Capacity estimation is indispensable to ensure the safety and reliability of lithium-ion batteries in electric vehicles (EVs). Therefore it's quite necessary to develop an effective on-board capacity estimation technique. Based on experiment, it's found constant current charge time (CCCT) and the capacity have a strong linear correlation when the capacity is more than 80% of its rated value, during which the battery is considered healthy. Thus this paper employs CCCT as the health indicator for on-board capacity estimation by means of relevance vector machine (RVM). As the ambient temperature (AT) dramatically influences the capacity fading, it is added to RVM input to improve the estimation accuracy. The estimations are compared with that via back-propagation neural network (BPNN). The experiments demonstrate that CCCT with AT is highly qualified for on-board capacity estimation of lithium-ion batteries via RVM as the results are more precise and reliable than that calculated by BPNN.
The Weibull is widely used in reliability analysis, and several studies have attempted to improve estimation of the distribution's parameters. least squares estimation (LSE) or Maximum likelihood estimation (MLE) are often used to estimate distribution parameters. However, it has been proven that Bayesian methods are more suitable for small sample sizes than LSE and MLE. In this work, the Weibull parameter estimation accuracy of LSE, MLE, and Bayesian method are compared for sample sets with 3 to 30 data points. The Bayesian method was most accurate for sample sizes under 25, and the accuracy of the Bayesian method was similar to LSE and MLE as the sample size increased.
An estimation algorithm based on training of fuzzy logic system using back-propagation is proposed, in this paper, for determining cardiac output in the TAH. The proposed estimation utilizes only a motor current waveform generated from the moving actuator of the electromechanical TAH without using any extra transducers as an information source for estimation. In in vitro tests, the resultant estimation performance was acceptable to alppy the proposed algorithm to animal experiments and further clinical applications.
Cable supported structures have been widely used in civil engineering. Cable tension estimation has great importance in cable supported structures' analysis, ranging from design to construction and from inspection to maintenance. Even though the Bernoulli-Euler beam element is commonly used in the traditional finite element method for calculation of frequency and cable tension estimation, many elements must be meshed to achieve accurate results, leading to expensive computation. To improve the accuracy and efficiency, a dynamic finite element method for estimation of cable tension is proposed. In this method, following the dynamic stiffness matrix method, frequency-dependent shape functions are adopted to derive the stiffness and mass matrices of an exact beam element that can be used for natural frequency calculation and cable tension estimation. An iterative algorithm is used for the exact beam element to determine both the exact natural frequencies and the cable tension. Illustrative examples show that, compared with the cable tension estimation method using the conventional beam element, the proposed method has a distinct advantage regarding the accuracy and the computational time.
A simple design for a sliding mode observer is proposed for EV lithium battery SOC estimation in this paper. The proposed observer does not have the limiting conditions of existing observers. Compared to the design of previous sliding mode observers, the new observer does not require a solving matrix equation and it does not need many observers for all of the state components. As a result, it is simple in terms of calculations and convenient for engineering applications. The new observer is suitable for both time-variant and time-invariant models of battery SOC estimation, and the robustness of the new observer is proved by Liapunov stability theorem. Battery tests are performed with simulated FUDS cycles. The proposed observer is used for the SOC estimation on both unchanging parameter and changing parameter models. The estimation results show that the new observer is robust and that the estimation precision can be improved base on a more accurate battery model.
In the initial design stage, the technology for estimating and managing the weight of a floating offshore structure, such as a FPSO (Floating, Production, Storage, and Off-loading unit) and an offshore wind turbine, has a close relationship with the basic performance and the price of the structure. In this study, using the genetic programming (GP), being used a lot in the approximate estimating model and etc., the weight estimation model of the floating offshore structure was studied. For this purpose, various data for estimating the weight of the floating offshore structure were collected through the literature survey, and then the genetic programming method for developing the weight estimation model was studied and implemented. Finally, to examine the applicability of the developed model, it was applied to examples of the weight estimation of a FPSO topsides and an offshore wind turbine. As a result, it was shown that the developed model can be applied the weight estimation process of the floating offshore structure at the early design stage.
In this study, a prototype model of earthquake loss estimation method will be proposed for the quantitative and qualitative damage evaluation of buried pipeline subjected to Permanent Ground Deformation(PGD) due to liquefaction. With this objective, domestic and foreign status of the arts related with earthquake loss estimation method is summarized at first. Domestic development of computer aided earthquake loss estimation method seems to be difficult for the time being. Thus, referring to HAZUS : Earthquake Loss Estimation Methodology which is developed by FEMA (Federal Emergency Management Agency) and NIBS (National Institute of Building Sciences), earthquake loss estimation procedure of buried pipeline subjected to PGD due to liquefaction are proposed, and then exemplary loss estimation are executed. Considering that there have been no practical earthquake loss estimation method and procedure in Korea, the research accomplishments such as above are considered to be helpful for the substantial development of earthquake loss estimation method of buried pipeline subjected to PGD due to liquefaction.
The parameters of transmission lines have an influence on the electromagnetic environment surrounding the line. This paper proposes a method based on phasor measurement unit (PMU) and supervisory control and data acquisition (SCADA) to achieve online estimation of transmission line full parameters, such as resistance, reactance and susceptance. The proposed full parameter estimation method is compared with the traditional method of estimating resistance independently based on SCADA system. Then, the electromagnetic environment is analyzed based on the different parameter estimation methods. The example results illustrate that online estimation of transmission line full parameters is more accurate in the analysis of electromagnetic environment, which further confirms its necessity and significance in engineering application.
This study presents an online estimation of an excavator's rotational inertia by using recursive least square with forgetting. It is difficult to measure rotational inertia in real systems. Against this background, online estimation of rotational inertia is essential for improving safety and automation of construction equipment such as excavators because changes in inertial parameter impact dynamic characteristics. Regarding an excavator, rotational inertia for swing motion may change significantly according to working posture and digging conditions. Hence, rotational inertia estimation by predicting swing motion is critical for enhancing working safety and automation. Swing velocity and damping coefficient were used for rotational inertia estimation in this study. Updating rules are proposed for enhancing convergence performance by using the damping coefficient and forgetting factors. The proposed estimation algorithm uses three forgetting factors to estimate time-varying rotational inertia, damping coefficient, and torque with different variation rates. Rotational inertia in a typical working scenario was considered for reasonable performance evaluation. Three simulations were conducted by considering several digging conditions. Presented estimation results reveal the proposed estimation scheme is effective for estimating varying rotational inertia of the excavator.
In this study, the tire road friction estimation(TRFE) algorithm for controlling the rear wheel driving force of a 4WD vehicle during acceleration is developed using a standard sensor in an ordinary 4WD passenger car and a speed sensor. The algorithm is constructed for the wheel shaft torque, longitudinal tire force, vertical tire force and maximum tire road friction estimation. The estimation results of shaft torque and tire force were validated using a torque sensor and wheel force transducer. In the algorithm, the current road friction is defined as the proportion calculated between longitudinal and vertical tire force. Slip slop methods using current road friction and slip ratio are applied to estimate the road friction coefficient. Based on this study's results, the traction performance, fuel consumption and drive shaft strength performance of a 4WD vehicle are improved by applying the tire road friction estimation algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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