摘要：为解决无迹卡尔曼滤波(UKF)算法对锂电池荷电状态(SOC)估计精度不高的问题,结合极限学习机(ELM)与UKF间的互补优势,提出了一种带状态检测机制的ELM-UKF组合算法估计锂电池SOC。首先,算法利用UKF估计电池SOC的相关滤波数据作为样本集训练ELM模型,将训练成功的ELM模型用于在线补偿UKF的SOC估计误差,进而实现估计偏差的实时修正;其次,算法针对ELM模型预测输出设计了状态检测机制,以此减小ELM模型预测输出过拟合对SOC估计波形平滑度的影响。试验结果表明,相较于单一类型的算法,所提出的组合算法具有良好的鲁棒性和泛化性,能有效提升锂电池SOC的估计效果。

摘要：一种通过单片机ATMEGA32控制AD9850芯片的输出模拟信号电流输出量大小来实现对0～20MHz输出信号的幅度实现0～10V调节的方法,实验结果证明,这种设计方法的控制手段更直接、更精确、更灵活。

摘要：针对监测区域内无线传感器网络节点部署容易出现分布不均匀、有效覆盖率低等问题,提出一种多策略混合改进哈里斯鹰算法的WSN节点覆盖优化策略。利用Fuch无限折叠混沌初始化、自适应精英个体对立学习、正余弦优化和高斯与拉普拉斯最优解变异策略对标准哈里斯鹰优化算法的性能进行改进。利用改进算法求解WSN节点覆盖优化问题,以监测区域网络覆盖率最大为目标,对节点部署位置寻优。实验结果表明,改进策略能够得到更高的网络覆盖率,减少传感节点冗余,延长网络生存时间。

摘要：为了解决普通锂电池充电器可能造成过充、欠充及充电速度较慢的问题,利用单片机STC12C5A60S2,以电压型PWM控制器KA7500B为核心,设计一种BUCK型智能锂电池充电器,该系统分阶段以恒流或恒压的充电方式对锂电池充电,具有过流、过压保护。实验结果表明,该智能充电器可快速、高效及可靠的对锂电池充电,比普通锂电池充电器充电速度提高约一小时左右。