高压锂电池组单体电压采集电路拓扑研究

针对高压大功率锂离子蓄电池组单体电压信号变换问题,提出了三种实用型模拟电子电路方案,分别为线性光耦隔离法、直接采样法、非线性光耦实现模拟信号线性隔离法。对其原理与性能进行分析与实验,比较了优缺点,证明线性光耦隔离法既实现了电池与测量电路的隔离,又有精度高、调试简单等优点,性能优良,适用于串联单体数较多的情况。     

车用动力锂电池组的测量与均衡方法分析

分析目前多种动力锂电池组的测量方法和均衡方案,采用LTC6802进行单体电池电压的测量与均衡,该芯片内部集成了串联锂电池组单体电压测量和均衡的功能,最后提出了一种与充电机配合的均衡方法,这种使用集成芯片采集电池组单体电压和均衡的方案,在实际应用中具有测量速度快,测量精度高,均衡方式灵活,功能配置方便,体积小巧,电路设计...     

纯电动汽车锂电池组均衡系统研究与设计

针对纯电动汽车串联锂电池组在使用时出现的不一致性造成的不利影响,设计了一套电池组均衡系统。提出了一种基于修正因子的5点修正荷电状态(SOC)的新型估算方法,并给出了电池信号采集电路、通信电路及均衡电路的设计。仿真和实验结果表明均衡电路能实现恒流控制,新型SOC估算方法能准确估算锂电池的SOC值,同时该均衡系统可改善电池组间的不一致性。     

基于Kalman滤波的俯仰角速度估计

直升机的姿态角速度不容易准确获得,本文提出了一种采用Kalman滤波理论对直升机俯仰角速度进行估计的方法,建立俯仰角速度方程,给出估计参数的Kalman滤波算法,实验证明该方法能够成功有效的估计直升机俯仰角速度。     

基于Kalman滤波的充电桩变压器温度预测

本文提出基于卡尔曼滤波预测充电桩变压器温度,并通过MATLAB编程实现,试验结果表明卡尔曼滤波预测温度值与实测温度值相差较小,可以作为变压器控制温升的依据。     

基于单总线的锂电池组监测系统设计

介绍了基于单总线技术的锂电池组状态监测方法,通过传感器芯片DS2438检测各单体电池的电压、电流和温度,同时估算蓄电池的充放电电量.为便于系统实现,采用DS2482-100桥接单总线与I2C总线,并与单片机C8051F330联系,构成了总线型监测系统.详细叙述了硬件设计和软件实现方法,并通过实际48 V/5 Ah锂电池组的电池检测结果验证了设计的正确性和有效性.     

自适应抗野值Kalman滤波

针对Kalman滤波中存在量测野值的特点,依据滤波基本理论,提出了残差变化率概念.将残差变化率引入到野值判定标准中,根据量测值变化率的大小自动调整判断阀值,给出了判别野值的检验方法.由于采用了测量与估计的动态信息,使得野值的判定更为准确,并采用替代的方法对单个或连续野值加以修正,保证了Kalman滤波精确度与数据的连续性.仿真结果表明,当量测值出现较大变化时,这种方法能有效提高系统对野值的检测准确度和滤波精确度.     

基于滤波算法的电压采集系统

介绍实用的电压采集处理系统.本系统结合虚拟仪器技术,通过自定义通信协议,实现采集显示、文档打印、建立数据库等功能,并用InstallShield for Visual C 6.0对设计的应用程序进行打包.在电压采集过程中,本系统采用软件数字滤波技术以及统计学的相关知识对采集电压进行滤波处理.在数据采集领域具有一定的参考价值.     

自适应Kalman滤波在多传感器数据融合中应用

文中介绍基于白噪声滤波器和平滑器的改进的Sage和Husa噪声统计估值器及相应的自适应Kalman滤波器,可处理未知常的和时变的噪声统计估计问题.仿真结果验证了改进滤波器在精度和收敛速度上的优越性.     

基于联邦卡尔曼滤波器的容错组合导航系统设计

针对SINS/GPS/DVS全源组合导航系统在非理想状态下的容错性差,无法实现多源组合导航系统最优化的问题,建立基于卡尔曼滤波器的导航子系统局部滤波器和基于联邦滤波器的全源导航系统全局滤波器,设计了一种全源容错组合导航系统.通过仿真验证,该全源导航系统能够在子系统出现故障的情况下实现高精度导航,满足临界空间飞行器对导航...     

