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审查下一代连接车辆的电池状态估计和管理解决方案
摘要：运输部门正在通过向电动机（即电池电动汽车（BEV）和插电式混合动力汽车（PHEV）转移到电动动力总成，即减少车辆污染物排放和碳足迹的挑战。但是，电动车辆与设计和能源管理相关的新问题，以有效利用机载储能系统（ESSS）。因此，应强烈关注，以确保ESS的安全性和有效运行。在此框架中，需要专门的电池管理系统（BMS），以同时优化电池的充电状态（SOC），并通过严格控制其健康状况（SOH）来增加电池的寿命。尽管现代BMS的进步取得了进步，但由于计算功能有限，无法实施SOC，SOH和故障诊断的数据驱动算法。为了克服此类局限性，正在研究BMS云内应用程序的概念化和/或实施。本研究的目的是在功能，可用性和缺点方面对电池管理解决方案的进步进行新的全面审查，并特别注意基于云的BMS解决方案以及SOC以及SOH的预测和估计。当前差距和挑战将被解决。
锂离子电池在储存条件下的高效电化学健康状态模型
摘要：电池容量衰减会对电池组的使用寿命以及电动汽车的剩余价值产生负面影响。开发一种用于预测存储条件下健康状态 (SOH) 的衰减模型是开发算法以最大限度延长这些系统剩余使用寿命的关键方面。众所周知，与更多经验或数据驱动的模型相比，电化学衰减模型具有更出色的预测能力，但这些模型在计算效率方面仍需改进。因此，在这项工作中，我们引入了一种简单的降阶锂离子电池电化学衰减模型。该模型考虑了三种关键的老化机制，能够预测各种日历老化条件下的 SOH。集中模型结果与基于单个粒子的衰减模型进行了验证，结果显示出接近的一致性，即使模拟时间减少了 2 个数量级。这表明在实际应用中，考虑和纠正存储对电池性能和寿命的影响具有巨大的潜力。 ■ 简介 近年来，通过最大限度地提高电池利用率来最大限度地节约能源和减少排放已成为电动汽车 (EV) 行业关注的话题。此外，随着可再生能源发电和能源生产的增加，研究储存这种能源的方法和技术变得更加重要。锂离子电池因其更高的功率和能量密度、安全性和可靠性，在电动交通和储能解决方案领域发挥着关键作用。尽管锂离子电池表现出优于其他电化学系统的可靠性，但性能下降是不可避免的。电池性能的不可逆衰减将影响整个系统的剩余价值。因此，锂离子电池的健康状态 (SOH) 一直是电池管理系统的一个关键主题。1 SOH 本质上表示电池的当前性能与新电池测得的标称值之比。电池的容量、功率能力和阻抗都决定了电池的 SOH。为了保证系统寿命的延长，有必要开发能够在考虑各种老化过程的同时操作电池的电池管理系统。对于锂离子电池，老化过程可分为两种模式，即日历老化和循环老化。当施加外部电流时，电池会经历循环老化过程
百里香糖和葡萄糖的最小抑制浓度
自锂离子电池的进步以来，已经大大提高了电池性能，降低成本和能量密度。这些进步加速了电动汽车（EV）的开发。电动汽车的安全性和有效性取决于对锂离子电池健康状况（SOH）的准确测量和预测；但是，这个过程尚不确定。在这项研究中，我们的主要目标是通过减少充电状态（SOC）估计和测量的不确定性来提高SOH估计的准确性。为了实现这一目标，我们提出了一种新型方法，该方法利用基于级的优化器（GBO）评估锂电池的SOH。GBO最小化的成本是为了选择最佳的候选者，以通过mem-ory fading遗忘因素更新SOH。我们评估了我们的方法针对四种鲁棒算法，即颗粒群优化最高方形支持矢量回归（PSO-LSSV），BCRLS-MULTIPEPIPPY加权双重加长扩展Kalman滤波（BCRLS-MWDEKF），总平方（TLS），以及近似加权的总载体（AWTLS）（awtles and ever and Square）（HEF）（ev）ev）（EV）。我们的方法始终优于替代方案，而GBO达到了最低的最大误差。在EV方案中，GBO的最大错误范围从0.65％到1.57％，平均误差范围从0.21％到0.57％。同样，在HEV场景中，GBO的最大错误范围从0.81％到3.21％，平均误差范围从0.39％到1.03％。此外，我们的方法还展示了出色的预测性能，均方根误差（MSE）的值较低（<1.8130e-04），根平方误差（RMSE）（RMSE）（<1.35％）和平均绝对百分比误差（MAPE）（MAPE）（MAPE）（<1.4）（<1.4）。
能力目标 (CO) - 陆军安全
