基于转速辨识的EPS阻尼控制策略的研究

将基于递推最小二乘算法的转速在线辨识方法引入电动助力转向系统中,以估计助力电动机的转速。利用估计转速结合车速,设计了相应的阻尼特性,提出了阻尼控制策略,并对转速辨识和阻尼特性进行仿真。结果表明,利用递推算法进行转速辨识成本低,可靠性、鲁棒性高;提出的阻尼控制策略有效可行。

EP加权静态SOR算法在航空碱性蓄电池健康评估中的应用

研究了我国航空碱性蓄电池维护的现状及问题,讨论了静态SOR算法在航空碱性蓄电池健康评估上的应用及其存在的缺陷,提出了EP加权静态SOR算法,其在静态SOR算法的基础上引入分时段加权处理,同时引入每个单体电压相对整体平均值差值的绝对值(DFM值),从而解决了静态SOR算法加权函数不明确,对那些已经完全损坏且不能充进和放出电的单体以及充电到一定值后其端电压不再改变的单体不能识别,甚至被误判为运行性能好的单体等问题。

基于遗传算法的EPS系统参数优化

根据纯电动大客车电动助力转向(EPS)系统工作的具体要求,开发了适合纯电动大客车EPS系统使用的循环球式电动助力转向器,建立了纯电动大客车循环球式EPS系统动力学模型及整车二自由度转向模型。在此基础上提出了系统转向路感、转向灵敏度以及转向操稳性的概念,并根据多元函数有约束优化问题的特点应用遗传算法对系统参数进行了优化设计。仿真结果表明:基于遗传算法优化的系统参数提高了系统的转向路感和转向操稳性。

ZP-OTFS系统信道估计的帧平均算法

面向车辆无线通信、卫星通信等高移动性场景,正交时频空(OTFS)调制具有适应快速时变无线信道的特性,使其成为6G的候选技术之一。针对零符号填充正交时频空系统(ZP-OTFS)嵌入式导频(EP)信道估计算法中导频及保护符号开销较大且没有充分利用时变信道特性的问题,文中提出一种导频嵌入零符号帧结构辅助的帧平均算法(FACEA)。采用时延时间域信号联合门限判决矩阵进行信道预估计,通过对连续多帧OTFS信号预估计矩阵的平均,得到时域信道矩阵。仿真结果表明,该算法在终端用户高速移动场景下性能优于现有嵌入式导频辅助信道估计算法,且在不同快速时变信道下该算法也表现出较好的鲁棒性,在特定信道下实现了信道估计最佳性能。

汽车EPS控制策略和控制方式

随着电动助力转向系统(EPS)在汽车上的普及,设计更加优良的EPS系统满足实车的使用需求是必然趋势。在介绍EPS结构和工作原理的基础上,对EPS的核心组成部分(ECU)的控制方法与优化进行研究,总结了国内外关于EPS系统控制策略和控制算法方式的研究现状。为现有控制方法的进一步优化以及今后复杂EPS控制算法的研究与开发工作奠定了研究基础。

面向高维数据PCA-ReliefF的EP模式分类算法

针对高维数据集,文中提出一种PREP(PCA-Relief F for EP)算法:首先采用PCA和Relief F算法实现特征降维;然后利用EP模式思想,构造精度更高、规模更小的EP模式分类器;最后利用标准数据集对文中的方法进行测试。实验结果表明,在对高维数据进行分类时,该方法构造的分类器在预测精度和运行时间上均有较大幅度的提升。

沙滩车EPS系统助力电机控制算法研究

为了更好地研究沙滩车电动助力转向系统,分析了沙滩车电动助力转向控制系统结构,建立了沙滩车电动助力转向系统模型及转向助力电机简化模型。通过仿真模型测试结果初步确定了电动助力转向系统PID控制参数值。分析研究了PID控制程序流程图,并由实车测试数据对PID控制算法进行了验证分析,从曲线上可以看出,沙滩车电动助力转向助力电机运行平稳,响应速度快;从数据测试结果表明,所测试的数据结果达到了设计要求,说明所采用的助力电机控制算法是可行的。

基于蚁群算法优化的EPS系统PID控制

汽车电动助力转向系统是一个非线性时变的复杂系统,在对它进行控制时,单独采用常规PID控制难以达到平稳准确的效果,在此加入蚁群算法(ACO)对其进行优化而得到稳定的最优参数解.根据车辆动力学关系,建立了两自由度整车模型、电动助力转向系统模型以及带有蚁群算法优化的PID控制器模型.通过Matlab,对该模型进行仿真分析.仿真结果表明,蚁群算法和PID控制的结合,使系统控制更精确、运行更加平稳.

