基于模糊控制功率分流式混合动力客车控制策略

针对开发的双行星排式混合动力系统,选取超级电容作为唯一的电源储能器,对超级电容进行选型和参数匹配。基于模糊控制理论和整车燃油经济性目标,提出了发动机最优曲线的控制策略并给出了具体实施的方法。为验证控制策略的实际控制效果,样车进行了台架试验,测试结果表明:在典型综合城市工况下,发动机工作点按照目标曲线运行,克服了传统PI控制中发动机转速波动大、油耗高的缺点,使用模糊控制算法的整车综合油耗为21.44L/100km,相比传统PI控制算法节油率提高了4.88%。     

系统效率最优的功率分流式混合动力汽车非线性预测控制

针对一种基于双行星排构型的功率分流式混合动力汽车,建立系统动态模型,准确描述其转速转矩耦合关系,通过建立各部件的效率模型,分析不同模式下系统的工作效率. 设计控制器结构框架,以系统工作效率和电池充放电平衡为目标,构建基于模型预测控制的优化问题,采用一步马尔科夫链模型预测驾驶员需求转矩及车速,将有限时域内的优化问题转化为非线性规划问题,基于序列二次规划算法实现优化求解. 仿真研究表明,基于系统效率最优的预测控制器能够维持电池的充放电平衡,在美国城市驾驶循环（UDDS）下,当电池初始电池荷电状态（SOC）分别为0.50、0.55和0.60时,相较于以发动机燃油消耗最优为目标,车辆等效燃油经济性分别提高了7.17%、5.73%和10.11%,验证了控制器的有效性和优越性.     

静液传动混合动力车辆控制策略优化

为了提高静液传动混合动力车辆的燃油经济性,在Matlab/Simulink平台上建立了整车动态性能仿真分析模型,建立逻辑门限控制策略参数优化的有约束非线性规划模型,以燃油消耗率为优化目标,以发动机主动充压转矩差值和主动充压压力限值为优化对象,运用多目标遗传优化算法,在不同的循环工况下对静液传动混合动力系统工作模式的选择...     

车辆多模式多目标自适应巡航控制

为增强量产ACC对前车驾驶意图的预判与自适应能力,发展了一种多目标自适应巡航控制算法,建立闭环纵向跟驰模型。基于模型预测控制理论,综合协调巡航过程中驾驶员期望响应、跟驰安全性、车辆自身物理限制等控制目标,并引入松弛向量以确保滚动在线优化存在可行解。采用待优化目标与控制输入权重调校以及控制器工作域边界松弛的策略,将ACC系统划分出6种工作模式,同时采用模糊推理与加速度加权平均策略,以实现工作模式最佳匹配与平稳过渡。仿真结果表明,多模式设计策略与多目标控制算法能够一定程度上提升ACC系统的适应性与友好性。     

单纯形-多目标粒子群优化方法的混合算法

粒子群优化算法的局部搜索能力较差，在利用该算法求解复杂的多目标工程优化问题时，往往很难求得质量较好的非劣解集。对此，提出了单纯形-多目标粒子群优化方法的混合算法(SM-MOPSO)，该算法不仅继承了粒子群优化算法的优点，而且具有很强的局部搜索能力和较好的鲁棒性能，不仅使非劣解集均匀分布，尽可能的逼近真实的非劣前沿，并且扩展了非劣解集的范围，使非劣解集对于每个单目标而言都有较广的覆盖范围。文中以两目标十杆和二十五杆桁架结构作为算例，取得了很好的优化结果，验证了该算法的优越性能。     

自主车辆高效多目标预测巡航控制

考虑自主车辆自适应巡航控制(ACC)多目标优化及快速计算问题,提出了一种高效多目标预测巡航控制算法。首先采用阶梯式控制策略减少模型预测控制在线计算量,参数化预测时域内的控制输入变化量;接着利用(MPC)中QP问题的特殊结构,将变量进行适当重组,使用改进后的内点法来提高系统计算性能,进一步减小计算负担;最后,将该算法应用于本车车辆ACC系统,仿真结果与传统MPC进行了对比,验证了算法的有效性和实用性。     

