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基于FFRLS-MIUKF算法的全钒液流电池荷电状态估计方法
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作者 郑涛 贾泽峰 +2 位作者 邱亚 李俊伟 侯谋 《热力发电》 北大核心 2025年第4期68-76,共9页
针对全钒液流电池的荷电状态(state of charge,SOC)估计难度大、成本高、准确性差等问题,提出一种基于带遗忘因子的递推最小二乘法(forgetting factor recursive least squares,FFRLS)和多新息无迹卡尔曼滤波(multiple innovation unsce... 针对全钒液流电池的荷电状态(state of charge,SOC)估计难度大、成本高、准确性差等问题,提出一种基于带遗忘因子的递推最小二乘法(forgetting factor recursive least squares,FFRLS)和多新息无迹卡尔曼滤波(multiple innovation unscented Kalman filter,MIUKF)的全钒液流电池荷电状态估计方法。该方法通过FFRLS在线辨识全钒液流电池等效电路模型参数,然后通过MIUKF进行荷电状态估计,从而达到准确估计全钒液流电池荷电状态的目的。最后,利用实验平台对5 kW/30 kW·h的全钒液流电池采用所提出方法进行验证,实验结果表明,相较于RLS-UKF算法和FFRLS-UKF算法,FFRLS-MIUKF算法在荷电状态估计中表现最优,其充电阶段与放电阶段均方误差与均方根误差更低,均方误差与均方根误差在充电阶段分别为0.0037、0.0609,在放电阶段分别为0.0013、0.0363。 展开更多
关键词 全钒液流电池 SOC估计 递推最小二乘 多新息无迹卡尔曼滤波 遗忘因子
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变区间最优带遗忘因子迭代学习控制算法
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作者 戴宝林 罗雨霜 厚亚飞 《机床与液压》 北大核心 2025年第13期112-117,共6页
针对传统时变遗忘因子迭代学习控制(ILCFF)算法中遗忘因子需依靠经验确定且缺乏取值依据等问题,提出一种基于最优控制增益与可变修正区间的最优ILCFF算法。该算法在已有最优ILCFF算法基础上,引入矩阵范数构建涵盖迭代轴和时间轴的遗忘... 针对传统时变遗忘因子迭代学习控制(ILCFF)算法中遗忘因子需依靠经验确定且缺乏取值依据等问题,提出一种基于最优控制增益与可变修正区间的最优ILCFF算法。该算法在已有最优ILCFF算法基础上,引入矩阵范数构建涵盖迭代轴和时间轴的遗忘因子二维修正区间,通过在该区间单独设置遗忘因子值,实现局部干扰抑制。该算法突破了传统时变遗忘因子必须在多次迭代后趋近于1的设计思路,理论推导证明了算法收敛性,并给出了算法收敛条件。同时,证明了系统输出跟踪误差趋于稳定后,局部增大遗忘因子可以进一步减小系统输出跟踪误差。该算法结构简单,计算量小,在保证系统收敛速度的同时进一步减小了系统输出跟踪误差,抑制系统干扰效果较好。最后,通过仿真验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 迭代学习控制 最优控制增益 可变修正区间 遗忘因子
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基于云端数据充电初期片段的电池极化参数辨识
3
作者 王丽梅 崔艳伟 +3 位作者 孙景景 赵秀亮 刘良 盘朝奉 《汽车安全与节能学报》 北大核心 2025年第2期294-302,共9页
