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諾德股份

無跡卡爾曼濾波對鋰電池荷電狀態估算的研究

   2018-07-25 鋰電世界0
核心提示:由于動力鋰電池參數具有受外界干擾影響大、電池模型非線性的特點,現有的荷電狀態(SOC)估算方法并不能完全滿足精度和實時性的需要.在綜合考慮模型的精確性和實際工程計算復雜程度后,提出使用經驗公式模型,在模型的基礎上采用無跡卡爾曼濾波(UKF)算法對電池SOC進行估算.通過對比動力鋰電池放電實驗得到的數據,檢驗算法估算效果.實驗結果表明:UKF算法能夠準確跟蹤動力鋰電池放電變化情況,對動力鋰電池SOC的估算誤差在2%左右,相比于傳統算法在精度上有較大的提高.

無跡卡爾曼濾波對鋰電池荷電狀態估算的研究

由于動力鋰電池參數具有受外界干擾影響大、電池模型非線性的特點,現有的荷電狀態(SOC)估算方法并不能完全滿足精度和實時性的需要.在綜合考慮模型的精確性和實際工程計算復雜程度后,提出使用經驗公式模型,在模型的基礎上采用無跡卡爾曼濾波(UKF)算法對電池SOC進行估算.通過對比動力鋰電池放電實驗得到的數據,檢驗算法估算效果.實驗結果表明:UKF算法能夠準確跟蹤動力鋰電池放電變化情況,對動力鋰電池SOC的估算誤差在2%左右,相比于傳統算法在精度上有較大的提高.

作 者:衛健行 付主木

作者單位:衛健行(河南科技大學信息工程學院,河南洛陽,471023)

付主木(河南科技大學信息工程學院,河南洛陽471023;河南科技大學河南省機器人與智能系統重點實驗室,河南洛陽471023) 

刊 名:河南科技大學學報(自然科學版)  ISTIC PKU

英文刊名:Journal of Henan University of Science & Technology(Natural Science) 

年,卷(期):2018 39(4) 

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