锂电池模型建立、参数辨识与验证、SOC估计采用扩展卡尔曼滤波(EKF).7z

基于改进的PI模型对非线性曲线进行拟合，二次寻优算法进行参数辨识，用逆模型前馈补偿

PSO粒子群算法，找到常减压装置传递函数，simulink搭建模型，辨识常减压装置传递函数参数

用于参数辨识研究，可以对多参数的非线性函数进行拟合与参数识别

可用于锂电池模型建立，利用最小二乘法进行参数辨识与仿真分析

本文件在matlab中运行，包括suimscape文件、机器人URDF文件、以及参考的激励轨迹。对应内容参考：http://t.csdn.cn/1Qxky。注意：只是仿真模型、没有动力学和参数辨识代码。

在电机参数随着系统运行变化时，通过递推最小二乘法在线参数辨识获得实时更新的电气参数，减小系统运行的误差

在Simulink平台上对离散系统下的异步电机进行参数辨识，并对电流环进行闭环控制

目录 第1章 绪论 1 第2章 d-q轴永磁同步电机基本的数学模型 2 第3章 永磁同步电机参数辨识算法 3 3.1 递推最小二乘法原理 3 3.2 递推程序流程框图 4 3.3 电机系统辨识推导 5 3.3.1电阻、磁链参数辨识 5 3.3.2电感参数辨识方程详细推导 6 第4章 辨识仿真模型的搭建与分析 8 4.1 辨识仿真模型的搭建 8 4.2 仿真结果 9 第5章 结 论 12 参考文献 13

机器人识别 工业机器人的实时非线性参数识别。 代码包括用于单批次优化的度量和算法。 该贡献已提交给IROS2021。该代码具有三个入口点： MASTER_identification 根据记录的运动开始识别参数。 MASTER_create_symbolic_robot 计算机器人模型的符号解，包括惯性，重力载荷和科里奥利矩阵。 仅当更改了机器人型号时才需要。 MASTER_create_traj_for_robot 生成在目标系统上执行所需的轨迹和数据。 仅当在机器人上设计并执行新的实验外壳时才需要。 乔纳斯·韦根（Jonas Weigand） 凯撒斯劳滕工业大学研究员，机床和控制系统主任以及位于德国凯撒斯劳滕（Kaiserslautern）的德国人工智能研究中心。 2021年3月 要求 所有算法都在MATLAB中运行。 surrogateopt求解器需要MATLAB全球优化