基于AUKF的鋰離子電池健康狀態(tài)估計
[Abstract]:In order to solve the problem of (SOH) estimation of health state of lithium-ion power battery, an adaptive unscented Kalman filter algorithm (AUKF), is proposed to suppress noise interference by covariance adaptive matching method to realize the accurate estimation of SOH. The state space model of lithium ion power battery is established. AUKF is used to estimate the internal resistance of the battery in real time. The internal relationship between the ohmic internal resistance of the battery and SOH is used to obtain the SOH. of the battery. The experimental results show that the proposed method is accurate and reliable, and provides an effective method for state estimation in battery management system.
【作者單位】: 山東大學(xué)控制科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】:國家自然科學(xué)基金(61633015,61273097,61527809)~~
【分類號】:TM912
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,本文編號:2485772
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