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题名改进Elman网络在锂离子电池容量预测中的应用
被引量：3
- 1
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作者
吴珍毅
曹龙汉
唐超
田力
曾令彬
胡斌
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机构
重庆通信学院控制工程重点实验室
[
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出处
《西南科技大学学报》
CAS
2012年第1期65-69,共5页
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基金
国防科研项目(TZ-CQTY-Y-A-2010-002)
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文摘
为了准确估算锂离子电池的荷电状态(SOC),在分析影响锂离子电池剩余容量时变特性的基础上,综合国内外几种常用的预测锂离子电池方法,将改进Elman网络应用到锂离子电池的容量预测和模型建立中。实验结果表明:该网络不仅局部泛化能力好,而且有较好的动态性能和逼近能力,能够满足电池容量预测的误差要求。
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关键词
锂离子电池
改进Elman网络
容量预测
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Keywords
Lithium ion battery
Modified Elman network
Capacity prediction
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分类号
TM912
[电气工程—电力电子与电力传动]
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题名基于SMBus的智能锂动力电池总线系统的实现
被引量：1
- 2
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作者
吴珍毅
任开春
李锐
秦恺
牟浩
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机构
重庆通信学院控制工程重点实验室
重庆通信学院机电教研室
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出处
《北京联合大学学报》
CAS
2012年第4期14-17,共4页
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基金
国防科研项目(TZ-CQTY-Y-A-2010-002)
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文摘
介绍了系统管理总线SMBus(Smart Manegement Bus),SMBus是智能电池系统SBS(Smart Baterry System)中升压单元、电池充电单元、控制单元、锂动力电池及外设之间的互连接口,它能对电池的充放电电流、电压、温度、容量等重要参数进行监测和控制。
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关键词
系统管理总线
智能电池
锂动力电池
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Keywords
SMBus
Smart battery
Lithium battery
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分类号
TM911
[电气工程—电力电子与电力传动]
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题名基于DE优化SVR的锂离子电池剩余容量预测
被引量：7
- 3
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作者
唐超
曹龙汉
赵泽鑫
何俊强
吴珍毅
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机构
重庆通信学院控制工程重点实验室
煤炭科学研究总院重庆研究院
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出处
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
2011年第3期92-96,共5页
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基金
国防科研项目(TZ-CQTY-Y-A-2010-002)
2010年重庆高校优秀成果转化项目(Kjzh10219)
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文摘
在分析了支持向量机回归算法(SVR)对剩余容量模型非线性回归基础上,针对SVR参数选择难的问题,提出了一种基于微分进化(DE)算法优化SVR的算法。DE具有强劲的全局搜索能力,将其应用到SVR的参数寻优当中去,可以寻找到SVR的最优参数。将该方法应用于锂离子电池剩余容量的预测模型,并将生成的模型和基于粒子群优化(PSO)算法的SVR锂离子电池容量预测模型比较。仿真结果表明,基于DE优化的SVR剩余容量预测的精准度高于PSO优化的SVR剩余容量预测精准度,为锂离子电池容量预测提供了一种新的方法。
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关键词
支持向量机回归
微分进化算法
粒子群优化算法
参数选择
锂离子电池
容量预测
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Keywords
support vector machine for regression
differential evolution algorithm
particle swarm optimization（PSO） algorithm
parameter selection
lithium ion batteries
capacity prediction
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分类号
TM912
[电气工程—电力电子与电力传动]
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题名BDE-LSSVM在柴油机气门故障诊断中的应用
被引量：3
- 4
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作者
曹龙汉
唐超
何俊强
武明亮
田力
吴珍毅
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机构
重庆通信学院控制工程重点实验室
重庆理工大学汽车零部件制造及检测技术教育部重点实验室
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2013年第13期241-244,共4页
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基金
国家科技部国际科技合作项目(No.2007DFR10420)
重庆理工大学汽车零部件制造及检测技术教育部重点实验室开放基金(No.2009-10)
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文摘
