改进粒子滤波算法在组合导航中的应用

为了提高组合导航定位系统的定位精度和可靠性,分别对扩展卡尔曼滤波(EKF)、粒子滤波(PF)和U卡尔曼滤波(UKF)3种算法进行了分析。通过分析3种算法各自的特点,将PF算法和UKF算法的优点相结合,提出了一种新的粒子滤波算法——U粒子滤波(UPF)算法,并将其应用于GPS/DR组合导航系统中。通过对UPF算法与PF算法在GPS/DR组合导航系统中的仿真研究比较,进一步证实了UPF算法的可行性及计算的精确性。     

基于电化学机理的动力电池老化模型研究*

针对电动汽车的动力电池老化试验需要消耗大量时间与资源等问题,从电化学机理出发建立动力电池老化模型,该模型能反映电池寿命与荷电状态、环境温度以及放电深度等电池寿命主要影响因素间的关系,通过动力电池的静置老化试验验证了该模型的准确性。在计算机环境下完成该模型的搭建,并开展了不同电池存储方案下电池老化情况的仿真,在较短的仿真时间内模拟电池老化过程,降低了电池老化情况的验证成本。     

融合多模型的粒子滤波运动目标实时跟踪算法

提出了一种融合多模型的粒子滤波跟踪新算法(MMGPF),并将其应用于行人与汽车跟踪。此跟踪算法特点在于:(1)将Camshift跟踪算法和AdaBoost分类器的输出作为观测值优化建议概率分布;同时,改进粒子滤波的算法结构,有效地提高了粒子滤波的采样效率;在不影响跟踪性能的情况下,大幅减少了跟踪所需粒子数。(2)用两种描绘子提高对似然性的估计。(3)采用两种有效措施提高算法的实时性。通过多模型融合,有效地解决了目标跟踪过程中由于目标相互遮挡、目标消失再重现、光照变化和目标与背景颜色相近所造成的跟踪丢失。行人和汽车的跟踪试验结果证明该算法具有鲁棒性和实时性。     

基于无迹Kalman滤波算法的电池内部温度估计

为实时监测车用锂离子动力电池内部温度,提高电池性能,提出了一种非线性无迹Kalman滤波(UKF)估计算法。对某一2.6 Ah三元单体锂离子电池,建立等效可变参数热模型;用状态方程分析法,建立电池内部外部温度的关联并离散化;用递推最小二乘法(RLS)辨识热模型中时间、表面温度、环境温度、输入电流4种热参数,实时更新系统状态与观测方程的参数矩阵,结合UKF算法,实现电池内部温度估计。通过Matlab搭建仿真模型,用混合动力脉冲能力特性(HPPC)、动态应力测试(DST)以及恒流3种工况,来验证算法精度。结果表明：对于这3种工况,该UKF算法均可在1℃内估计电池内部温度。     

基于分数阶无迹粒子滤波的动力电池SOC估计

针对纯电动汽车动力电池组荷电状态(SOC)估计问题,提出一种基于可变温度的分数阶Thevenin模型的建模方法,并采用分数阶无迹粒子滤波(FUPF)算法估计电池SOC。建立Thevenin模型的分数阶电池模型,采用试验设计(DOE)方法和遗传算法进行参数辨识,利用FUPF算法对SOC进行估计,并与无迹粒子滤波算法进行比较。试验结果表明,基于FUPF算法与可变温度的分数阶电池模型的SOC估计方法能够在较宽温度范围内保持较高的估计精度且比整数阶模型估计精度更高。     

余热回收对动力电池SOC及低温容量衰减影响研究

为研究低温下电机余热回收对动力电池SOC、低温容量衰减的影响,文章对某纯电轻卡进行了改制及试验,接着以试验数据为基础利用KULI建立动力电池放电模型,利用Matlab/Simulink建立电池容量衰减模型。对设定的工况进行仿真,得出在推荐的加热策略下,余热回收可提高约1%的SOC,降低约0.5%的容量衰减。进一步研究发现,只有电池增加隔热措施,才能将其温度调整至合适的区间。     

