Об этом курсе
Недавно просмотрено: 12,881

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

Прибл. 32 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 11 hours/week...

Английский

Субтитры: Английский
User
Учащиеся, которые проходят продукт ''Course'
  • Engineers
  • Machine Learning Engineers
  • Research Assistants
  • Technical Solutions Engineers
  • Researchers
User
Учащиеся, которые проходят продукт ''Course'
  • Engineers
  • Machine Learning Engineers
  • Research Assistants
  • Technical Solutions Engineers
  • Researchers

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

Прибл. 32 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 11 hours/week...

Английский

Субтитры: Английский

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1
5 ч. на завершение

The importance of a good SOC estimator

8 видео ((всего 120 мин.)), 13 материалов для самостоятельного изучения, 7 тестов
8 видео
3.1.2: What is the importance of a good SOC estimator?8мин
3.1.3: How do we define SOC carefully?16мин
3.1.4: What are some approaches to estimating battery cell SOC?26мин
3.1.5: Understanding uncertainty via mean and covariance17мин
3.1.6: Understanding joint uncertainty of two unknown quantities15мин
3.1.7: Understanding time-varying uncertain quantities22мин
3.1.8: Summary of "The importance of a good SOC estimator" and next steps3мин
13 материала для самостоятельного изучения
Notes for lesson 3.1.11мин
Frequently Asked Questions5мин
Course Resources5мин
How to Use Discussion Forums5мин
Earn a Course Certificate5мин
Notes for lesson 3.1.21мин
Notes for lesson 3.1.31мин
Notes for lesson 3.1.41мин
Introducing a new element to the course!10мин
Notes for lesson 3.1.51мин
Notes for lesson 3.1.61мин
Notes for lesson 3.1.71мин
Notes for lesson 3.1.81мин
7 практического упражнения
Practice quiz for lesson 3.1.210мин
Practice quiz for lesson 3.1.310мин
Practice quiz for lesson 3.1.410мин
Practice quiz for lesson 3.1.515мин
Practice quiz for lesson 3.1.610мин
Practice quiz for lesson 3.1.76мин
Quiz for week 140мин
Неделя
2
3 ч. на завершение

Introducing the linear Kalman filter as a state estimator

6 видео ((всего 97 мин.)), 6 материалов для самостоятельного изучения, 6 тестов
6 видео
3.2.2: The Kalman-filter gain factor23мин
3.2.3: Summarizing the six steps of generic probabilistic inference9мин
3.2.4: Deriving the three Kalman-filter prediction steps21мин
3.2.5: Deriving the three Kalman-filter correction steps16мин
3.2.6: Summary of "Introducing the linear KF as a state estimator" and next steps2мин
6 материала для самостоятельного изучения
Notes for lesson 3.2.11мин
Notes for lesson 3.2.21мин
Notes for lesson 3.2.31мин
Notes for lesson 3.2.41мин
Notes for lesson 3.2.51мин
Notes for lesson 3.2.61мин
6 практического упражнения
Practice quiz for lesson 3.2.112мин
Practice quiz for lesson 3.2.210мин
Practice quiz for lesson 3.2.310мин
Practice quiz for lesson 3.2.410мин
Practice quiz for lesson 3.2.510мин
Quiz for week 230мин
Неделя
3
4 ч. на завершение

Coming to understand the linear Kalman filter

7 видео ((всего 86 мин.)), 7 материалов для самостоятельного изучения, 7 тестов
7 видео
3.3.2: Introducing Octave code to generate correlated random numbers15мин
3.3.3: Introducing Octave code to implement KF for linearized cell model10мин
3.3.4: How do we improve numeric robustness of Kalman filter?10мин
3.3.5: Can we automatically detect bad measurements with a Kalman filter?14мин
3.3.6: How do I initialize and tune a Kalman filter?12мин
3.3.7: Summary of "Coming to understand the linear KF" and next steps2мин
7 материала для самостоятельного изучения
Notes for lesson 3.3.11мин
Notes for lesson 3.3.21мин
Notes for lesson 3.3.31мин
Notes for lesson 3.3.41мин
Notes for lesson 3.3.51мин
Notes for lesson 3.3.61мин
Notes for lesson 3.3.71мин
7 практического упражнения
Practice quiz for lesson 3.3.110мин
Practice quiz for lesson 3.3.210мин
Practice quiz for lesson 3.3.310мин
Practice quiz for lesson 3.3.410мин
Practice quiz for lesson 3.3.510мин
Practice quiz for lesson 3.3.610мин
Quiz for week 330мин
Неделя
4
4 ч. на завершение

Cell SOC estimation using an extended Kalman filter

8 видео ((всего 101 мин.)), 8 материалов для самостоятельного изучения, 7 тестов
8 видео
3.4.2: Deriving the three extended-Kalman-filter prediction steps15мин
3.4.3: Deriving the three extended-Kalman-filter correction steps6мин
3.4.4: Introducing a simple EKF example, with Octave code15мин
3.4.5: Preparing to implement EKF on an ECM20мин
3.4.6: Introducing Octave code to initialize and control EKF for SOC estimation13мин
3.4.7: Introducing Octave code to update EKF for SOC estimation16мин
3.4.8: Summary of "Cell SOC estimation using an EKF" and next steps2мин
8 материала для самостоятельного изучения
Notes for lesson 3.4.11мин
Notes for lesson 3.4.21мин
Notes for lesson 3.4.31мин
Notes for lesson 3.4.41мин
Notes for lesson 3.4.51мин
Notes for lesson 3.4.61мин
Notes for lesson 3.4.71мин
Notes for lesson 3.4.81мин
7 практического упражнения
Practice quiz for lesson 3.4.110мин
Practice quiz for lesson 3.4.210мин
Practice quiz for lesson 3.4.310мин
Practice quiz for lesson 3.4.410мин
Practice quiz for lesson 3.4.510мин
Practice quiz for lesson 3.4.710мин
Quiz for week 430мин

Преподаватели

Gregory Plett

Professor
Electrical and Computer Engineering

О Система университетов штата Колорадо

The University of Colorado is a recognized leader in higher education on the national and global stage. We collaborate to meet the diverse needs of our students and communities. We promote innovation, encourage discovery and support the extension of knowledge in ways unique to the state of Colorado and beyond....

Специализация Algorithms for Battery Management Systems: общие сведения

In this specialization, you will learn the major functions that must be performed by a battery management system, how lithium-ion battery cells work and how to model their behaviors mathematically, and how to write algorithms (computer methods) to estimate state-of-charge, state-of-health, remaining energy, and available power, and how to balance cells in a battery pack....
Algorithms for Battery Management Systems

Часто задаваемые вопросы

  • Зарегистрировавшись на сертификацию, вы получите доступ ко всем видео, тестам и заданиям по программированию (если они предусмотрены). Задания по взаимной оценке сокурсниками можно сдавать и проверять только после начала сессии. Если вы проходите курс без оплаты, некоторые задания могут быть недоступны.

  • Записавшись на курс, вы получите доступ ко всем курсам в специализации, а также возможность получить сертификат о его прохождении. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.