检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：苌瑞锋北方工业大学

学位级别：硕士

近年来,由于能源危机和环境污染问题逐渐严重,锂电池的发展受到各国政府的高度重视,它是目前公认的比较理想的能源,应用在社会的各个领域,其中,锂电池作为纯电动汽车上的动力电源是它的一个重要应用。电动汽车是进年来比较热门的新能源... 详细信息

近年来,由于能源危机和环境污染问题逐渐严重,锂电池的发展受到各国政府的高度重视,它是目前公认的比较理想的能源,应用在社会的各个领域,其中,锂电池作为纯电动汽车上的动力电源是它的一个重要应用。电动汽车是进年来比较热门的新能源汽车,它能否得到社会的认可,在一定程度上取决于电池的性能。为了满足国家对电动汽车安全的要求,保证纯电动汽车安全可靠的运行,就必须对动力电池的特性进行适当的评价。而锂电池的健康度是评价电池特性的一个重要因素,它跟电池的寿命紧密相关。因此在评价动力电池特性时,必须对电池健康度进行评价。本文根据锂电池的特性建立电池的内阻模型,然后根据此模型对电池的健康度进行合适的评价。在目前条件下,电池健康度一般是根据电池的外部特性来评价,但是评价效果一般。本文采用建立电池模型的方式,通过系统辨识得到电池的内部参数,然后分析电池内部参数,进而提出一种新的电池健康度的评价方法。通过内阻等参数对电池健康度进行合理的评价,能够有效解决传统方法存在的不足之处。本文的研究内容主要包括以下几个部分： (1)建立电池内阻模型,根据电池内阻模型写出电池模型的传递函数,使用递推最小二乘算法辨识出电池模型的内部各个参数,并在simulink中建立电池模型进行仿真,验证电池模型的可行性。 (2)分析电池在使用过程中内部参数变化的本质原因。 (3)通过对不同使用条件下的电池进行系统辨识,得到电池在不同的使用条件下内部各参数的值。分析影响电池健康度的各个主要因素。

关键词：电池健康度递推最小二乘算法 simulink仿真

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基于ANSYS TwinBuilder的锂电池热电耦合数字孪生模型构建方法

基于ANSYS TwinBuilder的锂电池热电耦合数字孪生模型构建方法

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作者：董树锋刘灵冲南斌唐坤杰徐成司 310051 浙江省杭州市滨江区长河街道科技馆街1058号(中月创智大厦)632室

本发明公开了一种基于ANSYS TwinBuilder的锂电池热电耦合数字孪生模型构建方法，该方法为：首先，构建锂电池数字孪生结构体系：所述锂电池数字孪生结构体系由物理设备层、数据感知层、数据传输层、数字孪生层和决策处理层组成；接着... 详细信息

标准号: CN115587512A

本发明公开了一种基于ANSYS TwinBuilder的锂电池热电耦合数字孪生模型构建方法，该方法为：首先，构建锂电池数字孪生结构体系：所述锂电池数字孪生结构体系由物理设备层、数据感知层、数据传输层、数字孪生层和决策处理层组成；接着，在已建立的等效电路模型和热力学模型基础上，依托ANSYS Twinbuilder软件，实现锂电池热电耦合数字孪生模型的构建；最后，实现锂电池热电耦合数字孪生模型的参数辨识：考虑老化、温度因素影响，基于递推最小二乘算法实现等效电路模型参数的在线辨识；基于热力学模型原理，实现热力学模型参数辨识；即可得到锂电池热电耦合数字孪生模型。本发明方法在有效缩短大规模储能电站运行仿真时间的同时提高了仿真结果精度。

关键词：锂电池热电耦合热力学模型等效电路模型参数辨识孪生结构构建递推最小二乘算法大规模储能电站温度因素影响数据传输层数据感知层物理设备层仿真结果决策处理模型构建运行仿真在线辨识老化

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一种在电动汽车动力电池断开时的绝缘阻值检测方法

一种在电动汽车动力电池断开时的绝缘阻值检测方法

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作者：崔相雨王崇太李选妹崔伟亚曲轶 571158 海南省海口市龙昆南路99号

本发明公开了一种在电动汽车动力电池断开时的绝缘阻值检测方法，实际考虑了电动汽车高压系统中Y电容对测量过程的影响，建立了采样电压和母线电压的函数模型。对两个函数模型进行简化，大大减小了计算量，使算法更适合在车载嵌入式系... 详细信息

