CN110287648A - 一种薄膜电容器参数测试方法 - Google Patents
一种薄膜电容器参数测试方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110287648A CN110287648A CN201910651286.2A CN201910651286A CN110287648A CN 110287648 A CN110287648 A CN 110287648A CN 201910651286 A CN201910651286 A CN 201910651286A CN 110287648 A CN110287648 A CN 110287648A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- film capacitor
- parameter
- thin film
- estimated
- establishing
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 239000003990 capacitor Substances 0.000 title claims abstract description 104
- 239000010409 thin film Substances 0.000 title claims abstract description 43
- 238000010998 test method Methods 0.000 title claims abstract 6
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 32
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 32
- 239000010408 film Substances 0.000 claims description 27
- 238000012546 transfer Methods 0.000 claims description 16
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 14
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 11
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 10
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 9
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 3
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 3
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 3
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 10
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 8
- 230000008569 process Effects 0.000 description 4
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 3
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 3
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 3
- XAGFODPZIPBFFR-UHFFFAOYSA-N aluminium Chemical compound [Al] XAGFODPZIPBFFR-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 229910052782 aluminium Inorganic materials 0.000 description 2
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000012512 characterization method Methods 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R27/00—Arrangements for measuring resistance, reactance, impedance, or electric characteristics derived therefrom
- G01R27/02—Measuring real or complex resistance, reactance, impedance, or other two-pole characteristics derived therefrom, e.g. time constant
- G01R27/08—Measuring resistance by measuring both voltage and current
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R27/00—Arrangements for measuring resistance, reactance, impedance, or electric characteristics derived therefrom
