基于UKF的18650锂离子电池健康状况估计

根据18650型锂离子单体电池的特性分析,建立了电路等效模型和电化学模型相结合的电池模型,以实时在线辨识锂离子电池欧姆内阻为目标,利用无迹Kalman(UKF)滤波算法,实现了对电池欧姆内阻的在线辨识,开展了锂离子电池健康状况(SOH)估计实验,建立了适用于18650型锂离子电池的SOH估计模型。仿真结果显示,该模型同时考虑电池内阻在不同工况下的变化趋势和充放电电流大小等因素,为实现锂离子电池健康状况精确估计提供了较好的理论基础。     

基于滑动窗自适应滤波的锂电池SOC/SOH联合估计

以锂电池电化学-电路等效组合模型为基础,研究电池荷电状态(SOC)和健康状况(SOH)联合估计算法。电池组合模型包含电化学等效模型和电路等效模型两部分,两个RC并联电路分别表示电池工作过程中的瞬态响应和稳态响应。针对电池模型参数和性能参数的非线性特征,提出基于滑动窗滤波模型的非线性参数估计方法,该方法适用于锂电池的管理系统。同时,在模型参数和性能参数估计值的基础上,提出基于Kalman算法的电池SOC/SOH自适应在线联合估计方法。实验结果显示,新算法较好地解决了锂电池非线性模型引起的计算误差,保证电池SOC/SOH估计结果的实时性和有效性。     

铁镍普鲁士蓝电极材料的制备及其储钠性能

用共沉淀法制备FeNiHCF粉体,改变合成温度研究其对材料储钠性能的影响。使用X射线衍射(XRD)和场发射扫描电镜(SEM)表征了材料的微观结构和形貌。用FeNiHCF和Na分别作为正负极组装钠离子半电池。使用循环伏安(CV)和恒流充放电测试手段表征样品的储钠性能,结果表明,合成温度的改变会影响材料的微观形貌和储钠性能,60℃合成的FeNiHCF初始钠含量、比容量、循环稳定性均为最佳。     

磷酸铁锂电池内阻分量快速检测方法

为了实现锂离子电池（LIB）内阻分量快速检测,提出通过直流内阻（DCR）测试及交流内阻测试,辨识各内阻分量的方法. 以磷酸铁锂电池为研究对象,分别采用Bulter-Volmer方程和二阶等效电路模型,模拟研究表征界面电荷转移、浓差极化过程等效电路的时间常数. 由于电荷转移速度足够快,采用直流脉冲测试获得的瞬时响应内阻通常由欧姆内阻和电化学极化内阻组成,结合交流内阻测试仪内阻检测结果,可以计算得到电化学极化内阻分量. 实验结果显示,该内阻分量测试方法不仅操作简便且具有较高的可靠性,电化学极化内阻辨识结果与电化学阻抗测试结果的最小误差小于5%.     

铁硅铝磁粉芯的绝缘包覆研究

研究了钝化工艺及不同无机粘结剂对铁硅铝磁粉芯性能的影响。铁硅铝粉末用0.4%(质量分数,下同)的磷酸液钝化,用0.9%的玻璃粉粘结,在1980 MPa下压制成环形样品,700℃氮气气氛保护下退火热处理1 h所制备的铁硅铝磁粉芯综合性能最佳。其有效磁导率可达125.98,50 kHz/100 mT下的体积损耗为316.7 mW/cm3。综合磁性能和有机粘结剂制备的铁硅铝磁粉芯相当,但可以大大提高样品的径向抗拉强度,达到261 N,无需固化处理。同时提高了磁粉芯在使用过程中的抗老化能力。     

FeCuNbSiB纳米晶软磁粉芯的制备和磁性能

采用熔体快淬法制备了Fe73.5Cu1Nb3Si13.5B9(FINEMET,at%)非晶薄带,通过高能球磨制成磁粉,筛分后的磁粉在0.2%~1.0%(质量分数)的磷酸溶液中钝化,并与0.4%的环氧树脂混合,于1.64~1.96 GPa下压制成磁环。磁环经过500℃去应力退火处理,在非晶基体表面析出晶粒大小为14.3 nm的纳米晶α-Fe(Si)相。通过去应力过程和双相结构的协同作用,纳米晶软磁粉芯表现出优良的磁性能,在100 kHz和0.1 T下的损耗仅为583 mW/cm3。