深度混合动力电动汽车牵引力控制方法

提出了基于深度混合动力电动汽车的牵引力分层控制方法。上层控制中提出了基于动态滑模的驱动轮目标驱动力矩制定策略;下层控制中提出了电机转矩单独控制策略、基于转矩动态协调的发动机电机协调控制策略以及工况识别逻辑。最后开发了仿真和硬件在环试验平台,结果表明,本文方法能够快速、准确、平稳地实现对打滑车轮的控制,改善了深度混合动力汽车的起步性能、加速性能以及稳定性能。     

混合动力汽车动力电池自适应神经网络优化控制

针对二阶（RC）等效电路模型所建立的动力电池非线性系统,研究了自适应神经网络（NN）输出反馈优化控制的设计问题并进行了稳定性分析。首先,利用神经网络逼近系统未知不确定,并设计了时变增益非线性状态观测器,解决了电池阻容电压和电荷量（SOC）不可测的问题。然后,在Actor-Critic网络框架下,提出了一种基于观测器的自适应神经网络优化控制设计算法。基于Lyapunov稳定性理论,证明了闭环系统所有信号半全局一致最终有界（SGUUB）。最后,通过仿真验证了本文优化控制理论的有效性。     

混合动力多能源控制逻辑测试研究

针对实时硬件在环仿真测试平台存在费用比较高且需要提供控制器所有连接的线束的问题,论述了对具有实时通信接口的混合动力多能源管理系统进行控制逻辑的测试方法,提出了可以利用其实时通信接口虚拟控制器的其他数字I/O和模拟I/O,并借用先进的CAN总线仿真系统来实现.利用这种仿真测试方法,不仅可以缩短混合动力汽车开发周期,也可更大程度地降低开发成本.     

多目标混合优化的阈值图像分割

提出了一种多目标混合优化的阈值图像分割算法。该方法以类间方差函数和模糊熵函数为待优化目标函数,为了改善粒子群算法在迭代后期陷入局部最优的问题,在粒子群算法中引入多元宇宙优化算法并产生一组非支配解集;采用混沌搜索策略进行搜索,以更有效地逼近最优阈值;通过类间差异和类内差异的加权比值来选取最优解。仿真结果表明,相较于Otsu算法、多目标粒子群算法以及多元宇宙优化算法,算法的分割准确率较高。     

基于瞬时效率的功率分流式混合动力汽车最佳分离因子的确定

介绍一种基于系统瞬时效率优化的功率分流式混合动力汽车最佳分离因子的三重迭代确定方法。得到最佳分离因子与车速和需求功率的函数关系,并基于最佳分离因子开发出功率分流式混合动力汽车的瞬时最优控制算法。与基于发动机最优曲线控制算法相比,基于最佳分离因子的系统瞬时最优控制算法经济性有明显的提高。     

基于PID与Q-Learning的混合动力汽车队列分层控制

提出一种基于PID与Q-Learning的混合动力汽车队列分层控制策略。上层控制器基于车-车通信获得队列中前车的速度和位置信息,采用PID控制器实现队列的纵向控制并获得后车的目标车速;下层控制器根据该目标车速采用Q-Learning进行混合动力汽车队列的能量管理。仿真结果表明：上层控制队列平均车间距保持在14 m左右,确保良好的行驶安全性;下层控制队列平均百公里油耗比DP策略增加了2.57%,离线计算时间减少了23%。该策略在保持与DP基本相同的燃油经济性下,不仅能适应随机工况,也能在线实现。     

基于混杂模型预测控制的混合动力车辆能量管理

以并联式混合动力车辆为研究对象,针对其具有连续变量和离散变量并存的特点,采用混杂模型预测控制算法对其进行优化求解。首先,对发动机和电机的外特性曲线、行驶阻力曲线、发动机油耗曲面、电池功率曲面等进行线性化处理,并采用分段仿射自回归外生模型来拟合电池荷电状态计算公式;其次,在混杂系统描述语言工具箱中对各个线性化部分进行描述,并自动生成混合逻辑动态系统;最后,采用混杂工具箱对生成的混合逻辑动态系统进行求解,并将结果与基于非线性模型预测控制算法的结果进行对比。对比结果表明:采用这两种算法对UDDS、NEDC和US06这3个标准工况进行仿真时,基于混杂模型预测控制算法相对于非线性模型预测控制算法,燃油经济性分别提高了20.0%、15.5%和10.6%,且当预测时域小于9时,混杂模型预测控制算法的计算速度更快。     

