住宅楼集中供冷系统的优化运行工况

以住宅楼集中供冷系统主要设备的能耗模型为基础,分析了系统各运行参数对设备能耗的影响,提出了系统能效比(SCOP)概念,建立了以SCOP为优化目标的供冷系统优化节能运行工况模型.以长沙市某住宅小区的集中供冷系统为研究对象,根据实测数据对优化模型进行求解,得到了该系统各运行参数的实时优化值.通过与实际运行工况下系统能耗的比较表明,文中建立的优化节能运行工况模型应用于住宅楼集中供冷系统,将会有很好的节能效果.     

基于NSGA-Ⅱ的冷源机房设备运行参数多目标优化

中央空调冷源机房设备系统运行参数优化是提高空调运行性能的重要途径之一,但由于机房设备种类繁多,运行工况复杂,运行参数诸多,参数之间耦合作用较强,其优化问题是学者们广泛关注的重点和难点.提出了一种基于非支配排序遗传算法Ⅱ(non-dominated sorting genetic algorithmⅡ,NSGA-Ⅱ)的冷源机房设备运行参数多目标优化方法.以制冷量最大和能耗最低为目标函数,以冷冻出水温度、冷冻回水温度、冷却回水温度、冷冻水流量和冷却水流量5个变量为决策变量,根据实际运行工况设定其约束条件,建立系统运行参数优化模型.此外,以负荷率、室外环境温度和室外环境湿度作为划分工况的依据,采用等宽离散化方法并结合K-means聚类方法共划分出32种运行工况.最后仿真结果表明,在4种典型运行工况下,多目标优化方法相对于普通优化方式,能得到更高的循环性能系数(coefficient of performance,COP);同时,多目标优化方法能够使系统能效提升14.35％,能耗降低12.52％.因此,本文方法适用于空调领域,并能为工程应用时的参数设置提供一定的指导作用.     

面向多目标参数整定的协同深度强化学习方法

多目标控制参数联合优化整定是自动化系统保持高效、稳定运行的关键问题,强化学习常用于建立自动化调参智能体,代替人工完成参数整定. 针对现有方法使用固定权重将多个优化目标线性组合为单目标,训练具有固定调参知识的单智能体模型,导致实际目标关系受环境影响与先验不符时,智能体无法感知并做出适应性决策调整,限制参数整定效果的问题,提出一种面向多目标参数整定的协同深度强化学习方法. 该方法利用离线仿真学习目标整定知识建立多个Double-DQN智能体,在线建立整定效果反馈,感知目标实际关系并调整智能体协同策略,实现有效的多目标参数整定. 列车自动驾驶参数整定实验结果表明,方法对停车误差、舒适度两个目标整定效果良好,能自适应不同车轨性能且可持续优化,实用价值大.      

北京地铁亦庄线列车节能驾驶研究

降低列车牵引能耗是减少城市轨道交通系统耗能的重要途径之一,单列车的牵引能耗由列车在站间的驾驶策略决定,因此,本文以北京市地铁亦庄线为例,介绍了地铁列车的节能驾驶研究.首先调研并收集了亦庄线线路、运营、车辆、供电、能耗等数据,掌握了亦庄线整体节能背景.然后结合地铁运营的特点,给出了北京地铁亦庄线能耗评估的3个指标.并以蚁群算法为核心,开发了列车驾驶的仿真系统,该仿真系统以收集到的亦庄线实际运行数据为输入,离线优化列车自动运行(Automatic Train Operation,ATO)的推荐速度曲线和控制策略.最终将优化后的ATO控制策略在亦庄线进行夜间实验,结果显示,优化后的列车ATO控制策略可以减少单车运行能耗5.67%.     

基于SVR和GA的锅炉运行氧量基准值的优化确定

借助现场运行数据,根据锅炉运行氧量的特性,建立了基于支持向量回归的锅炉运行氧量预测模型,结果表明:SVR模型具有较高的回归精度和较好的泛化能力,能够有效地对不同工况下的锅炉氧量进行预测.在此基础上进行二次建模,获得了运行氧量、供电煤耗率与各运行参数之间的关系模型,并结合全局寻优的遗传算法,以机组的供电煤耗率为优化目标对输入参数进行寻优,确定了优化后的锅炉运行氧量基准值.计算结果表明该模型具有较高的准确性,通过全局寻优得到的氧量值具有可操作性,很好地解决了锅炉变工况运行参数基准值的确定问题.     

