Yazar "Aslan, Eyyüp" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 3 / 3
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    A Review on the Battery State of Charge Estimation Methods for Electric Vehicle Battery Management Systems
    (Ieee, 2019) Aslan, Eyyüp; Yaşa, Yusuf
    Battery technology plays an important role in the development of battery-powered devices. Especially, it is regarded as a key role in electric vehicles. To contribute to this important topic, researchers have focused on battery technologies and battery management systems. The battery management system performs valuable tasks such as increasing the efficiency of multi-cell battery packs, ensuring safe operation and providing information to the user about the battery. In order to achieve the most efficient management system, several methods have been proposed to estimate the battery state of charge (SoC). In this study, the methods used for battery SoC estimation are analyzed and their positive and negative aspects are discussed. As a result, advanced and efficient methods are highlighted and recommendations are expressed.
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    Consideration of graphene material in PCM with aluminum fin structure for improving the battery cooling performance
    (WILEY, 2022) Aslan, Eyyüp; Aydın, Yusuf; Yasa, Yusuf
    Phase change material (PCM) based battery thermal management system (BTMS) provides even heat distribution and lower maximum temperature, but it suffers from low thermal conductivity. In this study, the impact of graphene additive on PCM was analyzed by presenting three experiments with various structures to solve PCM's low thermal conductivity problem. The results demonstrate that there is no positive impact of graphene additive in the first and third structures. The PCM-graphene additive between the second structure's fins significantly improves the battery heat transfer by allowing the battery to cool down 1500 seconds earlier than the graphene-free structure. Moreover, a thermal equivalent circuit model was derived for the second structure because of its enhanced performance. It is shown that the model works accurately and proves its ability to control not only temperature fluctuations but also transient behavior of the battery. This model provides that the battery temperature can be analyzed without experimentation for different charge-discharge scenarios in lithium-ion batteries with a shorter computation time.
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    Elektrikli araçlarda lityum iyon bataryaların sıcaklık ve akım etkisine bağlı olarak istatistiksel yöntemlerle şarj doluluk oranı tahmininin yapılması
    (Bursa Teknik Üniversitesi, 2025) Aslan, Eyyüp; Yaşa, Yusuf
    Bataryaların şarj durumu tahmini hem güvenlik hem de verimlilik açısından oldukça kritik bir konudur. Özellikle yüksek enerji yoğunluğuna sahip lityum iyon bataryaların aşırı şarj durumunda ortaya çıkan patlama ve yangın riski ve elektrikli araçların hemen hemen hepsinde lityum iyon batarya kullanıldığı gerçeği göz önünde bulundurulduğunda hatalı şarj durumu tahmininin ne kadar ciddi sorunlara yol açabileceği tahmin edilebilir. Bu sebeple yıllardır var olan ve elektrikli araçlar ile birlikte daha da önem kazanan şarj durumu tahmini son yıllarda araştırmacıların ilgisini çekmeyi başarmıştır. Basit batarya uygulamalarında (insan hayatını riske atmayan, doğruluk oranının çok önemli olmadığı batarya uygulamaları) ucuz ve kolay uygulanabilir oldukları için geleneksel şarj durumu tahmin algoritmaları tercih edilmektedir. Elektrikli araçlarda şarj durumu tahmin doğruluk oranının yükseltilmesi talebiyle araştırmacılar birçok karmaşık yöntem geliştirmiştir. Bunlardan en popüler olanlardan bir tanesi kalman filtresi tabanlı yöntemlerdir. Kalman filtresi ve uzantıları şarj durumu tahmini için bir batarya modeline ihtiyaç duymaktadır. Genellikle eşdeğer devre modeli ile birlikte kullanılan kalman filtresi algoritmalarının doğruluk oranı batarya modellinin doğruluk oranı ile orantılıdır. Bu yüzden araştırmacılar batarya modelleri üzerinde de çalışarak model doğruluk oranını artırmaya çalışmışlardır. Bunu yapmanın en iyi yollarından bir tanesi bataryayı etkileyen çevresel ve kimyasal faktörleri göz önünde bulundurmaktır. Bu çalışma kapsamında elektrikli araçlar için akım ve sıcaklığa bağlı batarya şarj durumu (SoC) tahmin algoritması önerilmiştir. Önerilen yöntemde SoC tahmin doğruluk oranını artırmak için eşdeğer devre modelinde sıcaklık ve akım değişimi etkisi göz önünde bulundurulmuştur. Üçüncü dereceden bir eşdeğer devre modeli kullanılarak batarya modelinde batarya karakteristiği en iyi şekilde benzetilmeye çalışılmıştır. Önerilen yöntemde SoC tahmininde yaygın olarak kullanılan ve yüksek doğruluk oranına sahip UKF algoritması kullanılmıştır. Eşdeğer devre parametrelerinin tahmin edilebilmesi için belirli akım ve sıcaklık koşullarında lityum iyon batarya numuneleri anlık deşarj yöntemi ile test edilmiştir. Her sıcaklık ve akım değeri için elde edilen test sonuçları toplanarak parametre tahmin algoritması yardımı ile üçüncü dereceden eşdeğer devre modelinin parametreleri tahmin edilmiştir. Tahmin edilen parametreler üç boyutlu arama tabloları haline getirilerek batarya modelinde kullanılmışlardır. Batarya parametrelerinin tahmini, batarya eşdeğer devre modelinin kurulması ve UKF SoC tahmin algoritmasının oluşturulması için MATLAB Simulink yazılımından faydalanılmıştır. Eşdeğer devre modeli ve SoC tahmin algoritması Simulink ortamında bir araya getirilerek önerilen algoritmanın modeli oluşturulmuştur. Önerilen algoritma benzetim ortamına olgunlaştırıldıktan sonra gömülü sistem araçları kullanılarak STM32F401RE geliştirme kartına yüklenmiştir Önerilen yöntem hem benzetim çalışması hem de uygulamalı yöntemlerle test edilerek yöntemin başarısı gözlemlenmiştir. Yöntemin ticari bir geliştirme kartı üzerinde uygulanabilmesi yöntemin ticarileşmesi açısından umut vericidir. Benzetim ve deneysel doğrulama testleri incelendiğinde önerilen yöntem geleneksel yöntemlerin önüne geçmektedir. Önerilen yöntemin mutlak hatasının %3'ün altında olması bu yöntemin elektrikli araçlarda uygulanabileceğini göstermektedir.