新型气动式输液泵的设计与实现

针对蠕动式输液泵和挤压式输液泵气泵的频繁启动带来的气压不稳、滴速不稳及精度不高的情况,设计了新型气动式输液泵。新型输液泵运用无重力加压技术,利用气泵系统抽取外部经过净化过滤的空气注入瓶内加压,形成压强差,使液体从滴管中流出,抵消输液瓶因势能高度降低而导致的重力压差缺失,在保证输液泵在势能高度的条件下,匀速精准地输出液体。此外,辅以气动缓压装置和气动稳压装置,消除气泵系统工作时对输液瓶产生的气压波动,保证了输入气体的稳定性和可控性。

基于融合模型的动力电池组多时间尺度SOC估计

针对电池组的荷电状态估计(SOC)问题,提出了一个基于均值加偏差模型(MDM)和联邦自适应无迹卡尔曼滤波(FAUKF)的多时间尺度SOC估计框架。该框架中,MDM表征电池组中的不一致特性。FAUKF融合每个单体的SOC结果估算出电池组的SOC,具体为利用Elman神经网络自适应地调整每个单体的融合权重进而得到整个电池组的SOC。其中,每个单体的SOC是在2个时间尺度上估算出来的。最后,在动态应力测试工况下对比了所提方法与传统方法的估算效果。结果表明,所提方法的SOC估算结果较好,均方根误差为1.194%,验证了所提方法的有效性与准确性。