一、基于对角回归神经网络的电动加载系统（论文文献综述）
汪敏[1]（2021）在《多工况下基于机器学习的多级齿轮传动系统修形优化设计》文中认为伴随着资源枯竭和环境污染等问题日益突出,新能源汽车逐渐活跃于大众视野。与传统燃油汽车的驱动装置不同,新能源汽车采用电机集成驱动,电机噪声远小于内燃机噪声,但由于缺失了发动机噪声的掩蔽效应,传动系统产生的振动噪声显得更为突出。为了追求更高的行驶速度,电机高转速输入导致对齿轮传动系统的设计也更加严格,多级齿轮传动系统的振动和噪声成为关注的重点。本文以某款新能源汽车的多级齿轮传动系统为研究对象,以改善多级齿轮传动系统的振动和噪声为主要目的进行研究。（1）借助Romax软件建立多级齿轮传动系统的三维模型进行多工况仿真分析,研究传动系统的动力学特性和振动噪声特性。针对齿轮啮合特性确定齿向结合齿廓的齿轮三维修形方式,计算得到各修形参数的取值范围,基于最优拉丁超立方方法进行抽样,并进行修形参数化建模获取对应的最大振动加速度值,为后续流程提供数据支撑。（2）利用XGBoost机器学习算法探究修形参数和振动加速度之间的映射关系,创建修形参数—振动噪声预测模型,训练优化模型使得模型准确度达到98%。并以最小振动加速度为优化目标,引用标准粒子群算法求解预测模型得到修形参数最优解。在等速和加速工况下,创建修形参数化三维模型进行仿真分析,与修形前相比较,齿轮副传动误差和载荷分布都有极大的改善,最大振动加速度分别降低63%和76%,且预测值和仿真值误差不超过2%,验证了最优解的有效性和降噪设计的可行性。（3）综合等速和加速工况提出一种多工况修形降噪设计,以工况时间占比和振动贡献量为影响因素,加权综合等速和加速工况下的最优修形参数得到多工况综合修形参数组合。建立多目标模糊优选评价模型,以两级齿轮副的传动误差、最大单位长度载荷和最大振动加速度为目标,基于等速和加速工况综合评价整体修形效果,仿真分析验证了多工况综合修形优化方法的可行性。
王兆涵[2]（2020）在《导弹弹仓时模拟空气阻力的动力学机构力加载研究》文中研究说明针对航天器的弹仓分离过程中要满足速度快,空气阻力大,精度高的工程需求,本文提出了一种基于机器人动力学力位混合控制的力加载机构方案。文章针对课题要求分别运用了动力学与运动学力加载控制原理之间进行了实验比较,其中对动力学方程稳定性进行了分析以及运用Newton-Euler迭代公式对单自由度的动力学算法进行推导从而将动力学数学模型进行了简化。实验结果表明:在40ms内所采用动力学力位混合系统动态响应速度比传统的运动学控制提高了约55.46%,提升了加载机构的精度以及被控系统的稳定性。机器人动力学方程中的转动惯量项是决定系统整体表现的重要参数,本文基于差分方程的最小二乘法来辨识这一参数,首先对二阶欠阻尼系统进行辨识进而验证算法的正确性,之后在线性规划的力加载系统中,对转动惯量项进行辨识,验证其结果约为40kg*cm2。针对伺服电机在高速运转过程中停止和突然的变向的问题,基于三次样条插补方法设计力加载跟随曲线,使伺服电机按照三阶曲线进行转动,利用MATLAB对其进行了仿真分析并将其写入上位机软件中进行力加载曲线跟随,将加载力值点进行了拟合并得出了一条光滑连续的力加载曲线。
兰婉昆[3]（2020）在《飞机舵机电液负载模拟器控制算法优化设计》文中提出随着我国航空工业的井喷式发展,对民航及军工领域的飞机安全性能提出了越来越严格的要求。为了保证飞机安全飞行,需要对机载航电设备进行定期维护和检测。飞机舵机电液负载模拟器是一种在实验室环境下检测舵机性能指标的一种地面半实物仿真设备。由于该系统存在非线性和不确定性因素影响,同时受到多余力干扰,严重影响系统其跟踪精度和控制精度。因此,如何设计合理的控制方案,最大限度地抑制多余力,提高系统各项性能指标,已经成为我国民航航电设备检测领域亟待解决的研究课题。本文在分析国内外飞机舵机电液负载模拟器研究现状的基础上,首先研究了系统的结构组成和工作原理,确定了各部分元件选型和技术性能指标。其次,建立了系统的数学模型,并对多余力产生机理及特性进行了研究。最后,根据系统模型设计复合控制方案。一方面,基于BP神经网络算法设计系统辨识器。采用PSO算法和CPA算法对BP神经网络进行优化,不仅有效避免了BP神经网络陷入局部极小,而且提高了辨识精度。另一方面,将系统辨识得到的非线性模型替代传统的数学模型,作为控制器的控制对象。采用DRNN神经网络对PID控制器参数进行在线整定。MATLAB仿真实验结果表明,相比于传统控制补偿方式,该控制方案可以有效地抑制系统多余力,且显着提高跟踪精度和响应速度。
瞿济伟[4]（2020）在《农用柔性底盘偏置转向系统控制策略及参数优化试验研究》文中指出设施农业作为一种重要的农业生产方式,在提供新鲜农产品、调整农业生产结构、保证食品供应链及稳定社会等方面均发挥着重要作用。温室作为我国设施农业的主要形式,仍为劳动密集型产业,人工搬运普遍存在,劳动强度大,对适于温室狭窄道路及封闭环境作业的转运机械装备有着较为迫切的需求。新型线控电动底盘最先发展于汽车领域,其因环保、高效、智能、灵活等诸多优点而广受青睐,工业上已有诸多成熟产品,将线控电动底盘系统应用于农业亦是未来发展趋势。柔性底盘是一种轮毂电机驱动的新型线控电动底盘系统,其以独特的偏置转向结构,将转向系统与驱动系统合二为一,能实现多种特殊运动形式,结构简单、灵活环保且成本低廉,适于温室狭窄道路与封闭环境的转运作业。但是,目前柔性底盘偏置转向系统线控转向控制策略及适宜控制参数等关键技术尚未探明,控制系统不够完善,还不能大面积推广应用。因此,本研究针对柔性底盘运动控制存在的问题,对柔性底盘偏置转向系统线控转向运动控制策略及控制参数优化展开深入研究,以期为柔性底盘的研究与应用提供依据。本文主要研究内容和结论如下:（1）开展了柔性底盘偏置转向系统驱动与转向协同控制特性试验研究。提出了基于脉冲宽度调制（Pulse width modulation,PWM）技术的柔性底盘驱动与转向协同控制方法,通过PWM信号控制电磁摩擦锁,以实现偏置转向机构驱动与转向的协同运动;基于偏置转向轴试验台,搭建了偏置转向机构PWM控制与测试系统,测试了偏置转向机构力矩传递特性及转向特性,结果表明:PWM占空比与频率对电磁摩擦锁锁紧力矩均有显着影响（P<0.05）;频率在4～24 Hz、占空比为20%～80%时,锁紧力矩范围为6.82～40.05 N·m;占空比、频率、占空比与频率交互作用,以及轮毂电机初始转速对偏置转向机构转向平均角速度影响显着（P<0.05）,且占空比的影响效应最显着;频率在4～24 Hz、占空比为20%～80%、轮毂电机转速在30～120 r/min范围时,转向平均角速度在0～0.514 rad/s范围变化;转向平均角速度随初始转速增大及占空比增大均减小,随频率增大而增大;结果可为柔性底盘转向运动控制提供参考。（2）进行了柔性底盘偏置转向系统PWM参数动态控制试验研究。通过偏置转向轴试验台测试了不同工况下PWM占空比对偏置转向机构运动的影响规律,在此基础上设计了PWM占空比动态模糊控制器;采用模糊控制器量化因子与比例因子自校正的方法使PWM占空比随工况变化而调整,且实现偏置转向系统转向过程的稳定快速响应;PWM占空比动态控制试验表明:量化因子与比例因子自校正方法的动态控制效果优于无自校正模糊控制方法与固定占空比控制方法。该控制方法有效提升了偏置转向机构运动对工况变化的适应性,可为柔性底盘转向运动控制奠定基础。（3）完成了柔性底盘偏置转向系统运动耦合控制策略研究。建立了柔性底盘线控转向模型,提出了采用模糊PID控制器调节柔性底盘前轮转向转角轮廓误差与四轮转向模式切换角速度耦合误差的方法,以实现偏置转向系统运动的耦合控制;基于MATLAB/Simulink对所设计的控制策略进行了仿真测试,结果表明:阶跃转向、蛇行转向及随机转向过程中,前轮转向响应迅速;左、右前轮转角对于各自目标角具有良好跟踪性能;电磁摩擦锁与驱动轮的转向配合良好,耦合控制下两偏置转向机构联动控制效果优于无运动耦合的转向信号分配控制;四轮转向模式切换耦合控制仿真中模式切换时间为4.2 s,平均转向角误差为0.6°,最大及平均角速度耦合误差分别为0.003与0.0009 rad/s,最大纵向、横向加速度绝对值分别为0.028与0.004 m/s2;以上各指标值均优于分配控制,误差均在可接受范围之内,所设计控制策略具有良好的有效性。