锂电池的电化学建模研究

锂离子电池作为电动汽车重要的储能单元,在反复的充放电过程中出现性能衰退等老化现象不可避免.本质上锂电池完成的充放电过程是持续的电化学反应,因此基于电化学建模方法比等效电路方法更为精准和可靠.本文首先从理论上阐述了电化学建模的过程,然后应用COMSOL软件对模型进行了仿真,为验证仿真分析的可靠性,对18650锂离子电池进行了多个温度、倍率的充放电,将仿真数据与实验结果进行对比发现吻合较好,表明了电化学建模方法的可靠性较高.随着放电倍率的增大,仿真结果和实验数据吻合变差,如何在建模时考虑电池的老化、热耦合等因素以确保始终吻合良好是未来研究的内容.

高速永磁同步电机控制策略综述

永磁同步电机具有结构简单、质量轻、体积小、损耗低等优点,是汽车、船舶等交通领域的关键部件之一。电机转速的提高能够减小体积、降低噪音及提高功率密度,是未来的一个必然发展趋势。电机高速和小型化将导致难以安装传感器,使现有基于多传感器的控制理论面临挑战。本文通过回顾永磁同步电机的结构、工作原理和建模思想,对其相关的控制理论如现代控制、智能控制等现状进行了综述,并比较了优缺点。针对高速永磁同步电机无传感器的需求,讨论了矢量控制、神经网络学习等控制方法,并对未来控制策略的建立给出相关的建议。

融合毫米波雷达与机器视觉的田间道路视觉引导线提取

针对传统机器视觉算法难以获取准确视觉引导线的问题,该研究提出了一种利用深度学习算法获取视觉引导线的方法,并将毫米波雷达探测的目标运动状态信息考虑到视觉引导线的提取中,以安全避开障碍物。首先通过数据预处理方法过滤部分雷达目标数据,再利用多目标跟踪算法过滤干扰数据并对动态目标持续跟踪,为后续数据融合提供准确的雷达目标数据。然后制作田间道路环境数据集,搭建基于Deeplabv3 plus的改进语义分割网络。继而利用时间戳对齐和基于最小二乘法的坐标变换实现毫米波雷达数据与视觉数据在时间与空间维度的同步。最后基于无动态目标状态信息和有动态目标状态信息两种情况提出了相应的视觉引导线提取策略,进行相关试验测试了视觉引导线提取方法的效果。相比于人工测量的真实道路中点,在无动态目标场景下提取的视觉引导线的平均误差为1.60~9.20像素;而在有动态目标的场景下,能够成功获取避障的视觉引导线。研究结果有助于提升丘陵山区农业机械的智能化水平。

DFMEA在车用燃料电池空压机设计中的应用

氢气具有资源丰富、热值高和无污染等特点,因而是燃料电池汽车最理想的二次能源。空压机作为燃料电池汽车的关键总成,掌握其核心部件的设计和制造技术非常必要。应用传统的设计方法进行相关零部件如空气轴承、压气叶轮、外壳等开发容易出现精度、可靠性及寿命等问题,导致反复修改提高了研发的成本,因而在零部件设计中引入设计潜在失效模式及影响分析(DFMEA)等分析理论有助于提升设计的合理性。论文首先回顾DFMEA的产生背景、分类及在汽车行业的应用现状,其次分析了使用时存在的问题,最后以DFMEA在空压机核心零部件设计中的应用为例,评估了设计的风险并给出了改进的建议。相关研究有助于提升车用燃料电池空压机的设计水平,进一步缩小与国外的技术差距,促进燃料电池汽车的快速普及。

基于模态分解的Transformer-GRU联合电池健康状态估计

针对锂电池使用过程中因松弛效应导致健康状态(state of health,SOH)呈现非稳定退化并影响SOH预测准确性的问题,提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)与粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)的变换神经网络(Transformer)和门控循环单元(gate recurrent unit,GRU)的联合方法。首先将锂电池容量信息通过变分模态分解算法分解,为避免分解程度不合理影响预测能力,使用中心频率法判断分解状态作为原数据信息有效解释依据;然后使用粒子群优化算法优化调整后的变换神经网络和门控循环单元结构的超参数,变换神经网络采用线性层代替解码器(decoder)更好适用时序数据,保留编码器(encoder)捕获数据全局特征及内部相关性,提升了单个Transformer及其联合模型预测精度;最后由Transformer和GRU分别对主趋势子序列和高频子序列预测,并将两种模型的预测进行融合以完成对锂离子电池SOH的估算。利用NASA锂电池数据集验证了模型的预测效果,并通过与多层感知机(multi-layer perception,MLP)、循环神经网络(recurrent neural network,RNN)等单一模型和高斯函数-GRU、Transformer-MLP等联合模型进行对比。结果表明本文预测模型无论在精度还是再生现象的拟合程度都优于其他单个模型或者联合模型,预测结果的平均绝对误差和均方根误差维持在0.62%和1.19%以内,决定系数在87.08%之上,验证了所提研究方法的有效性。

