激光测距行驶跑偏测试系统测试精度的提升

为了提升基于激光测距的汽车行驶跑偏测试系统的测试精度,分析了驶入角的测量方法、行驶跑偏量的算法和原始测量数据的处理方法对系统测试精度的影响,提出了采用1组对射式光电开关同时控制2对激光测距传感器测量驶入角、运用莱以特准则剔除含有粗大误差的测试数据等优化方法,搭建了基于激光测距的行驶跑偏模拟测试系统,并采用模型小车代替实车进行了模拟测试.测试结果表明:动态测试中,模拟测试系统的测试误差均小于6.50 mm;重复性测试中,以行驶跑偏量测试值的算术平均值作为其真值,模拟测试系统的测试误差均小于3.50 mm,测试误差标准差为1.56 mm;实现了测试系统测试精度的提升.     

汽车行驶偏跑故障检测

随着生活水平的提高,汽车的使用也越来越普遍,人们对汽车行驶的安全检测的重视程度也越来越普遍。汽车偏跑是汽车行驶过程中的常见障碍,会加快轮胎的损坏,严重时会使造成爆胎、车辆失控等引起的交通事故。跑偏故障主要有直线行驶跑偏和制动跑偏两种,造成跑偏的原因也有很多种,为了降低交通事故的频率,必须及时检测出跑偏故障并进行有效维护。本文分析了行驶跑偏故障现象,也对检测方法进行了探究。     

基于嵌入式系统的汽车制动参数采集与监测系统

为解决汽车在行驶过程中的制动参数难以获取问题,基于硬件检测单元以及labview虚拟仪器开发了汽车制动参数采集与监测系统,系统中的硬件部分由GPS导航模块、制定参数检测装置构成,基于labview开发的软件部分由数据采集端、服务器以及客户端三部分构成,基于TCP网络通信协议将车辆在行驶过程中的位置信息、运行速度、制动行为数据以及车辆纵向减速度数据进行实时采集、存储、远程监控以及在线分析。系统具有便于编程和操作、成本低廉、扩展性强、安全可靠的特点。实车试验结果表明,该系统可实现汽车在行驶过程中的制动参数的数据采集与远程监控,为相关方面的研究提供数据支持。     

单片机在汽车速度、加速度测量系统中的硬软件设计

本文设计了一个汽车速度、加速度检测系统。该系统采用了简单的光电技术来实现将汽车的行驶状态转换为容易处理的外部脉冲数,在单片机方面采用具有3个定时器/计数器的高速度高性能的AT89C52,通过单片机来对外部的脉冲进行处理,同时将需要测量的参数实时显示,并根据读取的参数进行相应的操作管理,满足其基本汽车性能测试的要求。在本设计汽车,摩托车测量系统中,用户可在户外直接测试车子性能的;其为小型的测量仪,测量几个常用的性能,如速度,加速度,行驶路程等。     

基于自适应Kalman滤波的汽车横摆角速度软测量算法

利用参数软测量技术,提出了基于自适应Kalman滤波和汽车两自由度动力学模型的横摆角速度软测量算法．该算法实现了横摆角速度的线性最小均方误差估计,且可对汽车行驶过程中的系统噪声和观测噪声统计特性进行在线估计．仿真与场地试验结果对比验证了该算法的有效性,同时软测量技术的采用也为汽车状态参数测量提供了一条可行的、准确且低成本的研究思路。     

侧风对汽车行驶的影响

车辆行驶过程中经常受到侧风的作用,为详细分析侧风对汽车行驶的影响,建立了汽车存在侧向力干扰时的动力学模型,分析车辆的跑偏情况,给出跑偏量计算公式.为验证动力学模型,进行了实车试验.在样车质心的前后施加侧向干扰力的直线行驶试验,揭示出四轮等转矩驱动时,车辆跑偏方向与侧向干扰力绕车辆质心的横摆力矩方向相同,跑偏量随侧向干扰力矩增加而增大.试验最终结果与理论值一致,为深入研究侧风对汽车行驶的影响提供了借鉴.     

