基于电池能量状态估计和车辆能耗预测的电动汽车续驶里程估计方法研究

本文中提出一种基于动力电池能量状态估计和车辆能耗预测的续驶里程估计模型。电池能量状态估计采用电池状态模型估计电池剩余的可用能量,分析了不同因素的影响。利用纯电动车测试数据,基于递推最小二乘算法辨识车辆能耗参数,结合行驶工况预测汽车能耗,进而计算续驶里程。与传统的续驶里程估计方法相比,基于电池能量状态估计和整车能耗预测的续驶里程估计模型的精度有较大提高。

基于量化步长的视频编码能量率失真模型

针对移动手语视频通信中存在的功率和码率约束问题,提出一种能量感知的视频编码能量率失真(P-R-D)模型。在H.264视频编码软件平台JM8.6上进行模型参数选择,确定以量化步长作为模型参数。根据移动设备的电池剩余能量划分3个能量状态,在不同状态下分别建立相应的功耗、码率及失真模型。实验结果表明,对于典型的手语视频,P-R-D模型能够准确反映视频编码功耗、码率和质量之间的关系,其中功耗模型和码率模型精确度较高,最大预测误差仅为-1.1795%和-7.9268%。

串联电池组的SOE估算方法

针对基于剩余容量的电池使用能力描述方法不能线性对应车辆行驶里程的问题,分析了电池充放电能量的计算方法和影响因素,通过建立单体电池能量状态(State Of Energy,SOE)的定义和估算方法,提出了电池组最大可用能量的概念和串联电池组SOE估算方法,为纯电动汽车行驶里程的准确估算和串联电池组均衡维护提供理论依据.