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Online Identification of Power Battery Parameters for Electric Vehicles Using a Decoupling Multiple Forgetting Factors Recursive Least Squares Method 认领 引用 被引量：12
1
作者 Xiulan Liu Yuan Jin +4 位作者 Shuang Zeng Xi Chen Yi Feng Shiqi Liu Haolu Liu 《CSEE Journal of Power and Energy Systems》 SCIE EI CSCD 2020年第3期735-742,共8页
Li-ion batteries are widely used in electric vehicles(EVs).However,the accuracy of online SOC estimation is still challenging due to the time-varying parameters in batteries.This paper proposes a decoupling multiple f... Li-ion batteries are widely used in electric vehicles(EVs).However,the accuracy of online SOC estimation is still challenging due to the time-varying parameters in batteries.This paper proposes a decoupling multiple forgetting factors recursive least squares method(DMFFRLS)for EV battery parameter identification.The errors caused by the different parameters are separated and each parameter is tracked independently taking into account the different physical characteristics of the battery parameters.The Thevenin equivalent circuit model(ECM)is employed considering the complexity of battery management system(BMS)on the basis of comparative analysis of several common battery ECMs.In addition,decoupling multiple forgetting factors are used to update the covariance due to different degrees of error of each parameter in the identification process.Numerous experiments are employed to verify the proposed DMFFRLS method.The parameters for commonly used LiFePO4(LFP),Li(NiCoMn)O2(NCM)battery cells and battery packs are identified based on the proposed DMFFRLS method and three conventional methods.The experimental results show that the error of the DMFFRLS method is less than 15 mV,which is significantly lower than the conventional methods.The proposed DMFFRLS shows good performance for parameter identification on different kind of batteries,and provides a basis for state of charge(SOC)estimation and BMS design of EVs. 展开更多
