内容概要：本文探讨了锂离子电池二阶RC等效电路模型的参数辨识方法，重点介绍了递推最小二乘法的应用。文章首先概述了锂离子电池在电动汽车和可再生能源系统中的重要性，随后详细解释了二阶RC等效电路模型的组成及其在模拟电池动态行为方面的作用。接着，文章阐述了如何从可靠的数据源（如NASA）获取电流、电压和SOC数据，并在MATLAB中进行预处理。然后，详细描述了递推最小二乘法的具体步骤，展示了如何通过这种方法来估计模型的关键参数，如时间常数和欧姆内阻。最后，通过对参数辨识结果的误差分析，验证了模型的准确性和可靠性，误差控制在3%以内。 适合人群：从事电池管理、电动汽车和可再生能源系统的研究人员和技术人员，尤其是那些希望深入了解锂离子电池建模和参数辨识的人群。 使用场景及目标：① 使用MATLAB进行锂离子电池二阶RC等效电路模型的参数辨识；② 利用递推最小二乘法提高模型精度；③ 对参数辨识结果进行误差分析，确保模型的准确性和可靠性。 其他说明：文中还提供了NASA官方电池数据的下载地址及相关参考文献，为研究人员提供了丰富的数据资源和理论支持。

内容概要：本文介绍了一款基于MATLAB的弧齿锥齿轮啮合轨迹分析程序，旨在解决传统手工计算方法耗时费力且误差大的问题。该程序能够自动根据输入的齿轮参数生成啮合轨迹图并计算传递误差。文中详细解释了关键参数如齿数、法向模数、压力角、螺旋角、节锥距和齿面宽度的作用，并展示了如何通过循环体进行接触点计算以及传递误差的计算方法。此外，还提到了一些实用技巧，如调整theta采样密度以提高轨迹平滑度、利用T矩阵实现空间旋转、引入misalign变量模拟装配误差等。最终输出的三维啮合轨迹图和传递误差曲线为工程师提供了直观的数据支持。 适用人群：从事齿轮工程及相关领域的技术人员，尤其是需要频繁进行齿轮接触分析的工程师。 使用场景及目标：适用于需要快速准确地获取弧齿锥齿轮啮合轨迹和传递误差的情况，帮助工程师优化齿轮设计，减少因参数选择不当引起的故障，提高工作效率。 其他说明：该程序默认假设理想润滑条件，在特殊工况下需适当调整参数。同时，程序中附带了一个趣味性的彩蛋功能，可通过命令行触发显示一首齿轮主题的俳句。

基于MATLAB的锂离子电池二阶RC等效电路模型参数辨识研究——递推最小二乘法及其数据调整分析，附NASA官方电池数据下载地址及误差分析参考,基于MATLAB的锂离子电池二阶RC等效电路模型参数辨识研究——递推最小二乘法在电流电压及SOC数据中的应用，附NASA官方电池数据下载与误差分析,MATLAB锂离子电池二阶RC等效电路模型—递推最小二乘法参数辨识附参考文献 读取电流、电压和SOC数据，利用递推最小二乘法进行参数辨识，数据可调整，附NASA官方电池数据下载地址，参数辨识结果好，误差在3%以内，参考文献详细 ,MATLAB; 锂离子电池; 二阶RC等效电路模型; 递推最小二乘法; 参数辨识; 数据调整; NASA官方电池数据下载地址; 误差在3%以内; 参考文献。,MATLAB锂离子电池RC等效电路模型参数辨识研究

