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题名基于热电耦合模型和AUKF的锂电池内温状态估算
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作者
张峰凡
张良力
刘江
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机构
武汉科技大学信息科学与工程学院
武汉科技大学冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心
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出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2024年第3期152-155,共4页
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基金
湖北省自然科学基金资助项目(2021CFB030)。
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文摘
内温状态(SOIT)可用于锂(Li)电池热失控风险评估以及提高荷电状态/可用性能剩余比例(SOC/SOH)估值精准度。在分析锂电池等效电路模型和热模型的基础上,提出了一种反映锂电池内温升高并对SOC估算形成噪声影响的双重极化热电耦合模型。通过实施恒流放电和混合脉冲功率特性(HP-PC)实验并引入带遗忘因子的递推最小二乘法,分别得到锂电池等效电路模型、等效热模型辨识参数。为应对热噪声,提出将无迹卡尔曼滤波(UKF)与自适应协方差匹配相结合为自适应UKF(AUKF),在SOIT估算中,完成过程噪声协方差、测量噪声协方差的在线修正。实验结果证明,当外界因素引发锂电池内部电流电压波动加剧时,AUKF在抑制SOIT估值误差趋大方面明显优于UKF。
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关键词
锂电池
内温状态估算
热电耦合
双重极化
自适应无迹卡尔曼滤波
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Keywords
lithium(Li)battery
state of internal temperature(SOIT)estimation
thermo-electric coupling
dual polarization
adaptive unscented Kalman filtering(AUKF)
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分类号
TM912
[电气工程—电力电子与电力传动]
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题名基于特征与区域定位增强的遥感舰船目标检测
被引量：7
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作者
宋志娜
李莎
杨建明
徐川
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机构
湖北工业大学计算机学院
火箭军指挥学院勤务保障系
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第8期257-264,共8页
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基金
湖北工业大学博士启动基金(BSQD2020056)。
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文摘
高分辨率遥感图像在海上监视、海上搜救、海上运输等军用和民用领域的舰船检测方面有着广泛的应用。然而高分辨率光学遥感图像舰船目标检测通常存在背景复杂、目标方向任意、尺度多变等问题,导致检测精度不高。提出一种基于特征和区域定位增强的旋转检测算法RetinaNet-MPD。通过添加一个多尺度特征融合模块,充分融合不同尺度、不同层级的特征信息,以增强不同尺度特征图的特征表示能力。针对复杂背景下的舰船目标检测,提出极化双重注意力网络,通过在注意力网络后加入极化函数,充分提取目标的关键特征,同时抑制不相关信息,以有效区分目标和背景。此外,为更准确地定位舰船目标,在对正负样本进行训练时采用一种动态锚学习方法,从而动态选择目标区域内具有良好定位潜力的高质量锚,提高舰船目标检测精度。实验结果表明,RetinaNet-MPD算法在DOTA舰船和HRSC2016数据集上的检测精度分别为89.3%和85.8%,相比现有旋转目标检测算法的检测精度有所提升。
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关键词
高分辨率遥感图像
舰船目标检测
多尺度特征融合
极化双重注意力网络
动态锚学习
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Keywords
high-resolution remote sensing imaging
ship target detection
multi-scale feature fusion
Polarized Dual Attention Network(PDANet)
Dynamic Anchor Learning(DAL)
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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