（4）完成了柔性底盘偏置转向系统参数优化试验研究。采用柔性底盘试验台,测试了轮毂电机转速、载荷、锁紧电压及转向电桥桥臂的步进电机转速对偏置转向系统综合运动性能的影响,结果表明:轮毂电机转速、载荷及交互作用对转向性能综合评价指标均有显着影响（P<0.05）,轮毂电机转速接近120 r/min时综合评价指标相对其余工况最小;转向内、外侧锁紧电压与步进电机转速对综合评价指标均有显着影响（P<0.05）;锁紧电压与步进电机转速适宜范围分别为18～24 V、150～180 r/min。并且对柔性底盘前轮转向控制参数进行了优化,结果表明:空载时最优内、外侧锁紧电压分别为22和20 V,最优步进电机转速分别为180和170 r/min,额定载荷时最优内侧、外侧锁紧电压分别为24和22 V,最优步进电机转速与空载时相同;四轮转向模式切换优化试验结果表明:模式切换过程中锁紧电压与步进电机转速最优组合为4.35 V与72r/min。试验所得优化参数组合可提升柔性底盘的综合转向性能。（5）进行了柔性底盘硬化路面综合运动特性试验研究。搭建了柔性底盘整机综合运动控制与测试系统,开发了柔性底盘运动监测与管理系统界面,通过硬化路面运动试验,测试了柔性底盘的综合运动特性,结果表明:在所设计的控制系统下柔性底盘低速行驶时能顺利进行前轮转向运动;两偏置转向机构转角最大跟踪误差分别为1.5°和2.1°,转向过程中运动稳定,无异常发生;试验中两偏置转向机构联动的最大及平均转角轮廓误差分别为:阶跃转向1.2°与0.6°、蛇行转向1.1°与0.6°、随机转向1.0°与0.5°;四轮转向模式切换试验中,四个偏置转向机构最大的转角误差为1.6°,最大及平均角速度耦合误差分别为0.013 rad/s与0.006 rad/s,耦合控制下纵向、横向加速度平均值均小于分配控制方法,转角耦合控制效果优于分配控制方法;整体控制效果稳定且良好,验证了控制策略的有效性;可为柔性底盘转向控制及工程应用提供参考。
闫怡汝[5]（2020）在《被动式多维力-力矩复合加载控制技术研究》文中研究表明空间站转位机构是现在大型空间站在轨组装的重要执行机构,在实现航天器转位操作前,转位机构转臂与基座需要首先完成捕获与连接动作,在此过程中,转位机构转臂需要克服舱体间的连接力/力矩约束,通过导向板校正转位机构转臂与基座的位姿偏差构成刚性连接。本课题结合空间站转位机构整机特性测试系统的研制工作,研究了被动式多维力加载系统动力学建模与力加载控制技术,主要研究内容与成果如下:首先,研究并建立了被动式力/力矩复合伺服加载平台位姿运动的动力学模型,并针对平台驱动与传动方式分析了机构摩擦产生的机理及其对低速运动平稳性的影响。针对捕获连接过程的导向板滑移约束难以解析分析与建模的问题,通过ADAMS数值分析方法研究了捕获连接过程的位-力耦合特性。其次,针对伺服系统低速运动过程中受机构摩擦影响大的问题,本章基于浸入不变理论以及LuGre动摩擦模型,研究了被动式多维力伺服平台运动过程中的位置控制问题,提出了一种基于浸入不变理论的非线性扰动补偿控制算法,能够实时估计摩擦模型的参数,从而实现对机构摩擦的动态补偿,提高了低速运动的平稳性和动态性能。通过与其他控制方法的仿真对比与分析,表明了所提出方法位置伺服控制性能的优越性。最后,针对转位机构捕获连接加载过程中无法通过主动运动端的运动轨迹消除多余力以及导向板的滑移约束导致的多维力/力矩耦合问题,基于虚拟参考反馈理论,研究了转位机构在捕获连接过程中的多维力-力矩加载控制问题,提出了一种基于在线数据驱动的虚拟参考反馈解耦加载控制算法,控制器能够在多维加载时实现控制输出的自动解耦,实现了转位机构在捕获连接过程中的力-力矩伺服加载。仿真与实验结果表明,所提出的解耦加载控制算法能够以较高加载精度及响应速度跟踪加载指令,并校正转臂与基座的位姿偏差,实现模拟转位机构捕获连接的过程。
郭硕[6]（2020）在《质子交换膜燃料电池热管理系统研究》文中指出展望全世界,燃料的多样化正在不断推进,氢能源的重要程度也在日益提高,氢燃料电池汽车作为未来新能源汽车的发展方向之一,越来越到受世界各国政府和企业的重视。如今燃料电池汽车的推广依然存在众多壁垒,其中不仅仅存在于技术和基建方面,更多的在于人们对于车辆性能的认可。例如燃料电池汽车在极端环境下的工作性能问题,燃料电池只有在适宜温度下工作才可安全、高效,因此需合理设计热管理方案以解决极端环境下燃料电池的散热问题。本文基于某款欧系多功能商用车进行二次开发,根据整车参数与性能需求对整车动力系统进行设计并制定相应的能量管理策略;通过对电堆、电机、动力电池等的产热分析制定整车热管理方案,并对热管理方案进行试验、仿真、优化的过程。首先从实车参数和性能需求出发对动力系统进行设计,制定增程式燃料电池汽车能量管理策略,并基于AMEsim与Simulink进行建模仿真,通过工况测试验证了系统设计的可靠性和所建模型的准确性。然后根据整车散热需求对燃料电池热管理系统、动力电池热管理系统、电机热管理系统进行方案设计、模型搭建、模型验证及性能仿真;最后重点研究了燃料电池热管理系统,并针对系统缺陷进行优化。本文以不同环境下的热管理系统设计方案和燃料电池热管理系统的优化方案作为创新点,实现了整车各部件的正常散热需求。本文通过在电堆热管理回路和动力电池热管理回路加设PTC加热器的方式实现了低温环境下的快速升温;通过在空调制冷系统的基础上增加动力电池液冷支路的方式实现了动力电池高温环境的正常散热;为解决燃料电池热管理系统中水泵、风扇频繁启动,转速频繁变化的缺陷,采用基于状态空间的模型预测控制进行了优化设计,通过建立数学模型,设计基于状态空间的模型预测控制器,实现了稳定系统温度、降低寄生损耗的目的,避免了温控系统迟滞和超调的弊端。经仿真分析,优化后冷却系统相对节能12.5%。
杨珂[7]（2020）在《基于生理信号的人体行为识别方法研究与应用》文中研究指明近年来,随着传感器技术和智能设备的迅速发展,人体行为识别成为重要的研究热点,在医疗监控、智能安防、老年看护以及室内定位具有重要的研究意义和广泛的应用前景。在人体行为识别领域,基于可穿戴设备传感器信号的方法具有便携性好、功耗低、抗环境干扰等优势,更适用于实际应用场景。随着研究深入,目前基于传感器信号的人体行为识别研究在公开数据集上可达到较高效果,但公开数据集是在实验室理想环境下采集的在服务器上进行精度计算,而面向智能可穿戴设备的实际应用场景更加复杂,存在可穿戴用户动作不规范、速度差异、用户之间存在差异性等问题。针对这些问题,本文面向智能可穿戴设备的轻量级计算平台设计了基于残差网络的人体行为识别深度网络模型,并结合超图学习和迁移学习提高了实际应用场景下用户行为识别精确度。论文主要工作如下:1.针对实际可穿戴场景中由于用户动作不规范且存在速度差异导致精确度不高的问题,本文基于轻量级可穿戴计算平台,设计了基于残差网络的行为识别模型。实验结果表明,在USC-HAD公开数据集下比现有的文献提高2.32%,达到92.72%的精确度。在快递员原始数据9分类下达到94.8%的较高精确度。2.在实际应用场景中,用户的个性因素（身高、体重）的差异对行为识别准确率存在影响,本文为了提高模型的普适性,提出将个性因素与传感器数据融合在一起,并利用超图学习进行行为识别的方法。实验结果表明,在USC-HAD公开数据集下,比现有的文献提高3.1%,达到93.3%的精确度。在快递员数据提取的60维特征的基础下,加入个性因素后提升3.95%,达到90.5%的精确度。3.针对实际场景中由于用户差异性导致测试新用户数据集精确度不高的问题,本文为了提高模型的泛化性能,首先设计了半监督的跨用户行为识别模型,实验结果表明,在快递员数据集跨用户下,识别精确度由74.47%提升到94.38%。其次本文提出了基于余弦加权的无监督域适应方法CORAL用于跨用户的人体行为识别,实验结果表明,在快递员数据集跨用户下,识别精确度提升5.09%,达到86.77%的精确度,在WARD公开数据集上,本文提出的方法比现有的文献提升6.65%,达到90.94%的行为识别精确度。在此基础上,将本文设计的人体行为识别模型应用到计算快递员劳动量的实际应用中,基于层次分析法设计一个计算快递员劳动量模型,并设计和实现面向快递员劳动量计算系统,该系统智能化的工作模式有助于降低快递员离职率。
