基于主动方波激励检测锂离子电池早期内短路

锂离子电池内部短路(ISC)的早期检测对于避免潜在安全风险至关重要。现有的故障检测方法在检测早期短路时准确性较差,且需要大量的数据。以18650型锂离子电池为研究对象,通过在电池充电过程中施加微小的电流激励信号,借助极化压升与激励压升,发现锂离子电池在短路时压升异常规律。该方法在荷电状态(SOC)较低时效果更明显,对120Ω以内的短路检测有效,且适用范围可根据采样精度调配,可用于锂离子电池的常规短路检测。     

基于抗差UKF的动力锂电池SOC估计算法研究

从锂离子电池模型的研究与优化入手,以自主设计的电池SOC仿真系统模型和硬件实验平台为基础,分析锂离子电池SOC预估算法中的粗差影响因素,建立一种新型基于抗差无迹Kalman滤波(UKF)的锂离子电池SOC预估方法.该方法将开路-AH法与抗差UKF估计理论相结合,克服传统估算方法无法消除累积误差的缺点.对照实验结果表明,新算法能够提高动力储能锂离子电池的SOC量测过程中的预估精度,对于促进动力储能锂离子电池的推广,提高动力储能锂离子电池组的能量储存能力、利用率和循环寿命有着重要的科学意义.     

基于自适应卡尔曼滤波的锂电池SOC估计

考虑到传统的卡尔曼滤波策略在未知干扰噪声环境下不能对锂离子电池的荷电状态(SOC)进行准确的估计,简要论述了锂离子电池的等效电路模型,提出了自适应卡尔曼滤波方法,利用Matlab/Simulink建立了基于自适应和常规的卡尔曼滤波法的锂离子电池SOC估计的仿真模型,分析研究了在未知干扰噪声下两种滤波法的SOC估计值变化曲线以及误差关系。仿真结果表明,采用自适应卡尔曼滤波方法估计的SOC误差较传统的要小,从而有效降低了未知干扰噪声对电池管理系统所受到的影响,且具有较好的鲁棒性,为今后深入研究动力电池SOC估计方法提供了一定的参考。     

基于门控循环单元神经网络和Huber-M估计鲁棒卡尔曼滤波融合方法的锂离子电池荷电状态估算方法

锂离子电池作为重要的储能元件,其荷电状态(SOC)直接影响所在系统的运行状态。为了实现对锂离子电池SOC的精确估算,提出一种基于门控循环单元神经网络(GRU-RNN)和Huber-M估计鲁棒卡尔曼滤波(HKF)融合方法的锂离子电池SOC估算模型。该方法利用Huber-M估计改进卡尔曼滤波器的鲁棒性,并将基于GRU-RNN所估算的锂离子电池SOC值作为改进卡尔曼滤波器的观测量。在两组锂离子电池数据集上分别进行锂离子电池SOC估算实验。实验结果表明,基于GRU-RNN和HKF融合方法的锂离子电池SOC估算模型不仅能够准确地实现锂离子电池SOC估算,而且能够降低测量误差及异常值对估算结果的影响,使锂离子电池SOC估算结果快速且精确收敛。     

融合多维超声时频域特征的锂离子电池荷电状态估计

准确地估计锂离子电池的荷电状态（SOC）对电动汽车的安全运行至关重要。传统方法通过电池电压、电流、温度等参数估计SOC,但参数依赖对电极行为的测量,且易受阻抗、充放电速率等因素影响。相对于传统信号,超声信号可区分电池材料物理性质的微小变化,从而准确地表征电池状态。该文首先通过连续均匀分层介质模型研究了超声波在电池内部的传播过程,进而分析了电池材料物理性质对超声波传播特性的影响;其次,搭建了锂离子电池超声检测平台,提取了多维超声时频域特征,并利用超声特征解释了电池内部的电化学过程;最后,通过长短时记忆神经网络建立了融合多维超声时频域特征的锂离子电池SOC估计模型,对比了融合不同特征对SOC估计精度的影响。实验结果表明,融合多维超声时频域特征可以有效提高SOC估计的精度。在动态工况下,SOC估计的方均根误差在1.46%以内,平均绝对误差在1.15%以内,验证了方法的有效性和准确性。     

