斩波电路电流检测方法

提出了1种基于MOSFET开关管的斩波电路电流检测方法,利用MOSFET导通电流与电压的关系,考虑了温度对MOSFET的导通阻抗的影响,根据MOSFET导通阻抗与温度关系曲线,设计1种具有温度补偿功能的斩波电路MOS-FET导通电流检测方案,取代了传统的电流传感器检测方法。实验结果证明,该检测方法测量精度高,成本较低,具有很高的实用价值。     

基于IGBT斩波电路的大功率负载研究

介绍一种用于实际工程的大功率负载,该负载基于IGBT斩波电路。与传统模拟负载相比,该电路的特点是电流大,功率高。采用C8051F340产生占空比及保持时间可调的PwM波,用于调整电流大小。为IGBT设计了可靠的隔离电路,将CPU部分与IGBT部分隔离。设计了稳定的保护电路,可以避免IGBT烧毁。为IGBT并联选择了合适的均流电阻,控制其导通程度。选择高频率IGBT作为开关器件,使其工作在100KHz左右。利用单片机控制PwM的保持时间,保护IGBT的同时增加了测量的准确性。     

直流斩波电路中的若干问题与解决方案

简要介绍直流斩波技术在实际产品中应用时需要注意的几个问题:系统损耗,栅极电阻Rg的问题、驱动电路实现过流过压保护的问题.     

基于可信度因子推理模型的电池组均衡方法

针对锂离子电池在成组使用过程中出现的电压、容量、内阻等不一致性问题  ,分析了传统电压均衡策略的优缺点,结合双向Cuk分组均衡器控制简单、均衡能量可双向传输及均衡电流易控制的特点,提出了一种基于可信度因子(C-F)  推理模型的分组均衡方法。该方法定义了单体电池的荷电状态(SOC)和端电压的不均衡度,利用C-F推理模型得到了电池组整体不均衡度,通过控制拓扑电路的均衡电流大小和方向减小了电池组的不一致性。对比实验表明,该方法能够有效地减小单体电池端电压和SOC的不一致性,提高电池组的整体能量利用率。     

斩波串级调速系统主电路的分析

通过从如何减小逆变器的装置容量入手,根据矿井提升机的工艺特点,给出了斩波串级调速系统逆变变压器容量的设计方法.分析了斩波串级调速系统的主电路,研究了基于斩波串级调速系统的逆变器容量.与普通串级调速系统相比,斩波串级调速系统逆变器的容量大为减小;大大改善了电机拖动系统的功率因数.     

一种针对串联电池组带电不均衡的均衡技术

针对串联电池组的带电不均衡进行了研究,提出了一种新型的均衡技术,以电池ＳＯＣ作为判别 依据确定不均衡状态并制定相应的均衡方案,利用所设计的均衡电路来实施具体的均衡方案。为了验证该 技术的可行性,采用了６节磷酸铁锂电池组成的串联电池组作为实验对象,实验结果充分表明了所提出技术 高效性。     

基于动态模糊阈值的电池组均衡策略优化

简单地以固定的端电压阈值作为动力电池组均衡控制指标,可能会导致均衡判断失误和均衡电路频繁启动等问题,针对此,在分析锂电池极化电压、欧姆内阻、充放电电流对端电压影响特性的基础上,提出基于动态模糊阈值的均衡方法,首先基于模糊算法对端电压阈值进行动态设置,然后据此进行均衡控制操作。实验表明,与传统端电压阈值均衡策略相比,该方法能够有效缩小单体电池之间端电压差异,明显缩短均衡时间。     

基于双压驱动的恒流斩波系统的设计

恒流斩波电路中，步进电机的驱动电压高，绕组回路阻抗低，电流上升较快。单一的恒流驱动电路在低频时绕组电流上升过快，容易导致低频过冲振荡现象。为避免振荡，本文采用双压驱动与恒流斩波驱动相结合：低速运行时采用低电压供电，低频过冲振荡小，转动平稳；高速运行时采用高电压供电，高频输出扭矩大，不易堵转。     

基于DC/DC电池均衡电路的效率分析

基于DC/DC的均衡电路被广泛应用于大型电化学储能系统中,推导基于DC/DC的均衡电路的均衡效率、均衡时间等主要参数,设计实验对均衡时间进行验证,为大型电化学储能系统均衡电路设计提供依据。     

新能源车辆的动力电池组均衡管理系统的发展现状概述

新能源车辆的开发和研究已经是时代的主流,其中电动汽车受到了市场越来越多的关注,在电动汽车中,电池系统是重要组成部分,特别是锂电池在交通领域的应用,对于减少温室气体的排放、降低大气污染以及新能源的应用有着重要的意义。目前,电动汽车存在安全性低、寿命段、充电时间长和使用成本高的问题,而电池管理系统作为电池保护和管理的核心部件,作为电池和车辆管理系统以及驾驶者沟通的桥梁,电池管理系统对于电动汽车性能起着越来越关键的作用。本文介绍了电池组均衡管理的技术发展历程、专利申请情况和涉及的主要申请人。     

基于电压倍增器的混合储能系统电压均衡方法

传统主动均衡拓扑往往需要大量的开关管、电感、变压器或双向开关等元件实现能量传递,对于电动汽车而言,无疑会增加系统的体积和成本。鉴于此,本文提出了一种基于电压倍增器的电压均衡拓扑,用于锂离子电池和超级电容组成的混合储能系统。电池均衡拓扑和超级电容均衡充电器通过复用半桥逆变电路集成到仅含2个开关管、3个电感以及若干电容和二极管的电路中,可有效降低混合储能系统的体积和成本。电池均衡拓扑具有自模块化特性,电压均衡速度更快,超级电容充电器具有恒流充电特性。本文详细描述了该拓扑的工作模态和波形,并利用PSIM仿真验证了其均衡特性。最后,设计了由4个电池和4个超级电容所组成的混合阵列进行实验验证。实验结果表明,均衡后单体间电压极差降至10 mV以下,证明了所提方法的有效性。     

