针对电动清扫车传统恒定功率作业模式的局限性,以及模糊控制中存在的主观性过强、缺乏理论支撑等问题,提出了一种融合路面清洁感知与模糊优化的节能作业策略。首先,采用YOLOv8-seg模型分割并量化路面垃圾,结合垃圾种类和覆盖面积计算出...针对电动清扫车传统恒定功率作业模式的局限性,以及模糊控制中存在的主观性过强、缺乏理论支撑等问题,提出了一种融合路面清洁感知与模糊优化的节能作业策略。首先,采用YOLOv8-seg模型分割并量化路面垃圾,结合垃圾种类和覆盖面积计算出路面清洁指数;其次,构建以路面清洁指数和车速为输入,以作业电机转速和转矩为输出的模糊控制器,并选取18个隶属度函数参数,以减少作业能耗为目标,采用灰狼优化算法(grey wolf optimizer,GWO)进行优化;最后,通过MATLAB/Simulink在制定的仿真工况下验证提出策略的有效性。结果表明:所提策略有效减少了电动清扫车的功率消耗,作业能耗相较于优化前降低了9.85%。同时,优化后的电池SOC变化趋势更加平缓。研究结果为电动清扫车的智能化、节能化发展提供了新的技术路径。展开更多
根据柴油发动机台架试验结果,分析排气背压对发动机性能的影响,在设计插电式柴电混合动力汽车(plug-in hybrid electric vehicle,PHEV)控制策略时考虑排气背压对油耗与排放的影响因素.以排气背压和蓄电池荷电状态为状态变量,利用庞特里...根据柴油发动机台架试验结果,分析排气背压对发动机性能的影响,在设计插电式柴电混合动力汽车(plug-in hybrid electric vehicle,PHEV)控制策略时考虑排气背压对油耗与排放的影响因素.以排气背压和蓄电池荷电状态为状态变量,利用庞特里亚金极小值原理,求解以插电式混合动力汽车油耗与颗粒物排放量的多目标泛函,从而得到整车油耗与排放综合最优控制策略.在MATLAB/Simulink仿真平台下建立了包含柴油颗粒过滤器(diesel particle filter,DPF)压力损失和捕集效率模型的整车动力学模型,对上述所得最优控制策略进行验证,并与二阶段(charge-depleting and charge-sustaining,CD–CS)控制策略和无排气背压状态最优控制策略进行对比.仿真结果表明,本文建立的最优控制策略相对于其它两种控制策略均能明显降低排气背压升高对发动机性能的影响,有效地改善了整车燃油经济性和排放性.最后通过台架试验对所提出的最优控制策略的有效性进行验证,结果表明,采用该控制策略优化后的等效燃油消耗量与颗粒物(particulate matter,PM)排放量分别降低了9.68%和32%.展开更多
文摘针对电动清扫车传统恒定功率作业模式的局限性,以及模糊控制中存在的主观性过强、缺乏理论支撑等问题,提出了一种融合路面清洁感知与模糊优化的节能作业策略。首先,采用YOLOv8-seg模型分割并量化路面垃圾,结合垃圾种类和覆盖面积计算出路面清洁指数;其次,构建以路面清洁指数和车速为输入,以作业电机转速和转矩为输出的模糊控制器,并选取18个隶属度函数参数,以减少作业能耗为目标,采用灰狼优化算法(grey wolf optimizer,GWO)进行优化;最后,通过MATLAB/Simulink在制定的仿真工况下验证提出策略的有效性。结果表明:所提策略有效减少了电动清扫车的功率消耗,作业能耗相较于优化前降低了9.85%。同时,优化后的电池SOC变化趋势更加平缓。研究结果为电动清扫车的智能化、节能化发展提供了新的技术路径。
文摘为改善四轮独立转向(4WIS)车辆的操纵稳定性,在设计了4WIS模型跟踪最优控制器的基础上,对最优控制参数对控制性能的影响以及4WIS车辆转向动力学特性进行了分析,提出了一种基于车辆转向状态的最优控制器参数调整策略,并设计了模糊逻辑控制参数调节器,实现最优控制器参数的自适应调整.结合4WIS车辆的八自由度动力学模型对提出的模糊最优控制系统进行仿真实验分析,结果表明:设计的4WIS模糊最优控制系统能够极大地改善车辆的稳定性与安全性;在高速低附着系数的极限工况下,该系统仍然够能保证车辆的理想转向状态.该系统对于强侧向风一类的侧向干扰具有很强的抑制能力;风速90 km/h的强侧风且无驾驶员干预情况下,车辆在320 m行驶距离内,侧向偏移量仅为0.78 m.
文摘根据柴油发动机台架试验结果,分析排气背压对发动机性能的影响,在设计插电式柴电混合动力汽车(plug-in hybrid electric vehicle,PHEV)控制策略时考虑排气背压对油耗与排放的影响因素.以排气背压和蓄电池荷电状态为状态变量,利用庞特里亚金极小值原理,求解以插电式混合动力汽车油耗与颗粒物排放量的多目标泛函,从而得到整车油耗与排放综合最优控制策略.在MATLAB/Simulink仿真平台下建立了包含柴油颗粒过滤器(diesel particle filter,DPF)压力损失和捕集效率模型的整车动力学模型,对上述所得最优控制策略进行验证,并与二阶段(charge-depleting and charge-sustaining,CD–CS)控制策略和无排气背压状态最优控制策略进行对比.仿真结果表明,本文建立的最优控制策略相对于其它两种控制策略均能明显降低排气背压升高对发动机性能的影响,有效地改善了整车燃油经济性和排放性.最后通过台架试验对所提出的最优控制策略的有效性进行验证,结果表明,采用该控制策略优化后的等效燃油消耗量与颗粒物(particulate matter,PM)排放量分别降低了9.68%和32%.
