摘要:路径跟踪控制是智能汽车的一项核心技术，跟踪效果的精确性和在各种路面附着条件下的鲁棒性是该技术的两大关键要素。但汽车动力学模型的不确定性，尤其是轮胎侧偏刚度的摄动使这两者难以同时得到满足。针对这一问题，将多模型自适应理论引入到智能汽车运动控制中处理不确定性系统的控制。首先，推导了多模型自适应控制律，提出了凸包构架下各个顶点的子模型对真实模型的自适应逼近律，并通过李雅普诺夫函数证明了所提出自适应律的收敛能力。在此基础上建立了汽车动力学模型和车辆-路径联合模型，并由多个顶点子模型构建可覆盖汽车轮胎侧偏刚度摄动范围的凸多面体，利用汽车动力学模型求解自适应率，通过车辆-路径联合模型，基于线性二次型方法(linear quadratic regulator, LQR)求解各个顶点的子模型处的反馈控制律，并通过所得出的自适应权重进行加权。基于Carsim/Simulink的联合仿真结果表明，所提出的多模型自适应路径跟踪控制器在保证鲁棒性的同时克服了传统鲁棒控制方法的保守性问题，与基于名义模型的LQR控制器和鲁棒保性能控制器相比，在高附着路面和低附着路面上都可以取得更好的控制效果，很好地解决了路径跟踪控制中精确性与鲁棒性之间的两难问题。最后，通过快速原型测试平台对算法进行了进一步的实验验证。结果表明，所提出的多模型自适应算法实时性良好，具有较好的工程应用潜力。

摘要:局部路径规划强调在微观交通场景中输出一条可行驶路径，对每一离散时刻的路径点都要求有极高的安全性和舒适性。现有的局部路径规划方法中鲜有考虑路径曲率是否连续、路径起讫点约束等物理特性的基于安全换道域的换道决策与规划方法。本研究中对典型的换道场景建立了临界安全换道角模型，对无法演变为单障碍车换道场景的双障碍车换道场景建立了安全换道域。对比了几种常用换道路径，筛选出B样条曲线法作为局部路径规划方法，利用换道时间和换道路径平均曲率确定基于安全换道域的最优换道路径，并提出了基于安全换道域的换道决策，联合Simulink和PreScan计算平台在典型换道场景下实现了所提出的换道策略的仿真验证。结果表明，所提出的换道决策和换道路径规划能够实现本车的安全换道。

摘要:弯道换道决策及运动规划算法主要影响自动驾驶汽车的安全性和操纵稳定性。针对高速公路弯道换道场景决策的安全性和行驶效率不够高的问题，提出新的基于主车相对前车的驾驶不满意度的决策算法。为了提高运动规划算法实时性，采用路径-速度解耦框架进行主车换道轨迹规划。对于路径规划，选择五次多项式曲线，采用考虑安全、舒适和高效性的4个换道路径评价指标，实现最优路径规划。对于速度规划，结合动态规划与二次规划优化获取平滑速度规划曲线。仿真结果表明基于驾驶不满意度的换道决策模型能选择更高效和安全的行驶方式。在典型的主车换道场景，主车最大质心侧偏角，最大横摆角速度的数值均小，表明换道轨迹规划算法能确保主车换道的安全性和操纵稳定性。

摘要:针对基于粒子滤波算法设计的车速估计器因提议分布与实际分布不一致导致粒子退化使估计误差变大的问题，提出了一种通过修正提议分布减弱粒子退化影响的改进粒子滤波车速估计器。首先，基于车辆运动学模型和传感器特性建立系统的状态转移方程和观测方程。然后，利用传感器测量值与粒子状态值的差值设计提议分布修正项对状态转移方程进行修正，并对过程噪声做自适应处理。最后，利用CarSim-Simulink联合仿真平台在双移线工况和正弦转角输入工况下进行仿真验证。与自适应粒子滤波器相比，双移线工况下改进粒子滤波估计器产生的纵向速度估计值和侧向速度估计值的平均绝对误差分别减小了40.25%和55.71%；正弦转角输入工况下，改进粒子滤波估计器产生的纵向速度估计值和侧向速度估计值的平均绝对误差分别减小了47.00%和41.21%。

摘要:低等级道路路侧侵扰现象频繁，冲突严重，紊乱无序。准确预测其复杂交通行为特性，可揭示路侧侵扰影响下的交通事故发生机制。为此采集低等级公路和城市道路5类常见的路侧侵扰源视频，提取高分辨率车辆微观轨迹，获取行经侵扰区的车辆速度，划分侵扰区特征断面，分析车速时空特性演变规律，采用线性、对数以及三次回归建立车速预测模型。三次回归模型在侵扰区复杂场景下表现出更好的车速预测性能。结果表明：低等级城市道路侵扰区的车速降幅普遍高于公路，驾驶人在侵扰源及附近减速效应显著，当驾驶人与侵扰主体的意图协调后，驾驶人会加速通过前方侵扰区，但当侵扰主体的行为意图难以预测时，车速会出现一定波动。

