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采用传统EKF算法对电池SOC估算时,系统噪声先验特性未知及电池模型误差会影响电池SOC估算的精度。论文提出一种基于改进EKF算法的锂电池SOC估算方法:通过建立电池等效电路模型,联合安时积分法原理,得到系统的状态空间方程;接着引入数据校正的思想,运用Cauchy鲁棒函数,以EKF观测方程的真实值与估计值之间的残差为依据,实时矫正了滤波状态噪声协方差阵Q,且在SOC区间内通过观测噪声协方差阵R进行了动态调整,使算法具有更强的鲁棒性。仿真结果表明,与传统的EKF算法相比,改进后的EKF算法估算误差降低了3.5%,且算法的平均误差保持在0.68%左右,验证了该方法的有效性及精确性。 相似文献
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针对电站锅炉回转式空气预热器运行时上下表面不可见的问题,本文提出了一种视频监控与故障分析系统,可直接监测转子表面情况。该系统通过视频监控获取图像,结合改进的Retinex算法对其进行处理,实现了以下2个功能:1)能分析积灰程度以判断转子堵塞 情况;2)与温度场融合实时显示转子表面热点分布以预防二次燃烧。该系统已应用于某600 MW机组,实现了在热态环境下对空气预热器转子积灰程度、热点分布、堵塞程度的估算与可视化,大大提高了空气预热器运行的可靠性。 相似文献
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为智能化地识别警戒作业人员出现的低觉醒、注意力下降的生理状态,本文介绍了一种基于FPGA和脑电信号处理的低觉醒状态检测与唤醒系统,系统通过传感器从大脑头皮采集脑电信号,转换为数字信号,经傅里叶变换获取了脑电信号的θ相对能量、α相对能量、重心频率、谱熵等4个特征量,由4个特征量表征低觉醒状态并运用支持向量机对低警戒状态进行识别,当识别出低觉醒状态时采用声音报警模块发出声音,唤醒警戒作业人员。设计系统能够较好地识别出低觉醒状态,识别率达90.8%,可为提高警戒作业工作绩效提供一种可穿戴的智能装备。 相似文献
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《武汉大学学报(工学版)》2020,(2):132-138
传统方法对小样本下的岩土抗剪强度参数估计区间较宽,会导致工程设计偏于保守,为此,提出一种考虑测量数据统计不确定性的边坡可靠度分析Bootstrap-BC_a法。该方法在Bootstrap的基础上加入偏差修正量■和加速量a,进一步校正了置信区间的端点值,提高了估计精度。在保证样本容量和变异性一致的条件下,对比分析Bootstrap-BC_a法和Bootstrap法在95%置信水平下的置信区间以及相对应的安全系数估计值。结果表明:Bootstrap-BC_a法能够有效收窄区间宽度且保证率下限值更趋近实际值;Bootstrap-BC_a法计算所得边坡安全系数均值相对较大,离散型更小,且与样本容量成正比,与安全系数方差成反比;3种变异水平的安全系数均值都随着样本容量n的增大而增大,而安全系数方差则逐渐减小,且大变异水平下计算所得安全系数均值更大。 相似文献
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