参数在线学习的动态贝叶斯网络态势估计算法

为快速实现对战场态势的精确估计,提出了参数在线学习的动态贝叶斯网络方法:在基于专家知识确定的动态贝叶斯网络结构模型基础上,用前向递归方法对网络模型的参数进行估计.针对战场态势模型的观测值具有小样本的特性,以狄利克雷分布作为样本的先验分布,采用矩估计法对先验分布的超参数进行估计,以该先验分布的等价样本与观测值实现对网络参数的学习和对战场态势的估计.仿真实验结果表明,应用该方法实现态势估计具有较高的实时性和准确性.     

基于彩色CCD的高温场软测量模型及应用

为了提高基于CCD传感器的高温场非接触测量技术的测量精度和准确性,提出一种高温场软测量混合模型.首先,通过机理分析建立一个含待定参数的机理模型;然后,利用黑体炉标定和在线标定数据,对机理模型中的待定参数进行参数辨识;最后,通过构建烟雾衰减辐射能补偿器,对受烟雾干扰的测温结果进行补偿校正.实验结果表明,模型测温精度和可信度较高,具有较强的实用性.     

基于简化可变参数热模型的锂电池内部温度估计

锂电池内部温度的准确估计是实现电池安全可靠热管理的关键,为准确估计锂电池内部温度,针对现有电池热模型中各热电参数的辨识误差对内部温度估计精度的影响,文中提出基于简化可变参数热模型的锂电池内部温度估计方法.通过对不同环境温度下锂电池内部热容与外部热阻进行辨识,建立可变内部热容与外部热阻估计模型,同时对模型机理进行分析,详细描述了外部环境对于内部热容和外部热阻的影响,并通过实验验证了模型的可靠性;最后结合扩展卡尔曼滤波(EKF)算法,实现对内部温度的估计.不同温度梯度下的恒流放电实验与仿真结果证明,所建模型适用于不同环境温度下的锂电池热模型,提高了内部温度估计精度.     

基于SR-UKF的移动机器人主动故障检测和容错控制

提出了一种基于SR-UKF的主动状态建模方法用于移动机器人的在线故障检测和容错跟踪控制.通过对履带式机器人常见滑动故障的运动学分析,建立了带未知滑动故障参数的机器人运动学模型,并采用SR-UKF非线性滤波方法来联合估计机器人的位姿和滑动参数,在对机器人进行实时定位的同时实现了对快速变化(或突变)的滑动故障的在线跟踪和检测.在此基础上,将估计得到的自适应参数模型与基于Lyapunov分析的反馈控制律设计方法结合,获得了一致渐近稳定的轨迹跟踪控制结果,实现了针对在线故障自适应模型的容错控制重构.针对典型的阶跃式滑动故障参数变化的轨迹跟踪仿真实验表明了该方法的有效性.     

采用等效电路的参数自适应电池模型及电池荷电状态估计方法

针对电池离线参数辨识复杂、模型系统误差无法在线校正等问题,提出基于等效电路的参数自适应电池模型及电池荷电状态估计方法。该方法设计了针对动力电池的自适应参数观测器并证明了稳定性,通过在线估计电池参数从根源校正模型误差,建立滑动平均滤波器对估计参数滤波降噪,利用多时间维度思想周期性更新电池模型,并结合卡尔曼滤波算法进行荷电状态估计。搭建电池充放电测试平台进行实验,实验结果表明:城市道路循环工况下,基于参数自适应电池模型的卡尔曼滤波电池荷电状态估计误差小于3%。该算法简单、准确、适应性强,对于多变环境、长周期使用条件下的动力电池监测具有较高的实用价值。     

基于高斯牛顿法的磁纳米温度快速反演算法

根据磁纳米粒子磁化响应强度的奇次谐波信号,构建磁纳米粒子温度测量模型,并将温度模型的反演问题转化为非线性方程组的求解问题.采用一种基于改进型高斯牛顿法的温度快速反演算法,与传统高斯牛顿法进行对比,从温度反演角度研究不同算法对测温精度和时间分辨率的影响.仿真结果表明:该算法具有显著的高稳定性和快收敛性优点,能够达到磁纳米温度计在医学领域应用所需要的测温精度(0.1℃)、时间分辨率(1 s)的要求.     

