储能系统中锂电池荷电状态的估计 被引量：2

1

作者 牛强 王吉 +2 位作者 李世德 陈厚合 王凯 《电力学报》 2014年第6期468-472,484,共6页

锂电池荷电状态(SOC)的估计在整个能量管理系统中起重要作用,快速准确的估计出电池的荷电状态是能量管理系统的关键技术。针对锂电池内部复杂的化学反应,以二阶RC等效模型为基础,建立数学关系,应用含遗忘因子的递推最小二乘法求其模型... 锂电池荷电状态(SOC)的估计在整个能量管理系统中起重要作用,快速准确的估计出电池的荷电状态是能量管理系统的关键技术。针对锂电池内部复杂的化学反应,以二阶RC等效模型为基础,建立数学关系,应用含遗忘因子的递推最小二乘法求其模型参数。采用安时积累法、开路电压法和扩展卡尔曼滤波法结合的方法来估计锂离子电池的荷电状态。通过仿真得出的SOC值与实际SOC值比较可以得出此方法具有很好的精度,效果良好,可以作为SOC实时估计的一种手段。 展开更多

关键词 锂电池 荷电状态 遗忘因子最小二乘法 扩展卡尔曼法

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基于改进的隐式广义预测控制在燃气发电锅炉主汽压中的应用 被引量：1

2

作者 王胜 陈雨薇 +2 位作者 徐帅 章家岩 冯旭刚 《河北科技大学学报》 CAS 2020年第5期399-407,共9页

针对燃气发电锅炉主汽压控制系统存在非线性、模型参数不确定等问题,提出了一种改进的隐式广义预测控制策略。首先,使用遗忘因子递推最小二乘法进行模型参数辨识,建立主汽压的离散数学模型;其次,在常规广义预测控制理论基础上建立主汽... 针对燃气发电锅炉主汽压控制系统存在非线性、模型参数不确定等问题,提出了一种改进的隐式广义预测控制策略。首先,使用遗忘因子递推最小二乘法进行模型参数辨识,建立主汽压的离散数学模型;其次,在常规广义预测控制理论基础上建立主汽压的隐式广义预测控制系统,简化控制算法,通过在目标函数中增加PI结构,提高系统的鲁棒性。仿真结果表明,相比串级PID和常规隐式广义预测控制,所提控制策略在模型适配时调节时间最多减少20 s,模型失配时超调量最多减少5.08%,调节时间最多降低36 s,系统鲁棒性和抗干扰能力增强;工程应用表明,使用所提策略后主汽压控制偏差在±0.2 MPa之间,控制精度显著提高。改进的隐式广义预测控制较好地满足了工业生产中对主汽压的控制要求,具有较高的研究和应用价值。 展开更多

关键词 系统辨识 燃气发电锅炉 主汽压 遗忘因子递推最小二乘法 隐式广义预测控制

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MAFFRLS算法辨识锂离子电池模型参数

3

作者 王迪 曹以龙 杜君莉 《电池》 CAS 北大核心 2024年第2期189-193,共5页

建模方法和模型参数辨识方法会影响锂离子电池状态的准确估计,特别是在动态工况下,因此在线辨识电池模型参数的方法很重要。提出一种改进的自适应遗忘因子递推最小二乘(MAFFRLS)法,优点是在不同误差范围内可以自适应地更新遗忘因子最优... 建模方法和模型参数辨识方法会影响锂离子电池状态的准确估计,特别是在动态工况下,因此在线辨识电池模型参数的方法很重要。提出一种改进的自适应遗忘因子递推最小二乘(MAFFRLS)法,优点是在不同误差范围内可以自适应地更新遗忘因子最优值。选用二阶RC等效电路模型,在动态工况下对该算法进行验证。将所提出的算法与递推最小二乘(RLS)法和遗忘因子递推最小二乘(FFRLS)法进行对比。在动态应力测试(DST)工况下,使用RLS、FFRLS和MAFFRLS算法估计电压,平均绝对误差分别为0.0102 V、0.0099 V和0.0046 V,均方根误差分别为0.0155 V、0.0150 V和0.0068 V。MAFFRLS算法的平均绝对误差和均方根误差更小,准确性更高。 展开更多

