基于Kalman滤波的镍氢动力电池SOC估算方法

动力电池的荷电状态(SOC,State-of-Charge)是电动车能量控制的重要参数,针对镍氢动力电池,建立了一种新的状态空间模型.电池模型采用荷电状态和极化状态作为状态向量,考虑持续充放电时电荷累积效应对电池电压的影响,对模型的状态方程进行了优化,增加了电荷累积项,以提高模型在变电流充放电过程中的精度.根据Kalman最优滤波理论,设计了电池荷电状态Kalman滤波递推算法,估算方法考虑了电池电压、电流和电池温度,给出了递推计算公式.根据恒流充电、恒流放电、脉冲充/放电、变电流充/放电实验的实验数据,对模型进行了仿真分析.结果表明,采用Kalman滤波估算方法有利于提高动力电池的荷电状态估算精度,适合应用在混合动力电动车中.      

双时间尺度下基于Transformer的锂电池剩余寿命预测

准确预测锂离子电池剩余使用寿命对于掌握其健康状况和管理备件资源具有重要作用.现有锂电池剩余寿命预测方法大多局限于以循环次数为主的预测结果,本质上属于面向单一时间尺度的方法,忽略了锂电池健康状态受循环次数与工作时长双重时间尺度下的退化综合影响的现实问题.提出一种双时间尺度下基于Transformer的锂电池RUL预测模型.该方法选取容量作为表征其性能退化的关键指标,通过Kalman滤波和滑动时间窗对电池容量数据进行处理获取训练集和测试集,有效提取双时间尺度中蕴含的寿命信息,并充分考虑不同时间尺度寿命信息间的相互关系,建立容量与双重时间尺度的映射关系,实现了锂电池在双时间尺度下的RUL准确预测.通过锂电池实例验证了所提方法的有效性和潜在应用价值.     

高高原低气压环境对锂离子电池循环性能的影响

随着锂离子电池在中国高高原地区及机场的应用，其在高海拔低气压环境下的循环性能及老化机制成为一个亟须解决的问题。对此，在96 kPa-25℃（常温常压）及60 kPa-25℃（常温低压）环境下，通过电池健康状态、直流放电内阻、电化学阻抗、容量增量及微分电压曲线等电池电化学特征参数对NCM523软包锂离子电池的老化行为进行了分析。研究表明:60 kPa低气压环境加速了锂离子电池老化进程，电池内部结构受60 kPa低气压应力影响，致使电池欧姆阻抗和电荷转移阻抗较常压工况分别增加6.22%和45.76%，锂脱嵌反应受限，电池界面动力学衰退；因电池阻抗增大造成以正极活性锂离子损失主导的循环容量加速衰减，电池健康状态衰减率较常压工况高3.08%。      

基于改进多模型的火星大气进入自适应估计方法

针对火星进入过程中大气密度等不确定参数对导航系统状态估计精度的影响,提出了一种基于改进混合专家框架的多模型自适应估计方法。该方法对进入过程中不同的测量信息进行规范化处理,以克服传统多模型自适应估计方法稳定性差、数值下溢等固有缺陷,进一步提高状态估计精度。将其应用于火星不同进入探测方式下的导航场景进行仿真分析。仿真结果表明:该方法在动力学系统模型参数存在不确定扰动时能获得精确的状态估计,可以满足未来定点着陆探测对导航系统的精度需求。     

三维控制图在锂离子电池性能监测中的应用

为了在锂离子电池加速退化试验中监测锂离子电池的性能状态,为分选提供依据,引用了质量管理中的控制图方法.在锂离子电池失效机理的分析中,获得了可以表明电池当前性能状态的两个关键参数:开路电压和放电容量,并讨论了它们的关系;采用放电容量和开路电压形式的二维平面点作为三维控制图的主体,通过相关试验数据使用SPSS数理统计软件确定控制上下限;最后使用MATLAB完成三维控制图,并叙述了几种控制图的分析方法.该结论适用于电池产品的验收和分选,也可为评估电池的寿命及可靠性提供依据.     

锂离子动力电池系统多尺度热安全研究

锂离子动力电池系统作为电动汽车最重要的核心部件，其动力性能和安全可靠性的提升是中国电动汽车进一步规模化发展的重大需求。锂离子动力电池的热安全问题贯穿于电池系统的整个生命周期，且在单体-模组-系统不同空间尺度下的表现形式不同。针对锂离子动力电池系统多空间尺度热安全问题，分别从单体电池生热、模组温度均一性、电池系统安全可靠性3个方面归纳总结了目前动力电池热安全设计的最新进展，并对一些重要研究成果进行了着重介绍，总结了锂离子动力电池系统热安全设计亟待解决的关键问题，提出了可行的解决方案，对今后的研究方向进行了展望，旨在为电池系统动力性能和安全可靠性提升提供有益的借鉴和参考。     

基于正负极动力学特性的锂离子电池优化充电方法

针对电动汽车快速充电存在的问题,分别对锂离子电池正、负极充放电特性进行研究,提出了优化充电方案。以负极析锂抑制为边界条件,获得正、负极在不同状态(SOC)下的最大允许充放电电流,建立了充电过程能耗和充电时间目标函数,以最大允许充电电流为约束条件,利用粒子群算法得到最优多阶段恒流充电电流序列。结果表明:与1 C恒流充电相比,电池充入相同容量时,优化充电时间减少约26.5%,34 min即可充电至80%SOC;与优化充电电流序列的平均电流恒流充电相比,优化充电能耗降低约1.5%。      

