基于模型误差EKF-HIF算法的锂动力电池SOC联合估计

针对锂动力电池荷电状态(State of Charge,SOC)估计策略,提出了一种基于模型误差EKF-HIF算法的SOC联合估计方法。首先,通过建立电池等效电路模型,利用BP神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)预测该电池模型误差。其次,推导扩展卡尔曼滤波(EKF)和H∞滤波(H Infinity Filter,HIF)算法流程,根据模型误差选择不同算法进行SOC状态估计。最后,通过仿真验证了该联合估计算法的有效性和可行性。     

四轮转向汽车路径跟随控制

路径跟随控制是汽车实现自动驾驶的重要工具,已在前轮转向汽车上取得了较好的效果,但是前轮转向汽车的路径跟随控制不完全适用于四轮转向汽车.对此,基于横向误差,提出一种四轮转向汽车路径跟随模糊控制算法.首先,建立响应面模型作为优化目标函数.然后,利用遗传算法对模糊控制器进行优化设计.最后,通过Carsim-Simulink联合仿真实验,对该算法进行验证.仿真结果表明,路径跟随横向误差得到有效降低,车身质心侧偏角也控制在0.6°以内.该算法能够实现精准的路径跟随,并提高汽车的操纵稳定性.     

Cu含量对2A14铝合金显微组织和腐蚀性能的影响

为了提升2A14铝合金耐局部腐蚀性能,采用扫描电镜(SEM)、点蚀测试、循环阳极极化曲线(Tafel)和电化学阻抗谱(EIS)等分析测试方法,研究了Cu含量对2A14铝合金锻件显微组织和腐蚀性能的影响.结果表明:随着Cu含量降低,诱导点蚀的Al2Cu和AlCuMgSi残余结晶相体积分数减小,点蚀坑密度显著降低,合金抗点蚀性能和电化学腐蚀性能大幅提高.     

混响室条件下临界辐射干扰场强测试的影响因素分析

为了对前期提出的混响室条件下临界辐射干扰场强测试方法进行规范和完善,分析了影响测试结果准确性的因素,得到了不同条件下测试误差的变化情况.发现被测设备的电尺寸是影响该方法适用范围的主要因素,通过试验研究了电尺寸减小对测试结果的影响.结果表明,当被测设备电尺寸较大时,通过合理选择测试参数,可以将测试误差控制在3 dB以内;当被测设备电尺寸较小时,该方法的不确定度会增加,误差可能会大于3 dB.因此,该方法更加适用于电大尺寸设备的临界辐射干扰场强测试.      

天线时域平面近场测试的信号源误差修正

提出了天线时域平面近场测试中信号源稳定度误差的修正方法.建立了误差修正所需的参考信道,分析了信号源误差所包含的误差项,根据时域近场测试对采样信号进行近场重建和近远场变换的两种方式,分别给出时域-频域结合修正和纯时域修正的两种修正方法,针对信号源误差包含的误差项对采样信号进行修正.实测结果证明修正后得到的频域方向图和时远场波形与参考结果都比较吻合,证明了两种修正方法的正确性.      

基于3次样条插值的数控机床几何与热复合定位误差建模

通过分析机床整个温升直到热平衡的误差数据,总结误差分布的数学规律,将热误差和几何误差分离,运用基于压紧样条条件下的3次样条插值算法,以线性拟合后的余差为建模数据,建立了数控机床几何与热复合定位误差数学模型.实验结果表明,该数学模型能很好地拟合数控机床定位误差曲线,补偿后数控机床定位精度提高了80%以上.该方法可运用于不同时刻或不同机床温度下的机床定位误差补偿,建模原理明了、过程快速,模型适用性好.     

V形块定位方式中定位误差的两种算法比较

本文分析工件外圆柱面以V形块定位位误差的产生原因,指出V形块定位的设计基准和定位基准,并提拱定位误差的两种计算方法,并加以比较,以提高计算速度和准确度。     

基于误差修正与深度强化学习的原油期货价格预测研究

准确预测原油价格一直都是政府管理决策部门、投资主体和学术界关注的重点.然而由于货币政策、地缘政治等多样化风险因素相互作用,原油价格表现出更加复杂的非线性特征,使得原油价格预测面临着前所未有的挑战.本文以INE和WTI原油期货市场为研究对象,通过基于数据分解、强化学习集成策略和误差修正技术构建的原油价格预测模型(PVMD-QSBT-ECS)开展实证研究.首先运用自适应权重的粒子群优化算法(particle swarm optimization, PSO)优化的变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)对原油期货价格序列进行分解;然后利用Q学习算法(Q-learning, QL)确定堆叠式长短期记忆网络(stacked bidirectional long short-term memory, SBiLSTM)、双向门控循环单元(bidirectional gated recurrent unit, BiGRU)和时域卷积网络(temporal convolutional network, TCN)的最优权重组合以构建集成预测模型,而后对预测结果...     

非线性系统的自适应输出反馈优化跟踪控制

针对只有输出信号可测且不可测状态与未知非线性函数相关,同时还受到外部扰动的非线性系统,提出了一种自适应神经网络动态面优化控制方法,旨在解决该类非线性系统的输出反馈跟踪问题。首先,构建了基于径向基函数神经网络的状态观测器,保证其观测误差可渐进收敛至0;其次,利用动态面技术设计了自适应输出反馈控制律;最后,利用最速下降法选取了最优控制参数,优化了控制输入和跟踪性能,减轻了控制参数整定的工作量。该方法能够保证闭环系统所有信号半全局一致有界,而且通过引入性能函数和跟踪误差转换,保证系统输出具有指定的跟踪性能,改善了控制系统的过渡性质。仿真结果表明:设计的状态观测器较准确地实现了对系统信号的估计,跟踪误差信号幅值始终不超过0.02,控制参数优化后的输入信号幅值明显减小,验证了该控制方法的有效性。     

椭圆轮廓度误差几何遍历搜索算法

结合椭圆几何特性及其相关的评定问题的研究现状,提出了椭圆轮廓度误差的遍历搜索算法。该算法的原理是以最小二乘椭圆两焦点为初始参考点,按一定的规则分别布置一系列的网格点构造辅助焦点,依次以各辅助点为假定理想椭圆焦点,构造一系列的辅助椭圆作为假定理想椭圆。计算测量点到这些假定理想椭圆的距离极差,最终实现椭圆轮廓度误差的最小区域评定。实例验证表明:该算法可以有效、正确地评定椭圆轮廓度误差。