动力锂电池化成检测单元关键技术研究

化成在锂电池生产过程中是十分复杂的工序,也会深刻的影响电池的质量,充放电过程及检测精度会对锂电池的性能、稳定性及寿命产生深远的影响。电池生产企业对化成工艺的稳定性、安全性、生产效率、自动化程度均提出了更高的要求,因此提升动力锂电池化成检测工序的生产水平对于电池厂家而言意义深远。化成检测单元主要由检测针床、烟雾感应器、DTS(分布式测温系统)、自动消防系统、冷却系统、定位机构等组成,实现对成箱电池的自动化成,并对化成过程的安全性进行实时检测,对锂电池生产企业因化成检测工艺效率低下的瓶颈问题提供改进思路。     

远程终端单元双电源系统的设计

针对远程终端单元提出的不间断供电的要求,利用锂电池高比能量与超级电容高密度的互补特性,设计了一种双电源系统;同时针对锂由于过充过放和温度过高等产生不可逆损害的问题,利用充放电管理监控芯片对锂电池充进行监测、控制及保护。系统能有效减小锂电池的使用时间及充放电频次,同时优化了锂电池工作环境,从而保证了远程终端单元的正常工作。     

基于PLC和MCGS的锂电池生产线涂布控制系统设计

涂布是锂电池生产技术中最重要的环节,而涂布机的稳定运行以及极片最终的工艺要求都直接和涂布机的电气控制系统有关。锂电池生产线涂布控制系统对速度和位置等参数的控制要求很高,故选用变频器对放卷、牵引和收卷电机在整个前进过程的速度进行控制,选择伺服驱动器来完成背辊、涂辊的推动和调刀电机的定位控制和速度控制,保证了系统的灵活性、可靠性。经试验,系统能满足锂电池涂布工艺要求。     

基于机器视觉的工业机器人定位系统研究

随着《中国制造2025》提出,工厂对“智能制造”的战略地位迅速提升。工厂对智能设备的要求越来越高,传统的工业控制技术早已不能满足高质量产品生产的指标要求,尤其是在一些精度要求高、产品前沿报废率低的企业。近年来,机器视觉技术发展迅速,能够适应高要求、高精度的定位需求,机器视觉的引入极大的拓展了机器人的应用领域,对工业自动化发展具有重要意义。本文引入ABB机器人(IRB120)为基础,研究并构建一套基于机器视觉的工业机器人锂电池载流片定位系统。整个系统包括机器视觉系统和机器人控制系统,由机器人本体及控制器、CCD相机、计算机、图像采集卡、光源及软件系统构成。整个系统通过机器人与CCD相机的坐标系标定,模板标定,CCD相机获取锂电池载流片图像,对图像特征进行预处理,分类标记功能,图像处理技术,目标定位算法处理后,将锂电池载流片的定位信息通过通讯传输给机器人控制器,控制机器人执行完成锂电池载流片的定位任务。     

基于直驱技术的锂电池柔性输送系统设计

降低锂电池生产与制造过程中的成本和能量消耗是现代锂电池工业的核心目标,为提高锂电池配件输送系统的工作精度与输送效率,设计了一套基于直驱技术的锂电池柔性输送系统。对该输送系统进行了总体方案与结构设计,并对关键零/部件进行了选型设计与分析;在工艺要求和结构设计的基础上,开发了一套基于可编程逻辑控制器(Programmable Logic Controller, PLC)的智能控制系统,以实现在控制界面中对整个输送过程进行实时监控和保护,同时可以对控制参数进行修改。现场运行结果表明,锂电池柔性输送系统运行稳定、输送效率高且操作方便,在连续运行情况下最大输送速度可达1.5 m/s,最大加速度可达25 m/s²,直线运动中的速度波动为±0.35 mm/s,重复定位精度为33.5μm,可为后续锂电池输送设备的研究提供理论参考。     

