重型商用汽车持续制动匹配研究

针对重型商用车采用多持续制动系统进行制动时车速稳定性差和驾驶员操作复杂等问题,对发动机制动、排气制动和电涡流缓速器的联合制动匹配控制进行了研究。通过道路试验获得不同制动方式的制动特性并提出联合匹配控制方案;采用BP神经网络控制方法设计了联合制动匹配控制系统,并运用Matlab/Simulink进行控制系统仿真模拟。仿真结果表明:该控制系统能够保证车辆在一定的坡度上以期望车速稳定行驶,有效降低了驾驶员操作强度和复杂性,从而提高了商用车长下坡的行驶安全性。     

基于人工蜂群支持向量机的电动汽车制动意图识别方法

在电动汽车再生制动系统中,根据驾驶员不同的制动意图制定对应的再生制动控制策略可以有效地提高汽车的制动安全性、舒适性和经济性,而准确并快速识别驾驶员制动意图是制定控制策略的基础。以准确并快速识别驾驶员的制动意图为主要目标,以搭载线控制动系统的电动汽车为研究对象,设计并实现了一种基于人工蜂群支持向量机（ABC-SVM）的驾驶员制动意图在线识别方法。首先对制动数据进行预处理,用近邻成分分析（NCA）特征选择算法选取有效特征,再用ABC-SVM算法建立制动意图识别模型,最后进行在线识别。离线验证和在线试验结果表明,NCA算法能有效筛选掉信号噪声导致的不相关特征;相比于模糊推理、反向传播（BP）算法、粒子群优化支持向量机（PSO-SVM）和遗传算法支持向量机（GA-SVM）识别算法,ABC-SVM算法能够更加准确、快速地识别驾驶员的制动意图。     

液压混合动力车辆多系统联合制动控制策略研究

液压混合动力装载机在制动及能量分配过程中,由于多个子系统的引入而导致的传统联合控制策略难以通过最优化来提高整车燃油经济性,针对这个问题,提出一种基于模糊控制的液压装载机多系统联合制动控制策略。该策略基于传感器检测信号对装载机进行作业、行驶工况识别,针对实际工况,基于粒子群算法进行模糊控制规则的最优化设计,利用识别的结果选择最优的模糊控制规则进行车辆联合制动及能量分配控制。仿真与实验结果表明:该控制策略能够充分利用制动回收能量,在保证车辆联合制动安全稳定的同时,提高了车辆的制动能量回收率。     

汽车紧急制动安全与舒适性控制仿真研究

汽车自动紧急制动系统是汽车主动安全的一部分,在车辆行驶过程中能提高车辆应对潜在碰撞危险的能力。若车辆前方出现潜在安全隐患时,驾驶员没有采取制动措施或者施加的制动压力太小不足以避免车辆发生碰撞,系统将协助驾驶员进行制动以避免碰撞事故的发生。为使车辆停止,常采用某一固定主缸压力来使车辆减速,压力太小时,应对突发事件的效果不理想,汽车的安全性得不到保障;制动压力太大时,突然施加的制动压力会使乘坐舒适性大大降低。为汽车提高紧急制动系统在保证汽车制动安全性前提下制动的驾乘舒适性,通过分析汽车紧急制动系统的工作过程,提出了以两车的安全行驶距离为目标,以相对速度和两车间距为输入,以主缸制动压力为输出的模糊控制策略。为此采用Simulink软件与Carsim软件联合仿真的形式建立了紧急制动系统模型,并对汽车紧急制动系统的安全性和汽车紧急制动时的舒适性进行了仿真分析。结果表明,在模糊控制下的汽车紧急制动系统能够实现汽车制动时在保证汽车安全性的同时兼顾汽车的乘坐舒适性。     

地铁车辆空气制动系统应用分析

地铁车辆空气制动系统的安全性是保证车辆行驶安全的重要前提。首先对车辆空气制动系统构成进行讨论;其次对空气制动系统控制功能组成进行分析,并通过模型与仿真试验,验证空气制动系统具有部件模块化、运行稳定及便于车辆维护等优势。     

汽车碰撞事故判断与新型碰撞吸能装置控制系统研究

通过实车试验研究发现,紧急制动时车辆加速度信号与其他工况有明显区别,可利用车辆的加速度信号识别驾驶员的紧急制动行为以预测碰撞事故。因此,基于制动加速度和移动窗积分算法,研制了一种可用于主被动结合新型碰撞缓冲吸能装置的自动控制系统。实车试验表明,该系统能够有效识别驾驶员的紧急制动行为并预测碰撞事故,能向主被动结合新型碰撞缓冲吸能装置发出正确的触发指令,且工作稳定。     

