基于自动编码器的锂离子电池状态评估方法

准确的电池状态估计对于确保电池储能系统的安全可靠运行至关重要.电池的健康状态(SOH)虽然能反映电池的老化状态,但SOH估计模型的建立受到实际标签数据难以获得或是测试代价高昂的限制.文中基于无监督机器学习模型,建立了一种新的健康指标对电池进行状态评估.首先,从电池的电压-放电容量曲线选择特征,根据锂离子电池的老化机制将电池状态划分为健康和异常,使用健康的数据对基于卷积神经网络的自动编码器模型进行训练,根据自动编码器的输入、输出计算重构误差,最后将重构误差输入逻辑回归模型对电池状态进行判别.在开源的MIT-Stanford数据集上进行实验,验证了所提方法的有效性.     

基于无线通信的电梯安全监控

电梯运行的安全性是使用者十分关注的议题,有必要采用有效的方式来进行监控。在信息技术快速发展的当今社会,无线通信技术在电梯安全监控中也得到了十分广泛的应用。文章从ZigBee技术视角出发,首先探讨了基于ZigBee技术的电梯安全监控系统设计的发展,进而分析了基于ZigBee技术的电梯安全监控系统设计的规划。     

酸洗对ZTA15钛合金表面污染层及化学成分的影响

利用熔模精密铸造技术制备了ZTA15钛合金试棒。采用金相法观察和测定表面污染层厚度，制定酸洗量。酸洗前后，使用2点直径测量法和金相法确定污染层去除情况；酸洗后进行真空退火，从3种状态试棒表面取样进行化学成分试验，检测氢、氧含量的变化情况，研究了酸洗对ZTA15钛合金表面污染层及化学成分的影响。结果表明，ZTA15钛合金表面污染层厚度为0.1～0.2 mm，当酸洗液中氢氟酸、硝酸和热水按照30%∶30%∶40%的质量比配制、温度40～60℃、酸洗时间60 min以内、酸洗量0.25 mm±0.05 mm时，可以彻底去除硬度高、塑性低的α污染层，避免在后续变形或受力时导致脆化或产生裂纹，提高其使用性能。ZTA15钛合金酸洗后表面有轻微的吸氢，氧含量无明显变化，经真空退火后又有析氢，表面氢含量始终满足<0.01%的要求，不会产生氢脆等对成分性能不利的情况。