车用燃料电池空气系统供气协同控制策略研究

针对车用燃料电池系统的“氧饥饿”和压力波动影响其动态性能与使用寿命的问题,本文提出了一种基于过氧比补偿的空气系统流量与压力协同控制策略。首先,建立120 kW级的车用燃料电池空气系统模型,通过台架实验确定其参数,并根据实验数据拟合出其传递函数模型。其次,基于扩张状态观测器间接获取电堆阴极压力,采用前馈+PI建立串级控制中外环过氧比控制模型,用以修正目标流量。最后,采用反向解耦与自抗扰控制器对空气流量和压力解耦内环控制,对模型不确定性和外部扰动构成的总扰动进行估计和补偿。仿真与实验研究表明,提出的基于过氧比补偿的串级控制策略能够快速跟踪过氧比、提升电堆功率和精确地控制压力,同时证实了该方案的协同性和鲁棒性。这有助于提升车用燃料电池系统的动态性能,延长其使用寿命。

基于图模型和注意力机制的车辆轨迹预测方法

为提高结构化道路场景下车辆轨迹预测准确度,提出一种基于图模型和注意力机制的多模态轨迹预测方法(GA-MTP)。构建车道图和车交互图,实现道路环境特征、车辆运动特征和车辆间交互特征建模;通过堆叠的注意力模块完成环境-车辆特征融合,统一交通场景静态特征和动态特征;由两分支解码网络模块得出最终轨迹预测和相应概率。在Argoverse数据集进行模型训练和测试,并进行结果分析。实验结果表明,新方法在结构化交通场景的车辆轨迹预测中取得优异的效果,预测准确程度优于当前主流方法。

基于车道目标引导的车辆轨迹预测

有效融入车道线信息对准确预测车辆未来行驶轨迹具有重要意义。针对预测模型在融合车道线信息时存在效率低的问题,提出一种基于车道目标引导的车辆轨迹预测方法(GSA),在通过图网络融合车道段的几何及位置信息的基础上,从注意力模型出发,构建一种直接的车道目标点预测模块,由此监督模型将与车辆运动相关联的车道目标特征有效地融合到车辆的运动特征中,并考虑到周围车道拓扑结构随时间的变化。通过两个改进残差结构的Transformer网络依次提取低层运动特征以及融合车道目标点在时间尺度下的前后关联信息,逐步更新车辆运动特征。构建基于图网络的交互融合模块,使车辆运动特征在全局范围内聚合与传播。通过在Argoverse以及长安汽车轨迹预测数据集下的实验,验证了本文所提出的GSA方法能够有效提高复杂交通场景下车辆轨迹预测的精度和质量。

复杂交通环境下基于关键目标的视觉SLAM

为解决当前视觉SLAM(simultaneous localization and mapping,同时定位及地图构建)算法在近处纹理稀缺、动态物体遮挡等复杂交通环境下出现的定位失效的问题,提出一种基于关键目标的视觉SLAM算法。首先,以典型交通场景环境感知算法所检测的交通信号、标志等静止目标为基础,在静止目标中进行特征提取并筛选关键目标。其次,通过关键目标的类别和几何参数完成相连帧之间关键目标的匹配。然后,基于关键目标进行SLAM系统的初始化和跟踪,并通过最小化重投影误差求解当前相机位姿。最后,在局部建图线程中对相机位姿和关键目标三维坐标联合优化,并在局部地图中更新。经实验验证,所提算法能有效解决近处纹理缺失环境下的定位失效问题,保持了较高的定位精度,具有良好的环境适应性。

大掠射角对海雷达导引头实测回波特性分析

大掠射角下,对海雷达导引头观测到的海杂波强度激增,舰船目标检测困难。本文结合全极化雷达导引头挂飞实测数据,分析了回波幅度和相位特性。首先,采用典型分布对回波幅度分布进行拟合,并利用拟合优度对拟合效果作出评估;然后,分析了平均相位变化量。结果表明:在大掠射角条件下,雷达导引头各极化通道海杂波幅度服从K分布;海杂波与舰船回波幅度在同极化通道服从K分布,在交叉极化通道服从对数正态分布;交叉极化通道回波信杂比高于同极化通道;海杂波与舰船回波相位平均变化量小于海杂波。

