对应脑区间的依赖关系,以及开发智能辅助驾驶系统在驾驶过程中提前识别紧急制动意图具有一定的参考价值。 相似文献
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结合红外辐射理论分别建立了控制柜内部单个和多个元件同时过热时对壳体内表面的红外辐射模型,得到了壳体内表面总的热流密度分布,并针对受热壳体建立二维热传导模型。基于对壳体表面红外成像测温,运用L-M算法进行了导热反问题模拟研究,对控制柜内部单个和多个元件的发热温度和方位进行了识别,最后分析了测量误差对计算结果的影响。结果发现运用L-M算法对单个和多个故障元件的发热温度和方位进行分开反演求解和同时进行反演计算时,都取得了较好效果,求解精度较高。测量误差对发热温度的反演计算结果影响更大。 相似文献
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针对动态关联规则趋势度随时间变化的特点,在分析原有定义以及对动态关联规则趋势度建立预测模型的基础上,提出一种把灰色-Markov模型应用到动态关联规则趋势度挖掘中的方法。该方法利用动态关联规则趋势度定义得到规则的趋势度;对于不满足趋势度阈值的规则的支持度计数序列运用灰色-Markov模型进行预测;将预测数据添加到原规则支持度序列中,并且得到该规则新的趋势度,进而判定此规则的趋势度是否满足阈值要求。通过一个实例进行分析,结果不仅证明了该方法的有效性并且能在一定程度上提高了挖掘的精度和效率,从而使动态关联规则挖掘能够得到更全面、更精确的结果。 相似文献
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