基于自动编码器和长短时记忆网络的智能汽车故障诊断方法研究

智能汽车故障诊断技术对于保障智能汽车安全行驶具有重要意义,本文针对智能汽车传感器数据异常检测和车辆运动的异常检测提出了一系列故障诊断方法. 针对非时序传感器数据,采用基于超限学习框架的自动编码器,对正常数据进行特征压缩学习其特征表示,再利用压缩的特征重构数据,根据重构误差的大小判断数据是否异常. 针对时序传感器数据,采用多层长短时记忆网络学习时序数据之间的时间依赖关系来预测当下时刻的数据值,根据预测误差的大小判断数据是否异常. 提出一种阈值随误差大小动态变化的自适应阈值确定方法,使得决策变量对于异常值相对敏感. 进一步地,采用车辆自行车运动学模型和Kalman滤波,利用Jarque-Bera测试对预测值和量测值残差的正态性进行检验来检测车辆运动是否异常. 实际场地测试验证了本文所提出的方法可以有效检测非时序或时序传感器数据的异常,并对车辆运动是否异常进行检测.     

基于USB-Host的汽车行驶数据采集系统

在汽车运行中,汽车行驶数据采集系统对各种运行参数进行测量和存储.为了对车辆事故进行分析,必须读取数据采集系统的数据.设计了一个基于单片机的数据采集系统,该系统采用USB海量存储设备类规范中的Bulk-Only和UFI子规范.通过FAT16文件系统对采集到的汽车行驶数据进行存储管理.利用通用的U盘便可读取系统中的数据,系...     

浅谈汽车制动性能的评价

一、汽车制动性能的评价指标及标准现状车辆在行驶过程中要频繁进行制动操作,由于制动性能的好坏直接关系到交通和人身安全,因此制动性能是车辆非常重要的性能之一,改善汽车的制动性能始终是汽车设计制造和使用部门的重要任务。目前,对于整车制动系统的研究主要通过路试或台架进行,由于在汽车道路试验中车轮扭矩不易测量,因此,多数有关传动系、制动系的试验均通过间接测量(如测量加速度、减速度、时间、距离等)来进行。汽车在道路上行驶,其车轮与地面的作用力是汽车运动变化的根据,在汽车道路试验中,如果能够方便地测量出车轮上扭矩的变化,则可为汽车整车制动系统性能研究提供更全面的试验数据和性能评价。当车辆制动时,由于车辆受到与行驶方向相反的外力,所以才导致汽车的速度逐渐减小至0,对这一过程中车辆受力情况的分析有助于制动系统的分析和设计,因此制动过程受力情况分析是车辆试验和设计的基础,由于这一过程较为复杂,因此一般在实际中只能建立简化模型分析,通常人们主要从三个方面来对制动过程进行分析和评价:1)制动效能:即制动距离与制动减速度;2)制动效能的恒定性:即抗热衰退性;3)制动时汽车的方向稳定性:即制动时汽车不发生跑偏、测滑以及失去转向能力的效能...     