关键词 Battery electric vehicle decoupling multiple forgetting factors least square method parameter identification
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基于改进递归最小二乘法的多种工况下多电机参数失配诊断研究 认领 引用 被引量：1
2
作者 秦鹏博 郝杰 +4 位作者 袁亮 张建博 郑国泉 杨硕 张东 《制造技术与机床》 CAS 北大核心 2026年第2期221-232,共12页
针对多种电机采用的控制器模型也存在不同,电机参数存在多样性,并且针对多种工况下,电机在工作过程中存在参数变化、负载扰动等情况,导致电机参数辨识精度不高、电机-控制器模型失配等问题,提出了一种改进递归最小二乘法(recursive leas... 针对多种电机采用的控制器模型也存在不同,电机参数存在多样性,并且针对多种工况下,电机在工作过程中存在参数变化、负载扰动等情况,导致电机参数辨识精度不高、电机-控制器模型失配等问题,提出了一种改进递归最小二乘法(recursive least squares,RLS)算法进行多种工况下多电机参数失配诊断。针对传统的递归最小二乘法在进行在线电机参数辨识时,容易固遗忘因子影响,存在跟随速度慢、抗干扰性差等问题,在原始递归最小二乘法基础上引入了随系统工况变化而变化的“变遗忘因子”,提高电机参数的跟踪速度和抗负载扰动能力;为验证改进后的递归最小二乘法是否具有可靠性、鲁棒性和泛化性,分别设置了5种假设工况,并进行多组实验对比,通过分析电机速度响应、d-q轴电流以及量化分析转矩跟踪和Rs参数辨识精度等,验证改进后的算法具有较强的鲁棒性和泛化性;并通过分析性能指标数据,主要包括平均速度、平均q轴电流等,得出改进后算法分析数据的有效性。 展开更多
关键词 递归最小二乘法 变遗忘因子 参数失配诊断 参数辨识 转矩跟踪
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时变非平稳厚尾量测噪声下的锂电池荷电状态强跟踪估计方法 认领 引用
3
作者 施琳 王天靖 +2 位作者 黄海东 熊浩 张琦兵 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2026年第3期1040-1061,共22页
针对时变非平稳厚尾噪声影响下锂电池荷电状态(SOC)的高精度估计与动态快速跟踪响应难题,提出了基于广义变遗忘因子最小二乘法(GVFFRLS)参数在线辨识与Gauss-双Gamma混合先验变分H密度抗差容积滤波的锂电池SOC动态估计算法。提出GVFFRL... 针对时变非平稳厚尾噪声影响下锂电池荷电状态(SOC)的高精度估计与动态快速跟踪响应难题,提出了基于广义变遗忘因子最小二乘法(GVFFRLS)参数在线辨识与Gauss-双Gamma混合先验变分H密度抗差容积滤波的锂电池SOC动态估计算法。提出GVFFRLS以动态自适应在线辨识Thevenin等效电路模型参数,并基于Gauss-双Gamma混合分布先验建模的变分容积卡尔曼滤波联合估计电池状态向量与量测随机分布参数;引入L2-1/2分段鲁棒损失函数和状态-量测组合新息,设计H密度损失准则与变分迭代紧结合的抗差方法,强化了滤波的状态预测偏差适应性。基于锂电池不同温度、多种动态工况下的SOC估计仿真实验结果表明,在非平稳厚尾噪声影响下所提算法的参数辨识电压预测精度相比遗忘因子最小二乘法(FFRLS)提升96.32%,SOC估计多指标精度相比多种现有常用滤波估计算法提升了75.05%及以上,大幅增强了SOC快速跟踪收敛性能。 展开更多
关键词 锂电池SOC估计 容积卡尔曼滤波 变遗忘因子最小二乘法 变分贝叶斯方法 H密度损失准则
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基于遗忘因子自适应修正的风电场等效惯量在线评估 认领 引用
4
作者 秦世耀 李少林 +2 位作者 李春彦 晏紫微 陈玉珊 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2026年第8期3189-3198,共10页
