基于随机动态规划的燃料电池城市客车能量管理策略优化

设计了一种新型的燃料电池混合超级电容的城市客车动力系统结构,在理论计算和工程分析的基础上,对该动力系统进行了参数匹配.提出一种基于随机动态规划的燃料电池碱市客车能量管理策略的设计思想,将驾驶员需求功率模拟为一个离散的随机动态过程,并建立相应的马尔可夫模型,在此基础上采用策略迭代的算法对能量管理策略进行了优化.并对优化后的策略进行仿真,结果表明该策略下的整车燃料经济性有明显提高.     

SPHEB基于动态规划的规则控制策略研究

以提高一款新型混联式混合动力客车燃油经济性为目的,以中国城市典型循环工况为例采用动态规划算法进行离线全局优化,针对运用动态规划(DP)算法的全局优化控制策略不能直接应用于实时控制的问题,基于DP的全局优化结果不仅提取了混联式混合动力系统的模式切换规则而且制定了一种功率均衡控制策略.应用simulink仿真平台建立功率均衡控制策略整车前向仿真模型,其结果和DP全局优化进行比较表明:所制定的功率均衡控制策略为新型混联式混合动力客车实时控制提供一种方案并且能够有效提高其燃油经济性.     

基于小波神经网络的混合动力汽车实时控制策略

提出了基于小波神经网络的并联式混合动力汽车实时控制策略,用以控制混合动力系统的转矩分配,以提高混合动力汽车燃油经济性。该策略采用一个小波神经网络控制器,结合瞬时优化控制策略得到的控制规则进行训练,实现对混合动力系统的实时控制。基于ADVISOR的仿真研究表明,该控制策略不仅能够保证车辆的燃油经济性,而且克服了瞬时优化控制策略难以实时控制的缺点。     

船舶燃料电池-蓄电池混合动力系统能量管理策略及仿真分析

燃料电池船混合动力系统采用燃料电池作为主电源,蓄电池作为能量储存单元。为了最小化燃料电池的氢气消耗,针对燃料电池混合动力船提出了一种燃料消耗优化能量管理策略,为保证蓄电池工作在优化范围内,引入蓄电池的充电保持策略。基于MATLAB/SIMULINK仿真环境建立燃料电池混合动力系统的仿真模型。根据典型的船舶行驶工况对所给出的优化能量管理策略进行了仿真验证,并与功率跟踪能量管理策略进行对比。仿真结果表明,所提出的优化理论能提高燃料经济性,同时使蓄电池SOC保持在合理范围内。     

基于神经网络的并联式混合动力汽车控制策略

为提高并联式混合动力汽车的燃油经济性和控制系统的响应时间,应用神经网络实现控制策略.首先,结合逻辑门限控制策略和等效燃油消耗最小原理制定控制策略,并根据电池的荷电状态(SOC)进行调整.然后将调整后的策略在典型工况JA1015循环上实验,采集合理样本来训练对角回归型神经网络(DRNN),获得基于神经网络的控制策略.最后,在电动汽车仿真软件ADVISOR平台上进行仿真实验,仿真结果表明,采用神经网络的控制策略,提高了并联式混合动力汽车的燃油经济性,响应快,且具有通用性.     

多能源混合电动汽车控制策略的模糊预测研究

为了使混合电动汽车获得较大的加速度和较长的续驶里程,同时改善整车的动力性能,提出了一种多能源混合动力系统结构。高能量、大功率的多能源混合动力系统必须配备一个能量智能管理系统,才能达到合理分配功率的目的。为此,建立在前向推理结构模型的基础上,提出了一种能量管理系统的模糊预测控制策略。它主要由电池荷电状态预测控制器、充电控制器和功率分配控制器组成。仿真结果表明:与简单分配控制策略(查表法)相比,采用模糊预测控制策略的混合电动汽车在续驶里程、燃油经济性和整车效率等方面均有较大提高。下一步将采用快速控制原型dSPACE系统完成该模糊预测控制的实车实现。     

混合动力客车自适应能量容错管理的研究

将容错控制理论应用于复合式混合动力客车控制策略开发中,提出了一种自适应能量容错管理的方法.该能量容错管理综合考虑了安全性能、行驶性能及能量分配方面的要求.通过基于模型的方法对故障进行诊断,分析其影响.利用等效燃油最小消耗(ECMS)思想,建立参数自适应客错控制策略,实现故障和无故障下对系统性能的实时优化.对系统的容错性提出了一种基于功率误差的等价燃油消耗评价指标.仿真和试验结果表明该控制策略是实时可行的.     

基于模糊逻辑的混联式电动汽车控制策略研究

提出了一种基于模糊逻辑的混联式电动汽车功率分配控制策略,功率分配控制器的核心是规则库,它由制动规则库、燃油经济性规则库、加速性能规则库以及校正模块等四个独立的规则库组成。利用已建立的四驱混合电动汽车模型对其燃油经济性进行计算机仿真表明:采用模糊控制策略比传统控制策略的百公里油耗在市区(FUDS)和高速(FHDS)工况下均下降了约10%。     

多移动机器人混合避障算法的编队策略

针对多移动机器人系统在未知静态障碍物环境下的编队避障问题,提出了一种多移动机器人混合避障算法的编队策略,使多移动机器人系统在整个运行过程中保证系统内不发生碰撞,并且在未知静态障碍物环境中能最大程度地保持队形进行有效避障,以及能够在较短时间到达指定目标点。该编队策略基于领航跟随法和人工势场法,将系统内机器人划分为领航机器人及跟随机器人,并根据各自角色任务的差异,对其采用了不同改进方法的人工势场法进行避障,形成一种混合避障算法,其中针对领航机器人提出了LAPF(leader artificial potential field)避障算法,该算法改进了传统人工势场法的斥力函数,解决了传统人工势场法极易陷入局部极值困境的问题,并有效缩短了避障过程所用时间。为保证整个系统运行过程及避障行为之后能够恢复队形保持系统稳定性,该编队策略利用一致性模型控制机器人的速度,使领航机器人与跟随机器人的状态趋于一致,进而保持队形。仿真结果验证了LAPF算法及该多移动机器人混合避障算法编队策略的有效性。     

扇面波导中TE模特性和横槽谐振电阻

根据扇面波导中主模的近似简化场分量表达式，推导出特性阻抗的三种形式，波导壁导体损耗，最大功率容量，截止波长近似式；并利用功率平衡关系推导出波导宽边横缝的等效谐振串联电阻的简法近似公式，给出计算实例。     

基于遗传算法的功率域最小二乘DOA估计器

提出一种基于遗传算法的功率域最小二乘波达方向(DOA)估计器。通过功率域最小二乘法推导得到优化目标函数。继而将目标函数作为适应度函数,将阵列天线各入射信号的未知DOA作为决策变量,通过遗传算法进行全局优化,从而完成各信源DOA的估计。采用适当的遗传策略,使全局寻优有效收敛至满意解,避免了复杂的多步迭代,提高了稳健性。估计器对非均匀高斯白噪声条件下的信源DOA同样有效。仿真实验表明,估计器的性能接近确定性最大似然(DML)估计器。     

轻度混合动力AMT系统经济性换挡规律优化

装备机械自动变速器(AMT)的混合动力车辆驱动系统包含了发动机、电机和电池以及传动系统,不能按照传统AMT车辆的方法制定其换挡规律.在综合考虑发动机、电机的工作性能以及电池荷电状态的基础上,以燃油经济性能为目标,提出了装备机械自动变速器的轻度混合动力车辆电动机部分助力时的能量分配策略和经济性换挡规律,并进行了仿真.结果表明,采用新的经济性换挡规律,能更加有效地发挥混合动力车辆的性能,提高燃油经济性.     

基于Copula函数的齿轮箱剩余寿命预测方法

齿轮箱是风力发电机组的关键部件,对风力发电机的整体寿命有直接影响.针对齿轮箱的剩余寿命,提出了一种多退化量下的剩余寿命预测方法.首先,在分析齿轮箱寿命的影响因素基础上,选取齿轮箱的振动加速度和噪声作为退化量;其次,采用基于核估计和随机滤波理论的方法分别对齿轮箱的振动加速度和噪声进行建模,从而获得齿轮箱的剩余寿命概率密度函数,进而得到其边缘分布函数;再利用Copula函数表示齿轮箱的振动加速度和噪声之间的随机相关性,求得齿轮箱剩余寿命的联合分布函数,从而得到齿轮箱剩余寿命的联合概率密度函数,得到齿轮箱剩余寿命预测值;最后,提出基于赤池信息准则模型评价的Copula函数选择方法.通过齿轮箱的试验验证了该方法的有效性.     

基于Copula函数的齿轮箱剩余寿命预测方法

齿轮箱是风力发电机组的关键部件，对风力发电机的整体寿命有直接影响.针对齿轮箱的剩余寿命，提出了一种多退化量下的剩余寿命预测方法.首先，在分析齿轮箱寿命的影响因素基础上，选取齿轮箱的振动加速度和噪声作为退化量；其次，采用基于核估计和随机滤波理论的方法分别对齿轮箱的振动加速度和噪声进行建模，从而获得齿轮箱的剩余寿命概率密度函数，进而得到其边缘分布函数；再利用Copula函数表示齿轮箱的振动加速度和噪声之间的随机相关性，求得齿轮箱剩余寿命的联合分布函数，从而得到齿轮箱剩余寿命的联合概率密度函数，得到齿轮箱剩余寿命预测值；最后，提出基于赤池信息准则模型评价的Copula函数选择方法.通过齿轮箱的试验验证了该方法的有效性.     

多级组合发动机混合动力电动汽车燃油经济性的数值模拟

提出了多级组合发动机的概念,并将其作为混合动力电动汽车的动力。与常规混合动力电动汽车相比,在欧洲NEDC、美国HWFET和日本1015汽车循环中,最高燃油经济性分别提高8.09%、9.69%和3.5%。在不同的电池组初始充电状态和不同的多级组合发动机功率比的情况下,对其进行了燃油经济性和发动机平均效率的模拟。模拟结果表明:考虑结构设计的复杂性和经济性,与传统动力相比,以等功率比的双级组合发动机作为混合动力电动汽车动力更为合理,更具可行性。     

一种针对无线多媒体业务的基于联合的缓存和调度的功率节省算法

一种有效的节省移动终端功率损耗的方法是在保证用户服务质量的前提下,尽可能的将无线网络接口(WNI)切换至休眠状态.然而我们发现,在多媒体业务流的分组到达间隔非常短的情况下,这个策略并不十分有效.提出了一个新的功率节省算法JBS.通过在基站设置一个整形代理,对多媒体分组进行缓存,JBS很好的解决了分组到达间隔较短对功率节省性能的不利影响.进一步,通过使用我们设计的功率节省的机会调度器POS,JBS能够使系统中每个多媒体用户获得较高的吞吐量,并得到很好的分组时延性能.对JBS的性能进行了细致的仿真,结果表明JBS能够在保证用户服务质量的前提下有效降低WNI的功率损耗.     

无线传感网中虚拟V-BLAST发射能量分配研究

针对无线传感器网络能量受限的问题,提出一种适用于无线传感网的虚拟V-BLAST系统,并研究使各个传感器节点信号误码率最小的功率分配算法.提出了基于Karush-Kuhn-Tucker (KKT)条件的最优功率分配方案和基于等信干噪比(SINR)的次优功率分配方案.仿真结果表明,采用发射功率分配的虚拟V-BLAST系统比传统等功率分配V-BLAST系统传输质量有了很大的提高,在相同误码率要求下,可以减少发射功率,延长网络寿命.     

OFDM系统子载波与数据包长度联合分配算法

为了最大化正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)无线通信系统中非实时业务的有效吞吐量,提出了一种子载波与数据包长度的联合分配(joint sub carrier and packet size allocation, JSPSA)策略。该策略较以往的子载波分配或数据包长度优化策略,有更大的优化自由度。基于JSPSA策略,详细分析平坦衰落信道下联合分配算法有效吞吐量函数的单调特征,证明该函数为单峰函数。利用频率选择性信道与平坦衰落信道下有效吞吐量函数单调性特征的相似性,通过引入一种新的等效信道增益,提出了一种频率选择性信道下的JSPSA算法。仿真结果表明,该算法的有效吞吐量接近于JSPSA策略下最优的枚举法,与已有的贪婪比特分配、等误比特率功率分配(greedy algorithm bit allocation/equal bit error ratio power allocation, GABA_EBPA)算法相当,而复杂度却大幅度降低,在复杂度和性能之间取得了较好的折中。     

基于改进相似性的装备部件剩余寿命预测及经济性储备策略

针对传统基于相似性的剩余寿命(remaining useful lifetime, RUL)预测方法未考虑运行条件差异, 从而影响预测准确性及部件储备策略科学性的问题, 提出一种基于改进相似性的装备部件RUL预测及经济性储备策略。基于提出的改进相似性方法, 区分装备部件的运行条件类别, 通过各类别内服役部件和参考部件的性能状态相似性, 预测服役部件的RUL; 基于RUL预测结果, 以装备部件维修储备总费用最低为目标, 以资源利用率为约束, 建立经济性储备策略决策模型; 采用差分进化算法对模型寻优求解, 得到最优装备部件储备策略。实例分析表明, 所提方法能够有效提升RUL预测的准确性和部件储备策略的科学性, 具备工程应用价值。     

新型汽车用爪极发电机系统效率计算

用场路结合方法计算一种新型汽车用爪极发电机系统效率。和普通电励磁爪极发电机相比,混合励磁爪极发电机提高了效率。有限元方法虽然计算精度很高,但计算时间很长,不适合计算效率。给出一台混合励磁爪极发电机三维等效磁网络模型,在磁场计算的基础上,由电路分析计算各种损耗得到混合励磁爪极发电机系统的效率。