为优化用于修剪靠近输电线路树木枝杈的树木切割机器人的特性,对机器人的铅酸电池展开研究。通过建模铅酸电池,选用电池荷电状态(State of Charge,SOC)作为模型的输出,完成缺失特征数值SOC的计算;根据电压、电流、电池容量以及温度建立...为优化用于修剪靠近输电线路树木枝杈的树木切割机器人的特性,对机器人的铅酸电池展开研究。通过建模铅酸电池,选用电池荷电状态(State of Charge,SOC)作为模型的输出,完成缺失特征数值SOC的计算;根据电压、电流、电池容量以及温度建立神经网络模型,并通过数据拟合得到电池容量与电池剩余电量SOC的关系曲线,构建电池容量与剩余电量关系的模型。通过神经网络拟合验证算法的置信度,并使用卡尔曼滤波验证估计值与测试数据的关系。展开更多
文摘为优化用于修剪靠近输电线路树木枝杈的树木切割机器人的特性,对机器人的铅酸电池展开研究。通过建模铅酸电池,选用电池荷电状态(State of Charge,SOC)作为模型的输出,完成缺失特征数值SOC的计算;根据电压、电流、电池容量以及温度建立神经网络模型,并通过数据拟合得到电池容量与电池剩余电量SOC的关系曲线,构建电池容量与剩余电量关系的模型。通过神经网络拟合验证算法的置信度,并使用卡尔曼滤波验证估计值与测试数据的关系。
