参数辨识

摘要： 遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索与优化方法,在求解非线性参数的复杂优化问题上极具潜力.在建立锂离子电池的分数阶等效电路模型之后,通过不断调整其电路模型的参数,使得模型的阶跃响应u_(m)与锂电池阶跃响应u的和方差的函数值逐渐向0逼近,直到在一定误差精度内,近似认为二者相等.在此基础上,采用遗传算法,在阶跃电流信号激励条件下,对锂离子电池Randle分数阶电路模型完成参数辨识.实验仿真结果显示:分数阶模型参数{R_(0),R_(p),Q_(1),α,Q_(2)}辨识值分别为{7.33,6.18,3.049,0.76,608.6},误差均值为4.796×10^(-5),误差率为1.143×10^(-3),拟合度为98.90%.

摘要： 传统方法构建的惯量辨识模型,未考虑新能源接入电网的比例系数,一定程度上降低了惯量辨识精度。鉴于此,构建了新能源高渗透率区域电网等效频率响应模型,以更准确还原区域电网惯量水平。针对需辨识的区域惯量参数,采用多目标优化平台PlatEMO上多种主流优化算法进行参数辨识及其辨识精度比较。仿真结果表明了辨识方法的可行性,同时表明粒子群一类算法在辨识该类闭环模型参数时,在精度上和辨识速度上具有较明显优势。

摘要： 针对复杂工况下,工业机器人直接示教柔顺性欠缺的问题,这里在传统零力控制算法中加入动力学惯性项补偿以降低示教过程的牵引力。首先,在综合考虑重力、关节摩擦和科氏力等因素的情况下,建立了一种6轴工业机器人线性动力学模型。针对该动力学模型参数辨识高维度、强非线性、多参数的特点,提出了一种分步辨识方法,此方法能有效地降低辨识方程系数矩阵维度,减少计算量。然后,根据辨识结果设计基于力矩控制的惯性项补偿零力控制器。最后,进行动力学参数辨识结果验证与直接示教实验。实验结果表明所提出的分步辨识方法结果较为精确;相比传统的零力控制算法,增加惯性项补偿的零力控制算法能使示教过程的牵引力幅值降低28.6%,显著改善示教过程的柔顺性。

摘要： 驾驶工况下的无人船锂电池荷电状态(SOC)估算失准,影响船载电池管理系统运行和无人船航程控制。在分析无人船动力学模型和锂电池SOC之间关联的基础上,选取2阶RC电路等效动力锂电池内部结构,通过对单体电池实施混合脉冲功率特性(HPPC)实验辨识等效电路模型参数,建立了基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的锂电池SOC估算系统状态方程。针对EKF模型中测量噪声协方差和系统噪声协方差带来的SOC估值偏差影响,利用粒子群优化(PSO)找寻适应度函数最优值以调整EKF模型参数,达到抑制输出值波动和减小估算误差的目的。在锂电池处于恒流放电和变流放电状态下,分别观测EKF和PSO+EKF,估算SOC数据及其误差。结果表明:PSO+EKF估算方法在稳定性和准确度方面优于EKF方法,稳定后估算误差小于0.02,对提高无人船锂电池SOC实时估算性能有实际意义。

摘要： 针对永磁电机系统反馈信号测量噪声无法确保为白噪声的问题,基于传统递推最小二乘法只在面向的数学模型是ARX模型时才能保证其无偏性,提出基于递推辅助变量最小二乘法的永磁电机参数在线辨识策略。通过电机电气方程辨识定子电阻、电感、转子磁链,通过机械方程辨识转动惯量、粘性摩擦系数、负载转矩,解决了传统递推最小二乘辨识方法适用数学模型具有局限性的问题。最后通过MATLAB Simulink验证了所提算法在参数突变时辨识性能良好。

