A finite‐state machine‐based control design for thermal and state‐of‐charge balancing of lithium iron phosphate battery using flyback converters
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Battery cell balancing plays a vital role in maximizing the performance of the battery system by enhancing battery system capacity and prolonging the battery system life expectancy. Active cell balancing using power converters is a promising approach to maintaining uniform state of charges (SoCs) and temperatures across battery cells. The SoC balancing function in the battery management system (BMS) increases the battery pack capacity, and the temperature balancing function mitigates variations in the aging of battery cells due to unbalanced temperatures. In this work, a finite‐state machine‐based control design is proposed for lithium iron phosphate (LFP) battery cells in series to balance SoCs and temperatures using flyback converters. The primary objective of this design is to ensure balanced SoCs by the end of the charging session while mitigating the temperature imbalance during the charging process. To achieve the SoC and temperature balancing functions using the same balancing circuits, a finite‐state machine control design decides on the operating mode, and a balancing strategy balances either temperature or SoC depending on the operating mode. The proposed control design has the advantages of low computational burden, simple implementation compared to the optimization‐based controller found in the literature, and the proposed balancing strategy offers faster balancing speed compared to conventional methods. The effectiveness of the proposed strategy is validated on battery cell RC models in series with unbalanced SoCs and temperatures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».