标准号: CN113655277B

本发明公开了一种在电动汽车动力电池断开时的绝缘阻值检测方法，实际考虑了电动汽车高压系统中Y电容对测量过程的影响，建立了采样电压和母线电压的函数模型。对两个函数模型进行简化，大大减小了计算量，使算法更适合在车载嵌入式系统中使用。将简化后的模型用变遗忘因子递推最小二乘算法进行辨识，最后通过辨识结果计算出正极和负极绝缘阻值。本发明在低频信号注入法的基础上，建立并简化采样电压和母线电压的函数模型，将变遗忘因子递推最小二乘算法运用在绝缘检测中，消除了Y电容的影响。

关键词：函数模型递推最小二乘算法采样电压母线电压遗忘因子绝缘电动汽车动力电池低频信号注入法正极车载嵌入式负极辨识结果测量过程电动汽车高压系统绝缘检测阻值检测计算量辨识减小断开算法

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一种在电动汽车动力电池断开时的绝缘阻值检测方法

一种在电动汽车动力电池断开时的绝缘阻值检测方法

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作者：崔相雨王崇太李选妹崔伟亚曲轶 571158 海南省海口市龙昆南路99号

本发明公开了一种在电动汽车动力电池断开时的绝缘阻值检测方法，实际考虑了电动汽车高压系统中Y电容对测量过程的影响，建立了采样电压和母线电压的函数模型。对两个函数模型进行简化，并将简化后的母线电压函数模型进行参数解耦，大... 详细信息

标准号: CN113655281B

本发明公开了一种在电动汽车动力电池断开时的绝缘阻值检测方法，实际考虑了电动汽车高压系统中Y电容对测量过程的影响，建立了采样电压和母线电压的函数模型。对两个函数模型进行简化，并将简化后的母线电压函数模型进行参数解耦，大大减小了计算量，使算法更适合在车载嵌入式系统中使用。采用变遗忘因子递推最小二乘算法对采样电压的平稳值和母线电压的平稳值进行辨识，最后通过辨识结果计算出正极和负极绝缘阻值。本发明在低频信号注入法的基础上，建立了采样电压和母线电压的函数模型，对函数模型进行简化并将简化后母线电压模型进行参数解耦，将变遗忘因子递推最小二乘算法运用在绝缘检测中，消除了Y电容的影响。

关键词：函数模型母线电压采样电压递推最小二乘算法参数解耦遗忘因子绝缘电动汽车动力电池低频信号注入法正极车载嵌入式负极辨识结果测量过程电动汽车高压系统绝缘检测阻值检测计算量线电压辨识减小算法断开

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一种基于混合控制的电液比例阀位置伺服驱动方法

一种基于混合控制的电液比例阀位置伺服驱动方法

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作者：孙敬颋毛琨 100191 北京市海淀区北四环中路238号柏彦大厦1307

一种基于混合控制的电液比例阀位置伺服驱动方法，涉及一种电液比例阀位置伺服驱动方法，是为了提高位置伺服场合的电液比例阀的控制精度和响应速度。其特征是针对比例阀位置伺服驱动采用基于PID和滑模变结构算法的混合控制方法，即系... 详细信息

标准号: CN103995463B

一种基于混合控制的电液比例阀位置伺服驱动方法，涉及一种电液比例阀位置伺服驱动方法，是为了提高位置伺服场合的电液比例阀的控制精度和响应速度。其特征是针对比例阀位置伺服驱动采用基于PID和滑模变结构算法的混合控制方法，即系统稳态时使用PID控制器器提高比例阀伺服系统的位置指令控制精度，在系统指令变化剧烈，扰动较大时使用滑模变结构非线性控制器提高系统的指令响应及扰动抑制能力，同时采用递推最小二乘算法对系统进行在线辨识，更新系统参数并实时进行PID和滑模变结构控制器设计。本发明具有响应速度快，稳态精度高，鲁棒性强，能够有效补偿比例阀中的非线性环节等优点，可用于提高比例阀的驱动精度。

关键词：位置伺服比例阀电液比例阀驱动滑模变结构混合控制递推最小二乘算法滑模变结构控制器非线性控制器非线性环节更新系统扰动抑制伺服系统位置指令系统稳态系统指令有效补偿在线辨识指令响应扰动响应鲁棒性可用算法稳态

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基于模糊遗忘因子递推最小二乘法锂电池参数辨识方法研究

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内江师范学院学报 2024年第2期39卷 64-70,111页

