• 
    

    
    

      99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看

      ?

      增程式電動(dòng)汽車(chē)動(dòng)力參數(shù)匹配與控制策略分析

      2018-09-10 00:27:47賈騰飛張洪信
      關(guān)鍵詞:控制策略

      賈騰飛 張洪信

      摘要: 針對(duì)純電動(dòng)汽車(chē)存在的不足,本文主要對(duì)增程式電動(dòng)汽車(chē)動(dòng)力參數(shù)匹配與控制策略進(jìn)行研究。給出了整車(chē)參數(shù)及車(chē)輛動(dòng)力參數(shù),并借助AVLCruise和Simulink聯(lián)合仿真平臺(tái),對(duì)增程式電動(dòng)汽車(chē)動(dòng)力參數(shù)進(jìn)行匹配,對(duì)各部件進(jìn)行選型,利用Stateflow搭建控制策略,將整車(chē)仿真模型和控制系統(tǒng)很好的聯(lián)系起來(lái)并進(jìn)行仿真驗(yàn)證。仿真結(jié)果表明,整車(chē)動(dòng)力參數(shù)匹配比較合理,滿足基本動(dòng)力性和經(jīng)濟(jì)性要求,控制策略能使動(dòng)力電池在合理區(qū)間工作,實(shí)現(xiàn)增程器高效工作,延長(zhǎng)電動(dòng)汽車(chē)?yán)m(xù)駛里程,降低有害氣體的排放,與目前存在的公交汽車(chē)相比,百公里油耗明顯降低。該研究為進(jìn)一步研究增程式電動(dòng)汽車(chē)提供了理論依據(jù)。

      關(guān)鍵詞: 增程式電動(dòng)汽車(chē); 參數(shù)匹配; 控制策略; 仿真驗(yàn)證

      中圖分類(lèi)號(hào): U469.72; TP391.9文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼: A

      續(xù)航里程短、充電時(shí)間長(zhǎng)制約了純電動(dòng)汽車(chē)的發(fā)展[1],在電動(dòng)汽車(chē)上加裝由發(fā)電機(jī)、蓄電池或燃料電池組成[2]的增程器,可以較好地解決該問(wèn)題[3]。增程器通常。在純電動(dòng)汽車(chē)根本問(wèn)題沒(méi)有解決之前,合理的動(dòng)力參數(shù)匹配至關(guān)重要[4]。負(fù)海濤等人[5]采用三步驟設(shè)計(jì)方法進(jìn)行結(jié)構(gòu)配置和參數(shù)匹配;彭濤等人[6]提出工程分析與仿真結(jié)果相結(jié)合的參數(shù)匹配方法;M.Canova等人[78]研究認(rèn)為控制策略是駕駛員意圖和汽車(chē)性能溝通的橋梁,好的控制策略能彌補(bǔ)參數(shù)匹配的不足,使汽車(chē)各部件在合理區(qū)間工作,提高工作壽命[910]。常見(jiàn)的增程式電動(dòng)汽車(chē)多用于公交車(chē),公交車(chē)可以根據(jù)特定的城市循環(huán)工況,提出滿足其特色的能量分配方案,增程器更多利用電網(wǎng)電能實(shí)現(xiàn)純電動(dòng)行駛[11],在發(fā)動(dòng)機(jī)最合理的區(qū)間運(yùn)行,減少燃油消耗和大氣污染。增程式電動(dòng)汽車(chē)的產(chǎn)生使新能源汽車(chē)的整體多樣性得到提升,是新型電動(dòng)汽車(chē)的發(fā)展方向[12]。目前,能量管理控制方法主要有邏輯門(mén)限值控制、模糊控制、瞬時(shí)優(yōu)化控制和全局優(yōu)化控制等[1316]。邏輯門(mén)限值控制策略清晰簡(jiǎn)單、工程開(kāi)發(fā)周期短,可以將其與相應(yīng)的離線優(yōu)化結(jié)果與工程經(jīng)驗(yàn)相結(jié)合,可作為實(shí)車(chē)的控制策略;模糊控制、瞬時(shí)優(yōu)化控制、全局優(yōu)化控制也被應(yīng)用于多能源動(dòng)力系統(tǒng)控制,但由于過(guò)于復(fù)雜,難以在實(shí)車(chē)中應(yīng)用。因此,本文基于AVLCruise和Simulink聯(lián)合仿真平臺(tái),對(duì)整車(chē)進(jìn)行建模,在Stateflow中制定基于邏輯門(mén)限值的控制策略,并進(jìn)行仿真驗(yàn)證,仿真結(jié)果驗(yàn)證了整車(chē)動(dòng)力參數(shù)匹配比較合理,滿足基本動(dòng)力性和經(jīng)濟(jì)性要求。該研究具有一定的實(shí)際意義。

