【摘 要】
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针对获得准确蓄电池模型的问题,提出一种基于改进蜻蜓算法的铅酸蓄电池参数辨识方法。原始蜻蜓算法存在收敛效率低和易陷入局部最优的缺陷。利用Tent混沌映射具有均匀性和有
【机 构】
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燕山大学工业计算机控制河北省重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金重点资助项目(U1260203),河北省自然科学基金资助项目(F2020203014)
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针对获得准确蓄电池模型的问题,提出一种基于改进蜻蜓算法的铅酸蓄电池参数辨识方法。原始蜻蜓算法存在收敛效率低和易陷入局部最优的缺陷。利用Tent混沌映射具有均匀性和有序性的特点,提高初始种群的多样性;利用精英反向群策略能充分利用优秀个体的特点,扩大种群的搜索空间;引入S型函数改进蜻蜓算法的步长更新权重,S型函数具有前期变化速度较快、后期趋于平稳的特点,可提高算法由全局搜索向局部开发过渡的平衡性,且在各阶段均保持较高的寻优效率。标准测试函数验证了改进算法的效果。利用改进蜻蜓算法对铅酸蓄电池的三阶Theveni
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