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基于WOA优化扩展卡尔曼算法的锂离子电池SOC估算研究
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作者 许傲然 戴菁 +2 位作者 谷彩莲 冷雪敏 魏家和 《电源学报》 北大核心 2025年第2期232-239,共8页
工业和经济的发展对能源造成了巨大的消耗,同时也带来了严重的能源危机和环境污染,而构建安全、清洁的能源互联网络是解决当今社会发展和环境、能源关系的途径。现在各国都提出新能源电动汽车发展政策,锂离子电池作为电动汽车的核心部... 工业和经济的发展对能源造成了巨大的消耗,同时也带来了严重的能源危机和环境污染,而构建安全、清洁的能源互联网络是解决当今社会发展和环境、能源关系的途径。现在各国都提出新能源电动汽车发展政策,锂离子电池作为电动汽车的核心部件直接关系着它的行驶性能和安全性。电池的荷电状态SOC(state-of-charge)作为锂离子电池应用在各个行业的核心参数,其估算精度直接关系到电池的使用寿命和效率。针对电动汽车应用中电池SOC估算精度存在的问题进行研究,提出基于鲸鱼优化算法WOA(whale optimization algorithm)优化扩展卡尔曼滤波EKF(extended Kalman filter)的SOC估算方法,在构建系统噪声和观测噪声的协方差矩阵的基础上,在动态工况下利用改进优化后的WOA-EKF算法优化噪声协方差矩阵,提高SOC估算精度。并在MATLAB/Simulink中进行了模型参数辨识和对比仿真验证,结果表明:基于WOA优化扩展卡尔曼滤波算法的锂离子电池SOC估算能够在不同的工况下控制SOC估算误差在2%以内,在促进电池在新能源领域中的进一步发展方面具有一定的研究意义。 展开更多
关键词 锂离子电池 荷电状态估算 观测噪声 鲸鱼优化算法-扩展卡尔曼滤波
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基于改进的粒子群优化扩展卡尔曼滤波算法的锂电池模型参数辨识与荷电状态估计 被引量:17
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作者 项宇 马晓军 +2 位作者 刘春光 可荣硕 赵梓旭 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第10期1659-1666,共8页
为解决锂电池荷电状态(SOC)难以精确估计的问题,提出了基于改进的粒子群优化扩展卡尔曼滤波(IPSO-EKF)算法预测电池SOC。为减小参数非线性特性影响,重新构建了EKF算法电池状态空间方程,以辨识出的电池模型参数为基础,获得SOC最优估计。... 为解决锂电池荷电状态(SOC)难以精确估计的问题,提出了基于改进的粒子群优化扩展卡尔曼滤波(IPSO-EKF)算法预测电池SOC。为减小参数非线性特性影响,重新构建了EKF算法电池状态空间方程,以辨识出的电池模型参数为基础,获得SOC最优估计。采用IPSO算法优化EKF算法噪声方差矩阵,解决系统状态误差协方差矩阵和测量噪声协方差矩阵最优解获取难题,进一步提高SOC的估计精度。计算结果表明:IPSO-EKF算法能够精确地辨识电池模型参数和SOC值,并能够很好地修正状态变量初始误差。 展开更多
关键词 电气工程 锂电池 荷电状态 模型参数 粒子群优化算法 扩展卡尔曼滤波
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基于DSSOGI锁频环与改进鲸鱼优化算法的波浪发电系统功率优化控制 被引量:5
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作者 杨俊华 陈海峰 +2 位作者 卢思灵 黄宝洲 蔡浩然 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第6期12-20,共9页