新能源等效惯量的分析与评估对高比例新能源系统安全稳定至关重要。风电场等效惯量具有非线性特征,常用含有遗忘因子的递推最小二乘(recursive least square,RLS)估计方法进行新能源等效惯量评估,该方法能防止数据饱和并快速有效地跟踪... 新能源等效惯量的分析与评估对高比例新能源系统安全稳定至关重要。风电场等效惯量具有非线性特征,常用含有遗忘因子的递推最小二乘(recursive least square,RLS)估计方法进行新能源等效惯量评估,该方法能防止数据饱和并快速有效地跟踪参数变化,其中遗忘因子的更新方法对辨识精度影响较大。基于此,文章提出了一种基于遗忘因子自适应修正的风电场等效惯量在线评估方法。首先,给出了新能源机组等效惯量的定义和理论方程,并进一步推导出了风电场等效惯量评估的理论依据。在此基础上,采用有源自回归(auto-regressive with extra inputs,ARX)模型与RLS估计法,基于滑动窗口误差趋势预测对遗忘因子进行自适应修正,使遗忘因子根据误差变化趋势提前调整,增强对动态过程的平滑适应能力。然后,基于构建的系统功率-频率响应模型提取等效惯量。最后,在MATLAB/Simulink中搭建3机9节点仿真算例,验证了所提方法的有效性与准确性。 展开更多
关键词 惯量辨识 频率响应 递推最小二乘 遗忘因子 自适应
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基于改进多新息最小二乘算法的锂电池参数辨识研究 认领 引用
5
作者 宋维华 刘冉冉 +2 位作者 金晓娜 孙志英 姜学艳 《现代电子技术》 北大核心 2026年第4期126-134,共9页
锂离子电池作为电动汽车的主要动力来源,凭借能量密度高、循环寿命长等优势而得到广泛使用。但汽车的运行工况复杂,导致锂离子电池荷电状态(SOC)难以准确估计。而在SOC估计研究中,准确的模型参数可提高SOC的估计精度。为此,设计了改进... 锂离子电池作为电动汽车的主要动力来源,凭借能量密度高、循环寿命长等优势而得到广泛使用。但汽车的运行工况复杂,导致锂离子电池荷电状态(SOC)难以准确估计。而在SOC估计研究中,准确的模型参数可提高SOC的估计精度。为此,设计了改进自适应遗忘因子(IAFF)调节机制,并提出一种改进自适应遗忘因子多新息递推最小二乘(IAFFMIRLS)算法。该算法不仅能够提高参数辨识的准确性,而且在抗干扰能力上具有优异的性能。仿真验证结果表明,相比可变遗忘因子递推最小二乘(VFFRLS)算法、自适应遗忘因子递推最小二乘(AFFRLS)算法与多新息最小二乘(MIRLS)算法,IAFFMIRLS算法的均方根误差(RMSE)分别降低了97.06%、91.40%和72.02%,在噪声干扰下辨识的RMSE分别降低了97.24%、62.55%和83.13%,验证了该算法具有较高的辨识精度和抗干扰性,能够为提升电池状态估计与寿命预测的可靠性提供理论支撑。 展开更多
关键词 锂离子电池 参数辨识 荷电状态 自适应遗忘因子 多新息递推最小二乘算法 等效电路模型
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基于WFRLS⁃STCKF的锂离子电池荷电状态估计方法 认领 引用
6
作者 马逾 杨睿超 +4 位作者 高怀斌 杨姜伟 夏宝洲 李岩 张传伟 《中北大学学报（自然科学版）》 CAS 2026年第1期80-88,96,共9页
精确的锂离子电池的荷电状态(SOC)估计是确保电动汽车安全、可靠运行的核心要求。然而,电池管理系统(BMS)易受多变工作条件的干扰,导致SOC估计值出现较大偏差,这构成了当前面临的主要挑战。针对电池系统工况突变时,传统遗忘因子递推最... 精确的锂离子电池的荷电状态(SOC)估计是确保电动汽车安全、可靠运行的核心要求。然而,电池管理系统(BMS)易受多变工作条件的干扰,导致SOC估计值出现较大偏差,这构成了当前面临的主要挑战。针对电池系统工况突变时,传统遗忘因子递推最小二乘法(FFRLS)因动态响应迟滞所致模型参数辨识精度下降,进而影响SOC估计精度的问题,本文提出了一种结合加权遗忘因子递推最小二乘法(WFRLS)与强跟踪容积卡尔曼滤波(STCKF)的联合估计方法。基于二阶RC等效电路模型,采用WFRLS算法进行了模型参数在线辨识。结果表明,在系统工况突变时,WFRLS的电压辨识精度较传统FFRLS方法提升约0.01V。在此基础上,利用STCKF算法实现SOC的在线估计。在动态应力测试(DST)和城市道路循环(UDDS)两种典型工况下的实验验证表明,所提联合方法具有较高的估计精度,平均绝对误差低于2%,均方根误差低于3%,表现出良好的适应性与鲁棒性。 展开更多
关键词 电动汽车 荷电状态估计 系统工况突变 加权遗忘递推最小二乘法 强跟踪容积卡尔曼
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基于Allan方差的GNSS/SINS组合导航改进自适应滤波算法 认领 引用
7
作者 孙丽霞 潘新龙 +1 位作者 朱振球 林雪原 《计算机测量与控制》 2026年第7期276-283,共8页
