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基于均匀光纤光栅(FBG)非电参数的锂离子电池荷电状态估计( Lithium-Ion Battery State of Charge (SoC) Estimation with Non-Electrical parameter using Uniform Fiber Bragg Grating (FBG) )
YJ Ee KS Tey KS Lim P Shrivastava H Ahmad
传统的SoC估计方法主要依赖于电池的电流和电压等电参数。然而，最近的研究表明，应变和温度等与电池SoC呈非线性关系的非电参数可以用于电池SoC的估计。本文提出了利用深度神经网络(DNN)来估计SoC的非电参数。采用光纤布拉格光栅(FBG)传感器同时测量电池的应变和温度。此外，为了提高光纤光栅传感器对小波长信号的检测精度，采用了伪高分辨率询问(PHRI)方法对输出光谱进行解调。我们的研究结果表明，在利用PHRI进行频谱处理时，基于较高的上采样率k的FBG信号质量有了很大的改善。这对基于DNN的SoC估计的性能有很大的影响。与基于电参数的SoC估计相比，基于非电参数的SoC估计具有更好的估计性能。
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