基于自适应卡尔曼滤波的矿用救生舱动力电池SOC估计
本文关键词:基于自适应卡尔曼滤波的矿用救生舱动力电池SOC估计
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【摘要】:磷酸铁锂动力电池是矿用救生舱的重要组成部分,其电荷状态(SOC)估计的准确性直接影响避难人员的安危。针对电池SOC常用估算方法的不足,提出一种基于自适应卡尔曼滤波的矿用救生舱动力电池SOC估算方法。在电池特性分析的基础上,建立了更符合实际的改进二阶RC等效电池模型和电池的状态空间模型。通过脉冲放电实验和改进的带遗忘因子递推最小二乘算法,对模型参数进行在线辨识,并将自适应卡尔曼滤波算法(AKF)用于此模型,在线估计电池的SOC。实验结果表明:AKF可以实时修正模型误差,实时估计SOC的动态变化,估算精度高,能够满足矿用救生舱电池管理系统的要求。
【作者单位】: 长春工业大学电气与电子工程学院;
【关键词】: 矿用救生舱 磷酸铁锂动力电池 SOC估计 自适应卡尔曼滤波算法
【基金】:吉林省科技发展计划项目(社发处)(20140204029) 吉林省科技发展项目(高新处)(20140204026)
【分类号】:TD774;TM912
【正文快照】: 0引言井下救生舱是矿井下重要的紧急避险装置之一,在紧急避险系统的建设中扮演着重要的角色[1]。救生舱后备电源系统是救生舱的“六大系统”之一,又称为动力系统,主要由可循环充放电的蓄电池组成,其主要作用是在外部电力突然消失的情况下,满足救援时间内救生舱的电力消耗,且不
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本文编号:661472
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