GNSS信号易受到干扰,进而导致GNSS/SINS组合导航系统中测量噪声方差突变,经典的基于Allan方差法的自适应卡尔曼滤波器(ALAKF)是估计未知测量噪声方差的有效方法,为了解决ALAKF存在检测精度低的问题,对一种基于Allan方差法的改进自适应... GNSS信号易受到干扰,进而导致GNSS/SINS组合导航系统中测量噪声方差突变,经典的基于Allan方差法的自适应卡尔曼滤波器(ALAKF)是估计未知测量噪声方差的有效方法,为了解决ALAKF存在检测精度低的问题,对一种基于Allan方差法的改进自适应卡尔曼滤波(AL_IAKF)进行了研究;分析了经典Allan方差分析法在估计测量噪声方差时存在的缺陷,利用遗忘因子构建了新的基于Allan方差分析法的测量噪声方差估计模型;构建了基于估计测量噪声方差的残差卡方检测准则以解决测量噪声方差突变的开始时刻及结束时刻难以检测的问题,并构造了可变的遗忘因子模型以动态调整AL_IAKF中的遗忘因子以解决ALAKF无法准确跟踪测量噪声方差突变的“上升沿”及“下降沿”的问题;实验结果表明,相较于ALAKF,AL_IAKF可明显提高对突变和缓变的测量噪声方差估计精度,在整个实验时段内,相对于ALAKF,AL_IAKF可提高位置精度5.72%、提高速度精度约3.22%。 展开更多
关键词 Allan方差分析法 自适应滤波 组合导航系统 遗忘因子 残差卡方检测
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基于自适应增益滑模观测器的宽温域锂电池荷电状态估计 认领 引用
8
作者 陶杨洁 徐宝昌 +2 位作者 尹士轩 郭俊明 辛若家 《科学技术与工程》 EI 北大核心 2026年第4期1528-1536,共9页
荷电状态(state of charge,SOC)的准确估计对延长电池寿命、减少事故发生至关重要。针对锂电池系统存在建模误差及宽温度范围下传统方法适应性差的问题,设计一种自适应增益滑模观测器(adaptive gain sliding mode observer,AGSMO)以提... 荷电状态(state of charge,SOC)的准确估计对延长电池寿命、减少事故发生至关重要。针对锂电池系统存在建模误差及宽温度范围下传统方法适应性差的问题,设计一种自适应增益滑模观测器(adaptive gain sliding mode observer,AGSMO)以提高宽温域SOC估计精度。采用二阶RC等效电路模型构造适用于AGSMO的状态方程,并结合遗忘因子最小二乘法(forgetting factor recursive least square,FFRLS)完成模型参数辨识。利用等效控制思想构建状态误差的等效表达式,基于此设计滑模观测器,同时采用自适应增益提高收敛速度并抑制抖振。结合案例应用仿真,结果表明:AGSMO在美国联邦城市运行工况FUDS和高加速循环工况US06的不同初值下均可实现SOC的准确估计,并通过上述两种工况验证宽温域环境下AGSMO相较于滑模观测器(sliding mode observer,SMO)、扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)具有更好的估计精度及收敛速度,均方根误差不超过0.68%,且在温域两端呈现强鲁棒性。 展开更多
关键词 荷电状态(SOC) 锂电池 滑模观测器 宽温域 等效电路模型 遗忘因子最小二乘法(FFRLS)
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融合EKF与DFFRLS算法的智能电表运行误差与日线损率联合估计模型 认领 引用
9
作者 高晋峰 高岱峰 +1 位作者 郝俊博 肖春 《中国测试》 CAS 北大核心 2026年第3期164-173,共10页
台区智能电表运行误差估计与配电线路损耗率估计是两个相互耦合的估计系统。现有的线损率估计模型或假设台区线损为固定值,或过于理想化地推导出线损率与台区供电量成正比关系,然而这些模型并不能准确地描述真实日线损率的变化规律。该... 台区智能电表运行误差估计与配电线路损耗率估计是两个相互耦合的估计系统。现有的线损率估计模型或假设台区线损为固定值,或过于理想化地推导出线损率与台区供电量成正比关系,然而这些模型并不能准确地描述真实日线损率的变化规律。该文提出一种基于扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)和带动态遗忘因子的递推最小二乘法(dynamic forgetting factor recursive least square,DFFRLS)的智能电表运行误差与日线损率联合估计模型。首先,对台区的量测数据进行筛查,剔除异常数据和轻空载用户;然后分别利用EKF和DFFRLS进行台区线损率和台区智能电表运行误差的估计;最后利用真实数据和仿真数据进行超差电表的识别并对比不同线损模型对误差估计的影响。结果表明,与固定遗忘因子递推最小二乘法、限定记忆递推最小二乘法和普通最小二乘法相比,所提DFFRLS算法具有优越性。 展开更多