基于引力搜索算法的动车组端门自动控制技术

提出一种基于引力搜索优化算法的端门自动控制方法,解决动车组自动端门的优化控制问题。构建了自动端门系统,并阐述了系统的工作原理;根据自动端门系统驱动装置电动机的转速特性和扭矩特性建立了系统的优化控制模型;通过引力搜索优化算法实现对不完全微分PID参数的优化求解,实现了最自动端门运行过程的优化控制;实验结果表明该优化控制方法切实可行,能够满足动车组自动端门的精确运行控制要求。     

列车自动控制系统的设计与实现

从列车自动控制技术系统的基本原理出发 ,设计了一种新的列车自动控制系统 ( ATC) .该系统由 3个子系统构成 :列车自动保护系统 ( ATP) ,列车自动运行系统 ( ATO) ,列车自动监控系统( ATS) .系统地阐述了 ATP ,ATO,ATS的功能及其特点 ,为列车自动控制技术的实现提供了一种切实可行的方案     

矿渣粉磨生产工艺智能调控系统研究与应用

矿渣粉磨生产过程具有强耦合、非线性、大滞后等特点,人工对其进行有效控制十分困难。提出一种矿渣粉磨生产工艺闭环调控系统,在长期设备与工艺研究基础上,借助物联网技术采集大量数据,结合专家经验并通过数据分析来实时监控工况发展趋势,研究矿渣粉磨生产工艺过程闭环调控方法;系统增加了前端矿渣水分在线检测,增强系统提前反应速度,在后端通过微粉粒度在线检测,形成闭环控制;生产过程中替代人工精细调节工艺,自动纠正参数变化,并优化参数匹配。系统应用于某生产现场,取得了较好的运行效果。     

列车自动控制系统的设计与实现

从列车自动控制技术系统的基本原理出发，设计了一种新的列车自动控制系统(ATC)．该系统由3个子系统构成：列车自动保护系统(ATP)，列车自动运行系统(ATO)，列车自动监控系统(ATS)．系统地阐述了ATP，ATO，ATS的功能及其特点，为列车自动控制技术的实现提供了一种切实可行的方案．     

纯电动汽车动力驱动系统参数匹配试验

基于车辆运行城市道路工况,结合车辆设计指标,以降低车辆能耗为目标,进行了动力驱动系统中电池、电动机及传动系统参数的优化匹配.对济南市道路工况进行测试,分析得到车辆行驶工况点密集区域.综合车辆设计目标,电池组电压及电池组质量对车辆能耗的影响,进行动力驱动系统关键部件选型,并在试验台上对选择的7.5 kW交流异步电动机系统效率特性、192 V/100 A·h磷酸铁锂电池组效率特性及其之间的匹配特性进行测试分析.利用底盘测功机测试并优化了电力驱动系统与机械传动系统之间的匹配关系,使电力驱动系统高效区与车辆实际道路行驶工况点密集区域相吻合.等速法测试结果表明:车辆按40 km·h-1匀速行驶里程达169 km;车辆在基本城市循环工况下100 km能耗为12.01 kW·h,续驶里程达160 km.     

驾驶风格对纯电动汽车能耗的影响

纯电动汽车能耗受多种因素影响,为揭示驾驶风格对纯电动汽车能耗的影响规律,采用控制单变量因子的实验思路,设计整车能耗实验。通过实验测试与理论计算相结合,得到各部件的能量分布,对能耗进行定量分析,为优化整车能耗指明方向。首先分析汽车在等速工况下的能量流动情况,得到确定因素对汽车能耗的影响;然后在综合工况下分析驾驶风格对纯电动汽车能耗的影响。结果表明：电池能量主要被电机电控系统和车辆行驶阻力消耗,附件能耗较少,驾驶风格主要通过影响制动损耗和动力传动系统运行效率造成能耗波动,不同驾驶风格将导致百公里电耗相差10 kW·h以上。     

基于速度预测与自适应差分进化算法的混合动力汽车能量管理策略

为提高单行星排构型的混合动力汽车（hybrid electric vehicle, HEV）的燃油经济性,降低车辆燃油消耗量,提出了一种基于门控循环单元神经网络（gated recurrent unit neural network, GRU-NN）速度预测模型与自适应差分进化（adaptive differential evolution, A-DE）算法的能量管理策略,在模型预测控制（model predictive control, MPC）框架下预测未来车辆的行车速度,将整个工况内的全局优化求解问题转化为在预测时域内的局部优化求解,以发动机燃油消耗量最低与行车过程电池荷电状态（state of charge, SOC）平衡为目标,利用A-DE算法实现预测域内的最优控制序列求解。仿真结果表明,在实车采集的道路工况下,基于GRU-NN与A-DE算法的能量管理策略相较于ECMS燃油消耗量减少了4.55%,相较于动态规划燃油经济性达到了93.04%。     

