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公开(公告)号：CN115357022A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202211034787.4
申请日：2022-08-26
Applicant: 湖南大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的越野车三维路径规划方法，构建一个基于价值的越野车三维路径规划的深度卷积神经网络模型，以最优动作价值函数为学习目标，构建随越野车移动的动态全局地图作为观测输入，设计综合考虑路程和能耗的奖励函数，根据目标距离设计深度强化学习的探索策略，最后结合探索策略和奖励函数对深度卷积神经网络模型进行端到端的训练，以使越野车从起点到终点的行驶过程中获得的奖励最大，实现越野车的三维路径规划。采用上述方法规划出的越野车三维路径，综合考虑了路程和能耗，在探索过程中可以兼顾方向性和随机性，为三维地图中的越野车规划出路程和能耗折中的节能路径。
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公开(公告)号：CN111483469B
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202010345640.1
申请日：2020-04-27
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种用于电动汽车整车控制器故障诊断的分析与测试方法，包括步骤：S1，根据不同工况下的整车控制器的故障诊断数据，建立整车控制器的故障诊断分析矩阵集；S2，得到每个所述故障诊断分析矩阵对应的故障特征数据；S3，对所述预设的故障项中的每一项故障项分别建立故障子空间；S4，根据故障分析树，建立所述故障项与所述有效故障特征数据之间的对应关系的知识库；S5，采集待分析的整车控制器的故障检测数据；S6，通过查表法获取所述故障数据在所述知识库中对应的故障信息。可以迅速通过知识库中的故障树逆向寻表找出故障，为整车控制器提供了安全的保障。并且在车辆行驶中，对车辆的实时故障诊断提供了有力的帮助。
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公开(公告)号：CN108445393B
公开(公告)日：2019-10-29
申请号：CN201810411549.8
申请日：2018-05-02
Applicant: 湖南大学
IPC: G01R31/34
Abstract: 本发明公开了一种永磁同步电机故障检测方法和系统，公开的方法包括以下步骤：步骤S100：采集永磁同步电机的正常及带故障的热变化过程的N个一系列时序原始图像数据，j＝1,j≤N；步骤S200：将第j次原始图像数据分割出永磁同步电机表面温度较高的像素区域；步骤S300：将第j次经过图像处理的图像数据进行特征提取；步骤S400：根据第j次提取特征确定电机状态类别；步骤S500：判断j>N是否成立，若不成立，j＝j+1，返回步骤S200，反之进入步骤S600；步骤S600：通过N次热变化过程提取特征及其对应的电机状态类别，建立电机故障诊断支持向量机模型；步骤S700：用训练好的模型对现场采集特征进行故障判别。可在无需直接接触电机的情况下，全自动地、准确地判断连续工作制下电机故障。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115357022B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202211034787.4
申请日：2022-08-26
Applicant: 湖南大学
IPC: G05D1/43 , G05D1/246 , G05D1/644 , G05D1/648 , G05D109/10
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的越野车三维路径规划方法，构建一个基于价值的越野车三维路径规划的深度卷积神经网络模型，以最优动作价值函数为学习目标，构建随越野车移动的动态全局地图作为观测输入，设计综合考虑路程和能耗的奖励函数，根据目标距离设计深度强化学习的探索策略，最后结合探索策略和奖励函数对深度卷积神经网络模型进行端到端的训练，以使越野车从起点到终点的行驶过程中获得的奖励最大，实现越野车的三维路径规划。采用上述方法规划出的越野车三维路径，综合考虑了路程和能耗，在探索过程中可以兼顾方向性和随机性，为三维地图中的越野车规划出路程和能耗折中的节能路径。
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公开(公告)号：CN111483469A
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN202010345640.1
申请日：2020-04-27
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种用于电动汽车整车控制器故障诊断的分析与测试方法，包括步骤：S1，根据不同工况下的整车控制器的故障诊断数据，建立整车控制器的故障诊断分析矩阵集；S2，得到每个所述故障诊断分析矩阵对应的故障特征数据；S3，对所述预设的故障项中的每一项故障项分别建立故障子空间；S4，根据故障分析树，建立所述故障项与所述有效故障特征数据之间的对应关系的知识库；S5，采集待分析的整车控制器的故障检测数据；S6，通过查表法获取所述故障数据在所述知识库中对应的故障信息。可以迅速通过知识库中的故障树逆向寻表找出故障，为整车控制器提供了安全的保障。并且在车辆行驶中，对车辆的实时故障诊断提供了有力的帮助。
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公开(公告)号：CN110501020A
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201910803728.0
申请日：2019-08-28
Applicant: 湖南大学
IPC: G01C21/34
Abstract: 本发明公开了一种多目标三维路径规划方法，通过建立总估计代价函数F(n)，F(n)由当前点到邻点的估计代价函数G(n)和邻点到终点的估计代价函数H(n)求和构成，其中：G(n)用于计算三维空间中当前点到邻点的能耗及路程代价；H(n)包含总能耗和路程，总能耗通过计算邻点到目标节点间的能耗得到，路程通过计算邻点到目标之间的直线距离和曲线距离得到；最后，采用多目标混沌优化算法来解决所述路径规划方法的多目标优化求解问题，能实现兼顾能耗及路程的三维规划，在山地形中找到降低能耗的优化路径，提高智能移动设备的续航里程。
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公开(公告)号：CN110471289A
公开(公告)日：2019-11-19
申请号：CN201910802682.0
申请日：2019-08-28
Applicant: 湖南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉导航移动设备的自适应路径跟踪方法及系统，包括自适应预瞄模型和自适应模糊转向控制器：自适应预瞄模型能够根据期望路径和速度提供偏航误差及期望路径曲率，自适应模糊转向控制器可根据偏航误差及路径曲率自适应计算前轮转角并予以控制，自适应模糊转向控制器包括模糊推理系统和自适应转向增益模型，前轮转角为自适应转向增益模型提供的输出增益与模糊推理系统提供的转角输出变量的乘积。本发明从预瞄方法、控制增益两方面对传统预瞄跟随算法的自适应能力进行改进，显著提升视觉导航移动设备的自适应跟踪能力，改善其转向操作稳定性，为其实现高精度巡航驾驶，且提高了高速道路交通的安全性。
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公开(公告)号：CN108614940A
公开(公告)日：2018-10-02
申请号：CN201810411798.7
申请日：2018-05-02
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种永磁同步电机性能退化评估方法和系统，公开的方法包括步骤S100：采集永磁同步电机正常状态以及永磁同步电机处于不同退化状态下的电机定子电流信号和振动信号；步骤S200：根据步骤S100中电机定子电流信号和振动信号提取电机处于不同状态下电机性能退化特征向量；步骤S300：用步骤S200生成电机性能退化特征向量训练分类支持向量机模型；步骤S400：采集待评估永磁同步电机的电机定子电流信号和振动信号提取电机性能退化特征向量，并利用正常状态下支持向量机模型和预设阈值判断待评估永磁同步电机是否处于正常状态，若处于不正常状态则计算待评估永磁同步电机性能退化指标。能够在电机性能退化的过程中检测或测量到电机性能退化的程度。
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