基于AFFRLS-MIAUKF算法的锂离子电池SOC估算

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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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MAFFRLS算法辨识锂离子电池模型参数

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作者 王迪 曹以龙 杜君莉 《电池》 CAS 北大核心 2024年第2期189-193,共5页

建模方法和模型参数辨识方法会影响锂离子电池状态的准确估计,特别是在动态工况下,因此在线辨识电池模型参数的方法很重要。提出一种改进的自适应遗忘因子递推最小二乘(MAFFRLS)法,优点是在不同误差范围内可以自适应地更新遗忘因子最优... 建模方法和模型参数辨识方法会影响锂离子电池状态的准确估计,特别是在动态工况下,因此在线辨识电池模型参数的方法很重要。提出一种改进的自适应遗忘因子递推最小二乘(MAFFRLS)法,优点是在不同误差范围内可以自适应地更新遗忘因子最优值。选用二阶RC等效电路模型,在动态工况下对该算法进行验证。将所提出的算法与递推最小二乘(RLS)法和遗忘因子递推最小二乘(FFRLS)法进行对比。在动态应力测试(DST)工况下,使用RLS、FFRLS和MAFFRLS算法估计电压,平均绝对误差分别为0.0102 V、0.0099 V和0.0046 V,均方根误差分别为0.0155 V、0.0150 V和0.0068 V。MAFFRLS算法的平均绝对误差和均方根误差更小,准确性更高。 展开更多

关键词 电池模型 等效电路模型 自适应 遗忘因子递推最小二乘(FFRLS)法

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不同温度下锂离子电池自适应多状态联合估计 被引量：1

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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法 自适应扩展卡尔曼滤波 在线参数辨识 联合估计

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双有源桥变换器自适应参数辨识鲁棒预测控制

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作者 尹政 邓富金 +1 位作者 黄堃 詹昕 《电机与控制学报》 北大核心 2025年第2期74-84,95,共12页

针对双有源桥(DAB)变换器传统模型预测控制(MPC)输出电压性能对系统参数变化较为敏感的问题,提出一种基于自适应参数辨识的DAB变换器鲁棒预测控制方法。本研究采用递归最小二乘法构建参数辨识矩阵,通过在线实时校正DAB系统的电感与电容... 针对双有源桥(DAB)变换器传统模型预测控制(MPC)输出电压性能对系统参数变化较为敏感的问题,提出一种基于自适应参数辨识的DAB变换器鲁棒预测控制方法。本研究采用递归最小二乘法构建参数辨识矩阵,通过在线实时校正DAB系统的电感与电容动态参数,有效增强了MPC在变工况下的鲁棒特性;通过参数误差反馈及门槛值设置,在每个控制周期中根据误差大小自适应调整遗忘因子,提高参数辨识准确性及收敛速度;结合系统采样和参数辨识结果,实现未来时刻的电压预测,并通过价值函数评估最优移相角,应用在下一个控制周期。该方法可以实时辨识DAB系统电感和电容参数,消除了参数失配对预测控制的影响,保证了输出电压性能。最后,通过仿真和硬件实验平台验证了所提方法在稳态、动态以及参数辨识下的运行性能。 展开更多

关键词 双有源桥变换器 模型预测控制 参数辨识 递归最小二乘法 自适应遗忘因子 鲁棒性

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变刚度环境下机械臂的阻抗控制方法

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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 递推最小二乘法 遗忘因子 变刚度 参数辨识

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基于VFFRLS-ASRRF的锂离子电池SOC估计

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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FFRLS-AIEKF的锂离子电池SOC估计

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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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最小二乘算法优化及其在锂离子电池参数辨识中的应用 被引量：15

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作者 范兴明 封浩 张鑫 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期1577-1588,共12页

传统最小二乘法(LS)用于锂离子电池模型在线参数辨识精度低,通过带遗忘因子递推最小二乘算法能够有效地提高辨识精度,但固定的遗忘因子影响模型动态特性。遗忘因子的自适应处理能提高算法对动态系统的参数辨识能力,而目前的自适应方法... 传统最小二乘法(LS)用于锂离子电池模型在线参数辨识精度低,通过带遗忘因子递推最小二乘算法能够有效地提高辨识精度,但固定的遗忘因子影响模型动态特性。遗忘因子的自适应处理能提高算法对动态系统的参数辨识能力,而目前的自适应方法容易忽略模型参数的稳定性,同时方法待定系数范围较大且难以确认。为了得到高精度且稳定性良好的模型参数,该文设计了一种精度和稳定性兼优且更简单的自适应遗忘因子递推最小二乘(AFFRLS)改进方法,并与其他AFFRLS、可变遗忘因子递推最小二乘(VFFRLS)进行仿真对比分析。结果表明,改进的AFFRLS能够在模型精度和参数稳定性取得更好的平衡,且对不同的在线工况具有良好的适用性。 展开更多