关键词 电池模型 等效电路模型 自适应 遗忘因子递推最小二乘(FFRLS)法

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基于VFFRLS联合AUKF的锂电池SOC估计

4

作者 邹康康 李良光 《无线互联科技》 2023年第23期140-142,共3页

锂电池的荷电状态估计(SOC)在动力电池管理系统中占有重要地位,准确的SOC预测是锂电池安全工作的关键保证。文章针对由电池模型的参数固定而导致模型参数辨识准确性不够以及传统无迹卡尔曼滤波精度较低、稳定性差等问题,采用可变遗忘因... 锂电池的荷电状态估计(SOC)在动力电池管理系统中占有重要地位,准确的SOC预测是锂电池安全工作的关键保证。文章针对由电池模型的参数固定而导致模型参数辨识准确性不够以及传统无迹卡尔曼滤波精度较低、稳定性差等问题,采用可变遗忘因子最小二乘算法(VFFRLS)对电池模型进行在线参数辨识,再联合自适应无迹卡尔曼滤波算法(AUKF)来估计SOC。在UDDS工况下对联合估计算法进行验证,实验结果表明,联合估计算法可将SOC估计误差控制在2.07%以内,能够有效提高SOC估计的准确性和鲁棒性。 展开更多

关键词 参数辨识 自适应无迹卡尔曼滤波 可变遗忘因子递推最小二乘法 荷电状态

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基于FFRLS+EKF的特定工况下铅炭电池SOC估计

5

作者 王鲁 王峰 +1 位作者 徐利菊 李玮 《电池》 CAS 北大核心 2023年第5期504-508,共5页

提出一种快速、高精度估计铅炭电池荷电状态(SOC)的方法,并在特定工况下进行验证。通过建立等效电路模型,应用MATLAB仿真出SOC曲线,对比遗忘因子递推最小二乘(FFRLS)法+扩展卡尔曼滤波(EKF)估计的SOC与实际SOC曲线的误差,验证算法的精... 提出一种快速、高精度估计铅炭电池荷电状态(SOC)的方法,并在特定工况下进行验证。通过建立等效电路模型,应用MATLAB仿真出SOC曲线,对比遗忘因子递推最小二乘(FFRLS)法+扩展卡尔曼滤波(EKF)估计的SOC与实际SOC曲线的误差,验证算法的精确性和可靠性。在恒流间歇放电特定工况下,使用所提算法估计铅炭电池的SOC,与实际SOC的最大误差不超过0.9%。 展开更多

关键词 铅炭电池 荷电状态(SOC)估计 遗忘因子递推最小二乘(FFRLS)法 扩展卡尔曼滤波(EKF) 特定工况

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基于TVFRLS和SVD-UKF的锂离子电池SOC估算

6

作者 林正廉 卢玉斌 +1 位作者 陈亮 柯彦舜 《电池》 CAS 北大核心 2023年第6期634-638,共5页

在汽车复杂运行工况下,传统离线参数辨识方法辨识准确度低,无迹卡尔曼滤波(UKF)算法在估计荷电状态(SOC)过程中,协方差矩阵非正定,导致算法估计SOC失败。提出采用时变遗忘因子递推最小二乘法(TVFRLS)与奇异值无迹卡尔曼滤波(SVD-UKF)算... 在汽车复杂运行工况下,传统离线参数辨识方法辨识准确度低,无迹卡尔曼滤波(UKF)算法在估计荷电状态(SOC)过程中,协方差矩阵非正定,导致算法估计SOC失败。提出采用时变遗忘因子递推最小二乘法(TVFRLS)与奇异值无迹卡尔曼滤波(SVD-UKF)算法进行联合在线SOC估计,提高复杂工况下算法的准确性与鲁棒性。通过城市道路循环(UDDS)工况对算法进行验证,TVFRLS与SVD-UKF联合算法模拟仿真的最大绝对误差(AEE)为1.31%、平均绝对误差(MEA)为0.56%、均方根误差(RMSE)为0.75%。相较于传统UKF算法,MEA与RMSE分别降低了60.0%和51.9%。 展开更多

关键词 锂离子电池 荷电状态(SOC) 时变遗忘因子最小二乘法(TVFRLS) 无迹卡尔曼滤波(UKF) 电动汽车 参数辨识

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驾驶机器人车辆动态制动力矩补偿 被引量：2

7

作者 陈刚 王和荣 《中国公路学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第2期181-190,共10页

