圆柱18650锂离子动力电池放电及温度特性

能耗和环境问题促使电动汽车快速发展,锂离子电池在电动汽车储能系统中具有重要的作用。锂离子动力电池的特性与环境温度紧密相关,倍率放电容量特性、荷电状态-开路电压曲线是反映电池基本性能的重要特性指标,也是电池管理系统设计需要参考的重要参数。该文对圆柱18650三元锂离子动力电池进行了相关的性能试验,研究了单体和电池组开路电压变化规律、不同放电倍率下的电池容量和不同温度下的电池容量,为荷电状态估算方法的研究及电池管理系统设计积累了数据。     

退役锂电池快速评价及分选方法研究

针对退役锂电池梯次利用的问题,分析总结了现有梯次利用锂电池一致性判断方法的局限性。根据锂电池放电状态过程中不同放电倍率下对应的状态电压和状态电阻对不同单体锂电池的表现不一致性,提出了一种锂电池评价指标电池系数;根据该指标利用层次聚类分析和最小二乘原理建立了一套关于锂电池快速评价分选的流程,实现了对退役锂电池的快速分选。实验结果表明:通过该流程对锂电池的评价和分选最多只需要进行一次放电。     

混合动力汽车用电池系统循环寿命测试方法试验研究

以混合动力乘用车用三元材料高功率型锂离子动力电池系统为研究对象,参照GB/T 31484—2015和ISO 12405—1进行工况循环寿命测试试验,研究分析试验中放电容量和50%SOC放电功率随循环时间的变化规律,比较两种测试方法的异同。通过测试方法比较和试验研究发现:测试对象的放电容量均呈现逐渐降低的趋势,且衰减趋势基本一致,而50%SOC放电功率基本保持不变。由于测试方法中平均电流强度和单个工况SOC变化量等试验参数的差异,导致GB/T 31484—2015中放电容量的衰减幅度比ISO 12405—1的偏大。     

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。     

改进重力模型在铁路客运量预测中的应用

对重力模型参数随时间变化的规律进行了研究，用正弦函数描述了重力模型参数的波动规律，改进了原有重力模型将参数标定为常数的缺陷，并通过数据拟合对实例进行了验证，结果表明该模型预测精度较高。     

基于LabVIEW的牵引供电电能质量检测与分析装置研究

针对现有电能质量检测装置只适用于三相四线制电力系统,在分析牵引供电系统多达16路电量信号时,不能对各电量信号间进行相关性分析的不足,以LabVIEW 为平台开发了一套适合牵引供电系统特点的电能质量检测与分析程序。该系统实现了多路同步信号采集;利用三点法实现对牵引供电系统频率的测量、对称分量法精确计算牵引供电系统负序含量、离散傅里叶变换(DFT)实现S级谐波和间谐波检测;同时完成5类稳态电能参数的实时计算、存储、统计分析、报表等功能模块,并具备对暂态电能质量事件捕获、分析等初步功能,满足了铁路牵引供电不同供     

一种快速高精度数码相机双目定位方法

通过选择适当的靶标首先进行数码相机的标定,为了提高精确度,高精度目标量测采用子像素量测技术,取得子像素的量测精度。建立基于畸变差检测的数学模型,并通过最小二乘法求得了所有待定的参数,从而完成了相机的标定。对于双目定位,建立了简洁的数学模型,利用最基本的向量关系式,得到了三元方程组。为了能快速有效地求解此三元方程组,采用吴消元法进行。最后,进行了数学仿真实验,结果表明,本文的方法是切实可行的,能达到快速高精度定位的要求。     

内阻取值方式对锂电池热模型精度的影响

采用恒定法及动态法对单体三元锂离子电池热模型中内阻参数的取值进行研究。建立了电池三维热模型,分析了不同内阻取值方式对锂离子电池热模型精度的影响,通过Ansys workbench中的瞬态热分析模块对25℃下不同倍率放电时的电池温升情况进行建模仿真,并与实验结果进行对比。结果表明:取动态内阻的热模型仿真曲线相对于恒定内阻仿真曲线的精度明显更高,在1C、2C、3C放电倍率下,仿真曲线与实测曲线的最大偏差分别为0.43、0.52、0.97℃,平均偏差分别为0.20、0.15、0.49℃。     

