基于改进PSO-RBF算法的纯电动汽车剩余里程实时预测

为解决纯电动汽车的剩余里程预测误差大、自适应性差和数学建模复杂的问题,首先对粒子群聚类算法的参数组合进行优选,接着再根据优化粒子群算法聚类出径向基函数(RBF)神经网络隐含层中隐节点数量q,隐节点高斯函数中心向量ci和标准化常数δi,根据不同工况,优选出误差和聚类效果最好的参数组合作为训练结果,并根据工况及时更新参数,使预测结果具有动态自适应性。以端电压、电流、温度、载荷为输入,以剩余里程为输出,建立改进的PSO-RBF预测模型,然后在固定、常用的用车环境中,定义动态自适应的标准容量和标准续驶里程,建立非必要能耗数学模型加以修正。EV-1型纯电动车试验测试值与算法的预测值比较结果表明,RBF,PSO-RBF和改进的PSO-RBF 3种算法最大相对误差分别为9.9%,6.2%和3.8%,说明采用改进的PSO-RBF算法的预测精度比现有其他方法有显著提高。     

V-型原子相干介质中的光学双稳态

研究在一单向环形腔内的V-型三能级原子被一相干光场驱动的光学双稳态行为．单模光场同时与两条能级跃迁路径耦合,在这种情况下,两上能级衰变路径的相干性变得非常重要,这会使光学双稳态的阂值有很大的减小．同时也讨论了合作参数、能级宽度、失谐对光学双稳态的影响．     

基于二分法查找-伪循环次数法的动力电池健康状态实时预测

针对纯电动汽车动力电池健康状态(SOH)预测过程中算法复杂、编程繁琐、单片机C程序开发困难的问题,以单片机作为主芯片,以电池充放电循环次数为SOH的影响转化为循环次数并将主要影响因素与SOH的非线性关系制成二维数组表,通过二分法查找得到影响程度系数,记录特性因素值及持续时间,获得伪循环次数,进而得到SOH。在国家标准试验条件下验证了该预测方法的有效性、精确性和稳定性。     

高频喷射通气治疗重度肺挫伤所致急性呼吸衰竭26例

我们从 1993年 2月至 1998年 6月对 2 6例重度肺挫伤所致急性呼吸衰竭病人行高频喷射通气(High frequency jet ventilation,HFJV)方法进行呼吸支持 ,取得良好效果 ,现报告如下。1　临床资料1.1　一般资料　本组 2 6例 ,男 19例 ,女 7例 ,年龄8～ 6 8岁。闭合性胸外伤 2 4例 ,开放性胸外伤 2例 ,16例有肋骨骨折 ,连枷胸 4例 ,血气胸 12例 ,合并腹部脏器损伤 4例 ,膈肌破裂、支气管断裂各 1例。所有病人均有较重肺挫伤 ,术中及 CT证实肺叶挫伤均在2叶以上。全组患者 Pa O2 <8.0 k Pa,Pa CO2 >6 .6 7k Pa符合呼吸衰竭的诊断。1.2　治疗方…     

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。