电动车用镍氢电池模块的充放电模型研究

在电动汽车镍氢电池改进等效电路模型的基础上，基于模糊化电池的荷电状态（SOC），利用模糊推理的方法来估计电路模型的时变参数，并以SOC为模糊输入量，电池模型参数为模糊输出量．由于模糊推理所确定的模型参数根据模糊SOC是动态变化的，因此不仅提高了电池模型的精度，而且降低了对SOC估计精度的要求．仿真试验表明，在不考虑温度影响的情况下，利用该方法所得到的电池模块端电压仿真数值与实测值的最大绝对误差为0．04V，相对误差为0．28％，说明这种变参数不变结构的自适应模型具有很高的可靠性和精确性．     

磷酸铁锂电池模型参数辨识与SOC估算

根据磷酸铁锂电池的特性,从电池电化学角度分析,建立电池的等效电路模型.通过实验方法测得电池开路电压与SOC关系和电池模型的参数,利用卡尔曼滤波法来估算电池初始荷电状态(SOC0).实验与仿真表明,该算法可以有效的估算出SOC初始值,并可以将误差控制在10％之内.     

软包锂离子电池应力特性及其建模

锂离子电池是一个电-热-力耦合系统,对其充放电过程中力学特性的研究有重要意义。通过位移式应力传感器,测量并分析了软包单体锂离子电池在不同状态下的静态应力以及不同充放电电流下的动态应力特性。研究了电流、荷电状态、历史运行工况等因素对电池应力变化的影响规律,并通过拟合优度分析和相关性检验,建立了可靠的应力特性多元回归模型。研究表明,静态应力与电池SOC有单调对应关系;动态应力产生于充放电过程,且充电电流越大,动态应力越大。所建立的电池应力模型可较好地描述电池在充电不同阶段、不同电流下的应力变化。     

基于恒流外特性和SOC的电池直流内阻测试方法

电池的直流内阻是电池内部离子电阻与电子电阻之和。它决定电池功率特性,同时也反映电池的老化状况与一致性,因此对于电池的外特性建模与应用非常重要。该文提出了一种基于电池恒流外特性的直流内阻测试方法。该方法将不同恒流工况下的电池荷电状态(state of charge,SOC)变化过程归一化,从而能够利用恒流充放电曲线来获取不同工作电流及SOC条件下的直流内阻。该方法在保证测试精度的同时比已有方法更加简便。     

一种改进的锂电池PNGV模型研究

针对锂电池PNGV常规模型精确度不高的问题,研究了一个改进的PNGV电池模型。原有模型中固定的极化电阻与极化电容实际上是受锂电池荷电状态(SOC)的变化而改变的量。本文采用HPPC测试来辨识改进后模型极化电阻与极化电容等参数。通过在MATLAB/Simulink中建立PNGV仿真模型,分别在HPPC放电工况与变电流放电工况下对改进前后的模型进行仿真实验并做了比较分析。结果表明,改进后的PNGV模型精度有了明显提高,能够较准确的描述锂电池的充放电特性。     

基于温变双极化模型的锂离子电池荷电状态估计

电池荷电状态（SOC）的准确估计对延长电池使用寿命、提高电池利用率和保障电池安全性具有重要意义。在不同环境温度下进行了锂离子电池的基本性能试验和动态工况试验,建立了温变双极化等效电路模型。基于该模型,采用H无穷滤波算法代替传统的扩展卡尔曼滤波算法,在无需假设过程噪声和测量噪声均服从高斯分布的前提下,实现了SOC的精确估计。在考虑温变和电池模型存在误差的条件下进行验证,不同温度条件下的SOC估计最大误差保持在±0.03范围内,证明了所提出的SOC估计算法具有较高的温度适应性和鲁棒性。     

基于BCRLS-AEKF的锂离子电池荷电状态估计及硬件在环验证

研究有色噪声下的锂离子电池参数辨识与荷电状态（SOC）估计,并进行硬件在环实验验证.在动力电池模型的参数辨识过程中,利用带遗忘因子的偏差补偿递推最小二乘法进行偏差补偿,提高了有色噪声数据的参数辨识精度.在此基础上,利用自适应扩展卡尔曼算法进行SOC估计,使得滤波算法中的估计结果可以随着噪声统计特性的变化而自适应更新,实现了模型参数和电池状态的联合估计.最后,借助BMS测试系统模拟电池电压电流信息输出,完成了硬件在环实验以验证所提出的方法.实验结果表明,利用所提出算法估计得到的电池端电压和SOC误差分别小于10 mV和0.5%.      

基于DTW-KiBaM模型的锂电池SOC估计

锂离子电池工作温度及老化程度是影响其荷电状态（State of Charge， SOC）估计算法准确性的关键因素.在二阶RC等效电路模型的基础上，提出了一种由动态时间规整算法（Dynamic Time Warping， DTW）与KiBaM模型（Kinetic Battery Model， KiBaM）相结合的混合模型.利用DTW算法基于充电电压数据确定电池老化状态，通过KiBaM模型计算电池由于电流效应导致的不可用容量，结合二阶RC等效电路模型推导新的SOC计算矩阵，采用无迹卡尔曼滤波算法（Unscented Kalman Filter， UKF）实现SOC估计.基于城市道路循环工况（Urban Dynamometer Driving Schedule， UDDS）验证了混合模型的准确性，实验结果表明，在10 ℃低温环境或经过200次循环老化后工作的锂离子电池，模型估计SOC的最大误差小于2%.     

