【摘 要】
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针对车载动力电池容量测试成本高及剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)预测精度低的问题,提出一种基于多特征融合的动力电池RUL预测方法.首先对某款纯电动客车的动力电池历史运行数据分析,挖掘出能够代表动力电池性能衰减的特征参数;然后利用小波变换(wavelet transform,WT)去除采集过程中的干扰信号,并通过主成分分析法(principal component analysis,PCA)得到降维并去除冗余后的融合特征因子,利用融合特征因子构建基于遗传算法优化的支持向量回
【机 构】
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河南科技大学车辆与交通工程学院,河南 洛阳 471003;宇通客车股份有限公司,河南 郑州 450016
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针对车载动力电池容量测试成本高及剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)预测精度低的问题,提出一种基于多特征融合的动力电池RUL预测方法.首先对某款纯电动客车的动力电池历史运行数据分析,挖掘出能够代表动力电池性能衰减的特征参数;然后利用小波变换(wavelet transform,WT)去除采集过程中的干扰信号,并通过主成分分析法(principal component analysis,PCA)得到降维并去除冗余后的融合特征因子,利用融合特征因子构建基于遗传算法优化的支持向量回归(support vector regression,SVR)预测模型;最后通过在哈尔滨、合肥及郑州3个城市的历史运行数据进行验证.结果表明:该方法能够准确地预测出3个动力电池的容量,且去噪后的预测误差平均降低60％.
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动力电池荷电状态(state of charge,SOC)的实时预估对提高电动汽车电池利用率、优化电动汽车性能意义重大.该文提出一种可学习电池诸多干扰因素的加窗LSTM网络动力电池SOC预测算法,首先构建加窗LSTM网络的动力电池SOC预测算法,由动力电池电流、电压、温度结合历史数据实时预测动力电池SOC;其次,分析并提出加窗LSTM网络优化超参数为LSTM网络的窗口大小、cell数量、全连接层激活函数,试验证明,优化LSTM网络能实时预测动力电池SOC,在不同充放电、路谱工况下的动力电池SOC预测最大误
为解决采用暂态行波对电力线路进行故障定位时,行波波头不易标定的问题,提出一种采用自适应噪声的完备集合经验模态分解与包络导数能量算子相结合的波头标定算法.首先,依据实际行波信号的特点建立故障电压行波模型;其次,采用自适应噪声的完备集合经验模态分解故障信号,从中提取高频固有模态函数分量;然后利用包络导数能量算子增强波头突变特征,最终精确标定行波波头到达测量端的时刻.Matlab仿真结果表明:所提出的方法能够精确有效地检测到行波波头,具有可行性.采用现场故障录波数据验证,结果表明:该文波头标定方法的判定时间误差
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针对无线传感器网络节点定位精度会受环境噪声影响的问题,提出信号强度反演算法和三角形质心迭代定位算法.首先,将未知节点接收到邻居锚节点的信号强度作为反演信号强度,反演信号强度被转化为未知节点的发射功率,邻居锚节点将接收到未知节点的信号强度转化为锚节点的发射功率,再将信号强度反演给未知节点,通过循环的反演关系降低环境噪声对信号强度的影响,并求出接近理想传播模型下的信号强度,从而校正邻居节点关系.由未知节点与邻居锚节点之间的信号强度关系得到迭代的三角形质心.通过不断迭代,使得三角形质心逼近未知节点的真实位置,并
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