基于内聚力模型的动力电池胶粘连接仿真研究

针对动力电池中的胶粘连接,本文开展电池包用结构胶粘接对接接头和拉伸剪切接头的力学性能测试,获取了基于内聚力模型的胶粘界面力学性能参数,并将其应用于电池包准静态挤压分析中,仿真预测挤压过程中结构胶的开裂失效和整包的机械安全性能。对动力电池包开展挤压试验,实测结果与仿真结果基本相符,未发生安全问题。基于内聚力模型模拟结构胶开裂失效,可以为电池包结构高集成和轻量化设计提供技术支撑。     

车用动力电池系统设计及应用研究

文章对新能源汽车用动力电池的设计要求,包括系统的基本功能、电化学性能、电池管理系统(BMS)性能、热管理系统性能、碰撞及高压安全性能、布置位置及形状设计、国内外相关法律法规要求等方面进行了探讨,并对主要性能要求加以举例和应用说明.通过对车用动力电池系统设计要求及应用的介绍,为汽车整车及相关行业电池系统设计发布工程师及车用动力电池开发工作者提供参考.     

基于小波和粒子群算法的HEV行驶状况辨识方法研究

针对混合动力汽车(HEV)行驶状况(道路坡度和整车载荷)变化难以有效识别,导致驱动系统控制策略不能有效满足驾驶员意图问题,以混联式HEV为研究对象,提出了基于小波滤波和粒子群算法的HEV行驶状况辨识方法。首先建立了汽车行驶状况辨识模型,采用最小二乘法确立了优化目标函数,其次研究了基于小波滤波和粒子群算法的HEV行驶状况辨识原理,最后进行了行驶状况粒子群智能算法辨识试验。在采集实车数据的基础上,对实车数据进行小波滤波,并运用行驶状况辨识方法对道路坡度和整车载荷进行了辨识,并对辨识结果进行小波滤波,结果表明,试验工况下整车载荷辨识的相对误差绝对平均值为2.71%,道路坡度辨识的相对误差绝对平均值为3.85%,验证了所提出方法的有效性。     

基于K均值和不变矩的粒子滤波视频目标跟踪

针对传统的粒子滤波算法存在的粒子退化现象和需要大量粒子才能保证状态预估计的精度,导致视频序列目标实时跟踪难以实现的问题进行了研究,提出了一种基于K均值和不变矩的粒子滤波实时目标跟踪算法。首先对最初采样的粒子集采用K均值算法进行聚类,将N个粒子分配到K个聚类中心;然后将不变矩算法引入到粒子的选取中,通过与上一帧目标位置最接近的三类聚类中心进行不变矩匹配,选择其中与目标模块最接近的那一类进行粒子滤波跟踪运算。实验结果表明文中提出的改进算法能够很好的解决粒子退化的问题,只需要采用较少的粒子就能达到很好的跟踪精度,大大的减少了计算量,改善了粒子滤波的实时性的问题。同时,在一定程度上解决了目标跟踪中相似背景的干扰和目标遮挡的问题。     

纯电动客车动力电池容量衰减估算研究

通过对动力电池衰减特性分析,利用纯电动客车的车辆运行数据系统,对纯电动客车动力电池衰减情况进行估算。     

新能源汽车动力电池热管理系统研究

新能源汽车的动力源为动力电池,在动力电池使用期间,温度上升会使其多种工作特性参数受到负面影响。基于此,研究更加先进的动力电池热管理系统已经成为新能源汽车领域的热点。首先对新能源汽车动力电池及热管理系统的相关内容进行了概述,其次提出了一种能够对动力电池工作温度进行有效控制的热管理系统方案,并对该系统构成、控制方式以及选型进行了研究。     

基于CFD模拟新能源汽车动力电池温度场

新能源汽车普及相对于燃油汽车,有效减低了尾气排放对空气危害,以及长期运行过程中运行成本低等优势。新能源汽车动力电池作为新能源汽车核心高压部件,为新能源汽车提供足够的动力进行行驶。本文基于FLUENT来模拟不同设计电池壳对动力电池温度场的影响。     

基于专利分析的动力电池系统与结构技术研究

动力电池系统与结构作为动力电池系统的核心部件,对动力电池系统在新能源车辆中的可靠应用具有重要影响。然而目前对动力电池系统与结构进行系统性研究的文献较少,为了系统地掌握该领域技术,促进该领域技术研发与应用,从专利申请趋势、申请人、发明人以及主要技术分支4个角度对该领域专利进行解读。结果表明该领域技术主要掌握在电池厂商手中,结合细分领域的专利情况,车企未来可在电池防爆和无模组结构方面加速研发。