梁新成
- 作品数：15 被引量：46H指数：4
- 供职机构：西南大学工程技术学院更多>>
- 发文基金：重庆市自然科学基金博士科研启动基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：电气工程交通运输工程机械工程农业科学更多>>
- 几种机器学习算法的锂电池SOC估计研究
- 2023年
- 荷电状态(SOC)是锂电池管理系统的重要参数,对其能否准确估计关系到电池系统的优化和使用寿命。为了消除传统方法在SOC估计精度、实时性等方面的不足,提出了一种改进的估计锂电池SOC的LightGBM算法。在Panasonic-18650PF-Data公开数据集的基础上应用其进行锂电池SOC估计,减小数据训练误差,并评估机器学习模型的泛化误差。将随机森林、支持向量机、线性回归及神经网络等常用估计模型算法作为对比。数据表明,改进的LightGBM算法估计时间为随机森林的1/22、支持向量机的1/88及神经网络的1/1330,估计误差低于0.06。研究表明,该方法初步解决了现有锂电池SOC估计方法速率慢、拟合率低的问题,并拓展了该算法新的应用场景。
- 张志冬李云伍李杨柳梁新成
- 关键词：锂电池
- 车载CAN总线的安全防护技术分析
- 2023年
- 控制器局域网(CAN)络总线因成本低、抗干扰性强及支持分布式串行通信等优点成为应用最广泛的车载总线,相对应地CAN总线协议又因存在无认证、无加密及多个远程连接端口等安全漏洞,成为黑客攻击的主要焦点。文章首先回顾了近期汽车网络安全事故,并列举了主要的入侵类型,其中重放和丢弃为最常见的攻击方式,然后分析了CAN总线脆弱的原因并给出了对应的解决策略,最后应用信息熵和相对熵进行了入侵检测,并利用CANoe软件进行仿真分析,结果表明该方法较为有效,考虑到消除网络非法入侵的艰巨性,以及满足安全性和实时性等更高要求,未来还需要在基于可变速率(CAN-FD)等新构架下进行更加深入地研究。
- 黄国钧郝允志杨颂华蓝天梁新成
- 关键词：车载CAN总线网络安全安全防护技术相对熵
- 基于模态分解的Transformer-GRU联合电池健康状态估计
- 2023年
- 针对锂电池使用过程中因松弛效应导致健康状态(state of health,SOH)呈现非稳定退化并影响SOH预测准确性的问题,提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)与粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)的变换神经网络(Transformer)和门控循环单元(gate recurrent unit,GRU)的联合方法。首先将锂电池容量信息通过变分模态分解算法分解,为避免分解程度不合理影响预测能力,使用中心频率法判断分解状态作为原数据信息有效解释依据;然后使用粒子群优化算法优化调整后的变换神经网络和门控循环单元结构的超参数,变换神经网络采用线性层代替解码器(decoder)更好适用时序数据,保留编码器(encoder)捕获数据全局特征及内部相关性,提升了单个Transformer及其联合模型预测精度;最后由Transformer和GRU分别对主趋势子序列和高频子序列预测,并将两种模型的预测进行融合以完成对锂离子电池SOH的估算。利用NASA锂电池数据集验证了模型的预测效果,并通过与多层感知机(multi-layer perception,MLP)、循环神经网络(recurrent neural network,RNN)等单一模型和高斯函数-GRU、Transformer-MLP等联合模型进行对比。结果表明本文预测模型无论在精度还是再生现象的拟合程度都优于其他单个模型或者联合模型,预测结果的平均绝对误差和均方根误差维持在0.62%和1.19%以内,决定系数在87.08%之上,验证了所提研究方法的有效性。
- 陈欣李云伍梁新成李法霖张志冬
- 关键词：锂离子电池
- 考虑驾驶员特性的个性化跟驰控制策略研究
- 2022年
- 为提高车辆自主跟驰功能的个性化程度,使之能适应不同驾驶员的驾驶风格,提高乘员对自动驾驶功能的接受度,提出了一种基于深度强化学习的个性化跟驰控制策略.首先基于模拟驾驶试验平台进行驾驶员在环试验,获取真实驾驶员跟驰数据.根据车辆跟驰动力学,建立了连续动作空间决策模型.构建了基于Actor-Critic的深度强化学习架构,并综合考虑跟驰过程的安全性、舒适性和宜人性设计了奖励函数,通过双延迟深度确定性策略梯度(Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient,TD3)对决策模型进行训练.基于CARLA模拟器的仿真结果表明,本研究提出的个性化跟驰控制策略在保证车辆自主跟驰过程稳定性和安全性的前提下,其决策结果更接近驾驶员驾驶习性.
