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World File Search System电路模型
根据 EIS 数据识别电池电路模型
摘要 - 电池的频率响应可用于评估其健康状况。提高这种指标的可靠性是当前许多研究的主题，特别是在电动汽车领域。本文介绍了锂离子电池频率响应的主要特性以及用于近似所述频率响应的等效电路。首先建立了电池等效电路阻抗的主要方程。然后，提出了一种基于最小二乘法调整等效电路参数的程序，并在一组电化学阻抗谱测量中进行测试。此类模型随后将允许生成有关电池阻抗的理论数据，以便测试用于估计参数及其健康状态的原始算法。
电池等效电路模型的耦合电参数到电极尺寸
心肌细胞表面的出生后晚期成熟到克莱门特（Clement）1,2，塞琳·吉尔博（Celine Guilbeau-frugier）1,3，盖氏（GaëlGenet4 Blandine Tramunt1,9, Marie Cauquil1, Thierry Sulpice8, Sylvain Richard6, Silvia Arcucci1, Remy Flores-Flores1, Nicolas Pataluch1, Romain Montoriol3, Pierre Sicard6, Antoine Deney1, Thierry Couffinhal5,10, Jean-Michel Senard1,11, Celine Gales1* 1297,法国图卢兹大学代谢和心血管疾病研究所； 2法国图卢兹市中心医院的小儿心脏病学系； 3法国图卢兹大学中心医院法医学系，法国图卢兹大学； 4美国夏洛茨维尔弗吉尼亚大学医学院细胞生物学系； 5波尔多大学，Inserm，法国佩萨克的心血管疾病生物学； 6 Montpellier大学，Inserm，CNRS，PhymmedExp，Montpellier，法国； 7 IGDR UMR 6290，CNRS，Rennes 1，法国雷恩1号； 8个心脏病，法国Escalquens； 9法国图卢兹市中心医院的糖尿病学，代谢疾病与营养系； 10心脏和血管疾病服务，波尔多，波尔多，法国； 11临床药理学系，中心医院，法国图卢兹大学。
基于机器学习和同等电路模型的EIS数据的电池SOC估算
估计电池的充电状态（SOC）对于众多系统（包括电动汽车，智能电网和便携式电子设备）的适当管理和安全操作至关重要。虽然没有直接测量SOC的实用方法，但已经开发了几种估计方法，包括越来越多的基于机器学习的技术。机器学习方法是本质上数据驱动的，但也可以从模型中嵌入的A-Priori知识中受益。在这项工作中，我们首先通过探索性数据分析证明，可以区分不同的SOC与电化学阻抗光谱（EIS）测量值。然后，我们提出了一种基于EIS和等效电路模型的SOC估计方法，以提供一种紧凑的方法来描述电池阻抗的频域和时间域行为。我们通过将其应用于由不同SOC值的四个锂离子圆柱细胞上执行的EIS测量的数据集来实验验证了该方法。所提出的方法允许进行非常有效的模型训练，并产生低维的SOC分类模型，该模型的精度超过93％。由此产生的低维分类模型适合将电池供电系统嵌入到在线SOC估计中。
锂离子电池等效电路模型的影响参数依赖性和体系结构对现实生活驱动周期中预测的热产生的影响
摘要：本研究研究了使用Bernardi方程来研究所考虑的电力等效电路模型（ECM）参数依赖性和架构对预测的热产生速率的影响。为此，从细胞表征测试到细胞参数识别和最终验证研究的整个工作流程，都在用镍锰钴化学的圆柱形5 AH LG217000 lg217000 lg217000 lg217000锂离子杆（LIB）上检查。此外，将不同的测试程序在其结果质量方面进行比较。对于参数识别，开发了一个MATLAB工具，使用户能够在一次运行中生成所有必要的ECMS。通过比较不同电荷状态（SOCS）和环境温度的高度动态世界的轻型车辆测试周期（WLTC）的实验结果和模拟结果的电压预测来评估开发的ECM的准确性。结果表明，如果仅比较电压结果，则可以忽略滞后和电流等参数依赖性。考虑到热量产生预测，疏忽可能导致高达9％（电流）或22％（滞后）的错误预测，因此不应忽略。结论电压和热量产生结果，本研究建议使用双极化（DP）或Thevenin ECM考虑所有参数依赖性，除了充电/放电电流依赖性液体的热模型。