三相逆变器中绝缘栅双极型晶体管模块结温仿真评估

绝缘栅双极型晶体管(IGBT)模块的工作性能和可靠性以及逆变器中IGBT模块散热系统的设计等均与其工作结温直接相关,掌握器件的结温状况对于确保其安全可靠的使用和冷却装置的合理选择具有重要意义。推导获得基于数学方法的IGBT模块损耗模型和实现热电模拟的Foster热网络模型,基于此在MATLAB/Simulink中建立了简单实用的三相逆变器中IGBT模块结温仿真评估模型,同半导体器件制造商软件计算方法相比,加入了热电耦合因素,可以更真实地模拟器件芯片结温状况,并分析了不同负载工况下IGBT模块结温的变化趋势     

基于环境变量建模的锂电池SOC估计方法

通过对不同温度和锂电池荷电状态(SOC)下电池内部参数测定和评估,分析了影响参数变化的环境因素,建立了可变参数的锂电池Thevenin模型.讨论了模型的分段依据以及相关参数的测定和拟合方法,并采用扩展卡尔曼滤波算法(EKF)对锂电池SOC进行估算,给出了基于温度修正的改进SOC估计方法.所提出的电池模型解决了现有算法中模型适用范围局限性的问题,仿真和实验结果表明,所建立的基于锂电池Thevenin模型的SOC估计方法在较宽的温度范围内都能够获得较高的估算精度.     

纳米磁性体系的增强磁热熵效应 Ⅱ.基于实验测量及分子场理论推导

通过实验测量不同团簇尺寸下的纳米Gd材料的磁热熵效应 .结果表明在纳米尺度下 ,Gd材料具有增强的磁热熵效应并对应于最佳纳米尺寸 .实验结果直接证实了用统计力学理论及MonteCarlo方法处理模拟结果 .当纳米团簇尺寸减小时 ,伴随着磁热熵变ΔS的增加 ,超铁磁 -超顺磁转变温度tSC发生下降偏移 .采用分子场理论 ,导出了增强磁热熵变ΔS与温度偏移因子 (1-t) - 1 / 2 满足很好的标度关系ΔS～ (1-t) - 1 / 2 .     

锂离子电池健康状态多因子在线估计方法

针对传统的锂离子电池健康状态估计方法仅用电池欧姆内阻作为单因子评估指标时存在较大误差的问题,提出了一种利用电池欧姆内阻、极化内阻与极化电容共3个模型参数构建的多因子评估模型。选用一阶RC等效电路模型作为基础电路模型,并通过仿真实验验证了所选择电路模型的准确性。对同一型号的多组三元锂离子电池进行循环老化实验,得到离线辨识的模型参数,发现等效电路模型中的欧姆内阻、极化内阻、极化电容与健康状态存在确定的关系。通过带约束的最小二乘算法求解对应模型参数的权重,并以卡尔曼滤波算法在线辨识模型参数,实时获得基于多因子模型的综合电池健康状态。将所提方法与仅用欧姆内阻评估的方法进行了对比,结果表明:所提方法评估锂离子电池真实健康状态的误差变化范围较小,基本在1%左右,精度更高。     

发酵过程中比生长率的在线估计

提出了一种基于在线可测的二氧化碳释放率的需氧发酵过程中比生长率的在线估计方法,并且采用优化的方法进行模型中重要参数的选择.由于二氧化碳释放率容易检测,所以这种估计方法非常容易实现.在诺西肽发酵过程的应用中,利用所提出的方法得到比生长率,进而计算生物量,得出的估计值与实验值吻合得很好,表明了该估计方法的可靠性与实用性.     

基于电化学机理模型的锂离子电池参数辨识及SOC估计

采用Fisher信息矩阵进行参数可辨识性分析,解决了参数的辨识问题,进而提出了基于简化电化学机理模型SP2D(simple pseudo-two-dimensional)的SOC(电池电量)在线估计方法。实验表明,该SOC估计方法较基于等效电路模型(一阶RC模型)的SOC估计方法,可将SOC估计的平均误差减小近30%,而在电池放电中后期更可减小达60%,有效解决了在电池全工作范围内的SOC高精度估计问题。     

基于变异粒子群优化的在线手眼标定算法

为满足机械臂手眼标定过程中不依赖人工提供固定机械臂路径的要求,提出一种基于变异粒子群优化的在线手眼标定算法.通过分析特征点在机械臂极坐标系与深度相机坐标系下的坐标转换关系,建立了基于深度相机的手眼模型;采用基于变异粒子群的在线优化算法,实时估计手眼关系参数;建立机械臂运动能量函数,给出了机械臂位姿补偿方法,满足特征点视野约束的同时保证运动能量最小.实验结果表明:所提方法能较为精确地估计手眼关系参数,并且能实时补偿机械臂位姿,实现自动手眼标定功能.     

