Air-zinc battery model identification

Abstract

Цель исследования - реализовать алгоритм идентификации статических и динамических характеристик воздушно-цинковой батареи. В данной работе рассмотрен принцип работы воздушно-цинковых батарей, описаны линейная модель в пространстве состояний (LTI) и линейная модель с изменяющимися параметрами (LPV), а также методы машинного обучения в задаче идентификации динамических параметров математической модели. Исследован статический параметр степени заряженности батареи (SoC), его оценка с использованием фильтра Калмана. Научная новизна заключается в разработке алгоритмов, способных существенно улучшить существующие методы контроля процесса разряда воздушно-цинковых батарей, а следовательно увеличить время их работы.

The object of research in this work is air-zinc power sources. The aim of the work is to build and identify a mathematical model of the object under consideration, which, among other things, allows estimating the state of charge of the battery (SOC). A linear stationary model (LTI), a linear model with coefficients dependent on parameters (LPV), as well as some machine learning methods are considered. A Kalman filter was used to estimate the state of charge of the battery. The scientific novelty lies in the development of algorithms that can form the basis of the zinc-air battery control system, and therefore increase their efficiency in further industrial use.