为了提高电池极化参数在线辨识的精度及速度,提出了一种基于云端数据的基准极化参数辨识方法。通过开展电池充放脉冲实验,研究电池极化参数特性;基于云端数据充电初期片段,采用类比混合脉冲功率性能(HPPC)方法,获取充电极化参数;以充电... 为了提高电池极化参数在线辨识的精度及速度,提出了一种基于云端数据的基准极化参数辨识方法。通过开展电池充放脉冲实验,研究电池极化参数特性;基于云端数据充电初期片段,采用类比混合脉冲功率性能(HPPC)方法,获取充电极化参数;以充电极化参数为约束,利用变遗忘因子递推最小二乘法(VFFRLS),计算了放电极化参数。结果表明:本文方法的电池时间常数范围为34~53 s,在云端相应小电流倍率下极化参数不随倍率变化;充电极化内阻和极化电容的计算结果与实验结果吻合;添加约束后的在线辨识方法的收敛速度,与未添加约束相比,最少提高了6%。 展开更多
关键词 电池充电放电 极化参数 云端数据 离线辨识 类比混合脉冲功率性能(HPPC)法 变遗忘因子递推最小二乘法(VFFRLS)
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基于AFFRLS-MIAUKF算法的锂离子电池SOC估算
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作者 王君瑞 李进 +1 位作者 季长江 谭露 《现代电子技术》 北大核心 2025年第10期7-14,共8页
在锂离子电池荷电状态(SOC)估算过程中,建立合适的模型是第一步,模型中参数的辨识精度对估算SOC至关重要。为提高锂离子电池SOC的估算精度,提出一种基于自适应遗忘因子递推最小二乘(AFFRLS)与多新息自适应无迹卡尔曼滤波(MIAUKF)相结合... 在锂离子电池荷电状态(SOC)估算过程中,建立合适的模型是第一步,模型中参数的辨识精度对估算SOC至关重要。为提高锂离子电池SOC的估算精度,提出一种基于自适应遗忘因子递推最小二乘(AFFRLS)与多新息自适应无迹卡尔曼滤波(MIAUKF)相结合的算法来估算电池SOC。以三元锂电池为实验对象,建立二阶RC等效电路模型,采用离线辨识和自适应遗忘因子递推最小二乘两种方法实现模型参数的辨识。在复合脉冲功率特性实验(HPPC)工况下,使用AFFRLS-MIAUKF算法对锂离子电池SOC进行估算,并与离线辨识MIAUKF算法和UKF算法相对比。实验结果表明,AFFRLS-MIAUKF算法具有更高的精度,平均误差能保持在0.5%以内。 展开更多
关键词 锂离子电池 电池荷电状态估算 无迹卡尔曼滤波 自适应遗忘因子递推最小二乘 多新息理论 等效电路模型
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六旋翼无人机航磁补偿方法研究
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作者 于龙兴 魏媛媛 +2 位作者 付世沫 常青 王耀力 《电光与控制》 北大核心 2025年第2期38-44,共7页
地磁导航作为一种无源自主导航方法,与全球定位系统(GPS)相比具有更强的稳定性。为了提高无人机(UAV)平台地磁导航的精确性,需要补偿无人机平台产生的固定干扰、涡流干扰、感应干扰。根据实测六旋翼无人机磁场数据,分析出无人机作业时... 地磁导航作为一种无源自主导航方法,与全球定位系统(GPS)相比具有更强的稳定性。为了提高无人机(UAV)平台地磁导航的精确性,需要补偿无人机平台产生的固定干扰、涡流干扰、感应干扰。根据实测六旋翼无人机磁场数据,分析出无人机作业时干扰信号的频率特性;结合传统的Tolles-Lawson模型与卡尔曼滤波算法预测地磁场的变化,去除了传统Tolles-Lawson模型中恒定地磁场的假设;引入遗忘因子α,根据残差理论减小观测协方差误差与状态协方差误差来实现噪声预测,改进卡尔曼滤波。经过实验分析可得,改进自适应卡尔曼滤波有效地降低了补偿误差,较普通卡尔曼滤波补偿效果改善比(IR)提高了5.64,且补偿后磁场数据的噪声毛刺明显减少。 展开更多
