27、车辆动力系统可靠性测试与新能源汽车硬件在环测试技术解析

车辆动力系统可靠性测试与新能源汽车硬件在环测试技术解析

1. 车辆动力系统可靠性测试

1.1 电机驱动循环

电机驱动循环的测试条件主要分为 4 种,具体设置如下表所示:
|条件|总循环数|运行电压|运行速度|运行时间|驱动循环|
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
|条件 1|640 个|额定电压(336 V)|$n_s = 1.1 ×$ 额定速度|320 h|如图 6.18 所示的循环|
|条件 2|80 个|最大电压(410 V)|$n_s = 1.1 ×$ 额定速度|40 h|如图 6.18 所示的循环|
|条件 3|80 个|最小电压(240 V)|$n_s =$(最小电压/额定电压)× 额定速度|40 h|如图 6.18 所示的循环|
|条件 4| - |额定电压(336 V)|$n_s =$ 最大速度|2 h|连续运行|

1.2 电机可靠性和耐久性测试规范

1.2.1 可靠性测试规范

电机可靠性测试依据 GB/T 29,307–2012 进行。电机的驱动循环和循环次数总结在表 6.7、表 6.8 和图 6.18 中。表 6.8 展示了电机可靠性测试的循环运行时间:
|编号|负载扭矩|运行时间/min|
| ---- | ---- | ---- |
|1|连续扭矩 $T_N(t_1)$|22|
|2|$T_N$ 过渡到 $T_{PP}(t_2)$|0.5|
|3|峰值扭矩 $T_{PP}(t_3)$|0.5|
|4|$T_{PP}$ 过渡到 $-T_

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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