便携式电动工具锂电池管理系统的设计

针对使用多串锂电池组的便携式电动工具,设计了一个智能锂电池组管理系统,该系统以ML5238为前端采集芯片,单片机ML610Q488为核心控制器。该系统可监测5~16串锂电池组,并具有电压采集、电流采集、温度采集、过充保护、过放保护、短路保护、温度报警、剩余电量估算、电池均衡等功能。经测试表明,该系统具有良好的测量精度及稳定性,完全达到了便携式电动工具锂电池管理系统的设计要求。     

基于ATJ2085的锂电池检测系统设计

锂离子电池能量密度高、工作电压高、无记忆效应、自放电率低,因此成为目前便携式电子产品的理想电源。但是,由于锂离子电池固有的特性,必须防止过充、过放、过温以提高它的安全性和使用寿命。于是对于锂电池的检测受到越来越多的重视。该文利用具有自主知识产权的SOC芯片ATJ2085作为主控芯片(MCU)设计兼容USB的便携式设备锂电池的检测系统。该设计方法简单易行,成本低,易于在便携式电子产品中实现。     

基于STM32的便携式线阵CCD测量系统设计

为了提高电荷耦合器件(CCD)一维尺度非接触测量系统的集成性和便携程度,设计了以STM32为核心的测量系统。使用3.7 V锂电池供电,用STM32产生线阵CCD驱动信号,内嵌边缘检测算法并设计了LCD液晶触摸屏操作界面,实现了一款高精度便携式非接触测量仪。系统功能完整、操作方便、可靠性高。     

60V/3kW锂电源及其基于DSP的充电电路研究

锂电池由于具备体积小、能量密度大、单体电压高、自放电率低、内阻小等特点而被广泛应用于混合动力系统中。针对传统锂电池保护电路和充电电路表现出的局限性,提出了基于DSP2407A的智能管理系统(可有效地保护锂电源系统)和基于PFC的充电电路(可有效地对电池充电)。实验结果证明了设计的正确性,为混合动力汽车用锂电源系统奠定了坚实的基础。     

动力锂电池组智能管理系统设计

本文介绍了一种动力锂电池组智能管理系统的设计方案。方案以ATmega8为主控制器,除了可以对电池组在充、放电时提供有效的过充、过流、过放、温度保护外,还可以实现单节锂电池间的能量均衡,使电池组的整体性能得以充分发挥,并可以通过PC机读取保存在Flash里的历史充、放电信息。     

基于ARMS3C2410的便携式脉象仪

我们致力于设计并研发一款便携式智能中医脉象健康监测设备,以解决现代快节奏中的健康问题。本设备是一款基于ARM的便携式智能监测设备,硬件部分的核心是S3C2410处理器。该微控制芯片内部包含了定时器部件(RTC)和A/D转换部件,脉象信号由脉象传感器采集,正常的脉象波信号是一种微弱的电压信号,因此脉象波信号采集电路中设计了放大电路、滤波电路等,以便脉象波信号幅值符合要求,经A/D转换部件变成数字信号输入微控制器并通过以太网端口输出,系统采用基于因特网的接入方式,TCP/IP协议栈使得嵌入式系统可以通过Internet将通信距离无限扩展,以长距离监控自身身体状况。     

基于STM32的锂电池充放电系统的研究与设计

锂电池是当前便携式手持电子设备可循环充放电电池的首选,但是锂电池在使用过程中可能存在过冲、过放、过流充电以及充电时间过长后产生高温的问题,从而影响电池使用寿命,甚至出现安全事故,为解决以上问题,提高锂电池使用效率,本文基于STM32平台设计了一款锂电池充放电管理系统,通过软硬件的设计和实验测试,该系统实现了对锂电池充放电路径管理、对充放电的参数及电池的状态实现了实时准确监测,输出电压稳定,极大提高了电池的使用效率,该成果已在企业项目中得到了应用。     

基于MSP430C325单片机的便携式体温计的设计

采用低功耗的MSP430C325单片机为主控制器，Pt100为温度传感器，设计了一种便携式人体温度计。具有通信功能，时间功能，可作为病房监护系统的体温采集器。采用交、直两种电源供电方式，单纯使用3.6V(2A/h)锂电池供电可连续工作6年时间。     

基于CANOPEN的智能消防水炮系统设计

CANopen是基于CAN(Controller Area Network)开发的应用层协议。本文在分析CANOPEN协议的基础上,针对智能消防水炮的通信需求,着重介绍了智能消防水炮系统通信部分的设计与实现。其中主要包括智能消防水炮网络中各个节点的硬件接口的设计,节点的对象字典和通信模型的建立。并通过消防炮系统的试运行,验证了系统通信的高效性和可靠性。     

基于缺失观测值的锂电池剩余寿命估计方法研究

研究一种缺失观测值条件下,锂电池剩余使用寿命(RUL)的新型估计方法,算法框架包括预处理模块和预测模块,并引入极端学习机(ELM)。预处理模块基于单点插值和多重插值技术填补缺失观测值,预测模块基于一步/多步超前预测估计剩余寿命。将插值技术和超前预测算法相结合,构建锂电池剩余寿命智能估计系统,处理具有缺失观测值的时间序列数据。该系统具有良好的鲁棒性,并能够自动产生完整的时间序列数据集。实验结果表明,新估计方法适用于锂电池相关的智能诊断与预测系统,具有广泛的应用价值。