科创中国
基于数据驱动的山地叶片转运车防侧翻预警方法及系统
成果类型：: 发明专利
发布时间: 2026-03-19 10:00:01
科技成果产业化落地方案
方案提交机构：成果发布人| 徐景新 | 2026-03-19 10:00:02
本发明提供一种基于数据驱动的山地叶片转运车防侧翻预警方法及系统，涉及车辆防侧翻风险预警技术领域，其包括以下步骤：S1、联合仿真生成神经网络训练数据集；S2、构建RBF神经网络训练作为车辆簧上载荷参数估计模型；S3、利用改进灰狼优化算法对RBF神经网络的参数进行优化；S4、对RBF神经网络进行优化并基于优化后RBF神经网络进行簧上载荷预测；S5、通过车载传感器获取车辆行驶过程中的状态信息得到车辆的簧上载荷分布情况并产生预警信号；S6、搭建基于ROS的风电叶片山地转运车防侧翻可视化平台，进行防侧翻预警。本发明的方法根据车辆行驶过程中的参数进行实时的车辆防侧翻预警，提高了车辆运输过程中的安全性。
该系统的核心技术在于“多源数据融合-侧翻风险动态建模-分级预警决策”三层架构。首先融合GPS/INS、六轴惯性测量单元、车载CAN总线及路面图像识别数据，构建包含车辆姿态、载重分布、路面坡度及附着系数的多维状态空间；其次采用长短时记忆网络与物理模型相结合的混合建模方法，学习不同工况下的侧翻风险演化规律，实现对未来3-5秒侧翻概率的精准预测；最后设计三级预警机制（提醒、警示、紧急干预），并通过HUD或语音向驾驶员提供实时风险提示与操作建议。系统具备自学习能力，可适应不同车型与运输路线。
该系统可广泛应用于风电叶片、大型塔筒、工程机械及特种大件运输车辆的山地及复杂道路运输场景。特别适用于风电场建设高峰期叶片集中运输、旧风场改造叶片更换等对运输安全性要求严苛的场合。随着风电开发向中东南部山地、丘陵地区转移，复杂地形运输需求持续增长，对智能防侧预警技术的需求日益迫切。该系统还可拓展至危化品运输、客车行驶稳定性监控等领域，并可集成至整车主动安全系统或第三方物流管理平台。
燕山大学源于哈尔滨工业大学，始建于1920年。学校秉承“厚德、博学、求是”的校训，现已发展成为一所以工为主，以重型机械及装备为优势，多学科协调发展的全国重点大学。学校是河北省人民政府、教育部、工业和信息化部、国家国防科技工业局四方共建高校。燕山大学在材料科学与工程、机械工程等学科领域享有盛誉，拥有多个国家级重点实验室和工程技术研究中心。学校注重科学研究与技术创新，在重型机械成套设备、亚稳材料科学与技术等领域取得了丰硕成果，培养了大批高素质专业人才，为国家经济社会发展和科技进步做出了重要贡献。
本成果产生的效益显著。安全效益上，通过提前预警与主动干预，可有效避免叶片运输侧翻事故，保障人员生命财产安全，减少叶片损坏带来的巨大经济损失。经济效益上，降低了事故导致的道路封锁、设备维修及工期延误成本；同时通过优化运输路线与速度，提高了运输效率。管理效益上，实现了运输过程的可视化监控与风险量化评估，提升了物流管理精细化水平。技术效益上，推动了特种运输安全技术从被动响应向主动预测的跨越。产业层面，增强了我国在风电后市场及大件物流领域的安全保障能力。
技术转让，许可，合作所需资金需双方协商，此项技术想尽快落地，希望具备此项技术研发的技术方，能够尽快承接此项目。
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