基于SOC-OCV优化曲线与EKF的锂离子电池荷电状态全局估计

SOC-OCV曲线是锂离子电池状态估计的基础.针对传统HPPC测试法在非测试点不能描述电池非线性特性和小电流恒流放电法得到的OCV曲线精度不足等问题,提出一种基于粒子群优化算法的OCV曲线优化方法.该方法将小电流恒流放电得到的OCV曲线进行平移,以平移曲线在测试点与HPPC测试得到的OCV值之间的误差和最小为优化目标,...     

基于电阻偏差估计的SOH算法研究

电池健康状态(State of Health, SOH)作为电池管理系统的重要一部分,反映电池当前状态下的容量能力,对于电动汽车的续驶里程乃至电池组的使用寿命及安全性起着至关重要的作用。在此背景下,提出一种线性回归最小二乘求解电池等效模型与实际电池组内阻偏差,进而获取电池组健康状态SOH的方法。首先,基于Thevenin等效模型,进行等效参数辨识;随后,建立电池组电阻观测器,基于驾驶循环数据通过最小二乘法计算等效电阻偏差;然后,基于等效电阻偏差与SOH的对应关系获取当前驾驶循环的SOH;最后,建立试验对算法的精度和适用性进行仿真测试验证。     

基于产业化电动车电池SOH估算方法研究

在电动车行驶过程中,需要能够对电池包的健康状态(SOH)进行估算,如果SOH准确度不高,SOC的估算误差较大,可能导致电动汽车半途因电量不足而被迫停车。文章研究一种产业化的SOH估算方法,可时时在线估算,SOH估算精度≤±4%。     

基于非线性降维IC特征的实车电池SOH估计EI北大核心CSCD

基于实车电池复杂的运行数据,本文使用增量容量分析方法提取IC峰特征作为电池充电片段的有效特征,使用t-SNE非线性降维方法处理IC峰特征,消除多维特征冗余性,以解决实车数据难以提取可靠特征的问题。另外构建支持向量回归模型,实现对电池健康状态的估计。结果表明,本文使用的增量容量曲线峰特征能有效表征电池健康状态衰退变化;对实车数据的平滑、降噪方法可以较好地提升训练数据质量;基于t-SNE降维特征的SVR模型提升了对电池健康状态的估计精度,保证了有限样本数据集上实现准确估计。     

基于恒流充电曲线电压特征点的锂离子电池自适应容量估计方法

为提高锂离子电池容量在线估计精度,本文中提出一种基于部分充电曲线特征容量在线辨识和阿伦尼乌斯容量衰减模型融合的自适应容量估计方法。针对纯电动汽车极少存在完整充电的情况,提出一种基于恒流充电电压特征点的容量在线辨识方法。该方法先利用遗传算法对缩放平移后的充电曲线进行电压特征点优化,再通过监测有关这两个不动的电压特征点的恒流充电数据,在线辨识电池的当前容量。为进一步提高容量在线估计的精度,通过增量式PID算法来融合容量在线辨识值和阿伦尼乌斯模型,进行模型参数的闭环修正。最后,交变温度寿命实验结果表明,利用本文中提出的自适应估计方法,最大估计误差不超过2%。     

基于时空特征序列匹配的交通流状态估计方法

为了针对无交通流检测器路段更好地进行交通流状态估计,提高估计精度,研究了基于时空特征序列匹配的交通流状态估计模型.通过交通运行指数的计算方法预设城市道路中有交通流参数路段的交通流状态;分析影响城市道路运行条件的各项因素,引入交通流参数与道路参数、路网拓扑参数等时空多维度参数特征,提取3个维度8个特征1个附加维度组成交通...     

基于pF Meter的土体冻结特征曲线研究

为解决冻土中土体冻结特征曲线(SFCC)长期以来只能通过经验模型间接推测获得,且土体冻结特征曲线(SFCC)与土水特征曲线(SWCC)间关系的相关研究也因技术手段制约而仅停留在理论假设阶段的问题,采用可直接用于极端负温条件下的pFMeter基质势传感器,得到青藏红黏土、兰州粉土、细砂这3种不同粒径土体的冻结特征曲线,获得三者在冻结过程中未冻水数量与能量变化之间的规律;对过去冻土学研究中利用Clapeyron方程间接转换获得土体冻结特征曲线方法的可靠性进行试验验证;此外,针对不同粒径大小土体冻结特征曲线及土水特征曲线进行比较,并对以往冻土冻胀研究中将饱和冻土中冰晶等划为非饱和融土中气体的方法进行验证。结果表明:Clapeyron方程得到的冻结特征曲线与实际测定的冻结特征曲线基本一致,Clapeyron方程可用于土体冻结特征曲线的预测;冻结特征曲线与土水特征曲线虽在形态上具有一定的相似性,但由于冻结过程与脱湿过程土中相的不同所致的各相间界面力不同,导致其在数值上存在一定差异,且差值大小与土体平均粒径成反比,进而证明了被广泛用于冻土研究中的将冻土中冰晶体视作融土中气体来简化冻结过程中冰晶-液态水-土颗粒关系的方法并不合理,并从理论上阐述了其机理;相关研究成果可为后续研究冻胀过程中水分迁移机制与水分迁移驱动力提供相应的基础理论支撑。     