汽车再生制动踏板控制方法研究

制动踏板运动信号是驾驶员表达制动需求的唯一方式,再生制动与液压制动联合制动系统中,存在机械制动与电制动之间的过渡产生的波动,反映到制动踏板上造成不良的制动踏板感觉。本文以传统纯液压制动踏板特性为目标,采用轨迹跟踪的控制策略,建立再生制动集成系统制动踏板控制模型,并进行了仿真试验。结果表明:采用这种踏板感觉模拟控制模型,可以实现设定目标车辆制动踏板感觉,并且在再生制动集成系统中可以通过对制动踏板运动状态进行解析制动需求及制动过程中踏板感觉需求。     

基于生理特征映射的驾驶员情绪在线识别模型构建方法

高精度驾驶员情绪识别模型是智能车辆安全辅助驾驶系统构建的关键问题之一。针对该问题,提出一种基于生理特征映射的驾驶员情绪在线识别模型构建方法。对不同情绪下驾驶员心电、脉搏生理信号进行时域特征提取,建立生理信号-情绪关联样本库,给出改进式自编码(Improved stacked autoencoder, I-SAE)神经网络架构,构建基于I-SAE神经网络的人员情绪生理表征和离线辨识模型;同步采集行驶过程中不同情绪下驾驶员生理信号和车辆状态数据,利用主成分分析法选取车辆状态特征参数向量,通过I-SAE模型识别处理生理信号数据,将驾驶员情绪的生理表征映射为车辆状态表征,构建车辆状态-驾驶员情绪关联样本库;在此基础上,建立基于学习矢量量化(Learning vector quantization, LVQ)的驾驶员情绪在线识别模型。试验数据表明,该方法构建的驾驶员情绪在线识别模型正确识别率达84%以上,可满足安全距离预警等车辆智能系统需要。     

驾驶员驾驶习惯识别与车辆自动变速换档修正

根据不同驾驶员的不同驾驶习惯对自动变速器换档策略进行适应优化。在对驾驶员驾驶操纵行为分析的基础上,提出基于相空间重构与驾驶习惯评价指数的驾驶习惯识别方法实现驾驶习惯识别。首先利用相空间重构方法对驾驶操纵信号时间序列进行相空间重构,建立基于关联维数和Kolmogorov熵的驾驶习惯评价指数进行驾驶习惯识别与换档修正控制,根据不同的驾驶习惯选择不同的换档修正系数,以满足驾驶员的不同换档需求。仿真与实车试验表明,基于相空间重构方法和驾驶习惯评价指数的识别方法可准确识别驾驶员的驾驶习惯,基于驾驶习惯识别的换档修正控制策略可有效完成对车辆自动变速换档规律的修正,充分满足不同驾驶员对车辆换档性能的不同需求,提高车辆自动变速的智能化程度。     

基于小波神经网络弧齿锥齿轮故障诊断及实验研究

提出了一种离散小波变换结合神经网络的故障状态识别方法,运用信号特征提取机理对航空用弧齿锥齿轮故障诊断及状态识别进行了研究.建立了孤齿锥齿轮传动系统振动测试试验台,对正常结构和故障结构的齿轮传动进行了试验测试,通过小波阈值去除掉齿轮箱的振动数据信号系统噪声的影响;采用离散小波变换提取信号的能量特征,利用带有反馈算法的神经...     

基于模糊控制的电动汽车复合制动力分配策略

对电动汽车复合制动力分配方法进行研究,以理想制动力分配曲线和ECE法规为依据,提出一种基于模糊控制的复合制动力分配策略,建立相应的复合制动力分配模型,并采用MATLAB进行仿真分析。结果表明,该控制策略与传统控制策略相比,既提高了电动汽车制动的安全性和稳定性,又能有效提高能量回收效率,增加电动汽车的续驶里程。     

电动汽车坡道单轴制动稳定性与再生制动极限控制研究

在满足制动稳定性和ECE法规等条件下,尽量增大电动汽车驱动轴上的制动力比例,甚至仅由再生制动力矩进行单轴制动,是实现理想复合制动系统、提高制动能量回收效率的根本途径。电动汽车驱动形式和轴荷分布会影响到其坡道单轴制动行驶的纵向稳定性。对汽车上、下坡过程单轴制动4种工况下出现抱死、纵翻和纵滑的临界条件进行分析,得到电动汽车坡道单轴制动稳定性条件和再生制动强度的极限边界。     

