人工免疫粒子滤波算法估计电动汽车电池SOC

准确预测电池的荷电状态（SOC）对纯电动汽车的安全可靠的运行具有重要意义.标准的粒子滤波算法对锂离子动力电池的非线性特征有一定的适应性,能够对电池的 SOC做出估计.但是在标准粒子滤波运算过程中普遍存在粒子退化现象,导致算法效率和预测精度降低.因此,本文提出一种新的人工免疫粒子滤波算法,将人工免疫算法的原理引入标准粒子滤波算法的粒子更新过程中,对锂离子动力电池SOC的估计进行优化,以提高SOC估计的准确性.利用北京市实际运营的纯电动汽车电池数据,对所提出的电池SOC算法进行实证研究.实验结果表明,相对于标准粒子滤波算法,人工免疫粒子滤波算法能够增加粒子的多样性,具有更好的SOC预测精度和有效性.     

分形元胞自动机在自组织临界性中的应用

基于元胞自动机分形模型，探讨了散粒体自组织临界性（SOC）的机制．不同级配散粒体单面坡的已有试验表明，散粒体的SOC与非均匀系数有关．应用分形理论计算了沙堆颗粒级配的分维数，结果表明，呈现SOC的沙堆，颗粒级配具有分形特征．进而假设：若大尺度非均匀沙系统的组构特征具有分形特性，系统也能呈现SOC．为解释此假设，建立了既能表征非均匀系数又具有分形组构特征的元胞自动机沙堆模型．数值模拟表明，元胞排列方式服从分形时，沙堆模型呈现SOC，而等间隔排列的模型不呈现SOC，结果与假设一致．最后对SOC的判据进行了讨论，认为系统组构特征具有分形特性是大尺度非均匀沙系统呈现SOC的必要条件．     

燃料电池混合动力的功率跟随管理策略分析

为了提高燃料电池混合动力系统的经济性,基于燃料电池氢耗量和功率波动率,对功率跟随能量管理策略中参数和荷电状态（SOC）调节方式进行了分析,并定义了燃料电池的功率波动率;基于仿真软件ADVISOR中建立的燃料电池/超级电容混合动力系统模型,计算了不同的超级电容SOC限值和充电功率参数时的燃料氢耗量和波动率;设计了两种SOC调节方法,即Z曲线法和比例积分（PI）调节法,比较了不同SOC调节方法下的氢耗量和波动率. 研究结果表明:若SOC的下限增大,致使氢耗量和波动率增加,SOC下限为0.5时的氢耗量比0.25时增加7.10%,波动率增加3.85%;若SOC的上限增大,燃料电池波动率减小,0.95时的波动率比0.75时减小3.51%;充电功率参数在一定范围改变,能够减小燃料电池氢耗量和波动率;SOC调节方式中,当SOC初始值在 [0.28,0.52] 区间,PI调节法的波动率最优;当SOC初始值在 [0.75,0.90],Z曲线法的波动率最优.      

有轨电车燃料电池混合动力多目标匹配优化

有轨电车燃料电池混合动力系统配置对整车动力性能、系统效率及经济效益具有重要影响，但是目前缺乏有效的优化匹配方法. 基于有轨电车沿线动态工况下的牵引功率计算，提出了面向服役周期成本最低的燃料电池有轨电车混合动力系统匹配优化方法. 以混合动力系统整车服役周期成本最低、体积/重量最小为目标函数，以动力性能、直流母线电压、电源输出功率、功率/能量实时平衡、储能系统充放电倍率及其充放电深度和SOC （state of charge） 为约束条件，建立了多目标多约束配置优化模型. 采用多目标优化方法获取Pareto前沿，同时给出了体积/重量可接受、经济性最优的推荐方案确定方法. 仿真结果表明，多目标匹配优化方法配置的有轨电车燃料电池混合动力系统满足了所有设计指标，混合动力系统全寿命周期成本从7 000万元降为1 500万元.      

