Conventional battery state-of-charge (SoC) estimation methods either involve sophisticated models or consume considerable computational resource. This study constructs an enhanced coulomb counting method (Ah method) for the SoC estimation of lithium-ion batteries (LiBs) by expanding the Peukert equation for the discharging process and incorporating the Coulombic efficiency for the charging process. Both the rate- and temperature-dependence of battery capacity are encompassed. An SoC mapping approach is also devised for initial SoC determination and Ah method correction. The charge counting performance at different sampling frequencies is analyzed experimentally and theoretically. To achieve a favorable compromise between sampling frequency and accumulation accuracy, a frequency-adjustable current sampling solution is developed. Experiments under the augmented urban dynamometer driving schedule cycles at different temperatures are conducted on two LiBs of different chemistries. Results verify the effectiveness and generalization ability of the proposed SoC estimation method.
This paper proposes a method of estimating the SOC(State of Charge) of a battery cell using a neural network algorithm. To this, we implement a battery SOC estimation simulator and derive input and output data for neural network learning through charge and discharge experiments at various temperatures. Finally, the performance of the battery SOC estimation is analyzed by comparing with the experimental value by Ah-counting using Matlab/Simulink program and confirmed that the error rate can be reduced to less than 3%.
Particle number portable emission measurement system (PN-PEMS) is an instrument for measuring number concentration of automobile exhaust. The principle of some pre-existing commercial PN-PEMS is to charge particles and display the number of particles by measuring current. However, this method has some problems for measuring exhaust. In this study, to solve these issues, we have developed a single particle counting PN-PEMS based condensation particle counter (CPC). The PN-PEMS based CPC does not affect driving conditions and it is convenient for mobile because the instrument is small and light in structure. We evaluated counting efficiency of PN-PEMS based CPC by using electrostatic method (electrometer and Faraday cup).
In this paper, a mixed algorithm is proposed to overcome the limitations of the conventional algorithms, which cannot be applied in various driving patterns of drivers. The proposed algorithm based on the coulomb counting method is mixed with reset algorithms that consist of the enhanced OCV reset method and the DCIR iterative calculation method. It has many advantages, such as a simple model structure, low computational overload in various profiles, and a low accumulated SOC error through the frequent SOC reset. In addition, the enhanced parameter based on a mathematical analysis of the second-order RC ladder model is calculated and is then applied to all of the methods. The proposed algorithm is verified by experimental results based on a 27-Ah LiPB. It is observed that the SOC RMSE of the proposed algorithm decreases by about 9.16% compared to the coulomb counting method.
While variety of cases of studies about asbestos analysis methods are released internationally, the results of Asbestos Containing Materials (ACM) according to differences in the method of the analysis is becoming an issue. In this study, homogeneity ensured ACM samples were analyzed by visual estimation method and point counting method, and the result cound be used not only to improve the reliability on asbestos analysis of the institutions and analysts but also to obtain the basic data of Polarizing Light Microscope (PLM) analysis by comparing and evaluating. Asbestos analysis were divided into qualitative and quantitative analysis method. The quantitative analysis was performed by visual estimation method and point counting method (total 400 points) of EPA 600-R-93-116 method by using PLM. Firstly, The following was the result of homogeneity of the samples by ANOVA (Analysis of variance) and the results were satisfied. The results of qualitative analysis showed that the samples were chrysotile and amosite, and about the results of quantitative analysis, asbestos concentration determined by point counting method tend to be lower than concentrations determined by visual estimation method and also, pont counting method was a little more complicated and time-consuming.
Tidal channel development is influenced by sediment type, grain size, composition and tidal current. Tidal channels are usually characterized by channel development, density and shape. Quantitative analysis of tidal channels using remotely sensed data have rarely been studied. The objective of this study is to quantify tidal channels in terms of fractal dimension and compare different inter-tidal channel patterns. For the fractal analysis, we used Box counting method which had been successfully applied to streams, coastlines and others linear features. For a study, the southern part of Ganghwado tidal flats was selected where is famous for high dynamics of tidal currents and vast tidal flats. This area has different widths and lengths of tidal channels. IKONOS and Komsat-2 MSC images were used for extracting tidal channels, and the Box counting method was applied to obtain fractal dimensions (D) for each tidal channel. Yeochari area possesses channels with linear pattern and less dense development and accordingly show low D values ranging from 1.037 to 1.038. On other hands, area (near Donggumdo and Yeongjongdo ) of dendrites channel pattern and dense development resulted in high D values from 1.2057 to 1.2667. Also, area possesses channels with linear pattern had low density about $18{\sim}24%$. Area of dendritic channel pattern had high density about $34{\sim}69%$. The difference of fractal dimensions about 0.2 according to channel development in tidal flats is relatively large enough to use as an index for tidal channel classification. Also, area where channels showed linear pattern had low density about $18{\sim}24%$. Area of dendritic channel pattern had high density about $34{\sim}69%$. Using fractal dimension and density, it would be possible to quantify the tidal channel development in association with surface characteristics.
