针对发动机进入怠速状态下时,存在超调过大和响应速度慢的问题,提出一种Runge-Kutta预测自适应PID算法来对油电混合动力汽车的发动机进行怠速跟踪控制。首先通过Runge-Kutta对系统状态进行预测计算,得出下一步的系统预测输出,再由设定值与预测输出值得出两者偏差信号,结合最优梯度下降法在线修正PID参数,使得系统实现事先调整进而快速进入发动机怠速状态的目的,这样也有利于降低整车燃油消耗。从最终的仿真结果来看,超调和响应时间都有了很大的改善,从而验证了该方法的有效性和可行性。

为解决NPC逆变器建模过程的复杂性和故障诊断中的不确定性问题,采用键合图理论对NPC逆变器进行建模,简化建模过程,降低建模过程的复杂性。考虑键合图理论中因果关系与贝叶斯网络因果关系的相似性,引入贝叶斯网络对系统的故障元件进行动态优先级排序。结果表明:该方法不仅可以准确定位系统的故障元件,还可以得到故障元件对系统的影响程度,具有一定的可行性与有效性。

在混杂系统的参数性故障诊断中,由于参数的不确定性,会导致元件标称值发生偏移,错误报警频发导致常规自适应阈值的残差评估方法鲁棒性较差。针对上述问题,引入一种在故障检测阶段增强残差决策性能的方法。基于键合图(BG)理论,使用全局解析冗余关系在并网逆变器中进行故障检测与隔离,搭建BG的线性分式变换的混合诊断键图进行参数性故障诊断,可从模型中解耦出不确定部分,减少残差评估时上述错误报警现象且与增量键合图方法进行鲁棒性对比。在

为了进一步提升三电平逆变器的可靠性,提出一种利用三维图形进行故障特征提取的方法。以T型逆变器为研究对象,通过测量T型逆变器输出的各相电压,得到A、B、C三相电压波形,利用三相电压绘制三维椭圆环,通过计算三维椭圆环的质心、平均半径以及偏差向量的平均值和标准差来获得故障特征值;为了提升故障诊断的准确性,利用哈里斯鹰优化算法优化支持向量机分类器参数并进行故障诊断,从而实现对T型三电平逆变器单管及双管故障的准确诊断。通过仿真