嵌入式铅酸蓄电池组在线监测系统的设计

介绍了铅酸蓄电池的基本工作原理,分析了国内外铅酸蓄电池组监测技术的研究现状,设计了一种铅酸蓄电池组在线监测装置,实现对蓄电池组性能参数和状态的实时监测,为电池安全运行及日常维护工作提供主要的数据依据,对保证蓄电池机械的技术效能具有重要的意义。     

基于分布式最小二乘法的锂离子电池建模及参数辨识

精确的锂离子电池模型对于电池状态的准确估计以及电动汽车整车的仿真、设计与优化具有至关重要的意义。然而,传统的递推最小二乘方法应用于电池这类多时间尺度系统时,会出现模型参数辨识精度低、建模效果差等问题。为此,以锂离子电池二阶RC等效电路模型为研究对象,提出一种基于分布式最小二乘的模型辨识参数方法。此方法根据电池不同时间尺度可以分离的特性,将电池模型细分为两个子模型分别进行辨识,避免了待估参数的相互干扰,因而能够取得更好的参数估计效果。试验结果表明,相比传统的递推最小二乘辨识方法,提出的方法在UDDS和FUDS工况下能够将平均绝对误差分别降低约50.00%和28.57%,均方根误差分别减小约46.43%和29.17%,验证了所提方法的有效性和可行性。     

基于非线性最小二乘法的热电厂状态估计

目前,状态估计技术广泛运用于以数学、控制工程和自动化为基础理论的各个行业中。为了解决热电系统运行参数采集过程中出现的数据不全、精度不高、数据不和谐和出现坏点的问题,对状态估计技术在热电系统中的应用进行了研究,提出了一套以非线性最小二乘法为基础的状态估计算法,并进行了实例分析。研究结果表明,通过运用状态估计技术可以补平采集数据的缺失点,提高数据采集精度,节省采集终端投资和项目工程实施量,保障后续高级软件对热电系统分析评估的可靠性。     

高速高精运动平台模型参数最小二乘辨识研究

针对高速高精运动控制对象模型参数辨识的问题,对辨识对象模型、最小二乘辨识算法和滤波器等内容进行了研究,提出了一种基于滤波器的最小二乘线性回归方程的辨识算法,即加入一个稳定的二阶传递函数,对系统输入输出数据进行了滤波处理,使辨识算法在噪声环境下能够减小失真且运行稳定.仿真与实验结果表明,最小二乘在有噪声的闭环运动控制系统中的辨识结果不收敛且失真,而加入滤波器的最小二乘算法能显著提高控制系统的稳定性及精确度,且满足其高速高精的要求.     

基于在线最小二乘支持向量机的数控机床热误差建模与补偿

为消除数控机床热误差对加工精度的影响,提出了基于在线最小二乘支持向量机的数控机床热误差建模方法。为构建机床热误差模型,进行了建模实验,采用智能温度传感器与激光位移传感器分别测量机床温度值与主轴热变形量。将获得的数据进行在线最小二乘支持向量机建模训练,构建机床热误差模型。在根据模型得出误差预测值的同时,可以不断根据在线输入的新数据修正热误差模型本身,运算时间短,适用于在线建模。实验结果表明,基于在线最小二乘支持向量机的数控机床热误差建模方法具有精度高、鲁棒性强和计算时间短的特点。在此基础上,根据在线模型进行热误差补差,可有效消除机床热误差影响,提高数控机床的加工精度。     

基于偏最小二乘回归(PLSR)方法的铣削力模型系数辨识研究

在已有的铣削力模型基础上,建立一种适应多种工况条件下的铣削力系数多项式模型,提出一种方便、有效的多项式模型系数的辨识方法。即通过混合位级正交设计方法设计实验,获得实验数据;利用偏最小二乘回归分析方法——PLSR在模型参数辨识中的优势。仿真和实验结果表明,该方法不但可以准确、可靠地建立适用于不同工况条件的铣削力系数模型,同时,具有实验次数少,建模计算量小、辨识速度快,模型预测能力强等特点,模型参数具有较为明显的物理意义。文中最后给出了铣削加工LY12和45#钢的两种不同材料的仿真实例。     

基于最小二乘法的射表数据拟合

高炮射表数据起着重要作用,精确处理射表数据很受关注。文章提出了最小二乘法拟合高炮射表的方法．给出了简单的表达式和具体的计算实例。通过实例看出,利用最小二乘法实现了高精度拟合。     

空气焓差法试验台空调系统在线辨识算法的研究

对空气焓差法试验台空调系统的温度控制进行了动态特性分析并建立了数学模型.采用了带遗忘因子的递推最小二乘和基于零频率的模型匹配的联合辨识算法对空调系统进行在线辨识.仿真结果表明,该联合算法计算量较少,具有良好的辨识精度,可以不断提供试验台空调系统温度控制对象的实时模型.该辨识算法为空调对象的自适应控制提供了重要的手段.     

