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电池管理系统的扩展卡尔曼过滤...
混合电动车辆电池组中的电池管理系统必须估算该包目前的工作状况的值。其中包括：电池最新电池，电力褪色，容量褪色和瞬时功率。估计机制必须随着细胞的年龄而适应细胞特征的变化，因此在包装的寿命中提供了准确的估计值。在一系列三篇论文中，我们提出了基于扩展的卡尔曼过滤（EKF）的方法，这些方法能够实现锂离子聚合物电池组的这些目标。我们希望它们也将在其他电池化学上运作良好。这些论文涵盖了所需的数学背景，细胞建模和系统识别要求以及最终解决方案以及结果。第三篇论文结束了该系列的结论，其中列出了五个其他应用，在典型的BMS算法中可以使用EKF或EKF的结果：在车辆闲置之后的初始化状态估计值一段时间后的初始化；在估计值中估算具有动态误差界限的最新电荷；估计包装包/充电功率；跟踪更改包装参数（包括功率褪色和容量褪色）作为包装年龄，因此提供了对最新健康状况的定量估计；并确定必须均等的细胞。提出了包装测试的结果。©2004 Elsevier B.V.保留所有权利。
沿着晶须启发的触觉传感器的动态接触估计
啮齿动物中的一个有趣的共同特征是它们的晶须，他们可以积极地移动以感知环境周围的接触。这些晶须具有各种功能，例如从对象中提取轮廓，为机器人提供位置估算，识别纹理特征以及积极避免碰撞。基本上，它为低计算成本的机器人提供了一种非侵入性的触觉感知，尤其是在非结构化，混乱和视力障碍的环境中有益的。实现实时的被动接触估计并确保强大的机械设计对于这种传感器至关重要。以前的方法通常依赖于6轴力/扭矩传感器[1]，压电电阻[2]或其他与力相关的传感器。但是，这些解决方案通常是庞大而挑战的规模。相比之下，磁透射的晶须[3]提供了更紧凑且易于集成的解决方案，能够用平行的晶须形成阵列。尽管如此，基于磁通量在根周围的磁通量变化而准确地对接触运动进行建模并沿晶须轴进行定位，这在很大程度上取决于强大的设计。我们已经构建了一种产生提示联系估计的方法，但是由于缺乏对物体形状的先验知识，基于切向接触状态估计的当前方法仍然遭受动态误差[4]。