摘要:为了掌握大跨越架空输电导线铝部应力空间分布特性，以JLHA1/G6A-500/280型特强钢芯铝合金导线为研究对象，采用铝股丝表面激光刻槽，内嵌高灵敏、超大复用容量超弱光纤光栅，搭建了大跨越输电导线铝部应力试验平台，研究了不同张力条件下大跨越架空输电导线铝部应力分布规律，建立了大跨越导线实体有限元模型，分析了铝股应力分布特征，并验证了试验结果的正确性。结果表明：导线承受张力作用时，外层铝股和次外层铝股应力不同，外层铝股应力小于次外层铝股应力，导线同层铝股应力基本相同；铝股应力随导线张力的增大呈线性增大趋势，张力每增大1%，铝股应力增大约10%。不同导线张力作用时钢股和铝股应力均呈现环状分层特性，铝股平均应力小于钢股平均应力，铝部和钢股应力比约为3∶7；外层和次外层铝合金股丝应力沿圆周向分布不均匀，建议大跨越导线线型设计时考虑铝股丝分层特性。

摘要:文章基于谐振原理设计了一款手持式智能磁化率仪，推导了谐振原理法测量岩石磁化率计算公式，仿真探究谐振法测量岩石磁化率的影响因素，结合仿真结果与实际探测需要对仪器进行整体设计。基于LDC1614搭建外围电路，设计了4层螺旋线圈等距并联的电感传感器、信号提取程序和上位机操作界面，完成了磁化率仪样机制作。该仪器轻便易携（重量仅0.2 kg）、操作简单，测量结果与国外同类仪器比较误差低于5%，仪器精度可达10^-7。仪器适合野外及实验室测量，具有实际工程利用价值。

摘要:为了解决不同时间采集的运动想象脑电数据之间存在的分布差异，避免跨时段使用前长时间的重校准步骤，提出了一种基于判别迁移特征学习（discriminative transfer feature learning, DTFL）的运动想象分类方法。DTFL通过联合匹配源域和目标域之间的边缘分布和类条件分布来减少域间的差异，同时最大化类间距离和最小化类内距离来保留类判别信息，从而提升对运动想象的分类性能。基于DTFL的运动想象分类方法无需目标域脑电样本的类别信息，可以有效避免长时间的校准。在脑机接口竞赛数据集上的实验结果表明，DTFL显著优于其他迁移学习方法，有效缓解跨域分布的不一致性，提高了运动想象的分类正确率。

摘要:针对滚动轴承故障信号的非线性、非平稳、强噪声特性导致的常规时频域特征提取方法受限问题，提出一种增强组合差分乘积形态学滤波的轴承故障特征提取方法。在分析数学形态学4种基本运算的正、负冲击脉冲提取特性的基础上，运用级联、差分、乘积构造的一种新的组合差分乘积算子(combination difference multiply operator, CDMO)具备了同时提取正、负冲击脉冲的能力，并发挥梯度乘积运算对脉冲提取更敏感的优势，实现故障信息的充分提取。引入故障特征频率比指标优化CDMO结构元素参数，修正待处理信号的几何特征，提取与结构元素相匹配的信号特征信息。在CDMO滤波的基础上，借助三阶累积量切片谱技术能够抑制高斯噪声、突出二次耦合分量的优势，准确提取故障特征频率及其倍频，增强轴承故障特征提取能力并抑制噪声干扰。依托2种不同来源的工程实际信号并与经典故障特征提取方法对比分析，验证了所提方法的有效性。

摘要:经验模型不能反映电池内部复杂的物理化学耦合过程及其导致的响应迟滞，这给燃料电池系统精确控制策略的开发带来了一定困难。针对此问题，建立了面向控制的一维非等温两相流模型，考虑了流道内气体瞬态效应、电池内部水相变，研究了电流密度对气体浓度以及水热分布特性的影响，分析了运行条件和模型参数对电池输出电压的影响，探究了电流阶跃下该模型相比于集总参数模型在输出性能方面的优势。结果表明，该模型具有更好的适用性，可为燃料电池系统层面的模型优化及控制策略设计提供可靠依据。

摘要:针对风电传动系统集成化结构，提出了一种可用于风力发电机变速-变载工况下的机电-刚柔耦合动力学模型，不仅考虑了齿轮的时变啮合刚度、相位关系、轴和壳体的结构柔性等机械因素，同时计入了发电机系统中永磁体磁饱和特性、电磁径向力波以及空间谐波等电磁因素。探究齿轮箱-发电机集成系统机电耦合动态特性，讨论了壳体柔性对系统动态特性的影响，提出了一种升速分析法，找寻了系统的共振转速。结合模态能量法和阵型矢量分布原理，找寻了共振时的潜在危险构件。研究表明：齿轮系统与发电机存在强耦合特性，壳体的柔性对系统机电耦合特性影响显著。针对集成化系统而言，齿轮内激励为共振转速下的主要激励源；但采用薄壁壳体时，发电机电磁激励不容忽视，易激发新的共振转速。选择合理的壁厚可有效提高系统的安全可靠性，减少共振区域，减轻系统构件的损坏。

摘要:在风电机组全寿命周期内，长期风速概率分布会使风电齿轮箱传动系统动载荷出现随机特性，影响其疲劳损伤预估精度。笔者提出了一种考虑长期风速概率分布特征的风电齿轮箱传动系统疲劳损伤预估方法，通过建立大功率海上风电机组OpenFAST-SIMPACK联合仿真模型，计算不同平均风速与湍流强度组合工况下的风电齿轮箱传动系统齿轮短期疲劳损伤，进而采用代理模型技术重构“平均风速、湍流强度-短期疲劳损伤”映射关系，预测齿轮长期疲劳损伤。研究结果表明：风电齿轮箱传动系统低速级太阳轮容易发生接触疲劳失效；在额定风速以下，低速级太阳轮短期疲劳损伤与平均风速呈正相关，在额定风速附近，平均风速与湍流强度的随机特性均会增大其长期疲劳损伤不确定性，增大其疲劳失效风险。