摘要： 针对粒子滤波对电动汽车锂电池荷电状态(SOC)估算误差大的问题,在建立二阶RC等效电路模型并利用脉冲放电实现电池参数辨识的基础上,采用了改进的无迹粒子滤波(IUPF)算法。该算法利用无迹卡尔曼在粒子滤波中生成重要的概率密度函数,然后在重采样阶段通过设置粒子阈值选择最优粒子,并用正则化粒子滤波改善了粒子退化问题。分别在恒流放电状态和动态应力测试(DST)下对该算法进行验证,实验结果表明:锂电池SOC估算最大误差为1.86%,提高了锂电池SOC估算精度,为电动汽车锂电池管理系统准确在线估计提供有效依据。

摘要： 无人机复杂飞行姿态下,其锂电池的放电电流大小会发生很大变化,难以准确估算无人机剩余电量等状态参数。针对这一问题,提出一种改进的灰狼算法优化粒子滤波算法(IGWO-PF),通过粒子分布进行SOC估计。该方法中用灰狼表征粒子,通过设置狼群位置更新机制,使粒子不断接近真实的概率分布。首先用二阶戴维南等效电路构建无人机锂电池模型,计算出观测方程和状态方程。其次在无人机动态工况下,通过基于遗忘因子的最小二乘法在线完成参数辨识。然后利用IGWO-PF算法进行无人机SOC估算。最后使用MATLAB分别对IGWOPF算法、PF算法和UKF算法在3种不同工况下进行仿真验证。结果表明:在3种工况下,IGWO-PF算法不仅在SOC估计结果上能很好地收敛到实际值,而且对于SOC估算误差能控制在1%之内比传统算法误差更准确稳定。

摘要： 针对电机运行过程中参数变化会影响永磁同步电机(PMSM)无位置传感器控制性能的问题,将递推的最小二乘法(RLS)用于PMSM参数的在线辨识,在最大转矩电流比控制策略下,使用基于BP神经网络改进的模型参考自适应系统构建无位置传感器控制方案,提出了基于在线参数辨识的PMSM无位置传感器控制方案。运用递推的RLS对PMSM的交轴电感和转子磁链进行在线辨识,并将参数辨识结果应用于电机无位置传感器算法中。仿真和试验证明了基于递推的RLS参数辨识算法可以对PMSM的转子磁链和交轴电感值进行准确辨识,基于参数辨识的PMSM无位置传感器控制方案性能更好。

摘要： 智能位移反分析作为计算模型参数辨识的一种方法在隧道工程中得到了广泛应用,鉴于现阶段智能位移反分析方法存在的主要问题,在一维支持向量回归算法的基础上,引入多输出的损失函数,建立了隧道工程围岩位移反分析的多输出支持向量回归(MSVR)模型,该模型将多个输出变量统一建模,解决了位移变量间的相关性问题,并引入免疫克隆选择算法(ISCA)与其耦合,形成免疫多输出支持向量回归(ICSA-MSVR)算法。在样本训练过程中采用免疫克隆选择算法自动搜索多输出支持向量回归模型的参数以建立岩体物理力学参数与位移之间的免疫多输出支持向量回归模型,然后采用免疫克隆选择算法自动搜索,求解出使MSVR计算位移与实测位移最接近的岩体物理力学参数组合,获得最优的计算模型参数。三口隧道施工期的应用结果表明,所提出的基于免疫多输出支持向量回归算法的位移反分析方法具有精度高和计算快捷的优点,可为类似工程提供借鉴。

摘要： 针对电子节气门控制系统开发过程中存在成本过高与验证过程复杂等局限性,基于华海快速控制原型开发系统设计了电子节气门控制系统硬件在环仿真平台。首先建立电子节气门数学模型,并对电子节气门进行参数辨识;其次采用遗传算法优化比例积分微分(proportional integral differential,PID)控制器的参数并设计了失效判断流程;最后建立电子节气门控制系统的硬件在环仿真平台。利用本平台进行了硬件在环仿真试验,并将实际试验结果与硬件在环仿真结果进行对比,结果表明:当输入正弦信号时,实际试验结果与仿真结果之间电子节气门的响应误差不超过1.2%;当输入自定义信号时,二者之间的响应误差不超过1.0%。可见,我们所设计的平台可以实现对电子节气门模型的参数辨识,以及对控制策略的快速验证。本研究结果对车载电子控制系统的开发具有一定的参考价值。

摘要： 针对深水锚泊系统主动式截断模型试验中截断点处的运动,选取Stewart平台作为执行机构,实时追踪截断点处的运动.首先建立Stewart平台的运动学正反解模型,然后基于MATLAB/Simulink进行模型的仿真及验证,最后分别利用MATLAB系统辨识工具箱和RBF神经网络系统辨识方法,对驱动平台运动的PMSM电机进行模型参数辨识,比较两种方法对执行机构驱动电机模型辨识的优劣.

