基于改进PSO-WNN的新能源汽车在线监控预警系统的研究

【摘要】：随着能源危机以及环境污染问题的日益严重，新能源汽车的发展受到各国政府的高度重视。然而新能源汽车的迅速发展，也暴露出了其自身的一些安全问题。为了保证新能源汽车安全可靠的运行，对新能源汽车运营提供在线监控服务是十分必要的。本论文设计的新能源汽车在线监控预警系统不仅提供新能源汽车运行状态数据采集、与监控中心的实时通讯功能，而且还能根据车辆实时运行状态产生安全预警消息，保障了新能源汽车运营安全，对于运营服务提供决策支持具有重要的意义。 文章首先概述了新能源汽车在线监控报警系统主要功能、系统工作原理、数据无线传输协议(JT/T808—2011)。由于监控中心回传的复杂路线与不规则区域，车辆终端难以拟合；动力电池荷电状态(SOC)与健康状态(SOH)值难以预测，文章引入了具有自学习、鲁棒性、容错性性质的小波神经网络。在研究了小波神经网络、粒子群优化算法的理论基础上，提出了一种改进的粒子群算法来作为小波神经网络的训练算法，并建立了基于改进粒子群小波神经网络（PSO-WNN）的融合算法模型。并从新能源汽车车辆定位监控报警、动力电池SOC预警、动力电池SOH预警三个部分给予了算法验证。通过大量的仿真实验，结果表明基于改进的PSO-WNN的新能源汽车在线监控预警系统可以实现满足实际应用要求，具有可行性。 【关键词】：粒子群算法 小波神经网络 车辆在线监控系统 SOC与SOH的预测
【学位授予单位】：河北工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：TP277;U469.7
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 第一章 绪论8-12
• §1-1 论文选题的研究背景8-10
• 1-1-1 新能源汽车发展中的安全问题8-9
• 1-1-2 车辆在线监控系统的研究现状9-10
• §1-2 课题研究的目的及意义10-11
• §1-3 本文研究主要内容11-12
• 第二章 新能源汽车在线监控预警系统设计12-18
• §2-1 系统工作原理及功能介绍12-13
• §2-2 无线通信模块设计13-15
• 2-2-1 808 协议分析13-15
• 2-2-2 无线数据传输设计15
• §2-3 在线预警模块设计15-17
• 2-3-1 车辆定位监控报警15-16
• 2-3-2 电池荷电状态（SOC）预警16-17
• 2-3-3 电池健康状态（SOH）预警17
• §2-4 本章小结17-18
• 第三章 改进 POS-WNN 的算法模型18-29
• §3-1 小波概述与发展趋势18-20
• §3-2 小波神经网络结构的研究20-22
• 3-2-1 小波神经网络的分类20-21
• 3-2-2 小波神经网络的结构21-22
• §3-3 小波神经网络优化方法的研究22-23
• 3-3-1 遗传算法22
• 3-3-2 粒子群优化算法22-23
• §3-4 基于优化粒子群的小波神经网络的融合算法23-28
• 3-4-1 改进的 PSO 算法25-26
• 3-4-2 改进 POS 与 WNN 融合算法26-28
• §3-5 本章小结28-29
• 第四章 基于改进 PSO-WNN 的新能源汽车在线监控预警系统29-44
• §4-1 基于改进 PSO-WNN 定位跟踪报警的研究29-33
• 4-1-1 报警系统模型建立29-30
• 4-1-2 WNN 的网络训练30-32
• 4-1-3 定位跟踪报警系统的验证试验32-33
• §4-2 动力电池 SOC 预警的研究33-37
• 4-2-1 常见几种 SOC 的预测方法33-34
• 4-2-2 基于改进 POS-WNN 的 SOC 预测34-37
• §4-3 动力电池 SOH 预警的研究37-41
• 4-3-1 常见几种 SOH 的预测方法37
• 4-3-2 基于改进 POS-WNN 的 SOH 预测37-41
• §4-4 在线监控预警系统软硬件的搭建41-43
• §4-5 本章小结43-44
• 第五章 结论与展望44-45
• §5-1 论文总结44
• §5-2 论文展望44-45
• 参考文献45-48
• 致谢48-49
• 攻读学位期间所取得的相关科研成果49

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