title: Air-zinc battery model identification
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Макаренко Алексей Николаевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Makarenko Aleksej Nikolaevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Губайдуллин Булат Альбертович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Gubajdullin Bulat Albertovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Головкина Анна Геннадьевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Golovkina Anna Gennadevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2023-04-06T21:48:05Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2023-04-06T21:48:05Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2022
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 054745
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/39658
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: 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.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: 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.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: идентификация модели
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: воздушно-цинковый источник питания
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: состояние заряда
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: фильтрация Калмана
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: model identification
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: air-zinc battery
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: state of charge
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Kalman filtering
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Air-zinc battery model identification
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Идентификация модели динамики воздушно-цинковых элементов питания
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Diplom.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/39658/2/Diplom.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 2,52 MB
resources.filename: reviewSV_otzyv_rukovoditela.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/39658/3/reviewSV_otzyv_rukovoditela.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 113,79 kB
resources.filename: reviewSV_st054745_Gubajdullin_Bulat_Albertovic_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/39658/4/reviewSV_st054745_Gubajdullin_Bulat_Albertovic_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 5,69 kB