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公开(公告)号：CN109617467B
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN201811477504.7
申请日：2018-12-05
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种永磁同步电动机低复杂度预测控制方法，其中控制电路包括三相全桥逆变电路、检测电路、驱动电路以及控制电路，通过计算位置反馈得出当前时刻电动机的转速，与位置反馈值、电流信号一起传输给控制电路；通过控制电路内部的通用永磁同步电动机离散数学模型计算出下一时刻的电流预测值，依据当前采样电流、参考电流的位置关系设计开关状态判据，满足判决的开关状态计算目标函数，得到使目标函数最小的开关状态输出，控制逆变电路上各桥臂的开关。本方法通过参考电流和电流矢量的关系，设计简单判据，来对电压矢量进行预先判断，有效的减小了每次所需计算开关状态的个数，很大程度上降低了算法的计算量以及控制的复杂度。
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公开(公告)号：CN110969142A
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201911311455.4
申请日：2019-12-18
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于网联车辆自然驾驶数据的异常驾驶场景提取方法，包括：步骤一、对网联车辆自然驾驶数据集进行数据清洗，填补缺失数据，计算出横向加速度；步骤二、将速度划分为若干区间，对速度区间内的纵向加速度和步骤一得到的横向加速度进行异常加速度提取，根据某段行程的异常加速度点数量，判断是否属于极端驾驶事件；步骤三、利用找出的极端驾驶事件数据采用k-means聚类算法进行聚类；步骤四、将聚类结果通过经纬度定位在google earth中得到驾驶场景并统计驾驶参数。本发明能够比较准确的得到异常驾驶场景以及相应情况下的驾驶参数，可以为智能车路系统的设计和测试提供依据。
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公开(公告)号：CN109636257A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201910096755.9
申请日：2019-01-31
Applicant: 长安大学
CPC classification number: G06Q10/0635 , G06Q10/06393 , G06Q50/26 , G06Q50/30
Abstract: 本发明提供的一种网约车出行前的风险评价方法，该方法通过对出行过程中涉及到的各类信息，包括：出行订单信息，车辆信息，驾驶员信息，驾驶员驾驶行为信息，乘客信息的收集，应用模糊集评价方法进行分析，并得出相应的结论为乘客出行提供参考。与现有的网约车驾驶员出行评价(如驾驶疲劳，饮酒驾驶等)相比，这种网约车出行风险评价方法评价内容更加全面，更能满足出行风险评价需要，能够防患于未然，将安全隐患扼杀于摇篮状态，可以节约事故真正发生时所需要的警力，人力资源，保障了乘客的出行安全。
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公开(公告)号：CN109617468A
公开(公告)日：2019-04-12
申请号：CN201811477920.7
申请日：2018-12-05
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种两矢量调制永磁同步电动机预测控制优化方法，通过检测电机端的三相定子电流和转子位置角度，获得当前时刻电机的运行状态，将这些状态输入到控制器内部模型中，将合适开关状态对应的电压矢量结合电流的预测值进行以投影距离为误差的目标函数计算，求得当前最优的有效电压矢量，然后计算出有效电压矢量的作用时间。首先利用最优电压矢量对应的逆变器开关状态控制电机运行，当到达有效电压矢量作用时间后，进行开关切换，转换为与当前有效电压矢量开关次数最少的零电压矢量对应开关状态。然后检测下一时刻状态，进行下一次的实时运算。本发明能够在保证一定的计算精度的同时提高算法的计算效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109617467A
公开(公告)日：2019-04-12
申请号：CN201811477504.7
申请日：2018-12-05
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种永磁同步电动机低复杂度预测控制方法，其中控制电路包括三相全桥逆变电路、检测电路、驱动电路以及控制电路，通过计算位置反馈得出当前时刻电动机的转速，与位置反馈值、电流信号一起传输给控制电路；通过控制电路内部的通用永磁同步电动机离散数学模型计算出下一时刻的电流预测值，依据当前采样电流、参考电流的位置关系设计开关状态判据，满足判决的开关状态计算目标函数，得到使目标函数最小的开关状态输出，控制逆变电路上各桥臂的开关。本方法通过参考电流和电流矢量的关系，设计简单判据，来对电压矢量进行预先判断，有效的减小了每次所需计算开关状态的个数，很大程度上降低了算法的计算量以及控制的复杂度。
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公开(公告)号：CN108920356A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810548226.3
申请日：2018-05-31
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明提供一种基于任务执行轨迹模型的感知节点异常检测方法，对任务执行轨迹进行分析建立任务执行模型，并采用一分类支持向量机分类模型对异常执行的任务执行轨迹模型进行异常区间检测实现了快速定位异常区间以及异常发生时刻；确定异常范围后进一步利用假设检验对应用程序中执行的所有任务进行显著性检验，对比分析正常执行与异常执行任务执行情况的差异确定可能的异常执行任务；通过检测结果对OCSVM分类模型的性能评估可以确定该模型具有较高的准确率和低误检率。
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公开(公告)号：CN109617468B
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN201811477920.7
申请日：2018-12-05
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种两矢量调制永磁同步电动机预测控制优化方法，通过检测电机端的三相定子电流和转子位置角度，获得当前时刻电机的运行状态，将这些状态输入到控制器内部模型中，将合适开关状态对应的电压矢量结合电流的预测值进行以投影距离为误差的目标函数计算，求得当前最优的有效电压矢量，然后计算出有效电压矢量的作用时间。首先利用最优电压矢量对应的逆变器开关状态控制电机运行，当到达有效电压矢量作用时间后，进行开关切换，转换为与当前有效电压矢量开关次数最少的零电压矢量对应开关状态。然后检测下一时刻状态，进行下一次的实时运算。本发明能够在保证一定的计算精度的同时提高算法的计算效率。
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公开(公告)号：CN108920356B
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN201810548226.3
申请日：2018-05-31
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明提供一种基于任务执行轨迹模型的感知节点异常检测方法，对任务执行轨迹进行分析建立任务执行模型，并采用一分类支持向量机分类模型对异常执行的任务执行轨迹模型进行异常区间检测实现了快速定位异常区间以及异常发生时刻；确定异常范围后进一步利用假设检验对应用程序中执行的所有任务进行显著性检验，对比分析正常执行与异常执行任务执行情况的差异确定可能的异常执行任务；通过检测结果对OCSVM分类模型的性能评估可以确定该模型具有较高的准确率和低误检率。
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公开(公告)号：CN110263535A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910528453.4
申请日：2019-06-18
Applicant: 长安大学
Abstract: 一种分布式环境下嵌入式硬件辅助追踪轨迹同步方法，包括：向被测工程代码添加追踪配置以及周期性的GPIO翻转，将交叉编译后的结果下载至被测目标，将每个被测目标的SWO接口输出以及每个被测目标用作翻转的GPIO连接至每个分布式采集设备；建立NTP服务器并完成GPS授时；将分布式采集设备作为NTP客户端与NTP服务器，完成所有分布式采集设备的时间同步；控制所有分布式采集设备同时启动被测目标，也启动时间戳采集以及SWO接口输出数据记录，记录所有GPIO翻转的Unix时间戳与SWO接口输出的追踪数据；完成GPIO时间戳与SWO输出数据的对齐。本发明能够提供高可信、高稳定的硬件辅助追踪数据。
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