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融合物联网技术的动态GRNN模型的污水处理液压系统故障检测研究
被引量：
5
1
作者
孙洁
许清河
+2 位作者
于凤臣
朱杰
张瑞新
《液压与气动》
北大核心
2020年第11期120-126,共7页
液压系统是污水处理中关键部分,液压设备的运行安全和状态监测是污水处理中的重要内容。提出一种融合物联网技术的动态GRNN模型的故障诊断方法,以物联网的智能控制为依托,利用无线传感网络技术对分散的液压设备的各数据参数进行实时测...
液压系统是污水处理中关键部分,液压设备的运行安全和状态监测是污水处理中的重要内容。提出一种融合物联网技术的动态GRNN模型的故障诊断方法,以物联网的智能控制为依托,利用无线传感网络技术对分散的液压设备的各数据参数进行实时测控及远程共享,将采集到的故障信号输入GRNN模型故障观测器,计算检测阈值,通过实验仿真准确的诊断出系统故障。实验表明,该方法能有效的应用在污水处理液压系统中,保证系统正常运行,降低设备故障率,提高生产效率。
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关键词
液压系统
物联网
无线传感网络
动态GRNN模型
故障诊断
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职称材料
MIAEKF算法对锂电池荷电状态估算的研究
被引量：
1
2
作者
孙洁
刘梦
+2 位作者
刘晓悦
孙晔
于凤臣
《现代电子技术》
2022年第16期115-120,共6页
为弥补扩展卡尔曼滤波算法估算锂离子动力电池的荷电状态(SOC)时误差大的缺点,从而更加有效地监测电池的状态,文中以二阶RC等效电路模型为基础,建立数学关系简单、易于工程实现的状态空间模型。在递推最小二乘法的基础上加入自适应因子...
为弥补扩展卡尔曼滤波算法估算锂离子动力电池的荷电状态(SOC)时误差大的缺点,从而更加有效地监测电池的状态,文中以二阶RC等效电路模型为基础,建立数学关系简单、易于工程实现的状态空间模型。在递推最小二乘法的基础上加入自适应因子来辨识二阶电路模型中相应的参数,并进行电路模型精确度验证;然后,结合多创新的自适应扩展卡尔曼滤波算法(MIAEKF)对电池荷电状态(SOC)进行精准估算;最后,利用Matlab数值软件编程该算法并进行仿真验证。仿真结果表明,基于多创新的自适应扩展卡尔曼滤波算法估算电池SOC的平均误差最小为1.12%,估算的最大误差为2.69%,说明基于多创新的自适应扩展卡尔曼滤波算法在估算过程中有更高的精度和更快的收敛速度,对锂离子电池荷电状态的精度有较精准的估计。
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关键词
荷电状态
MIAEKF算法
电池模型
参数辨识
锂离子电池
荷电状态估算
仿真验证
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职称材料
题名
融合物联网技术的动态GRNN模型的污水处理液压系统故障检测研究
被引量：
5
1
作者
孙洁
许清河
于凤臣
朱杰
张瑞新
机构
华北理工大学电气工程学院
南堡开发区城市建设管理局
唐山
城市
排水有限公司西郊污水处理二厂
柯美瑞(唐山)环保科技有限公司
出处
《液压与气动》
北大核心
2020年第11期120-126,共7页
基金
河北省自然科学基金(E2019209492)。
文摘
液压系统是污水处理中关键部分,液压设备的运行安全和状态监测是污水处理中的重要内容。提出一种融合物联网技术的动态GRNN模型的故障诊断方法,以物联网的智能控制为依托,利用无线传感网络技术对分散的液压设备的各数据参数进行实时测控及远程共享,将采集到的故障信号输入GRNN模型故障观测器,计算检测阈值,通过实验仿真准确的诊断出系统故障。实验表明,该方法能有效的应用在污水处理液压系统中,保证系统正常运行,降低设备故障率,提高生产效率。
关键词
液压系统
物联网
无线传感网络
动态GRNN模型
故障诊断
Keywords
hydraulic system
internet of things
wireless sensor network
dynamic GRNN model
fault diagnosis
分类号
TH137 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
MIAEKF算法对锂电池荷电状态估算的研究
被引量：
1
2
作者
孙洁
刘梦
刘晓悦
孙晔
于凤臣
机构
华北理工大学电气工程学院
中国信息通信研究院
南堡开发区城市建设管理局
出处
《现代电子技术》
2022年第16期115-120,共6页
基金
河北省自然科学基金项目(E2019209492)。
文摘
为弥补扩展卡尔曼滤波算法估算锂离子动力电池的荷电状态(SOC)时误差大的缺点,从而更加有效地监测电池的状态,文中以二阶RC等效电路模型为基础,建立数学关系简单、易于工程实现的状态空间模型。在递推最小二乘法的基础上加入自适应因子来辨识二阶电路模型中相应的参数,并进行电路模型精确度验证;然后,结合多创新的自适应扩展卡尔曼滤波算法(MIAEKF)对电池荷电状态(SOC)进行精准估算;最后,利用Matlab数值软件编程该算法并进行仿真验证。仿真结果表明,基于多创新的自适应扩展卡尔曼滤波算法估算电池SOC的平均误差最小为1.12%,估算的最大误差为2.69%,说明基于多创新的自适应扩展卡尔曼滤波算法在估算过程中有更高的精度和更快的收敛速度,对锂离子电池荷电状态的精度有较精准的估计。
关键词
荷电状态
MIAEKF算法
电池模型
参数辨识
锂离子电池
荷电状态估算
仿真验证
Keywords
SOC
MIAEKF algorithm
battery model
parameter identification
lithium⁃ion battery
SOC estimation
simulation verification
分类号
TN713-34 [电子电信—电路与系统]
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合物联网技术的动态GRNN模型的污水处理液压系统故障检测研究
孙洁
许清河
于凤臣
朱杰
张瑞新
《液压与气动》
北大核心
2020
5
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职称材料
2
MIAEKF算法对锂电池荷电状态估算的研究
孙洁
刘梦
刘晓悦
孙晔
于凤臣
《现代电子技术》
2022
1
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职称材料
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