为进一步提高FTIR光谱法实现特征吸收光谱严重重叠的甲烷、乙烷、丙烷、异丁烷、正丁烷、异戊烷以及正戊烷七组分混合气体定量分析的精度和速度,提出一种核偏最小二乘(Kernel Partial Least Square,KPLS)特征提取耦合支持向量回归机(Sup...为进一步提高FTIR光谱法实现特征吸收光谱严重重叠的甲烷、乙烷、丙烷、异丁烷、正丁烷、异戊烷以及正戊烷七组分混合气体定量分析的精度和速度,提出一种核偏最小二乘(Kernel Partial Least Square,KPLS)特征提取耦合支持向量回归机(Support Vector Regression Machine,SVR)的红外光谱定量分析新方法.首先采用KPLS方法对上述七组分混合气体的FTIR光谱进行特征提取,然后将特征提取得到的特征组分作为SVR的输入建立混合气体的定量分析模型.对标准混合气体进行定量分析的结果显示:KPLS-SVR模型的预测精度高于未进行特征提取SVR模型预测的精度,同时预测时间也减少了一半.研究表明,KPLS法可以很好地提取隐含在混合气体FTIR光谱数据与其组分浓度之间的非线性特征并有效地消除光谱数据噪声,大幅度降低数据维数,与SVR耦合可以提高红外光谱分析的精度和速度,是一种有效的红外光谱定量分析方法.展开更多
电池健康状况的在线估计对于电池管理系统一直是一个非常重要的问题。近年来,由于其具有灵活性和无模型优势,基于数据驱动的方法在在线健康状态(state of health,SOH)估计领域展现出极大的潜力。文中针对现有的大部分基于数据驱动的SOH...电池健康状况的在线估计对于电池管理系统一直是一个非常重要的问题。近年来,由于其具有灵活性和无模型优势,基于数据驱动的方法在在线健康状态(state of health,SOH)估计领域展现出极大的潜力。文中针对现有的大部分基于数据驱动的SOH估计方法存在计算量大以及较难在BMS微控制器中实现等问题,提出一种采用片段充电曲线和核岭回归(kernel ridge regression,KRR)的锂离子电池SOH估计方法。KRR是一种基于核方法的非线性回归算法,通过将核技巧与岭回归结合,能够建立充电电压片段和SOH之间的非线性映射关系。在2个公开锂离子电池老化数据集上的实验表明,该方法只需采用实际电池使用工况中容易获得的充电电压片段,就能够实现快速准确的SOH估计,并且应用到现有的BMS微控制器中。展开更多
文摘电池健康状况的在线估计对于电池管理系统一直是一个非常重要的问题。近年来,由于其具有灵活性和无模型优势,基于数据驱动的方法在在线健康状态(state of health,SOH)估计领域展现出极大的潜力。文中针对现有的大部分基于数据驱动的SOH估计方法存在计算量大以及较难在BMS微控制器中实现等问题,提出一种采用片段充电曲线和核岭回归(kernel ridge regression,KRR)的锂离子电池SOH估计方法。KRR是一种基于核方法的非线性回归算法,通过将核技巧与岭回归结合,能够建立充电电压片段和SOH之间的非线性映射关系。在2个公开锂离子电池老化数据集上的实验表明,该方法只需采用实际电池使用工况中容易获得的充电电压片段,就能够实现快速准确的SOH估计,并且应用到现有的BMS微控制器中。
