基于IUPF的锂离子电池剩余使用寿命预测方法

随着新能源汽车的大力发展,其动力供应装置锂电池的健康评估也逐渐被重视。研究逐渐从关注锂电池的当前剩余电量转移到其剩余使用寿命的计算上。为有效准确地估计锂离子电池剩余使用寿命,本文提出一种基于改进的无迹粒子滤波（IUPF）的锂电池剩余使用寿命预测方法,通过对依托数据统计建立的锂离子电池状态方程和观测方程中的反映电池内阻的2个参数以及反映电池性能退化速率的2个参数进行估计,得到包含有失效时间的锂电池容量公式,并通过该公式计算出锂电池剩余使用寿命。利用美国国家航空航天局(NASA)艾姆斯预测数据库提供的锂离子电池寿命数据做相关的仿真验证,利用3种评价指标对该估计结果进行了性能评价,结果表明本文方法能够实现对锂离子电池剩余使用寿命的估计,而且能够提升UPF方法进行预测时的准确度。     

一种改进的锂离子电池剩余寿命预测算法

锂离子电池故障往往会使系统性能下降甚至瘫痪,故障部件剩余寿命的精确估计对整个系统的寿命预测和健康管理至关重要。粒子滤波是一种有效的序列信号处理方法,然而应用于锂离子电池剩余寿命预测准确性并不高。根据锂离子电池电学特性,提出一种改进的粒子滤波算法,基于锂离子电池容量退化指数模型,结合训练数据对锂离子电池剩余寿命进行预测。仿真及实验结果表明,改进的粒子滤波算法对锂离子电池剩余寿命预测误差小于5%。     

基于改进神经网络算法的医疗锂电池PHM系统设计

针对医疗电子设备锂电池不确定性发生故障耽误病人救治的问题,提出了一套医疗电子设备锂电池故障预测与健康管理系统(Prognostics and Health Management-PHM);搭建了一套医疗电子设备锂电池数据测试与退化状态模拟的实验平台;为了反映医疗电子设备锂电池健康状态,将锂电池四个健康因子作为医疗电子设备锂电池退化状态的特征进行提取,并通过非线性自回归(Nonlinear Autogressive with Exogenous Inputs-NARX)神经网络,对四个健康因子的数据进行训练,训练后用于容量估计,得出等间隔放电时间序列能够较好地表征锂电池健康状态;为了提高基本粒子滤波算法(Particle Filter-PF)的精度从而更精确地预测锂电池剩余寿命(Remaing Useful Life-RUL),通过人工免疫粒子滤波算法(Artificial Immune Particle FilterAIPF)与经验模型对锂电池进行剩余寿命预测,并将PF预测的结果与AIPF预测的结果进行对比,发现AIPF预测更加准确,说明AIPF有效抑制了PF重采样过程中粒子退化问题,验证了医疗电子设备锂电池故障预测与健康管理系统的可行性与可实施性。     

新能源汽车锂电池健康监控系统

鉴于锂电池健康管理在新能源电动车运行和维护中的重要性,针对锂电池容量衰退所表现的非高斯性和非线性问题,以及无迹粒子滤波算法UPF在处理协方差矩阵时可能得到无效结果的问题,提出一种基于改进无迹粒子滤波方法 IUPF的锂电池寿命预测方法。本方法从数据驱动角度出发,选用双指数模型进行容量预测,基于NASA PCoE的锂电池数据集完成相关的实验验证。实验结果表明,在估计误差、平均绝对误差和均方根误差三顶指标上,IUPF算法性能均优于UPF算法,可以实现对锂电池容量的精确预测和剩余使用寿命的有效估计。     

基于机器学习与预测分析的直流光测量系统远程模块的寿命预测方法

针对高压直流换流站中直流光测量系统的远程模块,基于机器学习方法,采用预测分析理论,建立了其剩余寿命的预测模型。搭建了远程模块特征参数采集系统,以采集远程模块的特征参数,并确定了其工作状态阈值;接着采用离群点检测算法检查远程模块运行情况;最后基于多元线性回归算法采用训练数据样本集搭建远程模块剩余寿命的预测模型,实现对远程模块剩余寿命的预测。进一步,通过测试数据样本集来评价了寿命预测模型的精确程度。结果显示,该模型寿命预测结果的均方误差和均方根误差分别为0.009 072和0.095 2,从而说明该寿命预测模型的预测结果较好,精确度较高。     

