导读:本文包含了模型参数辨识论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:操纵性指数,参数辨识,发展趋势
模型参数辨识论文文献综述
张炜灵,蔡烽,霍龙[1]（2019）在《船舶操纵响应模型参数辨识的发展趋势分析》一文中研究指出在船舶操纵响应方程被广泛应用的过程中,如何快速准确地辨识操纵性指数一直都是研究的热门课题。论文主要针对辨识过程中存在的困难进行分析,着重介绍了近年来国内外关于操纵性指数辨识方面的研究。并结合目前的舰船操纵性发展方向,对操纵性指数的辨识进行了探讨。(本文来源于《舰船电子工程》期刊2019年11期）
赵铁军,王秀斌,虞跃[2]（2019）在《基于金属护层模型参数辨识的电缆单相故障单端测距方法》一文中研究指出电缆大部分故障均与金属护层相关,仅考虑缆芯电气结构参数的模型无法实现护层相关的故障测距。为解决配电网电缆单相故障测距困难的问题,提出了基于金属护层模型参数辨识的电缆单相故障单端测距方法。以配电网单相故障零模等效网络作为辨识模型,将故障距离、过渡电阻、对地电容作为模型的未知参数,利用电缆单相接地故障后缆芯和护层中的暂态信息并结合故障状态网络和零模等效模型,建立时域测距方程作为参数辨识目标函数,用最小二乘算法进行最优参数求解,得到故障距离。ATP-EMTP仿真结果验证了所提方法的有效性,且测距精度高。(本文来源于《电力系统保护与控制》期刊2019年21期）
杨鑫,茅云生,董早鹏,包涛,曾小龙[3]（2019）在《基于EKF的高速无人艇操纵响应模型参数辨识》一文中研究指出为了对高速无人艇的操纵性能进行预报,提升其操控性,需要准确地获得无人艇操纵响应模型的各项参数.针对传统实验方法下获取模型参数缺陷,提出一种基于EKF的高速无人艇操纵响应模型参数辨识方法.首先利用差分法对高速无人艇的二阶非线性操纵响应模型进行离散化,并通过变换将其转化成基于EKF的增广状态向量形式.基于四阶龙格-库塔法,仿真模拟辨识模型的输入数据,并对转化后的状态向量进行辨识,进一步解方程得到响应模型各项参数的辨识结果.对响应模型的各项参数进行敏感性分析,得到各参数对模型输出结果的敏感系数,从而对参数辨识结果误差分析论证.通过对原始模型和辨识模型的操纵运动仿真结果对比分析,验证了基于EKF所得到的辨识模型具有良好的泛化能力,能够更好的对高速无人艇进行操纵运动控制和预报.(本文来源于《武汉理工大学学报(交通科学与工程版)》期刊2019年05期）
褚式新,茅云生,董早鹏,杨鑫,黄铖[4]（2019）在《基于UKF的无人艇操纵响应模型的参数辨识》一文中研究指出为解决无人艇(unmanned surface vessel,USV)的操纵性预报问题,提出一种基于无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)的辨识方法用于获取无人艇二阶非线性操纵响应模型参数.首先在Matlab平台上进行20°Z形仿真操纵实验,基于差分法对辨识模型离散化,运用设计的UKF算法展开辨识,并分析其辨识过程中的收敛性,将辨识结果在实验室平台上进行10°,20°和30°半物理仿真正弦和Z形操纵性实验.结果表明,UKF是一种有效的辨识算法,辨识结果能有效的预报无人艇的操纵性预报.(本文来源于《武汉理工大学学报(交通科学与工程版)》期刊2019年05期）
孙玉博,乔东生,汤威,闫俊,周道成[5]（2019）在《主动式截断锚泊系统模型试验执行机构的模型参数辨识》一文中研究指出针对深水锚泊系统主动式截断模型试验中截断点处的运动,选取Stewart平台作为执行机构,实时追踪截断点处的运动。首先建立Stewart平台的运动学正反解模型,然后基于MATLAB/Simulink进行模型的仿真及验证,最后分别利用MATLAB系统辨识工具箱和RBF神经网络系统辨识方法,对驱动平台运动的PMSM电机进行模型参数辨识,比较两种方法对执行机构驱动电机模型辨识的优劣。(本文来源于《第十九届中国海洋（岸）工程学术讨论会论文集（上）》期刊2019-10-11）
和嘉宇,宗鸣[6]（2019）在《微型断路器中电热式电流测量法参数辨识的模型研究》一文中研究指出随着智能断路器的不断发展,万能式断路器以及塑壳式断路器均得到了不同程度的智能化,但是微型断路器的智能化受限于体积、成本等因素很难进行实现。其中,实时监测电流是断路器智能化必不可少的步骤。为实现电流的实时监测,本文首先介绍了影响微型断路器温升变化的因素,并简单叙述了参数辨识的原理,通过对热平衡原理的分析,确定了需要辨识的参数分别是什么。运用电热式电流测量的方法,通过辨识有限的参数,从而达到预测电流的目的。(本文来源于《第十六届沈阳科学学术年会论文集（理工农医）》期刊2019-10-10）
张佳倩,刘志虎[7]（2019）在《基于模型参数辨识和扩展卡尔曼滤波的锂电池荷电状态估计》一文中研究指出锂电池的荷电状态(SOC)估计作为电池管理系统的关键技术之一,直接影响到整个电池管理系统(BMS)的功能和效率。针对一般的简单多项式拟合SOC-OCV曲线提出了改进,采用了分段拟合的方式,能够降低拟合公式的阶数,提高拟合精度。结合戴维南(Thevenin)等效电路,以及充放电实验和混合脉冲功率特性(HPPC)实验进行参数辨识,得到状态方程和观测方程,采用扩展卡尔曼滤波算法(EKF)对锂电池的不同工况进行SOC估计。仿真结果表明,分段拟合SOC-OCV曲线能有效提高SOC估计精度,减少计算量。(本文来源于《工业控制计算机》期刊2019年09期）