      1整車(chē)參數(shù)

      整車(chē)參數(shù)主要包括整車(chē)整備質(zhì)量、最大總質(zhì)量、外形尺寸、軸距、前后輪距、主減速比等基本車(chē)輛參數(shù),還包括汽車(chē)動(dòng)力性要求和經(jīng)濟(jì)性要求,動(dòng)力性要求包括最大爬坡度、050 km/h加速性能和最高車(chē)速,經(jīng)濟(jì)性要求包括純電動(dòng)續(xù)駛里程等。整車(chē)主要參數(shù)如表1所示。

      2動(dòng)力參數(shù)匹配

      車(chē)輛動(dòng)力參數(shù)匹配主要是功率匹配,最大功率需要滿足目標(biāo)工況的最大功率和各項(xiàng)動(dòng)力指標(biāo)的要求,我國(guó)城市公交循環(huán)工況歷時(shí)1 314 s,總距離為584 km,最高穩(wěn)定車(chē)速為60 km/h,城市公交循環(huán)行駛工況圖如圖1所示。由圖1可以看出,城市公交循環(huán)系統(tǒng)基本滿足各大城市公交車(chē)1 d的行駛情況(其中包括怠速、加速、制動(dòng)和停車(chē)),而且多數(shù)情況下,車(chē)速均在30 km/h左右;動(dòng)力指標(biāo)包括最高穩(wěn)定車(chē)速、最大爬坡度和百公里加速時(shí)間[17],由于公交車(chē)車(chē)速達(dá)不到100 km/h,故考慮0~50 km/h的加速。

      2.1驅(qū)動(dòng)電機(jī)匹配

      2.1.1目標(biāo)工況功率。目標(biāo)工況功率為

      Pcyc_t=13 600ηtCDAv2t21.15+mgf+mδvt-vt-13.6dtvt(1)

      式中,Pcyc_t為車(chē)輛在城市循環(huán)工況中t時(shí)刻對(duì)應(yīng)的功率;CD為空氣阻力系數(shù);A為車(chē)輛迎風(fēng)面積;vt為當(dāng)前車(chē)速;vt-1為前一時(shí)刻車(chē)速;m為最大總質(zhì)量;g為重力加速度;f為滾動(dòng)阻力系數(shù);δ為旋轉(zhuǎn)質(zhì)量換算系數(shù);dt為采樣周期;ηt為傳動(dòng)系效率。

      2.1.2動(dòng)力性能功率

      1)最高車(chē)速功率為

      Pv=13 600ηtmgfvmax+CDAv3max21.15(2)

      式中,Pv表示最高車(chē)速時(shí)的功率;vmax表示最高車(chē)速。

      2)加速功率為

      Pa=13 600ηtmgfv+CDAv321.15+mδvdvdt(3)

      式中,Pa表示車(chē)輛加速時(shí)的功率;v表示車(chē)速;dv/dt表示車(chē)輛加速度。

      3)爬坡功率為

      2.2增程器匹配

      增程器的作用是在適當(dāng)?shù)臅r(shí)候給動(dòng)力電池充電。增程器輸出功率要滿足車(chē)輛行駛的平均需求功率和其他耗電設(shè)備需求功率之和,因?yàn)樵龀唐魇怯砂l(fā)動(dòng)機(jī)和發(fā)電機(jī)組成,發(fā)動(dòng)機(jī)將柴油的化學(xué)能轉(zhuǎn)化為機(jī)械能,發(fā)電機(jī)再將機(jī)械能轉(zhuǎn)化為電能,期間的能量轉(zhuǎn)換會(huì)有相應(yīng)的功率損失。公交車(chē)在城市循環(huán)工況中的平均需求功率為38 kW。另外,增程器還需要維持其他耗電設(shè)備的功率需求,大約12 kW[18],因此,發(fā)動(dòng)機(jī)的功率為

      Pe=50η(5)