- G01R27/02—Measuring real or complex resistance, reactance, impedance, or other two-pole characteristics derived therefrom, e.g. time constant
- G01R27/26—Measuring inductance or capacitance; Measuring quality factor, e.g. by using the resonance method; Measuring loss factor; Measuring dielectric constants ; Measuring impedance or related variables
- G01R27/2605—Measuring capacitance
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/30—Circuit design
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/30—Circuit design
- G06F30/36—Circuit design at the analogue level
- G06F30/367—Design verification, e.g. using simulation, simulation program with integrated circuit emphasis [SPICE], direct methods or relaxation methods
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Geometry (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Microelectronics & Electronic Packaging (AREA)
- Measurement Of Resistance Or Impedance (AREA)
- Fixed Capacitors And Capacitor Manufacturing Machines (AREA)
Abstract
本发明公开了一种薄膜电容器参数测试方法，该方法包括：建立所述薄膜电容器的状态辨识模型；获得所述薄膜电容器的电压和电流；将所述电压和所述电流代入所述状态辨识模型，获得所述状态识别参数并输出。通过这种方法，可以较为准确地测量所述薄膜电容器的电容量C与等效串联电阻ESR，并对所述薄膜电容器的状态进行实时监控，及时判断故障并更换电容器。
Description
技术领域
本发明涉及电容器状态辨识，特别是指一种薄膜电容器参数测试方法。
背景技术
电容器在功率变换器中具有重要的作用。在DC-AC变换中，通常在直流母线并联支撑电容器，以此来吸收直流侧的脉动电流，从而避免在直流侧的阻抗端产生高幅值脉动电压，有效控制纹波电压的波动范围，降低直流侧瞬时过电压对开关器件开断时造成的影响。电容器的性能与其自身参数息息相关。随着时间的推移，电容器参数也会逐渐发生老化，从而导致电容器性能下降甚至电路故障。在许多重要的应用场合，有必要对电容器状态进行实时监测以便及时更换电容器。目前，普遍认为电容量C与等效串联电阻ESR是电容器状态的主要表征参数。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提出一种测试薄膜电容器的电容量C与等效串联电阻ESR的测试方法，以此对电容器状态进行实时监测，以便及时更换电容器。
基于上述目的，本发明提供了一种薄膜电容器参数测试方法，包括：
建立所述薄膜电容器的状态辨识模型；
获得所述薄膜电容器的电压和电流；
将所述电压和所述电流代入所述状态辨识模型，获得所述状态识别参数并输出。
在一些实施方式中，所述建立所述薄膜电容器的状态辨识模型包括：
建立所述薄膜电容器的传递函数；
将所述传递函数进行双线性变化计算，得到所述状态识别参数和待估计参数的函数关系式；
将所述待估计参数代入FFRLS模型，建立所述状态辨识模型的函数关系式；
根据所述状态辨识模型的函数关系式求出所述待估计参数的递推公式。
在一些实施方式中，所述建立所述薄膜电容器的传递函数包括：
所述状态识别参数为所述薄膜电容器的C和ERS；
所述传递函数公式为：
其中，s为复变量，Uc(s)为所述薄膜电容器电压的拉普拉斯变换，Ic(s)所述薄膜电容器电容的拉普拉斯变换。
在一些实施方式中，所述将所述传递函数进行双线性变化计算，得到所述状态识别参数和待估计参数的函数关系式包括：
对所述传递函数进行双线性变化，得到：
其中，TS为采样周期；z为z域变量；
得到所述待估计参数θ，其中，
θ＝[1 b0 b1]T。
在一些实施方式中，所述辨识模型的函数关系式为：
其中，e(k)是均值为0的白噪声；
u(k)表示所述薄膜电容器的电压，i(k)表示所述薄膜电容器的电流，θ为待估计参数，为测量矩阵。
在一些实施方式中，所述根据所述状态辨识模型的函数关系式求出所述待估计参数的递推公式包括：
建立指标函数：
λ为遗忘因子，0<λ≤1；
所述指标函数J＝0时，所述待估计参数θ表示为
基于所述FFRLS模型建立所述递推公式：
其中，T表示矩阵转置，K(k)表示新息的校正增益，为J＝0时的待估计参数，为测量矩阵，
在一些实施方式中，所述将所述电压和所述电流代入所述状态辨识模型，求出所述状态识别参数包括：
将所述电压u和所述电流i代入所述递推公式；
根据少量测量数据计算得到和P(0)，将所述和P(0)代入所述递推公式；