基于BQ78PL116的锂离子电池组均衡电路

针对锂离子电池由于单体电池电压较低通常串联使用,串联锂离子电池组在多次充放电后产生的不均衡问题,提出一种基于BQ78PL116的Power Pump均衡电路。该均衡电路使串联电池组中电压高的电池对电感进行充电,然后电感放电给电压低的电池,从而达到维持电池组均衡的目的。通过对Power Pump电路的工作原理进行分析,说明此芯片具有结构简单,控制方便,快速有效等优点。该芯片应用在井下后备电源管理系统中,不仅能够延长电池寿命,更能提高管理系统的运行效率。     

基于80C196KC的斩控式智能交流稳压电源

为了满足某些应用场合对交流电源的性能要求,设计了一种基于80C196KC单片机的智能交流稳压电源。在对补偿式脉宽调制(PWM)斩控交流稳压电源工作原理分析的基础上,对电源的电力电子功率变换主电路、控制单元的软硬件和相关辅助模块进行了设计。实验结果表明,该电源不仅改善了输入、输出特性,而且能够根据用户需要和负载情况对电源的通、断进行智能化管理。     

基于STM32的高精度三电极测试电路研究

针对目前市场上三电极测试产品存在的体积大、价格昂贵等问题,在对三电极工作原理分析的基础上,设计了三电极系统的结构模型,并提出了一种新型的基于STM32微控制器的三电极测试电路。测试电路由恒电位仪电路和电压放大电路构成,以高精密仪器运算放大器为核心器件设计了恒电位仪电路;采用同相并联结构的差分放大电路实现了对微电压的高倍率放大,并用I2C接口的A/D芯片采样放大后的电压信号。研究结果表明,该三电机测试电路的电位误差在1 mV以内,测试电流的下限达到0.1μA;电路可以用来生产便携式三电极测试设备。     

基于自适应选择主被动均衡拓扑的机载锂电池电源能量均衡方法

机载28 V串联蓄电池组内的不一致性会减小其能量利用率及寿命,严重时会导致飞行事故发生。本文提出了一种基于新型均衡拓扑的锂电池组能量均衡方法,以改善串联电池组的不一致性。该均衡拓扑利用结构简单的隔离型DC-DC变换器及功率电阻器实现蓄电池组内任一单体电池的“削峰”或“填谷”,相对于非集中式均衡拓扑减小了均衡元件的数量和系统体积。以荷电状态作为均衡变量,实现了机载28 V蓄电池组内各单体之间的能量快速转移。仿真及实验结果表明,所提出的新型均衡方法,相较于基于集中式DC-DC拓扑的均衡速度最高可提升13.3%,均衡后电压极差最低降低至32 mV,SOC极差低于0.4%,具有更快更好的均衡效果。     

基于DSP控制的锂电池快充电路研究

针对锂电池充电速度需要不断提升,而不同种类锂电池最佳充电策略不同的问题,对锂电池充电电路、充电方法等方面进行了研究,对不同充电电路的优缺点进行了归纳,提出了一种基于DSP28035控制的锂电池快充电路,可用于单体锂电池快速充电方法研究。用DSP28035采集电池电压电流对其进行了数字闭环控制,电路具有6 V~30 V的宽范围输入,Buck降压变换器用于电池充电,Boost升压变换器用于脉冲放电去极化,电池充放电电流均精确可调。改变DSP的程序可实现CC、CV、CCCV以及阶梯恒流充电、脉冲充电等多种形式的充电。利用Matlab/Simulink进行了仿真,并制作了充电样机,进行了锂电池充电测试。研究结果表明,该电路结构简单、控制方便,能够进行各种充电策略测试,能够实现过流、过压、过温保护,电路稳定性好、可靠性高。     

基于偏置经验特征映射的电路故障诊断方法

基于支持向量机的模拟电路故障诊断方法已经成为故障诊断领域的研究热点.然而,在该方法实用化过程中,故障样本集中存在的不平衡分布问题严重影响了该方法的整体诊断性能.针对该问题,提出一种基于偏置经验特征映射的故障诊断方法,该方法将故障样本集映射至经验特征空间,并在该特征空间中使用偏置判别分析准则作为核函数优化的目标函数,最大化所有正常样本同故障样本中心的距离,从而提高故障诊断方法的整体诊断能力.标准数据集以及真实电路上的实验效果表明,提出的方法可以大大缓解由于样本不平衡造成的支持向量机诊断效果下降的问题,从而提高了基于支持向量机的电路故障诊断法方法的适用范围.     

基于DBN特征提取的模拟电路早期故障诊断方法

针对当前模拟电路早期故障诊断中特征提取方法的不足,提出了应用深度置信网络(deep belief network, DBN)进行特征提取的方法。利用混沌粒子群优化算法,对DBN中受限玻尔兹曼机的学习率开展优化,进一步提升特征提取的性能。相比于其他常用的特征提取方法,提出的DBN特征提取方法可提取出早期故障深度和本质的特征,且具有相同的故障聚集程度高、不同故障的分离能力极为明显的特点。应用二级四运放双二阶低通滤波器仿真电路和Sallen-Key带通滤波器电路板进行早期故障诊断实验,得到的故障诊断正确率分别为98.13%和100%。