灌区流量监测太阳能供电设计

现代信息化生态灌区中监测调控灌区流量极为重要。灌区流量监测中设备供电依照水资源监测标准要求需配备备用电源,单一用蓄电瓶做备用电源使用寿命短,在供电环境复杂的灌区不能满足流量监测系统户外的供电要求。笔者设计一种基于太阳能的灌区监测系统供电电路。利用太阳能充电板实现设备在220 V市电与太阳能供电之间的切换,保证灌区流量监测设备在复杂环境下长时间稳定工作。供电系统在实现稳定切换的同时对蓄电瓶进行充电保护,使蓄电瓶长期处于浮冲状态,保证最长使用寿命。经过使用验证该供电系统能长期稳定工作并起到保护设备作用。     

2001年第11期考考你解答

问题一:在线式摩托车蓄电瓶欠压指示器赵振琦图①②电路均不能正常工作。图①中当蓄电瓶电压在11V以下时,虽然晶体管BG1基极电位低于1.4V,但BG1、BG2并不会完全截止、而可能进入弱导通状态。因此该电路开关特性不好。而图②电路中,稳压管VD、二极管D1、三极管BG1发射结的总压降约11V,当     

一种简单实用的直流升压电路

<正> 直流-直流变换电路在许多便携式仪器以及以蓄电瓶作为电源的设备中有着广泛的应用,其中尤以直流升压电路应用较多。本文介绍一种采用555电路制作的将12V 直流电压提升为20V～60V 的直流升压电路。电路原理图如图1所示。     

本期考考你题目

问题一:在线式摩托车蓄电瓶欠压指示器近日收到一篇制作稿:“在线式摩托车蓄电瓶欠压指示器”,电路图及原理说明如下: 摩托车族都有这样的经历:夜晚急需用车时却常因电瓶电压太低而无法出车的尴尬局面。有鉴于此,特设计了两款在线式蓄电池欠压指示器随时监测,当12伏     

基于充电方式的锂电池SOC 校准和估计方法

荷电状态(SOC)是动力锂电池的重要参数.针对安时法估计锂电池SOC存在累积误差,其他估计算法复杂度较高的问题,提出一种工程实用的SOC估计方法.该方法通过分析电池特性并结合安时法,建立了SOC初始值、总容量和累积误差的校准方法.通过建立终端电压与SOC之间的映射关系,利用恒流、恒压不同充电阶段的电池特性,实现了电池系统在一个放电周期内的SOC高精度估计.实验表明,该方法能够使得SOC的估计误差在5%以内.     

动力电池SOC估算复杂方法综述

荷电状态(SOC)是动力电池管理系统的重要参数。准确估算动力电池SOC是促进电动汽车发展的关键技术。因为动力电池的工作环境复杂多变,传统方法难以准确估算其SOC。首先分析了SOC估算的影响因素,然后对不断改进的复杂方法进行了综述,分析并对比各自的优缺点。最后对动力电池SOC估算复杂方法进行总结并提出展望。     

锂离子电池组SOC估计算法的比较研究

锂离子电池组的荷电状态SOC是描述电池剩余电量的重要参数,常用SOC估算方法有:安时法、开路电压法、神经网络法、卡尔曼滤波法、扩展卡尔曼滤波算法等。本文分析了影响电池荷电状态的SOC的影响因素,对各种SOC估算算法进行了比较研究,并对扩展卡尔曼滤波算法进行了Matlab仿真。仿真结果表明,卡尔曼滤波法对电池荷电状态的估算有较好的修正能力,并且容错能力较强。     

基于扩展卡尔曼滤波器的锂电池SOC估算仿真研究

为弥补动力电池组中安时积分法、开路电压法估算锂电池荷电状态(SOC,StateOfCharge)的缺点,在Matlab环境下介绍了一种使用扩展的卡尔曼滤波器估算SOC的仿真方法,并对整个过程的模型建立、电路搭建、参数辨识以及软件使用进行了详细的阐述。通过仿真实验表明其估算误差不超过3%,验证了方法的准确性以及对初值的不敏感性,是一种稳定的、可靠性高的SOC估算方法。     

一种基于H_∞观测器的电池荷电状态估计方法

文中提出一种基于H∞观测器电池荷电状态SOC估计方法.在传统电池SOC估计方法中,常常把电池开路电压OCV与SOC之间的关系看作是静态线性关系.实际上,电池OCV与SOC之间是随着电池周围环境变化而变化,是一种动态关系;因而如果将电池OCV与SOC之间看作是静态关系,可能导致较大SOC估计误差.根据电池OCV与SOC之间动态关系,将电池系统建模成一种非线性系统,随后设计一种H∞观测器估计电池SOC.在高压输电线路巡检机器人样机中进行了实验研究,实验结果验证了所提方法的有效性.     

