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電動汽車電池管理系統(tǒng)的設計_畢業(yè)設計(編輯修改稿)

2024-08-18 18:04 本頁面
 

【文章內容簡介】 ]301[30 )( ???? Tk TT ( 31) 式中: TQ 溫度為 T℃ 時的容量; 30Q 溫度為 30℃ 時的容量; Tk 溫度系數(shù),一般取 ~ 的常數(shù); 該式是把 30℃ 時的容量作為標準容量,得出在溫度 T 時的電池容量。當然也可以選擇其他溫度(如 25℃ )下的容量作為標準。 對于鋰離子電池,工程中一般采用溫度系數(shù)的方法來對容量進行修正。假定在理想狀態(tài)下,用電流積分法(安時法)計算電量的公式如下: dttt ti ???00 )()t()t( ( 32) 式中: )(TQ t 時刻的電池電量; )(0tQ t 時刻的電池電量,這里假設 t0 時刻的電量為滿電量; 若考慮溫度對容量的影響,在溫度 T 時電池的初始容量變?yōu)?)0t(QmT ,總容量變?yōu)?0QmT ( Tm 是與溫度有關的溫度系數(shù), 0Q 是標準溫度下的總容量)。得到下式: 電動汽車電池管理系統(tǒng)的設計 第 11 頁 共 33 頁 ??? ttT dttiQmQ 0 )()t()t( 0 ( 33) 考慮到 t 的荷電狀態(tài) ]/[)()( 0QmtQtSO C T? ,則有: ??? tt T QdttiktS O CS O C 0 00 /)()()t( ( 34) 式中: TT mk /1? ??梢酝ㄟ^實驗的方法得到在不同溫度下的 Tk ,建立表格,計算時通過查表和線性插值的方法進行計算來實現(xiàn)對溫度的補償。 電池的電動勢也受到溫度的影響。在不同溫度下,同一個電池在相同 SOC 的情況下電動勢 是不同的。以 SONY 公司的 US18650 鋰離子電池為例,以 23℃ 為標準的溫度條件,不同溫度下電池電動勢的相對變化量 ΔE(T)如 圖 31 所示: 圖 31 )(TE? 與電池溫度關系曲線 可以看出,對于鋰離子電池,溫度越高,電池的電動勢越高。在工程實際中,可以將電池在不同的溫度下靜置,獲得不同溫度下的 ΔE (T),建立數(shù)據(jù)表格,通過查表和線性插值的方法來使用。 另外,溫度對電池的自放電率也有很大的影響?;瘜W電源在存儲過程中容量會下降,這 主要就是由兩個電極的自放電引起的。引起電池自放電的原因是多方面的,如電極的腐蝕,活性物質的溶解等。溫度越高,電池的容量保持能力就越低,自放電率越大。 放電倍率因素 電池在不同放電倍率(即放電電流)下放電時,放出的電量是不一樣的。也就是說,在初始條件相同的情況下,用不同電流放電至截止電壓,電池所能放出的電量是不同的。一般來說,電流越大,能放出的電量越少。 電動汽車電池管理系統(tǒng)的設計 第 12 頁 共 33 頁 早在 1898 年, Peukert 就總結出了放電容量和放電電流關系的經驗公式,目前已經廣泛應用于蓄電池在變電流工作時的容量修正。 Peukert 經驗 公式如下: KtI ?n ( 35) 式中: I放電電流, A; t放電時間, h; n與電池類型有關的常數(shù); K與活性物質有關的常數(shù); 將 Peukert 方程兩邊都乘以 n1?I ,方程變?yōu)榱?KIIt n?? 1 ,方程左邊是放電電 流與時間乘積,在恒流放電的情況下實際上就是電池的放電容量 Q,所以方程又可以 寫成: KIQ n1?? ( 36) 由該方程可以看出,電池的放電容量 Q 是放電電流和常數(shù) n, K 的常數(shù)。為了確定常數(shù) n, K 的值,需要用兩種放電率 1I , 2I 進行放電實驗,記錄兩種放電電流的放電時間 1t 和 2t ,于是根據(jù)式( 36)得到如下兩式: KtIn ?11 , KtI ?2n2 ( 37) 分別 取對數(shù)得到: KtIn lglglg 11 ?? , KtIn lglglg 22 ?? ( 38) 聯(lián)立兩式求解可得到 n 的值: 1212 lglg lglgn II tt ??? ( 39) 將 n 帶入 Peukert 方程即可得到 K 的值。確定 n 和 K 的值以后就可以根據(jù)方程求出在不同放電電流下的放電容量,實現(xiàn)不同放電倍率下的容量補償。 假設 0I 為標準放電電流,放出的電量 0Q 為標準容量;以電流 1I 放出的電量為 1Q 。則由式( 39)得到: KQ I n?? 100 , KQ I n?? 111 ( 310) 兩式相除得: nII ?? 10101 )/(/ ( 311) 令 nII ?? 1011 / )(? ,則有: 011 ?? 電動汽車電池管理系統(tǒng)的設計 第 13 頁 共 33 頁 將上式帶入理想狀態(tài)下的容量公式( 36)得到: dtI t??? t 1001 0)t()t( ? ( 312) 方程兩邊除以電流 1I 下的總容量 01Q? 可得: 0t0 /)()()( 0 QdttiKtS O CtS O C t I??? ( 313) 式中 1/1??IK 。根據(jù) n 和 K 的值確定不同電流下的 IK ,建立表格,通過查表和插值的方法來對放電倍率進行修正,可以避免在工程實際中進行繁瑣的數(shù)學運算,同時又滿足精度的要求。 