XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System短路故障
锂离子电池基于模型的故障诊断的最新进展：全面评论
锂离子电池（LIB）在各种磁场中发现了广泛的应用，例如电气传输，固定存储和便携式电子设备。电池管理系统（BMS）对于确保LIB的可靠性，效率和寿命至关重要。最近的研究见证了高级BMS中基于模型的故障诊断方法的出现。本文对LIB的基于模型的故障诊断方法进行了全面综述。首先，现有文献中广泛探索的电池模型分为基于物理学的电化学模型和电气等效电路模型。第二，描述电池故障的电气动力学的一般状态空间表示。然后详细阐述了状态向量和参数矩阵的识别。第三，两个电池故障的故障机理（包括过度拨动/过度过度故障，连接故障，短路故障）和传感器故障（包括电压传感器故障和电流传感器故障）。此外，还详细阐述了不同类型的建模不确定性，例如建模误差和测量噪声，老化效应，测量异常值。然后将重点放在观察者的设计上（包括在线状态观察员和离线状态观察员）。还提出了用于电池故障诊断的典型状态观察者的算法实现。最后，提供了讨论和展望来设想一些可能的未来研究方向。
高锌利用率的水系锌金属电池的设计策略：从金属阳极到无阳极结构
锂离子电池 (LIBs) 具有高能量密度和长寿命的特点，在便携式电子设备和电动汽车方面取得了显著成功 [1-4]。然而，由于有机电解液、锂储量不足和成本高等问题，LIBs 的进一步应用受到限制 [5-7]。因此，有必要开发替代性二次电池来取代 LIBs [8,9]。水系锌金属电池 (AZMBs) 已成为有竞争力的候选电池，因为锌 (Zn) 金属负极具有优异的理论容量 (820 mAh g −1 和 5855 mAh cm −3) 和低电化学电位 (−0.76 V vs. 标准氢电极)、丰富的锌资源，以及水系电解质固有的安全性和高离子电导率 (~ 1 S cm −1 vs. 1-10 mS cm −1 有机电解质) [10-16]。然而，锌金属负极存在析氢反应（HER）、腐蚀、钝化、枝晶生长等严重问题，导致可逆性差、循环寿命不稳定，甚至发生短路故障[17–23]。这些问题严重阻碍了AZMBs的实际应用。为了克服上述问题，人们提出了各种针对锌金属负极的稳定策略，包括表面改性、结构优化、电解质工程和隔膜设计[24–31]。然而，由于使用了远远过量的锌，这些研究尚未实现较高的锌利用率[32]。为了补偿Zn的不可逆损失，提高充放电过程的循环稳定性，研究人员通常构建Zn过量（Zn箔厚度≥100μm）、面积容量低（1-5mAh cm−2）的锌金属负极，导致负极与正极的容量比高（N/P>50），放电深度（DOD）较低（<10%）[33]。放电深度（DOD）是参与电极反应的容量占锌金属负极总容量的百分比：
3.3-kV SIC MOSFET性能和通道长度相关的短路能力
1俄亥俄州立大学，俄亥俄州哥伦布，俄亥俄州，美国，xing.174@osu.edu 2基因半导体公司，美国弗吉尼亚州斯特林市，弗吉尼亚州斯特林，ranbir.singh@genesicsemi.com 3 sandia国家实验室，美国新罕布什尔州阿尔巴克基，美国，美国，satcitt@sandia.gov--- 5-A SIC MOSFET由基因制造。涉及静态特征和短路可持续能力。在不同的门电压下以2.2 kV的排水偏置探索它们的饱和电流。在2.2 kV和18-V门电压的排水电压下测量两种设备的短路承受时间。将短路测试结果与来自四个供应商的1.2 kV SIC MOSFET进行了比较。测试结果表明，在SC事件中，通道长度和较高电压等级的SIC MOSFET具有更长的持续时间。此外，开发了短通道设备的设备模型。所有测试均在室温下进行。简介和动机 - 中型电压宽带隙（WBG）半导体大于3 kV对于功率转换应用具有吸引力，以提高性能。尽管这些设备中的大多数仍在出现，但价格明显较低，并且很容易从基因上获得设备。需要评估这些设备的性能和可靠性，以确保将来会有大量的市场吸引力。在本文中，评估了新一代3.3-kV，5-A SIC MOSFET的基因。根据测试结果开发了香料模型。SC测试的电路图如图4。与针对相似设备的静态和动态评估的先前报告相比，在这种情况下，有两种具有不同通道长度的设计类型。结果和意义 - 第一象限I-V曲线和阈值电压如图1-2所示。在其排水量泄漏电流，闸门源泄漏电流和电容中没有明显差异。如图3所示，测量额定电压（2.2 kV）和三个不同的栅极电压下的饱和电流。最初设置了2.2-KV，18-V v g„的SCWT测量。A 1-1.TS增量。图5-6中显示了每个回合的设备故障波形和SC电流。从四个不同供应商的1.2 kV SIC MOSFET也以额定电压（0.8 kV）和18-V V GS的2/3进行测量。比较图如图7所示。与短通道设备相比，长通道设备的RDSON有1.23倍的RDSON，0.49个时间ID（SAT），18-V V g„和1.4倍SCWT。对于诱导设备故障的脉冲，短通道设备在5范围内消散了约900 MJ，而长通道设备在7 TTS内消散了799 MJ。由于两个设备的模具尺寸几乎相同，因此具有较大SC能量的短通道设备比长通道设备更早。将V GS拉到零后，这两个设备都失败。这种故障机制可以是通过设备的熔融铝穿透[2]。与1.2 kV设备相比，3.3-kV脱离显示更长的SCWT。由于末端电容没有差异，因此仅针对短通道设备执行动态评估，如图8所示。在2.4-kV DC电压和6-A I DS电流时，打开损失为850 TD，为25 kV/ps，关闭损耗为150 µJ，为53 kV/ias。用于香料建模零件，使用级别1，级别2和降压电荷模型[3]（图9）。拟合结果表明，降压电荷模型更适合这种中电压功率SIC MOSFET。车身二极管特性和末端电容也被建模并在图10中显示。参考 - [1] H. Wen，J。Gong，Y。Han和J. Lai，“ 3.3 kV 5 A SIC MOSFET的表征和评估，用于固态变压器应用”，2018年亚洲能源，电力和运输电气化会议（APTICERAIGT），2018。[2] K. Han，A。Kanale，B。J。Baliga，B。Ballard，A。Morgan和D. C. Hopkins，“ 1.2KV 4H-SIC MOSFETS和JBSFETS和JBSFETS的新短路故障机制”，2018 IEEE第6次IEEE第6届宽带电源设备和应用程序（WIPDA）（WIPDA）的第6届研讨会，2018年。[3] N. Arora，“ VLSI电路模拟的MOSFET模型”，计算微电子学，1993。