基于DSP的电动汽车电池管理系统的设计

在大量充放电模拟试验和随车试验数据采集的基础上,构建了基于数据信号处理器（DSP）芯片TMS320C2812的电池管理系统,实现了数据监测、荷电状态（SOC）估计、控制局域网（CAN）通信及USB存储等功能．在SOC估计算法上,根据电池所处状态进行了分类分析,并对估算难度最大的电池动态放电状态的算法进行了仿真实验．实验结果表明,该算法对镍氢电池的SOC能进行准确预测,并具有较高的精度．     

基于模糊神经网络控制的汽车辅助再生制动系统研究

将驾驶安全性和制动能量回收相结合,提出了基于模糊神经网络控制的汽车辅助再生制动系统.通过试验数据建立基于驾驶员经验的模糊神经网络,实现根据驾驶车辆与前车的相对距离和相对速度动态调整制动强度;通过计算得到不同的车速和制动强度下,前轮再生制动力,前、后轮摩擦制动力查询表;将模糊神经网络和制动力查询表嵌入配备比例阀的制动系统从而完成辅助再生制动系统的设计.在Simulink下搭建此辅助再生制动系统模型进行仿真实验,结果表明,此再生制动系统可以有效辅助驾驶安全,避免追尾事故发生,并可充分回收制动能量.