基于RBF神经网络的SO2的预测

基于RBF神经网络的SO2的浓度预测,选取一定的历史数据建立径向基函数神经网络训练模型,进行拟合训练.将芜湖市1993年到2001年大气SO2的浓度历史数据用于径向基函数神经网络,建立训练网络模型,通过训练优化提高训练可靠性.再用该模型对芜湖市大气中SO2的浓度进行预测.     

NEDC工况下电动汽车双电机驱动系统能耗分析

电动汽车驱动电机的高效率区主要集中在高转速、大扭矩区域,但整车NEDC(New Europe Driving cycle)工况下电机主要运行在效率偏低的小扭矩区域。为了优化NEDC工况下电机的效率,提升电动汽车的续驶里程,提出一种双电机耦合方案,基于NEDC工况下对应的电机转速、转矩需求,匹配适合的电机性能参数,利用Matlab软件对双电机驱动系统进行能耗分析。结果表明,NEDC工况下双电机驱动系统百公里能耗降低6%左右。     

某款纯电动汽车用驱动电机噪声分析

根据某款纯电动汽车的整车噪声表现,对其动力总成部分驱动电机进行了不同阶次噪声测试与分析。从测试结果来看,在7. 8、15. 6、21. 5及51阶次噪声比较凸出,其中驱动电机在8、16及48阶次噪声表现明显。针对此问题,主要从驱动电机电磁方案定子冲片结构方面进行了优化设计,并在驱动电机本体及整车上进行了验证。结果显示驱动电机及整车噪声得到了改善,约有一半的振动幅值得到了减弱。通过对驱动电机的噪声分析、电机电磁方案的优化设计及验证,给驱动电机的噪声整改提供了一种优化方案,同时也对纯电动汽车整车噪声整改积累了相关经验。     

基于改进SMO的永磁同步电机全速段位置估算研究

为了改善传统滑模观测器(sliding mode observer, SMO)存在高频抖振、相位延迟、低速段失效等问题,提出一种改进SMO控制策略。该方法在低通滤波器之前引入一个放大因子,放大反电动势信号以便于提取估计;采用双曲正切函数替换符号函数,减少系统的高频抖振与信号干扰;采用自适应滤波器来提高检测精度,减小相位延迟。通过MATLAB/Simulink仿真分析比较了改进SMO和传统SMO两种策略,结果显示改进SMO相较于传统SMO相位延迟时间缩短了97.5%,并且能够显著减少抖振现象,精准估计20 r/min以下的电机转速,实现在全速段保持良好的估算性能,表明改进SMO策略具有更优的估算精度和适应性能。