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电控机械式变速箱(Electrical mechanical transmission, EMT)的换档过程是一个复杂的非线性多刚体动力学过程。由于系统建模困难,不确定性大,采用传统的控制算法往往无法得到满意的控制效果,从而极大地限制了换档过程控制方法的发展。针对这些问题,分析了换档过程的特性,将整个换档过程视为重复性过程,提出采用迭代学习控制的方法来优化换档过程。为此,采用未知输入观测器对换档阻力进行估计;然后设计线性状态反馈控制器得到初始控制输入;进而引入迭代学习控制方法来补偿控制误差,并且考虑了迭代学习过程中期望轨迹的设置,以得到良好的换档控制效果;最后,通过台架试验验证了算法的可行性和有效性。 相似文献
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基于电动汽车系统仿真的研究需要,提出两个非线性等效电路电池模型:GNL模型和CR模型。为了评价两个模型的性能,以320单体串联的80 Ah镍氢电池组为研究对象,基于同一组复合脉冲试验数据,应用多元线性回归方法同时辨识Rint模型、Thevenin模型、PNGV模型、GNL模型和CR模型的参数,进而建立各等效电路模型基于MATLAB/Simulink的电流输入仿真模型,使用26.67 A恒流放电和FUDS工况试验数据来验证模型精 度。模型计算结果与试验数据的误差表明,电流输入等效电路模型中,PNGV模型和GNL模型更适用于电动汽车仿真,GNL模型具有更好的精度。 相似文献
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