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在动力锂电池系统中,准确估算锂电池荷电状态是锂电池系统安全充放电的关键。以水产养殖全自动作业船动力锂电池荷电状态为研究目标,通过分析锂电池的工作状态,建立二阶RC等效电路。使用MATLAB对参数识别结果进行多项式拟合,在此基础上采用适用于非线性状态估算的扩展卡尔曼滤波研究方法,通过电池充放电循环仪和实际工况验证该算法的实用性与可靠性。实验结果表明,该算法可为全自动作业船动力锂电池荷电状态估算提供数据支持,具有较大的参考价值。 相似文献
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陈映果 《荆门职业技术学院学报》2011,26(2):17-20,37
文章介绍了模糊ISODATA聚类分析的算法及其改进算法,并以此对基因序列聚类进行实验分析。对基于模糊ISODATA聚类分析的神经模糊建模方法进行了介绍,并以此对电动汽车的蓄电池剩余电量进行了知识建模,得到了较好的结果。 相似文献
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随着电池应用的日益增多,蓄电池剩余电量的检测变得越来越重要.但蓄电池剩余电量是一个不能直接测量的参量,包括温度、放电速率和电池老化等诸多因素都可能会影响到它.本文利用模糊控制理论,阐述了一种蓄电池剩余电量的检测方法并借助Matlab仿真软件得到了测试效果. 相似文献
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《黄冈职业技术学院学报》2017,(5):114-117
随着电动车在日常生产生活中的广泛应用,各种技术事故也多有发生。电动车的质量关键在电池,如何提升电池使用寿命,提高电池安全性,从而延长电瓶车使用寿命,提高安全系数越来越受到人们的重视。基于DSP2407的电池保护系统,通过实时检测电池的电压、电流、工作温度等参数,运用卡尔曼滤波算法估算电池的剩余电量,判断电池SOC(荷电状态),当电池工作状态异常时及时报警,从而延长电池使用寿命,确保电池使用安全。 相似文献
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介绍了一种以DS2438芯片为采集器、以ATmeg16L单片机为控制核心的电动车蓄电池在线监测管理系统,阐述了系统的硬件实现和软件设计.该系统实现了对蓄电池组中多节电池的同步监测,并可在线监测单节电池的电压、温度、电流、剩余电量及充放电过程,改善了蓄电池的维护效果. 相似文献
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《晋城职业技术学院学报》2018,(2):59-61
电动汽车动力电池荷电状态(State Of Charge,SOC)的准确估算能提高整车性能和电池使用效率,方便驾驶员及时准确地了解电池剩余电量和电动汽车续航里程。本文基于等效电路的模型,应用扩展卡尔曼滤波法(EKF),以磷酸铁锂电池作为研究对象,验证该方法估算SOC的准确性。实验结果表明:用EKF法估算SOC,能将误差控制在5%以内,保持较高的精度。 相似文献
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《北京工业职业技术学院学报》2020,(3)
针对太阳能路灯易受天气影响的问题,为了节能减排,合理利用资源,从天气预报相关数据及蓄电池剩余的电量出发,利用单片机技术、物联网技术、传感器技术制作完成太阳能自适应节能装置。经过测试,该装置根据自身电量及天气情况优化合理控制输出电能,减少了天气对太阳能路灯的影响,延长了路灯点亮的时间。安装该装置时无需改动现有太阳能路灯硬件设备,只需串接在蓄电池与路灯之间即可,实用性强、可推广性高。 相似文献
