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公开(公告)号：CN118536250A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202311462880.X
申请日：2023-11-06
Applicant: 江苏大学
IPC: G06F30/20 , G06N7/01 , G06N5/01 , G08G1/16 , G08G1/0967
Abstract: 本发明公开了面向智能网联车辆决策规划的局部交通网络关键车辆节点识别方法及系统，本发明结合动态车网特征和复杂网络理论，同时考虑了风险直接和间接传播、网络动态特性，提出了一种基于流行病传播机理的局部交通网络中关键车辆节点的识别方法。其中直接传播考虑了车辆节点发生异常的风险传播到邻居节点的路径多样性，间接传播在更大范围尺度上考虑了车辆节点的潜在传播风险，所以本发明提出方法能够更加准确的挖掘出动态车网中的关键节点。帮助智能汽车形成更加迅速有效的驾驶策略。
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公开(公告)号：CN114683803B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202210339238.1
申请日：2022-04-01
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明提供了一种基于热泵的纯电动汽车热管理系统及其控制方法，控制模块通过控制压缩机控制制冷剂流量，通过控制第一水泵、第二水泵和第三水泵控制冷却液流量，通过控制风扇和鼓风机控制空气流量，通过控制座舱加热器和电池加热器控制加热功率，通过控制四通换向阀、第一电子膨胀阀、第二电子膨胀阀、单通阀、第一三通阀、第二三通阀和第三三通阀控制流体的连通、断开或者实现指定的流动状态；本发明通过控制模块控制不同元部件的工作状态，能够在低温下进行多层级余热回收，在中、高温下同时充分冷却电池和座舱，并且在全天候状况下以低能耗满足多种热管理需求。
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公开(公告)号：CN117270386A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202310646760.9
申请日：2023-06-01
Applicant: 江苏大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了基于耦合自抗扰的分布式驱动六轮转向车辆同相位转向控制方法及控制器，利用Fhan()函数对状态量进行柔化处理，实现一阶导数的光滑逼近，克服路径预瞄传感器和状态观测传感器噪声，弱化控制理论超调性和快速性的矛盾，基于优化后的期望路径轨迹，利用扩张状态观测器对模型高度非线性不确定因素和外部环境引起的未知扰动进行估计，对转向角进行控制补偿，建立具有自抗扰性能的模型预测控制算法，完成分布式驱动六轮转向商用车的同相位转向路径跟踪控制。将扩张状态感测器的状态估计值与扰动估计值集成到非奇异快速终端滑模控制中，使附加横摆力矩的控制律具有对横摆稳定性的实时自适应能力，全面提升分布式驱动六轮转向商用车的稳定性。
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公开(公告)号：CN116512990A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310486152.6
申请日：2023-04-28
Applicant: 江苏大学
IPC: B60L58/26 , G06F30/20 , G06F111/04 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种纯电动汽车中高温环境下的电池热管理系统及其控制方法，将前车驾驶特征参数与本车实时驾驶特征参数进行比较，得到随本车驾驶变化的瞬时速度权重和平均速度权重，进而确定本车未来驾驶工况；确定本车未来驾驶工况对电池反应过程中的充放电电流的影响，进而确定本车未来驾驶工况对应的电池温度，并将电池温度与阈值进行比较，判断电池进入散热器冷却模式或者冷水机冷却模式；以锂离子电池温度与目标温度的差值最小及热管理系统执行器能耗最优作为优化目标，求解出冷却模式中水泵和风扇的最佳输出转速。本发明考虑了执行器能耗以及不同模式间的切换，控制精度较高且降低了能耗。
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公开(公告)号：CN116278570A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310292828.8
申请日：2023-03-23
Applicant: 江苏大学
IPC: B60G17/015 , B60G17/018 , G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于数据驱动模型的商用车半自动悬架自适应协同控制系统与方法，将物理模型与神经网络结合构建车辆俯仰运动的拉格朗日力学模型，有效提升建模的精度，针对半主动悬架主要是通过调整有限的阻尼变化进行控制，因此精确的阻尼系数将有助于改善控制效果，同时由于神经网络运算速度快，改善悬架系统的响应速度，提升车辆俯仰和垂向运动控制效果；通过上层侧倾控制器、俯仰与垂向控制器求解期望控制力与力矩，通过下层最优分配控制器求解各悬架的作用力，实现四个悬架之间协同控制，有效抑制车辆侧倾，提升车辆稳定性与安全性，同时有效抑制车辆俯仰运动，改善舒适性；构造自适应的权重矩阵实现了悬架在不同工况下的自适应性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115848089A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211481065.3
