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基于FFRLS辨识优化橡胶挤出机Smith-模糊PID温度控制系统
被引量：
9
1
作者
周冬冬
陈明霞
赵金迪
《机床与液压》
北大核心
2022年第15期158-165,共8页
为了精准辨识橡胶挤出机Smith-模糊PID温度控制系统中的Smith预估模型,更好地实现温控系统滞后补偿控制,借助MATLAB软件搭建Smith-模糊PID温度控制系统,为避免产生“数据饱和”的现象,采用带遗忘因子递推最小二乘(FFRLS)辨识算法对Smit...
为了精准辨识橡胶挤出机Smith-模糊PID温度控制系统中的Smith预估模型,更好地实现温控系统滞后补偿控制,借助MATLAB软件搭建Smith-模糊PID温度控制系统,为避免产生“数据饱和”的现象,采用带遗忘因子递推最小二乘(FFRLS)辨识算法对Smith预估器的新、老数据给出不同的辨识信度进行辨识,并将FFRLS辨识优化前后的系统控制效果进行对比。实验结果表明:在不同程度干扰作用下,FFRLS辨识后的Smith预估控制器具有更好的延迟矫正能力与参数变化辨识能力;采用FFRLS辨识的橡胶挤出机Smith-模糊PID温控系统鲁棒性更强,可以在一定程度上提升温控系统的控制精度。
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关键词
橡胶挤出机
温度控制系统
模糊PID控制
Smith预估
ffrls
辨识
下载PDF
职称材料
基于改进无迹卡尔曼滤波锂电池SOC估计
被引量：
2
2
作者
孙国帅
王靖岳
+1 位作者
武旭东
傅鑫
《电工技术》
2023年第17期31-36,43,共7页
锂电池的荷电状态(SOC)估计一直是电动汽车技术的重要研究方向。在实际应用中,准确估计电池SOC不仅可延长电池寿命,提高能源利用效率,还可避免过充和过放等安全问题。基于二阶RC等效电路模型,通过遗忘因子递推最小二乘法(FFRLS)对模型...
锂电池的荷电状态(SOC)估计一直是电动汽车技术的重要研究方向。在实际应用中,准确估计电池SOC不仅可延长电池寿命,提高能源利用效率,还可避免过充和过放等安全问题。基于二阶RC等效电路模型,通过遗忘因子递推最小二乘法(FFRLS)对模型进行参数辨识,在UDDS工况下阐述了四种卡尔曼滤波衍生算法,经过实验对比得到最优SOC估计算法。实验结果表明,多新息无迹卡尔曼滤波算法将系统状态单新息转换为历史状态估计矩阵,SOC估计过程中平均误差控制在0.73%左右,在复杂系统工况下具有较高的估计精度和鲁棒性能。
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关键词
锂离子电池
SOC估计
ffrls
参数
辨识
多新息无迹卡尔曼滤波算法
下载PDF
职称材料
题名
基于FFRLS辨识优化橡胶挤出机Smith-模糊PID温度控制系统
被引量：
9
1
作者
周冬冬
陈明霞
赵金迪
机构
桂林理工大学机械与控制工程学院
出处
《机床与液压》
北大核心
2022年第15期158-165,共8页
基金
国家自然科学基金地区科学基金项目(61863009)。
文摘
为了精准辨识橡胶挤出机Smith-模糊PID温度控制系统中的Smith预估模型,更好地实现温控系统滞后补偿控制,借助MATLAB软件搭建Smith-模糊PID温度控制系统,为避免产生“数据饱和”的现象,采用带遗忘因子递推最小二乘(FFRLS)辨识算法对Smith预估器的新、老数据给出不同的辨识信度进行辨识,并将FFRLS辨识优化前后的系统控制效果进行对比。实验结果表明:在不同程度干扰作用下,FFRLS辨识后的Smith预估控制器具有更好的延迟矫正能力与参数变化辨识能力;采用FFRLS辨识的橡胶挤出机Smith-模糊PID温控系统鲁棒性更强,可以在一定程度上提升温控系统的控制精度。
关键词
橡胶挤出机
温度控制系统
模糊PID控制
Smith预估
ffrls
辨识
Keywords
Rubber extruder
Temperature control system
Fuzzy PID control
Smith predictor
ffrls
identification
分类号
TP273+2 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于改进无迹卡尔曼滤波锂电池SOC估计
被引量：
2
2
作者
孙国帅
王靖岳
武旭东
傅鑫
机构
辽宁工业大学汽车与交通工程学院
沈阳理工大学汽车与交通学院
吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室
出处
《电工技术》
2023年第17期31-36,43,共7页
基金
辽宁省“百千万人才工程”经费资助项目(编号2020921031)
辽宁省自然科学基金项目(编号2020-MS-216)
汽车仿真与控制国家重点实验室开放基金资助(编号20191203)。
文摘
锂电池的荷电状态(SOC)估计一直是电动汽车技术的重要研究方向。在实际应用中,准确估计电池SOC不仅可延长电池寿命,提高能源利用效率,还可避免过充和过放等安全问题。基于二阶RC等效电路模型,通过遗忘因子递推最小二乘法(FFRLS)对模型进行参数辨识,在UDDS工况下阐述了四种卡尔曼滤波衍生算法,经过实验对比得到最优SOC估计算法。实验结果表明,多新息无迹卡尔曼滤波算法将系统状态单新息转换为历史状态估计矩阵,SOC估计过程中平均误差控制在0.73%左右,在复杂系统工况下具有较高的估计精度和鲁棒性能。
关键词
锂离子电池
SOC估计
ffrls
参数
辨识
多新息无迹卡尔曼滤波算法
Keywords
lithium-ion battery
SOC estimation
ffrls
parameter identification
MIUKF
分类号
TM910 [电气工程—电力电子与电力传动]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于FFRLS辨识优化橡胶挤出机Smith-模糊PID温度控制系统
周冬冬
陈明霞
赵金迪
《机床与液压》
北大核心
2022
9
下载PDF
职称材料
2
基于改进无迹卡尔曼滤波锂电池SOC估计
孙国帅
王靖岳
武旭东
傅鑫
《电工技术》
2023
2
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职称材料
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