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动力电池的荷电状态(State of Charge,SOC)是预估电动汽车剩余有效行驶里程的重要参数之一。为提高锂电池SOC 的估算精度,考虑了温度对锂电池特性的影响。通过实验得到温度对电池容量的关系曲线,以及得到OCV-SOC-T 的函数映射关系,基于二阶RC 等效电路模型,利用带遗忘因子递推最小二乘法(Forgetting Factor Recursive Least Square, FFRLS)对模型进行实时在线参数辨识。在不同温度和工况条件下,采用扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman filter,EKF)和无迹卡尔曼滤波( Un-scented Kalman filter, UKF)算法对锂电池的SOC 进行估算并对比验证,结果表明,EKF 在动态压力测试工况(DST)和美国联邦城市运行工况(FUDS) 的均方根误差分别在4.93%和4.69%以内,UKF 在DST 和FUDS 工况下的均方根误差分别在1.47%和1.49%以内。研究结果表明,FFRLS联合EKF和UKF都可以实时估算SOC,且在不同温度和不同工况条件下,UKF算法相较于EKF算法,抗干扰能力更强,估算精度更高,收敛性更好。 相似文献
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无人船在水质检测、采样、巡逻等方面有着广阔的应用前景。针对无人船传输数据实时性差的问题，利用4G网络结合数据传输模块进行无人船与控制中心之间的数据传输；针对具有自主能力的无人船造价昂贵的问题，以树莓派为控制中心设计无人船控制系统，实现无人船的自动巡航；针对无人船无法自动处理突发情况的问题，采用移动端、遥控器、服务器端多端控制的方法；针对无人船适应环境能力较差的问题，采用PID算法进行无人船的航向控制。实验结果表明，该算法可实现无人船的多端控制、数据实时传输与自动巡航功能。 相似文献
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荷电状态(SOC)是电动汽车动力电池的核心性能指标。为了进一步提高锂离子电池组单体电池荷电状态预测精度,提出一种基于改进PNGV模型的电池内阻辨识与SOC预测。根据锂离子动力电池的特性分析,建立改进型PNGV模型。利用实验采集的数据和最小二乘算法实现内阻的在线识别。通过该内阻辨识算法,更加准确地反映电池的当前电压。根据预测更加准确的电压,从而提出基于数据融合PHM法预测电池的SOC,该方法基于实验数据和灰色预测模型来估算电池的荷电状态。仿真和实验结果表明,基于内阻辨识的SOC预测更准确,具有较强的工程实用性。 相似文献
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如今电动汽车的发展十分迅速,其动力电池荷电状态SOC关系到锂电池及整车系统的安全、可靠运行,因为SOC表明了电池剩余电量。由于SOC是一个不可直接测量的非线性变量,因此设计一种精度高、可行性强的算法具有十分重要的意义。提出一种最优自适应增益非线性观测器（OAGNO）,用差分进化算法（DE）对观测器参数进行寻优。为了验证该方法的先进性,对型号为NCR18650GA的三元锂电池进行工况实验,结果表明,相比无迹卡尔曼滤波（UKF）,最优自适应非线性状态观测器具有更高的精度,误差在3%左右。 相似文献
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针对舰船边缘信息检测实时性差、检测效果不佳等问题,通过选取适用于舰船边缘检测的数学形态运算与最大类间方差二值法的方法,并结合 FPGA并行处理能力,构建舰船边缘检测硬件平台。在该硬件平台上,采用FPGA对舰船目标相关算法进行硬件实现。从舰船图像处理结果分析可知,采用传统CPU进行算法处理需要约120ms,采用FPGA实现仅需21.2ms,采用FPGA加速后处理速度提高5倍以上,完全可满足实时性要求,因此该方法具有良好的应用前景。 相似文献
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为解决全自动均匀投饵作业船在河蟹养殖过程中投饵不精准问题,引入水下摄像设备采集图像,但采集的图像存在对比度低、模糊和图像退化等问题。为此,采用暗通道先验提高图像对比度。利用 YOLO 卷积神经网络技术快速准确地识别出低照度环境下的河蟹,识别准确率达到 98%,平均耗时 50ms。获得河蟹生长、分布信息后测算出河蟹养殖密度,为全自动均匀投饵作业船精准投饲提供数据支持 相似文献
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高吕和 《北京工业职业技术学院学报》2012,11(3):20-24
通过对教学用小型纯电动车的需求进行分析,确定了基本参数。依据电池参数与整车性能的关系,进行了电池的材料选择。按照车辆行驶工况进行了电池的电压、容量参数的设计,根据设计结果进行了电池的选型,并对其进行了容量测试,验证其满足电池模块设计要求。 相似文献