基于模糊神经网络优化扩展卡尔曼滤波的锂离子电池荷电状态估计

发布时间：2017-08-20 10:24

  本文关键词：基于模糊神经网络优化扩展卡尔曼滤波的锂离子电池荷电状态估计

  更多相关文章： 动力电池 SOC估计 模型误差 模糊神经网络 扩展卡尔曼滤波

【摘要】：电池荷电状态(state of charge,SOC)的精确估计是判断电池是否过充或过放的重要依据,是电动汽车安全、可靠运行的重要保障.传统基于扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)的SOC估计方法过度依赖于精确的电池模型,并且要求系统噪声必须服从高斯白噪声分布.为解决上述问题,基于模糊神经网络(fuzzy neural network,FNN)建立模型误差预测模型,并藉此修正扩展卡尔曼滤波测量噪声协方差,以实现当模型误差较小时对状态估计进行测量更新,而当模型误差较大时只进行过程更新.仿真和实验结果表明,该算法能有效消除由于模型误差和测量噪声统计特性不确定而引入的SOC估计误差,误差在1.2%以内,并且具有较好的收敛性和鲁棒性,适用于电动汽车的各种复杂工况,应用价值较高.
【作者单位】： 山东大学控制科学与工程学院;
【关键词】： 动力电池 SOC估计 模型误差 模糊神经网络 扩展卡尔曼滤波
【基金】：国家自然科学基金项目(61527809;61273097;51277116;61403162);国家自然科学基金重大国际(地区)合作研究项目(61320106011)资助~~
【分类号】：TM912;TP183
【正文快照】： 1引言(Introduction)车载动力电池作为电动汽车的“心脏”,其性能对整车的动力性、经济性和安全性至关重要,是制约电动汽车规模发展的关键因素[1 2].锂离子电池因具有能量密度高、使用寿命长、性价比好和单体电压高等优点,被认为是最具希望的电动汽车动力电池[3].为最大限度

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本文编号：706096