整车电磁混合主动悬架故障诊断与容错控制研究

针对整车电磁混合悬架某一作动器发生故障,提出了一种故障诊断与容错控制方法.建立了整车7自由度模型和故障悬架模型,采用LQG控制器作为电磁混合主动悬架的常规控制器,采用未知输入观测器获取悬架的状态观测值.基于获取的悬架动挠度残差,设计了逻辑模块和稳定模块对悬架进行故障诊断.仿真分析了容错控制策略下悬架在时域和频域范围内的...     

基于改进YOLOv5的煤矿井下目标检测研究

针对煤矿井下环境多利用红外相机感知周边环境温度成像，但形成的图像存在纹理信息少、噪声多、图像模糊等问题，该文提出一种可用于煤矿井下实时检测的多尺度卷积神经网络(Ucm-YOLOv5)。该网络是在YOLOv5的基础上进行改进，首先使用PP-LCNet作为主干网络，用于加强CPU端的推理速度；其次取消Focus模块，使用shuffle＿block模块替代C3模块，在去除冗余操作的同时减少了计算量；最后优化Anchor同时引入Hswish作为激活函数。实验结果表明，Ucm-YOLOv5比YOLOv5的模型参数量减少了41%，模型缩小了86%，该算法在煤矿井下具有更高的检测精度，同时在CPU端的检测速度达到实时检测标准，满足煤矿井下目标检测的工作要求。     

基于ResNeSt网络路面状态识别的主动悬架模型预测控制

为了提升不同运行工况下的路面状态识别精度及主动悬架平顺性控制性能,提出一种基于ResNeSt网络路面状态识别的主动悬架模型预测控制(MPC)方法.首先,搭建基于多路径分散注意力思想的ResNeSt网络架构,建立面向主动悬架实时控制的路面状态识别算法,采用交叉熵目标损失函数和AdamW梯度下降算法进行网络训练以及测试实验验证;然后,在此基础上设计基于路面状态识别的主动悬架MPC控制算法,根据离散状态空间方程推导悬架系统预测模型,以悬架预测输出和控制力输入为性能指标建立目标函数,并考虑不同路面的控制策略确定加权矩阵取值,在系统约束条件下,将MPC目标函数转化为二次最优规划问题的求解;最后,将所提出控制算法与被动悬架、LQG控制进行对比仿真分析,结果表明:ResNeSt网络可以快速准确地识别多种路面状态,所提出控制算法能够根据路面状态对悬架进行实时瞬态主动控制,簧载质量加速度、悬架动挠度和轮胎动载荷的均方根值平均值相比LQG控制分别降低36.56%、32.99%和36.28%.