李德武博士论文摘要

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一类Wolbachia氏菌在蚊群传播的数学模型的动力学研究

1990 年以来，Hoffmann 和 Turelli 建立了世代不重叠的离散模型并做了解释与分析[4] [5]。2014 年， Zheng 等建立了如下时滞微分方程来研究 Wolbachia 传播动力学[6]：
DOI: 10.12677/aam.2021.105195
1856
应用数学进展
武丹，刘建
(t
)
+
RF
(t
)
+
RM
(t
)
,
(1)
dRF
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= −δ1RF
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(t ) x (t )
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+
RM
(t ).
注意到，模型中出生函数为线性函数。一般说来，随着种群规模的增加，其成年个体的出生率和未成年个体的幸存率将下降，这是由于种群内部的竞争引起的，而蚊群的内部竞争主要发生在未成年阶段，所以单位时间内成年个体不再是线性增长。另外，基于成年个体对资源的竞争假设，模型的死亡函数为二次函数。但是大量的事实表明，成蚊之间的竞争几乎可以忽略。基于以上考虑，本文建立一个新的时滞微分方程模型，出生和幸存函数为 Ricker 型函数，而死亡函数用线性函数。
立的随机微分方程模型，Li 等[12]建立的离散竞争模型，Huang 等[13]建立的时滞微分方程。
本文第二节主要分析了模型(2)的动力学性质，包括解的正性、有界性，平衡点的存在性和稳定性和

催化裂化过程增产丙烯的化学基础

异构化：Ｒ。一Ｒｉ，（１０）
１催化裂化的反应机理
烃类催化裂化反应按照正碳离子链机理进行。正碳离
子包括五配位非经典正碳离子和三配位经典正碳离子，其稳
定性按伯碳＜仲碳＜叔碳递增。相同碳原子数烃类化合物
的裂化反应速度按如下顺序递减：异构烯烃＞正构烯烃＞异
此形势下，催化裂化装置增产丙烯将是提高炼油厂效益的有
效途径。
体积大而难以发生时，裂化反应主要按此机理进行。与其它
两种机理相比，单分子裂化反应机理活化能最高，反应速度最慢，需要的反应空间最小，产生的正碳离子也最小。另外，Ｂ酸中心与烯烃或烷烃反应的速度直接与其强度相关Ｊ，因此可以预期强酸中心上的单分子裂化活性比较高。
丙烯是一种仅次于乙烯的重要化工原料，蒸汽裂解装置副产的丙烯是其主要来源，约占总需求量的７０％；其次是流
脱附：Ｒ或Ｒｉ一烯烃＋Ｈ（５）对烯烃而言，该机理就是烯烃与Ｂ酸中心加成生成经典正碳离子，再进行异构化反应或１３一断裂生成小分子烯烃和
Ｂ一断裂：Ｒ。一烯烃＋Ｒｌ（１＜ｉ）（８）
反应温度高，烃分压和转化率低有利于按此机理的裂化
反应。当反应空间狭小，反应（９）和（１２）因正碳离子过渡态
烯高０．２个百分点 …。这样就需要从其他来源获得丙烯，在
反应的８００倍以上。反应温度低，裂化反应。按此机理反应时，正碳离子在足够小之前，即可能与原料分子反应。因此可以预

探讨财政政策在经济发展的作用

探讨财政政策在经济发展的作用韩晓霞摘㊀要：财政政策实际上就是国家制订的财产分配和处理各种财政政策的基本准则，也是可以在此基本准则的基础上反应国家财政分配㊂在如今社会经济发展的前提下，财政政策是发展经济的一项重要工作，为了可以更好地使经济发展进步，需要符合时代的发展，促进生产力经济发展㊂但是，换句话说，国家的财政政策如果不能顺应时代经济的发展，那么可能会抑制国家经济发展㊂关键词：经济财政政策；经济发展方式；财政政策作用一㊁引言文章就主要是关于财政政策在经济发展的作用从而进行研究分析㊂财政工作是一项重要的任务，因为它决定着很多重要的事情㊂其中对于国家的发展经济的进步以及国民生活水平的提升，有着重要的作用意义㊂为了可以更好地讨论研究关于经济发展的影响，主要是分析财政政策的主要特点，从几个方面进行探讨，并提出一些有关内容的看法，希望能够与相关的人进行探讨学习㊂二㊁关于财政政策的内容与特点（一）财政政策的内容简单进行分析，实际上财政政策就是一个国家或者一下地方进行对经济发展检查的一项途径，能够检查经济范围内的工作进展情况，从而进行发展研究管理㊂（二）有关财政政策的特点关于财政政策的分析内容，来进行探讨关于财政政策在经济发展的作用中的特点，经过分析发展，主要的特点是：全面性，财政政策实际上就是财政工作的主要表现形势，几乎所有的国家或者不同地区都会采用不同的经济发展路线，从而完成国家的经济发展目标，但是不可否定的是，都需要财政政策的基本形式来进行表现出来㊂财政政策的全面发展通常有以下几点方面进行：第一，财政政策主要接触范围多，这是因为经济领域所接触范围不一样而导致的原因，国家经济的发展也是特别关乎于民生发展，结合生活实际不同的方向，都需要对经济发展进行有效的调整控制，那么财政政策就需要更多的方面，这就明显需要表现出经济政策的全面性㊂第二，财政政策对于调控目标需要进行整体性的影响，实际上就是明确表述出，简单单一的财政政策的影响面力度是非常重要的㊂比如：年人均收入高低㊁银行的利率的变化㊁经济发展的道路路线这都可能对其产品影响㊂三㊁对当前我国财政政策与货币政策的比较进行分析根据目前的发展形势可以看出，国家的对于财政政策的调整控制措施可以从几点进行分析：一方面，就是经济增长过于快而没有效率：流动性多产生过剩的现象；另一方面，就是国家贸易偏差度过于悬殊㊂通过这些问题就可以明显看出，货币政策进行一定的调整之后而产生的结果通常是最能够吸引人们的目光，借助于国家央行发布的政策来适当地对财政政策进行调整，从而有着重要的作用，但是就会使货币政策大幅度降低㊂这就需要我们站在宏观的角度上进行分析，并且把发展目光放在财政方向上㊂通过这些问题的分析发展，货币政策的调整政策的效果收到了一定的关注，通过国家央行进行发行，那么这样的方法的发布能够进行经济整体的调整，尽管财政政策在经济稳定的发展中做出了重要的贡献，但是明显可以显示出是低于货币政策㊂应该正确认识到两者之间的差异化，并且关注财政政策对于我国经济发展的重要作用㊂我国财政政策主要作用特点实际上就是能够对经济进行稳定的发展，从而用不同的方法进行改变㊂例如：把政府财政的支出用来促进经济的需求，那么从而达到提升国民收入的目的，换句话说就是能够控制社会的总体需求，降低国民的经济收入㊂四㊁关于财政政策在经济增长中的作用（一）税收政策的作用税收政策实际上是财政政策的主要方式，主要是通过税收的缩减或者是说能够做一定的调控作用，如果在投资消费方面能够对税收进行减少时，就会促进人们的投资消费欲望，这样就可以提升其经济的发展㊂另外，经济的稳定增长也是能够保持税收的稳定，政府通常都是通过财政政策来进行公共投资项目从而达到一定的目标，并且通过政府的宣传和引导，尽可能地将自己个人的收入进行投资和银行储存㊂因为只有政府财政收入的增加，才会对经济发展进步有着更加明显的促进作用㊂（二）财政支出的作用经济学最基本的就是从消费㊁投资和进出口方面从而构成经济发展的重要三个方面，财政的支出实际上对于经济提升的效果会有特别明显的表现形式，因为能够直接调整收入分配问题，另外可以面对社会资金可以更加合理的进行规划流动的方向，通过这种整体储蓄资金进行重新的分配，从而可以达到经济结构的调整目标㊂投资产业的不断扩张的情况下，财政支出进一步刺激了需求，其带来的效果主要有以下两个方面：第一，政府可以在建设投资中直接将社会投资进行广泛扩大㊂第二，如果财政出现空虚的时候，那么就可能会对民间的企业做出相应排斥，从而使印象度降低㊂因此财政支出不仅仅是财政政策的举措，实际上对于抑制经济退步下降也有些重要明显的效果㊂五㊁结语财政政策主要是国家调控经济的重要目标，并且对经济发展有些特殊的重要性，能够有效地利用政策促进我国发展市场经济，从而可以调控国家经济的快速发展有着重要的作用，发挥其根本效益并且尽可能地减少当前局限性所带来的影响，只有这样才可能对我国经济发展产生最积极的作用㊂参考文献：［１］杨春玲．刺激经济增长的财政政策选择［Ｊ］．浙江社会科学，２０００（６）．［２］刘江．资本有机构成变化对利润率下降的制约［Ｊ］．北京化工大学学报（社会科学版），２００８（２）．［３］张金胜．中国政府财政科技投入适度规模研究［Ｊ］．西北大学，２０１１．［４］欧阳煌．财政政策促进经济增长的理论与实证研究［Ｊ］．长沙：湖南大学，２００７．［５］杨体军．中国财政监督的理论研究和实证分析［Ｊ］．长春：吉林大学，２００７．［６］冯佳文．民生财政支出的消费传导效应研究［Ｊ］．重庆：重庆大学，２０１０．［７］肖炎舜．中国财政政策调控的阶段性变化研究［Ｊ］．北京：中国社会科学院研究生院，２０１７．作者简介：韩晓霞，新疆银行股份有限公司㊂４８。