关键词 无人机 Tolles-Lawson模型 遗忘因子 自适应卡尔曼滤波
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基于FF-SVDUKF的DDEV路面附着系数识别研究
6
作者 赵新 史立伟 +2 位作者 陆海峰 高守林 张博勋 《重庆理工大学学报(自然科学)》 北大核心 2025年第7期75-85,共11页
分布式驱动电动汽车(DDEV)各车轮转矩独立可控,具有良好的车辆底盘动力学控制潜力,而准确识别路面附着系数是车辆动力学控制的基础。为进一步提升传统无迹卡尔曼滤波(UKF)路面附着系数观测算法的精度和收敛速度,提出了一种基于遗忘因子... 分布式驱动电动汽车(DDEV)各车轮转矩独立可控,具有良好的车辆底盘动力学控制潜力,而准确识别路面附着系数是车辆动力学控制的基础。为进一步提升传统无迹卡尔曼滤波(UKF)路面附着系数观测算法的精度和收敛速度,提出了一种基于遗忘因子的奇异值分解无迹卡尔曼滤波(FF-SVDUKF)路面附着系数估计方法。该方法首先利用奇异值分解(SVD)代替乔列斯基分解(Cholesky),在无迹变换中基于奇异值分解计算采样点,以避免传统无迹卡尔曼滤波协方差矩阵非正定性引起的滤波不稳定现象。然后引入变形的遗忘因子,对观测噪声协方差矩阵进行实时动态调整,改变了历史数据权重,提升了算法对时变路面附着系数的适应能力。构建Matlab/Simulink和Carsim联合仿真平台对算法进行仿真验证,仿真结果表明:与传统UKF算法相比,FF-SVDUKF算法在多工况路面附着系数估计时,均方根误差平均提高51%,具有良好的整车应用价值。 展开更多
关键词 分布式驱动电动汽车 路面附着系数 无迹卡尔曼滤波 奇异值分解 遗忘因子
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不同温度下锂离子电池自适应多状态联合估计
7
作者 王中伟 杨坤 +2 位作者 马超 王记磊 王杰 《汽车技术》 北大核心 2025年第4期20-31,共12页
为了准确估计不同温度下电池参数、荷电状态及功率状态,提出基于自适应遗忘因子的递推最小二乘法联合自适应扩展卡尔曼滤波算法。通过实时校正、更新参数,提升电池参数辨识和荷电状态估计的精度;以模型端电压辨识结果、荷电状态估计结... 为了准确估计不同温度下电池参数、荷电状态及功率状态,提出基于自适应遗忘因子的递推最小二乘法联合自适应扩展卡尔曼滤波算法。通过实时校正、更新参数,提升电池参数辨识和荷电状态估计的精度;以模型端电压辨识结果、荷电状态估计结果及电池最大放电电流为约束,实现电池功率状态联合估计。试验结果表明:动态应力测试工况下,辨识电压最大绝对误差和荷电状态最大绝对误差结果分别为62.699 mV和1.894%;当持续放电时间为5 s、30 s和120 s时,电池功率的平均误差分别为5.6×10^(-3) W、6.5×10^(-3) W及8.0×10^(-3) W,所提出的自适应联合估计算法可有效提高参数辨识和状态估计的精度。 展开更多
关键词 锂离子电池 自适应遗忘因子递推最小二乘法 自适应扩展卡尔曼滤波 在线参数辨识 联合估计
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双有源桥变换器自适应参数辨识鲁棒预测控制
8
作者 尹政 邓富金 +1 位作者 黄堃 詹昕 《电机与控制学报》 北大核心 2025年第2期74-84,95,共12页
