基于制动意图识别的电动汽车能量经济性

制动能量回收是提高电动汽车能量经济性的主要技术措施,准确识别驾驶意图是制动能量回收的关键。分别建立驾驶员收起加速踏板阶段和踩下制动踏板阶段的制动意图识别模型,采用模糊控制方法对制动意图进行识别,以小强度制动、中强度制动和紧急制动作为量化的驾驶员制动意图输出;依据制动意图识别结果制订了2种能量回收模式;基于欧洲经济委员会(ECE)法规线和I曲线建立了制动力分配策略和计算模型;针对不同的能量回收模式,以Cruise和MATLAB/Simulink为平台,建立了制动系统仿真模型,计算制动能量回收率和电动汽车续驶里程。结果表明:能量回收模式不同,电动汽车的制动能量回收率不同;在一个新欧洲驾驶循环(NEDC)中,考虑收起加速踏板阶段模拟发动机制动的能量回收模式能够提高制动能量回收率;NEDC循环工况的续驶里程提高了5.69%。      

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.     

电动汽车传动系参数设计及动力性仿真

对电动汽车电动机、传动系的传动比和电池组容量等参数设计的原则和方法进行了分析和探讨,并以某种型号电动汽车为研究对象,对动力传动系的参数进行合理的选择和设计.建立了整车动力传动系统及其关键零部件电动机、电池、减速器等的性能仿真模型.应用电动汽车仿真软件ADVISOR(Advanced Vehicle Simulator)对整车动力性进行了仿真计算.仿真结果表明,以锂离子电池为能源的电动汽车的加速性、爬坡能力、最大车速、续驶里程等动力性能均满足设计指标要求,从而验证了仿真模型的正确性和有效性.      

基于改进卡尔曼滤波的电池SOC估算

以研究电动汽车动力电池管理系统为背景,以电池荷电状态估算为关键技术,介绍了荷电状态与其主要影响因素的非线性动态关系,建立了二阶RC等效电池模型.在此基础上,考虑了温度对电池内阻的影响,采用卡尔曼滤波算法、改进的安时计量法和开路电压法,结合基于温度的电池模型参数在线辨识,对电池荷电状态进行估算,通过MATLAB仿真,并与基于经验公式的卡尔曼滤波算法进行了对比,平均误差为2.46%,提高了估算精度,验证了算法的可行性和可靠性.      

基于蛇形通道的电池组液冷方案设计与优化

相较于传统汽车,电动汽车在大力发展新能源的背景下具有良好的应用前景。电池作为电动汽车的动力源之一,其输出性能极易受到温度的影响,电池热管理系统对控制电池工作温度、延长电池组寿命、保障电动汽车安全稳定行驶等都具有重要意义。针对动力电池在工作过程中因自身温度过高而产生不利影响的现象,先分析了电池的生热特性。然后,提出了一套基于蛇形通道的液体冷却热管理方案并进行优化。最后,温度场仿真结果表明:优化后的液冷结构对电池组的工作环境有显著影响,高温工况下能够使电池工作在最佳温度范围20 35℃之内,同时满足电池组内温差小于10℃的要求。      

基于光谱知识的高光谱图像自动识别方法

针对传统高光谱图像矿物识别方法未能充分利用矿物光谱诊断吸收特征与矿物光谱知识、识别过程人为干预多等问题,提出了一种基于光谱知识的高光谱图像自动识别方法.该方法引入了基于光谱吸收特征与波形特征的光谱知识作为自动识别的标准,利用连续统去除操作增强光谱吸收特征,采取基于光谱主次吸收特征的识别决策策略,建立多级约束准则以提高识别精度及避免误识别,通过利用模拟数据进行算法精度评价并应用航空高光谱成像仪AVIRIS(Airborne Visible/Infrared Imaging Spectrometer)数据进行应用分析与验证.结果表明:当图像信噪比大于200时,识别准确率可以达到80.3%,能够得到良好的识别结果以及较高的精度,并实现了基于高光谱图像的矿物自动识别.     

