本文選題：SOC + 鋰離子電池�。� 參考：《電源技術(shù)》2017年11期

【摘要】：考慮到傳統(tǒng)的卡爾曼濾波策略在未知干擾噪聲環(huán)境下不能對鋰離子電池的荷電狀態(tài)(SOC)進行準(zhǔn)確的估計,簡要論述了鋰離子電池的等效電路模型,提出了自適應(yīng)卡爾曼濾波方法,利用Matlab/Simulink建立了基于自適應(yīng)和常規(guī)的卡爾曼濾波法的鋰離子電池SOC估計的仿真模型,分析研究了在未知干擾噪聲下兩種濾波法的SOC估計值變化曲線以及誤差關(guān)系。仿真結(jié)果表明,采用自適應(yīng)卡爾曼濾波方法估計的SOC誤差較傳統(tǒng)的要小,從而有效降低了未知干擾噪聲對電池管理系統(tǒng)所受到的影響,且具有較好的魯棒性,為今后深入研究動力電池SOC估計方法提供了一定的參考。
[Abstract]:Considering that the traditional Kalman filtering strategy can not accurately estimate the state of charge (SOC) of lithium-ion batteries under unknown interference noise, the equivalent circuit model of lithium-ion batteries is briefly discussed, and an adaptive Kalman filter method is proposed. Using Matlab / Simulink, a simulation model of SOC estimation for lithium ion batteries based on adaptive and conventional Kalman filtering method is established. The SOC estimation curves and error relationships of two filtering methods under unknown interference noise are analyzed and studied. The simulation results show that the SOC estimation error using adaptive Kalman filter is smaller than that of the traditional one, which effectively reduces the impact of unknown interference noise on the battery management system, and has good robustness. It provides a certain reference for further research on SOC estimation method of power battery.
【作者單位】： 廣東工業(yè)大學(xué)自動化學(xué)院;
【分類號】：TM912

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