无人驾驶汽车RBF神经网络滑模横向控制策略

为了加强无人驾驶汽车横向运动控制,提出了一种优化型径向基函数(RBF)神经网络的滑模控制策略。根据视觉导航无人驾驶汽车单点预瞄模型与车辆二自由度模型得出横向运动状态方程,在滑模控制的基础上,采用RBF神经网络在线拟合滑模变结构的切换控制量,并基于改进的粒子群算法优化网络结构,使其快速达到滑模面,减小抖振。基于MATLAB/CarSim联合仿真平台,对建立的无人驾驶汽车横向运动状态模型及提出的控制策略进行不同工况下的仿真验证;基于AD 5435建立无人驾驶汽车快速原型开发平台,完成实车试验。结果表明:基于优化的RBF神经网络滑模横向控制策略能精确实现对车辆横向运动的控制,一定程度上减小了系统建模不确定性带来的影响,能有效抑制方向盘转角的抖振,将横向距离偏差与航向角偏差控制在一定范围内,可靠跟踪期望路径;车辆等速循迹行驶试验时,提出的控制策略的方向盘转角试验结果与仿真结果最大相对误差为5.8%,横向偏差的最大相对误差为6.2%,航向角偏差的最大相对误差为5.4%,试验结果与仿真结果一致性较好;Alt 3from FHWA仿真行驶工况下,相比于传统滑模控制策略,提出控制策略下的最大横向距离偏差误差和航向角偏差误差分别降低了90.8%和67.6%,双移线工况下误差分别降低了63.4%和69.9%,蛇形工况下误差分别降低了54.4%和39.6%。     

基于阴影特征和Adaboost的前向车辆检测系统

为了解决汽车安全辅助驾驶系统中的前向车辆检测问题,提出了一种基于单目视觉的在线前向车辆检测系统。通过检测车底阴影特征来生成车辆假设,分别提出了自适应路面阈值方法和阴影区域融合方法以解决路面区域灰度变化和阴影边缘变形问题;使用基于梯度特征的adaboost方法来验证车辆假设;最后使用Kalman滤波对检测到的目标进行跟踪以改善系统性能。使用道路实拍的图像序列对系统进行了测试。结果表明,该系统能够在实时条件下有效检测前方车辆。     

基于EMD载货汽车动态载荷信息处理技术

为在载货汽车安全状态监测中获取真实稳定的载荷状态信息,对基于位移传感器的车辆载荷状态动态检测装置实时采集到的电压信号进行了处理. 根据载货汽车动态载荷信号的特点,以经验模态分解(EMD)算法为基础,去除传感器信号中的低频动态载荷,从而获得稳态的车辆载荷信息. 基于LabVIEW软件的编程功能,实现了对载货汽车动态载荷信息的处理及结果显示. 通过不同载重量、速度、路面环境条件的实车道路试验的验证,系统测量结果误差小于5%,满足实时监测车辆载荷状态的要求.     

基于姿态预测的线控转向变传动比侧翻控制的研究

在车辆上增加侧防翻控制能够有效地增强汽车的主动安全性能。运用AR模型测量车辆的行驶参数,在车身姿态参数测量基础上短期地对参数做出预测。以预测结果为依据设定汽车侧翻安全区间以控制汽车。在线控转向(steer-by-wire)控制器中建立控制策略,改变传动比让SBW系统提前反应,从而防止车辆侧翻,避免危险行驶状态。仿真结果显示侧翻控制能较好地保持汽车操纵稳定性,而又不影响汽车安全行驶。该控制能有效地抑制汽车侧翻及提高车辆的主动安全性能。     

电动缸性能参数测试系统设计

针对现有的电动缸测试系统和测试方法不能满足电动缸产品出厂参数快速测量的问题,研发了一套以PC机作为上位机,雷赛DMC5480运动控制卡作为核心控制器,高精度磁栅尺为检测装置的电动缸性能参数测试系统。根据测试需求设计了开放式电动缸测试系统、测试方法和功能测试模块;结合数据测量装置,基于VB和API函数研发了开放式电动缸自动测试系统软件平台,包括电动缸的位置精度、回程误差、重复定位精度、误差分析与补偿及跟随误差测试等功能模块。该测试系统成功应用于某公司电动缸出厂参数快速测量。     

基于过桥汽车动力响应的桥梁损伤识别

为了识别桥梁结构的损伤,提出了由过桥汽车的加速度响应识别桥梁损伤的灵敏度分析方法.将桥梁等效为等长的欧拉梁单元,汽车等效为单自由度3参数模型,将桥梁各单元抗弯刚度的减小(即损伤的程度)定义为损伤因子.根据损伤因子,采用最小二乘法和正则化方法,可用测试得到的汽车加速度响应识别桥梁损伤.结果表明:损伤识别结果对汽车参数变化比较敏感,汽车过桥行驶速度和采样频率对迭代次数有显著影响;损伤识别误差随着桥面不平顺和测试噪声的增加而加大.     

