基于燃料电池的复合电源式装载机分层控制

装载机能耗高、排放差, 研究装载机新能源技术具有重要意义。结合装载机工况特性提出了燃料电池与超级电容联合驱动的电源系统, 围绕复杂工况下燃料电池和超级电容系统动态模型的实时工况数据进行自适应能量管理策略研究。设计了复合电源拓扑结构与动力传动方案, 建立装载机复杂工况下系统多状态模型, 基于Haar小波理论对整车系统进行功率分流, 提出模糊逻辑能量管理策略动态平衡需求功率中的低频分量, 采用粒子群算法对控制系统进行优化。仿真结果显示:载荷功率经过最优阈值3层Haar小波处理后, 功率变化大幅度减缓, 有效提升燃料电池系统的寿命；模糊逻辑控制器输出的燃料电池功率曲线变化光滑, 超级电容SOC值处于设定区域内, 提高复合电源系统的综合效率；经过粒子群算法优化控制器后, 燃料电池输出平均功率同比下降约5%, 超级电容SOC值在约0.6达到动态平衡状态, 改善了装载机的动态响应和稳定性。      

连续信号交叉口网联自动驾驶车速控制

为了提高车辆在城市道路上行驶时的燃油经济性,同时减少污染物的排放,针对车联网环境下自动驾驶车辆可以与路侧设施及区域中心控制系统实时信息交互的特征,提出了连续信号交叉口车速控制方法。当车辆距下游各信号交叉口的距离和下游交叉口信号相位及时长可以提前获取时,通过提出的自动驾驶车速控制模型计算出一个使车辆能够连续通过下游多个信号交叉口的恒定速度,同时为了保证驾驶舒适性,采用平滑的三角函数曲线表征加/减速过程中的速度变化,避免了车辆在交叉口处急刹车或急加速的情况。为验证车速控制方法的有效性,基于多智能体技术建立了车联网环境下连续信号交叉口车速控制仿真系统,模拟对比分析了有速度控制和无速度控制下车辆连续通过3个信号交叉口的燃油消耗量、CO₂排放量以及行程时间。结果表明:在低密度车流下,运用该车速控制方法,车辆连续通过3个信号交叉口的平均燃油消耗量与CO₂排放量均减少了30%以上,行程时间减少了约5%;在中、高密度车流下,车辆的平均燃油消耗量与CO₂排放量减少了约20%,并能够节省约15%的行程时间。另外,通过与目前已有的针对单点信号交叉口的车速控制模型的比较,本文提出的连续信号交叉口车速控制模型在节能减排方面更具优势。      

基于ECE法规和Ⅰ曲线的机电复合制动控制策略

具有再生制动功能的电动汽车制动系统与传统燃油汽车的摩擦制动系统不同,在回收部分制动能量的同时其制动稳定性会发生变化.在保证安全制动距离的前提下,制动能量回收率的提高受到制动稳定性的制约和限制.针对电制动和常规摩擦制动组成的机电复合制动系统,建立了电制动力、电制动力矩和电池充电功率计算模型.考虑到电机转矩特性和电池充电功率限制,以最大化回收制动能量为目标,设计3种不同的机电复合制动控制策略.通过在ADVISOR软件中建立嵌入式仿真模块对制动能量回收率、电池荷电状态和纯电动模式的续驶里程进行了仿真计算和分析.计算结果表明:I曲线和ECE(Economic Commission of Europe safety regulations)法规边界线都不是理想的制动力分配曲线,所提出的制动力分配曲线OABCD综合性能较好,制动能量回收率达到59.56%,且一个循环的荷电状态变化很小,仅降低了4.29%.实车试验表明能量回收能够提高续驶里程.     

四轮驱动汽车牵引力控制系统控制策略

针对四轮驱动汽车整车动力性和横向稳定性的问题,提出新的目标滑转率计算和修正方法的牵引力控制系统综合控制策略。首先,建立车辆系统各主要部件的数学模型;然后,针对不同工况,利用模糊PID控制技术建立以发动机节气门开度控制、轴间扭矩分配控制和驱动轮制动控制为一体的牵引力控制系统综合控制策略;在车轮目标滑转率的选取方面,提出了最优纵向滑转率查表法,并根据车速以及轮胎侧偏角的大小对目标滑转率进行实时修正;最后,在典型工况下使用MATLAB/Simulink对四轮驱动汽车牵引力控制系统进行离线仿真研究。结果表明：本文所提出的牵引力控制系统控制策略能有效地抑制驱动轮的过度滑转,充分利用路面附着条件,提高汽车纵向驱动稳定性。     

