基于混合深度神经网络的燃料电池混合动力汽车能量管理优化研究

为提升燃料电池混合动力汽车在短程驾驶过程中的燃油经济性,文章构建了一种基于混合深度神经网络的车速预测模型VBS-Net。该模型不仅进一步改良了基于VGG-Net结构的卷积网络,还引入了双向长短期记忆神经网络,对整个车速预测序列的时空依赖关系进行有效学习。同时考虑预测时域和输入序列长度对短程车速预测精度的影响,利用贝叶斯优化超参数进一步提升VBS-Net的预测精度。为解决能量管理策略的在线优化和计算效率问题,设计了一种基于多目标优化的模型预测控制(MPC)能量管理策略。该策略可以实现对氢气消耗、锂电池充电状态(SOC)维持、燃料电池使用效率三者的平衡优化。最后在3种实车工况下,将所提策略与基于规则的策略相比,燃油经济性分别提升了7.25%,9.94%和19.23%,且有更好的SOC维持特性。

铝合金与不锈钢的过渡层钎焊

铝合金与不锈钢的物化性能相差很大 ,两者的直接连接易于在界面上生成Al和Fe的脆性化合物。作者用试验的方法研究了LF3铝合金与 0Cr18Ni9不锈钢的Ni/Cu过渡层钎焊的工艺方法以及接头的组织与力学性能 ,并对各连接界面进行了机理分析。对钎缝的界面做剪切试验、X射线衍射、扫描电镜 (SEM )和透射电镜 (TEM )等分析发现 ,镀层与钎料等各界面连接紧密 ,特别是钎缝与母材之间没有生成脆性Al-Fe金属间化合物。由此得出结论 ,面心立方结构的Ni/Cu电刷镀层能有效地阻挡Al、Fe等原子扩散 ,钎缝与镀Cu界面上虽然生成了少量的AlCu3 ,但由于组织不连续 ,没有大幅度降低钎缝的剪切强度。通过过渡层钎焊 ,实现了LF3铝合金与 0Cr18Ni9不锈钢的复合连接 ,满足了工程需要。

焊缝自动跟踪的发展现状与展望

焊缝自动跟踪在焊接工业中占有极其重要的地位,焊缝自动跟踪的精度和实时性对保证焊接质量有着不可估量的作用。研究如何提高焊缝自动跟踪的精度和降低焊缝自动跟踪系统的成本很有意义。从焊缝跟踪系统的硬件组成和控制方法角度分析了焊缝自动跟踪系统的发展历程,并对该技术的发展趋势进行了分析和展望。

铝(铝合金)与不锈钢的过渡层钎焊工艺及机理分析

研究了铝(铝合金)与不锈钢的镍/铜过渡层钎焊的工艺方法以及焊缝的组织与力学性能,并对各连接界面进行了机理分析。对焊缝的XRD、SEM和TEM等分析发现焊缝与母材之间没有生成铝与铁脆性的金属间化合物。结果表明,镍/铜电刷镀层能有效地阻挡铝、铁等原子扩散,焊缝与镀铜界面上虽然生成了少量的AlCu3,但没有降低焊缝的抗剪强度。

Al-不锈钢连接中的Ni层阻碍机理

用试验的方法研究了 Al-不锈钢 Ni/ Cu电刷镀过渡层钎焊中 Ni层的作用 ,并对 Ni层进行了机理分析 .对焊缝的界面作拉力试验、X射线衍射、能谱分析 (EDAX)和透射电镜 (TEM)等分析发现 ,镀层与钎料等各界面连接紧密 ,特别是钎缝与母材之间没有生成脆性的金属化合物 .说明面心立方结构的 Ni层能有效地阻挡 Al、Fe等原子扩散 ,钎缝与镀 Cu界面上虽然生成了少量的Al Cu3 ,但不影响焊缝的强度 ,接头的强度能达到 33.6

