Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Bedankt voor het vertrouwen het afgelopen jaar! Om jou te bedanken bieden we GRATIS verzending (in België) aan op alles gedurende de hele maand januari.
Afhalen na 1 uur in een winkel met voorraad
In januari gratis thuislevering in België
Ruim aanbod met 7 miljoen producten
Bedankt voor het vertrouwen het afgelopen jaar! Om jou te bedanken bieden we GRATIS verzending (in België) aan op alles gedurende de hele maand januari.
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
In januari gratis thuislevering in België (via bpost)
Gratis levering in je Standaard Boekhandel
Omschrijving
The portable devices for battery health and charge monitoring are always a challenge for engineers. This work is coin for development of micro-controller based smart instruments to indicate status of battery. It aims to develop an artificial intelligence based battery monitoring instrument which indicates the charge status of the battery. The instrument uses a Neuro-Fuzzy approach coupled with on line sensing of parameters to map the battery behaviour. The battery behaviour shows non-linear characteristics due to complex physical and chemical process and is hard to predict. This behaviour is understood by modelling the physical parameters. The soft computing techniques (artificial neural network and fuzzy logic) have been used to model the battery behaviour using easily measurable five parameters viz. voltage, current, internal resistance, temperature and consumption time. The developed instrument predicts battery status on line and indicates the battery status in terms of state of charge that results in timely detection of faulty state of the battery which is very essential for reliability and safety of all instruments.