强电磁脉冲辐照单线线缆的SPICE等效电路模型实现

本文针对强电磁脉冲线缆辐照的场线耦合建模方法,介绍了将入射场加入传输线等效电路模型的具体方式,推导了有接地平面时的平面波辐照单线线缆的SPICE等效电路模型,使用开源软件SACAMOS(StateoftheArtCable Models for Spice),将其应用场景扩展到核电磁脉冲辐照接地平面上的单线线缆,结果与CST线缆工作室的仿真结果进行对比,验证了电路模型的有效性。

一种基于ISBO算法的锂离子电池等效电路模型辨识方法研究

锂离子电池等效电路模型的参数辨识方法对模型精度有较大的影响。针对缎蓝园丁鸟优化SBO(satin bowerbird optimization)算法收敛精度低和收敛速度慢的问题,提出一种改进的缎蓝园丁鸟优化ISBO(improved satin bowerbird optimization)算法。采用惯性权重、柯西变异、高斯变异和贪婪选择策略来提高ISBO算法的收敛精度,并利用标准测试函数对其收敛性能进行验证。结合电池充放电数据,将提出的ISBO算法用于锂离子电池等效电路模型的参数辨识。实验结果表明,与SBO和自适应权重粒子群优化算法相比,ISBO算法参数辨识精度较高且辨识精度不受电池工况的影响。

基于电极等效电路模型的锂离子电池无析锂快充策略优化研究

析锂是制约石墨阳极型锂离子电池快充安全与效率的关键问题。为了保障车载电池充电安全、缓解新能源汽车里程焦虑,有必要针对锂离子电池开展无析锂快充研究。鉴于此,该文基于锂离子电池电极等效电路模型,提出一种由阳极电势观测器和充电电流控制器组成的双闭环无析锂快充策略调控方案,实现了锂离子电池的无析锂安全快充。实验结果表明,不同工况下的阳极电势平均观测误差均低于5 mV,最大误差不超过10 mV;在电流调节过程中,阳极电势到达并稳定在设定阈值+1 mV范围内的调节时间为26 s,稳态误差小于0.05 mV,并且无超调和振荡。此外,与1C恒流恒压策略相比,该策略能节省46%的充电时间,充电过程中阳极电势最低为4.8 mV,且将锂离子电池拆解后也未发现析锂,证明该策略能明显缩短充电时间并有效抑制析锂。

基于等效电路模型的云端动力电池寿命估计

由于目前动力电池管理系统(battery management system,BMS)存在存储小、算力低等问题,仅依靠BMS估计出的容量误差会随电池荷电状态(state of charge,SOC)累计误差增大而逐渐增大。为实现动力电池寿命准确估计,提出了基于等效电路模型(equivalent circuit model,ECM)的动力电池容量估计方法。模型基于开路电压(open circuit voltage,OCV)和SOC的关系,直接建立1阶RC模型和容量联系;通过粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)寻优最小仿真端电压与实际端电压的均方根误差(root-mean-square error,RMSE),此时辨识结果为初步估计容量,结合多项式回归(polynomial curve fitting,PCF)控制卡尔曼滤波(kalman filter,KF)对辨识结果进行了优化。最后对云端实车与传统方法测得的容量进行对比验证,二者的RMSE小于3%且最大绝对误差小于2 Ah。与现有方法相比,该方法能够不单依赖BMS数据准确估计容量。同时,对于实车等复杂场景的应用做出了优化,可以实现实车场景下的容量精确估计。

基于等效电路与数据驱动模型的锂离子动力电池SOC估计技术

该文以二阶等效电路模型作为电池工作特性描述模型,分别利用无迹卡尔曼滤波算法、基于Sage-Husa自适应滤波思想的SR-AUKF算法估算锂电池的SOC值,对不同初始值条件下、不同噪声方差下2种算法的SOC估计及绝对误差曲线进行对比分析。而后在数据驱动模型下,在单独利用门控循环单元神经网络算法估算SOC后,再将之与无迹卡尔曼滤波算法组合应用,对不同工况及温度条件下2种算法的SOC估计结果及绝对误差进行比对,得到等效电路模型、数据驱动模型下锂离子动力电池SOC估计的最佳算法。

高压直流换流阀无源宽频等效电路模型的建模

作为高压直流换流站中的关键设备之一,换流阀的宽频特性是一个颇受人们关注的问题。文中以晶闸管换流阀为对象,建立换流阀的无源宽频等效电路模型。采用矢量匹配法对晶闸管、均压电容器和阻容回路的频率阻抗特性进行有理函数逼近,得到极点—留数形式的有理多项式;利用网络综合原理将有理多项式分解和综合,得到宽频有源电路网络。依据端口无源的条件使用序列二次规划法进行端口无源优化,并使用全局优化算法进行严格无源优化,得到换流阀的无源宽频等效电路模型。

