本文關(guān)鍵詞：基于無跡卡爾曼濾波估算電池SOC

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【摘要】：為了實(shí)現(xiàn)在線估計(jì)汽車動(dòng)力電池的荷電狀態(tài)(SOC),提出了結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的無跡卡爾曼濾波算法.以Thevenin電路為等效電路模型,建立了狀態(tài)空間表達(dá)式,采用最小二乘算法對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行辨識(shí).在此基礎(chǔ)上,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法擬合電池的荷電狀態(tài)與模型各個(gè)參數(shù)之間的函數(shù)關(guān)系,經(jīng)過多次實(shí)驗(yàn),確定了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的收斂曲線,此方法比傳統(tǒng)的曲線擬合精度高.介紹了擴(kuò)展卡爾曼濾波和無跡卡爾曼濾波的原理,并設(shè)計(jì)了等效電路模型驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)、電池的SOC測試實(shí)驗(yàn)和算法的收斂性實(shí)驗(yàn).實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在不同的工況環(huán)境下,該方法估計(jì)SOC具有可在線估算、估算精度高和環(huán)境適應(yīng)度高等優(yōu)點(diǎn),最大誤差小于4%.最后驗(yàn)證了結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的無跡卡爾曼濾波的算法具有較好的收斂性和魯棒性,可以有效解決初值估算不準(zhǔn)確和累計(jì)誤差的問題.
【作者單位】： 中國科學(xué)院沈陽自動(dòng)化研究所;沈陽建筑大學(xué)信息與控制工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 無跡卡爾曼濾波 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 荷電狀態(tài) Thevenin等效電路
【基金】：2016工信部智能制造標(biāo)準(zhǔn)化項(xiàng)目~~
【分類號(hào)】：U463.6
【正文快照】： 0引言汽車動(dòng)力電池[1]的研究成果已經(jīng)取得了很大的進(jìn)展,但是目前仍存在一些問題,其中最重要的一項(xiàng)就是電池荷電狀態(tài)(State Of Charge,SOC)的估計(jì)[2].電池SOC的定義為:在相同的環(huán)境、一定的放電效率條件下,電池的剩余可用容量與電池總?cè)萘康谋戎?如果電池的SOC估計(jì)不準(zhǔn)確,就會(huì)

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：903522