基于多目标粒子群算法的主动座椅悬架滑模控制器设计

为提高汽车的乘坐舒适性和行驶稳定性,对车辆主动座椅悬架提出一种基于多目标粒子群算法的滑模控制器设计方法。首先,在建立三自由度1/4车辆主动座椅悬架系统模型的基础上设计了满足李雅普诺夫稳定性理论的滑模控制器;其次,基于滑模控制到达条件和滑模面的稳定条件结合Hurwitz稳定判据选择合适的滑模面参数;然后,以汽车悬架动挠度、轮胎动载荷和控制器控制力输出为约束,形成以座椅质心垂直加速度、座椅悬架动行程以及轮胎动位移为控制目标的多目标优化问题,对滑模控制器参数进行优化设计;最后,在MATLAB环境下基于多目标粒子群算法进行求解,并进行数值仿真模拟。仿真结果显示,经过多目标参数优化后各目标值明显减小,表明基于多目标粒子群算法的滑模控制器参数优化显著地改善了汽车的乘坐舒适性和行驶稳定性,为汽车主动座椅悬架系统的研究提供了理论依据。     

基于模糊在线识别的并联混合动力客车自适应控制策略

针对一款并联混合动力客车提出了一种基于模糊在线识别的自适应控制策略.基于自主研发的混合动力车数据采集监控系统构建符合本地车辆实际行驶道路特点的典型工况,设计模糊工况识别算法对车辆实际行驶的工况类型进行在线识别.根据最小等效燃油消耗控制算法和电池电量平衡控制方法,结合工况识别的结果调用相应最优控制参数,对发动机和电池的功率分配进行实时优化计算,实现对整车的控制.实验结果表明,所设计的模糊识别方法能够较好地完成行驶工况类型的识别.基于此所提出的自适应控制方法能够在满足车辆需求功率和电池SOC维持在有效工作区间内的前提下完成发动机和电池的最优功率分配,显著提高整车的燃油经济性.      

基于悬架运动学分析的车辆跑偏问题研究

基于汽车结构和车辆动力学原理,从轮胎、悬架、制动、转向和整车系统等方面分析了多用途车(multi purpose vehicles,MPV)车辆跑偏因素和原理。首先列举并归类了车辆跑偏的影响因素;其次对跑偏车辆进行分析,对比分析结果并查找原因。最终提出解决方案进行实车验证,有效地解决了车辆跑偏问题。     

基于悬架运动学分析的车辆跑偏问题

基于汽车结构和车辆动力学原理,从轮胎、悬架、制动、转向和整车系统等方面分析了多用途车(multi purpose vehicles,MPV)车辆跑偏因素和原理。首先列举并归类了车辆跑偏的影响因素;其次对跑偏车辆进行分析,对比分析结果并查找原因。最终提出解决方案进行实车验证,有效地解决了车辆跑偏问题。     

基于神经网络在线学习的脱硝系统入口氮氧化物预测

针对脱硝系统入口氮氧化物静态软测量预测模型不能满足变负荷时需求的问题,建立了一种基于神经网络在线学习的软测量模型.利用粒子群算法对静态神经网络的参数进行寻优,结合预报误差和当前预测误差的大小在线更新网络的权值、阈值和学习速率,可以满足不同负荷下的需求,利用电厂的实际运行数据对模型进行了验证.结果表明:在不同负荷下,建立的神经网络在线学习模型的准确性高,实时性好,泛化能力强,可以很好地对入口氮氧化物进行预测,为脱硝系统入口氮氧化物在线测量和监测提供了一种有效的方法.