针对双有源桥(DAB)变换器传统模型预测控制(MPC)输出电压性能对系统参数变化较为敏感的问题,提出一种基于自适应参数辨识的DAB变换器鲁棒预测控制方法。本研究采用递归最小二乘法构建参数辨识矩阵,通过在线实时校正DAB系统的电感与电容... 针对双有源桥(DAB)变换器传统模型预测控制(MPC)输出电压性能对系统参数变化较为敏感的问题,提出一种基于自适应参数辨识的DAB变换器鲁棒预测控制方法。本研究采用递归最小二乘法构建参数辨识矩阵,通过在线实时校正DAB系统的电感与电容动态参数,有效增强了MPC在变工况下的鲁棒特性;通过参数误差反馈及门槛值设置,在每个控制周期中根据误差大小自适应调整遗忘因子,提高参数辨识准确性及收敛速度;结合系统采样和参数辨识结果,实现未来时刻的电压预测,并通过价值函数评估最优移相角,应用在下一个控制周期。该方法可以实时辨识DAB系统电感和电容参数,消除了参数失配对预测控制的影响,保证了输出电压性能。最后,通过仿真和硬件实验平台验证了所提方法在稳态、动态以及参数辨识下的运行性能。 展开更多
关键词 双有源桥变换器 模型预测控制 参数辨识 递归最小二乘法 自适应遗忘因子 鲁棒性
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基于改进扩展卡尔曼滤波算法的无人艇MMG模型参数辨识
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作者 孙蓬勃 董早鹏 +2 位作者 刘伟 盛金亮 李志豪 《中国舰船研究》 北大核心 2025年第1期38-46,共9页
[目的]为了构建喷水推进无人艇准确的船舶操纵分离型数学模型(MMG),利用传统扩展卡尔曼滤波算法(EKF)和改进EKF算法并结合实艇数据进行参数辨识。[方法]首先,为了充分利用隐藏在历史数据中的有效信息,以传统EKF算法为基础,提出融合多新... [目的]为了构建喷水推进无人艇准确的船舶操纵分离型数学模型(MMG),利用传统扩展卡尔曼滤波算法(EKF)和改进EKF算法并结合实艇数据进行参数辨识。[方法]首先,为了充分利用隐藏在历史数据中的有效信息,以传统EKF算法为基础,提出融合多新息理论和动态遗忘因子的改进EKF算法。然后,基于实艇数据,对MMG模型中的未知参数进行辨识。最后,将辨识得到的参数值代入建立的MMG模型中,输入与实艇数据相同的舵角和主机转速,通过仿真得到艏向角、纵向速度、横向速度、艏向角速度和位置信息数据,并进行对比分析。[结果]结果表明,相比于传统EKF算法,改进EKF算法各项数据的均方根误差指标和对称平均绝对百分比误差指标都更接近于0,其中均方根误差指标最高降低了20.02%,对称平均绝对百分比误差指标最高降低了26.84%。[结论]提出的改进EKF算法具有更高的辨识精度,所建立的无人艇MMG模型具有较高的准确性。 展开更多
关键词 无人艇 参数辨识 MMG模型 扩展卡尔曼滤波 多新息理论 动态遗忘因子
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频域多径效应下光纤通信网络信号自适应干扰抑制
10
作者 冯彩英 王晓惠 王彩峰 《激光杂志》 北大核心 2025年第5期184-188,共5页
光纤中的色散效应会导致不同频率的光信号以不同的速度传播,在这种频域多径效应下,通信信号的幅度和相位发生波动,出现码间干扰,从而引起信号的展宽和失真,降低了通信信号的质量。为此,提出频域多径效应下光纤通信网络信号自适应干扰抑... 光纤中的色散效应会导致不同频率的光信号以不同的速度传播,在这种频域多径效应下,通信信号的幅度和相位发生波动,出现码间干扰,从而引起信号的展宽和失真,降低了通信信号的质量。为此,提出频域多径效应下光纤通信网络信号自适应干扰抑制研究。根据滤波器抽头系数,计算判决反馈均衡器输出光纤通信信号均衡处理结果的误差,将其作为冲激响应和时间偏移函数的输入,并引入傅里叶变换,设置无码间干扰条件,采用判决反馈均衡器来补偿信道冲激响应,使得整个光纤通信网络的频谱趋于相对平坦,有效抵消由于色散效应和码间干扰引起的信号失真,采用递归最小二乘法自适应调整滤波器抽头系数,获取均衡器最佳系数,从而有效抑制光纤通信网络的频域多径效应下的码间干扰。实验结果表明,所提方法干扰抑制能力强,可有效提升通信信号质量。 展开更多