建设项目多目标优化方法研究

建筑工程项目管理的重要内容就是对工程的质量、工期、成本、资源等目标进行综合均衡控制.在具体分析各目标之间相互作用关系的基础上,建立了工期-费用关系模型、质量-工期关系模型和资源均衡-工期关系模型.进一步在工期-费用优化的基础上,引入工程质量、资源均衡目标,综合单目标模型,建立了进度计划的多目标模型,并利用改进的理想点法(TOPSIS法),对实施方案进行优选,最后用算例验证了方法的可行性和实用性.     

多目标拟神经优化方法

根据具有最佳逼近和学习功能的神经网络原理 ,建立了多目标拟神经优化方法 ,给出了有关定理及其证明 .     

多目标拟神经优化方法

根据具有最佳逼近和学习功能的神经网络原理，建立了多目标拟神经优化方法，给出了有关定理及其证明。     

公差多目标优化求解方法

为了提高产品质量、降低加工成本,采用协调曲线法进行公差优化设计.在建立以加工成本和产品质量稳健性损失成本为目标的公差多目标优化设计数学模型的基础上,提出用协调曲线法求解公差多目标优化设计模型的方法,详细分析加工成本与稳健性损失成本协调曲线的确定方法及优化设计最佳可行解的确定方法.结合齿轮泵的具体实例,分析公差多目标优化数学模型的建立方法,用遗传算法实现了齿轮泵径向尺寸公差的优化分配,通过对协调曲线变化规律的分析,可以协调零件的加工成本和产品质量的稳健性损失成本,使优化指标的综合性能最优,实现产品质量和加工成本的最佳协调.     

城市主干路交通流多目标优化控制

提出一种城市主干路交通流多目标优化控制方法 ,分析了多目标优化的性能指标及其约束条件 .用线性预估方法预估单个交叉路口下一周期的车流量 ,模糊推算单个路口周期大小 ,用遗传算法优化平均车辆延误 ,获得每个路口的绿信比 ,在此基础上 ,再用遗传算法优化整条主干路的交通流量 ,获得主干路统一周期 ,最后 ,将周期的值根据绿信比分配到每个路口的各个相位 ,控制信号灯的转换 .仿真结果表明该方法优化性能良好 ,性能稳定     

城市主干路交通流多目标优化控制

提出一种城市主干路交通流多目标优化控制方法，分析了多目标优化的性能指标及其约束条件，用线性预估方法预估单个交叉路口下一周期的车流量，模糊推算单个路口周期大小，用遗传算法优化平均车辆延误，获得每个路口的绿信比，在此基础上，再用遗传算法优化整条主干路的交通流量，获得主干路统一周期，最后，将周期的值根据绿信比分配到每个路口的各个相位，控制信号灯的转换．仿真结果表明该方法优化性能良好，性能稳定。     

基于分层优化策略的永磁同步电机转子结构多目标优化

永磁同步电机对转矩输出的平滑性有较高要求.内置式永磁同步电机受齿槽转矩、磁阻转矩脉动、电磁转矩脉动等因素影响,输出转矩脉动相对较大,增加了电磁噪声和输出的不稳定性.基于一台20 kW永磁同步电机建立有限元模型,验证模型的准确性.以电机最大输出转矩、最小转矩脉动、最小齿槽转矩为优化目标,对电机转子结构参数进行灵敏度分析,并综合NSGA-Ⅱ算法和单变量参数法进行分层优化.与单层优化相比,分层优化对易受变量影响的目标提升效果更好.声学仿真验证了优化后的转子结构对电磁噪声改善效果显著.