期刊文献+
共找到10篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
基于FFRLS-AIEKF的锂离子电池SOC估计
1
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)
在线阅读 下载PDF
MAFFRLS算法辨识锂离子电池模型参数
2
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
在线阅读 下载PDF
PEMFC发电系统FFRLS在线辨识和实时最优温度广义预测控制方法 被引量:34
3
作者 尹良震 李奇 +2 位作者 洪志湖 韩莹 陈维荣 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第11期3223-3235,共13页
质子交换膜燃料电池(proton exchange membrane fuel cell,PEMFC)发电系统是21世纪最有前景的发电技术之一。针对空冷型PEMFC发电系统工作温度对输出性能影响问题,该文通过理论分析和实验手段研究发电系统输出性能的最优特性。根据空冷... 质子交换膜燃料电池(proton exchange membrane fuel cell,PEMFC)发电系统是21世纪最有前景的发电技术之一。针对空冷型PEMFC发电系统工作温度对输出性能影响问题,该文通过理论分析和实验手段研究发电系统输出性能的最优特性。根据空冷型PEMFC发电系统温度控制对象所具有的非线性、迟滞、时变等特点,提出基于FFRLS在线辨识的PEMFC发电系统实时最优温度广义预测控制。其中,FFRLS在线辨识算法用于对非线性控制对象进行建模和在线校正。在搭建的空冷型PEMFC测控实验平台上,通过实验研究控制器参数对于系统性能的影响。阶跃响应实验结果表明:提出的控制方法能够在不同负载条件下实现对电堆最优温度进行实时跟踪。与常规PID控制比较,系统的超调量减少了约32.3%,发电系统输出功率更平稳,有利于发电系统的长期稳定运行,延长电堆的使用寿命。 展开更多
关键词 空冷型质子交换膜燃料电池 最优温度特性 广义预测控制 遗忘因子递推最小二乘在线辨识
在线阅读 下载PDF
基于FFRLS+EKF的特定工况下铅炭电池SOC估计 被引量:2
4
作者 王鲁 王峰 +1 位作者 徐利菊 李玮 《电池》 CAS 北大核心 2023年第5期504-508,共5页
提出一种快速、高精度估计铅炭电池荷电状态(SOC)的方法,并在特定工况下进行验证。通过建立等效电路模型,应用MATLAB仿真出SOC曲线,对比遗忘因子递推最小二乘(FFRLS)法+扩展卡尔曼滤波(EKF)估计的SOC与实际SOC曲线的误差,验证算法的精... 提出一种快速、高精度估计铅炭电池荷电状态(SOC)的方法,并在特定工况下进行验证。通过建立等效电路模型,应用MATLAB仿真出SOC曲线,对比遗忘因子递推最小二乘(FFRLS)法+扩展卡尔曼滤波(EKF)估计的SOC与实际SOC曲线的误差,验证算法的精确性和可靠性。在恒流间歇放电特定工况下,使用所提算法估计铅炭电池的SOC,与实际SOC的最大误差不超过0.9%。 展开更多
关键词 铅炭电池 荷电状态(SOC)估计 遗忘因子递推最小二乘(ffrls)法 扩展卡尔曼滤波(EKF) 特定工况
在线阅读 下载PDF
基于FFRLS的多堆燃料电池系统功率分配方法 被引量:2
5
作者 梁建英 陈维荣 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第4期722-728,782,共8页
为减小多堆燃料电池系统(multi-stack fuel cell system,MFCS)中单体燃料电池运行期间输出功率的大范围变化,提高MFCS平均效率,以保证各燃料电池长期稳定运行,针对大功率质子交换膜燃料电池(proton exchange membrane fuel cell,PEMFC)... 为减小多堆燃料电池系统(multi-stack fuel cell system,MFCS)中单体燃料电池运行期间输出功率的大范围变化,提高MFCS平均效率,以保证各燃料电池长期稳定运行,针对大功率质子交换膜燃料电池(proton exchange membrane fuel cell,PEMFC)系统,提出了一种基于遗忘因子递推最小二乘(forgetting factor recursive least square,FFRLS)在线辨识地改进链式功率分配方法.该方法利用FFRLS算法的实时在线辨识能力估算运行中的每个燃料电池最大效率范围(maximum efficiency range,MER),并将其边界值作为约束参考值实时更新链式功率的限定区间;然后,依据负载需求功率变化和各燃料电池效率高低顺序分配各电堆出力;最后,在搭建的RT-LAB半实物平台上进行试验分析.试验结果表明:与平均功率分配和传统链式功率分配方法相比,本文所提方法对MFCS效率分别提高了0.93%和1.95%. 展开更多
关键词 多堆燃料电池系统 遗忘因子递推最小二乘 最大效率范围 改进链式功率分配 半实物平台
在线阅读 下载PDF
分数一阶电路等效模型估计锂离子电池SOC 被引量:7
6
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