电池动力重载四足机器人复合电源设计与仿真

足式机器人在高速行走过程中与环境交互作用强,载荷强交变,过载系数大,对于电池动力重载四足机器人来讲,动力电源需频繁、快速释放较大功率,常规动力电池系统难以兼顾轻量化、经济性和交变的功率要求,易造成直流母线电压剧烈波动,影响用电设备的正常工作,亟需具有高功率密度和高能量密度电源作为电池动力重载四足机器人的动力电源。从高速行走工况的仿真功率特性分析出发,得知需求电源峰值功率与平均功率之比远大于普通锂电池放电水平,且需求功率变化频繁,并分析了锂电池和超级电容放电特性,并提出锂电池和超级电容的复合电源设计方案,建立了复合电源的数学模型;结合复合电源系统动力性、经济性和轻量化的要求,提出了基于MATLAB遗传算法的锂电池和超级电容优化匹配方法,最后设计基于门限值的能量管理控制策略,并对匹配后的复合电源进行仿真,仿真结果表明设计的复合电源系统满足动力系统的对电源的要求,验证了设计的正确性和控制策略的有效性。     

基于PLC的锂电池专用制膜机的控制系统开发

锂电池生产专用制膜机是锂电池生产中所需的一个重要设备.采用PLC系统研制开发了实用有效的专用制膜机电气控制系统,提高了设备运行效率和控制精度,增加了工艺范围,完全满足了生产要求.     

动力锂电池保险丝自动装配系统研究

动力锂电池用于新能源汽车领域,保险丝对锂电池过度充电或短路起保护作用。针对18650锂电池保险丝人工组装效率低且质量不稳定问题,研究了自动组装工艺,并设计自动装配系统,阐明了该自动装配系统的工作原理,重点分析了用于自动装配系统分度的凸轮分割器的选择过程,并提出用Ether CAT总线技术控制自动装配系统。     

基于遗传神经网络的电动汽车锂电池SOC预测

针对传统方法在电动汽车锂电池荷电状态（State of Charge,SOC）预测中的局限和不足,提出了一种基于遗传神经网络的电池SOC预测算法.该算法的整体方案首先给出了车载锂电池状态监测系统的软硬件实现,在该系统上以不同的放电倍率对磷酸铁锂电池进行了放电实验,获取了其放电过程中电压、电流和SOC的样本数据,然后利用遗传算法全局寻优能力对神经网络中的连接权值和阈值进行了优化,用实验所得的样本数据训练BP神经网络,根据训练好的神经网络对锂电池SOC进行了预测并将其与真实SOC进行对比,以验证算法的可行性.研究结果表明,该方案可通过电压、电流的实时测量值获知锂电池的剩余电量,具有收敛速度快、预测误差小、适应范围广的特点,有效解决了电动汽车锂电池的SOC预测问题.     

锂电池组及其管理系统的防爆性能研究

针对船用防爆搬运车的使用环境要求,设计了防爆型锂电池组和防爆型管理系统,按照防爆性能试验和防爆区域设计要求,对锂电池组和电池管理系统进行了测试,试验结果符合船用防爆区域要求。     

锂电池节能系统在轮胎吊上的应用

锂电池节能系统轮胎吊,主要通过电控系统控制锂电池系统来实现轮胎吊的节能。现简要介绍了锂电池节能系统在轮胎吊应用上的系统设计及软件控制方式,锂电池应用模式下电源的整流情况,可为轮胎吊的技术革新提供参考。     

锂电池生产专用制膜机的研制

对锂电池生产专用制膜机各部分进行分析和优化设计,电气控制系统采用PLC系统,研制开发了一种实用型的制膜机,其加工能力强、整体性能好、工艺范围广、生产效率高,完全满足生产要求.     

砂带磨削在齿轮泵生产中的应用

齿轮泵在液压系统中作为能量转换元件，将机械能变成液压能，是系统的能量提供元件。随着科学技术的日益进步，要求提高液压系统压力，降低液压系统的噪声，于是对齿轮泵的制造精度也就提出了更高的要求，如齿轮轴轴径的表面粗糙度由0．4μm降为0.2μm，甚至于0．1μm。这样一来，对零件的加工工艺也提出了更高的要求。     

