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基于跳跃Hash和异步共识组的区块链动态分片模型

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  • 2021-12-22
  • 阅读1397
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中国支付清算协会支付产业数字化转型发展白皮书330页

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  • 2021-11-23
  • 阅读1396
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企业数字化成熟度模型研究

企业数字化成熟度模型研究,模型算法的设计

  • 2021-06-23
  • 阅读1395
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数字化变电站继电保护系统的可靠性建模研究

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  • 2021-06-23
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大数据环境下科技文献用户阅读行为知识组织模型研究

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  • 2021-06-22
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困境溯源与模式创新_基于区块链的个人信息合作治理研究

困境溯源与模式创新_基于区块链的个人信息合作治理研究

  • 2021-12-22
  • 阅读1387
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MSET(多变量状态估计)算法

MSET(Multivariate State Estimation Technique)是由Singer等提出的一种非线性的多元预测诊断技术,是一种通过分析对比实际监测参数与设备正常运行时的健康数据为基础,对正常运行时的各个参数进行运算并做出估计,以这种正常的状态估计作为标准。当得到实际的运行数据时,同样以健康数据为基础,并找到实际数据与健康数据的关联程度,以此对实际运行状态做出估计,这种"程度"是通过权值向量来决定的,用于衡量实际状态与正常状态的相似性。最终对健康状态与实际运行状态的估计结果进行对比分折,并引入残差的概念,最终进行诊断。目前在核电站传感器校验、设备监测、电子产品寿命预测等方面有成功的应用。

  • 2022-08-14
  • 阅读1386

基于实车运行数据的锂离子电池健康状态估计

准确估计锂离子电池健康状态(State of health,SOH)对电动汽车安全管理具有重要意义,针对实车数据存在电池状态不完整、工况复杂、数据质量差的问题,该文提出面向实车数据的多工况健康因子提取SOH 联合估计方法。首先,提出实车运行数据工况重构方法,将数据划分为行驶片段和充电片段,降低电池工况复杂性。然后,分别构建行驶工况和充电工况的SOH评价模型用于SOH估计。对于行驶工况,选择内阻作为SOH评价指标,通过等效电路模型辨识内阻参数,基于 Auto-LightGBM的电池内阻建模方法估算SOH;对于充电工况,选择容量作为SOH 评价指标并通过提取恒流充电片段计算电池容量,再提取容量的影响特征,建立容量模型并估计电池SOH。结果表明,基于内阻和容量的建模方法平均绝对百分比误差均小于9%。最后,建立结合充电与放电的SOH综合评价模型,提出融合充放电片段的电池SOH联合估计方法,基于实车运行数据的SOH误差在2%以内,并在实验室数据和多辆实车数据上验证方法的可靠性和适应性。

  • 2024-06-08
  • 阅读1386
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