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Originaltitel:
Adaptive, zellindividuelle Zustandsbestimmung in einem modularen Batterie-Management-System
Übersetzter Titel:
Adaptive, cell individual state estimation on a modular Battery-Management-System
Autor:
Walder, Georg
Jahr:
2018
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
Fakultät für Maschinenwesen
Betreuer:
Lienkamp, Markus (Prof. Dr.)
Gutachter:
Lienkamp, Markus (Prof. Dr.); Lohmann, Boris (Prof. Dr. habil.)
Sprache:
de
Fachgebiet:
MAS Maschinenbau
Stichworte:
BMS, Batterie, Elektrofahrzeug, Kalman, Kalman-Filter
Übersetzte Stichworte:
BMS, battery, Kalman-filter, Kalman, electrical vehicle
TU-Systematik:
VER 020d
Kurzfassung:
Diese wissenschaftliche Arbeit zeigt erstmals die praktische Anwendung einer adaptiven Zustands- und Parameterschätzung auf einem Batterie-Management-System (BMS) in einem Elektrofahrzeug. Möglich ist dies durch einen modifizierten, dualen Kalman-Filter der auf einem eigens dafür entwickelten, modularen Batterie-Management-System implementiert wurde. Das System wurde mit einer neu entwickelten Prozedur verifiziert und mit dem Visio.M-Elektrofahrzeug erprobt. Ein Instabilitäts-Frühwarnsystem schü...     »
Übersetzte Kurzfassung:
This doctoral thesis shows for the first time the practical integration and behavior of an adaptive, state and parameter estimator on a Battery-Management-System (BMS) in an electrical vehicle. This is possible thanks to a modified, dual Kalman-filter, implemented on a self-developed, modular BMS. A new procedure for the validation process shows the outstanding precision of the estimated states and parameters. The system was further tested on the electrical vehicle Visio.M.
ISBN:
978-3-8439-3610-1
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1398123
Eingereicht am:
24.10.2017
Mündliche Prüfung:
13.04.2018
Letzte Änderung:
21.06.2018
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