Modelagem matemática do tempo de vida de baterias utilizando a teoria de identificação de sistemas

• Autor(a) principal: Romio, Leugim Corteze
• Data de Publicação: 2013
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNIJUI
• Texto Completo: http://bibliodigital.unijui.edu.br:8080/xmlui/handle/123456789/1673
• topic: Baterias; Identificação de sistemas; Modelagem matemática

Nas últimas décadas, a utilização de dispositivos móveis tem aumentado signi cativamente devido a sua principal característica, a mobilidade, que é obtida com o auxílio de uma fonte de energia denominada bateria. No projeto de dispositivos portáteis, o tempo de vida das baterias é considerado uma das características mais importantes, pois informa a quantidade de tempo que o dispositivo permanecerá operacional sem a necessidade de ligá-lo a uma fonte de alimentação externa. Neste contexto, é importante possuir algum método capaz de predizer o tempo de vida das baterias e, consequentemente, do sistema alimentado por elas. Neste trabalho é apresentado o desenvolvimento de um modelo matem ático que realiza a predição do tempo de vida de baterias, utilizadas em dispositivos móveis, através da teoria de Identi cação de Sistemas. Para a realização da modelagem foram utilizados dados experimentais coletados de uma plataforma de testes considerando uma bateria de Lithium-Ion, modelo BL-5F, presente em telefones celulares Nokia modelo N95. Os modelos foram implementandos computacionalmente no software Matlab com o auxílio da caixa de ferramentas denominada Ident. O modelo identi cado pertence a estrutura de modelos paramétricos lineares e é do tipo Auto-Regressivo com entradas eXternas (ARX) em tempo discreto. Em um segundo momento este modelo ARX em tempo discreto é convertido para tempo contínuo utilizando o discretizador Tustin. Por m, os modelos ARX em tempo discreto e em tempo contínuo são comparados com o modelo de Rakhmatov e Vrudhula, que é o modelo analítico de alta acurácia encontrado na literatura para predição do tempo de vida de baterias utilizadas em dispositivos móveis. A partir dos resultados das simulações constatou-se que o modelo ARX, em tempo discreto, é o mais acurado, quando comparado com o modelo de Rakhmatov-Vrudhula, apresentando um erro médio de 3, 39%.