为改善波能转换器的能量捕获效率问题,提出基于双自调谐二阶广义积分器(DSSOGI)锁频环与改进鲸鱼算法的优化控制方案。基于水动力模型的频域响应分析,寻求波浪发电系统最优负载,引入DSSOGI锁频环结构实时测量波浪频率,并采用扩展卡尔曼... 为改善波能转换器的能量捕获效率问题,提出基于双自调谐二阶广义积分器(DSSOGI)锁频环与改进鲸鱼算法的优化控制方案。基于水动力模型的频域响应分析,寻求波浪发电系统最优负载,引入DSSOGI锁频环结构实时测量波浪频率,并采用扩展卡尔曼滤波方法,加快动态响应速度,预估波浪主频。当海况发生变化时,通过DSSOGI锁频环结构,实时监测波浪频率,及浮体相应的速度、位移等信息。根据商用软件求解浮体的非线性参数,结合IWOA算法,求解最优邻域的负载参数,使系统处于最优负载状态,提高捕获效率。仿真结果表明,所提控制方案能有效改善水动力参数非线性问题,增加系统输出功率。 展开更多
关键词 波浪能 最大功率点跟踪 扩展卡尔曼滤波 DSSOGI锁频环 改进鲸鱼优化算法
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基于EKF-HInformer模型估计汽车动力电池的SOC&SOH 被引量:1
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作者 彭自然 杨肖阳 肖伸平 《电子测量与仪器学报》 北大核心 2025年第3期21-33,共13页
针对传统模型荷电状态(SOC)和健康状态(SOH)估计精度低、鲁棒性差的问题,提出一种基于扩展卡尔曼滤波(EKF)和深度学习模型Informer改进优化的估计模型EKF-HInformer,实现电动汽车动力电池SOC与SOH的实时精准估计。首先,运用EKF算法归一... 针对传统模型荷电状态(SOC)和健康状态(SOH)估计精度低、鲁棒性差的问题,提出一种基于扩展卡尔曼滤波(EKF)和深度学习模型Informer改进优化的估计模型EKF-HInformer,实现电动汽车动力电池SOC与SOH的实时精准估计。首先,运用EKF算法归一化整理电池实时数据,并通过调整自适应增益因子减少噪声波动,提高EKF数据滤波处理的性能。然后,运用Informer网络模型对归一化后的电池数据进行智能估计。为减少Informer模型离群点或异常值所导致的注意力权重偏差问题,采用Hampel算法对Informer进行优化,提高多头概率稀疏自注意力机制特征学习的能力。最后,把滤波整理后的数据输入到HInformer网络中估算实时的SOC和SOH。采用牛津大学与马里兰大学的电池数据集进行实验验证,结果显示SOC与SOH估计精度均超99.5%,均方根误差(RMSE)小于1%,最大绝对误差(MAXE)小于0.5%。相比传统Informer、Transformer和长短期记忆(LSTM)模型,该模型估计SOC和SOH的速度更快、准确度更高,展现出优越的鲁棒性和泛化能力。 展开更多
关键词 动力电池 荷电状态 健康状态 自适应增益因子 扩展卡尔曼滤波 Hampel优化算法 INFORMER
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基于视觉-惯导信息融合的采场支架姿态感知方法
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作者 邢轲轲 程敬义 +5 位作者 许忠鑫 万志军 薛民体 闫万梓 包阔 易俊杰 《工矿自动化》 北大核心 2025年第3期32-38,共7页
针对目前采场支架姿态感知中惯导方法存在漂移误差大、解算精度低,以及视觉方法存在相机易受粉尘与设备遮挡而位姿识别误差大等问题,提出了一种基于视觉-惯导信息融合的采场支架姿态感知方法。首先将四特征点红外标靶固定于支架底座凸台... 针对目前采场支架姿态感知中惯导方法存在漂移误差大、解算精度低,以及视觉方法存在相机易受粉尘与设备遮挡而位姿识别误差大等问题,提出了一种基于视觉-惯导信息融合的采场支架姿态感知方法。首先将四特征点红外标靶固定于支架底座凸台,将双目相机分别固定于支架顶梁与掩护梁,采用基于Canny-最小二乘法的靶标识别方法和基于四特征点的BA-PnP算法解算顶梁、掩护梁相对底座的俯仰角、横滚角。然后将惯性测量单元固定于液压支架顶梁、掩护梁、底座,通过惯性测量单元中MEMS陀螺仪和加速度计的互补滤波方法解算顶梁、掩护梁、底座在世界坐标系下的俯仰角、横滚角。最后将视觉系统解算的姿态角与惯导解算的姿态角进行扩展卡尔曼滤波多源信息融合,利用视觉信息的低频稳定性抑制惯性测量单元的累计误差,得到精确的采场支架姿态。采用基于视觉、惯导和视觉-惯导信息融合3种支架姿态感知方法进行对比实验,结果表明:①初始静止状态下,3种方法的精度均较高,但随着支架运行循环次数增加,基于视觉、惯导的感知结果逐渐偏离真值。②基于视觉、惯导和视觉-惯导信息融合方法的顶梁相对底座的俯仰角感知均方根误差分别为0.201,0.190,0.081°,掩护梁相对底座的俯仰角感知均方根误差分别为0.340,0.297,0.162°。③基于视觉-惯导信息融合方法解算的液压支架立柱伸缩长度的均方根误差为13.682 mm,满足现场需求。基于视觉-惯导信息融合的采场支架姿态感知方法可为液压支架智能化控制提供更准确的姿态参数。 展开更多
