本文關(guān)鍵詞：基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化擴(kuò)展卡爾曼濾波的鋰離子電池荷電狀態(tài)估計(jì)

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【摘要】：電池荷電狀態(tài)(state of charge,SOC)的精確估計(jì)是判斷電池是否過(guò)充或過(guò)放的重要依據(jù),是電動(dòng)汽車安全、可靠運(yùn)行的重要保障.傳統(tǒng)基于擴(kuò)展卡爾曼濾波(extended Kalman filter,EKF)的SOC估計(jì)方法過(guò)度依賴于精確的電池模型,并且要求系統(tǒng)噪聲必須服從高斯白噪聲分布.為解決上述問(wèn)題,基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(fuzzy neural network,FNN)建立模型誤差預(yù)測(cè)模型,并藉此修正擴(kuò)展卡爾曼濾波測(cè)量噪聲協(xié)方差,以實(shí)現(xiàn)當(dāng)模型誤差較小時(shí)對(duì)狀態(tài)估計(jì)進(jìn)行測(cè)量更新,而當(dāng)模型誤差較大時(shí)只進(jìn)行過(guò)程更新.仿真和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法能有效消除由于模型誤差和測(cè)量噪聲統(tǒng)計(jì)特性不確定而引入的SOC估計(jì)誤差,誤差在1.2%以內(nèi),并且具有較好的收斂性和魯棒性,適用于電動(dòng)汽車的各種復(fù)雜工況,應(yīng)用價(jià)值較高.
【作者單位】： 山東大學(xué)控制科學(xué)與工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 動(dòng)力電池 SOC估計(jì) 模型誤差 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 擴(kuò)展卡爾曼濾波
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61527809;61273097;51277116;61403162);國(guó)家自然科學(xué)基金重大國(guó)際(地區(qū))合作研究項(xiàng)目(61320106011)資助~~
【分類號(hào)】：TM912;TP183
【正文快照】： 1引言(Introduction)車載動(dòng)力電池作為電動(dòng)汽車的“心臟”,其性能對(duì)整車的動(dòng)力性、經(jīng)濟(jì)性和安全性至關(guān)重要,是制約電動(dòng)汽車規(guī)模發(fā)展的關(guān)鍵因素[1 2].鋰離子電池因具有能量密度高、使用壽命長(zhǎng)、性價(jià)比好和單體電壓高等優(yōu)點(diǎn),被認(rèn)為是最具希望的電動(dòng)汽車動(dòng)力電池[3].為最大限度

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