基于自适应无迹卡尔曼滤波器的锂电池SOC估计

发布时间：2018-02-23 06:07

  本文关键词： 滤波器 无迹卡尔曼 等效电路模型　出处：《电力电子技术》2017年07期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：采用传统无迹卡尔曼滤波器(UKF)来估计锂电池荷电状态(SOC)的结果较为精确,但其应用前提是要精确获得系统过程噪声和观测噪声的统计特性。结合UKF与自适应滤波,提出一种自适应UKF(AUKF)算法,以二阶RC等效电路模型为基础,并以磷酸铁锂电池为测试对象,通过实验数据结合最小二乘法完成模型参数辨识,提出并详细给出基于无损交换(UT)自适应卡尔曼滤波器的算法步骤,测试实验结果表明:采用AUKF的算法估计锂电池SOC精度在恒流和美国城市循环工况(UDDS)动态工况下均能达到1.2%以内,相比传统的UKF算法具有更强的估计精度和自适应跟踪能力。
[Abstract]:Based on UKF and adaptive filtering , an adaptive UKF ( AUKF ) algorithm is proposed . Based on the UKF and adaptive filtering , an adaptive UKF ( AUKF ) algorithm is proposed . Based on the second order RC equivalent circuit model , an adaptive UKF ( AUKF ) algorithm is proposed .

【作者单位】： 武汉理工大学自动化学院;
【基金】：国家自然科学基金(51477125) 国家重点基础研究发展计划(973计划)(2013CB632505)~~
【分类号】：TM912;TN713

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本文编号：1526309