近年來(lái),人民生活水平不斷提高的同時(shí),各類生活垃圾產(chǎn)生的數(shù)量也不斷上升,其中的一部分因?yàn)榉N種原因散落在城市道路,影響環(huán)境與衛(wèi)生,導(dǎo)致了國(guó)內(nèi)路面清掃車需求的上升,而傳統(tǒng)清掃車存在能源利用率低,污染嚴(yán)重等環(huán)境能源問(wèn)題,這與全球日益嚴(yán)峻的污染物排放與能源短缺問(wèn)題產(chǎn)生了矛盾。同時(shí)部分清掃車司機(jī)在道路作業(yè)時(shí),由于清潔度需求與部分駕駛員操作影響,存在很多選用過(guò)高檔位作業(yè)的情況,造成了能源的浪費(fèi)。本文依托于2018年國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃新能源汽車重點(diǎn)專項(xiàng)——“N2/N3類純電動(dòng)商用車動(dòng)力平臺(tái)關(guān)鍵技術(shù)研究及整車應(yīng)用”中的子課題3——“整車智能化控制及性能提升技術(shù)”,為通過(guò)智能感知技術(shù)作業(yè)的純電動(dòng)智能清掃車進(jìn)行清掃車典型工況與工況的場(chǎng)景模型表征相關(guān)研究。可以為智能識(shí)別算法,上裝系統(tǒng)機(jī)構(gòu)優(yōu)化關(guān)聯(lián)的節(jié)能率的體現(xiàn)提供客觀有代表性的評(píng)價(jià)依據(jù)。本文自2018年8月至2019年8月,選取地理位置位居中國(guó)中部,四季分明,路面作業(yè)覆蓋各種氣候的北京市為采集對(duì)象,通過(guò)選取28輛出車率最高的路面清掃車,共采集了29090628條上裝系統(tǒng)功率。之后結(jié)合清掃車上裝系統(tǒng)功率變化與分布特點(diǎn),將采集數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為4個(gè)標(biāo)準(zhǔn)值:0kW(停止)、2...

【文章頁(yè)數(shù)】：67 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖1.1純電動(dòng)清掃車

吉林大學(xué)碩士學(xué)位論文8表性。5.基于速度-加速度矩陣分析的構(gòu)建方法。該方法需要計(jì)算挑選片段的速度-加速度聯(lián)合分布矩陣，使用最小二乘法判斷挑選片段與整體數(shù)據(jù)的兩個(gè)矩陣，根據(jù)相似度的高低選擇對(duì)應(yīng)片段為構(gòu)建的工況。6.基于模型的構(gòu)建方法[51]。該方法通常會(huì)應(yīng)用馬爾科夫鏈的相關(guān)知識(shí)，核....

圖3.1路面垃圾物識(shí)別結(jié)果

第3章功率匹配試驗(yàn)15第3章功率匹配試驗(yàn)本章將進(jìn)行構(gòu)建訓(xùn)練功率匹配模型數(shù)據(jù)集的工作，本文研究對(duì)象為智能清掃車，該智能清掃車上裝系統(tǒng)的工作流程為根據(jù)視覺(jué)傳感器采集的場(chǎng)景數(shù)據(jù)識(shí)別場(chǎng)景內(nèi)存在的垃圾物與各類垃圾所占覆蓋率。其中垃圾種類的識(shí)別使用了Faster-RCNN模型，通過(guò)拍攝作業(yè)場(chǎng)....

圖3.2垃圾物覆蓋率識(shí)別結(jié)果

第3章功率匹配試驗(yàn)15第3章功率匹配試驗(yàn)本章將進(jìn)行構(gòu)建訓(xùn)練功率匹配模型數(shù)據(jù)集的工作，本文研究對(duì)象為智能清掃車，該智能清掃車上裝系統(tǒng)的工作流程為根據(jù)視覺(jué)傳感器采集的場(chǎng)景數(shù)據(jù)識(shí)別場(chǎng)景內(nèi)存在的垃圾物與各類垃圾所占覆蓋率。其中垃圾種類的識(shí)別使用了Faster-RCNN模型，通過(guò)拍攝作業(yè)場(chǎng)....

圖3.3功率匹配試驗(yàn)

吉林大學(xué)碩士學(xué)位論文18圖3.3功率匹配試驗(yàn)表3.4車載工控機(jī)硬件配置內(nèi)容硬件控制器英特爾酷睿i5-6500(6MCache,3.2/3.6GHz,65WTDP)芯片組英特爾Q170平臺(tái)控制器芯片圖像獨(dú)立的NVIDIAGPU(75WTDP)內(nèi)存8GBDDR4-2133SDRAM以....

本文編號(hào)：3950530