- 王国盛;刘胜永;罗慧友;
针对现行主流的基波分析法在电压增益计算时准确度较差,以及传统的谐振参数设计方法在对电池这类非阻性电源负载时存在参数难以确定的问题,提出基于时域近似法的CLLC谐振参数计算,解决了电压增益精确度和参数选取困难的问题。首先建立变换器的P、N、O等3种模态的时域方程,通过对运行时主要工作模式中PO、PN波形的简化,求出对应模式的电压增益公式,以电压增益范围和全局软开关的实现作为参数选取的约束条件,求出具体的谐振网络参数;然后利用MATLAB搭建仿真实验模型,实现全局软开关和电压增益要求,在谐振频率下工作效率均在95%以上。仿真实验结果验证了所提设计方法的可行性。
2024年01期 v.35 62-69页 [查看摘要][在线阅读][下载 2092K] [下载次数:140 ] |[引用频次:0 ] |[阅读次数:8 ] |[网刊下载次数:0 ] - 王胜;高远;王月武;
为解决磁耦合谐振式无线电能传输(magnetically coupled resonant wireless power transfer, MCR-WPT)系统因频率失谐而使得传输效率降低的问题,提出一种无模型自适应频率跟踪方法。该方法以发射端电流和电压间的相位差值为控制器输入,以控制器输出来调控发射端的交流电源频率;控制器设计不依赖于系统的精确数学模型,而且可通过伪雅可比矩阵的自适应估计律来提高应对发射端频率失谐的控制自适应性。MCRWPT系统的控制仿真结果表明,相比传统的PI控制,该方法不仅在较长的无线传输距离情况下能实现维持系统发射端的谐振工作状态,而且具有更好的谐振频率跟踪性能,对保持较高的系统无线电能传输效率具有明显优势。
2024年01期 v.35 70-75页 [查看摘要][在线阅读][下载 1851K] [下载次数:198 ] |[引用频次:0 ] |[阅读次数:8 ] |[网刊下载次数:0 ] - 李笑晨;谭光兴;
车轮转向角度传感器是汽车动力系统中重要的器件之一,其可靠性直接影响车辆的安全。针对线控转向系统转角传感器的可靠性问题,首先,分析线控转向系统的结构特点,建立三自由度的非线性车辆模型,以及传感器故障种类模型;其次,基于扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter, EKF)算法,利用传感器输入的转角信息,通过车辆模型估计出汽车状态,例如横摆角速度、质心侧偏角等,再与汽车状态传感器测得的实际值生成残差,构建故障诊断向量并提出诊断策略来实现转角传感器的故障诊断;最后,搭建Carsim/Simulink仿真平台进行联合仿真。结果表明该算法可以准确地识别出转角传感器发生的故障。
2024年01期 v.35 76-83页 [查看摘要][在线阅读][下载 3235K] [下载次数:188 ] |[引用频次:0 ] |[阅读次数:3 ] |[网刊下载次数:0 ] - 赵浙栋;张成涛;李习刊;杨航;覃立仁;
目标检测是自动驾驶感知系统的基础。由于单一传感器的感知存在时空盲区问题,本文提出一种基于相机与激光雷达的后融合目标检测算法。该算法采用改进后的YOLOv5s视觉目标检测算法来检测目标类别,其平均精度均值提高了2.75%。激光雷达感知采用分段聚类半径的欧几里得聚类算法对预处理后的点云信息进行聚类,并检测出检测区域内物体的目标距离。通过标定的参数,将点云投影到图像上,以融合感知结果来确定检测对象的类别和距离。本文在相关工况环境下对算法进行了验证和测试,结果表明:本文提出的目标检测算法的检出率为88.9%,比单一相机感知的检出率提高了7.8%。
2024年01期 v.35 84-93页 [查看摘要][在线阅读][下载 6226K] [下载次数:336 ] |[引用频次:0 ] |[阅读次数:1 ] |[网刊下载次数:0 ] - 李政林;吴志运;熊禹;尹希庆;
人脸识别技术广泛应用于考勤管理、移动支付等智慧建设中。伴随着常态化的口罩干扰,传统人脸识别算法已无法满足实际应用需求,为此,本文利用深度学习模型SSD以及FaceNet模型对人脸识别系统展开设计。首先,为消除现有数据集中亚洲人脸占比小造成的类内间距变化差距不明显的问题,在CAS-IA Web Face公开数据集的基础上对亚洲人脸数据进行扩充;其次,为解决不同口罩样式对特征提取的干扰,使用SSD人脸检测模型与DLIB人脸关键点检测模型提取人脸关键点,并利用人脸关键点与口罩的空间位置关系,额外随机生成不同的口罩人脸,组成混合数据集;最后,在混合数据集上进行模型训练并将训练好的模型移植到人脸识别系统中,进行检测速度与识别精度验证。实验结果表明,系统的实时识别速度达20 fps以上,人脸识别模型准确率在构建的混合数据集中达到97.1%,在随机抽取的部分LFW数据集验证的准确率达99.7%,故而该系统可满足实际应用需求,在一定程度上提高人脸识别的鲁棒性与准确性。
2024年01期 v.35 94-99页 [查看摘要][在线阅读][下载 1575K] [下载次数:346 ] |[引用频次:0 ] |[阅读次数:7 ] |[网刊下载次数:0 ]