摘要： 工作模态参数辨识是实现飞行器结构精细化设计和安全评估的关键基础问题.基于结构响应数据,利用盲源分离和流形学习的方法进行系统模态参数辨识,建立基于多元统计分析的工作模态参数辨识方法.首先,从主成分分析(PCA)、独立成分分析(ICA)和局部线性嵌入(LLE)算法出发,建立响应模态坐标表示与多元统计分析算法之间的内在联系,将模态参数辨识问题转化为基于结构响应数据的多元统计分析求解问题.然后,设计1个离散3自由度系统和搭建1个悬臂板典型实验结构系统,获取数值仿真和实验响应数据.最后,基于测量的响应数据,利用多元统计分析方法辨识系统参数,并分析比较3种不同方法的模态参数识别精度以及抗噪性能.数值仿真和实验结果表明,提出的多元统计分析方法能够有效识别出系统的模态振型和模态频率,且LLE算法较其他两种方法具有更高的识别精度和鲁棒性.

摘要： 微电网准确建模的关键在于参数辨识所用实际数据与实际微电网系统的运行工况保持一致，依据参数灵敏度分析结果，设计实测方案，确保了模型所用数据的有效性。微电网并离网特性的测试和仿真结果的一致性验证了所建模型的准确性，证明所提建模方法具有有效性。实测方案及算法的选择对模型参数辨识的结果至关重要，而文中采用的是通用模型，当研究微电网的特别控制结构时，相应的测试方案和算法均需要做进一步改进。在控制系统中，当前的研究多用于功率和频率的控制，对于要求更高的低电压穿越控制，涉及较少，应为下一步研究的重点。建议针对光伏逆变器、风电变流器、储能变流器模型制定通用模型的标准，便于微电网准确建模工作顺利开展。

摘要： 提出了采用系统辨识技术,对渠道积分延迟(ID)模型和积分延迟零(IDZ)模型参数进行估计.采用最小二乘法对渠道震荡工况的模型参数进行估计,并利用其他工况对获得的模型参数加以验证.仿真结果表明,基于参数辨识的渠道控制建模,其中低阶模型与仿真结果误差较大,高阶模型能很好地模拟实际仿真过程.

摘要： 锂离子电池的片段数据估计具有现实的工程意义.以比克H18650CIL型镍钴锰酸锂单体电池为研究对象,建立了二阶RC等效电路模型,设计了锂电池实验并进行了参数辨识.完成了无迹卡尔曼滤波程序的编写,仿真和实验数据对比表明,该模型具有较高的精度.考虑到不同算法的优点,论文还使用灰色理论、BP神经网络等方法进行了锂电池荷电状态估计.在此基础上建立了无迹卡尔曼滤波(UKF)、灰色理论(GM)和神经网络(BPNN)的联合算法,分别以15％、30％和40％的锂电池片段数据作为训练数据,进行了SOC估计结果的比较.数据表明联合算法的估计精度更高.未来还需要对算法进行了更加深入的优化,以便能够在线完成锂电池参数的精准辨识.

摘要： 永磁同步电机高度非线性、时变、多变量等特点,使其控制难度大,控制算法复杂,传统的控制方法存在的一定的局限性.本文在其传统数学模型参数辨识的基础上,以前馈解耦的思路消除电流控制中d、q轴的参数耦合和系统扰动,并将系统参数缓慢变化时参数辨识的陈旧观测数据对新参数辨识的影响考虑在内,利用遗忘因子对递推最小二乘法进行参数辨识优化,从而提高了系统辨识参数的抗干扰性,通过仿真对比,验证了该方法并不严重依赖于系统精确模型,相比传统的前馈解耦更具优势.

