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检索条件"主题词=LabVIEW Sensor Identification and KALMAN filter"

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排序：

Enhancing Battery State of Charge Prediction in Autonomous Systems through Experimental Observer Implementation 2

Enhancing Battery State of Charge Prediction in Autonomous S...

引用

2nd International Conference on Electrical Engineering and Automatic Control (ICEEAC)

作者： Zafrane, Mohammed Amine Nouri, Ahmed Said Univ Sci & Technol Oran Signal Syst & Data Lab Elect Dept Oran Algeria Natl Engn Sch Sfax ENIS Elect Engn Dept Sfax Sfax Tunisia

ISBN: (纸本)9798350349740;9798350349757

Nowadays, ensuring optimal battery performance is indispensable, especially in autonomous navigation scenarios. Our research aims at revolutionizing battery monitoring through a cost-effective, highly reliable system applying kalman observer and ATMega08 microcontroller technologies. We initiate with methodical sensor identification experiments to evaluate precision and linearity, followed by behavior modeling. Implementing a kalman filter-based observer on the microcontroller enables precise state of charge (SOC) monitoring by effectively correcting errors and filtering noise. Our system's adaptability is demonstrated through successful validation across various battery types, including lithium-ion and lead-acid, with a focus on parameters like voltage, current, power, and SOC. By introducing an interruptions during discharge, the proposed system accurately tracks voltage fluctuations, like a 1-volt change from 10.3 V to 9.3 V, providing reliable SOC indications, crucial for optimal energy management in autonomous navigation. Furthermore, we enhance data acquisition quality through a user interface labview, continuously integrating with our monitoring system for optimal energy management insights during navigation.

关键词： Energy Management Atmega08 labview sensor identification and kalman filter

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