阶次自适应AR等效电路模型的锂电池SOC滑模观测

基于等效电路模型的一类车载动力电池剩余荷电状态(state of charge，SOC)的估算方法，其估算精度高度依赖于模型精度，模型精度又正比于模型复杂度，以至于难以较好地应用于嵌入式控制单元.提出复杂度相对较低、能够自适应确定最优模型阶次的全新等效电路模型——基于阶次自适应AR模型的车载动力电池等效电路灰箱模型.基于此灰箱模型，给出锂离子电池SOC的滑模观测器设计推导及能观性、收敛性证明.结果表明，本文提出的基于阶次自适应AR等效电路灰箱模型的滑模观测器SOC估算方法(adaptive autoregressive-sliding mode observer，AAR-SMO)具有低模型复杂度、高精度、强鲁棒性及快速收敛等性能.     

基于模型参数在线辨识技术的SOC估算方法

针对遗传算法(genetic algorithm,GA)存在收敛速度慢、易陷入局部最优以及难以实现在线应用的问题,面向如动力电池等效电路模型一类非线性较强、实时性要求高的模型辨识问题,提出一种能够快速缩小搜索空间,且有效避免陷入局部最优的在线快速搜索的优化辨识框架,实现电动汽车动力电池等效电路模型参数在线快速辨识,扩展全局搜索优化算法的应用范围.进一步,将此算法应用于电池剩余荷电状态(SOC)估算问题,提出基于改进GA参数辨识技术的无迹粒子滤波SOC估算方法(IGA-UPF).并将此SOC估算方法与基于最小二乘参数辨识技术的无迹粒子滤波的SOC估算算法(LS-UPF)作比较,结果验证了本文提出的在线快速参数辨识框架具有更好的模型参数辨识精度.     

电动汽车动力电池健康状态在线估算方法

针对电动汽车动力电池SOH(state of health)的估算问题,提出一种可以在线运行的有效估算方法.其优势在于仅依托电池管理系统实时测量电压、电流等数据,无需离线电池寿命衰退曲线及电池的初始状态,因此更符合电动汽车对于SOH估算问题的实际需求.在电池恒流充电模式下,以Thevenin及OCV-SOC模型为基础,构建以时间和SOH为隐变量的电池模型.基于此电池模型,提出利用NLS(nonlinear least square)初始化GA搜索范围的快速求解算法进行在线参数辨识,得到电动汽车实时的SOH估计值.验证结果表明SOH估计算法具有较好的实用性及较高的估算精度.     

发明专利“两驱动一体发电设备”及应用推广

两驱动一体发电设备（专利号：ZL200510125211．9）可用于风力发电机、水力发电机、汽轮发电机、油类等所有发电设备中，可有效降低制造产品成本，提高发电设备输出功率和能源的利用率。实施后，两向旋转发电机与相同投入传统单向发电机相比（以下称传统单向发电机）输出功率可提高三倍以上。     

基于DSP的带钢表面缺陷实时检测系统的研究

为了有效地解决在线高速实时检测这个关键性问题,本研究主要从软、硬件两个方面进行,将制约系统实时性的缺陷图像的识别过程分离出来,交由DSP芯片进行专门的处理,同时采用了兼顾识别效率及识别准确性的支持向量机的二级分类器对带钢的缺陷图像进行识别.在该硬件检测系统下对缺陷图像的正确识别率达到98%,缺陷图像的识别时间可控制在10 ms以下.通过理论上的分析和试验的测试证明所搭建的先进的TMS320C6416 DSP图像处理平台能够很好地满足实际生产线上的带钢表面缺陷的实时检测系统在处理速度和精度上的要求.     

云制造模式下分布式资源共享激励机制研究

针对云制造模式下分布式企业间迫切需要开展大规模开放式协作及资源共享的需求，结合演化博弈理论，建立分布式环境下资源共享激励机制，分析了不同情况下资源共享的演化博弈趋势.通过理论分析及仿真实验可知:资源可共享总量、资源共享水平、资源利用能力、协同收益系数、评价收益系数、共享激励系数及投机惩罚系数对资源共享起促进作用，共享成本系数起阻碍作用，直接收益系数无影响，协同收益分配系数与资源共享演化稳定状态呈倒U型关系.本文研究内容为促进分布式资源共享，加速未来云制造模式下产业创新研发提供借鉴意义.