关键词 频域多径效应 光纤通信网络 通信信号 码间干扰 遗忘因子
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加减速时变流场下球体水动力载荷特性试验研究
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作者 郭正阳 张鹏 +2 位作者 任浩杰 姚鸿飞 杜君峰 《中国海上油气》 北大核心 2025年第3期254-263,共10页
在海底采矿和深水整平等实际工程应用中,矿石和石料等类球体颗粒在管道中的运动及载荷特性直接决定了深海采矿泵机功率选择以及深水整平管道阻塞概率。针对当前管道中类球体存在的时变流场水动力载荷特性认识不清问题,搭建加减速球体水... 在海底采矿和深水整平等实际工程应用中,矿石和石料等类球体颗粒在管道中的运动及载荷特性直接决定了深海采矿泵机功率选择以及深水整平管道阻塞概率。针对当前管道中类球体存在的时变流场水动力载荷特性认识不清问题,搭建加减速球体水动力载荷测定试验装置,开展了匀速和加减速球体拖曳模型试验,同步测得球体运动及水动力载荷信息,采取遗忘因子最小二乘法对加减速状态下时变水动力载荷系数进行识别。结果表明:在加速和减速状态下,水动力载荷和载荷系数表现出滞后和非对称特点,其在加速阶段明显大于减速阶段;与匀速状态相比,加速与减速情况下,球体所受到的拖曳力系数和附加质量系数明显偏大;加速与减速状态下水动力载荷系数随无因次加速度因子增大呈增长趋势。该研究揭示了加减速时变流场对球体水动力载荷特性的影响,对海底采矿和深水整平等工程应用提供了参考。 展开更多
关键词 海底采矿 时变流场 球体 水动力载荷 模型试验 遗忘因子最小二乘法 拖曳力系数
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基于双调节因子的GNSS/SINS组合导航Sage-Husa自适应滤波算法
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作者 林雪原 孙炜玮 孙晓范 《大地测量与地球动力学》 北大核心 2025年第7期699-704,共6页
在GNSS/SINS组合导航系统中,当测量噪声方差发生变化时,Sage-Husa自适应滤波算法的测量噪声方差估计功能与故障检测功能有可能相互冲突。为解决该问题,首先,根据故障检测函数设计控制因子,对Sage-Husa自适应滤波算法的测量噪声方差估计... 在GNSS/SINS组合导航系统中,当测量噪声方差发生变化时,Sage-Husa自适应滤波算法的测量噪声方差估计功能与故障检测功能有可能相互冲突。为解决该问题,首先,根据故障检测函数设计控制因子,对Sage-Husa自适应滤波算法的测量噪声方差估计模型进行在线调整;然后,根据Sage-Husa自适应滤波算法严重依赖遗忘因子的特性,设计动态遗忘因子以对测量噪声方差进行准确跟踪,进而提出一种基于双调节因子(控制因子和动态遗忘因子)的Sage-Husa自适应滤波(DRSHAKF)算法;最后,基于施加了容错功能的Sage-Husa自适应滤波(SHAKF)算法及DRSHAKF算法,进行组合导航系统的仿真实验。结果表明,相对于SHAKF算法,DRSHAKF算法可以将测量噪声方差估计功能与故障检测函数进行有机融合,充分利用有用的测量信息,进而提高系统滤波精度。 展开更多
关键词 Sage-Husa算法 自适应滤波算法 组合导航系统 遗忘因子 控制因子
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变刚度环境下机械臂的阻抗控制方法
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作者 宫大为 谢俊翔 +2 位作者 代小林 何永琦 刘柏君 《哈尔滨工程大学学报》 北大核心 2025年第5期928-935,共8页
