Revista Internacional de Avances en Tecnología
Acceso abierto

abstracto

Predicción de la salida de la batería secundaria en el comportamiento de arranque en frío para Aplicación del automóvil

E.Jensi Miria, S.Ambalavanan

Se lleva a cabo una amplia gama de trabajos de investigación sobre modelos de baterías secundarias con diversos grados de complejidad. Capturan el comportamiento de la batería para fines específicos utilizando el diseño de la batería, los parámetros disponibles de la batería que van desde la estimación del rendimiento hasta la simulación del circuito. Este trabajo explica el modelo de cómputo de una batería secundaria basado en la red neuronal artificial (ANN), que se enfoca en la predicción del comportamiento de descarga a altas velocidades y el comportamiento de arranque en frío a baja temperatura para aplicaciones automotrices. La novedad en esta comunicación es que hemos previsto con la función de menos tiempo de descarga, menos horas de trabajo y ahorro de energía. La precisión de este método se ha verificado mediante el uso de datos medidos experimentalmente. Los valores de cálculo concuerdan bien con los datos experimentales y el error relacionado se ha considerado aceptable. La conclusión final de este trabajo demostrará cómo los operadores de baterías pueden tener un mejor control sobre su calidad y el rendimiento de las baterías de diferentes aplicaciones. Este método se puede utilizar como una herramienta de control de calidad en la industria automotriz.