在线阅读 下载PDF
DGCMG框架伺服系统摩擦力矩建模及辨识 被引量:4
7
作者 李红 杭影 +1 位作者 韩邦成 李海涛 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2014年第6期1001-1007,1165,共7页
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
关键词 双框架控制力矩陀螺 框架伺服系统 摩擦模型 参数辨识 遗忘因子递推最小二乘法
在线阅读 下载PDF
燃料电池系统在线辨识和实时最大效率滑模控制方法 被引量:6
8
作者 王天宏 李奇 +3 位作者 尹良震 苏波 黄文强 陈维荣 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第17期5118-5128,共11页
为保证燃料电池系统在负载工况变化条件下仍能无扰动地运行在最大效率点,提出一种基于遗忘因子递推最小二乘(forgetting factor recursive least square,FFRLS)在线辨识和Super-Twisting滑模算法的燃料电池系统实时最大效率跟踪方法。... 为保证燃料电池系统在负载工况变化条件下仍能无扰动地运行在最大效率点,提出一种基于遗忘因子递推最小二乘(forgetting factor recursive least square,FFRLS)在线辨识和Super-Twisting滑模算法的燃料电池系统实时最大效率跟踪方法。该方法基于非线性曲线拟合原理,根据系统实时测量数据,在单位控制周期内实现对燃料电池最大效率点功率的实时估计。采用Super-Twisting滑模算法,保证燃料电池系统在负载工况变化情况下仍能运行在最大效率点。在搭建的测试平台上,开展了多指标性能测试与对比分析。实验结果表明,与扰动观测(perturb and observe,P&O)算法相比,所提出的方法优势更加明显。另外,针对燃料电池输出存在大扰动问题,与PID控制效果进行了对比实验。实验结果显示:Super-Twisting滑模控制变换器在输入电压大扰动下具有较强的鲁棒性,有利于燃料电池系统长期稳定运行。 展开更多
关键词 燃料电池系统 实时最大效率点跟踪 遗忘因子递推最小二乘算法 Super-Twisting滑模控制算法 鲁棒性
在线阅读 下载PDF
四轮驱动电动汽车质心侧偏角与轮胎侧向力非线性鲁棒融合估计 被引量:7
9
作者 王凡勋 殷国栋 +3 位作者 沈童 任彦君 汪䶮 冯斌 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第22期2673-2683,共11页
针对四轮驱动电动汽车质心侧偏角和轮胎侧向力难以直接测量的问题,考虑系统未建模的动态特性、模型参数摄动、系统过程噪声及测量噪声等因素,提出了一种基于遗忘因子递归最小二乘法(FFRLS)与鲁棒容积卡尔曼滤波(RCKF)的联合估计方法。基... 针对四轮驱动电动汽车质心侧偏角和轮胎侧向力难以直接测量的问题,考虑系统未建模的动态特性、模型参数摄动、系统过程噪声及测量噪声等因素,提出了一种基于遗忘因子递归最小二乘法(FFRLS)与鲁棒容积卡尔曼滤波(RCKF)的联合估计方法。基于FFRLS法对整车质量进行实时估计,并将极大值背景下的估计误差最小化嵌入标准容积卡尔曼滤波(CKF)以实现RCKF,提出了联合估计算法的改进策略,有效提高了复杂工况下滤波对模型参数摄动以及未建模噪声的抗干扰能力,可以实现质心侧偏角与轮胎侧向力的精准估计。在CarSim/Simulink联合仿真环境下,采用不同工况验证了算法的准确性、鲁棒性和抗干扰性。在四轮驱动电动汽车实车平台上分析了算法的有效性。研究结果表明,所提方法比RCKF和CKF精度更高,解决了复合工况下四驱电动汽车质心侧偏角和轮胎侧向力的联合估计问题。 展开更多
关键词 四轮驱动电动汽车 质心侧偏角 轮胎侧向力 鲁棒容积卡尔曼滤波 遗忘因子递归最小二乘法
在线阅读 下载PDF
遗忘因子递推最小二乘法辨识锂离子电池参数 被引量:4
10
作者 赵转 曹以龙 +1 位作者 杜君莉 史书怀 《电池》 CAS 北大核心 2023年第6期629-633,共5页
递推最小二乘法是辨识锂离子电池等效电路模型参数常见的方法,然而随着递推过程中数据的增加,新数据的生成会受到旧数据的影响,导致误差较大。为此,对锂离子电池的二阶RC等效电路模型进行建模和分析,提出一种用于等效电路模型参数在线... 递推最小二乘法是辨识锂离子电池等效电路模型参数常见的方法,然而随着递推过程中数据的增加,新数据的生成会受到旧数据的影响,导致误差较大。为此,对锂离子电池的二阶RC等效电路模型进行建模和分析,提出一种用于等效电路模型参数在线辨识的遗忘因子递推最小二乘(FFRLS)法。在动力应力测试实验的基础上,在线辨识等效电路模型参数,利用识别的电路参数对电池电压进行在线预测。通过对比不同遗忘因子(λ)下的端电压均方根误差,发现λ=0.86~0.94为最佳范围。所提算法的精度优于递推最小二乘(RLS)法,验证了算法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 锂离子电池 等效电池模型 递推最小二乘(RLS)法 遗忘因子递推最小二乘(ffrls)法 参数辨识
在线阅读 下载PDF
上一页 1 下一页 到第
使用帮助 返回顶部