基于信息熵与PSO-LSTM的锂电池组健康状态估计方法

针对目前锂电池组健康状态估计方法的不足,提出一种基于信息熵与粒子群算法(Particle swarm optimization, PSO)优化长短时记忆神经网络(Long short-term memory neural network, LSTM)的锂电池组健康状态估计方法。基于锂电池组恒流-恒压充电阶段锂电池组内各单体端电压的信息熵和平均温度信息,应用PSO-LSTM方法提取锂电池组电压熵、平均温度和锂电池组健康状态之间的映射关系,从而建立锂电池组健康状态估计模型。应用试验室测量的锂电池组老化数据对提出的方法进行测试。测试结果表明,该方法能够准确估计锂电池组的健康状态,平均估计误差在1%以内。同时,为验证提出的方法可推广至锂电池单体,利用美国航天航空局测得的锂电池加速老化数据再次测试,平均估计误差在0.7%以内。并针对锂电池组与锂电池单体设计对比试验,进一步验证提出的方法具有良好的估计性能。     

波浪补偿起重机原理样机液压系统故障分析与改进

针对补偿控制系统对波浪补偿起重机原理样机液压系统提出的更高要求,该文对该样机原有液压系统存在问题进行了分析,并提出改进措施.     

基于LTC6804-2的锂电池SOC应用研究

分析了电池荷电状态(SOC)测量原理,设计了一种基于LTC6804-2的锂电池SOC应用系统,系统硬件包括锂电池电压测量电路、锂电池电芯表壳温度测量电路、锂电池充放电霍尔电流测量电路、LPC2478为嵌入式主控芯片的ARM7电路;系统软件包括LTC6804-2芯片的配置与电池电量数据读取、温度数据读取、充放电电流计算、LPC2478任务管理与通信。经过实际拷机测试,系统运行稳定,系统测量误差小于0.05%,测量精度高,可以推广到UPS在线式电源或矿用锂电池管理系统等工程实际中使用。     

用DS2762芯片组成的锂电池监测电路设计

提出了一种利用凌阳单片机对DS2762芯片进行控制的智能锂电池监测系统。此系统使用灵活,功能齐全,可对电压、电流、电量、工作状态等参数进行监测,具有良好的应用前景。并提供了硬件连接电路图和关键源程序。     

基于扩展卡尔曼滤波的小型无人机锂电池组SOC估计

在锂电池组提供动力的小型无人机中,对锂电池组进行准确、可靠的荷电状态估计(state of charge,SOC)尤为重要。针对传统SOC估算方法存在计算量大、估计不准确等缺点,通过对锂电池组建立Thevenin模型,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波(Estimationkalmanfilter,EKF)算法的小型无人机锂电池组SOC实时估算方法。通过采用串联7节4Ah钴酸锂电池单体的锂电池组进行实验验证。实验表明该方法对小型无人机锂电池SOC估计误差低于4%,在误差允许范围内,基本满足了对小型无人机锂电池组SOC在线估计的需求。     

浅析电力工程自动化系统中常见的故障问题及故障分析方法

随着信息技术的快速发展,电力工程自动化水平越来越高,对于自动化系统的正常稳定运行提出了更高的要求。在电力工程工作的过程中,影响自动化系统正常工作的因素比较多,导致故障的类型比较复杂,对于故障分析技能提出了更高的要求。同时电力工程本身设备以及结构的安全性和稳定性也会对故障的发生概率产生影响,这就需要进一步地加强对电力工程自动化系统的改造,不断地提高设备的可靠性,从减少故障的发生。     

动力锂电池极片挤压式涂布系统设计与实验研究

针对现阶段动力锂电池极片挤压式涂布没有成熟系统的问题,研究开发出一款稳定可靠的动力锂电池极片挤压式涂布系统。借鉴已有的相关研究成果,提出新型的挤压模头型腔设计方法,并设计出衣架型挤压模头型腔。结合转移式涂布系统,完成了供料装置、机头涂布装置、收放卷装置、烘干装置等结构的设计,并完成了控制系统的设计,然后搭建出整个系统,最后使用该系统进行实验,对实验样品进行取样分析,结果显示该系统是可行的。这一研究为动力锂电池极片挤压涂布技术的自主开发提供一定的理论支持。