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角模块架构智能电动汽车路径跟踪鲁棒预测控制

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中国公路学报 2024年第1期37卷 241-254页

作者：张利鹏穆建华王建涛张俊达祝军军燕山大学车辆与能源学院河北秦皇岛066004

集成四轮独立驱动/独立转向系统的车轮角模块可以使整车具有优越的低速机动性和高速稳定性,是智能车辆的理想载体,但过多的转角/转矩控制输入增加了整车控制难度,实际行驶中的不确定性干扰也严重影响车辆控制鲁棒性,常用的标准模型预测... 详细信息

集成四轮独立驱动/独立转向系统的车轮角模块可以使整车具有优越的低速机动性和高速稳定性,是智能车辆的理想载体,但过多的转角/转矩控制输入增加了整车控制难度,实际行驶中的不确定性干扰也严重影响车辆控制鲁棒性,常用的标准模型预测控制无法处理这些不确定问题。为了提高角模块架构智能电动汽车路径跟踪控制鲁棒性,提出了基于Tube的鲁棒模型预测控制(Tube-RMPC)方法。搭建了整车动力学模型和路径跟踪模型,分析了车辆行驶过程中的不确定性,建立了干扰有界线性时变不确定性模型系统,构造了名义系统模型预测控制最优化问题,提出了一种能够应用于路径跟踪控制系统的具有较低系统保守性的鲁棒不变集计算方法,结合闭环系统反馈构建了鲁棒模型预测控制策略,基于MATLAB/Simulink和CarSim联合仿真与硬件在环测试平台验证了所提控制策略的有效性和实时性。研究结果表明:在存在自身参数不确定及外界路面附着系数不确定性扰动状态下,所提出的Tube-RMPC相对于标准模型预测控制将横向位移偏差最大值分别降低了30.2%和48.4%,质心侧偏角最大值分别降低了31.6%和7.8%,有效提高了车辆跟踪精度及稳定性。所提出控制策略在保证控制精度的同时具有良好的鲁棒性,对其他智能汽车的控制系统设计具有重要参考价值。

关键词：汽车工程路径跟踪鲁棒预测控制四轮独立转向直接横摆力矩控制智能汽车

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基于多粒度时间卷积网络的超短期风功率预测

太阳能学报 2024年第5期45卷 104-111页

作者：江国乾徐向东白佳荣何群谢平单伟燕山大学电气工程学院秦皇岛066004 燕山大学图书馆秦皇岛066004

针对传统风功率预测方法通常基于固定时间粒进行研究,但该类方法往往忽略了其他时间粒度对风功率的影响的问题,提出一种基于多粒度时间卷积网络(MGTCN)的超短期风功率预测方法,使用时间卷积网络来挖掘多粒度视角下的风力机数据特征,并... 详细信息

针对传统风功率预测方法通常基于固定时间粒进行研究,但该类方法往往忽略了其他时间粒度对风功率的影响的问题,提出一种基于多粒度时间卷积网络(MGTCN)的超短期风功率预测方法,使用时间卷积网络来挖掘多粒度视角下的风力机数据特征,并设计多粒度特征融合模块来增强模型的鲁棒性,提高风功率预测精度。首先,利用随机森林算法(RF)得到与输出功率相关性较强的部分特征数据;然后,对筛选后的特征数据进行多粒度划分,通过时间卷积网络(TCN)提取各个粒度的独立特征。最后,使用挤压激励网络(SENet)对不同粒度特征进行自适应加权融合,得到最终预测值。采用中国某风场数据进行算例分析,结果表明相较于其他方法,所提方法在24步预测任务和6步预测任务上取得了最佳的预测性能,具有较高的准确性和稳定性。在24步预测任务上归一化均方根误差、归一化平均绝对值误差和决定系数指标分别为0.152、0.108和0.7214,在6步预测任务上各指标分别为0.1027,0.0683和0.8717。

关键词：风功率预测随机森林多粒度计算时间卷积网络挤压激励网络

基于优先使用权的温贮备可修重试系统可靠性与期望成本模型

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控制与决策 2024年第4期39卷 1351-1360页