基于ROC曲线的疲劳驾驶判别方法研究

疲劳驾驶判别是危险驾驶行为研究的主要内容之一,基于驾驶行为的疲劳驾驶判别更加直接.文中选取疲劳状态下的驾驶行为指标作为研究对象,结合不同道路线形分析疲劳对于驾驶行为的影响,获得能在相应的道路条件下显著反映疲劳驾驶的驾驶行为指标.使用ROC曲线方法分别确定不同道路线形下各个驾驶行为指标判别疲劳驾驶的阈值.根据各个驾驶行为指标及阈值,建立疲劳驾驶综合判别模型,并通过对比分析说明基于驾驶行为指标进行疲劳驾驶判别考虑不同道路线形的必要性.研究结果表明,疲劳状态对驾驶行为的影响在不同道路线形上表现不同,基于ROC曲线的疲劳驾驶判别方法可应用于基于驾驶行为的疲劳检测,不同道路线形下平均识别率达75％,平均误判率为16.5％.     

快速测量重塑土土水特征曲线的试验方法研究

土水特征曲线(SWCC)的测试技术很多,基于轴平移原理的压力板仪法是使用最多的直接量测方法之一.现有的压力板仪测出一条完整的SWCC需要数周到数月不等,费时且价格昂贵,主要原因是采用陶土板建立平衡条件需要较长时间.该文采用亲水性纤维薄膜代替GEO-Experts应力相关的土水特征曲线压力板仪中的陶土板测量3种不同压实度...     

基于容量增量变化量曲线的锂电池健康状态估计

提出了基于容量增量变化量曲线的电池健康状态估计新方法,该曲线具有随电池老化平移不明显的特点,并有利于特征参数的确定和提取。利用随机森林方法分析该曲线上各个函数值的重要性,根据重要性筛选出曲线上可以作为表征参数的函数值,并使用神经网络建立起表征参数与健康状态的映射关系。利用马里兰大学老化数据验证该方法的平均绝对百分比误差为0.77%,健康状态估计值误差基本控制在2%以内,具有较高的精度。     

基于细节比的汽车曲线品质评定方法研究

针对当前车身曲线曲面的品质主要由人工评定,难以定量化,导致评定结果主观性强、准确性差的问题,根据曲线小波分解后的光顺信息和细节信息定义曲线的细节比,由细节比的性质对曲线品质进行标定,根据细节比的数值划分曲线品质等级,由此提出一种定量评定车身曲线品质的方法,工程实例表明,所提出的方法可实现车身曲线品质的定量、准确、高效评定。     

基于深度学习的货车载重实时估计方法研究

为了解决现有货车称重技术在实时性、可靠性、便捷性、扩展性和精确性等方面的问题,提出一种基于人工智能方法的货车载重实时估计技术框架,包括网联车载传感设备与数据采集模块、网联云平台与数据处理模块和基于车辆动力学的AI估重算法模块,运用车辆动力学原理,借助人工智能理论方法,通过感知车辆行驶时的运动参数特征,实现对车辆载重的实...     

基于神经网络的高速公路出入口OD矩阵估计方法研究

通过高速公路出入口OD矩阵计算,得到高速公路的断面交通流量,这些数据对于高速公路各项管理措施的制定是非常重要的.针对高速公路出入口OD矩阵推算方法中假设每一留线车辆以等概率驶离高速公路的不足,提出了基于改进BP神经网络的高速公路出入口OD矩阵推算模型,并设计了OD推算神经网络.实例分析表明,该模型推算结果理想,且推算精度得到一定提高.     

复杂曲线回归中的初值估计

复杂曲线回归中的初值估计西安公路学院建筑机系王晓艳在许多工程机械的课题研究中．当已知数学模型后，总要对数据进行回归分析，最后求出模型的系数。对于比较简单的回归，如一元线性回归、多项式回归、多元回归等，可以把数据直接输入到计算机内即可求出模型系数；但是...     

基于遗传算法优化支持向量回归的电池SOH预测

针对实车运行过程中电池当前可用容量难获取、电池健康状态评估不准确的问题,提出利用车辆的停车充电片段数据,通过箱型图及卡尔曼滤波算法对安时积分法计算所得的电池容量进行修正,构建支持向量回归模型用于电池衰减预测,通过皮尔森相关性分析确定有效的模型输入参数,结合遗传算法优化模型参数。结果表明：优化后模型的拟合优度可达88%,相较于优化前提高了12%,可以实现电池健康状态的准确预测。     

曲线梁桥的工程设计方法研究

现有的桥梁规范并不能很好地适用于曲线梁桥的全面设计,这在一定程度上使得设计曲线梁桥存在着一些困难。文中以实际设计的曲线梁桥为例,从跨径和截面选择、支座预留偏心、支承约束、总体布置等方面进行计算和分析,最终所得到的应力与曲线梁桥受力特性一致。