锂离子电池参数辨识与SOC估算研究

发布时间：2018-07-26 17:28

【摘要】：电池SOC的估算精度是影响电动汽车性能的重要因素之一.针对传统的卡尔曼滤波方法在滤波时,需要已知系统噪声统计特性这一问题,本文在采用RC等效电路模型,运用多元线性回归方法辨识得到电池模型参数后,提出了采用模糊自适应卡尔曼滤波算法来估算电池SOC.城市道路循环工况仿真对比结果表明,该算法相比传统卡尔曼滤波方法具有更高精度,且能够将误差保持在2%以内,较好地提高了SOC估算精度.
[Abstract]:The estimation accuracy of battery SOC is one of the important factors that affect the performance of electric vehicle. In order to solve the problem that the traditional Kalman filtering method needs to know the statistical characteristics of the system noise, the parameters of the battery model are identified by using the RC equivalent circuit model and the multivariate linear regression method. A fuzzy adaptive Kalman filter algorithm is proposed to estimate the SOC of the battery. The simulation results show that the proposed algorithm is more accurate than the traditional Kalman filtering method, and can keep the error within 2%, which improves the accuracy of SOC estimation.
【作者单位】： 湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室;
【基金】：湖南省教育厅优秀青年基金资助项目(08B042) 湖南省新型工业化专项(2012GK4009)
【分类号】：TM912

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2146748