针对锂电池充放电数据中夹杂噪声从而影响剩余使用寿命预测的问题,首先基于多分辨率的小波降噪方法,提出了锂电池充放电曲线降噪方法。然后采用支持矢量机回归方法建立了基于降噪数据的支持矢量机预测模型。最后用实验的方法采集锂电池容量保持率-充放电次数数据,对数据进行降噪并应用支持矢量机回归方法对其进行了寿命预测。结果显示基于降噪数据建立的支持矢量机回归模型预测性能优于基于原始数据建立的支持矢量机回归模型的预测性能,该方法预测结果与实际实验数据相对偏差在2.1%以内。

为实现对锂离子电池内短路故障的有效预警,提出一种基于小波降噪-曲线相似程度的锂离子电池内短路故障诊断方法。首先基于多分辨率的小波降噪方法,对锂离子电池充电电压曲线进行降噪;然后使用曲线相似程度确定故障报警阈值;最后通过模拟内短路实验获取早期故障电压数据,对数据进行多分辨率的小波降噪后,计算各循环充电电压曲线相似程度作为报警阈值。实验结果表明所提出的基于小波降噪-曲线相似程度的锂离子电池内短路故障诊断方法能够有效实现故障预警,为锂离子电池内短路故障诊断提供了一种新的方法。

为降低全景影像镜头对汽车气动噪声的影响,对3种不同镜头布置位置的后视镜进行整车外流场和声场分析。计算得出的压力系数与试验数据相吻合,验证了计算模型的可靠性。同时,通过分析发现,全景镜头的不同位置对流经外后视镜气流有影响,从而改变了外后视镜尾部流场以及前侧窗噪声辐射强度。相比其它方案,方案Ⅲ后视镜尾部漩涡程度、湍流动能强度以及前侧窗表面噪声辐射都相对较弱,有利降低外后视镜镜头引起的气动噪声。最后,通过对3种方案进行实车风洞噪声试验,对比发现,方案Ⅲ的车内噪声相对于其他方案较低,从而验证了分析结果的正确性。为后视镜全景影像镜头的合理布置提供了指导,有利于改善汽车乘坐的舒适性。