自动驾驶汽车变道的决策及预测控制算法研究

针对自动驾驶汽车的变道问题,提出一种基于规则和模型预测控制的自动驾驶汽车变道决策和控制算法。首先建立以后轴中心为原点的车辆运动学模型,并在模型中加入模型与测量的不确定性因素,使之更为接近现实场景。然后完成两车道车辆变道场景建模,基于预测碰撞时间的概念设计一套适用于车辆变道的决策规则,自动驾驶汽车能够通过感知周围车的状态信息实时进行变道判定;利用三次贝塞尔曲线完成车辆的变道路径规划,并使用模型预测控制方法对规划的路径进行轨迹跟踪,设计代价函数,将跟踪控制问题转化为最优控制问题。最后利用MATLAB对算法进行仿真。结果表明,所提变道算法的自动驾驶汽车不仅能够完成实时变道的任务,还具有一定的抗干扰能力。

新工科视角下汽车构造课程思政建设研究

深入研究不同专业课程的特色与优势,挖掘知识体系中的思想价值与精神内涵,是高校课程思政建设过程中的必要措施。汽车构造作为汽车服务工程、车辆工程等汽车类专业的基础课程,对汽车专业培养体系起到重要作用。文章在“新工科”建设发展的要求下,结合专业特点,对该课程知识体系中所蕴含的思想价值和精神内涵进行提炼总结,将“爱国主义情怀、大国工匠精神、创新精神、责任与担当”作为汽车构造课程思政的五大核心要素,并以此为中心对课程内容包含的思政元素深入挖掘。同时文章也提出“四协同”的课程思政建设方式将课程的思政元素与汽车构造课程内容进行有机融合,将隐性教育灵活渗透到显性教育中,发挥专业课程的育人作用,推进汽车构造课程思政建设,实现立德树人的根本目标。

应用型本科教学质量持续改进的探索与实践——以汽车服务工程专业为例

面对企业招工难和大批毕业生找工作难的双重矛盾,本文以提高应用型本科教学质量为切入口,通过深入企业实地调研对成都工业学院汽车服务工程专业几年毕业生情况进行总结,深入分析调研结果,与汽车服务工程专业人才培养方案进行对标,旨在优化人才培养方案,持续改进教学质量,提升学生就业能力。

基于神经网络遗传算法函数寻优与回弹补偿技术的某型汽车前幅拉延成形优化

为有效改善某型汽车前幅在拉延成形过程中出现的严重的回弹质量缺陷,将神经网络遗传算法函数寻优和回弹补偿技术相结合,对某型汽车前幅进行拉延成形优化。基于极差分析确定影响回弹量的两个关键因素,即冲压速度和压边力;运用拉丁超立方抽样,将抽样结果作为神经网络遗传算法函数寻优模型的数据基础,以两个关键因素作为输入量,最大回弹量作为输出量,构建非线性映射关系。然后,计算预测结果的个体适应度值,求出最大回弹量的最小值以及对应的冲压速度和压边力。最后,基于优化结果进行3次回弹补偿优化,将回弹量降低至0.5 mm以下,达到生产要求。

基于灰色关联度分析与响应曲面法的汽车驾驶室底板拉深成形优化

为解决某轻型卡车驾驶室底板在拉深成形过程中出现开裂的问题,以Dynaform软件为平台,利用灰色理论和响应面法,对拉深成形过程中的参数进行优化,首先将灰色理论和正交试验相结合,获得在不同参数组合下板料成形的最大减薄率,然后对试验数据进行灰色关联度分析,获取对最大减薄率产生影响的2个主要参数:压边力和模具零件间隙,最后将模具零件间隙和拉深筋的高度作为输入,最大减薄率作为输出,进行响应面法寻优得到最优解。通过对比优化前后的成形效果和试验结果可知,优化后的工艺参数改善了轻型卡车底板拉深成形质量。

智能网联汽车虚拟仿真测试实验室建设研究

智能网联汽车虚拟仿真测试实验室,开发了“自动驾驶功能的感知-决策-控制算法”和“虚拟测试场景搭建”2个虚拟仿真实验项目,通过动画演示展示实验过程,同时同学们可以自己动手进行实验设计。经过一段时间教学实践表明智能网联汽车虚拟仿真测试实验平台具有很好的实践性和交互性,教学效果良好,对学生新实践能力具有很好的培养作用,为车辆工程专业人才培养提供了实验教学的新模式。

