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基于離散滑模觀測器的鋰電池荷電狀態(tài)估計

發(fā)布時間:2019-02-17 17:16
【摘要】:鋰電池的荷電狀態(tài)(state of charge,SOC)估計是電池管理系統(tǒng)的重要組成部分,針對鋰電池非線性的特性,提出了采用離散滑模觀測器估計鋰電池荷電狀態(tài)的方法,給出了離散滑模觀測器的設(shè)計方法及其穩(wěn)定性證明;阡囯姵氐拇骶S南等效電路模型,給出了該方法的設(shè)計過程,在不同的充放電電流倍率和環(huán)境溫度下,進行了鋰電池模型的參數(shù)辨識,通過與常用的擴展卡爾曼濾波法相比較,分析了離散滑模觀測器對鋰電池SOC估計的精度、魯棒性和算法復雜度等方面的性能。實驗結(jié)果表明,采用該算法可實現(xiàn)鋰電池SOC快速精確地估計,誤差可控制在約3%,驗證了該方法的可行性。
[Abstract]:Charge state (state of charge,SOC (state of charge,SOC) estimation of lithium battery is an important part of battery management system. A discrete sliding mode observer is proposed to estimate the charge state of lithium battery in view of the nonlinear characteristics of lithium battery. The design method and stability proof of discrete sliding mode observer are given. Based on the Davinan equivalent circuit model of lithium battery, the design process of the method is given. The parameters of the model are identified at different current rates and ambient temperatures. Compared with the extended Kalman filter (EKF), the performance of the discrete sliding mode observer for the SOC estimation of lithium battery is analyzed in terms of accuracy, robustness and algorithm complexity. The experimental results show that the algorithm can be used to estimate the SOC of lithium battery quickly and accurately, and the error can be controlled at about 3. The feasibility of this method is verified.
【作者單位】: 上海大學機電工程與自動化學院;
【基金】:國家863高技術(shù)基金項目(2011AA11A247)~~
【分類號】:TM912

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本文編號:2425401

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