一、报告人
张斌博士（美国南卡莱罗纳大学副教授）
二、摘要
锂电池健康状态（容量）和电量状态的估计和预测是电池管理系统的两个重要功能。为了能够把先进算法用于实时系统，分布式系统，我们开发了勒贝格采样的诊断和预测算法，并基于扩展卡尔曼滤波来进行实时监控。由于电池的容量和电量是紧密相关的，我们将电池容量和电量的估计交替进行从而能够进行精确的电池管理。实验结果表明提出的算法能够兼顾电池管理的性能和实时计算。
三、地点与时间
机械工程学院，机械楼D518，2019年7月15日 10: 00-11: 30
四、报告人简介
张斌教授现任美国南卡莱罗纳大学计算工程学院电子工程系副教授。张斌教授分别于1993和1999年获得南京理工大学学士和硕士学位，并于2007年在新加坡南洋理工大学获得博士学位。1999年至2011年期间，张斌教授分别在上海交通大学、上海慧明自动化信息公司、罗切斯特撞击技术有限公司和底特律通用汽车研究发展部门任职。研究方向包括故障与诊断与系统健康管理、机器人与无人系统、智能系统与控制等。张斌教授在这些领域已发表150余篇学术论文。张斌教授目前是IEEE Transactions on Industrial Electronics的Associate Editor。
