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文档简介

[39]通过改进果蝇算法优化粒子滤波,提高了目标跟踪的精度并降低了所需粒子数量。因此,本文拟选用群智能算法之一的萤火虫算法来优化粒子滤波,并对传统萤火虫算法加以改进,模拟萤火虫优化思想的吸引行为和移动行为代替粒子滤波重采样来解决粒子贫化问题。参考文献杨莉莉.《交通工具的演进对人类社会发展的影响》教学设计[J].中国信息技术教育,2016(18):32-34.王小霞.道路机动车尾气污染物排放量的预测与控制措施研究[D].长安大学,2012.吕理舜.电动化推动电池与汽车产业变革[J].电子产品世界,2017,24(12):8-10,30.陆刚.新能源电动汽车为汽车行业带来重大变化[J].电力需求侧管理,2018,20(2):4.国家制造强国建设战略咨询委员会.《重点领域技术路线图(2015版)》[M].北京:电子工业出版社,2016,100-107.李龙刚,李立伟,杨玉新,等.基于改进灰狼优化与支持向量回归的锂电池健康状态预测[J].南京理工大学学报,2020,44(02):154-161+170.沈佳妮,贺益君,马紫峰.基于模型的锂离子电池SOC及SOH估计方法研究进展[J].化工学报,2018,69(1):309-316.张民.基于EKF的电动汽车锂离子电池SOC、SOH估算[D].辽宁:大连海事大学,2017.李龙刚.电动汽车锂电池SOH估算研究[D].青岛大学,2020.《中国公路学报》编辑部.中国汽车工程学术研究综述·2017[J].中国公路学报,2017,30(06):1-197.VirkarAV.Amodelfordegradationofelectrochemicaldevicesbasedonlinearnon-equilibriumthermodynamicsanditsapplicationtolithiumionbatteries[J].JournalofPowerSources,2011,196(14):5970-5984.PrasadGK,RahnCD.Modelbasedidentificationofagingparametersinlithiumionbatteries[J].JournalofPowerSources,2013,232(jun.15):79-85.JamesMarcicki,MarcelloCanova,etal.Designandparametrizationanalysisofareduced-orderelectrochemicalmodelofgraphite/LiFePO4cellsforSOC/SOHestimation[J].JournalofPowerSources,2013,237(3):310-324.RezvanizanianiSM,LiuZongchang,ChenYan,etal.Reviewandrecentadvancesinbatteryhealthmonitoringandprognosticstechnologiesforelectricvehicle(EV)safetyandmobility[J].JournalofPowerSources,2014,256(12):110-124.AnthonyBarré,DeguilhemB,SébastienGrolleau,etal.Areviewonlithium-ionbatteryageingmechanismsandestimationsforautomotiveapplications[J].JournalofPowerSources,2013,241(11):680–689.丁晓,薛金花,陈振宇,等.磷酸铁锂电池性能衰退与容量预测模型研究[J].电源技术,2019,43(06):1013-1016.RamadassP,HaranB,WhiteR,etal.MathematicalmodelingofthecapacityfadeofLi-ioncells[J].JournalofPowerSources,2003,123(2):230-240.HeH,XiongR,GuoH,etal.Comparisonstudyonthebatterymodelsusedfortheenergymanagementofbatteriesinelectricvehicles[J].EnergyConversion&Management,2012,64:113-121.GregoryL.Plett.Sigma-pointKalmanfilteringforbatterymanagementsystemsofLiPB-basedHEVbatterypacks[J].JournalofPowerSources,2004,134:262-276.JürgenRemmlinger,MichaelBuchholz,etal.State-of-healthmonitoringoflithium-ionbatteriesinelectricvehiclesbyon-boardinternalresistanceestimation[J].JournalofPowerSources,2011,196(12):5357-5363.罗悦.基于粒子滤波的锂离子电池剩余寿命预测方法研究[D].哈尔滨:哈尔滨工业大学,2012.SongYuchen,LiuDatong,YangChen,etal.Data-drivenhybridremainingusefullifeestimationapproachforspacecraftlithium-ionbattery[J].MicroelectronicsReliability,2017,75(6):142-153.WangShuai,ZhaoLingling,SuXiaohong,etal.PrognosticsofLithium-IonBatteriesBasedonBatteryPerformanceAnalysisandFlexibleSupportVectorRegression[J].Energies,2014,7(10):6492-6508.黄业伟.电动汽车锂离子动力电池健康状态估计方法研究[D].合肥工业大学,2014.LiuDatong,LuoYue,LiuJie,etal.Lithium-ionbatteryremainingusefullifeestimationbasedonfusionnonlineardegradationARmodelandRPFalgorithm[J].NeuralComputing&Applications,2014,25(34):557-572.ZhangYujie,LiuDatong,YuJinxiang,etal.EMAremainingusefullifepredictionwithweightedbaggingGPRalgorithm[J].MicroelectronicsReliability,2017,75(3):253-263.HeZhiwei,GaoMingyu,MaGuojin,etal.Onlinestate-of-healthestimationoflithium-ionbatteriesusingDynamicBayesianNetworks[J].JournalofPowerSources,2014,267(3):576-583.韦海燕,陈孝杰,吕治强,等.灰色神经网络模型在线估算锂离子电池SOH[J].电网技术,2017,41(12):4038-4044.JouinM,GouriveauR,HisselD,etal.Particlefilter-basedprognostics:Review,discussionandperspectives[J].MechanicalSystemsandSignalProcessing,2016,72:2-31KimJ,ChoBH.State-of-ChargeEstimationandState-of-HealthPredictionofaLi-Io

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