根据所述递推公式求出所述待估计参数
根据所述待估计参数求出所述b0和b1；
根据所述b0和b1求出所述C和所述ESR。
在一些实施方式中，所述方法还包括：建立均方根公式：其中，t为时间，f(t)为输入信号，Ts为基波周期；
将所述状态识别参数代入所述均方根公式。
在一些实施方式中，所述均方根公式还包括离散形式：其中，fi为离散的输入信号，i为输入信号的个数。
本发明还提供了一种用于薄膜电容器参数测试方法的电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如所述用于薄膜电容器参数测试的方法。
从上面所述可以看出，本发明提供的一种薄膜电容器参数测试方法，包括：建立所述薄膜电容器的状态辨识模型；所述模型基于FFRLS建立，能够较准确地估计模型中的参数；获得所述薄膜电容器的电压和电流，所述电压和电流由安装在所述电容器上的传感器获得，并以固定周期进行多次采样；将所述电压和所述电流代入所述状态辨识模型，获得所述状态识别参数并输出。通过这种方式，可以较为准确地测量所述薄膜电容器的电容量C与等效串联电阻ESR，并对所述薄膜电容器的状态进行实时监控，及时判断故障并更换电容器。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种膜电容器参数测试方法的流程示意图；
图2为本发明实施例提供的一种薄膜电容器等效电路示意图；
图3为本发明实施例提供的一种建立所述薄膜电容器状态辨识模型的流程示意图；
图4为本发明实施例提供的一种变流器DC-Link电解电容的模型示意图；
图5为本发明实施例提供的薄膜电容器电容量C的辨识结果示意图；
图6为本发明实施例提供的薄膜电容器等效串联电阻ESR的辨识结果示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明进一步详细说明。
需要说明的是，本发明实施例中所有使用“第一”和“第二”的表述均是为了区分两个相同名称非相同的实体或者非相同的参量，可见“第一”“第二”仅为了表述的方便，不应理解为对本发明实施例的限定，后续实施例对此不再一一说明。
电容器在功率变换器中具有重要的作用。在DC-AC变换中，通常在直流母线并联支撑电容器，以此来吸收直流侧的脉动电流，从而避免在直流侧的阻抗端产生高幅值脉动电压，有效控制纹波电压的波动范围，降低直流侧瞬时过电压对开关器件开断时造成的影响。电容器的性能与其自身参数息息相关。随着时间的推移，电容器参数也会逐渐发生老化，从而导致电容器性能下降甚至电路故障。在许多重要的应用场合，有必要对电容器状态进行实时监测以便及时更换电容器。
本发明实施例提供了一种薄膜电容器参数测试方法，如图1所示，为本发明实施例提供的一种膜电容器参数测试方法的流程示意图，包括：
S10，建立所述薄膜电容器的状态辨识模型；
S20，获得所述薄膜电容器的电压和电流；
S30，将所述电压和所述电流代入所述状态辨识模型，获得所述状态识别参数并输出。
薄膜电容器在不同的工作场合可以采用不同的等效电路表示，如图2所示，为本发明实施例提供的一种薄膜电容器等效电路示意图。为了简化计算，薄膜电容器通常可以等效为如图2所示的一个RLC串联网络结构。其中，C为电容器电容量，ESR表示电容器的等效串联电阻，ESL表示电容器等效串联电感。目前，普遍认为电容量C与等效串联电阻ESR是电容器状态的主要表征参数，即本发明实施例中，所述状态识别参数为电容量C与等效串联电阻ESR。
在一些可选的实施方式中，如图3所示，为本发明实施例提供的一种建立所述薄膜电容器状态辨识模型的流程示意图；所述建立所述薄膜电容器的状态辨识模型包括：
S101，建立所述薄膜电容器的传递函数；
如图4所示，为本发明实施例提供的一种变流器DC-Link电解电容的模型示意图。直流侧电容器等效为ESR与C的串联。
在一些可选的实施方式中，所述传递函数公式为：
其中，s为复变量，Uc(s)为所述薄膜电容器电压的拉普拉斯变换，Ic(s)所述薄膜电容器电容的拉普拉斯变换。
S102，将所述传递函数进行双线性变化计算，得到所述状态识别参数和待估计参数的函数关系式；
在一些可选的实施方式中，对所述传递函数进行双线性变化，得到：
其中，TS为采样周期；z为z域变量；当TS足够小时，离散时间下的幅频特性和相频特性与连续时间是一致的。
得到所述待估计参数θ，其中，
θ＝[1 b0 b1]T。
S103，将所述待估计参数代入FFRLS模型，建立所述状态辨识模型的函数关系式；
在一些可选的实施方式中，所述辨识模型的函数关系式为：
其中，e(k)是均值为0的白噪声；
u(k)表示所述薄膜电容器的电压，i(k)表示所述薄膜电容器的电流，θ为待估计参数，为测量矩阵。
S104，根据所述状态辨识模型的函数关系式求出所述待估计参数的递推公式。
由于ESR变化缓慢，b0和b1的变化也较为缓慢，通过递归最小二乘法对ESR进行在线估计时存在较大的局限性，为了避免“数据饱和”对参数估计的影响，本文采用带遗忘因子的递归最小二乘法(FFRLS)以获得对ESR的更好的估计。
在一些可选的实施方式中，所述根据所述状态辨识模型的函数关系式求出所述待估计参数的递推公式包括：
建立指标函数：
λ为遗忘因子，0<λ≤1；
所述指标函数J＝0时，所述待估计参数θ表示为
基于所述FFRLS模型建立所述递推公式：
所述的参数估计根据均方误差最小原则获得；
其中，T表示矩阵转置，K(k)表示新息的校正增益，为J＝0时的待估计参数，为测量矩阵，
递推最小二乘法参数估计误差可能会随着观测数据的增加而增大，其主要原因是由于先前数据在整个递推过程中占据较大权重，从而使得算法对于新数据的敏感程度降低，不能达到理想的参数辨识效果。考虑到电容量C和等效串联电阻ESR均随时间发生变化，本文引用遗忘因子来弱化先前数据的影响，从而降低这种现象对于辨识结果的影响，使得参数辨识具有较好的追踪能力，因此引入指标函数当λ等于1时，即为普通递推最小二乘法。
