基于神经网络的摩托车制动器试验台测控系统

本文设计开发了摩托车制动器测试系统,将RBF神经网络与传统PID控制相结合,在控制过程中实时在线调整PID控制参数。试验表明,应用RBF神经网络的PID控制器能够获得更好的控制效果,并能很好的抑制现场工业干扰对系统的影响,提高了制动器台架测试系统的控制与测量精度和可靠性。     

电动汽车锂离子动力电池电气和环境测试标准及法规分析

随着动力锂离子电池在电动汽车上的广泛应用,其安全性得到了越来越多的关注。分析了国内外锂离子动力电池在电气安全和不同环境下安全方面的测试标准,对外部短路试验、过充电/过放电试验等电气安全试验和温度冲击试验、热稳定性试验、过温试验、外部火烧试验等环境试验的方法、试验条件进行比较分析。指出相关标准存在的不足,以及不同标准之间因试验条件的不同而不具有可比性。     

卡尔曼滤波在摩托车制动器测试系统中的应用

文章采用机械模拟和电模拟相结合的方法设计开发了摩托车制动器测试系统,实现制动器台架试验时对当量惯量的模拟。为了实现对制动器转速系统进行精确控制,设计了PID控制算法,并采用卡尔曼滤波对转速信号进行滤波处理,从而消除了现场随机干扰,抑制了工频干扰。经验证,所设计的制动器测试系统具有很高的测量精度和准确率,并且运行稳定、可靠。