三苯甲基类中性自由基的合成及其电致发光性能研究—突破OLED内量子效率25%上限的新途径

三苯甲基类中性自由基的合成及其电致发光性能研究—突破OLED内量子效率25%上限的新途径在显示和照明领域中,有机电致发光器件(OLED)的应用是一件开创性的工作,OLED器件集成了自发光、全视角、可弯曲、能耗低等诸多优势,逐渐成为显示和照明领域的领跑者。

然而,有机电致发光器件的研究仍然存在一些关键性问题。

比如,如何在降低材料成本的同时又有效利用不发光的三线态激子等。

虽然磷光材料能够有效地解决荧光OLED中三线态激子利用难的问题,从而实现100%器件内量子效率(IQE),但是贵重金属的磷光材料价格昂贵,并且难以获得能够达到欧洲广播联盟(EBU)标准的深蓝磷光材料。

最近,热致延迟荧光(TADF)材料解决了OLED材料价格昂贵的问题,实现了荧光分子中三线态激子的有效利用,从而获得了IQE为100%的OLED器件。

除此之外,研究报道显示,通过三线态-三线态淬灭(TTA)和杂化局域电荷转移激发(HLCT)态等途径也可以有效利用三线态激子实现高效率发光。

虽然上述方法具备的优点进一步推进了OLED的发展,但是存在的一些问题仍需要我们继续探索,以获得廉价、高效率的材料与器件。

因此,本论文讨论了OLED的发展状况、工作原理、不同类型OLED发光材料及其发光原理和优缺点。

为了解决三线态激子难以利用和材料价格昂贵等问题,与其他发光机理不同,我们提出了有机中性自由基双重态发光机理。

从发光机理来看,磷光、TADF、TTA或者HLCT,都围绕着“三线态激子利用”的问题展开研究。

与上述工作都不同,本论文中提出了双重态发光原理。

由于有机中性自由基(有机开壳分子)分子最外层只有一个单电子,根据量子力学原理,单个未成对电子的自旋组态为双重态。

这种双重态激子跃迁返回基态时,不会受到电子自旋禁阻的限制。

因此,理论上以有机开壳发光分子作为发光材料的OLED器件内量子效率能够达到100%。

因此,我们以研究有机中性自由基双重态激子发光机理为目标,重点进行了以下几方面的工作:1.我们选择稳定且发光的三(2,4,6-三氯苯基)甲基自由基(TTM),根据相关文献报道适当优化反应条件,通过与咔唑反应,成功合成出对应的中性自由基TTM-1Cz和TTM-2Cz。

2010年全国优秀博士学位论文提名论文名单

郭永虎
李晔
东北师范大学
2010087
非线性偏微分方程的渐近极限
张国敬
张凯军
东北师范大学
2010088
锂离子电池及其电极材料的研究
谢海明
王荣顺
东北师范大学
2010089
两种果蝠对植物种子的传播及行为学研究
唐占辉
盛连喜
东北师范大学
2010090
福柯微观权力思想研究--兼论马克思哲学的微观视域
赵福生
衣俊卿
简水生
北京交通大学
2010019
高速列车受电弓滑板用Ti3SiC2系材料的制备与性能研究
黄振莺
翟洪祥
北京交通大学
2010020
SiC纳米线力学性能原位电子显微学研究
张跃飞
张泽
北京工业大学
2010021
功能梯度材料结构中的波动特性及其检测方法研究
禹建功
吴斌
北京工业大学
2010022
形变碳纳米管的结构及晶格振动特性研究
Perelman的泛函在Ricci流中一些新的应用
张振雷
方复全
南开大学
2010062
高性能铌酸锂晶体与光电器件产品化的关键技术研究
孙军
许京军
南开大学
2010063
两亲性树枝状嵌段共聚物的合成及其超分子自组装研究
杨淼
王维
南开大学
2010064
头孢噻肟钠结晶技术研究
张海涛
王静康
天津大学
2010065
流动的土地--明清以来黄河小北干流区域社会研究
郁惠蕾
许建和
华东理工大学
2010122
新型环糊精分子梭的合成及性能研究
马骧

随机过程在信息与通信工程领域中的应用

随机过程在信息与通信工程领域中的应用*名：***学号：**********专业：信息与通信工程信息科学技术学院内容摘要信息与通信工程中存在大量的随机现象和随机问题。

如：信源是随机过程；信道不仅对随机过程进行了变换，而且会叠加随机噪声；从叠加了噪声和进行了变换之后的接收信号中将所需要的信号进行恢复；多个业务请求要共享一个资源的排队问题等等。

随机过程理论在信息与通信工程领域中已经得到了广泛的应用。

本文主要研究了随机过程中的泊松过程、马尔可夫过程以及平稳过程在信息与通信工程中的应用。

关键词：通信与信息工程；泊松过程；马尔可夫过程；平稳过程ABSTRACTThere are a lot of random phenomena and random problems in Communication and Information Engineering, such as: the signal source is a random process; channel is not only a transformation of random process, but also superimposed random noise; the received signal which is the superposition of the noise and after the transformation will be needed to restore the signal; queuing problems that multiple service request to share a resource. Stochastic process theory has been widely used in the field of Information and Communication Engineering. This thesis studies the stochastic process of Poisson process, Markov processes and stationary processes in Communication and Information Engineering.Keywords: Communication and Information Engineering; Poisson process; Markov process; stationary process1. 信息和通信系统中的随机问题信息和通信系统是一个产生、传输或处由电于信息的系统．在信息与通信工程中，存在大量的随机对象和相应的随机问题．下面我们就一些典型的例子加以说明[2]。

基于单片机的温室环境数据监测系统设计

图 5 总体调试效果
4 结语
在硬件方面使用 STM32C8T6 与相关外设设计农田温室环境数据监测系统是可行的。首先 STM32 微控芯片的基本功能完全可以满足系统设计的需要。作为一个工业级的控制芯片能够有足够的的 I/O 口用于外接各种外设。在此之外，微控芯片高达 72 MHZ 的处理速度能够相当迅速的对信息判断进行处理，这对于系统性能的优化提供了先决条件。再利用 DHI11、土壤湿度传感器的过程中，高集成的微控制器提供了便利的开发环境。其次是本系统采用 OLED 屏幕以及蜂鸣器作为报警装置，相比较于传统的人工监测更加智能化。在软件方面，使用将系统工作过程具象化的状态机思想可以及为具体的分析，完善程序逻辑。除此之外，使用模块化编程，将每一个模块当成一个任务描写，将模块的信息详尽的编写，在以后改进修改时能更简单，毕竟读程序无论是自己的还是被人的都是一件困难的事。
更进一步。随着自动化技术的进步，控制的成本的降低
和控制技术实用性提高，使用微控制的控制系统深入百
姓的日常生活。本课题的控制系统通过利用传感器技术采集田间信息，通过自动控制技术进行计算，得到结果控制执行模块这一过程。这一过程甚至完全不需要人力的参与，能够独立的运行，不仅解决水资源浪费问题，还能减少人力消耗，节省资金。
14 产业科技创新 2019，1（24）：14~产15业科技创新 Industrial Technology Innovation
Industrial TechnologVy oIln.1n ovNaoti.o2n4
基于单片机的温室环境数据监测系统设计
杨子成
（商洛学院，陕西商洛 726000）
摘要：与农业发达国家相比，我国的农业科技方面还处于刚刚起步的状态，多数自动化农业设备仍然使用在科研方。目前在温室环境数据监测方面，自动化设备比较落后。本文介绍了以STM32F103RCT6微控制器为核心，结合多种外设进行设计的温室环境数据监测系统。主要以温湿度度传感器和土壤湿度湿度传感器作为获得农田环境的传感器测量模块。以继电器为执行模块。以基本的按键输入和OLED显示屏输出信息联合作为人机交互模块。程序则采用更加方便易懂的封装好的C语言库函数进行编写。关键词：STM32；温室环境；数据监测；传感器中图分类号：TP311.56 文献标识码：A 文章编号：2096-6164（2019）24-0014-02

甘蓝型油菜漆酶基因家族成员表达模式及与茎秆抗折力的关联分析

甘蓝型油菜漆酶基因家族成员表达模式及与茎秆抗折力的关联分析目录一、内容概要 (2)1. 研究背景 (2)2. 研究目的与意义 (3)3. 研究方法与实验设计 (4)二、甘蓝型油菜漆酶基因家族成员概述 (5)1. 漆酶基因家族的定义与分类 (7)2. 甘蓝型油菜漆酶基因家族成员的筛选与鉴定 (7)3. 漆酶基因家族成员的基本信息 (9)三、甘蓝型油菜漆酶基因家族成员表达模式分析 (10)1. 表达谱数据获取与处理 (11)2. 表达模式可视化与统计分析 (12)3. 表达模式聚类与功能注释 (14)4. 表达模式在不同组织及发育阶段的比较 (15)四、甘蓝型油菜漆酶基因家族成员与茎秆抗折力的关联分析 (16)1. 材料准备与实验设计 (17)2. 茎秆抗折力测定方法 (18)3. 基因表达量与茎秆抗折力的相关性分析 (18)4. 基因编辑技术验证 (20)五、结论与讨论 (21)1. 甘蓝型油菜漆酶基因家族成员表达模式的比较分析 (23)2. 漆酶基因家族成员与茎秆抗折力的关联机制探讨 (23)3. 研究的创新点与不足之处 (25)六、展望 (26)1. 深入挖掘漆酶基因家族在甘蓝型油菜中的功能与应用 (27)2. 探讨漆酶基因家族与植物其他性状的关联分析 (28)3. 为甘蓝型油菜的高产、抗逆等育种目标提供新的思路与策略..30一、内容概要甘蓝型油菜漆酶基因家族的鉴定与生物信息学分析：通过基因序列比对、生物信息学软件分析等手段，鉴定甘蓝型油菜漆酶基因家族的成员，并对其基因结构、蛋白质特性等进行深入研究。

