基于中低频阻抗谱的锂离子电池容量快速估计方法

针对批量电动汽车退役电池的梯次利用,电池评估专用设备的技术研发面临迫切需求,但评估软件的算法策略开发难度大。兼顾快速性与准确性的阻抗谱方法在专用设备实现中具有良好的可行性。因此选择测试时间短且对采样频率要求低的中低频阻抗谱,在硬件实现中既节约了高频采样成本,又避免了低频正弦难以精准实现的难题。通过拟合电荷转移阻抗特征圆,提取顶点虚部、拐点虚部、圆心横坐标、圆与实轴的交点及其模态分解残值5个健康特征,运用皮尔逊相关系数验证健康特征与容量的相关性,利用高斯过程回归指数模型进行模型训练并验证,实现了锂离子电池容量的快速估计。首先应用实验室测试数据进行方法验证,试验值均在估计值的95%置信区间内;然后应用公开数据集进一步验证,该方法建立估计模型决定系数R²为0.92,估计结果的均方根误差为0.490 8,平均绝对百分比误差为1.343 1%。此外,分别选取减少阻抗谱拟合圆数据点、选取中低频阻抗谱顶点和拐点阻抗、提取实轴以上全频段固定频率点阻抗3种方法,对比验证了所提方法的精度优势和有效性。结果表明：通过拟合特征圆提取关键参数,融合拐点和顶点特征,在保证较高精度的条件下,能...     

基于层次分析法区间估计的我国燃油税定价影响因素筛选

在分析我国燃油税征收的目的和原则的基础上,提出层次分析区间估计方法并分析该方法较传统层次分析法的优越性.结合国外燃油税价格制定的成功经验,考虑我国燃油税征收条件,确定我国燃油税定价应考虑的影响因素.利用层次分析区间估计方法对燃油税定价影响因素的各因素进行分析和筛选,提出针对我国燃油税定价制定过程中应考虑的合理因素,为我国燃油税价格制定提出合理建议.     

基于三参数区间泛灰数的技术站能力表示与估计方法

铁路技术站能力是衡量其运输生产效能的重要指标,为了体现能力的伸缩性并提高能力测定的精度,分析了三参数区间与泛灰数应用于能力表示的适用性,通过三参数区间保证能力上下界的取值范围,引入泛灰数来降低能力运算可能带来的区间扩张,并根据作业系统的状态界定了收缩、平衡和松弛3种能力. 通过多种区间估计方法的比对,采用JAB （Jackknife-after-Bootstrap）区间估计方法对铁路技术站能力的伸缩范围进行测定. 郑州北编组站的实例分析表明:相较于原有的能力定值表示方法,基于三参数区间泛灰数的能力表示与估计方法测定的区间宽度更小,区间位置更加精确,当置信水平为95%时,置信区间为[9.6933,10.2043],区间宽度为0.511;当置信水平为90%时,置信区间为[9.7358,10.1653],区间宽度为0.429;郑州北站通过能力的收缩度为0.99,松弛度为1.01,改编能力的收缩度为0.94,松弛度为1.07,说明能力测定结果呈现一定的松弛和收缩现象.      

基于QR分解的低复杂度RLS算法研究

为避免RLS算法在迭代过程中的数值发散现象,研究了复数域下基于QR分解的RLS估计算法,推导了基于Givens旋转的免开方、免除法的逆QR-RLS算法,通过变换可直接得到滤波系数更新所需增益向量,避免了QR-RLS算法的回代运算,同时消除了逆QR-RLS算法在每次迭代时的N次开方、2N次除法运算,有效降低了运算量。     

OFDM中基于变换域DFT信道估计算法研究

针对梳状导频模式的OFDM系统,提出了一种改进的基于变换域DFT的信道算法。通过适当选取补零的位置,有效减小了非整数倍采样间隔信道时延引入的能量泄露,同时,将较弱能量点置零可以抑制白噪声的影响,进一步提高系统性能,特别是在信噪比比较低的场合。仿真结果表明,该文的改进信道估计算法相对一般的频域插值算法和原补零方法有较大的性能改善,具有较好的实用价值。     

基于OFDM的宽带短波波形信道估计算法研究

短波信道具有时变、色散、衰落等特点。在短波宽带多载波系统中,信道估计对数据的可靠传输至关重要,必须采用有效的信道估计方法来实时地跟踪信道的变化。该文研究了三种短波信道估计算法,并仿真比较其性能。结果表明,改进的变换域方法在短波信道中具有较好的效果,对工程实践有较好的指导意义。     

基于扩展卡尔曼滤波的潜艇垂直面运动参数估计

潜艇水下航行环境复杂,现有测试技术无法对潜浮速率和纵倾角速度进行精确测量,论文中以潜艇垂直面非线性运动方程为基础,利用扩展卡尔曼滤波原理,得到潜艇垂直面参数的实时估计方法.仿真结果表明,该方法估计的潜浮速率、纵倾角速度有很高的精度.     

基于BP网络与D-S证据理论的态势估计问题研究

针对D-S证据理论应用于态势估计过程中,基本概率赋值函数难以确定的问题,提出一种基于神经网络获取基本概率赋值函数再进行证据组合的方法.首先,在传感器探测和0级处理、1级处理的基础上,将各时刻传感器所探测目标的状态、属性、类别、事件等提取出来;然后,经过预处理后利用BP神经网络进行敌目标意图分类识别;最后,将神经网络的输出作为基本概率赋值,采用D-S证据理论来完成决策级融合,实现对海战场的战术态势估计.通过算例仿真,结果表明该方法是一种有效可行的态势估计方法.     

基于UKF联邦滤波的动力定位船舶运动状态估计

针对动力定位船舶,采用基于无迹卡尔曼滤波(UKF)的联邦滤波技术,利用多种位置参考系统和电罗经的测量值来实现对船舶运动状态的估计。从传感器测量原理出发,采用非线性的测量方程,实现对多种位置参考系统传感器特征的描述,利用UKF滤波方法和联邦滤波结构将动力定位船舶配备的多个冗余位置参考系统的测量数据进行有效融合,从而提高对船舶运动状态估计的精度和可靠性。仿真结果表明,采用基于UKF的联邦滤波方法可以有效实现对动力定位船舶相关运动状态的估计。     

一种改进的粒子滤波算法

为提高非线性滤波的性能,提出一种改进的粒子滤波算法(MUPF),该算法将新构造的辅助模型和无迹卡尔曼滤波(UKF)相结合产生新的建议分布函数。与传统的无迹粒子滤波(UPF)相比,该算法充分利用了新的测量信息。在非高斯条件下与其他滤波器进行了仿真对比,分析了跟踪性能和均方根误差。仿真结果表明,MUPF不仅具有很高的跟踪精度,而且用很少的粒子就可以达到更好的滤波性能。