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J-GLOBAL ID：201702219795250547   整理番号：17A1521440

データ融合に基づく電気自動車の高圧採取方法【JST・京大機械翻訳】

A High-voltage Collection Approach for Electric Vehicles Based on Data Fusion

著者 (3件)： Shao Shiping (南昌大学机電工程学院,南昌,330031) ,  Huang Juhua (南昌大学机電工程学院,南昌,330031) ,  Cao Ming (南昌大学机電工程学院,南昌,330031)
資料名： Qiche Gongcheng  (Qiche Gongcheng)
巻： 39  号： 2  ページ： 200-205  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2056A  ISSN： 1000-680X  CODEN： QIGOE4  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 高電圧収集は電気自動車電池管理システムにおける最も重要なタスクの一つである。正確で安定な高電圧の収集は電池管理システムにSOCとSOHと動力電池の安全管理などを推定するのに重要な意義がある。本論文では,マルチセンサ融合技術とカルマンフィルタに基づく高電圧取得法を提案した。最初に,2つの既存の高電圧収集方法を融合して,全電圧収集データの誤差とノイズを解決した。第二に,融合モデルとカルマンフィルタを改良して,データ融合の複雑な計算を簡素化した。最後に,実験結果により,提案した高圧収集法が高い精度と安定性を有することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *高圧 ,  モデル ,  電池 ,  Kalmanフィルタ ,  *データ融合 ,  簡素化 ,  管理システム ,  電圧 ,  *電気自動車 ,  安全管理 ,  雑音
準シソーラス用語： マルチセンサフュージョン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： EV ,  high-voltage collection ,  Kalman filter ,  data fusion

分類 (1件)： 二次電池  (YB04030K)

タイトルに関連する用語 (4件)： データ融合 ,  電気自動車 ,  高圧 ,  採取