基于扩展卡尔曼滤波的动力电池SOC估计方法

针对卡尔曼滤波方法估计锂离子电池荷电状态(state of charge,SOC)误差较大的问题,基于扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)算法,建立锂离子电池二阶电阻电容(resistor capacitance,RC)电路模型,使用泰勒级数对非线性函数进行线性展开,采用MATLAB仿真估算动态应力测试、城市循环、混合脉冲功率、脉冲工况4种不同工况对应的动力电池SOC曲线,并与安时积分法估算的SOC曲线进行对比分析。仿真结果表明:采用EKF算法估算锂离子电池SOC时,动态应力测试出现最大误差为0.015,4种工况均方差均在0.0032以内;误差分布更稳定,曲线更可靠,采用EKF算法估算锂离子电池SOC的有效性与精确性更高。

沙滩垃圾收集清理机器的建模与分析

随着工业化的快速发展以及沙滩旅游的发展,我国的水面环境和沙滩环境情况不容乐观,在一些沿海地区甚至出现了垃圾浪潮的现象。为了解决沙滩环境污染问题,该文通过SolidWorks软件进行建模与设计,开发一种适用于海滨旅游城市的沙滩垃圾清理机器。着重对垃圾收集过滤装置的外铲以及松土机构的转子进行应力和形变分析,得到应力和形变最大处,并对应力和形变最大处材料和结构进行设计。该沙滩垃圾清理机器,在筛分方式上明显区别于现有的沙滩清理机器,具有更好的垃圾筛分效果。此外,小型且智能化的垃圾清理机器,易于操作,具有更高的垃圾清理效率,可以降低人力成本。同时小型化的垃圾清理机器灵活性更好,适用面更广,可用于各种干燥和潮湿沿海沙滩,以及公园或特色住宅内的小型沙地等,机器使用率更高。该沙滩垃圾清理机器能够实现自动收集垃圾和沙子过滤的功能,实现沙滩垃圾清理高效化、自动化和智能化,具有较好的发展前景和商业价值。