温度对直接甲醇燃料电池动态性能的影响

利用可计算机控制的电子负载单元,本文实验研究了电池温度对液态进料直接甲醇燃料电池单体电池的稳态和动态性能的影响,并考察了该电池对电池温度变化的动态响应。实验结果表明:电池稳态性能随着电池温度的升高而提升,电池对动态负载的响应随着电池的温度的升高而变得更快和更稳定,升温过程中电池对电池温度变化的响应值要高于降温过程中对应的响应值。     

基于柔性通道的圆柱型锂电池热管理实验研究

本文建立了一种基于柔性金属微通道内流动沸腾换热的圆柱型锂离子电池热管理系统。柔性铝微通道结构能够与圆柱型电池很好的接触,并且槽道内工质流动与相变换热可以有效地带走电池放电过程中产生的热量。实验研究了柔性铝槽道板与圆柱型电池表面接触面积和槽道内工质质量流量对电池热性能和电化学性能的影响,并与无冷却结构的电池放电实验结果进行了比较。柔性铝槽道板工质入口质量流量为5.98 kg/h时,电池表面温度和表面温度差最小,电池的输出电压和容量最佳。此外,在考虑热性能、宏观电化学特性、入口质量流量和冷却性能的基础上对实验进行了优化设计。     

轴向压缩下圆柱形动力锂离子电池的性能

动力电池的安全问题制约了电动汽车的推广和发展,轴向压缩是锂离子电池的一种重要的破坏工况。通过实验方法,研究了18650锂离子电池在轴向压缩载荷下的安全性能,探讨了荷电状态分别为60%、80%、100%时电池的载荷、电压、温度的变化特征,分析了轴向压缩载荷下电池的失效过程。研究表明:轴向压缩过程中电压均出现特有的台阶式下降,极限载荷和温度骤升几乎同时发生;电池正极的凹槽结构诱导电池在靠近正极的侧面破裂。对比轴向压缩实验和径向平板压缩实验发现,动力电池轴向压缩热失控程度弱于径向平板压缩。     

自制可调内阻电池的电阻特性研究

1 问题的引入 用自制可调内阻电池(简称电池)做验证闭合电路的欧姆定律实验,实验效果较好.电池的内阻特性是影响实验的关键因素,然而对电池的内阻特性方面的研究甚少.在此,笔者通过实验、建立物理模型等方法对此进行了初步的探讨,以供参考.     

测电池电动势和内阻实验的改进

测量电池的电动势和内阻实验,一直受电池内阻小,路端电压随电流变化区分度小,电压表读数误差大,电池容易被短路的困扰.用标准电阻扩大电池等效内阻较好地解决了这一困扰.     

拓展太阳能光伏电池特性综合实验的教学探索

太阳能电池基本特性测定是目前大学开设的常规实验,其主要是对电池的伏安特性作初步的分析和研究.为了拓展实验内容,进一步培养学生的综合知识能力,本文借助光伏效应实验仪,设计并开展了评价光伏电池内部性能的串联电阻等5个特征参数提取实验.结果表明,温度变化对电池电流影响小,而对电压影响大;此外,还发现温度变化对电池串联电阻影响最小,而对反向饱和电流影响剧烈.该实验不仅可以帮助学生掌握光伏电池的I-V特性及I-V特性对温度的依赖关系,更重要是通过实验数据分析与处理学习,帮助学生理解光伏电池内部本征参数随温度的变化规律,培养学生分析问题和解决问题的能力.     

J2353电流化学效应演示器的改进

J 2353电流化学效应演示器,原是中学物理实验和化学实验共用的仪器,随着教学仪器的改进和发展,化学上有了专门的“电解水”等实验装置,根据物理教材的内容,现有“伏打电池”和“电镀”用到该仪器。特别是演示“伏打电池”电介质用稀硫酸,腐蚀性强、极板易损耗和极化,实验不易成功,成了普遍性的问题,个别教学设备较好的学校也不愿做这个实验。几年来,我在教学中,将 J 2353电流化学效应演示器作了改进,收到理想的教学效果,并增加了“水果电池”的演示,提高了     

