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摘要:为了解决电动汽车电池荷电状态估算不准确的问题,以最常用的磷酸铁锂电池作为研究对象,以二阶RC等效电路作为电池模型,对模型参数进行在线识别,采用无迹卡尔曼滤波算法估算电池SOC,并与理想状态下AH法计算得到SOC进行比较. MATLA仿真结果表明, UKF算法的估计结果与AH法的结果大致相同,说明UKF算法对SOC的估算具有相当高的精度,高精度工程中具有一定的应用价值.
[期刊论文] 王建南
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摘要:针对现代电子式汽车ABS体积大,反应较慢等影响汽车安全的问题,提出了以模糊控制的方式对汽车ABS进行,模糊控制是基于操作人员的控制经验或相关专家的知识,不需要建立数学模型,控制机理和策略容易接受和理解,很便于应用。
[硕士论文] 王建南
电气工程 安徽理工大学 2018(学位年度)
摘要:由于近年来环境污染和能源短缺的加剧,使得无污染和耗能少的电动汽车得到快速发展。电动汽车发展的关键在于电池及电池管理系统(Battery Management Systems,BMS),电池管理技术的成熟直接关系着电池安全合理的使用以及电动汽车性能的优劣。
  本文设计了电动汽车电池管理系统,采用一块主控板加多块单元板的分布式结构,并对主控板和单元板进行了硬件和软件设计。主控板负责管理电池组的整体工作,包括总电压和电流的采集、充放电控制、温度控制以及与电动汽车其它系统的信息交互。单元板负责管理每一节电池,包括采集单体电池的电压、电池箱温度以及电量均衡的实现。
  本文重点研究了电池组的荷电状态(SOC)和充电均衡策略,在前人已有成果的基础上提出一些改进措施。电池SOC是电动汽车的重要参数,为了能更加准确的估算电池SOC,采用二阶RC等效电路作为电池模型,反映电池内部工作状态,采用递推最小二乘法在线辨识模型参数。在此基础上,采用改进的扩展卡尔曼滤波算法进行电池SOC的估算,该算法以安时积分法为基础建立SOC的状态方程,以电动势法计算SOC的初值,采用扩展卡尔曼滤波算法进行递推计算,得到电池的荷电量,并通过MATLAB仿真验证算法的准确性。充电均衡管理能够有效控制电池充电过程中的不一致性,减小不一致性带来的危害。为了能够更加准确快速地完成均衡,提出了一种基于DC-DC电源的充电均衡策略,通过将电池组的电量转移到电压最低的电池来实现电量的均衡。
  本文最后对电池管理系统的部分功能进行实验验证,采用一块电池管理系统单元板和4节18650的磷酸铁锂电池进行单体电池电压采集精度、电池组总电压采集精度、温度采集精度以及电池组充电均衡的模拟实验。实验结果表明,采集电路和充电均衡策略都是可行的。
摘要:针对光伏系统电池剩余电量(SOC)估算不准确的问题,文中提出了以安时法、开路电压法以及卡尔曼滤波算法相结合的方法来准确估计电池SOC.在光伏系统中,对电池剩余容量的准确估计可以大大延长系统的使用寿命,提高系统的可靠性.以安时法为基础,采用开路电压法估算初始SOC0,初始SOC0和实时SOC通过卡尔曼滤波算法进行校正,降低了初始SOC0的估计误差和电流的累积误差,保证了SOC估计的准确性.实验以12 V-100 Ah铅酸电池为例来进行说明.结果表明,该算法可以准确估计SOC.
摘要:针对老人和身体残疾者经常出现在没有别人帮助、无法正常进行日常生活的情况,文中设计了一款可以帮助身体残疾和行动不便老年人的智能轮椅.在快节奏的生活中,我们通常没有足够的时间去照顾别人,所以老年人和身体残疾的人群可独立进行日常生活显得尤为重要.文中设计的智能轮椅的导航系统由加速度计和磁力计组成,系统设有一个导航板用于轮椅方向的控制,可以手持或佩戴在头上.该轮椅还具有四个超声波传感器、实时位置跟踪和智能避障系统,并利用RFID跟踪建筑物内的轮椅和语音导航系统来辅助视障者.
摘要:针对BP神经网络的缺陷容易导致分类器精度低的问题,给出了改进粒子群算法。该算法在标准粒子群算法中融入混沌优化算法、动态惯性权重和动态学习因子。最后通过实验,将梯度下降法和改进粒子群算法构建的神经网络分类器对比。实验结果表明,改进粒子群算法得到的分类器效果更优,精度更高。
摘要:根据目前我国医疗行业的现状,主要从电子病例、药品监管、远程医疗等多个方面研究了物联网在智能医疗领域的应用,并分析了智能医疗物联网技术的基础架构,最后指出医疗行业必将向着信息化和智能化的方向发展.
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