利用放电电压平台的FCM电池分选方法

针对电池分选成组后的一致性问题,在分析电池容量衰减与放电电压曲线关系的基础上,采用模糊C均值聚类算法,提出一种基于放电电压平台的FCM电池分选方法。该方法选取单体电池放电电压平台的3个特征点作为样本,再将标准化后的样本集作为算法的分类对象,最后以聚类有效性函数判定最优分类结果。全寿命实验的结果表明,采用分选方法得到的电池组动态一致性好,循环寿命衰减率降低,在500次循环寿命测试后健康度仍保持在90%以上。所提出的分选方法分选效率高,适用于数量较大的电池样本,可有效识别组内电池样本的一致性和生产质量,实现电池的多场合利用和效率最大化。     

基于剩余充电电量的锂离子电池组容量快速估计方法

针对传统锂离子电池组容量确定方法存在的效率低、能耗高且只能离线应用等问题,提出一种基于电池剩余充电电量的锂离子电池组容量快速估计方法。首先,基于充电电压曲线一致性原理,以电池组内率先充电至充电截止电压的电池单体电压曲线为基准,通过电压曲线的平移缩放与线性插值计算出各单体电池的剩余充电电量与剩余充电时间,从而实现各单体电池的荷电状态(State of Charge, SOC)在线估计,在此基础上实现电池组容量的快速估计。其次,在电池单体模型的基础上建立电池组的仿真模型,并在全SOC区域上对模型参数进行分段辨识。通过所建立的仿真模型得到电池组的充放电曲线,并对电池组容量进行估计。最后,对4个单体串联而成的电池组进行充电试验。研究结果表明:仿真容量与估计容量误差为1.2%以内,验证了所提出的容量快速估计算法的有效性;利用所提方法估计出电池组容量与试验得到的电池组容量的误差为2.61%;该方法根据电池充电曲线的平移与缩放即可在线估计出电池组容量,可应用于新电池组容量的在线快速估计,能在保证3%估计误差的基础上将检测效率提高到传统方法的2倍以上。     

电池组均衡电路的真正作用及新方法

能否使用电池组的全部容量对于用户和电池制造商都具有重要意义。目前的“均衡”电路只对电池组充电有效,即能充到全部容量,但放电均衡电路稀少、复杂、昂贵且不具备实用性,各单体放电其实处于“裸奔”状态,其压差数据完全依赖于各单体出厂时的品质参数一致性。本文以满足实用性、工艺性、成本限制、用户接受度为导向,提出一种由大电流开关器件逐个切除已放电完毕的衰减单体的电路结构,具有简单高效、低成本的特点。     

磷酸铁锂电池循环寿命的加速试验验证方法

为建立一种电池容量衰减的加速试验评估方法，分别在 15 ℃和 25 ℃下，选取 0.5 C、1.5 C、2.0 C 充电倍率作为变量进行寿命循环试验，获得容量衰减数据；应用机器学习中的Lasso 回归方法对数据进行三次多项式、二次多项式、一次多项式及不同正则化力度的拟合，确定适于当前数据的拟合方程；以充电倍率作为应力输入的逆幂律模型，建立以多项式系数为寿命特征的加速循环寿命模型，预测曲线任一点寿命。试验结果表明，该方法预测效果较为准确，具备一定的参考价值及应用意义。     

基于多因素的道路线形拟合方法综合评价

为研究不同道路线形拟合方法的优缺点,对道路改扩建工程线形拟合方法选择提供一定的指导,故选取了基于GPS数据的最小二乘法、基于MATLAB的半自动线形拟合法、三次样条曲线法3种拟合方法,对这3种方法进行多因素评价。提出了基于层次分析法的多因素评价体系,对3种方法的精度、稳定性、难易性进行了探究。结果表明:最小二乘法精度最高;样条曲线法最简便;稳定性方面基于MALTLAB的半自动拟合最强。最后利用层次分析法进行拟合方法评价,最小二乘法评分最高,基于MATLAB的半自动化拟合法是基于GPS数据的最小二乘法的61.05%,三次样条曲线法是最小二乘法的42.72%。     

