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刊名：计算机测量与控制
发表时间：2018-04-01
摘要:
随着电池的更新换代,锂电池渐渐地成为了该行业内的主要研究对象;针对内阻是反映锂电池状态的重要参数,对松下18650型号锂电池设计充放电实验;对得到的实验数据,用文中提出的改进灰色关联分析算法进行分析研究;并将该算法用作遗传粒子群算法的适应度函数进行最小二乘支持向量机算法的参数选优,达到了全面分析时间序列参数变化的目的;通过Matlab的建模分析,用变差函数改进的灰色关联分析法能够证明内阻的变化与锂电池的荷电状态变化关联度最高,适合作为荷电状态估计的主要因素;为了进一步分析锂电池内阻的性能,使用改进算法对锂电池内阻与各参数的变化关系进行分析,可得内阻的大小变化受电流、温度等参数变化的影响;因此,正确估计锂电池的状态,必须综合考虑锂电池的各项基本参数
刊名：计算机测量与控制
发表时间：2019-10-01
摘要:
锂电池广泛应用于消费及工业产品中,基于C8051F020控制核心设计的16路智能锂电池充电、维护仪可以解决锂电池的集中充电及维护问题;能化设计方便用户使用:通过开关切换可以对电池进行充电工作,也可以对电池进行维护工作;通过开关切换可以对7.2V电压规格的锂电池进行充电/维护工作,也可以对3.6V电压规格的锂电池进行充电/维护工作;能够自动识别筛选出性能下降严重的电池,方便用户及时报废更换该电池;能够监测并指示各工作状态,方便用户了解电池充电/维护工作在哪个过程;能判别指示多种故障状态,方便用户使用;该设备能对不同电压规格的锂电池进行集中充电、维护管理,具有高效、安全、智能可靠等特点.
刊名：计算机测量与控制
发表时间：2013-08-01
摘要:
小波神经网络(WNN,Wavelet Neural Network)是小波分析与神经网络的结合,与传统神经网络相比,能够更有效地逼近非线性映射关系;利用小波神经网络对18650型锂电池产品样本数据进行学习,建立电池健康状态指标依时序的退化过程中历史数值与未知数值间的映射关系;利用此映射关系及锂电池历史数据,可以推知下一时刻的健康数据,将这一预测值再迭代人小波神经网络的输入,如此循环预测,便可得到预测的锂电池退化曲线,从中可以得出锂电池的循环寿命;针对多块电池的预测实验结果表面:所提算法在合适的预测起点进行预测,其预测得到的循环寿命的相对误差均小于10％,是有效可行的.
刊名：现代电子技术
发表时间：2014-02-01
摘要:
设计了一种基于TMS320C2812DSP的动力锂电池组检测系统，实现对锂电池组的单体电压、电流和温度的检测及显示。对电压、电流和温度的采集电路进行了具体的设计并进行详细的介绍。结果表明，该系统具有精度高、硬件电路简单、处理速度较快等特点，可以运用在电动车及混合动力系统的锂电池储能系统中。
发表时间：2018-03-01
摘要:
为了提高锂电池使用的安全性和使用寿命,设计了一种锂电池组充放电保护系统.以低功耗M S P430为核心控制芯片,采用分级控制模式,结合外围采集电路以及均衡电路来获得锂电池组的电压和电流,并判断锂电池组的工作状态.以串并混联结构的锂电池组为例,设计系统的软硬件,实现了对锂电池组以及单节锂电池过充、过放以及过流的保护.经实验测试,系统能实现分级保护功能.
刊名：化工进展
发表时间：2017-11-01
摘要:
锂离子电池作为车载动力电池,其充放电性能受到低温环境影响.对低温环境下的锂电池进行加热,升高电池温度,可以提高其充放电容量及可用容量比,改善其充放电性能.为了研究采用新型热管加热的锂电池加热方法对低温锂电池充放电性能的影响,本文对不同低温环境下锂电池充放电特性进行测试,并采用新型热管加热的方法对低温锂电池加热,对比其充放电性能.结果表明:低温环境下锂电池的充放电性能大幅衰减,采用新型热管加热的方法能够显著提升电池的低温充放电性能,加热时间很短,温度反应迅速.–30℃环境下,30W加热功率可使单块电池20min内温度升高30℃,放电容量提高39.95％,充电容量提高86.44％.本研究为低温环境下车载锂电池的高效利用提供了新的技术方法与数据支持
发表时间：2020-02-01
摘要:
提出了一种基于交互式多模型(Interacting Multiple Model,IMM)和无迹粒子滤波算法(Unscented Particle Filter,UPF)的锂电池健康状态(State ofSOH)估计方法,针对目前SOH估计方法需求样本量大、不适用于全寿命周期结果跟踪等问题,建立了基于多项式模型、双指数模型和集成模型的IMM,通过UPF解决了重采样过程中粒子贫化的问题,根据滤波的结果对锂电池的SOH进行预测,实现了锂电池全寿命周期内的SOH精确估计.讨论了IMM的选型依据和建模方法,给出了详细的SOH估计算法,并通过仿真和实验对不同模型进行对比.仿真和实验结果表明,所提出的基于IMM-UPF的锂电池SOH估计结果的概率密度函数标准偏差仅为19,实现了高估计精度.
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