检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机测量与控制 2018年第11期26卷 63-67页

作者：何成刘长春武洋上海第二工业大学智能制造与控制工程学院上海201209 上海第二工业大学环境与材料工程学院上海201209

针对维持生命的医疗电子设备的锂离子电池维修问题,设计了一套故障预测与健康管理系统(Prognostics and Health Management-PHM),提出了PHM系统的实现框架;通过搭建一套电池控制应力水平实验平台并将故障注入锂离子电池中,来进行数据采... 详细信息

针对维持生命的医疗电子设备的锂离子电池维修问题,设计了一套故障预测与健康管理系统(Prognostics and Health Management-PHM),提出了PHM系统的实现框架;通过搭建一套电池控制应力水平实验平台并将故障注入锂离子电池中,来进行数据采集;建立基于阿列纽斯模型(Arrhenius Model)的医疗电子设备的锂离子电池模型,通过无迹粒子滤波(Unscented Particle Filter-UPF)算法和粒子滤波(Particle Filter-PF)算法计算出实时故障的概率并给出剩余寿命预测以及健康管理维护方法;通过Matlab对比UPF和PF的预测剩余寿命的仿真结果与实验所测数据的吻合度,选出UPF算法为最优算法并及时诊断故障,为后续维护提供建议。

关键词：医疗锂离子电池故障预测与健康管理系统阿列纽斯模型无迹粒子滤波算法

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基于模型参数在线辨识技术的SOC估算方法

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东北大学学报（自然科学版） 2020年第11期41卷 1543-1549页

作者：刘芳马杰苏卫星何茂伟天津工业大学计算机科学与技术学院天津300387 北京矿冶科技集团有限公司采矿冶金过程自动化国家重点实验室北京100160

针对遗传算法(genetic algorithm,GA)存在收敛速度慢、易陷入局部最优以及难以实现在线应用的问题,面向如动力电池等效电路模型一类非线性较强、实时性要求高的模型辨识问题,提出一种能够快速缩小搜索空间,且有效避免陷入局部最优的在... 详细信息

针对遗传算法(genetic algorithm,GA)存在收敛速度慢、易陷入局部最优以及难以实现在线应用的问题,面向如动力电池等效电路模型一类非线性较强、实时性要求高的模型辨识问题,提出一种能够快速缩小搜索空间,且有效避免陷入局部最优的在线快速搜索的优化辨识框架,实现电动汽车动力电池等效电路模型参数在线快速辨识,扩展全局搜索优化算法的应用范围.进一步,将此算法应用于电池剩余荷电状态(SOC)估算问题,提出基于改进GA参数辨识技术的无迹粒子滤波SOC估算方法(IGA-UPF).并将此SOC估算方法与基于最小二乘参数辨识技术的无迹粒子滤波的SOC估算算法(LS-UPF)作比较,结果验证了本文提出的在线快速参数辨识框架具有更好的模型参数辨识精度.

关键词：参数在线辨识遗传算法无迹粒子滤波算法荷电状态电动汽车

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基于改进PF算法的锈蚀RC结构抗弯承载力预测方法

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工程力学 2023年第9期40卷 108-116,189页

作者：戴理朝梁紫璋胡卓王磊长沙理工大学土木工程学院湖南长沙410114

为提高锈蚀钢筋混凝土(RC)结构抗弯承载力评估精度,该文综合考虑锈蚀RC结构几何尺寸、钢筋截面积及力学性能、混凝土强度、粘结性能等因素,提出了基于改进粒子滤波(PF)算法的抗弯承载力模型参数更新及预测方法。通过生成大量的粒子以表... 详细信息

为提高锈蚀钢筋混凝土(RC)结构抗弯承载力评估精度,该文综合考虑锈蚀RC结构几何尺寸、钢筋截面积及力学性能、混凝土强度、粘结性能等因素,提出了基于改进粒子滤波(PF)算法的抗弯承载力模型参数更新及预测方法。通过生成大量的粒子以表征承载力退化过程中模型参数的不确定性,从选择不同建议密度函数的角度改进PF算法以解决传统PF算法中粒子退化的问题,分别采用PF、扩展粒子滤波(EPF)、无迹粒子滤波(UPF)算法对模型参数进行估计与更新,实现了锈蚀RC结构抗弯承载力的有效预测。结果表明:随着钢筋锈蚀率的增加,RC结构的抗弯承载力逐渐降低。基于改进PF算法的锈蚀RC结构抗弯承载力预测方法因考虑了模型参数更新使得预测结果更接近试验数据。基于EKF和UKF的改进PF算法可有效抑制粒子退化,其预测精度较PF算法更高;锈蚀RC结构抗弯承载力预测精度随着训练数据及粒子数的增加而提高。