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。     

基于改进安时积分法的锂离子电池组SOC估算

为提高锂离子电池SOC估算精度,综合充放电效率、温度和循环次数等因素改进传统安时积分法。使用开路电压法估计初始荷电状态,当进入恒流放电末期,利用负载电压法在线实时修正安时积分法SOC的累计误差。搭建锂离子电池充放电实验平台测试电池特性参数,建立SOC估算的Simulink模型进行仿真。结果表明：设计的方法能够获得更加精确的SOC估算值。     

基于动态规划的混合动力有轨电车能量管理方法

针对传统动态规划算法在燃料电池混合动力系统能量分配中存在的误差累积问题,以及为进一步提高燃料电池混合动力有轨电车的耐久性和燃料经济性,提出了一种基于改进动态规划算法的燃料电池混合动力有轨电车能量管理方法;改进动态规划算法在传统动态规划的基础上调整了状态转移方程,通过只对系统状态量进行离散从而避免计算过程中的插值计算导致的误差累积;同时将系统等效氢耗、动力电池充电状态（SOC）约束和燃料电池加、减载带来的耐久性问题作为优化目标构成加权惩罚函数,使系统在获得良好燃料经济性的同时兼顾耐久性;将所提管理方法与功率跟随和传统动态规划进行对比分析. 研究结果表明:所提方法相较于功率跟随方法,使末态SOC值降低了13.3%,燃料经济性提高了78%;相较于基于传统动态规划算法的能量管理方法,使燃料经济性提高了3.5%,且SOC变化范围和燃料电池变载情况均具有显著改善.      

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%。     

基于多项式回归算法的锂电池SOC估测

针对锂离子电池提出了一种非常实用的估测电池SOC的方法,即采用了开路电压法与安时计量法相结合的方法.首先通过实验获得电池静态开路电压与对应的静态初始SOC,然后基于多项式回归分析法拟合出电池静态开路电压与电池静态初始SOC的曲线方程;而电池充放电时的SOC变化量则用安时计量法计算.经过实验验证,此方法能够较为准确地估测...     

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ADVISOR二次开发的Plug-in HEV模糊控制研究

针对插电式混合动力电动汽车(PHEV)运行特点,提出了PHEV最优模糊控制策略.模糊控制器将发动机的工作点控制在发动机最小燃油消耗的高效率区间内,使发动机具有较好的燃油经济性.根据路况功率需求和蓄电池SOC,调节发动机给定功率,并对能量回收不足SOC下降的情况进行改进,实现电池SOC平衡控制.将建立的模糊控制模型嵌入A...     

串联混合动力电动客车控制策略的优化设计

应用非线性规划的优化方法,在某一特定循环行驶工况下,以发动机燃油消耗最小为目标,以蓄电池SOC变化为约束条件,对串联混合动力电动车辆的控制策略进行优化设计,使车辆行驶所需功率在发动机和蓄电池之间合理分配．利用ADVISOR电动车辆仿真软件,对开发的串联混合动力电动客车进行分析,结果表明其燃油经济性有所改善．     

灌输式大学德育的弊端及创新出路

灌输式德育在大学是司空见惯的现象，它对大学生的道德认知有着重要作用，但它也有弊端：忽视大学生的主体性和道德实践，无法解决价值冲突，德育目标设置缺乏层次性。否定灌输式大学德育的意义并不是无限的，因此本提出创新出路，即大学德育灌输的目标、方法、内容等要创新     

汕尾市开展车辆综合治超工作

日前，汕尾市交通局等九部门经市政府同意，印发了《汕尾市开展车辆超限超载治理工作实施方案》，确定了我市治理车辆超限超载工作的目标、内容、时间安排等。此次对货运机动车辆超限超载进行综合治理的目标是：一、用一年时间对车辆的超限超载、“大吨小标”、非法改装问题进行集中治理，力争使车辆超限超载现象得到有效遏制，车辆核定吨位失实的现象得到     

