| | SLO | ENG | Cookies and privacy

Bigger font | Smaller font

Search the digital library catalog Help

Query: search in
search in
search in
search in
* old and bologna study programme

Options:
  Reset


1 - 2 / 2
First pagePrevious page1Next pageLast page
1.
METODE DOLOČANJA STANJA NAPOLNJENOSTI BATERIJ
Simon Vučko, 2010, undergraduate thesis

Abstract: Uvodoma so predstavljene polnilne baterije s poudarkom na litij-ionski LiFePO4 bateriji in najbolj pogoste metode določanja stanja napolnjenosti baterij. Prikazana in izdelana je eksperimentalna shema za določanje karakteristik baterij pri različnih pogojih delovanja. Izdelano je bilo eksperimentalno polnilno-praznilno vezje in eksperimentalna mini temperaturna komora za simuliranje obratovanja baterije pri različnih temperaturah. Prikazani so tudi rezultati meritev s programom LabVIEW, iz katerih je mogoče določati napolnjenost baterij in uspešnost delovanja algoritma. V teoretičnem delu ekonomskega dela diplomskega dela smo se na kratko posvetili tematiki vedenja in zadovoljstva odjemalcev. V empiričnem delu je bila s pomočjo spletne ankete izvedena raziskava vedenja in zadovoljstva odjemalcev baterijsko napajanih naprav, katero smo zaključili z analizo dobljenih rezultatov.
Keywords: : določanje stanja napolnjenosti baterij, litij-ionska LiFePO4 baterija, galvanostatsko prekinitvena titracijska tehnika, napetost odprtih sponk, gonilnik LabVIEW, vedenje odjemalcev, raziskovanje vedenja odjemalcev, zadovoljstvo odjemalcev, pričakovanja odjemalcev, merjenje zadovoljstva, uporaba in opustitev izdelka.
Published: 05.01.2011; Views: 1848; Downloads: 224
.pdf Full text (8,72 MB)

2.
Določanje napolnjenosti baterij z uporabo umetnega nevronskega omrežja
Rok Rečnik, 2019, master's thesis

Abstract: Glavni cilj magistrske naloge je določitev stanja napolnjenosti baterij s pomočjo umetnega nevronskega omrežja. Določitev stanja napolnjenosti (SOC) baterij predstavlja velik izziv, saj je SOC težko natančno določiti. V delu je bil obravnavan tip izredno zmogljivih Toshibinih litij-ionskih baterij s titanovim oksidom (LTO). Na podlagi pregledane literature je bila izbrana metoda določanja SOC z umetnim nevronskim omrežjem. S pomočjo namensko izdelanega testerja baterij so bile opravljene meritve toka, napetosti in temperature baterije. Meritve so bile izvedene s pomočjo merilnega sistema Dewesoft Sirius HS. Podatki so bili obdelani v programskem okolju Matlab, kjer se je tudi kreiralo in naučilo umetno nevronsko omrežje. Testi nevronskega omrežja so pokazali, da je sposobno napovedovanja SOC. S pomočjo programa v Simulinku so bili izvedeni testi za napovedovanje SOC v realnem času.
Keywords: umetna nevronska omrežja, določanje stanja napolnjenosti baterij, litij-ionske baterije, LTO
Published: 21.11.2019; Views: 22; Downloads: 10
.pdf Full text (9,48 MB)

Search done in 0.05 sec.
Back to top
Logos of partners University of Maribor University of Ljubljana University of Primorska University of Nova Gorica