基于MPSO-LM算法的车用电池组SOC预测

在对车用氢镍电池组进行了不同工况和温度下的充放电实验,获取了大量能真实反映电池动态行为和特征的实验数据的基础上,建立了一个Back-propagation神经网络的车用动力电池组的仿真模型,实现对电池SOC的预测。为提高BP算法的训练速度和估算精度,设计了一种将改进粒子群算法(MPSO)与Leyenberg-Marquardt(LM)算法组合使用的混合算法(MPSO-LM)用于优化训练BP神经网络。仿真结果表明,所提议的MPSO-LM算法比BP算法更有效,具有较快的收敛速度和较高的预测精度。测试结果中97%数据达到5%的误差或更小。

摄影测量图象扫描仪的几何对准和定标

本文描述高分辨率摄影测量图象扫描仪的结构,给出线列敏感器、物透镜和两轴平台相互对准的顺次步骤。通过几何光学的推导,支持所推荐的对准次序。然后,对格栅板进行扫描和分析,验证总的系统几何性能,在X和Y方向上均方根(RMS)误差为5μm。