多机器人协调吊运系统力位姿混合运动稳定性评价方法

针对欠约束多机器人协调吊运系统很难用传统方法评定其运动稳定性的问题,以多机器人协调吊运系统的运动学和动力学为基础,分别定义了位置性能因子、姿态性能因子和柔索拉力性能因子,并将三个性能因子通过加权的方式得到了吊运系统运动稳定性评价指标。定义了吊运系统的稳定工作空间和抗干扰稳定工作空间。最后进行实例仿真计算,分析了吊运系统工作空间内不同部位的稳定性高低程度,并通过抗干扰稳定工作空间和稳定工作空间的比较,验证了该方法的合理性和有效性。研究结果为系统的规划和优化控制奠定了基础。     

汽车悬架性能测试系统的研究与设计

汽车悬架性能测试是机动车安全运行检测中的一个重要项目.本文在建立检测车辆悬架振动力学模型和运动方程的基础上,分析并确定了悬架性能的评价指标.针对汽车悬架测试台的基本结构和受力过程,设计了高精度力传感器和速度传感器输出信号的调理模块.采用工业控制计算机直接采集车轮垂直接地力与激振台面频率,提高了测试系统的精度和实时性.实测证明,该系统完全能够满足汽车悬架性能测试时的动态要求,具有较高的可靠性.     

汽车轮速传感器在线检测系统开发

开发了一种车轮速度传感器在线检测系统,重点阐述检测台的测控系统设计。测控系统基于工业控制计算机,实现了对在线检测过程的自动监控和数据自动采集处理、显示。测试结果表明,该检测系统性能稳定、操作简单、精度高,可对汽车车桥的轮速传感器进行快速检测和评价,从而为该类产品的质量保证提供了有效支撑。     

基于惯性导航和实时差分全球定位系统的汽车运动状态测试系统

为了准确评价汽车操纵稳定性等性能和建立高精度的汽车评价标准,针对汽车动态运行工况特点研究了一种基于INS/RTKDGPS组合导航原理的汽车测试系统,可用于汽车性能场地试验并能够实时精确测量完备的车辆运动状态参数。对系统各软件模块进行了介绍,并且通过实车试验验证了算法的准确性,从而为汽车操纵稳定性等性能评价提供了新设备和新方法。     

汽车ABS性能测试系统仿真分析

以汽车制动性能评价指标与检测标准为基础,以LabVIEW为设计平台,对汽车ABS制动性能测试系统进行硬软件设计。最后,对测试系统进行虚拟仿真,验证所设计测试系统的正确性和合理性。     

汽车转向操纵的单神经元自适应控制

基于汽车操纵稳定性总方差评价方法和神经网络控制理论,建立了汽车转向单神经元自适应PID控制算法。利用操纵稳定性评价中的轨迹跟随误差和方向盘忙碌程度的评价指标,建立了神经元学习的二次型性能指标函数,并采用梯度下降算法实现了单神经元控制器的连接权值的调整。最终采用汽车7自由度非线性动力学模型进行了不同行驶速度下的仿真计算。结果表明:该控制算法可较为精确地控制汽车对预期行驶轨迹的转向运动,并体现出良好的鲁棒性和自适应性。     

基于时域解线性调频的步进频率雷达动目标检测方法

针对步进频率雷达中运动目标高分辨距离像发散而引起的检测性能下降,以及速度补偿法无法完成多个不同速度目标检测的问题,提出了一种运用时域解线性调频法进行步进频率雷达动目标检测的新方法,该方法对所有子脉冲的回波信号进行时频变换处理,将处理结果进行二维搜索以得到目标参数的估计值。描述了基于该方法的检测步骤,并严格推导了速度分辨力和交叉项峰值的数学表达式。仿真实验表明,该方法能够同时检测多个运动目标,并验证了其检测性能。     

对联合建立的汽车悬架模型的运动学分析

悬架的主要性能参数在悬架运动过程中的变化规律是影响悬架性能的主要因素,对悬架系统进行运动学仿真分析是评价悬架性能的重要手段,也是进行汽车操纵稳定性和平顺性分析的基础。本文通过ADAMS和Pro/E联合建立1/4双横臂汽车独立悬架复杂系统的仿真模型,对悬架主要性能参数在悬架运动过程中的变化规律进行了研究,结果表明这种模型更加精确。     

汽车线控四轮转向控制策略

基于转向传动比随汽车速度和方向盘转角而变化,提出了前轮控制、侧滑率反馈控制和侧滑率及加速度反馈控制三种前轮线控转向的稳定性控制策略,并进行了驾驶模拟器试验评价。结合后轮主动转向研究了分别采用前馈控制方式和反馈控制方式的线控四轮转向系统的转向控制策略,并将其与前轮线控转向和传统四轮转向系统进行了比较。仿真和模拟器试验验证了线控四轮转向系统能有效提高汽车的操纵稳定性。     

对联合建立的汽车悬架模型的运动学分析

悬架的主要性能参数在悬架运动过程中的变化规律是影响悬架性能的主要因素，对悬架系统进行运动学仿真分析是评价悬架性能的重要手段，也是进行汽车操纵稳定性和平顺性分析的基础。本文通过ADAMS和Pro／E联合建立1／4双横臂汽车独立悬架复杂系统的仿真模型，对悬架主要性能参数在悬架运动过程中的变化规律进行了研究，结果表明这种模型更加精确。     

两种输入模型下的汽车逆问题分析

针对汽车操纵逆动力学的研究现状,提出了一种识别方向盘输入的新方法.建立了驾驶员-汽车二自由度闭环系统角输入模型和考虑转向系转动惯量的汽车三自由度力矩输入模型.通过角输入情况下,汽车沿蛇行线行驶以及力输入情况下的高速、小侧向加速度的正弦曲线行驶,利用径向基函数网络,分别建立了汽车横摆角速度、侧向加速度与方向盘转角以及汽车侧向加速度与方向盘力矩之间的映射关系.两种输入模型下的识别结果表明,识别值和仿真值比较吻合,因此利用径向基网络识别方向盘角输入和力矩输入的方法是可行的,并且具有识别精度高,运算速度快,抗噪能力强等优点.     