表达模式分析：利用实时荧光定量PCR等技术，分析不同组织部位、不同发育阶段以及不同环境条件下甘蓝型油菜漆酶基因家族成员的表达情况，探究其表达模式。

茎秆抗折力测定：通过物理测试方法，测定甘蓝型油菜茎秆的抗折力，分析其力学特性。

关联分析：结合表达模式分析结果和茎秆抗折力数据，分析甘蓝型油菜漆酶基因家族成员的表达与茎秆抗折力之间的关联性，探讨其在提高茎秆抗折力方面的作用机制。

一种锂电池SOH估计的KNN-马尔科夫修正策略

第47卷第2期自动化学报Vol.47,No.2 2021年2月ACTA AUTOMATICA SINICA February,2021一种锂电池SOH估计的KNN–马尔科夫修正策略赵光财1,2林名强1戴厚德1武骥3汪玉洁4摘要锂离子电池的健康状态(State of health,SOH)是决定电池使用寿命的关键因素.由于锂电池生产工艺、工作环境和使用习惯等的差异性导致其衰退特性具有较大差异,因此锂电池SOH难以精确估算.本文采用数据驱动的方式通过对采集的电压数据进行特征提取,使用贝叶斯正则化神经网络对锂电池SOH进行预测,同时引入KNN–马尔科夫修正策略对预测结果进行修正.实验结果证明,贝叶斯正则化算法对锂电池SOH的预测准确度较高,KNN–马尔科夫修正策略提高了预测的精确度和鲁棒性,组合预测模型对锂电池SOH的平均预测误差小于1%,与采用数据分组处理方法(Group method of data handling,GMDH)、概率神经网络(Probabilistic neural network,PNN)、循环神经网络(Recurrent neural network,RNN)的预测精度进行对比,该模型的预测精度分别提高了33.3%、48.7%和53.1%.关键词锂电池SOH,特征提取,多层前馈神经网络,贝叶斯正则化,马尔科夫链引用格式赵光财,林名强,戴厚德,武骥,汪玉洁.一种锂电池SOH估计的KNN–马尔科夫修正策略.自动化学报,2021, 47(2):453−463DOI10.16383/j.aas.c180124开放科学(资源服务)标识码(OSID):A Modiﬁed Strategy Using the KNN-Markov Chain forSOH Estimation of Lithium BatteriesZHAO Guang-Cai1,2LIN Ming-Qiang1DAI Hou-De1WU Ji3WANG Yu-Jie4Abstract The state of health(SOH)of lithium batteries is a critical factor in determining the battery s end-of-service-life.The diﬀerences of the Lithium-ion battery s production process,work environment,and use habit etc.lead to the massive diﬀerences of the battery s fade characteristics,which,in turn,inaccurate estimation of their battery s SOH. In this paper,the data-driven method was employed for experimental feature extraction.Besides,this paper presents an SOH estimation method based on the Bayesian-regularization neural network and the KNN-Markov chain used for amending the prediction results.Experimental results show that the Bayesian-regularization neural network applied to the SOH estimation could obtain superior accuracy performance,and by combining the KNN-Markov chain,the prediction accuracy(the average prediction error of SOH less than1%)could be improved.On the whole,the combined model shows good pared with the group method of data handling(GMDH),probabilistic neural network(PNN) and recurrent neural network(RNN),the prediction accuracy of the model was improved by33.3%,48.7%and53.1% respectively.Key words Lithium battery SOH,feature extraction,multilayer feedforward neural network,Bayesian regularization, Markov chainCitation Zhao Guang-Cai,Lin Ming-Qiang,Dai Hou-De,Wu Ji,Wang Yu-Jie.A modiﬁed strategy using the KNN-Markov chain for SOH estimation of lithium batteries.Acta Automatica Sinica,2021,47(2):453−463收稿日期2018-03-05录用日期2018-08-01Manuscript received March5,2018;accepted August1,2018国家自然科学基金(61501428),福建省科技攻关项目(引导性项目) (2018H0043),中国科学院科研装备研制项目(YZ201510)资助Supported by National Natural Science Foundation of China (61501428),Project of Science and Technology Department of Fujian Province(Pilot Project)(2018H0043),Research Equip-ment Development Project of Chinese Academy of Science (YZ201510)本文责任编委曹向辉Recommended by Associate Editor CAO Xiang-Hui1.中国科学院海西研究院泉州装备制造研究所晋江3622002.中国科学院大学北京1000493.合肥工业大学汽车与交通工程学院合肥2300094.中国科学技术大学信息科学技术学院合肥230026 1.Quanzhou Institute of Equipment Manufacturing,Haixi Institutes,Chinese Academy of Sciences,Jinjiang362200电池管理系统(Battery management system, BMS)是电动汽车的重要组成部分,在电动汽车电池组的状态监测、保护和电量均衡等方面起到举足轻重的作用[1−2].电池健康状态(State of health, SOH)作为电池系统的关键参数之一,其变化直接影响电池组的使用性能、可靠性及安全性.由于锂离子电池具有能量密度高、稳定性好、使用寿命长2.University of Chinese Academy of Sciences,Beijing1000493.School of Automotive and Traﬃc Engineering,Hefei Univer-sity of Technology,Hefei2300094.School of Information and Technology,University of Science and Technology of China, Hefei230026454自动化学报47卷等优点,已经被许多可再生能源系统用作能量存储设备.但其复杂的内部电化学结构、不确定的外部工作环境等因素使得电池的衰退过程极为复杂,即使同一规格型号的电池其衰退过程也不尽相同,这导致锂电池SOH的准确估计变得十分困难[3].因此,快速、精确地实现锂电池SOH估计一直是一个重要的研究课题.电池的SOH表示当前电池的最大可用容量占额定容量的百分比,用来度量电池的退化程度.锂电池SOH随着使用会慢慢减小,当SOH降低至额定容量的70%时,即认为锂电池寿命终止.SOH的定义如下:SOH=C currentC initial×100%(1)上式中:C current表示锂电池当前最大可用容量;C initial表示锂电池的额定容量,通常指出厂时的标称容量[4].目前已有许多专家学者采用多种不同方法对锂电池的SOH进行估计.Galeotti等[5]采用电化学阻抗谱研究锂聚合物(LiPO)电池的老化,通过拟合阻抗谱提取等效电路模型的参数再现电池放电曲线并引入电池欧姆电阻与可用容量的关系,借助证据理论评估电池的SOH.Chen等[6]基于扩散电容与SOH的相关性,采用遗传算法以实时采集的电流和电压来估计包括扩散电容在内的电池模型参数进而估计锂电池SOH.Mejdoubi等[7]提出混合估计电池荷电状态(State of charge,SOC)和SOH的思路,使用自适应观察器估计SOC的同时使用扩展卡尔曼滤波器(Extended Kalmanﬁlter,EKF)估计SOH,采用闭环估计策略同时结合李雅普诺夫原理保证稳定性.Liu等[8]将基于数据驱动的高斯过程回归(Gaussian process regression,GPR)方法应用于SOH估计,采用改进的组合高斯过程泛函回归(Gaussian process functional regression, GPFR)模型实现了较好的SOH预测.Moura等[9]提出了一种的基于电化学模型的自适应偏微分方程观测器来估计SOH的方法,其通过测量电压和电流来估计该模型的参数.Ng等[10]认为安时积分法对于具有高充电和高放电效率的锂电池的SOC估计是有利的.他们提出了一种基于库伦计数的方法来提高估计精度,并利用SOC来估计SOH.Lievre 等[11]利用电池电阻来量化SOH退化情况,通过电池组响应的电压和电流数据利用电池模型获得电池电阻,进而估计电池的SOH.EKF被Plett[12]引入到电池组的SOH预测中,通过电池组建模和系统参数识别,继而用EKF估计SOC,最终估算出SOH.值得一提的是,卡尔曼滤波及其衍生算法在电池SOC、SOH估计中应用十分广泛.上述方法在预测SOH方面取得了很大的成功,但在实际应用中也存在部分不足之处.基于电化学阻抗谱的SOH预测需要复杂设备测量电池阻抗谱,内阻法、化学模型法、安时积分法在预测精度上略显不足,卡尔曼滤波法在当跟踪目标长时间被遮挡时会导致目标跟踪丢失.目前很多基于机器学习的方法被用于锂电池SOH估计.Wu等[13−14]将重要性采样、数据分组处理方法(Group method of data handling,GMDH)等应用于充放电数据采样和锂电池SOH估计,取得了良好的预测效果. Klass等[15]利用电池充放电过程中的电池电流、电压和温度等参数建立基于支持向量机的电池模型,并用其对电池剩余使用寿命和瞬时电阻的估计进行预测.循环神经网络(Recurrent neural network, RNN)被Eddahech等[16]引入到锂电池SOH估计中,该方法基于等效电路方法的模型,使用RNN来预测电池性能的退化.Lin等[17]使用概率神经网络(Probabilistic neural network,PNN)估计锂电池的SOH,将放电时瞬时电压降以及开路电压作为SOH估计最重要的参数,该方法能实现较高精度的SOH预测.以上方法均可实现较好的预测效果,但SOH估计本质是回归问题,PNN更适合用在模式分类,用于SOH估计需要大量训练样本.RNN能够学习SOH随循环次数衰退的长期依赖,但在短期预测精度上可进一步提高.本文将马尔科夫链引入锂电池SOH估计中并改进为KNN–马尔科夫修正策略以提升对锂电池SOH的预测效果,该修正策略可有效减小随机扰动误差,增强模型的短期预测能力.此外,采用的贝叶斯正则化神经网络(Bayesian regularized neural network,BRNN)具有复杂度较低,同时具有良好的泛化性能.为结合两者优势,本文建立了贝叶斯正则化神经网络结合KNN–马尔科夫修正策略的组合模型实现锂电池SOH的估计,有效提高了SOH估计的准确性与鲁棒性.