关键词 锂离子电池模型 参数辨识 最小二乘法 自适应遗忘因子

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基于FFRLS和ASR-UKF滤波算法的锂电池SOC估计 被引量：2

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作者 邓丹 刘胜永 +2 位作者 王顺利 刘鹏辉 胡聪 《电源技术》 CAS 北大核心 2024年第2期299-305,共7页

锂电池在工作过程中,其内部参数易受多种因素影响,为提高锂电池在复杂环境下荷电状态(SOC)估计精度,以二阶戴维宁(Thevenin)等效模型为基础,结合遗忘因子递推最小二乘法(FFRLS)对模型参数进行在线辨识。针对传统卡尔曼滤波算法高度非线... 锂电池在工作过程中,其内部参数易受多种因素影响,为提高锂电池在复杂环境下荷电状态(SOC)估计精度,以二阶戴维宁(Thevenin)等效模型为基础,结合遗忘因子递推最小二乘法(FFRLS)对模型参数进行在线辨识。针对传统卡尔曼滤波算法高度非线性及系统噪声不确定性等缺点,提出了一种自适应平方根无迹卡尔曼滤波(ASR-UKF)算法,该算法利用平方根算法处理均值和协方差,确保了状态协方差的半正定性和稳定性,并引入自适应滤波算法对噪声进行实时修正,消除了系统时变噪声影响。结果表明,FFRLS能有效解决数据饱和及算法矩阵计算量大的问题,等效模型精度高达98%。在混合动力脉冲特性(HPPC)测试和北京公交动态测试工况(BBDST)下,ASR-UKF算法SOC估计最大误差分别为3.264%和0.572%,具备更好的跟踪效果,验证了改进算法良好的收敛性与自适应性。 展开更多

关键词 荷电状态 二阶Thevenin模型 遗忘因子递推最小二乘法 自适应平方根无迹卡尔曼滤波算法

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分数一阶电路等效模型估计锂离子电池SOC 被引量：7

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作者 徐鹏跃 张国玲 +1 位作者 王涛 程佳 《电池》 CAS 北大核心 2024年第1期72-76,共5页

等效电路模型可用于对锂离子电池进行监控和管理,其精度与复杂性至关重要。选用整数一阶、整数二阶和分数一阶等3种电路模型对锂离子电池进行等效建模,采用基于遗忘因子的递推最小二乘(FFRLS)法辨识模型中的参数,并应用辨识所得的参数,... 等效电路模型可用于对锂离子电池进行监控和管理,其精度与复杂性至关重要。选用整数一阶、整数二阶和分数一阶等3种电路模型对锂离子电池进行等效建模,采用基于遗忘因子的递推最小二乘(FFRLS)法辨识模型中的参数,并应用辨识所得的参数,通过扩展卡尔曼滤波算法估计荷电状态(SOC)。对比模型预测的端电压与真实端电压,以及估计所得SOC与真实SOC,发现整数一阶模型估计SOC的误差约为8%,整数二阶模型的误差约为7%,而分数一阶模型的误差仅约为1%。 展开更多

