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Katrina低啤酒，PT，DPT，ATP 609-903-2030合作伙伴学校课程等效
合作伙伴学校课程等效于下表指示圣劳伦斯大学大学生可用的课程，这些课程已获得批准满足克拉克森一年MBA课程的基础要求：
在线降低锂离子电池等效电路模型的复杂性参数估计技术
电动汽车中面向控制的电池管理应用程序的摘要，电池组的等效电路模型（ECM）提供可接受的建模精度和简单的数学方程式，以包括单元参数。但是，在实时应用中，电路参数通过改变电池的操作条件和状态不断变化，因此需要在线参数估计器。估计器必须使用适合实时处理的计算复杂性更新电池参数。本文为ECM的在线参数估计提供了一种新颖的在线降低复杂性（ORC）技术。与现有技术相比，所提出的技术提供的复杂性明显较小（因此估计时间），但没有损害准确性。我们使用基于信任区域优化（TRO）最小二（LS）方法作为提议技术中的更新算法，并使用Nissan Leaf（Pouch）细胞实验验证我们的结果，并借助标准车辆测试周期，即动态驾驶周期（DDC）和新的欧洲驾驶周期（NEDC）。