陈嘉豪[8]（2019）在《无速度传感器感应电机系统的自适应观测器设计》文中研究指明在全球变暖的大背景下,近年我国出台了一系列的节能减排工作方案,其中就包括了加强工业节能的目标。而感应电机作为最为广泛使用的交流电机,其运行效率的提升对最终达成节能目标的影响也就最为深远。高效能感应电机的一个发展趋势是电机的可调速化,而无速度传感器控制则是可调速电机系统兼顾性能与成本的关键技术。本论文以无速度传感器感应电机调速系统为研究对象,主要围绕无速度传感器感应电机系统的参数不确定性以及运行稳定性展开研究。绪论部分,首先回顾了无速度传感器电机系统的研究现状,将需要解决的问题归为参数不确定性问题和低速发电模式不稳定问题,并分别对二者的研究现状进行了介绍,然后回顾了本文所采用的解决以上问题的主要手段“自适应观测器设计理论”的发展过程。正文部分,第二章推导了感应电机的数学模型,分析了鼠笼感应电机电路参数中的冗余情况,给出了状态可观测性和参数可辨识性结论,并统一介绍、比较了论文中出现的所有的状态观测与参数辨识模型以及它们各自的特点与潜在问题。第三章,提出了一种基于时分复用的参数解耦自适应无速度传感器控制方法,所用模型为转子磁链电压模型和电流模型,该无速度控制方法能够在电动工况下对定、转子电阻进行在线辨识,通过实验验证了在额外的梯形波磁链幅值激励下能够实现多参数辨识,同时也验证了在一定条件下定子电阻具有的解耦可辨识性;但是,该方法在理论上需要在励磁电流中注入脉冲获取磁场定向误差用于计算滑模校正项才能保证参数收敛性,否则观测子系统只具有输入到状态稳定性;此外,该方法由于采取了时分复用的激励策略,对电机信号中的信息的利用效率较低,电阻参数收敛速率较低。第三章还提出了一种状态变量为漏磁链与转子反电势的全阶模型,并为其设计了自适应观测器,虽然该模型符合Brunovsky标准型的形式,但是未知参数的回归项中存在着未知状态,这导致了该自适应观测器稳定的一个充分条件是某个观测器系数（k2）取无穷大值;为了对电机信号中的信息进行充分利用,可以注入额外的正弦波磁链幅值激励以增强系统的参数可辨识性,从而提高电阻参数收敛的速率;但是,该方法只适用于电动工况。第四章,揭示了第三章基于漏磁-反电势模型所设计的自适应观测器的（误差动态方程的）线性化模型在发电工况下存在不稳定极点,在采用现有文献所建议的系统性的稳定性改良方法无果后,论文针对电机发电模式运行提出了一套观测器系数设计方案,拓宽了该自适应观测器在近零频运行区域的稳定运行范围,具体表现为除零频线外不存在右半平面极点,但是近零频线处系统稳定裕度下降;理论上来说,即便是采用了稳定性改善系数设计以后,该方法仍然只具有局部稳定性。第四章还讨论了一种既符合Brunovsky标准型的形式且未知参数的回归项中不存在着未知状态的状态变量选择,但是其相应的模型是非线性参数化的,即未知参数将多于三个;基于该模型,分别设计了三种不同的过参数化的线性参数化自适应观测器设计,相应的持续激励条件的阶数也都高于三阶,仿真结果表明此类设计难以保证未知参数的收敛。为了从根本上解决发电模式运行不稳定问题以及模型非线性参数化问题,第四章通过忽略误差动态方程中的高阶参数估计误差,将非线性参数化的误差动态方程化为线性参数化的误差动态方程,实现了基于一阶近似模型的稳定自适应观测器设计,实现在电动工况和发电工况下的无速度传感器控制和电阻在线辨识,且不需要根据工况来切换观测器系数;显然,该方法的局限就是其结论具有局部性,即要求定子电阻估计误差足够小。第五章讨论全局稳定性,如果假设定子电阻已知（该假设在较高转速运行时具有实际意义）,论文设计了两种全局稳定的转速自适应观测器,且可以将它们进一步扩展对转子电阻的变化在线自适应。随着自适应观测器理论的发展,一种适用于非线性参数化模型的高增益自适应观测器设计被提了出来,第五章将此设计理论应用于感应电机的非线性参数化模型,得到了一种全局稳定的,对转速、定子电阻和转子电阻自适应的观测器设计;在稳定条件的约束下,观测器系数?具有下界,同时参数自适应增益矩阵是随时间变化按照稳定条件所要求的更新规则而不断更新的;也就是说,电阻的辨识不能独立于转速进行调节,这在实验中表现为电阻参数估计的波形中出现显着的抖动,却无法人为地减小电阻的自适应增益的值。此外,也可以将电机的转速作为状态进行高增益自适应观测器设计,但是该高增益设计将在特定运行工况下出现参数低敏感性问题,这导致了参数辨识结果有偏、甚至发散;此外,该高增益设计的计算量较大,需要实时计算的状态数量多达23个。为了解决高增益自适应观测器的参数低敏感性等问题,一方面,第五章提出并验证了一种零反馈增益的降阶自然转速观测器,这说明高增益设计并不是必要的;另一方面,第五章不再采用自适应观测器对电阻参数进行在线辨识,转而提出了一套使得参数辨识独立于转速观测的参数辨识策略。论文包含了丰富的讨论,给出了转子电阻不准确情形下的间接磁场定向控制的转矩表达式,并基于该式提出了一种验证转子电阻估计结果准确性的实验;探索了感应电机全参数辨识的可行性,即除去转速、定子电阻和转子电阻之外,进一步考虑对漏电感和励磁电感的在线辨识,分析了电机参数敏感性随工况变化的变化情况,提出了敏感性重塑的思想,并通过仿真验证了其可行性;讨论了施加额外正弦磁链幅值波动激励所导致的转速脉动的削弱方法;讨论了系统状态的导数的重构方法,即状态变量滤波器和超螺旋算法;提出了一种有效减少转速暂态运行对电阻辨识的影响的时变电阻增益设计;分析了电感参数不确定性对自适应观测器的影响;对正弦稳态激励下的持续激励条件进行了分析,包括一种基于磁场定向坐标系的分析方法以及一种基于相量的分析方法,两者适用于不同的自适应观测器的参数收敛性分析;讨论了受运行转速所影响的转子电阻辨识方法及其对策;提出了一种适用于无速度传感器或无位置传感器系统的转动惯量辨识方法,所得转动惯量被用于转速观测器的实现。
周亚鹏[9]（2019）在《基于粒子滤波-ARIMA的多层次锂离子电池寿命预测》文中提出寿命预测可为动力电池的预测性维护提供理论依据,以避免因电池老化或故障引发安全事故,同时可提醒用户及时维护电池以保证充足的续驶里程,因此动力电池寿命预测的研究具有重要的工程应用价值。电动汽车动力电池受工况和环境影响,其健康状态（State of Health,SOH）衰退过程复杂多变,尤其是SOH的局部波动大大增加了寿命预测难度,为提升寿命预测精度,本文以电动汽车三元锂电池为对象,主要展开了以下研究工作:SOH估计是寿命预测的前提条件,针对环境温度影响SOH估计精度的问题,提出了一种融入环境温度的SOH估计方法。该方法避开电压、电流剧烈波动的放电阶段,从充电阶段提取实用性强的电压积分,并综合考虑SOH估计精度和电压积分实用性,确定了电压积分的电压区间;利用镍钴铝三元锂电池加速寿命试验数据,以电压积分和环境温度为相关向量机的输入,实现多种温度下SOH的有效估计,平均误差为0.84%。针对SOH局部波动增加寿命预测难度的问题,提出了联合粒子滤波与自回归整合移动平均模型（Autoregressive Integrated Moving Average Model,ARIMA）的多层次锂离子电池寿命预测方法,简称PF-ARIMA。PF-ARIMA方法利用经验模态分解（Empirical Model Decomposition,EMD）提取SOH序列的趋势项和波动的细节项,之后分别采用粒子滤波和ARIMA预测趋势项及细节项,然后叠加所有预测并与SOH失效阈值比较,实现寿命的多层次预测,提高寿命预测精度。用镍钴铝三元锂电池加速寿命试验数据验证PF-ARIMA方法,寿命预测相对误差均值为3.50%,表明PF-ARIMA方法能够较为准确地预测镍钴铝三元锂电池寿命。电池种类不同,衰退规律不同,针对寿命预测方法应用于不同种类电池的问题,用镍钴锰三元锂电池加速寿命试验数据验证了PF-ARIMA方法,并提出了ARIMA-EMD寿命预测方法。对镍钴锰三元锂电池进行恒流放电和交流放电的加速寿命试验,PF-ARIMA方法寿命预测相对误差均值为2.14%,ARIMA-EMD方法寿命预测相对误差均值为5.05%,均低于粒子滤波、长期短记忆神经网络的寿命预测误差,表明PF-ARIMA方法和ARIMA-EMD方法都能够较为准确地预测镍钴锰三元锂电池寿命,且PF-ARIMA方法预测精度更高,鲁棒性更强。针对寿命预测方法实际应用的问题,利用电动汽车三元锂电池数据对PF-ARIMA多层次寿命预测方法进行了验证。首先利用电池电压积分和环境温度估计SOH,然后利用PF-ARIMA方法预测电池寿命,其中提出有效续驶里程的概念,以千米为单位计量电池寿命,并利用三次样条插值法来提升寿命的预测精度,两辆电动汽车动力电池寿命预测相对误差均值为1.90%,表明PF-ARIMA方法能够较为准确地预测动力电池的寿命。研究结果表明:PF-ARIMA多层次寿命预测方法能够较为准确地预测电动汽车三元锂电池的寿命,因此该方法具备重要的实际应用价值;此外,PF-ARIMA方法比三种对比方法的预测结果更加准确,表明PF-ARIMA方法对提升时间序列的预测精度具有一定的指导意义,因此PF-ARIMA多层次预测方法同时具备重要的理论价值。
