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基于改进初值带遗忘因子的递推最小二乘法的锂电池参数辨识 被引量:2
1
作者 王文 史华泽 +3 位作者 岳雨霏 黎隆基 吴传平 童宇轩 《电力科学与技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期178-186,共9页
锂电池荷电状态(state of charge,SOC)的准确估计依赖于精确的锂电池模型参数。在采用带遗忘因子的递推最小二乘法(forgetting factor recursive least square,FFRLS)对锂电池等效电路模型进行参数辨识时,迭代初始值选取不当会造成辨识... 锂电池荷电状态(state of charge,SOC)的准确估计依赖于精确的锂电池模型参数。在采用带遗忘因子的递推最小二乘法(forgetting factor recursive least square,FFRLS)对锂电池等效电路模型进行参数辨识时,迭代初始值选取不当会造成辨识精度低、收敛速度慢的问题。为此,将电路分析法与FFRLS相结合,提出基于改进初值带遗忘因子的递推最小二乘法(improved initial value-FFRLS,IIV-FFRLS)。首先,通过离线辨识得到各荷电状态点对应的等效电路模型参数并进行多项式拟合;然后,利用初始开路电压(open circuit voltage,OCV)和OCV-SOC曲线获得初始SOC,代入参数拟合函数得到初始参数;最后,将初始参数带入递推公式得到IIV-FFRLS迭代初始值。对4种锂电池工况进行参数辨识,结果表明:与传统方法相比,IIV-FFRLS的平均相对误差、收敛时间分别减小58%、23%以上;IIV-FFRLS具有更高的辨识精度与更快的收敛速度。 展开更多
关键词 锂离子电池 参数辨识 遗忘因子递推最小二乘算法 迭代初始值
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基于动态遗忘因子递推最小二乘法和改进粒子滤波算法的锂电池SOC估计 被引量:2
2
作者 卢昊 李广军 张兰春 《车用发动机》 北大核心 2024年第3期66-73,共8页
为了提高锂电池荷电状态(SOC)估计的精度,提出了一种基于动态遗忘因子递推最小二乘法和改进粒子滤波算法相结合的锂电池SOC估计方法。针对固定遗忘因子递推最小二乘法在电池参数辨识中难以同时保持快速收敛和稳定性的问题,引入动态遗传... 为了提高锂电池荷电状态(SOC)估计的精度,提出了一种基于动态遗忘因子递推最小二乘法和改进粒子滤波算法相结合的锂电池SOC估计方法。针对固定遗忘因子递推最小二乘法在电池参数辨识中难以同时保持快速收敛和稳定性的问题,引入动态遗传因子,以模型辨识值和实际值的残差为变量构建修正公式,实现遗忘因子动态调整。为了改善粒子滤波(PF)的粒子多样性丧失问题,采用白鹭群优化算法(ESOA)对粒子滤波算法进行优化。仿真结果表明,基于动态遗忘因子递推最小二乘法和改进粒子滤波算法的锂电池SOC估计误差始终保持在0.3%以内,平均绝对误差和标准差为0.15%和0.17%,与其他算法相比具有更好的精度和稳定性。 展开更多
关键词 锂电池 电池荷电状态(SOC) 动态遗忘因子 递推最小二乘 白鹭群优化算法 粒子滤波
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可变遗忘因子递推最小二乘法对时变参数测量 被引量:26
3
作者 陈涵 刘会金 +1 位作者 李大路 代静 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第7期1474-1477,共4页
针对传统的递推最小二乘法对于非平稳环境下的突变和时变信号的跟踪能力不够,常常无法检测到信号特征参数的问题,提出了在指数加权递推最小二乘法中引入可变的加权遗忘因子λ,对电力系统时变信号的幅值、相位、频率进行测量的方法。加... 针对传统的递推最小二乘法对于非平稳环境下的突变和时变信号的跟踪能力不够,常常无法检测到信号特征参数的问题,提出了在指数加权递推最小二乘法中引入可变的加权遗忘因子λ,对电力系统时变信号的幅值、相位、频率进行测量的方法。加权λ对算法的收敛速度和跟踪能力有很大影响,如能很好的调节λ,既可确保对时变参数的快速跟踪能力,又能具备小的参数估计误差。仿真结果表明:与传统的递推最小二乘法相比,该方法测量精度和收敛速度更优越,即使在低信噪比环境下,也能较精确的测出时变参数值。 展开更多
关键词 递推最小二乘 可变遗忘因子 幅值 相位 频率 电力系统
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基于可变遗忘因子递推最小二乘法的无传感器机器人末端接触力估计 被引量:7
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作者 李龙 陈智 +1 位作者 汪博文 田应仲 《机械设计与制造》 北大核心 2017年第S1期209-212,216,共5页