摘要： 锂离子电池作为一种清洁环保的储能器件,被广泛的用于新能源汽车和微电网等能量存储领域.但是由于其应用环境的不确定加之电池本身是个复杂热电耦合系统,使得对电池老化机理的研究变得更加困难.本文介绍了一种基于电化学模型的锂离子电池老化机理研究方法.主要贡献可以概括为:①基于单粒子模型分析了电池内部反应机理,该模型的参数由原始物理性质参数重组而成,每个参数都具有特定的物理意义.②采用脉冲响应和参数辨识方法获取模型参数.③进行了循环老化实验,并在适当的时间间隔内采用标准测试获取模型参数,并对探究了电池全生命周期内的模型参数变化规律.

摘要： 本文介绍了一套准确而高效的复合材料铺层力学性能参数获取方法.主要通过有限元模型修正软件FEMtools,辨识复合材料的力学性能参数Ex、Ey、Gxy、密度、泊松比,等等.这种方法综合考虑了所有影响复合材料铺层力学性能参数的因素,包括碳纤维性能、胶的性能、热处理工艺、部件的加工工艺,等等各种因素,保证了复合材料铺层力学性能参数的准确性.

摘要： 本文针对逆流型开式冷却塔建立了冷却塔半物理模型,提出了相关参数的辨识方法,并进一步利用实际冷却塔的运行数据对该模型进行了实验验证.验证结果表明,在大范围的室外湿球温度、冷却水进水温度、冷却塔风量和冷却水流量情况下,该冷却塔模型均能准确的计算冷却水出水温度和排热量,冷却水出水温度平均相对误差为1.68％,冷却塔排热量平均相对误差为4.68％,满足中央空调系统模拟仿真的精度要求.

摘要： 本文针对逆流型开式冷却塔建立了冷却塔半物理模型,提出了相关参数的辨识方法,并进一步利用实际冷却塔的运行数据对该模型进行了实验验证.验证结果表明,在大范围的室外湿球温度、冷却水进水温度、冷却塔风量和冷却水流量情况下,该冷却塔模型均能准确的计算冷却水出水温度和排热量,冷却水出水温度平均相对误差为1.68％,冷却塔排热量平均相对误差为4.68％,满足中央空调系统模拟仿真的精度要求.

摘要： 本发明涉及一种基于视觉倒立摆系统的频域无参数估计的辨识方法，涉及了倒立摆系统的仿真涉及分析领域。有效利用输入输出带扰动噪声的单输入多输出函数模型，考虑倒立摆的稳定性，将倒立摆系统的模型辨识融入倒立摆控制策略设计中。包括以下步骤：首先利用倒立摆多输入多输出带扰动噪声建立仿真模型，确定模型阶次；根据倒立摆系统的性能和简单物理分析确定其输入，输出变量和待辨识的模型参数；考虑目标函数的优化复杂度，采用无参数法先计算输入输出噪声方差，此外为了提高辨识精确度，由离散傅里叶变换导致的频率泄露误差也将由无参数法求出，最终再通过极大似然法优化求解最终的模型参数。

摘要： 本发明涉及一种基于视觉倒立摆系统的频域无参数估计的辨识方法，涉及了倒立摆系统的仿真涉及分析领域。有效利用输入输出带扰动噪声的单输入多输出函数模型，考虑倒立摆的稳定性，将倒立摆系统的模型辨识融入倒立摆控制策略设计中。包括以下步骤：首先利用倒立摆多输入多输出带扰动噪声建立仿真模型，确定模型阶次；根据倒立摆系统的性能和简单物理分析确定其输入，输出变量和待辨识的模型参数；考虑目标函数的优化复杂度，采用无参数法先计算输入输出噪声方差，此外为了提高辨识精确度，由离散傅里叶变换导致的频率泄露误差也将由无参数法求出，最终再通过极大似然法优化求解最终的模型参数。

