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题名一种基于粒子滤波的锂离子电池健康预测算法
被引量：8
- 1
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作者
张金
高安同
韩裕生
左修伟
张锋
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机构
解放军陆军军官学院军用仪器教研室
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出处
《电源技术》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第7期1377-1380,共4页
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基金
安徽省自然基金项目(1308085ME80)
装备预研基金项目(914A17050312JB91202)
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文摘
安全性是制约锂离子电池发展的关键瓶颈,锂离子电池故障往往会导致系统性能下降并可能使系统瘫痪,军事应用时将直接导致各种无人作战系统无法遂行战略战术预期。根据锂离子电池电学特性建立一种融合非线性开路电压、电流,温度,循环次数以及随时间变化的剩余容量等多种电池动态特性的集总参数模型。以锂离子电池电化学工作过程为基础,提出一种依据序列重要性重采样来预测其单次放电循环放电终止时间的和循环寿命的粒子滤波算法。仿真结果表明以集总参数模型为基础的粒子滤波算法能对锂离子电池健康状态进行正确预测,为其健康管理提供了一种关键的理论支持。
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关键词
锂离子电池
健康状态
粒子滤波
预测
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Keywords
lithium-ion battery
state-of-health
particle filtering
prognostics
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分类号
TM912.9
[电气工程—电力电子与电力传动]
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题名一种锂离子电池容量退化经验模型
被引量：8
- 2
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作者
张金
魏影
韩裕生
王瑾珏
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机构
解放军陆军军官学院军用仪器教研室
偏振光探测技术安徽省重点实验室
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出处
《电源技术》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第6期1176-1179,共4页
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基金
安徽省自然科学基金(1308085ME80)
装备预研基金(914A17050312JB91202)
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文摘
锂离子电池随着时间的推移,其性能逐步下降退化直至寿命终结,往往会导致系统整体功能失效,应用于军事目的将直接导致各种无人作战系统无法完成战略战术预期,失去作战能力。分析了锂离子电池电学特性,给出电池内部阻抗与容量退化的关系,提出一种根据容量退化速率优先确定整数变量的条件三参数容量退化经验模型,并通过不同退化速率的锂离子电池退化实验数据对模型的可性行及实用性加以验证,为基于数据驱动的锂离子电池寿命预测和健康管理提供理论支撑。
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关键词
锂离子电池
容量退化模型
三参数
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Keywords
lithium-ion battery
capacity degradation model
three-parameters
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分类号
TM912
[电气工程—电力电子与电力传动]
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题名基于L(0,2)模态的身管损伤无损检测方法研究
被引量：1
- 3
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作者
高望
张金
叶丽娜
王瑾珏
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机构
解放军陆军军官学院研究生管理大队
解放军陆军军官学院军用仪器教研室
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出处
《声学技术》
CSCD
北大核心
2015年第5期407-412,共6页
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基金
国家自然基金资助项目(11274199)
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文摘
火炮特别是新型火炮在现代战争中发挥巨大作用,身管是火炮的重要组成部分,其缺陷检测至关重要。利用Comsol有限元仿真软件模拟导波模态并与理论计算结果进行对比,验证有限元仿真的正确性和可行性。在对比研究L模态导波和T模态导波的基础上,给出一种基于L(0,2)模态导波的身管缺陷无损检测方法,并利用有限元仿真软件对L(0,2)模态在存在内表面非对称缺陷的身管中的传播过程进行仿真。理论研究和仿真结果表明,该方法可以用来识别不同种导波模态并对缺陷进行检测,为今后身管缺陷检测奠定基础。
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关键词
超声导波
缺陷
身管
纵向模态
传播特性
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Keywords
ultrasonic guided wave
defect
gun barrel
longitudinal mode
propagation characteristics
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分类号
TG115.28
[金属学及工艺—物理冶金]
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题名锂离子电池荷电状态估算及剩余寿命预测
被引量：9
- 4
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作者
高安同
张金
陈荣刚
左修伟
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机构
解放军陆军军官学院军用仪器教研室
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出处
《电源技术》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第6期1066-1068,共3页
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基金
装备预研基金(914A17050312JB91202)
安徽省自然基金(1308085ME80)
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文摘
锂离子电池具有放电电压高、循环寿命长、安全性能好和无记忆效应等多种优点,在总结锂离子电池预测领域最新研究成果的基础上,对荷电状态估算及剩余寿命预测涉及的技术、算法和模型作了比较研究,尤其是对于锂离子电池荷电状态估算,归纳了电流积分法、开路电压法、模糊逻辑、自回归滑动平均数、电化学阻抗谱、支持向量机和基于扩展卡尔曼滤波的支持向量机等多种方法,并提出了各种方法的优缺点。
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关键词
锂离子电池
荷电状态
估算
剩余寿命
预测
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Keywords
Li-ion battery
SOC
estimation
RUL
prediction
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分类号
TM912.9
[电气工程—电力电子与电力传动]
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