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公开(公告)号：CN115640716A
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202211175707.7
申请日：2022-09-26
Applicant: 中国人民解放军火箭军工程大学
IPC: G06F30/23 , G06F17/11 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了基于弹性半空间接触模型与胎内监测的轮地力估计方法，包括步骤一：进行弹性半空间体的受力分析；步骤二：引入轮胎‑路面位移的经验公式，建立轮‑地接触变形受力理论模型；步骤三：建立轮胎受到的垂直载荷F与形变量εx之间的函数关系，对轮胎轮地力进行估计；本方法通过助弹性接触理论研究弹性半空间体受力发生弹性形变时的内部应力与应变关系进行分析，建立了轮胎受到的垂直载荷F与形变量εx之间的函数关系，能够有效的对轮胎轮地力进行估计，具有精度高和实时性强的特点。
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公开(公告)号：CN114924478A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210818988.7
申请日：2022-07-12
Applicant: 中国人民解放军火箭军工程大学
IPC: G05B11/42
Abstract: 本发明公开了一种特种车辆快速展车协同控制方法，包括步骤Step1.在特种车辆协同展车的过程中，提出特种车辆协同展车运动的各项边界条件；Step2.设计基于干扰补偿的特种车辆协同调平方法，并利用基于干扰补偿的特种车辆协同调平方法控制特种车辆的协同展车过程；Step3.设计基于高压蓄能的特种车辆协同起竖方法，并利用基于高压蓄能的特种车辆协同起竖方法控制特种车辆的协同展车过程，完成特种车辆快速展车协同控制；本方法通过设计基于干扰补偿的特种车辆协同调平方法和基于高压蓄能的特种车辆协同起竖方法来对特种车辆快速展车进行协同控制，能够有效实现特种车辆快速展车，具有展车时间短、调平精度高、起竖速度快的特点。
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公开(公告)号：CN119810951A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202510118391.5
申请日：2025-01-24
Applicant: 中国人民解放军火箭军工程大学
IPC: G07C5/08 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/0985 , G06N7/01 , G01M17/06
Abstract: 本发明提供了基于Bo‑Transformer‑LSTM的车辆转向系统液压内泄漏故障诊断方法及系统，涉及故障检测技术领域，本方法包括步骤S1：获取多轴特种车辆液压转向系统在预设故障程度下泄漏的故障数据；S2：将故障数据进行归一化处理，并按照预设比例将归一化后的故障数据划分为训练集和测试集；S3：对输入的故障数据进行分割后输入至Bo‑Transformer‑LSTM模型，利用贝叶斯算法对Bo‑Transformer‑LSTM模型的超参数进行优化，得到最优参数组合，并保存训练后的Bo‑Transformer‑LSTM模型。本方法能够解决由于液压系统部件较多，非线性较强，发生故障时难以精确定位的问题。
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公开(公告)号：CN116834493A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310527187.X
申请日：2023-05-11
Applicant: 中国人民解放军火箭军工程大学
IPC: B60G17/018 , B60G17/08 , B60G17/015 , G05B13/04
Abstract: 本发明属于悬架系统的技术领域，具体涉及一种安装油气悬架的重型车辆整车半主动阻尼协调控制方法。包括：步骤1：建立可调阻尼力数学模型，得到阀系阻尼力；步骤2：建立整车参考模型运动微分方程；步骤3：建立基于油气悬架的整车弹性力和阻尼力模型，步骤1的阀系阻尼力为该模型的输入；步骤4：利用力模型，结合步骤2，设计整车半主动阻尼协调滑模控制算法，协调控制各悬架可控阻尼力，实现整车车身垂向、侧倾和俯仰状态能够跟随参考模型状态变化。本发明实现特种车辆垂向、侧倾和俯仰运动的协调控制，在安装同侧耦连油气悬架特种车辆上研究了满足特种车辆使用的半主动控制方法并进行分析，以及对整车半主动阻尼协调控制策略进行建模仿真。
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公开(公告)号：CN115688262A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211167717.6
申请日：2022-09-23
Applicant: 中国人民解放军火箭军工程大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/27 , G06N3/084 , G06F111/10 , G06F119/14
Abstract: 本发明提出了一种基于数模同驱网络混合模型的特种车辆动力学建模方法，其基于物理模型和网络模型相融合的混合建模思想，针对五轴运输车辆的横向动力学模型，提出一种数模同驱的多级网络混合模型，将物理模型与多级网络模型通过残差块的方式进行融合。在训练神经网络的过程中，动力学方程为网络模型提供了数据输入，将数学模型以数据的形式输入到网络模型中。最终的仿真结果表明融合了物理信息的网络模型在训练过程中具有更快的收敛速度和泛化性，以及数模同驱的多级网络模型具有更好的预测性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113485459A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110706164.6
