汽油机油膜模型参数辨识

为了提高汽油机瞬态空燃比的控制精度,油膜模型被广泛使用。回顾了油膜模型参数的传统辨识方法,提出了可加快辨识过程的解耦辨识法,实现了模型参数的解耦自动辨识。通过仿真试验,证明了该解耦辨识法的有效性。最后提出了较为理想的双方程辨识方法,可定量计算得到油膜参数的值。     

基于参数辨识的并联机器人误差模型研究

误差模型是保障机器人定位精度的重要前提,本文提出了一种基于参数辨识的并联机器人误差模型验证方法。搭建参数辨识模型以获取机器人实际结构参数,使用偏微分理论建立实际误差模型,并对模型中的误差参数进行定量分析。随后将各误差参数对末端执行器位姿的影响映射到关节输入量上,从而驱动机器人执行误差模型验证实验。以3-PUU并联机器人为对象进行误差分析并开展实验验证,对比激光跟踪仪采集的末端执行器位置数据与误差模型分析结果,结果表明两者之间最大偏差为0.50mm,平均偏差在0.31mm以内,验证了所建误差模型的合理性与正确性。     

混合动力镍氢电池荷电状态估计

针对混合动力镍氢电池,研究它的原理和特性,并选用Thevenin模型建立该电池的动态数学模型。考虑充放电效率(充放电倍率和温度)对电池荷电状态(SOC)的影响,在MATLAB软件里利用编程功能编写改进的无迹卡尔曼滤波(UKS)算法估算电池SOC的程序,再采用UDC工况实验对SOC进行仿真分析和验证。结果表明:UKS算法适用于估算混合动力汽车镍氢电池的SOC,而且比EKS算法具有更高的估算精度。     

沙滩车动力总成惯性参数辨识

为获取沙滩车（ATV）动力总成惯性参数,对沙滩车动力总成进行了惯性参数辨识试验。为获取准确的激励点、响应点坐标,使用三维扫描仪测量。利用质量线法计算了沙滩车动力总成惯性参数。为研究激励点数量对沙滩车动力总成惯性参数的影响,对比了不同数量激励点对应的沙滩车动力总成惯性参数。研究表明,至少19个激励点、8个三方向响应点可以辨识到稳定的沙滩车动力总成惯性参数。     

锂离子电池二阶阻容等效电路模型参数辨识

二阶阻容(RC)等效电路模型是一种能够很好地描述锂离子电池动静态特性的模型,但由于该模型中存在多个非线性参数,对参数的辨识造成了很大的困难。针对二阶RC等效电路模型的参数辨识问题,提出了一种基于信赖域算法的参数辨识方法。以10 Ah钛酸锂电芯为研究对象,根据混合脉冲功率特性试验得到的数据,建立以模型参数为自变量的目标函数,通过迭代更新信赖域和参数值,使目标函数值收敛至设定的阀值,最终完成模型参数的辨识。将辨识结果导入用MATLAB/Simulink/Simscape搭建的模型中进行仿真,仿真结果与试验数据的最大误差在1%以内,表明该辨识方法具有较高的精度,可用于工程实践。     

考虑非线性摩擦模型的机器人动力学参数辨识

针对机器人动力学参数辨识的问题,提出了一种基于人工蜂群算法的辨识方法。考虑到关节摩擦特性,引入非线性摩擦模型,推导了机器人动力学模型的非线性形式。设计满足速度、加速度边界条件的五阶傅里叶级数作为激励轨迹来采集实验数据;利用人工蜂群算法,以蜂群为搜索单位,通过群体间的信息交流方式与优胜劣汰机制,对模型中的未知参数进行了辨识。最后,对得到的辨识模型进行了分析与验证,结果表明通过辨识得到关节预测力矩与测量力矩有较高的匹配度,所建立的非线性模型能够更好地描述机器人的动力学特性。     

汽油机进气道油膜动力学模型参数辨识

为了更加精确地辨识汽油机进气道油膜模型参数,从而更加精确地控制空燃比,在油膜动力学模型的基础上,考虑模型误差和随机误差,建立了油膜辨识方程。根据递推最小二乘算法得到油膜参数估计的加权矩阵表达式,利用马尔可夫估计得到该加权矩阵,进而得到油膜参数的最优估计。应用GT-power建立了发动机模型,在转速1 000~3 500 r/min、节气门开度5%~75%变化时,分别利用提出的算法和最小二乘法对油膜参数进行了辨识,并与标定值进行了比较。结果表明,燃油沉积系数X在同一转速时,随着节气门开度的增大而减小,在同一节气门开度时,随着转速的增加而减小;油膜质量蒸发时间常数τ在同一转速时,随着节气门开度的增大而增加;在同一节气门开度时,随着转速的增加而减小。通过误差分析,表明所提出的方法比最小二乘算法的辨识结果精度更高。     

基于GA的Thevenin模型改进及参数辨识方法

文章针对动力电池的等效电路模型精度和计算复杂度相矛盾这一问题,对传统的Thevenin模型进行改进:引入充放电欧姆电阻区分模块以及充放电滞后模块,改善了电池在不同状态下的欧姆特性,补偿了极化效应,提高了等效电路模型的预测精度。通过改进的Thevenin模型建立电池的等效电路模型,基于遗传算法(Genetic Algorithm-GA)对电池模型进行参数辨识,最后基于HPPC实验,将原Thevenin模型仿真电压、改进模型仿真电压与实验实测电压进行对比,改进模型和原模型的平均误差最高提高了0.84%。     