轮式移动焊接机器人输出反馈线性化控制

针对目前基于运动学模型的焊缝跟踪控制已经不能满足焊缝跟踪的高精度要求的问题,以一种后两轮差速驱动的5自由度轮式移动焊接机器人为对象,给出其动力学模型及其输出反馈线性化的过程,并提出一种基于此动力学的轮式移动焊接机器人路径跟踪控制方法。建立轮式移动机器人具有非完整力学系统形式的动力学模型,并推导出对应的状态反馈精确线性化模型。在此线性化模型基础上,考虑机器人动力学模型参数的不确定性,利用滑模变结构控制方法来设计动力学控制规律,选取线性切换函数和指数趋近律,设计滑模变结构控制器。并利用Lyapunov稳定性理论证明系统的稳定性且跟踪误差收敛,满足了移动机器人的轨迹跟踪要求,且具有设计方法简单、鲁棒性强的特点。通过仿真验证所提控制律的有效性和正确性。

基于移动焊接机器人动力学的焊缝轨迹跟踪控制

焊缝跟踪的高精度要求使得跟踪系统动力学问题愈加突出.建立了移动焊接机器人具有非完整力学系统形式的动力学模型,并设计了基于移动焊接机器人动力学和十字滑块协调控制的滑模变结构控制器,考虑了焊接机器人的惯性、电机动力学、工件表面不平度等因素对跟踪精度的影响.理论分析和系统仿真证明了动力学模型和滑模变结构控制算法在焊缝轨迹跟踪中的正确性和有效性.为智能控制方法在移动焊接机器人中离线编程、仿真和动态控制奠定了重要基础.

基于自适应遗传退火算法的配电网故障定位研究

针对标准遗传算法易早熟收敛以及收敛速度慢的问题,提出了一种混合遗传算法(自适应遗传退火算法)用于解决辐射状配电网故障定位问题。该算法采用轮盘赌和最优保存策略相结合的选择机制,使得当前最优个体始终保持在种群里,并结合自适应交叉、变异概率,扩大种群的搜索范围,继而引入模拟退火算法,加快迭代后期算法的收敛速度。最后,通过对IEEE-33节点配电系统进行仿真计算,结果表明,该算法能够对单点和多点故障进行实时、准确地定位,并在故障信息畸变的情况下,也能快速地得到准确结果。

含分布式电源的配电网潮流计算改进方法研究

随着电力系统中接入的分布式电源越来越多,给配电系统的潮流计算带来了一些问题。基于已有的并入分布式电源的潮流算法,对典型的前推回代法中处理PV节点的方法进行了改进,通过电压改变量直接更新得到下次迭代的电流,无需更新无功功率;推导出了适合小负荷情况下的导纳矩阵,使之能够更准确地处理节点小负荷情况下分布式电源并网计算。最后利用IEEE33节点系统进行仿真,通过对比证明该算法能够有效地解决PV恒定型以及小负荷情况下分布式电源并网问题。

电力调峰方式及其存在的问题

针对目前国内调峰任务的日益突出及世界电力发展情况,分析了国内外的主要调峰方式及主要调峰方式存在的问题,并论述了需求侧管理在调峰中的作用。指出随着电网容量的不断增大,生产具有调峰能力的大容量火电机组,并大力提高机组运行的自动化水平,已成为今后发展我国电力工业的当务之急。蓄能调峰是我国乃至世界电力工业调峰的必然趋势,氢能、太阳能和闪电也是可以作为调峰的能源,是以后研究的方向。

移动焊接机器人轨迹跟踪控制机制及实验

针对目前移动焊接机器人进行滑模变结构控制的动力学研究较少,且滑模变结构控制中产生的高频振荡及其对移动焊接机器人的焊缝跟踪精度影响较大的问题,搭建了移动焊接机器人平台,建立了移动焊接机器人的运动学和动力学模型,并提出了一种能够实现移动焊接机器人高精度焊缝跟踪的新型控制算法.基于移动焊接机器人的动力学模型,采用滑模变结构控制理论对移动焊接机器人进行鲁棒性控制,并采用光滑的连续函数代替滑模变结构控制中的符号,以消除高频振荡的影响.结果表明了所提出方法的可行性和有效性.在焊缝跟踪过程中,移动焊接机器人运行平稳,得到了较高的跟踪精度.