本文结构如下,第1节介绍预测方法原理包括贝叶斯正则化网络和马尔科夫链.第2节介绍所做的工作包括预测模型的建立、特征提取以及KNN–马尔科夫修正策略.第3节介绍实验结果,验证KNN–马尔科夫策略的有效性及所提出预测模型的准确性.第4节是本文得出的结论.1预测方法原理1.1贝叶斯正则化神经网络该神经网络为基于误差反向传播算法的多层前馈神经网络,其网络结构如图1[18]所示,包括输入层、隐藏层和输出层三层[19].设神经网络的训练样2期赵光财等:一种锂电池SOH 估计的KNN–马尔科夫修正策略455本D (x i ,t i ),i ={1,2,···,n },n 为训练样本数,W 为网络参数向量,M 为网络模型,f 为Sigmoid 激活函数,表达式为f (x )=11+e −x ,t 为网络训练目标值,神经网络的性能函数定义为均方差形式:J W=12ni =1(f (x i ,W,M )−t i )2(2)采用梯度下降法调整网络权重ωhj =ωhj −∆ωhj ,其中∆ωhj =η∂J W∂ωhj ,ωhj 为第h 层的第i 个权值,η为网络学习率.图1多层前馈神经网络结构示意图Fig.1Structure of multilayer feedforward neural network为防止神经网络训练过程中出现网络过拟合现象,采用正则化算法优化网络结构,以提高其泛化能力[20].正则化方法对网络性能函数加入正则项E W :E W=12 W 22=12mi =1ω2i(3)上式中ω为网络权值,m 为网络参数总数,目标函数于是变为F (W )=βJ W +αE W [21],即:min W,α,β(F (W ))=12βn i =1f (x i ,W,M )−t i 2+12α W 22(4)α和β为正则化系数,β侧重于减小训练误差,α侧重于减小权值规模,贝叶斯正则化算法在两者之间寻求平衡,贝叶斯正则化神经网络训练的训练过程即寻找最优化的参数使得该目标函数最小化.假定数据集和初始网络权值均服从高斯分布,由贝叶斯准则求解最大后验概率,即极小化网络训练目标函数,得到使目标函数最小的W MP 处的α和β[22]:αMP =γ2E W (W MP ),βMP =n −γ2J W (W MP )(5)其中神经网络的有效参数个数为γ=m −2αMP (tr(H −1)),m 是神经网络的参数数量,H 是目标函数在W MP 处的Hessian 矩阵α∇2E W +β∇2J W .首先确定神经网络结构,由于采用正则化算法,隐藏层神经元数量可稍大于最优的隐藏层神经元数量,同时初始化超参数α和β,利用式(5)不断估计参数α和β的新值;计算H 矩阵及有效参数个数γ,γ为网络中起减少误差作用参数数量,如果γ接近于m 时需适当增加隐藏层神经元个数.在总误差迭代过程中,当总误差没有较大改变时,网络训练收敛.1.2马尔科夫链马尔科夫过程描述了一个具有若干个状态的系统,其每个状态都可以根据固定转移概率传递给另一个状态.马尔科夫链可以看作是某些概率的状态转换过程,一个随机过程过渡到未来过程的概率只取决于当前的状态[23−24].一步转移概率矩阵和m 步转移概率矩阵P 1和P m 分别为:P 1= P (1)11...P (1)1n.........P (1)n 1...P (1)nn ,P m = P (m )11...P (m )1n .........P (m )n 1...P (m )nn(6)P (n )ij =m (n )ij /M i 为状态E i 经过n 步后转移到状态E j 的转移概率,其中m (n )ij 为训练数据中由状态E i 一步转移到E j 的次数,M i 为以E i 作为起始状态的状态个数.m 步转移的矩阵概率为一步转移矩阵经过m (m >1)步从而实现相应状态的概率矩阵.一步转移概率矩阵和m 步转移概率矩阵的关系如下:P m =[P 1]m (7)2预测模型的建立2.1预测模型的建立流程基于锂电池衰减过程复杂的非线性特征,本文采用了数据驱动的思路,对传感器获取的电池充电过程中的电压数据进行特征提取,提取具有鲁棒性及多样性的8个特征用于SOH 估计,这些特征能准确估计电池SOH.为保证SOH 估计具有较高的准确度,采用贝叶斯正则化神经网络进行SOH 估计,该网络能够防止训练过程的过拟合,具有良好的泛化能力,提高SOH 估计准确度.同时从训练数据中456自动化学报47卷学习SOH 估计误差的统计特性并用于预测SOH 估计误差,采用KNN 算法对误差值进行预处理,划分状态空间并计算状态转移矩阵,使用马尔科夫链得到预测SOH 的经验估计误差,并对神经网络SOH 预测值进行误差修正得到最终SOH 估计值.预测模型如图2所示.2.2特征提取本文采用的实验数据来自NASA 公开数据集[25]中的一组锂电池(#5、#6、#7),该组电池在室温25℃下循环进行充电、放电和阻抗测试.首先在恒流(Constant current,CC)模式下以1.5A 电流充电,直到电池电压达到4.2V.然后继续保持恒压充电(Constant voltage,CV)模式,直到电荷电流降至20mA,充电过程中电压、电流及SOC 变化曲线如图3(a)所示.本文使用电压数据并结合SOC 增量进行特征提取,基于不同SOH 电池充电电压随时间变化具有的规律性(图3(b))提取特征用作SOH 估计.首先对传感器信息进行数据预处理,根据循环次数对数据进行分组并剔除无效值.然后利用统计方法提取该组电池恒流充电过程的电压信号特征,主要包括电压均值和电压增量累积以及其d SOC /d V 特性三个方面.电压的均值反映了电压直流分量的大小,用来刻画电压幅值的大小.设电池管理系统采集到的离散电压信号表示为,则电压均值为[26]:V ave=1n ni =1|V (i )|(8)其次,电压增量累积反映SOH 变化时电压的波动大小.设M 为电压信号的增量累积,则电压增量累积公式为[26]:M =n −1 i =1|∆V (i )|=n −1 i =1|V (i +1)−V (i )|(9)再次,从电池衰退的物理容量降低的客观实际出发,即相同电压的所容纳的电量在电池衰退过程中变化明显,故d SOC/d V 可作为电池退化特征.图3(c)为不同充电循环次数下d SOC/d V 曲线变化曲线[27],在SOH 差异最明显的Peak1、Peak2处各取两个d SOC/d V 值作为神经网络输入的电池退化特征.为综合考虑特征多样性及预测的准确性,采用如图3(d)所示组合特征作为BRNN 的训练输入.2.3KNN–马尔科夫修正策略神经网络对锂电池的SOH 进行预测得到的非线性模型存在局部偏差过大,部分区域拟合效果不佳的缺点,因此本实验采用了KNN–马尔科夫方法对神经网络模型预测的SOH 进行必要的修正,从而整体上减小模型的预测误差,提高模型的短期预测精度.2.3.1KNN 误差处理假定估计误差分布为一维高斯分布,由于随机性或者数据误差产生远离其他样本点的野点,不能准确反映误差区间及分布的真实情况,如果直接从训练数据中划分马尔科夫状态将会对误差区间估计造成偏差.对于这种情况,本文采用一个基于K 近邻思路来对数据进行预处理.该方法从误差数据中心取一点开始计算,计算该点与k个近邻点的距离图2预测模型流程图Fig.2Flowchart of the proposed prediction model2期赵光财等:一种锂电池SOH估计的KNN–马尔科夫修正策略457图3特征提取Fig.3Feature extraction 的之和以及其相邻点的k个近邻的距离之和,KNN的距离计算公式为[28]:distance(X,Y)=ki=1(x i−y i)2(10)其中,X、Y为两个点,如果相邻两误差点KNN距离之和的比值大于某一阈值则相应调整这两个误差点中远离数据中心点的数据使得该点像数据中心靠拢使其满足条件,其公式为:λi=km=1distance i+1mki=1distance im(11)其中λi为第i次KNN计算的比值,km=1distance i+1m表示第i个点的k个近邻点的距离之和,ki=1distance im表示其相邻的第i+1个点的k个近邻点的距离之和.该方法不会改变误差序列排列顺序,同时选择合适的阈值不会改变误差内部数据,仅使数据两端极大或极小的偶然值不再过于偏离数据中心,使得误差的状态空间划分更能反映实际情况,从而降低由于系统不确定性或随机误差造成的干扰.2.3.2马尔科夫修正基于KNN对误差数据处理,采用马尔科夫链对神经网络预测结果进行误差修正.根据训练数据误差分布划分马尔科夫链预测的状态空间[29],本文将状态转换划分为三个状态区间,分别为S1[0, x−0.5s],S2[x−0.5s,x+0.5s],S3[x+0.5s,1],其中s为训练数据的标准差,在划分马尔科夫链状态空间前需用式(12)将数据归一化到[0,1]之间.˜x=x−x minx max−x min(12)对神经网络的误差序列进行预测修正.设残差所处状态为α(t),如当a<α(t)<b,则处于该区间中的马尔科夫预测的修正误差为c=(a+b)/2,各状态区间的修正误差构成状态误差矩阵Q,其中n 为状态区间个数,结合第1.2节马尔科夫链内容得458自动化学报47卷修正公式为:F=F g−P0·P m·Q(13)其中,F为修正后的预测值;F g值为贝叶斯正则化神经网络的预测值;P0为1×3维初始状态矩阵;P m为3×3维m步状态转移矩阵;Q指3×1维状态误差矩阵.3实验结果及分析3.1验证KNN–马尔科夫修正策略我们通过使用KNN–马尔科夫修正前后预测值对实测值的拟合程度对比对该修正策略进行实验验证,以检验该修正策略的有效性.实验中随机选取164次充放电电压电流特征数据的85%作为训练数据,15%作为测试数据,SOH真实值作为网络训练目标.采用平均绝对误差(Mean absolute error,MAE)和均方误差(Meansquare error,MSE)来评估算法SOH估计准确度,MAE反映总体预测误差的大小,MSE用来反映预测值对于真实SOH的偏离程度,MAE和MSE分别定义为:MAE=1nni=1|(x i−µ)|,MSE=ni=1(x i−µ)2n−1(14)划分状态空间前使用KNN算法对偏离误差分布的孤立点进行调整,选取阈值λ=3,从数据中心点开始,向数据两端分别进行调整,调整的结果是该假定的一维高斯分布的内部误差数值发生不发生变化或微小变化,仅分布边缘处的由于误差或偶然性出现的过大或过小数据向数据中心调整,通过调整可以使学习到的误差状态空间更接近真实情况.由上文状态划分公式计算得一个马尔科夫状态集,由数据计算得到S1[0,0.32375],S2 [0.32375,0.46865],S3[0.46865,1],由公式x= x min+˜x·(x max−x min)反归一化得到相对误差序列的三个状态分别为S1[−3.236,−1.110], S2[−1.110,−0.114],S3[−0.114,−3.539].并按此划分规则将各个预测误差划分为相应的马尔科夫状态,如表1所示.根据状态空间划分,计算得到状态转移矩阵,并对BRNN预测值进行修正.状态转移矩阵见式(15),BRNN预测值及马尔科夫修正后误差见表2.表1BRNN预测值相对误差及状态划分Table1BRNN prediction error and state division序号实测值预测值相对误差(%)归一化相对误差(%)状态10.64450.6431−0.21720.4569220.74800.7253−3.03470.1425130.96650.9646−0.19650.4496240.95020.95080.06310.4865350.58020.5695−1.84420.3194160.75560.7344−2.80570.1647170.92940.93010.07530.4879380.92220.9440 2.36390.7994390.68080.6927 1.74790.65331 100.86150.8503−1.30010.31231 110.75560.76190.83380.57063 120.64450.6431−0.21720.45692表2BRNN预测误差及马尔科夫修正误差Table2BRNN prediction and Markov correction error序号实测值预测值修正前误差(%)修正后误差(%)1 1.00000.9809 1.9090 1.444620.99420.9753 1.8847 1.420330.99410.9741 2.0029 1.538540.98780.9720 1.5855 1.121150.96650.96460.1857−0.278760.96070.9623−0.1558−0.620270.95540.9333 2.2035 1.739180.93870.9590−2.0253−0.369990.93290.9486−1.57360.0818100.92220.9440−2.1778−0.5224P1=0.710.260.030.080.710.220.240.410.35P2=0.530.380.090.160.610.030.290.500.21P3=0.430.450.130.220.570.220.290.520.19P4=0.370.480.150.250.590.200.290.520.18(15)由图4的(a)、(c)、(e)可以看出,5#、6#、7#电池马尔科夫修正后的更加接近实测值,局部放大2期赵光财等:一种锂电池SOH 估计的KNN–马尔科夫修正策略459图4马尔科夫修正过程修正前后结果对比Fig.4Comparative results of BRNN and Markov correction图显示组合模型预测准确度好于修正前,验证了马尔科夫修正的有效性.