在一些可选的实施方式中，所述将所述电压和所述电流代入所述状态辨识模型，求出所述状态识别参数包括：
将所述电压u和所述电流i代入所述递推公式；
根据少量测量数据计算得到和P(0)，将所述和P(0)代入所述递推公式；
根据所述递推公式求出所述待估计参数
根据所述待估计参数求出所述b0和b1；
根据所述b0和b1求出所述C和所述ESR。
所述和P(0)通过少量测量数据和非递推算法得到。结合以上推导公式，得到ESR和C的计算公式为
ESR＝(b0–b1)/2 (5)
C＝T/(b0+b1) (6)
在一些可选的实施方式中，所述方法还包括：建立均方根公式：其中，t为时间，f(t)为输入信号，Ts为基波周期；将所述状态识别参数代入所述均方根公式。
通常情况下，由上述估值公式计算得到的参数值具有较好的跟踪能力，如铝电解电容器的参数辨识。当直流支撑电容器为薄膜电容器时，由于其等效串联电阻ESR非常小(毫欧级)，辨识算法在计算的过程中容易出现辨识结果波动大、收敛程度低的情况，算法的估计值与实际值会存在较大偏差。因此，为了提高收敛程度，利用均方根计算公式对递推算法进行改进以获得稳定的估值结果。
在一些可选的实施方式中，所述均方根公式还包括离散形式：其中，fi为离散的输入信号，i为输入信号的个数。
至此，经过改进后的状态辨识算法在保证快速辨识的同时提高了辨识结果的收敛程度与精确性。与改进的两段RLS-RELS相比，其结构更加简单。
基于同一发明构思，本发明还提供了一种用于薄膜电容器参数测试方法的电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序。上述实施例的装置用于实现前述实施例中相应的方法，并且具有相应的方法实施例的有益效果，在此不再赘述。
本发明的优势在于，通常情况下，由RLS估值公式计算得到的参数值具有较好的跟踪能力，如铝电解电容器的参数辨识。当直流支撑电容器为薄膜电容器时，由于其等效串联电阻ESR非常小(毫欧级)，辨识算法在计算的过程中容易出现辨识结果波动大、收敛程度低的情况，算法的估计值与实际值会存在较大偏差。因此，对RLS的估值再取均方根有效值，在保证快速辨识的同时提高了辨识结果的收敛程度与精确性。与改进的两段RLS-RELS相比，其结构更加简单。
接下来为本实施例提供的一种对所述薄膜电容器参数测试方法的实验验证。图5为本发明实施例提供的薄膜电容器电容量C的辨识结果；图6为本发明实施例提供的薄膜电容器等效串联电阻ESR的辨识结果。
首先，利用LCR测量仪对实验薄膜电容器的参数进行测量，得到以下数据：
C＝7216μF
ESR＝0.00151Ω
然后，将该电容器安装在DC-Link电路中，利用本文提出的方法对其进行在线测量。
图5和图6给出了薄膜电容器的状态辨识结果。电容量C的在线辨识结果如图5所示，电容量C的估值保持在7100μF附近，相比于离线测量值，其误差百分比低于2％。等效串联电阻ESR的在线辨识结果如图6所示，其估值分布在0.00151Ω左右，其相对于离线测量值的误差百分比的绝对值低于2％。
表1列出了近年来部分在线辨识方法的辨识精度，可以看出，本文提出的方法具有一定的优越性。
表格1近年来部分电容器状态在线辨识研究成果
所属领域的普通技术人员应当理解：以上任何实施例的讨论仅为示例性的，并非旨在暗示本公开的范围(包括权利要求)被限于这些例子；在本发明的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合，步骤可以以任意顺序实现，并存在如上所述的本发明的不同方面的许多其它变化，为了简明它们没有在细节中提供。
另外，为简化说明和讨论，并且为了不会使本发明难以理解，在所提供的附图中可以示出或可以不示出与集成电路(IC)芯片和其它部件的公知的电源/接地连接。此外，可以以框图的形式示出装置，以便避免使本发明难以理解，并且这也考虑了以下事实，即关于这些框图装置的实施方式的细节是高度取决于将要实施本发明的平台的(即，这些细节应当完全处于本领域技术人员的理解范围内)。在阐述了具体细节(例如，电路)以描述本发明的示例性实施例的情况下，对本领域技术人员来说显而易见的是，可以在没有这些具体细节的情况下或者这些具体细节有变化的情况下实施本发明。因此，这些描述应被认为是说明性的而不是限制性的。
尽管已经结合了本发明的具体实施例对本发明进行了描述，但是根据前面的描述，这些实施例的很多替换、修改和变型对本领域普通技术人员来说将是显而易见的。例如，其它存储器架构(例如，动态RAM(DRAM))可以使用所讨论的实施例。
本发明的实施例旨在涵盖落入所附权利要求的宽泛范围之内的所有这样的替换、修改和变型。因此，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何省略、修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种薄膜电容器参数测试方法，其特征在于，包括：
建立所述薄膜电容器的状态辨识模型；
获得所述薄膜电容器的电压和电流；
将所述电压和所述电流代入所述状态辨识模型，获得所述状态识别参数并输出。
2.根据权利要求1所述的薄膜电容器参数测试方法，其特征在于，所述建立所述薄膜电容器的状态辨识模型包括：
建立所述薄膜电容器的传递函数；
将所述传递函数进行双线性变化计算，得到所述状态识别参数和待估计参数的函数关系式；
将所述待估计参数代入FFRLS模型，建立所述状态辨识模型的函数关系式；
根据所述状态辨识模型的函数关系式求出所述待估计参数的递推公式。
3.根据权利要求2所述的薄膜电容器参数测试方法，其特征在于，所述建立所述薄膜电容器的传递函数包括：