八边形片上螺旋电感等效电路模型研究

片上螺旋电感的电感值、品质因数等参数对高速无源延迟电路的性能影响较大,需要进行精确的建模和分析。本文提出了一种八边形片上螺旋电感的双π等效电路模型。该八边形片上螺旋电感双等效电路模型可以有效反映螺旋电感中的趋肤效应、邻近效应、衬底涡流效应、衬底耦合、馈通电容、导体间电容等分布电容的影响。推导了该模型中组件的估算公式,由估算公式得出的组件参数,可作为实际数据拟合的参考值。经过拟合后的等效电路模型参数,在0.1~10GHz频率范围内,与电磁场仿真软件ADS所得的仿真结果误差不超过5%,有很好的一致性。

生物滤波器的等效电路模型

本文通过研究鸟类羽毛的耦合结构,构建并推导出:鸟类活体羽毛的“n字型”微观耦合结构与电子电路之间的耦合电路的一种新型等效电路模型。该等效电路模型是由无数个相邻羽枝(等效电感L)与羽小枝(等效电容C)组成的“n”字型结构,等效为无数个LC并联回路,构建出了由羽枝与羽小枝组成滤波器的微基本单元,使其具有生物微型滤波器功能。这些研究成果为研发低频率生物滤波器(截止频率f = 1 Hz, 100 Hz, 1 kHz)提供了理论依据,弥补了低频生物滤波器的研究领域空白。

基于等效电路模型参数计算的光伏组件隐裂故障诊断方法

基于等效电路模型参数计算,提出一种光伏组件隐裂故障诊断方法。通过分析隐裂、热斑、电势诱导衰减(PID)和老化故障的产生和演化机理,研究不同故障对光伏组件输出特性的影响作用、模型参数的变化规律及其差异性。建立包含正/反向特性的光伏组件等效电路模型,根据模型参数计算结果,确定故障诊断特征量,提出隐裂故障的诊断方法。实验结果表明:所得光伏组件等效电路模型参数计算结果能够较高精度地拟合实验获得的I-V特性曲线;所确定的故障诊断特征量能够有效表征隐裂的发生和演化过程;所提故障诊断方法能够实现可靠的隐裂故障原因判定和程度估算。

多层LCP基板过孔互联结构高精度等效电路模型

液晶高分子聚合物(Liquid Crystal Polymer,LCP)作为一种优异的毫米波封装材料,被广泛应用于毫米波高密度系统集成电路设计。在多层电路系统中,过孔作为核心电路单元,可以实现不同层器件以及传输线的互联,有效减小了电路体积,改善了毫米波信号的传输效率。针对传统互联结构建模方法中存在的精度低、耗时长等难题,提出了一种高精度的过孔内在等效电路模型。该模型分析了电源/地平面对过孔传输特性的影响,考虑了电磁模式转换产生的寄生效应,并对传统π型等效电路模型进行了优化。基于过孔的内在等效电路模型,结合微波级联法构建了整个过孔互联结构的等效电路。通过4层LCP封装基板技术,制作了接地共面波导-带状线-接地共面波导(GCPW-SL-GCPW)过孔互联结构电路板并进行测试。结果表明,等效电路仿真结果、全波仿真结果、实测值高度一致,验证了高精度等效电路模型的有效性。

等效电路模型法预测动态工况下微型直接甲醇燃料电池剩余使用寿命

微型直接甲醇燃料电池(μDMFC)具有能量密度高、可便携使用、快速补能以及环境友好等优点.然而,由于膜电极在电化学反应中会退化,μDMFC的有效使用寿命有限,所以需要对其健康状态与剩余使用寿命进行评估,为燃料电池改性和控制策略提供决策支持.在结合数据驱动和机理模型预测方法的基础上,针对动态运行工况,提出一种基于等效电路模型(ECM)的μDMFC剩余使用寿命预测方法.在燃料电池的性能退化指标中,电池输出电压可以被实时监测从而获得电池的退化趋势,但这一指标无法单独提供精确的预测结果.通过测量电化学阻抗谱并结合ECM可以得到电池内部阻抗等深层信息,但这些深层信息不易被实时监测,通常只能低频离线测量.此外,燃料电池在实际应用中多处于变工况状态,其退化趋势和使用寿命受工作环境影响,传统基于电压退化趋势回归的预测方法无法应对工况的动态变化.因此,可通过定期离线获取内部退化参量建立预测模型.实验结果表明:与传统数据驱动的方法相比,基于内部退化参量的预测方法能更好地适应变工况环境,在燃料电池剩余使用寿命预测中具有更好的性能.

