Niniejszy referat przedstawia koncepcję stanowiska testującego ogniwa ładowalne, którego praca jest kontrolowana za pomocą oprogramowania. Autor skrótowo przedstawia typy ogniw ładowalnych wraz z ich podstawowymi właściwościami elektrycznymi, po czym przechodzi do omówienia części sprzętowej i porównania koncepcji analogowych sprzężeń zwrotnych z koncepcją programowego sprzężenia. Jak przedstawiono w niniejszym dokumencie programowe sprzężenie zwrotne nie charakteryzuje się najlepszymi możliwymi parametrami jednak jest rozwiązaniem prostszym i wystarczającym przy zastosowaniu w ładowarkach ogniw, czy szerzej, w stanowiskach testujących.
EN
This paper aims to present the concept of rechargeable cells testing device, which work is controlled by software as far as possible. Author first briefly presents the types of rechargeable cells with their basic electrical properties, and then goes on to discuss the hardware components and compare the concept of analog feedback with the concept of software feedback as well as outlines the concept of the other modules. The last point of the paper is a closer study of the program feedback. As outlined in this document program feedback is not characterized by the best possible parameters, but it is simpler and sufficient in application such as charger, or more generally cell test station.
2
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
In the paper a new method of Random Telegraph Signal (RTS) noise identification is presented. The method is based on a standardized histogram of instantaneous noise values and processing by Gram-Charlier series. To find a device generating RTS noise by the presented method one should count the number of significant coefficients of the Gram-Charlier series. This would allow to recognize the type of noise. There is always one (first) significant coefficient (c0) representing Gaussian noise. If additional coefficients cr (where r > 0) appear it means that RTS noise (two-level as well as multiple-level) is detected. The coefficient representing the Gaussian component always has the highest value of all. The application of this method will be presented on the example of four devices, each with different noise (pure Gaussian noise signal, noise signal with two-level RTS noise, noise signal with three-level RTS noise and noise signal with not precisely visible occurrence of RTS noise).
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.