摘要： 公开了一种用于多非线性参数耦合系统的参数辨识方法及其辨识设备，用于多非线性参数耦合系统的参数辨识方法经由傅里叶变换、傅里叶逆变换、等分处理和相识性评估等处理得到预估非线性参数值即为非线性参数识别值。本发明可实现对待识别非线性所包含的所有非线性参数值的同时识别，从根本上解决了多非线性参数耦合系统的参数辨识过程中产生的传递误差导致参数识别精度低的问题。本发明不限制系统阶数、非线性种类、非线性位置以及非线性所包含的非线性参数数量，能够实现在大尺度非线性系统任意位置处的任意非线性所包含的所有非线性参数的同时识别。

摘要： 本发明公开了一种适用于在线同步发电机参数辨识的参数可辨识性分析方法。本发明利用参数对同步发电机在线参数辨识的输出状态的灵敏度构建相对海森矩阵，通过利用相对海森矩阵分析参数对辨识目标的影响来评估参数的可辨识性，并能根据参数的辨识性对不可辨识参数进行排序，克服了传统同步发电机参数可辨识性分析的不足。本发明只用计算一次参数对输出的灵敏度，重复利用灵敏度信息，便可快速、便捷的分析参数可辨识性，可以直接应用于在线同步发电机参数辨识领域，可提升在线参数辨识结果的准确性。

摘要： 公开了一种风力发电机的参数辨识方法以及参数辨识装置，其中，参数辨识方法包括：通过调整桨叶角度，控制发电机空载启动运行和停机；在发电机空载启动运行至停机期间，获取发电机的运行数据；基于获取的发电机的运行数据确定发电机的参数。利用本公开的技术方案，可以实现控制系统对发电机参数的识别，省去控制系统中人工配置发电机参数的环节，避免发电机参数配置错误带来的控制性能下降或控制系统失稳的风险。

摘要： 本发明提供一种电池参数辨识方法、电池参数辨识装置、介质及电子设备。所述电池参数辨识方法包括：接收电池监控系统数据并对所述电池监控系统数据进行提取处理，以获取实际工况下的电池数据；获取电池模型的多个参数数据，所述电池模型的多个参数均为待辨识参数；基于所述电池数据和所述电池模型的多个参数数据，获取多目标优化算法中多目标函数的解集，所述解集包含多个所述待辨识参数的参数值，所述多目标函数为关于至少两个所述待辨识参数的函数。所述电池参数辨识方法能够提高电池参数的辨识效率并具备实际工业应用价值。

摘要： 公开风力发电机的参数辨识方法以及参数辨识装置。所述参数辨识方法包括：控制风力发电机空载启动并控制风力发电机稳定运行；获取风力发电机的运行数据；基于获取的风力发电机的运行数据确定风力发电机的至少一个参数；基于确定的至少一个参数，通过预先确定的参数配置表确定风力发电机的其他参数。

摘要： 本发明公开了一种智能锂离子电池模型参数辨识方法，包括：建立电池可辨识模型；获取电池的电压信息以及电流信息，以及各个电压分量与电池输入电流之间的变化关系；根据获取的电池电压信息以及电流信息，进行锂电池模型参数辨识算法处理，其装置包括电池测试系统、恒温箱、数据采集系统和数据处理中心。本发明解决现有电池管理准确性以及参数精度不够的问题，本申请采用BCRLS算法能够计算出最优解，增强电池模型参数的准确性。

摘要： 本发明公开了一种计及奇异值的低频振荡信号参数辨识模型及其参数辨识方法，不仅可以有效检测量测、创新序列和模型结构存在的奇异值，而且通过降低奇异值的权重，避免了传统卡尔曼滤波奇异值存在情形下的发散问题，提高了辨识方法的鲁棒性，能够实现奇异值存在情形下电力系统低频振荡信号参数的准确辨识。

摘要： 本发明公开了属于电力系统规划领域的一种基于辨识参数投影的交流线路类型与参数辨识方法。本发明通过某条交流线路的电阻、电抗和电纳参数表示为一个参数向量P(x,y,z)，并定义为该条线路的代表向量、转化为两个夹角向量α(θ