一种用于汽车防侧翻的ECAS系统自适应控制方法

    公开(公告)号:CN110126844B

    公开(公告)日:2021-06-04

    申请号:CN201910416040.7

    申请日:2019-05-19

    Abstract: 本发明公开了一种用于汽车防侧翻的ECAS系统自适应控制方法。首先,采集离线数据,搭建并训练用于预测汽车侧翻时间的改进型门控循环神经网络;然后,以一定采样周期采集汽车行驶状态数据并进行滤波处理;再以一定更新周期,用预先训练的改进型门控循环神经网络进行汽车侧翻时间预测,进而更新自适应PD控制器的比例系数;同时,以一定控制周期计算汽车横向负载转移比,并得到和设定值之间的偏差,偏差再输入所述自适应PD控制器进行控制输出;最后,汽车ECAS系统电磁阀根据所述自适应PD控制器的输出调节气囊高度。本发明模型和参数可自调节,达到较好的防侧翻效果;同时适用于诸多车型,进而减少测试工程师工作量,提高了汽车装载ECAS系统的效率。

    一种用于ECAS的无线车身高度调节系统

    公开(公告)号:CN110126575A

    公开(公告)日:2019-08-16

    申请号:CN201910416050.0

    申请日:2019-05-19

    Abstract: 本发明公开了一种用于ECAS的无线车身高度调节系统,该系统包括车架高度控制本地硬件终端、移动终端和远端服务器;车架高度控制本地硬件终端和ECAS的ECU通过线束进行连接,用于与ECU进行通信,并接收移动终端的控制信号,实现远程高度调节与监测;移动终端包括高度控制模块、系统监控模块和告警模块;远端服务器用于接收处理器单元上报的车辆空气悬架系统中车架高度与各传感器状态数据,将该数据发送到移动终端进行实时监测,并负责接收移动终端的控制指令,将该指令下发到处理器单元,实现对于车架高度的远程调节。本发明提高了车架高度控制器的实用性与便捷性,加入了故障告警功能,提高了车架高度控制器使用的安全性与可维护性。

    一种基于TEBS系统的挂车制动控制优化方法

    公开(公告)号:CN114132296A

    公开(公告)日:2022-03-04

    申请号:CN202111210706.7

    申请日:2021-10-18

    Abstract: 本发明公开了一种基于TEBS系统的挂车制动控制优化方法,利用行程传感器采集驾驶员促动制动踏板时的信号,利用进气压力传感器采集进气歧管内的绝对压力信号,利用ABS传感器采集急刹时车轮的转速信号;计算判断驾驶员需求的减速度并传入中央ECU,结合整车重量以及相应每根挂车车轴的载荷、制动器单位压力下的制动扭矩,输出对应制动减速度需要的制动气室的制动压力信号;在减速度信号和制动压力信号之间加入神经网络模糊控制的反馈调节,采用模糊控制神经网络模型,优化减速度信号偏差,抑制内外扰动对被控量的影响;添加液力缓速器进行辅助制动,使得制动过程更加安全和平稳。本发明利用TEBS系统已有传感器,对制动控制过程进行优化,提高制动控制精度。

    一种模拟信号自适应采样方法及装置

    公开(公告)号:CN110702972A

    公开(公告)日:2020-01-17

    申请号:CN201910949561.9

    申请日:2019-10-08

    Abstract: 本发明公开了一种模拟信号自适应采样方法及装置,所述方法包括:采集传感器输出的模拟信号,并进行信号调理;确定模拟信号在指定模数转换频率下采样得到的数字量以及采集时间戳;确定采集信号模数转换频率调整的阈值;确定当前所采集的信号与之前若干采样时刻所采集的信号之间的差异度;根据所确定的差异度、当前时刻的模数转换频率及模数转换频率调整的阈值,确定新的采样频率。本发明根据采样数据的相对变化率来动态调整数据采集装置的采样率,在不需要测量采样频率的情况下迭代调整采样频率,既保证了采样的准确性,又减少了不必要的采样数据。

    一种重型挂车制动过程自适应学习方法

    公开(公告)号:CN114154227A

    公开(公告)日:2022-03-08

    申请号:CN202111210700.X

    申请日:2021-10-18

    Abstract: 本发明公开了一种重型挂车制动过程自适应学习方法,首先采用子空间模型辨识方法建立重型挂车的分布式状态空间模型,然后利用行程传感器、速度传感器等采集行程信号和速度信号,并绘制出制动曲线;其次将采集或计算出的反应距离、车速、制动距离、制动曲线方差和平均值数据和计算出的制动力信号进行离线的BP神经网络模型的训练。利用训练好的模型对当前制动过程进行制动距离的预测,当不在安全范围内时,进行提示和警告,辅助驾驶员进行制动行为的优化。本发明基于挂车常见的传感器模块,并结合挂车实际的分布式特点,利用预测精度较高的神经网络模型进行离线训练,在线预测,对制动行为进行优化,从而提高制动安全性。

    一种用于ECAS系统的弯道识别及车高调节方法

    公开(公告)号:CN110171263B

    公开(公告)日:2021-10-29

    申请号:CN201910416559.5

    申请日:2019-05-19

    Abstract: 本发明公开了一种用于ECAS系统的弯道识别及车高调节方法。本发明利用摄像头获取车辆前方将要驶入弯道的实时道路信息,将图像经过形态学滤波和感兴趣区域分割处理,提取道路交通标志和车道线信息。使用基于RGB色彩空间处理和Canny边缘算子的方法处理道路交通标志,使用灰度转换、阈值分割和Bezier曲线模型3次拟合处理车道线,得到弯道模型数据,并通过动态检测来提高模型数据精度。最后由弯道模型数据计算得到过弯的安全车高作为目标高度,通过车高调节方法对ECAS系统输出调高信号,从而让车辆在过弯前调整至安全车高。相比于现有技术,本发明具有识别精度高和具有场景针对性的特点,保障了汽车过弯时的行车安全。

    一种模拟信号自适应采样方法及装置

    公开(公告)号:CN110702972B

    公开(公告)日:2020-10-23

    申请号:CN201910949561.9

    申请日:2019-10-08

    Abstract: 本发明公开了一种模拟信号自适应采样方法及装置,所述方法包括:采集传感器输出的模拟信号,并进行信号调理;确定模拟信号在指定模数转换频率下采样得到的数字量以及采集时间戳;确定采集信号模数转换频率调整的阈值;确定当前所采集的信号与之前若干采样时刻所采集的信号之间的差异度;根据所确定的差异度、当前时刻的模数转换频率及模数转换频率调整的阈值,确定新的采样频率。本发明根据采样数据的相对变化率来动态调整数据采集装置的采样率,在不需要测量采样频率的情况下迭代调整采样频率,既保证了采样的准确性,又减少了不必要的采样数据。

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