基于二阶阻容模型的锂离子动力电池工作特性的建模及仿真分析

分析比较了几种常见的电池电化学模型和等效电路模型,建立了以电池电动势、电池内阻、电池容量为决策变量的二阶电阻电容等效电路模型,推导出了其状态空间模型.在matlab/simulink平台上搭建模型各个模块,最后对电池电流、电压及SOC进行了仿真分析,结果表明该模型方案设计合理可行.     

基于LS-SVM的混合动力镍氢电池组SOC预测

在电池管理系统中为了使荷电状态量SOC(state of charge)估计精确,提出以遗传算法优化最小二乘支持向量机(LS-SVM)的方法对电池的SOC进行预测的模型.在电池变流情况下对SOC进行研究,以标准工况下的实验数据作为样本,以电池的电流、电压及温度作为训练模型的输入,SOC作为输出建立模型,使之能很好地适用于混合动力汽车用电池在变电流状态下的实时SOC估计.研究结果表明:该预测模型预测精度高,其最大相对误差小于3％,平均相对误差小于2％,且与神经网络预测结果相比具有更强的实用性.     

两种固定化方法的抑藻剂效果研究

采用藻类生长抑制试验的方法比较了相同抑藻剂与不同载体组配后对塔玛亚历山大藻和铜绿微囊藻的抑制效果,以研究固定化抑藻剂对于藻类爆发水体修复技术的可行性.结果显示,对于赤潮藻塔玛亚历山大藻（ATDH01）而言,海藻酸钠固定化绿茶浸提液及绿茶粉均有较高的抑制率;海藻酸钠固定化绿茶浸提液比海藻酸钠固定化绿茶粉的抑藻作用快5~24 h;单纯的海藻酸钠小球对ATDH01也有较好的抑制效果.PVA高分子棉片固定绿茶浸提液对ATDH01的抑制率与海藻酸钠固定化绿茶浸提液接近.对于铜绿微囊藻（FACHB-905）来说,海藻酸钠固定化绿茶抑藻剂（浸提液或粉）对FACHB-905的抑制效果不如ATDH01.总体来看,海藻酸钠或者PVA高分子棉片作为固定剂制备的绿茶抑藻剂均可用于处理ATDH01赤潮,但是对于FACHB-905水华,本研究的抑藻剂及其固定化方式效果均不够理想.     

基于PSO RBF神经网络的锂电池SOC估算

针对电动汽车锂电池荷电状态(State Of Charge,SOC)的精准估算,提出一种优化的径向基(Radial Basis Function,RBF)神经网络算法;通过粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法优化RBF神经网络的参数及结构,确定RBF神经网络中的基函数的宽度以及中心;根据锂电池的充、放电机理,将SOC的影响因子电压(U)、电流(I)、内阻(R)、温度(T)作为输入向量,在Matlab中进行仿真实验;实验表明方法能够实现准确、快速、便捷的锂电池的SOC估算,其预测结果和实际测量结果的误差在4%以下,符合SOC预测误差5%的技术指标要求,对于电动汽车锂电池SOC的估算有着一定的实际应用意义。     

金属氢化物电极和金属氢化物／镍电池的电化学阻抗谱

用电化学阻抗谱（EIS）方法,对金属氢化物（MH）电极和两种商品化金属氢化物／镍（MH／Ni)电池性能进行了研究,通过建立等效电路模型分析了MH电极的电化学阻抗谱,结果表明,在不同放电深度和充放电循环时,电极的欧姆阻抗,反应电阻和界面电容等呈规律地变化,并与电极性能的变化相一致,欧姆阻抗和由制备工艺带来的电极反应性能折差别,是引起两种商品化MH／Ni电池电化学充放电性能差别的主要原因,也说明EIS可用于检测MH电极的荷电状态和反应性能,并可作为在线无损伤MH／Ni电池性能测试技术。     

纯电动汽车回馈制动的模糊算法

为改善电动汽车的再生制动能量回收率,设计了一种以驾驶员制动、车速、电池荷电状态(SOC)和电池组温度为输入参数,以再生制动力为输出的Sugeno型模糊算法控制器。通过改进ADVISOR中VEH_SMCAR车模型的原有制动力分配规则,电池SOC、电池电流和电机转矩得到提高。仿真结果表明:改进的模糊控制算法和制动力分配规则合理可行,在保证车辆良好制动性能的前提下,可以降低电池在一个CYC_UDDS循环工况下的耗电量,提高能量利用率,有效延长电动汽车一次充电续驶里程。该研究为纯电动汽车再生制动控制策略的制定提供了参考。     

遗传径向基函数神经网络估计纯电动汽车锂电池的荷电状态

考虑到串联的锂电池是复杂的非线性系统,并且径向基函数神经网络(RBF NN)对于解决非线性问题有较好的特性,建立了锂电池SOC估计的RBF NN模型,并提出了一种基于遗传RBF NN的电动汽车锂电池SOC估计的方法. 利用在2010年上海世博园区中运营的纯电动汽车锂电池数据对遗传RBF NN进行训练和SOC估计的实验. 实验结果表明,SOC估计的均方根误差为0.0024,提高了估计的精度.     

