一种GA-DKF的锂离子电池SOC估计

提出了一种基于遗传算法优化双卡尔曼滤波(GA-DKF)的方法进行电池荷电状态(SOC)估计。分别利用遗传算法优化模型参数辨识中卡尔曼滤波的噪声协方差矩阵,以及SOC估计中无迹卡尔曼滤波(UKF)的噪声协方差矩阵。搭建试验平台,依据不同电流倍率下的放电实验数据,得到模型参数动态辨识的结果,分析GA-KF算法辨识参数的有效性。通过不同工况下试验结果、仿真结果以及传统最小二乘法(LS)辨识结果的对比,表明提出的方法能够有效提高锂电池模型精度。最后,采用遗传算法优化双卡尔曼滤波(GA-DKF)进行SOC估计,分别验证该模型在动态工况下SOC估计的精度和鲁棒性。结果表明：该模型不仅具有较高的估计精度,还能克服不同初始SOC的误差,具备良好的鲁棒性。     

汽油发动机瞬态工况油膜参数辨识的研究

以四冲程汽油发动机为研究对象建立瞬态工况下油膜模型,用最小二乘递推算法对油膜参数进行辨识计算研究;建立了发动机空燃比的仿真模型。将辨识结果模型进行某瞬态工况空燃比仿真,并和实际发动机试验采集的空燃比进行对比。结果表明,最小二乘递推算法所辨识的油膜参数精确度较高,能满足实际控制要求,证明该辨识算法辨识油膜参数的实用性。     

基于阻抗-电流模型的锂离子电池峰值功率估计

基于阻抗特性对电池的峰值功率进行预测,通过测量不同充放电电流下的电池阻抗特性,建立阻抗与电流模型。使用该模型估算电池当前状态下最大充放电电流,进而求得峰值功率。利用Arrhenius定理,考虑温度对电池阻抗的影响,基于电池在不同SOC、不同温度下的测试结果,利用Matlab拟合得出峰值功率与SOC、温度的关系。实验结果表明:通过新方法估算的峰值功率与多段脉冲实验法估算的峰值功率结果吻合。使用新模型得出的峰值功率有更高的精度,与真实值比较,相对误差为2%左右,验证了通过阻抗-电流模型获得电池峰值功率的可行性。     

广义范数残差判据

本文讨论了利用正交变换方法的最小二乘递推算法,提出了广义范数残差的概念,建立了相应的广义范数残差判据,用来离线或在线评价参数和模型结构估计的可靠程度。仿真结果证实了这种判据在解决系统辨识问题时的可行性。     

锂离子电池分数阶等效电路模型低频参数演变规律研究

基于EIS建立了分数阶等效电路模型,对阻抗谱进行拟合时,发现分数阶模型能以更少的元件得到和多阶RC模型一样的精度;在低频区,分析了不同荷电状态(SOC)下模型的参数变化规律,对比了1阶RC电路的精度,结果显示分数阶模型有更小的拟合误差。研究了模型参数随频率的演变规律,结果显示:模型的内阻元件几乎不随激励频率的变化而变化,常相位元件参数与激励的周期呈一次函数关系。     

小功率车载逆变器的热仿真与实验研究

为探究小功率车载逆变器的散热性能,利用CFD软件对车载逆变器建立有限元三维模型,用笛卡尔网格划分系统对重点部位进行网格加密处理,通过在不同工况下的数值仿真计算,得出逆变器整体及各个元器件的发热情况。在数值仿真结果的基础上,设计相关实验,在不同环境温度的工作条件下,对车载逆变器中各个元器件的工作温度进行实验测试。测试表明各个元器件在不同环境温度、外部负载的工况下,工作温度都控制在100 ℃左右,分析实验值与模拟值的误差,其最大误差在3.4%以内。数值仿真计算结果有较高的精确度。     

燃料电池混合动力客车自适应能量管理策略

为了降低氢耗以及延长燃料电池的寿命,针对燃料电池混合动力客车设计了一种自适应能量管理策略。根据燃料电池客车动力系统构型建立了整车能耗模型。基于庞特里亚金极小值原理(PMP)对系统的能量管理问题进行了离线求解,得到了协态变量与电池荷电状态(SOC)的关系。通过对PMP进行改进,设计了一种对不同工况具有适应性的在线能量管理策略,称为A-PMP能量管理策略。与线性规划能量管理策略(LPEMS)和自适应等效燃料消耗最小策略(A-ECMS)进行了比较,仿真结果表明：A-PMP能量管理策略在不同工况下都具有较好的适应性和燃料经济性。     

