【摘 要】
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为解决锂电池荷电状态(SoC)难以精确估计的问题,提出了极化电压修正模型(VCM)和改进天牛须优化扩展Kalman滤波算法(IBAS?EKF)共同实现电池SoC的精确估计.在建立3阶RC电池模型和参数辨识的基础上,使用Elman循环神经网络对模型极化电压实现在线修正和优化,形成VCM模型;采用改进天牛须搜索算法优化扩展Kalman滤波算法的系统噪声协方差矩阵和量测噪声协方差矩阵,形成IBAS?EKF锂电池SoC估计算法.在测试平台上进行城市道路循环工况试验,结果表明:基于VCM模型的IBAS?EKF锂电池
【机 构】
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西安科技大学 机械工程学院,西安 710054
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为解决锂电池荷电状态(SoC)难以精确估计的问题,提出了极化电压修正模型(VCM)和改进天牛须优化扩展Kalman滤波算法(IBAS?EKF)共同实现电池SoC的精确估计.在建立3阶RC电池模型和参数辨识的基础上,使用Elman循环神经网络对模型极化电压实现在线修正和优化,形成VCM模型;采用改进天牛须搜索算法优化扩展Kalman滤波算法的系统噪声协方差矩阵和量测噪声协方差矩阵,形成IBAS?EKF锂电池SoC估计算法.在测试平台上进行城市道路循环工况试验,结果表明:基于VCM模型的IBAS?EKF锂电池SoC估计算法的各项误差指标均低于传统的SoC估计算法,估计误差在0.6％以内,效果满足实际工程要求.
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为提高六足机器人对崎岖不平地势的适应能力,开发了一款基于树莓派视觉导航的六足仿生机器人,利用三维软件SolidWorks设计六足仿生机器人的机械结构;通过建立D?H坐标系和步态模型,对机器人进行了正?逆运动学方程推导,构建六足仿生机器人的运动学模型;运用多项式差值拟合对六足仿生机器人的摆动相和支撑相进行步态规划;使用MATLAB?ADAMS完成六足仿生机器人的位姿仿真,并进行六足仿生机器人实物验证.实验结果表明:该步态设计能有效对六足仿生机器人腿部运动轨迹进行跟踪,验证了步态设计的正确性和有效性,为改善多
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