几种机器学习算法的锂电池SOC估计研究

荷电状态(SOC)是锂电池管理系统的重要参数,对其能否准确估计关系到电池系统的优化和使用寿命。为了消除传统方法在SOC估计精度、实时性等方面的不足,提出了一种改进的估计锂电池SOC的LightGBM算法。在Panasonic-18650PF-Data公开数据集的基础上应用其进行锂电池SOC估计,减小数据训练误差,并评估机器学习模型的泛化误差。将随机森林、支持向量机、线性回归及神经网络等常用估计模型算法作为对比。数据表明,改进的LightGBM算法估计时间为随机森林的1/22、支持向量机的1/88及神经网络的1/1330,估计误差低于0.06。研究表明,该方法初步解决了现有锂电池SOC估计方法速率慢、拟合率低的问题,并拓展了该算法新的应用场景。

车载CAN总线的安全防护技术分析

控制器局域网(CAN)络总线因成本低、抗干扰性强及支持分布式串行通信等优点成为应用最广泛的车载总线,相对应地CAN总线协议又因存在无认证、无加密及多个远程连接端口等安全漏洞,成为黑客攻击的主要焦点。文章首先回顾了近期汽车网络安全事故,并列举了主要的入侵类型,其中重放和丢弃为最常见的攻击方式,然后分析了CAN总线脆弱的原因并给出了对应的解决策略,最后应用信息熵和相对熵进行了入侵检测,并利用CANoe软件进行仿真分析,结果表明该方法较为有效,考虑到消除网络非法入侵的艰巨性,以及满足安全性和实时性等更高要求,未来还需要在基于可变速率(CAN-FD)等新构架下进行更加深入地研究。

汽车悬架的发展现状和展望

阐述了汽车悬架的发展历史和现状,着重分析了悬架的原理,给出了衡量悬架的性能指标,讨论了各种悬架的优缺点,并对未来悬架的发展做出了预测.

VB与Matlab混合编程的研究

较系统地总结了VB与Matlab调用的原理和方法,给出了一些实例,通过这些方法,可使VB的可视化界面和Matlab强大的计算及绘图功能得以实现,从而提高编程的效率,缩短软件开发的周期.

三角级数法的路面重构仿真研究

精确的路面数据对汽车平顺性研究至关重要,应用三角级数法能快速实现路面重构。汽车行驶时不平路面的激励使其产生随机振动,早期对汽车平顺性的研究多是基于线性假设,由于汽车的非线性造成了仿真与试验结果相差较大。三角级数法数学基础严密,适宜于任意路面的仿真。用Matlab软件编写了仿真程序,并把结果与标准功率谱密度进行了对比。在此基础上,对三维路面不平度进行了仿真,实现了路面的可视化。对某路面进行了测试,结果表明,三角级数法的仿真与试验结果比较吻合,该方法能提供准确的路面数据进行室内台架试验和控制策略的仿真研究。

电动汽车的振动能量回收研究

汽车行驶时,路面的激励使得车身处于持续的振动状态.减振器将振动能量转换为内能耗散可提高车辆的平顺性,但面临着热失效的问题.设计了一套液压式能量回收系统,仿真结果表明该设计具有可行性.将振动能量转换为电能储存既可以延长电动汽车的续驶里程,又能彻底消除减振器的热失效,同时也有助于提高车辆的安全性和零部件的寿命,该成果的实用化也有利于主动悬架的推广和普及.

基于路面激励的汽车振动信号处理

汽车已成为大众生活的必需品.要提高车辆的平顺性,关键就要使其振动的频谱不在人体的敏感区域.以Matlab软件为计算平台,对从实车上采集的数字信号进行处理,得到其振动频谱.通过频谱分析,可以确定其参数是否合适.这对如何处理振动信号及提高汽车的平顺性有现实的意义.

