某纯电动汽车制动能量回收策略研究

来源 :现代信息科技 | 被引量 : 0次 | 上传用户:wukuiyuxing
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
以东风柳州汽车有限公司某款纯电动商用车为研究对象,研究了商用车制动能量回收策略及理论.以制动踏板开度和制动踏板开度变化率为模糊控制器的输入变量,以再生制动力分配因子为输出变量.在Matlab/simulink软件中搭建控制策略模型,在AVL Cruise软件中搭建纯电动商用车的整车模型,并进行联合仿真与验证.
其他文献
高职教育信息化要求高职院校系统构建校本数据中心,开展以数据为驱动的智慧校园建设并加强数据应用.为实现数据交换、数据处理和数据服务等功能,需要构建包括数据源、数据基础架构、数据资源体系、数据管理软件体系、数据管理规范制度体系在内的完整架构,并按照筹划准备、建设执行、问题检查和反馈优化的流程分步实施.围绕个人数据管理、部门资源管理、校级决策支撑等体系开展数据应用和服务.
全球能源危机和环境污染问题的日趋严重无形之中推动了电动汽车的发展,其中电机控制是电动汽车研究中的核心技术之一.文章以PMSM作为电动汽车用驱动电机,首先对PMSM的矢量控制策略进行研究,其次利用滑模观测器算法实现PMSM无位置传感器的控制,解决传统机械传感器成本高、系统不可靠的问题,另外通过改进趋近律来解决传统滑模观测器抖振问题.最后利用Simulink进行仿真验证,为电动汽车电控技术的发展提供思路.
EV3全地形车机器人融合了全地形车可以在任何地形上行驶的优秀越野性能和机器人自动执行预定任务的智能系统,使其功能多样化和现代化.文章以EV3机器人的全地形车为研究方向,利用EV3套件搭建全地形车模型,在沙地、山地及林地模拟等模拟地形上进行测试,检验EV3全地形车机器人的通过能力,并进行优化调整,为EV3全地形车机器人的设计提供一定的参考意义.
为解决网络应用层流量所带来的安全隐患与传统检测方法极大地消耗设备性能的问题,提出一种基于自编码器算法的网络正常流量过滤的解决方案.该方案对数据流量集进行规则预处理后,提取流行为上的统计特征,对提取的特征进行自编码器算法的模型过滤.实验结果表明,该方案可过滤掉大部分网络中的正常流量,相较于传统的流量检测方法,整体的过滤性能显著提升.
计算机博弈是人工智能的重要分支之一,文章对人工智能算法黑白棋中的应用进行了研究.首先介绍了计算机博弈中的经典黑白棋算法,然后介绍深度强化学习中两种典型的时间差分算法的定义和实现过程,以及两者的区别和联系.最后评测蒙特卡洛树搜索算法、Q学习算法和SARSA算法三种算法在黑白棋实际应用的表现,以及后续改进的方向.
文章通过对沈阳地区已并网运行的不同装机容量分布式光伏发电数据进行数据分析,得出该地区分布式光伏发电单位装机容量在一个年度中各月份,以及重点月份中每天,与各时段的实际发电效率变化规律和特点.进而分析出该地区分布式光伏发电项目单位装机容量的实际最大发电效率.文章研究结果可为光伏发电技术经济分析及商业化运营决策提供依据,对促进碳中和背景下分布式光伏产业发展提供参考价值.
轨道交通供电系统通过共享主变电站和换乘站间环网联络等建立起线与线间网络化关联,搭建了供电网络化的框架结构,为了达到调度指挥自动化体系与供电系统网络化适配的目的,结合国内轨道交通供电系统传统调度自动化系统建设经验、供电系统网络化对供电线网调度自动化系统需求,提出了供电线网调度自动化系统技术路线、监控范围和各线接入方案、总结架构及主要功能,得到供电线网调度自动化系统设计必要且具备可行性的结论.
文章介绍了分布式布里渊光时域反射仪(BOTDR)的原理和结构,用于检测雷击光纤复合架空地线(OPGW)时产生的温升变化和获取OPGW断股导致的应力变化.利用高压输电线的双OPGW结构来消除外界环境产生的共模干扰和解决布里渊频移存在的交叉敏感,提高了OPGW雷击定位的可靠性.通过模拟试验,验证了BOTDR能检测雷击OPGW时产生的同等光纤温升变化,为OPGW雷击定位研究提供参考.
机载激光雷达(LiDAR)是一种集成激光、全球导航卫星系统和惯导系统的多传感器移动测量系统,系统精度受多个因素影响,不仅取决核心传感器精度,还受到激光与IMU的安置参数影响.对低成本的多线激光雷达进行研究,分析激光雷达定位原理和安置参数的影响,提出一种基于特征匹配的检校方法.通过不同航带的点云进行特征匹配,计算出航带间的偏移,根据偏差与安置参数的关系求出安置参数,实验证明该方法能够有效消除安置误差影响.
文章针对多标签文本分类这一热点问题,采用“预先训练模型+微调策略”模式,即研究持续学习语义理解框架ERNIE 2.0和基于知识蒸馏的压缩模型ERNIE Tiny预先训练模型,以及倾斜的三角学习率STLR微调策略在用户评论多标签文本数据集中的实践.相对经典语义表征模型BERT,采用ERNIE 2.0模型的效果可提高1%以上,采用ERNIE Tiny模型的速率可提升3倍左右;相对默认微调策略,采用倾斜的三角学习率STLR微调策略的效果同样可再提高1%左右.