結合式( 37)和( 39),可以得到同時對溫度和放電倍率補 償?shù)?SOC 計算公 式: ??? tt TI QdttiKKS O CtS O C 0 00 /)()t)( ( ( 314) 電池壽命因素 蓄電池經歷一次充放電稱為一個充放電周期,在一定的放電制度下,電池容量降至某一規(guī)定值之前,電池所經歷的循環(huán)次數(shù),稱為二次電池的循環(huán)壽命。當電池的放電容量衰減到初始容量的 70%左右時(不同電池有不同的規(guī)定),電池的循環(huán)次數(shù)就是電池的循環(huán)壽命。鋰離子電池的循環(huán)壽命一般 在 500~ 1000 次 。 影響電池壽命的主要因素有:在充放電過程中電極活性物質表面積減少,極化增大;電極活性物質 脫落,腐蝕或晶型改變導致活性降低;電池內部短路;隔膜損壞等。如果不考慮電池老化因素,隨著電池組容量的 下降, SOC 計算會 變得越來越不準確。 隨著電池循環(huán)次數(shù)的增加,會出現(xiàn)充放電容量下降和電池內阻增加的現(xiàn)象,它們的變化趨勢與電池的健康狀 態(tài)( State of Health,SOH) 有相對穩(wěn)定的函數(shù)關系,因此可以根據(jù)電池的容量和內阻來確定電池 的 SOH。 由于電池內阻的在線測量是很困難的,所以常常采用離線的方法得到電池容量與SOH 的對應數(shù)據(jù) 表格,汽車運行中對充放電循環(huán)次數(shù)累積計數(shù),然后根據(jù)表格來對總容量進行修正??紤] 容量的修正系數(shù) lk ,得到如下同時考慮溫度、放電倍率 和 SOH補償 的 SOC 計算公式: dttiQk kktS O CS O C tt l TI )()()t( 0 00 ??? ( 315) 電動汽車電池管理系統(tǒng)的設計 第 14 頁 共 33 頁 4 人工神經網(wǎng)絡理論 人工神經網(wǎng)絡(簡稱神經網(wǎng)絡, Neural Network) [13][14]是模擬人腦思維方式的數(shù)學模型。神經網(wǎng)絡是在現(xiàn)代生物學研究人腦組織成果的基礎上提出的,用了模擬人類大腦神經網(wǎng)絡的 結構和行為,它從微觀結構和功能上對人腦進行抽象和簡化,是模擬人類智能的一條重要途徑,反映了人腦功能的若干基本特征。 4. 1 生物神經元細胞 神經系統(tǒng)的基本構造單元是神經細胞,也稱神經元,它是基本的信息處理單元。它和人體中其他細胞的區(qū)別在于具有產生、處理和傳遞信號的功能。生物神經元主要有由細胞體、樹突、軸突和突觸組成。 其中樹突是由細胞體向外伸出,有不規(guī)則的表面和許多較短的分支的部分,其作用是收集由其他神經細胞傳來的信息。我們可以把樹突理解為信號的輸入端,用來接收神經沖動。軸突是由細胞向外伸出的最長的分支, 其功能是傳出信息,其端部的許多神經末梢為信號的輸出端子。神經元之間樹突和軸突相互連接的接觸點稱為突觸,其是調節(jié)神經元之間相互作用的基本單元,每個神經細胞所產生和傳遞的基本信息是興奮或抑制在兩個神經細胞之間由突觸傳遞,同時它還可以加強興奮或抑制的作用,但兩者不能同時發(fā)生。突觸對神經沖動的傳遞具有延時和不應性,在相鄰的二次沖動之間需要一個時間間隔。 簡單神經元網(wǎng)絡及其簡化結構如圖 41 所示,其中( 1)為細胞體 (Soma)( 2)為樹突 (Dendrite)( 3)為軸突 (Axon)( 4)為突觸 (Synapse)。 圖 41 生物神經元模型 電動汽車電池管理系統(tǒng)的設計 第 15 頁 共 33 頁 4. 2 人工神經網(wǎng)絡模型 目前神經網(wǎng)絡模型的種類相當豐富,已有 近 40 余種神經網(wǎng)絡 模型,根據(jù)神經網(wǎng)絡模型的連接方式,人工神經網(wǎng)絡大體上可分為三大類 :前饋網(wǎng)、反饋網(wǎng)絡和自組織網(wǎng)絡。 前向網(wǎng)絡 如圖 42 所示 ,神經元分層排列,組成輸入層、隱含層和輸出層。每一層的神經元只接受前一層神經元的輸入。輸入模式經過各層的順次變換后,由輸出層輸出。在各神經元之間不存在反饋。感知器和誤差反向傳播網(wǎng)絡采用前向網(wǎng)絡形式。 圖 42 前向型神經網(wǎng)絡 反饋網(wǎng)絡 如圖 43 所 示 ,該網(wǎng)絡結構在輸出層到輸入層存在反饋,即每一個輸入節(jié)點都有可能接受來自外部的輸入和來自輸出神經元的反饋。這種神經網(wǎng)絡是一種反饋動力學系統(tǒng),它需要工作一段時間才能達到穩(wěn)定。 圖 43 反饋型神經網(wǎng)絡 自組織網(wǎng)絡 電動汽車電池管理系統(tǒng)的設計 第 16 頁 共 33 頁 如圖 44 所示, Kohonen 網(wǎng)絡是最典型的自組織網(wǎng)絡。 Kohonen 認為,當神經網(wǎng)絡在接受外界輸入時,網(wǎng)絡將會分成不同的區(qū)域,不同區(qū)域具有不同的響應 特征,即不同的神經元以最佳方式響應不同
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