一种基于聚类分析的船舶航行工况划分方法

 结合船舶航行工况与主机燃油消耗特性的关系，考虑吃水和相对风速影响因素，采用K-means聚类分析方法，实现油耗影响因素的不同航行工况的划分。以某超大型油轮为例，基于船舶航行装载与外部环境天气状态数据，实现了航行工况分类分析以及各工况下影响因素参数区间的确定，为船舶主机燃油消耗分工况匹配模型构建提供了更加精细化的分析基础。     

一种基于聚类分析的船舶航行工况划分方法

 结合船舶航行工况与主机燃油消耗特性的关系，考虑吃水和相对风速影响因素，采用K-means聚类分析方法，实现油耗影响因素的不同航行工况的划分。以某超大型油轮为例，基于船舶航行装载与外部环境天气状态数据，实现了航行工况分类分析以及各工况下影响因素参数区间的确定，为船舶主机燃油消耗分工况匹配模型构建提供了更加精细化的分析基础。     

丘陵地区对纯电动汽车经济性分析及能耗优化方法研究

为了分析丘陵地区对纯电动汽车的经济性影响以及如何提高能耗利用率,针对道路坡度,研究了一种基于动态规划优化控制电机转矩的方法,完成了优化能耗的目标。首先构建了纯电动汽车模型,设计了虚拟坡度,应用动态规划算法合理分配电机转矩及车速,并从车速方面分析了坡度对行车经济性的影响;之后,在虚拟坡度下,使用无坡度道路下的最佳经济车速控制仿真车辆,求解虚拟坡度下的汽车能耗,并将此方法计算的能耗与上一步优化方法得出的能耗做对比,证明了所提出的优化算法能够有效地降低能耗;最后,在实际路况上验证了提出的能耗优化算法的合理性。实验结果表明,针对丘陵地区提出的动态规划算法,能够全局优化能耗,有效提高驾驶经济性。     

基于道路工况分析的HEV控制策略优化方法

以某并联式混动公交车为研究对象,建立了四种典型工况模型,采用蚁群算法优化了最小等效燃油消耗控制策略中四种工况的充放电等效因子;分析了路面坡度与电池荷电状态(state of charge,SOC)目标值域调整之间的对应关系,设计了相应坡度自适应模块;提出了基于道路工况分析的混合动力汽车(hybrid electric vehicle,HEV)控制策略优化方法.典型工况下的仿真对比分析表明,该方法具有良好的工况适应能力,燃油经济性明显优于几类典型HEV控制策略.     

基于粒子群算法的变频调速泵站优化运行研究

针对高速线材厂冷却水循环系统中调速泵站能耗高、效率低的问题,对调速水泵的性能进行了研究,建立了基于粒子群算法、变频调速技术并以能耗为最小目标的优化运行数学模型,并对不等式约束条件进行了简化。在求解数学模型的过程中,采用粒子群算法,并提高了收敛速度和控制精度。最后通过仿真实验验证了此算法对于解决水循环系统中多台变频调速水泵并联优化运行的有效性。     

免疫遗传算法在变频调速泵站中的应用

针对高速线材厂冷却水循环系统中调速泵站能耗高、效率低的问题,对调速水泵的性能进行了研究,建立了基于免疫遗传算法、变频调速技术以能耗为最小目标的优化运行数学模型,对不等式约束条件进行了简化。在求解数学模型的过程中,免疫遗传算法中融入了一种新的处理约束条件的方法。避免了处理约束条件时遇到的困难和遗传算法易早熟、易收敛等缺陷,使得处理约束问题简单化,并提高了收敛速度。最后通过仿真实验验证了此算法对于解决水循环系统中多台变频调速水泵并联优化运行问题的有效性。     

基于汽车平顺性的新型半主动悬架研究

通过对车身加速度的频域分析,对车身加速度均方值相应进行了公式推导,提出了一种新型刚度和阻尼皆可变的半主动悬架;并且设计了其阻尼的控制算法。基于线性滤波法通过Simulink建立了路面输入模型,以四分之一车辆模型为基础通过AMESim和Simulink联合仿真平台在不同的路面上选取典型的速度区间对被动悬架、主动悬架以及提出的新式半主动悬架进行了模拟仿真比较。结果表明相比于主动悬架,在不良路面下,这种新型半主动悬架不仅减少了汽车的能量损耗;而且能够得到和主动悬架相近的性能。高速良好路面的时候,又能兼顾安全性,从整体上改善了汽车的平顺性。