基于KVL方程的电池剩余放电时间预测模型

介绍了铅酸电池剩余放电时间的综合分析模型,模型建立在大量监测数据的基础上,利用KVL(即基尔霍夫)定律,结合微分方程,建立数学模型,利用Mathematica数学软件绘出各放电曲线.并计算出在新电池使用中,分别以30A、40A、50A、55A,60A和70A电流强度放电时,电池的剩余放电时间分别是2454min、1723 min、1307 min、1098 min、1041 min、855 min.给出了电流强度为55A时的放电曲线和电压变化的数据.分析了各放电曲线的平均相对误差,误差最低达到了0.0527%.该模型经过大量的数据验证,得出了较高准确度的剩余放电时间,可以实时准确地预测后备铅蓄电池在电源故障情况下的供电能力.     

铅酸电池放电曲线拟合探索与研究

根据同一生产批次电池以不同电流强度放电,测试的完整放电曲线的采样数据为基础,给出初等函数各放电曲线,并计算放电曲线的平均相对误差.根据建立的数学模型,计算出电压为9.8伏时,电流强度为30A、40A、50A、60A和70A的剩余放电时间.     

铅酸电池放电曲线拟合探索与研究

根据同一生产批次电池以不同电流强度放电,测试的完整放电曲线的采样数据为基础,给出初等函数各放电曲线,并计算放电曲线的平均相对误差.根据建立的数学模型,计算出电压为9.8伏时,电流强度为30A、40A、50A、60A和70A的剩余放电时间.     

电源剩余放电时间预测

铅酸电池以恒定电流强度放电过程中,电压随放电时间降至保护电压.首先,根据测试数据用MATLAB拟合出放电曲线模型为:u(t)=ae~(bt)+ce~(bt),计算出模型的平均相对误差;并根据模型计算30 A~70 A不同电流强度下,新电池放电得到9.8 V时的剩余放电时间.其次,根据九种电流强度下放电曲线模型的系数,拟合出系数a、b、c、d随电流I变化的函数,得模型:u(I,t)=a(I)e~(b(I)t)+c(I)e~(d(I)t),并绘出电流强度为55 A时的放电曲线图形;最后,根据三种衰减状态下电压与时间的测试数据,绘出时间随电压变化的散点图,根据新电池状态放电时间与衰减状态3放电时间的倍数关系,预测出衰减状态3的剩余时间为194.6 min.     

基于1stOpt软件下的铅酸电池放电曲线模型研究

在铅酸电池以恒定电流强度放电过程中,电压随放电时间单调下降,直到额定的最低保护电压.运用1st Opt对铅酸电池20A¹00A之间任一恒定电流强度放电时放电曲线的三维数学模型进行了分析,并用MRE评估了模型的精度,用表格和图形给出电流强度为55A时的放电曲线研究.     

电池剩余放电时间预测的研究

针对问题中提供的20A¹00A等九个不同电流强度的电压在放电过程采集的数据,运用Excel数据处理软件对这些数据进行了分析,描绘出了这九个电流强度的电池的放电曲线.运用最小二乘法,用拟合的方法得出了九条放电曲线的数学模型及其函数图像.     

数据拟合在铅酸电池剩余放电时间预测中的应用

基于2016年大学生数学建模竞赛C题的数据,对铅酸电池的放电曲线进行拟合,并对剩余放电时间进行预测。根据电池放电的规律及数据排列趋势,选择幂函数与指数函数组合的形式作为拟合函数,并用平均相对误差对拟合精度进行检验。结果表明:数据拟合结果接近实测数据,可以有效预测电池的剩余放电时间。     

一类回归数学模型的简单应用

本文针对2016年全国大学生数学建模竞赛中C题——"电池剩余放电时间预测"关于放电剩余时间的问题,建立了数学模型,并给出了模型求解和预测结果.     

无人值守的小容量锂电池充放电单元设计

实时采集电池的电压和放电电量,可以了解电池的放电曲线和容量,通过反复的充放电测试,可以评价电池的好坏。无人值守的小容量锂电池充放电单元以STM32F103为主控,整合其内部A/D,利用采样电阻实现了锂电池电压和放电电量的采集,通过三极管和二极管控制电路,实现了全自动的多次充放电状态切换。最后利用上位机脚本处理数据,实现了测试数据的保存与可视化。     

基于模糊控制的电池剩余电量的检测

随着电池应用的日益增多,蓄电池剩余电量的检测变得越来越重要.但蓄电池剩余电量是一个不能直接测量的参量,包括温度、放电速率和电池老化等诸多因素都可能会影响到它.本文利用模糊控制理论,阐述了一种蓄电池剩余电量的检测方法并借助Matlab仿真软件得到了测试效果.