【摘 要】
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针对荷电状态(SOC)估计时模型参数抗干扰性差及噪声干扰下全生命周期SOC适应性差的问题,在建立二阶RC等效模型的基础上,提出参数分层辨识架构,以提高辨识精度.在获得精确模型参数的基础上,利用鲁棒似然估计的自适应无迹卡尔曼滤波(RMA-UKF)算法进行SOC在线估计,用修正因子修正噪声协方差矩阵的权重,改善全生命周期SOC适应性差的问题.模拟不同实车道路工况,利用实时系统对噪声干扰下的SOC估计算法,实现快速控制原型(RCP)在线验证.在附加噪声干扰情况下,RMA-UKF算法的SOC估计误差约为1％,与传
【机 构】
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西安科技大学机械工程学院,陕西西安 710054
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针对荷电状态(SOC)估计时模型参数抗干扰性差及噪声干扰下全生命周期SOC适应性差的问题,在建立二阶RC等效模型的基础上,提出参数分层辨识架构,以提高辨识精度.在获得精确模型参数的基础上,利用鲁棒似然估计的自适应无迹卡尔曼滤波(RMA-UKF)算法进行SOC在线估计,用修正因子修正噪声协方差矩阵的权重,改善全生命周期SOC适应性差的问题.模拟不同实车道路工况,利用实时系统对噪声干扰下的SOC估计算法,实现快速控制原型(RCP)在线验证.在附加噪声干扰情况下,RMA-UKF算法的SOC估计误差约为1％,与传统UKF算法相比精度更高、收敛性较快.
其他文献
为探究不同低气压和加热方式对热失控特性的影响,对荷电状态(SOC)为100％的软包装锂离子电池进行高温热失控实验,用动压变温舱和ISO-9705烟气分析仪采集特征参数.在不同低气压(90 kPa、70 kPa、50 kPa和30 kPa)条件下,底部接触加热时的电池表面中心温度、热释放速率(HRR)和耗氧量均大于中部辐射加热,且都随气压的降低而降低.气压为50 kPa时电池表面最大温差为58.0℃;与中部辐射相比,底部接触的火焰温度和HRR平均分别高出150.0℃和2.905 kW.相对高气压下,底部接触
采用电化学阻抗谱(EIS)、恒流间歇滴定技术(GITT)和恒电位间歇滴定技术(PITT),测定锂离子电池正极LiNi0.65 Co0.15 Mn0.2 O2及负极石墨的表观化学扩散系数D.通过dU/dQ及阻抗,研究充放电过程中材料相变对D的影响.3种方法测得的正、负极在充放电过程中的D变化趋势一致.正极的D随脱锂量的增加而增加;当过充时,D逐渐降低.负极的D随着嵌锂量的增加,出现两个最小值,整体表现为“W”形.正极LiNi0.65 Co0.15 Mn0.2 O2的D大于负极石墨.3种方法测得的正、负极的D
针对传统的极限学习机(ELM)算法对锂离子电池剩余使用寿命(RUL)预测效果不佳,以及已有改进ELM算法中鲜有关注输入层与隐藏层的“局部”连接等问题,提出改进算法A,即把ELM输入层与隐藏层之间的全连接改为卷积、池化;由于改进算法A的预测结果存在不确定性,向改进算法B引入全局平均池化的思想,直接把ELM输入层与隐藏层之间的全连接改为池化.将马里兰大学高级生命周期工程研究中心(CALCE)和美国国家航空航天局(NASA)的两组数据用于仿真实验,发现两种改进算法的预测精度均比常见的几种改进ELM算法更好.以B
研究高倍率电流工况下参数变化和温升对锂离子电池模型精度的影响.建立参数受电流倍率、温度和荷电状态(SOC)影响,并考虑电池发热的锂离子电池电热耦合模型;通过混合功率脉冲特性(HPPC)测试,识别不同电流倍率、温度和SOC区间的阻抗参数;根据识别的参数,在MATLAB/Simulink环境下搭建电热耦合仿真模型.在新欧洲行驶循环(NEDC)工况下的验证结果表明:相比不考虑电流影响的电池模型,电热耦合模型的精度更高,在5℃、15℃、25℃、35℃和45℃下的平均绝对误差分别减小了35.4％、41.5％、35.
对50 kW质子交换膜燃料电池(PEMFC)电堆在不同变载速率下的电压响应进行分析,将整个响应时间分为突变时间t1和稳定时间t2.随着加载速率的升高,电压响应的t1缩短,t2延长;而卸载速率对t1和t2的影响不明显.对变载过程中单体电池的电压一致性进行分析,发现随着加载速率的升高,瞬时单体电池的电压均方差(MSE)升高,单体电池的一致性变差;而卸载速率对单体电池的一致性影响不明显.
“四史”教育有助于学生更好地把握过去、现在和未来,以及正确判断自身发展和树立正确的价值观.通过发放调查问卷和随机电话访问的方式,对12所高校的在校学生进行调研分析,发现“四史”教育融入高校思政课存在“四史”教育中社会主义发展史500年的部分涉及不多,“四史”教育的形式过于单一,“四史”教育效果较差等问题.基于此,本文提出思政课教师必须将党史、国史、改革开放史、社会主义发展史作为统一整体进行讲授,要优化教学方式,丰富教学内容,注重学习效果反馈,确保入脑入心,从而发挥“四史”教育在教书育人方面的积极作用.
通过实验测试和数值模拟,研究采用正温度系数热敏电阻(PTC)材料加热动力电池模组时,箱体材料及隔热棉对电芯升温速率和均温性的影响.在环境温度、加热功率相同时,对于同一电芯,加热升温速率底部最大,极耳最小,自下而上递减;塑料箱体的温升梯度与泡沫箱体类似,但模组温升高3.00～4.00℃、升温速率低2.00～3.00℃/h;加隔热棉之后,模组内部温升下降1.00～2.00℃,但升温速率上升1.00℃/h.这说明在塑料箱体内部加隔热棉,能达到与电池包箱体内部相同的导热环境.
针对锂离子电池剩余使用寿命(RUL)预测中信息利用不完善的问题,提出基于核熵成分分析(KECA)的非线性自回归(NARX)神经网络的RUL时间序列预测模型算法.采用灰色关联分析方法确定预测模型的输入变量;再重构确定的输入变量,恢复系统多维非线性状态空间;最后通过混沌优化算法,使KECA的核参数达到全局最优,利用KECA对重构后的相空间时间序列进行特征提取,并将特征向量作为NARX神经网络的输入,得到预测的RUL.KECA-NARX模型的预测精度比Elman模型提高了近6％,表明提出的KECA-NARX模型
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