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公开(公告)号：CN117432626A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311671424.6
申请日：2023-12-07
Applicant: 华域动力总成部件系统(上海)有限公司 , 同济大学
IPC: F04B51/00
Abstract: 本发明公开一种基于GWO‑BP神经网络和组合诊断的电子液压泵故障检测方法，利用传感器检测连续一段时间的出油口振动、温度和压力信号并计算，利用GWO最优化BP神经网络的初始权值和偏置，不同传感器进行故障诊断，利用组合诊断方法将三个诊断结果进行融合，得出最终诊断结果。本发明的优点是提高了神经网络模型的收敛速度和故障诊断的准确率，降低使用单一检测技术带来的误差，提高检测的可靠性。
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公开(公告)号：CN119514367A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411645931.7
申请日：2024-11-18
Applicant: 同济大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/15 , G06N3/006 , G06F119/14
Abstract: 本发明提出了一种基于PSO的车辆传动系统扭振特性仿真数据寻优方法，包括：步骤S1：根据整车的仿真信息在扭振特性仿真软件中进行传动系统扭振特性的仿真模型搭建；步骤S2：采用仿真软件进行车辆传动系统的仿真分析，并且提取动力源振动经减振器减振后即变速器输入轴的二阶角加速度数据；步骤S3：利用粒子群优化方法对变速器输入轴二阶角加速度计算RMS值的过程中参数寻优；步骤S4：以粒子群寻优所得参数进行变速器输入轴二阶角加速度RMS值计算。本发明对RMS中选取点数、重复计算点数的寻优，获取的RMS值可最大程度的体现出原数据的走势变化。
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公开(公告)号：CN117028224A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311166636.9
申请日：2023-09-11
Applicant: 华域动力总成部件系统(上海)有限公司 , 同济大学
Abstract: 本发明公开一种基于模糊PID和蒲公英优化的电动汽车电子液压泵控制方法，以目标和实际温度差值及温度变化速率作为输入，以PID控制参数的变化为输出建立模糊控制器，进行模糊化处理，根据模糊规则进行模糊推理，对结果进行解模糊化输出PID控制参数的调节值，通过蒲公英优化算法对PID控制参数的调节值对应的比例系数进行选取，将PID控制参数的调节值分别乘以最优比例系数作为输入建立PID控制器，输出电子液压泵的泵油量，根据泵油量和电子液压泵转速的变化关系得到泵油量对应的电子液压泵转速，对电子液压泵进行控制。本发明的优点是自适应调节电子液压泵的控制参数，满足不同工况下的冷却需求，平稳精确地控制。
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公开(公告)号：CN119575399A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411387599.9
申请日：2024-10-05
Applicant: 同济大学
IPC: G01S17/88 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/26 , G01S17/931 , G01S7/48
Abstract: 本发明公开一种基于激光雷达点云数据的路沿特征提取与状态切换方法，获取激光雷达采集到的目标点云数据；对点云区域进行划分地面点云与非地面点云；多维度空间特征融合的路沿特征点提取；建立波束模型，基于道路分割线的道路特征点分类；迭代拟合去除数据噪点，并采用限幅滤波和卡尔曼滤波平滑路沿特征点的拟合；路沿状态监测，有路沿与无路沿状态的平稳切换策略，通过对连续多帧检测结果的分析，识别并平滑处理状态切换过程。本发明的优点是实现了路沿检测的高精度与稳定性，提升了检测的高效性与智能性。
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公开(公告)号：CN119295560A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411387405.5
申请日：2024-10-01
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明公开适用于无人道路清洁车辆的基于鱼眼相机与激光雷达的融合方法，包括：激光雷达和鱼眼相机的联合校准，激光雷达点云投射到鱼眼相机图像平面，并筛选出属于“人”和“消防栓”检测框内的点云，根据清洁人员特定的服饰进行基于像素的追踪，并得到其三维坐标。本发明的优点是克服了单一传感器在感知范围和精度方面的局限性，提高了感知系统的整体准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118244616A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410235401.9
