Verteilte Zustandsschätzung fraktionaler Systeme und ihre Anwendung auf Lithium-Ionen-Batteriesysteme
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Es ist notwendig, dass die Zustände aller Zellen innerhalb einer Lithium-Ionen-Batterie bekannt sind, um einen sicheren und optimalen Betrieb zu gewährleisten. Zur Ermittlung dieser Zustände werden in dieser Arbeit drei neue Methoden zur verteilten Zustandsschätzung hergeleitet, welche auf fraktionalen Modellen und dem Kalman-Filter basieren. Mithilfe dieser Verfahren lassen sich zusätzlich die Teilströme der Batterie schätzen, wodurch sich Sensoren einsparen lassen. It is necessary that the states of all cells of a lithium ion battery are known to guarantee a safe and optimal operation...
Es ist notwendig, dass die Zustände aller Zellen innerhalb einer Lithium-Ionen-Batterie bekannt sind, um einen sicheren und optimalen Betrieb zu gewährleisten. Zur Ermittlung dieser Zustände werden in dieser Arbeit drei neue Methoden zur verteilten Zustandsschätzung hergeleitet, welche auf fraktionalen Modellen und dem Kalman-Filter basieren. Mithilfe dieser Verfahren lassen sich zusätzlich die Teilströme der Batterie schätzen, wodurch sich Sensoren einsparen lassen. It is necessary that the states of all cells of a lithium ion battery are known to guarantee a safe and optimal operation. In order to determine these states, three new methods for distributed state estimation which are based on fractional models and on the Kalman filter are derived in this work. Using these techniques, the branch currents of the battery can be additionally estimated to save sensors.
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