[صفحه اصلی ]   [Archive] [ English ]  
:: صفحه اصلي :: درباره نشريه :: آخرين شماره :: تمام شماره‌ها :: جستجو :: ثبت نام :: ارسال مقاله :: تماس با ما ::
بخش‌های اصلی
صفحه اصلی::
اطلاعات نشریه::
آرشیو مجله و مقالات::
برای نویسندگان::
برای داوران::
ثبت نام و اشتراک::
تماس با ما::
تسهیلات پایگاه::
آمار نشریه::
فهرست داوران::
شبکه‌ های اجتماعی::
::
جستجو در پایگاه

جستجوی پیشرفته
..
دریافت اطلاعات پایگاه
نشانی پست الکترونیک خود را برای دریافت اطلاعات و اخبار پایگاه، در کادر زیر وارد کنید.
..
:: جستجو در مقالات منتشر شده ::
1 نتیجه برای باتری لیتیوم یون

دکتر رمضان هاونگی،
دوره 10، شماره 2 - ( 6-1402 )
چکیده

خودروهای الکتریکی در چند دهه اخیر به دلیل عملکرد و کارایی آن‌ها، محبوبیت قابل توجهی کسب کرده‌اند. این خودروها در حال حاضر به طور گسترده به عنوان راهکاری برای چالش‌های محیط زیست جهانی و گازهای دی اکسید کربن شناخته می‌شوند. باتری‌های لیتیوم-یون به دلیل مزایای مختلفی که دارند، بیشترین استفاده را در خودروهای الکتریکی دارند. تخمین وضعیت شارژ باتری در باتری­های لیتیوم یون نه تنها برای مدیریت بهینه انرژی بلکه برای اطمینان از عملکرد امن و جلوگیری از شارژ و دشارژ و در نتیجه کاهش عمر باتری از اهمیت بالایی برخوردار است. با این وجود، این پارامتر به طور مستقیم از پایانه­های باتری قابل اندازه­گیری نیست. بنابراین نیاز به تخمین آن وجود دارد. تاکنون روشهای مختلفی برای تخمین وضعیت شارژ باتری معرفی شده­اند. معروفترین روش برای تخمین وضعیت شارژ باتری  فیلتر کالمن توسعه یافته است. فیلتر کالمن توسعه یافته بر اساس مدل باتری، وضعیت شارز باتری را تخمین می­زند. با این وجود ، در فیلتر کالمن توسعه یافته، محاسبه ماتریس ژاکوبین می­تواند باعث ناپایداری فیلتر و تخمین نادرست مدل­های غیرخطی باتری شود. برای حل این مشکلات، در این مقاله از فیلتر ذره­ای حاشیه­ای هوشمند مبتنی بر اپراتورهای الگوریتم ژنتیک و M-H برای تخمین وضعیت شارژ باتری­های لیتیوم یون استفاده شده است. در روش پیشنهادی، برخلاف فیلتر ذره‌ای، نمونه­برداری بر روی توزیع حاشیه‌ای انجام می‌شود و ابعاد نمونه­برداری با گذشت زمان افزایش نمی‌یابد. بعلاوه، با استفاده از اپراتورهای الگوریتم ژنتیک و الگوریتم M-H تنوع میان ذرات و سازگاری افزایش می­یابد. برای ارزیابی عملکرد روش پیشنهادی برای تخمین وضعیت شارژ باتری، با تخمین وضعیت شارژ باتری با قیلتر ذره­ای توسعه یافته و فیلتر ذره­ای بی رد مقایسه شده است. نتایج نشان دهنده عملکرد موثر روش پیشنهادی در مقایسه با سایر روش­ها است. روش پیشنهادی برای بدست آوردن دقت تخمین یکسان با فیلتر ذره­ای به ذرات به مراتب کمتری نیاز دارد و حجم محاسبات آن پایین است. جذر میانگین مربعات خطا در روش پیشنهادی با ذرات مختلف نزدیک 0.007 است در حالی که در سایر روش­ها با کاهش ذرات جذر میانگین مربعات خطا در افزایش می­یابد

صفحه 1 از 1     

سامانه های غیرخطی در مهندسی برق Journal of Nonlinear Systems in Electrical Engineering
نشریه سامانه‌های غیرخطی در مهندسی برق در خصوص اصول اخلاقی انتشار مقاله، از توصیه‌های «کمیته بین‌المللی اخلاق نشر» موسوم به COPE و «منشور و موازین اخلاق پژوهش» مصوب معاونت پژوهش و فناوری وزارت علوم، تحقیقات و فناوری تبعیت می‌کند.
Persian site map - English site map - Created in 0.04 seconds with 25 queries by YEKTAWEB 4657