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Enregistrement W2909461385 · doi:10.1109/epec.2018.8598459

Nonlinear Observer Design for RC Battery Model for Estimating State of Charge & State of Health Based on State-Dependent Riccati Equation

2018· article· en· W2909461385 sur OpenAlexaff
Reza Babazadeh, Ataollah Gogani Khiabani

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Technologies Research
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRiccati equationControl theory (sociology)Nonlinear systemObserver (physics)EstimatorExtended Kalman filterState observerComputer scienceConvergence (economics)Kalman filterState of chargeState of healthBattery (electricity)MathematicsArtificial intelligencePower (physics)Control (management)Differential equationPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper investigates a novel nonlinear observer design approach based on the State-Dependent Riccati Equation (SDRE) technique for estimation of the state of charge (SOC) and state of health (SOH) parameters of nonlinear RC battery model. Due to practical restrictions on direct measurement of SOC, we try to introduce effective and accurate observing scheme which excel estimation results. The estimation of SOC and SOH has a crucial role in applications involving rechargeable batteries. SDRE observer is an extended form of Kalman Filter (KF) estimator for nonlinear systems. In this paper, the SDRE-based observer has been proposed for nonlinear RC battery model which is widely used. The resulting observer has several advantages including a faster convergence, better accuracy, and simpler structure in comparison with most existing methods. The simulation results show the merits of SDRE filter in estimating of SOC and SOH.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,256
Score d'incertitude au seuil0,844

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,140
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,210 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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