作者：康佳胡林敏王妍燕山大学理学院河北秦皇岛066004

针对具有两种不同类型部件的温贮备可修系统,基于优先使用权规则,将部件的重试特性和不可靠修理设备引入系统,建立一种新的系统可靠性和成本模型.失效部件由一个不可靠修理设备维修,当正常的修理设备维修失效部件时会发生不完全故障,此... 详细信息

针对具有两种不同类型部件的温贮备可修系统,基于优先使用权规则,将部件的重试特性和不可靠修理设备引入系统,建立一种新的系统可靠性和成本模型.失效部件由一个不可靠修理设备维修,当正常的修理设备维修失效部件时会发生不完全故障,此时,它或以一定的概率立即被维修,或以一定的概率继续低效维修失效部件.在不完全故障下,修理设备有可能发生完全性故障,完全性故障后会立即被维修.鉴于维修环境的随机波动性,利用PH分布对修理设备的修理时间进行建模,这在一定程度上拓展了模型的适用性.通过概率讨论得到稳态下系统的一些主要性能指标,构建单位时间的总期望成本函数,并就总期望成本关于各参数的敏感性进行分析.通过数值实例展示系统参数对系统稳态性能指标和系统成本的影响,为系统可靠性设计者和决策者提供理论支撑和参考.

关键词：重试不可靠修理设备 PH分布稳态指标期望成本

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异辛烷燃烧过程的声场激励调控特性

内燃机学报 2024年第1期42卷 26-34页

作者：邸立明欧阳强支富祥史程燕山大学车辆与能源学院河北秦皇岛066004 燕山大学河北省特种运载装备重点实验室河北秦皇岛066004

从宏观与微观层面分析了超声波对异辛烷燃烧的调控作用机理,利用发动机台架试验验证了原机三维燃烧数值模拟模型,基于燃烧室内物理嵌入动网格声源面方法,实现将20 kHz振幅为300μm超声波成功馈入燃烧室.将有、无超声波馈入燃烧室的工作... 详细信息

从宏观与微观层面分析了超声波对异辛烷燃烧的调控作用机理,利用发动机台架试验验证了原机三维燃烧数值模拟模型,基于燃烧室内物理嵌入动网格声源面方法,实现将20 kHz振幅为300μm超声波成功馈入燃烧室.将有、无超声波馈入燃烧室的工作缸压差值作为超声辐射压力扰动,研究了超声场激励对异辛烷的着火延迟期、中间反应组分及敏感性的影响特性.通过对比分析超声馈入方案S_(1)~S_(3)及无超声馈入方案S_(0),结果表明:S_(1)~S_(3)方案均使燃烧相位得以提前,S_(2)和S_(3)中C_(3)H_(6)、IC_(4)H_(8)和C_(2)H_(4)的峰值摩尔分数分别提升42.1%、24.7%、27.5%和21.5%、9.6%、5.3%,且两者异辛烷燃尽时间均提前0.18 s.当量比为1且初始温度分别为1300 K和1700 K时,着火延迟期分别缩短31.8%和6.4%,且均促进了OH自由基的大量生成.

关键词：异辛烷燃烧特性燃烧调控超声场激励着火延迟期

风险场景驱动的次任务驾驶行为对接管绩效的影响

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同济大学学报（自然科学版） 2024年第6期52卷 875-885页

作者：郭柏苍雒国凤金立生石业玮韩卓桐张洪瑜燕山大学车辆与能源学院河北秦皇岛066004 燕山大学河北省特种运载装备重点实验室河北秦皇岛066004

以高风险场景元素参数为控制权切换条件,探究次任务对驾驶人接管绩效的影响。从NGSIM数据集中提取旁车切入高风险场景作为控制权切换条件,使用皮尔逊相关性检验分析不同接管绩效指标间的相关性,利用单因素方差分析比较不同次任务资源占... 详细信息

以高风险场景元素参数为控制权切换条件,探究次任务对驾驶人接管绩效的影响。从NGSIM数据集中提取旁车切入高风险场景作为控制权切换条件,使用皮尔逊相关性检验分析不同接管绩效指标间的相关性,利用单因素方差分析比较不同次任务资源占用模式与可中断性对接管绩效指标的影响。结果表明,接管时间与接管过程的横纵向操纵能力、安全性、接管效率相互耦合。增加视觉占用会增大0.26s的接管反应时间并破坏车辆纵向稳定性与接管效率,增加听觉占用会增大0.45 s的接管反应时间并降低接管效率,增加认知占用会减小0.23 s的接管反应时间并提升接管安全性,增加操作占用会增大0.21s的接管反应时间并增大接管过程的最大横向加速度,次任务可中断性会减小0.23 s的接管反应时间,但对接管后续车辆控制相关的指标无显著影响。