针对传统阻抗控制在刚度变化的情况下存在力波动剧烈、力跟踪误差较大的缺点,本文提出了一种基于递推最小二乘法在线辨识环境刚度并进行位移补偿的阻抗控制,提高变刚度环境下阻抗控制的性能。通过构建改进的阻抗控制模型,进而减小刚度... 针对传统阻抗控制在刚度变化的情况下存在力波动剧烈、力跟踪误差较大的缺点,本文提出了一种基于递推最小二乘法在线辨识环境刚度并进行位移补偿的阻抗控制,提高变刚度环境下阻抗控制的性能。通过构建改进的阻抗控制模型,进而减小刚度突变情况下阻抗控制的稳态误差与力波动。利用Matlab/Simulink软件进行仿真实验,结果表明:环境刚度改变的情况下,改进的阻抗控制器能消除跟踪力的稳态误差并减小刚度突变时的力波动。通过实验平台验证了机械臂在不同刚度表面进行力跟踪时仍具有良好的跟踪力性能。本文算法与实验结论可应用于工业机械臂力控制。 展开更多
关键词 机械臂 力控制 柔顺控制 阻抗控制 递推最小二乘法 遗忘因子 变刚度 参数辨识
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基于双模型的递推最小二乘永磁同步直线电机电气参数在线辨识
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作者 鲍明堃 周扬忠 《电源学报》 北大核心 2025年第3期343-353,共11页
为了实现永磁同步直线电机PMSLM(permanent magnet synchronous linear motor)高精度的多电气参数在线辨识,提出了一种基于双模型的递推最小二乘电气参数在线辨识算法。首先,根据电机的dq轴电压方程分别建立了辨识定子电阻、永磁体磁链... 为了实现永磁同步直线电机PMSLM(permanent magnet synchronous linear motor)高精度的多电气参数在线辨识,提出了一种基于双模型的递推最小二乘电气参数在线辨识算法。首先,根据电机的dq轴电压方程分别建立了辨识定子电阻、永磁体磁链的模型1和辨识q轴电感、d轴电感的模型2,并将2个辨识模型循环结合。其次,基于上述双模型结构,采用递推最小二乘算法实现电气参数在线辨识,并针对PMSLM运行时存在大量动态过程的特性,提出一种具有饱和特性的分段变遗忘因子;然后,对功率开关非理想因素导致的误差电压进行补偿,进一步提高了辨识的精准度;最后,仿真和实验结果证明了该辨识算法的有效性,且具有收敛速度快、辨识结果精度高、多工况适用等优点。 展开更多
关键词 永磁同步直线电机 在线辨识 变遗忘因子 递推最小二乘 双模型 功率开关非理想因素补偿
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基于多阶段退化建模的列车电空阀退化预测方法
15
作者 熊柳景 牛刚 王彪 《同济大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期115-123,共9页
为了提高列车电空制动系统的可靠性,提出了一种考虑多阶段退化趋势动态变化的电空(electro pneumatic,EP)阀电磁线圈退化状态自适应预测方法。首先,利用加速退化试验数据和指数估计形式来推导扩展卡尔曼滤波(EKF)算法的状态方程和观测... 为了提高列车电空制动系统的可靠性,提出了一种考虑多阶段退化趋势动态变化的电空(electro pneumatic,EP)阀电磁线圈退化状态自适应预测方法。首先,利用加速退化试验数据和指数估计形式来推导扩展卡尔曼滤波(EKF)算法的状态方程和观测方程。其次,基于EKF算法对退化数据进行最优估计,减少退化数据不确定性波动对预测的干扰。然后,根据历史数据的EKF最优估计结果建立退化模型,将下一退化阶段的预测值和观测值信息交互结果用于退化模型的更新。最后,采用自适应遗忘因子对EKF优化后的历史数据样本和新观测数据样本进行动态权重调整,通过多阶段退化建模完成退化模型的参数自适应更新。试验验证结果表明:所提出的退化预测方法可以准确有效地实现多阶段连续退化预测;所提出的自适应遗忘因子权重调整策略可以有效提高退化预测的准确性。 展开更多
