【摘要】：針對鋰電池荷電狀態(tài)估計不準確的問題,在對不同荷電狀態(tài)的鋰電池電化學阻抗譜進行了分析的基礎上,利用分數(shù)階建模思想建立了分數(shù)階阻抗模型,并設計出一種分數(shù)階卡爾曼濾波器,同時利用混合動力脈沖能力實驗對建立的分數(shù)階模型進行了參數(shù)辨識,從而實現(xiàn)了鋰電池荷電狀態(tài)的估算。實驗及仿真結果表明:所設計的分數(shù)階阻抗模型與分數(shù)階卡爾曼濾波器能準確地描述鋰電池的特性,使得荷電狀態(tài)估算精度得以提高;在城市道路循環(huán)工況下,鋰電池的電壓追蹤誤差可以穩(wěn)定在0.05V之內,在初始荷電狀態(tài)未知的條件下,電池的荷電狀態(tài)估計誤差可以穩(wěn)定在±1%。
[Abstract]:Based on the analysis of electrochemical impedance spectrum of lithium battery under different charge states, the fractional impedance model is established by using fractional order modeling idea in order to solve the problem of inaccurate estimation of charge state of lithium battery. A fractional-order Kalman filter is designed, and the fractional order model is identified by using the hybrid power pulse capability experiment, thus realizing the estimation of the charged state of the lithium battery. The experimental and simulation results show that the designed fractional impedance model and fractional Kalman filter can accurately describe the characteristics of lithium batteries and improve the accuracy of charge state estimation. The voltage tracking error of the lithium battery can be stabilized within 0.05 V, and the estimation error of the charge state of the battery can be stabilized at 鹵1 when the initial charge state is unknown.
【作者單位】： 西安交通大學機械工程學院;
【分類號】：TM912

【參考文獻】

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本文編號：2276557