向小菊[10]（2019）在《基于钢-砼组合梁样本数据的桥梁安全状态评价方法探索》文中提出本文依托导师主持的国家自然科学基金面上项目“基于影像轮廓线叠差分析获取桥梁全息变形及结构状态演绎方法探索（51778094）”,借助机器学习构建监测数据与桥梁安全状态之间的映射关系,尝试将机器学习与桥梁结构长期健康监测进行结合,对机器学习在桥梁安全状态识别中的应用开展了相关研究。主要研究内容如下。1、基于原始数据相似度矩阵的钢桁混凝土组合梁训练数据样本繁衍方法研究在实验室内设计并制作缩尺的钢桁-混凝土组合梁试件,对多种损伤工况下的钢桁-混凝土组合梁开展静载试验,获取试验梁的挠度数据和杆件的应变数据。提出了基于协方差矩阵的训练样本相似度算法,根据训练样本相似度矩阵的正态分布特征,提出基于置信区间的训练样本数据繁衍准则。研究具备离散数据处理能力的生成对抗神经网络,建立了由生成网络和判别网络共同组成的生成对抗神经网络系统。利用数据繁衍准则和生成对抗神经网络,人工生成了各损伤工况下的挠度和应变数据。2、基于变形（应变,挠度）数据样本的桥梁损伤识别方法研究针对组合梁试件挠度和应变数据特征,构建BP（Back propagation）神经网络架构,选择适合于机器理解结构力学非线性行为的sigmoid激活函数。根据训练样本的数据规模和特征,确定适合于训练样本数据规模的隐藏层的层数及每层的节点数。通过对试验梁杆件损伤状态赋值提出了一种区别于常规的输出标签系统,在该标签系统的监督学习下,神经网络能够同时预测试验梁的损伤位置和损伤根数。测试集的预测结果显示,该神经网络的泛化能力满足结构损伤识别的要求,对任意未知样本数据预测的相对误差在10%以内,基本能够准确的为我们提供损伤位置的科学参考。3、实桥结构安全状态评价的应用研究在沪蓉高速公路大宁河特大桥上开展为期两年的结构变形监测。利用本文提出的基于长期健康监测数据的结构安全状态评价方法,构造大宁河大桥温度效应神经网络,对为期两年的监测数据进行了训练,建立了大宁河大桥环境温度和结构挠度之间的映射关系。改变了安全状态评价神经网络的输出标签,引入安全状态评价指标参与结构的安全状态评价,获得了较好的安全状态预测结果。实桥的应用研究同时暴露出因网络输出标签的调整,导致输入的挠度和输出的安全状态指标不具备明显的线性关系,一些相对极端状态条件下监测数据预测结果异常。通过对实际工程的研究反应出的问题总结了四点工程应用经验,完善了实际工程应用方法。
二、基于对角回归神经网络的电动加载系统（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于对角回归神经网络的电动加载系统（论文提纲范文）
（1）多工况下基于机器学习的多级齿轮传动系统修形优化设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的与意义 |
| 1.2 国内外研究发展现状 |
| 1.2.1 齿轮传动系统动力学特性研究 |
| 1.2.2 齿轮传动系统振动噪声研究 |
| 1.2.3 齿轮修形设计及优化研究 |
| 1.3 论文研究主要内容及技术路线 |
| 1.3.1 论文主要内容 |
| 1.3.2 研究技术路线 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 多级齿轮传动系统接触力学特性分析 |
| 2.1 基于Romax Designer构建齿轮传动系统三维模型 |
| 2.2 多级齿轮传动系统接触力学分析 |
| 2.2.1 齿轮强度校核分析 |
| 2.2.2 传动误差分析 |
| 2.2.3 接触斑分析 |
| 2.3 多级齿轮传动系统NVH分析 |
| 2.3.1 模态分析 |
| 2.3.2 振动加速度分析 |
| 2.3.3 啸叫噪声仿真分析 |
| 2.3.4 敲击噪声仿真分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 多级齿轮综合修形方案分析和设计 |
| 3.1 修形方案的设计 |
| 3.2 修形参数的确定 |
| 3.2.1 齿向修形参数确定 |
| 3.2.2 齿廓修形参数确定 |
| 3.3 训练数据样本准备 |
| 3.3.1 基于最优拉丁超立方的数据抽样 |
| 3.3.2 基于不同修形参数的振动加速度计算 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于XGBoost机器学习算法的噪声预测模型 |
| 4.1 机器学习算法基本理论 |
| 4.1.1 XGBoost模型算法原理 |
| 4.1.2 XGBoost模型算法优势 |
| 4.2 噪声预测模型建立和调参优化 |
| 4.3 噪声预测模型的试验结果分析 |
| 4.4 基于SVM的预测模型数据拟合对比 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于标准粒子群优化算法的齿轮修形降噪优化设计 |
| 5.1 优化算法理论基础 |
| 5.1.1 标准粒子群优化算法原理 |
| 5.1.2 标准粒子群优化算法流程 |
| 5.2 齿轮传动系统修形降噪优化模型的建立和求解 |
| 5.3 最优修形参数的仿真验证 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 多工况综合修形降噪优化设计 |
| 6.1 多工况综合修形理论 |
| 6.2 多工况综合修形方案设计 |
| 6.3 多工况综合修形仿真分析 |
| 6.3.1 等速工况下不同修形方案的降噪效果分析 |
| 6.3.2 加速工况下不同修形方案的降噪效果分析 |
| 6.4 多目标模糊择优综合评价模型 |
| 6.4.1 多目标模糊模型理论 |
| 6.4.2 各影响因素权重的确定方法 |
| 6.4.3 评价值求解 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 研究总结 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 加速工况下修形—振动加速度数据对应表(300 组) |
| 附录B 等速工况下修形—振动加速度数据对应表(300 组) |
| 个人简历 在读期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（2）导弹弹仓时模拟空气阻力的动力学机构力加载研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题来源及研究意义 |
| 1.1.1 课题来源 |
| 1.1.2 研究目的及意义 |
| 1.2 力加载试验测试国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究概况 |
| 1.3 力控制技术研究概况 |
| 1.3.1 力加载控制技术概况 |
| 1.3.2 力控制策略研究现状 |
| 1.4 本文研究的主要内容 |