图4的(b)、(d)、(f)为5#、6#、7#电池修正前后的误差对比,从中可以看出马尔科夫修正后绝大部分误差明显减小,修正误差效果明显.如表3所示,马尔科夫修正方法在5、6、7号的电池上验证均提高了BRNN 预测精度,其中5、6、7号电池的MAE 分别降低了25.5%、17.3%、15.9%,表3KNN–马尔科夫修正结果Table 3KNN-Markov correction results编号5#电池6#电池7#电池有无修正无有无有无有MAE (%)0.470.350.520.430.440.37MSE (%2)0.490.370.520.400.480.37MSE 分别降低了26.5%、22.5%、21.8%.实验结460自动化学报47卷果表明,本文提出的KNN–马尔科夫修正方法能够获得更加精确和鲁棒的估计结果.3.2验证组合模型先进性为检验KNN–马尔科夫修正策略与BRNN 的组合预测模型(MC-BRNN)的准确度,与集中较为先进的预测方法进行对比,包括GMDH、PNN、RNN,采用的算法参数如下: BRNN:隐藏层神经元数量为25个,学习率为0.1.GMDH:最大隐藏层数为4,单层最大神经元个数为20.PNN:包括输入层、模式层、竞争层、输出层,平滑系数为0.1.RNN:单层LSTM-RNN结构,隐藏层神经元数量为70.由表4可知,与GMDH、PNN、RNN相比,MC-BRNN能够使得预测结果的MSE和MAE平均分别降低约45.8%、70.3%、79.3%和33.3%、48.7%、53.1%.通过该实验结果对比可以得出,组合模型用到的BRNN能够避免数据的过拟合现象,精度较高.对各算法的训练时间在CPU为i5-3210M (2.5GHz),4GB RAM的计算机上进行统计,得到各算法运行时间如表5所示.从表5中可以看出,PNN训练时间最短, GMDH和MC-BRNN训练时间差别不大,RNN 的训练时间较长.由于SOH变化缓慢,对算法的实时性要求不高,同时结合表3和表4可以看出, BRNN预测SOH的准确度较高,并可以通过设置较大迭代次数以增加训练时间为代价来实现最佳的预测,提高估计的准确度.因此采用MC-BRNN在估计SOH方面具有更好的效果.图5的(a)、(c)、(e)的局部放大图显示MC-BRNN与GMDH、PNN、RNN相比在SOH估计精度方面具有较为明显的优势,对真实值的拟合度更高.图5的(b)、(d)、(f)曲线所示,5#、7#电池的MC-BRNN预测的最大预测误差为3%左右, 6#电池的最大预测误差小于2.5%,误差大部分集中分布在±1%的范围内.综合以上可知,MC-BRNN组合预测模型相对于GMDH、PNN、RNN 对锂电池SOH的预测性能更好.表4各算法准确度对比Table4Comparison of accuracy of each algorithm编号5#电池6#电池7#电池算法MC-BRNNGMDH PNN RNNMC-BRNNGMDH PNN RNNMC-BRNNGMDH PNN RNNMAE(%)0.350.520.640.670.430.610.810.930.370.590.790.83 MSE(%2)0.370.670.94 1.210.400.88 1.30 2.350.370.58 1.57 1.95表5各算法的时间复杂度对比(s)Table5Comparison of time complexity of each algorithm(s)算法MC-BRNN GMDH PNN RNN5号电池 1.5101 1.11840.2994 4.5942 6号电池 1.4361 1.19480.2442 3.7446 7号电池 1.5559 1.11030.2748 4.8092平均值 1.5007 1.13990.27264.38262期赵光财等:一种锂电池SOH 估计的KNN–马尔科夫修正策略461图5MC-BRNN 、GMDH 、PNN 、RNN 预测结果对比Fig.5Comparative results of MC-BRNN,GMDH,PNN and RNN4结论本文建立了基于贝叶斯正则化神经网络与KNN–马尔科夫链的组合预测模型,该模型结合了贝叶斯正则化算法在能够有效避免过拟合的优点与KNN–马尔科夫修正方法在系统短时预测方面的优势,对锂电池SOH 具有较好的预测效果.同时,该组合预测模型对锂电池SOH 的平均预测误差小于1%,能准确估计SOH.KNN–马尔科夫链修正方法可显著提高神经网络的估计精度,该修正方法基于SOH 退化的客观规律性,可提高神经网络15%∼30%的估计精度,该方法也为其他SOH 估计方法提供了一种误差修正思路.最后,本文将组合模型与GMDH 、PNN 、RNN 进行了对比实验,经实验验证,该组合模型的预测精度相比以上两种方法分别提高了33.3%、57.2%和53.1%,同时具有良好的鲁棒性.References1Cheng K W E,Divakar B P,Wu H J,Ding K,Ho H F.Battery-management system (BMS)and SOC development for electrical vehicles.IEEE Transactions on Vehicular Tech-nology ,2011,60(1):76−882Chen Hong,Gong Xun,Hu Yun-Feng,Liu Qi-Fang,GaoBing-Zhao,Guo Hong-Yan.Automotive control:The state of the art and perspective.Acta 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packs:Part1.Background.Journal of Power Sources,2004,134(2):252−26113Wu J,Wang Y J,Zhang X,Chen Z H.A novel state of health estimation method of Li-ion battery using group method of data handling.Journal of Power Sources,2016,327: 457−46414Wu J,Zhang C B,Chen Z H.An online method for lithium-ion battery remaining useful life estimation using impor-tance sampling and neural networks.Applied Energy,2016, 173:134−14015Klass V,Behm M,Lindbergh G.A support vector machine-based state-of-health estimation method for lithium-ion bat-teries under electric vehicle operation.Journal of Power Sources,2014,270:262−27216Eddahech A,Briat O,Bertrand N,Del´e tage J Y,Vinassa J M.Behavior and state-of-health monitoring of Li-ion bat-teries using impedance spectroscopy and recurrent neural networks.International Journal of Electrical Power&En-ergy Systems,2012,42(1):487−49417Lin H T,Liang T J,Chen S M.Estimation of battery state of health using probabilistic neural network.IEEE Transac-tions on 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for dirichlet pro-cess mixture models.Journal of Computational and Graph-ical Statistics,2000,9(2):249−26524Li Xin-De,Dong Qing-Quan,Wang Feng-Yu,Luo Chao-Min.A method of conﬂictive evidence combination based on the Markov chain.Acta Automatica Sinica,2015,41(5): 914−927(李新德,董清泉,王丰羽,雒超民.一种基于马尔科夫链的冲突证据组合方法.自动化学报,2015,41(5):914−927)25NASA.PCoE datasets:battery data set[Online],available: https:///tech/dash/groups/pcoe/prognostic-data-repository/,August22,2017.26Chen Qiao-Yan,Wei Ke-Xin.Signal Statistic analysis for electric vehicle battery SOH.Chinese Journal of Power Sources,2016,40(2):342−344(陈峭岩,魏克新.电动汽车电池SOH的信号统计分析.电源技术, 2016,40(2):342−344)27Weng C H,Feng X N,Sun J,Peng H.State-of-health mon-itoring of lithium-ion battery modules and packs via incre-mental capacity peak tracking.Applied Energy,2016,180: 360−36828Ye Tao,Zhu Xue-Feng,Li Xiang-Yang,Shi Bu-Hai.Soft sensor modeling based on a modiﬁed k-nearest neighbor re-gression algorithm.Acta Automatica Sinica,2007,33(9): 996−999(叶涛,朱学峰,李向阳,史步海.基于改进k-最近邻回归算法的软测量建模.自动化学报,2007,33(9):996−999)29Xue Peng-Song,Feng Min-Quan,Xing Xiao-Peng.Water quality prediction model based on Markov chain improving gray neural network.Engineering Journal of Wuhan Univer-sity,2012,45(3):319−324(薛鹏松,冯民权,邢肖鹏.基于马尔科夫链改进灰色神经网络的水质预测模型.武汉大学学报(工学版),2012,45(3):319−324)赵光财中国科学院海西研究院泉州装备制造研究所硕士研究生.2016年获得中国海洋大学学士学位.主要研究方向为锂电池状态估计.E-mail:zhaoguang-****************(ZHAO Guang-Cai Master stu-dent at Quanzhou Institute of Equip-ment Manufacturing,Haixi Institutes, Chinese Academy of Sciences.He received his bachelor de-gree from Ocean University of China in2016.His main research interest is states estimation of Li-ion batteries.)。

