基于改进卡尔曼滤波锂离子电池SOC估计

为了估算锂离子电池的剩余电量，考虑估计过程中的噪声影响，采用卡尔曼滤波方式进行电池的荷电状态估计研究。以戴维南等效电路模型为基础进行了电池参数的辨识，利用Simulink建立基于卡尔曼滤波的电池荷电状态估计模型。分析了电池在不同的放电电流的工况下，测量误差对电池荷电状态估计的影响，提出了改进卡尔曼滤波算法。仿真结果表明：与拓展卡尔曼滤波算法相比，改进卡尔曼滤波算法精度更高。     

基于六参数RC等效电路模型的锂离子电池SOC估计

为提高电动车锂离子动力电池荷电状态(SOC)的估算精度,提出了一种基于六参数RC等效电路的电池模型,采用扩展卡尔曼滤波开展对电池SOC的估算方法研究。在考虑未知干扰和环境噪声的影响下,进一步提出了在扩展卡尔曼滤波的基础上的自适应卡尔曼滤波算法,并开展了对电池SOC的在线估算。仿真结果表明:虽然扩展卡尔曼滤波和自适应卡尔曼滤波都对电池SOC有较好的估算精度,但在未知干扰和噪声的影响下自适应卡尔曼滤波具有更好的鲁棒性。     

基于ABP-EKF算法的锂电池SOC估计

电池荷电状态(state of charge,SOC)的准确估计是电动汽车合理实施电池管理的前提条件和重要依据.针对目前电动汽车对动力电池SOC估计精度的不断提高这一问题,利用联合估计法对锂电池SOC进行研究.基于Thevenin电池模型与修正的安时积分算法,推导出了锂电池的输出方程以及状态空间模型,通过采集实验过程中的相关数据并应用递推最小二乘法对电池模型参数作出辨识.分析了扩展卡尔曼滤波(EKF)算法以及自适应BP神经网络算法的原理,联合两种算法并在此基础上提出了自适应BP-EKF算法(ABP-EKF).运用所提出的算法对锂离子电池SOC进行联合估计,最后通过对比ABP-EKF与EKF两种算法估计锂电池SOC的数据,研究结果表明:所提出ABP-EKF算法相比于EKF算法在均值误差项与均方根误差项分别减少了3.9％和3.79％.     

基于多Agent的锂电池主动均衡策略控制仿真研究

【目的】针对锂电池的荷电状态均衡管理问题,提出一种基于多智能体的电池组荷电状态一致性均衡方案。【方法】首先,将多智能体控制策略引入电池管理的下垂控制中,实现了主动均衡电路拓扑下的自主均衡;其次,建立领航跟随者模型,利用参数已知的虚拟智能体使各个荷电状态不一致的电池的状态向其靠近,实现充放电模式下的荷电状态均衡;最后,对二阶多智能体荷电状态均衡控制策略进行仿真验证。【结果】实验结果表明,相比一阶均衡控制策略,自主均衡时间减少了43.02%,充电模式中均衡时间减少了16.13%,放电模式中均衡时间降低了32.90%。【结论】多智能体系统在电池的均衡管理中能够实现荷电状态的均衡,有效地降低了锂电池荷电状态到达一致性的收敛时间。     

基于卡尔曼滤波的车辆动态导航定位滤波算法

提出一种GPS动态定位系统模型,即是将GPS的误差等效为马尔柯夫过程,基于标准的卡尔曼滤波算法建立了一种利用GPS对车辆进行动态导航定位的滤波模型及自适应卡尔曼滤波算法.在实际研究过程中将其应用于车辆的导航定位系统,获得了显著的效果.结果验证了自适应卡尔曼滤波方法的可行性.     

基于动态规划算法的增程式电动汽车能量管理策略优化

提出了一种动态规划改进算法, 根据约束条件确定未来可达状态序列, 通过计算离散状态点间的转移代价, 在保证求解精度的同时, 降低了离线优化计算量; 利用改进动态规划算法设计了增程式电动汽车能量管理策略, 根据能量管理优化问题特点, 建立了动力系统模型和适用于全局优化求解的系统状态方程, 并确定了以动力电池荷电状态为系统状态量和增程器发电功率为系统控制量; 在迭代计算过程中, 将发动机燃油费用和动力电池电能费用之和作为目标函数, 构建了基于北京主干道不同行驶里程仿真工况, 得到了驱动电机需求功率最优分配结果; 提取了增程器启停状态与动力电池荷电状态和驱动电机需求功率二者之间的控制规则, 利用最小二乘法对增程器功率分流比与驱动电机需求功率的分布规律进行拟合, 建立了基于优化规则的能量管理策略。仿真结果表明: 对于行驶里程为100km的仿真工况, 动态规划改进算法计算时间为7 239s, 与经典动态规划算法相比计算效率提高了78.2%;基于优化规则的能量管理策略能够获得类似动态规划改进算法的控制效果, 2种控制策略的动力电池荷电状态误差小于2.5%;相比实车电能消耗-电能维持型控制策略, 基于优化规则的控制策略能够使整车经济性提高5.4%, 使燃油经济性提高7.9%。      

融合卡尔曼滤波的高速公路状态估计误差界限分析

为分析高速公路交通流检测数据质量,本文构建平方流量误差界(Squared Flow Error Bound, SFEB)和扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter, EKF)的决策级融合模型SFEB-EKF,在检测器空间覆盖不足情况下,计算检测路段和无检测器路段的交通状态估计误差界限。与SFEB 算法相比,融合模型利用EKF交通状态估计模型估计全路段交通状态,基于得到的估计样本计算全路段交通状态估计误差下界。同时,采用最近邻法(Nearest Neighbor Method, NNM)计算全路段交通状态估计误差上界。应用开源高速公路数据集测试模型,结果表明,与需要输入真实样本的SFEB算法相比,融合模型SFEB-EKF在缺少真实样本情况下,能取得相似的结果且误差保持 在5%以内,不同检测器覆盖率实验下模型表现出良好的稳定性。本文模型通过给出无检测器路段交通状态估计界限,为高速公路交通检测器布设方案提供参考。     

基于LSTM的电池组工作状态预测

运用长短期记忆神经网络（LSTM）对电池的电压、电流、荷电状态（SOC）进行预测。考虑驾驶行为对电池组工作状态的影响,确定了含加速度、车速、电压、电流、SOC在内的多参数LSTM模型;根据中国亿维新能源车辆云平台数据,采用Adam优化算法完成对LSTM模型的训练、测试与预测。结果表明：多参数LSTM模型可有效预测电池的SOC和电压变化状态,电流均方误差由14.848%降到3.192%。     

扩展卡尔曼滤波法在12相发电机定子参数辨识中的应用

利用新型电源12相发电机精确的数学模型,得到其离散状态空间方程,在此基础上,应用扩展卡尔曼滤波算法首次实现了其定子参数辨识.利用PSCAD和MATLAB软件分别实现了电机的仿真与辨识;辨识程序分无噪声和有噪声2种情况,且2种情况辨识结果误差均控制在9%以内,证明了此方法的有效性.     

基于数据融合技术的路段出行时间预测方法

为了精确预测路段出行时间,分析了国内外基于多数据源的路段出行时间预测方法的优缺点,应用自适应卡尔曼滤波算法,通过融合环形线圈检测器数据和浮动车数据,建立了路段出行时间估计模型,在交通高峰期和事故情况下,比较了采用基于环形线圈检测器、浮动车和自适应卡尔曼滤波3种出行时间预测方法预测路段出行时间的平均绝对百分比误差。比较结果表明:基于自适应卡尔曼滤波算法融合了来自环形线圈检测器和浮动车的数据,预测值更接近实测值,预测精度高。     

车联网环境下公交路径交通状态估计方法研究

传统感应线圈的交通状态估计方法已无法满足准确性和实时性的状态估计需要,为此提出了基于联网公交车辆实时速度的交通状态估计模型。所提模型借助实时信息采集系统的高效性和准确性的优势,对道路交通运行状态进行估计,同时利用卡尔曼滤波算法对交通状态变量进行更新。基于历史观测数据对更新后的交通状态变量进行修正,进而得到交通状态的估计值。通过采集数据并进行大量的实验,研究结果表明：基于联网公交实时速度的状态估计模型,在各种交通环境条件和占有率下,估计值误差指数（变异系数） 均小于15%,最大仅为13.15%;状态估计修正模型与状态估计模型相比,估计值误差指数下降了2%,总体误差优化性能提升了11.87%。在确保实时性和高效性的同时,基于联网公交车辆实时速度的交通状态估计模型解决了传统道路交通状态估计方法准确性低的问题。     

基于安时法的磷酸铁锂电池荷电状态校正

针对安时法估算磷酸铁锂电池荷电状态面临的校正问题,根据开路电压的回稳过程提出开路回升电压法对电池的荷电状态进行补充校正。通过试验确定温度校正因子和电流校正因子,用当量回升电压来补充校正磷酸铁锂电池的荷电状态,克服单纯的开路电压法校正磷酸铁锂电池荷电状态的不足,增加对磷酸铁锂电池荷电状态进行准确校正的可能性。从总体上提高磷酸铁锂电池荷电状态的估算精度,为电池管理系统的控制策略提供理论依据。     

基于卡尔曼滤波的交叉口排队长度实时估计模型

为解决现有排队长度估计方法不能对排队长度进行实时秒级估计的问题，本文采用车联网实时数据，构建基于卡尔曼滤波的实时排队长度估计模型。首先，以当前时刻加入和离开排队队列的车辆数为输入变量构建状态转移方程，以当前排队网联车的数量和渗透率构建观测方程；其次，采用回归模型估计状态转移方程和观测方程的噪声协方差矩阵；然后，提出基于卡尔曼滤波方法估计排队长度的流程算法和模型性能评价指标；最后，基于实际数据构建仿真环境验证模型的有效性。结果表明：当网联车渗透率为30％时，平均绝对误差(MAE)，平均绝对百分比误差 (MAPE)和均方根误差(RMSE)的平均值分别为1.6辆，20.9％和2.5辆；当渗透率大于20%时，与基准方法相比，本文模型估计效果更优。     

电控汽油机进气量的最优估计算法

通过发动机台架试验,针对发动机进气系统的非线性特性,基于发动机进气通路动态模型,给出了进气压力与系统参数之间的关系,根据卡尔曼滤波的应用特性,提出了基于扩展的卡尔曼滤波的发动机进气量估计算法,得到了进气量估计的实时递推方程,计算了发动机瞬态工况下的进气压力,并与实际测量值进行了比较。对于较小的负荷变化率,压力计算值与测量值偏差小于3%,而较大的负荷变化率时,偏差有增大趋势,但其误差小于5%。结果表明进气量估计算法可以较精确地计算出发动机瞬态工况的进气量。     

基于改进遗传卡尔曼算法的短时路段行程时间估计

为进一步提高城市道路行程时间短时预测的准确性,利用城市浮动车全球定位系统(global positioning system,GPS)数据,提出基于遗传算法(genetic algorithm,GA)优化的卡尔曼滤波(kalman filtering,KF)模型估计短时道路行程时间的方法。利用高斯滤波器对异常数据进行有效剔除,基于城市道路地理信息系统(geographic information system,GIS)数据提出道路地图匹配算法,利用卡尔曼滤波器预测匹配道路的行程时间,并通过遗传算法优化卡尔曼滤波的误差参数。实际算例表明:预测路段的行程时间误差均小于0.5 min,基于GA优化的KF算法能有效提高路段行程时间估计的精度。根据预测行程时间对上海市外环路各个路段不同时间的拥堵情况进行预测识别,预测结果有助于交通管理部门及时掌握城市道路运行状态信息。     

联合动力学与运动学的汽车状态估计

为了准确估计汽车的横向速度,利用七自由度汽车动力学模型、汽车运动学方程和Duoff非线性轮胎模型,建立包含噪声统计特性的汽车离散化动力学和运动学方程,提出2种方程联合的汽车状态联合估计算法。基于球面单形径向容积卡尔曼滤波(spherical simplex-radial cubature kalman filter,SSRCKF)和汽车动力学方程估计汽车的纵向速度和横向速度,以该纵向速度为量测输入,用容积卡尔曼滤波(cubature kalman filter,CKF)和运动学方程更精确地估计汽车的横向速度。利用CarSim及MATLAB/Simulink建立估计算法模型,并验证联合估计算法的有效性。该联合估计算法在双移线工况中横向速度的估计精度较SSRCKF提高了4.73%。     

定位-路径问题综述

研究了定位-路径问题(LRP), 总结了国内外LRP模型及其扩展模型, 比较了LRP模型求解算法的适用性, 分析了LRP测试算例的节点分布和数据规模, 提出了LRP研究的主要方向。研究结果表明: LRP模型从基于基础网络的最简化问题(带容量约束的LRP, CLRP) 向多方向模型进行扩展, 包括基于网络复杂化的LRP扩展, 如特定网络系统的多目标LRP (MOLRP)、同时取送货LRP (LRPSPD)、接驳转运中心LRP (CDCLRP)、两阶段LRP (2E-LRP)、选址-弧路径问题(LARP)、卡车和拖车路径问题(TTRP) 与设施地点为二维连续的LRP (PLRP), 基础网络参数不确定化的LRP, 包括带模糊数据的LRP与多计划周期LRP (MPLRP), 且正在向更切合实际的问题如高度集成、不确定与动态LRP发展; LRP算法方面, 精确算法仅可用于求解小规模LRP, 主要LRP求解算法由早期的智能算法逐渐转向元启发式算法、基于邻域搜索优化的算法与混合算法方向发展, 这些改进算法均基于特定LRP设计, 具有更好的求解性能, 尤其是采用基于多种破坏和修复因子的自适应大邻域搜索算法求解大规模LRP取得了较好的解, 且其改造性极强; 常用LRP测试算例的节点呈现均匀分布、堆分布及均匀与堆混合分布, 且逐渐产生了适用于2E-LRP与LRPSPD等扩展LRP的测试算例; 根据物流市场环境变化和需求, 提出LRP未来扩展研究的主要方向, 包括多阶段LRP的扩展(如2E-LRPSPD、考虑库存的2E-LRP等)、节点二维连续的LRP、客户含优先级的带竞争或盈利LRP、混合不确定LRP等切合实际的问题; 提出了LRP求解算法未来方向, 包括设计新型精确算法求解中、大规模LRP, 设计更准确更高效的组合启发式算法与应用近似算法求解LRP及扩展LRP的最优解。      

电-氢孤岛直流微电网的分层能量管理

为了实现电-氢混合储能微电网的控制与运行，提出一种该类孤岛直流微电网的全天候能量管理方法，在满足负载需求功率、控制母线电压的基础上，将微网多余电能向化学能及氢能转化，且将储存的能量通过燃料电池及蓄电池适时运用于微网功率缺额的情况；通过对各电源、负载设备DC/DC变换器控制以及管理层的协调控制，实现了该系统的能量管理；基于MATLAB/Simulink软件平台，验证了该文能量管理方法的有效性. 研究结果表明:电-氢微电网在运行过程中母线电压波动幅度小于0.33%，远小于5.00%的运行要求；锂电池等效荷电状态及储氢罐等效荷电状态初末值变化幅度分别为4.0%和0.2%，储能系统运行稳定；该能量管理方法能够在保持电-氢系统稳定运行的前提下，无需外界提供额外能量即可确保该系统的全天候正常运行.      

一种新的车辆图像识别分类算法研究

提出了一种在静止背景交通图像序列中运动车辆的检测和分类方法,即基于GVF-Snake模型和惯量椭圆的车辆分类算法。利用混和高斯模型(GMM)、期望最大化(EM)估计算法、改进GVF-Snake模型,从序列交通视频图像中检测出运动车辆;然后,借用刚体惯量椭圆原理,计算运动车辆等效椭圆偏心率,从而建立车长-车投影面积-车的等效椭圆偏心率三参数建立了车辆分类器。该方法的车辆检测与分类都是基于数理统计原理,算法复杂度小,可用数字逻辑编程实现,适合在嵌入式系统中应用。     

基于形态学探针重建算法的光栅常数评定

为了消除原子力显微镜(atomic force microscopy,AFM)在测量光栅常数时探针和噪声造成的光栅常数评定误差,利用MATLAB对不同形状参数的探针扫描图像进行仿真。分析了探针结构对扫描结果的影响,提出基于形态学探针重建算法评定光栅常数,通过标定方式和改进Garcia探针模型进行形态学探针重建来消除探针和噪声误差。实验结果表明:该算法提高了实际AFM测量光栅常数的精确度。