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老化导致的电池组性能衰退与电池组电荷吞吐能力密切相关,对电池组性能衰退参数的快速精确辨识对提高电池组的服役寿命预测有效性至关重要。然而,既有的电池组性能衰退参数辨识方法仍然存在对大种群规模和高迭代次数的显著依赖,不利于提高电池组性能衰退模型的在线辨识更新适用性。针对此,本文提出了一种基于自适应协同引导的电池组性能衰退参数辨识方法。该方法首先基于自适应协同策略,综合考虑种群差异度和种群适应度的折中,实现种群个体对参数搜索空间的初期全局分布;在此基础上,基于精英引导策略,使种群中的个体在全局精英个体周围局部搜索,实现后期快速收敛至全局最优解。基于实测数据验证的统计结果表明,本文提出方法针对半经验容量衰退模型和内阻增量模型,在小种群规模下的参数辨识效率和精度均得到显著提升,分别在0.6 s和1.1 s内达到0.237%和0.37%的适应度终值,相对于蚁狮算法在辨识效率提高81.35%的同时适应度均值降低了3.8%,相对于灰狼算法在辨识效率提高17.14%的同时最终适应度均值降低了22.11%。 相似文献
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改性Cu-ZSM-11和Cu-ZSM-5分子筛催化分解一氧化氮性能 总被引:2,自引:0,他引:2
采用水热法合成法合成ZSM-11和ZSM-5分子筛,采用一步离子交换法制备了改性ZSM-11和ZSM-5系列催化剂。通过X射线衍射、电感耦合等离子体发射光谱和红外光谱对催化剂进行表征。结果表明:ZSM-5型催化剂负载的离子量高于ZSM-11型催化剂。催化剂中的共存离子Cu2+,Ce3+和Ni2+对两种类型分子筛振动所产生的影响不同,共存离子对ZSM-11的影响较大,表明2种类型分子筛骨架的结构存在差异。催化试验结果表明:Cu-ZSM-11催化剂催化稳定性高于Cu-ZSM-5催化剂。Ce3+和Ni2+改性的Cu-ZSM-11和Cu-ZSM-5催化剂的催化活性都有所提高,但Ce3+和Ni2+改性的Cu-ZSM-11催化剂的催化活性高于Cu-ZSM-11和对应的改性Cu-ZSM-5催化剂。随空速的增大,2种催化剂的催化活性先增大后减小,在空速约为0.6(g·s)/mL左右时达到最高活性。 相似文献
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