关键词 智能电表 误差估计 扩展卡尔曼滤波 动态遗忘因子递推最小二乘法 在线估计
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融合改进LS与分量相关性的极移预报模型 认领 引用
10
作者 要亚鑫 郝飞宇 +1 位作者 程彤 王潜心 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2026年第7期834-841,共8页
为探索纯数据驱动的极移(PM)高精度自主预报,提出一种粒子群耦合遗忘因子递归最小二乘和多元自回归(PSO-FFRLS+MAR)模型。该模型对历史数据进行动态加权,以跟踪系统缓慢变化,并对PMX与PMY残差协同波动进行联合建模。实验表明,该模型在1~... 为探索纯数据驱动的极移(PM)高精度自主预报,提出一种粒子群耦合遗忘因子递归最小二乘和多元自回归(PSO-FFRLS+MAR)模型。该模型对历史数据进行动态加权,以跟踪系统缓慢变化,并对PMX与PMY残差协同波动进行联合建模。实验表明,该模型在1~90 d预报期内,精度和稳定性均优于主流模型,对PMY的提升尤为显著(相较于经典LS+AR模型,其MAE降低35.4%),且逐天检验证明了该提升的统计显著性。PMY精度提升更多,从物理机制上可能源于模型更有效地捕捉到了主导该方向的强季节性大气激发。本文研究为地球定向参数的中短期自主预报提供了一种高性能数据驱动方法,可通过误差分析关联地球角动量激发函数来理解模型物理机制。 展开更多
关键词 极移 遗忘因子递归最小二乘法 多元自回归 PMX-PMY相关性 中短期预报
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基于模糊FFRLS-IMIUKF的锂离子电池SOC估计 认领 引用
11
作者 陈飞 古素军 +3 位作者 曹原 王春生 李日鹏 唐康 《电池》 CAS 北大核心 2026年第1期37-45,共9页
锂离子电池参数的时变特性与荷电状态(SOC)估计易受初始误差和噪声干扰,提出一种模糊自适应遗忘因子递归最小二乘法(FFRLS)与改进多新息无迹卡尔曼滤波(IMIUKF)相结合的协同估计方法。首先,基于一阶RC等效电路模型,设计模糊控制器动态调... 锂离子电池参数的时变特性与荷电状态(SOC)估计易受初始误差和噪声干扰,提出一种模糊自适应遗忘因子递归最小二乘法(FFRLS)与改进多新息无迹卡尔曼滤波(IMIUKF)相结合的协同估计方法。首先,基于一阶RC等效电路模型,设计模糊控制器动态调节FFRLS的遗忘因子,实现模型参数的实时在线辨识;其次,在传统多新息无迹卡尔曼滤波(MIUKF)基础上,IMIUKF仅选取当前及前两时刻的新息构建滤波向量,并引入后验新息修正机制,提升算法对初始SOC偏差和过程噪声的鲁棒性。在城市动力测功机驾驶循环(UDDS)工况下,对NCR-18650GA型锂离子电池进行验证,结果表明:所提方法在±20%初始误差场景下,SOC估计的平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)分别降至3.22%和3.16%,优于扩展卡尔曼滤波(EKF)、无迹卡尔曼滤波(UKF)及标准MIUKF算法,且具有良好的实时性。 展开更多
关键词 锂离子电池 荷电状态(SOC)估计 多新息无迹卡尔曼滤波(MIUKF) 遗忘因子递归最小二乘法(FFRLS) 模糊控制
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基于FFRLS的空间机械臂手眼关系在轨标定方法 认领 引用
12
作者 郑果 徐超凡 +2 位作者 李中衡 王少凡 王耀兵 《南京航空航天大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2026年第3期589-597,共9页