地方高校“轨道交通信号与控制”专业建设实践

“轨道交通信号与控制”专业作为教育部2012年新设立的特色专业之一,具有较强的轨道交通行业属性和多学科交叉型、专业技能应用型特征。专业建设是近年来新开设该专业的众多非铁路背景地方本科以及大中专院校面临的首要问题。以成都工业学院这类地方性应用型本科院校为例,总结该专业办学以来的实践经验,并思考从人才培养方案修订、师资引进及培养、校企合作/校校合作、实验实训条件完善、学生就业/升学等方面提出专业建设的改进和发展措施,为同类院校相应专业建设提供一定的参考价值。

乙醇/生物柴油/柴油混合燃油的燃烧与排放特性

通过建立柴油机燃烧室模型,仿真对比研究5种燃油的索特平均直径、油束生长过程、缸内压力、缸内温度、NO x和碳烟的排放量。结果表明:大比例掺混生物柴油使得混合燃油黏度、密度、表面张力等理化特性参数值增大,导致燃油在缸内雾化质量变差,但添加乙醇后不仅改善了雾化质量,而且改善了燃油缸内燃烧过程,燃油燃烧更加充分彻底。与0#柴油BD100(100%的柴油)相比,添加生物柴油和乙醇后,缸内最高压力上升,混合燃油BD75(25%生物柴油+75%柴油)、BD72E3(25%生物柴油+72%柴油+3%乙醇)、BD70E5(25%生物柴油+70%柴油+5%乙醇)、BD65E10(25%生物柴油+65%柴油+10%乙醇)的最高缸内压力由13.6624 MPa分别升高到13.7735,13.8846,13.9728,14.2924 MPa;燃烧始点对应的曲轴转角前移,由355.0°分别前移为353.0°,353.5°,354.0°,燃油BD65E10燃烧始点对应的曲轴转角后移为356.5°;NO x排放量整体平均值均升高,转速n=2200 r/min时分别升高3.947%、4.578%、6.540%、6.812%,转速n=3600 r/min时分别升高2.678%、1.246%、3.584%、4.770%;soot排放量均降低,转速n=2200 r/min时,降低平均降幅分别为2.019%、7.168%、19.202%、39.666%;转速n=3600 r/min时,平均降幅分别为1.190%、7.446%、15.362%、31.810%。

灰色组合预测辅助的列车自主定位方法

基于全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)的列车定位方法是下一代列车运行控制系统列车定位技术的主要发展方向。从提高列车定位的安全性、自主性角度出发,并充分考虑组合定位系统的成本及异质传感器的互补性能,采用北斗卫星导航系统(BeiDou Navigation Satellite System,BDS)和惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,IMU)构建车载组合定位方案。针对BDS/IMU组合在隧道运行环境中,卫星信号受限导致定位失效情况下IMU单独导航定位误差累积发散问题,提出一种灰色组合预测模型辅助的列车定位精度保持方法;基于BDS失效前组合系统定位信息建立算法模型,当列车处于卫星信号受限环境中时,利用灰色组合模型预测的列车定位数据序列持续校正IMU累积误差,从而保障列车运行全过程中定位输出的可用性。在实验室环境下搭建的仿真平台上对所提出方法进行验证,结果表明,BDS/IMU组合在正常工作情况下能保持较高的定位精度,东向/北向位置误差均小于2 m,东向/北向速度误差均小于0.2 m/s;在BDS定位失效环境下通过灰色组合模型预测数据修正IMU累积误差,相对于IMU单独导航,东向/北向位置误差均降低85%以上,东向/北向速度误差均降低80%以上,定位精度能够满足列车运行控制系统对列车定位的指标要求。

