王泰华
- 作品数：48 被引量：140H指数：7
- 供职机构：河南理工大学电气工程与自动化学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金博士科研启动基金河南省控制工程重点学科开放基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电气工程矿业工程电子电信更多>>
- 基于AG-BP算法的锂电池模型参数在线估计
- 2020年
- 对现有锂电池DP(dual-polarized)模型及其参数辨识方法进行研究,提出基于AG-BP算法的双极化锂电池模型参数在线辨识方法。结合混合动力脉冲测试和MATLAB CF曲线拟合工具箱得到神经网络的训练及测试数据库。结合正弦脉冲电流注入法,将注入电池的电流幅值、频率、电池电压响应幅值、温度、SOC(state of charge)作为BP神经网络的输入参数,实现了基于BP (back propagation)神经网络的锂电池DP(double polarization)模型的参数估计。将BP神经网络的权值矩阵、阈值向量作为基因编码,运用遗传算法实现了对神经网络的初始权值和阈值进行优化,提高了参数估计精度,并通过仿真实验对系统的参数估计精度进行了验证。
- 张书杰王泰华袁永军
- 关键词：参数估计锂电池遗传算法
- 基于短时弛豫电压与IBAS-BP网络的SOH估算
- 2024年
- 为提高锂电池健康状态(SOH)的在线估算精度,提出一种基于短时弛豫电压与IBAS-BP网络的SOH估算方法.首先,通过分析不同静置时间的弛豫电压与SOH的关系,选取10秒时的弛豫电压曲线进行特征提取,采用主成分分析法对所提取特征融合与降维,降低模型复杂度和特征间的冗余.其次,通过动态步长和S型权重改进BAS算法并对BP网络的初始权阈值寻优,建立IBAS-BP网络.再次,利用MD-MTD增强的数据训练IBAS-BP网络实现SOH估算.结果表明,由10秒内的弛豫电压中所提取的特征能有效反应电池的老化,可用于SOH的估算;与其它模型相比,所建IBAS-BP模型的估算精度更高,误差均保持在0.5%以内.最后,基于所提方法利用LabVIEW搭建了一种模拟电池在环管理系统,为电池安全管理提供了参考依据.
- 张家乐王泰华李亚飞
- 基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划被引量：24
- 2022年
- 针对基本蚁群算法(ACA)在移动机器人路径规划中存在收敛速度慢、局部最优等问题,研究一种改进蚁群算法。通过修改距离启发函数和建立一个判断节点夹角大小的夹角指数启发函数的方法,提高蚁群算法搜索最优路径的效率;采用部分较优路径信息素增量分段更新方式,提高蚁群算法搜索路径长度的最优性;此外为了快速搜索到最优路径,采用一种基于等差数列的自适应信息素挥发系数。经MATLAB仿真分析,验证了改进蚁群算法的可行性和有效性。
- 刘加奇王泰华董征
- 关键词：路径规划移动机器人蚁群算法
- 基于深度校企合作的大学生创新能力培养模式研究
- 由于行业企业在高校人才培养方案的制定过程中参与度较低,造成高校输出的人才往往与社会现实需要脱节。本文在研究校企合作培养大学生创新实践能力以及相应开展教育教学改革的基础上,建立了高校、企业和学生三方共赢的合作机制,创建了人...