基于TC-YOLOv7算法的可见光与红外后融合检测研究

针对自动驾驶复杂场景下的视觉目标难以实现快速准确检测的问题,提出一种基于注意力机制的TC-YOLOv7检测算法,应用于可见光与红外以及后融合场景。首先,基于CBAM和Transformer注意力机制模块改进YOLOv7基准检测模型,并利用多场景数据集进行可见光和红外检测效果验证。其次,构建并验证SS-PostFusion、DS-PostFusion、DD-PostFusion 3种不同非极大值抑制后融合方法的检测效果。最后,结合TC-YOLOv7与DDPostFusion方法,与单传感器检测结果进行对比。结果表明,在晴天、夜间、雾、雨、雪可见光和红外场景下,TC-YOLOv7相比基准YOLOv7 mAP@. 5均有3%以上精度提升;在综合场景测试集中,使用TC-YOLOv7后融合方法相比可见光检测精度提升4.5%,相比红外检测精度提升11.1%,相比YOLOv7后融合方法提升0.6%,且TC-YOLOv7后融合方法的推理速度为39 fps,满足自动驾驶场景实时性要求。

面向燃料电池汽车的双源电机驱动系统

为解决DC/DC带给燃料电池汽车驱动系统成本及效率方面的问题,实现双电源之间的能量传输及对应转矩的独立控制,对双源电机驱动系统的工作模式、控制系统及输出性能进行分析。建立双源电机、燃料电池、动力电池模型,讨论双源电机的多种工作模式;针对双源电机两套绕组间的电压耦合效应,采用前馈解耦及零直轴电流策略对双源电机燃料电池绕组、动力电池绕组的电流及对应转矩进行独立控制;在实验室设计工况及基本市区循环试验工况下分别进行台架试验,双源电机驱动系统的输出转矩能够快速响应转矩需求,不同工作模式下燃料电池绕组及动力电池绕组的电流与其对应转矩波形一致。台架试验结果表明:双源电机驱动系统的多工作模式能够实现燃料电池汽车的启动、加速、下坡、制动能量回收等工况,所采用的控制策略可以对燃料电池及动力电池输出转矩进行独立控制,能够顺利实现燃料电池和动力电池之间的能量传输。

基于工况识别的燃料电池公交车能量管理策略

为解决燃料电池混合动力公交车中基于优化的能量管理策略难以实车应用的问题,在分析燃料电池公交车(Fuel cell hybrid bus,FCHB)行驶路线的固定性和片段性的基础上,提出了一种基于SOM-K-means(Self-organized mapping K-means)工况识别的能量管理策略。首先,根据公交车站点将行驶路线划分为多个行驶片段,在车辆停站时,运用SOM-K-means二阶聚类模型完成工况识别,获取车辆下一行驶片段的识别协态变量;当车辆在下一个行驶片段运行时,运用识别协态变量完成基于庞特里亚金极值原理(Pontryagin s maximum principle,PMP)求解的能量管理策略的实时应用。其次,建立基于公交车实际运行数据的仿真实验,最后建立硬件在环实验,将所提出的策略移植入整车控制器(Vehicle control unit,VCU)中进行实验。实验结果表明,与基于规则的能量管理策略相比,本研究提出的能量管理策略降低了19.77%的平均等效氢气消耗。且该策略在VCU中每一步的计算时间大约为30 ms,计算结果与仿真结果完全一致,满足车辆对能量管理策略的时效性和准确性的要求。

基于协作注意力和图神经网络的轻量化车位检测算法

为提高自动泊车过程车位检测的实时性和准确性,提出一种基于协作注意力和图神经网络的轻量化车位检测算法。首先,采用轻量化的网络结构,以改进的MobileNetV3作为特征提取网络,通过深度可分离卷积获得车位标记点的位置信息和特征信息,并将二者结合得到标记点的融合特征,然后构建图神经网络结构以增强车位标记点之间的内在联系,并结合协作注意力机制实现对多头注意力的整合,最后,通过公共车位数据集PS2.0对所提出的算法进行测试,结果表明,该算法的检测精度优于当前主流算法,平均每帧图像推理时间可缩短至10.1ms,具备良好的准确性和实时性。