关键词： RC结构锈蚀抗弯承载力扩展粒子滤波算法无迹粒子滤波算法

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锂电池分数阶建模及SOC估计策略

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储能科学与技术 2023年第2期12卷 544-551页

作者：李路路陶正顺潘庭龙杨玮林胡官洋江南大学江苏无锡214122

为了提高锂电池模型的精度,实现锂电池状态的精确估计,本工作在二阶RC等效电路的基础上建立了锂电池的二阶分数阶电气模型,并采用自适应遗传算法实现分数阶模型的参数辨识,加快了算法收敛速度,缩短了辨识时间,避免陷入局部最优解,提高... 详细信息

为了提高锂电池模型的精度,实现锂电池状态的精确估计,本工作在二阶RC等效电路的基础上建立了锂电池的二阶分数阶电气模型,并采用自适应遗传算法实现分数阶模型的参数辨识,加快了算法收敛速度,缩短了辨识时间,避免陷入局部最优解,提高了模型参数精度;在分数阶电气模型的基础上,采用了一种基于施密特正交变换思想的无迹粒子滤波的状态估计方法,与传统的无迹粒子滤波算法相比,在采样点选取过程中,采用一种标准采样与施密特正交变换相结合的办法,对对称采样的粒子进行筛选,减少了采样点的数量,提高了计算效率,并能有效避免由于系统的非线性引起的估算结果发散或单一使用粒子滤波而引起的粒子数短缺。仿真结果表明所建立的锂电池分数阶电气模型能更精确描述锂电池的充放电动态特性,所提出的状态估计策略精度相比于常规控制策略具有更高的精度,系统鲁棒性提高,可以在误差仅为1%的范围内估计锂电池的SOC,并提高了计算效率,易于算法的实时实现。

关键词：锂电池分数阶荷电状态施密特正交变换无迹粒子滤波算法

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一种用于高保真锂电池SOC估计的无迹粒子滤波新方法

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储能科学与技术 2021年第2期10卷 722-731页

作者：谢滟馨王顺利史卫豪熊鑫陈先培西南科技大学四川绵阳621010

动力锂电池作为新能源汽车核心“三电”系统之一,其准确的电池建模与状态预估能确保电池管理系统安全启动及稳定运转。以三元锂电池为研究对象,构建Thevenin等效电路模型,在传统粒子滤波(PF)基础上,选择合适的建议密度函数,提出了一种... 详细信息

动力锂电池作为新能源汽车核心“三电”系统之一,其准确的电池建模与状态预估能确保电池管理系统安全启动及稳定运转。以三元锂电池为研究对象,构建Thevenin等效电路模型,在传统粒子滤波(PF)基础上,选择合适的建议密度函数,提出了一种采用均值、方差更精密计算的无迹粒子滤波算法(UPF),解决粒子贫化问题,探获锂电池荷电状态(SOC)。该方法通过对理论分析的进一步完善,结合不同工况实验对锂电池工作特性研究,结果表明UPF估算锂电池SOC时,系统鲁棒性提高、跟随效果较好,且估算误差稳定控制在1.5%以内,为动力电池带来了很好的实用价值。

关键词：三元锂电池 Thevenin模型荷电状态建议密度函数无迹粒子滤波算法

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基于能量高效动态分簇的目标跟踪算法

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计算机工程 2014年第10期40卷 98-103,108页

作者：陆娴彭勇江南大学物联网工程学院江苏无锡214122

目标跟踪是无线传感器网络中的一项基本应用,如何在保证高跟踪精度的前提下降低网络能耗、延长网络生命周期是目标跟踪的核心问题。为此,提出一种基于能量高效动态分簇的目标跟踪算法。从最大限度节省能量的角度出发,设计动态簇生成方法... 详细信息

目标跟踪是无线传感器网络中的一项基本应用,如何在保证高跟踪精度的前提下降低网络能耗、延长网络生命周期是目标跟踪的核心问题。为此,提出一种基于能量高效动态分簇的目标跟踪算法。从最大限度节省能量的角度出发,设计动态簇生成方法,利用无迹粒子滤波算法对目标进行跟踪,预测下一时刻目标的位置坐标,并根据预测结果给出簇头更换策略。仿真结果表明,与PPF和DPF算法相比,该算法不仅具有较高的目标跟踪精度,而且能有效降低网络能耗,延长网络寿命。