关键词 液压支架姿态感知 视觉惯导信息融合 惯性测量单元 扩展卡尔曼滤波 光束平差-透视点定位姿态估计算法 IMU
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MSOA算法改进EKF的锂电池SOC估计方法
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作者 刘晟 王建锋 +1 位作者 刘水宙 潘清云 《机械科学与技术》 北大核心 2025年第5期868-877,共10页
该文旨在提高电池荷电状态(State of charge, SOC)的监测精度,基于锂离子等效电路模型,采用象群优化算法改进卡尔曼滤波(Kalman filter, KF)进行模型参数的辨识;使用海鸥算法(Seagull optimization algorithm, SOA)降低噪声初值对扩展... 该文旨在提高电池荷电状态(State of charge, SOC)的监测精度,基于锂离子等效电路模型,采用象群优化算法改进卡尔曼滤波(Kalman filter, KF)进行模型参数的辨识;使用海鸥算法(Seagull optimization algorithm, SOA)降低噪声初值对扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman filter, EKF)算法的影响,并以越界处理的策略避免种群多样性降低的问题;以改进海鸥算法(Modified seagull optimization algorithm, MSOA)优化EKF来改善车载电池SOC估计方法,将DST和FUDS动态测试工况电流数据进行算法验证。结果表明,改进后的SOC估计算法的误差低于0.97%,且平均绝对误差(Mean absolute error, MAE)和均方根误差(Root mean squared error, RMSE)均低于EKF算法的估计误差,因此MSOA优化EKF算法具有更好的估计精度和稳定性。 展开更多
关键词 锂电池 参数辨识 智能优化算法 荷电状态 扩展卡尔曼滤波
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引入PID反馈的SHAEKF算法估算电池SOC 被引量:1
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作者 蔡黎 向丽红 +1 位作者 晏娟 徐青山 《电池》 CAS 北大核心 2024年第1期47-51,共5页
电池荷电状态(SOC)的估算精度是电动汽车电池组的重要指标。为提升SOC估算精度,在融合Sage-Husa扩展卡尔曼滤波(SHEKF)算法与自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)算法的基础上,增加比例积分微分(PID)反馈环节,形成改进算法。采用粒子群优化(PSO... 电池荷电状态(SOC)的估算精度是电动汽车电池组的重要指标。为提升SOC估算精度,在融合Sage-Husa扩展卡尔曼滤波(SHEKF)算法与自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)算法的基础上,增加比例积分微分(PID)反馈环节,形成改进算法。采用粒子群优化(PSO)算法对二阶RC等效电路模型进行参数辨识;用开源电池数据集对模型和算法进行实验和分析。改进的SHAEKF算法在电池动态应力测试(DST)、北京动态应力测试(BJDST)和美国联邦城市驾驶(FUDS)等工况下的平均估计误差都在1%以内,与单纯的融合算法SHAEKF算法相比,最大误差可减小5%。 展开更多
关键词 荷电状态(SOC)估算 二阶RC等效电路模型 比例积分微分(PID) 粒子群优化(PSO)算法 自适应扩展卡尔曼滤波(AEKF)