基于流模型的缺失数据生成方法在剩余寿命预测中的应用

针对缺失数据生成模型精度低和训练速度慢的问题,本文基于流模型框架提出了一种改进非线性独立成分估计(Nonlinear independent components estimation, NICE)的缺失时间序列生成方法.该方法依靠流模型框架生成模型精度高、训练过程速度快的优势,并结合粒子群优化算法(Particle swarm optimization, PSO)优化NICE生成网络采样的退火参数,训练学习监测数据的真实分布,从而实现对数据缺失部分的最优填补.为进一步拓宽所提方法的应用范围,利用基于流模型的缺失数据生成方法得到的生成数据,通过建立融合注意力机制的双向长短时记忆网络(Bidirectional long shortterm memory with attention, Bi-LSTM-Att)的退化设备预测模型,实现设备剩余寿命的准确预测.最后,通过锂电池退化数据的实例研究,验证了该方法的有效性和潜在应用价值.     

基于属性相关性的无线传感网络缺失值估计方法

针对无线传感器网络(WSN)中感知数据易缺失问题,提出了一种基于感知数据属性相关性的缺失值估计方法。该方法采用多元线性回归模型,对属性相关的感知数据的缺失值进行估计;同时,为提高算法估计的鲁棒性,提出了基于感知数据属性的数据交织传送策略。仿真结果表明,所提出的估计方法能有效估计无线传感器网络中的缺失值,相比基于时空相关性的线性插值模型(LM)算法和传统的最近邻插值(NNI)算法具有更高的精度和稳定性。     

基于数据驱动的风力发电系统一步超前预测转速控制

针对风力发电系统转速控制系统的特点,提出了一种基于数据驱动的一步超前预测控制方法。该方法先利用动态线性化技术,采用投影算法在线估计伪偏导数,然后通过最小化一步超前加权性能指标获得广义最小方差预测控制算法;为了取得更好的跟踪效果,引入一个自适应项用于增强输出跟踪能力,使得系统输出响应具有更强的跟踪能力。仿真结果验证了该方法的有效性。     

数据预处理对LSTM网络大气污染预测精度分析

大气污染物浓度数据具有时序性和非线性的特点,针对时间序列数据中的异常值和缺失值问题,进行异常值和缺失值预处理对长短时记忆神经网络(LSTM)预测精度的影响分析.利用箱线图法判别数据序列中的异常值,以均值替换法、回归插补法和多重插补法进行缺失值的预处理,分别利用原始数据序列和不同预处理方法得到的数据序列,对多变量输入LSTM神经网络的大气污染物预测精度进行对比分析.实验结果表明,三种预处理方法均可明显改善LSTM模型的预测精度,多重插补法精度最高.     

改进DMC在远程网络化过程测控系统中的应用研究

针对Internet网络测控系统的网络延时、时序错乱和数据丢包现象,引入时间序列分析方法,构建了DMC多步预测控制模型;采用时间序列排序与插值,解决时序错乱和数据丢包问题;对于系统的反馈通道延时,提出基于信息缺失下的改进DMC多步预测控制,减小其影响;对于系统的前向通道延时,在新的控制信息未到时,利用多步预测的第N步信息顺序控制。整个系统通过TRU-ETIME仿真,当网络延时在20倍采样周期内时,系统控制实时。结果表明改进DMC在减小网络延时、时序错乱和数据丢包对系统的影响是可行的。     

基于JSP分页技术的研究

电子商务应用中的数据量往往非常大,甚至会达到几十万到几千万条记录的规模,将如此大量的数据显示在一个页面里困难大、效率低。在这种情况下就需要采用分页显示技术将数据库中符合条件的数据逐页显示给用户。对JSP分页技术进行比较,在分析JSP分页技术特点的基础上,提出一种有效的分页解决方案,同时对分页技术的优化进行阐述。     

系统集成芯片综述

集成电路芯片工艺的发展已可使一个系统或一个子系统集成在一个芯片上 ,称为系统集成芯片。本文综述了系统集成芯片的硬件构造、超长指令 (VLIW )结构、芯片嵌入软件及软硬件协同设计方法。     

基于FPGA的立方星可重构星载处理系统研究

为了以最小代价提高立方星可重构星载计算机的可靠性,提出了一种基于FPGA的立方星可重构星载处理系统架构。首先,在对国内外微纳卫星星载计算机设计特点进行分析的基础上,分别采用基于SRAM架构和基于Flash架构的FPGA作为核心处理模块与外部表决接口模块,兼顾了系统的运算速度与可靠性。其次,针对可重构星载处理系统中所涉及的可重构策略、在线重构技术以及系统同步技术进行了详细设计。最终,基于所设计硬件系统上进行的测试以及在轨的实测数据验证了该架构的可靠性和有效性。     

