3．3一阶RC模型参数辨识 在一阶RC改良模型中，开路电压％，充电内阻见，放电内阻B，极化内阻只。， 极化电容c。四个参数由电池内部表现所决定，需要进行一定条件的电池性能测试，获得 数据后进行参数拟合。本次实验在环境温度恒定为25。C环境条件下，暂时不考虑温度 影响因子。 第二章中已经通过实验得出了电池在充／放电两个不同条件下的SOC．OCV曲线，即 Uo。(SOC，c)和‰(。s∞，D)参数。为了获得电池在在充放电时候的电池组容参数， 本次实验使用((FreedomCAR电池试验手册》中脉冲特性试验(Hybrid Pulse Power Characteristic Test)1271为测试电流负载，在每10％SOC值设置一个测试点，测试在不同 SOC条件下电池模型参数。 实验使用天津力神18650电池，实验步骤分为4个步骤： (1)使用标准充电方法，对单体电池充电至SOC为100％。 (2)使用恒流放电方式，电流恒定为1C(1．35A)，按照放电时间定为6min。待其SOC 达到预定值后，停止放电，静置2h。 (3)在预定的SOC点处，使用2C(2．7A)脉冲冲击电流，记录电池在70s内的充放 电电压曲线。所使用的脉冲电流如图3-6。 万方数据

针对传统模型参数辨识方法和遗传算法用于模型参数辨识时的缺点，提出了一种基于微粒群优化(PSO)算法的模型参数辨识方法，利用PSO算法强大的优化能力，通过对算法的改进，将过程模型的每个参数作为微粒群体中的一个微粒，利用微粒群体在参数空间进行高效并行的搜索来获得过程模型的最佳参数值，可有效提高参数辨识的精度和效率。

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

摩擦力 LuGre模型能很好地解释摩擦力的动静力特性,但确定 LuGre参数时却非常困难。利用改进遗传算法辨识 LuGre模型参数时,静力参数辨识与传统方法相同,动力参数辨识时利用伺服系统输出的位移(或加速度)以及输出的控制力直接进行参数辨识。辨识过程中把控制力作为目标逼近值,进而可以辨识出 2个动力参数。从参数辨识结果看,基于改进遗传算法的 LuGre摩擦模型的静动力非线性参数辨识精确很高,参数辨识速度快,鲁棒性能好。

6自由度串联机器人D-H模型参数辨识及标定

为能更准确地描述超级电容器在工作过程中的外特性,在超级电容器经典等效电路模型的基础上,将其扩展为模型参数随时间变化的时变等效电路模型,并选用限定记忆最小二乘法辨识模型的时变参数．在Matlab/Simulink环境下利用实验数据对经典等效电路模型和时变等效电路模型进行仿真比较．结果表明,时变等效电路模型具有更高的精度,可以更精确地反映超级电容器的动态特性．

行业分类-作业装置- 一种基于混沌猫群算法的锂离子电池模型参数辨识方法.zip

根据LuGre摩擦模型辨识理论，以伺服电机驱动轴与伺服电机内部的摩擦模拟机器人关节摩擦，建立LuGre摩擦模型。对伺服电机做基于固高卡的模拟量控制，通过C++编程，从编码器中读取角度、转速值、加速度值。正转速度和对应的驱动力矩，以及反转速度和对应的驱动力矩，分别构成静态参数辨识的两组数据。位移、速度、加速度和驱动力矩构成动态参数辨识数据。在Matlab中编写粒子群算法辨识程序，对以上数据进行处理，最终得到LuGre模型的6个参数的辨识值。

针对非线性模型的参数估计寻优较为困难的问题，提出一种基于改进的差分进化算法的非线性系统模型参数辨识新方法。通过引入一个自适应变异率，随着迭代的进行自适应调整缩放因子，从而在初期保持种群多样性以避免早熟，并在后期逐步降低变异率，保留优良信息，避免最优解遭到破坏。交叉概率采用动态非线性增加的方法，提高了收敛速度。为了验证算法性能，针对几类典型的非线性模型参数辨识问题进行了仿真研究，并将其应用于一类发酵动力学模型参数的估计中。结果表明改进算法的参数辨识精度高，收敛速度也比较快，有效提高了模型建立的精度与效率，为解决实际系统中参数估计问题提供了一条可行的途径。

使用1stOpt软件进行Gompertz模型参数辨识