《2024年BiOCl半导体光催化剂中本征缺陷的理论研究》范文

《BiOCl半导体光催化剂中本征缺陷的理论研究》篇一一、引言随着环境保护和能源问题的日益突出，半导体光催化剂在环境治理和新能源开发等领域得到了广泛的应用。

BiOCl作为一种具有优异光催化性能的半导体材料，其本征缺陷的研究对于理解其光催化机制和提高光催化效率具有重要意义。

本文旨在通过理论计算的方法，对BiOCl半导体光催化剂中的本征缺陷进行深入研究。

二、BiOCl半导体概述BiOCl是一种具有层状结构的半导体材料，具有较宽的光学带隙和较高的光催化活性。

其独特的电子结构和物理化学性质使其在光催化领域具有广泛的应用前景。

然而，BiOCl的光催化性能受其内部本征缺陷的影响较大，因此，研究其本征缺陷对于提高BiOCl的光催化性能具有重要意义。

三、本征缺陷类型及性质BiOCl中的本征缺陷主要包括点缺陷、线缺陷和面缺陷等。

点缺陷是指单个原子或离子在晶格中的缺失或取代，如Bi空位、Cl空位等；线缺陷则是由晶格中的一些原子链断裂而形成的，如晶界等；面缺陷则是由于晶体表面的某些区域在结构上发生较大的变化而形成的。

四、本征缺陷的理论研究方法本研究采用第一性原理计算方法，通过构建BiOCl的晶体模型，计算其电子结构和能带结构，进而研究本征缺陷对BiOCl光催化性能的影响。

具体步骤包括：构建BiOCl的晶体结构模型；计算电子结构和能带结构；引入本征缺陷，并计算其对电子结构和能带结构的影响；分析本征缺陷对BiOCl光催化性能的影响。

五、计算结果与讨论1. 点缺陷对BiOCl光催化性能的影响：研究表明，Bi空位和Cl空位的存在会导致BiOCl的能带结构发生变化，影响其光学吸收和电子传输性能。

特别是Cl空位，由于其能级位于导带附近，对光生电子的捕获能力较强，有助于提高BiOCl的光催化性能。

2. 线缺陷对BiOCl光催化性能的影响：晶界处的线缺陷会影响光生电子和空穴的迁移和分离效率。

由于线缺陷处的电子态密度较高，有利于光生电子的迁移和传输，从而提高BiOCl的光催化活性。

《CrBr3铁磁材料对单层WS2谷劈裂的调控》范文

《CrBr3铁磁材料对单层WS2谷劈裂的调控》篇一一、引言近年来，二维材料在物理学和材料科学领域中引起了广泛的关注。

特别是，过渡金属硫族化合物（TMDs）因其独特的电子和光学性质在谷电子学、自旋电子学和光电子学中展现出了巨大的应用潜力。

其中，单层WS2作为一种典型的TMDs材料，具有独特的能带结构和谷自由度，使得其成为研究谷相关物理现象的热门候选材料。

然而，单层WS2的谷劈裂现象受多种因素影响，其中铁磁材料的调控作用尤为关键。

本文将重点探讨CrBr3铁磁材料对单层WS2谷劈裂的调控机制及其潜在应用。

二、CrBr3铁磁材料概述CrBr3是一种具有铁磁性的二维材料，其独特的磁学性质使得其成为调控其他二维材料磁性和电子结构的有效手段。

本文选择CrBr3作为调控单层WS2谷劈裂的铁磁材料，主要是基于其良好的稳定性、较强的磁性和易于与其他二维材料进行堆叠的特点。

三、CrBr3对单层WS2谷劈裂的调控机制（一）实验方法与样品制备实验中，我们首先制备了CrBr3铁磁薄膜，并将其与单层WS2进行堆叠。

通过改变堆叠方式、温度和压力等条件，我们成功实现了对单层WS2谷劈裂的调控。

（二）实验结果与分析1. 谷劈裂的能级结构变化：通过对比不同条件下CrBr3/WS2异质结构的能级结构，我们发现CrBr3的磁性对单层WS2的谷劈裂产生了显著影响。

当CrBr3处于饱和磁化状态时，WS2的谷劈裂程度显著增大；而当CrBr3的磁性减弱或消失时，WS2的谷劈裂程度则相应减小。

2. 磁性调控机制：结合第一性原理计算和实验数据，我们揭示了CrBr3铁磁材料对单层WS2谷劈裂的调控机制。

在异质结构中，CrBr3的磁性可以引起单层WS2的自旋-轨道耦合增强，进而导致谷劈裂程度的增大。

此外，CrBr3的磁性还可以改变WS2的电子能带结构，进一步影响其谷自由度。

四、潜在应用与展望（一）谷电子学应用：CrBr3/WS2异质结构在谷电子学领域具有广阔的应用前景。

《利用以葫芦[6]脲为主体分子的分子机器构建pH敏感性智能GPx人工酶》

《利用以葫芦[6]脲为主体分子的分子机器构建pH敏感性智能GPx人工酶》一、引言随着科技的发展，生物模拟酶已经成为研究领域的热点。

近年来，通过模仿天然酶的特性和功能，人们成功地设计并合成了许多人工酶。

这些人工酶在某些性能上已经能够超越自然酶。

本论文致力于开发一种以葫芦[6]脲为主体分子的分子机器，以此构建一种新型的pH敏感性智能GPx（谷胱甘肽过氧化物酶）人工酶。

二、葫芦[6]脲及其分子机器的构建葫芦[6]脲是一种具有特殊结构的大环分子，具有较好的化学稳定性和生物相容性。

其内部空间大，可容纳其他分子或离子，且能够与特定的生物分子发生相互作用。

基于其特性，我们设计了一种以葫芦[6]脲为主体分子的分子机器。

该分子机器的构建主要分为两个部分：一是葫芦[6]脲的修饰和改造，二是与GPx活性位点的模拟分子的结合。

通过引入pH 敏感的基团，我们能够使分子机器在特定pH环境下发生构象变化，从而影响其与底物的结合和催化活性。

三、pH敏感性智能GPx人工酶的设计与合成在成功构建了以葫芦[6]脲为主体分子的分子机器后，我们开始设计并合成pH敏感性智能GPx人工酶。

该人工酶的设计基于GPx的催化机制和葫芦[6]脲的特殊性质。

我们通过引入pH敏感的基团，使人工酶在不同pH环境下能够发生构象变化，从而改变其催化活性。

具体而言，我们首先合成了一种含有GPx活性位点的模拟分子，并将其与葫芦[6]脲分子机器进行连接。

接着，我们在模拟分子中引入了pH敏感的基团，使其能够在不同pH环境下发生构象变化。

这样，我们就可以通过调节溶液的pH值来控制人工酶的催化活性。

四、人工酶的性能测试与结果分析为了验证我们设计的pH敏感性智能GPx人工酶的性能，我们进行了一系列的测试。

首先，我们测试了人工酶在不同pH环境下的催化活性。

结果表明，人工酶在特定pH环境下具有较高的催化活性，而在其他pH环境下则表现出较低的活性。

这表明我们成功地将pH敏感性引入了人工酶中。

《BiOCl半导体光催化剂中本征缺陷的理论研究》范文

《BiOCl半导体光催化剂中本征缺陷的理论研究》篇一一、引言随着环境保护和能源问题的日益突出，半导体光催化剂在污水处理、空气净化以及太阳能转换等领域的应用越来越受到关注。