      式中,Pe表示發(fā)動(dòng)機(jī)功率;η表示增程器傳遞效率,取86%。

      由式(5)可得,發(fā)動(dòng)機(jī)功率為58 kW。本文選用某牌發(fā)動(dòng)機(jī)的排量為185 L,當(dāng)發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速為4 000 r/min時(shí),峰值功率為100 kW;當(dāng)發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速為1 800~3 000 r/min時(shí),最大轉(zhuǎn)矩為300 N·m。

      增程器通常采用交流同步發(fā)電機(jī)、交流感應(yīng)發(fā)電機(jī)和交流永磁同步發(fā)電機(jī)。其中,交流永磁同步發(fā)電機(jī)的體積和質(zhì)量小,功率密度大且效率高,符合增程器發(fā)電機(jī)要求。某型交流永磁同步發(fā)電機(jī)的最高轉(zhuǎn)速為4 000 r/min,最大功率為80 kW,電壓為360~650 V;當(dāng)發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速為2 300 r/min時(shí),其額定功率為40 kW。

      2.3動(dòng)力電池匹配

      為了滿足工況的功率需求和能量需求,動(dòng)力電池的最大功率為95 kW;考慮能量需滿足續(xù)航里程要求,城市循環(huán)工況平均需求功率為50 kW,即平均速度下的功率需求。

      3仿真與分析

      能量控制策略是整車(chē)控制的重要環(huán)節(jié)[19]。近年來(lái),模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等智能算法用于新能源控制策略[20],但其復(fù)雜程度高,難以在實(shí)踐中實(shí)現(xiàn),而基于規(guī)則的能量控制策略相對(duì)簡(jiǎn)單[21],且開(kāi)發(fā)周期短,在實(shí)車(chē)中應(yīng)用較多。增程式電動(dòng)汽車(chē)通常分為純電動(dòng)模式和增程模式,純電動(dòng)模式下,由動(dòng)力電池提供所有的動(dòng)力需求,增程器不工作;當(dāng)降到荷電狀態(tài)(state of charge,SOC)下限值時(shí),增程器開(kāi)啟,增程器可提供車(chē)輛行駛的平均需求功率,維持動(dòng)力電池SOC平衡,保護(hù)電池壽命。始終工作在高效率區(qū)的發(fā)動(dòng)機(jī),油耗最低,這是增程器控制策略的基本思路,問(wèn)題的關(guān)鍵在于動(dòng)力電池放電的SOC上下限,以及增程模式下如何維持動(dòng)力電池SOC不變,即使發(fā)動(dòng)機(jī)維持在一個(gè)固定轉(zhuǎn)速下,實(shí)時(shí)維持動(dòng)態(tài)平衡。

      本研究采用不同的放電倍率對(duì)動(dòng)力電池進(jìn)行放電實(shí)驗(yàn)[22],不同的放電倍是為模擬電動(dòng)汽車(chē)在城市循環(huán)工況中不同速度時(shí)的放電電流,小的放電電流表示車(chē)速較慢,大的放電電流表示車(chē)速較高或加速。在不同放電倍率下,磷酸鐵鋰電池的極化電壓曲線如圖2所示。

      由圖2可以看出,當(dāng)SOC在\[02 09\]時(shí),磷酸鐵鋰電池的極化現(xiàn)象比較嚴(yán)重,區(qū)間極化電壓小,且穩(wěn)定,可以充分利用電池的儲(chǔ)能作用。當(dāng)充放電趨于完成時(shí),變化明顯,而末端極化電壓的變化太大,極化電壓不穩(wěn)定,不適合電池儲(chǔ)能。因此,動(dòng)力電池放電的SOC上下限為[02,09]。

      AVLCruise軟件可以用于車(chē)輛動(dòng)力性和燃油經(jīng)濟(jì)性仿真,其模塊化的建??墒乖O(shè)計(jì)者根據(jù)不同要求,搭建不同結(jié)構(gòu)的車(chē)輛模型,而駕駛員模塊的加入,可以較好地模擬真實(shí)行駛路況,比其他仿真軟件更貼近實(shí)際,并且復(fù)雜精確的求解器,可以保證計(jì)算速度和結(jié)果的準(zhǔn)確性。根據(jù)設(shè)計(jì)者的意圖,Simulink可以搭建控制策略,并將控制策略進(jìn)行編譯,同時(shí)根據(jù)AVLCruise自帶的接口與編譯后的控制策略進(jìn)行聯(lián)合仿真,既可以驗(yàn)證參數(shù)匹配的

