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1.
为减小多轴转向车辆货厢部位的第三轴转向轮转向磨损,要求该车轮与驾驶室部位的前转向轮转角关系满足阿克曼转向原理。针对某型号8×2四轴重型车辆,设计出一种第三轴线控液压转向系统,并建立其动力学模型,设计了基于指数趋近律的滑模控制器对第三轴转向轮转角进行控制,选取典型工况对所设计的控制器进行了仿真分析,并进行实车试验验证。研究结果表明:基于指数趋近律的滑模控制比基于比例切换函数的滑模控制及开环控制响应更快速、趋近目标值时间及超调持续时间更短、稳态差值更小;与采用机械液压转向系统相比,安装基于该控制器的线控液压转向系统不仅能显著提高第三轴轮胎的转向抗磨损性能,同时也改善了整车的转向性能。 相似文献
3.
针对传统技术在识别低压台区拓扑关系时存在用户相位识别精度和接入表箱识别精度低的问题,研究了基于改进数据驱动模型的低压台区拓扑关系自动识别技术。从历史用电数据中采集低压台区用户的电压数据,在标准化处理后得到电压矩阵方程式;在初始化纠错参数的基础上,通过求解用户关系方程得到低压台区配电器与用户间的关系,通过关系校验组建低压台区拓扑关系的识别方程式,结合差值向量的取值范围完成纠错处理;利用改进数据驱动模型求得二次规划模型的矩阵,并构建低压台区拓扑关系识别模型。实验结果表明,该技术可以提高用户相位识别精度和接入表箱识别精度,证明其具有更好的识别性能。 相似文献
4.
针对城市生活垃圾分类收运过程中存在的环境二次污染和垃圾产生量不确定性等问题,提出了一种基于智能垃圾桶的动态收运车辆路径优化方法。建立以最小化碳排放成本、燃油消耗成本、固定成本和车辆延迟到达惩罚成本为目标的动态车辆路径优化模型。采用滚动时域的方式将动态问题转换为一系列静态问题,并设计两阶段算法进行求解。首先采用粒子群算法对收运车辆路径进行规划,而后在每个时域末,综合考虑待清运垃圾桶的位置和垃圾量、垃圾收运车辆的位置和装载量以动态调整现有车辆路径。研究结果表明,相较于传统的静态收运方案,动态垃圾收运方案能够在降低车辆运输成本和碳排放成本的同时,显著降低由于清运不及时造成的环境二次污染的风险。 相似文献
5.
6.
矿用车辆无人驾驶技术是实现智能矿山无人化运输的关键技术,车载计算单元又是矿用无人驾驶车辆的核心,接入传感器及控制器后,车载计算单元通过无人驾驶算法输出控制指令控制车辆行驶。针对车载计算单元进行实车测试验证存在的成本高、难度大、效率低、安全无保障等问题,研究了一种硬件在环仿真系统。介绍了该仿真系统的结构及其功能,详细阐述了对车载计算单元主要接入的GPS、激光雷达、毫米波雷达、视觉传感器等硬件设备以及矿车线控系统进行的仿真测试,并对自动/人工驾驶切换与仿真报告生成进行了说明。通过在白云鄂博矿区场景下对矿用无人驾驶车辆进行装载运输卸载过程的仿真测试,验证了车载计算单元的命令执行、车辆行驶决策规划、控制逻辑等的正确性与稳定性,同时也验证了仿真系统的有效性与可应用性。 相似文献
7.
8.
混合动力能量管理策略是混合动力系统的关键技术之一,对整车效率和燃油经济性等综合性能起到决定性作用。对于履带式混合动力无人车辆,其复杂的行驶工况对能量管理策略提出更高要求。在传统工况预测方法的基础上,提出一种基于无人驾驶轨迹规划的卷积神经网络与长短期记忆网络的预测模型。针对系统状态变量与控制变量搜索范围广、计算量大的问题,优化动态规划算法以获得最优控制序列;设计模型预测控制方法实现能量管理优化控制;通过实车试验进行验证。研究结果表明,采用卷积神经网络与长短期记忆网络的预测模型比基于规划速度的直接预测模型的精度提高了3%;基于该模型预测控制的能量管理实时优化策略,比基于传统多步神经网络策略的等效燃油消耗量减少了3.9%,改善了整车燃油经济性。 相似文献
9.
为了提高跨单元调度中车辆利用率,降低运输成本和缩短完工时间,综合考虑调度方案中零件的加工顺序和异常件运输路径之间的相互影响,建立了一个以最小化最大完成时间和总成本为优化目标的跨单元调度及其车辆路径集成优化模型。提出了一种包含工序编码、机器编码、单元编码、车辆编码和车辆路径编码的五段式编码方法;设计了基于分解的多目标进化算法,针对算法迭代过程中可能产生不可行解的问题,提出了一种基于二叉树的车辆路径调整方法以及车辆载荷调整方法。通过实例分析,并将集成优化结果与常见运输策略结果、车辆共享策略结果进行了对比,集成优化模型在缩短最小完工时间和降低总成本方面可获得更优的结果,从而验证了所提集成优化模型的有效性。 相似文献
10.
在载重过程中,工程车辆因受到惯性冲击、工作装置共振以及电磁干扰等,容易造成其液压测量信号的振荡,为了对载重估计模型中的液压系统压力信号进行实时去噪,提出了一种基于一维全变分(1D TV)算法的液压系统压力信号实时去噪方法。首先,阐述了1D TV算法的基本原理;然后,建立了一个主要受液压力影响的载重估计模型,使用MATLAB中的fmincon非线性规划求解器,将载重估计模型作为黑箱函数,载重估值与载重真值之间的均方根误差作为目标函数值,1D TV算法中的参数τ作为优化变量,求解出了能够逼近真实液压信号曲线的参数τ;最后,以某企业伸缩臂叉车为例进行了载重试验,分别采用经验模态分解(EMD)类去噪算法、小波阈值类去噪算法,以及1D TV算法处理液压信号,并将处理结果进行了对比分析。研究结果表明:相比于EMD类去噪算法,采用参数τ优化后的1D TV算法得到的信噪比可以提高5.096 4 db,可比小波阈值类去噪算法提高0.653 db,其计算效率是EMD类去噪算法的113倍,是小波阈值类去噪算法的11倍;1D TV算法具有快速、非迭代和逐点扫描的特性,因而更适用于对载重估计模型中的液压系统压力... 相似文献