淀粉基氟酰胺缓释剂的制备及性能研究

以淀粉为基材,利用60Coγ辐照接枝丙烯酸、丙烯酸羟丙酯、N-羟甲基丙烯酰胺等单体合成淀粉基材料,负载氟酰胺后制得氟酰胺缓释剂。通过扫描电镜、红外光谱和动力学分析,探究氟酰胺缓释剂的稳定性、载药量以及不同缓释方法和不同温度下的缓释性能。结果表明:该缓释剂相较于氟酰胺粉剂具有更优异的稳定性;载药量为11.35%,具有良好的缓释和温度响应释放性能;不同温度下的释放行为符合Korsmeyer Peppas动力学模型,拟合度为0.9905~0.9913,药物释放机制为Fick扩散。

引入自监督预训练的轨迹预测方法

针对目前基于监督学习的轨迹预测模型数据利用效率低、精度有限的问题,提出一种轨迹预测模型及通用的自监督预训练策略。首先,基于Transformer搭建轻量化的轨迹预测模型,实现场景时序空间特征提取与交互关系建模;其次,设计运动信息时序掩码、道路信息空间掩码、交互关系掩码3类掩码重建任务对模型进行自监督预训练,以提升模型对场景通用特征的提取能力;最后,以预训练权重为初始化参数在下游任务中进行监督学习微调。在Argoverse2 Motion Forecasting数据集的实验表明,模型在预训练任务中能够很好地重建出交通场景,引入自监督预训练能够有效提升预测精度和数据利用效率,且对不同预测任务具有通用性,在单目标轨迹预测与多目标轨迹预测任务上minFDE6指标分别提升3.3%与3.7%。

智慧物联网系统在水产养殖中的应用方案

当前我国水产养殖相对较为粗放,为能让智慧物联网系统在水产养殖中得到更好的应用,文中根据水产养殖发展趋势和现实需要,提出了智慧水产物联网系统建设的基本原则和主要建设内容等,旨在为水产养殖向集约化、自动化和信息化的智慧生产转型提供参考。该方案利用智能管控平台,对水质、增氧、投饵等方面进行实时监控、远程遥控、鱼病诊断、预警处理。用户通过扫描水产品包装盒的二维码,即可链接到该产品的物联网电商平台,并可对产品的生长周期进行溯源,对基地情况进行实时查看。该方案使得水产养殖疾病发生概率大大下降,为传统水产养殖向智慧水产养殖物联网转型提供了方向。为提升水产养殖生产管理水平、缓解水资源紧缺、调整优化养殖结构、提高水产品质量等,应用智慧水产养殖物联网系统为实现智慧渔业、渔业强国提供支撑。

无溶剂聚氨酯水泥弹性体的性能研究

为了深入探究无溶剂聚氨酯水泥弹性体的合理配比方案,研究通过试验观察和物理性能测量等手段来确定该材料的组合成分、各成分的添加比例、反应温度和反应时间,进而获取无溶剂聚氨酯水泥弹性体的荷载-位移曲线,通过该曲线来判断不同配比方案下无溶剂聚氨酯水泥弹性体的物理性能,最终确定该材料在物理性能最优化情况下的配比方案。在此基础上,利用光学显微镜来获取无溶剂聚氨酯水泥弹性体的微观物理形貌,发现本次研究所制备出的无溶剂聚氨酯水泥弹性体实现了无溶剂聚氨酯胶与水泥之间的充分黏附,进而实现了水泥韧性的有效提升。

直接微生物燃料电池的构建及初步研究

利用Geobactermetallireducens能够以Fe(OH)3固体作电子受体进行呼吸的特性,用其构建直接微生物燃料电池,初步考察了产电情况和产电原理.实验证明,Geobactermetallireducens直接微生物燃料电池的电能产出主要依赖于吸附在电极上的细菌.燃料醋酸钠可以完全氧化至CO2,反应结束后其浓度低于检测下限(<10μmol/L).电子回收率达80%,电流密度达704.4mA/m2.

