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.      

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.      

基于ECE法规和Ⅰ曲线的机电复合制动控制策略

具有再生制动功能的电动汽车制动系统与传统燃油汽车的摩擦制动系统不同,在回收部分制动能量的同时其制动稳定性会发生变化.在保证安全制动距离的前提下,制动能量回收率的提高受到制动稳定性的制约和限制.针对电制动和常规摩擦制动组成的机电复合制动系统,建立了电制动力、电制动力矩和电池充电功率计算模型.考虑到电机转矩特性和电池充电功率限制,以最大化回收制动能量为目标,设计3种不同的机电复合制动控制策略.通过在ADVISOR软件中建立嵌入式仿真模块对制动能量回收率、电池荷电状态和纯电动模式的续驶里程进行了仿真计算和分析.计算结果表明:I曲线和ECE(Economic Commission of Europe safety regulations)法规边界线都不是理想的制动力分配曲线,所提出的制动力分配曲线OABCD综合性能较好,制动能量回收率达到59.56%,且一个循环的荷电状态变化很小,仅降低了4.29%.实车试验表明能量回收能够提高续驶里程.     

面向智能化管理的数字孪生电池构建方法

动力电池在长时宽温域运行时,其使用性能、寿命和安全性随时间动态演变,存在单体性能不一致、系统容量快速衰减或内部缺陷诱发的电池热失控等问题,需要全气候、全生命周期电池精准管理技术。突破智能化管理的数字孪生技术、构建数字孪生电池为提升电池管理能力带来了新的解决方案,已逐步成为行业发展趋势之一。围绕动力电池精细化管理技术发展趋势,针对数字孪生动力电池构建需求,从系统建模与管控需求等方面分析了数字孪生电池建模的基本准则,系统性阐述多维度、多尺度、多物理场融合的数字孪生电池的构建方法,并结合团队前期研究分析了某电池数字孪生的实践案例,探索了数字孪生电池在生产设计、全生命周期管理等场景下的应用可能性,为电池管理技术发展提供思路与参考。      

锂离子电池SOC及容量的多尺度联合估计

锂离子电池的荷电状态（SOC）和电池容量估计是电池管理系统的核心。由于SOC和容量在估计过程中参数相互影响,提出一种适用于三元锂离子电池SOC及容量的多尺度联合估计方法。采用戴维宁等效电路模型,建立数学模型及状态空间方程。针对不同温度下电池特性不同的问题,在不同温度下开展了模型参数辨识,建立了参数随SOC及温度的变化关系。基于双扩展卡尔曼滤波（DEKF）算法建立了电池状态多尺度联合估计模型,对电池的SOC、极化电压在微观时间尺度上进行估计,对电池的容量在宏观时间尺度上进行估计,并对SOC估计中的容量进行更新,保证了电池长期估计的精度。在宽温度范围内进行验证,所建立的三元锂离子电池多尺度联合估计方法具有较高的精度。      

电动静液作动器框图建模与控制

功率电传作动系统是未来飞行控制的发展方向,它取消了传统的中央液压油源.电动静液作动器是功率电传系统的执行机构,在作动器端把电能转化为局部液压能,兼具传统液压系统和直接电力驱动作动器的优点.根据其元部件数学方程,建立非线性框图子模型,构造了一种定排量变转速电动静液作动器,完善了补油回路和摩擦特性的描述.通过考察作动器稳定性、静态刚度和动态性能指标,对单环比例、积分、微分(PID,Proportion Integration Differentiation)、多环PID、全状态反馈控制等方法进行了设计及比较分析.仿真结果表明,结合动态压力反馈策略的全状态反馈控制器能有效改善系统的动、静态性能.     

多余度无刷直流电动机的自抗扰控制

为了克服电机内部参数变化、齿槽效应、负载扰动以及余度降级等不确定因素对多余度无刷直流电动机位置伺服系统性能的影响,实现高性能的位置伺服控制,提出了基于自抗扰控制器的多余度无刷直流电动机位置伺服系统.该系统通过跟踪微分器为给定位置信号安排了一个过渡过程,解决了系统的快速性与超调之间的矛盾;通过扩张状态观测器将影响输出的系统内外"总扰动"扩展成新的状态变量,实时估计出来并进行动态补偿,提高了系统的抗干扰能力;通过非线性组合实现了"小误差大增益、大误差小增益"的工程经验,提高了控制精度.仿真结果表明:该系统具有良好的动、静态性能,满足了系统的性能要求,且对电机内部参数变化、余度降级、负载扰动等具有很强的鲁棒性.     

