基于改进Transformer的锂电池剩余寿命预测

锂离子电池的剩余使用寿命(RUL)的准确预测对于评估电池状态至关重要。为了准确预测RUL,本文基于Transformer网络设计了以一种全新的模型p-Transformer。针对原始数据存在噪声的问题,构建了预处理前置编码器。在编码器内,原始输入数据叠加噪声信号,并实现数据降维压缩。而后将得到的深层数据输入到Transformer网络中,以学习原始数据中有价值的信息和深层次的非线性特征,得到最终预测结果。该模型在两个公共数据集上进行了大量实验,并与一些基准方法进行了比较。结果表明,本文提出的模型在预测RUL方面具有更小的误差,准确性更高。     

考虑能效均衡的信号交叉口车辆协同轨迹优化策略

为缓解信号交叉口区域交通拥堵与污染物排放问题，建立了考虑能效均衡的信号交叉口车辆上下游协同轨迹优化模型。根据信号灯相位配时建立上游区域车辆通行预判模型，基于能源消耗与通行效率建立车辆上下游协同轨迹优化策略，采用带精英策略的非支配排序遗传算法求解多目标优化模型的最优速度曲线，并与无引导方法、三角函数优化法进行了对比试验，结果表明，采用所提出的多目标优化引导算法最大可减少交叉口上下游区域的燃油消耗量21.05%，缩短行程时间13.85%，具有更好的适应性和鲁棒性。     

考虑前车制动意图的自动紧急制动策略及其测试评价方法

为提高车辆自动紧急制动（AEB）系统的避撞性能,提出了一种考虑前车制动意图的AEB策略及其测试评价方法。通过搭建“PreScan+Simulink+驾驶模拟器”联合仿真平台采集驾驶人制动数据,基于K-均值（K-Means）聚类方法对制动意图进行分类,采用滑动时间窗口提取了意图识别模型训练数据集;通过双层隐马尔可夫模型识别前车制动意图,主车根据不同制动意图计算临界安全距离阈值并制定避撞控制策略;建立PreScan+Simulink虚拟仿真测试环境,提出了基于层次分析法的AEB策略综合评价方法,通过与4种典型AEB控制模型进行对比,验证了所提出方法在不同制动程度场景下均可及时触发制动以避免碰撞,同时可减少过早制动造成的驾驶不适感。     

基于ARM-FPGA的推进电机振动反馈系统设计

针对船舶推进电机监控精度高、实时性强等需求,本文提出一种基于ARM和FPGA的异构架构的电机振动信号反馈系统,对旋转机电设备的振动加速度信号进行采集处理分析,并根据控制器要求发送振动数据,实现了推进电机振动信号的实时反馈功能。实验验证了系统的精度与实时性,保证系统高效运行。