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J-GLOBAL ID：202102266380674495   整理番号：21A0009624

可変方向忘却を伴う再帰的最小二乗を用いた電池パラメータ同定【JST・京大機械翻訳】

Battery Parameter Identification Using Recursive Least Squares with Variable Directional Forgetting

著者 (4件)： Zhu Kun (Huazhong University of Science and Technology,Key Laboratory of Image Processing and Intelligent Control, School of Artificial Intelligence and Automation,Wuhan,China,430074) ,  Wan Yiming (Huazhong University of Science and Technology,Key Laboratory of Image Processing and Intelligent Control, School of Artificial Intelligence and Automation,Wuhan,China,430074) ,  Li Chenou (Huazhong University of Science and Technology,Key Laboratory of Image Processing and Intelligent Control, School of Artificial Intelligence and Automation,Wuhan,China,430074) ,  Luo Xin (Huazhong University of Science and Technology,Key Laboratory of Image Processing and Intelligent Control, School of Artificial Intelligence and Automation,Wuhan,China,430074)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICCA  ページ： 755-760  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 正確な電池モデルは,電池管理の様々なタスクを実行するために重要である。バッテリーモデルパラメータは作動条件により変化し,パラメータ推定のための連続更新を必要とする。忘却戦略による再帰的最小二乗アルゴリズムは,オンラインで時変パラメータを推定するために広く使われている。しかし,オンラインデータは電池操作によって変化し,従って,データは十分な励起を含まないかもしれない。オンラインデータが持続的に刺激されないとき,電池文献におけるほとんどの既存の忘却戦略は共分散ブローアップに悩まされ,それはアルゴリズムが確実にパラメータを同定することができないことを意味する。非持続性励振に対処するために,可変方向忘却による再帰的最小二乗アルゴリズムを,電池パラメータ推定のために本論文で提示した。すべての古い情報を割引する代わりに,十分な励起の方向にのみ忘れる。忘却因子は励起に基づいて適応的に調整することができ,それはアルゴリズムの安定性と追跡能力の間のトレードオフを強化する。時変パラメータによる電池シミュレーションモデルを用いて,提案アルゴリズムの有効性を説明した。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *最小二乗法 ,  *電池 ,  シミュレーションモデル ,  共分散 ,  励振 ,  二次電池 ,  パラメータ推定 ,  有効性
準シソーラス用語： *パラメータ同定 ,  モデルパラメータ ,  運転条件 ,  オンライン ,  時変パラメータ ,  電池モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 可変 ,  忘却 ,  最小二乗 ,  電池 ,  パラメータ同定