双流耦合构型混合动力拖拉机旋耕工况控制策略研究

大功率拖拉机作业时载荷冲击会造成发动机的输出转矩大范围波动,为减小载荷冲击对拖拉机动力单元的影响,提出以发动机和双电机为动力源的拖拉机双流耦合动力系统构型,以减小载荷冲击引起的动力传动系统换挡频次。基于Haar小波分解提出了基于功率预测的转矩分配策略,首先记录拖拉机的作业参数,基于径向基神经网络对拖拉机旋耕作业时的功率需求进行预测,由Haar小波变换确定高频和低频转矩需求值的范围,并分别由电机和发动机提供。最后,通过硬件在环试验对提出的动态转矩分配进行了可行性验证,测试结果表明:提出的基于神经网络功率需求预测模型对行驶端和动力输出端(Power take-off,PTO)的功率进行预测,实际值和预测值均方根误差分别占最大功率的7.6%和7.9%;提出的转矩分配策略能够应对拖拉机旋耕时的载荷波动。发动机转矩波动与传统构型相比减小35.0%,有效地缩小了发动机转矩波动范围,缓解了拖拉机作业时载荷冲击对发动机的影响。

融合时延和参数不确定性的智能汽车轨迹跟踪鲁棒协同控制

针对参数不确定性和网络时滞效应引起的轨迹跟踪控制性能衰退问题,提出了基于状态误差快速收敛的输出反馈鲁棒模型预测控制策略.根据汽车参数的不确定性来源和网络信号的随机时延特性,构建了包含两类不确定项的多胞体控制模型,并通过鲁棒状态观测器实现对状态变量的精确观测,结合采用快速收敛约束设计的鲁棒模型预测控制器,有效提高了车辆的轨迹跟踪精度和横摆稳定性.测试结果表明,提出的策略可以有效消除两类不确定性对跟踪控制的影响;相对于传统的线性模型预测控制和鲁棒模型预测控制方法,其轨迹跟踪精度分别提高了83.70%和19.41%,横摆稳定性分别提高了72.88%和40.74%,实车试验表明其具备良好的实时性和可行性.

面向总线网络攻击的快速响应熵分析与入侵检测系统

为了解决传统的基于信息熵的车载总线网络入侵检测系统所存在的响应时间长、检测精度不足的弊端,提出了基于重叠滑动窗口优化与Renyi熵分析的快速响应入侵检测方法.首先,基于采集的总线报文数据集利用模拟退火优化算法对入侵检测系统进行离线训练,得到最优的系统配置参数;然后,依据报文ID序列构建总线网络通信数据的Renyi熵曲线,并进行实时分析,在线监测总线报文数据的异常情况;最后,利用实车ECU和攻击数据集开展硬件试验验证所提方案的有效性.测试结果表明,与传统的基于Shannon熵的入侵检测系统相比,所提方案能够有效地识别典型的车载总线网络攻击类型,同时提高非法入侵的检测精度,所提方法能够将检测响应时间缩短为传统熵检测方法的52%.

基于关联规则与离群点的新能源汽车动力域入侵检测

为提高新能源汽车动力域中针对篡改攻击的入侵检测系统效果,建立包括关联规则检测和离群点检测的动力域防护模型,通过实车采集固定工况下的动力域报文数据,基于关联规则算法建立规则库检测篡改攻击;在关联规则检测的基础上通过离群点检测,检测复杂类型的篡改攻击。仿真结果表明,该方法相比于传统的关联规则方法检测准确率提高5.83%,能有效检测针对新能源汽车动力域的篡改攻击。

