基于改进Sage-Husa的自适应无迹卡尔曼滤波的锂离子电池SOC估计

发布时间：2017-08-18 16:11

  本文关键词：基于改进Sage-Husa的自适应无迹卡尔曼滤波的锂离子电池SOC估计

  更多相关文章： 多元锂离子动力电池 SOC 状态估计 自适应 无迹卡尔曼滤波 Sage-Husa

【摘要】：扩展卡尔曼滤波(EKF)算法估计锂离子动力电池荷电状态(SOC)时,由于系统噪声的不确定,可能导致估计算法不精确,并且算法中的线性化处理受电池模型的影响很大。为了解决上述两个问题,本文采用改进Sage-Husa的自适应无迹卡尔曼滤波法(AUKF)来动态地估计多元复合锂离子电池的SOC。与EKF相比,改进Sage-Husa的自适应卡尔曼滤波法提高了SOC估计的精度,并能够实时修正微小的模型误差带来的SOC估计误差,实时的工况模拟证明了该算法更适用于多元复合锂离子电池的动态SOC估计。
【作者单位】： 西南交通大学信息科学与技术学院;西南交通大学牵引动力国家重点实验室;
【关键词】： 多元锂离子动力电池 SOC 状态估计 自适应 无迹卡尔曼滤波 Sage-Husa
【基金】：国家自然科学基金(11172247) 牵引动力国家重点实验室开放课题(TPL1211)资助项目
【分类号】：TM912;TN713
【正文快照】： 1引言荷电状态(State Of Charge,SOC)[1,2]是锂离子动力电池的基本性能指标,表示电池的剩余电荷量。在线锂离子电池SOC的精确估计是电池热管理、均衡管理和安全可靠性管理的基础。目前,国内外常用的锂离子电池SOC估计方法主要有以下几种:1Ah计量法[3]:Ah计量法不仅需要知道电

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本文编号：695488