嵌入式系统功耗优化电池模型

以锂电池为例,利用广义随机Petri网(GSPN)描述化学电池放电的极化和活性物质扩散过程,提出可同时反映化学电池电流相关和自恢复特性的高层抽象模型。该模型简单,仅包括反映活性物质分布、活性物质扩散速度和极化速度的四个简单的参数。恒流放电和脉冲放电实验显示该电池模型可以快速准确估算化学电池容量。     

基于智能算法的HEV用阿特金森发动机油路及动力系统平均值模型实时辨识方法研究

混合动力电动汽车(HEV)用阿特金森循环发动机具有高压缩比和大进气行程,有别于常规发动机,特别适合于HEV对发动机工况的要求。以某款4缸16气门发动机为研究对象,分析了其油路和动力输出平均值模型。对发动机36个结构参数进行了测量,并采集了不同工况下270组发动机的127个运行参数,首先进行了小波滤波,其次通过构造超定超越方程组,利用最小二乘法及遗传算法进行求解,然后运用粒子群算法进行寻优计算,最终辨识出了该发动机油路及动力输出子系统平均值模型的28个待辨识参数。所提出的模型辨识方法和辨识结果可进一步应用于HEV用发动机及整车系统的实时控制,以解决发动机在使用过程中因老化及性能变化导致整车控制策略不能实时调整,使得HEV节能减排效果恶化的难题。     

燃料电池客车驱动系统建模及能量管理策略优化研究

针对燃料电池客车建模的复杂性,合理利用实验数据,在Matlab软件中建立了燃料电池客车动力系统的能耗模型。为了解决基于模糊控制的能量管理策略过于依赖专家经验的问题,提出了两种基于优化算法改进的能量管理策略:(1)利用遗传优化算法对模糊控制策略进行改进;(2)利用序列二次规划方法对基于规则的控制策略进行优化,建立燃料电池输出功率与动力电池SOC的函数关系。由于单个工况无法反映系统长时间运行时的性能,将对连续20个重复的中国典型城市公交工况进行仿真。仿真结果显示:优化后的2种控制策略的整车经济性均优于原模糊控制策略。优化后的控制策略有效避免了燃料电池输出功率频繁变化的现象,同时动力电池SOC维持在合理区间,可有效延长燃料电池和动力电池的寿命。     

换热管弹性结构振动传递函数的建立

为了解决换热管振动的建模问题,提出了一种基于有限元分析的弹性振动传递函数建模方法。首先建立能准确 反映换热管动力学特性的有限元模型,然后根据输入参数和辨识算法类型的不同,分别从时域和频域进行传递函数建 模,其中时域辨识建模以PRBS信号的瞬态响应结果为辨识数据进行时域参数辨识,频域辨识建模以换热管的频响函数 为辨识数据进行频域参数辨识。将有限元分析结果与时域和频域内传递函数计算结果进行对比,发现误差较小。该方 法具有可行性和有效性。     

改进PSO算法优化LSSVM的柴油机排气预测

针对柴油机SCR系统对排气流量、排气成分和排气温度控制精度要求高的特点,提出一种基于粒子群优化支持向量机的排气预测模型。该方法采用改进粒子群算法寻找支持向量机最优的惩罚参数和核函数参数,提高模型的泛化能力,根据柴油机运行时的转速和负载,实时精准测算出排气流量、温度以及氮氧化合物浓度。结合柴油机实际排放实验仿真表明,与未经优化的PSO-SVM模型相比,该方法对柴油机排气预测有很高的精确度,可以将误差控制在1. 6%以内,平均误差仅为0. 665%。     

基于改进模型的异步电机最小二乘参数辨识

针对以往异步电机最小二乘法参数辨识模型复杂的缺点,在转子磁场定向的矢量控制基础上,在同步旋转轴系下对电机的电流矢量、电压矢量以及磁链矢量进行解耦,建立电机的数学模型,经过线性化,得到了用于递推最小二乘参数估计的线性化模型。该模型简单实用,在电机暂态过程中只需要求出电流的一阶导数,而以往的静止坐标系下的模型需要得到电流的二阶导数,存在计算量大、误差较大的缺点。电机运行进入稳态电流的导数为零,通过计算即可得到电机的参数。采用二阶巴特沃思滤波器对电流进行滤波,避免了高次谐波和噪声的影响。并运用改进欧拉方法对巴特沃思滤波器的状态方程进行求解,无需对电机模型的一阶导数项进行离散化处理,便可得到滤波后的电流和电流的一阶导数,简化计算的同时提高了计算精度。本算法在DSP控制系统上进行了实验,结果证实该算法收敛速度快、精度高,可以准确得到电机的参数。     

