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电池状态估计电池各种状态估计之间的关系如所示。电池温度估计是其他状态估计的基础。电池管理系统算法框架,电池温度估计及管理温度对电池性能影响较大,目前一般只能测得电池表面温度,而电池内部温度需要使用热模型进行估计。根据估计结构对电池进行热管理。电池内部温度估计流程,荷电状态(SOC)估计SOC算法主要分为单一SOC算法和多种单一SOC算法的融合算法。单一SOC算法包括安时积分法、路电压法、基于电池模型估计的路电压法、其他基于电池性能的SOC估计法等。
如果要对它们测量这类信号的能力进行评估,首先要有一台能产生这类信号的设备,市场上能输出这类信号的设备较少且价格昂贵。若使用
信号发生器,频率范围通常都能满足要求,但信号发生器的输出电流较小,不足以直接驱动阻抗较低的电磁线圈;所以在普通的信号发生器与电磁线圈之间接入宽带功率
放大器是一种较好的选择。以数字钳形表为例的测量系统示意图如下所示:测量原理如下:数字钳形表对交流电流的测量,实际上是利用磁感应线圈组成的钳头,去感应电磁线圈的磁场变化(磁通量变化),并产生相应的感应电动势(电压信号)到钳形表的采样电路,钳形表根据测量电压的大小计算电磁线圈的磁通量,而电磁线圈的磁通量变化大小与线圈通过的信号电流成正比,因此钳形表根据测量感应电压大小计算信号电流;根据欧姆定律可知,电磁线圈的信号电流为:线圈绕组两端电压/线圈绕组总阻抗,故测试所需的信号频率和信号电流的大小可以通过设置信号发生器频率和幅度来改变。
为适应减少
线束的数量、通过多个CAN,进行大量数据的高速通信的需要,CAN总线孕育而生,CAN总线在汽车中的应用图。随着新
能源、智能网联等概念发展,新能源CAN网络节点高达50个,车身CAN总线环境变得复杂及紊乱,CAN节点质量不稳定给主机厂安全性带来极大威胁。V型发流程中,零部件没有进行物理层测试就直接给主机厂供货,引发了大量后期维护、安全等问题。所以,CAN总线必须进行CAN一致性测试。
无人机可搭载可见光相机和红外热像仪进行航拍,不受空间和地理位置的局限,热像仪通过探测物体本身发出的红外线,对景物温度分布进行成像,能在能见度低和有危险性位置进行探测,两者技术的重叠可用于夜视追踪、搜寻救援、设备巡检、农林牧渔等领域,尤其是在一些灾难预防以及监测中,也发挥不可小觑的作用。热成像+智能化监控经历了由人力值守、辨别分析发展到机器自动分析的发展过程,已经完成了由事后检索逐步过渡到自动化、智能化的身份转变。
波形捕获率是相对于数字
示波器来说的。数字示波器采样、数据到送显屏幕都是需要时间的,数据和送显屏幕这段时间称为死区时间。死区时间内示波器不采样,是探测不到信号发生的变化的,所以实际上不是所有波形我们都能在屏幕上看到,我们看到的波形其实是被死区时间分隔成一段一段的,因此就有了波形捕获率一说。采样时间+死区时间=波形捕获周期。而波形捕获率是指一秒内波形捕获的次数,也就是波形捕获周期的倒数,如下是示波器的一个捕获周期。
TestCenter发为诊断程序的发了支持,包括图形化的故障建模工具、IEEE1232标准的诊断推理机、故障诊断程序发等。IEEE1232标准为故障树分析在内的几种故障诊断方法建立了相应的诊断信息模型,并了两种格式来描述这些信息模型,使之成为可文件。标准还定义了符合IEEE1232标准的诊断推理机。文件由推理机解析,对诊断起指导作用。IEEE1232推理机通过服务接口与测试系统交互。
在示波器的日常使用中,小伙伴们使用 频繁的功能应该是参数测量,信号的频率、脉宽、幅度、均值等信息都可一览无遗。但这些测量结果是否存在误差?是否能让人信服呢?在示波器的日常使用中,小伙伴们使用 频繁的功能应该是参数测量。现在的示波器参数测量功能很强大,既可以测量频率、脉宽等时间信息,也可以测量幅度、均值等电压信息,还可以统计上升沿次数、面积等其他要素。不过对于这些测量结果,准确度是否让人信服?本文就以上升时间的测量误差为例,突出示波器在测量中的注意事项。