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%.

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。

基于发动机运行区域动态边界优化的混合动力客车能量管理策略研究

针对插电式单轴并联天然气发动机-电机混合动力城市客车开发了整车控制系统和能量管理策略,完成了系统硬、软件设计并进行了试验验证。其中能量管理策略的开发是基于电池荷电状态和发动机最高效率区动态边界优化,即引入空间轨迹优化算法实时优化发动机高效运行的边界参数,以保证发动机能在所需模式和电池允许的SOC下尽可能运行于高效区域。在道路试验中,该策略能够使车辆在多种工作模式之间稳定可靠运行和切换,结果表明,搭载该整车控制系统的混合动力城市客车与同类型传统客车相比,0-50km/h的加速时间缩短15.8%,燃料消耗降低26.9%。

混合动力发动机动态轨迹优化研究

混合动力发动机动态工况变化贯穿于其运行过程的始终,因此对该动态过程进行优化并获取发动机的最优动态轨迹对于提高发动机经济性和排放性具有重要意义,而驱动电动机对于整车动力需求的补偿也使发动机运行轨迹的控制成为可能。针对混合动力发动机动态轨迹优化问题,采用场协同理论建立混合动力发动机动态工况效应场,并进行动态特性分析,将动态工况的最优化问题转化为工况场空间内的轨迹优化问题。利用空间轨迹优化计算方法将该轨迹优化问题进一步简化为场空间内的场效应累积数最小化问题,进而采用离散空间的最速梯度法进行求解,得到动态过程中针对不同目标因素的最优轨迹。仿真及多样本对比试验结果表明,该最优动态轨迹算法能够有效完成控制目标需求,实现了动态工况下目标因素的最优控制。

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.

喷油器中压电执行器机电耦合特性研究

压电堆执行器由于响应性快、输出力大和耗能低等优点被应用到喷油器中。这些特性能够改善柴油机的性能,并降低排放。为进一步开发这种执行器的潜力,本研究通过试验对压电执行器的机电耦合特性进行研究。研究结果表明:在载荷为200~1 200N范围内,执行器位移和应变随载荷的增加呈现先增大后减小的趋势,且在机械载荷为800N时达到最大值。在电压为150V时,机械载荷为800N的输出位移比200N时的输出位移增加约为16%。建立基于线性压电效应和90°磁畴翻转效应的简化数学模型来对试验结果进行模拟,得出在不同的负载条件下,仿真与试验结果在较高机械载荷下显示了良好的一致性。

基于改进BB-BC算法的轮毂电机直驱赛车行驶策略优化

为了合理制定轮毂电机直驱赛车的行驶策略,缩短完赛时间,提出了基于改进BB-BC算法的策略优化方法。在分析传统BB-BC算法不足的基础上,通过引入混沌逻辑映射的方法,形成改进的BB-BC算法。利用Matlab/Simulink建立了轮毂电机直驱赛车整车优化模型并进行了实车验证,进一步对行驶策略进行优化研究。结果表明,改进的BB-BC算法不仅收敛速度快,而且可有效避免算法陷入局部最优解,优化后的行驶策略缩短了完赛时间,为后续实时策略的制定提供了基础。

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。

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。