申请日：2021-06-24
Applicant: 中国人民解放军火箭军工程大学
IPC: G05D3/12
Abstract: 本发明公开了一种基于机械变形干扰补偿的车载平台快速调平控制方法，包括S1.在以无级调速电动缸作为车载平台调平执行机构的基础上，根据四支点调平基本原理构建四支点调平模型；S2.在确定四支点调平方案后，根据调平理论误差计算构建基于机械变形干扰补偿的车载平台调平干扰模型；S3.根据四支点调平模型和车载平台调平干扰模型建立快速调平控制系统，来控制车载平台进行快速调平；本方法以无级调速电动缸作为执行机构，构建电动缸形变误差模型，采用干扰补偿反馈方法修正调平误差，能够有效提高车载平台调平的精度和速度，具有控制精度高、调平速度快的特点。
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公开(公告)号：CN117360412A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311451887.1
申请日：2023-11-03
Applicant: 中国人民解放军火箭军工程大学
IPC: B60R16/023 , B60R21/13 , B60Q9/00 , G06F17/13
Abstract: 本发明公开了一种基于实时姿态数据的重型多轴车侧翻预警装置，包括数据采集模块、控制模块、存储模块、液晶显示屏和电源供电模块；数据采集模块用于对重型多轴特种车行驶姿态数据进行实时测量；控制模块控制和计算整个侧翻预警装置运行；存储模块用于储存控制模块传输处理后的数据；本装置通过基于质心姿态角与加速度信息监测的多轴特种车侧翻预警监测方法对控制模块控制，能够实现对实时行驶数据的实时监测，并具有实时动态预测、数据可追溯、智能网联等拓展功能，满足对重型多轴车侧翻危险度的实时评估需求，具有实时性、预测和评估效果好，有效提高了重型多轴车高机动行进过程中的稳定性的特点。
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公开(公告)号：CN116244835A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310247544.7
申请日：2023-03-15
Applicant: 中国人民解放军火箭军工程大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/17 , G06F30/25 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了多轴特种车辆行驶性能分析及参数估计平台，涉及车辆行驶性能分析及参数估计技术领域，包括动力模型单元、数学模型单元、分析参数评估平台单元、参考坐标构建单元、整车动力学搭建单元和验证单元，动力模型单元。本发明对车辆运动过程中的非线性参数进行实时预测跟踪，而后将扩展卡尔曼滤波与车辆运动实际相结合进行了滤波模块的设计，验证了这种将卡尔曼滤波原理和基本感应器件测量的参数进行结合的参数估计方法，可以很好实现对车辆多参数联合估计，对输出结果进行分析从而验证了卡尔曼滤波方法的准确性，可以从多个角度对多轴特种车辆进行性能分析和参数评估，通过多途径进行分析评估得到的数据更加的准确。
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公开(公告)号：CN116176183A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310247542.8
申请日：2023-03-15
Applicant: 中国人民解放军火箭军工程大学
IPC: B60C23/04 , B60C23/20 , B60Q9/00 , G06F30/20 , G06F119/06 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种多轴胎压监测系统，包括以下步骤S1、多轴胎压监测，S2、多轴胎压电路监测，S3、多轴胎压监测软件，S4、实验和研究。本发明适用范围广能满足各类汽车及轮胎形式需求，欠压报警时间短，具备停止时监测报警功能，该系统需在汽车未启动时也能进行胎压监测和显示报警能力，明确指出故障轮胎的位置，具有快速漏气报警功能，实时显示每个轮胎的胎压值。
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公开(公告)号：CN115840989A
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202211540813.0
申请日：2022-12-02
Applicant: 中国人民解放军火箭军工程大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/27 , G06N3/044 , G06N3/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的多轴特种车辆的数据建模方法，包括步骤1.简化多轴特种车辆动力学模型，建立基于物理规律的单轨模型；步骤2.基于物理规律的单轨模型的基础上，参考物理模型的递归性质，建立能够预测车辆的状态变量的闭环结构的网络模型；步骤3.利用Trucksim仿真模型生成模拟训练用数据集；步骤4.根据步骤3得到的数据集对步骤2建立的闭环网络模型进行闭环训练，得到训练后的闭环网络模型；本方法采用闭环结构的网络模型进行数据建模，减少了网络对数据的需求，同时构建了一种闭环条件下的网络训练方法，提高了闭环网络模型的泛化能力，具有保真度高和泛化能力的特点。
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