基于粒子群算法的农用轮胎柔性环模型参数辨识方法

轮胎柔性环模型能准确表达轮胎变形,但模型的刚度参数无法直接测定,因此模型刚度参数的辨识成为建模过程中的关键。本文基于轮胎柔性环模型运动学方程,分析农用轮胎固有频率与刚度参数之间的关系,提出基于粒子群算法的柔性环模型刚度参数辨识方法。通过轮胎模态试验获取轮胎固有频率,采用粒子群算法对柔性环模型刚度参数进行辨识。将固有频率的试验值与预测值的平均误差作为评价指标,对比粒子群算法与传统算法及遗传算法辨识结果,结果表明粒子群算法的参数辨识结果精度较高,平均绝对误差为1.67Hz,平均相对误差为1.66%,相较于遗传算法,平均相对误差降低16.16%,运算时间减少93.19%。通过接地印痕试验获取农用轮胎接地角度,结合辨识所得刚度参数,估算轮胎所受到的垂向力,对比垂向力的试验值与预测值,结果表明粒子群算法的参数辨识结果精度较高,垂向载荷估算平均相对误差为1.97%,相对于遗传算法,平均相对误差降低12.05%。     

基于人工神经网络的地下水流数学模型参数识别

基于人工神经网络技术 ,建立了地下水二维非稳定流数学模型的参数识别模型 ,用地下水长观孔水位降深资料识别模型参数。通过实例计算分析 ,结果表明此法适用于处理复杂条件下模型参数识别问题 ,且结果稳定可靠。     

ARMA时序模型在模态参数识别中的应用

根据减速器，泵，机床等机械系统整体振动加速度作为时间序列，来建立ＡＲＭＡ（２，１）模型。并利用时序模型参数与模态参数之间的关系。求解振动系统的模态参数。重点讨论了用时域法对系统固有频率和阻尼系数的识别问题。     

基于神经网络的混合动力汽车驾驶意图识别方法

建立了基于Takagi-Sugeno模型的模糊神经网络。通过对模糊神经网络进行训练,生成了驾驶意图模糊推理规则。从仿真结果可以看出运用本方法得到的模糊推理规则可以很好地识别驾驶意图,并且基于驾驶意图识别可以有效地优化混合动力汽车的控制策略,从而进一步提高混合动力汽车燃油经济性。     

基于MAPGIS的电力AM/FM/GIS模型研究

供电企业使用的电力设施在管理上具有一个明显的特点，就是分散地分布在一个特定的地理范围内(如一个城市或一个地区)，这给供电企业的设备管理带来了很多困难。多年来，电力企业的许多技术人员一直在探索实现“图数结合”技术和将地理信息引入到电力设施的管理上来，最近几年，AM／FM／GIS在国际国内得到广泛的应用。在分析电力系统基本情况的基础上，提出了基于MAPGIS的AM／FM／GIS系统模型。     

用于简易混合动力汽车电气驱动的新线路

提出一种新的用于简易混合动力汽车电气驱动系统的线路,除保留无刷直流电动机驱动系统(包括逆变器及其触发器)外,借助Boost升压器的强增磁效应,用以提升低车速制动时产生的再生发电电压,实现从高速到低速运行的整个范围内,均能将制动时汽车的机械能转换为电能存储于电池组中,提高能源的利用率,减轻对环境的污染。为便于说明,文中以串联型混合动力汽车为例进行分析,对于并联型混合动力汽车,此线路亦适用。整个驱动电路由PIC单片机控制,通过软件编程可以实现所需功能。     

基于紊流模型的可控叶片减振器阻尼特性参数识别

通过对可控阻尼叶片减振器结构分析,建立基于紊流模型可控叶片减振器流量阻尼特性模型,模拟减振器内部流场结构,采用试验参数识别的方法确定模型参数,分析不同温度下减振器的阻尼特性。阐明了减振器在高温高速作用下,阻尼特性采用紊流模型综合流量参数研究的方法更为准确。最后通过仿真分析与试验结果的一致性对比,验证了所提方法的可行性和准确性。这种基于试验的参数识别方法具有普遍性,识别出的参数不仅具有数学理论推导的含意,还具备明确的物理意义,并且适用性强。     

基于POE模型的工业机器人运动学参数二次辨识方法研究

针对工业机器人在高度制造领域精度不高的问题,本文提出了一种基于POE模型的工业机器人运动学参数二次辨识方法。阐述了基于指数积(Product of exponential,POE)模型的运动学误差模型构建方法,并建立基于POE误差模型的适应度函数;为实现高精度的参数辨识,提出了一种二次辨识方法,先利用改进灰狼优化算法(Improved grey wolf optimizer, IGWO)实现运动学参数误差的粗辨识,初步将Staubli TX60型机器人的平均位置误差和平均姿态误差分别从(0.648mm,0.212°)降低为(0.457mm,0.166°);为进一步提高机器人的精度性能,再通过LM(Levenberg-Marquard)算法进行参数误差的精辨识,最终将Staubli TX60型机器人平均位置误差和平均姿态误差进一步降低为(0.237mm,0.063°),机器人平均位置误差和平均姿态误差分别降低63.4%和70.2%。为了验证上述二次辨识方法的稳定性,随机选取5组辨识数据集和验证数据集进行POE误差模型的参数误差辨识,结果表明提出的二次辨识方法能够稳定、精确地辨识工业机器人运动学参数误差。