- 任玥邹博文尹旭刘学高梁新成
- 关键词：个性化
- 电动汽车的振动能量回收研究被引量：5
- 2017年
- 汽车行驶时,路面的激励使得车身处于持续的振动状态.减振器将振动能量转换为内能耗散可提高车辆的平顺性,但面临着热失效的问题.设计了一套液压式能量回收系统,仿真结果表明该设计具有可行性.将振动能量转换为电能储存既可以延长电动汽车的续驶里程,又能彻底消除减振器的热失效,同时也有助于提高车辆的安全性和零部件的寿命,该成果的实用化也有利于主动悬架的推广和普及.
- 梁新成李云伍
- 关键词：汽车减振器液压马达能量回收
- 锂电池的电化学建模研究
- 2023年
- 锂离子电池作为电动汽车重要的储能单元,在反复的充放电过程中出现性能衰退等老化现象不可避免.本质上锂电池完成的充放电过程是持续的电化学反应,因此基于电化学建模方法比等效电路方法更为精准和可靠.本文首先从理论上阐述了电化学建模的过程,然后应用COMSOL软件对模型进行了仿真,为验证仿真分析的可靠性,对18650锂离子电池进行了多个温度、倍率的充放电,将仿真数据与实验结果进行对比发现吻合较好,表明了电化学建模方法的可靠性较高.随着放电倍率的增大,仿真结果和实验数据吻合变差,如何在建模时考虑电池的老化、热耦合等因素以确保始终吻合良好是未来研究的内容.
- 梁新成张志冬黄国钧
- 关键词：锂离子电池参数辨识
- 融合毫米波雷达与机器视觉的田间道路视觉引导线提取
- 2023年
- 针对传统机器视觉算法难以获取准确视觉引导线的问题,该研究提出了一种利用深度学习算法获取视觉引导线的方法,并将毫米波雷达探测的目标运动状态信息考虑到视觉引导线的提取中,以安全避开障碍物。首先通过数据预处理方法过滤部分雷达目标数据,再利用多目标跟踪算法过滤干扰数据并对动态目标持续跟踪,为后续数据融合提供准确的雷达目标数据。然后制作田间道路环境数据集,搭建基于Deeplabv3 plus的改进语义分割网络。继而利用时间戳对齐和基于最小二乘法的坐标变换实现毫米波雷达数据与视觉数据在时间与空间维度的同步。最后基于无动态目标状态信息和有动态目标状态信息两种情况提出了相应的视觉引导线提取策略,进行相关试验测试了视觉引导线提取方法的效果。相比于人工测量的真实道路中点,在无动态目标场景下提取的视觉引导线的平均误差为1.60~9.20像素;而在有动态目标的场景下,能够成功获取避障的视觉引导线。研究结果有助于提升丘陵山区农业机械的智能化水平。
- 梁新成刘鹏李云伍张志冬陈欣李法霖
- 关键词：雷达机器视觉信息融合
- 基于燃料电池汽车氢气制备研究被引量：1
- 2022年
- 氢能被视为21世纪最具发展潜力的清洁能源,在汽车和船舶等领域具有重要的应用价值。随着燃料电池汽车的推广,社会对氢能的需求量快速增加。因此,研究氢气制备方式具有重要意义。论文在分析氢能应用场景和特点的基础上,对氢气的不同制备方法进行了讨论,并比较了各自方法的优缺点。鉴于氢气较活跃的物理和化学性质,文章还罗列了氢气的几种储存方式并比较了储存特点。对氢气制备-运输-储存-应用产业链的分析表明,在未来如何大幅降低氢气的制备成本和构建可持续的商业模式是亟待解决的难题。针对氢燃料电池汽车面临的问题,大规模增加加氢站数量和降低氢气价格将有助于提升燃料电池汽车使用的便捷性。
- 梁新成刘鹏张志冬黄国钧
- 关键词：氢能燃料电池汽车氢气制备
- 电动车退役锂电池回收研究被引量：4
- 2020年
- 锂电池内部既有贵重金属,又包含有毒物质,因此,如何更好地回收再利用大规模的退役锂电池甚为紧迫。运用Stanford模型预测了未来几年车用锂电池退役量,对锂电池回收产业及技术现状进行分析,对我国锂电池回收存在的问题进行总结并给出建议。
- 梁新成张勉
- 关键词：回收
- 高速永磁同步电机控制策略综述被引量：2
- 2023年
- 永磁同步电机具有结构简单、质量轻、体积小、损耗低等优点,是汽车、船舶等交通领域的关键部件之一。电机转速的提高能够减小体积、降低噪音及提高功率密度,是未来的一个必然发展趋势。电机高速和小型化将导致难以安装传感器,使现有基于多传感器的控制理论面临挑战。本文通过回顾永磁同步电机的结构、工作原理和建模思想,对其相关的控制理论如现代控制、智能控制等现状进行了综述,并比较了优缺点。针对高速永磁同步电机无传感器的需求,讨论了矢量控制、神经网络学习等控制方法,并对未来控制策略的建立给出相关的建议。
- 梁新成张智文周黎袁源
- 关键词：高速永磁同步电机无传感器控制矢量控制智能控制
