基于T-S模糊神经网络的汽车故障诊断的研究

该文根据模糊神经网络的特性结合汽车故障诊断的技术,根据监控排放标准,采用个人手持式故障诊断仪获取数据流,T-S模糊逻辑与神经网络结合,训练模糊神经网络,进行故障诊断。使用误差反馈算法和模糊理论训练神经网络,根据训练完成的T-S模型对汽车防抱死系统故障进行诊断。体现了其诊断的准确性强和适用性广的特性。     

电动汽车过充燃爆事故模拟及安全防护研究

频繁发生的电动汽车安全事故已经严重影响了电动汽车产业的健康发展,其中,由于过充电引发的安全事故占有相当高的比例。为研究锂离子电池电动汽车过充电引发热失控导致的燃烧爆炸事故,该文首先通过对磷酸铁锂电池模组进行过充热失控实验,发现电池模组在热失控发展过程中引发爆炸的可燃气主要成分为汽化电解液;其次,基于爆炸模拟软件(FLACS)建立小型电动汽车几何模型,以锂离子电池过充引发的汽化电解液为燃料进行了电动汽车爆炸特性研究,对比分析了不同方向泄压设计的泄爆效果。研究发现,不同泄压位置设计对爆炸冲击波扩散方向影响作用明显,当泄压孔设置在电池舱侧下方时,泄压效果最好,可有效减小爆炸强度。在合理的设计下,改变泄压孔的大小及开启压差可减小对周围车辆的冲击,尽可能地避免引燃相邻车辆。