关键词 等效电路模型 整数阶模型 分数阶模型 荷电状态(SOC) 基于遗忘因子的递推最小二乘(FFRLS)法

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基于分数阶模型的锂离子电池SOC估计 被引量：2

11

作者 郭宝贵 马潇男 《电池》 CAS 北大核心 2024年第5期634-639,共6页

准确的荷电状态(SOC)估算,有助于延长电池寿命并确保电池安全。由于电荷转移阻抗和扩散阻抗对应的时间常数不同,电池模型参数也不同。研究基于分数阶模型自适应遗忘因子递推最小二乘法(FOM-AFFRLS)的参数辨识,以实时捕捉遗忘因子和参数... 准确的荷电状态(SOC)估算,有助于延长电池寿命并确保电池安全。由于电荷转移阻抗和扩散阻抗对应的时间常数不同,电池模型参数也不同。研究基于分数阶模型自适应遗忘因子递推最小二乘法(FOM-AFFRLS)的参数辨识,以实时捕捉遗忘因子和参数的变化,并采用扩展卡尔曼滤波估计SOC。FOM-AFFRLS算法的误差为1%,小于分数阶基于遗忘因子的递推最小二乘法(FOM-FFRLS)、整数阶自适应遗忘因子递推最小二乘法(IOM-AFFRLS)和整数阶遗忘因子递推最小二乘法(IOM-FFRLS)等,验证所提方法在动态工况下正常工作时,具有较高的SOC估计精度。该方法能克服错误初始值引起的发散,SOC初值为0.7时,平均绝对误差小于0.068,鲁棒性较好。 展开更多

关键词 锂离子电池 参数辨识 自适应遗忘因子递推最小二乘(affrls)法 荷电状态(SOC)估计

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平面电机自适应加速度前馈运动控制 被引量：10

12

作者 李鑫 杨开明 +1 位作者 朱煜 余东东 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第9期95-102,共8页

为解决在较大加速度运动条件下,固定不变的加速度前馈系数难以提高平面电机加、减速阶段的伺服性能的问题,提出一种基于比例微分控制器输出与目标加速度的自适应前馈系数求解方法。采用最小二乘法,根据运动过程中比例微分控制器输出与... 为解决在较大加速度运动条件下,固定不变的加速度前馈系数难以提高平面电机加、减速阶段的伺服性能的问题,提出一种基于比例微分控制器输出与目标加速度的自适应前馈系数求解方法。采用最小二乘法,根据运动过程中比例微分控制器输出与目标加速度数据集,对前馈系数进行在线修正。通过引入遗忘因子,使得前馈系数与基于当前位置的动态特性更加匹配。分别采用沿yx、方向的不同加速度轨迹,在最大加速度为20 m/s2时,加、减速段的最大轨迹跟踪误差为0.56μm。该方法完全基于在线运动控制实验,实现了无需电机模型参数的前馈系数求解。 展开更多

关键词 平面电机 加速度前馈系数 自适应前馈 最小二乘法 轨迹跟踪 遗忘因子

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一种具有快速跟踪能力的改进RLS算法研究 被引量：17

13

作者 常铁原 王月娟 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第23期147-149,227,共4页

为了改善固定遗忘因子递推最小二乘(RLS)算法在时变系统中的跟踪性能,提出一种改进的RLS算法。改进的可变遗忘因子RLS算法,不仅克服了固定遗忘因子RLS算法中跟踪速度和参数失调的矛盾,而且避免了当参数估值趋于参数真值时,卡尔曼增益趋... 为了改善固定遗忘因子递推最小二乘(RLS)算法在时变系统中的跟踪性能,提出一种改进的RLS算法。改进的可变遗忘因子RLS算法,不仅克服了固定遗忘因子RLS算法中跟踪速度和参数失调的矛盾,而且避免了当参数估值趋于参数真值时,卡尔曼增益趋于零,RLS算法失去对时变系统的跟踪能力的问题。最后,在MATLAB仿真平台下,对改进的RLS算法性能进行仿真验证。仿真结果表明,改进的算法能够获得快速的跟踪能力,也具有较快的收敛速度和较小的稳态误差。 展开更多

关键词 自适应滤波 递推最小二乘算法 可变遗忘因子 双曲正切函数

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二阶伏特拉滤波器RLS算法改进 被引量：5

14

作者 陈凯亚 王敏锡 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第4期467-469,473,共4页

分析了二阶伏特拉滤波器的一种快速RLS算法,针对其存在的收敛速度与收敛精度之间的矛盾,构造了遗忘因子函数并取代该算法中的固定遗忘因子,得到改进的RLS算法。提出了遗忘因子函数的构造原则并分析了相关参数的选取方法。算例表明:改进... 分析了二阶伏特拉滤波器的一种快速RLS算法,针对其存在的收敛速度与收敛精度之间的矛盾,构造了遗忘因子函数并取代该算法中的固定遗忘因子,得到改进的RLS算法。提出了遗忘因子函数的构造原则并分析了相关参数的选取方法。算例表明:改进的RLS算法能解决收敛速度与收敛精度之间的矛盾,有效地加快了收敛速度。 展开更多

