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J-GLOBAL ID：201902287310967961   整理番号：19A1781147

窓ベース電池パラメータ同定アルゴリズムにおける歴史的データ需要【JST・京大機械翻訳】

Historical data demand in window-based battery parameter identification algorithm

著者 (3件)： Huai Ruituo (Shandong University of Science and Technology, Qingdao, 266590, China) ,  Yu Zhihao (Shandong University of Science and Technology, Qingdao, 266590, China) ,  Li Hongyu (Shandong University of Science and Technology, Qingdao, 266590, China)
資料名： Journal of Power Sources  (Journal of Power Sources)
巻： 433  ページ： Null  発行年： 2019年 
JST資料番号： B0703B  ISSN： 0378-7753  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 窓ベースの電池パラメータ同定法は,電池パラメータと運転状態を観察するために,歴史的な電池動作データを直接適用することができる。しかし,パラメータ同定ウィンドウの設計原理は不明のままである。本研究では,電池パラメータ同定アルゴリズムの性能に影響を及ぼす2つの因子を考察した:パラメータ同定ウィンドウの特性と歴史的データの動作メカニズム。著者らの目的は,3つの展望を含むアルゴリズム性能に及ぼす歴史的データ応用法の影響を理解することである。(1)バッテリー同定結果に及ぼすパラメータ同定ウィンドウの遅い動的変動の影響,(2)同定結果に及ぼすパラメータ同定ウィンドウ長の影響,(3)パラメータ同定ウィンドウのための分数および整数次数等価回路モデルに対する需要の差異。電池パラメータと状態を同時進化粒子群最適化アルゴリズムに基づいて同時に同定した。結果の比較は,分数次数等価回路モデルと線形近似法の組合せが,より安定で一貫した同定結果を達成できることを示した。さらに,線形近似法は同定結果の定常性を保証する点で利点を持つ。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 二次電池 ,  状態推定 ,  *アルゴリズム ,  *電池
準シソーラス用語： 定常性 ,  線形近似 ,  分数次 ,  粒子群最適化 ,  等価回路モデル ,  次数 ,  動的変化 ,  設計原理 ,  運転状態 ,  *パラメータ同定 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： リチウム電池 ,  パラメータ同定 ,  状態推定 ,  パラメータ同定ウィンドウ ,  等価回路モデル ,  分数次数システム

分類 (1件)： 二次電池  (YB04030K)

タイトルに関連する用語 (6件)： 窓 ,  電池 ,  パラメータ同定 ,  アルゴリズム ,  歴史 ,  需要