基于改进TTR算法的车辆侧翻预警研究

侧翻时限(TTR)能有效用于车辆侧翻预警,然而传统的TTR方法所选定的侧翻阈值因行车条件的改变难以精确设定,会导致预警提前或滞后等问题。为了弥补传统TTR算法的不足,提高车辆侧翻预警的有效性,建立了三自由度车辆动力学模型;提出了以车辆的当前侧向加速度与实时侧向极限加速度的比值这一相对量作为侧翻评价指标,替代传统依靠侧倾角或侧向加速度等绝对量来进行侧翻预测;根据当前车辆运动状态计算未来发生侧翻时的TTR值,从而得到改进TTR侧翻预警算法。结果表明：改进TTR侧翻预警算法较传统基于侧倾角或侧向加速度的这两种TTR侧翻预警算法,能更准确地发现侧翻危险。     

基于T-S模糊神经网络的光伏发电机组自动控制

光照情况变化会使光伏发电机组功率呈现不稳定性,加大光伏发电机组控制难度,为此,设计了基于T-S模糊神经网络的光伏发电机组自动控制方法。构建光伏阵列数学模型,分析在均匀和不均匀2种光照情况下光伏发电机组特性曲线。以分析结果为依据,采用T-S模糊神经网络构建光伏发电机组自动控制模型。为保证良好的控制效果,引入定比因子优化隶属度函数,输出最佳跟踪结果,结合最佳跟踪结果和自动控制模型实现光伏发电机组自动控制。测试结果显示,该方法能够完成光伏阵列特性分析,控制效果好。     

方向盘转角TTR与动态质心高度的侧翻预警算法

为了消除传统Time to Rollover侧翻预警算法中,方向盘与汽车动态响应之间的滞后性以及质心高度变化对算法精度的影响,本文中提出了方向盘转角TTR和动态质心高度预警算法。建立三自由度的动态模型,用Maple求解出方向盘转角与各个运动参量的关系,接着将数学模型导入动力学软件Truck Sim中,在数个典型工况下进行仿真实验。对比传统算法的运动参量和改进算法的TTR,并将仿真的质心高度和理论算法计算结果比较。仿真实验结果表明,动态模型计算结果准确,改进后的侧翻预警算法提前于传统算法,有效改善了TTR算法的滞后问题,提前了预警时间,研究成果具有工程应用前景。     

T-S模糊神经网络在产品服务质量评估中的应用

对产品服务质量的评估是产品评价所关注的问题之一。本文运用模糊控制以及机器学习的相关理论,建立了一种基于T-S模糊神经网络^[4]的产品服务质量评估模型。该网络结构分为前件和后件网络两部分,其中前者用于匹配模糊规则,后者则采用传统全连接网络对输入数据数据进行学习。根据仿真模拟所得到的结果表明,此模型应用于现实中的产品服务质量评估是有效可行的。     

基于动态稳定性的汽车侧翻预警

为提高汽车侧翻预警算法的实时性及动态过程侧翻预警的精度,提出基于动态稳定性的汽车侧翻预警算法。考虑车轮侧倾外倾和侧倾转向及悬架变形外倾和变形转向对轮胎侧偏特性的影响,建立多自由度汽车侧翻动力学模型;应用汽车侧翻动力学理论及劳斯稳定性判据获得汽车侧翻动平衡稳定条件及汽车侧翻动平衡状态的抗干扰稳定条件,并提出侧翻动态稳定因子作为汽车动态稳定性的评价指标;融合汽车侧翻预警机理及侧翻动态稳定因子设计出基于动态稳定性的汽车侧翻预警算法;针对高速紧急工况下运动型多功能车侧翻过程进行动态侧翻预警仿真分析。结果表明,基于动态稳定性的汽车侧翻预警算法预警结果准确、实时,可提高动态过程汽车侧翻预警精度,降低侧翻危险的误报警率,有助于改善汽车防侧翻的主动安全性能。     

某长头车型校车侧翻安全性仿真分析及优化

根据GB 24407-2012《专用校车安全技术条件》,研究了某长头车型校车的侧翻被动安全性。采用HYPERMESH建立整车的侧翻有限元分析模型,并提交LS-DYNA进行计算。基于计算结果对上部结构进行分析优化,以保证乘员生存空间在侧翻过程中不受到侵害。     

