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IEEE Access 特别版块社论：电池储能和管理系统
电池储能和管理系统是实现更可持续的交通和电网系统的一项支持技术。一方面，人们正在积极合成电池的新兴材料和化学成分，以不断提高其能量密度、功率密度、循环寿命、充电速率等。另一方面，人们正在大力开发先进的电池管理系统 (BMS)，以保证电池在实际运行中的安全性、可靠性、效率和成本效益，以及与机电一体化的集成。由于其多物理特性，设计高性能电池及其管理系统需要多学科方法，电化学、材料、机电一体化、计算机和控制学科的协同作用不断增强。本专题“电池储能和管理系统”的总体目的是收集和说明最新研究和开发成果，以推进电池、电池管理系统及其与智能电网和电动汽车集成的研究领域。本专题得到了学术界和工业界的热烈响应。我们收到了来自世界各地不同研究团队的 61 篇文章投稿，其中提出了许多有趣的设计 / 控制观点。根据 IEEE A CCESS 政策，专家审稿人对这些文章进行了深思熟虑的严格审查，最终，19 篇高水平的文章入选本专题。据信，这些文章令人印象深刻地展示了电池系统最先进的特性、建模、状态估计和控制方法。我们将这 19 篇文章分为以下五类：1）电池荷电状态 (SOC) 估计；2）电池健康建模和管理；3）电池热建模和充电器建模/控制；4）储能与电动汽车的集成；5）储能与智能电网的集成。准确的电池 SOC 估计对于安全、高效和经济高效的电池运行至关重要，可有效避免过度充电和过度放电。作为 BMS 的核心功能，已提出了各种估计算法，以不断提高复杂运行条件下 SOC 估计的准确性和稳健性。在 Peng 等人的《基于带噪声统计估计器的自适应无迹卡尔曼滤波器的电池储能系统充电状态估计》中，基于噪声
自动驾驶汽车导航系统的数学技术
摘要：高级数学方法在自动驾驶指导系统中经常使用，以确保它们正常，可靠和有效地工作。这个摘要谈论用于创建和改进这些系统的一些最重要的数学方法。一种重要的方法是概率机器人，它使用贝叶斯过滤器，例如Kalman滤波器及其非线性版本（扩展的Kalman滤波器和无味的Kalman滤波器）来估计车辆的状态并了解不总是清晰或响亮的传感器数据。路径规划算法（如A和Dijkstra的算法）需要找到最佳路线。基于抽样的方法，例如快速探索随机树（RRT），可以帮助解决高维空间中的问题。控制理论是保持汽车稳定并遵循您想要采取的方向的非常重要的部分。模型预测控制（MPC）经常使用，因为它可以在考虑系统行为时处理具有多个变量的控制作业。用于建模车辆如何移动，使用微分方程和动力学系统理论来显示控制输入如何影响车辆随着时间的推移的作用。此外，将来自LiDAR，相机和GP等不同来源的数据组合在一起的方法对于制作世界的准确而完整的图片非常重要。优化方法通过调整汽车的路径，减少能源利用并缩短行程时间来改善跟踪。通过使用老式的数学方法和新的，尖端的机器学习方法，自动驾驶汽车跟踪系统变得越来越聪明，更有能力和更可靠。除了这些方法外，还越来越多地将机器学习和深度学习添加到指导系统中，以帮助他们做出更好的决策，并在快速变化且非常复杂的设置中更加灵活。这些模型可以通过查找趋势并进行预测来从非常大的数据集中学习，这些预测对于找到对象，理解场景和自行做出决策等任务很重要。这使得他们可以在现实生活中广泛使用。