基于改进卡尔曼滤波的电池SOC估算

以研究电动汽车动力电池管理系统为背景,以电池荷电状态估算为关键技术,介绍了荷电状态与其主要影响因素的非线性动态关系,建立了二阶RC等效电池模型.在此基础上,考虑了温度对电池内阻的影响,采用卡尔曼滤波算法、改进的安时计量法和开路电压法,结合基于温度的电池模型参数在线辨识,对电池荷电状态进行估算,通过MATLAB仿真,并与基于经验公式的卡尔曼滤波算法进行了对比,平均误差为2.46%,提高了估算精度,验证了算法的可行性和可靠性.      

考虑倍率的平流层飞艇储能电池建模与分析

准确掌握储能电池的实际电量是确保平流层飞艇实现长航时飞行的关键因素之一。首先，建立了平流层飞艇能源系统仿真模型，对能量输入和消耗进行动态分析。随后，对储能电池进行不同电流倍率的充放电测试，采用多项式拟合的方法，根据测试数据建立了储能电池充放电过程中荷电状态(SOC)、剩余放电时间(RDT)、剩余充电时间(RCT)的分析模型。最后，结合能源系统能量输入、消耗模型和储能电池模型进行飞行模拟仿真，获取各部分变化数据，与已有试验数据进行量化对比分析。结果表明:所构建储能电池模型在SOC、RDT、RCT的计算误差分别小于3%、1.5%、1.5%，能够准确反映电池工作过程中SOC、RDT、RCT的变化，可为平流层飞艇平台制定优化的飞行策略提供量化支撑。      

基于多米诺效应的锂离子电池热释放速率分析方法

常用实验手段测得单节锂离子电池热释放速率无法真实反映航空运输包装件内大量锂离子电池因发生多米诺效应导致热量散失及传递过程间歇性变化。本文提出一种基于多米诺效应的锂离子电池热释放速率等效分析方法,即通过自主设计的实验平台对3×3排布的典型18650型锂离子电池热失控后发生的多米诺效应及各节电池表面温度进行分析。利用FLUENT使用标准18650型锂离子电池热释放速率曲线用于同等实验条件下的锂离子电池热失控传播仿真模拟,采用二分法逐次修正标准热释放速率、使仿真和实验的锂离子电池表面温度相符。将获得等效的锂离子电池热释放速率曲线再次应用于仿真,得到各电池的最高温度及达到最高温度的时间和实验数据相吻合,验证了修正后的等效热释放速率模型可靠性。该方法可适用于各型号及不同数量包装件内锂离子电池热释放速率获取,指导航空运输锂离子电池火灾防控工程实际。     

利用健康因子的卫星电池容量估计方法

卫星在轨工作期间,准确估计电池容量对提高电源系统的安全性与可靠性有重要意义。为此,针对电池在工作过程中实际容量难以直接测量的问题,提出一种利用间接健康因子估计电池容量的方法。首先,从锂电池恒压充电模式下的电流数据中提取平均充电电流,将其作为反映电池容量变化的特征参数。在实现了锂电池健康状态表征的基础上,对比分析容量和平均充电电流随着充放电循环周期的变化曲线。然后,讨论了容量和平均充电电流之间的相关性,进而建立了容量估计模型。最后,通过从NASA锂电池数据集中提取容量和平均充电电流,划分训练集和测试集,验证了用该方法估计容量的有效性和准确性。     

基于HMM的雷达状态转移估计方法

针对传统识别模型存在的参数规律描述不全面的问题,提出一种适用于多功能雷达(MFR)的层级模型,该模型通过任务、状态、参数3个层级反映了MFR系统的运行机制,并依据不同的参数变化规律,设定多种函数进行描述,能够反映信号的联合变化和统计信息,较统计和脉冲样本图模型具备更好的识别效果。在层级模型基础上,针对MFR状态转移估计方法存在的鲁棒性、估计准确率不佳的问题,引入目标运动状态信息,构建双链隐马尔可夫模型(HMM),进而利用D-S(Dempster-Shafer)证据理论优化估计结果,提出一种基于HMM的雷达状态转移估计方法,实验结果表明,提出的方法较改进前具备更优异的鲁棒性和估计准确率。     

光电二极管的地球反照光校正及卫星姿态估计

光电二极管作为体积小、成本低的太阳敏感器,可以结合地球敏感器进行卫星三轴姿态估计,但是地球反照光对其具有严重的影响,从而限制了其应用,然而地球反照光数学模型应用复杂。针对此问题,首先建立了一种简化的光电二极管量测模型,将地球反照光设成动态偏置项补偿在光电二极管模型中,并将误差建模为混合高斯噪声。然后应用滑窗估计和随机权重策略动态估计和更新模型中的参数。同时,采用多比例因子分别估计各光电二极管的地球反照光影响,并引入Huber影响函数处理异常值,从而提高了算法鲁棒性和参数估计精度。实验结果表明,采用地球反照光校正的光电二极管量测模型和无迹卡尔曼滤波（UKF）算法可实现卫星的高精度姿态估计,三轴姿态精度能达到0.2°~0.3°。