本文引用信息
基于粒子群的正交超平行空间滤波及其在SOC估计中的应用
王子赟, 季钢, 沈谦逸, 王艳, 纪志成
研究背景
01
技术路线
02
价值和意义
03
应用本文提出的基于粒子群优化的正交超平行空间滤波算法，通过搭建的锂离子电池运行状态分析平台进行算法验证，可以直观看出该方法的可行性与有效性。本方法通过粒子群算法在正交超平行空间结构内进行迭代寻优，并通过线性规划的方法构建更加紧致包裹系统状态的正交超平行空间，在完成系统状态估计的同时，最终得到空间结构保守性更低，并拥有更低的空间冗余度。
本文提出的滤波状态估计方法适用于其他工业系统环境中未知但有界干扰下的系统的状态估计, 也可以拓展应用于化工过程故障诊断、发电机故障检测等其实际工程的状态监测与分析问题。该方法对于提高设备运行的可靠性、安全性和有效性，减少不必要的经济损失，提高经济效益和社会效益具有重要意义。基于本文，进一步的研究方向为把本文扩展到时变系统、非线性系统的状态估计领域。
主要作者介绍
王子赟，博士，江南大学物联网工程学院副教授、硕士生导师，兼任江苏省自动化学会物联网与控制专委会秘书长、江苏省自动化学会青年委员，担任《Nonlinear Dynamics》《Circus Systems and Signal Processing》《系统仿真学报》《控制工程》等国内外学术期刊和美国控制会议、中国控制会议等国内外学术会议审稿人。主要从事复杂系统故障诊断与优化控制、非线性系统建模、空间几何仿射滤波估计、动力电池先进制造与安全诊断领域的研究工作。
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