電動汽車電池剩余電量百分比SOC的參數(shù)識別優(yōu)化
本文關(guān)鍵詞:電動汽車電池剩余電量百分比SOC的參數(shù)識別優(yōu)化,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。
【摘要】:針對標(biāo)準(zhǔn)卡爾曼濾波算法在對SOC參數(shù)識別時還存在識別精度不高、穩(wěn)定性較差等問題。本文設(shè)計了一種以非線性變換卡爾曼濾波算法為基礎(chǔ)的SOC參數(shù)識別優(yōu)化模型,最先近似非線性函數(shù)的概率密度分布,之后再采用具有確定點(diǎn)集來對輸入狀態(tài)的分布進(jìn)行表示,之后再對每個Sigma點(diǎn)進(jìn)行非線性變換,得到非線性變換后的點(diǎn)集和方差,最后用本文設(shè)計的算法優(yōu)化SOC估算算法。并進(jìn)行了仿真實驗。結(jié)果表明,與標(biāo)準(zhǔn)卡爾曼濾波算法相比,改進(jìn)后的卡爾曼濾波算法的估算曲線波動較小,且具有更高的穩(wěn)定性和估算精度。
【作者單位】: 天津大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;河南科技大學(xué)車輛與交通工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】: 卡爾曼濾波算法 SOC參數(shù)識別 非線性變換 電動汽車
【基金】:河南省教育廳科學(xué)技術(shù)研究重點(diǎn)項目(13A460239)
【分類號】:U469.72;TN713
【正文快照】: 本文針對標(biāo)準(zhǔn)卡爾曼濾波算法在電池剩余電量百分比SOC參數(shù)識別中存在的缺點(diǎn)提出了一種基于非線性變換卡爾曼濾波算法的SOC參數(shù)識別優(yōu)化模型,并且利用實驗仿真驗證了其可行性以及實用性。1基于卡爾曼濾波的SOC模型電池剩余電量用電池剩余電量百分比SOC表示,能夠及時反映電池的
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本文關(guān)鍵詞:電動汽車電池剩余電量百分比SOC的參數(shù)識別優(yōu)化,,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。
本文編號:435169
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