BiOCl作为一种典型的半导体光催化剂，因其独特的电子结构和良好的光催化性能，近年来受到了广泛的研究。

然而，其在实际应用中仍存在一些性能上的限制，其中之一便是本征缺陷的存在。

本文旨在通过理论研究，探讨BiOCl半导体光催化剂中本征缺陷的性质、形成机制及其对光催化性能的影响。

二、BiOCl半导体概述BiOCl是一种具有层状结构的半导体材料，其独特的电子结构和光学性质使其在光催化领域具有广泛的应用。

然而，本征缺陷的存在会对其性能产生负面影响，因此对BiOCl中本征缺陷的理论研究具有重要的意义。

三、本征缺陷的形成机制（一）形成原因BiOCl中的本征缺陷主要由晶体生长过程中的缺陷形成能、晶格结构稳定性等因素共同决定。

当晶格结构发生局部失配或能量分布不均时，容易形成本征缺陷。

（二）形成类型BiOCl中的本征缺陷主要包括点缺陷、线缺陷和面缺陷等。

其中，点缺陷是最常见的本征缺陷类型，包括空位、间隙原子等。

线缺陷和面缺陷则主要与晶格结构的不均匀性有关。

四、本征缺陷的理论研究（一）计算方法本文采用密度泛函理论（DFT）对BiOCl中的本征缺陷进行理论研究。

通过计算不同类型本征缺陷的形成能、电子结构等性质，探讨其对光催化性能的影响。

（二）计算结果与分析1. 形成能分析：通过计算不同类型本征缺陷的形成能，发现某些特定类型的本征缺陷在BiOCl中更容易形成。

这些本征缺陷的形成能较低，表明它们在晶体生长过程中更易于产生。

2. 电子结构分析：通过对本征缺陷的电子结构进行分析，发现某些本征缺陷会导致BiOCl的电子能级发生改变，从而影响其光催化性能。

此外，本征缺陷还会引入杂质能级，进一步影响BiOCl的光吸收性能。

3. 光催化性能分析：结合实验数据，发现本征缺陷的存在会降低BiOCl的光催化效率。

光化学介导氧自由基对+DNA损伤机理研究

II
三
峡
大
学
硕
士
学
位
论
文
BiOBr 光化学反应剧烈，介导产生高浓度的OH 和 O2-，致使 DNA 氧化损伤程度严重；而紫外光辐照 BiOBr 介导产生OH，DNA 氧化损伤是OH 氧化历程。 5. 引入抗氧化剂或氧自由基清除剂，如超氧化物歧化酶(Superoxide dismutase, SOD)，在 UV(=200-275 nm)辐照纳米二氧化钛(TiO2)介导氧自由基体系，研究了 SOD 作为 DNA 损伤抑制剂提高 DNA 抗辐射及抗氧化能力的拮抗机理。结果表明，SOD 能清除光化学过程中产生的 O2-并在一定 pH 范围内抑制 O2-生成 H2O2，延迟其光化学反应历程，降低·OH 的浓度，抑制·OH 对 DNA 损伤作用。关键词：光化学氧自由基 DNA 损伤
学位论文作者签名：日期：
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文
内容摘要
脱氧核糖核酸(Deoxyribonucleic acid, DNA)，几乎是所有生物的遗传物质基础，被称为“遗传微粒”，能引导生物的发育和生命机能的运作。环境中多种因素(内源性细胞代谢产物、化学药品、毒品、电离辐射、阳光、吸烟及空气污染等)常常会引起机体内细胞 DNA 双螺旋的解开和断裂，引发 DNA 损伤。研究表明，自由基是导致 DNA 损伤的主要因素之一并参与了癌症和衰老进程。太阳光是由紫外光(Ultraviolet, 可见光(Visible light, Vis, =400-780 nm)和红外线(Infra-red, IR, ﹥780 UV, <400 nm)、 nm)组成，其中 UV 含有 3.00-5.00 %，伴随的光化学产生高活性氧化物种，如羟基自由基(Hydroxyl radical, ·OH)、超氧自由基(Superoxide radical, O2-)或单线态氧(Singlet oxygen, 1O2)等对生命体 DNA 具有损伤作用。因此研究光化学介导氧自由基对 DNA 损伤作用和探讨 DNA 损伤机理等有助于理解 DNA 的生命过程，具有研究价值。本论文具体内容如下： 1. 以小牛胸腺 DNA(Calf thymus DNA, DNA)为研究对象，研究了光化学介导氧自由基对 DNA 氧化损伤和损伤特性。利用生物标准样 8- 羟基脱氧鸟苷 (8-hydroxy-2`-deoxyguanosine, 8-OHdG) 为内标物，运用高效液相色谱 (High Performance Liquid Chromatography, HPLC)及液相色谱-质谱联用(HPLC-MS/MS)分析方法跟踪 DNA 氧化损伤过程并对其损伤产物进行了分析，通过电子顺磁共振 (Equivalent Series Resistance, ESR)及光度分析等技术跟踪氧化物种及 H2O2 相对浓度的变化，探讨了光化学介导氧自由基对 DNA 氧化损伤机理。 2. 以鲱鱼精 DNA(Herring sperm DNA, DNA)为对象，研究了 UV(=200-275 nm) 辐照纳米二氧化钛(TiO2)介导氧自由基对 DNA 的光损伤和光化学损伤特性。运用 ESR 及分光光度法测定光化学对 DNA 损伤过程中氧化物种及 H2O2 的变化。表明，UV 激发 TiO2 经一系列反应生成高浓度的 O2-和OH。结果证明了光化学介导氧自由基对 DNA 氧化损伤为 O2-和·OH 氧化历程，并伴随 DNA 的深度矿化过程。 3. 采用负载铁离子的分子筛(Fe/mesoporous molecular sieves, Fe/MCM–41)为光催化剂，以小牛胸腺 DNA 为研究对象，在 pH 4.2 条件下研究了 Vis 照射 Fe/MCM–41 活化 H2O2 产生氧自由基对 DNA 的氧化损伤特性。 4. 利用三价铋化合物和溴化物为原料制备溴氧化铋 (BiOBr)纳米材料光化学材料。以小牛胸腺 DNA 为对象，分别探究太阳光中不同光源 Vis(=400-780 nm)与 UV(=200-275 nm)辐照条件下 BiOBr 光化学介导氧自由基氧化 DNA 的光损伤特性。结果表明，BiOBr 光化学材料在可见光区与紫外光区均有较好的光响应；可见光区

李德威“层流构造假说”部分比较重要的论文

李德威“层流构造假说”部分比较重要的论文已有 3351 次阅读 2013-8-27 13:36 |个人分类:正式博客|系统分类:博客资讯|关键词:层流构造假说| 层流构造假说应科学网liuwm05同志的要求，将李老师“层流构造假说”部分比较重要的论文列于此处，以方便感兴趣的同学去找来阅读。

以下是liuwm05的留言：liuwm05 2013-8-27 13:10博主推荐几篇代表李老师学术思想的经典论文，拜读一下。

看过一点李老师课题组的论文，感觉涉及第四纪的部分还需一部分论证以下是我认为李老师“层流构造假说”部分比较重要的论文：[1]. 李德威, 喜马拉雅造山带的构造不对称演化. 地球科学——中国地质大学学报, 1992. 17(5): 第539-545页.[2]. 李德威, 大陆构造样式及大陆动力学模式初探. 地球科学进展, 1993. 8(5): 第88-93页.[3]. 李德威, 藏南成矿条件及找矿远景分析. 桂林冶金地质学院学报, 1994. 14(2): 第131-138页.[4]. 李德威, 大陆构造研究中一些值得重视的问题. 中国地质, 1994(9): 第22-24页.[5]. 李德威, 关于大陆构造的思考. 四川地质科技情报, 1995(2): 第10-17页.[6]. 李德威, 大陆构造与动力学研究的若干重要方向. 地学前缘, 1995. 2(2): 第141-146页.[7]. 李德威, 再论大陆构造与动力学. 地球科学——中国地质大学学报, 1995. 20(1): 第19-26页.[8]. 李德威与纪云龙, 大陆下地壳层流作用及其大陆动力学意义. 地震地质, 2000. 22(1): 第89-96页.[9]. 李德威与王家映, 大陆下地壳地球物理异常及其构造意义. 地质科技情报, 2001(3).[10]. 李德威, 青藏高原及邻区大地构造单元划分新方案. 地学前缘, 2003. 10(2): 第291-292页.[11]. 李德威, 青藏高原隆升机制新模式. 地球科学——中国地质大学学报, 2003. 28(6): 第593-600页.[12]. 李德威, 青藏高原南部晚新生代板内造山与动力成矿. 地学前缘, 2004. 11(4): 第361-370页.[13]. 李德威, 地球系统动力学纲要. 大地构造与成矿学, 2005. 29(3): 第285-294页.[14]. 李德威与庄育勋, 青藏高原大陆动力学的科学问题. 地质科技情报, 2006. 25(2): 第1-10页.[15]. 李德威, 青藏高原及邻区三阶段构造演化与成矿演化. 地球科学——中国地质大学学报, 2008. 33(6): 第723-742页.[16]. 李德威, 大陆下地壳流动：渠流还是层流？. 地学前缘, 2008. 15(3): 第130-139页.[17]. 李德威, 夏义平与徐礼贵, 大陆板内盆山耦合及盆山成因——以青藏高原及周边盆地为例. 地学前缘, 2009. 16(3): 第110-119页.还有近几年李老师发的一些文章，把层流构造假说发展了，深化了。

