超级电容式混合动力电动汽车控制策略的研究

采用Advisor仿真软件建立了超级电容式混合动力汽车仿真模型。设计超级电容式混合动力汽车复合电源内部能量管理控制模型并选定整车控制策略,应用Matlab/Simulink仿真工具编写复合电源内部能量管理控制模型并嵌入整车模型中。对单独超级电容式HEV与复合电源式HEV进行了UDDS测试循环下的横向比较,分析了复合电源在混合动力汽车中的优秀性能与预期前景。     

多电平变换技术及其应用

介绍了多电平变换技术的发展,对多电平逆变器的电路结构以及控制策略进行了分析和比较,指出了其优缺点.最后介绍了多电平逆变技术在高电压大功率的变频调速、有源电力滤波装置和电力系统无功补偿等方面的应用情况.     

新车

长城哈弗M4正式上市长城哈佛M4于2012年5月23日在北京怀北滑雪场正式上市,售价为6.39万～7.19万元。此次上市先期推出了两驱版车型,根据配置不同     

基于双离合变速器的混合动力传动系统及其控制策略

基于双离合变速器,提出一种混合动力传动系统及其控制策略,可根据驾驶需求,实现多种驾驶模式,提升燃油经济性、减少排放。     

新车

宝马NEW M5 广州车展上市宝马M公司创造了无数汽车运动的传奇,它推出的每一款车型无论是在赛道上还是在公路上都拥有非凡的表现。1985年,第一代宝马M5诞生,由此开创了高性能豪华轿车的细分市场。在宝马M公司近乎苛刻的研发和制造细节中,每一代M5都在动力、驾驶性能、公路驾驶舒适性和实用性等方面刷新     

基于随机价格时间博弈的列车队列稳定性模型验证与控制策略优化

为保证列车队列运行安全并提高队列稳定性，研究了列车队列稳定性模型验证与控制策略优化问题；基于车-车通信的列车队列采用等空间间隔、等时间间隔和变时距3种控制策略，利用随机价格时间博弈自动机，建立了包含领航列车和跟随列车的队列控制模型，分析了模型的队列稳定性；在保证列车运行安全的前提下，以列车的相对位置差、相对速度差和时间间隔差为成本函数，通过队列随机价格时间博弈自动机模型获得控制策略集；利用Q-Learning方法得到队列的最优驾驶策略，验证队列运行的安全性和稳定性；结合列车运行追踪场景，进行队列的稳定性分析。仿真结果表明：通过形式化验证，采用3种控制策略下的队列安全性得到了保证；通过随机价格时间博弈控制、协方差优化控制和Q-Learning方法对比PID控制，等空间间隔策略下的队列稳定性误差最大值分别减小到了0.19%、0.18%和0.11%,等时间间距策略下的队列稳定性误差最大值分别减小到了30.21%、10.34%和9.24%,变时距策略下队列稳定性误差最大值分别为118.27%、56.09%和39.67%,可见，采用Q-Learning方法的随机价格时间博弈理论能在安全前提下提高...     

油气主动悬架排非线性模型的建立,仿真与试验验证

本文通过分析油气悬架中存在的气体弹簧刚度非线性特性和摩擦力，建立了主动悬架的非线性模型，分析了悬架的非线性特性对悬架运动的影响，仿真和试验结果表明，非线性模型比线性模模型更新近油气悬架的实际情况，根据非线性模型设计的车身高度控制策略比根据模型设计的控制策略具有更好的控制效果。     

船舶中典型被控对象分类和数字控制策略

本文根据自动控制系统中被控制对象的结构特点和参数漂移情况，将船舶中典型被控对象分为三种类型，提出了三种没的数字控制策略。在这用中，有针对性地选择控制策略可以提高控制系统的动态和静态品质指标。