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J-GLOBAL ID：201902281300434391   整理番号：19A1463733

無人航空機Li-PO電池のための拡張Kalmanフィルタに基づく充電状態と電力推定アルゴリズムの状態【JST・京大機械翻訳】

Extended Kalman Filter-Based State of Charge and State of Power Estimation Algorithm for Unmanned Aerial Vehicle Li-Po Battery Packs

著者 (2件)： Jung Sunghun (Department of Drone System, Chodang University, Muan-gun 58530, Jeollanam-do, Korea) ,  Jeong Heon (Department of Fire Administration, Chodang University, Muan-gun 58530, Jeollanam-do, Korea)
資料名： Energies (Web)  (Energies (Web))
巻： 10  号： 8  ページ： 1237  発行年： 2017年08月 
JST資料番号： U7016A  ISSN： 1996-1073  CODEN： ENERGA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 長い飛行時間を持つ無人航空機(UAV)に対する顧客要求は,個人,商業,および軍事の使用分野において指数関数的に増加している。それらの限られたペイロードにより,多数の車載電池パックが使用できず,これは,飛行時間を増加させるために充電状態(SOC)推定機能を持つバッテリー管理ソフトウェア(BMS)パッケージの必要性の背後にある主な理由である。同時に,UAV応用範囲が広く拡張されているので,UAVsのサイズは増加し,重いデューティのUAVsはゆっくりと出現している。結果として,UAVsのシステム運用電力は大幅に増加し,それらの安全なシステム電力運転は問題になっている。これは,パワー(SOP)推定関数の状態を持つBMSの必要性の主な理由である。本研究では,6S Li-Po電池パックを,パラメータが,テーブルベース線形補間(TBLI)法を用いたパラメータ決定によるハイブリッドパルスパワー特性化(HPPC)電流パターンを用いて見出されるインピーダンス効果を考慮して,二つのラダー等価回路モデル(ECMs)でシミュレートした。電流積分法と拡張Kalmanフィルタ(EKF)法を含む二つの状態推定法を開発し,SOCとSOPの推定精度を比較した。結果は,最も正確なSOC推定が,0.1477%(HPPCによる屋内試験),0.1324%(0kgペイロードによる屋外試験),および0.2021%(10kgペイロードによる屋外試験)であることを示した。また,最も正確なSOP推定誤差は1.2%(HPPCによる屋内試験),3.6%(0kgペイロードによる屋外試験),および4.2%(10kgペイロードによる屋外試験)であることが分かった。Copyright 2019 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 安全性 ,  屋外試験 ,  インピーダンス ,  パラメータ ,  電流 ,  ソフトウェア ,  *電力 ,  *無人機 ,  二次電池 ,  キャラクタリゼーション ,  状態推定 ,  ペイロード
準シソーラス用語： 電池パック ,  *充電状態 ,  *拡張Kalmanフィルタ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 等価回路モデル(ecm) ,  拡張Kalmanフィルタ(EKF) ,  電荷(SOC)の状態 ,  電力の状態(SOP)

分類 (1件)： 二次電池  (YB04030K)

引用文献 (10件)：

• Drone Market to Hit 3 Million Units in 2017 with $6 Billion in Revenue, Says Gartner. Available online: https://goo.gl/H9SRkx (accessed on 11 July 2017).
• Clothier, R.A.; Walker, R.A. Determination and evaluation of UAV safety objectives. In Proceedings of the 21st International Unmanned Air Vehicle Systems Conference, Bristol, UK, 3-5 April 2006.
• Siebery, S.; Teizer, J. Mobile 3D mapping for surveying earthwork projects using an unmanned aerial vehicle (UAV) system. Autom. Constr. 2014, 41, 1-14.
• Dempsey, M.E. Eyes of the Army-U.S. Army Roadmap for Unmanned Aircraft Systems Roadmap 2010-2035; U.S. Army UAS Center of Excellence: Fort Rucker, AL, USA, 2010; Volume 9, pp. 1-140.
• Plett, G.L. Battery management systems. In Equivalent-Circuit Methods, 2nd ed.; Artech House Publishers: Norwood, MA, USA, 2014; Volume 2.

タイトルに関連する用語 (8件)： 無人航空機 ,  Li ,  Po ,  電池 ,  拡張Kalmanフィルタ ,  充電状態 ,  電力推定 ,  アルゴリズム