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
利用傅里叶近红外光谱(FT-NIRS)测定了苹果的硬度。通过使用几种基于遗传算法和间隔偏最小二乘法的特征波长选取方法,包括动态向后间隔偏最小二乘(dynamic backward version of interval PLS,dynamic biPLS)、动态向后间隔偏最小二乘结...利用傅里叶近红外光谱(FT-NIRS)测定了苹果的硬度。通过使用几种基于遗传算法和间隔偏最小二乘法的特征波长选取方法,包括动态向后间隔偏最小二乘(dynamic backward version of interval PLS,dynamic biPLS)、动态向后间隔偏最小二乘结合遗传算法(dynamic biPLS & GA-PLS)和反复的遗传算法(iterative GA-PLS),分析了苹果硬度的特征波长。结果表明,运用遗传算法和间隔偏最小二乘选择特征波长后,不但可以降低模型的复杂度,同时能够达到提高模型预测精度的效果。在此基础上,研究分析了苹果硬度特征波长的物理化学意义。由于果胶是在苹果成熟过程中一种和硬度有很大关联的物质,通过比较苹果硬度的特征波长和果胶的特征吸收峰,发现两者具有有很好的一致性。因此,采用遗传算法和间隔偏最小二乘法得到的苹果硬度的特征波长能够反映果胶的吸收信息,从而解释了近红外技术检测苹果硬度的机理。展开更多