作者：胡鑫谭功全黄波廖振罗春兰四川轻化工大学自动化与信息工程学院四川自贡643000 四川轻化工大学人工智能四川省重点实验室四川宜宾644005 四川省宜宾市翠屏区农业农村局四川宜宾644000

针对遗忘因子递推最小二乘法的遗忘因子为固定值而造成锂电池参数辨识结果稳定性和锂电池等效电路模型精度无法同时兼顾的问题,提出一种将模糊算法与遗忘因子递推最小二乘法相结合的融合算法——模糊遗忘因子递推最小二乘法,使得遗忘因... 详细信息

针对遗忘因子递推最小二乘法的遗忘因子为固定值而造成锂电池参数辨识结果稳定性和锂电池等效电路模型精度无法同时兼顾的问题,提出一种将模糊算法与遗忘因子递推最小二乘法相结合的融合算法——模糊遗忘因子递推最小二乘法,使得遗忘因子在模糊控制器的作用下实现动态可变.通过选取一阶RC模型作为锂电池的等效电路模型,并基于固定遗忘因子递推最小二乘法和模糊遗忘因子递推最小二乘法,分别对一阶RC模型进行参数辨识,然后分别将参数辨识结果带入模型中进行模型端电压误差计算.仿真结果表明,相较于遗忘因子取值为1的固定遗忘因子递推最小二乘算法,基于模糊遗忘因子递推最小二乘法的锂电池模型端电压平均绝对误差值下降了0.00085 V,最大误差绝对值下降了0.0742V.相较于遗忘因子取值为0.9的固定遗忘因子递推最小二乘法,模糊遗忘因子递推最小二乘法参数辨识结果的稳定性有非常显著地提升.

关键词：模糊遗忘因子递推最小二乘算法锂电池一阶RC模型参数辨识

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一种风洞系统主调节阀的极大似然参数估计方法研究

一种风洞系统主调节阀的极大似然参数估计方法研究

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作者：籍艳李淑彤马光明 266000 山东省青岛市崂山区松岭路99号

本发明公开了一种风洞系统主排气阀的Hammerstein输出误差自回归模型的极大似然递推数据建模方法。主排气阀是系统总压和马赫数的重要执行机构，改变预先固定在中心流场区域的模型攻角后，会造成风洞气流的阻塞度发生变化，使总压和马... 详细信息

标准号: CN116467885A

本发明公开了一种风洞系统主排气阀的Hammerstein输出误差自回归模型的极大似然递推数据建模方法。主排气阀是系统总压和马赫数的重要执行机构，改变预先固定在中心流场区域的模型攻角后，会造成风洞气流的阻塞度发生变化，使总压和马赫数偏离设定值，通过调节主排气阀开度可以使马赫数快速达到要求的精度值。数据建模可以在明确精度需求后对主排气阀的输入输出采样数据抽象组织，定义数据之间的关系和结构，尽量提高性能。在不断的调整参数，优化模型的过程中，模型的解释能力和实用性会不断的提升。因此，本发明采用极大似然加权递推最小二乘算法对风洞系统主排气阀的Hammerstein输出误差自回归模型进行数据建模。本发明包括构建出基于风洞系统主排气阀的Hammerstein输出误差自回归模型的辨识模型，构建出极大似然加权递推最小二乘算法流程、构建出极大似然加权递推最小二乘算法等步骤。本发明简单、高效，可以应用于风洞系统主排气阀控制系统的数据建模。

关键词：主排气阀风洞系统数据建模递推最小二乘算法自回归模型输出误差马赫数构建加权总压输出采样数据辨识模型调整参数定义数据风洞气流精度需求控制系统优化模型预先固定场区域中心流阻塞度递推攻角开度偏离抽象应用

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一种在电动汽车动力电池连接时的绝缘阻值检测方法

一种在电动汽车动力电池连接时的绝缘阻值检测方法

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作者：崔相雨王崇太李选妹崔伟亚曲轶 571158 海南省海口市龙昆南路99号

本发明公开了一种在电动汽车动力电池连接时的绝缘阻值检测方法，该方法可以准确快速的计算出正负极绝缘电阻和等效Y电容值，在电动汽车动力电池连接的情况下，考虑了系统Y电容对采样电压的影响，对采样电压进行建模，通过将模型参数解... 详细信息