环境温度对汽油缸内直喷汽车排放的影响

选取2辆典型汽油缸内直喷汽车(GDIV)，在环境舱内进行了不同环境温度下，车辆冷启动和热启动后按照全球轻型车统一测试循环(WLTC)运行时的排气污染物试验，测量并分析了GDIV排气中的气态污染物和颗粒物，旨在为GDIV排放系统设计、控制策略制定以及评价汽车排放对环境影响的相关研究提供理论依据。研究结果表明:环境温度对GDIV试验车辆冷启动和热启动的颗粒物数量(PN)和颗粒物质量(PM)排放因子影响显著。环境温度低于14℃，冷启动工况下行驶时PN排放难以满足国Ⅵ排放标准限值，总碳氢化合物(THC)和CO的排放因子受温度的影响显著，热启动时影响不明显。无论是热启动还是冷启动工况，当温度从-7℃逐步上升到40℃时，试验车辆的CO₂排放因子呈现先减少后增加的变化规律，2辆车在热启动时的CO₂排放因子比冷启动时平均降低4%和7%。冷启动和热启动时，氮氧化物(NO_x)排放因子受温度的影响均没有明显的规律。      

汽车DYC滑模控制器设计及系统稳定性分析

直接横摆力矩控制(DYC,Direct Yaw Moment Control)可在极限工况下产生维持车辆稳定行驶所需的附加横摆力矩,从而提高汽车的主动安全性能.建立了能够满足汽车稳定性控制测试要求的非线性汽车动力学模型,设计了用于汽车DYC的滑模变结构控制器(SMC,Sliding Mode Controller),并利用李氏函数证明了系统的稳定性,最后在Matlab/Simulink环境下对SMC的稳定性和控制效果进行了仿真测试.仿真结果表明了控制算法的有效性,并通过与PID(Proportional-Integral-Derivative)算法控制效果的对比说明了SMC具有更好的鲁棒性,拥有更好的应用潜力.     

大型客车柴油燃料生命周期分析

以实施第1及第2阶段限值后的大型客车为对象,对车用燃油从原油开采、运输、炼油WTT(Well-to-Tank)到车辆使用TTW(Tank-to-Wheel)等多个环节,即燃料生命周期WTW(Well-to-Wheel)内的能量消耗和温室气体排放进行了定量分析,WTT阶段的分析使用了有关统计数据,TTW阶段的分析采用了试验数据.结果表明:WTW阶段的能量消耗和温室气体分别是TTW阶段的1.151倍和1.153倍;WTT阶段各环节的能量消耗占总能量消耗的比例分别为6.7%,0.42%,6.1%,温室气体排放占总排放的比例分别为1.92%,1.42%,9.97%;大型客车第1阶段燃料消耗量限值的实施可降低12%的能量消耗和11.8%的温室气体排放;第2阶段燃料消耗量限值的实施可降低16.93%的能量消耗和17.67%的温室气体排放.     

基于制动边界与意图识别的再生制动策略

有效的再生制动策略能够增加电动汽车回收能量,提高其续航能力。通过汽车制动动力学以及相关法规的分析,提出了基于边界最大化的再生制动力分配策略,建立了基于制动踏板深度、车速、SOC的模糊制动意图识别模型,识别驾驶员制动意图;建立了基于电机效率曲线的电池充电保护模型,限制电池充电电流。通过对Cruise仿真平台的二次开发,研究本文提出的再生制动策略对于电动汽车续驶里程的影响。在新欧洲行驶循环(NEDC)条件下,该策略能够增加电动汽车续驶里程7.8%;在美国联邦环保局测试工况(FTP75)条件下,该策略能够增加电动汽车续驶里程27.3%。     

汽车DYC模糊PID控制方法

直接横摆力矩控制DYC(Direct Yaw-Moment Control)是提高汽车操纵稳定性特性的重要方法,其研究对于提高汽车的主动安全性具有重要意义.在深入研究汽车操纵动力学和先进控制理论的基础上,设计了具有智能积分模块的模糊PID(Proportion-Integral-Differential)控制器,将该控制方法应用于DYC控制.建立了能够反映车辆转向工况基本动力学性质的车辆动力学模型,在Simulink环境下对开发的智能积分模糊PID控制器进行了仿真测试与分析.仿真结果验证了算法的可行性和有效性,表明智能积分模糊PID控制方法可以实现较为理想的DYC控制效果,在该领域具有良好的应用前景.     

基于能量观点的混合层流优化设计

为了合理地在混合层流设计中减小阻力,降低能量消耗,利用吸气控制功率消耗与阻力、吸气速度的关系式,建立了考虑以吸气功率最小为优化目标的优化设计方法。该优化设计方法采用了自由变形（FFD）参数化方法,紧支型的径向基函数（RBF）动网格技术,改进的微分进化（DE）算法,以及耦合基于eN转捩预测的RANS流场高精度求解器。针对25°后掠角的跨声速无限展长后掠翼,进行了以阻力最小为优化目标的均匀吸气和以功率消耗最小为优化目标的分布式吸气的混合层流优化设计。优化结果表明,基于能量观点的优化结果在雷诺数10×106下可以达到均匀吸气的阻力收益,相比初始构型,阻力降低了29.1%,上下翼面转捩位置分别推迟了18%和15%弦长,功耗降低了1.7%;而在雷诺数20×106状态下,相比初始构型,阻力减小了41.3%,比均匀吸气阻力优化结果提高了4.5%,上下翼面转捩位置分别推迟了52%和14%弦长,功耗降低了8.14%。优化结果表明,建立的基于能量观点的混合层流优化方法是可行的。      

