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基于HSMM的鋁空電池后期SOC估計(jì)

發(fā)布時(shí)間:2018-03-01 08:01

  本文關(guān)鍵詞: 鋁空電池 安時(shí)法 隱半馬爾可夫模型 荷電狀態(tài) 出處:《電子科技大學(xué)學(xué)報(bào)》2017年02期  論文類型:期刊論文


【摘要】:電池荷電狀態(tài)(SOC)的估算精度是影響新能源汽車性能的重要因素之一。傳統(tǒng)的安時(shí)法由于累積誤差較大始終無(wú)法滿足精確的SOC估計(jì)。該文采用基于隱半馬爾可夫模型(HSMM)的SOC預(yù)測(cè)作為安時(shí)法的一個(gè)補(bǔ)充,使鋁空電池后期估計(jì)精度可以得到保障。該模型的每個(gè)不同狀態(tài)產(chǎn)生多組觀察值,根據(jù)各個(gè)狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)換概率以及狀態(tài)駐留時(shí)間可以比較準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)后期各個(gè)狀態(tài)下的剩余壽命。經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)仿真驗(yàn)證,與單一的安時(shí)法相比,結(jié)合HSMM的SOC估計(jì)精度在后期有較大提升。
[Abstract]:The battery state of charge (SOC) estimation accuracy is one of the important factors influencing the performance of new energy vehicles. Ah the traditional method can not meet the accumulated error is always accurate SOC estimation. This paper adopts the hidden semi Markov model (HSMM) based on the prediction of SOC as a supplement of ampere hour method, the aluminum air battery later the estimation accuracy can be guaranteed. Each state of the model in which a set of observations, according to the conversion between the various state probability and state of residence time can be residual life prediction under each state stage accurately. Through simulation experiments, compared with the single ampere hour method, the estimation accuracy is greatly improved in the late binding of HSMM SOC.

【作者單位】: 電子科技大學(xué)自動(dòng)化工程學(xué)院;
【基金】:總裝預(yù)研項(xiàng)目(9140A27020215DZ02001) 中央高;究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)基礎(chǔ)研究項(xiàng)目(ZYGX2014J070)
【分類號(hào)】:TM911.41

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本文編號(hào):1551066

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