基于帧间隔-总线电压混合特征的汽车ECU伪装攻击识别

汽车的网联化和智能化发展提高了汽车内部总线CAN(controller aera network)网络被入侵的风险。不像以太网具有完善的身份认证机制和加密传输协议,总线CAN网络采用明文传输数据,其报文非常容易被非法ECU窃取和攻击。因此,如何设计车载的入侵检测系统识别ECU的非法篡改和伪装攻击成为当前汽车网络安全研究的重点和难点。基于此,本文提出了基于帧间隔-总线电压混合特征提取的汽车ECU伪装攻击识别技术。首先,借助嵌入式设备的时间戳机制获取报文帧的帧间隔时间;同时,采样汽车总线网络的电压信号,并采用快速信号处理技术获取总线电压的特征参数(如电压众数和边沿时间等),以此构建ECU识别的指纹特征(即混合特征参数,包含帧间隔时间、电压众数、位时间、边沿时间等)。然后,利用轻量化的Softmax学习算法训练IDS模型并在线识别潜在的伪装攻击等非法入侵行为。为了验证所提方法的有效性,本文开展了基于ECU设备的硬件试验测试;结果表明,所提方法对所有合法ECU的识别精度高达98.33%,即可以通过甄别报文消息源头判断非法入侵;并且相较于传统的基于单特征指纹的方法,本文所提方法能够提高7%左右的识别精度。

基于样本熵的车载CAN网络入侵检测

汽车的智能化和无人化发展增加了对汽车总线网络的依赖,如汽车的实时动力控制、操纵控制等均需要借助车载CAN网络作为信息传递的媒介。然而不像工业互联网等具有完善的信息鉴别和身份认证机制,车载CAN网络缺乏足够的安全防护措施,容易被不法分子入侵。因此,为提高车载CAN网络的安全通信保障,本文提出一种基于样本熵的入侵检测系统(sample entropy-intrusion detection system,SE-IDS)。具体地,通过实时采样汽车的总线数据构建样本熵测试集,利用样本熵的计算方法统计样本熵值,通过观察熵值的突变情况确定该时刻是否有攻击发生。此外,利用实际汽车ECU(electronic control unit)进行了硬件在环测试,分别验证了提出的方法对DOS(denial of service)攻击、模糊攻击、bus-off攻击的检测能力。测试结果表明,DOS攻击、模糊攻击、bus-off攻击均会使稳定的样本熵值出现不可导点,可以据此作为通信异常的标志,从而确定CAN网络遭受的入侵行为。此外,嵌入式设备的在线检测同样验证了该方法在实际ECU上的实时执行能力。

考虑网络诱导时延的电动汽车主动安全控制策略

为了解决汽车CAN网络的消息处理、数据丢包等行为会引起汽车控制系统的时间迟滞效应,从而影响整车动力学控制的准确性的问题,提出了基于鲁棒模型预测控制的汽车横摆稳定性控制策略.首先分析了CAN网络的消息时延特点,以此为基础构建多胞时滞动力学模型描述汽车网络的参数不确定性.进一步设计了包含不确定参数的鲁棒模型预测控制器,提高了汽车主动安全控制器的抗干扰能力.此外,横摆稳定控制策略还使用基于渐进稳定不变椭圆集的变时域最优控制律提高了鲁棒控制算法的在线求解效率,平衡了系统控制鲁棒性和最优性的矛盾.结果表明,提出的控制策略能够抵抗CAN网络时延诱导的参数不确定性,缓解鲁棒控制算法的保守性,提高汽车转向时的主动安全性能.

带有V2G并网的电动汽车用增程器控制策略

增程器能够扩展电动汽车的续驶里程,但增程器的并网发电尚属研究空白.为此,重点研究了增程器的并网方案和控制策略.首先,提出了一种基于解耦双同步参考系锁相环的电气位置估算方法,并引入霍尔前馈提高其响应速度和估算精度,在此基础上设计了电网锁相环和电网电压的协调控制逻辑.其次,采用多目标优化方法对增程器的控制参数进行了优化,减少了增程器的油耗和非必要的机械启停.此外,对增程器的启停及工况点切换过程进行了深入探究.最后,搭建了具有发动机、发电机及并网设备的增程器试验平台,进行了增程器电气角度算法验证试验、并网发电试验及工况协调验证试验等.结果证明了提出的带有V2G并网的增程器控制策略的可行性和有效性.

