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Gaoya dianqi, 2023 为保证锂离子电池的安全健康使用，需要对锂离子的荷电状态进行实时估计，但由于电池内部复杂的电化学特性，且在辨识过程中辨识结果受温度、荷电状态和充放电倍率等非线性因素影响较大，实现准确的状态估计较为困难。文中首先基于二阶RC等效电路研究倍率充放电对锂电池的影响，另外为保证所建电池模型兼具较高精度和较好的实时性，根据最小二乘法对混合脉冲功率特性测试实验数据完成不同荷电状态下的数据拟合、参数辨识等工作，并依据扩展卡尔曼滤波完成对电池荷电状态的状态估计，并验证扩展卡尔曼滤波具备可实施性 ...
尚彦赟 +4 more
doaj
Research on System Identification Based on Linear Programming Method [PDF]
, 2009 系统辨识作为建立被控对象数学模型的重要途径之一,近20年来获得了迅速的发展,已成为自动控制理论的一个十分活跃而又重要的分支。 最小二乘法(LS)是一种经典的数据处理方法，早在十八世纪末，卡尔.高斯在行星轨迹的计算中就提出了最小二乘法。从此，最小二乘法成为了一种根据实验数据进行参数估计的主要方法。最小二乘法容易被理解，原理简单，编制程序也不困难，因此它颇受人们重视，应用相当广泛。被誉为估计理论的奠基石。 传统的系统辨识方法虽然已经发展的比教完善,但也还存在着一定的不足和局限:首先 ...
程婵娟
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, 2019 针对电力负荷预测中存在的随机性、不确定性的问题,结合深度学习算法具有很强的自适应感知能力等特点,采用目前较为主流的深度学习方法,如长短时记忆(LSTM)网络、门循环单元(GRU)神经网络和栈式自编码器(SAE),分别研究其应用于电力负荷预测时的效果。研究发现,将历史负荷数据作为三种深度学习预测模型的输入时,三种预测模型的负荷预测精度指标评估结果各有不同。因此,为了全面评估三种预测模型的预测效果,提出将不同时间段内的相同历史负荷数据作为预测模型输入对比各模型的负荷预测精度,从中找出最佳的预测模型 ...
吉莹, 张建寰, 陈立东
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Gaoya dianqi, 2020 气体绝缘输电线路（GIL）的设备温度是判断其是否正常运行的重要技术指标,目前有较少研究将监测温度信号和辨识运行状态相结合,为了基于温度变化特征实现GIL运行状态的及时准确辨识,文中建立三维有限元模型,精准分析不同工况的温度场分布,通过在GIL线路上布置红外测温传感器,以监测实际壳体温度值,设计一种能够实时监测壳体温度的方案,将数据通过无线传输至监测系统,以仿真计算的正常运行壳体温度值为标准设置状态辨识的温度门限值,实时辨识GIL运行是否处于异常状态,当改变电流和环境等运行条件时,可直接修改模型参数 ...
李洪涛 +5 more
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System identification method of pneumatic valve based on relay feedback(基于继电反馈的气动阀门模型辨识方法)
Zhejiang Daxue xuebao. Lixue ban, 2013 气动阀门的模型辨识是实现控制参数自整定的关键点之一.提出了一种基于继电反馈法的模型识别方法，从一个继电反馈实验的极限周期振荡中提取出其准确的正、反行程的一阶惯性加纯滞后模型.该方法结合气动阀门的实际物理特性，没有任何近似与假设，给出了具体的操作方法与计算公式.对某型号气动阀门进行实例验证并将辨识结果用Matlab进行仿真，通过两者的对照分析，验证了该方法的有效性和准确性.
JINXian-jun(金献军) +1 more
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Current Predictive Control Method Research for Three-phase Voltage Source Inverter [PDF]
, 2012 近年来，随着新能源的加速开发利用，新能源的微网或并网发电等对逆变器的电流跟踪控制技术提出了更高的要求。三相电压型逆变器是目前应用最多最广的一种拓扑结构，其FCS-MPC（FiniteControlSet-ModelPredictiveControl）电流预测控制具有响应速度快、跟踪精度高、原理简单、控制灵活等优点，但也存在着控制延时、开关频率不受限制、模型参数敏感等问题，严重影响电流跟踪精度和逆变器性能的发挥等，尤其在多电平电压型逆变器的控制中更为明显。本文主要围绕这些问题展开以下研究工作 ...
薛文东
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Gaoya dianqi, 2000 利用变压器绕组的频率响应，在频域中借助最小二乘法中的Ｇａｕｓｓ－Ｎｅｗｔｏｎ辨识方法，可以方便、快速地辨识变压器等效模型的参数。并借助一台模型变压器进行了验证，误差很小。
朱明林, 朱子述, 黄华
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Research of Algorithm on Modal Parameter Identification Based on SVD [PDF]
, 2011 模态分析是解决工程振动问题的重要方法，在机械、航空、航天、土木、建筑等工程领域有着广泛的应用。实验模态分析就是根据测量得到的数据对系统的模态参数进行辨识，主要是确定阻尼比和振荡频率。这些参数的获得对系统结构的认识，控制系统的设计，设备运行状态的监控等都起着至关重要的作用。 模态参数辨识是模态分析最重要的环节。环境激励的不充分和干扰的存在，使得响应信号的特征通常很微弱，甚至导致了虚假模态的产生，这使得辨识难度大。因此这些问题都是值得我们进一步探讨和研究的。本文针对含有噪声的响应数据 ...
林丽群
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Application of Time Series Model in Adaptive Control [PDF]
, 2011 时间序列分析是概率统计学科中应用性较强的一个分支，在金融经济、气象、水文、信号处理、机械振动等众多领域有着广泛的应用。由于在很多问题中，随机数据是依时间先后排成序列的，故称为时间序列。它包括一般统计分析（如自相关分析、谱分析等），统计模型的建立与推断，以及关于随机序列的最优预测、控制和滤波等内容。经典的统计分析都假定数据序列具有独立性，而时间序列分析则着重研究数据序列的相互依赖关系。 通过对传统的系统模型辨识与预测控制方法的研习，我们发现模型输出和对象输出之间的误差，是个很重要的变量 ...
林晓艳
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Gaoya dianqi, 2012 各种不同类型电化学超级电容器的工作机理有较大区别,为克服机理分析法不适合机理复杂系统的建模和通用性差的缺点,提出一种基于系统辨识方法建立的电化学超级电容器模型。首先计算确定辨识实验数据的采样周期和长度,并采用小波分析对其进行滤波处理;针对模型结构辨识问题,利用行列式比定阶法确定模型阶次,然后在此基础上辨识模型参数;最后对模型进行仿真分析和验证。结果表明,文中建模方法可行有效,所建立的模型可以准确描述超级电容器的特性,同时待辨识数据经过小波滤波处理后可以有效提高模型精度。
孙家南, 赵洋, 韦莉, 张逸成
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