所述状态识别参数为所述薄膜电容器的C和ERS；
所述传递函数公式为：
其中，s为复变量，Uc(s)为所述薄膜电容器电压的拉普拉斯变换，Ic(s)所述薄膜电容器电容的拉普拉斯变换。
4.根据权利要求3所述的薄膜电容器参数测试方法，其特征在于，所述将所述传递函数进行双线性变化计算，得到所述状态识别参数和待估计参数的函数关系式包括：
对所述传递函数进行双线性变化，得到：
其中，TS为采样周期；z为z域变量；
得到所述待估计参数θ，其中，
θ＝[1 b0 b1]T。
5.根据权利要求4所述的薄膜电容器参数测试方法，其特征在于，所述辨识模型的函数关系式为：
其中，e(k)是均值为0的白噪声；
u(k)表示所述薄膜电容器的电压，i(k)表示所述薄膜电容器的电流，θ为待估计参数，为测量矩阵。
6.根据权利要求5所述的薄膜电容器参数测试方法，其特征在于，所述根据所述状态辨识模型的函数关系式求出所述待估计参数的递推公式包括：
建立指标函数：
λ为遗忘因子，0＜λ≤1；
所述指标函数J＝0时，所述待估计参数θ表示为
基于所述FFRLS模型建立所述递推公式：
其中，T表示矩阵转置，K(k)表示新息的校正增益，为J＝0时的待估计参数，为测量矩阵，
7.根据权利要求6所述的薄膜电容器参数测试方法，其特征在于，所述将所述电压和所述电流代入所述状态辨识模型，求出所述状态识别参数包括：
将所述电压u和所述电流i代入所述递推公式；
根据少量测量数据计算得到和P(0)，将所述和P(0)代入所述递推公式；
根据所述递推公式求出所述待估计参数
根据所述待估计参数求出所述b0和b1；
根据所述b0和b1求出所述C和所述ESR。
8.根据权利要求7所述的薄膜电容器参数测试方法，其特征在于，所述方法还包括：建立均方根公式：其中，t为时间，f(t)为输入信号，Ts为基波周期；
将所述状态识别参数代入所述均方根公式。
9.根据权利要求8所述的薄膜电容器参数测试方法，其特征在于，所述均方根公式还包括离散形式：其中，fi为离散的输入信号，i为输入信号的个数。
10.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至4任意一项所述的方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910651286.2A CN110287648B (zh) | 2019-07-18 | 2019-07-18 | 一种薄膜电容器参数测试方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910651286.2A CN110287648B (zh) | 2019-07-18 | 2019-07-18 | 一种薄膜电容器参数测试方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN110287648A true CN110287648A (zh) | 2019-09-27 |
| CN110287648B CN110287648B (zh) | 2022-12-16 |
Family
ID=68023294
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201910651286.2A Active CN110287648B (zh) | 2019-07-18 | 2019-07-18 | 一种薄膜电容器参数测试方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN110287648B (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111431462A (zh) * | 2020-03-25 | 2020-07-17 | 清华大学 | 一种直流母线电容估算方法及直流母线电容估算装置 |
| CN112307638A (zh) * | 2020-11-09 | 2021-02-02 | 中南大学 | 一种电容器寿命估算方法、装置及电子设备 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO1999013348A1 (fr) * | 1997-09-08 | 1999-03-18 | Universite Claude Bernard Lyon I | Procede et dispositif pour determiner l'etat de vieillissement d'un condensateur |
| US20180045788A1 (en) * | 2015-03-06 | 2018-02-15 | Denso Corporation | Battery state estimating apparatus |
| CN108072847A (zh) * | 2018-01-29 | 2018-05-25 | 西南交通大学 | 一种动力锂电池模型参数辨识和剩余电量的估计方法 |
-
2019
- 2019-07-18 CN CN201910651286.2A patent/CN110287648B/zh active Active
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO1999013348A1 (fr) * | 1997-09-08 | 1999-03-18 | Universite Claude Bernard Lyon I | Procede et dispositif pour determiner l'etat de vieillissement d'un condensateur |