针对柴油机气门故障的诊断样本少和非线性数据特征等问题,最小二乘法的支持向量机(LSSVM)能够较好地进行诊断研究,但由于惩罚因子C和内核参数σ的选取对诊断结果影响较大,有必要对其进行参数优化,因此提出了基于二进制微分进化算法(BDE)的最小二乘法支持向量机算法。利用柴油机气门振动信号作为数据,经小波变换作为模型特征,建立了基于BDE-LSSVM故障诊断模型,并与基于遗传和基于粒子群算法的LSSVM模型进行柴油机气门故障诊断的性能对比。比较结果证明,基于BDE优化的LSSVM模型在故障特征选取前后具有更好的适应度值和稳定度,故障分类准确性高且运算速度更快。
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关键词
最小二乘支持向量机
二进制微分进化
故障诊断
小波变换
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Keywords
Least Squares Support Vector Machines （LS SVM）
Binary Differential Evolution （BDE）
fault diagnosis
wavelettransform
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分类号
TP206
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名Boost变换器PWM模糊滑模变结构控制器设计
被引量：2
- 5
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作者
田力
曹龙汉
李锐
吴珍毅
牟浩
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机构
重庆通信学院控制工程重点实验室
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出处
《西南科技大学学报》
CAS
2013年第2期78-83,91,共7页
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基金
重庆市高校优秀成果转化项目(kjzh10219)
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文摘
针对Boost变换器的强非线性,传统控制方法不易取得良好的控制效果,设计了Boost变换器PWM模糊滑模变结构控制器。该控制器结合PWM调制、模糊推理和滑模变结构控制三者的优点,通过在线模糊逻辑推理调整滑模变结构控制的切换面参数,从而使系统状态点的滑模运动保持稳定,逐渐趋向平衡点,提高滑模变结构控制器的控制效果。通过Matlab仿真比较,该控制器较好地解决了系统抖振问题,具有良好的动态性和较强的鲁棒性。
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关键词
模糊控制
模变结构控制
PWM
等效控制
MATLAB仿真
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Keywords
Fuzzy control
Sliding mode variable structural control
PWM
Equivalent control
Matlab simulation
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分类号
TM46
[电气工程—电器]
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题名单体锂动力电池的携行电台供电电源直流变换控制技术
- 6
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作者
田力
吴珍毅
刘长南
何俊强
刘璐
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机构
重庆通信学院控制工程重点实验室
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出处
《西南科技大学学报》
CAS
2011年第4期83-87,共5页
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基金
重庆市高校优秀成果转换项目(编号:Kjzh10219)
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文摘
提出一种基于脉宽调制技术和滑模变结构控制技术相结合的新型直流变换电源控制策略,设计了一种连续电流模式下的升压直流变换电源滑模变结构控制器,将3.2 V单体锂动力电池变换为满足携行电台供电要求的12 V工作电源。通过Matlab/Simulink环境下构建控制器仿真模型,并对负载电阻和输入电压变化情况下的控制器性能进行仿真实验,结果表明该升压直流变换电源滑模变结构控制器在大范围扰动情况下的输出电压变化并不明显,稳态误差较小,动态性能良好,鲁棒性强。
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关键词
直流变换
滑模控制
PWM调制
连续模式
鲁棒性
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Keywords
DC-DC converter
Sliding mode control
Pulse Width Modulation
Continuous Current Mode
Robustness
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分类号
TM402
[电气工程—电器]
TM912.9
[电气工程—电力电子与电力传动]
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题名基于神经网络的柴油机故障诊断
- 7
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作者
秦恺
任开春
牟浩
吴珍毅
田力
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机构
重庆通信学院控制工程重点实验室
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出处
《人工智能与机器人研究》
2013年第1期71-74,共4页
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文摘
智能化故障诊断是现代设备诊断技术发展的必由之路,也是当前诊断技术的发展方向。本文主要以BP网络和RBF网络的基本原理,利用Matlab神经网络工具箱,对基于BP网络和RBF网络分别进行柴油机的故障诊断,并且对两种算法的诊断结果进行了对比。
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关键词
BP神经网络
RBF神经网络
故障诊断
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Keywords
BP Neural Network
RBF Neural Network
Fault Diagnostic Technology
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分类号
TP1
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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