基于模拟退火遗传算法优化的BP网络在质量预测中的应用

翘曲量预测精度是注塑成形优化的难点。文章以某零件翘曲量为对象,选取注射温度、模具温度、保压压力、保压时间、注射速度等参数,进行数值模拟实验,建立BP神经网络的翘曲量预测模型。针对BP神经网络易陷入局部最优解的缺陷,设计一种基于模拟退火遗传算法优化的BP网络模型,与BP网络的预测精度对比。结果表明,基于模拟退火遗传算法优化的BP网络模型预测精度高于BP网络模型,同时加快收敛速度,增强全局搜索能力。     

致密气吸附能力影响因素研究

为研究不同条件下致密气吸附量的变化规律,为致密气藏开发提供理论依据,针对致密气吸附的不同影响因素,自行设计完成致密气吸附解吸试验设备,对影响致密气吸附量的温度、粒径、有机质含量、含碳量等不同因素开展了研究。研究结果表明,在温度接近室温时,用Langmuir吸附模型拟合效果较好,而在温度过高条件下,因为Langmuir模型吸附过程中没有考虑吸附热对吸附的影响,Langmuir吸附模型对实验数据的拟合较差。实验过程中应用60～80目粒径的页岩颗粒进行吸附测试,比较吻合致密气吸附实际。致密气吸附量随着有机质质量分数的增加而增大,受含水率等因素干扰,吸附量与有机质质量分数呈正相关关系。     

中国市场化利率与股价指数建模预测分析

采用经济计量学中ARX模型,研究了1993年1季度～2002年4季度间市场化利率与股价指数的正反馈模型,在每个观测点处的预测精度高达10-11以上。同时,在相同时期内还给出季度间市场化利率与股价指数的负反馈模型,在每个观测点处的预测精度高达10-10以上。可见,模型拟合效果相当好,完全可应用于实际的预测。这为利用季度市场化利率(股价指数)数据获取较为准确的股价指数(市场化利率)预测数据提供了新的思路和方法。     

三元锂离子动力电池过充电表征行为试验研究

因过充电原因频繁引发新能源汽车着火事故,以三元锂离子动力电池为研究对象,对过充电表征行为试验进行研究与分析。在绝热环境下进行不同过充电量条件下的测试,分析过充电过程中关键表征参数的变化及产热结果比较验证,发现样品失控前的过充电过程可以分为5个阶段,当过充电量超过40%后,副反应引起的产热增多,并根据电压、温度等参数的变化确定该样品的过充电安全边界条件。     

熵热系数取值方式对锂离子电池热模型精度的影响

为了提高锂离子电池热模型的生热仿真计算精度,研究了熵热系数取值方式对三元锂离子电池热模型精度的影响。在所建立方形电池的三维热物理模型的基础上,考虑到三元电池熵热系数的非平滑变化规律,提出了电池熵热系数的分段式表征模型。通过仿真、实验分析研究了所提新模型与传统熵热系数取值方式在常温(25℃)自然对流、不同放电倍率条件下的电池温升,结果表明:采用变熵热系数的热模型精度高于传统定熵热系数热模型,其在1C、1.5C、2C放电倍率下的仿真曲线最大误差和均方根误差均明显小于后者,其最大误差在所进行实验中均在1℃之内。     

预测路基沉降的一种新模型

大量的工程实践表明，多级加载的施工方法使路基沉降曲线呈“台阶状”发展。结合相对时间坐标系的概念，提出了一种改进的指数预测模型及其分级预测方法，并对双曲线模型进行了推广。改进的模型比原模型少一个参数，更适合于荷载恒定期的沉降预测，特别是工后沉降预测。应用改进的模型对苏嘉杭高速公路近三年的工后沉降观测数据进行了拟合和预测，验证了拟合和短期预测的精度，并对两种模型的中长期预测值进行了比较。     