      合理程度,也可以驗(yàn)證控制策略的合理性。

      首先搭建增程式電動(dòng)汽車(chē)整車(chē)模型,增程式電動(dòng)汽車(chē)整車(chē)模型如圖3所示。其次利用Simulink軟件的stateflow搭建控制策略,此策略包括發(fā)動(dòng)機(jī)關(guān)閉狀態(tài),發(fā)動(dòng)機(jī)工作狀態(tài)和駐車(chē)狀態(tài)3個(gè)狀態(tài)。當(dāng)動(dòng)力電池SOC高于02時(shí),則發(fā)動(dòng)機(jī)處于關(guān)閉狀態(tài),由動(dòng)力電池提供動(dòng)力驅(qū)動(dòng)汽車(chē)行駛;當(dāng)動(dòng)力電池SOC高于02時(shí),觸發(fā)發(fā)動(dòng)機(jī)工作狀態(tài)。首先怠速啟動(dòng)發(fā)動(dòng)機(jī),轉(zhuǎn)速達(dá)到1 500 r/min,然后通過(guò)PI控制,使轉(zhuǎn)速迅速達(dá)到1 800 r/min,且穩(wěn)定在1 800 r/min。PI控制具有很好的實(shí)時(shí)跟蹤性能和魯棒性[17],特別適合增程器這種機(jī)電耦合的復(fù)雜系統(tǒng);當(dāng)SOC低于01時(shí),則PI控制會(huì)將發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速迅速穩(wěn)定調(diào)到3 000 r/min,輸出功率迅速提高;當(dāng)電池SOC大于015時(shí),重新回到上一狀態(tài),根據(jù)公交城市循環(huán)工況,發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速維持在1 800 r/min,基本能維持動(dòng)力輸出和動(dòng)力電池SOC平衡,且發(fā)動(dòng)機(jī)工作在高效率區(qū),油耗低,當(dāng)制動(dòng)時(shí),會(huì)進(jìn)入駐車(chē)狀態(tài),當(dāng)接收到加速信號(hào),回到發(fā)動(dòng)機(jī)工作狀態(tài)。增程器控制策略如圖4所示。

      公交車(chē)每日行駛距離約232 km,相當(dāng)于40個(gè)城市循環(huán)工況,將控制策略編譯后導(dǎo)入Cruise整車(chē)模型,并在40個(gè)城市循環(huán)工況中進(jìn)行仿真,動(dòng)力電池SOC變化曲線如圖5所示,電耗和油耗變化圖如圖6所示,純電動(dòng)和增程式電流對(duì)比如圖7所示。

      由圖5可以看出,動(dòng)力電池SOC變化范圍為[02,09]。當(dāng)仿真時(shí)間為22 000 s時(shí),SOC為02,說(shuō)明在此之前,動(dòng)力電池單獨(dú)維持車(chē)輛行駛的需求功率,在之后的仿真過(guò)程中,動(dòng)力電池SOC維持在02左右,說(shuō)明此時(shí)增程器開(kāi)啟,由增程器提供的平均功率來(lái)維持動(dòng)力平衡,達(dá)到控制SOC動(dòng)態(tài)平衡的目的;由圖6可以看出,當(dāng)仿真時(shí)間為22 000 s時(shí),油耗曲線出現(xiàn),電耗曲線下降,說(shuō)明此刻發(fā)動(dòng)機(jī)啟動(dòng),增程模式開(kāi)啟;由圖6還可以看出,仿真時(shí)間低于22 000 s時(shí)為純電動(dòng)工作模式。以一個(gè)循環(huán)持續(xù)1 314 s,大約續(xù)航里程97 km,耗電55 kWh,則電耗為26 kWh/百公里,按照05元/kWh成本計(jì)算,我國(guó)典型公交工況下電耗為28元/百公里;40個(gè)城市公交循環(huán)前97 km由動(dòng)力電池提供動(dòng)力,剩下大約有135 km由增程器提供動(dòng)力,油耗大約為2965 L,折合油耗為218 L/百公里。其原因是發(fā)動(dòng)機(jī)一直處于高效率工作區(qū),油耗低,所以比實(shí)際運(yùn)行的公交車(chē)油耗低。由圖7可以看出,在純電動(dòng)模式和增程模式下動(dòng)力電池電流的變化情況,在仿真時(shí)間為22 000 s之前,其電流變化范圍大于22 000 s之后的電流變化范圍,說(shuō)明增程式模式下,放電電流減小,電池的功率輸出減少,起到保護(hù)電池的作用。