基于自适应预测控制的PEMFC动态特性研究

质子交换膜燃料电池(PEMFC)是具有多参数影响的复杂系统,针对其时变、非线性及不确定性导致其输出动态特性难以控制的问题,设计了自适应预测控制器。该控制器以PEMFC系统的神经网络模型作为预测模型,充分利用神经网络对非线性系统的拟合能力,并在控制过程中实时对神经网络连接权值、阈值进行优化,实现自适应预测的滚动优化,保证了控制器对PEMFC控制的实时性;在控制过程中将输出电压分别反馈至自适应模型及预测控制前端,以提高系统的响应速度和控制精度。验证结果表明:基于自适应预测的控制方法具有较强的鲁棒性,学习能力强,控制精度高,并具有自适应能力,对质子交换膜燃料电池输出动态特性的稳定性具有较好的控制效果。

自寻迹焊缝跟踪算法及轨迹仿真

基于现有的焊缝自动跟踪系统不能自动寻找焊缝位置,提出了一种两轮单独驱动的自动跟踪小车寻找焊缝位置的跟踪算法.通过严格的理论分析,推导出了含有3段Fresnel函数的跟踪轨迹方程.采用Matlab的Maple核进行仿真,结果表明本算法是正确有效的.

燃料电池机器人动力系统多模型切换控制

针对燃料电池驱动的自主机器人动力系统中,燃料电池、辅助动力单元、电动机传动系统、机器人本体等子模型多造成的控制复杂性,介绍了基于燃料电池驱动的机器人系统的系统构成.阐述了燃料电池机器人的DC/DC变结构控制和基于聚类的模糊滑模变结构多模型切换控制,并简述了基于LABview的燃料电池机器人系统虚拟仿真平台的建立.

焊接智能控制及其发展趋势

焊接是一个复杂的物理化学过程,焊接熔池包含有丰富的信息,熔池控制的研究是焊接研究一个重要领域,也是国内外焊接工作者的热门研究课题。综述了近年来模糊理论、神经网络技术等新技术在焊接过程控制、参数选择、焊缝形状预测、性能预测及焊接缺陷检测等方面的应用,比较了各种方法的优缺点,探讨了智能控制新技术在焊接领域应用中有待解决的问题及发展趋势。

燃料电池焊接机器人异步电动机矢量控制

在燃料电池焊接机器人混合动力系统的背景下,分析了交流异步电动机的数学模型、坐标变换原理以及坐标变化后异步电机的数学模型。基于交流异步电动机的非线性特性,采用矢量变换以及电压空间矢量脉宽调制法(SVPWM)进行系统控制。利用MATLAB/Simulink软件进行了系统建模,并最终得到了比较满意的仿真结果。

水冷壁高温腐蚀机制及机器人检测技术

阐述了锅炉水冷壁发生高温腐蚀的机制与条件,介绍了用于火力发电站的锅炉水冷壁检测机器人的发展情况,以及各种爬壁机器人的本体结构、磁路设计及控制系统等。由此得出水冷壁检测机器人能够缩短作业周期、提高电站的经济效益、降低劳动强度并提高检测精度.

燃料电池三点比较实时电阻匹配最大功率跟踪

依据最大功率传输理论以及燃料电池电气的特性,提出了一种适用于燃料电池的最大功率跟踪控制方法。该方法通过实时在线检测燃料电池工作点处的输出电压与电流并计算燃料电池的内阻和理想状态下欧姆极化区的开路电压,求解出最大功率点对应的电流型变换器的参考电流。通过控制变换器使燃料电池能够较为稳定地工作在燃料电池欧姆极化区的最大功率输出点处。当外界环境发生变化时,通过电流型扰动观察法完成对燃料电池的最大功率点跟踪。所提算法具有功率自校正功能,以减小算法本身对燃料电池功率输出的扰动。仿真结果表明:当负载或者工作环境发生变化时,该算法可以有效地跟踪燃料电池的最大功率点。

铝和不锈钢的电刷镀过渡层钎焊

采用电刷镀镍／铜过渡层的方法，研究了铝和不锈钢的钎焊，使用本工艺较好地实现了两者的连接。

机器人燃料电池混合动力系统优化控制

建立了包括燃料电池、直流变换器、锂电池和负载等部件的燃料电池混合动力系统的数学模型.对燃料电池混合动力系统的能量管理策略进行设计与研究.对所提出的控制系统进行仿真后结果表明:燃料电池的优化控制策略可提高其耐久性,实现了系统功率的合理分配;蓄电池的荷电状态维持在预定区域;将可拓控制理论应用于变换器的控制中可以改善燃料电池混合驱动系统的动态响应特性,即改善直流电/直流电变换器对输出电流跟踪的鲁棒性及动态响应特性,使燃料电池混合能量系统更有效、安全地运行.