丰田普锐斯典型工况测试及控制策略分析

通过丰田专用车载诊断测试仪器对普锐斯汽车各动力总成在车辆起步、加速、匀速及减速滑行等典型工况下进行道路试验测试,得到各工况下且SOC值不同状态下的发动机转速、发电机转速和输出扭矩、电动机转速和输出扭矩以及SOC值随时间变化的实时数据,并拟合成曲线。通过该曲线分析普锐斯在不同工况下的控制策略,为科学合理地制定混联式混合动力汽车的控制策略提供试验基础和参考。     

电动汽车用动力镍氢电池SOC建模与仿真

设计了一套镍氢电池充放电试验建模方案,对其充放电特性进行了研究和分析;得出了一系列镍氢电池的开路电压测试曲线;提出了一种考虑了温度对电池参数影响的集总参数等效电路模型。在此基础上,建立了一种基于状态空间的SOC递推算法,对镍氢电池的SOC值进行了仿真分析。     

电动汽车行驶里程与电池SOC 相关性分析与建模

为解决电动汽车驾驶员里程焦虑问题,并为车辆行驶里程预测提供重要依据,本文提出一种基于数据驱动的方法来探讨电动汽车行驶里程和电池SOC之间的关系.首先对采集的原始数据进行删除、插值和平均处理,再对电动汽车行驶里程和电池SOC进行相关性分析并建立模型,利用递推最小二乘法对模型参数进行辨识.利用北京市运营物流电动车的数据对建立的模型及参数辨识结果进行验证.实验结果表明,本文采用的基于数据驱动预测行驶里程的方法是可行的,所建立的行驶里程与电池SOC模型具有较高的准确度.     

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为解决电动汽车驾驶员里程焦虑问题,并为车辆行驶里程预测提供重要依据,本文提出一种基于数据驱动的方法来探讨电动汽车行驶里程和电池SOC之间的关系。首先对采集的原始数据进行删除、插值和平均处理,再对电动汽车行驶里程和电池SOC进行相关性分析并建立模型,利用递推最小二乘法对模型参数进行辨识。利用北京市运营物流电动车的数据对建立的模型及参数辨识结果进行验证。实验结果表明,本文采用的基于数据驱动预测行驶里程的方法是可行的,所建立的行驶里程与电池SOC模型具有较高的准确度。     

功率型锂离子动力电池的内阻特性

为了深入分析功率型锂离子电池的内阻特性及影响因素之间的关系,本文利用混合脉冲功率特性测试方法（HybridPulsePowerCharacterization,HPPC）测试锂离子电池在不同温度环境、荷电状态（StageofCharge,SOC）下的内阻变化规律,实验结果表明锂离子电池内阻在低温环境和较低SOC下变化明显．最后利用多项式最小二乘法拟合得到锂离子电池内阻与环境温度之间的关系表达式,为下一步实现电池功率在线预测提供了数据支持和理论基础．     

新型供电方式有轨电车能量管理策略

为了提高混合动力有轨电车制动过程中制动能量的回收效率,提出一种考虑储能系统始末状态的能量管理策略. 在有轨电车从启动到制动的运行过程中,基于极小值原理对混合动力系统进行功率分配,以实现对超级电容荷电状态（state of charge,SOC）安全范围的有效控制,并保证在制动时刻超级电容具有足够的SOC余量来吸收制动功率;同时,将有轨电车启动、运行过程中的牵引控制策略与制动过程的能量回收策略相结合,采用绝缘栅门极晶体管（insulated gate bipolar translator,IGBT）斩波器与制动电阻相结合使用的方式,抑制母线电压的抬升; 最后基于实际的有轨电车运行工况,在MATLAB/Simulink平台下进行了仿真测试. 结果显示,在有轨电车制动时刻,超级电容SOC均能够按照预期下降到0.4左右,且在制动全过程中,有轨电车母线电压始终处于875 V以下,满足母线电压的控制要求.