基于改进的CDKF锂电池SOC估计方法

准确估算荷电状态(SOC)可以为电池之间的均衡管理提供依据,延长锂电池组整体的使用寿命.针对中心差分卡尔曼滤波算法(CDKF)存在较大线性误差的问题,提出一种改进的CDKF算法.在原算法中引入迭代滤波思想,多次利用测量信息更新状态量估算值,使得观测信息不断迭代更新,基于LM优化方法不断修正协方差矩阵,有效减小了线性误差.首先基于二阶阻容(RC)电路单元模型,选择最小二乘参数辨识方法,辨识出模型阻容参数;然后进行HPPC实验,验证电池等效模型的准确性;最后分别在恒流放电和动态工况下应用改进后的CDKF算法对电池SOC和电压进行估计,并将估计结果与CDKF算法进行比较.两种工况下验证结果表明改进后的CDKF算法精度更高,SOC估计精度可提升1.16％,最大估计误差小于1.7％,算法收敛时间也比原算法短,改进后的CDKF算法在估计精度和鲁棒性方面均有所提升,更具有应用优势.     

基于FastICA技术与TLS-ESPRIT方法的电力系统低频振荡模态辨识

对于目前电力系统中低频振荡参数辨识中的噪声干扰和精度问题,提出了一种新的提取低频振荡模态参数的方法,将快速独立分量分析技术(fast independent component analysis,Fast ICA)和总体最小二乘-旋转不变技术(total least squares-estimation of signal parameters via rotational invariance technique, TLS-ESPRIT)联合起来。首先运用FastICA技术对含有噪声的电力系统低频振荡广域测量信号进行预处理而达到降噪效果,而后将处理后的信号作为新的输入信号利用TLS-ESPRIT算法进行估计辨识,从而得到各个模态特征参数。通过对理想信号、EPRI-36机系统和电网实测信号仿真验证了所提方法的有效可行性,不但能够有效抑制噪声并准确地辨识低频振荡参数,而且在抗干扰性和提取精度上与传统辨识方法相比来说是有一定优势的。     

神经网络在电液位置伺服系统中的应用

设计了基于BP神经网络的自适应PID控制器，该控制器充分利用了经典PID控制算法简单的特点，又利用了神经网络良好的自适应和抗干扰能力，通过神经网络的学习和对系统的在线辨识，自适应调整PID参数，使控制系统对参数变化表现出良好的鲁棒性和控制性能，并通过仿真证明了所设计系统的合理性。     

助卷辊电液伺服系统相关辨识法研究

用相关辨识法分析了卷取机助卷辊电液伺服系统的频率特性 ,采用 Levy法求出系统的传递函数 ,并且给出该系统频率特性相关参数。     

有滞后环节的系统的闭环鲁棒辨识方法

提出一种新的针对带滞后环节的任意阶系统的闭环辨识方法。通过“三步法”，实现在闭环条件下的被控制对象的传递函数参数的辨识，所提出方法具有很强的鲁棒性。仿真例子表明该方法的有效性。     

智能自整定PID调节器的进展

介绍了国外最有代表性的两种类型智能自整定ＰＩＤ调节器，即加辨识信号的智能自整定调节器和专家系统智能自整定调节器。重点分析了美国ＦＯＸＢＯＲ－ＥＸＡＣＴ专家系统自整定ＰＩＤ调节器的原理和方法，指出了专家系统智能自整定调节器代表着当今智能仪表的发展方向，开发新的、优良的专家自整定调节器应具有自学习、自组织、自适应的综合功能。     

基于Wiener结构的软测量模型及辨识算法

Wiener模型结构能有效地表征系统的动态和静态特性, 因此这里首先基于这一结构建立软测量模型, 利用动态与静态子模型分别建立辅助变量与主导变量间的动态与静态关系, 并说明该软测量模型的可行性, 给出模型具体表达式. 其次, 针对所提模型, 提出分步辨识方式获得最优模型参数, 说明其可行性. 再次, 为了减少计算和实现模型在线更新, 这里提出参数辨识递推算法, 并给出软测量模型参数的收敛性结论. 通过实例仿真, 可以看出本文提出模型的可行性, 以及分步辨识方式与递推算法的有效性.     

云南永昌铅锌公司全员参与辨识危险源

目前，云南永昌铅锌股份有限公司电锌厂对全厂各生产环节进行危险源辨识，全厂职工积极参与，并对辨识出来的100余项危险源进行了分级管理，使之得到了有效控制。     

基于双阶跃信号输入的Volterra模型辨识

Volterra模型作为非线性领域的一种非线性模型,由于其对工业过程可以以任意精度逼近,使得该模型有很广泛的应用研究意义。在将该模型运用到实际控制系统中之前,模型的高精度辨识显得尤为重要。在以往针对Volterra模型的辨识算法中,基本上主要是采用通用辨识算法识别模型参数,比如最小二乘法及各种改进的最小二乘法。这些通用的辨识算法在辨识Volterra模型时,不能充分考虑其非线性特点,同样不能在辨识过程中充分利用该特点。本文在充分考虑Volterra模型非线性的前提下,提出了一种基于双阶跃信号输入的Volterra模型辨识算法,该算法辨识原理简单,计算量较小,论文最后将该辨识算法应用到典型非线性CSTR系统的的辨识中,辨识结果证明了算法的有效性。     

基于容差关系的不完备信息系统的属性约简

粗糙集理论是一种处理不确定性知识的有效工具,属性约简是其核心内容之一,然而对于属性值有缺省的不完备信息系统,基于等价关系的经典粗糙集理论已经不再适用。由于容差关系下的不完备信息系统的属性约简的定义与经典粗糙集的属性约简定义相似,可以用容差关系对粗糙集理论进行扩充。文中通过定义容差关系下的可辨识矩阵,运用可辨识方法,得到了一种属性约简算法;接着分析了算法的不足之处,并且在此基础上提出了增加约简效率的改进型算法;最后通过一个数值例子,说明了该算法是合理的和有效的。