Earticle

초록

영어

Ignorance of battery pack life could bring unexpected UAV crashes and so the SOH estimation became a next important factor to the SOC estimation. In contrast to the EV applications, the small UAV could not carry heavy and complex BMS and so it is required to apply a simple, light, cheap, but powerful BMS to prevent any accident. In this paper, we show two SOH estimation methods, using internal resistance and using and with CF. Results show that the SOH becomes about 92% after 30 number of discharging cycles.

한국어

배터리 팩 수명에 대한 무지는 무인항공기의 추락을 야기할 수 있으며 이로 인해 잔존수명 예측이 잔존용량 예측에 있어서 중요 요소가 되었다. 전기자동차와는 달리, 소형 무인항공기는 무겁고 복잡한 배터리 관리 시스템을 운반 할 수 없기 때문에, 사고를 예방하기 위해서는 간단하고, 가볍고, 저렴하고, 강력한 배터리 관리 시스템을 적용하는 것이 필요하다. 본 논문에서는, 두 가지 잔존수명 예측 방법들을 보여주는데, 한 가지는 내부 저항을 이용하는 것이며 다른 한 가지는 상보필터를 이용한 와 를 사용하는 방법이다. 결과를 통해 30 방전 사이클 후의 잔존용량은 92%로 계산되었다.

목차

Abstract
 요약
 1. Introduction
 2. SOH State Estimation Algorithm
  2.1 Using Internal Resistance Value
  2.2 Using SOCI and SOCV Values
  2.3 Using CF
 3. Test Case
 4. Experiment Setup
 5. Experiment Result
 6. Conclusion
 AKCNOWLEDGEMENT
 REFERENCES

키워드

저자

• Sunghun Jung [ 정성훈 | Department of Drone System, Chodang University ]

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  한국융합학회논문지 [Journal of the Korea Convergence Society]

• 간기

  월간

• pISSN

  2233-4890

• 수록기간

  2010~2022

• 십진분류

  KDC 530 DDC 620