依据驾驶风格对车辆控制参数进行自适应调节,使车辆的经济性、动力性得到改善。考虑与前车交通冲突能提升驾驶风格识别的准确性,故提出了考虑车辆交互的驾驶风格识别方法,并制定了基于驾驶员风格的综合换挡策略。基于车辆交互时产生的...依据驾驶风格对车辆控制参数进行自适应调节,使车辆的经济性、动力性得到改善。考虑与前车交通冲突能提升驾驶风格识别的准确性,故提出了考虑车辆交互的驾驶风格识别方法,并制定了基于驾驶员风格的综合换挡策略。基于车辆交互时产生的特征参数,即车头时距(Time Headway,THW)、碰撞时间的倒数(Inversed Time To Collision,ITTC)和车辆的运动学参数,采用模糊控制算法对驾驶风格进行识别。换挡控制策略根据驾驶员对动力的偏好程度在基础换挡规律的基础上进行修正,针对保守型、激进型和一般型驾驶员,分别匹配经济性、动力性及自适应的换挡规律。通过对实车采集的工况数据进行仿真,结果表明,驾驶风格识别模型能够准确稳定识别驾驶员风格,基于驾驶风格识别的换挡控制策略能够适应不同类型的驾驶员需求,并且在保证动力性的同时也能够兼顾经济性。展开更多
由于传统无迹卡尔曼滤波估算方法具有局限性,为了能准确估算动力电池荷电状态(state of charge,SOC),提出了一种基于无迹卡尔曼粒子滤波的动力电池SOC估算方法.以三元锂电池为研究对象,建立了电池二阶RC等效电路模型,通过对电池进行充...由于传统无迹卡尔曼滤波估算方法具有局限性,为了能准确估算动力电池荷电状态(state of charge,SOC),提出了一种基于无迹卡尔曼粒子滤波的动力电池SOC估算方法.以三元锂电池为研究对象,建立了电池二阶RC等效电路模型,通过对电池进行充放电试验辨识出模型参数,并验证模型准确性.采集了实际工况下的电池数据,分别用无迹卡尔曼滤波算法、粒子滤波算法和无迹卡尔曼粒子滤波算法估算电池SOC,在MATLAB中进行了仿真试验,并对估算的电池SOC进行比较.结果表明:无迹卡尔曼粒子滤波算法可以快速准确地估算出电池SOC,误差小于2.5%,优于另外2种算法.展开更多
文摘目前公路交通噪声预测结果与实际情况存在较大差别,主要原因是声源预测模型存在不足。为了提高交通噪声预测结果的准确性,通过考虑车辆声源的实际高度,运用声学仿真软件Virtual. lab建立竖向高度与车辆声源实际情况一致的声源模型。对受声点的预测结果分析表明:与等效声源模型相比,考虑声源实际高度的噪声模型更符合道路实际情况,提高预测结果的准确性;在3 m高声屏障下道路交通状况全为重型车时预测结果差值最明显,两种声源模型综合噪声差值为1. 71 d B,315 Hz时达到频谱峰值差值3. 03 d B,为道路交通噪声控制提供参考依据。
文摘依据驾驶风格对车辆控制参数进行自适应调节,使车辆的经济性、动力性得到改善。考虑与前车交通冲突能提升驾驶风格识别的准确性,故提出了考虑车辆交互的驾驶风格识别方法,并制定了基于驾驶员风格的综合换挡策略。基于车辆交互时产生的特征参数,即车头时距(Time Headway,THW)、碰撞时间的倒数(Inversed Time To Collision,ITTC)和车辆的运动学参数,采用模糊控制算法对驾驶风格进行识别。换挡控制策略根据驾驶员对动力的偏好程度在基础换挡规律的基础上进行修正,针对保守型、激进型和一般型驾驶员,分别匹配经济性、动力性及自适应的换挡规律。通过对实车采集的工况数据进行仿真,结果表明,驾驶风格识别模型能够准确稳定识别驾驶员风格,基于驾驶风格识别的换挡控制策略能够适应不同类型的驾驶员需求,并且在保证动力性的同时也能够兼顾经济性。
文摘由于传统无迹卡尔曼滤波估算方法具有局限性,为了能准确估算动力电池荷电状态(state of charge,SOC),提出了一种基于无迹卡尔曼粒子滤波的动力电池SOC估算方法.以三元锂电池为研究对象,建立了电池二阶RC等效电路模型,通过对电池进行充放电试验辨识出模型参数,并验证模型准确性.采集了实际工况下的电池数据,分别用无迹卡尔曼滤波算法、粒子滤波算法和无迹卡尔曼粒子滤波算法估算电池SOC,在MATLAB中进行了仿真试验,并对估算的电池SOC进行比较.结果表明:无迹卡尔曼粒子滤波算法可以快速准确地估算出电池SOC,误差小于2.5%,优于另外2种算法.