为了减小长期自动驾驶过程中制动性能下降带来的影响,提出了一种驾驶机器人车辆动态制动力矩补偿方法。首先建立了以车速和制动踏板力为输入,制动力矩为输出的驾驶机器人车辆制动性能离线自学习模型。然后考虑到驾驶机器人车辆长期自动... 为了减小长期自动驾驶过程中制动性能下降带来的影响,提出了一种驾驶机器人车辆动态制动力矩补偿方法。首先建立了以车速和制动踏板力为输入,制动力矩为输出的驾驶机器人车辆制动性能离线自学习模型。然后考虑到驾驶机器人车辆长期自动驾驶导致离线自学习模型可靠性下降,建立了以车速和制动踏板力为输入,制动力矩为输出的扩展自回归在线辨识模型,并采用模糊变遗忘因子递推最小二乘法进行参数辨识。模糊变遗忘因子递推最小二乘法通过引入遗忘因子的方式,对数据施加时变加权系数,以避免出现数据增长导致的数据饱和现象。模糊变遗忘因子控制器以制动力矩辨识误差为输入,经模糊规则推理实时输出合适的遗忘因子进行参数辨识,能够有效均衡驾驶机器人车辆制动性能参数辨识的稳定性与收敛速度。驾驶机器人车辆自动驾驶过程中,根据当前车速与目标车速的大小计算出所需的制动力矩,加上反馈回来的制动力矩误差,并结合当前时刻的车速,利用制动性能离线自学习模型与机械腿逆向运动学模型实时计算出制动电机输出位移量,实现对驾驶机器人车辆制动力矩的在线补偿。仿真与试验结果表明:利用所提出的方法对车辆动态制动力矩进行辨识时,通过调节遗忘因子,辨识结果能够快速收敛且辨识误差较小。在此基础上,控制驾驶机器人车辆进行纵向车速跟踪时,能够有效减小制动性能下降造成的影响,保证控制车速跟踪误差在±1km·h-1之内。 展开更多

关键词 汽车工程 动态制动力矩补偿 模糊变遗忘因子递推最小二乘法 驾驶机器人车辆 制动性能自学习

原文传递

基于极点配置的直线伺服系统自校正PID控制 被引量：2

8

作者 李文龙 张刚 刘品宽 《机电一体化》 2012年第3期70-74,80,共6页

采用基于极点配置的自校正PID控制算法,实现针对直线伺服系统的控制设计与仿真。首先确定了系统的ARX模型结构,引入带遗忘因子的递推最小二乘法在线估计模型参数,根据参数估计结果以及期望的系统闭环特征多项式,再通过极点配置的方法来... 采用基于极点配置的自校正PID控制算法,实现针对直线伺服系统的控制设计与仿真。首先确定了系统的ARX模型结构,引入带遗忘因子的递推最小二乘法在线估计模型参数,根据参数估计结果以及期望的系统闭环特征多项式,再通过极点配置的方法来整定增量式PID控制器的输出;整定过程中引入了普通增量式PID控制器形成变结构控制器,以避免系统初始阶段由于数据量不足所带来的影响。利用Matlab实现了所提出算法的设计与仿真。仿真结果表明,自校正PID控制能够实时估计被控对象的参数,适应被控系统的变化,具有较强的参数估计与自校正能力。 展开更多

关键词 ARX模型 遗忘因子 递推最小二乘法 极点配置 自校正PID控制

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基于FFRLS和ASR-UKF滤波算法的锂电池SOC估计

