基于SVR_Adaboost改进算法的商用货车质量估计方法

    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

    IPC分类号: G06F17/11 G06F17/16 G06N20/00

    摘要: 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。

    一种退运动力镍氢电池的SOH预测方法

    公开(公告)号:CN115329277A

    公开(公告)日:2022-11-11

    申请号:CN202210950484.0

    申请日:2022-08-09

    摘要: 本发明涉及一种退运动力镍氢电池的SOH预测方法,属于储能技术领域。首先采集电池充电状态下与电池容量衰退相关的数据指标,通过数据清洗保证数据有效性,以电池内阻、电池最大内压为健康因子构建特征值,将健康因子与电池电容共同形成样本集;再通过改进的自适应损失函数优化LightGBM算法,并应用Hyperopt超参数框架获得最优参数组合;将所述样本集载入优化后的算法模型进行训练;采用完成训练后的算法训练模型对SOH进行预测。采用本方法可以提升退运电池SOH预测的效率及精度,确保退运电池的梯次利用可以高效且准确的分类。

    一种微小尺寸缺陷的测量与识别方法

    公开(公告)号:CN114359256A

    公开(公告)日:2022-04-15

    申请号:CN202210041294.7

    申请日:2022-01-14

    发明人: 郑太雄 朱意霖

    摘要: 本发明涉及一种微小尺寸缺陷的测量与识别方法,属于工业缺陷检测和测量技术领域。该方法采用基于Canny算子亚像素法提取检测物的边缘轮廓,然后将感兴趣的微小区域进行矩阵固定框选采取,再将图片像素值和实际尺寸值进行等比例坐标转换得到感兴趣区域的尺寸,采用改进的YOLOv4进行目标检测框架,将改良的DenseCPSDarknet‑53作为骨干网络,与可裁剪的下三角形金字塔特征提取架构相结合进行目标特征提取得到三个不同尺寸的图像特征,再通过通道注意力和空间注意力机制进行权重叠加,最后通过YOLO head部分,得到缺陷类型和尺寸。本发明解决了使用传统视觉方法在工业缺陷检测时误检,漏检率高的问题。

    一种并联式混合动力汽车模糊自适应能量管理控制方法

    公开(公告)号:CN112498332A

    公开(公告)日:2021-03-16

    申请号:CN202011358714.1

    申请日:2020-11-27

    摘要: 本发明涉及一种并联式混合动力汽车模糊自适应能量管理控制方法,属于并联式混合动力汽车控制技术领域。该方法以并联式混合动力汽车电量SOC的偏差ΔSOC及其变化率ΔSOC'为输入,以等效因子s的值为输出,建立模糊控制器和ECMS瞬时优化控制算法,通过模糊控制器对ECMS瞬时优化控制算法中的等效因子进行动态调节。本发明解决了并联式混合动力汽车不能外接电网充电的情况下,难以对电量SOC进行自我管理的问题。同时,相比传统基于规则的控制算法,能使并联式混合动力汽车获得更好的燃油经济性,实现了对并联式混合动力汽车的模糊自适应能量管理控制。

    一种基于EKF和BP神经网络的路面附着系数估计方法

    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

    IPC分类号: B60W40/064

    摘要: 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。

    一种云平台下的驾驶员危险操作行为监测系统及方法

    公开(公告)号:CN105590466A

    公开(公告)日:2016-05-18

    申请号:CN201610142903.2

    申请日:2016-03-14

    IPC分类号: G08G1/0962

    CPC分类号: G08G1/0962

    摘要: 本发明涉及云技术领域,公开了一种云平台下的驾驶员危险操作行为监测系统及方法,系统包括车载端和云端服务器。车载端具有车载传感器模块、数据采集系统、无线通信模块、GPS接收器、语音提示与预警系统和开关单元,采用无线通信技术将采集到的传感器数据信息实时传送至云端,且驾驶员可选择性打开开关实现该功能。云端包括数据存储系统、实时路况获取系统、专家系统和驾驶行为分析系统,结合专家系统和中国国家公路地理信息系统、路侧系统与GPS导航系统,将获取的传感器数据信息通过驾驶行为分析系统识别出驾驶员的危险操作行为,并将云端决策输出的警示危险行为信息传送至车载端的语音提示模块,并进行提醒,以便车主实时了解自己的危险驾驶行为。

    基于龙伯格滑模观测器的电子节气门自适应反步控制方法

    公开(公告)号:CN104018944B

    公开(公告)日:2016-04-06

    申请号:CN201410165505.3

    申请日:2014-04-23

    IPC分类号: F02D11/10 F02D41/02

    摘要: 本发明公开了一种基于龙伯格滑模观测器的电子节气门自适应反步控制方法,涉及汽车电子控制技术领域。首先,针对电子节气门开度变化不可测量问题,该方法基于电子节气门状态方程,采用龙伯格滑模观测器对其进行估计;然后,利用RBF神经网络的逼近特性,对非线性未知量——齿轮间隙扭矩进行逼近;最后,在李雅普诺夫稳定性理论的基础上,结合非线性反步控制方法,分别设计了控制律、RBF网络权值更新律及扰动自适应律。本发明能够较好地克服电子节气门控制中存在的非线性因素以及一些参数容易时变的难题,进一步提高了控制效果和动态响应性能。

    基于BP神经网络的HCCI发动机点火正时自适应PID控制方法

    公开(公告)号:CN104656443A

    公开(公告)日:2015-05-27

    申请号:CN201410848404.6

    申请日:2014-12-31

    IPC分类号: G05B13/04

    摘要: 本发明公开了一种基于BP神经网络的HCCI发动机点火正时自适应PID控制方法,涉及汽车电子控制技术领域。该方法通过控制排气门关闭角度θEVC和进气门开启角度θIVO来实现负阀重叠(NVO),进而控制HCCI的点火正时,使其燃料燃烧50%时的曲轴转角θCA50在上止点前(bTDC)3°~8°。该控制器的结构采用PID形式,其中,PID的参数由BP神经网络进行自适应调节并提供。BP神经网络的输入为期望θCA50和实际θCA50的误差e和误差变化率输出为kp、ki和kd三个控制参数。通过调节控制参数,本发明所提方法能够很好地克服系统运行中出现的扰动、参数时变及其他不确定因素等问题,因此,具有更强的抗干扰能力和更好的鲁棒性,控制效果更佳。

    无液压制动的四轮毂电机驱动电动汽车防抱死系统控制方法

    公开(公告)号:CN103287411B

    公开(公告)日:2015-02-25

    申请号:CN201310230834.7

    申请日:2013-06-09

    IPC分类号: B60T8/1769

    摘要: 本发明请求保护一种无液压制动的四轮毂电机驱动电动汽车防抱死系统控制方法,涉及汽车电子控制领域。在各个控制阶段中涉及到车辆前后轴制动力分配以及轮毂电机的反接制动、再生制动、反接-再生协调制动和正向驱动。ABS控制采用了逻辑门限值控制方法,根据对滑移率(S)与设置的门限值进行对比,对电机的输入电压的大小和方向进行控制,以实现电机的正向驱动、反接制动和再生制动,从而防止车轮抱死,并将车轮的滑移率控制在理论值附近,最大限度利用地面附着系数,实现安全制动。