EPS系统传感器角度信号静态标定及算法解析

角度传感器作为EPS系统核心部件,其原始信号特性曲线的相对角位置关系是不规律的,也无统一基准,无法被ECU处理和应用,因此必须进行标定。针对传感器角度信号开展研究,分析基本工作原理和信号特性,归纳出3个关键信号特征点,满足其中一个特征点时,其信号即为可用的。据此,提出4种静态标定方式及算法,详细描述了标定过程及原理,同时给出对应的补偿算法,并比较了4种标定方式及算法的优劣情况,供EPS系统工程师应用参考。

基于EPS系统传感器角度信号的游标算法研究

EPS系统传感器输出的角度信号为PWM形式,可被ECU采样识别,按基本算法来测量角度,将耗费大量ECU运算资源,影响运算效率。针对传感器所输出的角度信号开展研究,经分析信号特性、角差规律等,总结角度测量的游标算法和游标可信度的评价方法,其优势较为明显。以仿真验证方式,发现当方向盘角速度较高时,游标算法所测量角度结果不可信,甚至错误。据此,提出附加角速度判断条件,确定游标算法所测量角度结果是否有效,为另一种跟随算法提供正确且有效的角度基准。

Alpha稳定分布噪声下单路EP信号的动态提取方法

近年来的研究表明,采用α稳定分布模型来描述带噪EP信号比用常规的高斯模型具有更好的适应性。在α稳定分布噪声下,特别是当噪声的非高斯特性比较明显时,常规的基于二阶或高阶统计量的算法其性能将有所退化,甚至不能工作。本研究提出基于线性观测模型的数据复用最小平均p范数(DR-LMP)方法,并将之用于α稳定分布噪声下单路EP信号的动态提取。仿真结果表明,此方法能够在一定程度上减少提取EP信号时所需的刺激实验次数,实现单导EP信号的少次提取。当观测EP信号的信噪比大于-10dB时,此方法能够有效跟踪EP信号的变化,实现EP信号的动态提取。此外,本方法改变了二阶算法在分数低阶噪声下不收敛的缺点,在高斯噪声和分数低阶噪声下均具有良好韧性。

EPS转角算法的实现

电动助力转向器(EPS)广泛采用占空比(PWM)形式的数字式扭矩和角度传感器。对于角度传感器来说,PWM值与角度并无直接关系,需要根据角度传感器两路信号P和S的PWM值,并通过一个角度算法才可得到角度值。分析角度传感器两路信号的特征,对测量数据进行归一化处理,得到角度的计算方法。使用Simulink对算法进行建模和仿真,验证其正确性。根据角度传感器的两个信号P和S的偏差率,提出置信度的定义并推导其计算公式。

EPS系统处理超限转角的算法研究

针对Hella扭矩转角传感器P信号和S信号开展研究,分析了EPS系统测量角度的基本工作原理,归纳了游标算法角度可循环性特点,以及跟随算法角度可跟随延伸特点,明确了影响有效角度测量范围的关键因素;依此,在超限转角的情况下,提出游标算法角度的测量可信度评估算法,判断其可靠时,使跟随算法角度能获得及时校准和修正,最终保证EPS系统对超限转角的测量可靠性。

关于瓦楞纸板与EPE复合型包装衬垫的缓冲系统仿真研究

EPE(expand able polyethylene)发泡聚乙烯有着优良的缓冲包装特性。本文借助MATLAB,建立了针对发泡聚乙烯的缓冲特性的BP神经网络模型,详细探讨了不同样本、隐含层、隐含节点数、转移函数、训练函数的选取以及运用标准BP算法、变学习速率BP算法、附加动量BP算法等常见神经网络BP算法对收敛速率的影响,并对误差、模型精度以及泛化能力的影响因素进行了分析。还分别详细探讨了在非实验点处EPE发泡聚乙烯包装系统在厚度、跌落高度及静应力作用三者中任一方面发生改变,和三者同时发生改变时,对EPE发泡聚乙烯加速度响应值的预测。