王维强,张力,张吉,严运兵[8]（2019）在《高低温下LiFePO_4电池模型参数辨识与验证》一文中研究指出利用电池端电压可对荷电状态进行估算,为提高估算精度,需准确计算或测量端电压数据,电池处在高低温环境时,同样的荷电状态,端电压是有所不同的。对于同一电池和模型,如何消除高低温下这种差别,使估算更为接近真值是个需要认真对待的问题。可变模型参数是尝试解决该问题方法之一。该方法建立具有双极化效应的等效电路模型,结合最小二乘拟合法能辨识出模型参数在不同温度下放电时的变化规律。在高低温环境下对锂离子电池进行恒流脉冲放电实验,结果表明,使用变参数的电池模型更能准确识别端电压信号进行SOC估算,与固定参数相比,模型精度提高了50.4%。(本文来源于《电源技术》期刊2019年09期）
曹亚丹,魏顺行,徐恭贤[9]（2019）在《埃博拉流行病的离散logistic动力学模型及其参数辨识》一文中研究指出研究了埃博拉流行病的传染动力学模型建立及其参数辨识问题,构建了埃博拉流行病的离散logistic动力学模型,给出了参数辨识优化问题,该优化问题可以计算所提离散logistic数学模型的最优参数值.基于世界卫生组织统计的几内亚、塞拉利昂和利比里亚等西非国家的病例数据,拟合出所构建埃博拉离散logistic动力学模型的最优参数值,并对其进行了参数分析.结果表明,埃博拉流行病在每个西非国家的传染情况不相同,而且叁个西非国家的染病者增长率与抑制常数也具有较大的差异.与已有连续logistic模型的参数辨识结果相比,本文离散logistic模型的参数辨识误差值更小,说明离散logistic模型能够更好地描述埃博拉流行病的传染动力学.(本文来源于《渤海大学学报(自然科学版)》期刊2019年03期）
孙涛,龚国庆,陈勇[10]（2019）在《基于参数辨识的锂电池Simscape模型分析研究》一文中研究指出电动汽车的高速发展对于建立更准确的动力电池模型提出了更高的要求。而锂电池在工作过程中,系统内部参数会因环境及负载工况而发生变化。以锂电池的等效电路模型为基础,考虑工作温度及荷电状态对于锂电池元件参数的影响,通过锂电池充放电实验与复合脉冲特性实验及数值分析和优化方法辨识模型中各元件参数。依托Simscape模块搭建锂电池等效电路模型与充放电模型,在模型中运用安时计量法并考虑温度因素实现SOC估算。实验结果表明,该模型能简易准确地模拟电池在不同工况下的实际特性,为电动汽车动力电池的测试与研发提供设计思路。(本文来源于《电源技术》期刊2019年08期）
模型参数辨识论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
电缆大部分故障均与金属护层相关,仅考虑缆芯电气结构参数的模型无法实现护层相关的故障测距。为解决配电网电缆单相故障测距困难的问题,提出了基于金属护层模型参数辨识的电缆单相故障单端测距方法。以配电网单相故障零模等效网络作为辨识模型,将故障距离、过渡电阻、对地电容作为模型的未知参数,利用电缆单相接地故障后缆芯和护层中的暂态信息并结合故障状态网络和零模等效模型,建立时域测距方程作为参数辨识目标函数,用最小二乘算法进行最优参数求解,得到故障距离。ATP-EMTP仿真结果验证了所提方法的有效性,且测距精度高。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
模型参数辨识论文参考文献
[1].张炜灵,蔡烽,霍龙.船舶操纵响应模型参数辨识的发展趋势分析[J].舰船电子工程.2019
[2].赵铁军,王秀斌,虞跃.基于金属护层模型参数辨识的电缆单相故障单端测距方法[J].电力系统保护与控制.2019
[3].杨鑫,茅云生,董早鹏,包涛,曾小龙.基于EKF的高速无人艇操纵响应模型参数辨识[J].武汉理工大学学报(交通科学与工程版).2019
[4].褚式新,茅云生,董早鹏,杨鑫,黄铖.基于UKF的无人艇操纵响应模型的参数辨识[J].武汉理工大学学报(交通科学与工程版).2019
[5].孙玉博,乔东生,汤威,闫俊,周道成.主动式截断锚泊系统模型试验执行机构的模型参数辨识[C].第十九届中国海洋（岸）工程学术讨论会论文集（上）.2019
[6].和嘉宇,宗鸣.微型断路器中电热式电流测量法参数辨识的模型研究[C].第十六届沈阳科学学术年会论文集（理工农医）.2019
[7].张佳倩,刘志虎.基于模型参数辨识和扩展卡尔曼滤波的锂电池荷电状态估计[J].工业控制计算机.2019
[8].王维强,张力,张吉,严运兵.高低温下LiFePO_4电池模型参数辨识与验证[J].电源技术.2019
[9].曹亚丹,魏顺行,徐恭贤.埃博拉流行病的离散logistic动力学模型及其参数辨识[J].渤海大学学报(自然科学版).2019
[10].孙涛,龚国庆,陈勇.基于参数辨识的锂电池Simscape模型分析研究[J].电源技术.2019