考虑摩擦补偿的SEA弹性体刚度在线估计方法

提出了一种考虑摩擦补偿的串联弹性作动器(SEA)弹性体刚度在线估计方法.该方法利用作动器在适当条件下电机电流补偿摩擦力矩后估计的力矩来实时校准弹性体刚度,以减小弹性体刚度变化带来的力矩估计误差.通过实验定量分析了基于谐波减速器的系统摩擦力矩模型参数.对比弹性模型和电流模型计算力矩的优缺点,分析出当电机角速度在适当范围且负载变化较小的稳定状态时,电流力矩模型补偿摩擦力矩后可准确地计算负载力矩.负载稳定状态时,以电流模型估计力矩,并采用卡尔曼滤波算法对弹性体刚度实时校准.负载不稳定状态时,以弹性模型估计力矩.实验结果表明,本方法能有效克服弹性体刚度变化导致的力矩误差.     

快速路通道动态OD流估计模型

基于快速路通道的主干道和匝道出入流量信息,提出了一个新的动态OD矩阵估计模型和在线估计算法.文中引入宏观交通流模型以计算旅行时间,并把模型参数也作为状态变量进行估计,相应增加了新的测量方程.该文构建了新的动态OD估计状态空间模型,采用了含有约束条件的Unscented kalman filter(UKF)算法,运用仿真数据进行评估,结果表明,即使在拥堵状况下,提出的模型和算法也能达到很好的精度.     

小波阈值去噪与岭估计在飞机磁补偿中的应用

针对飞机干扰磁场模型求解时均方误差较大的问题,提出小波阈值去噪结合岭估计(WTRE)的模型参数求解方法.首先采用小波阈值去噪对观测数据进行预处理,降低测量噪声对模型求解的影响;然后利用岭估计求解干扰磁场模型系数,岭参数的选取采用L曲线法.参数估计仿真实验的结果表明,WTRE的均方误差明显小于LS估计和岭估计,特别是在低信噪比情况下对岭估计的改进更加明显.飞机磁补偿仿真实验的结果表明,采用WTRE所求系数补偿后的信噪比最高,在飞机磁补偿中与其它方法相比具有明显的优越性.     

磁饱和网络变压器非线性模型建立

为了研究外界信号经过变压器后的输入输出特性,基于变压器的高频特性和磁饱和特性,提出了一种变压器的非线性电路模型建立方法,并进行了验证。变压器的高频特性表现为电路模型的寄生参数,构成变压器模型的线性部分。磁饱和特性表现为电路模型的可饱和磁芯参数,构成变压器模型的非线性部分。变压器模型的线性参数和非线性参数可通过实验测量的方法获取。该模型能够预判网络变压器在电缆放电等非正常大信号注入时的输入输出特性。     

非线性系统时变时滞和参数的在线联合估计

为了解决非线性系统的时滞和参数的在线联合估计这一问题 ,提出了一种基于遗传算法的非线性系统时变时滞和参数的在线联合估计方法。将遗传算法的二进制编码改进为十进制编码。对于系统输入带有纯时滞的非线性系统 ,采用改进的遗传算法对系统时滞和参数进行在线联合估计。此方法能够有效地在线联合估计非线性系统的时变时滞和参数 ,并具有一定的抗噪声能力。仿真实验结果验证了此方法的有效性     

基于主动建模的无人直升机增强LQR控制

为了解决无人直升机控制问题,通过把主动建模与LQR(Linear Quadratic Regulator)控制相结合,提出一种能补偿模型差的控制方法。该方法在悬停状态下,采用简化模型设计LQR控制器,并通过UKF(Un-scented-Kalman-Filter)在线估计简化模型与全状态模型的模型差,使用模型差作为补偿项对LQR控制增强。针对实际直升机动力学模型进行仿真,验证了基于UKF的估计和增强LQR控制的有效性。仿真实验结果证明,基于UKF的主动建模技术能够快速估计状态和参数变化,并且增强LQR控制能够使系统适应模型不确定性。     

基于查表自适应的汽油机气缸进气量估计方法

针对汽油发动机气缸进气量的估计问题,采用查表对容积效率的误差进行参数化,提出了基于自适应滑模观测器在线更新查表参数的方法补偿容积效率的误差,提高了气缸进气量的估计精度.通过分段双线性插值和定义隶属函数,给出了误差参数化模型以及回归模型.结合回归模型与汽油发动机进气系统,得到系统状态与未知参数的联合估计问题,并设计了自适应滑模观测器估计查表参数.以高精度发动机仿真软件enDYNA为仿真环境,以四缸汽油发动机为仿真对象,在FTP75循环工况下验证了本文方法的有效性.