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公开(公告)号：CN101149095B
公开(公告)日：2010-12-01
申请号：CN200710047422.4
申请日：2007-10-25
Applicant: 同济大学
CPC classification number: F16H3/725
Abstract: 一种基于双离合自动变速器的混合动力驱动装置，设置有行星齿轮、双离合器自动变速器、同步器C、D、E和制动器；其中行星齿轮包括行星轮、外齿圈、太阳轮，太阳轮与轴P相连接；双离合器自动变速器包括轴Q、轴R、轴S、轴T、DCT离合器A、DCT离合器B、一档齿轮啮合对、二档齿轮啮合对、三档齿轮啮合对、四档齿轮啮合对、同步器D及同步器E；一档齿轮啮合对、三档齿轮啮合对设置于轴R和轴T上，二档齿轮啮合对、四档齿轮啮合对设置在轴R和轴S上，同步器D、E与轴R相连接。本发明的优点是利用单行星排齿轮对发动机与电机进行功率合成，与DCT相结合，实现具有较大传动比范围的无级变速，扩大发动机的使用范围。
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公开(公告)号：CN101308386A
公开(公告)日：2008-11-19
申请号：CN200810040444.2
申请日：2008-07-10
Applicant: 同济大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 一种汽车底盘集成控制器硬件在环仿真试验台，宿主机建立汽车多工况的数字仿真数学模型，转化为C代码格式，经以太网由目标机接收下载到其CPU内，电控单元控制8个电磁阀，并通过PCL板卡接收接收电磁阀的状态，控制目标机内存储的汽车各种工况数字仿真模型运行及其反馈的信息。本发明的优点为实现了ECU及作动器的硬件在环，对各种控制参数的预测结果更准确；在底盘电子控制系统研发的前期，对极端危险状况的控制参数进行优化；简化试验环境，测试得到的各项性能及获得的优化参数与实车试验较接近。
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公开(公告)号：CN1908471A
公开(公告)日：2007-02-07
申请号：CN200610029724.4
申请日：2006-08-03
Applicant: 同济大学
IPC: F16H59/00 , F16H61/00 , G05B19/042
Abstract: 一种汽车自动变速器的电控装置，中央处理器CPU与模拟量输入通道、脉冲量输入通道、数字量输入通道连接，中央处理器CPU还与数字量输出通道、脉冲量输出通道连接，中央处理器CPU另与电源模块、CAN总线通讯模块连接，中央处理器CPU控制输入的信号，获取汽车的状态信息，依据内存的车速和油门开度双参数的换档规律，输出信号控制汽车的换挡。中央处理器CPU采用新款高速芯片，运算精度高，容量大；汽车自动变速器电控装置能够准确读取车载的输入信号，输出控制信号驱动电路控制换档电磁阀的工作。
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公开(公告)号：CN114973101B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202210689436.0
申请日：2022-06-17
Applicant: 同济大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/426 , G06V10/44 , G01B11/26
Abstract: 本发明公开一种基于机器视觉的离心摆减震器摆块角度的计算方法，基于机器视觉对贴于中心圆盘与摆块上的带有深色填充的圆形作为标记物，采用高速拍摄设备对离心摆减震器转动过程进行拍摄，进行图像预处理、边缘识别、圆形判断、圆心计算，最后得到摆块角度。本发明的优点是非接触式地进行CPVA转动过程中摆块转角的计算，快速便捷地进行角度计算，省去了繁琐传感器的安装，降低了成本。
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公开(公告)号：CN119502926A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411645881.2
申请日：2024-11-18
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明提出了一种基于轮速卡尔曼滤波‑LESO的驱动轮纵向力估计方法，包括：步骤S1、基于卡尔曼滤波器设计无人驾驶矿车驱动轮轮速滤波器对驱动轮轮速进行滤波处理；步骤S2、设计无人驾驶矿车驱动轮轮速的线性扩张观测器，并结合步骤S1输出的驱动轮轮速获取驱动轮纵向力。本发明基于轮速卡尔曼滤波KF降噪后，利用线性扩张观测器LESO对无人驾驶矿车驱动轮的纵向力的估计，从而提高了驱动轮纵向力的估计值精度。
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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：CN118144489A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410296943.7
申请日：2024-03-15
Applicant: 同济大学
IPC: B60G17/015 , B60G17/018 , B60G17/052
Abstract: 本发明提出了一种基于自抗扰控制的高级乘用车空气悬架系统高度控制方法，包括：步骤1、建立空气弹簧所满足的热力学方程；步骤2、建立四分之一空气悬架系统结构动力学模型；步骤3、基于空气悬架系统结构动力学模型，设计线性扩张状态观测器，进行状态变量的估计和总扰动估计；步骤4、设计线性状态误差反馈控制律u0，结合设定状态变量的估计与总扰动估计，进行反馈控制律u计算；步骤5、求解u0和u；步骤6、将解得的反馈控制律率u输出给空气悬架系统的电磁阀开度控制单元，完成闭环控制。本发明使用ADRC代替PID控制方法进行高度控制，对模型的依赖性很弱，并且能够实现对系统内、外扰动的估计，并通过误差补偿的方式消除扰动对系统的影响。
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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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