高电流速率、宽温度范围和各种充电状态下高功率锂离子电池的等效电路模型
摘要：等效电路模型 (ECM) 是模拟锂离子电池行为以监控和控制它们的最常用技术。此建模工具应足够精确以确保系统的可靠性。影响 ECM 精度的两个重要参数是施加的电流速率和工作温度。如果不彻底了解这些参数对 ECM 的影响，则应在校准过程中手动进行参数估计，这是不利的。在这项工作中，开发了一种增强型 ECM，用于高功率锂离子电容器 (LiC)，适用于从 −30 ◦ C 的冻结温度到 +60 ◦ C 的高温，施加的电流速率为 10 A 至 500 A。在此背景下，通过对具有两个 RC 分支的 ECM 进行建模，进行了实验测试以模拟 LiC 的行为。在这些分支中，需要两个电阻和电容 (RC) 来保持模型的精度。验证结果证明，半经验二阶 ECM 可以高精度地估计 LiC 的电气和热参数。在此背景下，当电流速率小于 150 A 时，开发的 ECM 的误差低于 3%。此外，当所需功率较高时，在 150 A 以上的电流速率下，模拟误差低于 5%。
功率 MOSFET 电路模型引领 GaN HEMT 建模之路——综述
摘要：氮化镓高电子迁移率晶体管 (GaN HEMT) 是实现高效紧凑电力电子系统的关键技术。在电源转换器的设计阶段，对 GaN HEMT 进行正确的建模对于充分利用其优良特性和解决当前技术的局限性至关重要。学术界和工业界长期以来一直在深入研究功率 MOSFET 的电路模型。这些模型能够模拟数据表信息，它们通常由设备制造商以网络表的形式提供，可以在任何类型的 SPICE 类软件中模拟。本文首先强调了 MOSFET 和 GaN HEMT 在数据表层面的相似之处和不同之处。根据这一分析，讨论了可用于 GaN HEMT 建模的 MOSFET 电路模型的特征。这项任务是通过概述 MOSFET 电路模型的文献以及分析制造商网络表来完成的，从而突出了有效或适用于 GaN HEMT 的 MOSFET 模型。研究表明，一些模型可以适用于 GaN HEMT 器件，以模拟室温下的静态特性，而动态特性的 MOSFET 模型可用于 GaN HEMT 器件。这项研究使器件建模者能够通过使用一些成熟的 MOSFET 模型来加快 GaN HEMT 建模速度。从这个角度来看，还提供了开发精确的 GaN HEMT 模型的一些建议。
在正确的时间刺激在皮质 - 基质神经节 - 丘脑电路模型中恢复网络状态
神经振荡的同步被认为可以促进大脑的交流。神经退行性病理（例如帕金森氏病（PD））会导致运动回路的突触重组，从而导致神经元动力学改变并受损神经通信。PD治疗旨在通过诸如多巴胺替代的药理方法恢复网络功能，或通过深层脑刺激抑制病理振荡。我们检验了以下假设：大脑刺激可以超越简单的“可逆病变”效应来增强网络通信。具体来说，我们检查了β带（14–30 Hz）活性的调节，这是一种已知的运动障碍生物标志物，以及帕金森氏症刺激的潜在控制信号。为此，我们在皮质 - 基质神经节 - 丘脑（CBGT）电路内设置了人口活动的神经质量模型，其参数约束至产生光谱特征，可与实验性帕金森氏症相当。我们调节了已知在PD中破坏的两种主要途径的连通性，并构建了所得自发活动的光谱和功能连通性的统计摘要。然后使用这些来评估净工作范围的闭合环刺激结果，这些闭合环刺激输送到运动皮层并锁定到丘脑下β活性。我们的结果表明，β合成的空间模式取决于对STN的输入强度。精确的时机刺激具有恢复网络状态的能力，刺激相可引起具有不同光谱和空间特性的活性。这些结果为旨在恢复疾病中神经交流的下一代脑刺激剂设计提供了理论基础。
字母使用π等效电路模型用于传输线
随着现代通信技术的发展，对交流组件的微型化和轻量级的需求正在增加[1]，因此对微波无源装置小型化的研究具有重要意义。作为RF微波系统中的关键元素，分支线耦合器用于配电和组合[2-4]。在微波带的较低频率下，常规分支线耦合器的大小太大而无法实际使用[5]。，例如在S波段中，具有较大尺寸的传统分支线耦合器的缺点更为突出，而S波段则广泛用于通信卫星，天气雷达和其他田野，尺寸要求更为严格。通过使用集团组件的方法可以显着降低尺寸，低温联合陶瓷（LTCC）和集成的被动装置（IPD）技术，最近引入了以实现
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）。