光电效应和伏打电池演示实验的改进

总结出光电效应和伏打电池演示实验的改进方法,并简介了实验的机理。     

考虑内阻时变特性的电池状态估计方法

针对锂离子电池欧姆内阻随温度变化情况,提出了一种考虑内阻时变特性的两步无迹H∞滤波锂电池状态估计方法。首先,对锂电池和内阻抗进行分开建模,在电池Thevenin模型的基础上构建内阻抗预测模型,实时修正模型参量;接着,将无迹变换嵌入到扩展H∞滤波中,降低测量噪声对估计精度的扰动,从而提高电池荷电状态的估计精度。最后,在实验室环境下对电池进行充放电实验,分别针对降温和升温情况下的内阻值及电池端电压的估计进行了详细的实验分析,同传统方法相比,本文方法具有较高的估计精度。     

圆柱形锂电池在局部压痕下的安全性实验研究

锂电池局部挤压是汽车碰撞引发的主要损伤形式。为了明确锂电池在受到局部挤压时的安全性能,利用自研的机械滥用实验平台,对18650锂电池进行局部压痕实验,以渐进压缩的方式分析其失效过程,得到了失效过程及温度演变规律,讨论了电池荷电状态、加载速度、压痕位置和压头尺寸对电池安全的影响。结果表明：锂电池受局部挤压后有明显的热失控规律,失效后不会立即发生热失控,存在一定的反应时间;电池荷电状态与热失控剧烈程度成正相关,加载速度决定了电池的失效时间;靠近电池负极一端受到损伤时更易引发热失控现象,且受损面积较大时温度更高。实验结果可为锂电池包的安全性设计提供有益的建议。     

用自制可控内阻电源演示电路规律

用实验室中的铅蓄电池和干电池来做电路规律实验操作比较复杂,实验数据规律不明显.为了更好地演示电路规律,自制了可精确控制内阻的电源,教学中使用方便可靠,实际测量数据非常理想,可以很好地让学生探究并发现规律.     

大学物理实验测量电阻原理比较及分析

电阻是集成电路中一个基本元件,测量电阻就显得非常重要,物理实验中电阻测量的方法较多,主要为指针式万用表法,伏安法,电桥法,电位差法。每种方法都有都有自己的优点和缺点,指针式万用表法和伏安法是最基本的方法,虽然测量电阻的系统误差较大,但是测量的方法和使用的仪器都很简单,是较为普遍的测量方法。电桥法是通过电桥工作原理制成的一种精度高,使用方便测量电阻的方法。测量电池的内阻,万用表法、伏安法、电桥法都不能实现,然而电位差计能精确测量电池的内阻。本文通过总结电阻测量的方法,有利于激发学生的学习兴趣,提高学生的综合实践能力。     

基于遗传算法的锂离子电池等效电路参数识别

结合锂离子电池双极性等效电路模型提出了一种基于遗传算法的参数识别方法,该方法通过指数函数对电路模型中的电阻、电容、恒压源等元件进行有理逼近,根据电池在不同充放电速率下的输出电压特性数据,通过实数编码遗传算法得到最优的函数参数,从而得到最优的电阻、电容,开路电压等电路参数值,针对电池在不同的工作状态,不同的工作参数下的运行数据,系列仿真和实验结果表明该算法原理简明,收敛较快,辨识得到的最优模型其电压输出特性与电池的实际电压输出特性基本吻合,能较精确的反映电池的实际特性,具有较高的辨识精度。     

基于模糊辨识算法的蓄电池荷电状态测量方法与模块设计

针对蓄电池荷电状态在线监测中对准确度和测量速度的要求,本文提出采用模糊辨识算法对蓄电池进行系统辨识。并通过对蓄电池的荷电状态与内阻、端电压数据的分析,建立了蓄电池荷电状态的模糊规则模型,并以此进行蓄电池荷电状态的测量,得到均方误差为0.0052。测量结果表明基于模糊辨识算法的蓄电池荷电状态测量能够满足蓄电池在线监测的要求,且易于硬件实现。文章还使用DSP Builder设计了蓄电池荷电状态测量模块,其中内阻测量采用了特征分解谱估计的信号提取方法,荷电状态测量则实现了模糊辨识算法所得出的模糊规则模型的运用。     

A Novel Real-Time State-of-Health and State-of-Charge Co-Estimation Method for LiFePO_4 Battery