基于时间自动机的列控系统等级转换建模与验证

随着列控系统的发展,我国现有铁路线路主要应用有CTCS-3级和CTCS-2级两种列控系统。等级转换是在列车运行控制过程中起到重要作用,其功能的正确性直接关系到列控系统的安全性。本文采用时间自动机建模方法,依据CTCS-3级列控系统总体基础方案的需求规范,对等级转换场景进行了功能性及实时性的需求分析,描述CTCS-3级和CTCS-2级列控系统转换过程中的功能特性和时间约束,对等级转换场景进行建模仿真,并通过形式化验证的方式检验模型的正确性。

基于串级PID算法的两轮车平衡控制

采用比例积分微分(PID)算法控制理论,设计两轮车的串级PID算法平衡控制系统,通过计算并输出控制量,控制两轮车的动量轮转动,实现两轮车自主平衡。首先进行理论分析确定原理及可行性,然后对串级PID控制算法进行优化改进,并应用在两轮车平衡控制系统中,提高其控制精度和稳定性。通过在3个层次上调整PID参数,实现两轮车静止平衡状态及运动平衡状态。实验证明,该控制方法能有效解决两轮车平衡控制中存在的响应速度及抗干扰能力需求高等问题,为两轮车平衡控制领域的研究提供新的思路和方法。

基于改进UKF的BDS/IMU组合列车定位方法

为提高列车定位的精确性和连续性,采用北斗卫星接收机和惯性测量单元构建车载组合定位系统.针对多传感器组合定位信息融合估计的非线性和鲁棒性需求,将抗差估计理论的等价权原理应用于标准无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)算法,构造了一种改进的UKF算法,通过对标准UKF算法的噪声协方差进行等价替换,从而起到调节滤波增益的作用,使得滤波算法对传感器观测粗差具有较强的抑制能力.将改进的UKF算法与标准UKF算法应用于列车组合定位进行仿真比较,结果表明:传感器无观测异常时,改进UKF算法的滤波精度总体上略优于标准UKF算法;当传感器观测值含有随机粗差时,改进UKF算法的滤波精度及稳定性明显优于标准UKF算法,北向、东向位置平均估计误差分别降低了48.5%、48.8%,北向、东向速度平均估计误差分别降低了43.7%、48.9%.

基于北斗卫星导航系统、惯性测量单元和轨道电子地图的有轨电车车载组合定位技术

车辆定位技术是有轨电车运行控制系统的关键技术之一。针对传统GPS(全球定位系统)定位技术存在的缺点,结合有轨电车的运营特点和定位需求,提出了以BDS(北斗卫星导航系统)定位为主、以“IMU(惯性测量单元)+轨道电子地图”定位为辅的有轨电车车载组合定位方案。对该组合定位方案进行了仿真测试,结果表明:组合定位系统可以保证有轨电车的精确、连续测速定位,可为有轨电车车辆定位提供了一种低成本、有效的解决方案。

改进的软硬阈值法及其在地震数据降噪中的研究

采集的野外地震数据伴随有随机噪声干扰,需要将其消除。软硬阈值法能够压制地震数据的噪声信号,但是降噪效果并不理想。因此,提出了一种改进的软硬阈值算法用于地震数据降噪。首先利用软硬阈值法原理构建了一种新的阈值降噪法,并对新算法相关特性进行了研究,通过仿真实验确定了新阈值算法的小波基为sym 3,利用均方差和信噪比对新阈值降噪法的降噪效果进行了评价。最后,将新阈值降噪法用于实际地震数据降噪,结果发现新阈值降噪法能够去除地震数据中的随机噪声,降噪效果较软硬阈值法更理想。

改进的小波阈值法及其在地震数据降噪处理中的应用

野外地震数据受到各种随机因素干扰,需要对随机噪声进行去除。小波分析中的软、硬阈值法是有效的地震数据降噪方法,但由于算法本身特性使得降噪具有一定的缺陷。因此,文中提出了一种改进的小波阈值降噪算法。首先构建了改进的阈值方法模型并对其功能进行了研究,确定了sym3为改进的阈值算法的最佳小波基以及最佳小波分解的层数为3层。利用仿真实验证明了改进的阈值方法降噪能力具有有效性,并通过均方差(RMSE)和信噪比(SNR)对新算法降噪效果进行了评价。最后,将本文提出的算法应用于实际地震数据降噪处理,结果发现改进的阈值法能够有效地去除地震数据中的各类随机噪声,通过与软、硬阈值法降噪效果进行对比研究,结果得出改进的阈值方法降噪效果更理想。