氯化钾溶液电化学阻抗测量过程中的等效电路模型研究

等效电路模型是溶液电化学阻抗测量过程中研究其复杂物理化学过程的重要手段,在溶液电导率测量仪等设备的工程技术研发中具有重要的应用。本文选取氯化钾溶液为研究对象,使用电化学工作站和铂黑平行双电极测量0.01 mol/L至1 mol/L氯化钾溶液的阻抗谱,采用Lima和Randles两种等效电路模型对测量结果进行拟合并对比两个模型的精度。基于测量过程中不同频段下溶液的导电物理化学机制不同的事实,对测量结果进行分频段模拟以进一步提高模拟精度,并在Lima和Randles等效电路模型的基础上简化出高频等效电路模型。采用高频等效电路模型对在高频下不同浓度溶液的电导率测量结果进行模拟,对比并分析了浓度不同所引起的溶液内物理化学过程的差异。

考虑纵向动态边端效应的短初级直线感应电机等效电路改进模型

直线感应电机由于纵向动态边端效应的存在,在运行过程中会产生附加损耗和附加力,使得电机性能表现变差。针对该问题,本文从传统等效电路出发,通过在原有励磁支路上添加并联边端效应支路的方式,构建了考虑纵向动态边端效应的短初级直线感应电机等效电路改进模型,并推导了边端效应支路上的电磁参数。试验结果表明,本文提出的等效电路改进模型与传统等效电路相比,推力计算误差更小,验证了本文提出的改进模型准确性。

磁致伸缩振动能量收集器的全耦合非线性等效电路模型

磁致伸缩材料具有应变大、响应速度快、稳定性好、频带宽的特点,是制作振动能量收集器的理想材料。当前磁致伸缩振动能量收集器建模主要利用线性压磁方程,此模型未能从材料自身耦合和磁路结构进行输出分析,导致输出预测误差较大。该文首先搭建了磁致伸缩材料磁特性测试装置,测试分析了磁致伸缩材料Galfenol合金在不同压应力尤其是大幅值应力下的磁特性;然后基于Gibbs自由能推导了Galfenol材料的全耦合非线性本构方程,进而构建了考虑漏磁、非线性、机磁耦合及饱和效应的振动能量收集器的等效电路模型,并对等效电路模型进行了非线性数学表征和参数识别;最后基于Galfenol材料设计了一个可以承受大幅值振动力的双棒型振动能量收集器样机,通过实验研究了收集器输出电压在不同力幅值、力频率、负载阻值等工况下的变化规律。实验结果与模型的计算结果对比分析表明,所建立的全耦合非线性等效电路模型可以准确预测振动能量收集器的输出电压特性。

分数一阶电路等效模型估计锂离子电池SOC

等效电路模型可用于对锂离子电池进行监控和管理,其精度与复杂性至关重要。选用整数一阶、整数二阶和分数一阶等3种电路模型对锂离子电池进行等效建模,采用基于遗忘因子的递推最小二乘(FFRLS)法辨识模型中的参数,并应用辨识所得的参数,通过扩展卡尔曼滤波算法估计荷电状态(SOC)。对比模型预测的端电压与真实端电压,以及估计所得SOC与真实SOC,发现整数一阶模型估计SOC的误差约为8%,整数二阶模型的误差约为7%,而分数一阶模型的误差仅约为1%。

基于场路结合的微波加热系统等效电路模型

研究了微波加热过程中微波与被加热媒质之间动态响应过程。在微波加热动态过程中,求解电磁热耦合多物理场方程组复杂且耗时,为此,本文提出了基于“场路结合”的微波加热等效电路分析方法。首先,定性分析微波传输过程中加热媒质、腔壁、微波馈入口介质片的阻抗特性,用阻抗特性相同的电路元件等效微波传输过程中各类介质的阻抗作用,建立微波加热系统的等效电路模型;其次,用全波场分析方法分析媒质、腔壁、微波馈入口介质片对电磁波的吸收、反射和透射作用,微波电磁场的变化用散射参数定量表示;然后,通过参数转换将定量分析得到的散射参数转换为等效电路阻抗参数,代入等效电路模型中,以提高等效电路模型计算的精确度;最后,通过等效电路计算获得微波应用器中加热媒质部分的电场强度,求出媒质耗散的微波功率,进而计算出媒质加热温度。研究结果表明:当计算微波媒质加热温度时,场路结合方法在保证计算精确度的同时计算耗时为有限元方法的一半,体现了场路结合方法的优越性。在不同条件下的微波加热媒质实例计算中,场路结合求解准确率在96%以上,验证了场路结合方法求解微波加热问题的可行性和有效性。

