Batarya model parametrelerinin, doluluk durumunun, sağlık durumunun kestirimi ve Ni-Mh bataryalara uygulanması

Abstract

Batarya model parametrelerinin, doluluk durumunun ve sağlık durumunun kestirimi ve Ni-Mh bataryalara uygulanması bu tez çalışmasında incelenmiştir.Batarya doluluk durumu kestirimi için literatürde mevcut yöntemler ve batarya modelleri incelenmiştir. Batarya modeli olarak, elektriksel bir devre modeli önerilmiştir. Batarya doluluk durumu ve parametre kestirimi için Kalman filtre tabanlı bir kestirim algoritması kullanılmıştır. Önerilen devre modeli ve kestirim algoritması kullanılarak, batarya parametrelerinin ve batarya doluluk durumunun, ayrı ayrı veya birlikte kestiriminin yapılabildiği bilgisayar simülasyonlarıyla ve deneysel çalışmalarla gösterilmiştir. Elde edilen sonuçların tutarlı olduğu görülmüştür.Bu çalışmada, batarya sağlık durumunun, tekli ve çoklu sınıflandırma ile belirlenmesine yönelik yaklaşımlar önerilmiştir. Ni-Mh bataryalar kullanılarak çeşitli sağlık grupları oluşturulmuştur. Verilen bir bataryanın tanımlanan bir sağlık grubuna dahil olup olmadığı sınıflandırma yöntemleri ile incelenmiştir. Önerilen sınıflandırma yöntemlerinin kullanılabilir olduğu gösterilmiştir.Bu çalışmada ayrıca, batarya sağlık durumunun tespiti için batarya kapasitesinin kestiriminde kullanılabilecek çok değişkenli aradeğerleme yaklaşımları önerilmiştir. Ni-Mh bataryalarla yapılan deneysel çalışmalarla, önerilen bu yaklaşımların batarya sağlık durumu kestiriminde kullanılabileceği gösterilmiştir.

In this thesis study, estimation of battery model parameters, state-of-charge, state-of-health and applications to Ni-Mh batteries are investigated.State-of-charge estimation methods and battery models in the literature are summarized. An electrical circuit model is proposed as a battery model. A Kalman filter based estimation algorithm is used for the battery state-of-charge and parameter estimation. It is shown by computer simulations and experimental tests that battery parameters and the battery state-of-charge can be estimated separately and together by using the proposed battery model and estimation algorithm. Results are found to be consistent.In this study, single and multiple classification approaches are proposed to find out the battery state-of-health. Different health classes are formed by using Ni-Mh batteries. Using classification approaches, it is investigated to find out whether any given battery is a member of a specified health class or not. It is shown that the proposed classification methods can be used.In this work, the battery state-of-health estimation with multivariate interpolation methods are also proposed to estimate the capacity of a battery. Results obtained from Ni-Mh battery experiments show that these proposed methods can be used for the battery state-of-health estimation.