基于 GRU-UKF 的锂离子电池 SOC 估计方法研究

精确估计锂离子电池荷电状态(SOC)是电池管理系统的关键技术之一,直接影响着动力锂电池组的使用效率和安全 性。 锂离子电池特性复杂,其 SOC 无法直接测量,且受电流、温度等因素的影响较大。 为此,提出了一种基于门控循环单元 (GRU)神经网络与无迹卡尔曼滤波(UKF)相结合的组合算法。 该方法利用 GRU 网络获得可测量的电流、电压、温度与锂电池 SOC 之间的非线性关系,并以此作为 UKF 的观测方程。 然后,通过 UKF 估计 SOC 值以提高算法的估计精度。 实验结果表明, 在不同温度以及不同的工况下,本文所提方法的均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)分别小于 0. 51%和 0. 46%,均能提 高 SOC 的估计精度。     

磁悬浮储能飞轮高速永磁电机设计及优化

高速磁悬浮储能飞轮是一种新型高比功率储能装置,其中高速大功率电机是能量转换与传输控制的核心。本文针对所研究的300kW磁悬浮飞轮储能系统的应用特性提出了一种轴式永磁同步电机方案,从电磁、结构和控制等方面进行综合分析与设计;在此基础上,为了适应高速稳定运行、高功率放电对高速电机提出的新要求,从转子的结构强度、电机损耗、运行区间的效率、转矩波动等方面出发对电机的设计参数进行优化分析。结果表明：优化后的电机结构强度高,能够满足储能飞轮在高转速、高功率连续充放电等工况下的使用要求,15000～30000r/min工作转速范围内电机效率达到90%以上。     

基于ARM-Linux的矿井安全监控系统设计与实现

以当前矿井安全的现状与需求为出发点,对基于ARM-Linux的矿井安全监测控制系统进行深入研究,提出基于嵌入式技术的矿井安全监控系统的总体设计方案;通过构建该平台的模型和分析嵌入式终端的体系结构,阐述了在以Linux操作系统和ARMS3C2410X处理器为核心的终端软硬件基础上,系统各主要功能模块的实现;在所构建的矿井安全监控硬件平台上,应用HTTP协议,成功实现了远程终端对井上监控终端的控制与访问.     

改进的多目标粒子群优化方法

为了提高多目标粒子群算法(MOPSO)在Pareto前沿的收敛性和分布性,对传统MOPSO方法进行了改进.首先采用基于Pareto支配概念的适应值比例方法选择gbest,其次利用动态拥挤距离更新外部精英集,并通过对精英种群执行遗传操作,最后在粒子种群引入自适应的淘汰机制,加强粒子种群和精美种群的进化.典型测试函数的计算结果表明,该算法在收敛精度和分布性方面得到明显改善.     

透过镜头看杭漫——激赏杭州国际动漫展

2010年5月．笔者我——栾孟杰（阿软以前介绍过的COSPLAY摄影师魔导士）应中国国际动漫节Cosplay超级盛典组委会的邀请,有幸以Cosploy专业媒体人和Cosploy摄影师身份荣幸地出席Cosplay大赛评委这一职务。     

闪电快电场信号时频特性的小波分析

应用小波变换方法将具有短时非平稳特点的闪电快电场时域波形信号转换到二维的时频平面,从时间和频率上同时描述闪电快电场信号的电场强度或相对能量分布,揭示其所包含的不同频率分量及其随时间变化的特性.分析结果表明,基于小波变换的闪电快电场信号时频特性分析可以挖掘闪电电场更深层次的变化规律和特征;也为闪电放电类型的识别研究提供了新的思路.     

基于灰色理论及BP神经网络的变压器油击穿电压预测方法

变压器油击穿电压的预测,对于变压器的故障诊断和日常维护具有重要的意义。本文提出了1种击穿电压多参数关联预测方法,即通过对变压器油日常监督数据进行灰色关联分析,挖掘与击穿电压存在强关联性的指标;利用BP网络建立击穿电压与4个强关联性指标的关系模型;采用模糊C均值聚类算法聚类原始样本,以聚类中心训练网络,以解决大样本情况引起的网络结构复杂、收敛性及泛化能力差等神经网络固有问题。仿真结果表明,预测模型精度较高,预测值与实际值的相对误差均在10%以内,能够满足实际应用要求,具有重要的应用价值。