基于ANFIS的工况跟踪用纵向驾驶员模型开发

针对基于PI控制纵向驾驶员模型的工况跟踪效果不佳等问题,采集了某PHEV试验样车的纵向驾驶行为数据,采用ANFIS建立了二输入参数的纵向驾驶员模型和考虑未来预期车速影响的预瞄纵向驾驶员模型。仿真结果表明,基于ANFIS的预瞄纵向驾驶员模型具有最好的工况跟踪效果,均方根误差为0.993 0 km/h,且其决策出的加速踏板行程、挡位和需求转矩与实车试验结果最为接近。

基于蓝牙技术的新型U盘

在社会信息化高度发展的今天,U盘作为电脑周边设备普及率最高的产品之一,一直保持高速增长。而现在市场存在着U盘同质化现象严重的问题,几乎所有商家都仅仅只是在U盘容量和外观设计上进行改进,缺乏技术创新,U盘也没摆脱需要电脑USB插口传输数据的束缚。同时电脑、手机、PDA等电子产品都具有了蓝牙无线传输功能,通过将蓝牙模块嵌入到U盘中,并对蓝牙U盘再设计使得蓝牙U盘具备了与所有具有蓝牙模块的电子产品进行数据无线传输的功能,具有即时性、便捷性。

基于液压控制的汽车爆胎应急装置设计

基于液压控制的汽车爆胎应急装置主要由胎压传感器、单片机及电磁阀三大部分组成,实现汽车爆胎后防止驾驶员猛踩制动踏板而导致汽车方向失控和翻车等事故。单片机接收来自车速传感器和胎压传感器的信号后,将接收到的数字信号转化为PWM信号,当胎压传感器感应到压力瞬间变化达到正常胎压的1/3以下且车速高于30km/h时,单片机发出信号,驱动液压控制部分动作,自动锁启动,自动地控制汽车"轻点刹车";延时时间2~7s(根据车速来决定延时时间)后,自动锁复位,制动恢复正常。

燃料电池轿车模型预测实时优化控制

针对面向示范的燃料电池轿车,以提高能量经济性为目标,采用模型预测控制(MPC)对能量管理策略进行实时动态优化.仿真结果表明:所设计的MPC策略能够有效改善燃料电池轿车的能量经济性,并能满足实时控制的需要.

混合动力汽车驾驶风格识别的研究

鉴于驾驶员驾驶风格对混合动力汽车燃油经济性和排放性能有重要影响,本文中旨在通过对驾驶风格进行分类和识别,提高整车控制策略对驾驶风格的适应性,以改善整车的燃油经济性。首先以某款混合动力汽车为对象,对不同驾驶员的驾驶风格进行了实车道路试验和数据采集,接着采用主成分分析提取出表征驾驶风格的综合特征参数,并应用K-均值聚类对驾驶风格进行了聚类分析,最后在此基础上利用支持向量机算法对驾驶风格进行了识别。结果表明,驾驶风格的识别精度达到了90%以上,为混合动力汽车能量管理策略的进一步自适应优化奠定了基础。

一种基于5G+北斗的自动驾驶解决方案

作为一种通信载体,5G通信可为自动驾驶提供低时延、高带宽、高可靠性、海量接入与通信的服务,北斗则可为自动驾驶提供高精度定位、精细化导航、精准度授时服务。在此基础上,文章提出一种基于5G+北斗的自动驾驶解决方案,引入了5G通信网络和北斗卫星定位导航系统,同时采用了5G核心网的总线设计,旨在以一种新的方式来解决自动驾驶领域的架构设计、安全通信等问题。

驾驶风格K-means聚类与识别方法研究

驾驶风格用来表征驾驶员在实车运行环境中对车辆操作的行为特征,对于混合动力汽车能量经济性有较大影响,为提高驾驶风格识别方法在不同车型上的通用性与适应性,提出了基于K-means聚类的驾驶风格识别方法。针对采集的不同驾驶员所驾驶的商用车和乘用车的行驶数据,利用该识别方法分别进行了驾驶风格的识别,结果表明,将驾驶风格聚为3类具有较好的分类效果,并且该方法对商用车和乘用车均具有较好的识别效果。

四驱PHEV能量管理策略开发及优化

基于一款四驱插电式混合动力轿车,综合考虑驾驶员请求、车辆及各部件工作状态,开发了基于规则的发动机最优工作线能量管理策略,使用自适应遗传算法对发动机最优工作线进行优化,并进行离线仿真对比,同时搭建硬件在环仿真平台对所开发的能量管理策略进行比较验证。离线仿真与硬件在环测试结果表明,所开发的基于规则发动机最优工作线控制策略具有较好的燃油经济性和实时性,经遗传算法优化之后的控制策略改善了车辆燃油经济性,在离线仿真和硬件在环测试中分别提高了1.53%和0.88%。