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公开(公告)号：CN113705865B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202110935648.8
申请日：2021-08-16
Applicant: 东南大学
IPC: G06N3/084 , G06N3/045 , G06N3/0499 , G06N3/06 , G06Q50/04
Abstract: 本发明公开一种基于深度神经网络的汽车稳定性因数预测方法，其特征在于包含以下步骤：采集驾驶员在不同工况下驾驶时的汽车状态参数数据，针对每种工况采集多组汽车状态参数数据，对采集的数据进行预处理，建立汽车稳定性因数估计数据库；设计多层前馈神经网络，神经网络学习算法的训练；对神经网络进行测试，验证神经网络的训练效果是否满足要求。本发明方法能够保证不同工况下汽车操纵稳定性，用于汽车控制器设计，能够保证控制器在汽车处于不同工况下，均有较好的控制效果。
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公开(公告)号：CN113386632B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202110869853.9
申请日：2021-07-30
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多堆燃料电池的电动汽车动力系统，包括多个燃料电池堆，各燃料电池堆分别通过一个单向DC/DC变换器依次串联连接形成多堆燃料电池系统，所述多堆燃料电池系统与动力电池组并联后通过DC/AC变换器与电机串联；还包括控制模块，其通过控制导线分别与多堆燃料电池系统和动力电池组相连，所述控制模块用于通过所述单向DC/DC变换器控制对应的燃料电池堆的输出功率。本发明的多堆燃料电池系统相比于现有的并联结构，母线电压可在不同的燃料电池堆之间分配，对单向DC/DC变换器要求低，成本低。
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公开(公告)号：CN117341711A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311264171.0
申请日：2023-09-27
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于滑窗机理的车辆横向运动状态预测方法及装置，包括：步骤S1：获取预配置的滑窗长度，基于滑窗长度和历史数据初始化车辆横向运动状态预测模型；步骤S2：当收到最新采集的车辆前轮转向角、车辆前轮滑移率和车辆横向运动状态后，基于最新采集的车辆前轮转向角、车辆前轮滑移率和车辆横向运动状态，生成预测模型的系统演化矩阵，其中，预测模型的系统演化矩阵作用于车辆横向运动状态预测模型，车辆横向运动状态包括车辆横向速度和车辆横摆角速度；步骤S3：基于生成预测模型的系统演化矩阵修正车辆横向运动状态预测模型；步骤S4：基于修正后的车辆横向运动状态预测模型预测车辆横向运动状态。与现有技术相比，本发明具有需求参数少且可以适应工况的动态变化等优点。
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公开(公告)号：CN115909752B
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202211354720.9
申请日：2022-11-01
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明所属一种基于车辆用户历史数据的急转弯识别及统计方法，通过对用户历史行车数据进行分析，识别与统计用户驾驶急转弯驾驶行为，为实现对用户出行安全性分析和监控提供数据支撑，充分利用现有车载设备以及车联网云平台数据库等条件，通过一套识别及统计方法，即可实现企业车联网云平台内所有车辆急转弯行为的识别与统计，该方法易于实现，泛化能力强，可在多种平台下进行部署应用，利于实际生产应用。
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公开(公告)号：CN116843055A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310604901.0
申请日：2023-05-26
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/063 , G06Q50/26 , G06F30/20 , G08G1/07 , G06F111/04 , G06F111/06
Abstract: 本发明提出一种分层式滚动优化控制方法来解决混合交通条件下高速公路入口匝道智能网联车辆的合流控制问题。首先建立了非线性车辆纵向动力学模型，构建包含车辆动力约束和车间安全距离约束的多车协同合流问题。提出以高效、节能通行为目标的分层式协同合流控制架构，其中上层基于极小值原理求解无约束最优控制问题以规划灵活合流点，下层利用上层提供的灵活合流点，设计控制李雅普诺夫函数和控制势垒函数，重构优化问题的目标和约束表达形式，将多安全约束最优控制问题转化为二次规划问题,获取最优控制律，以实现安全合流。本发明提出的入口匝道合流控制方法可在满足多种严格安全约束的同时，优化混合交通环境下车辆驾驶性能和交通整体表现。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116794534A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310213253.6