随着太空探索任务的日益增多,空间机械臂已成为在轨服务、深空探测等战略任务的核心执行机构。然而,发射入轨时的强烈振动、空间微重力环境下的温度波动和宇宙辐射导致的部件老化,使在轨机械臂的手眼关系易发生动态漂移,从而降低操作精... 随着太空探索任务的日益增多,空间机械臂已成为在轨服务、深空探测等战略任务的核心执行机构。然而,发射入轨时的强烈振动、空间微重力环境下的温度波动和宇宙辐射导致的部件老化,使在轨机械臂的手眼关系易发生动态漂移,从而降低操作精度并增加任务风险。针对上述问题,提出了一种适用于星载有限算力环境的高效高精度在线手眼标定方法。推导了同步求解手眼关系旋转和平移部分的线性方程组,将AX=XB求解问题转化为超定方程组的单步求解问题,并给出了最小二乘解。利用在轨机械臂执行常规任务时获取的机械臂控制器读数(即A)和相机视觉测量数据(即B),结合遗忘因子递归最小二乘法(Forgetting factor recursive least squares,FFRLS)进行递归求解,实现了空间机械臂手眼关系的在线标定。通过构建模拟手眼关系在轨动态变化的数据集进行对比实验,结果表明:同等算力条件下,相较于结合滑动窗口的Tsai方法,所提方法在计算用时上仅需前者0.75%的时间,且标定精度相当,同时对测量噪声表现出更强的鲁棒性。 展开更多
关键词 空间机器人 手眼标定 在线标定 遗忘因子递归最小二乘法
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一种周期型动态遗忘因子RLS车辆重量估计方法 认领 引用
13
作者 陈莹 蓝梦莹 《内燃机与配件》 2026年第10期5-8,共4页
针对车辆重量非预期变化,观测量存在测量误差的情况,以提升估计车辆重量估计过程的快速性为目标,提出一种周期型动态遗忘因子递推最小二乘法(Periodic Dynamic Forgetting Factor Recursive Least Squares Method,以下简称PDFFRLS)的车... 针对车辆重量非预期变化,观测量存在测量误差的情况,以提升估计车辆重量估计过程的快速性为目标,提出一种周期型动态遗忘因子递推最小二乘法(Periodic Dynamic Forgetting Factor Recursive Least Squares Method,以下简称PDFFRLS)的车辆重量估计方法。该方法根据车辆纵向动力学原理,确定车辆重量估计递推最小二乘法(Recursive Least Squares Method,简称RLS)的系统输出量和可观测量;并通过分析遗忘因子对递推最小二乘法估算结果的影响,将遗忘因子改进为周期型动态变化的模式。以拖拉机运输场景为例,使用Matlab/Simulink建立运输模式的拖拉机整车仿真试验环境,进行FFRLS与PDFFRLS车辆重量估计对比验证。仿真结果表明,在运输工况下,PDFFRLS的车辆重量估算时间在4 s以内,PDFFRLS进行车辆重量估计的快速性优于FFRLS,说明PDFFRLS能快速地估计车辆重量。 展开更多
关键词 遗忘因子递推最小二乘法 车辆重量估计 动态遗忘因子
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基于FFRLS-ASRCKF的锂离子电池SOC估计 认领 引用
14
作者 麦云峰 祝真满 《电池》 CAS 北大核心 2026年第2期413-419,共7页
采用结合自适应平方根容积卡尔曼滤波(ASRCKF)的协同估计方法,提升锂离子电池荷电状态(SOC)的估计性能。利用带遗忘因子的递推最小二乘法(FFRLS)对电池模型参数进行实时辨识,引入ASRCKF完成状态量的反馈校正,从而形成完整的闭环估计框... 采用结合自适应平方根容积卡尔曼滤波(ASRCKF)的协同估计方法,提升锂离子电池荷电状态(SOC)的估计性能。利用带遗忘因子的递推最小二乘法(FFRLS)对电池模型参数进行实时辨识,引入ASRCKF完成状态量的反馈校正,从而形成完整的闭环估计框架。为验证所提方法的有效性,在动态应力测试(DST)和北京动态应力测试(BJDST)两种动态测试工况下,将FFRLS-ASRCKF与FFRLS-CKF进行对比。实验结果显示,FFRLS-ASRCKF在估计精度方面具有优势,在DST和BJDST工况下,SOC估计最大相对误差分别为1.5%和1.1%,能够实现对SOC的高精度跟踪。 展开更多
关键词 锂离子电池 状态估计 荷电状态(SOC) 遗忘因子递推最小二乘法(FFRLS) 自适应平方根的容积卡尔曼滤波算法(ASRCKF)
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基于IAFFRLS-AUKF的锂电池参数辨识与SOC估计 认领 引用
15
作者 甄琪珏 张乔 王丰毅 《农业装备与车辆工程》 2026年第1期93-100,130,共8页
