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161.
锂离子电池的荷电状态(SOC)和电池容量估计是电池管理系统的核心。由于SOC和容量在估计过程中参数相互影响,提出一种适用于三元锂离子电池SOC及容量的多尺度联合估计方法。采用戴维宁等效电路模型,建立数学模型及状态空间方程。针对不同温度下电池特性不同的问题,在不同温度下开展了模型参数辨识,建立了参数随SOC及温度的变化关系。基于双扩展卡尔曼滤波(DEKF)算法建立了电池状态多尺度联合估计模型,对电池的SOC、极化电压在微观时间尺度上进行估计,对电池的容量在宏观时间尺度上进行估计,并对SOC估计中的容量进行更新,保证了电池长期估计的精度。在宽温度范围内进行验证,所建立的三元锂离子电池多尺度联合估计方法具有较高的精度。 相似文献
162.
20 0 4年 4月北大西洋公约组织 (NATO ,简称北约 )批准了联合地面监视 (AGS)系统计划 ,其设计和研制阶段合同将于 2 0 0 5年初签署。北约决定采用同等数量的有人驾驶飞机和无人机 (UAV)作为系统的机载平台 ,平台数量将视AGS项目资金到位情况而定。飞机部分采用“空中客车 32 1”中等机型 ,雷达装在机头和机身内 ,机上设有 1 4个工作站 (需要时可增至 2 0个 )。该机将为NATO从事军事作战的应急指挥人员提供情报、监视、目标 (获取 )和侦察 (ISTAR)以及指挥控制 (C2 )能力 ,以监测北约区域的作战活动情况。无人机将采用“全球鹰” ,… 相似文献
163.
在杂波环境下实现检测-跟踪的联合优化是目标跟踪中的一个重要研究课题。对3D传感器使用PDAF进行目标跟踪的情况,本文以先验检测门限优化准则为设计准则,通过用解析近似表示拟事修正Riccati方程中的参数,给出了瑞利起伏环境下实现检测和跟踪联合优化的方法。研究和仿真表明:(1)这种检测和跟踪联合化化方法的跟踪性能优于固定虚警率方法的跟踪性能,但这种性能的改善主要体现在滤波稳定阶段;(2)基于先验检测门限优化准则实现检测-跟踪的联合优化要求信噪比要大于一定的门限,在瑞利起伏环境下,三维测量所要求的信噪比门限为2.157。 相似文献
164.
针对空间源信号参数估计实时性的需求,提出一种等效快速非正交联合对角化(EFJD)算法。该算法具有计算复杂度低和收敛速度快的特点,可有效提高空间源信号参数估计的实时性。该算法从两个方面减少运算量,从而加快联合对角化的收敛速度。一方面根据欲联合对角化的目标矩阵组中矩阵的个数通常大于矩阵秩的实际情形,对目标矩阵组进行预处理,将其中的矩阵个数降为矩阵的秩,减少了每次迭代的运算量;另一方面对初始值进行优化,减少了迭代次数。数学推导证明,当目标矩阵组中矩阵的个数相对于矩阵秩取较大值时,EFJD算法就可降低运算量,而且运算量随二者差值的增加显著降低。仿真结果不但验证了这一结论,还表明其联合对角化精度较快速Frobenius范数对角化(FFDiag)算法有所提高。 相似文献
165.
166.
167.
本文首先从联合战术无线电系统的规模分析了设计大规模高速背板的必性,同时从信号完整性方面分析了高速背板设计中所面临的问题,包括反射、串扰、损耗与衰减、电源完整性等几个方面的机理及对PCB设计造成的不良影响,并针对这几个信号完整性问题给出了相应的PCB设计准则。其次,针对一款基于串行RapidlO高速总线的背板系统从PCB设计的层叠设计、布线设计、过孔设计等方面给出具体分析与设计方案。最后,通过Sigrity公司的PowerSI仿真软件、Synopsys公司的Hspice仿真软件和Quantum公司的QSI仿真软件进行信号完整性仿真和Ansofl公司的Siwave5.0仿真软件进行电源完整性仿真,通过仿真分析对PCB信号完整性进行验证与设计优化。 相似文献
168.
从线性模拟电路灵敏度的概念入手,分析了通过获取敏感频点激励下的最大故障误差来检测电路参数故障的可能性,提出了一种针对测试频率和测点信息的激励矩阵.设计了适合自动测试系统进行模拟电路参数故障检测的联合激励方式提取算法以降低测试成本.仿真结果所给出的故障检测效果显示,该方法可以放大故障误差,并有助于利用敏感频点响应的差别来辨别故障信号. 相似文献
169.
基于滚动体与套圈之间相互作用与相对位置关系,考虑离心力、陀螺力矩等非线性因素影响,建立了精密角接触球轴承五自由度拟静力学分析模型,并基于逐步搜索法原理对轴承刚度计算模型进行优化,揭示了复杂联合载荷作用下精密角接触球轴承动态特性的演变规律。研究表明:轴向载荷在一定程度上减小轴承内外圈接触角差值,削弱由于转速增大引起的刚度软化现象;力矩载荷与径向载荷单独作用时,均导致轴承接触角、接触力波动幅度增大,沿载荷作用方向轴承刚度增大,垂直于载荷作用方向刚度减小;联合载荷作用下,力矩载荷能够抑制径向载荷引起的轴承内部载荷波动,提高轴承承载能力与使用寿命。 相似文献
170.
假设对象系统的故障演化过程可以由一个含有未知缓变参数的状态空间模型加以描述,则故障预测问题就可以转化为一个在已知当前系统信息的条件下,对系统未来某一时刻的状态变量的估计问题.针对该问题的求解提出了一种基于二元估计和粒子滤波的故障预测算法.算法的实施分为两个主要阶段:在状态估计阶段,采用两个并联的粒子滤波器迭代估计当前时刻对象系统故障演化模型状态和未知参数的后验分布.在状态预测阶段,对当前时刻故障演化模型状态的后验分布进行迭代采样,以采样样本粒子来近似估计未来时刻的状态变量的先验分布密度.在上述计算结果的基础上,结合相应的故障判据,算法采用计算对象系统未来时刻故障概率的方法预测其剩余使用寿命.仿真实验中将本文提出的算法与基于联合估计的故障预测算法进行对比,实验结果证明了所提算法的有效性. 相似文献