随着人机共融生产模式的推广,人与机器人需要协作完成工作任务,在人机协作的过程中需要估计机器人末端接触力。传统的机器人末端接触力估计主要是基于外部传感器来实现的,这不仅会使机器人本体成本增加,还会使机器人的控制系统变得更加... 随着人机共融生产模式的推广,人与机器人需要协作完成工作任务,在人机协作的过程中需要估计机器人末端接触力。传统的机器人末端接触力估计主要是基于外部传感器来实现的,这不仅会使机器人本体成本增加,还会使机器人的控制系统变得更加复杂。针对这个问题,研究了无外部传感器的机器人末端接触力估计算法。首先设计数字低通滤波器对机器人动力学方程进行滤波,建立不显含加速度信号的机器人动力学模型,然后将机器人末端接触力看作时变参数,采用递推最小二乘法估计末端接触力,通过动态的改变遗忘因子使算法具有更好的响应特性,达到了较好的效果。最后通过MATLAB和ADAMS联合仿真验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 接触力估计 最小二乘 可变遗忘因子
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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
5
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 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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基于动态遗忘因子递推最小二乘法的永磁同步电机参数辨识算法 被引量:29
6
作者 方桂花 王鹤川 高旭 《计算机应用与软件》 北大核心 2021年第1期280-283,共4页
针对固定遗忘因子递推最小二乘法(RLS)在永磁同步电机参数识别中难以同时保证快速性和鲁棒性的问题,提出一种动态调节遗忘因子大小的递推最小二乘参数识别算法。分析了遗忘因子对RLS算法的影响特性,以理论模型与实际模型输出的差值为变... 针对固定遗忘因子递推最小二乘法(RLS)在永磁同步电机参数识别中难以同时保证快速性和鲁棒性的问题,提出一种动态调节遗忘因子大小的递推最小二乘参数识别算法。分析了遗忘因子对RLS算法的影响特性,以理论模型与实际模型输出的差值为变量构建遗忘因子调节函数,实现遗忘因子动态调整。仿真结果表明,相比于固定遗忘因子RLS算法,改进算法可以同时保证稳态抗干扰与动态快速收敛能力,具有优越性。 展开更多
关键词 动态遗忘因子 递推最小二乘 永磁同步电机 参数识别
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基于动态遗忘因子递推最小二乘算法的船舶航向模型辨识 被引量:16
7
作者 孙功武 谢基榕 王俊轩 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第3期900-904,共5页
为提高遗忘因子递推最小二乘(RLS)算法辨识船舶航向运动数学模型参数的快速性和鲁棒性,在分析遗忘因子大小对算法特性影响的基础上,提出一种基于模糊控制的动态遗忘因子RLS算法。该算法从理论模型输出与实际模型输出之间的残差入手来构... 为提高遗忘因子递推最小二乘(RLS)算法辨识船舶航向运动数学模型参数的快速性和鲁棒性,在分析遗忘因子大小对算法特性影响的基础上,提出一种基于模糊控制的动态遗忘因子RLS算法。该算法从理论模型输出与实际模型输出之间的残差入手来构造评估参数辨识误差大小的评价函数,并将评价函数及其变化率作为模糊控制器的输入,利用模糊控制器结合制定的规则表进行模糊推理并计算遗忘因子的修正量,从而实现遗忘因子的动态调整。仿真结果表明,与恒定遗忘因子RLS算法的对比,该算法能够根据参数辨识误差实时调整遗忘因子的大小,使算法在模型参数平稳时有更高的辨识精度,在模型参数突变时有更快的收敛速度,验证了所提算法的优越性。 展开更多
关键词 动态遗忘因子 递推最小二乘算法 模糊控制 船舶航向模型 参数辨识
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遗忘因子递推最小二乘法辨识锂离子电池参数 被引量:4
8
作者 赵转 曹以龙 +1 位作者 杜君莉 史书怀 《电池》 CAS 北大核心 2023年第6期629-633,共5页
递推最小二乘法是辨识锂离子电池等效电路模型参数常见的方法,然而随着递推过程中数据的增加,新数据的生成会受到旧数据的影响,导致误差较大。为此,对锂离子电池的二阶RC等效电路模型进行建模和分析,提出一种用于等效电路模型参数在线... 递推最小二乘法是辨识锂离子电池等效电路模型参数常见的方法,然而随着递推过程中数据的增加,新数据的生成会受到旧数据的影响,导致误差较大。为此,对锂离子电池的二阶RC等效电路模型进行建模和分析,提出一种用于等效电路模型参数在线辨识的遗忘因子递推最小二乘(FFRLS)法。在动力应力测试实验的基础上,在线辨识等效电路模型参数,利用识别的电路参数对电池电压进行在线预测。通过对比不同遗忘因子(λ)下的端电压均方根误差,发现λ=0.86~0.94为最佳范围。所提算法的精度优于递推最小二乘(RLS)法,验证了算法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 锂离子电池 等效电池模型 递推最小二乘(RLS)法 遗忘因子递推最小二乘(FFRLS)法 参数辨识