9

作者 邓丹 刘胜永 +2 位作者 王顺利 刘鹏辉 胡聪 《电源技术》 CAS 北大核心 2024年第2期299-305,共7页

锂电池在工作过程中,其内部参数易受多种因素影响,为提高锂电池在复杂环境下荷电状态(SOC)估计精度,以二阶戴维宁(Thevenin)等效模型为基础,结合遗忘因子递推最小二乘法(FFRLS)对模型参数进行在线辨识。针对传统卡尔曼滤波算法高度非线... 锂电池在工作过程中,其内部参数易受多种因素影响,为提高锂电池在复杂环境下荷电状态(SOC)估计精度,以二阶戴维宁(Thevenin)等效模型为基础,结合遗忘因子递推最小二乘法(FFRLS)对模型参数进行在线辨识。针对传统卡尔曼滤波算法高度非线性及系统噪声不确定性等缺点,提出了一种自适应平方根无迹卡尔曼滤波(ASR-UKF)算法,该算法利用平方根算法处理均值和协方差,确保了状态协方差的半正定性和稳定性,并引入自适应滤波算法对噪声进行实时修正,消除了系统时变噪声影响。结果表明,FFRLS能有效解决数据饱和及算法矩阵计算量大的问题,等效模型精度高达98%。在混合动力脉冲特性(HPPC)测试和北京公交动态测试工况(BBDST)下,ASR-UKF算法SOC估计最大误差分别为3.264%和0.572%,具备更好的跟踪效果,验证了改进算法良好的收敛性与自适应性。 展开更多

关键词 荷电状态 二阶Thevenin模型 遗忘因子递推最小二乘法 自适应平方根无迹卡尔曼滤波算法

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内置式永磁同步电机精确参数的MTPA控制

10

作者 张晓 史军伟 +1 位作者 王越 刘业钊 《电测与仪表》 北大核心 2023年第10期124-128,共5页

内置式永磁同步电机(IPMSM)由于转子磁路不对称,最大转矩电流比(MTPA)控制可充分利用该特性提高电机带载能力。在实际控制中,IPMSM的电气参数会因磁饱和、温度变化而发生波动,导致实际MTPA控制偏离预定轨迹,无法实现精确控制。针对参数... 内置式永磁同步电机(IPMSM)由于转子磁路不对称,最大转矩电流比(MTPA)控制可充分利用该特性提高电机带载能力。在实际控制中,IPMSM的电气参数会因磁饱和、温度变化而发生波动,导致实际MTPA控制偏离预定轨迹,无法实现精确控制。针对参数变化,在电动汽车中MTPA控制多采用查表法,但制作查询表格过程复杂且耗时。针对上述问题,文中采用遗忘因子递推最小二乘法对电机参数进行在线辨识,并将得到的实时参数用于MTPA控制,提高了鲁棒性和准确性;运用MTPA控制下定子电流与交、直轴电流的关系得到交、直轴电流给定值,该控制策略原理简单,易于实现。通过Matlab/Simulink搭建控制系统模型进行了仿真研究,其结果验证了所提方法的准确性和有效性。 展开更多

关键词 内置式永磁同步电机 最大转矩电流比 遗忘因子递推最小二乘法 在线参数辨识

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水轮发电机组改进型非线性广义预测控制器设计 被引量：2

11

作者 鄢波 李超顺 +3 位作者 吴道平 侯进皎 赖昕杰 何均 《水电能源科学》 北大核心 2020年第10期140-144,共5页

为提高水轮发电机组调速器的鲁棒性和稳定性,设计了一种基于瞬时线性化模型的水轮发电机组改进型非线性广义预测控制器(JNGPC)。为了使初始状态的建模误差最小,依据机组历史运行数据,采用遗忘因子递推增广最小二乘法辨识控制系统的初始... 为提高水轮发电机组调速器的鲁棒性和稳定性,设计了一种基于瞬时线性化模型的水轮发电机组改进型非线性广义预测控制器(JNGPC)。为了使初始状态的建模误差最小,依据机组历史运行数据,采用遗忘因子递推增广最小二乘法辨识控制系统的初始参数。在此基础上,引入一种改进广义预测控制算法,并对控制系统在每个采样时刻进行瞬时线性化,设计了一种基于控制系统CARIMA模型瞬时线性化的改进的非线性广义预测控制器。以我国某水电站为试验对象,对水轮发电机组调节系统不同水头下开机启动进行仿真试验,并与PID、FOPID、GPC控制器进行比较。结果表明,与PID、FOPID控制器相比,所设计的JNGPC能有效抑制开机启动工况下的转速振荡,具有更强的鲁棒性和稳定性;与GPC控制器相比,JNGPC具有更高的计算效率,更符合工业现场实时性要求。 展开更多