高动态条件下星点像斑建模与补偿

高动态条件下星点提取有两个难点：一是暗弱星点目标湮没在噪声中不易识别,质心定位精度较差;二是星点像斑可能断裂,无法用常用的连通域算法提取。针对上述难点,本文建立了高动态条件下星点像斑模型,提出了基于该模型的像斑补偿与质心定位提取算法。该方法分为四步：第一,利用卡尔曼滤波实现星点像斑静态模板的实时迭代;第二,基于静态模型与星点运动模糊模型建立星点像斑动态模型;第三,以动态模型作为模板在恒星跟踪窗口内进行相关性匹配以确定星点像斑位置;第四,基于动态模型补偿星点像斑,并计算质心位置。实验结果表明,该方法能有效解决高动态条件下暗弱星点提取与断裂残损星点修复问题。相比传统算法,姿态精度误差均值减少了40.9%,最大误差减少了81.2%;星点提取率达到100%,提高174.5%,提取星数相比阈值分割与连通域法提高了173%。     

考虑倍率的平流层飞艇储能电池建模与分析

准确掌握储能电池的实际电量是确保平流层飞艇实现长航时飞行的关键因素之一。首先，建立了平流层飞艇能源系统仿真模型，对能量输入和消耗进行动态分析。随后，对储能电池进行不同电流倍率的充放电测试，采用多项式拟合的方法，根据测试数据建立了储能电池充放电过程中荷电状态(SOC)、剩余放电时间(RDT)、剩余充电时间(RCT)的分析模型。最后，结合能源系统能量输入、消耗模型和储能电池模型进行飞行模拟仿真，获取各部分变化数据，与已有试验数据进行量化对比分析。结果表明:所构建储能电池模型在SOC、RDT、RCT的计算误差分别小于3%、1.5%、1.5%，能够准确反映电池工作过程中SOC、RDT、RCT的变化，可为平流层飞艇平台制定优化的飞行策略提供量化支撑。      

基于层间分类一致性准则的舰船目标细粒度识别方法

舰船目标的层次化、细粒度识别在军事和民用领域均有重要意义。现有细粒度识别方法一般需要部件级精细标注或采用注意力机制提取关键特征，但并未有效利用舰船目标层次化分类体系中本身所蕴含的隶属关系信息提高细粒度识别精度。针对舰船目标的层次化分类问题，建立了舰船目标多层级一致性分类数学模型，提出了一种基于层间强一致性分类准则的细粒度识别方法，设计了层间一致性分类损失函数，并构建了多层级兼容舰船目标细粒度识别网络(MLCDet)。经试验验证，该方法有效、鲁棒，资源开销小，能够有效利用分类体系中各类别间的隶属关系提升目标识别精度。在无需部件级标注信息的前提下，将mAP提高了1.3%,与此同时，模型总参数量仅增加0.02%,推断速度不变。     

基于GCF-SB视觉注意模型的红外目标检测算法

针对复杂背景、低对比度条件下的红外目标检测,提出了一种基于灰度对比度特征 相似性贝叶斯(GCF SB)模型的红外显著性目标检测算法.建立了一种灰度对比度特征(GCF)模型,该模型利用两个通道分别提取红外图像的灰度特征和对比度特征,然后通过特征融合获得初级显著图;建立了一种基于相似性的贝叶斯(SB)模型,该模型根据初级特征图分别计算目标和背景的先验概率和似然函数,然后利用贝叶斯公式获得最终显著图,进而实现红外图像的显著性目标检测.实验结果表明,所提出算法能够有效抑制复杂背景、低对比度红外图像的噪声,增强对比度,具有较高的检测精度和鲁棒性.     

基于出行链的电动汽车充电行为影响因素分析

随着电动汽车的快速发展,大规模电动汽车充电将给电力系统规划和运行带来不可忽视的影响,研究电动汽车的充电行为及其影响因素,并实时预测潜在的充电行为越发迫切。基于北京市私家电动汽车的历史车联网数据,引入出行链的概念,综合电动汽车充电过程和放电过程的数据,从实际出发考虑影响电动汽车充电行为的多种潜在因素,并通过logistic回归模型分析确定了显著影响充电行为的因素。分别基于单一和多个显著影响因素建立电动汽车充电行为的预测模型,预测结果表明,基于多个显著影响因素的模型准确率更高,且对晴天的预测效果更好。研究成果将有助于优化电动汽车的充电行为,进而提高电动汽车的充电效率。      