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基于粒子群优化算法的无传感器调速系统研究 被引量:11
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作者 杨圣蓉 王剑平 +2 位作者 王思 张果 杨晓洪 《传感器与微系统》 CSCD 2015年第7期26-28,32,共4页
针对扩展卡尔曼滤波器(EKF)中噪声协方差阵对估计准确性影响较大,且选取较困难的问题,提出基于粒子群优化(PSO)算法优化协方差矩阵的方法。使用EKF估计永磁同步电机(PMSM)的转速,实现PMSM无速度传感器控制,并利用PSO优化噪声协方差阵。... 针对扩展卡尔曼滤波器(EKF)中噪声协方差阵对估计准确性影响较大,且选取较困难的问题,提出基于粒子群优化(PSO)算法优化协方差矩阵的方法。使用EKF估计永磁同步电机(PMSM)的转速,实现PMSM无速度传感器控制,并利用PSO优化噪声协方差阵。采用STM32F407ZET6作为核心控制器构建控制系统,实验结果表明:使用PSO的EKF观测器能以较高的精度估计转速,实现精确控制。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 扩展卡尔曼滤波 无传感器 状态观测 STM32F407
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基于EKF-SVSF的锂离子电池SOC和SOH准确估计 被引量:9
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作者 陈剑 肖振锋 +2 位作者 刘顺成 罗磊鑫 夏向阳 《电源技术》 CAS 北大核心 2020年第10期1483-1487,共5页
提升锂离子电池荷电状态(SOC)估计精度并准确估计健康状态(SOH)对于设计高性能和安全的电池管理系统(BMS)至关重要。以二阶RC锂离子电池电路模型为研究对象,提出了一种由扩展卡尔曼滤波(EKF)算法和平滑可变结构滤波(SVSF)算法组成的混... 提升锂离子电池荷电状态(SOC)估计精度并准确估计健康状态(SOH)对于设计高性能和安全的电池管理系统(BMS)至关重要。以二阶RC锂离子电池电路模型为研究对象,提出了一种由扩展卡尔曼滤波(EKF)算法和平滑可变结构滤波(SVSF)算法组成的混合滤波算法(EKF-SVSF),其中扩展卡尔曼滤波算法用于锂离子电池参数辨识,平滑可变结构滤波算法用于SOC估计,并采用改进的粒子群优化算法(PSO)对混合滤波算法迭代过程中的噪声协方差矩阵进行修正,电池容量实时在线估计的结果用于SOH参数的预测。实验和仿真结果表明,所提出的EKF-SVSF算法对电池的欧姆电阻和容量有一个较好的估计,进一步提升了电池状态的估计精度。 展开更多
关键词 荷电状态 健康状态 扩展卡尔曼滤波 平滑可变结构滤波 粒子群优化算法
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面向空间目标相对轨道确定的编队优化方法 被引量:1
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作者 李佳兴 袁利 +2 位作者 张聪 张斯航 孙栋 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第11期1511-1521,共11页
针对提高空间目标相对轨道确定精度的问题,研究了在主航天器轨道运动受限时,通过设计和优化辅航天器相对轨道要素的航天器编队优化方法。首先,介绍了基于扩展卡尔曼滤波的双视线测量相对轨道确定方法;之后,通过研究双视线测量下的空间... 针对提高空间目标相对轨道确定精度的问题,研究了在主航天器轨道运动受限时,通过设计和优化辅航天器相对轨道要素的航天器编队优化方法。首先,介绍了基于扩展卡尔曼滤波的双视线测量相对轨道确定方法;之后,通过研究双视线测量下的空间目标定位误差变化规律,得到了减小定位误差的角度条件;然后,通过分析该角度条件和辅航天器相对轨道要素的关系,设计并采用遗传算法优化了辅航天器相对轨道;最后,数学仿真结果表明,设计的编队可保证目标相对位置估计误差收敛,优化后的编队可使目标相对位置估计误差减小至0.3 km且不超过1.2 km。 展开更多
关键词 相对轨道确定 航天器编队优化 遗传算法 扩展卡尔曼滤波
