三氯化铁对细粒铁尾矿絮凝沉降的影响研究

基于细粒尾矿的粒度组成及化学成分分析,探索了三氯化铁絮凝剂的药剂用量、矿浆pH、分散时间和矿浆温度对细粒尾矿絮凝沉降效果的影响。研究结果表明：当絮凝剂用量为30 mg/L、矿浆pH为9、分散时间为2 min、矿浆温度为60℃时,澄清层高度为159.7 mm,沉降速度为15.97 mm/min,浊度为16.25 NTU,细粒尾矿沉降效果最好。建立了细粒尾矿沉降速度模型,模型的相关系数R²=0.9568,该模型拟合结果较好,具有较高的精度,对细粒尾矿沉降过程的研究具有一定的指导意义。     

基于模糊控制的锂离子电池恒定极化充电方法

极化是影响锂离子电池快速充电效率的主要因素。基于传统的RC电路模型模拟锂离子电池的充电过程,对充电电流、初始SOC、初始极化状态、循环使用寿命等方面进行了分析,建立了极化电压与SOC的关系模型,因此可以估算锂离子电池的极化电压。在此研究基础之上,利用模糊控制算法控制充电极化电压来优化电池的快速充电,使充电电流能随时适应锂离子电池的SOC可接受的充电电流。通过实验对比表明,提出的恒定极化充电方法与传统的恒流恒压方法相比,能明显缩短充电时间约20%,进而提高充电效率,并且没有明显温度上升。     

基于PMP算法的HEV能量优化控制策略

针对常用混合动力汽车（Hybrid electric vehicle,HEV）中锂离子电池在功率波动较大时难以满足需求,以及单个驱动周期内HEV燃油能耗大且能量不能很好回收等问题,研究采用锂离子电池和超级电容器混合储能系统（Lithium-ion battery and super-capacitor hybrid energy storage system,Li-SC HESS）与内燃机共同驱动HEV运行.结合比例积分粒子群优化算法（Particle swarm optimization-proportion integration,PSO-PI）控制器和Li-SC HESS内部功率限制管理办法,提出一种改进的基于庞特里亚金极小值原理（Pontryagin's minimum principle,PMP）算法的HEV能量优化控制策略,通过ADVISOR软件建立HEV整车仿真模型,验证该方法的有效性与可行性.仿真结果表明,该能量优化控制策略提高了HEV跟踪整车燃油能耗最小轨迹的实时性,节能减排比改进前提高了1.6%~2%,功率波动时减少了锂离子电池的出力,进而改善了混合储能系统性能,对电动汽车关键技术的后续研究意义重大.