基于高偏移阈值的补偿感应耦合电能系统传输特性分析

在传统感应耦合电能传输(inductively coupled power transfer,ICPT)系统拓扑中,系统谐振频率的漂移会引起耦合效率的下降。针对该问题,本文提出一种新型的基于PSS(原边采用并联串联补偿,副边采用串联补偿)补偿的ICPT系统拓扑。对其电路模型进行了分析和建模,得出不同品质因数下,补偿系统的电压、电流增益、传输效率的特性曲线,该补偿拓扑具有较高的补偿因数;分析了系统中补偿系数对谐振元件电压电流的应力影响,选取合适的补偿系数以降低系统的设计成本。最后,设计了1台基于PSS补偿拓扑的ICPT系统样机,实验验证了对PSS补偿拓扑的特性分析。     

考虑温度影响的锂电池等效电路建模及研究

针对传统锂电池等效电路模型忽略温度和滞后电压对自身的影响,会导致模型参数不匹配和精确度下降的问题,文中论述了温度和滞后电压对锂电池等效电路模型的影响。设计了基于温度的综合锂电池等效电路模型,分别在不同温度下对Li FePO4电池进行城市道路工况(Urban Dynamometer Driving Schedule UDDS)测试,采用子空间辨识法,通过对模型内部参数进行有效辨识,求解模型参数。在此基础上分析了传统等效电路模型与改进模型在不同温度下的仿真输出及输出误差,结果表明锂电池等效电路模型参数受温度影响较大,在温度广泛变化的情况下,与传统模型相比,文中模型可靠度更高,输出与实际试验数据匹配良好,进而验证了文中模型的有效性,为实际应用提供了有效的模型参考。     

矿用应急救援设备的大容量锂原电池系统研制

基于煤矿矿难的应急救援设备使用的大容量电源需求,综合考虑设备的安全性、质量、供电能力及其稳定性方面因素,尤其针对矿用救生舱以及避难硐室的设计需求,按照矿用隔爆(兼本安)型锂-二氧化锰原电池电源等安全技术规范,研制开发一款大容量锂原电池系统。该系统使用32位ARM LPC1758作为主控板的处理器,配合C8051F500单片机为从控制板的处理器,具有隔爆、安全可靠、自动控制程度高、组合灵活等优势,适合煤矿井下各类应急救援设备的能源需求。     

用于AUV收放装置的变幅机构研究

这里主要介绍了变幅机构的理论分析及AUV载体的收放方法,并简要介绍了收放机构的组成情况。     

一种水面救助机器人

本文介绍一种能在恶劣海况下,向遇险船舶送递导引缆绳和向落水人员快速送递救 生圈的水面救助机器人．该机器人具有抗涌浪能力强、体积小、重量轻、速度快以及机动灵 活的特点,还可广泛应用于其他领域．     

远程自治水下机器人研究

本文主要讨论远程自治水下机器人的关键技术，叙述了导航、能源技术和控制系统的 实现方法，并给出水下试验结果，为进一步开展远程自治水下机器人的研究工作提供了试验 数据和理论依据．     

锂离子电池组合前后的特性研究

为更好地使用锂离子电池组,更精确地估算电池的荷电状态(SOC),对锂离子电池组合前后进行了常温4.0 A充放电、常温7.5 A放电、-20℃下4.0A放电以及55℃下4.0A放电等实验测试.实验结果显示:锂离子电池成组后的充放电特性有所下降,电池组总容量下降为单体电池的90%左右,SOC偏低,工作电压的下降速率在放电末期急剧上升,可达平台区的50倍.对电池组的一致性进行了分析,得出锂离子电池成组时应充分考虑单体电池的一致性;在估算SOC时,采用电池组参数和单体电池参数相结合的方式.     

PEMFC燃料电池双机备份控制器设计与实现

燃料电池控制器(FCC)作为燃料电池系统组件,对于燃料电池系统稳定而安全的工作起着重要作用。如何保证燃料电池系统的强实时性、高可靠性和服务"不断流",一直是燃料电池控制器关键技术难点。针对PEMFC燃料电池,选用NXP公司32位ARM处理器作为控制器CPU,设计开发出一种主从机双机备份模式的燃料电池控制器,一旦主控制器发生诸如程序死机等故障,从控制器将迅速自动接管控制任务完成必要动作直至系统停机,确保系统的安全稳定运行。     

基于新容量退化模型的锂电池RUL预测研究

为准确预测锂离子电池剩余使用寿命(remaining useful life,RUL),建立能有效描述锂离子电池非线性退化特征的模型非常必要。采用新颖的回归方程构建容量退化模型,与双指数退化模型的对比表明:该模型具有更强的描述能力。依赖于此模型,提出了基于新容量退化模型和粒子滤波(particle filtering,PF)算法的锂离子电池剩余寿命预测方法,并与非线性退化自回归模型(nonlinear degradation auto regression,ND-AR)和正则化粒子滤波算法的混合方法(regularized particle filter,RPF)的预测结果做比较。结果表明:该方法对不同锂离子电池具有较好的适应性,能给出比ND-AR和RPF的混合方法更高精度的预测结果,且收敛性较好。