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电动汽车车内声品质评价研究进展
被引量：
2
1
作者
钱堃
刘珂
+6 位作者
王言夫
厉濠阳
谭璟
沈政华
杜习康
段继英
赵剑
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2024年第8期1431-1446,共16页
为全面梳理电动汽车车内声品质评价的发展现状,明确未来趋势,本文首先介绍了电动汽车车内声品质的研究进展和特点;然后详细介绍A声级对于电动汽车车内声品质评价的局限性、心理声学参量以及一些非传统参量客观评价方法;接着归纳了电动...
为全面梳理电动汽车车内声品质评价的发展现状,明确未来趋势,本文首先介绍了电动汽车车内声品质的研究进展和特点;然后详细介绍A声级对于电动汽车车内声品质评价的局限性、心理声学参量以及一些非传统参量客观评价方法;接着归纳了电动汽车车内声品质主观评价方法及其优缺点;之后重点分类总结了国内外电动汽车车内声品质客观量化模型;最后对电动汽车声品质评价进行了总结和展望,认为在未来以高精度客观评价模型代替传统主观评价方法,缩短评价时间与成本,提高评价准确性将是电动汽车车内声品质评价发展的重要方向。
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关键词
电动汽车
声品质
主观评价
心理声学参量
预测模型
神经网络
智能算法
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职称材料
基于IMU/GNSS/车速传感器的矿用车定位系统研究
被引量：
3
2
作者
李庆成
王玉林
+2 位作者
逯宇
于奕轩
沈政华
《青岛大学学报（工程技术版）》
CAS
2023年第2期75-81,共7页
针对使用低精度惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU)的矿用车定位系统存在无法与混合动力能量管理控制策略相结合的问题,本文设计了一种融合IMU、GNSS和车速传感器信号的定位系统。该系统的结构基于直接配置扩展卡尔曼滤波方法...
针对使用低精度惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU)的矿用车定位系统存在无法与混合动力能量管理控制策略相结合的问题,本文设计了一种融合IMU、GNSS和车速传感器信号的定位系统。该系统的结构基于直接配置扩展卡尔曼滤波方法,滤波器由运动学模型和传感器误差模型组成。引入车辆车速传感器信号,对车辆车速进行修正,作为预测下一步位置的辅助信息。该体系结构的设计方式使其易于标定不同传感器参数,以便应用于不同定位需求的车辆。同时,为了测试本文所设计系统的性能,选取青岛大学校内路段,采用不同精度的车速传感器对定位系统进行仿真实验,并将仿真实验结果与传统定位方法进行对比。仿真结果表明,融合IMU、GNSS和车速传感器信号的定位系统,定位误差大幅减小,车辆在出现胎压不足或车轮打滑时,定位系统的定位精度依然满足需求,定位精度显著提高,并在车速传感器精度受到干扰的情况下,具有较好的鲁棒性,可较好适应各种恶劣路况,证明本算法是一套稳健可靠的低精度传感器融合定位算法。该研究具有一定的实际应用价值。
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关键词
车辆定位
扩展卡尔曼滤波
信息融合
车辆车速传感器
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职称材料
题名
电动汽车车内声品质评价研究进展
被引量：
2
1
作者
钱堃
刘珂
王言夫
厉濠阳
谭璟
沈政华
杜习康
段继英
赵剑
机构
大连理工大学机械工程学院
出处
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2024年第8期1431-1446,共16页
基金
中央高校基本科研业务费专项资金(DUT22RC(3)002)
中国博士后科学基金(2019M650657)资助。
文摘
为全面梳理电动汽车车内声品质评价的发展现状,明确未来趋势,本文首先介绍了电动汽车车内声品质的研究进展和特点;然后详细介绍A声级对于电动汽车车内声品质评价的局限性、心理声学参量以及一些非传统参量客观评价方法;接着归纳了电动汽车车内声品质主观评价方法及其优缺点;之后重点分类总结了国内外电动汽车车内声品质客观量化模型;最后对电动汽车声品质评价进行了总结和展望,认为在未来以高精度客观评价模型代替传统主观评价方法,缩短评价时间与成本,提高评价准确性将是电动汽车车内声品质评价发展的重要方向。
关键词
电动汽车
声品质
主观评价
心理声学参量
预测模型
神经网络
智能算法
Keywords
electric vehicle
sound quality
subjective evaluation
psychoacoustic parameters
predictive models
neural networks
intelligent algorithm
分类号
U469.72 [机械工程—车辆工程]
U467.493 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
基于IMU/GNSS/车速传感器的矿用车定位系统研究
被引量：
3
2
作者
李庆成
王玉林
逯宇
于奕轩
沈政华
机构
青岛大学机电工程学院
出处
《青岛大学学报（工程技术版）》
CAS
2023年第2期75-81,共7页
文摘
针对使用低精度惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU)的矿用车定位系统存在无法与混合动力能量管理控制策略相结合的问题,本文设计了一种融合IMU、GNSS和车速传感器信号的定位系统。该系统的结构基于直接配置扩展卡尔曼滤波方法,滤波器由运动学模型和传感器误差模型组成。引入车辆车速传感器信号,对车辆车速进行修正,作为预测下一步位置的辅助信息。该体系结构的设计方式使其易于标定不同传感器参数,以便应用于不同定位需求的车辆。同时,为了测试本文所设计系统的性能,选取青岛大学校内路段,采用不同精度的车速传感器对定位系统进行仿真实验,并将仿真实验结果与传统定位方法进行对比。仿真结果表明,融合IMU、GNSS和车速传感器信号的定位系统,定位误差大幅减小,车辆在出现胎压不足或车轮打滑时,定位系统的定位精度依然满足需求,定位精度显著提高,并在车速传感器精度受到干扰的情况下,具有较好的鲁棒性,可较好适应各种恶劣路况,证明本算法是一套稳健可靠的低精度传感器融合定位算法。该研究具有一定的实际应用价值。
关键词
车辆定位
扩展卡尔曼滤波
信息融合
车辆车速传感器
Keywords
vehicle positioning
extended Kalman filter
information fusion
vehicle speed sensor
分类号
TN967.2 [电子电信—信号与信息处理]
P228.4 [天文地球—大地测量学与测量工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
电动汽车车内声品质评价研究进展
钱堃
刘珂
王言夫
厉濠阳
谭璟
沈政华
杜习康
段继英
赵剑
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2024
2
在线阅读
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职称材料
2
基于IMU/GNSS/车速传感器的矿用车定位系统研究
李庆成
王玉林
逯宇
于奕轩
沈政华
《青岛大学学报（工程技术版）》
CAS
2023
3
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职称材料
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