针对锂离子电池SOC估计中因模型精度不足导致误差较大的问题,以锂离子电池的二阶RC等效电路模型为基础,提出一种改进型自适应遗忘因子递推最小二乘法(Improved Adaptive Forgetting Factor Recursive Least Squares,IAFFRLS)用于模型参... 针对锂离子电池SOC估计中因模型精度不足导致误差较大的问题,以锂离子电池的二阶RC等效电路模型为基础,提出一种改进型自适应遗忘因子递推最小二乘法(Improved Adaptive Forgetting Factor Recursive Least Squares,IAFFRLS)用于模型参数在线辨识,并结合自适应无迹卡尔曼滤波(Adaptive Unscented Kalman Filter,AUKF)实现SOC的协同估计。在DST和WLTP循环工况下,将所提IAFFRLS-AUKF算法与FFRLS-AUKF、AFFRLS-AUKF算法进行对比仿真。结果表明,IAFFRLS-AUKF算法估计的SOC与真实值最为接近,其均方根误差在DST工况下为0.615 29%,在WLTP工况下为0.129 83%;相较于2种对比算法,该算法在DST工况下精度分别提升22.67%和38.22%,在WLTP工况下分别提升63.64%和86.83%。结果验证了所提联合算法具有更高的估计精度与鲁棒性。 展开更多
关键词 二阶RC电路模型 改进的自适应遗忘因子的递推最小二乘法 在线参数辨识 联合估计
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变刚度环境下机械臂的阻抗控制方法 认领 引用 被引量：1
16
作者 宫大为 谢俊翔 +2 位作者 代小林 何永琦 刘柏君 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2025年第5期928-935,共8页
针对传统阻抗控制在刚度变化的情况下存在力波动剧烈、力跟踪误差较大的缺点,本文提出了一种基于递推最小二乘法在线辨识环境刚度并进行位移补偿的阻抗控制,提高变刚度环境下阻抗控制的性能。通过构建改进的阻抗控制模型,进而减小刚度... 针对传统阻抗控制在刚度变化的情况下存在力波动剧烈、力跟踪误差较大的缺点,本文提出了一种基于递推最小二乘法在线辨识环境刚度并进行位移补偿的阻抗控制,提高变刚度环境下阻抗控制的性能。通过构建改进的阻抗控制模型,进而减小刚度突变情况下阻抗控制的稳态误差与力波动。利用Matlab/Simulink软件进行仿真实验,结果表明:环境刚度改变的情况下,改进的阻抗控制器能消除跟踪力的稳态误差并减小刚度突变时的力波动。通过实验平台验证了机械臂在不同刚度表面进行力跟踪时仍具有良好的跟踪力性能。本文算法与实验结论可应用于工业机械臂力控制。 展开更多
关键词 机械臂 力控制 柔顺控制 阻抗控制 递推最小二乘法 遗忘因子 变刚度 参数辨识
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基于双模型的递推最小二乘永磁同步直线电机电气参数在线辨识 认领 引用 被引量：5
17
作者 鲍明堃 周扬忠 《电源学报》 CSCD 北大核心 2025年第3期343-353,共11页
为了实现永磁同步直线电机PMSLM(permanent magnet synchronous linear motor)高精度的多电气参数在线辨识,提出了一种基于双模型的递推最小二乘电气参数在线辨识算法。首先,根据电机的dq轴电压方程分别建立了辨识定子电阻、永磁体磁链... 为了实现永磁同步直线电机PMSLM(permanent magnet synchronous linear motor)高精度的多电气参数在线辨识,提出了一种基于双模型的递推最小二乘电气参数在线辨识算法。首先,根据电机的dq轴电压方程分别建立了辨识定子电阻、永磁体磁链的模型1和辨识q轴电感、d轴电感的模型2,并将2个辨识模型循环结合。其次,基于上述双模型结构,采用递推最小二乘算法实现电气参数在线辨识,并针对PMSLM运行时存在大量动态过程的特性,提出一种具有饱和特性的分段变遗忘因子;然后,对功率开关非理想因素导致的误差电压进行补偿,进一步提高了辨识的精准度;最后,仿真和实验结果证明了该辨识算法的有效性,且具有收敛速度快、辨识结果精度高、多工况适用等优点。 展开更多
关键词 永磁同步直线电机 在线辨识 变遗忘因子 递推最小二乘 双模型 功率开关非理想因素补偿
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新型自适应滑模和参数辨识的永磁同步电机控制 认领 引用 被引量：5