关键词：无线传感器网络目标跟踪无迹粒子滤波算法动态分簇接收信号强度指示模型无迹卡尔曼滤波算法

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UPF算法在OFDM时变信道估计中的应用

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电讯技术 2011年第1期51卷 40-44页

作者：曹丽果穆晓敏陈恩庆陆彦辉郑州大学信息工程学院郑州450001

为了提高正交频分复用(OFDM)系统中时变信道估计的精度和系统性能,提出一种利用无迹粒子滤波(UPF)算法的OFDM时变信道估计方法。该方法首先将OFDM系统时变信道建模为具有动态特性的状态方程,然后利用UPF算法,结合接收信号动态地估计信... 详细信息

为了提高正交频分复用(OFDM)系统中时变信道估计的精度和系统性能,提出一种利用无迹粒子滤波(UPF)算法的OFDM时变信道估计方法。该方法首先将OFDM系统时变信道建模为具有动态特性的状态方程,然后利用UPF算法,结合接收信号动态地估计信道状态。仿真结果表明:在高斯和非高斯环境下,所提的方法均可以获得比采用传统粒子滤波(PF)算法的信道估计方法更高的估计精度和更好的系统性能,因此适用于实际系统。

关键词： OFDM 时变信道估计无迹粒子滤波算法

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基于状态监测数据的发动机大修时刻预测

基于状态监测数据的发动机大修时刻预测

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作者：沈泽汉中国民航大学

学位级别：硕士

作为航空器的动力来源,航空发动机的性能状态直接影响着飞机的可靠性与飞行安全。对航空发动机大修时间进行精准预测,提出科学合理的维修规划,有利于在保证安全飞行的基础上减少航空公司运营成本。性能退化是确定发动机大修时刻的主要... 详细信息

作为航空器的动力来源,航空发动机的性能状态直接影响着飞机的可靠性与飞行安全。对航空发动机大修时间进行精准预测,提出科学合理的维修规划,有利于在保证安全飞行的基础上减少航空公司运营成本。性能退化是确定发动机大修时刻的主要考虑因素,航空发动机在运营中会产生大量与其状态相关的监测信息,以发动机的状态监测参数为出发点,本文研究基于监测数据的发动机性能退化预测方法,为发动机的日常大修时刻预测提供指导。首先,本文通过特征识别、退化敛散性分析、多指标综合评价等方法对众多发动机监测参数进行分析,从中筛选出能够有效描述发动机退化过程的参数,筛选的结果将作为后续性能退化预测计算的重要依据。其次,考虑到同一机队不同发动机性能变化过程具有各异性的特点,本文在过去已有的相似性匹配寿命预测模型基础之上进一步结合无迹粒子滤波算法提出了基于参数退化轨迹相似性匹配的航空发动机性能退化预测组合模型。该模型能根据退化特征信息动态更新退化方程,建立更符合每一台发动机实际情况的退化模型,以实现航空发动机性能退化的预测。该模型利用当前运行中发动机的实时监测信息以及无迹粒子滤波算法,迭代更新退化模型中的时变参数,从而实现对发动机状态的实时更新预测。最后,将提出的组合预测模型和一般预测方法进行综合对比分析,验证了提出的组合模型对于性能退化预测结果的准确性。最后,进行了航空发动机大修关键致因分析,接着分析了不同致因下的发动机大修时刻预测方法,并着重研究了基于性能退化的大修时刻预测方法。通过航线实际数据验证计算,证实了提出的性能退化预测模型能应用在航空发动机的大修时刻预测中,并相较于过去传统的方法在预测准确度上有较大的提高。

关键词：航空发动机状态监测参数性能退化预测无迹粒子滤波算法

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基于分数阶微积分理论锂电池建模及SOC估计研究

基于分数阶微积分理论锂电池建模及SOC估计研究

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作者：秦少勋合肥工业大学

学位级别：硕士

随着全球能源危机的加剧与环境污染日趋严重,世界各国纷纷发展绿色环保的新能源电动汽车。动力电池作为电动汽车的关键部件之一,其性能对电动汽车的整车性能、安全性能和续航里程有很大的影响。锂离子电池因具备能量密度大、循环寿命长... 详细信息