集成电液制动系统助力算法及其功能验证

针对传统真空助力制动系统无法直接应用于新能源车辆的问题,研究开发了一种集成电液制动(IEHB)系统,并形成样机。样机由中空电机、滚珠丝杠副、三腔主缸、人力缸及踏板行程模拟器等组成,集成制动助力、线控制动及再生制动等功能。设计了一种提高制动助力性能的滑模控制算法,并利用Lyapunov方程证明了该算法的稳定性。对本文算法及系统其他功能进行实车验证,结果表明:本文算法可以控制电机在三腔主缸内快速建立压力,并控制滚珠丝杠跟随踏板推杆一起运动,从而始终保持良好的脚感;系统可以实现线控及人力备份制动功能,且满足法规要求;踏板行程模拟器提供的脚感连续平滑。     

基于滑模控制的车车协同主动避撞算法

传统的汽车主动避撞算法主要基于后车制动实现,但实际应用中会因为车距过近时仍无法避免追尾事故,以及由于紧急制动而造成驾驶员、乘客感到不适.需要从汽车行驶舒适性出发,利用车车通讯获取前车信息计算理想车间距,建立滑模控制方程计算出后车期望加速度,通过分配前后车加速度来完成协同主动避撞,由此保证了汽车行驶舒适性和安全性,弥补了传统算法的不足,并通过CarSim和Matlab/Simulink联合仿真验证了算法的可行性.      

网联混合动力汽车能量优化控制

能量管理策略是混合动力汽车的核心技术之一,决定了车辆的燃油经济性和排放性能。针对现有混合动力汽车的能量管理都是基于固定工况开发而没有考虑实际道路工况的问题,基于智能交通系统（ITS）和专用短程通信技术（DSRC）获取的道路交通信息和周边车辆信息,提出了一种网联混合动力汽车分层能量控制方法。其中,上层控制器利用道路交通信息和模型预测控制算法预测车辆的最优目标速度并计算出需求转矩;下层控制器利用上层控制器获得的目标车速信息,实现最优车速跟随,并使用模糊神经网络控制算法优化发动机和电动机之间的转矩分配以降低燃油消耗。仿真结果表明:与传统的能量管理策略相比,所提方法可以有效避免车辆在红灯时停车,车辆的燃油消耗率降低了34.88%,HC、CO和NO_x的排放分别降低10.59%、66.19%和1.05%,提升了混合动力汽车的燃油经济性和排放性能。      

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。      

基于挂钩力模型的拖挂式房车同步制动控制

为了提升拖挂式房车制动时牵引车与房车的制动同步性能,结合纵向挂钩力观测器提出一种制动协调控制方法。分析牵引车-房车直线制动运动学特性,考虑电磁制动器机电耦合特性以及球头挂钩柔性连接特性,建立牵引车-房车直线协调制动模型;采用牵引车速度/加速度等低成本传感器所获得的信号数据,基于卡尔曼滤波算法,设计了拖挂式房车纵向挂钩力估计器;引入终端滑模变结构控制算法,建立纵向挂钩力估计值与目标值误差动力学方程,使纵向挂钩力准确跟随目标值,并在此基础上开发了拖挂式房车制动同步控制器。仿真和实车测试结果均表明,所提出的估计方案能准确跟踪拖挂式房车的纵向挂钩力;与其他常规方法相比,所采用的控制方法使得牵引车与房车在制动期间最大挂钩力值小于3 kN,有效保证两者制动的稳定性。      

考虑射程损失的高超声速飞行器突防弹道分析与设计方法

研究了高超声速飞行器突防机动造成速度损失进而影响射程的问题。高超声速飞行器在面对拦截威胁时需要靠自身机动进行躲避,而机动躲避将会使得飞行状态产生偏离,进而影响高超声速飞行器射程。针对此问题,首先分别建立弹道式和滑翔式高超声速飞行器运动学和动力学模型,然后考虑突防机动过程中造成的速度、弹道倾角等弹道参数变化,分别对弹道式和滑翔式高超声速飞行器的射程与弹道参数关系模型进行构建,得到突防机动-射程变化关系。之后, 通过数值仿真对突防机动-射程变化二者之间的关系进行验证,结果表明弹道式和滑翔式高超声速飞行器的机动均会导致射程变化,且变化规律与理论分析基本一致,验证了所提出突防机动-射程变化模型的正确性和有效性。最后,基于突防机动-射程变化模型,针对两种高超声速飞行器分别给出对射程变化影响较小的突防机动策略,为提升飞行器飞行性能提供理论和方法基础。