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基于相机状态方程多模增广的改进MSCKF算法 被引量:5
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作者 齐乃新 张胜修 +2 位作者 杨小冈 李传祥 曹立佳 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期89-98,共10页
针对基于多状态约束卡尔曼滤波(MSCKF)的视觉-惯性里程计算法中相机状态方程增广过程的误差累积问题,提出了一种相机状态方程多模增广方法。该方法首先对视觉特征跟踪状态的稳定性进行判断,然后自动地选择基于视觉图像信息优化求解相机... 针对基于多状态约束卡尔曼滤波(MSCKF)的视觉-惯性里程计算法中相机状态方程增广过程的误差累积问题,提出了一种相机状态方程多模增广方法。该方法首先对视觉特征跟踪状态的稳定性进行判断,然后自动地选择基于视觉图像信息优化求解相机相对位姿参数或基于惯性传感器(IMU)状态递推结果联合相机外参初始化新图像帧相机位姿参数两种途径增广相机的状态方程,解决特征跟踪状态稳定情况下IMU误差的累积问题。实验部分通过EuRoC数据和实际应用数据对算法的性能进行了验证分析,结果表明,改进后的MSCKF算法能够在特征跟踪稳定状态下有效避免IMU误差的累积,进一步融合视觉与惯性系统之间的互补优势,提高载体的定位定向精度和稳定性。 展开更多
关键词 视觉-惯性里程计 多状态约束扩展卡尔曼滤波 视觉里程计 位姿图优化
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基于EKF-Ah-OCV的锂电池SOC估算策略 被引量:5
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作者 徐洪超 沈锦飞 《江南大学学报(自然科学版)》 CAS 2015年第1期64-68,共5页
准确估算锂电池荷电状态是电池管理系统最重要的一个方面,可以为电池管理系统提供控制策略。从锂电池的性能和它的工作环境来看,在扩展卡尔曼滤波算法、安时积分法和开路电压法的基础上,提出一种新的扩展卡尔曼滤波-安时积分-开路电压... 准确估算锂电池荷电状态是电池管理系统最重要的一个方面,可以为电池管理系统提供控制策略。从锂电池的性能和它的工作环境来看,在扩展卡尔曼滤波算法、安时积分法和开路电压法的基础上,提出一种新的扩展卡尔曼滤波-安时积分-开路电压法算法,这种方法在SOC估算的复杂环境中具有良好的性能,并且能满足动力锂电池的要求。实验结果表明,最大的SOC估算误差不到2.18%,从而验证了该方法的可靠性与可行性。 展开更多
关键词 锂电池 扩展卡尔曼滤波-安时积分开路电压法算法 电池管理系统
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改进WOA的单液流锌镍电池充电策略 被引量:2
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作者 宋春宁 莫伟县 苏有平 《电池》 CAS 北大核心 2021年第2期138-142,共5页
采用改进的鲸鱼优化算法(WOA)优化充电电流,实现对单液流锌镍电池的充电控制。采用脉冲电流对电池进行充电实验,建立Thevenin等效电路模型并进行参数辨识,运用扩展卡尔曼滤波(EKF)实现荷电状态(SOC)估算。构建的单液流锌镍电池充电时间... 采用改进的鲸鱼优化算法(WOA)优化充电电流,实现对单液流锌镍电池的充电控制。采用脉冲电流对电池进行充电实验,建立Thevenin等效电路模型并进行参数辨识,运用扩展卡尔曼滤波(EKF)实现荷电状态(SOC)估算。构建的单液流锌镍电池充电时间-能耗模型,以缩短充电时间、降低能量损耗为目标,采用权重系数将时间-能耗的双目标模型转换为单目标模型;将0~95%的SOC分为19个阶段,并设置相对应的充电电流值,使用改进WOA优化19个电流值,求出最优的充电时间与能耗。在单液流锌镍电池充电过程中,用改进的WOA对电流优化后,与0.5 C恒流充电方法相比,能耗减少了1.58%、时间缩短了2.27%。 展开更多
关键词 单液流锌镍电池 鲸鱼优化算法(WOA) 时间-能耗模型 扩展卡尔曼滤波(EKF)
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