关键词 水轮发电机组调节系统 非线性广义预测控制器 遗忘因子递推增广最小二乘参数辨识 过渡过程

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双遗忘因子最小二乘法车辆质量和时变坡度估计 被引量：1

12

作者 叶明 卢祥伟 +4 位作者 张利杰 杨洲 周俊充 范毅 郑易 《重庆理工大学学报（自然科学）》 北大核心 2023年第6期1-9,共9页

针对双遗忘因子最小二乘法由于数据饱和导致车辆变质量估计失效,在坡道起步时导致坡度估计性能下降的问题,提出一种改进算法。建立了车辆行驶时的纵向动力学数学模型,并根据最小二乘递推估计理论得到双遗忘因子最小二乘递推估计模型;针... 针对双遗忘因子最小二乘法由于数据饱和导致车辆变质量估计失效,在坡道起步时导致坡度估计性能下降的问题,提出一种改进算法。建立了车辆行驶时的纵向动力学数学模型,并根据最小二乘递推估计理论得到双遗忘因子最小二乘递推估计模型;针对原始算法的变质量估计问题,通过引入车速作为车辆停车的判断参数,并在停车后重新初始化协方差矩阵来消除数据饱和的影响;采用AVL CRUISE与Matlab/Simulink联合仿真对识别算法进行了验证。仿真对比分析表明,有效地验证了改进算法的合理性和可靠性,提高了算法在车辆质量和坡度估计时的收敛速度和精度。 展开更多

关键词 车辆质量估计 道路坡度估计 双遗忘因子最小二乘法 数据饱和

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基于SRCKF的电动汽车锂离子电池荷电状态估计 被引量：4

13

作者 肖仁鑫 李斌 +1 位作者 黄志强 贾现广 《电源技术》 CAS 北大核心 2021年第11期1443-1447,共5页

精确的电池荷电状态(state of charge,SOC)估计对提高新能源汽车电池管理系统的性能、电池使用安全性以及整车能量管理策略的准确性具有至关重要的作用。综合考虑电池模型精度和复杂度,建立了锂离子电池二阶RC等效电路模型,运用自适应... 精确的电池荷电状态(state of charge,SOC)估计对提高新能源汽车电池管理系统的性能、电池使用安全性以及整车能量管理策略的准确性具有至关重要的作用。综合考虑电池模型精度和复杂度,建立了锂离子电池二阶RC等效电路模型,运用自适应遗忘因子递推最小二乘法(adaptive forgetting factor-recursive least square,AFF-RLS)在线辨识模型参数。在此基础上,采用平方根容积卡尔曼滤波(square root cubature Kalman filter,SRCKF)估算电池SOC,使用动态应力测试工况(dynamic stress test,DST)对模型参数和SOC进行验证。研究结果表明,与无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)估算相比,SRCKF估算误差小、鲁棒性好。 展开更多

关键词 锂离子电池 荷电状态估计 二阶RC等效电路模型 自适应遗忘因子递推最小二乘法 平方根容积卡尔曼滤波

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基于粒子滤波的锂电池SOC二次滤波算法

14

作者 邢云凤 赵野 《信息技术与网络安全》 2018年第6期59-63,共5页

荷电状态(State-of-Charge,SOC)估计作为电池管理系统的核心算法,是电池状态估计与保护控制的重要依据。基于改进PNGV模型,应用带有遗忘因子的递推最小二乘算法实现电池模型参数实时更新;在此基础上,提出了将粒子滤波与卡尔曼滤波相结合... 荷电状态(State-of-Charge,SOC)估计作为电池管理系统的核心算法,是电池状态估计与保护控制的重要依据。基于改进PNGV模型,应用带有遗忘因子的递推最小二乘算法实现电池模型参数实时更新;在此基础上,提出了将粒子滤波与卡尔曼滤波相结合的SOC二次滤波算法,结合系统状态方程对粒子滤波结果进行卡尔曼二次滤波,从而在计算量接近粒子滤波的前提下提高估计精度,克服了拓展卡尔曼滤波算法必须对实际工况进行线性化,以及粒子滤波算法在信噪比较低时粒子不能准确描述后验概率而导致结果偏移的问题。通过电池实验仿真验证了模型参数识别以及SOC估计算法的优越性。 展开更多

关键词 荷电状态 改进PNGV模型 遗忘因子递推最小二乘 粒子滤波 卡尔曼滤波 二次滤波

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