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基于离散滑模观测器的锂电池荷电状态估计

发布时间:2019-02-17 17:16
【摘要】:锂电池的荷电状态(state of charge,SOC)估计是电池管理系统的重要组成部分,针对锂电池非线性的特性,提出了采用离散滑模观测器估计锂电池荷电状态的方法,给出了离散滑模观测器的设计方法及其稳定性证明。基于锂电池的戴维南等效电路模型,给出了该方法的设计过程,在不同的充放电电流倍率和环境温度下,进行了锂电池模型的参数辨识,通过与常用的扩展卡尔曼滤波法相比较,分析了离散滑模观测器对锂电池SOC估计的精度、鲁棒性和算法复杂度等方面的性能。实验结果表明,采用该算法可实现锂电池SOC快速精确地估计,误差可控制在约3%,验证了该方法的可行性。
[Abstract]:Charge state (state of charge,SOC (state of charge,SOC) estimation of lithium battery is an important part of battery management system. A discrete sliding mode observer is proposed to estimate the charge state of lithium battery in view of the nonlinear characteristics of lithium battery. The design method and stability proof of discrete sliding mode observer are given. Based on the Davinan equivalent circuit model of lithium battery, the design process of the method is given. The parameters of the model are identified at different current rates and ambient temperatures. Compared with the extended Kalman filter (EKF), the performance of the discrete sliding mode observer for the SOC estimation of lithium battery is analyzed in terms of accuracy, robustness and algorithm complexity. The experimental results show that the algorithm can be used to estimate the SOC of lithium battery quickly and accurately, and the error can be controlled at about 3. The feasibility of this method is verified.
【作者单位】: 上海大学机电工程与自动化学院;
【基金】:国家863高技术基金项目(2011AA11A247)~~
【分类号】:TM912

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本文编号:2425401

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