关键词：车辆工程人机共驾接管绩效次任务驾驶风险场景次任务可中断性

双模耦合驱动智能电动汽车对开坡道行驶稳定性控制

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中国公路学报 2024年第3期37卷 204-215页

作者：张利鹏刘欣刘帅帅张猗淼施凯鑫赵明慧燕山大学车辆与能源学院河北秦皇岛066004 燕山大学河北省特种运载装备重点实验室河北秦皇岛066004

分布式驱动智能电动汽车可以通过独立分配各轮驱动力矩来保证在对开坡道行驶时的通过性,但对各轮力矩输出具有很高要求且难以保证车辆侧向稳定性。为解决上述问题,基于所发明的具备集中式和分布式耦合驱动功能的双模耦合驱动系统,提出... 详细信息

分布式驱动智能电动汽车可以通过独立分配各轮驱动力矩来保证在对开坡道行驶时的通过性,但对各轮力矩输出具有很高要求且难以保证车辆侧向稳定性。为解决上述问题,基于所发明的具备集中式和分布式耦合驱动功能的双模耦合驱动系统,提出了协同耦合式驱动防滑和主动转向的对开坡道行驶稳定性控制方法。首先,建立了整车模型,分析了在对开坡道上采用双模耦合驱动提升车辆通过性的动力学机理;其次,设计了基于耦合式驱动防滑与主动转向协同的行驶稳定性控制系统,包括可以实现最优滑转率控制的上层驱动防滑控制器、用于减少控制超调量并抵消差动驱动附加转向的主动转向前馈控制器以及为解决车速干扰的基于T-S模糊化模型预测控制的主动转向反馈控制器;最后,开展了对开坡道行驶稳定性控制效果离线仿真和实车试验验证。研究结果表明:在10%的对开坡道上,耦合式驱动比分布式驱动的爬坡能力提升了41.32%;对比无前馈协同控制,所提出的协同控制方法可将侧向位移误差量减少68%,调整时间缩短10.81%。所提出的控制方法不仅能极大提升整车对开坡道的动力性和通过性,还可以很好地保证其方向稳定性。

关键词：汽车工程智能电动汽车双模耦合驱动驱动防滑控制主动转向协同控制

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基于变分深度嵌入-带有梯度惩罚的生成对抗网络的锂离子电池老化特性建模

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电工技术学报 2024年第13期39卷 4226-4239页

作者：李弈张金龙漆汉宏魏艳君张迪燕山大学电气工程学院秦皇岛066004

锂离子电池老化实验是研究电池老化性能的基本手段,但针对大量电池的老化实验一般很耗时。为了节约时间和测试成本,获得更多电池数据,该文将变分深度嵌入(VaDE)模型与带有梯度惩罚的生成对抗网络(WGANGP)相结合,组成VaDE-WGANGP架构,进... 详细信息

锂离子电池老化实验是研究电池老化性能的基本手段,但针对大量电池的老化实验一般很耗时。为了节约时间和测试成本,获得更多电池数据,该文将变分深度嵌入(VaDE)模型与带有梯度惩罚的生成对抗网络(WGANGP)相结合,组成VaDE-WGANGP架构,进而基于该生成模型设计了一种电池老化特性建模与数据生成的方法。该文以一套开放的电池全寿命周期测试数据集为依据展开研究,首先,将电池放电过程中的电压、电流和放电容量这三个外特性作为模型的输入,通过VaDE的编码器将原始数据映射到隐空间,再通过优化获得符合特定规则的分布;然后,通过一定方式对该分布空间进行采样,并将采样所得的隐变量输入解码器中进行数据生成;后续数据测试表明,VaDE-WGANGP在电池外特性数据生成上具有较好的性能,可以实现对电池老化过程中基础外特性的模拟,在数据量不足时也可以为某些数据驱动算法提供有效的扩展数据资源。