基于深度学习的锂离子电池SOC和SOH联合估算

锂离子电池常被作为储能元件以实现电能的存储和转化,然而其荷电状态(state of charge,SOC)和健康状态(state of health,SOH)无法被直接测量。为了实现锂离子电池SOC和SOH联合估算,该文分析SOC和SOH之间的关联性,并提出一种基于深度学习的锂离子电池SOC和SOH联合估算方法。该方法能够基于门控循环单元循环神经网络(recurrent neural network with gated recurrent unit,GRU-RNN)和卷积神经网络(convolutional neural network,CNN),利用锂离子电池电压、电流、温度,实现锂离子电池全使用周期内SOC和SOH的同时估算,而且由于将锂离子电池的SOH估算值考虑到SOC估算中,能够消除锂离子电池老化因素对锂离子电池SOC估算造成的负面影响,从而提升SOC估算精度。两个锂离子电池测试数据集上的实验结果表明,提出的估算方法能够在不同温度和不同工况下实现锂离子电池全使用周期SOC和SOH联合估算,且获得较高的精度。     

基于自适应两步滤波的电池SOC估计算法

电池的荷电状态(SOC)是锂离子电池最重要的状态参数之一,是电池充放电控制和续航里程估计的依据,但现有研究中基于扩展卡尔曼滤波的SOC估计方法没有解决观测方程局部线性化带来的误差问题。为此,提出了一种基于自适应两步滤波的电池SOC估计算法,实现对电池SOC的精确估计,并提高其对测量噪声的鲁棒性。实验结果表明该方法可在不同工况和不同电池老化条件下将电池SOC估计的平均绝对误差减小至2%以内。     

基于无损卡尔曼滤波的锂离子电池组SOC估计

锂离子电池组容量和内部参数随温度变化明显,在不同温度下准确估计电池电荷状态(state of charge,SOC)是电动汽车电池管理系统研究的关键技术。基于Thevenin模型,采用无损卡尔曼滤波(unscented Kalman filtering,UKF)实现不同温度和不同放电电流条件下对锂离子电池组SOC的估计。实验研究表明,UKF算法适应不同放电电流下的电池SOC估计。随着温度降低,虽然UKF方法对锂离子电池组SOC估计的收敛速度变慢,但对初始误差有较强的修正作用,且有较高的稳态精度。因此,UKF方法适合不同温度和放电电流下对锂离子电池组SOC的估计。     

基于电化学阻抗谱的锂离子电池内部温度在线估计方法研究

锂离子动力电池内部的电化学反应容易受到温度的影响,造成电池输出功率与容量的变化。为准确预估电池内部温度,为电池管理系统提供基础,文章对具有不同荷电状态(state of charge,SOC)、不同健康状态(state of health,SOH)的锂离子电池在较宽温度范围内进行基于电化学阻抗谱的测量和研究,从而提出基于电化学阻抗谱的电池内部温度在线估计方法。试验结果表明,在频率10～1000Hz范围内,阻抗谱虚部在锂电池正常工作温度范围(5～55℃)内不受SOC与SOH状态的影响。但是随温度变化较为敏感,可以作为温度评估的特征参量。之后,根据不同频率对于锂电池不同电化学反应的表征,选取10与100Hz作为电池内部温度估计的激励频率,并探究电池阻抗谱虚部值与其内部温度的内在联系,有效建立锂离子电池内部温度评估模型。最后,验证试验结果表明,文中所建立的温度评估模型能够将温度评估误差控制在1.58℃内。研究证明阻抗谱虚部对电池温度具有良好的表征能力,可为电池温度控制策略提供参考,改善电池工作过程中的温升问题。     

电化学阻抗谱测量与应用研究综述

电化学阻抗谱(EIS)是一种广泛应用的锂离子电池无损表征方法,其表征的阻抗是确定电池工作边界、评估性能和跟踪功能状态的关键之一,它已被广泛应用于锂离子电池的研究,可用于电池筛选、运维以及性能评估等各环节.综述了基于电化学阻抗谱的荷电状态(SOC)和健康状态(SOH)估计的应用概况,并概述了电化学阻抗谱测量的频域和时域方法.总结了电化学阻抗谱在电池状态估计中的应用前景和挑战,展望了电化学阻抗谱应用的发展方向.     

铜铝过渡设备线夹断裂原因分析

对某110 kV输电线路断裂的铜铝过渡设备线夹进行了分析.利用光学显微镜和扫描电镜对铜铝过渡设备线夹的开裂位置进行宏观和微观形貌及成分检测,借助X射线对铜铝过渡设备线夹焊接面进行了检测.结果表明线夹元素成分正常,断裂的主要原因是焊接缺陷,因此焊接过程中要严格控制焊接工艺,保证焊接质量,对进入电网的铜铝过渡线夹进行严格检验.     