电动汽车动力电池生热模型和散热特性

结合Bernardi生热速率模型建立了单体电池正极片集流体、负极片集流体和电池极板的热耦合模型以及成组电池传热模型;利用Fluent软件仿真分析了自然通风环境中LiFePO₄单体电池的生热特性,模拟了强制空气对流冷却条件下成组电池的生热和散热特性,分析了电池箱出风口位置对电池温度的影响;计算了不同放电倍率下电池组温度变化.计算结果表明:动力电池恒流放电末期,正、负极片的电流密度最大值出现在极耳处,正、负极耳温度高于极板温度,且正极耳温度大于负极耳温度;强制冷却条件下成组电池热特性满足安全工作温度要求;电池箱出风口位置直接影响冷却空气速度场和电池组温度场分布,出风口设置在电池箱下部有助于改善其热状态一致性.对特征点温度监控数据与仿真结果的误差小于5%,能够满足工程需要.      

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。      

基于混合动态信念传播的多无人机协同定位算法

针对多无人机(UAVs)协同定位问题,提出一种基于混合动态信念传播的定位算法。在部分无人机GPS信号丢失的情况下,该算法可根据其他无人机的GPS观测,相邻无人机之间的相对距离观测,以及无人机加速度计的输出,对每个无人机的位置和速度状态进行分布式在线估计。首先用因子图模型描述多无人机的联合信念状态,接着给出一种混合动态信念传播推理算法计算图模型中的每个变量节点(对应于每个无人机)状态的边缘后验分布。推理过程仅包括每个无人机对自身局部信息的处理以及相邻无人机之间的信息交互,因此该算法可完全分布式实现。通过仿真实验以及与传统协同定位算法的比较,表明了本文算法的有效性。      

无线网络弱硬实时调度算法

提出了一种结合信道状况考虑的(m, k)-firm弱硬实时调度算法.该算法将消息划分为强制(mandatory)和可选(optional)2种类型,并优先调度强制消息.消息的类型由线下静态分配和线上动态调整共同决定.其中,静态分配使用(m, k)-pattern分配消息类型,动态调整是在不违反(m, k)-firm约束的前提下尽力减少强制消息在差信道状况下传输.理论分析证明:①在假设所有强制消息都实时成功传输的前提下,经动态调整的消息集仍然满足(m, k)-firm;②在使用平均分布(m, k)-pattern时,动态调整之后不改变消息集中强制消息的N次重传可调度性.仿真结果表明,该算法与仅使用静态分配消息类型的算法比较,能够改善弱硬实时的可调度性能,节省无线网络中带宽和能耗的开销.      

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%。      

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。     

基于分布式并行遗传算法的电力系统无功优化

针对传统遗传算法寻优质量差、计算时间长的问题,提出了基于计算机集群的一种新的分布式并行遗传算法解决电力系统无功优化问题.采用遗传模拟退火算法和分布式并行计算MPI(Message Passing Interface)技术,实现多进程的分布式集群计算.该算法通过个体迁移策略来协调优化各个子种群,使用计算效率来判断计算负载状态,采用动态种群来进行负载平衡.通过运用标准测试算例IEEE14节点和一个实际电力系统的无功优化计算,结果表明这种算法具有很高的稳定性,有较好的并行效率,适合求解大规模电力系统的无功优化问题.      

保持颜色一致性的动态电磁环境绘制算法

针对电磁环境绘制的研究现状,提出了保持颜色一致性的动态电磁环境绘制算法。明确了绘制中的颜色一致性原则:同一数据值对应同一颜色,绘制图像序列中颜色变化与数据变化保持一致。在颜色一致性分析的基础上,对静态电磁环境的绘制方法进行了修改,使其能够在绘制动态电磁环境时保持颜色的一致性。必要时,颜色与数据值的对应关系可以交互调整或自动调整,以适应数据场的值域变化。实验表明,算法能够在保持颜色一致性的情况下绘制动态电磁环境,直观显示其变化情况,便于用户观察和理解。同时算法可并行执行,在统一计算设备架构下具有较高的执行效率,利于算法的使用。      

一种嵌入式系统软件的非干涉测试方法

传统的嵌入式系统软件测试方法对被测试系统有一定的干涉效应,影响了测试结果的精确性和正确性.采用"非干涉测试方法"可以将这种影响消除,从而得到精确的测试结果,是一种准确反映被测试目标系统真实运行状态的测试方法.与传统的测试方法不同,该方法的特点在于对目标系统完全是非干涉的.通过分析非干涉测试方法的基本特征,提出了该方法的应用模型.在这个模型中,有3个组成部分是必需的,包括静态分析模块,动态分析模块和通过硬件采集目标系统状态信息的数据采集子系统.静态分析模块对被测试软件静态特征进行分析,指导硬件采集子系统如何采集以及动态分析模块如何解析采集的数据.在整个测试周期,"非干涉测试方法"不需要在目标软件中驻留任何仅用于测试的可执行代码.