基于深度学习的电池健康状态监测与预测系统设计

文章旨在设计一套能够实时监测锂离子电池健康状态并进行准确预测的系统。通过整合改进的完全自适应噪声集合经验模态分解(Improved Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,ICEEMDAN)信号分解算法、支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)算法以及长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络模型,构建了一个综合性的电池健康管理系统。通过对锂离子电池进行恒流恒压充电、恒流放电以及阻抗测量等,利用所获取的数据进行预处理、分解及模型训练。结果显示,所提出的系统能够有效预测电池的容量、健康状态及剩余使用时间,与实际数据符合度较高。该研究为电池健康管理领域的发展提供了有效参考,具有一定的理论和应用价值。

蓄电池安全健康预警管理系统分析和在地铁车站的应用

本文通过对蓄电池安全健康预警管理系统的系统结构、系统功能的详细分析,以及在北京地铁6号线田村站的应用实践总结,表明该系统可以有效实现蓄电池参数的监测、故障报警、运行趋势显示、历史参数查询等功能,从而达到对蓄电池进行高效的在线监测管理,实现降本增效,成为地铁车站智慧运维系统的重要组成部分。

基于内阻增加和容量衰减双重标定的锂电池健康状态评估

锂电池健康管理对推动其广泛应用具有重要意义。立足锂电池应用现状,为解决复杂工况下健康状态估算困难、精度低等问题,以三元锂电池为研究对象,建立二阶RC等效模型对电池的工作特性进行表征,从内阻增加及容量衰减两方面分析健康状态变化。考虑荷电状态对内阻的影响,采用标定荷电状态,在放电情况下分为0~1 s及1~10 s两区间分析其内阻变化;并以温度为参量,扩大测量区间,更精确地反映不同温度下容量衰减。实验结果表明,在0~1 s内,锂电池健康状态同荷电状态并无关系;1~10 s内,锂电池健康状态下降速率同荷电状态呈反比;且在不同温度下的完全放电实验表明,实验用锂电池在25℃下健康状态最为优良。表明二阶RC模型能够较好地对锂电池健康状态进行估算,收敛速度快且跟踪效果好,基于内阻增加的健康状态估算误差控制在1.0%以内、基于容量衰减的健康状态估算误差控制在0.8%以内,有利于完善锂电池健康状态评估方法,推动锂电池应用。

基于CEEMDAN-LSTM组合的锂离子电池寿命预测方法

针对目前锂离子电池寿命预测结果不准确的问题,提出了一种多模态分解的锂离子电池组合预测模型,从而学习锂离子电池退化过程的微小变化.该方法在单一长短期记忆(LSTM)预测模型的基础上,采用了自适应噪声完全集成的经验模态分解(CEEMDAN)算法将锂电池容量分为主退化趋势和若干局部退化趋势,然后使用长短期记忆神经网络(LSTMNN)算法分别对所分解的若干退化数据进行寿命预测,最后将若干预测结果进行有效集成.结果表明,所提出的CEEMDANLSTM锂离子电池组合预测模型最大平均绝对百分比误差不超过1.5%,平均相对误差在3%以内,且优于其他预测模型.

基于DSP和蓄电池的控制棒驱动电源电路设计

控制棒驱动电源为控制棒驱动机构供电与配电,控制反应堆控制棒保持或以给定棒速提升、下插,实现各种工况下堆芯反应性的改变。其稳定性直接决定了控制棒运行的安全性和有效性。因此,提高其可靠性及响应速度至关重要。结合传统控制棒驱动电源存在的缺陷和不足,可有针对性地对其进行优化设计。设计了一种基于数字信号处理器(DSP)技术、结合直流母线、蓄电池、DSP等新型控制棒驱动电源电路,可有效缩小体积、减少外接线。通过闭环控制、脉宽调制等技术,能够极大地提升响应速度,一定程度上实现系统自动调节,稳定系统输出。同时,对蓄电池状态进行监测,可实现蓄电池健康管理。该方案能够解决传统控制棒驱动电源电路存在的一些问题,对后续控制棒驱动性能的提升有一定意义。