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电驱动总成效率台架测试系统测量不确定度研究
| 论文题名： | 电驱动总成效率台架测试系统测量不确定度研究 |
| 关键词： | 电动汽车;电驱动总成效率;台架测试系统;不确定度 |
| 摘要： | 效率台架测试是电驱动总成开发过程中必不可少的环节，随着电动汽车的快速发展，对电驱动总成效率要求越来越高，这对电驱动总成效率台架测试提出了新的要求。目前，无论是采用进口设备还是国产设备，普遍存在电驱动总成效率台架测量准确性无法量化评价、典型工况难以测准、测量重复性和再现性较差，无法满足电驱动总成开发需求。同时，相关研究主要集中在传感器、数据采集系统精度方面，对于电驱动总成效率台架测试系统的研究较少。为此，本文从电驱动总成效率台架测试流程着手，重点研究在线标定环节和整个测试系统测量不确定度，对于提高效率测量精度和准确性具有重要的工程实用价值。 首先，分析了电驱动总成效率台架测试原理，构建了台架效率测试系统方案，完成了转矩转速传感器、功率分析仪、CAN、下位机、工业计算机等选型设计。在此基础上对电驱动总成效率台架测试方法进行了研究，分析了影响效率台架测量不确定度的主要因素，建立了电驱动总成效率台架测试流程。 然后，针对电驱动总成效率台架测试中影响较大的在线标定环节，设计了转矩在线标定系统，并建立了标定系统有限元模型，结合理论分析和有限元分析研究了在线标定系统，建立了转矩在线标定方法，并进行了在线标定。从人机料法环等方面分析了在线标定系统的影响因素，建立测量系统模型，根据标定数据，运用方差分析法分析了在线标定系统的线性与偏倚、标定系统能力指数、重复性与再现性等，并进行了评价。 再次，针对转矩在线标定，分析了各个环节中的不确定度来源，建立了转矩在线标定系统GUM不确定度评定模型，根据标定数据进行了不确定度评定。运用蒙特卡洛法（MCM）与相关算法，验证了GUM法对标定系统转矩不确定度评定的可行性。 最后，采用电驱动总成效率台架测试系统进行了效率测试，运用GUM法与灰色系统理论法分别进行了效率测量不确定度评估，并对结果进行了对比分析。在此基础上，提出了基于BP神经网络的效率测量不确定度预测方法，设计了BP神经网络，利用前4/5个工况点评定结果对神经网络进行训练，应用训练好的BP神经网络模型对其余工况进行了效率不确定度预测，结果表明预测结果与计算结果误差在5%以内，可信度较高。 |
| 作者： | 蒋明聪 |
| 专业： | 工程(车辆工程) |
| 导师： | 邹喜红;王万英 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 重庆理工大学 |
| 学位年度： | 2022 |
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