车用锂离子电池SOC估算研究

电池荷电状态(SOC)作为电池管理系统(BMS)后续控制、管理、诊断中的基本参数之一,其实时精确的估算对于BMS的可靠性与准确性有着重要的影响。在SOC估算算法中,卡尔曼滤波算法凭借着估算精度高、实用性好等优点被广泛应用。卡尔曼滤波算法估算SOC主要包括3个步骤。首先介绍了电池模型,对于常用的电等效电路模型进行了详细的分析,包括Rint模型、Randles模型、nRC模型。接着,讲解了电池模型与卡尔曼滤波算法结合的2个步骤,即状态空间方程的离散化及参数辨识。然后,重点探讨和比较了几种卡尔曼算法的基本原理以及应用的不同,主要包括扩展卡尔曼滤波算法、无迹卡尔曼滤波算法和立方卡尔曼滤波算法。最后,通过对卡尔曼滤波算法在车用锂离子电池SOC估算中应用的分析,总结出了可以进一步提高SOC估算精度以及实用性的建议。     

混合动力汽车Ni—MH电池SOC估算算法的研究

电池的荷电状态SOC（state—of—charge）,对于混合动力汽车的电池管理系统来说是一个非常重要的参数。文章介绍了当前常用的一些SOC的估算方法,并分析了这些方法存在的一些局限性。着重研究了基于卡尔曼滤波器估算SOC的算法,并在MATLAB下进行了仿真。     

基于变参数模型的锂电池荷电状态观测方法

锂电池荷电状态(SOC)观测技术作为电池管理系统(BMS)的关键技术,在维持电池系统设备安全高效运作、延长电池组整体生命周期等方面均起着不可或缺的作用.本文以改善锂电池荷电状态的观测结果为目的,对锂离子电池荷电状态的观测方法进行了研究,基于二阶变参数锂电池模型,设计了一种有效的改善SOC观测精度的方法.首先,根据SOC的定义,建立了安时积分估计(AH),通过引入二阶变参数锂电池模型建立扩展卡尔曼滤波估计器(EKF),然后结合Takagi-Sugeno模糊模型原理,设计Takagi-Sugeno和EKF联合估计器(TS–EKF).最后,在Simulink仿真平台上验证了SOC观测方法的准确性和实用性.结果表明,本文所设计的Takagi-Sugeno和EKF联合估计器可以改善SOC观测精度.     

基于扩展卡尔曼滤波法的矿用可移动救生舱蓄电池荷电状态估计

针对基于安时计量法的矿用可移动救生舱蓄电池荷电状态SOC估计在环境温度或放电电流波动较大的情况下精度较低的问题,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波法的矿用可移动救生舱蓄电池SOC估计方法。该方法在安时计量法的基础上,把影响蓄电池SOC估计的环境温度和放电电流因素作为蓄电池系统的噪声,采用扩展卡尔曼滤波法的优化估计递推算法对蓄电池SOC进行实时滤波与估计,从而提高了蓄电池SOC的估计精度。实验结果表明,该方法的蓄电池SOC估计结果与实测值基本一致,可用于矿用可移动救生舱蓄电池管理系统中。     

SOC总线仲裁算法的研究

集成到SOC中的功能模块越来越多,对于共享总线的SOC系统,片上仲裁是使得各个模块有效运作的必要手段。本文论述了SOC仲裁的基本原理,首先从目前SOC系统中常用的仲裁算法入手,分析了这些算法的特点。同时,在单一仲裁算法的基础上,针对不同的复杂SOC系统,提出了几种多层仲裁算法,并分析了各自的特性。     

