提高公路工程概预算编制质量的探讨

公路工程概算是初步设计文件的重要组成部分 ,公路工程预算是施工图设计文件的重要组成部分 ,对公路工程建设项目至关重要 .提高概、预算编制质量需从 5个方面努力 :合理取定材料单价 (包括人工和机械台班单价 ) ;核准工程数量并要按编制概预算的要求进行表述 ;要有优化后确定的施工方案 ;准确地选用定额并对缺少的项目做好补充定额工作 ;按编制好的概预算进行工程造价分析 .在编制工程概、预算的实践过程中应特别注意积累宝贵资料并不断提高概、预算编制水平     

基于随机加权自适应容积卡尔曼的电池SOC估计

准确估计锂离子电池荷电状态（SOC）对于突破电动汽车发展瓶颈，推动电动汽车商业化至关重要。针对动力电池模型参数辨识问题，提出基于遗忘因子的递推最小二乘法（FRLS）的模型参数在线识别方法。实时测量动力电池电流和电压数据，在线辨识模型参数并实时更新，实时反映电池内部参数的变化过程，对电池动态特性进行实时模拟。针对容积卡尔曼（CKF）滤波过程中对噪声敏感的问题，提出一种基于随机加权思想的自适应容积卡尔曼滤波（ARWCKF）方法。相比于常规CKF容积点权值始终不变，通过引入随机加权因子，自适应调整容积点权值并对系统噪声、状态向量及观测向量进行预测，抑制系统噪声对状态估计的干扰，避免因容积点权重值固定所带来的误差。针对CKF算法在容积点计算过程中由于状态方差矩阵失去正定性导致的平方根分解无法使用的问题，提出基于奇异值分解的容积点计算方法，克服由于先验协方差矩阵负定性变化而导致的滤波精度下降等问题，并进行多种工况、温度下不同SOC初值的对比验证。结果表明：所提出的基于遗忘因子的递推最小二乘法的在线参数辨识及ARWCKF滤波方法具备良好的估计精度及收敛能力，最大电压估计误差不超过40 mV，SOC估计误差不超过1%。     

基于衰减因子的时变增益KALMAN滤波

常用的卡尔曼滤波器(KF,EKF)一般只适用于平稳的状态过程,当目标处于变化不大的过程时,目标状态突然变化时,KF和EKF将产生较大的估计偏差,甚至丢失目标.文中根据正交性原理,采用时变衰减因子,使得残差达到正交或近似正交,从而使滤波器在不确定模型下保持较好的鲁棒性.通过实时调节增益,促使测量残差近似正交,从而提高对机动目标的跟踪性能.仿真实验表明,应用该方法可以快速、稳定地完成目标运动要素的估计.     

基于自适应卡尔曼滤波的锂离子电池SOC估计

采用自适应卡尔曼滤波方法,基于锂离子动力电池的等效电路模型,在未知干扰噪声环境下,在线估计电动汽车锂离子动力电池荷电状态(SOC)。仿真结果表明,采用自适应卡尔曼滤波方法估计的SOC误差小于2.4%,有效降低了电动汽车行驶时电池管理系统所受到的未知干扰噪声影响,SOC估计精度高于扩展卡尔曼方法,且具有较好的鲁棒性。     

基于容量增量分析的石墨负极磷酸铁锂电池SOC估算方法研究

本文中对纯电动汽车用磷酸铁锂电池SOC估算方法进行研究。首先,利用基本的测试手段测得反映电池外特性的充放电电压曲线(V vs Q),并用它求得反映电池电化学特性的容量增量曲线(ΔQ/ΔV vs V)。接着,采用容量增量分析法研究充放电倍率、温度和老化程度对电池性能的影响。最后,建立了电池内部相变阶段的容量增量峰与电池SOC的对应关系,并利用这一关系来估算电池SOC,为电动汽车制定动力电池管理策略提供依据。     

沿海港口建设工程设计概算编制要点分析

为控制港口建设工程造价,节约成本,必须认真贯彻交通运输部修编的《沿海港口建设工程概算预算编制规定》及配套定额。从概算编制内容、工程量计算、定额计价等几方面进行论述,分析了设计概算编制过程中需注意的主要问题。可供参考。     

基于遗忘递推最小二乘与自适应无迹卡尔曼滤波的锂电池SOC估计

针对无迹卡尔曼滤波(UKF)在噪声不确定及工况复杂情况下锂电池荷电状态(SoC)估计精度低的问题,提出基于自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)的估计方法.建立了基于二阶RC等效电路模型的锂电池状态方程,采用遗忘递推最小二乘(FFRLS)参数辨识方法,将Sage-Husa自适应滤波算法与UKF相结合对系统噪声协方差进行实时更...     

电动汽车用动力电池SOC估算方法概述

准确估算电池的荷电状态（SOC）可以防止电池过充、放电,从而充分发挥电池的工作性能,有效延长电池的使用寿命.针对电动汽车用动力电池,首先对国内外有关SOC估算方法进行了分类,将其划分为安时积分法、开路电压法、神经网络、卡尔曼滤波等,并分析了各种方法的优缺点及改进算法.最后总结并展望了SOC估算方法的发展趋势,针对性地提出了改进思路,为开展精度高、实用性强的SOC估算方法研究提供借鉴.     

起停系统蓄电池选型及电池传感器开发

阐述AGM（超细玻璃纤维）阀控密封式铅酸蓄电池的选型、标定及传感器的开发.     

解非线性方程组的最小残量迭代法

本文讨论解非线性方程组的带松弛因子μ_k的最小残量迭代法公式(Ⅱ)的收敛性,适当选μ_k可把已有的某些下降法公式纳入其中,包括将某些解线性方程的公式推广到解非线性方程组上来,同时提出新公式。最后给出阻尼牛顿法公式的收敛条件,作为其特殊情形得到了关于牛顿法收敛性定理的类似结果.算例表明μ_k=1时,即(Ⅰ),其敛速并非最佳.