基于移动agent的分布式视频点播系统的研究

该文通过对移动agent技术和传统的视频点播系统的研究,提出了一种基于移动agent的分布式视频点播系统的设计和构造,具体地阐述了系统的工作流程,并着重讨论了实现该系统所要考虑的关键问题。移动agent的引入有效地减少了网络传输负载,实现了高速响应点播请求、高质量的影音效果,从而更好地满足更多用户的需求。     

Hibernate技术在基于GIS数据库中的应用研究

空间信息的存储和处理问题是地理信息系统(GIS)的核心问题.对空间数据和属性数据的统一存储管理已成为必然趋势.本文通过对GIS中海量数据的存储方式进行研究,指出对象-关系型的数据库存储方式是空间数据库的发展方向.在此基础上讨论了Hibernate技术与GIS数据库的结合,使用Hibernate技术将关系数据库中空间数据和属性数据进行封装,屏蔽了数据库底层操作,使得程序员可以用面向对象的思想随意操纵数据库,在利用了关系数据库的快速检索、查询能力的同时也增强了数据的一致性和可移植性.     

基于服务总线（ESB）的应用集成（EAI）探索和研究

科研院所设计研究中各类异构软件应用系统并存,数据和信息在各个应用系统中同步和共享成为现代企业信息化的瓶颈。针对这种现状,文中采用Java技术,通过建立异构系统底层的消息通讯机制,构建连接异构系统的ESB,实现各个异构系统通过ESB进行通讯,最终达到EAI的目的。实际中,基于该ESB构建了船舶设计行业应用软件系统集成平台,在数据集成、应用集成和业务流程集成中取得了较好的效果,肯定了文中成果的可行性。文中重点叙述了所构建的ESB结构图、ESB内部通讯原理及实现中所使用的数据结构,并给出了以该ESB为核心纽带设计的相关EAI平台架构。     

基于CUDA的引导源目标定位快速算法研究

研究引导源的目标定位问题,为实现水下目标定位提供了一种新的途径。实际海洋环境中存在噪声,对定位精度的影响非常大,为了实现低信噪比条件下对目标的准确定位,提出了一种改进的邻域平均法对条纹图像进行降噪处理。同时,由于声场计算和图像处理需要非常大的计算量,实现会耗费较长的时间,提出了利用CUDA技术对GTL算法进行加速处理。处理结果表明,经降噪方法处理后,目标距离估计结果准确,误差较小;与传统CPU方法相比,CUDA技术能不改变精度,且使算法时间减少,为目标定位提供了依据。     

基于《伤寒论》的命名实体识别研究

研究《伤寒论》中命名实体的识别方法,助力张仲景《伤寒论》不同版本文本的深度挖掘,有助于传承中医文化.该文尝试构建ALBERT-BiLSTM-CRF模型,提取《伤寒论》中疾病、证候、症状、处方、药物等实体,并与BiLSTM-CRF模型和BERT-BiLSTM-CRF模型进行对比.五次实验ALBERT-BiLSTM-CRF模型三个评价指标准确率(P),召回率(R)和F1-测度值(F1-score)的平均值分别为85.37％,86.84％和86.02％,相较于BiLSTM-CRF模型和BERT-BiLSTM-CRF模型F1-score分别提升了6％和3％.实验表明相比BiLSTM-CRF和BERT-BiLSTM-CRF模型,ALBERT-BiLSTM-CRF模型在基于《伤寒论》的实体识别任务中效果最好,更适用于中文古籍的知识挖掘.     

基于VRML的网上虚拟教室漫游研究

以一个虚拟教室为例进行3D虚拟漫游的初步设计．这种方式不同于目前网上的虚拟教室。介绍在WWW上采用VKML实现虚拟教室漫游系统的特点、VRML的工作模式和造型机制,采用了基于几何图形的建模方法,探讨场景中交互设计实现的方法,提出碰撞检测技术的应用．实现网上发布和优化。     

Elastos中间件ContentProvider的设计与实现

E1astos是具有中国自主知识产权的面向服务的新型嵌入式网络操作系统。目前主要用嵌入式设备,多款基于Elastos的3G手机已经面世．一款基于Elastos的电子书也即将进入量产。本文提出了基于Elastos的Content Provider,这是一种易于使用和扩展的应用程序数据访问模式．解决了在需求多变的市场背景下,手机应用程序如何方便的访问数据的问题。