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

为了实现地下金属矿山生产接续的紧凑性、科学高效地调度生产设备,针对矿山开采工序复杂、设备资源有限、生产任务量大等特点,以最短工序时间间隔和最短总完成时间为共同优化目标构建了地下矿山生产接续与设备调度集成优化模型.通过分析地下矿山生产循环顺序、作业设备类型和生产能力等生产要素,考虑工序闲置期间采场的安全隐患问题,运用改进遗传算法对最优解进行主-从两步骤搜索,得到地下矿山生产接续和设备调度最佳方案.以国内某大型金矿为案例进行了模型的有效性验证,解算出矿山最优的设备调度计划.验证结果表明,与传统的单一目标优化相比,模型在保证完成指定任务的同时,有效缩短工序时间间隔,并且保证了作业的安全要求

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