1. Določanje napolnjenosti baterij z uporabo umetnega nevronskega omrežjaRok Rečnik, 2019, magistrsko delo Opis: 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.
Ključne besede: umetna nevronska omrežja, določanje stanja napolnjenosti baterij, litij-ionske baterije, LTO
Objavljeno: 21.11.2019; Ogledov: 398; Prenosov: 78
 Celotno besedilo (8,88 MB) |
2. |
3. |
4. |
5. |
6. |