基于ADAMS的汽车操纵稳定性虚拟试验演示系统开发

利用ADAMS动力学软件建立了整车多刚体系统模型．分别考虑车型、悬架、轮胎、车速等不同因素对整车操纵稳定性的影响，进行整车操纵稳定性6个性能试验的仿真分析．利用获取的动力学分析数据、仿真动画，实现汽车操纵稳定性虚拟试验演示系统．     

车辆动态数学模型辅助的惯性导航系统

提出了一种利用车辆的动态数学模型改善车载低成本惯性导航系统精度的方法.通过车辆的运动学模型和非完整约束条件得到虚拟的位置和速度观测量,与前向速度一起辅助惯性导航系统,惯性导航系统修正后的方位角又用来改善车辆的运动学数学模型.利用解析分析和协方差仿真方法研究了该组合导航系统的可观测性.理论分析和仿真结果都证明了通过车辆动态数学模型的辅助,低成本惯性导航系统的精度可以得到改善.该方法可作为当全球定位系统(GPS)暂停工作时的一种备份导航系统,在较长时间内限制惯性导航系统的误差,从而提高整个导航系统的冗余性和完整性     

电动汽车驱动装置测试与仿真系统软件的研究

本测试系统实现了电动汽车驱动装置性能特性的实时测量 ,以及在实验室模拟电动汽车实地行驶的仿真控制功能 ,系统是针对电动汽车驱动装置的性能测试而设计的 ,同时它也可应用于各种交直流电机的性能测试 ,并可实现电机的低转速下的转矩脉动特性的检测 具有一定的实用价值     

基于Carsim和Simulink联合仿真的汽车操纵稳定性评价

为了更好地评价汽车的操纵稳定性能，将汽车简化为一个包含侧向、横摆和侧倾的三自由度模型。在Carsim和Simulink上建立联合仿真模型，基于双移线和蛇形试验工况进行仿真试验，依照QC/T 480—1999中的评价准则，对模型仿真结果和实车试验结果进行综合评价计分，并对其进行对比分析。结果表明：所搭建的三自由度模型仿真结果评价得分与实车试验结果评价得分十分接近，能够更好地代表实车的操纵稳定性，可为后续汽车操纵稳定性评价提供了一定参考。     

基于模糊逻辑的液力减速器智能控制的研究

液力减速器是车辆传动系统中重要的辅助制动装置,液力减速器的制动扭矩大、制动平稳、散热好以及结构体积小,在现代车辆上得到了广泛地应用.本文分析了液力减速器的结构及工作原理,提出了以实验数据为依据、以制动踏板的开度、制动踏板变化率作为输入,通过模糊推理对液力减速器进行智能控制的控制方法.经过在实车上进行验证,实验表明该控制方法具有更好的控制性能.     

汽车电控单元测试用例生成与集成测试技术

针对汽车电控单元的测试需求,通过引入参数相关性和组合约束条件,基于IPO(in-parameter-order)策略提出了一种改进的测试用例生成算法;设计并构建了汽车电控单元集成测试系统,并在集成测试系统的架构下实现了对汽车电子常用测试设备的统一管理和数据共享;最后,通过两种不同汽车电控单元的典型测试工况对提出的改进的测试用例自动生成算法进行了实验验证.结果表明,所提出的测试用例生成算法可在满足覆盖准则的前提下有效缩减测试用例数量,结合本设计的集成测试系统,能够满足不同汽车电控单元的测试需求,提高测试效率和精度.     

多径信号辅助的网联车辆无线协作定位

为解决全球定位系统（GPS）和北斗卫星导航系统（BDS）等传统定位方式在信号被遮挡的区域定位范围受限以及精度不足的问题,基于第5代移动通信系统和车联网技术提出了一种多径信号辅助的网联车辆无线协作定位方法.首先将车联网中接收端与发射端之间多径信号成分携带的定位信息提取成多径定位线段,并基于最小二乘法估计出接收端与发射端之间的相对位置;然后基于置信传播算法,将相对位置信息以及部分覆盖的GPS/BDS信息进行协作融合,得出整个车联网中各个车辆的位置.仿真结果表明,在不同的车辆密度和GPS/BDS可用概率下,新算法能提升网联车辆的定位精度,有效解决车辆GPS/BDS覆盖不充分的问题,为网联车辆提供高精度的定位.     

基于BP神经网络的车辆碳排放测算研究

研究轻型车辆碳排放测算方法,分析车辆碳排放与运行工况关系。基于车辆实际行驶污染物排放(Real Drive Emission, RDE)车载测试数据,以CO2当量CO2e代表碳排放,分析得出碳排放速率随车速、比功率(Vehicle Specific Power, VSP)增大而上升;运用BP (Back Propagation)神经网络算法建立车辆碳排放与车速、加速度、比功率多参数间非线性关系测算模型,计算得出世界轻型车测试循环(World Light Vehicle Test Cycle,WLTC)、新欧洲行驶循环(New European Driving Cycle, NEDC)和中国轻型商用车行驶工况(China Light-duty Vehicle Test Cycle-commercial Car,CLTC-C)3种台架测试循环工况下的碳排放因子。比较发现3种台架测试循环工况下的碳排放因子均高于实际道路行驶碳排放因子,其中WLTC下碳排放因子最高,其次是NEDC,再是CLTC-C,原因是加速度越大、车速越高的测试工况导致碳排放增加。