基于键合图的电力电子电路建模与仿真

随着DC-DC变换器的实际应用领域的不断扩大,人们对变换器系统的稳定性提出了更高的要求,因此,精确而有效的建模和仿真对于变换器的发展有着重大的意义。本文以电力电子Buck电路为例,提出混合键合图模型和键合图平均模型两种模型,这两种模型都是在键合图建模理论的基础上,根据电路中开关控制方式的不同而得到的。首先经过分析得到Buck电路的两种键合图模型,并在GME(Generic Modeling Environment)软件中搭建模型,然后通过该软件将它转换为Matlab框图模型并仿真,最后将仿真结果与实际电路模型的输出波形进行对比分析,验证了两种模型的可行性和正确性。     

基于ARIMA和PF的锂电池剩余使用寿命预测方法

有效的电池剩余使用寿命(RUL)预测方法能够极大地提高系统的可靠性。提出一种基于自回归集成滑动平均模型(ARIMA)和粒子滤波(PF)融合预测框架,该框架由ARIMA方法和PF方法构成,ARIMA 应用于短期预测,而粒子滤波应用于长期预测。首先在线对锂离子电池进行监测,然后根据短期预测或长期预测要求执行相应的算法,得出横纵坐标分别为周期和容量的 RUL 预测图。实验结果表明,该预测框架能够快速准确地预测锂离子电池 RUL。