插电式混合动力汽车车速预测及整车控制策略

本文针对插电式混合动力汽车(plug-in hybrid electric vehicle,PHEV)这一典型混杂系统,提出了一种基于车速预测的混合逻辑动态(mixed logical dynamical,MLD)模型预测控制策略.首先,通过对发动机和电动机能量消耗模型进行线性化,建立双轴并联插电式混合动力城市公交车的动力传动系统数学模型;其次,运用模糊推理进行驾驶意图分析,提出基于驾驶意图识别和历史车速数据相结合的非线性自回归(nonlinear auto-regressive models,NAR)神经网络车速预测方法进行未来行驶工况预测.然后,以最小等效燃油消耗为目标建立PHEV的混合逻辑动态模型,运用预测控制思想对车速预测时域内最优电机转矩控制序列进行求解.最后,通过仿真实验验证了本文所提出控制策略在特定的循环工况下与电动助力策略相比,能够提高燃油经济性.

基于模糊在线识别的并联混合动力客车自适应控制策略

针对一款并联混合动力客车提出了一种基于模糊在线识别的自适应控制策略.基于自主研发的混合动力车数据采集监控系统构建符合本地车辆实际行驶道路特点的典型工况,设计模糊工况识别算法对车辆实际行驶的工况类型进行在线识别.根据最小等效燃油消耗控制算法和电池电量平衡控制方法,结合工况识别的结果调用相应最优控制参数,对发动机和电池的功率分配进行实时优化计算,实现对整车的控制.实验结果表明,所设计的模糊识别方法能够较好地完成行驶工况类型的识别.基于此所提出的自适应控制方法能够在满足车辆需求功率和电池SOC维持在有效工作区间内的前提下完成发动机和电池的最优功率分配,显著提高整车的燃油经济性.

基于传动系统效率最优的混合动力汽车控制策略研究

针对现有混合动力汽车控制方法存在功率损失大、系统效率低、润滑条件恶化等问题,提出一种基于系统效率最优的混合动力汽车控制方法.首先分析动力系统各部件的结构与效率特性,制定出所有可能的工作模式,然后构建出各模式下的效率评估方程,依据需求扭矩和蓄电池荷电状态SOC,得出系统最高效率下对应的发动机转矩和电机转矩分配情况,以控制发动机和电机相应转矩输出.仿真实验结果表明,该方法使整个动力系统总体效率最高,减少了系统功率损失,降低了整车的燃油消耗,并在一定程度上保障了润滑条件和传动部件的使用寿命,取得了良好的效果.

微生物燃料电池的研究进展

根据有无电子传递中间体的参与,微生物燃料电池可分为两大类:直接和间接微生物燃料电池.简要介绍了其工作原理及发展历史,归纳了近年来国内外对这两种类型电池的研究现状,特别概括了直接微生物燃料电池的研究进展以及存在的问题和工作方向.最后展望了微生物燃料电池的应用前景.

基于边缘的小波图像融合算法

提出一种基于边缘的小波图像融合算法,针对小波分解的不同频率域,分别对高频系数和低频系数设计不同的融合规则。采用小波系数局部模极大和定义的局部信号强度比相结合的方法融合高频系数;对低频系数采用一种基于边缘的方法,在两幅原图像中选择最有可能是边缘的点加以保留。实验结果表明:采用此融合规则得到的融合图像具有良好的融合效果。

基于B样条小波的自适应阈值多尺度边缘检测

利用小波变换的特点,设计了3次B样条平滑滤波算子。对图像进行多尺度滤波,得到了不同尺度的小波变换。结合自适应阈值方法,在每种尺度下分别提取了图像边缘;而后利用边缘信息的多尺度特性,综合多尺度边缘得到单像素宽边缘。通过计算机仿真对该方法进行验证表明:该方法不仅能准确检测出图像边缘,而且能有效地抑制噪声,明显优于已有的边缘检测方法。