锂离子电池参数辨识及荷电状态的估算北大核心CSCD

实现对锂电池的荷电状态(state ofcharge,SOC)的准确估算对电动汽车电池管理系统具有重要意义。采用了二阶RC等效电路模型对电池进行精确建模,并分别利用离线参数辨识和带遗忘因子的递推最小二乘法的在线参数辨识方法对等效电路中的参数进行辨识,在确保模型精度满足要求后,利用扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)算法来实现对电池SOC的准确估算。以美国联邦城市运行工况(federal urbandriving schedule,FUDS)和城市道路循环工况(urban dynamometerdrivingschedule,UDDS)进行仿真实验,并将实验中标准SOC值与离线辨识和在线辨识的SOC估计值进行对比分析。实验结果表明,在FUDS工况和UDDS工况下利用EKF算法估算SOC的平均误差都在2.5%以下,且在线参数辨识模型比离线参数辨识模型的平均误差分别降低了0.7%和0.9%。证明了EKF算法能实现对电池SOC的准确估算,且在线参数辨识方法下的电池模型具有更高的估算精度。     

基于扰动力矩观测器的电子节气门控制

通过介绍汽车电子节气门控制系统的工作原理及其组成,以及对系统的非线性因素分析,建立其数学模型,设计出数字PID控制器和扰动力矩补偿器,并在matlab/simulink中进行了仿真,对仿真结果分析得出:基于数字PID控制器的控制精度较差,并且容易产生超调;基于扰动力矩观测器的PID控制器具有较好的跟踪性,可以较好地满足控制要求.     

汽车爆胎新模型的建立及仿真研究

汽车爆胎后爆胎车轮半径变小,引起车身姿态的变化,从而导致载荷发生转移．载荷的转移又会引起车轮上侧偏力及回正力矩的变化．通过分析这些变化,建立了关于汽车及其转向系统的爆胎新模型．利用Simulink搭建仿真模型,得出汽车在爆胎后的侧向速度、横摆角速度的变化特征,为以后控制研究工作奠定了理论基础．     

基于纯电动汽车的双输入双向DC/DC变换器设计

由于目前复合电源系统中只用一个单输入DC/DC变换器存在稳定性差,蓄电池使用寿命短的现象,而使用两个单输入DC/DC变换器又存在结构复杂、可靠性差的缺陷.因此设计了一种基于纯电动汽车的双输入双向DC/DC变换器,该变换器通过将蓄电池、超级电容作为双输入电源接入其中,使二者的输出电压更加稳定,有效地保护了蓄电池,延长了其使用寿命.同时,只使用一个DC/DC变换器使系统结构得到简化,提高了可靠性.对所提出的DC/DC变换器在纯电动汽车不同工况下的工作情况进行了分析,最后通过Matlab/Simulink进行了仿真验证,结果表明所提出的DC/DC变换器能够满足电动汽车的要求.     

基于Matlab模型异步电机控制代码的开发

为了实现高效可靠的嵌入式代码开发,采用基于模型的开发方法,利用MATLAB强大的建模和仿真功能,并结合Matlab/RTW及CCS进行DSP程序调试及控制代码自动生成的工作,在异步电机仿真试验平台上实现了控制代码的自动生成和测试.试验结果表明:应用自动代码生成的方法,加速了代码开发速度,减少了开发周期,有较好的应用前景.     

基于主动转向的爆胎汽车操纵稳定性模糊控制研究

汽车在高速行驶时发生爆胎后引起的交通事故危害较大,为了能够更好地控制爆胎后的方向稳定性,主要是通过分析爆胎后的主要影响因素,建立爆胎汽车方向失稳动力学模型,并建立基于主动转向的模糊控制器。重点研究了汽车爆胎后车轮的滚动半径变小以后对汽车行驶方向失稳的影响,进而分析由于爆胎汽车姿态变化而引起的载荷转移,以及由于载荷转移所导致的各个车轮上的侧偏力大小对汽车行驶方向失稳的影响。最后通过仿真验证模糊控制系统能够较好的纠正由于爆胎引起的汽车跑偏。     

三重交错并联DC/DC变换器设计

DC/DC变换器是复合电源电动汽车的重要组成部分之一,为了提高DC/DC变换器的功率密度,DC/DC变换器正在向高频化发展,研究在单相DC/DC变换器的基础上,设计了一种三重交错并联DC/DC变换器,可以提高系统的开关频率、降低纹波电压,从而减小滤波器的体积、提高功率密度.最后通过Simulink进仿真分析,结果表明:三重交错并联DC/DC变换器的纹波电压明显小于单相DC/DC变换器,有利于功率密度的提高.     

基于神经网络的电液位置伺服疲劳试验机控制系统研究

以电液位置伺服控制系统为研究对象,在传统PID控制的基础上,提出一种基于BP神经网络的控制策略。利用神经网络的自适应、自学习的特点,实现对电液位置伺服系统PID参数的自整定。搭建试验机并进行实验,结果表明:BP神经网络PID控制很好地解决了电液伺服控制系统中加载速度及稳定性等问题,是一种实用性很强的控制策略。     

基于多变量MIC神经PID智能板的主动控制

智能压电材料由于它的正逆压电效应,故在噪声及振动的主动振控制中应用越来越多,基于薄板理论并且利用有限元的方法对压电板进行离散化,推导出智能压电板的有限元动力学方程,并且应用多变量MIC网络神经PID算法,对其进行控制,利用MATLAB编程分几种情形进行数字仿真,对响应曲线进行分析,仿真结果表明该方法能有效抑制层合板的振动,达到对智能层合板的主动控制,特别是模型失配时仍然有较好的控制,很好地解决了这类智能板模型易变的控制问题,相对一般的控制方法具有较强适应性。     

基于模糊双闭环控制的PWM单相整流器设计

提出将模糊双闭环控制策略用于整流器以提高其功率因数,研究了影响整流器提高功率因数的因素,进而利用模糊推理技术和双闭环控制策略对功率因数和输出电压进行稳定控制,其结果明显优于单纯的PI控制和双闭环控制.