煤层气发动机空燃比控制算法研究

对二维插值、PID、自适应和模糊控制等空燃比控制算法进行比较,提出了基于C8051F005单片机的空然比PID闭环控制方法.采用氧传感器信号作为反馈量,对喷油量和喷油定时进行修正,控制空燃比.结果表明,空燃比PID闭环控制方法可进一步提高燃气发动机的动力性,降低排放.     

铁路站车垃圾衍生燃料制备工艺的正交试验研究

利用北京门头沟煤和铁路站车垃圾,在室温下采用钢模制备出了垃圾衍生燃料.选用L9(34)正交表,以落下强度和热稳定性为评价指标,考察了含水率、成型压力、煤配比和垃圾破碎粒度4个主要因素和3个水平条件对铁路垃圾衍生燃料制备工艺的影响.研究表明:各因素对垃圾衍生燃料(RDF)的热稳定性均无显著影响.试验得到的最优生产工艺参数为:成型压力50 MPa,含水率20%,粒径大小<13 mm,煤配比90%.     

在山西兴建燃气-蒸汽联合循环电厂的必要性和可行性探讨

分析了山西电力的现状以及国内外使用燃气—蒸汽联合循环的情况,指出在山西有必要且有可能建立燃气—蒸汽联合循环电厂,以提高山西能源利用率,减少山西的环境污染。     

加热与非加热型氧传感器在摩托车电喷系统中应用的对比分析

为了分析加热型与非加热型氧传感器在摩托车电喷系统中的应用,在1台装备了125mL、四冲程、单缸水冷发动机的电喷摩托车上进行试验.试验研究了摩托车在EUIII测试循环工况下的排气温度变化,以及对于两种氧传感器起燃时间、陶瓷体温度变化、动态响应特性和排放的影响.试验结果显示,非加热型氧传感器的起燃时间要比加热型的长,但露点风险小;在EUIII测试循环的大部分时间里,非加热型氧传感器能够持续稳定地工作;非加热型氧传感器较低的陶瓷体温度会导致λ均值往混合气稀的方向偏移,但可以通过软件进行补偿;使用非加热型氧传感器会造成更多的CO和HC排放,但改进保护管设计能够通过EUIII排放测试.因此,非加热型氧传感器符合摩托车电喷系统的要求.     

PEMFC中液态水沿程分布的机理研究

通过分析流道和扩散层中的压力损失,并根据理想气体状态方程,得出了沿流道方向气体总压力以及水蒸气分压力沿程分布的表达式.根据液滴生成的机理分析,得出了PEMFC阴、阳两极扩散层中液态水沿程分布的表达式.结果表明:阳极中一般很难有水生成;阴极中加湿度越大,进口压力越大,过量系数越小,液体出现的位置离进口越近,且同一位置液态水的生成速率越大,当阴极气体完全加湿时,液态水的生成速率仅与其到进口的距离、电流密度、膜中水传输系数以及流道的宽度有关,而受流道的高度、过量系数、进口压力以及温度等影响较小.     

组件增殖因子与组件参数的定量关系

为确定 NHR- 10钆组件增殖因子与组件参数之间的定量关系 ,采用 TRANP程序进行组件计算 ,并进行分段低阶拟合和不分段高阶拟合 ,给出了组件增殖因子随燃耗变化的拟合曲线。计算结果表明 :可燃毒物排列与组件增殖因子无关。组件增殖因子与富集度、钆毒物质量分数、可燃毒物根数的近似数量关系可以通过分段低阶拟合来表示。分段低阶拟合比不分段高阶拟合具有更高的精度。这些结果为组件设计和燃料循环研究中组件特性描述提供了一种近似的表示方法     

电控汽油机多点喷射系统及喷油器的选择

电控汽油喷射已被广泛应用于电控汽车中。简述了电控喷射系统的原理及喷射类型，并对电控汽油多点喷射系统及喷油器的选择做了分析与探讨。     

基于进化RBF网络的柴油机喷油参数研究

基于柴油机燃油喷射电子控制实时性的要求，引入非线性最优控制理论来确定RBFNN的参数，用全局优化算法－遗传算法来离线求解非线性优化问题，用递推最小二乘法（RLS）在线调整进化RBFNN的输出权值，增加系统的抗干扰能力。同时通过分析输入参数与输出参数的相关性来简化该神经网络。结果表明：冷却水温及润滑油温度与喷油参数的相关性最低，从输入参数中去除它们后的简化神经网络在更少的迭代次数下能达到同样的逼近效果。     

熔融碳酸盐燃料电池实验研究

熔融碳酸盐燃料电池(MCFC)是第2代燃料电池,工作温度650°C.组装了12cm×10cm的MCFC单体电池,开发了电池的关键材料、烧结及升温程序.电池以多孔陶瓷板材料γ-LiAlO2作为电解质支持体,其厚度为0.8mm,孔径分布0.1～0.8μm,孔隙率50%;阴极采用多孔板Ni,厚度为0.8mm,平均孔径为12μm,孔隙率55%;阳极采用多孔板Ni,厚度为0.8mm,平均孔径为8μm,孔隙率50%.电池的开路电压达到1.10V,电流密度达到120mA/cm2,工作时输出电压为0.65～0.70V,输出功率5～10W.     

燃料电池系统热管理子系统建模与温度控制

燃料电池电堆的温度分布对燃料电池的安全与寿命有重要影响。该文分析了车用质子交换膜燃料电池系统热管理子系统的结构,并建立热管理子系统的动态模型。在此基础上对燃料电池温度控制算法进行研究,针对热管理子系统大惯性和大迟延的特点,设计了基于预测的智能P ID算法。该算法采用简化的热管理子系统模型预测电堆温度变化趋势并进行提前控制,能显著减小超调。试验结果表明,该算法能实现±0.5℃的控制精度,控制效果良好。