轮毂电机驱动车辆转向控制策略

为提高轮毂电机驱动车辆转向机动灵活性以及安全稳定性,提出了一种基于直接横摆力矩控制的转向控制策略。以带有双桥转向机构的8轮轮毂电机驱动车辆为研究对象,研究其双重转向控制问题,建立基于车辆二自由度单轨模型的车辆参考模型,并以横摆角速度作为控制变量,建立基于横摆力矩PID控制器和横摆力矩分配控制器的转向分层控制模型。利用硬件在环实时仿真实验对所提出的转向控制策略的可行性和有效性进行分析验证。

拖拉机电液与电机两种自动转向方式对比试验

以约翰迪尔904型拖拉机为载体,搭建拖拉机自动导航试验平台,测试分析了电液驱动式和电机驱动式两种转向装置的控制效果。在水泥路面空载、农田地块空载、农田地块旋耕作业3种条件下,电机驱动式自动导航系统的精度比电液驱动式自动导航系统的精度分别高0.169、0.187、0.233cm,电机驱动式自动导航系统的稳定性比电液驱动式自动导航系统的稳定性分别高0.107、0.178、0.099cm。可见,在相同条件下,电机驱动式转向装置在控制精度和工作稳定性方面效果略好。

基于MODWT的运动想象脑电信号识别

对运动想象脑电信号进行分类识别,是脑机接口研究中的重要问题。为此,提出一种基于极大重叠小波变换和AR模型的脑电信号分类方法。将脑电信号波形进行极大重叠小波分解,抽取变换系数的统计特征,利用Burg算法提取其3层光滑的8阶AR模型系数以及3层光滑部分的能量曲线特征,将这3类特征进行组合后,使用神经网络、支持向量机及线性判别进行分类和比较。与BCI2003竞赛数据分类精度结果相比,该方法的识别率更高。将模型移植入自行研制的嵌入式脑电信号控制电机转向系统中,该模式识别方法的平均准确度达到了91.3%,可用于嵌入式脑机接口的系统设计。