基于决策树的异常电池分类方法

提出了一种基于决策树算法的异常电池精准定位和分类方法，帮助人们在电池维修或更换时能够迅速确定故障单体的位置和类型，从而实施准确的维修更换方法，提高故障处理的效率。搭建电池仿真模型获取异常电池的充放电循环数据；以电压数据为基础，训练用于异常电池分类的决策树算法，使用试验数据和云端实车数据对构建的模型进行验证。验证结果表明，该方法能够准确判断异常电池单体在电池组中的位置和异常类型。在不同验证数据上，该方法的分类准确率高达98%以上，能够有效筛选出动力电池组中的异常电池。该结果说明了提出的决策树算法在动力电池异常分类中的有效性和准确性。     

基于截面极限承载力曲线的衬砌结构安全性评价方法研究

复合式衬砌由初期支护、防水层和衬砌组成，是中国现行山岭隧道的主要结构形式，而衬砌是保证隧道长期运营安全的关键。衬砌结构的安全性评价一般根据相关的隧道设计规范进行。现行规范中素混凝土衬砌和钢筋混凝土衬砌的安全性检算公式分别给出，在某些截面内力条件下，不能直接按照安全系数大小进行安全性比较。针对这种状况，首先对现行的衬砌结构安全性评价方法进行简化，提出衬砌截面安全包络线的概念，根据衬砌截面内力是否位于安全包络线内侧，即可判定衬砌截面的安全性。然后，在探讨截面安全包络线与极限承载力曲线关系的基础上，提出利用截面极限承载力曲线计算衬砌截面安全系数，进而评价衬砌安全性的方法。研究结果表明：根据衬砌截面安全包络线的概念，对于任意截面内力可简便直观地判定衬砌截面是否安全；衬砌截面内力点（M，N）位于极限承载力曲线关于坐标原点的几何相似曲线上，坐标原点和截面内力点的连线与极限承载力曲线相交，交点到原点的距离与内力点到原点的距离的比值则为衬砌截面的安全系数；利用考虑材料非线性的衬砌截面极限承载力曲线，避免了现行规范中出现素混凝土衬砌比钢筋混凝土衬砌截面极限承载力大的现象。研究成果对衬砌截面安全性评价及衬砌结构设计理论的完善具有一定的参考意义。     

岳阳城陵矶进港道路软土地基固结沉降的预测

传统的软土地基固结沉降理论计算方法无论在参数取值方面、还是在基本理论方面都存在局限性，利用现场实测数据推算或预测沉降是一种重要而有效的方法。文中根据岳阳城陵矶进港道路软土地基施工期和预压期的沉降观测资料，分别采用指数函数、双曲线函数、泊松曲线对软基的沉降过程进行拟合，结果显示指数函数的拟合效果最好。     

评价重型车用柴油机排放的13工况测试循环和欧洲稳态测试循环的对比

基于同一组增压中冷重型车用柴油机排放试验数据，采用拟合插值的方法得到了13工况循环和欧洲稳态循环两种不同测试循环的比排放数据。利用分担率和加权比排放数据分析了上述两种测试循环的不同点。指出了在实行欧Ⅲ排放法规后对车用柴油机进行排放优化的策略。     

基于微通道液冷的动力电池热管理性能分析

为了对电池进行有效的热管理,文章提出一种采用微通道液体冷却的热管理方式,并基于COMSOL软件对一款磷酸铁锂软包电池仿真研究,分析了不同放电倍率下冷却剂流量、冷却剂入口温度对电池模组冷却性能的影响。结果表明,采用冷却方式可以将电池组的最大温差及最高温度均控制在允许的区间;增加冷却剂流量可以在一定程度上降低电池组的最高温度和最大温差,但是需要考虑泵送功的损失;降低冷却剂入口温度是降低电池模组最高温度的有效方式,冷却剂入口温度对电池组温度一致性影响很小。     