中国CNG/汽油两用燃料汽车全生命周期评价

基于GaBi软件建立了压缩天然气（CNG）/汽油两用燃料汽车全生命周期评价模型,利用该模型分析了两用燃料汽车从原材料获取到报废回收各阶段的能耗和排放,以及全生命周期能耗和排放对CNG-汽油使用里程比、整车总使用里程和电力结构的敏感性。研究结果表明:全生命周期内,使用阶段能耗和污染物排放最多,占全生命周期的50%以上;主要污染物为CO、NO_x和SO₂等;CNG/汽油两用燃料汽车在成本较低的情况下可有效降低环境影响,但发展CNG专用汽车则对节能减排更为有利;实施报废汽车回收利用、增大CNG使用里程比、提高利用可再生能源发电的比例可有效降低全生命周期的能耗和排放。      

时间与燃料约束的参数自主寻优变轨滑模控制

航天器相对运动轨控采用滑模控制具有较好的抗扰能力，但参数设置复杂。为贴近工程实际，引入燃料最优约束和寻优算法，提出一种综合考虑时间、燃耗以及误差的参数自主寻优滑模控制。首先，基于线性相对运动方程与指数趋近的滑模控制，建立相对运动滑模控制器模型，并由能量最优的轨迹规划器给出收敛约束时间，实现高效机动；然后，分析滑模控制器中可调参数与时间、误差的约束条件，制定了参数量级寻优规则；最后，通过惯性权值改进的粒子群算法，将误差允许范围内的最少燃料消耗作为寻优评价标准，输出最优量级与系数组合的控制参数，实现滑模的最优控制。仿真表明，使用粒子寻优器得到的参数组合，可使滑模偏差控制器在规定时间内通过最小燃料消耗令位置与速度误差稳定收敛，增加航天器在轨寿命。     

基于离子推进技术的轨道转移设计

将太阳能离子推力器应用于卫星的推进系统,完成从地球同步转移轨道(GTO)到地球同步轨道(GEO)转移任务;建立任务模型,设计基于纬度幅角的反馈控制策略,对发动机开关时间进行优化.采用图形处理器（GPU, graphic processing unit）加速的遗传算法(GA,genetic algorithm)对卫星转移轨道任务进行优化设计.仿真结果表明：通过对该闭环控制器的定常参数进行优化,可将轨道导引至目标轨道附近;采用太阳能离子推力器可减少燃料消耗.基于GPU加速的遗传算法,可缩短算法运算时间.     

舵面电动加载系统的自适应CMAC复合控制

针对无人机舵面电动加载系统具有非线性及多余力矩的特点,提出了一种自适应CMAC(Cerebellar Model Articulation Controller)神经网络与自适应神经元控制器并联构成复合控制结构.该控制策略以系统的指令输入和实际输出作为CMAC的激励信号,以系统的当前控制误差作为CMAC的训练信号.提出了利用误差在线自适应调整学习率的方法,消除了常规前馈型CMAC的过学习和不稳定现象.建立了无人机舵面电动加载系统的数学模型,给出了具体的控制结构和算法.仿真结果表明:该方法有效抑制了加载系统的多余力矩,增强了系统的稳定性,明显改善了舵面电动加载系统的动态性能.     

动力增程型高超声速飞行器的再入轨迹规划

为研究飞行过程中的动力装置启动时刻及燃料消耗情况，对轨迹进行优化，进而提出一种动力增程型弹道的再入模式。推导Sanger弹道的解析解，分析得到高超声速飞行器再入航程最优所必须的迎角及初始速度取值条件等相关前提，利用该结论设计动力装置的启动方式使航程最远、燃料利用率最大。将轨迹设计为Sanger弹道和拟平衡滑翔弹道相结合的混合弹道:再入前期利用助推器间隔点火的方式形成等高类周期跳跃弹道以保证足够远的航程; 再入后期采用拟平衡滑翔弹道，将最优控制问题转化为复杂多约束非线性规划问题，性能指标综合考虑了轨迹平滑和航程。仿真实现了所提出的动力增程型再入弹道; 并在燃料充足、弹道倾角取值合适的条件下，得到“打水漂”弹道形式，该弹道能量损失极慢，具有足够远的飞行能力。仿真表明，与不同点火方式及求解方法得出的弹道相对比，所提动力增程型再入弹道具有3.47~3.84倍的航程、1.04~1.18倍的末端动能以及4.47~15.79倍的燃料利用率。