标准号: CN113655280B

本发明公开了一种在电动汽车动力电池连接时的绝缘阻值检测方法，该方法可以准确快速的计算出正负极绝缘电阻和等效Y电容值，在电动汽车动力电池连接的情况下，考虑了系统Y电容对采样电压的影响，对采样电压进行建模，通过将模型参数解耦，采用两次变遗忘因子递推最小二乘算法辨识出模型参数，根据辨识出的参数计算绝缘阻值和等效Y电容值，消除了电动汽车中等效Y电容对绝缘检测的影响，减小了噪声对采样电压信号的干扰，检测结果更加精确可靠，检测算法响应速度快，时效性强，更具有实用性。

关键词：电动汽车动力电池采样电压辨识绝缘递推最小二乘算法采样电压信号模型参数解参数计算电动汽车检测结果检测算法绝缘电阻绝缘检测模型参数遗忘因子阻值检测时效性正负极减小建模噪声响应

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电动汽车抖动抑制方法、装置以及电动汽车、存储介质

电动汽车抖动抑制方法、装置以及电动汽车、存储介质

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作者：胡荣光戚邦圳 230031 安徽省合肥市高新区彩虹路418号

本发明公开了一种电动汽车抖动抑制方法、装置以及电动汽车、存储介质，方法包括以下步骤：实时获取电动汽车的电机转速；根据电机转速建立电机转速模型；采用递推最小二乘算法对电机转速模型进行辨识，得到电机转速模型的待辨识参数；... 详细信息

标准号: CN113459822B

本发明公开了一种电动汽车抖动抑制方法、装置以及电动汽车、存储介质，方法包括以下步骤：实时获取电动汽车的电机转速；根据电机转速建立电机转速模型；采用递推最小二乘算法对电机转速模型进行辨识，得到电机转速模型的待辨识参数；根据待辨识参数对电机转速模型进行重构处理，得到转速抖动量；根据转速抖动量生成转矩补偿值；将转矩补偿值与给定转矩进行叠加，以对电动汽车抖动进行抑制。该方法采用递推最小二乘算法对建立的电机转速模型进行辨识，进而根据由辨识结果得到的转速抖动量生成转矩补偿值，并将转矩补偿值与给定转矩进行叠加，以对电机进行控制，可有效抑制电动汽车抖动，从而提高乘车舒适性，提高传动系统的工作性能和使用寿命。

关键词：电机转速电动汽车转矩补偿辨识抖动量抖动递推最小二乘算法给定转矩叠加乘车舒适性辨识结果传动系统存储介质工作性能实时获取使用寿命有效抑制重构电机

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一种遗传算法与无迹卡尔曼滤波融合的锂离子电池SOC预测方法

一种遗传算法与无迹卡尔曼滤波融合的锂离子电池SOC预测方法

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作者：范兴明封浩张鑫贠祥孟祥飞李涛 541004 广西壮族自治区桂林市七星区金鸡路1号

本发明公开了一种遗传算法与无迹卡尔曼滤波融合的锂离子电池SOC预测方法。通过HPPC试验获得锂电池开路电压OCV，建立OCV与SOC映射关系；然后测量锂电池工作电压、电流数据，由自适应遗忘因子递推最小二乘算法(AFFRLS)进行模型参数估算... 详细信息

标准号: CN116381507A

本发明公开了一种遗传算法与无迹卡尔曼滤波融合的锂离子电池SOC预测方法。通过HPPC试验获得锂电池开路电压OCV，建立OCV与SOC映射关系；然后测量锂电池工作电压、电流数据，由自适应遗忘因子递推最小二乘算法(AFFRLS)进行模型参数估算；再通过无迹卡尔曼滤波(UKF)进行SOC的预测，并利用改进的自适应遗传算法(AGA)自适应匹配UKF测量噪声协方差矩阵R；在R的基础上，基于噪声自适应匹配方法更新状态噪声协方差矩阵Q。本发明通过AGA和UKF的融合方法预测SOC，具有鲁棒性良好、噪声自适应、时变状态跟踪能力强等特点，能更好地在非线性、时变性系统进行在线应用，提高了SOC预测精度。

关键词：噪声无迹卡尔曼滤波协方差矩阵自适应匹配预测自适应锂电池测量递推最小二乘算法自适应遗传算法锂离子电池电流数据方法更新工作电压开路电压模型参数时变状态遗传算法遗忘因子映射关系在线应用状态噪声融合鲁棒性能力强时变性估算跟踪试验改进

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