| 第2章 机构建模及系统设计 |
| 2.1 加载平台及机构加载系统 |
| 2.1.1 概述 |
| 2.1.2 系统组成 |
| 2.2 加载系统工作流程 |
| 2.2.1 加载分系统一工作流程 |
| 2.2.2 加载分系统二工作流程 |
| 2.3 测控系统组成 |
| 2.3.1 系统工作原理 |
| 2.3.2 测控软件及其功能 |
| 2.4 设备选型 |
| 2.4.1 系统概况 |
| 2.4.2 主要硬件设施 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 加载机构控制 |
| 3.1 机器人控制概述 |
| 3.1.1 机器人控制的目的 |
| 3.1.2 机器人控制使用的方法 |
| 3.2 驱动电机位置规划与加载曲线设计 |
| 3.3 运动学控制 |
| 3.4 动力学控制 |
| 3.4.1 设计力/位混合控制方案 |
| 3.4.2 稳定性分析 |
| 3.4.3 单连杆机器人操作臂动态方程的线性化推导 |
| 3.4.4 动力学力位混合控制实验 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 系统参数辨识 |
| 4.1 系统估计、辨识概述 |
| 4.1.1 系统估计 |
| 4.1.2 系统辨识 |
| 4.2 最小二乘法估计方法 |
| 4.3 最小二乘法辨识 |
| 4.3.1 差分方程的参数辨识方法 |
| 4.3.2 辨识信号以及系统阶数的确定 |
| 4.3.3 测试二阶系统 |
| 4.3.4 对转动惯量项的辨识 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 力加载曲线的设计 |
| 5.1 三次样条曲线的背景及意义 |
| 5.1.1 样条曲线的力学背景 |
| 5.1.2 设计力加载三次样条曲线的意义 |
| 5.2 三次样条函数的定义 |
| 5.2.1 样条函数的概念 |
| 5.2.2 三次样条插值的定义 |
| 5.2.3 三次样条插值的构造方法 |
| 5.3 三次样条函数的推导 |
| 5.3.1 三弯矩算法 |
| 5.3.2 三转角算法 |
| 5.3.3 误差估计 |
| 5.4 三次样条算法步骤及仿真 |
| 5.4.1 程序算法步骤的实现 |
| 5.4.2 程序仿真实现 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 人机界面设计 |
| 6.1 人机界面概述 |
| 6.2 加载系统人机界面设计 |
| 6.2.1 人机界面交互方式 |
| 6.2.2 人机界面具体设计 |
| 6.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录1 C 程序下三次样条插值算法 |
| 攻读学位期间所取得的相关科研成果 |
| 致谢 |
（3）飞机舵机电液负载模拟器控制算法优化设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 |
| 1.2 国内外的研究现状及分析 |
| 1.2.1 结构补偿方式 |
| 1.2.2 控制补偿方式 |
| 1.3 存在的技术难题及发展动态分析 |
| 1.4 本文的研究内容 |
| 第二章 电液负载模拟器工作原理研究 |
| 2.1 电液负载模拟器结构组成及工作原理 |
| 2.2 电液负载模拟器部分元件选型 |
| 2.2.1 电液伺服阀 |
| 2.2.2 阀控液压缸 |
| 2.2.3 橡胶-金属缓冲弹簧 |
| 2.2.4 传感器 |
| 2.3 电液负载模拟器的技术评价指标 |
| 2.4 小结 |
| 第三章 电液负载模拟器数学模型研究 |
| 3.1 电液负载模拟器各模块数学模型建立 |
| 3.1.1 电液伺服阀 |
| 3.1.2 阀控液压缸 |
| 3.1.3 橡胶-金属缓冲弹簧 |
| 3.1.4 传感器 |
| 3.2 电液负载模拟器总体数学模型建立 |
| 3.3 电液负载模拟器系统性能分析 |
| 3.4 电液负载模拟器多余力产生机理研究 |
| 3.4.1 多余力定义 |
| 3.4.2 多余力产生机理 |
| 3.4.3 多余力特性分析 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 电液负载模拟器控制方案设计 |
| 4.1 基于PSO-CPA的 BP神经网络辨识器设计 |
| 4.1.1 系统辨识概述 |
| 4.1.2 基于PSO算法的BP神经网络CPA优化 |
| 4.1.3 系统辨识器设计与实验结果验证 |
| 4.2 基于DRNN神经网络的系统控制器设计 |
| 4.2.1 DRNN神经网络概述 |
| 4.2.2 DRNN神经网络训练过程 |
| 4.2.3 系统控制器设计 |
| 4.3 系统仿真与分析 |
| 4.4 小结 |
| 第五章 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间发表论文 |
（4）农用柔性底盘偏置转向系统控制策略及参数优化试验研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景、目的与意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 设施环境动力及运输机械研究现状 |
| 1.2.2 轮毂电机驱动车辆研究现状 |
| 1.2.3 电动车辆控制技术研究现状 |
| 1.2.4 本课题组柔性底盘前期研究概述 |
| 1.2.5 存在问题 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 第二章 柔性底盘偏置转向系统驱动与转向协同控制特性试验 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 偏置转向机构驱动与转向协同控制方案 |
| 2.2.1 偏置转向机构的结构及特点 |
| 2.2.2 电磁摩擦锁转矩传递模型 |
| 2.2.3 基于PWM技术的协同控制方法 |
| 2.3 偏置转向机构PWM控制测试系统搭建 |
| 2.3.1 驱动控制方案 |
| 2.3.2 电子模块设计 |
| 2.3.3 数据采集系统 |
| 2.4 PWM参数对电磁摩擦锁锁紧力矩的影响 |
| 2.4.1 材料与方法 |
| 2.4.2 试验结果与分析 |
| 2.5 PWM参数对偏置转向机构转向角速度的影响 |
| 2.5.1 材料与方法 |
| 2.5.2 试验结果与分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 柔性底盘偏置转向系统PWM参数动态控制方法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 偏置转向系统动态控制需求分析 |
| 3.3 不同工况下偏置转向系统PWM参数影响规律 |
| 3.3.1 材料与方法 |
| 3.3.2 试验结果与分析 |
| 3.3.3 工况特征参数与占空比的相关性分析 |
| 3.4 偏置转向机构PWM占空比模糊控制 |
| 3.4.1 模糊逻辑控制整体结构 |
| 3.4.2 模糊控制器设计 |
| 3.4.3 模糊控制器参数自整定 |
| 3.4.4 仿真结果分析 |
| 3.5 偏置转向机构PWM占空比控制试验 |
| 3.5.1 材料与方法 |
| 3.5.2 试验结果与分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 柔性底盘偏置转向系统运动耦合控制策略研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 柔性底盘转向模型 |
| 4.2.1 柔性底盘线控转向系统 |
| 4.2.2 柔性底盘转向模型 |
| 4.3 柔性底盘前轮转向交叉耦合控制策略 |
| 4.3.1 轮廓误差的引入 |
