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春兰成为中国最大的镍氢电池电动车制造商
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《中国科技财富》 2003年第8期95-95,共1页
自去年8月份成功研制出高能动力镍氢电池这一新产品后,春兰集团迅速成为国内电动自行车行业研发、销售的佼佼者。截止目前,春兰已基本完成其电动自行车在全国经销和服务的布局,与千余家经销商共铸了销售服务链,从而成为领先国内的... 自去年8月份成功研制出高能动力镍氢电池这一新产品后,春兰集团迅速成为国内电动自行车行业研发、销售的佼佼者。截止目前,春兰已基本完成其电动自行车在全国经销和服务的布局,与千余家经销商共铸了销售服务链,从而成为领先国内的高能动力镍氢电池,及以此为动力的电动自行车的最大制造商。 展开更多
关键词 春兰集团 中国 镍氢电池 电动车市场 电动自行车行业 循环充电次数
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优化分级T-S模糊控制动态估计纯电动汽车电池健康状态 被引量:6
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作者 陈德海 华铭 +1 位作者 邹争明 任永昌 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期609-614,共6页
针对纯电动汽车动力电池健康状态(state of health,SOH)预测中非线性影响因素多、算法繁杂、难以在单片机开发平台中实现等难点,首先利用累计充电循环次数计量法得到使用循环次数,将SOH与使用循环次数、内阻变化量、电压降值的相关非线... 针对纯电动汽车动力电池健康状态(state of health,SOH)预测中非线性影响因素多、算法繁杂、难以在单片机开发平台中实现等难点,首先利用累计充电循环次数计量法得到使用循环次数,将SOH与使用循环次数、内阻变化量、电压降值的相关非线性关系转换成离散的二维数据表,依据使用条件,采用二分查表法获得不同估计方法下SOH值;再将使用循环次数、电压降值和内阻变化量作为输入量,以相应SOH的权重作为输出,利用T-S模糊控制建立SOH动态预测模型,根据权重和边界条件计算得到SOH.仿真结果表明,所提方法最大预测误差4.3%,响应时间55ms内,预测效果比现有方法显著提高. 展开更多
关键词 SOH 累计充电循环次数计量法 二分查表法 T-S模糊控制 动态模型
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