考虑迟滞特性的卡尔曼滤波和门控循环单元神经网络的锂离子电池SOC联合估计

由于迟滞特性的存在，电池管理系统难以准确获得开路电压（OCV）与荷电状态（SOC）之间的状态关系。为有效地运行和管理动力电池，本文研究了考虑迟滞特性的锂离子电池模型，选用带有遗忘因子的递推最小二乘法进行参数在线辨识。提出了一种联合门控循环单元（GRU）神经网络和自适应扩展卡尔曼滤波（AEKF）的SOC估计，分别以AEKF和GRU神经网络的估计结果为模型值和测量值，通过卡尔曼滤波（KF）得到最终的SOC估计结果，并作为下一时刻AEKF的输入。结果表明，常温环境下考虑迟滞特性的模型对端电压预测及联合估计法对SOC估计的均方根误差（RMSE）分别在0.5 mV和0.64%以内；低温及变温环境下端电压预测及SOC估计的RMSE分别在0.9 mV和0.72%以内。考虑迟滞特性的模型及联合估计法具有良好的精度和鲁棒性。     

基于扩频序列的高铁无线信道测量仿真系统研究

为了评估不同扩频序列对高铁无线信道测量性能的影响，构建了基于扩频滑动相关的高铁无线信道测量仿真系统。在发射端分别生成Random、m、Kasami、Gold、ZC、Golay等6种扩频序列，通过COST207丘陵场景的标准信道模型传输调制信号，在接收端利用滑动相关算法估计出信道冲击响应。研究结果表明：Golay序列、ZC序列和m序列的自相关特性优于另外3种序列，进行高铁无线信道测量时误差相对较小；接收端利用估计的信道冲击响应可以有效提取信道的多径时延和多普勒扩展特性。仿真结果为构建可工程化应用的高铁无线信道测量系统提供了技术支撑。     

基于FFRLS-EKF联合算法的锂离子电池荷电状态估计方法

针对现有基于电池恒定参数模型的SOC估计方法忽略了工况和SOC对电池模型参数的影响而导致SOC估计误差偏大的问题，本文提出一种将带有遗忘因子递推最小二乘算法与扩展卡尔曼滤波算法相结合的联合SOC估计方法。该方法先利用FFRLS算法在线辨识电池等效电路模型参数并实时修正电池模型，再利用EKF算法和实时修正的电池模型估计电池SOC。实验结果表明，本文所提的SOC估计方法能有效减小电池模型参数变化所带来的SOC估计误差。在脉冲放电、脉冲充电和动态应力测试实验中，最终电池SOC估计的最大误差分别为1.01%、0.87%和1.59%。