bq76PL536A-Q1：适用于EV和HEV的电池监控与保护IC

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"TI-BQ76PL536A-Q1.pdf" 是一款适用于电动车（EV）和混合动力电动车（HEV）的电池监控及二级保护集成电路单元，由德州仪器（Texas Instruments）制造。 该器件的主要特点包括： 1. 符合汽车应用的高标准：通过了AEC-Q100标准的2级认证，可在-40℃至+105℃的环境温度范围内稳定工作，同时具备HBM分类等级2和CDM分类等级C4B的抗静电能力。 2. 支持广泛的电池配置：支持3节到6节的锂离子电池串联，适用于各种化合物的电池组。 3. 热插拔功能：允许电池在系统运行时安全地插入或移除。 4. 高速SPI接口：采用SPI接口进行数据通信，支持高速传输，便于系统扩展和信息交互。 5. 垂直堆叠接口设计：器件之间无需额外隔离组件，简化了电路设计。 6. 高精度ADC：提供±1mV的典型精度，14位分辨率，快速6µs的转换时间和9个ADC输入，支持同步测量。 7. 内置ECC功能的OTP寄存器：用于存储配置数据，确保数据的可靠性和完整性。 8. 内置二级保护功能：包含过压和欠压保护、过热保护，并可编程设定阈值和延迟时间，提供专用故障信号。 9. 安全的电芯均衡控制：通过外部组件设置均衡电流，实现电池组的均衡充电，支持安全超时功能。 10. 宽泛的电源电压范围：连续工作电压7.2V至27V，峰值电压可达36V。 11. 低功耗设计：在休眠模式下典型电流仅为12µA，空闲模式下典型电流为45µA，降低系统能耗。 12. 集成高精度LDO：内建5V、3mA的低压差稳压器，为系统提供稳定电源。 这款集成电路广泛应用于电动车、混合动力电动车以及不间断电源系统（UPS）、电动自行车等需要高效电池管理的场合。其高精度的电池监控能力和强大的保护机制，确保了电池组的安全和性能稳定性，是电动汽车和能源存储系统中的关键组件。

bq76PL536A-Q1 spec

2015-08-19 上传
這個範例是在主活動使用GridView元件顯示照片的縮圖目錄，選擇照片縮圖後，可以開啟另一活動使用ImageView元件顯示較大照片。

使用了卡尔曼算法求电池SOC的BMS产品有哪些，对应厂商是？

2023-07-11 上传
1. TI BQ76PL536A-Q1：该产品由德州仪器（Texas Instruments）开发，采用卡尔曼滤波算法用于估计电池SOC。 2. Atmel ATmega32HVB：该产品由Microchip Technology（前身为Atmel）开发，使用卡尔曼滤波算法进行电池...

ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-54-536a68c200e5> in <module> 52 return model 53 # lstm network ---> 54 model = create_LSTM_model(X_train,n_steps,n_length, n_features) 55 # summary 56 print(model.summary()) <ipython-input-54-536a68c200e5> in create_LSTM_model(X_train, n_steps, n_length, n_features) 22 X_train = X_train.reshape((X_train.shape[0], n_steps, 1, n_length, n_features)) 23 ---> 24 model.add(ConvLSTM2D(filters=64, kernel_size=(1,3), activation='relu', 25 input_shape=(n_steps, 1, n_length, n_features))) 26 model.add(Flatten()) ~\anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\trackable\base.py in _method_wrapper(self, *args, **kwargs) 203 self._self_setattr_tracking = False # pylint: disable=protected-access 204 try: --> 205 result = method(self, *args, **kwargs) 206 finally: 207 self._self_setattr_tracking = previous_value # pylint: disable=protected-access ~\anaconda3\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py in error_handler(*args, **kwargs) 68 # To get the full stack trace, call: 69 # `tf.debugging.disable_traceback_filtering()` ---> 70 raise e.with_traceback(filtered_tb) from None 71 finally: 72 del filtered_tb ~\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\input_spec.py in assert_input_compatibility(input_spec, inputs, layer_name) 233 ndim = shape.rank 234 if ndim != spec.ndim: --> 235 raise ValueError( 236 f'Input {input_index} of layer "{layer_name}" ' 237 "is incompatible with the layer: " ValueError: Input 0 of layer "conv_lstm2d_12" is incompatible with the layer: expected ndim=5, found ndim=3. Full shape received: (None, 10, 5)解决该错误