活性炭存在下辉光放电等离子体降解甲基紫

在活性炭存在下,利用辉光放电等离子体技术对甲基紫进行了降解处理,考察了辉光放电电压、浓度、Fe2 等因素对甲基紫的降解效果的影响。实验结果表明,活性炭和辉光放电等离子体技术联用能有效的提高甲基紫的降解效果。实验数据表明,辉光放电产生的.OH对甲基紫的降解起主要的作用。     

基于28069M的参数辨识和无位置控制算法研究

针对电压检测中的滤波环节会产生相位滞后,对高速区的观测器造成不良影响的问题,在研究TI公司28069M的参数辨识及无位置控制算法的基础上,引入 了电压重构算法来代替通常的电压检测。分析了电压重构中实际死区时间的影响。利用同一台电机电阻辨识结果不变的特性,设计了利用2次电阻辨识获得实际 死区时间的方法,完善了电压重构公式,提高了电压重构的精度。使用电压重构代替电压检测,进行参数辨识及无位置控制实验,在验证28069M算法有效性的同 时,也说明改进后的电压重构算法具有工程实用性。     

基于ARM与多模型实现的试运线列车超速防护系统

针对试运线列车运行的安全性与停车准确度的要求,提出一种基于ARM与多模型实现的列车超速防护系统。通过车载设备传感器采样时间序列数据,并将其进行小波去噪,从而得到基于傅里叶模型的目标跟踪运行曲线。设计以模糊神经网络为动态预测模型的速度控制器,利用预测控制的滚动优化与误差矫正特性增加速度控制器在不同运行环境下的鲁棒性。为加快模糊神经网络的训练速度,将改进型粒子群模糊聚类算法的聚类结果作为模糊神经网络的前件规则构建参数。以中车试运线数据为例对其进行仿真,并通过基于曲线面积误差的评价指标对全局速度下的停车精确度进行分析。仿真结果表明:所提出的以傅里叶模型作为目标函数实现的基于模糊网络的预测控制策略具有明显的优势。     

基于链流体状态方程的高压流体混合物的粘度模型

在压力型Eyring理论的基础上,结合链流体状态方程建立了一个高压流体混合物的粘度模型。对20个不同的二元体系和1个三元体系,温度在273~373 K,压力在0.1~73M Pa下,共3 075个数据点的计算表明:用一个与温度无关的可调参数,本模型能相当满意地关联高压混合物的粘度,预测结果与文献数据相当吻合,总的平均误差为1.47%,预测平均误差为2.62%。对于烃类混合物,本模型明显优于f-SRK和f-PRSV模型。     

未知参数多项式相位信号的最优检测及性能

根据Neyman-Pearson(NP)准则,利用广义似然比检验方法,给出了未知参数多项式相位信号的最优检测器。在相位多项式次数分别为1或2时,周期图、chirp傅里叶变换检测即为对应的最优检测器。推导了检验统计量的概率密度函数以及虚警概率和检测概率,揭示了多项式相位信号检测中信号能量噪声比、信号参数空间中搜索点数、虚警概率和检测概率之间的关系。仿真结果验证了理论分析的有效性。     

接收机钟差灰色马尔可夫预测模型研究

将灰色理论与马尔可夫链相结合,提出了基于灰色马尔可夫链的接收机钟差预测模型。首先根据灰色理论对钟差序列数据进行拟合以及初步预测,然后以拟合曲线为基础划分状态空间,通过马尔可夫状态转移概率矩阵对初步预测值进行修正。在预测过程中,不断引入最新数据并剔除最旧数据,对模型进行实时更新,以进一步提高预测精度。实例计算验证了该模型的有效性与可行性。