申请日：2024-03-01
Applicant: 同济大学
IPC: G05B11/42
Abstract: 本发明提出了一种基于开普勒优化‑神经网络PID的电子离合器位置控制法，包括以下步骤：步骤1、获取历史输入集和历史输出集；步骤2、建立并对循环神经网络模型进行初始化，之后利用步骤1中的训练集训练循环神经网络模型；步骤3、利用开普勒优化算法KOA修正各层权重矩阵U、V和W，得到优化的循环神经网络模型；步骤4、对电子离合器当前时刻的位置误差e(x)进行采样并处理，获得当前采样数据，将当前采样数据输入至步骤3优化的循环神经网络模型，优化的循环神经网络模型输出当前时刻的PID控制器中的比例系数Kp、积分系数Ki、微分系数Kd；步骤5、PID控制器根据当前时刻的比例系数Kp、积分系数Ki、微分系数Kd，计算控制量以对电子离合器的位置进行控制。本发明能在解空间中快速收敛到全局最优解，避免陷入局部最优，从而提高电子离合器位置控制的精确性和稳定性。
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公开(公告)号：CN118070955A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410194368.X
申请日：2024-02-21
Applicant: 同济大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/40 , G06N20/00 , G06N3/006 , G06F18/214 , G06N3/0499
Abstract: 本发明公开一种考虑SHAP归因分析的XGBoost‑FCGWA‑KELM的车辆实时燃油量计算方法，先采用极端梯度提升树XGBoost算法筛选提取车辆油耗重要特征，然后利用SHAP归因分析法筛选重要特征参数及其组合作为模型输入，再利用快速收敛狼群算法FCGWA对核方法极限学习机KELM中的输入层和隐含层之间的权值和偏置值进行自适应寻优，并将优化后的权值和偏置值带入KELM中对车辆油耗进行建模预测，根据实际输出得到车辆油耗预测值。本发明的优点是油耗预测模型精度高。
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公开(公告)号：CN118030829A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410225681.5
申请日：2024-02-29
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明公开一种具有双离合变速器DCT的车辆的行驶工况的识别及换挡控制优化方法，采用KPCA对车辆行驶过程中通过CAN总线采集的行驶数据进行筛选并降维，以优化模型的输入变量，搭建长短时记忆递归神经网络模型，并利用快速收敛狼群算法对递归神经网络模型中的超参数进行自适应寻优，将优化后的最优超参数带入递归神经网络模型中对车辆当前行驶工况进行分类和辨识，制定合适的换挡曲线修正系数，对频繁换挡和意外换挡情况进行优化，减少车辆在行驶过程中因为节气门开度或车速频繁变化导致换挡点穿过换挡曲线的次数。本发明的优点是减少频繁换挡，提高乘坐舒适性。
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公开(公告)号：CN119536286A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411763997.6
申请日：2024-12-03
Applicant: 同济大学
IPC: G05D1/43 , G05D1/246 , G05D1/633 , G05D1/648 , G05D109/10
Abstract: 本发明公开一种基于特种无人车辆非结构化道路下的路径规划方法，依据包含感知范围内的动静态障碍物信息的栅格地图，通过动态规划逻辑计算均布于空间各节点的综合代价，并生成初步路径，结合探索出的空间走廊和自车运动学方程，通过高性能非线性规划求解器进行非线性优化生成一条安全抵达预期目标位姿的路径。本发明的优点是通过动态规划逻辑和非线性优化，确保了路径的可行性、舒适性和安全性。
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公开(公告)号：CN119124168A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411387406.X
申请日：2024-10-01
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明公开一种基于城市路面清洁场景的智能导航点决策方法，初始化导航点的位置，获取作业人员的位置信息、栅格地图信息、路沿线信息及车辆位姿信息，检查是否收到了有效的栅格地图信息、车辆位姿信息、作业人员的位置信息、路沿线信息，检查车辆和作业人员是否在路沿线的同侧，检查当前导航点是否在栅格地图的不可行驶区域中，继续沿着局部坐标系中‑X的方向一定范围内寻找一个行驶的坐标，将导航点的位置转化为在全局坐标系中的坐标，通过车载计算平台的通讯架构发出导航点位置信息。本发明的优点是高可靠性的导航点决策。
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