关键词：锂离子电池老化特性生成模型变分深度嵌入带有梯度惩罚的生成对抗网络

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基于特征增稳的混合固态激光雷达目标检测

汽车工程 2024年第6期46卷 1015-1024页

作者：金立生张洪瑜郭柏苍燕山大学车辆与能源学院秦皇岛066004 燕山大学起重机械关键技术全国重点实验室秦皇岛066004 燕山大学河北省特种运载装备重点实验室秦皇岛066004

稳定的点云特征提取对激光雷达三维目标检测至关重要。针对现有深度学习算法仅能处理机械旋转式激光雷达点云数据,而对混合固态激光雷达数据支持不足的问题,本文基于IA-SSD搭建了适用于混合固态激光雷达的目标检测模型。首先,在点云编... 详细信息

稳定的点云特征提取对激光雷达三维目标检测至关重要。针对现有深度学习算法仅能处理机械旋转式激光雷达点云数据,而对混合固态激光雷达数据支持不足的问题,本文基于IA-SSD搭建了适用于混合固态激光雷达的目标检测模型。首先,在点云编码前端添加了Cloth Simulation Filtering(CSF)用于地面次优点过滤;其次,利用局部特征融合和全局双线性正则化层组成的注意力机制,从局部和全局共同推动点云几何信息与特征信息融合;再次,利用GhostGConv替换原有低效的逐点卷积,通过通道混洗机制加强点云的特征交互,构建了增强型特征提取网络。最后,在点检测器IA-SSD中整合了上述模块完成模型构建。在混合固态激光雷达数据集SimoSet开展的验证结果表明,所提出的方法显著优于SimoSet数据集支持的其他算法精度指标;在KITTI数据集中等难度检测中,所提方法将IA-SSD三分类平均检测精度分别提升了1.17、1.47、0.5百分点。

关键词：车辆工程环境感知目标检测混合固态激光雷达特征增稳

基于伪点云特征增强的多模态三维目标检测方法

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计算机学报 2024年第4期47卷 759-775页

作者：孔德明李晓伟杨庆鑫燕山大学电气工程学院河北秦皇岛066004

环境感知是自动驾驶汽车落地的关键技术之一,它对于提高自动驾驶汽车的安全性和可靠性至关重要.三维目标检测是其中的一项核心任务,旨在识别和定位三维空间中的物体,为后续决策提供重要的信息.点云和图像是该任务最常用的输入数据,点云... 详细信息

环境感知是自动驾驶汽车落地的关键技术之一,它对于提高自动驾驶汽车的安全性和可靠性至关重要.三维目标检测是其中的一项核心任务,旨在识别和定位三维空间中的物体,为后续决策提供重要的信息.点云和图像是该任务最常用的输入数据,点云由三维空间中不规则分布的点组成,而图像则是由二维空间上规则分布的像素组成.因此,点云和图像之间难以进行有效的融合.而伪点云作为一种点云表征的图像信息,近几年受到了该领域学者的广泛关注.现阶段基于伪点云的三维目标检测方法还存在伪点云特征提取粗糙和相应感兴趣区域(Region-of-Intersts,RoI)特征表征能力差的问题.本文针对上述问题开展研究,分别提出细粒度注意力卷积和多尺度分组稀疏卷积.细粒度注意力卷积将规则图像处理中常用的深度可分离卷积引入不规则点云的处理流程,并在此基础上嵌入通道和分组注意力机制,进行精细的特征提取,增强伪点云特征;多尺度分组稀疏卷积将格网池化后的Ro I特征分组,进行差异化特征学习,获取不同尺度的Ro I特征,增强伪点云Ro I格网特征的表征能力.基于此,本文在SFD(Sparse Fuse Dense)网络的伪点云特征提取流程中引入细粒度注意力卷积,同时在其伪点云Ro I特征学习流程中引入多尺度分组稀疏卷积,构建SFD++多模态三维目标检测网络.在权威KITTI自动驾驶数据集上的实验结果表明,SFD++每秒可以处理8.33帧数据,其精度在简单、中等和困难的三维汽车检测上达到95.74%、88.80%和86.04%,比次优SFD的精度高出0.15%、0.84%和0.58%.除此之外,一系列消融和补充实验结果验证了所提出卷积的有效性和相关参数设置的合理性.

关键词：自动驾驶三维目标检测伪点云注意力机制深度可分离卷积组卷积

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