本文選題：荷電狀態(tài) + 健康狀態(tài)　； 參考：《中國電機(jī)工程學(xué)報(bào)》2014年03期

【摘要】：應(yīng)用傳統(tǒng)的無跡卡爾曼濾波(unscented Kalman filter,UKF)算法估計(jì)電動(dòng)汽車鋰離子動(dòng)力電池核電狀態(tài)(state of charge,SOC)時(shí),常會(huì)出現(xiàn)由于電池模型參數(shù)不準(zhǔn)確而造成估計(jì)誤差增大的問題,該文采用了自適應(yīng)無跡卡爾曼濾波(adaptive unscented Kalman filter,AUKF)算法解決該問題。AUKF算法是一種循環(huán)迭代算法,可以實(shí)時(shí)估計(jì)電池模型中的歐姆內(nèi)阻,提高電池模型準(zhǔn)確性,從而提高電池SOC估計(jì)精度。另外,電池的歐姆內(nèi)阻可以表征電池的健康狀態(tài)(state of health,SOH),因此還可以根據(jù)電池的歐姆內(nèi)阻估計(jì)出電池的SOH。在設(shè)定工況下對電池做充放電實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)分析表明,與UKF相比,AUKF提高了電池SOC估計(jì)的精度,并能準(zhǔn)確的估計(jì)出電池的歐姆內(nèi)阻。
[Abstract]:When the traditional unscented Kalman filter algorithm is used to estimate the (state of charge SOC of lithium ion power batteries of electric vehicles, the problem of increasing the estimation error due to the inaccurate parameters of the battery model will occur. In this paper, adaptive unscented Kalman filter (adaptive unscented Kalman filter AUKF) algorithm is used to solve the problem. AUKF algorithm is a cyclic iterative algorithm, which can estimate the ohmic internal resistance in the battery model in real time and improve the accuracy of the battery model. In order to improve the battery SOC estimation accuracy. In addition, the ohmic internal resistance of the battery can be used to characterize the healthy state of the battery (state of health.Therefore, the ohmic internal resistance of the battery can also be estimated according to the ohmic internal resistance of the battery. The experimental results show that compared with UKF, AUKF can improve the accuracy of SOC estimation and accurately estimate the ohmic resistance of the battery.
【作者單位】： 天津大學(xué)電氣與自動(dòng)化工程學(xué)院;
【基金】：國家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃項(xiàng)目(863計(jì)劃)(2011AA11A279)~~
【分類號】：TM912

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2082501