發(fā)布時(shí)間：2017-08-18 16:11

  本文關(guān)鍵詞：基于改進(jìn)Sage-Husa的自適應(yīng)無跡卡爾曼濾波的鋰離子電池SOC估計(jì)

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【摘要】：擴(kuò)展卡爾曼濾波(EKF)算法估計(jì)鋰離子動(dòng)力電池荷電狀態(tài)(SOC)時(shí),由于系統(tǒng)噪聲的不確定,可能導(dǎo)致估計(jì)算法不精確,并且算法中的線性化處理受電池模型的影響很大。為了解決上述兩個(gè)問題,本文采用改進(jìn)Sage-Husa的自適應(yīng)無跡卡爾曼濾波法(AUKF)來動(dòng)態(tài)地估計(jì)多元復(fù)合鋰離子電池的SOC。與EKF相比,改進(jìn)Sage-Husa的自適應(yīng)卡爾曼濾波法提高了SOC估計(jì)的精度,并能夠?qū)崟r(shí)修正微小的模型誤差帶來的SOC估計(jì)誤差,實(shí)時(shí)的工況模擬證明了該算法更適用于多元復(fù)合鋰離子電池的動(dòng)態(tài)SOC估計(jì)。
【作者單位】： 西南交通大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;西南交通大學(xué)牽引動(dòng)力國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： 多元鋰離子動(dòng)力電池 SOC 狀態(tài)估計(jì) 自適應(yīng) 無跡卡爾曼濾波 Sage-Husa
【基金】：國家自然科學(xué)基金(11172247) 牽引動(dòng)力國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放課題(TPL1211)資助項(xiàng)目
【分類號(hào)】：TM912;TN713
【正文快照】： 1引言荷電狀態(tài)(State Of Charge,SOC)[1,2]是鋰離子動(dòng)力電池的基本性能指標(biāo),表示電池的剩余電荷量。在線鋰離子電池SOC的精確估計(jì)是電池?zé)峁芾�、均衡管理和安全可靠性管理的基礎(chǔ)。目前,國內(nèi)外常用的鋰離子電池SOC估計(jì)方法主要有以下幾種:1Ah計(jì)量法[3]:Ah計(jì)量法不僅需要知道電

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：695488