基于变权组合模型的地铁车辆车轮踏面磨损预测

为准确获取地铁车辆车轮踏面随列车运行里程的磨损变化情况,选取灰色新陈代谢模型、二次指数平滑模型以及一元线性回归模型为单项预测模型,以样本点处组合预测误差绝对值最小为最优准则,建立了地铁车辆车轮踏面磨损变化趋势的最优非负变权组合预测模型。通过实例检验变权组合模型和各单项模型的预测性能,结果表明,构建的变权组合预测模型能够有效克服各单项预测模型的缺陷,预测精度及稳定性明显优于各单项预测模型,可为地铁车辆在实际运行过程中车轮踏面磨损趋势的准确预测提供了一种可行的求解方法。

电动汽车永磁同步电动机全速域模型预测控制算法研究

针对电动汽车永磁同步电动机的宽调速范围要求,提出一种全速域模型预测控制方法。首先,建立永磁同步电动机的预测电流模型,并对预测电流进行了时延补偿以提升控制算法性能,在目标函数项中加入开关频率惩罚项,以平衡电机的电流谐波和开关损耗。其次,分析永磁同步电动机在线性速域和弱磁域的控制策略和电流轨迹,推导电机的最大转矩电流比控制,并采用前馈弱磁控制算法,实现全速域下的参考电流给定。最后,在MATLAB/Simulink中搭建控制系统模型,对控制算法进行仿真验证。结果表明,控制算法能够在低速、中速和高速下实现较低的电流谐波性能和快速的动态响应能力。

改进的FastICA算法在地震数据去噪中的研究

为了有效去除地震数据的干扰噪声,采用FastICA算法进行降噪处理。地震数据的有效信号和噪声是非线性混合的,不满足FastICA算法使用的线性混合条件,提出了一种改进的FastICA算法进行地震数据降噪。该方法首先利用小波变换将地震数据分解到不同尺度空间上,然后设计了一种新的阈值降噪函数,并将FastICA和小波变换进行有效结合,对不同尺度空间上的噪声进行消除,通过小波重构恢复有效信号,利用仿真实验确定了新算法的分解层数为3。将改进的方法进行实际地震数据降噪处理,结果证明改进的方法能有效去除地震数据的各类干扰噪声,通过信噪比得出改进的FastICA较原始FastICA降噪效果更理想。

基于稀疏表示以及图谱理论的故障诊断方法

针对图傅里叶变换(graph Fourier transform,简称GFT)方法在提取轮对轴承故障特征信号的过程中,将信号中包含的部分噪声成分提取出来,从而对故障诊断结果产生影响这一问题,提出了一种基于稀疏表示以及图谱理论相结合的轮对轴承故障诊断方法。首先,根据具有局部损伤的滚动轴承振动信号特点构造合适的过完备字典库;其次,采用正交匹配追踪法求解系数实现对振动信号的稀疏表示;最后,通过图傅里叶变换方法将信号中含有的冲击分量集中到图谱域的高阶区域,从而对轮对轴承故障进行诊断。通过仿真数据以及试验数据处理结果,对提出方法的有效性进行了验证。

封闭园区内无人驾驶洗扫车路径规划及控制

为实现封闭园区自动洗扫车的无人驾驶功能,设计了一种基于封闭园区场景的路径规划与控制算法。采用改进的A-Star算法并融合三阶贝塞尔曲线构建全局路径规划层;基于状态空间采样设计局部路径规划层,考虑洗扫车转向约束、安全碰撞距离、道路边界距离等约束设计代价函数得到最优局部路径;使用Pure-Pursuit跟踪算法对局部路径规划层输出的最优路径进行追踪;搭建Simulink-ROS联仿平台,在Simulink中编写规划控制算法并编译植入到ROS平台下进行仿真验证;最后采用MDC300F车载计算机对算法进行多工况实车实验。结果表明,该规划控制算法能够控制自动环卫洗扫车在多工况场景下完成跟车、避障、会车等无人驾驶功能。