硬同步型FFT算法在微电网监控系统中的应用

针对微电网实际运行时存在各类干扰导致电气参数测量精度不高的问题，论文提出一种改进硬同步型FFT算法应用于微电网监控系统中，实现电气参数的精确采集，快速还原被测信号的原始波形，并采用限幅优化去极值平均滤波算法增强监控系统的抗干扰性能。实验结果表明，改进硬同步型FFT算法和限幅优化去极值平均滤波算法可有效提高监控系统电气参数检测精度与可靠性。     

48V重型商用车坡度传感器滤波算法研究

本文针对重型商用车48V混合动力系统坡度传感器信号易被干扰、随机噪声复杂的问题，对坡度传感器信号的随机漂移模型及自适应Kalman滤波算法进行研究，通过采集数据信息，利用赤池信息量准则（AIC）确定自回归AR模型阶数，考虑所建立的模型具有模型参数和噪声统计特性存在误差的特点，研究一种含有强跟踪滤波渐消因子的Sagu-Husa自适应Kalman滤波算法。经与标准Kalman滤波算法进行对比仿真，表明改进后的滤波算法对模型参数和噪声统计特性不敏感，故该滤波算法能够有效提高48V混动坡度传感器信号精度。     

考虑电堆寿命的氢燃料电池汽车能量管理策略研究

提出了一种在满足动力性需求并且以氢燃料电池堆作为主要能源的前提下，能有效延长电堆使用寿命的能量管理策略。提出将需求功率 SG滤波后再进行规则控制的能量管理策略，将多种循环工况的结果进行手动优化后作为训练数据集，设计三输入一输出的自适应神经模糊推理系统控制器，根据其输出结果再进行一次滤波最终形成基于自适应神经模糊推理系统优化的能量管理策略。使用CLTC-P循环工况对能量管理策略进行仿真验证，结果表明，基于自适应神经模糊推理系统优化的能量管理策略能有效延长氢燃料电池剩余使用寿命，相比滤波加规则策略剩余使用寿命增加了33%，并能保持动力电池SOC处于适宜水平。     

面向车路协同孪生仿真测试的多尺度滤波同步方法

为提升车路协同孪生仿真测试系统的同步性能，明确了孪生主体的运行机理，分析了影响系统同步性能的干扰因素，建立了孪生状态同步映射模型; 针对孪生状态采样的时钟异步问题，设计了时钟误差估计策略，修正了孪生仿真测试系统的量测时间偏差; 在此基础上，结合卡尔曼滤波原理，引入多尺度滤波器更新机制，建立了考虑同步采样误差的量测噪声模型，提出了多尺度滤波同步优化方法; 最后，在搭建的孪生仿真测试原型系统中，选取NGSIM数据集的车辆轨迹开展试验。研究结果表明:在不同车辆速度条件下，提出的多尺度滤波同步优化方法能够保持良好的同步性能; 在横向坐标同步方面，平均绝对误差小于1 mm，99.5%的绝对误差控制在8 mm以内; 在纵向坐标同步方面，平均绝对误差小于9 mm，99.5%的绝对误差控制在38 mm以内; 在速度同步方面，平均绝对误差小于2.8 cm·s-1，99.5%的绝对误差控制在24 cm·s-1以内; 在偏航角同步方面，平均绝对误差小于1.1×10-3 rad，99.5%的绝对误差控制在1.1×10-2 rad以内; 与航迹推算方法相比，提出的方法能够在横向坐标、纵向坐标、速度和偏航角方面平均提升30.0%的同步精度，能够有效解决孪生主体的状态异步问题，可保障车路协同孪生仿真测试系统的实时同步与精准运行。      

基于中点弦测法的车载式车轮不圆度测量

列车车轮不圆度是影响列车运行平稳性的重要因素，目前静态检测设备均需抬轮的准备工作，极大降低了检测效率，接触式传感器测量易发生损耗，导致测量发生误差，为提高检测效率以及避免检测误差，采用中点弦测法结合逆滤波器实现对车轮不圆度的车载式测量。检测时列车以低速运行，通过激光位移传感器实现非接触式测量，并同时利用3个激光位移传感器的具体位置关系和测量值得到弦测值作为逆滤波器的输入，构造逆滤波器的频率响应函数使一定波长范围内的不圆度数据得到还原，最后再构造低通滤波器以及进行离散傅里叶变换该车轮各个阶次多边形磨耗的粗糙度等级。通过实验测量数据验证，采用中点弦测法测得的车轮不圆度数据与真实不圆度数值的误差较小，可以实现车轮不圆度数据的车载式测量，各个阶次的粗糙度等级也可反映被测车轮目前的磨损状态。