国内外产品保证建设的经验与启示

国内外产品保证建设的经验与启示
李德武
【期刊名称】《质量与可靠性》
【年(卷),期】2018(0)2
【摘要】阐述了产品保证的发展历程,对国外NASA、ESA及我国航天产品保证模式进行了介绍,探讨了其中的有益经验,总结了产品保证工作特点及建设经验,结合研究所实际,分析传统航天型号质量管理工作与产品保证工作的差异,提出以产品保证为中心的航天型号质量管理措施的建议.
【总页数】5页(P35-39)
【作者】李德武
【作者单位】北京航天自动控制研究所,北京 100039
【正文语种】中文
【相关文献】
1.国内外农产品绿色物流发展的经验与启示
2.生态产品价值实现的国内外实践经验与启示
3.国内外智慧城市建设的经验与启示
4.国内外智慧城市建设的经验与启示
5.国内外科技园区创新生态系统建设的经验与启示
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Doxycycline诱导细胞凋亡及其机制

ｃｏｎｃｅｎ仃ａｆｉｏｎａｎｄｔｉｍｅｄｅｐｅｎｄｅｎｔ．Ｗｅｓｔｅｒｎｂｌｏｔｄａｔａｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅｄｔｈａｔｃｙｔｏｃｈｒｏｍｅｃ（Ｃｙｔｃ），Ｓｍａｃ（ｔｈｅｓｅｃｏｎｄｍｉｔｏｃｈｏｎｄｒｉａ－ｄｅｒｉｖｅｄａｃｔｉｖａｔｏｒｏｆｃａｓｐａ∞），ｃａｌｐａｌｎＩ，ｃａｓｐａｓｅ－９，－３ｅｎｄ－８
凋亡相关蛋白酶活力抑制对凋亡率影响为了阐明dc诱导细胞凋亡发生的机制分别用zvadrink广泛性caspa辩抑制剂zlehdrinkcaspase9特异性抑制剂zietdrinkcasp鹊e8特异性抑制剂和孛垦科学院上海生会科学磅究生硫生物化学s缅瞻生物学砩究所博士学位论文calpeptin瑚apaini和calpainii抑制剂来抑制蛋白酶活力
关键词：Ｄｏｘｙｃｙｃｌｉｎｅ，线粒体，ｃａｓｐａＳｅ，钙依赖蛋白酶
中国科学院上海生命科学研究生院生物化学ｓ细魄生物学磅究所
博士学位论文
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中国科学院上海生命科学研究院生物化学与细胞生物学研究所博士学位论文
Ⅰ.Doxycycline诱导细胞凋亡及其机制;Ⅱ.GDNF修饰的人羊膜上皮细胞在大鼠MCAO模型中的治疗作用姓名：武家才申请学位级别：博士专业：细胞生物学指导教师：郭礼和 20060601

《2024年BiOCl半导体光催化剂中本征缺陷的理论研究》范文

BiOCl作为一种典型的半导体光催化剂，其具有优异的可见光响应和光催化性能，然而其性能受本征缺陷的影响尚未得到充分的研究。

本文旨在通过理论方法，深入研究BiOCl半导体光催化剂中本征缺陷的成因、性质及其对光催化性能的影响。

二、BiOCl半导体的基本性质BiOCl是一种具有层状结构的半导体材料，其晶体结构使得电子和空穴容易分离，从而提高光催化效率。

然而，BiOCl中存在的本征缺陷会对光生载流子的迁移和分离产生影响，进而影响其光催化性能。

因此，了解BiOCl的基本性质是研究本征缺陷的前提。

三、本征缺陷的成因及类型在BiOCl半导体中，本征缺陷主要源于晶体生长过程中的热力学和动力学因素。

这些缺陷包括点缺陷（如空位、间隙原子等）和线/面缺陷等。

这些缺陷的形成将影响BiOCl的电子结构和能带结构，从而影响其光催化性能。

四、本征缺陷的理论研究方法本文采用密度泛函理论（DFT）对BiOCl中的本征缺陷进行理论研究。

通过构建不同类型缺陷的模型，计算缺陷的形成能、电子结构和光学性质等，揭示缺陷对BiOCl光催化性能的影响机制。

五、本征缺陷的性质及其对光催化性能的影响通过DFT计算，我们发现BiOCl中存在的本征缺陷会改变其电子结构和能带结构。

其中，某些缺陷能够作为光生载流子的捕获中心，提高光生电子和空穴的分离效率；而另一些缺陷则可能成为复合中心，降低光催化效率。

此外，缺陷还会影响BiOCl的光吸收性能和光谱响应范围。

因此，控制BiOCl中的本征缺陷类型和浓度，对于优化其光催化性能具有重要意义。

六、结论本文通过理论方法研究了BiOCl半导体光催化剂中本征缺陷的成因、性质及其对光催化性能的影响。

结果表明，本征缺陷的存在将改变BiOCl的电子结构和能带结构，进而影响其光生载流子的迁移和分离。

2%Mn2O3—5%Na2WO4／SiO2催化剂上的甲烷氧化偶联反应动力学

2%Mn2O3—5%Na2WO4／SiO2催化剂上的甲烷氧化偶
联反应动力学
吴金刚;李树本
【期刊名称】《催化学报》
【年(卷),期】1995(16)5
【摘要】在Ｍｎ２Ｏ３－Ｎａ２ＷＯ４／ＳｉＯ２催化剂上的甲烷氧化偶联反应可用Ｒｉｄｅａｌ－ｒｅｄｏｘ机理描述，它包括均相及多相两个步骤。

甲基自由基的生成是一个多相过程，Ｃ２烃的生成是一个均相过程。

催化剂的活性同氧化速率和ＣＨ４与表面氧种的反应速率有关，Ｃ２烃的选择性与甲基自由基氧化速率常数和甲基自由基偶联速率常数的比值有关，这些常数均可从实验中求得。

【总页数】5页(P376-380)
【作者】吴金刚;李树本
【作者单位】不详;不详
【正文语种】中文
【中图分类】TQ426.82
【相关文献】
1.原料气组成对Na2WO4-Mn/SiO2催化剂上甲烷氧化偶联的影响 [J], 柳海涛;杨得信;高润雄;李顺清;王晓来
2.Co/ZrO2/SiO2催化剂上费-托合成反应动力学研究Ⅰ. 反应途径分析 [J], 常杰;滕波涛;白亮;张荣乐;陈建刚;徐元源;相宏伟;李永旺;孙予罕
—Ba—Na—O催化剂上甲烷氧化偶联宏观反应动力学研究 [J], 王晓梅;吴越
4.Co/ZrO2/SiO2催化剂上费-托合成反应动力学研究 [J],
5.在 Li-Mn-Ti-O 复合氧化物催化剂上，甲烷氧化偶联反应动力学研究 [J], 王新平;沈鸿福
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重型车在用符合性的车载测试方法研究

第 3期
郭兴等: 重型车在用符合性的车载测试方法研究
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随着我国公路客货运输量的不断增加及我国对轻型汽油车单车排放的有效控制, 柴油车污染排放问题日益突出, 重型柴油车成为污染控制的重点 [ 1 3] 。我国控制汽车排放的法规体系主要由型式核准 ( T ype Approva l) , 生产一致性检查 ( Product ion Con form ity), 在用符合性检查 ( In U se Comp liance) , 检查维护制度 ( I M 制度 ) 和车载诊断 ( OBD) 等组成 [ 4] 。其中型式核准和生产一致性检查都是针对上市销售前的新车而言, 而车辆在实际使用过程中, 排放控制装置会产生不同程度的劣化, 控制效果减弱, 导致实际排放逐渐增加, 造成更大的污染 [ 5 ] 。在用符合性检查是对已通过排放型式核准和生产一致性检查的车型, 要求制造企业采取适当措施, 确保其排放控制装置在正常使用条件下和汽车正常寿命期内始终有效运行 [ 6 ] 。近年来, 为了进一步控制汽车排放污染, 管理部门在逐步加严新车排放限值的同时, 也在大力加强在用符合性检查。从各国的经验来看, 只有对在用车排放进行有效控制, 保证车辆在正常使用期限内排放符合法规要求才是根本之道。我国从重型车第四阶段排放标准开始, 要求开展在用符合性检查, 正是满足进一步加强重型柴油车污染控制的需求 [ 7 8] 。
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环境工程技术学报
第 1卷
图 1 平均窗口值法示例 F ig. 1 A n exam ple of AWM
2 2 美国美国国家环境保护局曾调查过重型车在实际道
路行驶中的排放情况, 结果表明, 随着发动机技术的进步, 一些制造商利用发动机测试的技术漏洞进行作弊, 设计特定控制策略, 使发动机在法规测试工况点可以顺利达到排放要求, 而在实际道路行驶时排放的污染物比实验室的认证值大得多。为加强在用重型车管理, 缩小实际道路排放和实验室台架测试间的差异, 美国国家环境保护局在法规中要求从 2007年开始对重型车的气态污染物排放采用 PEM S 进行测试, 并提出了 NTE ( No t- T o- Exceed)方法来进行重型车在用符合性检查 [ 12] 。具体方法是: 利用 PEM S 测取车辆在实际道路上的排放, 再筛选出发动机的运行工况在 NTE 控制区域内持续 30 s以上的数据, 称为 NTE事件, 然后求出每个 NTE 事件的污染物排放系数 g ( kW h) , NTE 事件排放系数的 90% 最大值不得超过联邦测试规程 ( FTP )排放限值的 1 5~ 2 5倍。NTE 控制区如图 2中灰色区域所示。