基于Tri-training的主动学习算法

半监督学习和主动学习都是利用未标记数据,在少量标记数据代价下同时提高监督学习识别性能的有效方法。为此,结合主动学习方法与半监督学习的Tri-training算法,提出一种新的分类算法,通过熵优先采样算法选择主动学习的样本。针对UCI数据集和遥感数据,在不同标记训练样本比例下进行实验,结果表明,该算法在标记样本数较少的情况下能取得较好的效果。将主动学习与Tri-training算法相结合,是提高分类性能和泛化性的有效途径。

基于独立分量分析和遗传算法的诱发电位提取新方法

本研究提出了一种基于独立分量分析和遗传算法的诱发电位提取方法。以EP信号的峭度作为目标函数基准点,以其它信号的峭度与基准点的偏离程度的倒数作为目标函数,通过遗传算法在全局搜索适应度函数的最大值,从而首先将EP信号首先分离出来,实现了诱发电位的快速提取,而且适用于超高斯和亚高斯信号同时存在的情况。与其他提取EP信号特征的方法(如rICA)相比,本研究的方法不需要引入参考信号,只需要知道所要提取信号的峭度的估值即可,计算简单。

水声信道频域Turbo均衡的期望传播改进算法

针对水声信道带限,稀疏及长时延特性,并考虑水声实时高质量通信需求,提出了一种基于期望传播(Expectation Propagation,EP)的迭代信道估计和频域Turbo均衡(EP based Iterative Channel Estimation-Frequency of Domain Turbo Equalization,EP-ICE-FDTE)算法.其利用EP算法迭代估计传输符号的先验及后验分布,并将后验概率软映射符号提升信道估计精度.故该EP通过优化符号概率估计和信道估计,使Turbo均衡的干扰消除性能得到提高.此外,为了降低系统时延,还利用低复杂度频域Turbo均衡处理接收信号.仿真表明:所提EP-ICE-FDTE算法能实现更优的接收信号恢复效果.在静止和时变水声信道,该算法较目前较好的迭代信道估计-频域判决反馈的频域Turbo均衡(Iterative Channel Estimation-Frequency Domain Decision Feedback-Frequency Domain Turbo Equalization,ICE-FDDFFDTE)算法,分别有3.4 dB,1.3 dB性能增益.

基于模糊K-means算法的电动汽车应急供电策略

针对电动汽车移动储能特点,通过分析电动汽车容量特点,提出包含重要用户停电损失费用及电动汽车运行、调度、维护费用最小的电动汽车应急供电模型。鉴于电动汽车随机分散特点,文中基于模糊K-means算法设计一种电动汽车应急供电聚集方案,目的是提高电动汽车主动聚集能力,降低电动汽车聚集时间。通过算例验证了该电动汽车应急供电聚集方案和该应急供电模型的可行性和有效性。

电动助力转向系统控制策略的研究

在分析现有的各种助力控制策略的基础上,着重讨论了基于传统控制理论设计的电机控制策略与系统性能的关系,其中包括电流闭环PI控制器的参数设计及电流给定算法设计。最后,将这些基于简化线性系统模型的控制设计结果应用于电动助力转向系统的非线性仿真模型之中,仿真结果证明了这样的控制设计有效,在这种简单的控制结构下,系统的控制性能也能达到要求。

汽车电动助力转向系统的匹配分析及优化设计

在对汽车电动助力转向系统(EPS)的结构及其动力学特性分析的基础上,建立了线性三自由度汽车模型与EPS系统的集成数学模型。采用单参数自适应模糊PD控制策略,通过时域和频域的仿真计算,研究了EPS与整车动态性能的匹配关系及EPS主要参数的设计原则,并给出了EPS系统主要参数所必须满足的稳定性准则。在此基础上,建立了汽车系统和电动助力转向系统的综合系统多目标优化设计模型,并采用遗传算法对EPS主要参数进行优化设计。最后,通过试验验证了所设计的硬件参数和控制算法的有效性。