18、新型混合动力系统的能量管理、设计优化及复合非圆齿轮传动特性研究

新型混合动力系统的能量管理、设计优化及复合非圆齿轮传动特性研究

1 新型混合动力系统的优化设计

1.1 优化约束条件

在解决多目标优化问题时,需确保并联式增程式混合动力汽车(PRHEV)满足动力性能要求。参考中国国家标准“GBT19752 - 2005 混合动力电动汽车性能试验方法”,其动力性能约束条件如下表所示:
| 项目 | 描述 |
| — | — |
| 最高车速 | 纯电驱动模式下≥100 km/h;发动机驱动模式下≥160 km/h |
| 加速能力 | 混合动力驱动模式下 0 - 100 km/h 加速时间≤15 s;纯电驱动模式下 0 - 50 km/h 加速时间≤10 s |
| 爬坡能力 | 15 km/h 时最大爬坡坡度为 30% |
| 续航里程 | ECE 循环下纯电续航里程≥50 km |

1.2 优化算法

采用基于帕累托原理的多目标进化算法来解决经济和动力多目标优化问题,克服了传统加权求和法的缺点。该算法引入了快速非支配排序算子、个体拥挤距离算子和精英策略选择算子,以在每次迭代中创建更优的种群。参数优化和最优控制以嵌套方式计算,流程如下:

graph LR
    A[初始化种群] --> B[交叉]
    B --> C[变异]
    C --> D[非支配排序]
    D --> E[拥挤距离计算]
    E --> F[选择]
    F --> G{停止准则满足?}
    G -- 否 --> B
    G -- 是 -
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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