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基于状态相依的RBF-ARX模型的锂离子电池剩余容量估计方法
1
作者
夏向阳
岳家辉
+4 位作者
曾小勇
刘代飞
陈来恩
吕崇耿
夏永凯
《中国电机工程学报》
北大核心
2025年第2期638-649,I0020,共13页
锂离子电池剩余容量估计是电池管理系统中关键技术之一,也是实现锂离子电池安全稳定运行的前提。针对锂离子电池剩余容量有效估计问题,该文提出带外生输入的自回归模型(radial basis function-autoregressive exogenous,RBF-ARX)的锂离...
锂离子电池剩余容量估计是电池管理系统中关键技术之一,也是实现锂离子电池安全稳定运行的前提。针对锂离子电池剩余容量有效估计问题,该文提出带外生输入的自回归模型(radial basis function-autoregressive exogenous,RBF-ARX)的锂离子电池剩余容量估计方法,利用结构化非线性参数优化方法辨识模型参数,并将“老化信息”与“能量”相结合,基于小波包能量分析从电池充电电流/电压曲线中直接提取能量特征作为新健康特征,采用传递熵对新健康特征进行筛选以构成模型输入,实现锂离子电池剩余容量的有效估计;最后,基于NASA公开的锂离子电池老化数据,通过不同训练/测试样本比例、不同模型展开综合分析。结果表明,所提出的基于状态相依的RBF-ARX模型的锂离子电池剩余容量估计方法与常用的数据驱动方法相比,误差指标中平均绝对误差、平均绝对百分比误差、均方根误差均保持在较低水平,具有良好的估计精度。
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关键词
锂离子电池
健康特征
传递熵
带
外生
输入
的
自回归
模型
健康状态
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职称材料
机床热误差自适应学习补偿方法研究
被引量：
1
2
作者
沈明秀
《机械设计与制造》
北大核心
2024年第12期270-272,279,共4页
机床主轴在运行过程中,受热容易产生变形,从而造成机床加工后的产品精度下降。对此,设计了机床热误差自适应学习补偿控制方法,并对补偿前和补偿后的效果进行实验验证。给出了机床热误差自适应控制原理图,提出了一种用于识别和更新热误...
机床主轴在运行过程中,受热容易产生变形,从而造成机床加工后的产品精度下降。对此,设计了机床热误差自适应学习补偿控制方法,并对补偿前和补偿后的效果进行实验验证。给出了机床热误差自适应控制原理图,提出了一种用于识别和更新热误差的外生输入自回归模型。采用加权最小二乘法进行参数自适应更新,从而对机床运行产生的热误差进行补偿。设定热误差的动作控制限值,通过实验检验补偿前和补偿后机床热误差变化结果。结果显示:补偿前,机床运行一段时间后,在X和Z轴方向上产生的热误差较大,都超过了误差的设置范围;补偿后,机床运行一段时间后,产生的热误差较小,都保持在设置范围内。采用自适应学习补偿控制方法,能够降低机床产生的热误差,从而提高机床对产品的加工精度。
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关键词
机床
热误差
外生输入自回归模型
加权最小二乘法
补偿
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职称材料
题名
基于状态相依的RBF-ARX模型的锂离子电池剩余容量估计方法
1
作者
夏向阳
岳家辉
曾小勇
刘代飞
陈来恩
吕崇耿
夏永凯
机构
电网防灾减灾全国重点实验室(长沙理工大学)
出处
《中国电机工程学报》
北大核心
2025年第2期638-649,I0020,共13页
基金
国家自然科学基金项目(51977014)
湖南省研究生科研创新项目(CX20220917)。
文摘
锂离子电池剩余容量估计是电池管理系统中关键技术之一,也是实现锂离子电池安全稳定运行的前提。针对锂离子电池剩余容量有效估计问题,该文提出带外生输入的自回归模型(radial basis function-autoregressive exogenous,RBF-ARX)的锂离子电池剩余容量估计方法,利用结构化非线性参数优化方法辨识模型参数,并将“老化信息”与“能量”相结合,基于小波包能量分析从电池充电电流/电压曲线中直接提取能量特征作为新健康特征,采用传递熵对新健康特征进行筛选以构成模型输入,实现锂离子电池剩余容量的有效估计;最后,基于NASA公开的锂离子电池老化数据,通过不同训练/测试样本比例、不同模型展开综合分析。结果表明,所提出的基于状态相依的RBF-ARX模型的锂离子电池剩余容量估计方法与常用的数据驱动方法相比,误差指标中平均绝对误差、平均绝对百分比误差、均方根误差均保持在较低水平,具有良好的估计精度。
关键词
锂离子电池
健康特征
传递熵
带
外生
输入
的
自回归
模型
健康状态
Keywords
lithium-ion battery
health factor
transfer entropy
radial basis function-autoregressive exogenous(RBF-ARX)model
health state
分类号
TM912 [电气工程—电力电子与电力传动]
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职称材料
题名
机床热误差自适应学习补偿方法研究
被引量：
1
2
作者
沈明秀
机构
昆明学院机电工程学院
出处
《机械设计与制造》
北大核心
2024年第12期270-272,279,共4页
基金
云南省科学技术厅—基于数据驱动的数控机床热误差智能补偿方法(202001BA070001-021)。
文摘
机床主轴在运行过程中,受热容易产生变形,从而造成机床加工后的产品精度下降。对此,设计了机床热误差自适应学习补偿控制方法,并对补偿前和补偿后的效果进行实验验证。给出了机床热误差自适应控制原理图,提出了一种用于识别和更新热误差的外生输入自回归模型。采用加权最小二乘法进行参数自适应更新,从而对机床运行产生的热误差进行补偿。设定热误差的动作控制限值,通过实验检验补偿前和补偿后机床热误差变化结果。结果显示:补偿前,机床运行一段时间后,在X和Z轴方向上产生的热误差较大,都超过了误差的设置范围;补偿后,机床运行一段时间后,产生的热误差较小,都保持在设置范围内。采用自适应学习补偿控制方法,能够降低机床产生的热误差,从而提高机床对产品的加工精度。
关键词
机床
热误差
外生输入自回归模型
加权最小二乘法
补偿
Keywords
Machine Tool
Thermal Error
Exogenous Input Autoregressive Model
Weighted Least Square
Compensate
分类号
TH16 [机械工程—机械制造及自动化]
TH137 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于状态相依的RBF-ARX模型的锂离子电池剩余容量估计方法
夏向阳
岳家辉
曾小勇
刘代飞
陈来恩
吕崇耿
夏永凯
《中国电机工程学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
机床热误差自适应学习补偿方法研究
沈明秀
《机械设计与制造》
北大核心
2024
1
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职称材料
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参考文献
引证文献
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