| 4.3.2 前轮转向交叉耦合控制 |
| 4.3.3 前轮转向控制仿真 |
| 4.3.4 仿真结果分析 |
| 4.4 柔性底盘四轮转向模式切换耦合控制策略 |
| 4.4.1 环形耦合误差 |
| 4.4.2 四轮转向模式切换耦合控制 |
| 4.4.3 仿真与结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 柔性底盘偏置转向系统参数优化试验研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 柔性底盘偏置转向机构运动影响参数分析 |
| 5.2.1 电磁摩擦锁电压 |
| 5.2.2 步进电机转速 |
| 5.2.3 载荷 |
| 5.2.4 轮毂电机转速 |
| 5.3 柔性底盘前轮转向下偏置转向系统参数优化试验 |
| 5.3.1 柔性底盘转向过程分析 |
| 5.3.2 转向工作参数的确定 |
| 5.3.3 转向工作参数分配特性及优化 |
| 5.3.4 优化结果验证 |
| 5.4 柔性底盘四轮转向模式偏置转向系统参数优化试验 |
| 5.4.1 四轮转向模式切换过程分析 |
| 5.4.2 四轮转向模式切换控制参数试验 |
| 5.4.3 控制参数优化及验证 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 柔性底盘硬化路面运动特性试验研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 柔性底盘硬化路面运动综合控制系统设计 |
| 6.2.1 控制系统软硬件 |
| 6.2.2 控制器软件流程 |
| 6.3 柔性底盘运动监测与管理系统开发 |
| 6.3.1 运动监测与管理需求分析 |
| 6.3.2 系统框架设计 |
| 6.3.3 监测与管理系统界面说明 |
| 6.3.4 界面运行调试 |
| 6.4 柔性底盘硬化路面综合试验 |
| 6.4.1 试验设备 |
| 6.4.2 试验方法及过程 |
| 6.5 试验结果与分析 |
| 6.5.1 前轮转向试验结果分析 |
| 6.5.2 四轮转向模式切换试验结果分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 结论及展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 论文符号列表 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（5）被动式多维力-力矩复合加载控制技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 注释表 |
| 缩略词 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 位置伺服系统控制技术研究现状 |
| 1.3 被动式力矩伺服加载控制技术研究现状 |
| 1.4 研究内容及章节安排 |
| 第二章 被动式力/力矩复合伺服加载平台动力学建模与位-力耦合特性分析 |
| 2.1 被动式多维伺服加载平台运动原理及坐标系 |
| 2.1.1 平台结构及坐标系定义 |
| 2.1.2 坐标系的转换 |
| 2.1.3 平台运动及控制原理 |
| 2.2 被动式多维伺服平台运动特性分析与动力学模型 |
| 2.2.1 平台转动伺服系统的动力学模型 |
| 2.2.2 线运动伺服系统的动力学模型 |
| 2.3 摩擦特性分析及非线性摩擦模型 |
| 2.3.1 摩擦动态性能分析与LuGre摩擦模型 |
| 2.3.2 LuGre摩擦模型动静态参数获取 |
| 2.4 轴间摩擦对低速伺服的影响与分析 |
| 2.5 被动式多维力-力矩加载平台力学特性分析 |
| 2.5.1 ADAMS模型相关设置 |
| 2.5.2 耦合特性分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 非线性浸入不变自适应位置控制器设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 浸入不变控制理论基础 |
| 3.3 非线性浸入不变扰动补偿控制算法 |
| 3.3.1 设计步骤 |
| 3.3.2 稳定性分析 |
| 3.4 非线性浸入不变自适应位置控制器设计与分析 |
| 3.4.1 位置伺服控制器设计 |
| 3.4.2 基于浸入不变的自适应位置控制律分析 |
| 3.5 仿真与分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于虚拟参考反馈的被动式多维力-力矩解耦控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 虚拟参考反馈控制理论基础 |
| 4.3 闭环在线采集的多输入多输出虚拟参考反馈算法 |
| 4.4 虚拟参考反馈解耦加载控制器设计 |
| 4.5 稳定性分析 |
| 4.6 仿真与分析 |
| 4.7 实验验证分析 |
| 4.8 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间的研究成果及学术论文情况 |
（6）质子交换膜燃料电池热管理系统研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 PEMFC 建模研究现状 |
| 1.2.2 燃料电池热管理系统研究现状 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 第二章 燃料电池汽车动力系统建模与仿真 |
| 2.1 动力系统参数匹配 |
| 2.1.1 整车参数及动力性要求 |
| 2.1.2 电机选型及参数确定 |
| 2.1.3 动力电池参数确定 |
| 2.1.4 燃料电池参数确定 |
| 2.2 整车动力系统建模 |
| 2.2.1 燃料电池系统建模 |
| 2.2.1.1 电堆模型 |
| 2.2.1.2 模型验证 |
| 2.2.2 整车动力系统建模 |
| 2.2.3 整车能量管理策略 |
| 2.3 整车性能仿真 |
| 2.3.1 NEDC工况 |
| 2.3.2 CATC工况 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 热管理系统设计 |
| 3.1 热管理系统设计要求 |
| 3.2 热管理系统结构设计 |
| 3.2.1 燃料电池回路热管理系统设计 |
| 3.2.1.1 方案设计 |
| 3.2.1.2 模型搭建 |
| 3.2.1.3 控制策略设计 |
| 3.2.2 动力电池回路热管理系统设计 |
| 3.2.2.1 方案设计 |
| 3.2.2.2 模型搭建 |
| 3.2.2.3 控制策略设计 |
| 3.2.3 驱动电机回路热管理系统设计 |
| 3.2.3.1 方案设计 |
| 3.2.3.2 模型搭建 |
| 3.2.3.3 控制策略设计 |
| 3.3 燃料电池热管理系统计算分析与设备选型 |
| 3.3.1 燃料电池系统能量守恒 |
| 3.3.2 散热部件选型 |
| 3.3.2.1 电堆发热量计算 |
| 3.3.2.2 散热器选型 |
| 3.3.2.3 电子风扇选型 |
| 3.3.2.4 去离子器选型 |
| 3.3.2.5 电子水泵选型 |
| 3.3.2.6 膨胀水壶选型 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 整车热管理系统仿真分析 |
| 4.1 燃料电池热管理系统仿真分析 |
| 4.1.1 模型验证 |
| 4.1.2 循环工况仿真分析 |
| 4.1.3 极端环境仿真分析 |
| 4.1.3.1 低温环境 |
| 4.1.3.2 高温环境 |
| 4.2 动力电池热管理系统仿真分析 |
| 4.3 电机热管理系统仿真分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于模型预测的电堆热管理系统优化 |
