纯电动汽车磷酸铁锂电池组的建模及优化

鉴于传统神经网络和支持向量机机理复杂、计算量大的缺陷,很难实时跟踪磷酸铁锂电池组复杂快速的内部反应,影响电池荷电状态的估算精度,提出应用一种简单、有效的极限学习机对一额定容量为100Ah、额定电压为72V的纯电动汽车磷酸铁锂电池组建模,并分别与BP神经网络、RBF神经网络、支持向量机进行对比。随后,以学习时间和泛化性能为优化目标,应用粒子群方法寻找最佳隐层节点个数。结果表明,基于极限学习机的磷酸铁锂电池组模型的学习时间、泛化性能优于BP神经网络、RBF神经网络、支持向量机;隐层节点优化后,模型的学习时间和泛化性能达到最优。     

基于ELM的硫熏强度软测量模型

硫熏强度是亚法糖厂澄清工段的关键工艺参数之一。硫熏强度过低会影响澄清效果,过高会造成成品糖二氧化硫残留过高。目前由于缺乏合适的硫熏强度在线测量装置,该参数主要采用人工取样和离线化验的检测方式,化验滞后时间较长,难以根据该指标及时指导实际生产的问题。为此本文采用极限学习机(ELM)方法建立了硫熏强度软测量模型,并与基于支持向量机(SVM)、径向基函数(RBF)神经网络和反向传播(BP)神经网络的硫熏强度软测量模型进行对比分析。结果显示,基于ELM的硫熏强度软测量模型具有训练收敛速度快、模型精度高和泛化性能好等优点,可以满足实际糖厂澄清工段的要求。