简介:液压混合动力汽车具有环保、节能的优势,有良好的市场前景,但是当制动能回收与释放时,车辆主轴转速的不稳定性限制了它的应用。针对于此,引入了电液伺服控制系统。通过对能量再生系统各组成部分进行数学建模,并对加入PID控制器前后的系统转速控制进行仿真、比较,得出了能量再生系统应用于液压混合动力汽车具有参考意义的结论。
简介:为了简化混联式混合动力叉车复杂的模式控制以及模式切换问题,针对叉车的动力系统提出了一种基于分层式逻辑规则的模式划分和能量管理控制策略。该控制策略包括模式管理策略和协调控制策略,模式管理策略决定叉车最佳的工作模式,协调控制策略依据各个模式输出的参数实际控制各个动力系统的功率输出以及对于制动时能量回收的控制。应用Simulink/Stateflow仿真软件建立了控制策略的仿真模型,基于前向式混联式混合动力叉车仿真平台,在以JB/T3300-92为试验标准建立的循环工况下进行了仿真。仿真结果表明,提出的分层式逻辑能量管理控制策略实现了叉车的能量管理和控制,燃油经济性提高了31.4%,同时保证了混合动力叉车的动力性以及兼顾了能量流的优化配置。
简介:随着石油资源的不断消耗,氢燃料电池汽车一直以来被视为终极环保汽车。为了改善系统的供电灵活性,延长燃料电池的使用寿命,目前氢燃料电池汽车大都采用以燃料电池为主,以储能电源为辅助动力源的混合发电系统。其中,整车能量管理控制策略作为其核心部分,如何进行主动力源与辅助动力源能量的分配是需要解决的重点问题之一。本文首先通过文献调查,针对4种基本控制策略进行原理分析,即峰值动力源策略、操作模式控制策略、模糊逻辑控制策略、等效氢耗最小策略。基于此,分析了氢燃料电池汽车整车能量管理策略的改进方法。通过节省氢燃料控制策略和节省生命周期控制策略达到延长氢燃料电池汽车系统部件寿命的目的,并基于自适应滤波的能量管理策略以实现各动力源之间能量的最优分配。
简介:LDA主题模型是文本挖掘领域的重要算法,同时在推荐系统当中也有不错的表现.通过LDA主题模型挖掘用户感兴趣的主题,是目前最常用的用户兴趣主题挖掘方法之一.为了提高LDA主题模型应用在推荐系统时的推荐质量,我们提出了一种基于负样本进行学习的方法negLDA.通过创造出负样本来学习用户对物品的负面预测评分,同时结合正样本学习得到的正面预测评分,从正反两个方面进行综合评测,从而更加精确地衡量出用户对物品的预测评分.通过在MoviesLens-100k、MovieLens-1M、FilmTrust这三个数据集上的实验,表明所提出的算法在精确率、召回率、AUC三个指标上相比传统算法均有一定改进.