| 5.1 模型预测控制概述 |
| 5.2 模型预测控制器设计 |
| 5.2.1 控制器优化目标 |
| 5.2.2 热管理系统数学模型搭建 |
| 5.2.3 预测控制器设计 |
| 5.3 优化控制仿真结果 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 |
（7）基于生理信号的人体行为识别方法研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外发展研究现状 |
| 1.3 论文研究内容 |
| 1.4 论文章节安排 |
| 第二章 相关知识和技术介绍 |
| 2.1 卷积神经网络原理 |
| 2.2 残差网络原理 |
| 2.3 迁移学习原理 |
| 2.4 超图学习原理 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于深度学习的人体行为识别模型 |
| 3.1 问题的提出 |
| 3.2 基于深度学习的人体行为识别模型设计 |
| 3.2.1 基于卷积神经网络的人体行为识别模型 |
| 3.2.2 基于残差网络的人体行为识别模型 |
| 3.3 人体行为识别数据集的仿真实验 |
| 3.3.1 USC-HAD公开数据集的仿真实验结果与分析 |
| 3.3.2 UCI HAR公开数据集的仿真实验结果与分析 |
| 3.3.3 项目组采集的数据集的实验仿真结果与分析 |
| 3.3.4 快递员数据集的实验仿真结果与分析 |
| 3.3.5 实验结果讨论与分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于超图学习与个性因素结合的人体行为识别模型 |
| 4.1 问题的提出 |
| 4.2 基于超图学习与个性因素结合的模型设计 |
| 4.2.1 数据特征处理 |
| 4.2.2 基于Zhou超图的行为识别模型设计 |
| 4.3 仿真结果讨论与分析 |
| 4.3.1 快递员数据集的仿真实验结果与分析 |
| 4.3.2 USC-HAD公开数据集的仿真实验结果与分析 |
| 4.3.3 实验结果讨论与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于迁移学习的跨用户行为识别模型 |
| 5.1 问题的提出 |
| 5.2 基于改进的ResNet的半监督跨用户行为识别模型设计 |
| 5.3 基于改进的CORAL域适应的无监督跨用户行为识别模型设计 |
| 5.3.1 数据特征处理 |
| 5.3.2 基于传统CORAL方法的无监督跨用户行为识别模型 |
| 5.3.3 基于改进CORAL方法的无监督跨用户行为识别模型 |
| 5.4 基于迁移学习的实验仿真结果讨论与分析 |
| 5.4.1 改进的ResNet的半监督跨用户行为识别仿真结果与分析 |
| 5.4.2 改进的CORAL的无监督跨用户行为识别仿真结果与分析 |
| 5.4.3 仿真结果讨论与分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 面向快递员劳动量的人体行为识别模型应用 |
| 6.1 背景与研究意义 |
| 6.2 存在的挑战 |
| 6.3 基于深度学习的快递员行为识别模型 |
| 6.4 基于层次分析法的快递员劳动量计算模型 |
| 6.5 面向快递员劳动量的计算系统 |
| 6.5.1 总体功能模块设计 |
| 6.5.2 数据库设计 |
| 6.5.3 系统功能设计与实现 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 论文总结 |
| 7.2 未来展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及参加科研情况 |
（8）无速度传感器感应电机系统的自适应观测器设计（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| 缩写、符号清单、术语表 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 高效能调速感应电机系统 |
| 1.1.2 无速度传感器感应电机系统 |
| 1.2 无速度传感器感应电机系统研究现状 |
| 1.3 无速度传感器控制的低速发电模式镇定方法综述 |
| 1.4 无速度传感器感应电机系统多参数辨识方法综述 |
| 1.5 自适应观测器设计理论回顾 |
| 1.6 研究目标、技术难点和章节安排 |
| 第2章 感应电机的数学模型 |
| 2.1 感应电机的数学模型 |
| 2.2 感应电机状态的可观测性 |
| 2.3 感应电机参数的可辨识性 |
| 2.3.1 感应电机的参数化与等效电路 |
| 2.3.2 基于非线性系统状态可观测性理论的分析 |
| 2.3.3 基于自适应观测器理论的分析 |
| 2.3.4 基于参数敏感性的分析 |
| 2.4 感应电机的状态观测与参数辨识模型 |
| 2.4.1 经典全阶模型 |
| 2.4.2 磁链的电压模型和电流模型 |
| 2.4.3 Brunovsky型漏磁-反电势模型 |
| 2.4.4 Brunovsky型非线性参数化感应电机模型 |
| 2.4.5 一种不依赖于(电阻)参数的坐标变换 |
| 2.4.6 一种依赖于参数的坐标变换 |
| 2.4.7 Brunovsky型非线性参数化的六阶感应电机模型 |
| 2.4.8 同质项具有“轻度”非线性的六阶感应电机模型 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于自适应观测器的感应电机无速度传感器控制与多参数辨识策略 |
| 3.1 基于时分复用的定、转子电阻和转速辨识方法 |
| 3.1.1 自适应观测器设计基础 |
| 3.1.2 电阻和转速的可辨识性 |
| 3.1.3 基于时分复用的解耦参数自适应策略 |
| 3.1.4 仿真结果 |
| 3.1.5 一些实际考虑 |
| 3.1.6 实验结果 |
| 3.2 基于漏磁-反电势模型的定、转子电阻和转速辨识方法 |
| 3.2.1 以漏磁和反电势为状态的感应电机模型 |
| 3.2.2 自适应观测器设计 |
| 3.2.3 校正项的启发式设计 |
| 3.2.4 小结 |
| 3.2.5 完整的控制系统 |
| 3.2.6 实验结果 |
| 3.2.7 讨论 |
| 3.3 感应电机全参数辨识策略探索 |
| 3.3.1 感应电机的全参数自适应设计 |
| 3.3.2 参数敏感性分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 发电运行不稳定问题与过参数化问题 |
| 4.1 基于漏磁-反电势模型的自适应观测器的发电运行稳定性 |
| 4.1.1 转速ω和定子电阻r_s联合辨识的稳定性 |
| 4.1.2 速度观测的稳定性 |
| 4.1.3 转速ω观测的实用稳定性(Practical Stability) |
| 4.1.4 实验结果 |
| 4.1.5 讨论 |
| 4.2 经典自适应观测器设计与过参数化问题 |
| 4.2.1 过参数化的数学模型 |
| 4.2.2 Zhang的设计 |
| 4.2.3 Kudva& Narendra的设计 |
| 4.2.4 Marino& Tomei的设计 |
| 4.2.5 过参数化的问题 |
| 4.2.6 仿真结果 |
| 4.3 局部稳定的基于坐标变换和回归项重设计的参数自适应律设计 |
| 4.3.1 基于误差模型的自适应观测器设计 |
| 4.3.2 实验结果 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 自适应观测器的全局稳定性 |
| 5.1 全局稳定的转速自适应观测器 |
| 5.1.1 转速回归项已知的感应电机模型 |
| 5.1.2 全局稳定的速度自适应观测器设计 |
| 5.1.3 无速度传感器慢反转试验的实验结果 |