申请日：2022-11-24
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明提供一种集成式热管理系统及控制方法和电动汽车，该系统包括热泵制冷剂循环、座舱加热循环、电驱冷却液循环和电池冷却液循环。热泵制冷剂循环包括压缩机、水冷凝器第一电子膨胀阀、室外换热器、风扇、第二电子膨胀阀、蒸发器、鼓风机、第三电子膨胀阀和气液分离器。座舱加热循环包括第一水泵、三通阀、第一加热器和加热器芯。电驱冷却循环包括第二水泵、电驱动系统、散热器、副水箱和五通阀。电池冷却循环包括第三水泵、动力电池、第二加热器、开关阀和冷水机。本发明能够在低温下进行多层级余热回收，在中、高温下同时充分冷却电池、电驱和座舱，并且在不同环境温度和车辆运行状况下以低能耗满足多种热管理需求。
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公开(公告)号：CN115332680A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202211155540.8
申请日：2022-09-22
Applicant: 江苏大学
IPC: H01M10/613 , H01M10/625 , H01M10/6552 , H01M10/6555 , H01M10/6556 , H01M10/6554 , H01M10/6569 , H01M10/6568 , H01M50/244 , H01M50/209 , H01M50/233 , H01M50/249
Abstract: 本发明提供了一种基于热管的高性能电池冷却系统，包括T型冷却板和L型冷却板，T型冷却板位于电池模组内部，且两侧与方形电池贴合，L型冷却板位于电池模组端部，一侧与方形电池贴合，另外一侧与电池模组壳体内壁贴合；T型冷却板和L型冷却板嵌入L型热管，热管下端交错排布在T型冷却板底部翅片两侧、热管下端等距排布在L型冷却板底部翅片上，热管上端的高度根据方形电池的产热分布进行设计。本发明提升了冷却板与冷却液之间的接触面积，维持了较小的冷却通路流动压降和较高的液体流动速度，实现了高性能强制对流散热效果。
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公开(公告)号：CN115230720A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210870639.X
申请日：2022-07-22
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明公开了基于深度拉格朗日神经网络的自动驾驶车辆控制系统及方法，包括：车辆动力学模型部分，坐标转换部分，控制环部分，深度拉格朗日神经网络部分；利用深度拉格朗日神经网络学习拉格朗日方程中的惯量矩阵，计算出广义力，有效的学习自动驾驶车辆的动力学方程，本发明结合了深度学习和物理模型的优点，实现了良好的自动驾驶车辆的轨迹跟踪控制能力，同时基于拉格朗日方程的神经网络由于其良好的物理可解释性，因此有良好的问题诊断能力和泛化能力，在学习速度上优于其他方法，表现出更稳健的新轨迹推断和实时在线学习能力，降低了离线训练的计算成本和时间成本，具有良好的适应性，通过极少的参数调整即可将该控制系统应用于其他车辆上。
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公开(公告)号：CN114802241A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210514505.4
申请日：2022-05-12
Applicant: 江苏大学
IPC: B60W30/165 , B60W30/14 , B60W10/06 , B60W10/08 , B60W10/18 , B60W10/20 , B60W30/04 , B60W30/045 , B60W30/02
Abstract: 本发明公开了一种异质车辆列队跟驰的多维度协同控制方法及系统，包括基于动力总成峰值输出功率和车辆状态的队列最高行驶车速控制。基于动力总成峰值输出扭矩和车辆状态的队列最高行驶加速度控制。基于制动系统性能差异和车辆状态的异质车辆制动压力控制。基于异质车辆横摆、侧倾稳定性差异和道路曲率的转向动态车速控制。基于上述控制，对前车行驶动态性能进行限制，后车将根据前车控制指令对自车驱动、制动、转向系统进行控制，并根据路况信息和车辆间距做出实时调整。本发明解决了前期车辆列队跟驰技术需为同质车辆的局限性，同时依据车辆状态和系统性能对异质车辆进行协调，保障了异质车辆跟驰过程中的队列一致性、行车安全性和转弯稳定性。
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公开(公告)号：CN116704458B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202310421088.3
申请日：2023-04-19
Applicant: 江苏大学
IPC: G06V20/56 , G06T7/80 , G06F17/16 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06T7/70
Abstract: 本发明公开了一种自动驾驶商用车横向定位方法，本方法基于深度学习车道线检测、Tukey加权最小二乘拟合，实时单应性变换的自动驾驶商用车高精度横向定位方法。该方法以高鲁棒性的深度学习车道线检测为基础，使用Tukey加权最小二乘法拟合得到的精确车道线，通过基于高斯采样最大似然求解得到的相机与采样地平面之间的单应性变换矩阵，计算车辆在最优采样平面的横向定位结果，最后利用尺度s恢复车辆在真实地平面的横向定位结果，有效减少传统方法所带来的车道线检测误差以及由于车辆振动和地面凹凸不平导致的定位误差，实现高精度的自车道横向定位。
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