申请日：2023-03-06
IPC: G01R31/388 , G01R31/389 , G01R31/36
Abstract: 本发明涉及SOC估算领域，尤其涉及一种锂电池SOC估算方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取目标锂电池的参数数据，并根据锂电池内部电路和所述目标锂电池的参数数据搭建对应的二阶等效电路模型，其中所述二阶等效电路模型为二阶RC等效电路模型；对所述二阶等效电路模型中的电池端电压进行辨识，得到目标锂电池的最优电阻和电容参数；根据所述目标锂电池的最优电阻和电容参数，对目标锂电池的SOC值进行估算，得到目标锂电池SOC估算值，从而提高电池荷电状态估算精度。
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公开(公告)号：CN116623292A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310439409.2
申请日：2023-04-23
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种在硅片上制备钛酸锶钡多晶薄膜的磁控溅射方法，涉及高质量纳米多晶薄膜制备技术领域，解决了钛酸锶钡薄膜在硅基片上结晶差的问题的技术问题，其技术方案要点是在硅片上通过磁控溅射直接制备钛酸锶钡多晶薄膜，在硅基片上长出的钛酸锶钡薄膜结晶效果良好，体现在X光衍射图谱中，在(100)、(110)、(111)、(200)和(211)面有较高的强度。SEM电子扫描显微镜结果显示，薄膜致密光滑，厚度可以达到240纳米。其工艺简单，设备简易；直接在硅基片上生长多晶钛酸锶钡纳米薄膜，成本低，可大批量生产。应用本发明制备的薄膜可实现高质量的结晶效果，在可调电容器、MFS晶体管等领域有很大的应用前景。
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公开(公告)号：CN115285120B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202210802348.7
申请日：2022-07-07
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及智能网联车辆的跟随控制技术领域，特别是涉及一种基于模型预测控制的车辆跟随分层式控制系统及方法。其包括状态感知模块、车间通信模块与分层控制模块；上层控制基于车辆跟随状态求得期望控制参数，下层控制根据期望控制参数控制车辆行驶。上层控制采用模型预测控制的方法与非线性跟车策略，引入车联网以提高车辆对环境的感知能力，车辆结合自身的状态感知模块的反馈信息与车间通讯模块获得的前车状态信息，通过目标函数的设计保证车辆跟随的稳定性，在车辆的性能、运行安全的约束条件下求得车辆的期望加速度。下层控制基于车辆整车及传动系统的动力学模型，通过车辆制动/油门的非线性反馈控制策略实现对期望加速度的跟踪。
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公开(公告)号：CN116513214A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310438690.8
申请日：2023-04-23
Applicant: 东南大学
IPC: B60W50/00 , B60W30/02 , B60W30/165
Abstract: 本发明提供了一种基于滑模控制的车辆纵向跟随分层式控制系统及方法，基于滑模控制的车辆纵向跟随控制方法包括：建立车辆编队跟随的数学模型，采用前车跟随式信息流拓扑结构和固定车头时距跟车策略；建立车辆纵向动力学模型、发动机模型以及制动执行器模型；设计上下位控制器，上层控制负责实现车辆纵向间距误差的快速稳定收敛和期望加速度的计算；下层控制基于车辆纵向动力学模型，通过节气门开度和轮端制动压力的控制调整车辆的纵向运动状态，实现对期望加速度的稳定跟踪。本发明能有效保证车辆编队的稳定性，通过趋近律参数优化，削弱系统抖振并加快误差收敛，在保证良好控制效果的基础上减少了计算复杂度。
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公开(公告)号：CN116331256A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310233644.4
申请日：2023-03-13
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种分布式驱动电动汽车换道轨迹规划方法、设备及存储介质，换道轨迹规划方法包括：根据车辆轨迹规划曲线拟合函数，生成无约束的广义换道轨迹簇；在广义换道轨迹簇中，选出满足分布式驱动电动汽车稳定域的换道轨迹簇；在满足分布式驱动电动汽车稳定域的换道轨迹簇中，根据环境几何约束和道路边界，计算出车辆的可行域；基于层次分析法和逼近于理想的技术相结合的改进算法，通过评价稳定性指标、轨迹跟踪准确性指标、舒适性指标和换道效率指标来选择最优的换道轨迹。本发明路径规划算法充分利用分布式驱动电动汽车四轮独立可控的优点，将车辆新的动力学特性融入轨迹规划算法中，电动汽车行驶的高效性和安全性得到提高。
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