锂离子电池性能研究现状与进展

综述了锂离子电池在比能量、工作特性以及环境适应能力等方面的研究进展。讨论了改进锂离子电池性能的方法。采用具有较高贮锂能力的负极材料、对正极材料进行掺杂和表面修饰等方法都有利于改善电池的电化学性能。电解液添加剂改善了碳负极SEI膜的性能,提高了电池的安全性能。     

结合问题特征利用SE-Tree反向深度求解冲突集的方法

基于模型诊断是人工智能领域内的一个重要研究方向,求解极小冲突集在基于模型诊断中有着重要应用.在对结合CSISE-Tree求解冲突集方法深入研究的基础上,根据冲突集求解特征重构了结合枚举树的计算冲突集的过程,提出基于深度优先反向搜索求解冲突集的方法.针对CSISE-Tree方法求解时占用内存空间与元件总数指数级相关的缺点,构建反向深度搜索方法减小求解时所占用内存空间;针对CSISE-Tree方法不能对部分非极小的冲突集进行剪枝的问题,给出对非冲突集和更多非极小的冲突集进行剪枝的方法,有效减少了求解时调用SAT(Boolean SATisfiability problem)求解器的次数;实验结果表明,与CSISE-Tree方法相比,本文提出的方法求解效率有明显的提升,并避免了求解时的内存爆炸问题.     

1.6米分卷机的动态补偿方法

卷缠设备控制中动态补偿问题是保证加减速时卷缠质量及防止断带的重要问题。本文介绍一种用电子线路实现动态补偿的方法。     

计及馈线自动化故障处理全过程的配电终端优化布置方法

为了进一步提高配电网供电可靠性,提出了一种计及馈线自动化(feeder automation,?FA)故障处理过程的配电终端优化布置方法。首先以自适应综合型FA模式为例,分析FA的故障定位、隔离与恢复供电的故障处理全过程,并基于电力系统仿真软件DIgSILENT建立了配电终端的动作信号逻辑模型。其次,在考虑了FA故障处理过程的条件下,计算包括故障区域与非故障区域的总负荷停电损失成本,与总投资成本共同构成模型目标函数。考虑系统平均供电可用率指标约束等因素,建立配电终端优化布置模型。然后,基于整数编码的人工蜂群算法确定配电终端最优安装总数,制定配电终端最优配置方案,计算出配电终端最优选址方案。最后,以冀北某地区10 kV配电网作为仿真算例,基于DIgSILENT模拟FA故障处理全过程,验证所提方法的有效性和适用性。     

PVDF-HFP基聚合物电解质膜的制备及性能表征

采用相转化法制备了PVDF-HFP基多孔聚合物电解质,研究了PVDF-HFP的溶解温度、溶剂用量以及非溶剂用量等因素对聚合物电解质性能的影响,分别采用交流阻抗法和稳态电流法测定了聚合物电解质膜的离子电导率和离子迁移数,并通过扫描电镜观察了多孔聚合物膜的表面形貌.研究表明,制备PVDF-HFP多孔聚合物电解质膜的合适条件为:溶胶温度50~60℃、溶胶时间2 h、溶剂与PVDF的质量比为9~11、非溶剂与PVDF的质量比为0.5~0.25.该条件下制得的多孔聚合物电解质膜的孔隙率达到70%左右、离子迁移数在0.3左右、室温离子电导率达到1.6×10-3S.cm-1.     

1.6米分卷机的动态补偿方法

卷缠设备控制中动态补偿问题题是保证减速时卷缠质量及防止断带的重要问题。本文介绍一种胜电子线路实现动态补偿的方法。     

粘结剂对锂离子蓄电池性能的影响

对比研究了水性粘结剂和PVDF粘结剂对锂离子蓄电池性能的影响。对使用两种不同粘结剂电池的化成厚度、内阻、循环性能、电压平台以及耐恒流过充电性能等进行了测试分析。实验表明,采用水性粘结剂的电池充电膨胀厚度和充电态内阻较小、耐3C5A倍率恒流过充电性能好;以PVDF为粘结剂的电池循环性能和3.6V电压平台率较好,第300周循环容量保持率为91%、3.6V电压平台率为85%。     

锂离子电池电解液的研究

对使用不同电解液的电池的初始充放电效率、内阻、循环性能、电压平台、低温性能等进行了测试分析.实验表明:电解液[1 mol/L LiP6/EC DMC EMC(体积比1:1:1) 添加剂(国产)]表现出优异的循环性能,第300次循环时,容量保持率达到90%,3.6 V电压平台率为77.1%;韩国生产的电解液表现出优异的低温性能,在-20℃下的1 C放电容量是常温1 C放电容量的77%,在-30℃下的0.5 C放电容量是常温0.5 C容量的63%.     

聚偏氟乙烯-六氟丙烯多孔隔膜的制备工艺

采用倒相法制备PVDF-HFP(聚偏氟乙烯-六氟丙烯)多孔薄膜。主要研究了聚合物溶胶的制备工艺条件、薄膜的制作工艺、不同溶剂和非溶剂对薄膜孔结构及性能的影响。研究表明:以丙酮为溶剂、蒸馏水为非溶剂的溶胶在60 ℃下搅拌2 h,采用干法制膜,薄膜厚度控制在50 μm左右,这样制得的薄膜能满足聚合物锂离子蓄电池对隔膜材料性能的要求。以这种隔膜制作的聚合物锂离子蓄电池表现出良好的充放电性能。     

结合问题特征的分组式诊断方法

模型诊断方法是人工智能领域重要的系统故障自动检测方法,被广泛应用于软件故障检测和硬件诊断.近年来由于电路规模和复杂度不断增大,其诊断难度也不断增大.本文通过对电路模型特征的研究,结合LLBRS-tree（Last-Level Based on Reverse Search-tree）诊断算法提出分组式诊断方法GD（Grouped Diagnosis）：首先结合电路特征确定组件的故障相关性并对电路组件进行分组,可缩减电路中需检测的规模;其次,利用分组后电路并结合非诊断解定理和SAT（SATisfiability）求解特征定位部分非诊断解,从而避免该部分的一致性检测来加速求解.本文算法可应用于电子电路故障诊断领域,并且实验结果表明该算法与LLBRS-tree算法相比求解效率平均提高了1.5倍,最多提高了3倍.