关键词 退化预测 多阶段退化建模 扩展卡尔曼滤波 自适应遗忘因子 电空阀电磁线圈
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基于VFFRLS-ASRRF的锂离子电池SOC估计
16
作者 李美丽 刘昊 冯子亮 《电池》 北大核心 2025年第3期554-560,共7页
精确建模及高精度估计荷电状态(SOC)是锂离子电池应用的关键。结合可变遗忘因子递推最小二乘(VFFRLS)与自适应平方根秩滤波(ASRRF)算法,进行SOC估计。ASRRF算法能处理模型的非线性和测量噪声,通过捕获电池的连续时间动态来提高估计精度... 精确建模及高精度估计荷电状态(SOC)是锂离子电池应用的关键。结合可变遗忘因子递推最小二乘(VFFRLS)与自适应平方根秩滤波(ASRRF)算法,进行SOC估计。ASRRF算法能处理模型的非线性和测量噪声,通过捕获电池的连续时间动态来提高估计精度。在MATLAB环境中仿真,比较秩滤波(RF)和ASRRF算法在相似噪声下的性能。VFFRLS-ASRRF算法在联邦城市驾驶工况(FUDS)和US06工况下,SOC估计精度分别为1.8%和1.3%,均优于VFFRLS-RF算法。 展开更多
关键词 锂离子电池 荷电状态(SOC) 可变遗忘因子递推最小二乘(VFFRLS) 自适应平方根秩滤波(ASRRF)
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基于FFRLS-AIEKF的锂离子电池SOC估计
17
作者 阮爱国 史仰泽 +5 位作者 王方钦 黄开义 陈太刚 梁大鸿 陈海波 陈思文 《电池》 北大核心 2025年第3期529-535,共7页
针对电池模型参数辨识不准确及扩展卡尔曼滤波(EKF)法无法正确确定外界噪声的影响,导致锂离子电池荷电状态(SOC)估计误差偏大的问题,提出一种遗忘因子递推最小二乘(FFRLS)-自适应迭代策略的EKF(AIEKF)算法。以双极化等效电路模型为基础... 针对电池模型参数辨识不准确及扩展卡尔曼滤波(EKF)法无法正确确定外界噪声的影响,导致锂离子电池荷电状态(SOC)估计误差偏大的问题,提出一种遗忘因子递推最小二乘(FFRLS)-自适应迭代策略的EKF(AIEKF)算法。以双极化等效电路模型为基础,先利用FFRLS进行在线参数辨识,再将所辨识的各参数传给由EKF和迭代策略结合得到的AIEKF,完成对SOC估计。基于MATLAB进行仿真验证,用SOC估计的误差曲线、平均绝对误差及均方根误差的数值进行对比。相较于FFRLS-EKF算法,所提FFRLS-AIEKF算法的SOC估计精度更高,最大估计误差为1.6%。 展开更多
关键词 锂离子电池 遗忘因子递推最小二乘(FFRLS) 自适应迭代策略的扩展卡尔曼滤波(AIEKF) 荷电状态(SOC)
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最小二乘算法优化及其在锂离子电池参数辨识中的应用 被引量:12
18
作者 范兴明 封浩 张鑫 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期1577-1588,共12页