- 李伟伟郑征王泰华
- 关键词：深度校企合作
- 文献传递
- 煤矿井下下向孔排水装置
- 本实用新型公开了一种煤矿井下下向孔排水装置，包括均用于插入抽采孔的喷气管和排渣管，喷气管顶端连接出气管，喷气管底部设有喷气器,排渣管设有进渣口。本实用新型是一种用于解决煤矿井下抽采钻孔积水渣的简单高效排水装置。
- 苏现波王泰华刘晓蔡正龙张双斌郝殿宋俊杰
- 文献传递
- 煤矿井下超宽带脉冲电路的设计和仿真被引量：2
- 2013年
- 为提高煤矿通信安全水平,把超宽带无线通信技术引入煤矿井下的无线通信上来,设计了脉冲产生电路,采用雪崩三极管元器件搭设硬件电路。仿真中产生了宽度为740.741 ps的负高斯脉冲,得出影响脉冲的重要参数。设计电路最大的创新是采用三极管的并联产生脉冲,串联了电感使脉冲的峰值进一步增加,并在电感两端并联了续流二极管,避免了电感在井下产生反电动势引起的电火花,确保了煤矿井下的生产安全。
- 王泰华张艳明
- 关键词：无线通信系统
- 矿井提升机双PWM变频调速关键技术研究与应用
- 郑征余发山王新陶海军陶慧张展韩素敏杨海柱靳宝会宋青东王莉王泰华赵铁赵文波
- 项目来源于河南省重点科技攻关项目:"矿井提升机双PWM变频调速技术的研究"(082102240008).技术原理及性能指标:技术原理:(1)以新建的双PWM四象限变频器数学模型为基础,提出了消除变频器谐波的控制算法、整流...
- 关键词：
- 关键词：矿井提升机变频调速系统整流器
- 基于主成分分析与ILM-DGRBF网络的SOH估算
- 2023年
- 针对锂离子电池健康状态(SOH)估算精度低的问题,提出一种基于主成分分析(PCA)与改进LM算法-双高斯核RBF(ILM-DGRBF)神经网络的方法,实现了SOH的准确估算。首先,提取与锂离子电池容量衰退高度相关的健康因子(HI),采用PCA方法进行降维处理,减少HI之间冗余度。其次,创建双高斯核RBF神经网络,利用改进LM算法实现网络参数在线学习,建立ILM-DGRBF神经网络。再次,利用数据增强的电池测试数据训练ILM-DGRBF实现SOH估算。验证表明,经PCA降维得到的主成分1能够有效地反应锂离子电池的老化趋势,可用于SOH的估算;与其他模型相比,所建ILM-DGRBF模型具有更高的估算精度和更好的鲁棒性,估算结果的误差控制在1.5%以内。最后,基于该方法构建一种新的SOH智能估算系统,为电池安全管理提供参考依据。
- 李亚飞王泰华张润雨张家乐
- 关键词：锂离子电池主成分分析RBF神经网络高斯核函数LM算法
- 单交叉路口交通信号灯的多相位模糊控制
- 本文讨论了城市单交叉路口交通信号灯的控制问题.依据各车道的车流信息,以路口流通能力最大或排队候车时间最短为目标,提出了一种以车辆等待数量确定红绿灯信号控制的多相位模糊控制方法.并设计了一个多相位模糊控制器用于单交叉路口多...
- 王泰华郭宇
- 关键词：交通信号灯多相位模糊控制
- 文献传递
- 基于BP-PSO算法的锂电池低温充电策略优化被引量：3
- 2020年
- 为了提高低温下锂离子电池的充电性能,降低其低温充电老化速率和充电时间,从而促进新能源汽车在低温地区的推广,进行了一系列锂离子电池低温充放电循环老化试验,基于大量低温充放电试验数据,分析了低温环境下不同充电条件对锂离子电池老化速率的影响。建立了用于锂离子电池低温充电老化速率估计的BP神经网络模型。在此基础上引入粒子群优化算法对传统CC-CV充电策略进行优化,将整个充电过程分为两个阶段,第一阶段,在达到充电截至电压前,采用粒子群优化算法寻找近似最优充电曲线,第二阶段采用常规的恒压充电。以低温容量衰退速率估计模型为基础,将低温充电老化速率和充电时间加权求和得到的多目标优化方程作为粒子群优化算法的适应度函数,在适应度函数中引入权值系数"g"来权衡两个优化目标的数量级,用粒子群优化算法进行迭代优化。测试结果表明所建立的低温充电老化模型对锂电池低温充电容量衰退速率具有较高的估计精度,优化后的充电策略能有效减小锂电池低温充电老化速率和充电时间。
- 王泰华张书杰陈金干
- 关键词：锂离子电池BP神经网络粒子群优化算法