CDMA移动通信信号恒模特性的阵列有源校正算法

基于CDMA通信信号的恒模特性,提出了一种CDMA移动通信中的天线阵通道误差的有源在线校正算法。在天线阵列附近,发射扩谱序列正交于用户信号的同频辅助信号,用辅助信号对阵列接收信号解扩,采用恒模算法自适应的调节阵列通道滤波器参数,达到补偿阵列误差的目的。该方法克服了常规自校正算法受多径效应的影响和难以收敛不足。计算机模拟证实了该方法的有效性。     

基于改进Bingham模型的磁流变阻尼器力学建模及试验研究

磁流变阻尼器是一种阻尼可调的半主动智能控制器件,其磁流变液黏度随外加磁场强度而发生变化,因此磁流变阻尼器表现出复杂的非线性动力学特性。经典Bingham力学模型无法精确描述磁流变阻尼器在不同输入电流工况下力与速度之间的非线性关系,对实现磁流变阻尼器的输出阻尼精准控制存在难度。通过台架试验研究磁流变阻尼器的动态力学性能,提出了一种改进的Bingham力学模型—Rational函数模型。根据试验结果,通过最小二乘法对Rational函数模型进行参数辨识,进一步建立各参数与电流之间的映射关系,并在Matlab/Simulink环境中对磁流变阻尼器在不同输入电流下力与速度之间的非线性关系进行仿真分析。结果表明:Rational函数模型可改进多项式函数模型在电流低于0.5 A时高速段存在的不稳定性和在速度换向拐点处拟合效果不佳的缺陷,在全工况下模拟磁流变阻尼器非线性动态力学特性具有更高的精度和更好的适用性。     

考虑工况识别的燃料电池客车能量管理策略研究

为降低燃料电池客车的等效氢耗量,延长动力电池的寿命,以中国重型商用车-客车工况(CHTC-C)中城市、郊区和高速3种工况为标准工况,提出灰狼优化支持向量机(GWO-SVM)工况识别算法,应用于燃料电池客车能量管理策略中,并在Cruise中搭建整车模型进行仿真验证。仿真结果表明：提出的能量管理策略车速跟随情况良好,符合客车动力性要求;相比于CV-SVM工况识别能量管理策略和无工况识别能量管理策略,提出的能量管理策略使动力电池荷电状态(SOC)变化相对平稳,客车的燃油经济性得到改善。     

电动汽车电驱动系统机电耦合动态特性研究

为研究典型工况下电动汽车电驱动系统机电耦合作用机理,考虑永磁同步电机动态特性及齿轮传动系统非线性时变啮合特性,建立包括永磁同步电机动态模型和齿轮传动系统动力学模型的电动汽车电驱动系统机电耦合动力学模型。在此基础上,仿真分析稳态工况、冲击载荷工况、起伏路面工况等典型工况下电动汽车电驱动系统齿轮系统扭转特性和电机定子电流的动态响应特性。仿真结果表明:驱动电机与传动系统之间存在明显的机电耦合效应;电机定子电流会受到机械传动系统啮频和转频的调制;可以通过电机定子电流监测电驱动系统齿轮传动系统的啮合振动状态。研究结果可为电动汽车电驱动系统主动减振控制策略研究提供参考。     

基于MCS 112PIN开发平台的锂动力电池管理系统设计

针对当前电动汽车锂动力电池存在的安全问题,提出使用快速控制原型开发方法,实现实时检测、均衡管理、热管理和SOC计算等系统功能,并给出系统结构设计和处理流程。测试实验结果表明:系统检测电压、电流、温度和均衡功能的误差均在±0.5%以内,验证了设计的可行性和正确性。     

一类基于模糊辨识器的非线性动态系统辨识

针对模糊辨识器的参数优化,提出了将改进的遗传算法（ＭＧＡ）应用于模糊辨识器的离线学习,并在此基础上采用ＢＰ算法对其参数在线调整,实现了非线性动态系统模糊辨识。解决了输入仅为一维语言变量时,模糊辨识器的实现问题。仿真结果证实了该方法的有效性。     

阵列误差对多参数联合估计性能的影响

建立了频率、二维到达角和极化联合估计的阵列误差信号模型,分析了阵列误差对用ESPEIT算法进行参数估计性能的影响。推导了在阵列误差模型下,频率、二维到达角和极化联合估计算法中各参数估计结果的均方误差。计算机模拟结果证实了分析结果的正确性。