基于模糊控制的电动汽车前后制动力分配策略研究

为提高纯电动汽车的再生制动能量回收率,在分析基于理想制动力曲线和基于ECE法规的电动汽车前后轮制动力分配控制策略的基础上,根据制动强度和储能元件荷电状态的大小,提出了一种基于模糊逻辑的前后轮制动力分配控制策略,以实现制动能量的高效回收利用和良好的汽车制动稳定性。对该控制策略在电动汽车仿真软件ADVISOR2002下进行了仿真,仿真结果表明,该制动力分配控制策略提高了再生制动能量的回收率,同时也能改善汽车的制动稳定性。     

发动机配气相位与发动机辅助制动研究

针对对发动机配气相位与发动机压缩辅助制动研究,通过仿真模拟检测发动机压缩制动时配气相位图变化与发动机缸内压力变化规律;保证车辆不但有良好的燃油经济性及排放性;同时还有良好的行车制动性以保障车辆行车安全;使车辆使用更加安全可靠,减少并避免因制动器制动力失效而引起的交通事故,保证行车的安全。     

复合制动系统的电控制动阀设计与仿真研究

针对传统气压制动回路时延较长的问题,提出了一种改进的复合制动回路;对复合制动回路中关键元件--电控制动阀进行功能与性能需求分析,设计了一种基于高速开关电磁阀的电控制动阀,建立了其动态特性响应解析模型,用Simulink对其进行了性能仿真测试。结果显示,所提出的电控制动阀结构满足调压范围、压力响应时间、流量特性、压力特性与稳态误差、制动完全释放时间等性能指标。复合制动回路及电控制动阀的提出可减小制动过程中的压力响应时延,对实现差动制动,促进主动安全技术的发展具有重要意义。     

混合动力城市客车串联式制动能量回馈技术

设计出一种新型的制动能量回馈系统及相应控制策略从而显著降低混合动力城市客车的油耗并保证车辆的制动安全。以某型混合动力城市客车为研究对象,基于开关阀和制动防抱系统(Anti-lock braking system,ABS)、驱动电动机以及蓄电池储能装置设计出一种新型串联式制动能量回馈系统,实现气压制动力和回馈制动力的协调控制、ABS系统与回馈制动系统的协调控制;基于Matlab/Simulink软件建立制动能量回馈系统的仿真模型,对制动能量回收系统在不同控制策略下进行中国典型城市公交循环的仿真分析;在基于dSPACE实时硬件平台及制动系统硬件组成的制动能量回馈试验台架上,测试分析回馈制动力与气压制动力以及ABS系统的协调控制关系。结果表明,所研发的制动能量回馈系统安全可靠,ABS系统能够独立工作而不受新增系统的影响;回馈制动力与摩擦制动力能很好地调节,最大限度地发挥能量回馈能力;能量回馈效果显著,中国典型城市公交循环的制动能量回收率在50%以上。     

基于最佳制动效果的并联式混合动力汽车再生制动控制策略

在遵循制动力分配原则的基础上,提出了基于最佳制动效果和模糊控制的再生制动控制策略,使机械制动和再生制动可以很好地协同工作,实现前后轮制动力合理分配。设计了以制动强度和蓄电池荷电状态为输入变量,以期望再生制动力为输出变量的模糊控制器。利用仿真软件ADVISOR,对所设计的控制策略进行了部件性能、制动能量回收、制动感觉三方面仿真分析。同时,为验证ADVISOR仿真结果的有效性,搭建了硬件在环仿真实验平台。结果表明,所设计的控制策略在保证汽车制动稳定性的前提下,能够使驾驶员获得满意的制动感觉,同时有效提高了汽车能量利用率,最终达到了最佳制动效果。     

自行车碟刹制动距离测试系统的设计与实现

随着碟刹的使用越来越普及,刹车的可靠性测试显得尤为重要,而国内市场上尚没有针对碟刹的测试系统.针对这一问题,设计了一套自行车碟刹制动距离测试系统.首先建立了自行车的刹车模拟装置,然后在模拟装置上安装了拉力传感器和速度传感器对其进行实时监测,传感器信号由数据采集卡采集并上传至上位机,上位机软件分析数据后下发命令控制模拟装置的刹车过程,并实时显示拉力值、速度值和制动距离等.通过多次制动距离测试,求平均值,确定了碟刹的制动距离,最后进行了试验验证.研究结果表明,该测试系统能够较准确地测量出自行车的制动距离,并且性能稳定,简单易操作,实用性强,具有良好的实际应用价值.     

液压混合动力垃圾车制动能量回收制动力矩研究

分析了并联式液压混合动力垃圾车的结构形式、原理,提出了车辆在制动过程中的最优能量回收控制策略,对制动过程中车辆的前、后轮制动器进行了计算分配,达到在满足制动要求和保证制动安全的前提下,尽可能多的回收车辆的制动能量,为液压混合动力车辆的研究提供一定的参考依据。