人工势场法换道避撞与MPC模型预测控制联合仿真研究：轨迹规划与跟踪误差分析,人工势场法道主动避撞加mpc模型预测控制，carsim和simulink联合仿真，有规划和控制轨迹对比图。 跟踪误差良好，可以作为学习人工势场方法在自动驾驶汽车轨迹规划上的应用资料。 ,核心关键词：人工势场法; 换道; 主动避撞; MPC模型预测控制; Carsim和Simulink联合仿真; 规划; 控制轨迹对比图; 跟踪误差。,"人工势场法与MPC模型预测控制联合仿真：自动驾驶汽车换道避撞策略研究" 在自动驾驶汽车技术的开发中，轨迹规划与控制是确保车辆安全、平稳运行的核心技术之一。人工势场法作为一种启发式方法，在轨迹规划上有着广泛的应用。通过模拟物理世界中的力场效应，人工势场法能够在复杂的驾驶环境中为自动驾驶车辆提供一条避开障碍物、实现平滑换道和避撞的路径。这种方法通过对势场的计算，指导车辆避开高势能区域，从而找到一条低势能的最优路径。 MPC（Model Predictive Control，模型预测控制）是一种先进的控制策略，它通过建立车辆的动态模型并预测未来一段时间内的车辆状态，从而实现对未来控制动作的优化。在自动驾驶领域，MPC能够结合车辆当前状态、未来期望状态以及约束条件（如速度、加速度限制等），实时地计算出最优的控制输入序列，以达到预定的行驶目标。 当人工势场法与MPC模型预测控制相结合时，不仅可以实现复杂的轨迹规划，还可以通过MPC的预测能力提升轨迹的跟踪性能。这种联合仿真研究，利用Carsim软件进行车辆动力学模型的建模和仿真，再通过Simulink进行控制策略的实现和验证，能够有效地分析轨迹规划与控制的性能，尤其是跟踪误差。 在本次研究中，通过Carsim和Simulink的联合仿真，可以清晰地展示出规划轨迹与控制轨迹之间的对比。这种对比有助于直观地评估控制策略的优劣，并为自动驾驶汽车的进一步开发提供指导。研究中提到的跟踪误差良好，说明了联合使用人工势场法和MPC模型预测控制能够有效地降低误差，提高轨迹跟踪的精确度。 本研究不仅在技术上取得了进展，同时也为学习和理解人工势场方法在自动驾驶汽车轨迹规划上的应用提供了宝贵的资料。通过对人工势场法的理解和掌握，工程师和研究人员可以更好地设计出符合实际需求的自动驾驶系统。而MPC模型预测控制的引入，则进一步提升了系统的智能化水平，使得自动驾驶汽车能够在更复杂的交通环境中安全、高效地行驶。 人工势场法与MPC模型预测控制的联合应用，为自动驾驶汽车的轨迹规划与控制提供了一种新的思路和技术路线。这种结合不仅优化了路径选择，还提高了控制精度，为自动驾驶汽车的商业化落地奠定了坚实的技术基础。

火炮射弹的初速是炮弹弹道测量的一个重要参数。介绍了多普勒测速雷达的工作原理基础上，根据弹道径向速度和切向速度的关系，推导出了测速雷达的速度转换公式，并用数学中求偏导数的方法对由速度引起的测速误差进行了分析。结果显示，弹丸切向速度测量误差是在进行速度转换时由径向速度测量误差传播过来的，速度转换公式的不精确性也会产生切向速度误差，并且经速度转换后测速误差略有增加。因此，提出的方法对测速雷达进行测速精度测试时有指导修正意义。

自由曲面匀光透镜被广泛应用于发光二极管(LED)照明中。传统的基于几何近似的自由曲面求解方法，由于存在建模误差，导致求解的面型不够精确，照明面均匀性下降。提出了一种误差分析及补偿方法，通过建立面型误差和出射角度误差之间的联系，结合光线追迹，实现了面型误差的准确量化和修正。采用该方法，针对1000 mm 工作距离，直径200 mm 照明范围的景观照明透镜进行了补偿设计，并用Lighttools 软件进行了仿真。结果表明：点光源模拟情况下，相对于传统几何近似求解方法，照明均匀性(最小照度/平均照度)由68.0%提升到98.5%；1 mm×1 mm尺寸LED 光源模拟情况下，在直径160 mm 的照明范围内，均匀性达到91.8%，具有良好的实用性。

通过星敏感器和红外地敏观测星光角距是目前实现卫星天文自主导航最为工程可行的方法，但由于星上敏感器在测量过程中不可避免的会引入外部环境测量误差，导致观测量星光角距存在偏差，最终会造成卫星定轨结果不精确。为解决这一问题，结合实验数据分析，最终确定了敏感器存在的系统误差是造成卫星天文导航定轨精度较低的最大误差源，并利用最小二乘方法对敏感器系统误差进行标定，将标定之后的观测量通过卡尔曼滤波算法进行噪声消除，使观测量更加准确。最后，利用星上实际下传数据对此方法进行验证，取得了良好的效果。

基于动态Allan 方差的光纤陀螺随机误差分析及算法改进

“非良导体热导率的测量”大学物理实验的误差分析及改进，邓敏，李华，“非良导体热导率测量”实验是大学物理实验中很重要的一个实验。实验数据的处理比较繁琐且精确度不高。利用Origin软件处理数据中的

微机电（MEMS）陀螺仪的随机漂移误差较大，严重影响导航精度。针对上述问题，首先利用Allan方差分析了MEMS陀螺的随机漂移误差；然后基于小波阈值去噪算法处理陀螺信号的高频噪声，建立了硬阈值函数和软阈值函数，并通过两种函数对陀螺信号进行小波阈值去噪处理。实验结果表明：较之硬阈值函数，软阈值函数去噪效果更佳，去噪后信号标准差更低，量化噪声、角度随机游走和零偏不稳定性分别下降了97.34%、97.62%、57.07%。