基于自适应制动补偿系数的有源配电网电流纵联差动保护

为了解决传统的三段式电流保护难以适用于有源配电网的问题,通过分析含不同类型分布式电源的配电网正序电流故障分量在区内外故障时的幅相特征差异,提出一种基于自适应制动补偿系数的电流纵联差动保护新方法。该方法采用改造后的e指数函数构建制动补偿系数,根据线路两侧正序电流故障分量的相位差和幅值比自适应决定补偿制动电流的程度。为有效应对不可测负荷分支给保护可靠性带来的消极影响,利用比幅式方向阻抗继电器的动作方程构造辅助判据。仿真结果表明,与传统电流纵联差动保护相比,该方法能够满足各种故障场景下有源配电网的保护需求,且灵敏度高,可靠性、耐受过渡电阻能力和抗时间同步误差能力强。

电动液压推杆制动器的研制及特点

分析了块式制动器存在的问题,介绍了新设计的液压推杆制动器,它具有制动力矩可调,间隙无级自动补偿等特点,并增设了二次制动装置,安全可靠,它必将取代旧式制动器。

能量回收式电涡流缓速器制动策略研究

文章结合电涡流缓速器和再生制动能量回收技术的优点,提出了能量回收式电涡流缓速器制动补偿策略。利用再生制动系统提供的制动力矩为电涡流缓速器在持续制动过程中的制动力矩热衰退予以补偿。以GB12676-2014政策法规为验证标准,车辆在满载情况下在7%的坡道上保持以30km/h的车速匀速行驶5km为仿真目标,对某商用车型进行仿真分析。验证了该策略使得实际产生的总制动力矩始终能满足驾驶员的制动需求,可以延缓电涡流缓速器温升,保障车辆行车安全。

补偿链脱落造成电梯运行振动故障原因分析

本文以补偿链脱落造成电梯振动的现象为研究对象,就补偿链脱落-曳引力、制动力矩、平衡补偿装置等变化-运行振动三者之间的关系进行分析。据此论证了在电梯施工安装维保工作中对补偿链安装问题需加以关注,从而避免由补偿链脱落引发的电梯振动现象,对确保电梯安全、舒适运行具有至关重要的作用与意义。

分布式驱动电动汽车回馈制动失效的液压补偿控制

分布式驱动电动汽车各驱动轮转速和转矩可以单独精确控制,便于实现整车动力学控制和制动能量回馈,从而提升车辆的主动安全性和行驶经济性。但车辆在回馈制动过程中,一旦1台电机突发故障,其他电机产生的制动力矩将对整车形成附加横摆力矩,从而造成车辆失稳,此时虽可通过截断异侧对应电机制动力矩输出来保证行驶方向,但会使车辆制动力大幅衰减或丧失,同样不利于行车安全。为了解决此问题,提出并验证一种基于电动助力液压制动系统的制动压力补偿控制方法,力图有效保证整车制动安全性。以轮毂电机驱动汽车为例,首先建立了整车动力学模型以及轮毂电机模型,通过仿真验证了回馈制动失效的整车失稳特性以及电机转矩截断控制的不足;然后,建立了电动助力液压制动系统模型,并通过原理样机的台架试验验证了模型的准确性;接着,基于滑模控制算法设计了制动压力补偿控制器,并在单侧电机再生制动失效后的转矩截断控制基础上完成了液压制动补偿控制效果仿真验证;最后,通过实车试验证明了所提控制方法的有效性和实用性。研究结果表明:在分布式驱动电动汽车单侧电机再生制动失效工况下,通过异侧电机转矩截断控制和制动系统的液压主动补偿,能够使车辆快速恢复稳定行驶并满足制动强度需求。

面向机器视觉检测的缸体横孔照明

针对机器视觉检测技术在缸体内表面横孔检测应用中存在的光源设计复杂、照度均匀性差等问题,本文提出一种以LED为直接光源在缸体内部照射横孔,以积分球为背景光源在缸体外部照射横孔的双光源照明方法。本文以缸体内横孔光照均匀性为出发点,建立光源辐射响应数学模型,分析了光源大小、距离、缸体受光点与光照均匀性的关系,并结合成像法介绍了缸体横孔照度均匀性评估方法。最后,通过实验对比分析了光纤光源、LED光源、LED+积分球光源在缸体横孔检测中的光照均匀性。实验数据显示,采用LED光源从外部照射横孔时光照不均匀度达10%,从内部照明时光照不均匀度为5%;采用光纤光源从内部照射横孔时光照不均匀度为4.6%;而采用积分球在缸体外部照射横孔,同时在缸体内部使用LED照明时,光照不均匀度为0.6%。可见采用LED+积分球双光源照明方法可以获得大于99%的光照均匀性,能够较好地满足机器视觉检测照明要求。

驾驶机器人车辆动态制动力矩补偿

为了减小长期自动驾驶过程中制动性能下降带来的影响,提出了一种驾驶机器人车辆动态制动力矩补偿方法。首先建立了以车速和制动踏板力为输入,制动力矩为输出的驾驶机器人车辆制动性能离线自学习模型。然后考虑到驾驶机器人车辆长期自动驾驶导致离线自学习模型可靠性下降,建立了以车速和制动踏板力为输入,制动力矩为输出的扩展自回归在线辨识模型,并采用模糊变遗忘因子递推最小二乘法进行参数辨识。模糊变遗忘因子递推最小二乘法通过引入遗忘因子的方式,对数据施加时变加权系数,以避免出现数据增长导致的数据饱和现象。模糊变遗忘因子控制器以制动力矩辨识误差为输入,经模糊规则推理实时输出合适的遗忘因子进行参数辨识,能够有效均衡驾驶机器人车辆制动性能参数辨识的稳定性与收敛速度。驾驶机器人车辆自动驾驶过程中,根据当前车速与目标车速的大小计算出所需的制动力矩,加上反馈回来的制动力矩误差,并结合当前时刻的车速,利用制动性能离线自学习模型与机械腿逆向运动学模型实时计算出制动电机输出位移量,实现对驾驶机器人车辆制动力矩的在线补偿。仿真与试验结果表明:利用所提出的方法对车辆动态制动力矩进行辨识时,通过调节遗忘因子,辨识结果能够快速收敛且辨识误差较小。在此基础上,控制驾驶机器人车辆进行纵向车速跟踪时,能够有效减小制动性能下降造成的影响,保证控制车速跟踪误差在±1km·h-1之内。

新能源汽车山路制动热管理系统

文章介绍新能源汽车在山路行驶工况下,基于ESC系统匹配开发的的制动热管理系统的相关功能,包括山路模式能量回收功能、制动主动冷却功能、制动液气泡补偿功能和电器主动耗能功能,保障山路行驶车辆基础制动系统的热负荷,提高山路行驶的安全性。