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公开(公告)号：CN107472038A
公开(公告)日：2017-12-15
申请号：CN201710601345.6
申请日：2017-07-21
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: B60L11/12
Abstract: 本发明请求保护一种基于HCCI发动机的混合动力能量管理方法，涉及新能源汽车领域。本发明利用HCCI发动机作为混合动力汽车的动力源。考虑到HCCI发动机点火正时不可测，本发明以进排气门开启和关闭正时、发动机转速、进气歧管温度、喷油量为输入，搭建神经网络预测HCCI发动机的点火正时；利用可变气门正时技术控制发动机进排气门的开启和关闭时刻，实现HCCI发动机的废气再压缩，从而将混合气压燃；再将HCCI发动机废气引入斯特林发动机，利用斯特林发动机做功同样为动力电池充电，从而综合利用燃料的能量，达到节能和环保的要求。
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公开(公告)号：CN109255094B
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN201810907913.X
申请日：2018-08-10
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于SVR_Adaboost改进算法的商用货车质量辨识方法，在车辆起步10s，采用时间序列方式在CAN总线中，采集由车辆纵向动力学模型所确定的相关变量纵向驱动力、纵向加速度、迎风阻力、轮胎滚动阻力、路面坡度，并按固定数据结构组合成一组数据。将组合数据Z‑score标准化，再PCA降维到10维，作为输入变量，利用SVR作为基学习算法，再用Adaboost提升方法反复训练，得出一系列弱SVR模型，并组合这些模型，构成最终质量辨识模型。通过Adaboost提升训练后的模型在辨识应用中比单一基学习算法泛化能力更加显著优越、辨识精度更高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109466558B
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN201811258236.X
申请日：2018-10-26
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: B60W40/064
Abstract: 本发明请求保护一种基于EKF算法和BP神经网络的汽车路面附着系数的估算方法，通过各种传感器实时地采集车辆的方向盘转角、纵向加速度、侧向加速度，利用四轮车辆动力学模型结合EKF算法估计车辆的纵向速度、横向速度、质心偏角和横摆角速度，求取出预估横摆角速度，最后将预估横摆角速度与EKF估计的横摆角速度作差取平方，取方差值最小所在的网络模块输入的附着系数值为所求估计值。本方法有效降低了计算量和收敛时间。本方法能够快速识别车辆行驶路面的附着系数，适用于多种路面下附着系数的实时估计。
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公开(公告)号：CN109447236A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811138434.2
申请日：2018-09-28
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06N3/02
Abstract: 本发明请求保护一种混合动力汽车热管理系统的故障诊断方法。包括以下步骤：选择热管理系统各部件出水口温度、压力、流量值作为输入变量，在热管理系统各回路布置温度、压力、流量传感器，分别采集正常情况和故障情况下的样本数据。采用主成分分析法对样本数据进行特征提取，得到降维后的样本数据，将样本数据分为训练集和测试集；设计RBF神经网络故障诊断模型，采用粒子群算法优化RBF神经网络的基函数中心、方差和连接权值；将训练好的RBF神经网络应用到混合动力汽车热管理系统的故障诊断，直接得到各执行件的故障状态。本发明利用各部件的实时参数对热管理系统进行状态和故障诊断，可以及时检测到热管理系统故障并直接确定故障位置。
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公开(公告)号：CN109255094A
公开(公告)日：2019-01-22
申请号：CN201810907913.X
申请日：2018-08-10
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于SVR_Adaboost改进算法的商用货车质量辨识方法，在车辆起步10s，采用时间序列方式在CAN总线中，采集由车辆纵向动力学模型所确定的相关变量纵向驱动力、纵向加速度、迎风阻力、轮胎滚动阻力、路面坡度，并按固定数据结构组合成一组数据。将组合数据Z-score标准化，再PCA降维到10维，作为输入变量，利用SVR作为基学习算法，再用Adaboost提升方法反复训练，得出一系列弱SVR模型，并组合这些模型，构成最终质量辨识模型。通过Adaboost提升训练后的模型在辨识应用中比单一基学习算法泛化能力更加显著优越、辨识精度更高。
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公开(公告)号：CN107472038B
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201710601345.6
申请日：2017-07-21
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: B60L50/15
Abstract: 本发明请求保护一种基于HCCI发动机的混合动力能量管理方法，涉及新能源汽车领域。本发明利用HCCI发动机作为混合动力汽车的动力源。考虑到HCCI发动机点火正时不可测，本发明以进排气门开启和关闭正时、发动机转速、进气歧管温度、喷油量为输入，搭建神经网络预测HCCI发动机的点火正时；利用可变气门正时技术控制发动机进排气门的开启和关闭时刻，实现HCCI发动机的废气再压缩，从而将混合气压燃；再将HCCI发动机废气引入斯特林发动机，利用斯特林发动机做功同样为动力电池充电，从而综合利用燃料的能量，达到节能和环保的要求。
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公开(公告)号：CN109466558A
公开(公告)日：2019-03-15
申请号：CN201811258236.X
申请日：2018-10-26
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: B60W40/064
Abstract: 本发明请求保护一种基于EKF算法和BP神经网络的汽车路面附着系数的估算方法，通过各种传感器实时地采集车辆的方向盘转角、纵向加速度、侧向加速度，利用四轮车辆动力学模型结合EKF算法估计车辆的纵向速度、横向速度、质心偏角和横摆角速度，求取出预估横摆角速度，最后将预估横摆角速度与EKF估计的横摆角速度作差取平方，取方差值最小所在的网络模块输入的附着系数值为所求估计值。本方法有效降低了计算量和收敛时间。本方法能够快速识别车辆行驶路面的附着系数，适用于多种路面下附着系数的实时估计。
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