汽车侧翻预警报警装置的研究

阐述了汽车侧翻的危害,以及我国汽车侧翻预警装置的研究现状。简述了汽车侧翻预警报警装置的工作原理,提出了一种基于侧向加速度和基于横向载荷转移率为侧翻判断条件的侧翻预警的方法。指出侧向加速度和横向载荷转移率是开发实用汽车侧翻预警报警系统的关键技术,并对汽车侧翻预警报警装置的实用性进行了探讨。     

基于改进TTR算法的重型车辆侧翻预警系统

重型车辆具有重心高,装载量大,高宽比相对乘用车较大等特点,导致其侧翻稳定极限较低,极易发生侧翻事故.建立重型车辆侧翻预测模型,利用车辆实车试验数据离线辨识技术,辨识出3自由度车辆模型中的关键参数,然后利用改进后的车辆模型进行在线侧翻危险预测及控制,实现车辆动态侧翻特性精确预测.在此基础上,将卡尔曼滤波技术融入到改进侧翻预测时间(Time to rollover,TTR)侧翻预警算法中,选取车辆的横向载荷转移率作为侧翻极限判据,根据当前车辆状态预测未来3 s车辆的侧翻危险程度,并实时计算TTR值,一旦TTR值满足侧翻条件,系统自动触发预警装置.利用侧翻预警系统车载试验平台,对侧翻预警控制系统进行验证.侧翻预警场地试验结果表明:所开发的重型车辆侧翻预警系统可以准确有效地进行车辆侧翻危险程度预警,达到预期的开发设计目标.     

基于和声搜索优化多T-S模糊神经网络的聚合釜过程软测量建模

根据多个模型相加可以提高整体预测精度和鲁棒性的思想,提出一种基于模糊C均值聚类算法的多T-S模糊神经网络模型对聚氯乙烯(polyvinylchlorid,PVC)聚合生产过程中的氯乙烯(vinyl chloride monomer,VCM)转化率和转化速率进行预测。首先采用主元分析来对软测量模型的辅助变量进行选择以降低模型维数,并提出和声搜索和最小二乘法相结合的混合优化算法来优化T-S模糊神经网络子模型的结构参数。仿真结果表明该模型能够显著提高PVC聚合过程中经济技术指标预测的精度和鲁棒性,可以满足聚合釜生产过程的实时控制要求。     

基于T-S模糊神经网络的机械手轨迹跟踪

以两自由度并联机械手为研究对象,提出了一种以T-S模糊神经网络作为反馈器,以粒子群算法优化的BP神经网络学习作为前馈控制器的机械手自适应轨迹跟踪方案。并运用ADAMS软件建立虚拟样机模型与Simulink进行联合仿真实验。仿真结果表明设计的控制方案能够较好地控制机械手的轨迹跟踪。     

HMM与神经网络相结合的车辆侧翻预警研究

提出一种基于多维高斯隐马尔可夫模型(MGHMM)和BP人工神经网络(ANN)的SUV车辆侧翻预警方法,采用侧倾角和侧向加速度作为隐马尔可夫(HMM)的可观测序列,车辆行驶运动状态作为HMM的状态序列,采用BaumWelch算法对模型进行训练,运用马尔可夫预测算法对未来3s内车辆的行驶运动状态进行预测,用预测出的车辆运动状态作为指引,使ANN有目的学习,减少不必要的ANN训练,提高训练效率和预测精度。仿真结果表明,建立的侧翻预警方法所需参数少,效率高,不仅能预测车辆行驶运动状态而且能预测具体的运动参数,可使驾驶员量化判断侧翻,也可为抗侧翻电子控制系统提供数据。     

基于车辆侧倾角侧翻预警算法的研究

侧翻预警是防止运输车辆发生事故的主要手段。基于车辆侧倾角和侧向加速度的监测,建立车辆动态侧翻模型,设计侧翻事故线性判别函数,提出了直接根据侧倾角信号和侧向加速度信号对侧翻事故进行判断的预警算法。通过对某车型进行仿真试验验证了预警算法的有效性,同时本算法具有计算量小、计算速度快等优点,对减少同类交通事故的发生具有重要意义。     

