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利用实验数据自动估计电池模型参数
在本次网络研讨会上,MathWorks工程师将演示如何将测量数据加速并自动拟合到磷酸铁锂(LFP)电池的参数化电池模型中。电池模型通常包含尺寸较大的查找表,使得手动调节和拟合数据非常耗时。与会者将学习如何通过将优化方法和并行计算与分层方法相结合,将问题划分为更小的任务,从而有效地估计模型参数。
关于主持人:
罗宾杜松子酒2001年和2002年获得克拉克森大学电气工程学士学位和硕士学位。他是一名高级技术顾问,专门为汽车和航空航天行业的客户建模、仿真和自动代码生成。他最近的工作包括化学电池的建模与仿真软件开发,以及在大型组织中使用基于模型的设计的仿真工具的实现。
哈维尔Gazzarri他是密歇根州诺维MathWorks的高级应用工程师,专注于使用物理建模工具作为基于模型的设计的一个组成部分。他的大部分工作都围绕着电池建模,从电池级到系统级;模型相关性的参数估计电池管理系统设计;细胞平衡;老化;以及电荷状态估计。在加入MathWorks之前,Javier在不列颠哥伦比亚省温哥华的加拿大国家研究委员会从事燃料电池建模工作。他获得布宜诺斯艾利斯大学(阿根廷)机械工程学士学位和硕士学位。(应用于表面传感器设计的逆方法)和博士学位(固体氧化物燃料电池退化建模),来自英属哥伦比亚大学(加拿大)。
记录日期:2013年8月29日
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