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作者 张荣芸 王荣香 +3 位作者 时培成 欧洪伟 许宇翔 王世维 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2025年第12期45-54,共10页
为了解决传统滑模控制器在系统控制过程中存在超调过大、控制精度不足以及遗忘因子递推最小二乘法在永磁同步电机参数辨识中难以兼顾快速性与准确性的问题,首先设计一种新型自适应指数趋近律,并构建一种新型滑模控制器;其次,通过将理论... 为了解决传统滑模控制器在系统控制过程中存在超调过大、控制精度不足以及遗忘因子递推最小二乘法在永磁同步电机参数辨识中难以兼顾快速性与准确性的问题,首先设计一种新型自适应指数趋近律,并构建一种新型滑模控制器;其次,通过将理论模型与实际模型的偏差作为变量来构建遗忘因子,从而动态调整参数估计过程中新旧数据的权重分配,并提出一种自适应遗忘因子递推最小二乘法的参数辨识算法。实验结果表明,本文提出的新型滑模控制器能够有效改善永磁同步电机的控制性能,而自适应遗忘因子递推最小二乘法算法在辨识电机电阻、电感和磁链方面比遗忘因子递推最小二乘法算法展现出更高的辨识精度。 展开更多
关键词 永磁同步电机 滑模控制器 递推最小二乘法 参数辨识 遗忘因子递推最小二乘法
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基于AFFRLS-MIAUKF算法的锂离子电池SOC估算 认领 引用 被引量：4
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作者 王君瑞 李进 +1 位作者 季长江 谭露 《现代电子技术》 北大核心 2025年第10期7-14,共8页
在锂离子电池荷电状态(SOC)估算过程中,建立合适的模型是第一步,模型中参数的辨识精度对估算SOC至关重要。为提高锂离子电池SOC的估算精度,提出一种基于自适应遗忘因子递推最小二乘(AFFRLS)与多新息自适应无迹卡尔曼滤波(MIAUKF)相结合... 在锂离子电池荷电状态(SOC)估算过程中,建立合适的模型是第一步,模型中参数的辨识精度对估算SOC至关重要。为提高锂离子电池SOC的估算精度,提出一种基于自适应遗忘因子递推最小二乘(AFFRLS)与多新息自适应无迹卡尔曼滤波(MIAUKF)相结合的算法来估算电池SOC。以三元锂电池为实验对象,建立二阶RC等效电路模型,采用离线辨识和自适应遗忘因子递推最小二乘两种方法实现模型参数的辨识。在复合脉冲功率特性实验(HPPC)工况下,使用AFFRLS-MIAUKF算法对锂离子电池SOC进行估算,并与离线辨识MIAUKF算法和UKF算法相对比。实验结果表明,AFFRLS-MIAUKF算法具有更高的精度,平均误差能保持在0.5%以内。 展开更多
关键词 锂离子电池 电池荷电状态估算 无迹卡尔曼滤波 自适应遗忘因子递推最小二乘 多新息理论 等效电路模型
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双有源桥变换器自适应参数辨识鲁棒预测控制 认领 引用 被引量：1
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作者 尹政 邓富金 +1 位作者 黄堃 詹昕 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2025年第2期74-84,95,共11页
针对双有源桥(DAB)变换器传统模型预测控制(MPC)输出电压性能对系统参数变化较为敏感的问题,提出一种基于自适应参数辨识的DAB变换器鲁棒预测控制方法。本研究采用递归最小二乘法构建参数辨识矩阵,通过在线实时校正DAB系统的电感与电容... 针对双有源桥(DAB)变换器传统模型预测控制(MPC)输出电压性能对系统参数变化较为敏感的问题,提出一种基于自适应参数辨识的DAB变换器鲁棒预测控制方法。本研究采用递归最小二乘法构建参数辨识矩阵,通过在线实时校正DAB系统的电感与电容动态参数,有效增强了MPC在变工况下的鲁棒特性;通过参数误差反馈及门槛值设置,在每个控制周期中根据误差大小自适应调整遗忘因子,提高参数辨识准确性及收敛速度;结合系统采样和参数辨识结果,实现未来时刻的电压预测,并通过价值函数评估最优移相角,应用在下一个控制周期。该方法可以实时辨识DAB系统电感和电容参数,消除了参数失配对预测控制的影响,保证了输出电压性能。最后,通过仿真和硬件实验平台验证了所提方法在稳态、动态以及参数辨识下的运行性能。 展开更多
关键词 双有源桥变换器 模型预测控制 参数辨识 递归最小二乘法 自适应遗忘因子 鲁棒性
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