一种燃料电池混合动力汽车Boost电路双闭环控制方法

    公开(公告)号:CN116247923A

    公开(公告)日:2023-06-09

    申请号:CN202211564845.4

    申请日:2022-12-07

    Abstract: 本发明的目的是提供了一种燃料电池混合动力汽车Boost电路双闭环控制方法,包括以下步骤:S1,设计自适应负载估计器,减少负载扰动对电压调节的影响;S2,利用S1步骤所得的负载估计值,基于固定时间控制理论,引入双回路反馈控制技术代替反步法中的虚拟控制率,固定时间控制方法控制电流调节内部环路,保证系统输出电压在固定时间内跟踪到设定参考电压;S3,对S2步骤所述的固定时间控制器采用粒子群算法优化,找到全局最优值,使得目标函数值最小。本发明依据固定时间控制理论设计固定时间双闭环控制回路,提高了Boost变换器的快速响应能力,并采用粒子群算法对固定时间控制策略中的控制器参数进行了优化,使得Boost变换器对功率控制的效果更好。

    一种预测引导的多扩展目标量测集划分方法

    公开(公告)号:CN111273277B

    公开(公告)日:2023-03-28

    申请号:CN202010106242.4

    申请日:2020-02-21

    Abstract: 本发明涉及一种预测引导的多扩展目标量测集划分方法,在目标相近并且出现目标个数低估问题时,利用量测和预测高斯混合项均值的几何分布特点和多边形顶点的几何知识,重新调整由预测状态确定的不合理的初始聚类中心点,大大改善了目标相近情况下由不合理的预测信息造成跟踪精度不高的问题,有助于准确地划分量测集,提高目标状态和个数估计结果的准确度和稳定性,同时对量测集划分数的合理限制大大降低了计算量,极大地改善了多扩展目标跟踪算法的跟踪性能,通过大幅度缩小量测集划分数,极大地提高了算法的跟踪速度。

    基于改进D-S证据理论规则的舰载机群目标识别方法

    公开(公告)号:CN110008985B

    公开(公告)日:2022-09-30

    申请号:CN201910108545.7

    申请日:2019-02-03

    Abstract: 一种基于改进D‑S证据理论规则的舰载机群目标识别方法,包括:S1、识别装置利用多种探测传感器对舰载机群目标进行探测,获取多个探测数据;S2、识别装置根据探测数据抽取若干个原始证据;S3、识别装置对原始证据进行概率转换,得到修正证据;S4、当修正证据的数量等于2时识别装置采用全局冲突系数表征修正证据的冲突度,当修正证据的数量大于2时识别装置采用扩展冲突系数表征修正证据的重读图;S5、识别装置判断证据冲突度是否大于0.5,并根据判断结果选择,若大于则对冲突证据进行折扣处理,若小于或者等于则保持不变,得到折扣证据;S6、识别装置基于D‑S证据理论对折扣证据进行融合,得到目标识别结果。本发明识别率更高,识别结果更加准确。

    一种燃料电池汽车最优氢耗控制方法

    公开(公告)号:CN111736462B

    公开(公告)日:2022-09-23

    申请号:CN202010318860.5

    申请日:2020-04-21

    Abstract: 本发明公开了一种燃料电池汽车最优氢耗控制方法,基于马尔科夫决策过程,剥离模型预测控制策略中车辆性能对模型预测控制方法和预测模型的依赖性,针对一种燃料电池系统和锂电池复合驱动的混合动力汽车,在建立了燃料电池汽车传动系统模型、质子膜交换电池系统模型和锂电池系统模型的基础上,基于马尔科夫决策设计了氢耗最优控制策略;该控制方法以部分观测量为基础,以马尔科夫转移概率矩阵为条件,采用基于MCMC算法的Metropolis‑Hastings采样方法,获得平均奖励输出,进而通过最优氢燃料消耗代价函数的优化以控制在氢燃料电池系统和动力电池系统间进行能量分配。通过仿真和实验结果表明基于马尔科夫决策控制策略的有效性。

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