混合动力汽车电机转矩控制系统的仿真

为了改善混合动力汽车驱动系统性能，在直接转矩控制原理的基础上提出了一种基于误差等级控制感应电机的转矩控制策略。该策略以电机定子磁链误差等级、电磁转矩误差等级及磁链位置角作为控制变量，根据直接转矩控制原理制定控制规则来选择开关状态，这样不仅能简化控制系统、实现准确控制，而且还避免了大量的计算，提高了系统瞬态时的转矩响应。利用MATLAB软件进行仿真分析，其结果表明：该方法能使电机高效、稳定、快速地产生电磁转矩，是一种理想的混合动力汽车控制策略。     

ISG型速度耦合混合动力系统全局最优控制方法

混合动力系统具有节能和环保优势,为了提高混合动力系统的燃油经济性,结合ISG(integrated starter generator)型速度耦合混合动力系统的结构,构建了系统动力学模型。利用动态规划方法,设计了以发动机节气门开度和电机转矩为控制变量,以发动机转速和电池SOC等为状态变量,以整个循环发动机燃油消耗最低为目标函数,电池SOC维持平衡和限制频繁换挡为附加代价函数的动态规划算法。仿真结果表明:与传统的基础车型相比,混合动力系统燃油经济性提高了35.5%。     

采用最佳状态变量实现的线性相位递归IIR数字滤波器

为了实现输入序列为无限长的线性相位递归IIR数字滤波器,提出了采用状态变量的方法.将每个块的某个初始状态应用于第2级来寻找到最佳可能状态的理论表达式,得到最好的可能初始状态,从而获得理想输出的较好近似.仿真表明,所提出的方法与其他方法相比,不但可以实现线性相位和减少滤波器阶数,而且还减少了运算次数.     

基于神经网络的海量GPS数据交通流量预测

交通流量数据具有非周期性、非线性和随机性等特点.为了更准确地对未设置ETC路段交通流量进行预测,采取相应措施处理交通拥堵问题,提出了基于神经网络推论模型为主体的交通流量预测系统.通过实验验证了ARIMA乘积季节模型、BP神经网络和RBF神经网络的多种训练函数的预测精度及适应性.相对于常规预测方法,基于神经网络的预测方法具有更好的适应性,而且预测精度也更高.     

混合动力汽车电池管理系统SOC的评价

为建立混合动力汽车电池管理系统的需要，探索镍氢电池荷电状态(SOC)的实时测量和估计方法，分析当前一般SOC定义在变电流放电情况下出现不适应的原因，和现有各种荷电状态估计方法存在的问题。为此，根据能量守恒原理，提出了一种新SOC的概念，使之能很好地适应混合动力汽车用电池在变电流状态下的实时荷电状态估计，并且基于新的SOC定义，建立电池荷电状态计算模型，进行仿真分析，简化计算，明确物理意义，提高了SOC的判断精度，减少混合动力汽车的复杂性，减少整车的成本，为混合动力汽车系统优化匹配提供了依据。     

WDM-EPON中基于低成本保护结构的一种动态资源分配算法

 针对目前WDM-EPON中带宽分配和接入存在的问题,提出了一种新的低成本保护结构及动态资源分配算法,目的是降低WDM-EPON的接入成本和提高传输效率.低成本保护结构通过控制和数据信道间的快速波长切换来恢复光故障;资源分配算法的执行是在来自于非固定流量ONU的REPORT消息在ONU_<em>N-1的终端被接收到后,并同时考虑WDM-EPON中不同流量类别的ONU之间的额外带宽再分配来分配可用波长.仿真表明,作者提出的保护结构和算法不仅能够降低分级流量服务的总的端到端延迟,而且能够对工作光纤提供快速恢复机制,以降低传统保护结构的成本.     

物资在途识别系统框架设计

物流运输的规模越来越大,为了便于公司管理和给用户提供相关信息查询,物流企业需要随时随地监控物流运输车辆的位置。物资在途识别管理系统由射频识别子系统与无线网络子系统两部分组成。射频识别系统保证物资器材在进出库及沿途配送时的准确识别及安全,无线在途监控子系统利用GPS、CDMA、GIS等将车辆位置信息及需要的物资信息准确及时传回总部,使总部能及时掌握物资在途的相关信息。