汽车信息安全:面向总线网络的伪造攻击检测技术

当前的智能网联汽车正面临着潜在的信息安全挑战。比如,汽车CAN总线(Controller aera network,CAN)采用明文方式传输消息,缺少发送源电子控制单元(Electronic control unit,ECU)的身份认证和信息加密机制。因此,如何定位异常报文的发送源对于保证网联汽车的信息安全具有重要的研究意义。基于此,提出基于总线信号特征的ECU身份识别技术用于定位报文发送源,并检测ECU伪造攻击:首先根据CAN总线的电平信号提取关键的身份特征参数,包括边沿跳变时间、平台时间、高电平电压众数等;然后,利用轻量化的Softmax分类器对提取的身份特征进行离线训练并建立在线的学习模型。实车测试结果表明,与传统方法相比,提出的方法能够提高将近10%的ECU识别精度,而且该方法可以有效地检测到潜在的ECU伪造攻击和报文篡改攻击等。此外,进一步评估ECU工作温度对相关特征参数的影响,间接地验证了所提方法的强鲁棒特性。综上,提出的方法有效地解决了传统CAN网络缺乏身份认证的缺陷,保证了智能网联汽车的信息安全。

汽车功能安全:面向敏感指令攻击场景的自主驾驶车辆路径规划风险缓解控制

为解决敏感动作指令攻击诱导的路径规划失效与跟踪控制失稳问题,提出一种基于状态解耦与实时模型预测控制相结合的自主驾驶车辆路径规划风险缓释控制方法。首先,从汽车的横向、纵向及航向等三个自由度进行风险解耦判断,并引入了网络风险因子和阻断风险因子对汽车可能遭受的敏感指令攻击风险进行量化评估;然后,将风险因子引入模型预测控制中的局部路径规划模块,对其惩罚函数进行实时修正,规划出考虑动态网络攻击风险的局部最优参考路径;此外,还在轨迹跟踪层加入基于阈值驱动的主备冗余总线切换机制,缓解敏感动作指令攻击对汽车操控能力的恶性破坏;最后,引入三种常见的敏感动作集攻击场景进行有效性验证。测试结果表明,在加速动作指令攻击场景和制动动作指令攻击场景下,与没有缓解控制的方案相比,所提方案能够缓解约31%的速度急剧变化,有效地规避汽车的纵向驾驶风险和横向失稳问题;此外,面向转向动作指令攻击时,所提方案可以制止错误的转向过程,阻止汽车发生碰撞事故。

轮毂电机独立驱动电动汽车线性时变模型预测主动安全控制

为解决轮毂电机独立驱动电动汽车的主动安全控制和参数估计问题,提出自适应质心侧偏角观测器和基于线性时变理论的模型预测横摆稳定控制策略。首先,建立指数型的滑模观测器识别质心侧偏角,并利用闭环侧向力积分算法消除观测器的稳态误差。然后,引入线性时变理论(Line-time varying,LTV)构建轮胎的准线性模型,并基于此设计横摆稳定系统的模型预测控制器(Model predictive controller,MPC)。为减少控制器的计算负担并提高系统的瞬态响应,采用Laguerre网络拟合全时域的预测控制序列。通过求解具有不等式约束的二次规划函数,获取所需要的外部横摆力矩,并将其分配至4个轮毂电机。数值仿真和实车试验结果表明,提出的自适应滑模观测器可以精确地观测质心侧偏角,具有很强的鲁棒性;提出的横摆稳定控制器可以解决轮胎的非线性饱和问题,进一步提高车辆的主动安全性。

浅谈提高初中物理综合实践活动课教学有效性的途径

初中物理教学综合实践活动课是在新形势下,为了顺应时代发展和教学目标的改变而出现的一种新颖的教学模式。初中物理都是一些来源于生活的常识性教学内容,其中很多的物理现象都是来源于生活的,但是又是对生活现象的升华和归纳。教师在实际的初中物理教学实践活动中,应该结合生活中的实际去学习初中物理,在学习初中物理的过程中紧密地联系实际生活,培养学生能够综合运用所学的物理知识解释或解决实际生活问题的能力。本文从肯定评价学生,为综合实践活动的开展营造环境;融入生活元素,为综合实践活动的开展搭建平台;理论联系实践,为综合实践活动的开展注入活力三个方面阐述。