传统最小二乘法(LS)用于锂离子电池模型在线参数辨识精度低,通过带遗忘因子递推最小二乘算法能够有效地提高辨识精度,但固定的遗忘因子影响模型动态特性。遗忘因子的自适应处理能提高算法对动态系统的参数辨识能力,而目前的自适应方法... 传统最小二乘法(LS)用于锂离子电池模型在线参数辨识精度低,通过带遗忘因子递推最小二乘算法能够有效地提高辨识精度,但固定的遗忘因子影响模型动态特性。遗忘因子的自适应处理能提高算法对动态系统的参数辨识能力,而目前的自适应方法容易忽略模型参数的稳定性,同时方法待定系数范围较大且难以确认。为了得到高精度且稳定性良好的模型参数,该文设计了一种精度和稳定性兼优且更简单的自适应遗忘因子递推最小二乘(AFFRLS)改进方法,并与其他AFFRLS、可变遗忘因子递推最小二乘(VFFRLS)进行仿真对比分析。结果表明,改进的AFFRLS能够在模型精度和参数稳定性取得更好的平衡,且对不同的在线工况具有良好的适用性。 展开更多
关键词 锂离子电池模型 参数辨识 最小二乘法 自适应遗忘因子
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不均衡小样本下多特征优化选择的生命体触电故障识别方法 被引量:5
19
作者 高伟 饶俊民 +1 位作者 全圣鑫 郭谋发 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第7期2060-2071,共12页
针对现有的剩余电流保护装置无法有效识别触电事故的问题,该文提出了一种不均衡小样本下多特征优化选择的生命体触电故障识别方法。首先通过变分自编码器(VAE)对实验收集到的生命体触电小样本数据进行增殖以实现正负样本均衡;然后在时... 针对现有的剩余电流保护装置无法有效识别触电事故的问题,该文提出了一种不均衡小样本下多特征优化选择的生命体触电故障识别方法。首先通过变分自编码器(VAE)对实验收集到的生命体触电小样本数据进行增殖以实现正负样本均衡;然后在时域上提取能够反映波形动态变化特性的23个特征量,并利用高斯核Fisher判别分析(GKFDA)与最大信息系数(MIC)法从中选择最优表达特征组;最后,提出基于遗忘因子的在线顺序极限学习机(FOS-ELM)算法实现生命体触电行为的鉴别。实验结果表明,所提方法利用不均衡小样本触电数据集就可以训练出一个优秀的分类模型,诊断准确率可达98.75%,诊断时间仅为1.33 ms。其优良的性能结合在线增量式学习分类器设计,使得模型具备新知识学习能力,具有极好的工程应用前景。 展开更多
关键词 剩余电流保护装置 生命体触电故障 多特征优化选择 基于遗忘因子的在线顺序 极限学习机(FOS-ELM) 不均衡小样本
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基于改进AFFRLS-AUKF的锂电池SOC估计 被引量:2
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作者 陈亮 卢玉斌 林正廉 《电源技术》 CAS 北大核心 2024年第6期1109-1115,共7页
准确估计锂电池荷电状态(SOC)是保障电池管理系统安全稳定运行的重要前提之一。为了提高锂离子电池SOC估计精度,提出一种改进自适应遗忘因子最小二乘法(AFFRLS)与自适应无迹卡尔曼滤波算法(AUKF)联合估计锂离子电池SOC的估计方法。利用... 准确估计锂电池荷电状态(SOC)是保障电池管理系统安全稳定运行的重要前提之一。为了提高锂离子电池SOC估计精度,提出一种改进自适应遗忘因子最小二乘法(AFFRLS)与自适应无迹卡尔曼滤波算法(AUKF)联合估计锂离子电池SOC的估计方法。利用改进AFFRLS对已建立的二阶RC等效电路模型进行参数辨识,再结合AUKF估计锂离子电池SOC。通过动态应力测试(DST)工况和城市道路循环(UDDS)工况验证得到联合估计方法的平均绝对误差为0.44%,均方根误差为0.61%,表明改进的AFFRLS-AUKF方法可提高参数辨识及电池SOC估计的准确性和鲁棒性。 展开更多
关键词 锂离子电池 荷电状态 自适应遗忘因子 无迹卡尔曼滤波
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