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基于VFFRLS-ASRRF的锂离子电池SOC估计
9
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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基于可变遗忘因子RLS算法的谐波电流检测方法 被引量:7
10
作者 韩伟 王大志 刘震 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第12期70-74,共5页
为了提高有源电力滤波器谐波检测环节的动态响应性能和精度,进而取得更好的谐波补偿电流跟踪效果,提出了一种基于可变遗忘因子递归最小二乘法(RLS)的谐波电流检测算法。该算法通过设定负载谐波电流动态过程发生的判别条件判断动态过程... 为了提高有源电力滤波器谐波检测环节的动态响应性能和精度,进而取得更好的谐波补偿电流跟踪效果,提出了一种基于可变遗忘因子递归最小二乘法(RLS)的谐波电流检测算法。该算法通过设定负载谐波电流动态过程发生的判别条件判断动态过程的发生,并动态地给出遗忘因子的取值,从而提高算法收敛速度。算法不但克服了的p-q和ip-iq法中低通滤波环节对动态响应特性的不利影响,而且化解了传统的RLS谐波电流检测算法中稳态与动态过程对遗忘因子不同的要求所产生的矛盾。最后,通过Simulink仿真分析和APF样机实验验证了本文所提的改进算法比传统的RLS谐波电流检测算法具有更快的动态响应特性,是一种非常有效的谐波电流检测方法。 展开更多
关键词 递归最小二乘算法 谐波电流检测 可变遗忘因子 有源电力滤波器
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非平稳信号的的递递推最小二乘盲分离 被引量:3
11
作者 徐洪涛 王跃钢 陈霞 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第5期735-740,共6页
针对非平稳信号盲分离问题提出了一种基于递推最小二乘(RLS)算法的非平稳信号盲分离新方法.首先引入遗忘因子对常规代价函数进行指数加权修正,得到一种新的具有递归结构的代价函数;然后利用RLS算法最小化代价函数,推导最优分离矩阵的自... 针对非平稳信号盲分离问题提出了一种基于递推最小二乘(RLS)算法的非平稳信号盲分离新方法.首先引入遗忘因子对常规代价函数进行指数加权修正,得到一种新的具有递归结构的代价函数;然后利用RLS算法最小化代价函数,推导最优分离矩阵的自适应更新算法,逐步实现信号分离.该算法避免了最小二乘类算法关于学习速率选择困难的缺点,具有收敛速度快、稳定性好等优点.仿真实验验证了算法的有效性. 展开更多
关键词 盲分离 非平稳信号 递推最小二乘 遗忘因子
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基于递推最小二乘法的永磁伺服系统参数辨识 被引量:85
12
作者 荀倩 王培良 +2 位作者 李祖欣 蔡志端 秦海鸿 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第17期161-169,共9页
为使永磁同步电机(PMSM)控制系统在复杂环境中具有较好的动态性能,伺服系统必须具有参数辨识和参数自整定的功能,而转动惯量与负载转矩辨识是其首要解决的问题。采用零阶保持器对电机运动方程进行离散化建模,考虑了摩擦系数对辨识结果... 为使永磁同步电机(PMSM)控制系统在复杂环境中具有较好的动态性能,伺服系统必须具有参数辨识和参数自整定的功能,而转动惯量与负载转矩辨识是其首要解决的问题。采用零阶保持器对电机运动方程进行离散化建模,考虑了摩擦系数对辨识结果的影响,将基于遗忘因子递推最小二乘辨识算法应用于该离散模型可以同时辨识出系统转动惯量、负载转矩和摩擦系数。同时,针对Matlab/Simulink中库模型参数不能在线动态修改的缺点,提出改进型PMSM模型,以此搭建了伺服系统的仿真控制模型,完成了定参数与变参数的动态仿真。最后,在stm32微控制器上进行了实验验证。仿真和实验表明该文提出的电机离散化模型和参数辨识方法具有一定的准确性和实时性,仿真结果验证了改进型PMSM模型在变参数仿真研究中的实用性。 展开更多
关键词 永磁同步电机 动态性能 参数辨识 离散模型 遗忘因子递推最小二乘
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一种改进递推最小二乘的系统谐波阻抗估计方法 被引量:6
13
作者 林顺富 李育坤 +2 位作者 程卫健 赵耀 李东东 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2023年第7期2879-2886,共8页
