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期刊信息/Journal information
重庆理工大学学报
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重庆理工大学

石晓辉

月刊

1674-8425

023-62769495

400050

重庆市九龙坡区杨家坪

重庆理工大学学报/Journal Journal of Chongqing Institute of Technology北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊是中国学术期刊综合评价数据库来源期刊，中国科技核心期刊，重庆市一级期刊，教育部优秀期刊。主要刊登有创造性、探索性、开拓性的学术论文、科研成果报告、重要学术问题的评述和学科前沿的综述。
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    含AFS/DYC主动分配优化的4WID-EV横向稳定性控制策略

    陈建锋叶贻财吴强汤传业...
    94-100页
    查看更多>>摘要：为改善车辆的横向稳定性能、提高整车的经济性,提出一种含AFS/DYC主动分配优化的四轮独立驱动电动汽车横向稳定性控制策略.该策略采用级联结构:在主动分配优化方案中引入协调变量,主动调节DYC的有效工作区间以提升轮毂电机的工作潜能;上层控制器在主动分配优化方案、约束条件以及目标函数的基础上确定附加的横摆力矩和主动前轮转向角,使系统的状态量收敛于参考值;下层控制器基于优化的附加横摆力矩实时调整轮毂电机的扭矩,以实现效率最大化的目标.结果表明:利用该策略,车辆的质心侧偏角和横摆角速度都能较好地跟踪期望值;且相较于2种已有的策略,轮毂电机平均效率可分别提高3.9％和7.2％,整体性能提升较为明显.

    电动汽车主动分配优化协调变量横向稳定性控制电机平均效率

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    考虑转向意图的分布式电驱动汽车横摆稳定性控制

    杜云雷王先云韩忠良王淑芬...
    101-108页
    查看更多>>摘要：为提高分布式驱动电动汽车极限工况下的操纵稳定性,提出考虑驾驶员转向意图的四轮力矩矢量控制(TVC)策略.该控制策略利用方向盘转角识别驾驶员转向意图,并根据经验驾驶员操作特性调节车辆稳定性因数,建立含转向意图的横摆角速度期望模型.控制器采取分层式模型跟踪控制方式,上层运动控制器采用模型预测控制,决策附加横摆力矩,下层控制分配器通过二次规划的最优分配,得到四轮转矩作为控制量保持车辆对目标的跟随.最后基于CarSim&Simulink联合仿真平台,在双移线工况下对控制策略进行仿真验证.结果表明:考虑驾驶员转向意图的TVC策略可有效减小驾驶员极限工况下的操作负荷,进一步提高车辆操纵稳定性.

    模型预测控制转向意图车辆稳定性因数力矩矢量控制车辆操纵稳定性

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    采用转子开槽的内置永磁电机噪声抑制

    陈明轩尹红彬高永超石翔...
    109-116页
    查看更多>>摘要：为削弱永磁同步电机的振动噪声,提出在转子表面开弧形槽的方法.针对V型内置式永磁电机,根据电磁力计算公式计算其频率倍数、空间阶次,并使用JMAG软件建立二维有限元模型.通过齿槽转矩和径向电磁力的仿真结果确定转子表面槽的最佳尺寸,并对比分析有无开槽情况下径向气隙磁密、齿槽转矩、振动加速度和噪声特性.结果表明开槽会削弱电磁力,减小齿槽转矩和高次谐波,降低振动与噪声.

    内置式永磁电机径向气隙磁密振动和噪声弧形槽

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    基于混合特征与PSO-SVM的旋转部件故障诊断方法

    张拓余何何爱民孙义忠...
    117-125页
    查看更多>>摘要：针对旋转部件故障诊断问题,为能更全面的提取部件的故障特征信息,提高模型的识别精度,提出一种基于混合特征与PSO-SVM的故障诊断方法.首先,提取电流和振动信号特征参数,结合信息增益算法筛选出对故障敏感的特征参数,结合主成分分析,对敏感特征进行降维处理,消除了无关特征和冗余特征对故障诊断模型的干扰.然后,以SVM分类器为基础,利用PSO算法对模型参数全局寻优,提高故障诊断的识别精度.最后,利用轴承加速疲劳试验数据集将PSO-SVM模型与常用故障诊断模型进行对比,验证该模型的有效性.

    故障诊断特征提取信息增益支持向量机粒子群优化

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    基于深度学习的DPF故障诊断及应用

    陈仁祥胡超超孙健赵树恩...
    126-133页
    查看更多>>摘要：针对传统柴油颗粒过滤器(diesel particulate filters,DPF)故障诊断中人工提取特征过程繁杂且特征参数难以表征DPF故障状态的问题,提出基于深度学习的DPF故障诊断方法.通过车载传感器采集发动机转速、DPF压差等5种信号数据,经数据融合后建立压差类、温差类和压差+温差类三类样本数据;利用深度学习特征自提取的优势,提取车辆在不同行驶工况下样本数据中压差或温差表征的DPF故障特征;结合深度学习网络中Softmax多分类器实现端到端的DPF故障诊断.利用GT-Power仿真数据,验证了所提方法的可行性,开发了相应的应用软件.

