Klaric 电动汽车充电监控器:电动和混合动力汽车充电过程中的电流和电压测量

KlaricGmbH&Co.KG开发的电动汽车充电监控器,可在充电过程中测量并记录电压、电流等关键参数,适用于不同类型的充电接口,如CEE32/125、Mennekes、CHAdeMO等,广泛应用于xEV同源性测量、能量管理和充电测试。

在这里插入图片描述
Klaric GmbH&Co. KG开发了一种在电动和混合动力汽车充电过程中测量,记录和分析电压,电流,有效值,功和功率的设备。电动汽车充电监控器放置在充电站和车辆之间或建筑物连接和充电站之间。借助电动汽车充电监控器,用户可以在充电过程中通过CAN和以太网接口输出值,例如电流和电压,cos phi,频率,功率和工作的均方根值,或者通过高分辨率的集成触摸屏显示器显示当前值。此外,所有测量值和计算值都以ASCI格式内部存储在USB上,随后可以读取和评估。

当前提供以下配置选项:

CEE32 / 125:用于1至3相测量

Mennekes(Type 1/2 / GB / T):用于1至3相测量

CHAdeMO:用于直流测量

GB / T DC:用于DC测量

CCS /组合1:用于AC和DC测量

CCS / Combo 2:用于交流和直流测量

还从测量值计算,保存和输出以下值:

每相电压的RMS值

每相电流的RMS值

cosφ/ʎ

有功和电气工作

总体表现/工作

CHARGE-MONITOR的典型应用是xEV同源性测量(WLTP),能量管理,充电测试。

基于实时迭代的数鲁棒NMPC双模稳定预测模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于实时迭代的数鲁棒非线性模型预测控制(NMPC)双模稳定预测模型的研究与Matlab代码实现,重点在于提升系统在存在不确定性与扰情况下的控制性能与稳定性。该模型结合实时迭代优化机制,增强了传统NMPC的数鲁棒性,并通过双模控制策略兼顾态响应与稳态精度,适用于复杂非线性系统的预测控制问题。文中还列举了多个关技术方向的应用案例,涵盖电力系统、路径规划、信号处理、机器学习等多个领域,展示了该方法的广泛适用性与工程价。; 适合人群:具备一定控制理论基础Matlab编程能力,从事自化、电气工程、智能制造、机器人控制等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的高性能预测控制设计,如电力系统调度、无人机控制、机器人轨迹跟踪等;②解决存在模型不确定性、外部扰下的系统稳定控制问题;③通过Matlab仿真验证控制算法的有效性与鲁棒性,支撑科研论文复现与工程原型开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践,重点关注NMPC的实时迭代机制与双模切换逻辑的设计细节,同时参考文中列举的关研究方向拓展应用场景,强化对数鲁棒性与系统稳定性之间平衡的理解。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值