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。     

混合动力汽车性能仿真研究

为预测和分析混合动力汽车的性能，以某型混合动力轿车为研究对象，以现有的研究成果为基础，基于系统的构成和工作原理，应用系统仿真软件Matlab／Simulink，开发完成了该型混合动力轿车的性能仿真模型。仿真分析了其速度特性、电池的荷电状态(SOC)、燃油经济性和排放性能。结果表明，所开发的仿真模型能够很好跟踪循环工况，从而验证了仿真模型的正确性和有效性，也为进一步研究整车控制策略和控制方式，完成性能的优化匹配和协调控制，提高整车性能奠定了一定的基础。     

基于模糊神经网络的混合动力汽车控制策略仿真

为保证多能源系统转矩的合理分配,建立了模糊逻辑控制模型,并采用ANFIS优化算法,对建立的混合动力汽车模糊控制模型进行优化。通过对ANFIS神经网络模型进行训练、测试和仿真分析,结果表明:模糊控制模型的隶属函数得到了优化,将优化模型应用于整车仿真,与模糊逻辑控制策略相比,燃油经济性提高5.4%。     

HEV多领域物理建模与模式切换控制仿真

为了加快某新型混动力汽车控制系统开发、降低成本,利用基于Matlab/Simulink平台的多领域物理系统建模工具SimPowerSystem和SimDrivelines建立其动力驱动系统及传动系统的仿真模型.在此基础上,提出了纯电动至发动机驱动、发动机驱动至联合驱动典型模式切换过程的控制策略,并对这两种模式切换过程控制策略的性能进行仿真分析.仿真结果表明所设计的模式切换控制策略可以保证模式切换过程动力传递的平稳性,所建立的混合动力汽车多领域物理系统模型的合理性和可行性,为混合动力汽车建模与控制仿真提供一条快捷而有效的新途径.     

并联式混合动力电动汽车模糊优化控制的仿真研究

采用查表法和解析法建立了并联式混合动力电动汽车的发动机、蓄电池和电动机的模型。提出了基于发动机燃油经济性,并考虑到废气排放,分不同综合工况的目标函数,对发动机的工作点进行优化处理。利用模糊控制技术,实现了蓄电池的荷电状态值、发动机的期望转矩、以及发动机优化转矩三者之间的合理匹配。仿真结果表明,较之传统的并联电气辅助控制,模糊优化能够更好地提高燃油经济性,并且各种排放也得到了很好的抑制。     

超级电容和电池相结合的HEV动力和经济性仿真研究

采用理论和实验数据相结合的方法,利用Cruise软件对装配有超级电容和电池相结合使用的并联混合动力大客车SWB6105HEV进行了仿真建模,对其动力性经济性进行了仿真分析,在仿真分析的基础上进行了道路试验验证。仿真和试验结果表明,混合动力大客车可以准确、合理地实现各种预定的控制功能。燃油经济性比原型车有较大提高。仿真分析很好的为混合动力大客车以后的设计开发、控制策略优化发提供了理论依据。     

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.     

并联混合动力电动汽车最优控制及实例仿真

实现并联混合动力电动汽车（PHEV）能量分配的优化控制是整车集成的关键．将燃油消耗最低为优化拉制目标的能量最优分配问题归纳为切换系统的最优控制问题，应用动态规划算法，分两步求解该切换系统的最优控制问题，得到转矩最优分配及换档的控制律，并将其应用于整车控制，通过计算机对实例进行仿真证实了该方法的有效性。     

汽车制动防抱系统的混合建模与仿真研究

在分析汽车制动防抱系统(ABS)工作特点的基础上,指出汽车ABS是由连续系统与离散系统组成的混合系统,进而提出基于有限状态机与Matlab/Simulink的ABS混合建模方法。利用混合建模方法建立了某轻型客车的ABS仿真模型并进行了低附着系数道路条件下的仿真研究,探讨了制动器制动力、电磁阀响应时间和车轮转动惯量对汽车ABS性能的影响。仿真结果表明基于混合建模的ABS仿真系统能很好的模拟汽车ABS的性能;制动器制动力、电磁阀响应时间和车轮转动惯量对ABS制动性能影响的分析为ABS的设计提供了依据。     

基于序优化的多传感器协同雷达辐射控制

为了提高作战飞机的隐身性能,同时保证飞机的跟踪精度,提出了基于序优化（ordinal optimization, OO）的多传感器协同(multi-sensor collaboration, MSC)辐射控制方法。该方法基于交互式多模型-扩展卡尔曼滤波算法建立了MSC下雷达辐射控制(radar radiation control, RRC)的参数优化模型。在跟踪过程中,利用目标残差范数来确定雷达是否开机。针对RRC的参数优化模型,采用OO的方法对等间隔控制、实时控制和混合控制3种方式进行求解,分别得到3种控制方式最优的雷达辐射周期和辐射控制因子。仿真结果验证了混合控制方式优于另外两种控制方式,且表明OO方法能够保证以足够高的概率求得足够好的解。     

THE 8~(th) INTERNATIONAL CONGRESS ON INDUSTRIAL AND APPLIED MATHEMATICS

正August 10-14,2015Beijing,ChinaThe International Congress on Industrial and Applied Mathematics(ICIAM)is the premier international congress in the field of applied mathematics held every four years under the auspices of the International Council for Industrial and Applied Mathematics.From August 10 to 14,2015,mathematicians,scientists     

2014 List of Referees

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《Journal of Systems Science and Systems Engineering》Contents of Volume 23,2014

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TSINGHUA UNIVERSITY,Beijing, China

正AF:Any Field The School of Economics and Management at Tsinghua University(Tsinghua SEM)invites applications for faculty positions at all levels(Assistant Professor,Associate Professor and Full Professor)in any fields of business administration and management.Tsinghua SEM is the only school     

Call for Papers The 12th International Conference on Service Systems and Service Management ICSSSM'15

正June 22-24,2015Guangzhou,China http://iec.cnsba.com/index.htmlCo-Sponsored by:ffiEE SMC(pending)South China University of Technology The Chinese University of Hong Kong Tsinghua UniversityHosted bv:School of Business Administration,South China University of Technology,China Conference Co-Chairs:     

The 12th International Conference on Service Systems and Service Management ICSSSM'15

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