The state of charge(SOC) and state of health(SOH) are two of the most important parameters of Li-ion batteries in industrial production and in practical applications.The real-time estimation for these two parameters is crucial to realize a safe and reliable battery application.However,this is a great problem for LiFePO_4 batteries due to the large constant potential plateau in the charge/discharge process.Here we propose a combined SOC and SOH co-estimation method based on the experimental test under the simulating electric vehicle working condition.A first-order resistance-capacitance equivalent circuit is used to model the battery cell,and three parameter values,ohmic resistance(R_s),parallel resistance(R_p) and parallel capacity(C_p),are identified from a real-time experimental test.Finally we find that R_p and C_p could be utilized to make a judgement on the SOH.More importantly,the linear relationship between C_p and the SOC is established to make the estimation of the SOC for the first time.     

Preparation of Schiff base surfactant and its application in alkaline zinc-nickel batteries

A Schiff base surfactant 2-octanone ethylenediamine (OED) was in this study designed to improve the performance of alkaline zinc-nickel batteries that were synthesized and characterized by IR and XRD. Electrochemical experimental results showed that addition of OED surfactant in both zinc electrode and electrolyte effectively inhibited self-corrosion of zinc electrode and improved performance of zinc-nickel battery charge and discharge. The battery capacity can keep almost 70 % of the theoretical capacity after 30 times cycles. The batteries also showed better performance, lower resistance, and longer cycle life with addition of surfactant, which can be attributed to fact that the zinc electrode surface had good adsorption capacity and coordination with zinc ions in the presence of surfactant.     

基于深度神经网络的太阳能电池组件缺陷检测算法研究

针对太阳能电池组件中电池片出现隐裂导致整片电池破碎,最终影响整个组件发电量的问题,在对电池组件光致发光（PL）图像待检测区域筛选定位的基础上,提出了一种利用卷积神经网络（CNN）进行电池组件隐裂缺陷检测的方法。首先利用PL成像方法获取电池组件图像,然后对图像进行预处理,基于聚类的方法对待检测目标区域进行筛选定位,最后利用3种不同结构的卷积神经网络模型对电池片进行缺陷检测,并进行准确率对比,使最优识别准确率达到99.25%。实验结果验证了该方法能准确地检测出太阳能电池组件的隐裂缺陷。     

自动引导车电池SOC估算方法研究

自动引导车(AGV车)工况特殊,电流积分法估算电池剩余容量(SOC)误差较大,而且存在累积误差。为了提高AGV车电池剩余容量估算的准确度,对扩展卡尔曼滤波法估算AGV车电池剩余容量进行了研究,分析了AGV车特殊工况,提出将扩展卡尔曼滤波法的滤波增益改进为动态调整滤波增益,有效提高扩展卡尔曼滤波法的跟踪效果。实验表明使用扩展卡尔曼滤波法估算AGV车电池剩余容量精度较高,采用动态校正的滤波增益提高了估算过程的跟踪效果,解决了AGV车电池剩余容量估算不准确的问题。     

Analysis of Li distribution in ultrathin all-solid-state Li-ion battery (ASSLiB) by neutron depth profiling (NDP)

Lithium-ion batteries are promising energy storage technology devices. They possess many advantages, including high energy density, flexible and lightweight construction and considerable durability. The rapid development of nanotechnologies can further improve their capacity, cycle life and safety. In this experiment, Li-ion diffusion in an all-solid lithium-ion battery (ASSLiB) was studied using the Neutron Depth Profiling (NDP) nuclear analytical technique. The thin ASSLiB system was synthesised by RF magnetron sputtering. The experiment showed that NDP is a very efficient experimental tool for direct analysis of Li distribution in Li batteries. It has been found that the depth profile of Li strongly depends on the state of charge of the battery. About one-third of the total number of Li in ASSLiB can move between the electrodes during charging / discharging. It has been also shown, using the multipixel detectors, that the lateral distribution of Li in ASSLiB is not homogeneous. This can mean, for example, that the position of Li is affected by structural defects that may arise due to variation of the volume or stress of the battery during charging or discharging. In the work are presented first results of measurements performed on ASSLiB of a 1?µm thickness.