最小二乘支持向量机模型的简化结构研究

针对LS-SVM模型复杂度高的问题．本文提出了一种简化模型的思路。在保证LS-SVM模型性能不变的前提下,通过该模型的少量输入输出样本,利用LS-SVM建模进一步拟合该模型。使得到的新模型的复杂度降低。仿真试验表明。本文给出的模型简化方法是有效的。     

基于最小二乘辨识模型的PID自整定应用研究

针对工业数据模型辨识精度不高及PID不能在线自整定问题,提出一种闭环在线自整定控制策略。控制策略利用递推最小二乘辨识方法获得模型,基于该模型采用改进的遗传算法进行PID自整定,构成闭环在线自整定系统。通过MATLAB中的App designer平台验证了所提方法的可行性和有效性。仿真结果表明:辨识得到传递函数可以很好地拟合跟踪工业数据,PID自整定参数闭环阶跃响应控制效果良好。     

基于增广最小二乘法的气动位置控制系统参数辨识研究

为实现气动位置控制系统的准确定位,对气动位置控制系统参数进行了数学建模,并推导出该系统的传递函数.采用AIC准则对系统进行了阶次辨识,对于不同的阶次(ň),找到了使AIC((ň))的(ň)作为模型最小的阶次;基于增广最小二乘法扩充了参数向量和数据向量的维数,实现了对有色噪声的无偏估计.实验结果表明,采样时间设定为10 ...     

无偏差最小二乘法伺服控制系统参数辨识

为准确辨识伺服控制系统参数,针对高性能运动控制算法的要求,在分析典型伺服控制系统结构模型基础上,基于“库仑摩擦+黏性摩擦”模型,设计了无偏差最小二乘方法,研究其在“工控机+运动控制卡”数控系统平台上的实现方法。实时采集电机角速度数据,利用设计的方法估算伺服系统转动惯量、黏性摩擦和库仑转矩,通过角速度重构,对比理论计算和实际测量角速度,验证参数辨识的有效性和准确性。理论分析和实验结果表明,所设计的参数辨识方法能够准确辨识系统参数。     

电动汽车动力电池在线监测系统

研究了电动汽车电池的在线监测系统,结合电池的放电特性图和电池热模型,给出了动力电池剩余电量相应的数学表达式.随后介绍了在线监测系统的硬件设计,并且开发了带标定功能的软件监测界面.最后给出了相应的实验数据,证明了监测系统的可靠性和实用性.     

基于CAN总线的锂离子动力电池组管理系统

本文描述了一种新的动力电池组管理系统,该系统基于CAN总线技术,具有电池组状态监控、均衡充电、电池荷电量评估等功能,可以提高电池组的使用效率及寿命,保证电池组和电动汽车行车的安全.     

基于组合模型的锂电池参数辨识和电池荷电状态在线联合估计

针对电池荷电状态(SOC)估算过程中开路电压与SOC之间的迟滞效应以及充放电电流和端电压中噪声的影响,提出了基于组合模型的Frisch方案双滤波(FSDF)法。先通过一阶RC等效电路模型结合Preisach离散模型建立新的模型,随后采用Frisch方案对模型的输入输出进行噪声方差估计,滤除部分输入输出噪声,最后使用扩展卡尔曼滤波结合无迹卡尔曼滤波进行参数实时更新和电池单体SOC估算。实验证明,FSDF方法对锂电池SOC估算结果与Frisch方案递推最小二乘-无迹卡尔曼滤波法等其他方法相比,具有精度高、鲁棒性好等特点。     

基于最小二乘支持向量机的铣削加工表面粗糙度预测模型

在分析以往所建立的表面粗糙度预测模型方法不足的基础上，将一种基于最小二乘支持向量机的预测模型引入铣削加工领域，并给出了相应的步骤和算法。该模型能方便地预测铣削加工参数对加工表面粗糙度的影响，并能利用有限的试验数据得出整个工作范围内的表面粗糙度预测值，有助于准确认识已加工表面质量随铣削参数的变化规律。通过具体实例及与其他几种预测方法的对比表明，在相同样本条件下，其模型构造速度比标准支持向量机方法高1～2个数量级，模型预测误差约为支持向量机方法的40％，预测精度比常规BP模型高1个数量级。因此，基于最小二乘支持向量机方法建模速度快、预测精度高、适合加工表面粗糙度预测。     

基于ATMEGA16控制的铅酸电池智能快速充电系统

综合考虑传统恒压和恒流充电的优缺点,以单片机为控制芯片,采用脉宽调制技术,设计了两段恒流转恒压浮充的智能快速充电系统。试验表明：该智能充电方法与传统充电方法比较．具有充电速度快,效率高的特点。采用该系统对12v／12ah铅酸电池充电具有良好的效果.     

机车蓄电池在线监测与地面分析系统

针对目前机车蓄电池监测自动化程度低及设计复杂的现状,设计了机车蓄电池在线监测与地面分析系统。系统由车载主机和蓄电池信息采集装置(LEM蓄电池传感器)以及地面分析系统组成,实现对各单体蓄电池的电压、阻抗和温度的在线检测。地面数据分析系统通过采集的数据对机车蓄电池状态进行分析和预测,提供蓄电池不良状态预警信息,为机车蓄电池维修和更换提供指导。