针对标准无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman filter, UKF) 算法本身存在着因状态误差协方差矩阵无法实现Cholesky分解而导致滤波发散的隐患，以及在电池状态估计过程中由离线标定的电池等效模型参数而造成的累积误差的问题，本文发展了一种平方根无迹卡尔曼滤波(Square-root unscented Kalman filter, SR-UKF)算法，并设计了一种电池状态联合估计策略。首先快速SR-UKF算法通过对观测方程进行准线性化处理，降低了每次无迹变换时的计算开销；然后在迭代过程中，用状态误差协方差矩阵的平方根代替状态误差协方差矩阵，该平方根是由QR分解与 Cholesky因子的一阶更新得到，解决了UKF 算法迭代过程中可能由计算累积误差引起状态误差协方差矩阵负定而导致滤波结果发散的问题，保证了电池荷电状态(State of charge，SOC)在线滚动估计的数值稳定性；最后采用联合估计策略，对电池等效模型参数进行实时辨识，保证了电池等效模型的准确性与有效性，从而提高了电池SOC的估计精度。仿真对比结果验证了快速SR-UKF算法以及电池状态联合估计策略的可行性与鲁棒性

一） 了解常用的测试输入信号； 二） 熟悉描述二阶系统性能的各项指标 三） 熟练理解二阶系统的性能 四） 掌握基于主根的高阶系统的二阶近似分析法 五） 掌握阻尼比的估计方法 六） 掌握由传递函数的极点位置来描述闭环反馈系 统 的瞬态响应的方法 七） 掌握反馈控制系统稳态误差的计算方法 八） 理解控制系统性能指标的概念

一） 了解常用的测试输入信号； 二） 熟悉描述二阶系统性能的各项指标 三） 熟练理解二阶系统的性能 四） 掌握基于主根的高阶系统的二阶近似分析法 五） 掌握阻尼比的估计方法 六） 掌握由传递函数的极点位置来描述闭环反馈系 统 的瞬态响应的方法 七） 掌握反馈控制系统稳态误差的计算方法 八） 理解控制系统性能指标的概念

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一、 目的要求 掌握：掌握成组设计和配对设计资料的优势比的 意义、计算和置信区间估计的方法。 熟悉：成组设计资料优势比的假设检验方法； M-H分层分析方法及其趋势检验方法；1:1配 对设计两分类变量优势比的假设检验方法。 了解：病例-对照研究的设计及需要注意的问题； 偏倚的种类与控制方法；病例-对照研究的样 本含量估计

 Modeling strategies of SEM（模型的用途）  Model confirmation：验证（confirmatory）先设模型的恰当性  Model generation：设起始模型，与观察数据比较之后，进行必要的修正，反复估计而得到最佳拟合的模型  Model competation：利用不同模型的比较以决定何者最能反应真实数据 1、模型设定（model specification） 2、模型识别（model identification） 3、模型估计（model estimation） 4、模型评价（model evaluation） 5、模型修正（ model modification）

我们知道在进行抽样设计时，往往要求先掌握关于总体 的一些知识。比如分层抽样时，必须知道各层的权重。又如 进行比估计和回归估计时，必须事先知道辅助变量的总体总 和或者均值。有时候，我们对这些知识一无所知，似乎不能 利用一些好的抽样方法。其实不然，只要获取那些知识的代 价并不算大，我们就可以先进行一次抽样，获得辅助信息的 知识，然后再进行第二次抽样。第二次抽样就可以使用分层 抽样或者比估计等方法了

一、模型估计方法的比较 二、为什么普通最小二乘法被普遍采用 三、模型的检验

一、模型估计方法的比较 二、为什么普通最小二乘法被普遍采用 三、模型的检验