简介:电流的采样是估计电池剩余容量(SOC)的主要依据,本文介绍了电池管理系统中的采用SMI300DCE-P1-O2/S30电流传感器电流采集设计。
简介:为了提高电动车铅酸蓄电池的电池荷电状态(SOC)预测精度,将粒子优化算法(PSO)引入到支持向量机(SVM)中,建立了PSO-SVM电动车铅酸蓄电池SOC预测模型,模型输入量为电池的电压和电流,输出量为SOC。采用PSO算法对SVM的惩罚因子C和径向基函数宽度σ寻优,降低了SVM参数取值的盲目性,提高了预测精度。设计了铅酸蓄电池数据智能采集系统,并进行了实际运行车辆电池数据采集。在advisor2002软件中获取的电池数据和实际车辆电池运行数据的基础上,进行了模型训练和预测。结果表明,PSO-SVM预测模型相对传统的BP、RBF和SVM预测模型具有更好的精度和推广能力,满足了"SOC估算精度小于5%"的要求,从而表明该模型是有效的、可行的,并具有较好的工程实用价值。
简介:构建了一种连续流无膜人工湿地一微生物燃料电池,其水力停留时间为2d.系统以葡萄糖为基质启动2~3d后,在外接电阻为1kΩ时,其稳定输出电流密度高于2A/m3,同时,COD去除率大于90%.比较了阴阳极间距为10,20,30和40cm的系统.当间距为20cm时,系统的产电电压、库仑效率和能量密度皆最高,分别为560mV,0.313%和0.149w/m3,且COD去除率也为最高,达到94.9%.此外,各系统中的DO最低浓度均出现在装置中部.结果表明,COD去除率越高,系统产能越高,因而库仑效率也越高.人工湿地一微生物燃料电池系统作为一种低成本及环境友好的污水处理同步产电技术显示出实际应用潜力.