      4結(jié)束語(yǔ)

      本文主要對(duì)增程式電動(dòng)汽車(chē)動(dòng)力參數(shù)匹配與控制策略進(jìn)行研究。研究結(jié)果表明,在純電動(dòng)模式下,動(dòng)力電池可以單獨(dú)驅(qū)動(dòng)車(chē)輛行駛,滿足動(dòng)力性和經(jīng)濟(jì)性要求,且續(xù)航里程達(dá)到設(shè)計(jì)要求,動(dòng)力電池動(dòng)力參數(shù)匹配合理;在增程模式下,增程器可以滿足車(chē)輛行駛的動(dòng)力需求,且經(jīng)濟(jì)性良好,發(fā)動(dòng)機(jī)和發(fā)電機(jī)動(dòng)力參數(shù)匹配合理;增程式控制策略在整車(chē)模型中得到了體現(xiàn),PI控制可以使發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速穩(wěn)定地達(dá)到1 800 r/min,在此轉(zhuǎn)速下,增程器輸出功率滿足城市循環(huán)工況的平均功率,可以使動(dòng)力電池在增程模式下SOC維持在02左右。仿真結(jié)果表明,此轉(zhuǎn)速下發(fā)動(dòng)機(jī)效率高、油耗低,滿足設(shè)計(jì)要求,并利用AVLCruise/Simulink聯(lián)合仿真平臺(tái),驗(yàn)證了動(dòng)力參數(shù)匹配和增程式控制策略的合理性。該研究為后期公交車(chē)動(dòng)力參數(shù)匹配和控制策略開(kāi)發(fā)提供了理論參考。

      參考文獻(xiàn):

      [1]張文亮, 武斌, 李武峰, 等. 我國(guó)純電動(dòng)汽車(chē)的發(fā)展方向及能源供給模式的探討[J]. 電網(wǎng)技術(shù), 2009, 33(4): 15.

      [2]賀俊杰, 王耀南, 申永鵬, 等. 增程式電動(dòng)汽車(chē)控制策路的優(yōu)化研究[J]. 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用, 2015, 51(24): 205209.

      [3]Imai K, Ashida T, Zhang Y, et al. Theoretical Performanceof EV Range Extender Compared with Plugin Hybrid[J]. Journal of Asian Electric Vehicles, 2008, 6(2): 11811184.

      [4]周蘇, 李飛鴻, 馬天才, 等. 車(chē)用可插拔式燃料電池增程器匹配設(shè)計(jì)研究[J]. 汽車(chē)工程, 2011, 33(9): 818822.

      [5]贠海濤, 萬(wàn)鋼, 孫澤昌. 燃料電池汽車(chē)動(dòng)力總成結(jié)構(gòu)配置及參數(shù)優(yōu)化匹配[J]. 汽車(chē)工程, 2006, 8(8): 729733.

      [6]彭濤, 陳全世, 田光宇, 等. 并聯(lián)混合動(dòng)力電動(dòng)汽車(chē)動(dòng)力系統(tǒng)的參數(shù)匹配[J]. 機(jī)械工程學(xué)報(bào), 2003, 39(2);69.

      [7]Canova M, Guezennec Y, Yurkovich S. On the Control of Engine Start/Stop Dynamics in a Hybrid Electric Vehicle[J]. Journal of Dynamic Systems Measurement&Control, 2009, 131(6): 636650.

      [8]Li J Q, Zhou L, Zhou W. A Control Strategy to Reduce Fuel Consumption of APU for RangeExtended Electric Vehicle[J]. EMEIT, 2012, 12(2): 21322136.

      [9]Aharon I, Kuperman A. Topological Overview of Powertrains for BatteryPowered Vehicles with RangeExtenders[J]. IEEE Transactions on Power Electronics, 2011, 26(3): 868876.

      [10]Tate E D. The Electrification of the Automobile: from Conventional Hybrid, to Plugin Hybrids, to ExtendedRange Electric Vehicles[J]. SAE International Journal of Passenger CarsElectronic and Electrical Systems, 2008, 1(1): 156166.

