车用有机朗肯循环系统中计量泵的性能研究

在模拟车用有机朗肯循环(organic Rankine cycle,ORC)系统的工作环境下,设计并搭建以R123作为工质的液压隔膜计量泵性能测试平台。在额定转速(2900 r/min)下,通过调节液压隔膜计量泵的冲程(25%、50%、75%、100%)和出口压力,得到变工况下液压隔膜计量泵的特性曲线,并分析液压隔膜计量泵的关键参数对车用ORC系统性能的影响情况。结果表明:液压隔膜计量泵的流量受冲程影响,与出口压力基本无关。其输入功率和实际运行效率均随着冲程的增加而升高,最高分别可达523.91 W、88.27%。应用该液压隔膜计量泵的模拟车用ORC系统吸热量变化范围较广,系统热效率最高可达12.81%。液压隔膜计量泵可应用于车用ORC系统,通过调节液压隔膜计量泵的冲程和出口压力,可实现提高车用ORC系统热效率、增加系统净输出功率的目的。     

四轮轮毂电机驱动电动汽车电液复合制动平顺性控制策略

液压制动与电机再生制动的时域响应差异导致电动汽车在制动模式切换时产生冲击感，影响驾驶员驾驶感受和乘坐舒适性。以四轮轮毂电机驱动电动汽车为研究对象，提出一种基于分层架构的电液复合制动平顺性控制策略。针对"高压蓄能器+电机泵"式电子液压制动系统（EHB），上层控制器提出基于模糊控制的轮缸压力控制策略；针对制动模式切换过程中产生的冲击，下层控制器提出包括液压介入预测模块和电机制动补偿模块的电液复合制动平顺性控制策略。通过Simulink-AMESim联合仿真平台进行仿真试验验证。结果表明，轮缸压力控制策略能够保证轮缸液压力较好地追随目标压力，且稳态误差不超过2%；电液复合制动平顺性控制策略能够有效提高制动系统的响应速度，同时显著降低制动模式切换时的冲击，能提升车辆制动平顺性和乘坐舒适性。     

基于改进小波阈值-SVM的齿轮故障信号识别

针对在齿轮疲劳试验中需要多次停机拍照的问题,提出基于改进的小波域阈值降噪方法,对采集的齿轮啮合的声发射信号分析,并提取特征矢量作为支持向量机的输入特征向量,识别出故障信号,根据齿轮旋转周期,确定缺陷轮齿。与开箱拍照的记录进行对比,计算得出的问题轮齿和照片记录吻合。该方法减少了因停机拍照造成的齿轮工作数据采集不准确的问题,同时也减少了工作人员的工作量,在后续的实验中该方法得到了有效的应用。     

直流微网中混合储能系统的无互联通信网络功率分配策略

直流微网中通常采用混合储能系统作为缓冲环节,对分布式能源和负载引起的不同时间尺度功率波动进行补偿。为实现功率在能量密度型储能元件和功率密度型储能元件之间合理分配,提出无互联通信网络的分层控制策略。其中,底层控制以电压变化率作为虚构的信息载体,通过设置不同储能接口变换器输出电压关于功率的"灵敏度",确保超级电容在负载突变瞬间能够提供大部分功率;二次控制对底层控制产生的稳态误差进行补偿,以实现输出电压稳定,并保证超级电容稳态电流为零。在此控制框架下,各储能单元仅需本地信号即可实现自主协调运行,避免了互联通信网络所带来的经济性和可靠性问题。最后,实验结果验证所提方法的可行性和有效性。     

基于优化的Thevenin模型的镍氢电池仿真

针对镍氢动力电池开路电压的动态滞回特性,在Thevenin仿真模型的基础上对开路电压的选取进行优化,仿真模型主要优化开路电压与历史充放电方向的关系。对镍氢电池进行混合脉冲功率特性测试(HPPC),用递推最小二乘法对模型参数进行系统辨识,用Simulink搭建电池Thevenin经典模型及优化模型,用变电流对模型进行仿真分析。仿真结果表明:优化模型输出平均电压误差10 mV,对于电动汽车的实际工况而言,优化模型更能体现电池特性。     

基于数据统计特性的GS-SVM电池峰值功率预测模型

以锰酸锂动力电池为研究对象,对电池处于不同温度和荷电状态下的情况进行10 s峰值功率测试,同时测量电池内阻。对实验测试得到的温度、荷电状态、内阻及峰值功率数据进行统计分析,包括测试变量间的相关程度评估和共线性检测,挖掘电池外特性参数与峰值功率数据间的统计关系。在此基础上,提出采用基于网格搜索的支持向量机(GS-SVM)建立电池的峰值功率预测模型。验证结果表明所提模型预测精度高,平均误差仅为3.65%;该模型训练时间短、响应速度快、操作性强,可以实现对动力电池峰值功率的快速估计,为电动汽车安全可靠运行提供有力保障。     

油砂产业成本构成及发展趋势研究

本文基于加拿大能源研究院(CERI)报告数据及上市公司年报数据,对油砂产业成本构成进行了全面细致的量化分析;同时,结合常规油气生产数据,对比分析了操作成本及研发投入的发展趋势,并对加拿大本土最大的油砂生产企业Suncor Energy的成本构成及发展战略进行了分析和解读,提出了对我国石油企业油砂发展战略的思考与政策建议。