An Improved ECM-Based State-of-Charge Estimation for SLA and LFP Batteries Used in Low-Cost Agricultural Mobile Robots
Notice bibliographique
Résumé
Batteries are crucial in transitioning from fossil fuels to clean-powered mobility, for several applications such as Electric Vehicles and Agricultural Mobile Robots (AMRs). However, the adoption of AMRs is limited by several challenges related to battery management, including restricted operation time, long recharge periods, and safe operation. The State of Charge (SOC) provides information about the remaining energy in the battery and is essential for battery management. Therefore, an accurate SOC estimation is crucial to ensure safe and reliable operation, which is needed to overcome the aforementioned challenges. This paper proposes, implements, and validates an SOC estimation system for low-cost AMRs. The accuracy of the SOC estimation is improved by adding information about the battery’s Open Circuit Voltage (OCV) to the Equivalent Circuit Models (ECM). Two SOC estimation methods based on ECM were implemented and validated for a Lithium Iron Phosphate battery (LFP) and a Sealed Lead Acid (SLA) battery powering an AMR. Finally, the results indicate that adding the OCV information to the models improves the estimation accuracy for both chemistries, being particularly interesting for LFP batteries, whose OCV vs. SOC has a flat area in almost the entire useful region of the SOC.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».