针对纯电动商用车转向助力油泵应用中的永磁同步电机瞬态响应不足的难题,提出一种基于级联扩张状态观测器的转速环优化策略。设计了扩展卡尔曼滤波器作为无位置传感器控制基础,自适应设计避免了参数整定复杂、收敛速度慢的问题。通过内外扰动的级联观测,并采用线性反馈控制率替代传统PI控制器,提升了转速环的抗扰和跟踪能力。台架实验表明,本文所提无传感器控制架构在动态和稳态工况下显著降低了位置估计误差,稳态误差仅为1.4°;优化的转速环控制有效提升了系统抗扰能力和电机瞬态响应性能。实车可靠性测试显示,转向助力电机控制器运行稳定,无性能故障发生。

双电机耦合驱动是履带车辆机电复合传动系统(electromechanical transmission, EMT)的常见构型,其具备输入输出耦合、传递功率高以及负载多变等特点。目前,大多数EMT扭转振动控制策略主要针对双侧激励对称工况进行设计,但该工况与实际存在较大偏差。为改善其在非对称激励下的扭转振动,首先建立该系统扭转振动模型,探究了在非对称激励下EMT双侧的振动能量耦合效应及其对系统动态行为的影响机制,并提出一种基于双回路反馈的干扰补偿方法,建立了面向非对称激励的EMT扭振抑制策略。经验证,该策略可较好抑制在该激励下的EMT扭振。

准确可靠的车辆位姿估计是智能车辆决策规划、运动控制等模块的重要输入。本文提出一种融合智能车辆轮胎滑移率在线估计及校正的定位算法,可以在全球导航卫星系统(GNSS)中断期间显著增强惯性导航系统(INS)/轮速传感器(WSS)的融合定位精度。首先,利用车辆加速度和轮速数据,提出了一种针对不同驾驶条件的滑移率实时估计算法,以准确地对轮速信息进行滑移率校正;随后,基于误差状态卡尔曼滤波对GNSS、IMU和校正后的轮速信息进行融合,实现准确可靠的车辆位姿估计。实车实验结果表明,在GNSS中断期间,速度均方根误差最高提升30%,平均水平位置误差里程比可达1.68%。

在混合交通环境中,准确预测周边车辆轨迹对自动驾驶汽车安全至关重要。然而,现有技术在长时预测方面仍存在精度低和计算量大的问题。本文提出了一种结合意图概率的时空交互稀疏注意力模型,通过高效的编码解码结构进行轨迹预测。模型首先构建位置掩码矩阵提取历史轨迹中的位置信息,利用稀疏注意力机制筛选出关键特征,并通过意图行为分析模块提高意图识别的准确率。最终将时空特征、位置特征和意图特征融合输入解码器,以多任务学习方式训练模型。试验结果表明,该模型在HighD和NGSIM数据集上相较于当前最优算法,在3~5s长时预测的均方根误差均有降低,显著提升了预测效果。此外,通过实车试验对模型在实际场景中的表现进行验证,进一步展示了其在复杂交通环境中的应用潜力。

针对自动泊车系统中路径规划的安全性、实时性和可行性问题,本文提出一种基于混合动作空间约束强化学习的泊车路径规划算法。具体地,该算法利用混合动作空间强化学习框架将离散动作和连续参数相结合实现参数化轨迹规划,提高了规划路径的可执行性;在此基础上设计一种混合动作空间的约束强化学习算法实现安全策略优化,确保了泊车路径的安全性。此外,在模型训练过程中引入课程学习机制逐步引导策略探索,增强了模型训练稳定性和收敛速度。最后,在垂直车位和平行车位进行广泛的对比和消融实验,实验结果表明所提出的泊车路径规划算法在成功率、安全性和实时性等指标上均表现出色,且综合性能明显优于现有基线算法。

电动公交车的动力系统及能耗特性与传统内燃机公交车存在显著差异,传统公交车的节能驾驶策略并不完全适用于电动公交车。本文综合考虑电动公交车经过信号交叉口时的信号配时、前车信息能耗特性和乘客舒适性,提出一种基于能耗预测的网联电动公交车生态驾驶深度强化学习模型。首先,采集纯电动公交车自然驾驶数据,考虑电动公交车的制动能量回收特性,利用车辆动力学建立能耗基本模型,构建系统辨识模型对能耗基本模型中的未知参数进行辨识和估计;其次,剖析车辆进出信号交叉口时不同信号相位对速度模式的影响,确定能够精确描述交通环境信息的状态变量,以构建的能耗模型为基础,综合考虑安全、效率、节能和舒适性构建奖励函数,基于SAC(soft actor critic)算法构建电动公交车进出信号交叉口的生态驾驶策略优化模型;最后,将本文构建的生态驾驶策略与经典交叉口通行策略GLOSA进行对比验证。结果表明,本文提出的生态驾驶策略在划分的4种交通情境下均可保证车辆的安全性,在通行时间平均仅增长7.29%的情况下,舒适性平均提高21.96%,能耗平均降低24.47%。

整车质量对车辆动力控制系统和安全控制系统而言是一个重要参数,尤其是对于重型货车。在车辆纵向动力学模型的基础上,本文提出一种依据车辆运行工况对整车质量进行估计的方法。首先,在加速工况下,通过CAN总线获取发动机转矩和纵向加速度,利用卡尔曼滤波算法(KF)对整车质量进行估计。然后,再利用所估计的质量识别未知参数。在匀速工况下,基于所识别的未知参数和车辆动力学模型进行整车质量估计。通过TruckSim/Simulink 构建估计器开展联合仿真,验证了该方法的有效性。经实车测试,结果表明在不同工况下,该方法能够较为准确地估计整车质量。

为了满足电动汽车严苛的热管理需求和应对全球气候变暖问题,本文开发了基于R290工质的电动汽车集成式热管理系统,采用仿真和试验的方法对系统性能进行分析和验证。结果表明:R290双侧间接式热管理系统的制冷和制热量随压缩机转速增加而增加,能效比COP随压缩机转速增加而减小;压缩机热气旁通制热量随着系统高低压压力的增大而增大;40℃高温制冷工况,系统最大制冷量为9.25kW;18℃下低温制热工况,最大制热量为7.24 kW;20℃时极低温压缩机热气旁通最大创热量为4.3kW。

基于驾驶员腿部的表面肌电信号提出一种非侵入式的驾驶疲劳状态判别方法。首先,通过模拟驾驶疲劳实验采集驾驶员右腿胫骨前肌的肌电信号,并通过主观评价量表进行疲劳状态的标注。其次,采用变分模态分解算法对表面肌电信号进行噪声滤除,并从分解得到的5个IMF分量中提取12个时频域特征值。最后,构建基于鲸鱼算法优化支持向量机的驾驶疲劳状态判别模型。结果表明:该方法对于3种疲劳状态具有较好的判别效果,其准确率可达84%以上。

针对线控转向(steer by wire, SBW)系统主动转向时面临的系统参数不确定性、轮胎回正力矩阻碍、转向电机电磁特性耦合等非线性干扰问题,提出一种自适应抗扰转角控制策略。采用径向基函数神经网络和鲁棒滑模理论设计外环转角控制器,自适应补偿SBW系统参数不确定性和轮胎回正力矩阻碍。在内环电流控制器中引入线性自抗扰控制应对转向执行电机电磁特性耦合问题,提高SBW 系统动态响应性能。仿真和硬件在环试验结果表明,设计的控制策略能够帮助SBW在多种工况中维持转角稳态跟随误差在1.5°内。