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考虑姿态稳定性的智能客车轨迹跟踪控制研究
被引量：
3
1
作者
王洪亮
范硕
+3 位作者
皮大伟
范丁阁
陈轶杰
范晶晶
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期780-791,共12页
针对智能客车行驶中遇到突发情况时驾驶员应急激烈操作以及车辆传感器识别误差导致车辆路径规划不合理引起的车辆侧翻,提出一种基于车身姿态稳定性的轨迹跟踪控制策略.根据现有主动防侧倾研究基础推导智能客车目标侧倾角算法,以横向载...
针对智能客车行驶中遇到突发情况时驾驶员应急激烈操作以及车辆传感器识别误差导致车辆路径规划不合理引起的车辆侧翻,提出一种基于车身姿态稳定性的轨迹跟踪控制策略.根据现有主动防侧倾研究基础推导智能客车目标侧倾角算法,以横向载荷转移率为侧翻指标,采用卡尔曼滤波算法进行车辆参数估计,实现横向载荷转移率预测.根据智能客车横向载荷转移率预测值设计基于差动制动的纵向控制策略、考虑车身侧倾和俯仰运动的垂向控制策略以及轨迹跟踪横向控制策略,最后通过仿真验证上述策略控制效果.结果表明,基于车身姿态稳定性的轨迹跟踪控制策略在车辆行驶遇到突发情况驾驶员激烈操作时能够保证车辆行驶稳定,在智能客车轨迹跟踪过程中能降低车辆侧翻风险.
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关键词
智能客车
轨迹跟踪
姿态稳定
横向载荷转移率
垂向控制
侧翻风险
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职称材料
某纯电驱动重载车辆能耗预测模型
2
作者
王尔烈
王帅
+3 位作者
皮大伟
王洪亮
王显会
谢伯元
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期1229-1236,共8页
高精度能耗预测模型是准确预测车辆续驶里程的重要前提。针对载荷大幅度变化且非结构化道路运行的纯电驱动重载车辆,建立其组合能耗模型,该模型由能耗计算基本模型与长短时记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)神经网络差值修正两部分组...
高精度能耗预测模型是准确预测车辆续驶里程的重要前提。针对载荷大幅度变化且非结构化道路运行的纯电驱动重载车辆,建立其组合能耗模型,该模型由能耗计算基本模型与长短时记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)神经网络差值修正两部分组成。基于能量流动过程驱动电机和变速器效率建模,结合汽车行驶动力学建立能耗计算基本模型;采用LSTM神经网络来修正基本模型能耗预测结果与车辆典型工况功率测试值的差值,有效提高了大幅变载荷且低信噪比坡度环境下的车辆能耗预测精度,因此组合能耗模型具有参数简单和模型拟合不需解释能耗规律的优点。经试验测试分析,与VT-Micro能耗模型和径向基(Radial Basis Function,RBF)神经网络能耗模型相比,所提组合能耗模型的功率预测平均误差率分别降低了17.76%和3.35%,能够实现纯电驱动重载车辆复杂工况下能耗的准确实时预测。
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关键词
纯电驱动重载车辆
组合能耗模型
长短时记忆神经网络
行驶动力学
复杂工况
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职称材料
题名
考虑姿态稳定性的智能客车轨迹跟踪控制研究
被引量：
3
1
作者
王洪亮
范硕
皮大伟
范丁阁
陈轶杰
范晶晶
机构
南京理工大学机械
工程
学院
中国北方
车
辆
研究
所
先进越野系统技术全国重点实验室
北方工业大学电气与控制
工程
学院
江苏
智能
无人装备产业创新
中心
有限公司
江苏省商用车智能底盘工程研究中心
出处
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期780-791,共12页
基金
国家自然科学基金重点资助项目(52332013)。
文摘
针对智能客车行驶中遇到突发情况时驾驶员应急激烈操作以及车辆传感器识别误差导致车辆路径规划不合理引起的车辆侧翻,提出一种基于车身姿态稳定性的轨迹跟踪控制策略.根据现有主动防侧倾研究基础推导智能客车目标侧倾角算法,以横向载荷转移率为侧翻指标,采用卡尔曼滤波算法进行车辆参数估计,实现横向载荷转移率预测.根据智能客车横向载荷转移率预测值设计基于差动制动的纵向控制策略、考虑车身侧倾和俯仰运动的垂向控制策略以及轨迹跟踪横向控制策略,最后通过仿真验证上述策略控制效果.结果表明,基于车身姿态稳定性的轨迹跟踪控制策略在车辆行驶遇到突发情况驾驶员激烈操作时能够保证车辆行驶稳定,在智能客车轨迹跟踪过程中能降低车辆侧翻风险.
关键词
智能客车
轨迹跟踪
姿态稳定
横向载荷转移率
垂向控制
侧翻风险
Keywords
intelligent bus
trajectory tracking
attitude stability
lateral load transfer rate
vertical control
rollover risk
分类号
U461.91 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
某纯电驱动重载车辆能耗预测模型
2
作者
王尔烈
王帅
皮大伟
王洪亮
王显会
谢伯元
机构
南京理工大学机械
工程
学院
江苏省商用车智能底盘工程研究中心
先进越野系统技术全国重点实验室
出处
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期1229-1236,共8页
基金
国家重点研发计划“新能源汽车”重点专项项目(2021YFB2501800)
国家自然科学基金项目(52272399)
+1 种基金
南京市重大科技专项(综合类)项目(202309001)
江苏省重点研发计划重点项目(BE2023010)。
文摘
高精度能耗预测模型是准确预测车辆续驶里程的重要前提。针对载荷大幅度变化且非结构化道路运行的纯电驱动重载车辆,建立其组合能耗模型,该模型由能耗计算基本模型与长短时记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)神经网络差值修正两部分组成。基于能量流动过程驱动电机和变速器效率建模,结合汽车行驶动力学建立能耗计算基本模型;采用LSTM神经网络来修正基本模型能耗预测结果与车辆典型工况功率测试值的差值,有效提高了大幅变载荷且低信噪比坡度环境下的车辆能耗预测精度,因此组合能耗模型具有参数简单和模型拟合不需解释能耗规律的优点。经试验测试分析,与VT-Micro能耗模型和径向基(Radial Basis Function,RBF)神经网络能耗模型相比,所提组合能耗模型的功率预测平均误差率分别降低了17.76%和3.35%,能够实现纯电驱动重载车辆复杂工况下能耗的准确实时预测。
关键词
纯电驱动重载车辆
组合能耗模型
长短时记忆神经网络
行驶动力学
复杂工况
Keywords
heavy-duty purely electric-powered vehicle
combined energy consumption model
LSTM neural network
driving dynamics
complex operating condition
分类号
U463.1 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
考虑姿态稳定性的智能客车轨迹跟踪控制研究
王洪亮
范硕
皮大伟
范丁阁
陈轶杰
范晶晶
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
某纯电驱动重载车辆能耗预测模型
王尔烈
王帅
皮大伟
王洪亮
王显会
谢伯元
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
已选择
0
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