      [11]周蘇, 牛繼高, 陳鳳祥, 等. 增程式電動(dòng)汽車(chē)動(dòng)力系統(tǒng)設(shè)計(jì)與仿真研究[J]. 汽車(chē)工程, 2011, 33(11): 924929.

      [12]何彬, 程夕明, 曹桂軍, 等. 串聯(lián)式混合動(dòng)力輔助動(dòng)力單元?jiǎng)討B(tài)控制研究[J]. 汽車(chē)工程, 2006, 28(1): 1216.

      [13]Li C C, Peng H, Jeon S, et al. Control of a Hybrid Electric Truck Based OndrivingPattemRecognition[C]∥Proceeding of the AVEC, Hiroshima, Japan: AVEC, 2002.

      [14]Schoutcn N J, Salman M A, Kheir N A. Energy Management Strategies for Parallel Hybrid Vehicles Using Fuzzy Logic[J]. Control Engineering Practice, 2003, 11(2): 171177.

      [15]朱詩(shī)順, 任永樂(lè), 張?jiān)聻I, 等. 基于電量平衡的串聯(lián)混合動(dòng)力汽車(chē)瞬時(shí)優(yōu)化控制[J]. 中國(guó)機(jī)械工程, 2008, 6(1): 1318.

      [16]Delprat S, Cuerra T M, Paganelli G, et al. Control Strategy Optimization for a Hybrid Parallel Powertrain[C]∥Proceeding of the American control conference, Arlington, VA, USA: IEEE, 2001: 2527.

      [17]張文春. 汽車(chē)?yán)碚揫M]. 2版. 北京: 機(jī)械工業(yè)出版社, 2010.

      [18]陳全世, 朱家璉, 田光宇. 先進(jìn)電動(dòng)汽車(chē)技術(shù)[M]. 北京: 化學(xué)工業(yè)出版社, 2007.

      [19]FeroldiD, Serra M, Riera J. Energy Management Strategies Based on Efficiency Map for Fuel Cell Hybridvehicles[J]. Journal of Power Sources, 2009, 190(2): 387401.

      [20]尹安東, 趙韓, 張輝. 基于模糊控制與微粒群優(yōu)化的混合動(dòng)力客車(chē)控制策略研究 [J]. 汽車(chē)工程, 2011, 33(7): 553557.

      [21]熊偉威, 舒杰, 張勇, 等. 一種混聯(lián)式混合動(dòng)力客車(chē)動(dòng)力系統(tǒng)參數(shù)匹配[J]. 上海交通大學(xué)學(xué)報(bào), 2008, 42(8): 13241328.

      [22]陳銳, 羅禹貢, 馬士奔. 混合動(dòng)力特種車(chē)APU控制系統(tǒng)開(kāi)發(fā)[J]. 車(chē)輛與動(dòng)力技術(shù), 2007, 3(1): 3236.

      猜你喜歡
      控制策略
      船舶再生能量LCL并網(wǎng)逆變自抗擾控制策略
      考慮虛擬慣性的VSC-MTDC改進(jìn)下垂控制策略
      能源工程(2020年6期)2021-01-26 00:55:22
      工程造價(jià)控制策略
      山東冶金(2019年3期)2019-07-10 00:54:04
      現(xiàn)代企業(yè)會(huì)計(jì)的內(nèi)部控制策略探討
      鋼鐵行業(yè)PM2.5控制策略分析
      容錯(cuò)逆變器直接轉(zhuǎn)矩控制策略
      基于Z源逆變器的STATCOM/BESS控制策略研究
      基于虛擬同步發(fā)電機(jī)原理的逆變器控制策略與仿真
      一種改進(jìn)的感應(yīng)電機(jī)查表法弱磁控制策略
      基于對(duì)等控制策略的微電網(wǎng)運(yùn)行
      资溪县| 镇康县| 清新县| 蒲城县| 海口市| 荥经县| 喀什市| 平塘县| 慈利县| 莆田市| 东城区| 昌黎县| 军事| 揭东县| 腾冲县| 分宜县| 贵德县| 徐汇区| 襄汾县| 凤冈县| 名山县| 泾源县| 剑河县| 东光县| 元阳县| 措勤县| 万州区| 黄陵县| 顺昌县| 赞皇县| 右玉县| 于都县| 芒康县| 民乐县| 南阳市| 海南省| 贞丰县| 祁门县| 稻城县| 广宁县| 垣曲县|