贴片式熔断器耐焊接热失效原因分析及改善工艺

为适应电子元器件装配自动化、电子产品小型化的发展趋势,贴片式高密度元件逐渐成为电子行业的首选,作为保护性元器件的贴片式熔断器以其小型化、贴片化、耐高温、耐高压、成本低等特点得到了越来越广泛的应用.本文通过对贴片式熔断器经过耐焊接热可靠性测试后失效,产品出现阻值变化率异常的原因,根据贴片式熔断器的生产制造、使用的原理进行分析,找出造成失效的原因,并根据原因,提出具体改善方案能解决耐焊接热可靠性失效,从而提高电子产品的可靠性.     

利用锅炉排污水余热取暖初探

分析了火电厂锅炉连续排污的废水热能浪费及其利用价值，介绍了末阳火电厂利用排污水余热取暖的设计和使用效果。说明在火电厂利用废水余热节能有着得天独厚的条件，大有潜力可挖。     

浅谈城市供水调度管理现代化

本文以长沙市自来水公司为例，论述了实现城市供水调度管理现代化不仅是必要的，而且是可行的，同时可产生很大的经济效益和社会效益。     

励磁变压器电流不对称原因分析

在详细分析励磁系统中励磁变压器三相电流不对称原因的基础上,对比了由励磁电压源不对称和同步回路故障引起的励磁变压器输出电流不对称的异同,并用仿真的方法进行了验证,即当励磁电压源不对称时,励磁变压器输出电流一相变大,而其他两相变小;而同步回路不正常时,励磁变压器输出电流是一相变小,其他两相或者都变大或者一相变大而另一相几乎不变。这一结论对于分析励磁系统电流不对称原因具有实际的指导意义。     

华中电网主网变压器类设备运行情况分析

系统地总结了2007年华中电网主网变压器类设备的在运情况、预度工作情况,检测工作情况,统计和分析了变压器非计划停运、变压器类设备事故和障碍情况,介绍了华中电网新教术、新设备的应用现状,并指出了变压器类设备存在的主要问题。     

SPC在滚筒洗衣机水量检测过程中的应用

本文运用统计过程控制(Statistical Process Control,SPC)方法,对滚筒洗衣机生产过程中的水量检测过程进行了过程分析和诊断,找到了存在的问题及改善方向。将滚筒洗衣机水量检测的标准界限进行了更改,并对更改后的检测过程做了SPC统计分析和验证,纳入过程控制标准。本文将SPC应用于洗衣机生产过程中的过程诊断与过程标准的制订,对于今后业内解决生产过程中的类似问题,可起到一定的借鉴作用。     

某系统燃气涡轮发电机组参数检测仪的设计

文中基于一种广泛使用的高性能单片机数据处理系统,针对某武器系统中燃气涡轮发电机组电压检测装置落后,无频率检测和燃气轮机排气温度检查装置。设计中充分考虑机组的实际工作环境和武器系统的现有检测水平,选用一些高精度、高性能的测量转换器件组成系统的硬件测量环节,并结合硬件电路给出了该检测仪的软件流程。该检测仪经过在部队的实际使用,实现了实时检测机组的输出电参数和燃气轮机排气温度的功能,并对各参数出现异常时能及时给予报警提示,其测量结果具有可靠性高、速度快、直观性强的特点。     

迷宫堰频率群分析

本文应用有限元方法对迷宫堰的振动特性进行分析 ,发现迷宫堰整体模型中出现了频率群的现象。从工程实用角度出发 ,我们由迷宫堰单宫的频率值和单片堰墙模态相似推出整体模型有限元计算结果中频率群的每群个数 ,并且取频率群的均值作为代表值。通过与水弹实验数据的对比 ,认为该代表值在结构的低阶频率区域是可用的。     

优化辅助装置的控制对冰箱耗电量的影响

根据最新的GB 12021.2-2015《家用电冰箱耗电量限定值及能效等级》,无霜风冷冰箱标准耗电量由稳态耗电量和辅助装置耗电量组成,因为稳态耗电量在整个耗电量结果中占比较大,一般我们研究节能降耗均从稳态耗电量入手,比如降低冰箱内外的热传递、提高两器的换热效率、提高压缩机效率等.本文着重介绍带有辅助装置的冰箱,通过优化辅助装置的控制降低冰箱的耗电量.