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摘要：本实用新型公开了一种汽车雷达用试验检测装置，汽车雷达置于暗箱内，暗箱又放在温控箱内，暗箱可提供无杂波、无多径发射的电磁波环境；延时转发模拟器又提供了远大于温箱实际尺寸的距离甚至速度信息，因此汽车雷达的整个发射链路、接收链路、信号及信息处理功能全部可以在温控箱得到检验，并且可由数据分析单元根据配置信息，给出测试结果，因此可以解决在汽车雷达在高低温试验时，无配合稳定目标输出的问题；且该装置具有制造成本低、占用空间小、提高了毫米波雷达测量的精度和一致性等优点。
摘要：本发明提供了一种基于确定性策略梯度学习的PHEV能量管理方法，实现了基于确定性策略梯度学习的PHEV能量管理中包括策略训练、在线应用、效果检测、反馈更新等多个方面的闭环应用，相对于现有技术具有更高的精确度，大大提高了PHEV能量管理的效率与可靠性，具有当前的诸多管理策略所不具备的有益效果。
摘要：本发明涉及一种目标驾驶员驾驶行为实时预测系统，属于汽车智能交互技术领域。该系统信息采集仪，用于采集获得目标驾驶员的操作信息，并由CAN总线传送至存储器；车载导航及感知传感器，布设在车辆上，用于采集本车的状态信息以及周围环境信息，并送至存储器；存储器，还存储源驾驶员驾驶行为历史信息；处理器，用于调用源驾驶员驾驶行为历史信息，将其迁移至目标驾驶员处，得到迁移学习的数据，以训练目标驾驶员驾驶行为模型；基于实时采集的目标驾驶员的操作信息、车载导航和感知传感器采集到的本车状态信息和周围环境信息，利用训练得到的目标驾驶员驾驶行为模型预测目标驾驶员下一时刻的驾驶行为。本发明提高了驾驶行为预测的准确性和实用性。
摘要：本发明涉及一种基于迁移学习的驾驶行为预测方法，属于汽车智能交互技术领域。该预测方法包括S1，采集目标驾驶员的操作信息、本车状态信息和周围环境信息；S2，基于局部普氏分析法将存储的源驾驶员历史信息数据迁移至目标驾驶员处得到迁移学习的数据；S3，根据所述迁移学习的数据并基于主成分分析法和最大期望算法训练目标驾驶员驾驶行为模型；S4，根据所述目标驾驶员驾驶行为模型对目标驾驶员驾驶行为进行实时预测。本发明实现了驾驶员驾驶行为模型自适应和个性化驾驶行为的准确预测，具有很强的实用性。
摘要：本发明公开了一种分布式电驱动车辆多性能优化力矩分配方法，采用基于改进的C/GMRES算法的MPC控制器进行多性能优化力矩分配，包括：MPC控制器以上层控制器给出的纵向总驱动力矩及横摆力矩作为力矩分配控制输入，结合车辆反馈的轮胎相关信息，基于车轮旋转动力学及轮胎滑移率状态更新模型，考虑轮毂电机输出力矩物理特性，以车轮负荷率为稳定性约束前提，以轮胎滑移耗散能最小化为优化目标，建立MPC优化控制问题，并采用改进的C/GMRES算法进行力矩优化分配问题的快速求解，以实现车辆稳定性与经济性的实时优化控制。本发明采用基于改进的C/GMRES算法的MPC控制器进行多性能优化力矩分配优化，在保证车辆稳定性的前提下最小化轮胎滑移耗散能，计算效率高，适于实时应用。
摘要：本发明提供一种基于谐波注入的新能源汽车永磁同步电机电磁噪声控制方法，具体过程为：(1)构建电机控制系统等效模型，获得等效模型输出的三相电流；(2)针对每一相电流，提取幅值最大的前8个谐波成分所对应的幅值和相位；(3)针对每一相电流，利用步骤(2)中提取的幅值和相位，构建电流拟合函数，并将其反馈到同步电机的电流激励上。本发明通过构建电流拟合函数注入到电流激励上，能够从噪声源头上有效控制电机电磁噪声，具有振动噪声控制操作方便、快速、简单和正确的效果。
摘要：本发明公开了一种分布式电动汽车横摆稳定性控制方法及系统。该方法包括：获取车辆所在路面的路面附着系数和车辆在当前时刻的状态数据；依据路面附着系数确定车辆所在路面对应的质心偏侧角‑质心偏侧角速度相平面图；确定相平面图的最大稳定区域和最小稳定区域；确定车辆在当前状态下的相轨迹点在相平面图中的位置；依据位置确定质心偏侧角权重系数；计算车辆的期望横摆角速度和期望质心侧偏角；建立滑模面切换函数；依据状态数据、质心偏侧角权重系数、期望横摆角加速度、期望质心侧偏角速度和滑模面切换函数，计算期望附加横摆力矩；依据期望附加横摆力矩控制车辆在当前时刻的转向。本发明能准确判断车辆的稳定程度，实现电动汽车的稳态转向。
摘要：本发明公开了一种动力电池热失控在线预测方法及系统。该方法包括：依据动力电池中各电池单体的电压值计算每个时刻的电压偏差矩阵；电压值包括电池单体从T‑M时刻到当前时刻T的电压数据；依据电压偏差矩阵、电池单体的额定电压和每个时刻对应的上一时刻的电压偏移增量矩阵，计算每个时刻的电压偏移增量矩阵；依据每个时刻的电压偏移增量矩阵计算当前时刻T的电压偏移增长率矩阵；将当前汽车的行驶里程、当前温度探针的温度平均值和当前时刻T的电压偏移增长率矩阵对应的各个单体的电压偏移增长率输入至热失控单体预测模型中，得到动力电池热失控预测结果。本发明实现了在实车环境中对动力电池热失控的在线预测，提高了预测精度。
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