陆军安全与职业健康管理系统 (ASOHMS) 简介 陆军正在通过实施 ASOHMS 来现代化其安全与职业健康 (SOH) 方法。ASOHMS 为陆军组织提供了一个框架，以系统地管理 SOH 计划，这将增强任务能力，减少与安全和职业健康相关的事故，并通过有效的风险管理提高人员准备程度。组织使用风险管理来确定其 SOHMS 的需求。实施 ASOHMS 可确保危害和风险控制经过深思熟虑并与相应的风险水平相适应，同时保持有效的控制并最终支持组织的任务准备。ASOHMS 框架由六个不同的能力目标 (CO) 组成，包括 48 个可衡量的标准要素：1) 领导参与和人员/士兵准备；2) 事故、事件、疾病报告和调查； 3) 培训和推广；4) 进行检查和评估；5) 进行危害分析并制定对策；6) 健康保护和准备。陆军组织通过三个成熟度阶段逐步实施 ASOHMS：文档、实施和执行以及维持和持续改进。成功完成综合成熟度评估（星级评估）将使组织获得“陆军 SOH 之星”的认可。利用 ASOHMS 直接支持我们随时随地部署、战斗并果断赢得任何对手的能力。
电动汽车电池管理系统的比较研究
摘要。本文对电动汽车中各种电池管理系统（BMS）进行了比较分析，重点是合并机器学习技术，以提高电池安全性并延长电池寿命。该研究在多种操作条件下对机器学习增强模型进行了常规BMS对机器学习增强模型的评估。结果表明，机器学习算法的表现优于常规方法，提供了更准确的SOC和SOH估计，从而提高了车辆的安全性和寿命。关键字：电动汽车，电池管理系统，机器学习，充电状态，健康状况，热失控。1。简介
引用发布版本（APA）：Che，Y.，Zheng，Y.，Sui，X。，＆Teodorescu，R。（2023）。基于自我
健康状态（SOH）估计在智能电池健康预后和管理中起关键作用。然而，泛化，缺乏标记的数据以及老化期间未使用的测量仍然是准确的SOH估计的主要挑战。为此，本文提出了一个自制的学习框架，以提高电池SOH估计的性能。与传统数据驱动的方法不同，这些方法依赖于从众多电池单元中获得的相当大的训练数据集，使用有限的标记数据可以实现准确且可靠的估计。首先应用了基于过滤器的数据预处理技术，该技术能够在动态充电专用条件下提取部分容量 - 电压曲线。无监督的学习用于通过自动编码器解码器从未标记的数据中学习老化特征。学习的网络参数被转移到下游SOH估计任务，并以很少的稀疏标记数据进行了调整，从而提高了估计框架的性能。所提出的方法已在不同的电池化学，格式，操作条件和环境中进行了验证。只能通过最初20％的生命周期中的三个标记数据来保证估计精度，总体错误小于1.14％，并且所有测试场景的误差分布保持少于4％，并且随着老化的增长而鲁棒性增加。与其他纯监督的机器学习方法进行比较证明了该方法的优越性。2023作者。在各种情况下，这个简单且数据效果的估计框架在现实世界应用中有承诺。科学出版社和达利安化学物理研究所，中国科学院。由Elsevier B.V.和Science Press发布，这是CC下的开放访问文章（http：//creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
生物多样性记录：樟宜海滩的串珠海蛇
新加坡的自然17：e2024073出版日期：2024年8月30日doi：10.26107/nis-2024-0073©新加坡国立大学生物多样性记录：在樟宜海滩的串珠海蛇ng *作者）建议引用。ng yf，soh ZS-H和Wong XZ-X（2024）生物多样性记录：樟宜海滩的串珠海蛇。新加坡的自然，17：e2024073。doi：10.26107/nis-2024-0073主题：串珠海蛇，aipysurus eydouxii（reptilia：squamata：elapidae）。主题：yu fei ng。位置，日期和时间：Johor Strait，Changi Beach by Parkark 7； 2021年4月3日；大约0859小时。栖息地：河口岸，在海草上（主要是halodule sp。）草地带有沙质底物。观察者：Ng Yu Fei Ng，Zick Shun-Hua Soh和Xavier Zi-Xun Wong。观察：串珠的海蛇总长度约为25厘米（图1）在潮汐时，观察到在海草之间淹没在浅水中。持续了大约10到20分钟，尽管存在观察者，但它仍然相对保持相对。然后，它开始四处走动，大概是觅食。