关键词 RLS算法 自适应滤波算法 二阶伏特拉滤波器 遗忘因子 最小二乘准则

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基于SRCKF的电动汽车锂离子电池荷电状态估计 被引量：5

15

作者 肖仁鑫 李斌 +1 位作者 黄志强 贾现广 《电源技术》 CAS 北大核心 2021年第11期1443-1447,共5页

精确的电池荷电状态(state of charge,SOC)估计对提高新能源汽车电池管理系统的性能、电池使用安全性以及整车能量管理策略的准确性具有至关重要的作用。综合考虑电池模型精度和复杂度,建立了锂离子电池二阶RC等效电路模型,运用自适应... 精确的电池荷电状态(state of charge,SOC)估计对提高新能源汽车电池管理系统的性能、电池使用安全性以及整车能量管理策略的准确性具有至关重要的作用。综合考虑电池模型精度和复杂度,建立了锂离子电池二阶RC等效电路模型,运用自适应遗忘因子递推最小二乘法(adaptive forgetting factor-recursive least square,AFF-RLS)在线辨识模型参数。在此基础上,采用平方根容积卡尔曼滤波(square root cubature Kalman filter,SRCKF)估算电池SOC,使用动态应力测试工况(dynamic stress test,DST)对模型参数和SOC进行验证。研究结果表明,与无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)估算相比,SRCKF估算误差小、鲁棒性好。 展开更多

关键词 锂离子电池 荷电状态估计 二阶RC等效电路模型 自适应遗忘因子递推最小二乘法 平方根容积卡尔曼滤波

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气动位置伺服控制系统中的辨识方法比较 被引量：1

16

作者 闵为 王峥嵘 张玮 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2007年第6期50-53,共4页

针对采用极点配置自适应控制的气动位置伺服系统,分别应用带固定遗忘因子的递推最小二乘法和修正平方根法的辨识方法对其进行在线辨识研究.通过实验证明,采用修正平方根法的辨识过程与采用带固定遗忘因子的递推最小二乘估计法的辨识过... 针对采用极点配置自适应控制的气动位置伺服系统,分别应用带固定遗忘因子的递推最小二乘法和修正平方根法的辨识方法对其进行在线辨识研究.通过实验证明,采用修正平方根法的辨识过程与采用带固定遗忘因子的递推最小二乘估计法的辨识过程相比,修正平方根法的辨识参数值变化幅度较小,且变化过程较平缓,更适用于采用极点配置自适应控制的气动位置伺服系统. 展开更多

关键词 系统辨识 极点配置自适应控制 带固定遗忘因子的递推最小二乘法 修正平方根法

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用于残余振动抑制的深度神经网络输入整形器 被引量：3

17

作者 张铁 康中强 +1 位作者 邹焱飚 廖才磊 《华南理工大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2021年第8期103-112,共10页

针对多轴伺服系统在高速运动急停段因系统柔性产生的残余振动问题,提出了一种适用性广的后置自适应输入整形器算法。该算法无需辨识系统模态参数,以递归最小二乘法(RLS)为基础,残余振动信号作为算法输入,优化得到当前轨迹下抑振效果最... 针对多轴伺服系统在高速运动急停段因系统柔性产生的残余振动问题,提出了一种适用性广的后置自适应输入整形器算法。该算法无需辨识系统模态参数,以递归最小二乘法(RLS)为基础,残余振动信号作为算法输入,优化得到当前轨迹下抑振效果最优的整形器系数向量,并引入自适应遗忘因子更新算法,以提高整形器在非平稳环境下的跟踪性能。同时建立多层全连接神经网络模型,选择多组激励轨迹作为样本对网络模型进行训练,解决了原有算法在轨迹多次变更的工况下,重新进行优化引起的时间成本显著增加的问题。实验结果表明:相比普通后置自适应输入整形器,应用带自适应遗忘因子后置输入整形器整形后的轨迹停止后的残余振动幅值平均减小了28.3%,最多的减小36.9%,残余振动收敛时间缩短28.4%。应用基于多层神经网络模型的输入整形器整形后的残余振动幅值相比普通后置自适应输入整形器平均减小了21.6%,最多的减小29.8%,残余振动收敛时间缩短23.7%。本研究提出的算法对于提高多轴伺服系统定位精度、缩短定位等待时间具有一定的应用意义,并且多层神经网络模型的引入在期望轨迹变化频繁的工况下提高了整体工作效率。 展开更多