| US20180045788A1 (en) * | 2015-03-06 | 2018-02-15 | Denso Corporation | Battery state estimating apparatus |
| CN108072847A (zh) * | 2018-01-29 | 2018-05-25 | 西南交通大学 | 一种动力锂电池模型参数辨识和剩余电量的估计方法 |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111431462A (zh) * | 2020-03-25 | 2020-07-17 | 清华大学 | 一种直流母线电容估算方法及直流母线电容估算装置 |
| CN111431462B (zh) * | 2020-03-25 | 2021-10-26 | 清华大学 | 一种直流母线电容估算方法及直流母线电容估算装置 |
| CN112307638A (zh) * | 2020-11-09 | 2021-02-02 | 中南大学 | 一种电容器寿命估算方法、装置及电子设备 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN110287648B (zh) | 2022-12-16 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US20070035307A1 (en) | State variable and parameter estimator comprising several partial models for an electrical energy storage device | |
| CN110287648B (zh) | 一种薄膜电容器参数测试方法 | |
| JP5924617B2 (ja) | 等価回路合成方法並びに装置、および回路診断方法 | |
| CN112964280A (zh) | 提供关于传递函数的不确定性的测量结果的设备和方法 | |
| Manganiello et al. | FPGA implementation of the EIS technique for the on-line diagnosis of fuel-cell systems | |
| Mukhopadhyay et al. | Supercapacitor characterization using universal adaptive stabilization and optimization | |
| CN118226133A (zh) | 一种避雷器相间电容影响的等效换算方法、装置存储介质及存储设备 | |
| CN116430141A (zh) | 电容健康状态的在线评估方法、终端及存储介质 | |
| CN109239453B (zh) | 一种输入功率侦测电路 | |
| US11150284B2 (en) | Frequency regulation method and apparatus | |
| US20140009990A1 (en) | Method and apparatus for characterizing power supply impedance for power delivery networks | |
| CN116400144A (zh) | 一种直流母线电容状态的动态检测方法、装置及检测电路 | |
| CN115420958A (zh) | 直流支撑电容器电容量在线辨识方法及装置 | |
| CN113447537B (zh) | 油纸绝缘频域介电谱测量方法、装置、存储介质和终端 | |
| Chickamenahalli et al. | Microprocessor platform impedance characterization using VTT tools | |
| CN109375048A (zh) | 一种基于故障录波数据的输电线路参数辨识方法及装置 | |
| CN110083992B (zh) | 一种基于多新息递推最小二乘的Boost变换器故障诊断方法 | |
| Li et al. | An accurate lossless current sensing approach for a DC-DC converter with online calibration | |
| Djermanova et al. | Portable Arduino-Based LCR–Meter | |
| Liu et al. | Characterizing EMI-filters’ deviations caused by the capacitors ageing based on complex impedance analysis | |
| Haag et al. | Losses in ferroelectric dielectric ceramic capacitors due to electromechanical resonances | |
| CN110927504A (zh) | 一种基于lcr的组合网络的分析方法、装置及设备 | |
| WO2020027026A1 (ja) | 測定装置及び測定方法 | |
| US20220260642A1 (en) | Droop compensation for device under test spectroscopy | |
| TWI383162B (zh) | Fault location method |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |