燃料电池发动机故障诊断专家系统设计与研究

针对自主研发的60 kW车用燃料电池发动机的可靠性与安全性要求,结合实际研发经验和燃料电池的工作机理,设计了其基于故障树的故障诊断专家系统.根据其常见故障模式,建立了系统的故障树模型,用字段和代码表示各节点的树状层次关系从而构建知识库,通过模糊产生式规则对知识进行表达,采用正向推理方式实现系统的推理,并基于VC++语言开发出了燃料电池发动机的故障诊断专家系统.该系统人机界面友好、知识库维护方便,具有一定的自学习功能.最后,以氢气供给子系统失效为诊断实例,阐述了系统的故障诊断过程并验证了其有效性和实用性.     

基于改进自适应无迹卡尔曼滤波的锂电池SOC估计

针对传统无迹卡尔曼滤波算法在估计电池荷电状态中存在收敛速度较慢、容易发散等问题,提出了一种改进的自适应无迹卡尔曼滤波算法,该算法在传统无迹卡尔曼滤波算法基础上引入了衰减因子和自适应调节因子,提高估计精度和收敛速度。以二阶RC模型为基础,运用最小二乘法对模型参数进行辨识,采用基于UT变换的自适应无迹卡尔曼滤波器算法实现对锂电池SOC的估计。搭建锂电池充放电试验平台,测试试验结果表明,该算法对锂电池SOC估计精度小于1%,在估计精度及收敛速度上均优于传统无迹卡尔曼滤波算法。     

基于多模糊控制的电电混合汽车能量管理策略

针对目前锂电池-超级电容复合能源电动汽车在单一模糊控制策略上的不足,提出并设计了多模糊联合控制的能量管理策略。结合实验台架实际参数,在MATLAB环境下搭建整车模型,通过ECE和UDDS工况对模糊方波调节控制策略、功率分配因子模糊控制策略和改进的基于模糊方波调节的联合控制策略对比分析,最后选择效果最优的基于模糊方波调节的联合控制策略嵌入实验台架进行验证。实验结果表明,本文中提出的控制策略在两种测试工况下均可实现锂电池在不同SOC下充放电电流平滑控制在1C以内,有利于锂电池组安全运行并有效降低整车行驶成本。     

基于粒子群优化模糊控制器的电动汽车再生制动控制策略研究

为提高电动汽车一次续驶里程,引入双锂离子电池组供电模式和电机再生制动能量回收系统,设计电动汽车的动力系统结构.通过对电动汽车制动模式进行分析,提出了基于粒子群优化算法的电机制动力矩模糊控制策略,并给出粒子群优化策略的算法实现.通过硬件在环仿真,证实了该控制策略能提高能量利用率.     

燃料电池电动汽车能量管理系统研究

提出多能源燃料电池加镍氢电池及超级电容燃料电池电动汽车混合动力系统的方案,并设计了动力系统结构。通过比较车载3种能源,给出了动力总成控制系统结构,重点对能量管理系统进行优化,采取燃料电池发动机输出功率预测控制策略,减少了其输出功率的频繁波动。仿真结果证明能量管理策略可行。