The purpose of this study was to evaluate the cytotoxicity of four root canal sealers(Tubliseal, AH26, Apatite Root Canal Sealer I, Apatite Root Canal Sealer II) in Vitro. The root canal sealers were mixed and filled in molds which were $14{\times}1.25mm$ in diameter, in height to use for cell counting and agar overlary method, and $7{\times}1.25mm$ for millipore filter method and set for 7 days to use for experiment. Silicone and copper plate were used for negative and positive control respectively. Using the culture of L929 fibroblast, total cell number and vital cell number were counted and the ratio of vital cell number to total cell number was calculated on 2 nd, 4 th, 6 th experimental day, and the change of cell membrane permeability was tested by agar overlay method, and the succinate dehydrogenase activity was tested by millipore filter method. The obtained results were as follows. 1. In ail experimental groups, the mitotic activity of fibroblast was reduced when compared with that of negative control group, so ail experimental groups showed cytotoxicity. Apatite Root Canal Sealer I group exhibited mild cytotoxicity, and Tubliseal, AH26, Apatite Root Cenal Sealer II groups exhibited severe cytotoxicity. 2. In the test of the change of cell membrane permeability by agar overlay method, all experimental groups showed cytotoxicity. AH26 group exhibited mild cytotoxicity, and Apatite Root Canal Sealer I group exhibited moderate cytotoxicity, and Tubliseal and Apatite Root Canal Sealer II group exhibited severe cytotoxicity. 3. In the test of SDH activity by millipore filter method, there was no cytotoxicity in Apatite Root Canal Sealer I and Apatite Root Canal Sealer II group, but Tubliseal and AH26 group showed mild cytotoxicity.
Tidal channel development is influenced by sediment type, grain size, composition and tidal current. Tidal channels are usually characterized by channel formation, density and shape. Quantitative analysis of tidal channels using remotely sensed data have rarely been studied. The objective of this study is to quantify tidal channels in terms of fractal dimension and compare different inter-tidal channel patterns and compare with DEM (Digital Elevation Model). For the fractal analysis, we used box counting method which had been successfully applied to streams, coastlines and others linear features. For a study, the southern part of Ganghwado tidal flats was selected which know for high dynamics of tidal currents and vast tidal flats. This area has different widths and lengths of tidal channels. IKONOS was used for extracting tidal channels, and the box counting method was applied to obtain fractal dimensions (D) for each tidal channel. Yeochari area where channels showed less dense development and low DEM had low fractal dimenwion near $1.00{\sim}1.20$. Area (near Donggumdo and Yeongjongdo) of dendritic channel pattern and high DEM resulted in high fractal dimension near $1.20{\sim}1.35$. The difference of fractal dimensions according to channel development in tidal flats is relatively large enough to use as an index for tidal channel classification. Therefore we could conclude that fractal dimension, channel development and DEM in tidal channel has high correlation. Using fractal dimension, channel development and DEM, it would be possible to quantify the tidal channel development in association with surface characteristics.
본 논문은 OCV 추정기법을 이용한 전류적산법의 SOC Reset 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 배터리 상황에 따라 OCV 추정을 위한 휴지시간을 달리 설정한다. 이에 따라 짧은 휴지 시에도 SOC Reset Point를 늘려 전류적산법의 오차를 Reset함으로써 SOC 추정 능력을 향상한다. Li-ion 27 Ah/99.9 Wh 배터리의 충 방전 실험을 통해서 OCV 판별 시간을 도출하여 알고리즘을 구현한다. 전기자동차의 주행 패턴을 모사하여 기존의 전류적산법과 비교 실험을 통해 제안한 알고리즘을 검증한다.
본 논문은 Shepherd model과 전류적산법을 이용한 개선된 SOC 추정 알고리즘을 제안하였다. 제안한 추정 알고리즘은 전류적산법을 통해 SOC를 측정 한 후 누적된 오차는 Shepherd model을 통해 구한 OCV를 이용하여 리셋시킴으로써 최종적으로 SOC 추정을 수행하였다. Li-ion 4.2V, 10Ah 배터리를 사용하여 SOC 추정 실험을 하였다. 제안한 SOC 추정 알고리즘은 불규칙적인 전류 프로파일을 통해 이상적인 SOC 추정값과 제안한 SOC 추정값을 비교함으로써 SOC 추정 알고리즘의 우수성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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