Dieser Kurs kann auch als ECEA 5732 im Rahmen des Master of Science in Electrical Engineering an der CU Boulder belegt werden. In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie verschiedene Methoden zur Abschätzung des Ladezustands implementieren und ihre jeweiligen Vorzüge bewerten können. Am Ende des Kurses werden Sie in der Lage sein:
Schätzung des Ladezustands der Batterie (SOC)
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Algorithmen für Batterie-Management-Systeme
Dozent: Gregory Plett
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Was Sie lernen werden
Wie man Ladezustandsschätzer (SOC) für Lithium-Ionen-Batteriezellen implementiert
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Wie man Ladezustandsschätzer (SOC) für Lithium-Ionen-Batteriezellen implementiert
Wichtige Details
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37 Aufgaben
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In diesem Kurs gibt es 7 Module
In dieser Woche werden Sie einige strenge Definitionen kennenlernen, die bei der Diskussion über die SOC-Schätzung erforderlich sind, sowie einige einfache, aber schlechte Methoden zur SOC-Schätzung. Als Hintergrund für das Erlernen besserer Methoden werden wir uns mit Konzepten aus der Wahrscheinlichkeitstheorie befassen, die erforderlich sind, um mit den Auswirkungen unsicherer Geräusche auf den internen Zustand eines Systems und die von einem BMS durchgeführten Messungen umgehen zu können.
Das ist alles enthalten
8 Videos15 Lektüren7 Aufgaben1 Diskussionsthema1 Unbewertetes Labor
In dieser Woche werden Sie lernen, wie man die Schritte der Gaußschen sequentiellen probabilistischen Inferenzlösung ableitet, die die Grundlage für alle Zustandsschätzer im Stil der Kalman-Filterung bildet. Obwohl dieser Inhalt sehr theoretisch ist, ist es wichtig, ein solides Grundverständnis dieser Themen in der Praxis zu haben, da reale Anwendungen oft einige der in der Ableitung getroffenen Annahmen verletzen und wir verstehen müssen, welche Auswirkungen dies auf den Prozess hat. Am Ende dieser Woche werden Sie wissen, wie man den linearen Kalman-Filter herleitet.
Das ist alles enthalten
6 Videos6 Lektüren6 Aufgaben
Die Schritte eines Kalman-Filters mögen abstrakt und geheimnisvoll erscheinen. In dieser Woche lernen Sie verschiedene Möglichkeiten kennen, über die Funktionsweise des linearen Kalman-Filters nachzudenken und sie zu visualisieren, um ein besseres Verständnis dafür zu bekommen, wie er funktioniert. Außerdem lernen Sie, wie man einen linearen Kalman-Filter in Octave-Code implementiert und wie man die Ausgaben des Kalman-Filters auswertet.
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7 Videos7 Lektüren7 Aufgaben2 Unbewertete Labore
Ein linearer Kalman-Filter kann verwendet werden, um den internen Zustand eines linearen Systems zu schätzen. Aber Batteriezellen sind nichtlineare Systeme. In dieser Woche werden Sie lernen, wie man die Schritte der Gaußschen sequentiellen probabilistischen Inferenzlösung für nichtlineare Systeme approximiert, was zum "erweiterten Kalman-Filter" (EKF) führt. Sie werden lernen, wie Sie den EKF in Octave-Code implementieren und wie Sie den EKF verwenden, um den SOC von Batteriezellen zu schätzen.
Das ist alles enthalten
8 Videos8 Lektüren7 Aufgaben3 Unbewertete Labore
Der EKF ist der bekannteste und am häufigsten verwendete nichtlineare Kalman-Filter. Er hat jedoch einige grundlegende Einschränkungen, die seine Leistung für "sehr nichtlineare" Systeme einschränken. In dieser Woche lernen Sie, wie Sie den Sigma-Punkt-Kalman-Filter (manchmal auch "unscented Kalman-Filter" genannt) aus den Gaußschen sequentiellen probabilistischen Inferenzschritten ableiten. Sie werden auch lernen, wie Sie diesen Filter in Octave-Code implementieren und wie Sie ihn zur Schätzung des SOC von Batteriezellen verwenden können.
Das ist alles enthalten
7 Videos7 Lektüren6 Aufgaben2 Unbewertete Labore
Die Kalman-Filterung setzt voraus, dass das Rauschen einen Mittelwert von Null hat. Was tun wir, wenn der Stromsensor einen Gleichstromfehler hat, wie es oft der Fall ist? Wie können wir SOC-Schätzer vom Typ Kalman-Filter auf eine rechnerisch effiziente Weise für ein Akkupaket mit vielen Zellen implementieren? In dieser Woche werden Sie lernen, wie man den Bias-Fehler des Stromsensors kompensiert und wie man die Bar-Delta-Methode für eine effiziente Berechnung implementiert. Außerdem lernen Sie die Desktop-Validierung als Ansatz für erste Tests und die Abstimmung von BMS-Algorithmen kennen.
Das ist alles enthalten
5 Videos5 Lektüren4 Aufgaben1 Unbewertetes Labor
Sie haben bereits gelernt, dass Kalman-Filter "getunt" werden müssen, indem man ihre Prozessrauschen-, Sensorrauschen- und anfänglichen Zustandsschätzungs-Kovarianzmatrizen anpasst, um eine akzeptable Leistung in einem breiten Spektrum von Betriebsszenarien zu erzielen. In diesem letzten Kursmodul werden Sie einige Erfahrungen mit der manuellen Abstimmung eines EKF und SPKF für die SOC-Schätzung sammeln.
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2 Programmieraufgaben2 Unbewertete Labore
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Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 15. Sep. 2020
Great course!!! I got hands on experience with all types of kalman filter for battery state estimation.
Geprüft am 14. Apr. 2021
Excellent course, would be happy if those sigma points were explained too. But still got the main idea of sigma point and the steps to execute them.
Geprüft am 23. Feb. 2022
Useful to understand Kalman Filters and continue with the Battery Management System specialization.
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