江苏大学学报(自然科学版)

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• 走行轮失效对胶轮地铁车辆稳定性影响及动力学性能优化

  文孝霞1,刘航1,杜子学1,廖从建2

  针对胶轮地铁车辆在运行过程中存在走行轮胎漏气、径向力过大所导致的爆胎等问题，建立了胶轮地铁车辆动力学模型，开展了走行轮失效工况下车辆的动力学性能分析.利用Sobol法，对影响胶轮地铁车辆运行稳定性的主因子进行了敏感性分析.围绕胶轮地铁车辆走行轮爆胎的问题，基于非支配排序遗传算法（NSGA-II），对影响胶轮地铁车辆动力学性能较大的悬挂参数进行优化研究.研究结果表明：在走行轮失效工况下，胶轮地铁车辆的运行稳定性和曲线通过性仍能得到满足；通过参数协调匹配优化，减小了胶轮地铁车辆的走行轮径向力，改善了胶轮地铁车辆的动力性能.

• 基于驾驶风格辨识的能量管理策略

  付翔1,2,3,4,杨梓浩1,2,3,4,万佳琦5,申楚杰1,2,3,4

  为兼顾越野车辆动力性与燃油经济性的双重需求，提出越野工况下基于驾驶风格辨识的能量管理策略.通过核主成分分析法以及聚类算法构建4种越野工况，采用随机森林算法构建工况辨识模型，滑动窗口获取工况数据，根据在线工况辨识结果，建立基于模型预测控制理论的能量管理策略，并引入驾驶风格辨识因子优化目标函数. AVL Cruise平台仿真结果表明：与优化规则型策略相比，模型预测控制能量管理策略0~100 km/h加速用时缩短了10.10%，纵向车速跟随能力提升了15.50%.实车验证结果表明： 0~80 km/h加速时间为6.39 s、0~50 m加速时间为4.91 s，与规则型策略的动力性能相比，分别提升了24.12%、7.49%.

• 地铁网络站点重要度评估及抗毁性仿真试验

  肖洪兵,王子赟,王瑜,秦大贵

  地铁站点是城市轨道交通网络的重要组成部分，站点发生事故会严重影响地铁网络的正常运营.为寻找关键站点，基于k核思想，提出考虑站点客流属性的PK（Passenger-flow-K-shell）评价指标，使用多准则决策分析法，结合度、介数和特征向量中心性构建站点综合重要度评估方法；设计网络抗毁性能仿真试验，验证关键节点对网络性能的影响；最后以北京轨道交通为例，试验得到以平安里站为首的北京地铁站点综合重要度排序.研究结果表明：北京轨道交通抗毁性能受关键节点影响较大，关键节点遭到移除后，网络性能损失严重.地铁部门应对综合重要度高的站点进行重点防护，提高网络的抗毁性能.

• 基于点云的复杂工件机器人喷涂方法

  王化明,沈颖,姜少华,徐轲

  针对示教喷涂机器人在面对多品种小批量工件时适应性差的问题，研究一种基于3D点云模型参数化重建的复杂工件机器人喷涂方法.采用线激光视觉传感器扫描工件得到其3D点云，去除点云中背景及挂钩以分割工件点云，在工件点云主矢量方向投影并切片以获得工件尺寸，进行工件的参数化建模.根据工件特征表面的类型，将凹面和具有复连通区域的面分解为封闭的凸面，采用扫描线法生成喷涂路径并进行机器人轨迹规划.构建机器人喷涂系统，多次测试表明：系统能基于工件点云进行三维模型重建及机器人轨迹规划，机器人能沿规划轨迹运动，对工件悬挂位姿要求不敏感，满足工件喷涂的实际需求.

• 4D打印电响应展开结构及水下减速性能

  黄舒,王程,张航,盛杰,钱正奇

  通过在聚氨酯丙烯酸酯打印基体中预留导电路径并喷涂石墨烯导电溶液，制备了一种具有高效热/电触发形状记忆效应的电致驱动展开结构.随后，分别对该结构进行室温环境和水下环境中的电响应形状记忆行为测试，结果表明：展开结构在不同环境中都能够在低电压条件下快速响应回复.说明本研究所制备的电致驱动结构在水下具有优异的形状回复功能，不同表面结构在电刺激驱动下的形状变化对航行体产生了明显的减速效果.该研究为4D打印在水下智能执行器及电子设备的应用提供了新的思路.

• 基于线性注意和类别关联特征学习的在线动作检测

  詹永照1,2,孙慧敏1,夏惠芬1,任晓鹏1

  为了在在线动作检测中充分合理利用动作的上下文特征、与类别关联的特征和预测的未来特征快速检测相应动作，提出基于线性注意和类别关联特征学习的在线动作检测方法.该方法改进了Transformer构架，采用哈达玛积的轻型线性自注意实现Transformer视频上下文特征学习，以减少计算开销；其次对训练样本动作特征进行聚类，将视频序列上下文特征与动作类别特征进行关联学习，有效获得与类别关联的特征表达；最后融合动作的上下文特征、与类别关联的特征和预测的未来特征检测相应时刻动作，以提升动作鉴别性.在典型数据集上进行性能试验，完成了超参取值分析，对比了不同方法的工作精度和运行效率.给出了消融试验和可视化分析.结果表明：在Thumos14(TSN-Anet)、Thumos14(TSN-Kinetics)和HDD数据集上，所提出方法的mAP比Colar方法分别提高了0.2、0.5、0.2百分点，可见新方法优于目前较先进的Colar方法.