关键词 多轴伺服系统 后置输入整形器 递归最小二乘 遗忘因子 神经网络

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基于零序电流包络线拟合斜率的配电网故障选线方法 被引量：4

18

作者 赵建文 范文璐 胡雨佳 《电力科学与技术学报》 CAS 北大核心 2022年第3期117-125,共9页

配电网发生高阻接地故障时,传统的选线方法可靠性不高。对健全线路与故障线路在高阻接地条件下暂态零序电流的差异性进行分析,发现健全线路与故障线路的暂态零序电流趋势不同,两者对应趋势的斜率正负相反。因此提出了一种基于暂态零序... 配电网发生高阻接地故障时,传统的选线方法可靠性不高。对健全线路与故障线路在高阻接地条件下暂态零序电流的差异性进行分析,发现健全线路与故障线路的暂态零序电流趋势不同,两者对应趋势的斜率正负相反。因此提出了一种基于暂态零序电流包络线拟合斜率的故障选线方法。首先对暂态零序电流利用牛顿插值算法求取包络线;然后通过可变遗忘因子递推最小二乘法计算各条线路的拟合斜率,利用健全线路与故障线路包络线拟合斜率值正负相反的特点构建出选线判据;最后大量仿真结果表明:提出的选线方法适用于各种故障条件。 展开更多

关键词 高阻接地故障 故障选线 包络线拟合斜率 牛顿插值法 可变遗忘因子递推最小二乘法

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双遗忘因子最小二乘法车辆质量和时变坡度估计 被引量：3

19

作者 叶明 卢祥伟 +4 位作者 张利杰 杨洲 周俊充 范毅 郑易 《重庆理工大学学报（自然科学）》 北大核心 2023年第6期1-9,共9页

针对双遗忘因子最小二乘法由于数据饱和导致车辆变质量估计失效,在坡道起步时导致坡度估计性能下降的问题,提出一种改进算法。建立了车辆行驶时的纵向动力学数学模型,并根据最小二乘递推估计理论得到双遗忘因子最小二乘递推估计模型;针... 针对双遗忘因子最小二乘法由于数据饱和导致车辆变质量估计失效,在坡道起步时导致坡度估计性能下降的问题,提出一种改进算法。建立了车辆行驶时的纵向动力学数学模型,并根据最小二乘递推估计理论得到双遗忘因子最小二乘递推估计模型;针对原始算法的变质量估计问题,通过引入车速作为车辆停车的判断参数,并在停车后重新初始化协方差矩阵来消除数据饱和的影响;采用AVL CRUISE与Matlab/Simulink联合仿真对识别算法进行了验证。仿真对比分析表明,有效地验证了改进算法的合理性和可靠性,提高了算法在车辆质量和坡度估计时的收敛速度和精度。 展开更多

关键词 车辆质量估计 道路坡度估计 双遗忘因子最小二乘法 数据饱和

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基于密度函数的模糊混合SOC估计方法 被引量：1

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作者 刘征宇 黄威 +1 位作者 孟辉 郭乐凯 《电源技术》 CAS 北大核心 2023年第6期750-755,共6页

针对传统锂离子电池荷电状态估算中开路电压-荷电状态(OCV-SOC)曲线拟合及估算算法精度的问题,在二阶RC模型的基础上,引入高斯多项式来更好地拟合SOC和开路电压曲线,同时利用带自适应遗忘因子的最小二乘法进行模型参数的在线辨识,并将... 针对传统锂离子电池荷电状态估算中开路电压-荷电状态(OCV-SOC)曲线拟合及估算算法精度的问题,在二阶RC模型的基础上,引入高斯多项式来更好地拟合SOC和开路电压曲线,同时利用带自适应遗忘因子的最小二乘法进行模型参数的在线辨识,并将所得模型参数带入由扩展卡尔曼滤波器和安时积分法组成的模糊混合算法中,最终完成对SOC的估算。实验结果表明,该联合算法能够迅速收敛初始误差,静态恒流下SOC最大误差在1.1%以内,欧洲循环驾驶标准工况(NEDC)下SOC和端电压的均方根误差分别为0.12%和1.82%,具有很好的估算精度和鲁棒性,可以实现对SOC的准确估算。 展开更多

关键词 锂离子电池 高斯多项式 自适应遗忘因子 最小二乘法 SOC估计 模糊混合算法

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