    深度学习柴油机柴油颗粒过滤器特征提取故障诊断

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    基于结构分析法的EMCVT故障诊断与容错控制

    杨新桦谭水平
    134-145页
    查看更多>>摘要：汽车电子控制系统的功能安全是控制系统开发中必须考虑的重要环节.EMCVT控制系统的异常可能导致高速行驶的汽车出现失速等严重的安全事故.以EMCVT的调速功能安全为目标,分析了引起调速功能失效的关键故障,建立了调速系统故障模型;对故障的可检测性和可隔离性进行了DM分解,结合结构最小型超定方程集设计了4组残差信号进行故障诊断;结合故障检测与隔离系统,针对3个关键传感器故障进行控制信号的可重构分析,重新获取调速闭环控制系统中的2个关键信号,实现了传感器故障的容错控制.通过故障注入的仿真结果表明:该故障检测与隔离系统能够准确诊断出既定故障,并在故障容错控制策略下实现调速系统稳定运行,能够有效强化调速功能安全.研究成果可为诊断EMCVT调速功能故障提供可行的解决方案.

    EMCVT功能安全结构分析法故障诊断容错控制

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    多通道特征融合卷积神经网络的齿轮箱故障诊断

    张名武李舜酩程龙欢
    146-151页
    查看更多>>摘要：针对一维数据的卷积神经网络故障诊断方法无法十分准确地识别齿轮箱故障类型的问题,提出一种二维振动信号的多通道特征融合卷积神经网络(MC-FFCNN)算法.采用格拉米角场将传感器获取的一维振动信号转换为二维矩阵,将矩阵中的数值作为像素值转换为灰度图从多个通道输入卷积神经网络,经过多个卷积层、池化层及增加的融合层,导出各通道的融合数据到全连接层.在试验中,通过对多个故障数据进行训练与测试,实现齿轮箱单一故障的诊断.将诊断结果与单通道的卷积神经网络诊断结果进行比较分析,结果显示:所提方法的故障诊断准确率更高.

    多通道卷积神经网络格拉米角场故障诊断

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    回转支承局部故障动力学建模及仿真分析

    江泽鹏王志伟段文军江志伟...
    152-160页
    查看更多>>摘要：为探究盾构主轴承主推力滚子局部故障条件下的动力学行为,基于主轴承的几何结构与工作原理,搭建了主轴承缩比试验台,建立了主推力滚子轴承动力学模型.通过仿真与实验结果的对比,验证了所建模型的有效性.引入滚动体几何划痕模拟滚动体局部故障,建立了主推力滚子局部故障动力学模型.对比了健康滚子和故障滚子动应力状态,并且探究了转速和轴向载荷对轴承动态应力的影响.结果表明:滚子故障导致其动态应力迅速增加,可能会引起轴承进一步失效.在一定范围之内,轴向载荷比转速对故障区域应力影响更大.此外,该模型可应用于推力轴承动力学、故障诊断等相关研究.

    盾构主轴承主推力滚子动力学局部故障应力

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    时域交互网络中动态嵌入轨迹预测方法

    郑磊
    161-170页
    查看更多>>摘要：在电子商务、社交网络和教育等领域对用户和物品之间的顺序交互关系进行建模至关重要.通过表示学习模拟用户和物品的动态演化具有广阔应用前景,其中每个用户和物品均可以嵌入到欧几里得空间中,并且可以通过该空间中的嵌入轨迹对其演化进行建模.然而,现有的动态嵌入方法仅在用户采取某一动作并且未对嵌入用户和物品的未来轨迹进行建模时才会生成嵌入向量.针对这一问题,提出一种用户-物品耦合循环神经网络模型UICRNN(us-er-item coupled recurrent neural network model),学习用户和物品的嵌入轨迹.该模型使用2个循环神经网络来更新用户和物品交互关系的嵌入.此外,UICRNN模型可以对用户和物品的未来嵌入轨迹进行建模,引入了一种新的投影算子,该算子学习并估计将来可能嵌入的用户,估计的嵌入用户用于预测未来的用户和物品之间的交互关系.在多个真实数据集进行大量实验,预测未来交互的准确率至少提高42.91％,预测用户状态变化的准确率平均提高15.79％.

    顺序交互表示学习嵌入轨迹耦合循环神经网络投影算子

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    城市道路交通瓶颈识别算法研究

    冯嘉松杨国平徐启禄罗强...
    171-181页
    查看更多>>摘要：随着机动车保有量逐年上升,城市道路拥堵情况愈加严重.很多交通拥堵的根源都可以追溯到交通瓶颈,通过在瓶颈处实施一些交通策略,可以改善全网范围内交通状况.因此,分析路网中拥堵扩散趋势,并进一步识别出交通瓶颈至关重要.根据路段拥堵的判断条件,分析路网中各时间节点的拥堵路段,构建拥堵路网结构图.给出了路段因果关系分析的相关定义,通过对拥堵路网结构图进行因果关系分析得到拥堵扩散趋势图,用于计算路段扩散成本,将自身拥堵成本与扩散成本之和超过指定阈值的路段视为交通瓶颈.使用SUMO仿真软件模拟验证,进一步在实际场景中进行测试,论证了所提技术的有效性.

    拥堵瓶颈扩散趋势城市交通SUMO

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