基于卡尔曼滤波的汽包水位多传感器信息融合方法研究

汽包水位是锅炉安全运行的重要参数,列举了影响汽包水位变化的各种因素并且建立了锅炉汽包系统各输入、输出变量间的影响模型。分析了卡尔曼滤波在多传感器信息融合处理中的特点,在DRZ/T01-2004规定的基础上,提出了一个以卡尔曼滤波为底层传感信号融合方法为基础,结合其他聚类融合方法,引入多种类、多数量传感器信号和控制决策预测信号的汽包水位多传感器数据融合控制系统。基于此,设计了卡尔曼滤波在多传感器数据融合处理中的具体实现方法,并借助Matlab仿真,分别测试了卡尔曼滤波在单通道传感信号滤波以及多传感器信息融合中使用的效果。仿真结果证明了所设计的系统能够准确、快速的融合处理底层传感器信号,并作出有效的控制决策。     

基于卡尔曼滤波的电力系统短期负荷预测

介绍了卡尔曼滤波的算法,给出了一套递推计算公式,将此算法应用于短期负荷预测,并针对负荷预测本身的特点对算法进行了改进,用两种算法进行了实际的负荷预测计算,取得了比较准确的预测结果。     

基于自适应无迹卡尔曼滤波的动力电池SOC估计

针对传统无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)算法估计电池SOC时,在未知的干扰噪声条件下滤波精度较低和稳定性较差等问题,基于等效的二阶RC电路模型,提出自适应无迹卡尔曼滤波(adaptive unscented Kalman filter,AUKF)算法.在模型参数辨识的基础上,构建...     

基于双卡尔曼滤波的锂电池SOC估算

以锂电池的荷电状态估算为目的,对传统锂电池等效电路模型进行改进,提高了模型的准确性,使之能更好地反应锂电池内部状态。以标称容量为2 000 m Ah,额定电压为3.7 V的18650锂电池作为研究对象,采用最小二乘法分别对该锂电池模型进行充放电方向的参数辨识。运用双卡尔曼滤波算法估算锂电池的SOC,并设计了基于安时计量法的相关测试实验。研究结果表明,双卡尔曼滤波算法估算18650锂电池SOC的绝对误差值小于0.019,具有较高的估算精度,在锂电池SOC估算领域内具有很高的实用价值。     

基于Kalman滤波的人体心电跟踪监测系统设计

针对家庭心电健康监护,以及提高低功耗心电监测系统监测的准确性,设计并实现了一种采用卡尔曼滤波的心电监测系统。该系统采用AD8232作为模拟前段对通过电极和三导联心电采集线提取的微弱心电信号进行滤波放大,再经STM32处理器进行卡尔曼滤波处理,最终在LCD得到清晰稳定的生物电信号及心率。经实验样机初步测试,在人体保持安静的情况下,LCD显示的心电信号清晰稳定,能够反映人体实际心电特征。结果表明该设计较好地完成了心电信号的滤波处理,能够满足家庭心电监测的需求,对于家庭医疗设备有一定参考价值。     

一种基于卡尔曼滤波的板球系统RBF-PID控制研究

板球系统在经典控制对象球杆系统的基础上进行了扩展,是一个多变量、强耦合、非线性控制对象。针对板球系统采用PID控制时小球震荡比较严重及PID控制存在参数镇定依靠经验调整且在控制过程中系统的抗干扰能力差等缺点,利用径向基函数神经网络(radial basis funtion)具有自学习、自适应能力及非线性映射能力,对PID参数进行智能优化,使系统对阶跃信号的响应速度加快了2.8 s。利用卡尔曼滤波实现对控制干扰和测量噪声信号进行抑制,通过MATALB绘制出定点控制实验中小球的轨迹,实验结果表明了此算法相对于传统的PID控制可以有效的提高板球的系统的抗干扰能力以及动态性能,能够使小球的稳定时间由26 s减少到7 s,超调量减少了11.4 mm,X轴方向的控制精度提高了0.7 mm,Y轴方向的控制精度提高了1.7 mm。     

锂离子电池快充技术的研究进展

锂离子电池的应用已经非常广泛,掌握锂离子电池快充技术,促进其实际应用,具有广阔的商业前景。在国内外现有研究的基础上,基于锂离子电池本身,详细介绍了快充型锂离子电池的制备技术,并结合目前的实际应用,讨论了锂离子超级电容器,最后对锂离子电池快速充电技术的发展前景做了展望。     

基于序贯卡尔曼滤波的OCT信号处理方法研究

使用光学电流互感器(Optical Current Transducer,OCT)测量小电流时,测量得到的内部噪声信号往往大于光电信号,测得的读数不能正确反映电流的真实值。有效滤除噪声,提高信噪比是OCT信号处理的关键所在。介绍了基于法拉第磁光效应的光学电流互感器的基本原理和信噪特性,在被测电流为交直流混合信号的情况下,建立合适的滤波状态空间模型,采用序贯卡尔曼滤波的方法在Lab VIEW上进行仿真。结果表明序贯卡尔曼滤波算法能够对测量电流实时进行信噪分离,同时准确分离出交流和直流分量,提高了输出信噪比和测量精度。     

永磁同步电动机系统参数和状态的推广卡尔曼滤波估计

永磁同步电动机系统具有力矩系数大、力矩波动小以及控制灵活等优点，在许多精密伺服控制系统中得到广泛应用。本文在得到系统模型的基础上，利用推广的卡尔曼滤波器对非线性的永磁同步电动机系统参数和状态进行了估计，仿真结果验证了估计方法在数学上的可行性。