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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
BibTeX