谐波责任划分的前提是系统谐波阻抗的精确估计。针对测量异常值和背景谐波变化造成谐波阻抗估计误差,该文将带遗忘因子的递推最小二乘法和稳健回归法结合,提出一种改进递推最小二乘的系统谐波阻抗估计方法。基于公共连接点处谐波电压和... 谐波责任划分的前提是系统谐波阻抗的精确估计。针对测量异常值和背景谐波变化造成谐波阻抗估计误差,该文将带遗忘因子的递推最小二乘法和稳健回归法结合,提出一种改进递推最小二乘的系统谐波阻抗估计方法。基于公共连接点处谐波电压和谐波电流数据,利用抗差最小二乘计算残差矩阵,进一步得到自适应变化遗忘因子,引入于中国科学院大地测量与地球物理研究所Ⅲ(Institute of Geodesy and GeophysicsⅢ,IGGⅢ)稳健权函数,采用复数递推最小二乘法更新增益矩阵和协方差矩阵,并进行待估参数的更新,最终得到系统谐波阻抗。仿真和实例测试有效验证了该文所提方法的优势。 展开更多
关键词 谐波责任 谐波阻抗 递推最小二乘 自适应遗忘因子 稳健回归
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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
14
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 遗忘因子递推最小二乘法(vffrls)
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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
15
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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基于AFFRLS-MIAUKF算法的锂离子电池SOC估算
16
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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不同温度下锂离子电池自适应多状态联合估计
17
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 自适应扩展卡尔曼滤波 在线参数辨识 联合估计
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变刚度环境下机械臂的阻抗控制方法
18
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 遗忘因子 变刚度 参数辨识
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基于FFRLS-AIEKF的锂离子电池SOC估计
19
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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基于二阶近似扩展卡尔曼滤波的锂离子电池SOC估计 被引量:7
20
作者 段林超 张旭刚 +2 位作者 张华 宋华伟 敖秀奕 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第15期1797-1804,共8页
为提高电池荷电状态(SOC)估计的准确性,更高阶的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法被用来估计SOC值。首先建立锂离子电池一阶Thevenin等效电路模型,采用样条函数来表述开路电压(OCV)和SOC值的函数关系。为更加精确地识别等效电路模型参数,提出一... 为提高电池荷电状态(SOC)估计的准确性,更高阶的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法被用来估计SOC值。首先建立锂离子电池一阶Thevenin等效电路模型,采用样条函数来表述开路电压(OCV)和SOC值的函数关系。为更加精确地识别等效电路模型参数,提出一种新的带有可变遗忘因子最小二乘法(VFFRLS)的算法来在线识别模型参数。由于VFFRLS解的精度依赖于算法初始值的设定,为此采用改进粒子群算法求得模型初始参数值,进而得到更加精确的VFFRLS初始值。最后采用二阶EKF来估计电池的SOC值,以此提高估计精度。两组不同的数据集用来证明二阶EKF估计SOC值具有普适性。实验结果表明,二阶EKF在估计不同工况条件下的SOC值时,平均绝对误差(MAE)都保持在1%以内,由此证明了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 电池荷电状态 阶扩展卡尔曼滤波 可变遗忘因子最小二乘 改进粒子群算法 参数识别
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