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 schütz das BMS vor unsicheren Zuständen.     «

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...     »