基于变参数模型的锂电池荷电状态观测方法（英文）

锂电池荷电状态(SOC)观测技术作为电池管理系统(BMS)的关键技术,在维持电池系统设备安全高效运作、延长电池组整体生命周期等方面均起着不可或缺的作用.本文以改善锂电池荷电状态的观测结果为目的,对锂离子电池荷电状态的观测方法进行了研究,基于二阶变参数锂电池模型,设计了一种有效的改善SOC观测精度的方法.首先,根据SOC的定义,建立了安时积分估计(AH),通过引入二阶变参数锂电池模型建立扩展卡尔曼滤波估计器(EKF),然后结合Takagi-Sugeno模糊模型原理,设计Takagi-Sugeno和EKF联合估计器(TS–EKF).最后,在Simulink仿真平台上验证了SOC观测方法的准确性和实用性.结果表明,本文所设计的Takagi-Sugeno和EKF联合估计器可以改善SOC观测精度.     

基于免疫遗传算法的动力电池SOC估计研究

锂离子动力电池SOC（电池荷电状态）难以直接测量且由于高度非线性所导致估计误差较大。为了减少动力电池SOC估计误差,提高估算精度。在分析了锂离子动力电池电压、温度、电流和放电电量对电池SOC影响后,提出一种新颖的免疫遗传算法（Immune Genetic Algorithm,IGA）和BP神经网络相结合的锂离子动力电池SOC值联合估计方法,该方法首次使用在锂离子动力电池SOC值估计中,采用新颖的免疫遗传算法通过对BP神经网络进行参数寻优,优化网络结构模型,增强神经网络自适应学习效率。通过仿真和动力电池实际工况下实验,结果表明使用新颖的联合估计算法提高了网络的运行效率和电池SOC值估计精度,估计均方根误差控制在2%以内,验证了这一联合估计算法的可行性和有效性,解决了动力电池SOC值估计误差较大的问题。     

锂离子电池特性建模与SOC估算算法的研究

锂离子电池管理系统设计及荷电状态(SOC)估算依赖于电池等效电路模型的建立,在几种常见的动力锂离子电池等效电路模型分析与比较的基础上,通过对动力锂离子电池进行多种特性实验,分析了锂离子电池的动态特性,提出了二阶RC等效电路模型,并验证了模型的准确性。在电路模型基础上运用扩展卡尔曼滤波算法搭建了MATLAB/Siumlink平台上的仿真模型,通过仿真和实验结果的对比,验证该模型具有较高的估算精度,可用于锂离子电池SOC的实时估算。     

电动车用Ni/MH电池组剩余容量的非线性自回归滑动平均预测

准确的蓄电池荷电状态(SOC)决定了电动汽车剩余的行驶里程数.为准确评估电动车用Ni/MH电池组荷电状态(SOC)值,本文提出了一种非线性自回归滑动平均(NARMAX)模型的系统辨识方法.文中使用联邦城市行驶工况(FUDS)的试验数据,采用NARMAX模型线性简化逼近的辨识方法,对蓄电池SOC建立了多输入变量的模型,并使用这个模型进行实时预测;预测结果与试验结果进行了比较.结果表明,该方法是简单、有效的.预测的最大相对误差为1%.     

基于内阻法修正的蓄电池卡尔曼滤波SOC估算

针对蓄电池卡尔曼滤波算法荷电状态SOC（State of Charge）初始值的估计误差较大可能导致前期收敛性较差的问题,通过分析蓄电池放电实验数据,运用灰色关联模型计算电池内阻、电压和电流参数关于SOC的关联度值,将关联度最高的内阻参数作为初始SOC估计值的自变量。然后将初始SOC估计值代入由二阶等效电路模型构建的扩展卡尔曼滤波算法中,进行SOC估计。最后利用电测试平台验证SOC估计准确性,并与电压参数作为初始SOC估计值自变量的方法进行对比。实验结果表明,相对于电压法的初始估计值,内阻法的初始估计值更接近真实值,将其作为卡尔曼滤波算法的起始值,更能提高初期荷电状态估算精度。     

基于SOC的锂离子电池组均衡控制

不一致性问题极大地降低了锂离子电池组的整体性能,均衡控制是目前能有效改善电池组间不一致性的唯一办法。在分析了目前主流均衡设计方案的基础上,针对Buck-Boost均衡电路,提出了以锂电池荷电状态（SOC）为均衡对象的均衡控制策略。同时,设计了一种新式的基于双模型自适应扩展卡尔曼滤器的SOC估算方法。实验结果表明,该均衡控制策略改善了电池组间的不一致性,提高了容量利用率。