平衡重式叉车防侧翻分层控制研究

在分析叉车结构和侧翻机理的基础上,设计了一种防侧倾液压油缸作为防侧翻控制的执行机构,以提供侧向支撑力;提出了一种基于T-S模糊神经网络的防侧翻分层控制方法,将叉车防侧翻进行分层控制：上层采用T-S模糊神经网络对叉车的实时运动状态进行判断,并作为下层控制的依据;中层控制层依据运动状态的划分分别选取对应的策略;下层执行层利用不同策略下执行机构的动作形式来控制模型的输出。仿真与实车试验结果表明,所提方法能够在叉车处于紧急工况下对安全域进行划分,以实现提高叉车安全性的目的。     

基于主动安全防护的车辆侧翻预警系统设计

为了防止汽车在行驶过程中发生侧翻,减少交通事故的发生,设计了一种基于嵌入式车载平台的主动安全防护的车辆侧翻预警系统,通过传感器对汽车行驶时的角速度和加速度进行监测,利用改进Sage-Husa自适应卡尔曼滤波算法进行数据融合得到汽车实时侧倾角,当监测到车辆侧倾值达到侧翻指标门限值时,系统发出报警提醒驾驶人员采取相应措施,从而达到预防汽车侧翻事故的发生。系统仿真实验结果表明:该系统有着良好稳定的预警性能,能够提高汽车的主动安全性能。     

自卸汽车侧翻预警装置设计

为了解决自卸汽车侧翻问题,根据自卸汽车的结构及其作业特点,分析自卸汽车的侧翻机理。根据自卸汽车的侧翻机理,以侧倾角作为自卸汽车侧翻预警系统的侧翻预警指标,建立自卸汽车的侧翻预警模型。通过自卸汽车的侧翻预警模型研究了自卸汽车侧翻预警方法,并进行自卸汽车侧翻预警装置的设计。设计的自卸汽车侧翻预警方法和预警装置适合自卸汽车的工作特点,方法简单,有一定的汽车侧翻预警精度。     

基于动态T-S递归模糊神经网络的闪速熔炼过程参数软测量

闪速熔炼过程中存在大量多元非线性因素,难以从统计学和机理上确立操作参数.为优化闪速炉的操作参数,建立了动态T-S递归模糊神经网络(DTRFNN)的软测量模型,推导了DTRFNN的权值学习算法.将其应用到某厂铜闪速熔炼过程中的参数软测量上,平均精确率达到97%,能为生产操作提供有益的指导.     

基于二次预测型横向载荷转移率的汽车侧翻预警研究

准确预警可有效降低车辆侧翻事故。针对汽车侧翻预警算法的模型复杂度和预警精度之间存在矛盾的问题,提出了一种基于二次预测型横向载荷转移率的汽车侧翻预警方法。以某运动型多功能汽车为研究对象,建立了线性三自由度汽车侧翻动力学模型;应用汽车侧翻动力学理论,计算了横向载荷转移率及其一次变化率和二次变化率,求得了基于二次预测型横向载荷转移率的汽车侧翻预警时间的解析解;对高速紧急工况下运动型多功能汽车的绊倒型及非绊倒型侧翻过程进行实例仿真,结果表明,提出的基于二次预测型横向载荷转移率的汽车预警算法预警结果准确,可提高汽车侧翻的预警精度,能有效改善汽车防侧翻的主动安全性能。     

基于T-S模糊模型的辨识与控制

针对一类非线性系统,采用模糊辫识的方法建立系统的T-S模型,结合广义预测控制对模糊预测控制进行研究.应用模糊聚类和递推最小二乘法辫识T-S模糊模型的前提结构和结论参数.对于非线性系统来讲,T-5模糊模型有良好的描述特性,并结合广义预测控制的滚动优化,实现对非线性系统的有效控制.仿真结果说明了该算法的有效性.     

基于FIGA的广义T-S模糊模型预测控制

利用广义T-S模糊模型对非线性系统具有万能逼近性得到系统的局部线性化，并利用一种快速综合性遗传算法（FIGA）对广义T-S模糊模型进行参数辨识，根据得到的线性化模型对系统采取广义预测控制（GPC）得到当前的控制动作。通过Matlab仿真证明了该方法的有效性。