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Special Graduate Schools
Graduate School of IT Convergence
Department of IT Convergence Engineering
3. Theses(Master)
칼만 필터를 이용한 리튬이온 배터리의 개방 회로 전압 및 충전 상태 추정
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | 이교범 | - |
| dc.contributor.author | 권원혁 | - |
| dc.date.accessioned | 2022-11-29T03:01:16Z | - |
| dc.date.available | 2022-11-29T03:01:16Z | - |
| dc.date.issued | 2022-08 | - |
| dc.identifier.other | 32196 | - |
| dc.identifier.uri | https://dspace.ajou.ac.kr/handle/2018.oak/20959 | - |
| dc.description | 학위논문(석사)--아주대학교 IT융합대학원 :IT융합공학과,2022. 8 | - |
| dc.description.abstract | 본 논문에서는 칼만필터와 전류 적산법을 이용하여 배터리 개방회로 전압과 충전상태를 추정하고 알고리즘을 제시한다. 배터리가 불안정한 상태에서 측정한 개방회로 전압과 충전상태 추정 오차를 칼만필터와 전류적산법을 이용하여 보정한다. 제안한 보정 기법의 성능을 검증하기 위하여 매트랩을 활용하여 배터리 모델을 구현하고 칼만 필터와 전류 적산법을 이용한 알고리즘을 설계 및 검증한다. 리튬이온 배터리의 측정 데이터를 이용한 시뮬레이션을 통해 오차율 이내 추정을 검증한다. | - |
| dc.description.tableofcontents | 1. 서론 1 2. OCV 및 SOC 추정 방법 2 2.1. 배터리 등가회로 모델 및 등가 파라미터 2 2.2. 배터리 전압-전류 특성 6 2.3. 배터리 파라미터 추출 방법 7 2.4. OCV-SOC 관계 분석 8 2.5. 배터리 파라미터 추출 10 2.6. 전류적산법 14 2.7. 이산시간 상태방정식 모델링 15 2.8. 칼만 필터 시스템 설계 16 3. OCV 추정을 위한 시뮬레이션 19 4. 결론 21 참 고 문 헌 22 | - |
| dc.language.iso | kor | - |
| dc.publisher | The Graduate School, Ajou University | - |
| dc.rights | 아주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다. | - |
| dc.title | 칼만 필터를 이용한 리튬이온 배터리의 개방 회로 전압 및 충전 상태 추정 | - |
| dc.title.alternative | Estimation of OCV and SOC for Lithium-Ion Batteries Using a Kalman Filter | - |
| dc.type | Thesis | - |
| dc.contributor.affiliation | 아주대학교 IT융합대학원 | - |
| dc.contributor.department | IT융합대학원 IT융합공학과 | - |
| dc.date.awarded | 2022. 8 | - |
| dc.description.degree | Master | - |
| dc.identifier.localId | 1254373 | - |
| dc.identifier.uci | I804:41038-000000032196 | - |
| dc.identifier.url | https://dcoll.ajou.ac.kr/dcollection/common/orgView/000000032196 | - |
| dc.subject.keyword | OCV | - |
| dc.subject.keyword | SOC | - |
| dc.subject.keyword | 리튬이온배터리 | - |
| dc.subject.keyword | 칼만필터 | - |
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