2023-05-26 上传
这个错误提示中指出，输入到 "conv_lstm2d_12" 层的张量的维度不兼容。这个层期望的输入张量维度是 5，而实际输入张量的维度是 3。具体来说，期望的维度是 (batch_size, timesteps, channels, rows, cols)，而实际的...

def create_LSTM_model(X_train,n_steps,n_length, n_features): # instantiate the model model = Sequential() model.add(Input(shape=(X_train.shape[1], X_train.shape[2]))) X_train = X_train.reshape((X_train.shape[0], n_steps, 1, n_length, n_features)) model.add(ConvLSTM2D(filters=64, kernel_size=(1,3), activation='relu', input_shape=(n_steps, 1, n_length, n_features))) model.add(Flatten()) # cnn1d Layers # 添加lstm层 model.add(LSTM(64, activation = 'relu', return_sequences=True)) model.add(Dropout(0.5)) #添加注意力层 model.add(LSTM(64, activation = 'relu', return_sequences=False)) # 添加dropout model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(128)) # 输出层 model.add(Dense(1, name='Output')) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='mse', metrics=['mae']) return model # lstm network model = create_LSTM_model(X_train,n_steps,n_length, n_features) # summary print(model.summary())修改该代码，解决ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-54-536a68c200e5> in <module> 52 return model 53 # lstm network ---> 54 model = create_LSTM_model(X_train,n_steps,n_length, n_features) 55 # summary 56 print(model.summary()) <ipython-input-54-536a68c200e5> in create_LSTM_model(X_train, n_steps, n_length, n_features) 22 X_train = X_train.reshape((X_train.shape[0], n_steps, 1, n_length, n_features)) 23 ---> 24 model.add(ConvLSTM2D(filters=64, kernel_size=(1,3), activation='relu', 25 input_shape=(n_steps, 1, n_length, n_features))) 26 model.add(Flatten()) ~\anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\trackable\base.py in _method_wrapper(self, *args, **kwargs) 203 self._self_setattr_tracking = False # pylint: disable=protected-access 204 try: --> 205 result = method(self, *args, **kwargs) 206 finally: 207 self._self_setattr_tracking = previous_value # pylint: disable=protected-access ~\anaconda3\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py in error_handler(*args, **kwargs) 68 # To get the full stack trace, call: 69 # tf.debugging.disable_traceback_filtering() ---> 70 raise e.with_traceback(filtered_tb) from None 71 finally: 72 del filtered_tb ~\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\input_spec.py in assert_input_compatibility(input_spec, inputs, layer_name) 233 ndim = shape.rank 234 if ndim != spec.ndim: --> 235 raise ValueError( 236 f'Input {input_index} of layer "{layer_name}" ' 237 "is incompatible with the layer: " ValueError: Input 0 of layer "conv_lstm2d_12" is incompatible with the layer: expected ndim=5, found ndim=3. Full shape received: (None, 10, 5)错误

2023-05-26 上传
根据错误提示，发现在添加 ConvLSTM2D 层时出现了错误，原因是输入的形状不正确。具体来说，ConvLSTM2D 层要求输入的形状为 (batch_size, time_steps, channels, rows, cols)，而输入 X_train 经过 reshape 后的形状...

Spring boot解密字符串，用函数进行解密，并返回未解密的字符串不使用Base64utils工具类

2023-06-02 上传
String content = "536A4274467263646B7A416168684B365A2B7A76436848413039"; String key = "1234567890123456"; String iv = "1234567890123456"; String algorithm = "AES"; String decryptedContent = ...

【图像分割】基于matlab粒子群算法和OSTU和分水岭和K-means脂肪肝水平识别【含Matlab源码 2397期】.md

2024-10-13 上传
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2024-10-13 上传
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2024-10-13 上传
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2024-10-13 上传
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【图像配准】基于matlab结合张量与互信息的混合模型多模态图像配准【含Matlab源码 3779期】.md

2024-10-13 上传
CSDN Matlab武动乾坤上传的资料均有对应的代码，代码均可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描博客文章底部QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作 图像配准：SAR-SIFT改进的SAR图像配准、SIFT图像配准拼接、Powell+蚁群算法图像配准、Harris+SIFT图像配准、OpenSUFT图像配准、图像互信息值图像配准
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