基于改进容量增量分析法的锂电池可用容量估计

针对动力锂电池在使用过程中难以高效准确估计其衰退后可用容量的问题,提出一种不依赖滤波算法的容量增量分析法获取不同型号电池的容量衰退特征,并基于数据驱动的方法搭建可用容量估计模型。首先,分别分析低通滤波与小波滤波在获取容量增量曲线中存在的问题,并对比差分电压值在1、10、20、50 mV时容量增量曲线的形态。其次,采用移动方差算法对不同电压差分值下容量增量曲线的波动性做出评价,确定出峰值特性明显且平滑的容量增量曲线。提取曲线的峰值作为动力锂电池的老化特征,运用斯皮尔曼相关性系数验证老化特征与电池老化状态之间的相关性。然后,引入门控循环单元建立锂电池的可用容量估计模型。最后,将不同老化测试条件下的2类电池老化数据集用于模型验证。研究结果表明:所建立的估计模型能够有效估算锂电池全寿命循环内的可用容量值,2组数据集中测试结果的相对误差除个别值外,多数相对误差值在2%以内;数据组1中,分别选取电池1和电池3测试数据的前50%为训练数据,后50%为测试数据,训练结果绝对误差稳定在0.05 A·h左右,测试结果绝对误差在0.04 A·h左右;对电池2与电池3的全寿命循环可用容量做出估计,结果相对误差稳定在2%左右;数据组2中对电池5、电池6和电池7的全寿命循环可用容量估计结果的相对误差整体亦在2%以内;且模型能够对锂电池循环过程中出现容量再生现象的循环做出4%以内的准确估计,显示出良好的估算精度和泛化能力。     

基于容量修正的安时积分SOC估算方法研究

针对传统安时积分SOC估算法将电池容量视为定值而带来的误差,提出了带容量修正的安时积分法,它通过开路电压法确定电池组SOC初始值,再由电池组充放电试验得到不同倍率、库伦效率、温度等对电池容量的修正因子。仿真与试验结果表明,经改进的安时积分法可有效消除各种误差,估算结果精度较高,可用于SOC的实时估算或作为评价其它SOC估算策略的基准。     

基于SOC-OCV优化曲线与EKF的锂离子电池荷电状态全局估计

SOC-OCV曲线是锂离子电池状态估计的基础.针对传统HPPC测试法在非测试点不能描述电池非线性特性和小电流恒流放电法得到的OCV曲线精度不足等问题,提出一种基于粒子群优化算法的OCV曲线优化方法.该方法将小电流恒流放电得到的OCV曲线进行平移,以平移曲线在测试点与HPPC测试得到的OCV值之间的误差和最小为优化目标,...     

混合动力汽车电池放电终止状态判断方法

分析比较几种判断铅酸电池放电终止状态的方法，指出这些以恒流放电特性为基础的放电终止状态判断标准不适于在变电流放电状态下工作的混合动力电动汽车用电池；U-C曲线斜率法考虑了变电流放电因素，适用于混合动力电动汽车电池管理系统对电池终止放电状态进行实时判断。     

一款电动汽车用锂离子电池循环过程中的性能研究

以一款市售的40Ah三元离子电池为研究对象,研究其在充放电循环过程一致性的变化、高低温放电性能以及倍率充放电性能。结果表明,随着循环次数的增加,样品的容量一致性变差,低温特性和倍率充电性能变差,而高温放电特性和倍率放电性能基本无衰减。     

铅酸蓄电池放电特性研究

电动汽车具有低污染、低排放、低能耗、低噪声、高效率等优点,在环境保护和新能源利用等方面具有无可比拟的优势,是解决能源危机和环境污染问题较为有效的途径。蓄电池作为电动汽车的动力源,直接影响着电动汽车的动力性和经济性,因此本文针对应用最普遍、技术最成熟的铅酸蓄电池放电特性进行研究。本文首先对铅酸蓄电池的放电原理进行研究,建立了铅酸蓄电池放电模型,基于蓄电池综合测试系统进行了不同放电倍率下的放电试验,最后应用归一化数学方法建立了蓄电池放电试验模型,获得了蓄电池端电压与SOC的关系曲线,为蓄电池的进一步研究奠定了试验基础和理论模型。     

基于容量增量变化量曲线的锂电池健康状态估计

提出了基于容量增量变化量曲线的电池健康状态估计新方法，该曲线具有随电池老化平移不明显的特点，并有利于特征参数的确定和提取。利用随机森林方法分析该曲线上各个函数值的重要性，根据重要性筛选出曲线上可以作为表征参数的函数值，并使用神经网络建立起表征参数与健康状态的映射关系。利用马里兰大学老化数据验证该方法的平均绝对百分比误差为0.77%，健康状态估计值误差基本控制在2%以内，具有较高的精度。