| 5.1.4 讨论 |
| 5.2 全局稳定的非线性参数化的自适应观测器设计 |
| 5.2.1 基于(i_s,χ)模型的非线性参数化自适应观测器 |
| 5.2.2 非线性参数化动态方程 |
| 5.2.3 应用于非线性参数化模型的自适应观测器设计 |
| 5.2.4 持续激励条件分析 |
| 5.2.5 仿真结果 |
| 5.2.6 实验验证 |
| 5.2.7 对二阶持续激励条件的讨论 |
| 5.2.8 正弦稳态激励下的各电量的表达式 |
| 5.3 高增益自适应观测器及其参数低敏感性问题 |
| 5.3.1 高增益转速观测器 |
| 5.3.2 定、转子电阻的自适应机制 |
| 5.3.3 仿真结果 |
| 5.3.4 讨论 |
| 5.4 基于电压模型和自然转速观测器的状态观测与参数辨识方案 |
| 5.4.1 基于电压模型的磁链观测 |
| 5.4.2 转速估计方法 |
| 5.4.3 转子电阻辨识方法 |
| 5.4.4 定子电阻辨识方法 |
| 5.4.5 无速度传感器系统中的转动惯量辨识 |
| 5.4.6 实验验证 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 课题展望 |
| 附录 A 从绕组函数出发的感应电机数学建模 |
| A.1 绕组函数的概念 |
| A.2 电感计算 |
| A.3 任意速坐标系的定义 |
| A.4 任意速坐标系下的绕组函数 |
| A.4.1 定子绕组的等价d-q绕组 |
| A.4.2 转子导条和端环的等价d-q绕组 |
| A.5 电压方程和磁链方程 |
| A.6 机械动态方程和电磁转矩 |
| 附录 B 实验平台配置情况介绍 |
| B.1 实验配置 |
| 附录 C 漏磁-反电势模型的自适应观测器的稳定性分析 |
| C.1 稳态线性化误差模型 |
| C.2 式(3-43)的稳定性证明 |
| C.3 电动工况下定、转子电阻辨识的稳定性验证 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 发表文章目录 |
（9）基于粒子滤波-ARIMA的多层次锂离子电池寿命预测（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 主要符号对照表 |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 锂离子电池健康状态估计研究现状 |
| 1.3 锂离子电池寿命预测研究现状 |
| 1.4 目前研究存在的问题 |
| 1.5 本文主要研究内容 |
| 第2章 融入环境温度的锂离子电池健康状态估计 |
| 2.1 健康因子的提取 |
| 2.2 融入环境温度的健康状态估计 |
| 2.3 电压积分对应电压区间的选定 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于PF-ARIMA的镍钴铝三元锂电池剩余寿命预测 |
| 3.1 基于EMD的健康状态序列分解 |
| 3.2 基于粒子滤波的趋势项预测 |
| 3.3 基于ARIMA的细节项预测 |
| 3.4 PF-ARIMA方法剩余寿命预测结果及对比 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 镍钴锰三元锂电池剩余寿命预测 |
| 4.1 镍钴锰三元锂电池加速寿命试验 |
| 4.2 PF-ARIMA剩余寿命预测方法验证 |
| 4.3 ARIMA-EMD剩余寿命预测方法 |
| 4.4 四种剩余寿命预测方法对比 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 PF-ARIMA剩余寿命预测方法实车验证 |
| 5.1 验证流程 |
| 5.2 电池健康状态序列 |
| 5.3 电动汽车动力电池剩余寿命预测 |
| 5.4 不同方法的剩余寿命预测对比 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 结论 |
| 6.1 本文工作与总结 |
| 6.2 主要创新点 |
| 6.3 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间获得与学位论文相关的科研成果 |
（10）基于钢-砼组合梁样本数据的桥梁安全状态评价方法探索（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 桥梁安全状态评价方法 |
| 1.2.1 常规桥梁安全状态评价方法 |
| 1.2.2 桥梁安全状态评价新方法 |
| 1.3 现有方法的局限性 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 第二章 考虑机器深度学习的钢桁-混凝土组合梁加载试验 |
| 2.1 试验梁设计与制作 |
| 2.2 数据样本库的构成和采集 |
| 2.3 试验梁损伤工况的设置 |
| 2.4 往复静力荷载试验加载方案和加载制度 |
| 2.5 钢桁-混凝土组合梁试件加载试验 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于原始数据相似度矩阵的钢桁混凝土组合梁训练样本繁衍研究 |
| 3.1 训练样本数据的构成 |
| 3.2 训练样本数据的繁衍 |
| 3.2.1 训练样本数据的繁衍准则 |
| 3.2.2 基于离散数据的生成对抗神经网络(GAN)构造 |
| 3.3 试验数据繁衍过程 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于变形(应变)数据样本的桥梁损伤识别方法研究 |
| 4.1 神经网络的结构设计 |
| 4.1.1 神经网络感知器的构成和学习规则 |
| 4.1.2 神经网络结构算法及误差控制 |
| 4.2 神经网络二维输出参数的降维设计 |
| 4.3 神经网络的参数设置 |
| 4.4 神经网络的训练过程 |
| 4.5 机器学习成果的验证试验 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于机器学习的实桥结构安全状态评价方法研究 |
| 5.1 大宁河特大桥工程概况 |
| 5.2 大宁河特大桥定期巡检方法 |
| 5.3 桥梁形态数据的分析处理 |
| 5.4 正常运营下桥梁安全状态预测 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 主要工作总结 |
| 6.2 未来研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 |
四、基于对角回归神经网络的电动加载系统（论文参考文献）
- [1]多工况下基于机器学习的多级齿轮传动系统修形优化设计[D]. 汪敏. 华东交通大学, 2021(01)
- [2]导弹弹仓时模拟空气阻力的动力学机构力加载研究[D]. 王兆涵. 北华航天工业学院, 2020(06)
- [3]飞机舵机电液负载模拟器控制算法优化设计[D]. 兰婉昆. 中国民航大学, 2020(01)
- [4]农用柔性底盘偏置转向系统控制策略及参数优化试验研究[D]. 瞿济伟. 西北农林科技大学, 2020(01)
- [5]被动式多维力-力矩复合加载控制技术研究[D]. 闫怡汝. 南京航空航天大学, 2020(07)
- [6]质子交换膜燃料电池热管理系统研究[D]. 郭硕. 合肥工业大学, 2020(02)
- [7]基于生理信号的人体行为识别方法研究与应用[D]. 杨珂. 电子科技大学, 2020(08)
- [8]无速度传感器感应电机系统的自适应观测器设计[D]. 陈嘉豪. 浙江大学, 2019(04)
- [9]基于粒子滤波-ARIMA的多层次锂离子电池寿命预测[D]. 周亚鹏. 武汉理工大学, 2019(01)
- [10]基于钢-砼组合梁样本数据的桥梁安全状态评价方法探索[D]. 向小菊. 重庆交通大学, 2019(06)