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
电动助力转向(electric power steering,EPS)系统具有非线性和时变性,采用常系数补偿无法实现对转矩的准确跟踪,影响驾驶员手感。文章采用滑模控制器准确跟踪电流,并设计补偿算法,利用带遗忘因子的递推最小二乘(recursive least squares...电动助力转向(electric power steering,EPS)系统具有非线性和时变性,采用常系数补偿无法实现对转矩的准确跟踪,影响驾驶员手感。文章采用滑模控制器准确跟踪电流,并设计补偿算法,利用带遗忘因子的递推最小二乘(recursive least squares,RLS)算法对助力装置进行在线参数辨识,并将辨识得到的结果进行补偿控制,在参数缓慢变化的条件下实现EPS对转矩的准确跟踪。展开更多
为了减小强陀螺效应条件下双框架控制力矩陀螺(double gimbal control moment gyroscope,简称DGCMG)框架伺服系统的非线性摩擦力矩对框架伺服系统控制精度的影响,提出了一种对DGCMG框架伺服系统非线性摩擦力矩精确建模和辨识的方法。分...为了减小强陀螺效应条件下双框架控制力矩陀螺(double gimbal control moment gyroscope,简称DGCMG)框架伺服系统的非线性摩擦力矩对框架伺服系统控制精度的影响,提出了一种对DGCMG框架伺服系统非线性摩擦力矩精确建模和辨识的方法。分析了DGCMG框架伺服系统的动力学方程,在研究内、外框架摩擦力矩随内外框架角速度和陀螺力矩变化规律的基础上,建立了内、外框架摩擦力矩精确的数学模型,并用控制力矩陀螺的实际参数和实验采集数据对摩擦力矩模型参数进行了遗忘因子递推最小二乘法辨识。实验结果验证了所建模型的正确性和辨识结果的准确性,有助于补偿DGCMG框架伺服系统的非线性摩擦力矩,提高框架伺服系统的控制精度。展开更多
普及推广风电虚拟惯性控制技术,是保障含高比例风电电力系统频率稳定运行的重要需求,但当前缺乏精确估计风电场等效虚拟惯量的理论方法,不能定量评估风电场对电网的惯量贡献。鉴于此,针对风电场等效虚拟惯量的快速时变特征,提出应用受...普及推广风电虚拟惯性控制技术,是保障含高比例风电电力系统频率稳定运行的重要需求,但当前缺乏精确估计风电场等效虚拟惯量的理论方法,不能定量评估风电场对电网的惯量贡献。鉴于此,针对风电场等效虚拟惯量的快速时变特征,提出应用受控自回归辨识模型和基于时变遗忘因子的递推最小二乘辨识求解算法,估计出风电场等效虚拟惯量。所提辨识模型和算法具有快速跟踪能力和良好收敛性,能精确估计风电场快速时变的等效虚拟惯量。在辨识求解中,只需量测风电场公共耦合点(point of common coupling,PCC)的有功功率和频率扰动信息,数据易于获取、实用性强,可良好推广应用。最后通过算例系统验证了辨识模型与方法的有效性和精确性。展开更多
文摘电动助力转向(electric power steering,EPS)系统具有非线性和时变性,采用常系数补偿无法实现对转矩的准确跟踪,影响驾驶员手感。文章采用滑模控制器准确跟踪电流,并设计补偿算法,利用带遗忘因子的递推最小二乘(recursive least squares,RLS)算法对助力装置进行在线参数辨识,并将辨识得到的结果进行补偿控制,在参数缓慢变化的条件下实现EPS对转矩的准确跟踪。
文摘为了减小强陀螺效应条件下双框架控制力矩陀螺(double gimbal control moment gyroscope,简称DGCMG)框架伺服系统的非线性摩擦力矩对框架伺服系统控制精度的影响,提出了一种对DGCMG框架伺服系统非线性摩擦力矩精确建模和辨识的方法。分析了DGCMG框架伺服系统的动力学方程,在研究内、外框架摩擦力矩随内外框架角速度和陀螺力矩变化规律的基础上,建立了内、外框架摩擦力矩精确的数学模型,并用控制力矩陀螺的实际参数和实验采集数据对摩擦力矩模型参数进行了遗忘因子递推最小二乘法辨识。实验结果验证了所建模型的正确性和辨识结果的准确性,有助于补偿DGCMG框架伺服系统的非线性摩擦力矩,提高框架伺服系统的控制精度。
文摘普及推广风电虚拟惯性控制技术,是保障含高比例风电电力系统频率稳定运行的重要需求,但当前缺乏精确估计风电场等效虚拟惯量的理论方法,不能定量评估风电场对电网的惯量贡献。鉴于此,针对风电场等效虚拟惯量的快速时变特征,提出应用受控自回归辨识模型和基于时变遗忘因子的递推最小二乘辨识求解算法,估计出风电场等效虚拟惯量。所提辨识模型和算法具有快速跟踪能力和良好收敛性,能精确估计风电场快速时变的等效虚拟惯量。在辨识求解中,只需量测风电场公共耦合点(point of common coupling,PCC)的有功功率和频率扰动信息,数据易于获取、实用性强,可良好推广应用。最后通过算例系统验证了辨识模型与方法的有效性和精确性。
