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为提高构建行驶工况的准确性和代表性,基于采集的10辆出租车930余万条数据,构建了典型城市乘用车行驶循环工况。首先,运用切比雪夫滤波器和筛选规则对行驶工况实测数据进行预处理,然后进行短行程划分,采用主成分分析法对高维特征参数进行降维处理,运用两步聚类分析进行聚类和异常值提取,获取三类短行程样本库,并通过短行程切分法构建怠速段库和运动段库,确定了怠速段和运动段时间分布;最后,依据分布特征参数平均绝对误差最小原则,构建了持续时间为1 200 s的拥堵、一般拥堵、畅通行驶循环工况和总行驶循环工况。结果表明,构建的城市行驶工况与道路试验数据平均绝对误差不大于3.15%,说明该方法是准确可行的。 相似文献
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当前电池健康状态估算与预测在处理大量电池数据、时间间隔较长存在一定缺陷。长短期记忆神经网络算法在解决该问题时效果明显。在完成电池循环充放电实验基础之上,分析和提取电池放电过程中外部信号变化的特征指标,以电池放电数据中放电容量、放电时间、循环次数训练并建立了长短期记忆神经网络预测模型,采用3种不同的自适应学习率优化算法对学习训练部分进行优化,最后对比分析模型预测的准确程度。结果表明,长短期记忆神经网络估算电池健康状态的误差小于5%,证明预测模型的有效性。 相似文献
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对于电机存在两种损耗最小控制方法,即损耗模型控制方法和搜索法。前一种方法需要依靠电机参数和繁琐的数学计算来搭建电机损耗模型;后一种方法需要多次采样进行搜索,从而导致控制震荡和系统不稳定。在此,提出了一种基于永磁同步电机(Permanent Magnet Synchronous Motor)损耗模型的搜索法,在搭建好损耗模型后,在搜索期间使用黄金分割算法搜索PMSM当前工况下的最优定子磁链,并采用直接转矩控制下滑模控制,增强了其鲁棒性。在Simulink中搭建了仿真模型,并与传统的额定磁链输出算法和搜索法进行了比较。仿真结果表明,所提出的方法是可行的。 相似文献
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针对分析参数变化对电机损耗效率的影响建立了永磁同步电机(Permanent Magnet Synchronous Motor)损耗模型,推导出电机损耗最小的最优定子电流。然后,分析铁损电阻、铜损电阻以及磁链变化对损耗精度的影响。结果表明,当铁损电阻变为原来的1.2倍时,总损耗效率增加1.0%;当铜损电阻变为原来1.5倍时,总损耗效率下降28%;当磁链变为原来的1.4倍时,总损耗效率下降1.4%。通过电机损耗的参数敏感性分析,为基于模型的电机高效率控制提供了重要参考。 相似文献
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针对传统的直接转矩控制方法中存在的电机转矩和定子磁链脉动大的问题,提出基于扩展电压矢量的永磁同步电机转矩预测控制,通过扩展有限控制集中备选电压矢量的个数,采用两步预测得到最优电压矢量,降低电机稳态转矩波动,减少逆变器开关损耗。与传统的直接转矩控制和模型预测控制进行比较,结果表明,所提出的策略有效降低了电机转矩和定子磁链脉动,验证了该策略的有效性和可行性。 相似文献
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