基于多新息辨识算法的锂离子电池等效电路模型参数辨识

实时、准确地获得电池模型的参数可提高电池状态估计的精度。常用的系统辨识算法和智能优化算法不仅实时性差,而且辨识精度低。为了解决等效电路模型的参数辨识及提高等效电路模型参数的辨识精度,本文通过直接离散的方法建立了能够同时辨识二阶RC(resistance-capacitance)等效电路模型和PNGV(partnership for a new generation of vehicles)模型参数的差分方程。基于多新息算法辨识理论,提出了带遗忘因子的多新息辅助模型扩展递推最小二乘(FMIAELS)算法。FMIAELS算法只需利用电池的电流及端电压即可实现等效电路模型参数的实时、精确辨识。实验验证结果表明,在不同温度、工况和老化程度下,FMIAELS算法可精确地辨识电池的模型参数,误差约为常用的系统辨识算法和智能优化算法的1/3。FMIAELS算法也能实现开路电压(OCV)的精确辨识,在不同脉冲下辨识的OCV的精度也明显优于常用的系统辨识算法和智能优化算法,其平均误差仅有0.22%。

适应高电流倍率工况的锂离子电池等效电路模型

等效电路模型(equivalent circuit model,ECM)是电池模型的主要类型之一,对电池特性分析和状态估计非常重要。然而,当前广泛使用的基于阻容(RC)结构的电池ECM无法应对复杂多变场景。例如,传统ECM无法反映电池极化电压在高电流倍率下的特殊现象,即传统ECM不能准确表征电池在高电流倍率下的阻抗特性。针对这一问题,本团队在不同SOC下进行了电池峰值电流实验,通过实验数据分析了电池在峰值电流下的极化电压和阻抗特性。然后,引入负电阻电容环节拟合实验结果,对传统ECM进行改进以充分体现高电流倍率下的电池极化现象。通过比较传统RC环节与负电阻电容环节特性,提出了基于阻抗特性曲线拐点的参数分离方法,其计算量小,模型求解便捷。最后,对分离参数后的模型进行验证,结果表明所提ECM及参数获取方法能够较好地模拟高电流倍率下电池的极化电压变化,进而更加准确地表征电池电压特性,模型输出与实验结果误差小于0.05 V。所提ECM相比于传统的RC模型精确度得到了极大提升,且不依赖于复杂的电化学模型,维持了模型的简单结构。

基于单亲遗传算法的超级电容器等效电路模型参数辨识方法

为了能够准确反映超级电容器的动态特性,需要建立其等效电路模型。考虑超级电容器双电层中扩散层对器件动态特性的影响,建立了包含能够反映电荷再分配过程分支的等效电路模型。采用改进的单亲遗传算法对模型中的各个元件参数进行了辨识。为了验证所建立的超级电容器等效电路模型和元件参数辨识方法的有效性,在Simulink环境下搭建了仿真模型,并对模型进行了充电、静置以及放电实验,同时对所选用超级电容器进行了相同工况下的实测实验。实验结果显示仿真模型输出电压与实测值的最大相对误差为8.41%,出现在放电阶段。在静置阶段,仿真输出的误差要明显低于充电阶段和放电阶段。3个阶段的平均相对误差大约在3%。

超级电容动态参数等效电路模型及实时辨识方法

针对超级电容传统静态参数等效电路模型不能有效反映其动态工作特性问题,提出一种包含动态充放电内阻和电容参数的二阶梯形等效电路模型,利用递推最小二乘法对二阶梯形等效电路模型参数进行初步离线辨识.进一步,考虑超级电容参数的动态变化,将离线辨识模型参数作为初值,引入带遗忘因子的递推最小二乘法对动态参数进行实时辨识.搭建超级电容仿真模型和实验测试平台,通过仿真和实验结果对比验证动态参数二阶梯形等效电路模型和实时辨识方法的有效性和准确性.结果表明:动态参数二阶梯形等效电路模型可以有效反映超级电容的动态充放电工作特性,与传统静态参数的三分支等效电路模型和二阶梯形等效电路模型相比,模型的精度分别提高2.08和3.56个百分点.