基于BMS的锂离子电池建模方法综述

电池管理系统(battery management system,BMS)是电动车辆的技术核心,而精确的电池模型是实现BMS的关键。电池模型的精度与材料、环境温度、工作模式、老化程度等密切相关,而在建模时完整地包含上述因素是非常困难的。本文在简单介绍BMS功能和结构的基础上,通过对近几年锂离子电池建模文献的整理,着重介绍了电学特性模型、热模型及电-热耦合模型的建模方法。由于电-热模型综合了其他两种方法的优点,模型相对简单且在实际中使用较多。在此基础上阐述了三种模型在电池内部状态如电池荷电状态(state of charge,SOC)、电池健康状态(state of health,SOH)、温度等参数估计中的应用。特别是SOH的状态估计,除受电流、温度、SOC等因素影响外,还与机械振动及过电势等密切相关。考虑到状态估计变量之间的相互耦合如电池的SOC、内部温度等,故需进一步提高耦合参数的估计精度以确保BMS工作的可靠性。在未来,还需要继续对模型进行降阶,以实现BMS工作的实时性。

微型轿车七自由度模型的仿真分析与试验研究

建立了汽车的七自由度数学模型,用能量法推导了微型轿车的加速度、相对动载、动挠度和加速度均方根值的函数式.用Matlab软件编写了仿真程序,并在汽车试验场进行了实车试验.函数的仿真曲线与试验结果比较吻合,证明了仿真分析的正确性,该方法对其它汽车的研发具有借鉴意义.

电动车退役锂电池回收研究

锂电池内部既有贵重金属,又包含有毒物质,因此,如何更好地回收再利用大规模的退役锂电池甚为紧迫。运用Stanford模型预测了未来几年车用锂电池退役量,对锂电池回收产业及技术现状进行分析,对我国锂电池回收存在的问题进行总结并给出建议。

几种方法在锂电池RUL预测中的对比研究

通过引入锂电池剩余寿命的描述,获得基于剩余容量的表征方式。为验证结论的可靠性,以NASA PCoE实验中心的锂离子电池实验数据为对象,分别使用二次函数、灰色理论和扩展卡尔曼滤波方法进行了相关的数据处理。结果表明,训练数据量的大小与预测精度相关,且在同等条件下,扩展卡尔曼滤波算法的预测结果最可靠。为了获取更好的剩余寿命(RUL)预测精度,建议未来采用无迹卡尔曼滤波算法(UKF)结合其他算法的联合估计方法。

基于燃料电池汽车氢气制备研究

氢能被视为21世纪最具发展潜力的清洁能源,在汽车和船舶等领域具有重要的应用价值。随着燃料电池汽车的推广,社会对氢能的需求量快速增加。因此,研究氢气制备方式具有重要意义。论文在分析氢能应用场景和特点的基础上,对氢气的不同制备方法进行了讨论,并比较了各自方法的优缺点。鉴于氢气较活跃的物理和化学性质,文章还罗列了氢气的几种储存方式并比较了储存特点。对氢气制备-运输-储存-应用产业链的分析表明,在未来如何大幅降低氢气的制备成本和构建可持续的商业模式是亟待解决的难题。针对氢燃料电池汽车面临的问题,大规模增加加氢站数量和降低氢气价格将有助于提升燃料电池汽车使用的便捷性。

改良内扎外剥加扩肛术治疗急性嵌顿痔60例疗效观察

目的探讨改良内扎外剥加扩肛术治疗急性嵌顿痔的临床疗效。方法选取60例急性嵌顿痔患者,采用内痔逢合外痔小切口切除剥离加扩肛术治疗,观察其临床疗效以及并发症情况。结果60例均一次手术治愈,术后无内痔脱出,无大出血、肛门直肠狭窄及肛外残留物,创口平均愈合时间13.5d。结论改良内扎外剥加扩肛术治疗急性嵌顿痔,具有疗效确切、损伤小、操作简单及并发症少等优点。

《本草纲目》痔瘘病外治探赜

通过对《本草纲目》痔瘘病外治方剂的总结 ,揭示了该书对痔瘘病病因病机的认识以及外治方剂制剂类型、主要用药方法和学术思想 ,提示研究《本草纲目》有关痔瘘病外治方剂 ,对于中医药剂型改革与临床实际应用具有重要意义。

微型轿车八自由度整车动力学仿真与试验

汽车是一个复杂的动力学系统,很难建立一个非常精确的模型,须根据具体情况进行简化。在建立八自由度数学模型的基础上,用能量法推导出了微型轿车的质心加速度、相对动载、动挠度和加速度均方根值的表达式,用Matlab编制了仿真程序,并对某一车型进行了仿真计算。仿真结果与试验结果基本吻合,验证了所建数学模型和推导的正确性。