肠球菌临床耐药性分析及耐药基因vanM在屎肠球菌中的检测

目的了解肠球菌临床分离株耐药性及vanM基因在屎肠球菌的分布情况,为临床合理用药及探讨耐药机制提供依据.方法采用VITEK60全自动微生物分析仪对肠球菌进行鉴定及药敏试验,按NCCLS/CLSI标准判断并统计分析结果;PCR法检测耐万古霉素、替考拉宁菌株中的耐药基因vanM,并对阳性基因进行测序,分析耐药基因与耐药性的关系.结果临床分离肠球菌共506株,其中屎肠球菌277株,粪肠球菌229株.尿液标本来源比例最高,为167株（33%）;粪便标本114株（22.5%）;痰液标本78株（15.4%）;胆汁标本57株（11.3%）;脓液标本54株（10.7%）;其他来源36株（7.1%）.药敏结果显示：肠球菌对大部分临床抗菌药高度耐药,屎肠球菌对β-内酰胺类抗菌药物（氨苄西林）、喹诺酮类（左氧氟沙星）、糖肽类（万古霉素、替考拉宁）的耐药率明显高于粪肠球菌（P〈0.05）.vanM基因在耐万古霉素菌株中的检出率为100%,耐替考拉宁菌株检出率为90%.结论屎肠球菌可引起临床各类感染,屎肠球菌对大多数抗生素的耐药率明显高于粪肠球菌,且呈多重耐药趋势.vanM基因可能在糖肽类药物万古霉素、替考拉宁耐药机制中发挥重要作用.     

气相中Ir^＋与CH4分子自旋禁阻反应中C—H键活化机理的理论研究

采用密度泛函理论和高级电子相关耦合簇方法,在CCSD（T）/6-311＋＋G（3df,3pd）//B3LYP/6-311＋G（d,p）的理论水平下,研究了3个自旋态势能面上自旋禁阻反应Ir^＋（^5F）＋CH4（^1A1）→IrCH2^＋（3A″）＋H2（1Σg^＋）的微观机理,通过自旋-轨道耦合的计算,讨论了势能面交叉和可能的自旋翻转过程.结果表明,Ir^＋与CH4的反应中不同势能面之间的“系间窜越”（ISC）将会发生,分子体系通过3次自旋翻转沿着热力学最有利的反应路径进行,最优的反应路径总放热量为44.64 kJ/mol.运用Harvey等的方法优化出最低能量交叉点（MECP）,并计算了MECP处相应的自旋-轨道耦合常数（SOC）,分别为346.95,2 545.62,2 990.98 cm^-1,较大的SOC值说明了自旋翻转是有效的.     

CR传输线解析EIS确定Bi/Bi_2O_3体系平带电位

电化学阻抗谱是表征金属/氧化物体系的强大工具,应用关键是正确解析.许多金属氧化物有半导体特征,平带电位是关键参数,以文献Bi/Bi2O3体系EIS实例说明根据CR传输线离散参数Ci随特征频率fi的分布,能从共存的多个表面态电容CSS中鉴别出空间电荷层电容CSC,直接根据Mott-Schottky关系得到较准确的平带电位,最后讨论了方法的合理性.     

碳纳米管和离子液体修饰电极对鸟嘌呤的电催化性能研究

以多壁碳纳米管(MWNTs)和疏水性离子液体1-丁基-3-甲基咪唑六氟磷酸盐(BMIMPF6)按一定比例制备成胶体,修饰在电极表面制备成MWNTs-BMIMPF6/GCE修饰电极,以铁氰化钾为电化学探针,用循环伏安法和交流阻抗法对修饰电极进行表征,考察鸟嘌呤在修饰电极上的电催化行为。结果表明,该修饰电极显著的增强了对鸟嘌呤的电催化性能,氧化峰电位负移,峰电流提高约7～8倍;以差分脉冲伏安法对溶液中的鸟嘌呤进行测定,其检测线性范围为1.5×10-6～2×10-4mol/L,检出限为2×10-7mol/L。     

多变量法-同步荧光技术联用测定土壤中的多环芳烃

以线性方程求解为基础,多变量法与同步荧光技术结合,建立了多组分多环芳烃混合物同时测定的同步荧光分析法,并将其应用于土壤中多环芳烃的测定,研究结果表明:该方法可实现15种组分的同时鉴别和定量测定。在0~1000ng/mL范围内,15种PAHs的荧光强度与浓度呈良好的线性关系相关系数r均不小于0.9981,标准偏差(SD)在0.02~4.12之间(n=6),方法的检出限(S/N=3)在0.42~8.57ng/mL,回收率为75.46%~108.6%。该方法用于土壤中多环芳烃分析,简便快速效果良好。