随着全球能源危机的加剧与环境污染日趋严重,世界各国纷纷发展绿色环保的新能源电动汽车。动力电池作为电动汽车的关键部件之一,其性能对电动汽车的整车性能、安全性能和续航里程有很大的影响。锂离子电池因具备能量密度大、循环寿命长、安全可靠和无污染等特点,在未来研究发展中必将得到大力发展。锂电池的荷电状态(State of Charge,SOC)是电池管理系统的核心,反映了动力电池运行状态的主要性能参数。准确地估计电池的SOC能有效进行电池和整车控制,可以防止电池过充和过放,为电池均衡和能源分配提供依据,可以延长电池的使用寿命,节约成本。本文分别对影响电池SOC估算精度的电池模型以及SOC估算方法进行了深入研究。论文首先概述了纯电动汽车的发展状况,引出了动力电池的重要性,然后介绍了锂电池的工作原理,研究了锂电池的特性和影响特性的因素,通过对经典电池模型分析,提出了本文所创新的可变参数分数阶PNGV模型,利用统计学方法试验设计(Design of Experiment,DOE)和粒子群优化算法(Particle Swarm optimization,PSO)对电池模型中的参数进行拟合,通过联邦城市驾驶时间表(FUDS)工况对可变参数分数阶PNGV模型的精度进行验证,所得到的模型不仅能够适应连续变化的温度,而且比整数阶模型更加精确,为后文SOC估算提供了准确的模型。作为电动汽车发展的核心技术之一的动力电池的SOC估算,是电动汽车产业化、实用化的关键。本文在前文建立的模型基础上,应用分数阶无迹粒子滤波算法(Fractional Unscented Particle Filter,FUPF),采用循环放电工况和高速公路驾驶时间表(US06)工况对比其他算法验证FUPF算法的估计精度,以及采用US06工况在不同的初始误差下验证FUPF算法的收敛性。

关键词：荷电状态分数阶试验设计无迹粒子滤波算法

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基于卡尔曼滤波算法的锂电池状态估计

基于卡尔曼滤波算法的锂电池状态估计

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作者：方赫大连交通大学

学位级别：硕士

锂电池荷电状态(SOC)、健康状态(SOH)、功率状态(SOP)估计是电池管理系统中的重要功能,为提高电池SOC估计精度,解决联合估计不稳定等问题,本文以三元锂电池为研究对象,以卡尔曼滤波算法为基础,以改进估算算法为研究方向,在UDDS工况下,... 详细信息

锂电池荷电状态(SOC)、健康状态(SOH)、功率状态(SOP)估计是电池管理系统中的重要功能,为提高电池SOC估计精度,解决联合估计不稳定等问题,本文以三元锂电池为研究对象,以卡尔曼滤波算法为基础,以改进估算算法为研究方向,在UDDS工况下,着重对锂电池SOC、SOH、SOP估计展开研究。首先,通过对锂电池各类模型进行比较,并对锂电池工作原理进行分析,最终在MATLAB软件下采用二阶RC等效电路模型,通过多项式拟合函数建立OCV-SOC关系曲线,并完成了离线参数辨识,同时对电路模型的端电压进行了验证。其次,针对SOC估计中误差较大的问题,以卡尔曼滤波算法为基础,分别引入粒子滤波(PF)、无迹卡尔曼滤波(UKF)、无迹粒子滤波(UPF)理论,通过对SOC估算结果的对比,UPF算法估计精度更高,可为后续联合估计提供基础。然后,在SOC/SOH的联合估计中,采用扩展卡尔曼滤波算法(EKF)估计电池当前最大可用容量,因存在SOC估计精度会随之变化且计算量过大等问题,提出了基于施密特正交变换的无迹粒子滤波算法(SOUPF),与EKF算法结合得到SOUPF+EKF的联合估计算法,以此实现SOC估计值与当前最大可用容量的交替更新。同时引入双扩展卡尔曼滤波算法,实现在线参数辨识,仿真得知基于SOUPF+EKF算法的SOC最大误差在1.03%左右,SOH的误差始终保持在0.2%的范围内,联合算法在实现SOH在线估计的同时可以有效提高估计精度。最后,在SOP估计中采用多约束条件下的峰值功率估计方法,基于前文提出的联合算法,通过在不同持续时间(30s、2min和5min)下进行仿真验证,相较于基于单一因素约束的锂电池SOP估计算法,基于多因素约束的锂电池SOP估计算法更加合理有效,在充放电过程中,三种持续时间下的最大误差均不超过4W,均在可接受范围之内。综上所述,本文提出的估计方案可以有效提高SOC估计精度,并能在保证锂电池状态估计稳定性的情况下减少计算量,提升电池的使用效率,达到预期目标,并基本满足实际需求。

关键词：卡尔曼滤波系列算法施密特正交变换无迹粒子滤波算法二阶RC等效电路模型

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