• 基于改进ShuffleNet V2网络的路面类型识别

  张缓缓,冯屹轩,吴宏超

  针对路面类型识别模型体积大、精确度低的问题，提出基于改进ShuffleNet V2网络的路面类型识别模型.在ShuffleNet V2网络结构中添加高效通道注意力（ECA）模块，通过注意力机制实现跨通道信息交互，并能根据输入的通道数量调整卷积核的大小；使用LeakyRelu函数替代ReLU函数，避免激活函数失效；引入由膨胀卷积组成的模块，在图像分辨率不变的同时，获取更广泛的图像信息，以提高模型的特征提取能力及泛化能力；根据路面类型的分类特点，调整各个模块的堆叠次数和网络的整体架构，降低模型的运算量和参数量.将改进后的算法在道路表面分类数据集（RSCD）上进行验证.结果表明：改进后的ShuffleNet V2模型参数量为4.67×106个，比原模型减少了1.4×105个；准确率为95.53%，比改进前提高了0.71百分点；推理时间减少了31%，新模型提高了对路面类型识别的准确率和响应速度.

• 基于交轴磁场调节的漏磁通可控永磁同步电动机最小弱磁电流控制

  全力,金志伟,徐磊,朱孝勇,范文杰

  为满足电动汽车应用领域对驱动电动机大转矩、宽调速范围、高效率等的需求，结合漏磁可控型永磁(flux leakage controllable permanent magnet，FLCPM)电动机高速低磁通、重载高磁通的特性，提出一种基于交轴磁场调节的弱磁电流最小调速控制策略.利用交轴磁场重构弱磁控制时id、iq电流分配，有限调节永磁体漏磁磁通，间接实现气隙磁通控制.在此基础上，为减小漏磁通变化对电流分配计算及去磁电流计算的影响，引入最小is电流弱磁约束条件与在线调节判断，优选id、iq分配量，提高弱磁运行效率.进行FLCPM电动机的iq电流弱磁控制和最小弱磁电流控制试验，并分析了其电流大小、调速特性和弱磁效率特点.结果表明：在FLCPM电动机上的传统id电流弱磁存在过度弱磁，且最小弱磁电流控制拥有更小的is电流、更宽的调速范围和更高的弱磁效率，is电流最高减少了2.83%、弱磁效率最高可达91.0%.

• 考虑电感不对称的LFSPM电动机无位置传感器控制与分析

  杜怿,孙可

  针对特有的纵向端部效应导致直线电动机三相电感不对称、使得无位置传感器控制位置和速度估计误差中出现交流分量的问题，以一台直线磁通切换永磁(linear flux switched permanent magnet, LFSPM)电动机为对象，提出一种基于二阶陷波器的改进型锁相环(phase-locked loop, PLL).首先，建立考虑电感不对称的LFSPM电动机数学模型，基于静止坐标系设计滑模观测器，分析得出电感不对称会使扩展反电动势含正负序分量，导致 PLL 位置误差出现交流分量且无法被常规 PI 控制器抑制，并从理论上解释改进PLL抑制位置误差交流分量的原理；其次，基于MATLAB/Simulink搭建了LFSPM电动机无位置传感器控制系统仿真模型，对采用常规和改进型PLL无位置传感器控制效果进行讨论；最后，搭建试验平台并对提出的控制策略进行测试.结果表明：相比于常规无位置控制方法，所提出的基于二阶陷波器的改进型PLL方案可有效提升LFSPM电动机无位置传感器控制精度，将速度误差减小了35.71%，位置误差减小了44.46%，推力脉动减小了12%.

• 五相永磁同步电动机无模型预测容错控制

  周华伟1,朱流川1,周振伍1,颜黎浩2

   针对开路故障下运行时五相永磁同步电动机参数易发生摄动，严重影响模型预测电流控制性能的问题，提出一种新的无模型预测容错控制策略.在同步旋转坐标系中建立五相永磁同步电动机相开路故障情况下的模型，分析由参数摄动及未建模动态引起的总扰动.基于超局部模型，在基波和三次谐波平面中设计扩展状态观测器估计扰动，并将其补偿到基于无差拍控制得到的参考电压中.在MATLAB/Simulink中搭建基于五相PMSM的MF-PFTC模型，并与传统MPFTC进行性能对比仿真分析.建立五相PMSM试验平台，分别对传统MPFTC策略和所提出MF-PFTC策略进行相关试验.结果表明：所提出方法在正常和开路故障情况下均具备优良的稳态、动态和鲁棒性能，验证了所提出策略的有效性.