人工智人-家居设计-高压锂离子蓄电池组智能充电系统设计与实现.pdf

补偿放电终点电压 (CEDV) 电量计量算法 • 支持 SMBus 主机通信 • 可针对 3 到 5 节 (bq76920)、6 到 10节 (bq76930) 以及 9 到 15 节 (bq76940) 锂离子和磷酸铁锂电池 进行灵活配置 • 支持高达 320Ahr 的电池配置 • 支持高达 320A 的充放电电流 • 片上温度传感器选项 • 通过配套 AFE 支持外部 NTC 热敏电阻 • 全面的可编程保护 特性 – 电压、电流和温度 – 系统元件 • 终身数据记录 • 支持 CC-CV 充电，包括预充电、充电禁止和充电 暂停 • 为多达八个不同的总线地址提供一个可选电阻器可 编程 SMBus 从地址 • 最多可驱动一个 5 段 LED 或 LCD 显示屏，以指示 充电状态 • 提供安全散列算法 (SHA-1) 认证

一种锂离子蓄电池寿命的预测模型

锂离子电池非线性退化效应建模及其循环寿命预测，郭力萌，卢斯远，基于数据驱动的锂离子电池剩余寿命预测方法研究已成为故障预测与健康管理领域的研究热点，而原有针对锂离子电池非线性退化特征而

根据公开的锂离子电池电化学模型参数，在MATLAB中建立电池单粒子模型，并在1C放电下进行验证。

锂离子电池管理系统软件设计与SOC估算研究（可编辑）

准确预测锂离子电池(LiBs)的剩余使用寿命(RUL)是管理其健康状况的一个关键方面，以促进可靠和安全的系统，并减少计划外维护的需要和成本。近年来，关于RUL预测的研究主要集中在提高RUL预测的准确性和可靠性上。提出了一种基于光滑粒子滤波(SPF)的似然近似方法在线预测LiB的RUL值。该算法通过每次迭代求解优化问题，能够准确估计未知退化模型参数，预测退化状态，而不是只采取梯度步骤，易于快速收敛，避免了不稳定问题，提高了预测精度。根据NASA卓越预测中心(PCoE)公布的实验数据集，我们创建了一个二阶退化模型，利用非线性特征和非高斯容量退化来探索LiB的退化。用不同的预测起点对RUL预测进行检验，以评估数据量和参数的不确定度是否会影响预测的准确性。结果表明，与粒子滤波(PF)和无迹粒子滤波(UPF)等方法相比，该预测方法的预测精度有所提高，收敛速度有所提高。由于SPF预测方法的最大误差相对较小，在80个周期的预测起点上，最佳情况下RUL预测为127个周期。该算法的预测相对误差约为0.024，绝对误差约为2个周期，低于PF算法的16个周期左右。RUL预测接近108个周期，相对误差约为0.

锂离子电池正极材料放电容量改进遗传算法建模.doc

PSCAD中的模拟镍镉电池、镍氢电池、锂离子电池和铅酸电池的充放电特性模型，通过仿真实现了多种电池的充放电特性，可为储能相关技术研究提供巨大帮助。

锂离子电池三元材料工艺技术及生产应用