液压机械复合传动系统模式切换过程同步控制

针对双模式液压机械复合传动(DHMT)系统在进行模式切换过程中易出现动力中断、稳定性差的问题,提出一种DHMT系统模式切换同步控制方法。该方法通过分析DHMT系统模式切换动力学约束条件,建立了系统输入转速总扰动量的计算方程;采用小信号线性化方法对液压元件角速度扰动进行线性化处理,以系统输入角速度总扰动量作为液压调速系统的前馈输入,建立液压元件角速度扰动与排量补偿增量方程,得到液压元件的转矩补偿传递函数;构建以液压元件角速度为状态变量、模式切换机构转矩为控制变量的状态空间方程,通过求解最优反馈增益矩阵二次型,实现对模式切换机构转矩的补偿控制,有效消除了模式切换机构结合过程中产生的转矩冲击。仿真与实验结果表明,与未采用同步控制方法相比,该方法可使DHMT系统模式切换品质得到大幅度提高;在两种不同的实验工况下,该方法可使DHMT系统最大输出转矩损失系数降低25.15%左右,切换时间平均减少0.455s,冲击度控制在合理范围之内,具有良好的抗干扰能力和稳定性。     

基于遗传算法优化支持向量机工况识别的燃料电池混合动力汽车能量管理策略

为了提高氢燃料电池混合动力汽车的燃料经济性,延长蓄电池寿命,选取中国重型商用车行驶工况-货车工况中3种典型工况代表"市区""市郊"和"高速公路",分别制定相应的最优能量管理策略;运用遗传算法优化支持向量机(gentic algorithm-support vector machine,GA-SVM)算法识别车辆运行工况,动态选择相应的能量管理策略,使其对选定的几种代表性工况具有自适应性,从而降低氢耗量,延长蓄电池寿命。仿真结果表明,与无工况识别的能量管理策略和采用传统算法优化的支持向量机(support vector machine, SVM)工况识别能量管理策略相比,使用GA-SVM工况识别的能量管理策略的等效氢耗量分别降低了7.78%和1.31%,蓄电池电池荷电状态(battery state of charge, SOC)变化量减小,变化相对平稳,有利于延长电池寿命。